Container di applicazioni HPC

OTTIMIZZARE LE PRESTAZIONI HPC

Le scoperte scientifiche più innovative di oggi avvengono all'interno di ambienti data center di computing ad alte prestazioni (HPC). Tuttavia, l'installazione e l'aggiornamento delle applicazioni HPC su tali sistemi condivisi implica tutta una serie di problematiche specifiche che riducono l'accessibilità, limitano gli utenti all'uso di funzionalità obsolete con il risultato di ridurre la produttività.

I container di applicazioni HPC disponibili su NVIDIA GPU Cloud (NGC) rendono incredibilmente più semplice la distribuzione di applicazioni garantendo al contempo prestazioni ottimizzate. NGC offre a ricercatori e scienziati la flessibilità di eseguire container di applicazioni HPC su sistemi basati su NVIDIA Pascal™ e NVIDIA Volta incluse le workstation Quadro, i sistemi NVIDIA DGX™ e i cluster HPC.

CONTAINER DI APPLICAZIONI HPC DISPONIBILI SU NGC SUBITO

HPC APPLICATION CONTAINERS AVAILABLE ON NGC TODAY
NVIDIA GPU Cloud HPC Technical overview
NVIDIA GPU Cloud HPC Technical overview
NVIDIA GPU Cloud HPC Infographic
NVIDIA GPU Cloud HPC Infographic
Clemson University Success Story
Clemson University Success Story
Run NVIDIA GPU Cloud Containers in Singularity
Run NVIDIA GPU Cloud Containers in Singularity

TRE MOTIVI PER SCEGLIERE

  1. Distribuzione semplificata delle applicazioni su cluster

    L'installazione di un'applicazione HPC richiede che tutte le librerie, i compilatori e le dipendenze applicative siano aggiornati e corrispondano al cluster. I sistemi condivisi devono supportare centinaia di applicazioni con diversi requisiti, il che rende l'installazione ancora più complessa. I container eliminano la necessità di installare l'applicazione, permettendo agli utenti di eseguire facilmente un'applicazione HPC su un cluster.

  2. Accesso alle funzionalità e ai miglioramenti più recenti per le prestazioni

    I container di applicazioni HPC gestiti da terze parti per garantire la disponibilità costante delle versioni più aggiornate, offrono ulteriori funzionalità e prestazioni superiori. Aggiornare un'applicazione su un sistema condiviso è un'operazione complessa perché l'host potrebbe non disporre dello stack software richiesto dalla nuova versione. I container non dipendono dal sistema sottostante e permettono quindi si usufruire delle funzionalità più recenti delle applicazioni e di prestazioni migliorate.

  3. Esecuzione delle applicazioni su qualsiasi sistema accelerato da GPU

    Tutte le applicazioni HPC gestite da terze parti disponibile tramite il registro NGC sono allineate per essere eseguite sui sistemi accelerati da GPU. Gli utenti possono quindi accedere a NGC ed estrarre i container per eseguirli su una workstation locale, su un cluster HPC accelerato da GPU, su sistemi NVIDIA DGX e nel cloud. Questo tipo di flessibilità sta rivoluzionando il modo di utilizzare l'HPC per l'innovazione scientifica.

I container di NVIDIA GPU Cloud includono la distribuzione automatizzata delle applicazioni che rende gli utenti autosufficienti in modo che possiamo concentrarci su altre priorità critiche. Grazie a NGC, siamo in grado di aiutare i ricercatori ad affrontare problemi reali.

– Ashwin Srinath, Responsabile della ricerca, Reparto IT, Clemson University

I container di NVIDIA GPU Cloud includono la distribuzione automatizzata delle applicazioni che rende gli utenti autosufficienti in modo che possiamo concentrarci su altre priorità critiche. Grazie a NGC, siamo in grado di aiutare i ricercatori ad affrontare problemi reali.

– Ashwin Srinath, Responsabile della ricerca, Reparto IT, Clemson University

Il nostro ambiente cluster non viene aggiornato con una rapidità sufficiente per soddisfare i requisiti dei flussi di lavoro di deep learning. Abbiamo effettuato un investimento significativo nelle GPU NVIDIA e i container NGC ci permettono di far fruttare al meglio il capitale investito.

– Chris Reidy, Amministratore principale dei sistemi HPC, University of Arizona

Il nostro ambiente cluster non viene aggiornato con una rapidità sufficiente per soddisfare i requisiti dei flussi di lavoro di deep learning. Abbiamo effettuato un investimento significativo nelle GPU NVIDIA e i container NGC ci permettono di far fruttare al meglio il capitale investito.

– Chris Reidy, Amministratore principale dei sistemi HPC, University of Arizona

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