Der Markt für kompakte Clusterlösungen wächst stetig, insbesondere im Bereich der Einplatinencomputer wie dem Raspberry Pi. Ein besonderes Highlight in diesem Trend ist der Sipeed NanoCluster, ein außergewöhnlich kleines, vielseitiges Clusterboard, das bis zu sieben Compute Modules (CM) auf einer Fläche von nur sechs Zentimetern unterbringt. Dieser Artikel beleuchtet die technischen Besonderheiten, die Herausforderungen sowie die praktischen Einsatzmöglichkeiten dieses innovativen Systems und gibt einen tiefen Einblick in die Welt kleiner, aber leistungsfähiger Rechenclusters. Der Sipeed NanoCluster ist eine Antwort auf den Wunsch, mehrere Raspberry Pi CM5 oder CM4 Module in einem kompakten, stromsparenden und dennoch leistungsfähigen Setup zusammenzuführen. Jedes der sieben Steckplätze des NanoClusters ist mit zwei M.
2 (NGFF) Slots ausgestattet, die entweder ein speziell entworfenes System-on-Module (SoM) oder einen Adapter für Standard Compute Module Boards aufnehmen können. Dies bietet eine enorme Flexibilität bei der Zusammenstellung des Clusters und erleichtert den Einsatz unterschiedlicher Module je nach Anwendungsbedarf. Eine zentrale Herausforderung bei so dicht gepackten Clusterboards ist die Wärmeentwicklung. Sipeed begegnet diesem Problem mit einem großen, an einem Ende des Boards platzierten Lüfter, der für eine konstante Kühlung sorgt. Trotz dieser aktiven Kühlung empfehlen die Entwickler jedoch, nicht die maximale Anzahl von sieben CM5-Modulen zu betreiben, vor allem wenn zusätzlich NVMe-SSDs in den M.
2 Slots zum Einsatz kommen. Die Kombination aus begrenztem Platzangebot, begrenzter Stromaufnahme und der Wärmeabführung macht es empfehlenswert, in der Praxis vier bis fünf Module gleichzeitig zu betreiben. Dies sorgt für einen Stabilitätsvorteil und verhindert, dass die Module unter Last thermal throttling betreiben oder die Stromversorgung schwächelt. Das Power-Management des NanoClusters ist ebenfalls bemerkenswert: Die Stromversorgung kann entweder über Power over Ethernet++ (PoE++ mit 60 Watt) oder via USB-C Power Delivery (bis zu 65 Watt) erfolgen. Alternativ ist auch die Nutzung beider Systeme mit einer automatischen Umschaltung bei Stromausfall vorgesehen.
Dies ermöglicht neben erhöhter Zuverlässigkeit auch flexible Einsatzszenarien, etwa in Umgebungen mit eingeschränkter Stromversorgung oder wechselnden Anforderungen. Die Kommunikation zwischen den einzelnen Node-Modulen im NanoCluster wird über eine 1-Gbps-Verbindung gewährleistet, die auf einem RISC-V Switch-Chip auf der Unterseite des Boards basiert. Dieser verwaltete Switch kann über eine Web-Oberfläche gesteuert werden, womit Einstellungen zu den Ports, VLANs und anderen Netzwerkkonfigurationen vorgenommen werden können. Aktuell ist die Management-Oberfläche vor allem in chinesischer Sprache verfügbar, was die Bedienung für internationale Anwender etwas herausfordernd macht, die grundlegenden Funktionen sind aber gut erreichbar. Im Vergleich zu anderen Clusterlösungen wie dem Turing Pi 2 oder dem DeskPi Super6c hat der NanoCluster eine ähnliche Limitierung hinsichtlich der externen Netzwerkanbindung: Es gibt nur einen externen 1-Gbps-Ethernet-Port, der sowohl für den Datenaustausch als auch für das Netzwerkmanagement genutzt wird.
Für viele Anwendungen, insbesondere im Bereich Kubernetes oder verteiltem Computing, stellt dies jedoch selten einen entscheidenden Flaschenhals dar. In der Praxis laufen Webserver, Monitoring-Tools oder kleinere Datenbankcluster gut auf einem solchen Setup. Der NanoCluster zeigt seine Stärken nicht nur in seiner physischen Kompaktheit, sondern auch hinsichtlich der Performance bei verteilten Workloads. So wurde beispielsweise mit einem vier Knoten umfassenden Setup aus Raspberry Pi Compute Module 5 ein Kubernetes-Cluster (K3s) erfolgreich betrieben, auf dem Drupal-Websites, Prometheus-Monitoring und Grafana zur Visualisierung liefen. Dies unterstreicht, dass der kleine Cluster trotz der Hardware-Limits durchaus für produktive oder zumindest experimentelle Umgebungen geeignet ist.
Neben Kubernetes-Projekten wurden auf dem NanoCluster auch verteilte Rechenanwendungen getestet. Ein Beispiel ist das verteilte Llama-Modell für Language Model Inference. Selbst mit den moderaten 4-GB-CM5-Modulen konnten kleinere Versionen von Llama 3.2 mit rund 17 Tokens pro Sekunde verarbeitet werden, was für einfache Chatbot-Anwendungen ausreicht. Zwar sind größere Modelle auf einem solchen Cluster eher suboptimal, doch zum Lernen und Experimentieren mit verteilten LLMs ist der NanoCluster ideal.
Auch im Bereich Softwareentwicklung hat der NanoCluster seine Vorzüge gezeigt: Mit distcc wurde der Linux-Kernel kompiliert und durch die parallele Nutzung mehrerer Knoten konnte die Kompilierzeit im Vergleich zu einem einzelnen Pi deutlich von etwa 45 auf 22 Minuten verkürzt werden. Dies ist zwar nicht mit High-End-Workstations vergleichbar, jedoch macht dieses Cluster Kleincomputing oft deutlich zugänglicher und kostengünstiger. Für reine numerische Rechenleistung wurde ein High Performance Linpack (HPL) Benchmark auf einem Cluster aus vier CM5-Modulen durchgeführt. Das Ergebnis von 112,25 GFlops bei einem Verbrauch von etwa 62 Watt stellt eine rund 3,5-fache Leistungssteigerung gegenüber einem einzelnen Modul dar, wenngleich die Effizienz aufgrund des Overheads des Boards und des PoE++-Adapters geringer ausfällt. Dennoch erreicht der NanoCluster Performance-Werte, mit denen er es in einem kleinen Maßstab mit Geräten wie dem Basis M2 MacBook Air aufnehmen kann.
Neben Leistung und Kommunikation spielt die Geräuschentwicklung eine bemerkenswerte Rolle. Die werkseitig verbaute Lüfterlösung erzeugt bei voller Leistung eine Lautstärke von 58 dBa in sechs Zentimeter Entfernung, was in ruhigen Umgebungen durchaus als störend empfunden werden kann. Allerdings lässt sich die Lüftergeschwindigkeit über GPIO-Steuerung aus Slot 1 des Boards regulieren, was zumindest phasenweise eine leisere Nutzung ermöglicht. Für Anwender mit hohen Ansprüchen an Geräuschreduzierung wird sogar über die Möglichkeit diskutiert, den Lüfter durch leisere Modelle wie etwa von Noctua auszutauschen. Was die Kühlung der einzelnen SoCs betrifft, sollte ohne passende Kühlkörper nicht erwartet werden, unter Volllast durchweg stabil zu betreiben.
Nachdem klar wurde, dass sogar bei fünf CM5-Nodes bereits thermisches Throttling gelegentlich auftritt, sind dünne, platzsparende Heat-Sinks für die jeweiligen Nodes Pflicht, insbesondere bei Workloads wie verteiltem maschinellem Lernen oder MPI-Clusterbetrieb. Unter leichteren Belastungen, zum Beispiel in Webserver-Szenarien oder bei dauerhaft niedrigerem Takt, bleibt der Cluster stabil und weitgehend störungsfrei. Der Sipeed NanoCluster ist aktuell als Pre-Order erhältlich und kostet je nach Region und Ausstattung zwischen 50 und 150 US-Dollar. Er richtet sich damit vor allem an Enthusiasten, Entwickler und Experimentierfreudige, die Interesse an kompakten, verteilten Systemen haben und eine preiswerte Möglichkeit suchen, sich mit Multi-Knoten-Computing auseinanderzusetzen. Für professionelle Hochleistungs-Cluster oder produktive Rechenzentren ist er jedoch nicht gedacht, da die Grenzen in Leistung, Stromversorgung und Kühlung klar erkennbar sind.
Abschließend lässt sich sagen, dass Sipeed mit dem NanoCluster eine interessante Mittelweg-Lösung gefunden hat, die einerseits nicht die perfekte Komplettlösung darstellt, andererseits aber mit ihrem günstigen Preis und der Flexibilität beeindruckt. Das Experimentieren mit Kubernetes auf kleinen Skalen, verteiltem Maschinellen Lernen oder Cross-Compiling großer Softwareprojekte wird durch diese kompakte Hardware modern und zugänglich. Wer einen leichten Einstieg in die Welt der Clustertechnik sucht und dabei keinen Platz für große Container-Serverschränke hat, sollte den Sipeed NanoCluster definitiv auf dem Schirm haben. Das Handling der Stromversorgung, die zu erwartende Wärmeentwicklung und die Geräuschentwicklung erfordern allerdings eine gewisse Vorbereitung und Optimierung, bieten aber auch Raum für tiefergehende Experimente und Eigenbauprojekte. Der Sipeed NanoCluster setzt einen spannenden Akzent im Bereich der Mini-Cluster und zeigt, dass mit cleverer Hardwaregestaltung auf kleinstem Raum durchaus großer Rechnerverbund möglich ist.
Für alle, die Lust auf neue Herausforderungen haben und gerne mit Hardware und Software basteln, eröffnet sich hier eine tolle Gelegenheit zum Einstieg in verteilte Systeme.
