Optimer computerressourcer i det lokale miljø og i skyen ved at visualisere og analysere komplekse strømme og identificere deres iboende parallelitet med HPC Works Flowtracer.
Opret, administrer og udfør designstrømme på tværs af en række applikationer, herunder halvlederdesign og softwareudvikling, og håndter nemt de nyeste arbejdsgange for kunstig intelligens (AI) og maskinlæring. Administrer afhængigheder mellem filer og værktøjer med vores unikke sporingsteknik.
Øg produktiviteten ved at visualisere og styre komplekse arbejdsbelastninger, herunder krævende AI-arbejdsbelastninger, med højtydende flowdefinition og sikker forbindelse. Kør flows lokalt, på et batchsystem eller i skyen.
Forbedre skalering og ressourceudnyttelse ved hjælp af parallel udførelse og indbygget planlægning. Fremskynd behandlingstiden med afhængighedsbevidsthed, plus et lille hukommelsesfod og rapportering i realtid, der fremhæver mislykkede job.
Opnå resultater af højere kvalitet, standardiser designstrømme og forbedre samarbejdet ved at reducere flowkompleksiteten. Arbejd indbygget på ethvert moderne programmeringssprog, og opret forbindelse eksternt for at dele spejlede visninger i realtid.
Integrer med AI og maskinlæringsarbejdsgange ved hjælp af populære udviklingssprog, herunder Python, Julia og Jupyter Notebook. Bring AI- og maskinlæringstjenester ind i traditionelle arbejdsgange, og kør en blanding af begge typer job ved at arbejde sammen med eller oven på Kubernetes-klynger. Flows tilpasser sig dynamisk til ressourcetilgængelighed og resultaterne af tidligere beregninger.
Styr komplekse arbejdsgange på Windows- eller Linux x86/ARM-platforme ved hjælp af en kommandolinje, webbrowser eller fuld REST applikationsprogrammeringsgrænseflade (API). Vælg mellem interaktive, overvågede og lysslukkede batchdriftstilstande, og definer flows ved hjælp af dit foretrukne sprog. Overfør komplette designstrømme med titusinder af job og afhængigheder på få sekunder med JSON-baseret Flow Definition Notation (FDN).
Administrer afhængigheder mellem filer og værktøjer ved at registrere og opdatere flows og interagere med værktøjer, mens de udfører kommandoer indeholdt i flowene. Undgå, at job udføres, indtil alle tidligere afhængighedskrav er opfyldt, så brugerne hurtigt kan identificere de grundlæggende årsager til mislykkede job, træffe korrigerende handlinger og genoptage udførelsen fra fejlpunkterne uden at genstarte.
