Leistungsoptimierung und Workload-Orchestrierung
Führen Sie jede Arbeitslast darauf aus
Optimale Konfiguration
Die Leistungsoptimierungs- und Workload-Orchestrierungsfunktionen von Rescale ermöglichen es Ingenieuren, HPC-Managern und IT-Leitern, jede Simulations- und KI-Workload optimal auf Hardware, Cloud und Region abzustimmen. Rescale beseitigt das Rätselraten und die manuelle Optimierung, die die digitale Entwicklung bisher ausgebremst haben, und ermöglicht so eine deutliche Steigerung von Geschwindigkeit und Kosteneffizienz.
Die Kosten von Schätzungen bei Leistung und Kapazität
Konfigurationsraten
Teams wählen CPU-, GPU- und Cloud-Konfigurationen nach Annahmen, wodurch die tatsächlichen Geschwindigkeits- und Kostenvorteile der Simulation ungenutzt bleiben.
Grenzen einer einzelnen Cloud-Umgebung, einer einzelnen Architektur
Komplexe Konfigurationen und der fehlende Zugang zu neuester Hardware zwingen die Ingenieure dazu, mit dem zu arbeiten, was verfügbar ist, anstatt mit dem, was optimal wäre.
Ungeplante Kapazität
Bei Nachfragespitzen in einer Cloud oder Region warten die Ingenieure auf Ergebnisse, anstatt auf verfügbare Kapazitäten an anderer Stelle zurückzugreifen.
Mehr Leistung,
Kein Rätselraten
Benchmark und Empfehlung
Ermitteln Sie mithilfe von Leistungsprofilen und der Compute Recommendation Engine von Rescale die ideale Hardware- und Softwarekonfiguration für jede Anwendung, bevor Sie sie ausführen.
Orchestrierung über Clouds und Architekturen hinweg
Automatische Zuordnung von Workloads zur optimalen Cloud-, CPU- oder GPU-Architektur über Hyperscale- und Spezialanbieter hinweg.
Globale Lastverteilung
Aufträge werden dynamisch an Regionen und Kapazitätspools mit verfügbaren Ressourcen weitergeleitet, um Wartezeiten zu minimieren und Unterbrechungen zu vermeiden.
Optimierte Leistung. Bewährte Ergebnisse.
Führende Unternehmen nutzen Rescale, um Engpässe bei der Rechenleistung zu beseitigen und jede Arbeitslast auf der am besten geeigneten Hardware auszuführen.
4,300%
Leistungsverbesserung bei CFD-Workloads durch Zuordnung von Jobs zur optimalen Hardware
Hersteller von eVTOL-Flugzeugen für die Luft- und Raumfahrt
30x
Höhere Kosteneffizienz bei der Ausführung von CFD-Simulationen auf GPUs im Vergleich zu CPUs
Hersteller von Überschallflugzeugen
7 Tage
Vollständige HPC-Implementierung vs. 9 Monate On-Premises
Globale Energiedienstleistungen
Rescale lässt sich am besten durch Ausprobieren erkunden.
Funktionen zur Leistungsoptimierung und Workload-Orchestrierung
ANWENDUNGS-BENCHMARKING & HARDWARE-EMPFEHLUNGEN
Optimale Leistung auf der neuesten Hardware
Rescale bietet umfassende Benchmarks für Modellierungs- und Simulationssoftware in einer Vielzahl von CPU- und GPU-Konfigurationen und Cloud-Umgebungen. Vergleichen Sie Optionen innerhalb eines Rescale-Leistungsprofils, um die optimale Kombination aus Softwareeinstellungen und Hardware-Ressourcen zu ermitteln. Nutzen Sie anschließend Dashboards und Analysen, um HPC-Workloads zu optimieren und Kosten und Leistung in Einklang zu bringen. Dank der Compute Recommendation Engine identifiziert Rescale kontinuierlich die effizientesten Hardware- und Softwarekonfigurationen und ermöglicht Ihnen die Festlegung von Richtlinien, die die Kosten minimieren und gleichzeitig den Durchsatz für jede Simulation maximieren.
MULTI-CLOUD- & MULTI-ARCHITEKTUR-ORCHESTERUNG
Hohe Flexibilität durch einheitliches, automatisiertes Management
Rescale automatisiert die komplexe Bereitstellung und Verwaltung mehrerer Cloud- und Hardwarearchitekturen und gleicht Geschäftsanforderungen intelligent mit der optimalen Infrastruktur ab – von Kaufmodellen und VM-Konfigurationen bis hin zu spezialisierten CPU- und GPU-Prozessoren. So laufen Workloads nahtlos über Hyperscale- und Spezialanbieter wie AWS, Azure, Google Cloud und Oracle Cloud hinweg. Vorkonfigurierte Kerntypen optimieren die Jobübermittlung, verbessern die Ressourcennutzung und reduzieren Engpässe, damit Anwendungen mit maximaler Effizienz laufen.
GPU-optimierte CAE- und KI-Workloads
Nutzen Sie die Leistung der Compute-Parallelisierung
Grafikprozessoren (GPUs) verbessern die Leistungsfähigkeit von High Performance Computing erheblich, indem sie rechenintensive Workloads beschleunigen. Ursprünglich für die Grafikdarstellung entwickelt, zeichnen sich GPUs durch ihre hervorragende Parallelverarbeitung aus und eignen sich daher ideal für CAE-Simulationen, Datenanalysen sowie KI-Training und -Inferenz. Rescale bietet Ihnen Zugriff auf die neuesten GPU-Architekturen, darunter NVIDIAs B200, sowie auf CUDA-X-Bibliotheken und die Omniverse-Plattform. Die Skalierung erfolgt über große Cloud-Anbieter und spezialisierte Cloud-Dienste wie CoreWeave. Dank reservierter Kapazitätsoptionen stehen Ihnen GPUs auch bei steigender Nachfrage zur Verfügung.
HARDWARE-BENCHMARKS
GPU-Optimierungsergebnisse
Für führende CAE-Lösungsanbieter
Der GPU-Solver von Ansys Fluent bietet deutlich kürzere CFD-Berechnungszeiten als sein CPU-basiertes Pendant. Der GPU-beschleunigte Solver von Siemens Simcenter STAR-CCM+ senkt Kosten und Berechnungszeiten bei Multiphysik-Simulationen, und Ansys Speos beschleunigt die optische Konstruktion und Analyse. Ingenieure, die Ergebnisse in Echtzeit visualisieren und bearbeiten müssen, profitieren von dieser GPU-Leistung auch bei der Vor- und Nachbearbeitung über die Elastic Cloud Workstations von Rescale.
REGIONALER LASTAUSGLEICH & GLOBALE KAPAZITÄT
Globale Reichweite mit unterbrechungsfreier Leistung
Rescales Multi-Region-Load-Balancing verteilt Workloads dynamisch auf verschiedene geografische Standorte, um optimale Leistung und Verfügbarkeit zu gewährleisten. Diese Funktion leitet Jobs intelligent an Regionen mit freier Kapazität weiter, minimiert Wartezeiten und verhindert Unterbrechungen durch lokale Ausfälle oder Überlastung. Durch die automatische Anpassung an sich ändernde Bedingungen stellt Rescale sicher, dass kritische Simulationen und Analysen reibungslos weiterlaufen und gleichzeitig die Anforderungen an die Datenlokalität erfüllt werden.
Erkunden Sie Ressourcen zur Leistungsoptimierung von Modellierung und Simulation
One-Click-Benchmarking: Rescale führt Leistungsprofile zur Kontrolle der Cloud-Kosten und zur Bewertung der Leistung beliebiger Computerarchitekturen ein
Die Plattformintelligenz von Rescale hilft Unternehmen dabei, die effizientesten Rechenressourcen für fortschrittliche Ingenieursimulationen, maschinelles Lernen und generative KI-Anwendungen einfach zu finden und einzusetzen. San Francisco, Kalifornien, 21. März…
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