Conteneurs d’applications HPC

OPTIMISATION DES PERFORMANCES HPC

Les Data Centers modernes de calcul haute performance (HPC) permettent d’accomplir des découvertes scientifiques majeures. L’installation et la mise à niveau d’applications HPC dans un environnement dédié peut malgré tout s’avérer extrêmement complexe et, par conséquent, diminuer l'accessibilité, limiter les fonctionnalités et réduire la productivité.

Les conteneurs d’applications HPC disponibles via NVIDIA GPU Cloud (NGC) facilitent le déploiement de vos applications avec des performances spécialement optimisées. NGC permet aux chercheurs et aux scientifiques d’exécuter des conteneurs d’applications HPC depuis un système à architecture NVIDIA Pascal™ ou NVIDIA Volta™ - qu’il s’agisse d’une station de travail Quadro, d’un système NVIDIA DGX™ ou d’un cluster de calcul haute performance.

CONTENEURS D’APPLICATIONS HPC DISPONIBLES SUR NGC DÈS MAINTENANT

HPC APPLICATION CONTAINERS AVAILABLE ON NGC TODAY

TROIS RAISONS DE CHOISIR NVIDIA GPU CLOUD

Simplifiez le déploiement des applications sur cluster
L’installation d’une application HPC requiert une totale compatibilité avec le cluster-hôte et nécessite la mise à jour de nombreux composants comme les bibliothèques, les compilateurs et les dépendances. Les systèmes partagés doivent être en mesure d’exécuter des centaines d’applications avec des conditions spécifiques, ce qui complique d’autant plus les procédures d’installation. Grâce aux conteneurs NGC, vous n’avez plus besoin d’installer vos applications HPC en local. Il vous suffit de les exécuter sur un cluster distant, plus simplement que jamais.
Accédez aux dernières fonctionnalités et mises à jour
Les conteneurs tiers d’applications HPC prennent en charge les dernières versions de chaque logiciel et vous fournissent des fonctionnalités avancées avec des performances spécialement optimisées. La mise à niveau d’une application HPC sur un système partagé peut s’avérer très complexe, étant donné que l’hôte ne possède pas toujours la pile logicielle requise. Les conteneurs sont indépendants du système sous-jacent, ce qui permet aux utilisateurs d’accéder aux dernières fonctionnalités et mises à jour pour un maximum de performances.
Exécutez vos applications sur n’importe quel système accéléré par GPU
Toutes les applications HPC tierces disponibles via le registre de conteneurs NGC ont été conçues pour l’accélération GPU. Les utilisateurs peuvent se connecter directement à NGC afin d’exécuter leurs applications sur une station de travail en local, sur un système NVIDIA DGX ou sur un cluster de calcul haute performance. Cette polyvalence et ces capacités sans précédent ont transformé les workflows HPC et permettent aujourd’hui d’accomplir des découvertes scientifiques majeures.

Les conteneurs de NVIDIA GPU Cloud proposent une fonctionnalité de déploiement automatisé d’applications, ce qui renforce l’autonomie de nos utilisateurs tout en nous permettant de nous concentrer sur d’autres priorités essentielles. Grâce à l’adoption de NGC, nous pouvons aider les chercheurs à résoudre des problèmes critiques.

– Ashwin Srinath, Coordinateur en recherche, Département informatique de l’Université de Clemson

Les conteneurs de NVIDIA GPU Cloud proposent une fonctionnalité de déploiement automatisé d’applications, ce qui renforce l’autonomie de nos utilisateurs tout en nous permettant de nous concentrer sur d’autres priorités essentielles. Grâce à l’adoption de NGC, nous pouvons aider les chercheurs à résoudre des problèmes critiques.

– Ashwin Srinath, Coordinateur en recherche, Département informatique de l’Université de Clemson

Notre environnement de cluster ne peut pas nécessairement être actualisé suffisamment souvent pour répondre aux besoins évolutifs des workflows de Deep Learning. Nous avons réalisé un investissement significatif dans les GPU NVIDIA, et les conteneurs NGC permettent de mettre cet investissement à profit.

– Chris Reidy, Administrateur en chef du système HPC, Université de l’Arizona

Notre environnement de cluster ne peut pas nécessairement être actualisé suffisamment souvent pour répondre aux besoins évolutifs des workflows de Deep Learning. Nous avons réalisé un investissement significatif dans les GPU NVIDIA, et les conteneurs NGC permettent de mettre cet investissement à profit.

– Chris Reidy, Administrateur en chef du système HPC, Université de l’Arizona

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