A Dell Technologies új megoldásokat mutatott be, amelyekkel ügyfelei hatékonyabban kezelhetik a nagy teljesítményű számítástechnikai megoldások (HPC), a mesterséges intelligencia (AI) és az adatelemzés egyesítésére irányuló műveleteket. A Dell kibővíti igény szerinti (on-demand) HPC-szolgáltatásait és a Dell EMC PowerEdge szervergyorsítási támogatását is, hogy a szervezetek könnyebben birkózhassanak meg az olyan nagy adatmennyiségű munkaterhelésekkel, mint például a genomszekvenálás a termékfejlesztési szimulációk során.
„A HPC-, az AI- és az adatelemzési folyamatok egyre szorosabban összefonódnak, de a tárolási és hálózati konfigurációk továbbra is adatsilókban maradnak. Ez kihívás elé állítja az informatikai csapatokat, amikor a folyamatosan változó igényeknek megfelelő erőforrásokat kell biztosítaniuk. A Dell Omnia nyílt forráskódú szoftverével a csapatok jelentős mértékben leegyszerűsíthetik a fejlett számítási terhelések kezelését, így felgyorsíthatják innovációs folyamataikat” – mondta Peter Manca, a Dell Technologies integrált megoldásokért felelős részlegének vezető alelnöke.
Az Omnia leegyszerűsíti és felgyorsítja a terhelések egyesítését
Az Omnia szoftvert a Dell Technologies HPC & AI Innovation Lab fejlesztette az Intel közreműködésével és a HPC-közösség támogatásával. A nyílt forráskódú szoftver célja, hogy automatizálja a HPC-, az AI- és az adatelemzési terhelések kiépítését és kezelését. Az így létrejövő egységes, rugalmas erőforráskészlet képes kielégíteni a folyamatosan bővülő és változó igényeket.
Az Omnia nyílt forráskódú szoftvercsomag egy olyan Ansible playbook, amely felgyorsítja az egyesített munkaterhelések üzembe helyezését a Kubernetes és a Slurm, valamint kódtárkeretrendszerek, szolgáltatások és alkalmazások segítségével. Az Omnia automatikusan telepíti a használati célnak – például HPC-szimulációknak, AI neurális hálózatoknak vagy az adatelemzésekhez használt memórián belüli grafikus feldolgozásnak – megfelelő szoftvermegoldásokat az egyes szerverekre, ezáltal hetekről percekre csökkenti az üzembe helyezéshez szükséges időt.
A közösség részvétele és együttműködése nagyon fontos az Omnia fejlődésében. Az Omniát az Arizonai Egyetem számítástechnikai kutatórészlege és a Dell Technologies HPC & AI Innovation Labbel közösen fejlesztette, hogy a szoftver még hatékonyabban segíthesse többek között a szimulációt, a nagy sebességű számítást és a gépi tanulást is magukban foglaló vegyes terhelések támogatását.
Igény szerinti (on-demand) HPC Vmware alapon: bármikor elérhető infrastruktúra
A Dell Technologies tovább bővítette igény szerinti (on-demand) HPC-megoldásainak kínálatát, így mostantól a VMware-környezetekhez is támogatást nyújt. Az igény szerinti (on-demand) HPC és az R-Systems segítségével az ügyfelek fejlett infrastruktúrákat használhatnak, amelyek megfelelnek a nagy számítási kapacitásra irányuló egyedi igényeknek. A VMware Cloud Foundation, a Vmware Cloud Director és a VMware vRealize Operations rendszerek hozzáadásával az ügyfelek hibrid felhős üzemeltetési modellt használhatnak a nagy erőforrás-igényű terhelésekhez, valamint igény szerint bármikor gyorsan hozzáférhetnek a használatalapú díjazású HPC-erőforrásokhoz.
A hajózáshoz használt meghajtási rendszerek gyártásában piacvezető Mercury Marine új termékei tervezéséhez számítógépes hidrodinamikai szimulációkat használ, ami gyakran igényel a saját lehetőségeiket meghaladó HPC-kapacitást. A Dell nagy teljesítményű infrastruktúrájával a Mercury Marine mérnökei saját 48 órás szimulációs idejüket 2 órára csökkenthetik az igény szerinti (on-demand) HPC-vel.
Új, fejlett számítási kapacitást nyújtó NVIDIA GPU-opciók
A Dell Technologies mostantól az NVIDIA A30 és A10 Tensor Core GPU-kat is elérhetővé teszi a Dell EMC PowerEdge R750, R750xa és R7525 szerverekben.
Az NVIDIA A30 GPU-k az AI-következtetési és elterjedt vállalati számítási terhelések széles választékát támogatják, többek között a társalgási AI-t és a számítógépes látástechnológiákat is. Az NVIDIA A10 GPU-kkal az ügyfelek AI- és grafikus terheléseket is futtathatnak egyszerű infrastruktúrákon is, így ideálisak a deep-learning-alapú következtetést és számítógépes tervezést alkalmazó folyamatokhoz. A leginkább tervezők, mérnökök, művészek és tudósok által használt NVIDIA virtuális GPU-szoftverek és virtuális számítógépek automatikusan maximális teljesítményt nyújtanak.
