価値重視のジョブスケジューリングを有効にして、より良い結果をより早く得ましょう によって 強力なワークロード管理により、ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）リソースを最適化します。
ワークロード管理は、HPC環境でコンピューティングジョブをスケジューリングするだけではありません。適切なワークロード管理ツールは、使用率を最大化し、待ち時間やダウンタイムなどを最小限に抑えることでHPCリソースを効率的に管理し、最も重要なワークロードをキューの他のワークロードよりも優先します。
効果的なワークロード管理は、ノードとCPUだけではありません。クラウドのリソース、ライセンス、GPU、ストレージ、入出力（I/O）、電力を考慮して、ユーザーが成功するために必要なリソースを確保します。
大規模で複雑なシミュレーションを効率的に管理して結果をすばやく引き出すことで、エンジニアや研究者がより安全で高品質の製品をより迅速に製造できるようにします。HPCクラスターをカスタマイズしてコンピューティングリソースのサイロを取り除き、マルチクラスターのスケジューリングを組み込んでスケーラビリティを高めましょう。
多くの一般的な商用およびオープンソースのヘルスケアおよびライフサイエンスのアプリケーションを統合的にサポートすることで、画期的な成果を引き出し、ミッションクリティカルな研究を促進します。オンプレミスとクラウドのインフラに分散しているワークロードを効率的に管理します。
ハイスループットのライセンスファーストスケジューリングで半導体設計と電子設計自動化（EDA）を加速し、実績のあるジョブスケジューリング技術をハードウェアエミュレーションドメインに導入して、ワークフローを合理化し、エミュレーション環境での作業をこれまで以上に簡単にします。
オープンソースのHPCワークロード管理には真の価値がありますが、商業環境ではトレードオフが重要です。オープンソースは状況によっては機能しますが、組織は機能の欠如、複雑な管理、限られたサポート、費用のかかるダウンタイムなど、隠れたコストに直面することがよくあります。
これまで以上に多くの組織が、従来のHPCの仕事に加えてAIワークロードを取り入れています。しかし、追加のスーパーコンピューティングクラスターに投資する代わりに、ワークロード管理ツールを使用して、既存のクラスター上のAIとHPCの複雑な組み合わせを管理することができます。
リソースを大量に消費するHPCを最適化して、遅延、遅延、余分な電力を消費する未使用のノードを防ぎます。電力とリソースの浪費を避けるために、問題のある仕事を特定して停止するAI強化ツールを採用し、リアルタイムおよび過去のデータを使用して各仕事がどれだけのエネルギーを使用するかを予測してください。
科学者たちは、米国西部の火災データを大気条件の観測結果と相関させ、その後、米国国立科学財団国立大気研究センター（NSF NCAR）ワイオミングスーパーコンピューティングセンターのシミュレーションを含む、高度な地域および地球規模の気候モデルを使用して、それらの条件がどのように変化するかをシミュレートしました。
世界最大のヘルスケア企業であるジョンソン・エンド・ジョンソンが所有するヤンセン・ファーマシューティカルズは、ワークロード管理ソフトウェアをHPCWorks Grid Engineにアップグレードし、HPCWorks Navops を導入してクラウドで拡張し、ワクチン開発を含む重要な科学と研究をサポートするためにHPCインフラストラクチャを拡張しました。
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