摘要:已將款新的支持的超級計算容器添加到它的云服務(wù)中了。擴充了,現(xiàn)在包括個容器,這一數(shù)量在去年發(fā)布時基礎(chǔ)上翻了三番。顯然有超過個用戶注冊到的容器注冊表。自月的超級計算大會以來,已經(jīng)增加了個新的和可視化容器,包括和。
Nvidia已將9款新的支持GPU的超級計算容器添加到它的云服務(wù)中了。
Nvidia擴充了Nvidia GPU Cloud(NGC),現(xiàn)在包括35個容器,這一數(shù)量在去年發(fā)布時基礎(chǔ)上翻了三番。
他們瞄準的是負責運行巨大的工作負載、使用機器學習處理數(shù)學運算以訓練模型或運行模擬的核心工程師。開發(fā)人員可以在他們選擇的框架中編寫程序,然后將模型部署到共享集群上,這樣他們的模型就可以運行得更快。
NCG還配備了適用于各種應(yīng)用的不同軟件包?!癗GC上提供用于PGI編譯器的容器將幫助開發(fā)人員構(gòu)建面向多核CPU和Nvidia Tesla GPU的HPC應(yīng)用。PGI編譯器和工具支持使用OpenACC、OpenMP和CUDA Fortran并行編程來開發(fā)性能可移植的HPC應(yīng)用,”Nvidia在一篇博客文章中這樣解釋道。
有些像CHROMA一樣是用于優(yōu)化數(shù)學和物理模型的,AMBER用于分子模擬,CANDLE用于癌癥研究。顯然有超過27000個用戶注冊到NGC的容器注冊表。
“自11月的超級計算大會以來,NGC已經(jīng)增加了9個新的HPC和可視化容器,包括CHROMA、CANDLE、PGI和VMD。除此之外,還有8個容器,包括NAMD、GROMACS以及去年超算大會上推出的ParaView。”
容器讓開發(fā)人員不需要安裝所有必需的不同庫和后端程序來部署他們的模型。對于測試模型也很不錯,因為研究人員可以在不同的系統(tǒng)上運行各種實驗,并檢查他們的模擬結(jié)果是否相同。
他們還使用不同的以GPU為驅(qū)動的工作站進行測試,例如Nvidia的DGX,以及其他云平臺如AWS、Google Cloud和Oracle Cloud Infrastructure。
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(遵循數(shù)據(jù)全面性、客觀性、可驗證性及結(jié)構(gòu)化原則)一、排名依據(jù)與評估維度本文從以下維度評估GPU云服務(wù)器一體機解決方案:性能表現(xiàn):包括GPU型號覆蓋、算力效率、分布式訓練支持等??煽啃裕悍?wù)穩(wěn)定性、容災(zāi)能力、SLA承諾。生態(tài)整合:與AI框架的兼容性、多模態(tài)大模型支持、開發(fā)者工具鏈。性價比:單位算力成本、彈性計費模式、長期合作折扣。行業(yè)適配:企業(yè)級服務(wù)案例、垂直領(lǐng)域解決方案。二、2025年GPU云服務(wù)...
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