Cirrascale Cloud Services
Cirrascale cung cấp các dịch vụ đám mây GPU chuyên dụng, hiệu suất cao được thiết kế riêng …
Cirrascale cung cấp các dịch vụ đám mây GPU chuyên dụng, hiệu suất cao được thiết kế riêng cho AI quy mô lớn, học sâu và Điện toán hiệu năng cao (HPC). Nền tảng này cung cấp quyền truy cập vào phần cứng GPU NVIDIA mới nhất và cơ sở hạ tầng có thể mở rộng, cho phép các tổ chức đào tạo các mô hình khổng lồ và chạy các khối lượng công việc tính toán phức tạp một cách hiệu quả.
Về Tính toán hiệu năng cao
Tính toán hiệu năng cao (HPC) đề cập đến việc tổng hợp sức mạnh tính toán để đạt được hiệu suất cao hơn đáng kể so với các máy trạm thông thường, điều này rất quan trọng đối với các khối lượng công việc AI phức tạp. Các hệ thống này tận dụng xử lý song song, phần cứng chuyên dụng như GPU và kết nối tốc độ cao để giải quyết các tác vụ đòi hỏi nhiều tính toán. HPC cho phép đào tạo nhanh chóng các mô hình AI lớn, mô phỏng nâng cao và phân tích dữ liệu thời gian thực, thúc đẩy khám phá khoa học và đổi mới công nghệ trong bối cảnh cơ sở hạ tầng rộng lớn hơn.
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 tăng tốc độ thực thi.
- Tăng tốc GPU: Sử dụng Bộ xử lý đồ họa cho các phép tính song song lớn, cần thiết cho việc đào tạo mô hình AI và mô phỏng khoa học.
- Kết nối tốc độ cao: Sử dụng các công nghệ như InfiniBand hoặc Omni-Path để giao tiếp độ trễ cực thấp và băng thông cao giữa các nút.
- Giải pháp lưu trữ có thể mở rộng: Cung cấp các hệ thống lưu trữ thông lượng cao, độ trễ thấp được tối ưu hóa cho các tập dữ liệu lớn và truy cập song song.
- Quản lý khối lượng công việc nâng cao: Điều phối và lên lịch các công việc tính toán phức tạp trên các tài nguyên phân tán một cách hiệu quả.
Trường hợp sử dụng
HPC rất quan trọng đối với các lĩnh vực đòi hỏi sức mạnh tính toán khổng lồ, như nghiên cứu khoa học, thiết kế kỹ thuật và phát triển AI tiên tiến. Nó hỗ trợ các tác vụ như mô phỏng động lực học phân tử trong khám phá thuốc, phân tích động lực học chất lỏng phức tạp trong hàng không vũ trụ và đào tạo các mô hình học sâu tinh vi.
Cách chọn
Việc lựa chọn giải pháp HPC bao gồm đánh giá thông số kỹ thuật phần cứng (cân bằng CPU/GPU), kiến trúc mạng (tốc độ kết nối), dung lượng và loại lưu trữ (hệ thống tệp song song), hệ sinh thái phần mềm (trình biên dịch, thư viện) và yêu cầu khả năng mở rộng. Hãy xem xét các yêu cầu tính toán cụ thể của các mô hình AI hoặc mô phỏng của bạn, các ràng buộc về ngân sách và mức độ hỗ trợ kỹ thuật được cung cấp.
Tính toán hiệu năng caoTrường hợp sử dụng
Tăng tốc đào tạo mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)
Các nhà nghiên cứu AI và nhà khoa học dữ liệu tận dụng các cụm HPC để đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn yêu cầu hàng tỷ tham số và tập dữ liệu khổng lồ. Bằng cách phân phối tải tính toán trên hàng trăm hoặc hàng nghìn GPU được kết nối qua mạng tốc độ cao, thời gian đào tạo có thể giảm từ vài tháng xuống còn vài tuần hoặc thậm chí vài ngày, cho phép lặp lại và triển khai nhanh hơn các khả năng AI tiên tiến.
Mô phỏng khoa học phức tạp trong khám phá thuốc
Các nhà nghiên cứu dược phẩm sử dụng HPC để mô phỏng động lực học phân tử, dự đoán cách các ứng cử viên thuốc tương tác với các mục tiêu sinh học. Các mô phỏng này liên quan đến hàng tỷ phép tính để mô hình hóa chuyển động nguyên tử theo thời gian. Các hệ thống HPC cung cấp sức mạnh tính toán cần thiết để chạy các mô phỏng này một cách hiệu quả, tăng tốc đáng kể quá trình khám phá và phát triển thuốc bằng cách xác định các hợp chất đầy hứa hẹn nhanh hơn.
Mô hình hóa rủi ro tài chính và giao dịch thuật toán
Các tổ chức tài chính sử dụng HPC để thực hiện đánh giá rủi ro phức tạp, tối ưu hóa danh mục đầu tư và giao dịch thuật toán tần số cao. Các tác vụ này bao gồm xử lý lượng lớn dữ liệu thị trường, chạy mô phỏng Monte Carlo và thực hiện các chiến lược giao dịch tinh vi trong mili giây. Cơ sở hạ tầng HPC đảm bảo tốc độ và độ chính xác cần thiết để giành lợi thế cạnh tranh và quản lý hiệu quả rủi ro tài chính.
Mô hình khí hậu nâng cao và dự báo thời tiết
Các cơ quan khí tượng và trung tâm nghiên cứu khí hậu dựa vào HPC để chạy các mô hình khí hậu rất chi tiết và đưa ra dự báo thời tiết chính xác. Các mô hình này mô phỏng các quá trình khí quyển và đại dương, đòi hỏi sức mạnh tính toán khổng lồ để xử lý các tập dữ liệu lớn và giải các phương trình vi phân phức tạp. HPC cho phép các nhà khoa học dự báo các sự kiện thời tiết cực đoan, nghiên cứu tác động của biến đổi khí hậu và cải thiện công tác chuẩn bị ứng phó thiên tai với độ chính xác cao hơn.
Phát triển xe tự hành và xử lý dữ liệu cảm biến
Các kỹ sư phát triển xe tự hành sử dụng HPC để xử lý và phân tích hàng petabyte dữ liệu cảm biến (Lidar, radar, camera) thu thập được từ các chuyến lái thử. Dữ liệu này rất quan trọng để đào tạo các mô hình nhận thức, mô phỏng các kịch bản lái xe và xác thực các hệ thống an toàn. Các cụm HPC cung cấp thông lượng và sức mạnh tính toán cần thiết để nhanh chóng thu nạp, xử lý và học hỏi từ lượng lớn thông tin lái xe thực tế này, đẩy nhanh chu kỳ phát triển.
Giải trình tự gen và phân tích tin sinh học
Các tổ chức công nghệ sinh học và nghiên cứu y tế sử dụng HPC để giải trình tự gen nhanh chóng, gọi biến thể và phân tích tin sinh học phức tạp. Xử lý lượng lớn dữ liệu giải trình tự DNA/RNA để xác định các dấu hiệu di truyền, hiểu cơ chế bệnh tật hoặc cá nhân hóa y học đòi hỏi tài nguyên tính toán khổng lồ. Các hệ thống HPC cho phép các nhà nghiên cứu phân tích hiệu quả các tập dữ liệu sinh học lớn này, đẩy nhanh các đột phá trong gen học và y tế chính xác.