Перейти к содержанию

Поиск сообщества

Показаны результаты для тегов 'gpu кластеры'.

  • Поиск по тегам

    Введите теги через запятую.
  • Поиск по автору

Тип контента


Форумы

  • Иммерсионное охлаждение
    • Однофазное иммерсионное охлаждение
    • Двухфазное иммерсионное охлаждение
    • Иммерсионные ванны для майнинга
    • Опыт эксплуатации иммерсионного охлаждения
  • Майнинг
    • Общие вопросы по майнингу
    • Пулы для майнинга
    • Облачный майнинг, агрегаторы
    • Софт для майнинга
    • Алгоритмы майнинга криптовалют
  • Все о криптовалютах
    • Общие разговоры
    • Bitcoin
    • Альткоины и альтернативные валюты
    • Трейдинг
    • ICO - Initial Coin Offering
  • Оборудование для майнинга
    • ASIC/FPGA майнеры
    • Майнинг на видеокартах
    • Материнские платы
    • Блоки питания, ИБП, силовая часть
  • Барахолка
    • Продажа
    • Покупка
  • Обо всем
    • Вопросы по работе форума
    • Курилка

Блоги

  • Новости крипто мира
  • Иммерсионное охлаждение в майнинге и наукоемких вычислениях на GPU

Поиск результатов в...

Поиск результатов, которые содержат...


Дата создания

  • Начало

    Конец


Дата обновления

  • Начало

    Конец


Фильтр по количеству...

Регистрация

  • Начало

    Конец


Группа


Найдено: 1 результат

  1. ComBox Technology — международная компания, разработчик и производитель GPU-кластеров и мобильных ЦОД с иммерсионным охлаждением для решения наукоемких задач. Мы производим GPU-кластеры и мобильные ЦОД с иммерсионным (жидкостным) охлаждением, которые применяются для решения наукоемких задач в секторах B2B/B2G. Мы разработали собственную уникальную технологию двухфазного иммерсионного охлаждения, за счет применения которой мы добились высокой плотности установки видеокарт. Теперь там, где помещалось ранее 8 видеокарт, мы размещаем 96, а в контейнер легко помещается 960 штук. 960 видеокарт в параллельных вычислениях — это 1,92 миллиона векторных арифметическо-логических устройств (векторных АЛУ), что сравнимо по мощности с имеющимися суперкомпьютерами, стоимость которых в разы выше. Форм-фактор наших решений — это 20-футовые контейнеры, которые легко монтируются в точки с минимальной стоимость электроэнергии и мобильны. Применяя самые современные технологии на программно-аппаратном уровне, мы научились распараллеливать задачи внутри GPU на векторных АЛУ, между GPU в рамках 1 системы и между разными системами. Применяя универсальный интерфейс для постановки задач, наши решения легко масштабируются и позволяют значительно увеличить скорость в параллельных вычислениях. Решения ComBox — это не просто контейнеры и софт, это целая комплексная технологическая экосистема для параллельных вычислений. Будущее, доступное уже сегодня! Мы предлагаем схему аренды вычислительных мощностей для решения наукоемких задач. Все используемое в мире программное обеспечение — разное и проприетарное. Нет унифицированных решений, а существующие CPU-кластеры — медленны и неэффективны в параллельных вычислениях. В подавляющем большинстве случаев требуется адаптация конкретной научной модели под существующие кластеры. А это неудобно, долго и требует наличия штатных специалистов, постоянное содержание которых — дорого. По этой причине огромное количество потенциально востребованных мощностей простаивает, а задачи, которые могли бы уже быть решены и дать мировую новизну и технологический прорыв компаниям и мировым научным институтам — откладываются. Мы, люди, сами остановили движение прогресса вперед! Мы применяем схему с подменой и унификацией библиотек OpenCL/Vulcan/CUDA, которые используются при взаимодействии с видеокартами практически во всех решениях. За счет унификации интерфейсов без вмешательства в разные программные комплексы мы получаем возможность интеграции расчетов на наших кластерах во всем софте в мире за один раз. Для решения проблем версионности библиотек мы разработали универсальный коннектор, поддерживающий как новые методы, так и их deprecated-экземпляры. Это позволяет подменять библиотеки разных версий и транслировать на оригинальный вариант библиотеки — локальный расчеты, а для кластерных расчетов — передавать данные дальше. Фактически, не изменяя исходный код применяемых годами научных программных комплексов, мы интегрируем в них кластерные параллельные вычисления на GPU, выполняемые удаленно и легко масштабируемые в зависимости от конкретной задачи. Если ранее у вас была одна видеокарта для расчетов, то сейчас одним кликом мышки вы можете подключить еще 900 или 9000 штук. Если раньше расчет делался месяцами, то теперь он может быть выполнен за 1 минуту. Преимущества наших решений Применение видеокарт для параллельных вычислений Наличие возможности распараллеливания задач в реальном времени Возможность интеграции кластерных вычислений на GPU в существующие программные комплексы без их модификации Высокая плотность установки видеокарт Пожаробезопасность и отказоустойчивость всех решений Страхование аппаратных решений от основных рисков Низкое энергопотребление и высокая энергоэффективность (PuE = 1.05) Решение опробовали и поддержали Научный сектор: Александр Васильевич Гарабаджиу, доктор химических наук, профессор, проректор по научной работе Санкт-Петербургского государственного технологического института, СПбГТИ. Владимир Анатольевич Сабельников, доктор, профессор Французской аэрокосмической лаборатории ONERA, ведущий ученый ONERA DEFA — отдела фундаментальной и прикладной энергетики. Александр Михайлович Чуднов, математик, профессор, доктор технических наук. Образовательный, B2G и B2B-сектора: ONERA. The French Aerospace Lab Université de Pau et des Pays de l’Adour (UPPA) University of Rouen Normandy Санкт-Петербургский государственный технологический институт Центральный аэрогидродинамический институт имени профессора Н. Е. Жуковского 3M Russia Подробнее о решениях ComBox — https://combox.io/ru/
×