Рубрика «Архитектура хранения»

Привет! Наборы данных для Big Data и машинного обучения экспоненциально растут и надо успевать их обрабатывать. Наш пост о еще одной инновационной технологии в области высокопроизводительных вычислений (HPC, High Performance Computing), показанной на стенде Kingston на Supercomputing-2019. Это применение Hi-End систем хранения данных (СХД) в серверах с графическими процессорами (GPU) и технологией шины GPUDirect Storage. Благодаря прямому обмену данными между СХД и GPU, минуя CPU, на порядок ускоряется загрузка данных в GPU-ускорители, поэтому приложения Big Data выполняются на максимуме производительности, которую обеспечивают GPU. В свою очередь, разработчиков HPC-систем интересуют достижения в области СХД с высочайшей скоростью ввода/вывода — таких, какие выпускает Kingston.

5.8 млн IOPS: зачем так много? - 1
Читать полностью »

Представьте, что вы запускаете инновационный медицинский бизнес — индивидуальный подбор лекарств на основе анализа генома человека. У каждого пациента 3 миллиарда пар генов, и обычному серверу на процессорах х86 потребуется несколько дней на расчеты. Вы знаете, что ускорить процесс можно на сервере с процессором FPGA, который распараллеливает вычисления на тысячи потоков. Он выполнит расчет генома примерно за час. Такие серверы можно взять в аренду в Amazon Web Services (AWS). Но вот незадача — заказчик в лице госпиталя категорически против помещения генетических данных в облако провайдера. Как быть? Kingston и облачный стартап показали на выставке Supercomputing-2019 архитектуру Private MultiCloud Storage (PMCS), которая решает такую задачу.

[Supercomputing 2019]. Мультиоблачное хранилище как сфера применения новых накопителей Kingston DC1000M - 1
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js