在本周于法蘭克福召開的國際超算大會上,NVIDIA推出9個新的HPC和可視化容器。至此,用戶可在NGC上使用35個深度學(xué)習(xí)、高性能計算和可視化容器。NVIDIA GPU Cloud(NGC)自去年推出以來,提供的容器數(shù)量已增加了兩倍多。
NVIDIA一直努力推動部署GPU加速的高性能計算和人工智能。在過去三年中,尤其是對于從事AI工作的研究人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家而言,容器已成為在共享集群上部署應(yīng)用并加速其工作的關(guān)鍵工具。
深度學(xué)習(xí)框架也是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計、訓(xùn)練和驗證的構(gòu)建模塊,這些容器使深度學(xué)習(xí)框架的部署能夠更快更輕松??蚣艿脑O(shè)置是一個非常復(fù)雜又耗時的過程,容器簡化了這一流程,因此用戶可通過簡單的拖動和運行指令就能訪問最新版的應(yīng)用程序。
復(fù)雜的部署挑戰(zhàn)也存在于HPC計算和可視化應(yīng)用中。
進(jìn)展迅速:全新NGC容器包括CHROMA、CANDLE、PGI和VMD
在去年超算大會推出的包括NAMD、GROMACS和ParaView在內(nèi)的八個容器基礎(chǔ)上,NGC新增了9個HPC和可視化容器,包括CHROMA、CANDLE、PGI和VMD。
NGC上提供的PGI編譯器容器將助力開發(fā)者構(gòu)建面向多核CPU和NVIDIA Tesla GPU的HPC應(yīng)用。有了PGI編譯器和工具,就能通過OpenACC、OpenMP和CUDA Fortran并行編程,開發(fā)具有性能可移植性的HPC應(yīng)用。
NGC容器對于用戶的價值顯而易見,現(xiàn)已有超過27000名用戶注冊訪問NGC容器注冊。
容器必然會讓HPC應(yīng)用的部署變得更加輕松且快速。
容器加速發(fā)現(xiàn)過程
對容器的需求不僅局限于深度學(xué)習(xí)。超級計算也亟需簡化所有細(xì)分市場的應(yīng)用部署,這是因為幾乎所有的超算中心都采用環(huán)境模塊來構(gòu)建、部署和啟動應(yīng)用。
如果沒有容器,應(yīng)用的更新就會相當(dāng)復(fù)雜,如上圖所示。
這種方法可能需要幾天的時間,所以非常耗時且生產(chǎn)效率低下。這對系統(tǒng)管理員和最終用戶來說都是一種非常低效的方式。
在超算領(lǐng)域中,這種安裝的復(fù)雜性就限制了用戶訪問最新功能并享受優(yōu)化的性能,繼而延遲發(fā)現(xiàn)進(jìn)程。
容器簡化共享系統(tǒng)上的應(yīng)用部署
容器是一個很好的選擇。無需安裝意味著無需跟蹤或擔(dān)心打破環(huán)境模塊鏈路。
用戶只需拖動并運行容器即可部署應(yīng)用
用戶可自行提取容器,并在幾分鐘內(nèi)完成應(yīng)用部署,而無需因為走審批流程而等待好幾天。
系統(tǒng)管理員現(xiàn)可專注于任務(wù)關(guān)鍵型的工作任務(wù),而非服務(wù)和維護(hù)應(yīng)用。
容器的其他主要優(yōu)點還包括提供了可重復(fù)性和可移植性。用戶可在不安裝應(yīng)用的情況下,在各種系統(tǒng)上運行工作負(fù)載并獲得等效的模擬結(jié)果。這對驗證研究論文的結(jié)果尤其有幫助。
NGC提高生產(chǎn)力并加速發(fā)現(xiàn)進(jìn)程
NGC容器內(nèi)的應(yīng)用是GPU加速的,比CPU系統(tǒng)具有更好的性能。
用戶可訪問最新版本的HPC應(yīng)用,且NVIDIA每月都會在整個軟件堆棧范圍內(nèi)對深度學(xué)習(xí)框架容器進(jìn)行更新和優(yōu)化,以提供基于NVIDIA GPU的最佳性能。
最后,這些容器還將在支持的云服務(wù)提供商(包括AWS、谷歌云平臺和Oracle云基礎(chǔ)設(shè)施)的各種系統(tǒng)上(包括基于GPU的工作站、NVIDIA DGX System和NVIDIA GPU)進(jìn)行測試,以實現(xiàn)流暢的用戶體驗。
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原文標(biāo)題:ISC18 | NVIDIA推出九款全新高性能計算容器
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