Container für HPC-Anwendungen

HPC-LEISTUNG OPTIMIEREN

Bahnbrechende wissenschaftliche Entdeckungen finden heute in Rechenzentren für High-Performance-Computing (HPC) statt. Installation und Upgrades von HPC-Anwendungen auf solchen gemeinsam genutzten Systemen bringen jedoch ganz eigene Herausforderungen mit sich. Dadurch ist Zugriff nicht uneingeschränkt möglich und die Nutzung auf veraltete Features beschränkt. Letztendlich wird dadurch die Produktivität beeinträchtigt.

Die auf NVIDIA GPU Cloud (NGC) verfügbaren Container für HPC-Anwendungen vereinfachen die Anwendungsbereitstellung erheblich und bieten gleichzeitig optimierte Leistung. NGC bietet Forschern und Wissenschaftlern die Flexibilität, Container für HPC-Anwendungen auf Systemen mit NVIDIA Pascal™ oder NVIDIA Volta auszuführen – unter anderem auf Quadro-basierten Workstations, NVIDIA DGX™-Systemen und HPC-Clustern.

DERZEIT AUF NGC VERFÜGBARE CONTAINER FÜR HPC-ANWENDUNGEN

HPC APPLICATION CONTAINERS AVAILABLE ON NGC TODAY
NVIDIA GPU Cloud HPC Technical overview
NVIDIA GPU Cloud HPC Technical overview

NVIDIA GPU Cloud HPC Infographic
NVIDIA GPU Cloud HPC Infographic

Clemson University Success Story
Clemson University Success Story

Run NVIDIA GPU Cloud Containers in Singularity
Run NVIDIA GPU Cloud Containers in Singularity

DREI GRÜNDE FÜR DIESE LÖSUNG

  1. Vereinfachte Anwendungsbereitstellung in einem Cluster

    Damit Sie eine HPC-Anwendung installieren können, müssen alle Bibliotheken, Compiler und Abhängigkeiten der Anwendung aktuell und kompatibel mit dem Cluster sein. Gemeinsam genutzte Systeme müssen Hunderte Anwendungen mit ganz unterschiedlichen Anforderungen unterstützen. Dies erschwert die Installation zusätzlich. Mit Containern entfällt die Installation von Anwendungen, da HPC-Anwendungen sich ganz einfach auf einem Cluster ausführen lassen.

  2. Zugriff auf die neuesten Funktionen und Leistungsoptimierungen

    Die durch Drittanbieter verwalteten Container für die neuesten Versionen von HPC-Anwendungen bieten zusätzliche Funktionen und bessere Leistung. Upgrades von Anwendungen auf gemeinsam genutzten Systemen sind immer eine Herausforderung, zum Beispiel wenn das Host-System nicht über die für die neue Version erforderliche Zusatzsoftware verfügt. Bei Containern spielt das zugrundeliegende System jedoch keine Rolle, sodass die neuesten Funktionen und Leistungsoptimierungen der Anwendung zuverlässig genutzt werden können.

  3. Anwendungen auf jedem beliebigen GPU-beschleunigten System ausführen

    Alle durch Drittanbieter verwalteten HPC-Anwendungen, die über die NGC-Registry verfügbar sind, sind auf eine Ausführung auf grafikprozessorbeschleunigten Systemen ausgelegt. Nutzer dieser Anwendungen melden sich einfach bei NGC an und wählen die Container aus, die sie auf einer lokalen Workstation, in einem grafikprozessorbeschleunigten HPC-Cluster, auf NVIDIA DGX-Systemen oder in der Cloud ausführen möchten. Dank dieser Flexibilität eröffnen sich auch neue Möglichkeiten, HPC in der wissenschaftlichen Forschung einzusetzen.

NVIDIA GPU Cloud-Container verfügen über automatisierte Anwendungsbereitstellung, wodurch die Nutzer unabhängig sind. Gleichzeitig können wir uns auf andere wichtige Themen konzentrieren. Durch die Nutzung von NGC können wir Forschern mit echten Problemen helfen.

– Ashwin Srinath, Research Facilitator, Clemson University IT Department

NVIDIA GPU Cloud-Container verfügen über automatisierte Anwendungsbereitstellung, wodurch die Nutzer unabhängig sind. Gleichzeitig können wir uns auf andere wichtige Themen konzentrieren. Durch die Nutzung von NGC können wir Forschern mit echten Problemen helfen.

– Ashwin Srinath, Research Facilitator, Clemson University IT Department

Unsere Cluster-Umgebung wird zwangsläufig nicht schnell genug aktualisiert, um mit den Anforderungen der Deep-Learning-Arbeitsabläufe Schritt zu halten. Wir haben erheblich in NVIDIA-Grafikprozessoren investiert und die NGC-Container sorgen für einen wirksamen Einsatz dieser Investition.

– Chris Reidy, Principal HPC System Admin, University of Arizona

Unsere Cluster-Umgebung wird zwangsläufig nicht schnell genug aktualisiert, um mit den Anforderungen der Deep-Learning-Arbeitsabläufe Schritt zu halten. Wir haben erheblich in NVIDIA-Grafikprozessoren investiert und die NGC-Container sorgen für einen wirksamen Einsatz dieser Investition.

– Chris Reidy, Principal HPC System Admin, University of Arizona

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