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跑任务快,自动化部署
1. 常用应用集成与优化,开箱即用;
2. 应用环境自动化部署,不用你一行行写脚本,一台台机器安装;
3. 算得快:任务不用排队,节约时间,可用资源多,并行程度超高;
4. 云上集群自动化调度,省钱又省心,原因可参考这里:《切换七种视角,我们给各位CXO大佬算算上云这笔账》
无限多云算力资源
1. 提供多云算力,计算资源想要多少就有多少,而且即需即用,即停即走;
2. 能充分满足短时间内爆发性的难以预测的计算需求;
3. 想要什么机型就用什么机型,内存大?主频高?GPU?TPU?没在怕的;
易用好上手
1. 可视化操作平台,易上手;
2. 零IT基础,无需计算机专业技能;
3. 更安全,还省了很多本地的安全配置工作。
自动伸缩(Auto-Scale):fastone能基于多云环境,使集群规模根据用户计算任务的算力需求,自动增加或减少。
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某IC设计初创公司
挑战:本地资源少,IT基础比较薄弱,希望未来可以扩展成多云模式
应用:Cadence,Synopsys
调度器:Slurm
应用场景:计算机视觉处理芯片设计
公司当前计算节点过少,机房面积较小、难扩展;IT维护能力比较弱;计算任务量高峰时无法及时完成。用户通过速石EDA云平台,利用云的弹性伸缩能力和多种异构资源,满足任务高峰时的计算需求,缩短了项目周期,几乎无需维护网络、系统、架构搭建等问题
某风电新能源集团公司
挑战:需求波动大,难以预估本地资源采购量;本地机器为低主频的旧机器,单核计算效率低;运行应用要求调度系统同时支持Windows和Linux
应用:Bladed,Ansys,nCode,StarCCM
应用场景:风力发电机组载荷分析与仿真
优化核心应用Bladed,利用云上更新,主频更高CPU硬件最大化发挥应用性能。通过fastone平台同时调度任务至本地和云上的Windows节点和Linux节点,满足业务需求。所有的资源通过平台统一管理和监控,大大提高了管理和运维的效率
AI辅助药物研发
挑战:本地内存资源和GPU资源有限,训练速度慢。公有云GPU费用高,希望公有云上资源能有效利用
应用场景:多药副作用训练
通过速石平台GUI Wizard方式,只需要三步:上传/选择数据 -选择算法-提交任务,即可开始。利用AWS P3实例进行AI分布式训练,训练时间由原来的9天缩短到2天左右,解决算得慢问题。按需启动GPU/TPU实例,并内置费用预警和限制功能,降低成本
某高等院校航天学院
挑战:本地计算资源不足,不能满足峰值需求
应用:ANSYS Fluent
应用场景:大涡模拟(Large Eddy Simulation)
该校先进动力技术研究所课题预计CPU峰值需求达到600 core,计算资源严重不足。采用fastone SaaS平台,弹性使用fastone cloud提供的云上集群,基于ANSYS Fluent应用进行大涡模拟(Large Eddy Simulation)数值求解,满足LES方法对硬件资源的高需求
15小时虚拟筛选10亿分子,《Nature》+HMS验证云端新药研发未来
2019-2020春江云暖你先知,CAE/EDA/高校等CloudHPC领域年均复合增长率超21%
灵魂画师,在线科普多云平台/CMP云管平台/中间件/虚拟化/容器是个啥