Rescale, 고처리량 컴퓨팅에 대한 새로운 접근 방식 개척

고처리량 컴퓨팅(HTC) 다양한 산업 분야에서 엔지니어링 및 연구를 위한 강력한 역량으로 떠오르고 있습니다. 에서 약물 발견 전자 설계 자동화에 대한 전산 화학(EDA) 및 환경 연구를 통해 HTC는 과학 및 엔지니어링 팀이 대규모 병렬 처리를 수행하여 세계에서 가장 복잡한 과학 및 엔지니어링 문제를 해결하기 위해 방대한 양의 정보를 신속하게 분석하도록 돕고 있습니다.

이제 Rescale의 기술 혁신 덕분에 조직은 클라우드에서 최신 컴퓨팅 기술의 성능과 규모를 보다 쉽고 저렴하게 활용하여 혁신 노력을 가속화할 수 있습니다. 반도체 업계의 선두주자인 Arm과 같은 기업은 Rescale의 멀티 클라우드 자동화로 R&D 프로그램 강화, 통합 데이터 관리 및 전체 스택 보안. 비판적으로 HTC는 EDA 프로세스 Arm은 차세대 컴퓨터 칩을 더 빠르고 효율적으로 만들 수 있도록 지원합니다.

“Rescale은 Arm이 칩 설계의 새로운 시대"라고 Arm의 생산성 엔지니어링 부사장인 Mark Galbraith는 말합니다. “Rescale 플랫폼의 지능형 자동화와 결합된 Arm 기반 클라우드 컴퓨팅은 Arm 엔지니어가 세계에서 가장 진보된 IP를 생성하도록 도울 뿐만 아니라 우리 생태계가 멀티 클라우드 리소스를 최대한 활용할 수 있도록 지원함으로써 설계 및 검증 프로세스에 많은 이점을 제공합니다. 연구개발(R&D) 가속화 위해”

HTC를 위한 클라우드 자동화의 힘

클라우드 서비스 제공업체가 제공하는 슈퍼컴퓨팅 클러스터의 가용성이 증가함에 따라 R&D에 HTC를 사용할 가능성이 빠르게 확대되고 있습니다.

그러나 이러한 고성능 컴퓨팅의 민주화에도 불구하고 HTC 시스템은 설정 및 유지 관리가 복잡합니다. HTC의 이점을 완전히 활용하려면 조직에는 여러 클라우드 서비스 및 컴퓨팅 아키텍처에서 HTC 워크로드를 안전하게 실행할 수 있는 정교하고 강력한 관리 기능이 필요합니다. Rescale HTC는 이것을 가능하게 합니다.

HTC 크기 조정 멀티 클라우드 자동화, 통합 데이터 관리, 전체 스택 보안을 제공하여 조직이 HTC 프로젝트를 보다 효율적으로 실행할 수 있도록 지원합니다.

"산업 전반에 걸쳐 고객이 엔지니어링 및 과학 워크로드를 위한 시뮬레이션, 응용 AI, 기계 학습을 실행하는 고성능 컴퓨팅과 높은 처리량 컴퓨팅이 빠르게 채택되고 있습니다." Rescale의 CEO인 Joris Poort는 이렇게 말합니다. "Arm은 Rescale이 어떻게 선두 기업과 협력하여 클라우드 전반에 걸쳐 지능형 컴퓨팅의 힘으로 혁신을 가속화하는지 보여주는 훌륭한 예입니다."

조직은 Rescale HTC의 클라우드 네이티브 컨테이너 기반 아키텍처를 사용하여 AWS, Google Cloud, Microsoft Azure 및 NVIDIA DGX Cloud를 포함한 모든 주요 클라우드 서비스 제공업체에서 컴퓨팅 작업을 위한 최고의 하드웨어 인프라에 빠르게 액세스할 수 있습니다.

리스케일의 글로벌 멀티 클라우드 플랫폼 인텔리전스와 결합된 적용 범위는 장소에 관계없이 모든 워크로드에 대해 동급 최고의 성능을 제공하는 동시에 HTC 운영이 효율적이고 안전하도록 가시성과 제어 기능을 제공합니다. 단일 클라우드 공급자가 제공하는 것 이상으로 향상된 처리량, 비용 효율성 및 안정성을 제공합니다.

Rescale HTC 결과: 비교할 수 없는 규모와 안정성

Rescale HTC의 성능과 규모는 인상적입니다. 수십만 개의 vCPU에서 수백만 개의 컴퓨팅 작업을 동시에 실행할 수 있으며, 여러 클라우드 공급자및 여러 글로벌 지역이 단 몇 분 만에 출시되었습니다. 50주간의 스트레스 테스트에서 Rescale HTC는 Arm 아키텍처 인스턴스에서 99.99천만 코어 시간 이상을 성공적으로 실행하여 XNUMX%의 작업 안정성을 보여주었습니다.

Rescale의 플랫폼은 또한 AWS Graviton3을 포함한 새로운 Arm 기반 프로세서와 같은 최신 컴퓨팅 아키텍처의 원활한 채택을 지원합니다. 구글 클라우드 타우 T2A, Microsoft Azure Dpsv5 및 NVIDIA GH200 Grace Hopper. Rescale의 AI 기반을 통해 컴퓨팅 추천 엔진, 워크로드는 특정 유형의 워크로드에 가장 적합한 하드웨어 아키텍처를 자동으로 원활하게 채택할 수 있습니다.

HTC 사용 사례 및 이점 이해

많은 양의 데이터를 병렬로 처리하여 가능한 많은 설계 옵션을 신속하게 탐색하는 것과 관련된 복잡한 과학적 질문을 해결하려면 처리량이 높은 컴퓨팅이 필수적입니다.

특정 R&D 프로젝트에는 설계 결정을 검증하기 위해 엄청난 수의 컴퓨팅 작업(예: 시뮬레이션)이 필요한 대규모 설계 연구가 필요합니다. HTC를 사용하면 백만 개가 넘는 작업 부하를 독립적으로 동시에 실행할 수 있습니다. 과학자와 엔지니어가 점점 더 복잡한 문제를 연구함에 따라 이러한 컴퓨팅 접근 방식은 R&D에 더욱 가치가 높아지고 있습니다.

연구자들이 실험과 관찰을 통해 점점 더 많은 데이터를 수집함에 따라 HTC는 해당 데이터를 빠르고 효율적으로 분석하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 데이터를 더 작은 단위로 나누고 병렬로 실행함으로써 HTC는 대규모 데이터 세트를 빠르게 구문 분석할 수 있습니다. 이로 인해 연구자들은 HTC를 사용하여 질병에 대한 새로운 치료법을 찾기 위해 방대한 양의 유전 데이터를 처리하고 분석하는 유전체학과 같은 분야에서 획기적인 발전을 이루었습니다.

컴퓨팅 프로세스를 자동화하면 산업 전반의 엔지니어와 과학자에게 상당한 이점을 제공합니다. Rescale HTC는 많은 컴퓨팅 작업을 제출하고 모든 데이터 입력을 개별적으로 관리하는 시간 소모적인 단계를 자동화하는 동시에 최적의 구성으로 하드웨어 및 소프트웨어 설정을 자동화합니다. 작업 제출이 일관되고 안정적으로 실행된다는 것을 알면 사용자는 더 큰 R&D 질문을 묻는 데 더 많은 시간을 할애하고 컴퓨팅 환경을 구성하고 문제를 해결하는 데 드는 시간을 줄일 수 있습니다.

HTC의 또 다른 장점은 복잡한 시스템을 디지털 방식으로 복제할 수 있다는 것입니다. 연구자들은 HTC를 사용하여 물리적 또는 생물학적 시스템의 시뮬레이션을 생성하여 기존 실험 방법으로는 어렵거나 불가능한 방식으로 이러한 시스템의 동작을 연구할 수 있습니다. 예를 들어, HTC는 단백질과 기타 분자의 거동을 시뮬레이션하는 데 사용되어 이러한 중요한 생물학적 구성 요소의 구조와 기능에 대한 새로운 통찰력을 얻었습니다.

HTC의 주요 사용 사례 중 하나는 약물 발견입니다. 연구자들은 잠재적인 약물 후보를 식별하기 위해 HTC를 사용하여 대규모 화합물 라이브러리를 스크리닝할 수 있습니다. 가상 스크리닝으로 알려진 이 프로세스에는 다양한 화합물이 표적 단백질과 어떻게 상호 작용하는지에 대한 시뮬레이션을 실행하는 작업이 포함되며, 이는 연구자가 특정 질병을 치료할 가능성이 있는 화합물을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

HTC가 큰 영향을 미치는 또 다른 영역은 재료 과학입니다. 연구원들은 HTC를 사용하여 원자 및 분자 수준에서 재료의 동작을 시뮬레이션하고 있으며, 이는 이러한 재료의 특성과 잠재적인 응용을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

HTC는 복잡한 생태계의 행동을 시뮬레이션하기 위한 환경 연구에도 사용되고 있습니다. 예를 들어, 연구자들은 기후 변화의 영향을 모델링하고 이러한 문제에 대응하기 위한 전략을 개발하기 위해 HTC를 사용하고 있습니다. HTC는 오염이 생태계에 미치는 영향을 연구하고 오염된 환경을 정화하기 위한 새로운 기술을 개발하는 데에도 활용되고 있습니다.

그리고 물리학 연구자들은 태양계와 같은 복잡한 시스템의 동작을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이러한 시뮬레이션을 통해 과학자들은 대규모 망원경 이미지 세트를 분석하고, 이론을 테스트하고, 외계 행성 및 소행성 식별과 같은 예측을 할 수 있습니다.

대용량 데이터를 분석하고 복잡한 문제를 조사하는 능력을 통해 HTC는 이전에는 불가능했던 획기적인 발견을 가능하게 하고 있습니다. 기술이 계속 발전하고 접근성이 높아짐에 따라 미래 과학 연구에서 점점 더 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.