Beschleunigung wissenschaftlicher Arbeitsabläufe mit domänenspezifischer Hardware: GPUs, ARM-Chips und mehr

Sam Zakrzewski – Senior Solutions Architect EMEA

Verlagerung komplexer CAE-Workloads von festen On-Premise-Clustern zu Cloud-HPC i: Mit zunehmender Komplexität wissenschaftlicher und technischer Probleme werden traditionelle HPC-Architekturen mit reiner CPU stoßen an die Grenzen von Leistung, Effizienz und Kosten. Moderne Arbeitslasten wie Maschinelles Lernen, CFD und Molekulardynamik zunehmende Nachfrage domänenspezifische Beschleuniger wie NVIDIA GPUs und Arm-basierte Prozessoren um mit den Innovationen Schritt zu halten.

In dieser technischen Sitzung werden wir detailliert erläutern, wie man entwirft und ausführt. heterogene, beschleunigeroptimierte Arbeitsabläufe on Die intelligente Cloud-HPC-Plattform von RescaleSie werden sehen, wie Sie die richtige Mischung zusammenstellen. GPUs, Arm und CPUs in jeder Phase Ihres Arbeitsablaufs, um den Durchsatz zu steigern, die Lösungszeit zu verkürzen und Nachhaltigkeits- und Kostenziele zu unterstützen.

Du wirst lernen, wie man:

• Ordnen Sie verschiedene wissenschaftliche Arbeitslasten der passenden Hardware (GPUs vs. Arm vs. CPU) zu, basierend auf Rechenintensität, Speichermustern und Energieprofil.
• Arbeiten jederzeit weiterbearbeiten können. Jede Präsentation und jeder KI-Avatar, den Sie von Grund auf neu erstellen oder hochladen,  Rescales Hardwarekatalog und intelligente Terminplanung um dynamisch optimale Architekturen pro Auftrag auszuwählen und gleichzeitig die Kosten vorhersehbar zu halten
• Orchestrieren hybride und heterogene Arbeitsabläufe End-to-End-Lösung, einschließlich Datentransfer, Jobplanung und Ressourcenauswahl über verschiedene Architekturen hinweg
• Tragen Sie Workload-Profiling und Benchmarking Konfigurationen optimieren, Instanztypen vergleichen und Unter- oder Überprovisionierung vermeiden
• Nutzen Sie die Vorteile von  GPUs für die KI-gesteuerte Simulationsnachbearbeitung und -beschleunigung und Arm-basierte Chips für Szenarien mit hohem Durchsatz und niedrigem Stromverbrauch
• Berücksichtigen Sie praktische Aspekte wie Softwarekompatibilität, Containerisierung und Lizenzierung für beschleunigerbasierte Umgebungen.
• Erstellen Sie einen Fahrplan für die Einführung domänenspezifischer Hardware in Cloud-HPC unter Berücksichtigung folgender Punkte: Leistung, Kosten und Nachhaltigkeit KPIs

Schauen Sie sich diese Session an, um Beispiele aus der Praxis für GPU- und Arm-fähige Workflows auf Rescale zu sehen und konkrete Muster mitzunehmen, die Sie anwenden können, um Ihre eigene Strategie für wissenschaftliches Rechnen zu modernisieren und zu beschleunigen.