Rescale
Rescale là một nền tảng Điện toán Hiệu năng cao (HPC) dựa trên đám mây được thiết kế …
Rescale là một nền tảng Điện toán Hiệu năng cao (HPC) dựa trên đám mây được thiết kế để tăng tốc R&D trong kỹ thuật và khoa học. Nó cung cấp quyền truy cập theo yêu cầu vào cơ sở hạ tầng đa đám mây, một danh mục lớn các phần mềm mô phỏng và AI, và một môi trường thống nhất để quản lý các quy trình công việc phức tạp, dữ liệu và bảo mật. Nền tảng này trao quyền cho các tổ chức trong lĩnh vực hàng không vũ trụ, ô tô, khoa học đời sống, và nhiều hơn nữa để đổi mới nhanh hơn và hiệu quả hơn.
Về Máy tính hiệu năng cao (HPC)
Máy tính hiệu năng cao (HPC) đề cập đến việc tổng hợp sức mạnh tính toán để mang lại hiệu suất cao hơn đáng kể so với một máy trạm hoặc máy chủ thông thường, cho phép giải quyết các vấn đề tính toán phức tạp. Các hệ thống này tận dụng xử lý song song và kiến trúc phân tán, thường tích hợp phần cứng chuyên dụng như GPU và FPGA, để thực hiện các phép tính lớn với tốc độ cao. Trong bối cảnh rộng lớn hơn của điện toán đám mây, HPC cung cấp quyền truy cập theo yêu cầu và có thể mở rộng vào các tài nguyên mạnh mẽ này, dân chủ hóa khả năng tính toán tiên tiến cho nhiều ngành công nghiệp.
Tính năng cốt lõi
- Xử lý song song: Phân phối các tác vụ tính toán trên nhiều bộ xử lý hoặc nút đồng thời để thực hiện nhanh hơn.
- Bộ tăng tốc chuyên dụng: Tích hợp GPU, FPGA và các phần cứng khác để tăng cường xử lý các khối lượng công việc cụ thể, đòi hỏi nhiều tính toán.
- Kết nối tốc độ cao: Sử dụng mạng có độ trễ thấp, băng thông cao để trao đổi dữ liệu nhanh chóng giữa các nút tính toán trong một cụm.
- Hệ thống tệp phân tán: Quản lý và cung cấp quyền truy cập hiệu quả vào các tập dữ liệu khổng lồ trên một cụm máy.
- Quản lý khối lượng công việc: Lập lịch, giám sát và tối ưu hóa việc thực hiện các công việc tính toán phức tạp trong môi trường HPC.
Các tình huống áp dụng
HPC rất cần thiết cho các lĩnh vực đòi hỏi xử lý dữ liệu chuyên sâu và mô phỏng phức tạp. Nó hỗ trợ nghiên cứu khoa học trong vật lý, hóa học và sinh học, thiết kế kỹ thuật cho các ngành công nghiệp hàng không vũ trụ và ô tô, cũng như phân tích nâng cao trong tài chính. Các nhà nghiên cứu và kỹ sư dựa vào HPC để mô hình hóa các hệ thống phức tạp và xử lý lượng lớn dữ liệu mà các tài nguyên máy tính thông thường không thể xử lý được.
Cách chọn
Khi chọn giải pháp HPC, hãy xem xét các yêu cầu hiệu suất cụ thể cho khối lượng công việc của bạn, bao gồm nhu cầu CPU/GPU và dung lượng bộ nhớ. Đánh giá các tùy chọn khả năng mở rộng để đảm bảo hệ thống có thể phát triển theo nhu cầu của bạn và đánh giá tổng chi phí sở hữu, bao gồm cơ sở hạ tầng, giấy phép phần mềm và truyền dữ liệu. Khả năng tương thích với phần mềm hiện có và khả năng quản lý dữ liệu mạnh mẽ cũng rất quan trọng để tích hợp liền mạch và vận hành hiệu quả.
Máy tính hiệu năng cao (HPC)Trường hợp sử dụng
Nghiên cứu khám phá thuốc và gen di truyền
Các nhà nghiên cứu dược phẩm sử dụng HPC để mô phỏng động lực học phân tử, dự đoán sự gấp nếp của protein và phân tích các tập dữ liệu gen di truyền khổng lồ. Điều này giúp đẩy nhanh việc xác định các ứng cử viên thuốc tiềm năng và hiểu biết về các bệnh di truyền, giảm đáng kể thời gian và chi phí liên quan đến các thí nghiệm trong phòng thí nghiệm truyền thống.
Dự báo thời tiết nâng cao và mô hình khí hậu
Các nhà khí tượng học và khoa học khí hậu sử dụng các cụm HPC để chạy các mô hình khí quyển và đại dương cực kỳ phức tạp. Các mô phỏng này xử lý lượng lớn dữ liệu thời gian thực để tạo ra các dự báo thời tiết dài hạn chính xác và dự báo các kịch bản biến đổi khí hậu trong tương lai, hỗ trợ công tác chuẩn bị ứng phó thiên tai và hoạch định chính sách.
Phân tích rủi ro tài chính và giao dịch thuật toán
Các tổ chức tài chính tận dụng HPC để mô phỏng Monte Carlo, định giá quyền chọn và kiểm tra lại các chiến lược giao dịch thuật toán phức tạp. Điều này cho phép đánh giá nhanh chóng rủi ro thị trường, tối ưu hóa danh mục đầu tư và thực hiện các giao dịch tần số cao với độ trễ tối thiểu, mang lại lợi thế cạnh tranh.
Mô phỏng kỹ thuật ô tô và hàng không vũ trụ
Các kỹ sư trong lĩnh vực ô tô và hàng không vũ trụ sử dụng HPC cho động lực học chất lỏng tính toán (CFD) và phân tích phần tử hữu hạn (FEA). Điều này cho phép thử nghiệm va chạm ảo, tối ưu hóa khí động học và phân tích tính toàn vẹn cấu trúc của các thiết kế mới, giảm nhu cầu về các nguyên mẫu vật lý đắt tiền và đẩy nhanh chu kỳ phát triển sản phẩm.
Đào tạo mô hình AI quy mô lớn
Các nhà nghiên cứu và phát triển AI dựa vào HPC, đặc biệt là các cụm tăng tốc GPU, để đào tạo các mô hình học sâu khổng lồ, chẳng hạn như các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và các hệ thống thị giác máy tính tiên tiến. Điều này cho phép xử lý hàng petabyte dữ liệu và hàng tỷ tham số, dẫn đến các ứng dụng AI tinh vi và chính xác hơn.
Thăm dò dầu khí và mô phỏng hồ chứa
Các nhà địa vật lý và kỹ sư dầu khí sử dụng HPC để xử lý và diễn giải dữ liệu địa chấn, tạo ra các hình ảnh chi tiết dưới lòng đất để xác định các mỏ dầu khí tiềm năng. Ngoài ra, mô phỏng hồ chứa dự đoán dòng chảy chất lỏng và sản lượng theo thời gian, tối ưu hóa chiến lược khoan và tối đa hóa hiệu quả khai thác tài nguyên.