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. |
|