Gestión de cargas de trabajo de HPC

Acelerar la fabricación

Permita que sus ingenieros e investigadores fabriquen productos más seguros y de mayor calidad con mayor rapidez mediante la gestión eficiente de simulaciones grandes y complejas para obtener resultados rápidamente. Personalice sus clústeres de HPC para eliminar los silos de recursos informáticos e incorpore la programación de varios clústeres para aumentar la escalabilidad.

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Impulsar la innovación sanitaria

Obtenga resultados innovadores e impulse la investigación de misión crítica, con soporte integrado para muchas aplicaciones populares de salud y ciencias de la vida comerciales y de código abierto. Gestione de forma eficiente las cargas de trabajo distribuidas en las infraestructuras locales y en la nube.

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Transformando la EDA

Acelere el diseño de semiconductores y la automatización del diseño electrónico (EDA) con una programación de alto rendimiento que priorice la licencia y lleve técnicas comprobadas de programación de trabajos al dominio de la emulación del hardware para agilizar los flujos de trabajo y facilitar más que nunca el trabajo en un entorno de emulación.

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Ir más allá del código abierto

La gestión de cargas de trabajo de HPC de código abierto ofrece un valor real, pero en los entornos comerciales, las ventajas y desventajas son importantes. Si bien el código abierto puede funcionar en algunos entornos, las organizaciones suelen enfrentarse a costes ocultos debido a la falta de funciones, una administración compleja, un soporte limitado y un costoso tiempo de inactividad.

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Impulsando la IA y el aprendizaje automático

Más organizaciones que nunca están incorporando las cargas de trabajo de la IA junto con los trabajos tradicionales de HPC. Pero en lugar de invertir en clústeres de supercomputación adicionales, puede utilizar las herramientas de gestión de la carga de trabajo para gestionar la compleja combinación de IA y HPC en los clústeres existentes.

Practicar la informática sostenible

Optimice el HPC, que consume muchos recursos, para evitar retrasos, retrasos y nodos no utilizados que agotan el exceso de energía. Emplee herramientas mejoradas por la IA que identifiquen y cierren los trabajos problemáticos para evitar desperdiciar energía y recursos, y utilice datos históricos y en tiempo real para predecir la cantidad de energía que utilizará cada trabajo.