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戴尔进一步扩展高性能计算产品组合
来源:dell官网    日期:2017-06-30    浏览量:        
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标签:dell,戴尔厂家动态,

 戴尔高性能计算系统新增戴尔PowerEdge C6320p服务器,旨在帮助各个领域高性能计算客户加速创新,并快速实现价值

   戴尔提供Cycle Computing软件和服务,用于高性能计算工作负载下的云编排和管理

   戴尔携手英特尔为生命科学领域提供先进的高性能计算,让主流企业都能在本地和云中获得高性能计算能力

   麻省理工学院林肯实验室超级计算中心与北京大学为其机器学习和生命科学项目选择了戴尔高性能计算系统和英特尔®至强Phi™处理器

 

戴尔今日宣布推出全新的高性能计算服务器产品、云产品、软件,继续致力于让各种规模的企业都能享受高性能计算,并优化高性能计算技术的创新,进一步推动高性能计算社区的发展。

 

近年来,高性能计算(HPC)已逐渐成为全球成长最快的IT应用之一。根据IDC预测,该市场将继续增长,从2014年的210亿美元增长到2019年的310亿美元。各个行业和领域对快速计算、数字模拟和制定更明智决策的需求持续推动着高性能计算的快速发展。

                 

作为高性能计算领域的全球先行者,戴尔继续为主流企业带来高性能计算能力,今天宣布:

   面向生命科学领域的戴尔高性能计算系统 (英文版) 将于 2017年第一季度上市,该系统搭载了采用英特尔®至强Phi™处理器的PowerEdge C6320p服务器,可以让生物信息中心在临床相关的时间内更快速地获得结果,并保护机密数据。

   提供Cycle Computing软件和服务,用于高性能计算工作负载下的云编排和管理,帮助各种规模客户满足高性能计算需求。

   戴尔将在本季度向客户提供英特尔® HPC Orchestrator,帮助简化高性能计算系统软件堆栈的安装、管理和后续维护。基于OpenHPC开源项目的英特尔® HPC Orchestrator可帮助客户更快地获得结果,并更快速地实现其高性能计算部署的价值。

 

戴尔验证解决方案与高性能计算事业部高级副总裁Jim Ganthier表示:“戴尔具备得天独厚的能力来打破以数据为中心的高性能计算所面临的障碍,并领航与大数据和云融合的各种全新工作负载。我们与包括客户在内的高性能计算社区合作,推动并优化高性能计算创新,同时让各种规模的企业和机构都能轻松获得并部署这些能力。”

Dell

 

采用了英特尔®至强Phi处理器的戴尔PowerEdge C6320p服务器在并行编码、降低延迟及简化管理上拥有出众表现

并行计算往往被认为是“高端计算”,多用于对科学和工程等领域的难题进行建模。然而现在,随着大数据和机器学习的兴起,商务应用在开发更快的计算机过程中提供了同等或更强的动力,这些应用也需要以并行计算所支持的复杂方式来处理大量数据。

 

解决日益复杂的问题需要的不仅仅是快速精准的结果和基本的性能,同时也需要一个适当均衡并集成的系统。戴尔PowerEdge C6320p是半宽1U服务器节点,采用了英特尔®至强Phi™处理器,专门用于高密度、高度并行、高性能计算的环境。由于一个C6300机箱中至多可容纳4个节点,它可在一个2U空间中提供288个无序内核。通过采用至多72个无序内核的英特尔®至强Phi™处理器,并提供低延迟I/O选项(英特尔Omni-Path或Mellanox EDR InfiniBand架构),它还可以为并行代码提供更佳的性能。

 

 

图:戴尔PowerEdge C6320p服务器节点

 

搭载了生命周期控制器(Lifecycle Controller)的戴尔远程访问控制器(iDRAC8)可以简化并自动处理戴尔PowerEdge C6320p服务器的部署、监控和更新,从而简化运营并确保更高水平的服务和可用性,这些都可在不使用会对应用性能产生影响的操作系统代理的前提下实现。戴尔PowerEdge C6320p服务器提供出色的并行处理功能与能力,以及更大的吞吐量,旨在帮助客户满足并行处理环境的需求,以应对数据的快速增长以及更高的负载。

 

值得一提的是,英特尔®至强Phi™处理器能够二进制兼容其它英特尔®至强处理器,这样用户就能够通过使用已熟悉的同一个x86代码及开发库与优化来保护编码投资。在英特尔架构上进行标准化意味着可以为代码使用同一个编程模式,从而通过共享的开发库以及重复利用代码而提高效率,同时尽量降低了重新培训程序员学习新界面、方法和语言的需求——最终节省时间和成本。

 

将于12月15日在中国发售的戴尔PowerEdge C6320p服务器适合多个领域中的数据密集型计算,如地震分析、机器学习和天气模拟。它具有平衡强大的处理能力与低延迟I/O的平台设计,为研究人员更快提供更深入的洞察。PowerEdge C6320p补充了戴尔现有的高性能计算产品组合,提供了一个专为高度并行负载而优化的解决方案,可以帮助企业:

   提高应用性能:通过每周期能够执行32位双精度浮点运算的英特尔®至强Phi™处理器,高度矢量化和并行的高性能计算应用的性能表现可以提升两倍。

   更快速地洞察大数据:除了传统的DDR4内存,英特尔®至强Phi™处理器还自带一个名为多通道DRAM(MCDRAM)的16GB内存模块。这让数据能够存储在靠近计算(内核)的位置,使对数据的访问比进入系统内存更快,从而进一步提高计算效率。

 

戴尔提供Cycle Computing软件和服务,用于高性能计算工作负载下的云编排和管理

来自Cycle Computing (英文版)的全新云爆发服务实现了云编排和管理,可连接到包括Azure、AWS和谷歌在内的三大云服务。戴尔集群在共享内部资源和公共云资源的混合模型中可提供出色的协调和管理功能,使各种规模的客户都能够尽可能高效地利用本地系统,同时无缝地获得大量公有云资源来满足高性能计算需求。

 

Cycle Computing 首席执行官Jason Stowe表示:“混合解决方案是高性能计算未来的发展趋势,我们非常高兴能够与戴尔携手来满足这一需求。戴尔非常清楚地了解这个市场以及客户,通过他们独特的洞察,我们相信双方的合作将为客户创造真正的价值,让他们能够大幅缩短排队时间、在需要的时候即时获得更高的容量,并能够轻松地管理这一切。”

 

麻省理工学院林肯实验室超级计算中心与北京大学为其机器学习和生命科学项目选择了戴尔高性能计算系统和英特尔®至强Phi处理器           

通过戴尔与英特尔合作的早期英特尔®至强Phi™处理器项目,麻省理工学院林肯实验室超级计算中心(LLSC) (英文版)选择戴尔为他们部署了一个648节点的高性能计算系统。麻省理工学院林肯实验室超级计算中心的全新TX-Green系统是美国东海岸最大的超算系统之一,拥有超过千兆次的浮点运算速度,该中心的计算能力得到了4倍的提升。

 

这个全新的高性能计算系统非常显著地为麻省理工学院林肯实验室超级计算中心的科研人员和合作者提高了交互式、按需高性能计算和大数据能力,以支持太空观测、机器人汽车、网络安全、机器学习、传感器处理、电子设备、生物信息和气流控制等领域的科研活动。

 

麻省理工学院林肯实验室研究员、麻省理工学院林肯实验室超级计算中心主任Jeremy Kepner表示:“一直以来,戴尔都是非常棒的合作伙伴,使我们可以大幅提升超级计算中心的能力。戴尔高性能计算团队知识渊博、响应快速,能够在一个月内交付并部署我们的千万亿级系统并进行基准测试。一个配合默契而专注的团队能够分配恰当的资源来满足并超越客户的期望,戴尔高性能计算团队就是一个绝佳的例子。”

 

北京大学选择由戴尔部署了两个高性能计算集群,加强与哈佛大学在低温电子显微镜(cryo-EM)领域的合作研究。这些集群包含144个节点,并通过英特尔EE Lustre实现了大约2PB的存储容量,将支持北京大学的科研人员绘制生物大分子的三维结构,用于为癌症和其它疾病患者设计抑制剂及开发新药。

 

北京大学生物物理学助理教授毛有东博士表示:“戴尔的高性能计算集群对于我们的科研工作至关重要,我们需要对高度自动化的低温电子显微镜所产生的大数据进行先进性的分析。这些高性能计算系统推动了一流算法的开发,用于为重大的生物医学问题找到结构性的解决方案,这将推动在癌症免疫疗法以及精准治疗领域的创新。”

 

引言:

 

“我们正在进入一个新时代,个性化医疗将前所未有地拯救生命并改善人们的生活。我们保持与戴尔的紧密合作,推出基于英特尔可扩展系统框架的集群以及基于英特尔®至强 Phi™处理器、英特尔®HPC Orchestrator和英特尔®Omni-path架构的戴尔PowerEdge C6320p服务器,帮助客户应对一些在生命科学和深度学习领域重大的挑战。”

——英特尔数据中心事业部副总裁Charles Wuischpard

 

“戴尔为我们提供了一个基于Java的终端方针应用管理程序,利用该程序,我们可以快速了解各个FX2节点上CMC所管理的服务器的状态,包括CPU资源占用情况,CPU温度、内存消耗量、I/O速度、系统平均功率等。同时,针对启动模块的iDRAC GUI和远程应用程序,我们获得了统一的操作界面,有效提升了我们的管理效率。“

——华大基因生物计算HPC平台高级工程师李焱

 

“HPC项目引入的戴尔融合架构具有戴尔最先进的ESI(ESI- Extreme Scale Infrastructure)特质,在ESI特质的基础上PowerEdge FX2集合了刀片和多节点机架式服务器的技术优势。使HPC平台IT复杂度降低了50%,将IT人员从繁琐的IT维护工作中解放出来。”

——清华大学蛋白质研究技术中心

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