Le calcul haute performance (HPC) est un pilier stratégique dans des secteurs tels que la recherche scientifique, l’ingénierie, l’intelligence artificielle ou l’analyse de gros volumes de données. Bien que AWS ParallelCluster soit devenu une référence pour le déploiement et la gestion de clusters sur Amazon Web Services, il n’est pas la seule option disponible. Il existe à la fois des solutions open source et des plateformes commerciales permettant de construire des clusters HPC dans le cloud public, en environnement hybride ou sur une infrastructure privée et bare-metal.

Principales alternatives à AWS ParallelCluster

1. Azure CycleCloud

La proposition de Microsoft offre une plateforme mature pour déployer, gérer et faire évoluer des clusters HPC sur Azure. Ses avantages :

• Intégration avec Active Directory et les écosystèmes d’entreprise de Microsoft.
• Compatibilité avec plusieurs schedulers (Slurm, PBS Pro, Grid Engine).
• Auto-scaling dynamique pour ajuster les ressources en fonction de la charge de travail.
• Haute personnalisation pour les flux scientifiques et d’IA.

Idéal pour les organisations déjà alignées avec l’écosystème Azure.

2. TrinityX (open source)

TrinityX est une plateforme libre orientée vers clusters HPC et IA, avec une approche modulaire et facile à déployer.

• Support natif pour Slurm, Lustre et CUDA.
• Inclut la surveillance intégrée et des outils de gestion centralisée.
• Conçue pour fonctionner aussi bien sur du bare metal que dans des environnements hybrides.

Une option très attrayante pour les universités, centres de recherche et entreprises souhaitant garder un contrôle total sur leur infrastructure sans dépendre d’un fournisseur cloud particulier.

3. Qlustar

Distribution complète (full-stack) pour clusters HPC et IA, basée sur Linux et gratuite.

• Conçue pour le bare metal avec gestion centralisée via une interface intuitive.
• Supporte le stockage HPC, les réseaux à haute vitesse (InfiniBand, Omni-Path) et les bibliothèques scientifiques.
• Très répandue en Europe pour les environnements académiques et de recherche.

4. Slurm

Le scheduler le plus populaire dans le supercalcul mondial. Bien que son rôle principal soit la gestion des ressources et des jobs, il peut également servir de base pour construire des clusters à partir de zéro.

• Scalabilité jusqu’à des centaines de milliers de nœuds.
• Supporte les partitions hétérogènes (CPU, GPU, FPGA).
• Communauté étendue et intégration avec des projets open source comme OpenHPC.

5. Bright Cluster Manager (NVIDIA)

Une solution commerciale destinée aux entreprises recherchant simplification du déploiement et support officiel.

• Installation et surveillance de clusters hétérogènes (CPU, GPU, IA).
• Déploiement aussi bien sur du bare metal que dans des clouds publics ou privés.
• Gestion centralisée avec support NVIDIA pour l’optimisation des charges HPC/IA.

Autres écosystèmes pertinents pour le HPC

• Amazon ECS/EKS + Batch : alternatives sur AWS pour les charges batch et conteneurisées, avec auto-scaling et orchestration flexible.
• OpenHPC : stack open source offrant bibliothèques, schedulers et configurations préintégrées pour les environnements HPC.
• Apache CloudStack : plateforme d’orchestration pour clouds privés avec support pour les charges HPC.

HPC dans les infrastructures privées et bare-metal

Au-delà des clouds publics, de nombreuses organisations souhaitent déployer le HPC dans des environnements contrôlés, bénéficiant d’une meilleure prévisibilité des coûts et d’une souveraineté accrue sur les données. C’est là qu’interviennent les fournisseurs européens d’infrastructures cloud privées et bare-metal comme Stackscale.

Dans ce contexte, il est possible de :

• Construire des clusters HPC sur des nœuds bare-metal dédiés, avec connectivité à faible latence et stockage optimisé.
• Intégrer des solutions telles que Slurm, Qlustar ou TrinityX directement sur l’infrastructure, pour obtenir des performances proches de celles du on-premise mais avec la souplesse du cloud.
• Concevoir des architectures hybrides, où le coeur du HPC fonctionne sur des serveurs dédiés et est complété par des ressources de cloud public pour faire face aux pics de demande (cloud bursting).

Cette approche est idéale pour les industries réglementées, la recherche sensible ou les entreprises souhaitant réduire leur dépendance aux grands hyperéchecs tout en conservant un contrôle accru sur les coûts et la souveraineté numérique.

Conclusion

AWS ParallelCluster est un outil puissant, mais il n’est pas unique. Les alternatives — de Azure CycleCloud à TrinityX, Qlustar, Slurm ou Bright Cluster Manager — permettent de déployer des environnements HPC en fonction des besoins : open source pour une flexibilité maximale, solutions commerciales pour la facilité d’utilisation ou infrastructures hybrides dans des clouds privés comme celles proposées par Stackscale en Espagne.

L’avenir du HPC passe par des modèles hybrides et multi-cloud, où la clé sera de combiner performance, scalabilité et souveraineté sur les données et l’infrastructure.