5Gの展開は加速し、継続的なデジタル変革を支えるだろう。
5Gは、あらゆる場所のすべての人々に影響を与える技術へと急速に発展しました。ネットワークはまだ初期展開段階にありますが、世界的な展開はすでに始まっています。ほぼ毎日、新たな5G展開に関する発表を目にします。GSMA Intelligenceの報告によると、2020年末までに約50か国で約110の通信事業者が新たな5Gネットワークを立ち上げる予定です。
5Gは、あらゆる場所のすべての人々に影響を与える技術へと急速に発展しました。ネットワークはまだ初期展開段階にありますが、世界的な展開はすでに始まっています。ほぼ毎日、新たな5G展開に関する発表を目にします。GSMA Intelligenceの報告によると、2020年末までに約50か国で約110の通信事業者が新たな5Gネットワークを立ち上げる予定です。
のSupermicro 1023US-TR4は、仮想化やコンピューティングパワーの高密度化といったメリットを享受できる環境でハイエンドソリューションを求める組織向けに設計された1Uサーバーです。クラウド コンピューティング。1024US-TR4には、デュアルソケットをサポートするH11DSU-iNマザーボードが搭載されています。 AMD EPYC シリーズプロセッサと、32個のDIMMスロットを介して最大8TBのRegistered ECC DDR4 3200MHz SDRAMを搭載可能。
データセンター事業者は、これまで以上に大量のデータへの高速アクセスを求めており、IT部門が次世代データセンターを設計・構築する際には、ストレージ技術と関連インフラストラクチャの選択が極めて重要になっています。ストレージ技術は性能と容量の両面で進化を続けており、企業顧客に迅速な成果を提供するためには、いくつかの決定を下す必要があります。
高性能コンピューティング(HPC)は、原子の挙動から宇宙の膨張に至るまで、人間が周囲の世界を理解することを可能にします。かつてHPCといえば「スーパーコンピュータ」が連想されましたが、今日のHPC環境は、高速かつ低遅延のネットワークで接続された数百から数千台の個々のサーバーを使用して構築されています。数千もの独立したコンピューティング要素、すなわち「コア」を同時に活用するためには、アプリケーションを並列処理で設計・実装し、必要に応じて中間結果を共有する必要があります。
Supermicro NVIDIAは、8基のNVIDIA HGX A100 GPUをサポートする新しい4UサーバーでGPU機能を倍増することを発表しました。NVIDIA GPUとNVIDIA NGCエコシステムのGPUソフトウェアによって実現される柔軟なソリューション群は、開発済みモデルでのAI推論からHPC、ハイエンドまで、さまざまな業種に対応する組織の多様なタスクに適した構成要素を提供します。トレーニング。
Supermicro 米連邦準備制度理事会(WHO)は、国家安全保障のために利用可能な既存のコンピューティング能力を強化し、COVID-19の原因ウイルスであるSARS-CoV-2の治療法発見を支援するため、ローレンス・リバモア国立研究所(LLNL)に追加のクラスターを設置した。
Nicht jeder bringt Supermicro とスーパーコンピューティングのズサンメン。 Doch sowohl das Center for Scientific Computing (CSC), eine Initiative des Frankfurt Institute for Advanced Studies und der Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt, als auch das Lawrence Livermore National Laboratory setzen nun Plattformen des Herstellers ein - einmal mit AMD - und einmal mit AMD -コンポーネント。
HPC業界、特に米国では、エクサスケール級の性能を持つ、はるかに大規模なマシンへの移行が本格化するのを待ち望んでいる。来年の今頃には、Frontier、El Capitan、Aurora、その他のDoE(米国エネルギー省)のスーパーマシンが稼働を開始することで、年2回発表される上位500システムのランキングの上位が刷新されるだろう。
カリフォルニア州のローレンス・リバモア国立研究所(LLNL)に、新しい高性能コンピューティング(HPC)クラスターが設置された。
すべてのHPCや分析ワークロード(つまり、アルゴリズムソルバーとその処理対象データ)が、128GB、256GB、あるいは512GBのストレージにうまく収まるわけではない。メモリー スペース、データセットがかなり大きい場合、より大きなメモリー スペースを細かく分割して、同じ量の計算能力を持つノードに分散させるのではなく、スペースを有効活用する。