Публикации
UCIe – открытый протокол для взаимосвязи чиплетов и построения дезагрегированных инфраструктур, статья
Dell Validated Design for Analytics — Data Lakehouse: интегрированное хранилище данных, статья
OCP Global Summit: решения для Computational Storage и компонуемых масштабируемых архитектур, статья
Samsung CXL MemoryySemantic SSD: 20M IOPs, статья
Omni-Path Express – открытый интерконнект для экзафлопных HPC/AI-систем, статья
От хранилищ данных и “озер данных” к open data lakehouse и фабрике данных, статья
GigaIO: CDI_решение на базе AMD для высшего образования, статья
End-to-end 64G FC NAFA, статья
Computational Storage, статья
Технология KIOXIA Software-Enabled Flash™, статья
Pavilion: 200 млн IOPS на стойку, статья
CXL 2.0: инновации в операциях Load/Store вводаавывода, статья
LightOS™ 2.2 – программно-определяемое составное блочное NVMe/TCP хранилище, статья
Тестирование референсной архитектуры Weka AI на базе NVIDIA DGX A100, статья
SmartNIC – новый уровень инфраструктурной обработки, статья
Ethernet SSD, JBOF, EBOF и дезагрегированные хранилища, статья
Compute, Memory и Storage, статья
Fujitsu ETERNUS CS8000 – единая масштабируемая платформа для резервного копирования и архивирования, статья
Lenovo: CXL – будущее серверов с многоуровневой памятью , статья
Liqid: компонуемые дезагрегированные инфраструктуры для HPC и AI, статья
Intel® Agilex™ FPGA, статья
Fujitsu ETERNUS DSP - разработано для будущего, статья
Технологии охлаждения для следующего поколения HPC-решений, статья
Что такое современный HBA?, статья
Fugaku– самый быстрый суперкомпьютер в мире, статья
НРС – эпоха революционных изменений, статья
Weka для AI-трансформации, статья
Cloudera Data Platform – “лучшее из двух миров”, статья
Excelero NVEdge для HA IoT-эры, статья
Адаптивные HPC/AI-архитектуры для экзаскейл-эры, статья
Новое поколение СХД Fujitsu ETERNUS, статья
Зональное хранение данных, статья
За пределами суперкомпьютеров, статья
Применение Intel® Optane™ DC и Intel® FPGA PAC, статья
DAOS: СХД для HPC/BigData/AI приложений в эру экзаскейл_вычислений, статья
IPsec в пост-квантовую эру, статья
Дезагрегированные компонуемые среды для высокопроизводительных задач, статья
HPE Primera: интеллектуальная СХД HPE 3PAR, статья
HPE Elastic Platform for Big Data and Analytics, статья
LiCO: оркестрация гибридныхНРС/AI/BigData_инфраструктур, статья
 
Обзоры
Все обзоры в Storage News
 
Тематические публикации
Flash-память
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Современные СХД
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
Рынки
GigaIO расширяет семейство инженерных решений на базе AMD и запускает специализированные версии для медико-биологических наук и производства на SC22

3, ноябрь 2022  —  >GigaIO, ведущий поставщик инфраструктуры, определяемой рабочей нагрузкой, без компромиссов для рабочих процессов HPC + AI, сегодня объявил о расширении новой архитектуры, которая обещает значительно улучшить использование вычислительных ресурсов как для геномного, так и для CAE-анализа. с запуском двух новейших инженерных решений. Решения GigaIO Engineered Solutions: Life Sciences и Manufacturing Edition на базе процессоров AMD EPYC ™ и AMD Instinct ™ ускорителей представляют собой гибкие платформы для гетерогенных вычислений, которые могут легко дезагрегировать ресурсы ускорителей GPU и FPGA, ранее заблокированные на физических серверах, что позволяет обеспечивать рабочие нагрузки геномики и CAE-анализа оптимальным типом и количеством ресурсов ускорителя для ускорения анализа, увеличения использования ресурсов и более низкие затраты.

«Процессоры AMD превосходно справляются с самыми разнообразными приложениями и рабочими нагрузками, — сказал Кумаран Сива ( Kumaran Siva ), корпоративный вице-президент по развитию программного и системного бизнеса AMD. «Компонуемое решение, такое как GigaIO, обеспечивает повышенную гибкость для наших процессоров, позволяя использовать их различными способами — от среды моделирования с однопоточной производительностью до высокопроизводительных вычислений».

«Благодаря расширению этих устройств мы предлагаем простую в использовании инфраструктуру для медико-биологических наук и производства, где компонуемость может предоставить широкий спектр гибких ускорительных технологий, которые сокращают время анализа», — сказал Алан Бенджамин ( Alan Benjamin ), генеральный директор GigaIO. «AMD — идеальный технологический партнер для этого предприятия, потому что мы разделяем стремление создать открытую платформу, основанную на отраслевых стандартах. Мы стремимся упростить развертывание этой новой технологии с помощью нашего семейства продуктов на базе AMD, опираясь на наши успешные совместные развертывания в TACC и SDSC».

Решение GigaIO Engineered Solution: Life Sciences Edition было создано для решения многих задач геномного анализа. Современное высокопроизводительное выравнивание последовательностей требует больших вычислительных ресурсов, и с будущими поколениями секвенаторов требования будут только возрастать. Решение позволяет исследователям ускорить анализ, применяя оптимальное сочетание кластеров высокопроизводительных вычислений с ускорителями GPU и FPGA, соединенных фабриками с малой задержкой. Это стало возможным благодаря FabreX ™ , самой производительной в мире структуре динамической памяти с наименьшими задержками, которая позволяет различным программным ПЛИС обрабатывать различные части конвейера анализа геномики — возможность, давно востребованная в современном секвенировании. FabreX также высвобождает всю ненужную мощность CPU, FPGA и GPU , чтобы ускорить вторичный геномный анализ.

FabreX позволяет рассматривать всю серверную стойку как единый вычислительный ресурс, обрабатывая все вычислительные коммуникации, включая трафик между серверами (например, MPI и NVMe-oF). Ресурсы, обычно расположенные внутри сервера, включая ускорители, хранилище и даже память, теперь могут быть объединены в корпуса ускорителей или хранилищ, где они доступны для всех серверов в стойке. Эти ресурсы и серверы продолжают обмениваться данными через собственную фабрику памяти PCIe для минимально возможной задержки и максимально возможной производительности полосы пропускания, как если бы они все еще были подключены к материнской плате сервера.

Программное решение GigaIO Engineered Solution: Manufacturing Edition сокращает время выхода на рынок и повышает качество продукции за счет моделирования с более высоким разрешением и точностью модели. Решение можно настроить с использованием различных вычислительных ресурсов, чтобы предоставить инженерам CAE правильный профиль оборудования для каждой рабочей нагрузки и варьировать использование ресурсов в рамках одного рабочего процесса. Вычислительные ресурсы и ресурсы графического процессора можно настроить для оптимизации сетки, моделирования и визуализации «на лету». FabreX легко масштабируется, чтобы удовлетворить множество требований к оборудованию с ускорением на GPU, которые потребуются за счет внедрения машинного обучения в моделирование CAE.

Для простоты использования обе версии GigaIO Engineered Solutions: Life Sciences и Manufacturing Edition поставляются с предустановленным ПО NVIDIA Bright Cluster Manager, сочетающим в себе возможность простого создания кластеров и управления ими с возможностью GigaIO подключать ускорители AMD Instinct, серверы на базе процессоров AMD EPYC. и другие устройства в бесшовной динамической ткани. Все инженерные решения GigaIO, в том числе версия для университетов, представленная на выставке ISC ранее в этом году, предназначены для работы с различными типами и брендами ускорителей и обеспечивают действительно независимую от поставщика среду. Они готовы к использованию в контейнерах, легко компонуются с помощью «голого железа» и оснащены процессорами AMD EPYC и ускорителями AMD Instinct MI210. Выпуски Life Sciences и Manufacturing Edition доступны уже сейчас.

О GigaIO

GigaIO предоставляет инфраструктуру, определяемую рабочими нагрузками, с помощью своей динамической фабрики памяти FabreX, которая беспрепятственно компилирует ресурсы стоечного масштаба и естественным образом интегрируется в стандартные отраслевые инструменты. FabreX позволяет клиентам создавать невозможные серверы для рабочих процессов HPC + AI — от хранилища до ускорителей и памяти — с небольшой совокупной стоимостью владения облаком за счет оптимизации использования и эффективности существующего оборудования, что позволяет им быстрее запускать больше рабочих нагрузок при меньших затратах за счет более высокой загрузки. ресурсов и более гибкое развертывание. Посетите www.gigaio.com или следите за новостями в Twitter и LinkedIn.

AMD, логотип AMD Arrow, AMD Instinct, EPYC и их комбинации являются товарными знаками Advanced Micro Devices, Inc.

Публикации по теме
Центры обработки данных
 
Новости GigaIO

© "Storage News" journal, Russia&CIS
Редакция: 115516, Москва, а/я 88; тел./факс - (495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.