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企业是否需要高性能?

其扩展选项包括基于超级机的高性能(HPC)系统、基于集群的高性能(HPC)以及基于的高性能(HPC)服务。 从高性能(HPC)集群迁移到高性能(HPC)北卡罗来纳大学教堂山分校(UNC-Chapel Hill)长期以来一直依靠其本地高性能(HPC)集群来支持多个科学、工程和医学领域的研究活动 然而,随着研究需求的持续增长,用户需求开始超过当前系统的资源和容量。该大学并没有增加现有的高性能(HPC)投资,而是决定采用技术提供按需的高性能(HPC)环境。 随着需要的用例迅速成为规范,北卡罗来纳大学教堂山分校开始与谷歌以及仿真和分析软件提供商Techila科技公司合作,以规划其进入高性能(HPC)的旅程。 英国约克大学也在研究中采用了基于的高性能(HPC)方法。

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如何为高性能应用程序提供原生体验

高性能(HPC)非常适合、数字和数据密集型任务,原来主要应用于大型企业、政府部署、研究机构的少数领域。但一直是IT变革的催化剂。 当今的发展如今,超大规模的供应商占据了大部分的高性能(HPC)市场,提供了更高的弹性以及几乎无限的可扩展性。在以往,超级数据中心的技术更新通常需要两年或更长时间。 大型提供商通过大量使用自己的服务器来响应对高性能(HPC)集群的需求。通过这些硬件可以提高性能,而服务器的CPU则可以通过商用GPU进行扩充,以用于更大规模的高性能(HPC)应用。 要实现这一目标,企业需要一个定制的环境,其中应用程序优先提供真正的高性能(HPC)。 Hyperion公司报告称,10%的高性能(HPC)现在在平台中实施。

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    HPC技术趋势:HPDA、深度学习、软件定义和机柜即HPC

    Joseph II接受了CSDN记者的采访,对大数据时代的HPC技术趋势进行了深入的解读。?在整个访谈过程中,三位专家立足应用展开回答。 此外他还谈到了的趋势,认为HPC不宜使用虚拟化。这些都需要应用设考虑。 作为HPC硬件支持平台提供方,浪潮更能切身感受到、大数据、深度学习、IoT对HPC带来的冲击,也更加需要未雨绸缪,刘军表示,复杂的应用环境下,需要统一的架构能够应对多样性的、混合的场景,这就要做到基础架构的融合 刘军则认为,、大数据与HPC之间的影响是相互的:HPC需要解决更多的资源共享和服务、便利性问题,大数据需要HPC解决性能问题,同时大数据技术也为解决传统HPC不好处理的问题带来灵感。 这是一个交互的作用,最后出来的形态,浪潮叫做Big Computing(大),他不再是传统的HPC,传统的大数据和,而是二者的融合,是一种新的大的形态。

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    IDC:寻找HPC宇宙的暗能量

    从这个角度来看,IDC估,总HPC服务器市场同年将约为140亿美元。2.在传统HPC供应商用户关系以外,HPC产品也开始向用户提供高性能能力,比如AWS、谷歌、微软Azure。 许多人预,一旦这些服务的定价模型安定下来,越来越多的传统的高性能工作负载将被推到一个环境。 很多人认为这不是一个零和博弈,而是高性能市场增长的一个方式。 此外,许多传统的高性能用户正在寻找作为一种内部功能的补充,应用开发商需要提供能将应用程序在和预置(on-prem)硬件之间进行无缝迁移,以免有天发现自己被市场给抛弃。 有些人认为,基于的高性能可能到2020年增长到100亿美元。3.新的大数据应用,运行在非传统的HPC环境中,但使用的是HPC硬件,比如在金融或网络安全领域。 关于作者:鲍勃·索伦森 国际数据公司(IDC)高性能部门的研究副总裁,是高性能技术团队的一部分,目前这个团队主要在美国、欧洲、亚太市场面对技术服务器、高性能超级机、,和数据分析推动研究和咨询工作

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    腾讯高性能平台通过最高级评测

    7月27日,“2021年可信大会”在京召开。会上,中国信通院正式披露了首批高性能HPC平台评估结果。 作为首批获得信通院高性能平台先进级服务能力认证的一站式可扩展 HPC 服务器平台,腾讯高性能平台 THPC 对腾讯上的、存储、网络等产品资源进行聚集和池化,并整合 HPC 专用作业管理调度 腾讯高性能平台解决方案架构 腾讯高性能平台 THPC 旨在用并行方式解决大规模的科学问题,在人工智能、气象分析、金融市场、生物制药、基因测序、图像处理等领域均有广泛的应用。 基于腾讯的高性能解决方案,企业可以: 即时获取 HPC 资源;支持机时、按月、按季、按年等多种费模式,节约客户成本; 拥有海量弹性的和存储满足业务的谷峰,快速完成任务; 基于最新的 Intel 腾讯高性能平台 THPC 将持续为客户服务,通过科技创新让上超成为社会发展的水和电。 推荐阅读 新闻|腾讯高性能,助力上超 ? ? ? ? ?

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    闲话高性能

    事实上,高性能HPC)离我们近在咫尺:路上开的车,发动机、底盘、车架,从内到外的设都离不开HPC;生病吃的药,研发过程是从模拟开始的;无数的电影特效,是在HPC上制作的……有意思的是,在过去的一年 不一样的高性能 如今被频繁提及的高性能和传统的HPC已经大不相同了。包括AI、生命科学、化学家等技术的突飞猛进无疑凸显了对力的强烈需求,从而推动了HPC的发展和变化。 一个可行的方法是添加软件的抽象层,将硬件能力封装,例如TensorFlow拥抱——的规模优势非常明显,可以提供更新更快的硬件,但也会带来额外的复杂性。 根据Univa在2018年对超过250家企业客户的调查,相比2017年,客户对在混合上运行HPC的兴趣增长了10倍,有61%的用户表示他们将会,或已经在使用混合运行HPC应用更高带宽、更低延迟的网络 在这一领域的一个榜样是Equinix和一家HPC初创公司RStor共同建立的多之间的高速网络我们相信,更高效的会让我们从海量的数据中挖掘出更有价值的成果,会更深刻的改变我们所生存的世界!

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    物理服务需求强烈,腾讯将推多款黑石新品抢占市场

    HPC (High performance computing,高性能)解决方案,以针对性满足用户在物理服务上的多样化场景需求。 去年,基于OpenPOWER服务器的腾讯大数据实时平台在有“机奥运会之称”的Sort Benchmark大赛中,用时98.8秒就完成100TB的数据排序,这比上届冠军的最好成绩提高了3倍多,同时也创下了 基于黑石的HPC解决方案,则能够在很大程度上解决传统HPC集群建设周期慢、价格贵、客户初始投资高等问题,通过创新架构兼容传统HPC应用和新兴人工智能、深度学习等应用对高性能集群的强烈需求。 黑石HPC解决方案基于Intel Skylake的定制化服务器,能使性能大幅提升40%,这将在HPC领域为客户提供前所未有的使用体验。 “作为产品线的一个新品类,黑石未来还将根据用户场景需求持续扩充产品形态,助力产业敏捷高效上,实现增值创新。”吴坚坚表示。

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    从Lambda运行失效,探讨Serverless和HPC的适配场景与实现路径

    Serverless的出现标志着将从“资源时代”过渡到“功能时代“,企业将逐步摆脱底层运维的管理负担,大幅降低的使用门槛,给服务行业带来质变。 行业的竞争维度已悄然变化,从资源价格战转为对服务能力的比拼。 Lambda在HPC场景中表现如何呢? 和Serverless相比,HPC绝对是个老古董。(有对HPC前世今生感兴趣的可以点这里)。 高性能的分类方法很多。 我们来看一个Lambda运行HPC的实例 这篇《一小时内完成百万任务?》 Serverless作为一种全新的架构,是发展演化的必然结果。 追求更细粒度的费单元,更加专注于核心业务、将支撑业务外包给基础设施提供商是的趋势。

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    刘军:18年“老兵”眼中的HPC与大数据、深度学习的融合

    “大”推动基础架构融合作为1997年就已步入高性能领域,到今年已有18年经验的“老兵”——浪潮集团高性能总经理刘军,对HPC的技术与发展的思考非常深入。 但过去一年中,深度学习、人工智能的声音越来越响,越来越多的客户提出了大数据需求,希望通过HPC来进行统一管理,解决深度学习所遇到的性能问题,甚至本地资源不足时,能否通过HPC灵活提供服务,这些新需求的涌现都希望 一些行业尝试用Hadoop系统解决传统IO问题,一些行业开始用HPC实现,一些正在实践HPC+BigData+Analysis=HPDA。 在浪潮看来,软件定义的HPC包含三方面:软件定义数据服务,高性能、大数据(如Hadoop等)、(如OpenStack)形成统一的管理。 比如在物理机和虚拟机之间实现资源分配和迁移,实现在本地和端的统一管理。“在适应性环境,融合基础架构基础上,实现软件定义HPC。这就是浪潮对高性能产业的整体思考。

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    2017中国HPC TOP100:AI成最大赢家,浪潮和老黄都笑了

    一年一度的中国HPC(高性能机)性能前100榜单,今日公布。 10月19日,在全国高性能学术年会(HPC China 2017)上,由中国软件行业协会数学软件分会、国家863高性能机测评中心,中国机学会高性能专业委员会联合发布的中国HPC TOP100 排名前四的超级机与去往年没有变化,仍旧是:神威-太湖之光、天河二号(国家超广州)、天河一号,以及部署在山西吕梁中心的天河二号。? 在以“应用领域”为标准的榜单分析中,大数据机器学习占比46%,互联网占比30%,安全占比10%,科学占比5%,超中心占到4%……?另一为AI打call的还有此次榜单分析中的“体系结构”。 从今往后将扩容到TOP200,并且分裂成两大榜单,一大榜单是互联网HPC TOP100,另一榜单是科学工程TPC TOP100。 也会按照性能和系统进行创新性方面的探索。

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    世界超大会归来,浪潮刘军说底色全是AI

    ”也是法兰克福的又一重要风向标。刘军告诉量子位,今年AWS和百度都在现场布置了展台——从记录来看,这是历史性的举动。 而Power处理器解决方案,使用的就是英伟达Link GPU来作为节点。所以它这个设原本是给大规模HPC系统设的,但现在也同样变成了适用于AI的超,这在方向上跟日本人的是一致的。 另外,Cray这样的厂商,原本做大规模科学工程的厂商,但今年也在讲HPC上面怎么跟数据分析,能够结合使用提供一个AI的平台。 刘军:对,这是第三个令我印象深刻的见闻,就是HPC的融合,这次百度和亚马逊都是“”方面的布展,而Cray也开始谈提供HPC One Cloud的服务,这得上不小的改变,因为Cray之前大部分业务都是给客户做大定制和大机器 原来HPC结合,可能主要是基因这块,之前美国有30%-40%的深入基因研究的客户,在使用AWS做这样一些工作。所以现在随着AI跟结合的速度加快,也在带动HPC结合的速度加快。

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    高性能的是否会取代超级机?

    不过超也存在很多不同,比如HPC几乎不用虚拟化技术,因为一个应用就可能把多个机器的CPU都跑满了,虚拟化技术没有用武之地,而在企业私有中,虚拟化却是一个最基础的IT技术。 但超又与有着明显的区别,下面我们来看一下:不能取代超如今已经能够为用户提供一些领域的能力,那么是否是超级机的替代者呢?答案是否定的。 超主要执行密集型的任务,CPU的利用率已经很高,因此虚拟化技术对于HPC的CPU利用率作用不大。虚拟化对密集型(如果数据能全部放进内存)应用的影响很小,而IO密集型应用的性能则会有一定下降。 基于理念来构建超级中心,除了满足传统的或现有的HPC用户需求外,更重要提创造并吸引众多新领域的用户。 全文总结:虽然是IT发展趋势所在,但就目前状况来看,让发替代超级机来完成关键业务的研究还远远不够。的易用性会影响传统的HPC模式,但想在关键应用中取代超的地位目前很难实现。

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    高性能与:背道而驰?

    不过超也存在很多不同,比如HPC几乎不用虚拟化技术,因为一个应用就可能把多个机器的CPU都跑满了,虚拟化技术没有用武之地,而在企业私有中,虚拟化却是一个最基础的IT技术。 但超又与有着明显的区别,下面我们来看一下:不能取代超如今已经能够为用户提供一些领域的能力,那么是否是超级机的替代者呢?答案是否定的。 超主要执行密集型的任务,CPU的利用率已经很高,因此虚拟化技术对于HPC的CPU利用率作用不大。虚拟化对密集型(如果数据能全部放进内存)应用的影响很小,而IO密集型应用的性能则会有一定下降。 基于理念来构建超级中心,除了满足传统的或现有的HPC用户需求外,更重要提创造并吸引众多新领域的用户。 全文总结:虽然是IT发展趋势所在,但就目前状况来看,让发替代超级机来完成关键业务的研究还远远不够。的易用性会影响传统的HPC模式,但想在关键应用中取代超的地位目前很难实现。

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    【Big Computing】HPC,挑战深度学习的力黑洞

    而工业4.0所倡导的工业智能化背后,也离不开高性能、大数据和融合的“大”。 客户说我希望用本地资源,同时在本地的HPC资源不够的时候,希望HPC给我们提供服务,他们有很多问题问我们。?这个时候我们思考怎么满足这些客户的需要,来满足这样一个时代变迁的产品和技术。 实际上不同的方式给我们提出了挑战,我们很多客户也在尝试用Hadoop的系统解决传统的IO问题。我们看美国的HPC客户,已经有30%开始使用,今天我们思考这些方式在快速进行耦合和交流。 在物理化上面,光谱的分析,关键点的都是需要这样的机器来完成的。我们做的虚拟化和数据服务器,也离不开这样一个胖节点。 这个在之前HPC里面,我们知道用业界最好的高速网络解决在上面API通信的问题,这也是一个非常好的契机,因为我们看到在、大数据、互联网这个领域大家原来使用习惯是软件定义,所以这带来IO不是那么如人意

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    Machine Learning 硬件投入调研GPU分布式硬件投入的建议参考服务器SpecReference

    GPU在HPC领域,GPU比CPU运速度快是显而易见的。在此简单的调研了一下,如何挑选GPU。 Tesla系列是N厂专门为HPC退出的GPU产品,无视频输出,仅能做。 从N厂给出的评测可以看出,在HPC中,K40的性能是CPU的10倍以上。?CPU:12 核,E5-2697v2 @ 2.70 GHz。64 GB 系统内存,CentOS 6.2。 结论: 在调研阶段结束后,真正真正开始上真实场景时,组集群是非常有必要的TF已经被人跑在了spark上,spark可以直接跑在服务器上,所以使用服务器也是一个选择。 不过目前个人认为服务器并不是一个很划的选择,有如下几个原因: 从CPU和GPU的运性能来看,需要非常多的CPU才能达到一块GPU的性能,主机在这方面起来非常不划 spark也是个规模比较大的项目 另外,阿里的提供了HPC服务器,但价格较高,网页报价如下?结论: 使用服务器搭建集群为时尚早,HPC服务器太贵。硬件投入的建议硬件可以逐步升级Step 0.

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    腾讯即将支持Ampere架构A100 Tensor Core GPU服务器

    腾讯即将搭载的NVIDIA A100 Tensor Core GPU,为各种规模的AI、数据分析和HPC都提供了前所未有的加速,以应对各种各样复杂的挑战。 与当前腾讯异构服务器GN10系列相比,搭载A100的下一代产品会在实例的种类与规格、浮点能力、GPU互联以及多媒体硬件引擎等方面有了全新的提升: ? 多个vGPU可以彼此互不影响并行,在共享模式下,单元可以自由地访问彼此的GPU内存,为客户带来最高性价比的服务。 ? 为高性能全新设Tensor Core     在现代科学的HPC领域,科学家们希望通过模拟复杂的分子结构进行新药发现;或者通过大气数据来更好地预测极端天气状况等等。 腾讯高性能服务实例拥有为HPC的Tensor Core单元,双精度FP64操作现在可以在Tensor Core中运行,相比于每个芯片的FP64量是其两倍还多。。

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    英伟达A100 Tensor Core GPU架构深度讲解

    机视觉研究院专栏 作者:Edison_G现代数据中心运行的密集型应用的多样性推动了NVIDIA GPU加速的爆发。 这种密集的应用包括人工智能深度学习训练和推理、数据分析、科学、基因组学、边缘视频分析和5G服务、图形渲染、游戏等。 1、简要 HPC已经超越了运行密集型应用的超级机,如天气预报、油气勘探和金融建模。 现代数据中心的多样化和密集型工作负载需要NVIDIA GPU加速。? 4、A100GPU关键特性概述NVIDIA A100 Tensor Core GPU是世界上最快的和数据中心GPU加速器,旨在为密集型AI、HPC和数据分析应用提供动力。

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    如何在Singularity中运行NVIDIA GPU容器以配置HPC开发环境(中文字幕)

    Docker是为微服务部署的最流行的容器技术之一,在企业和应用程序中大量使用。 此外,Docker运行时不容易支持MPI,这使得在量大的高性能中采用MPI具有挑战性。 此外,Singularity运行时的设目的是加载和运行Docker格式的容器,这使得Singularity成为HPC上最受欢迎的容器运行时之一。 让我们看看这些基于docker的容器,并展示如何在Singularity中运行高性能容器。 于今年10月份发布,我们本周才翻译成中文,历经两个月,视频中所讲解的版本目前已经又更新了几个版本,而且界面也有所改变,但我们依旧还是希望通过本视频让您可以大概了解如何利用Singularity运行高性能容器

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    智能变革:英特尔HPC高性能与AI人工智能解决方案和实例

    企业如果想在相同的 HPC 基础设施中运行 HPC、大数据分析和 AI 工作负载,优化的资源调度降低成本需要一个全面的融合HPC和AI集群的解决方案。   铂金 8200 处理器专为关键的实时分析、机器学习、人工智能和多工作负载而构建,提供可信的硬件增强型数据服务。  金牌 6200处理器优化了主流数据中心、多以及网络和存储工作负载。   ,也可为分布式并行集群提供更高的性能和扩展性,可构建不受互连约束的大型 HPC 解决方案。   宝德高性能方案采用集群体系结构,遵循Intel开放的HPC生态体系架构来系统的部署所有的软硬件,针对大规模科学并行,兼顾事务处理和网络信息服务,可以有效降低能耗,是最新技术结晶和未来的主流发展方向之一 为了更大地发挥HPC集群的性能,提高集群节点之间的网络,方案采用了最新的Intel® Omni-Path网络互联解决方案。

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    端到地面的安全:从基于的硬件过渡到本地硬件的用户体验

    高性能HPC)过程、工具和技术在受控非机密信息(CUI)中的应用既创造了机遇,也带来了挑战。 基于我们开发、部署和管理由AWS GoV托管的妨碍性数据(REEd)的研究环境的经验,普杜大学的研究最近部署了Weber,这是我们本地的HPC解决方案,用于存储和分析CUI数据。 Transition from Cloud-Based to Locally-Sited Hardware原文:The application of high-performance computing (HPC AWS GovCloud, Research Computing at Purdue University has recently deployed Weber, our locally-sited HPC

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