当前位置: 首页 > news >正文

请转告HPC计算AI计算单位,选对存储事半功倍


U.2 NVMe全闪混合统一存储GS 5000U是Infortrend产品中一款高性能机型。得益于搭载强劲的第五代Intel®Xeon®处理器,以及支持PCIe 5.0、NVMe-oF、100GbE等多种特点,GS 5000U单台块级性能可达50 GB/s的读、20 GB/s的写,以及1300K的IOPS;单台文件级性能可以达到27 GB/s的读、12GB/s的写。如此高的性能,究竟在哪些应用领域能够发挥出最大的产品价值?今天我们就为大家介绍两个典型应用场景,以便能够让用户得到启发,通过GS 5000U解决业务运行的瓶颈与痛点。

04c0aa80ac473a5740c57e9a0b200cd6.jpeg

在高性能计算(HPC)应用场景中,通常前端有上百台乃至上千台的计算节点。底层的共享阵列必须能够提供足够的带宽,才能绑定并行文件系统流畅运行众多的计算节点。另外不同类型的HPC应用对读写性能的要求并不一样,例如传统的科学计算侧重于写性能,AI计算则强调读性能。因此要想成为适合HPC的存储,必须兼顾读写性能。GS 5000U单台性能50 GB/s的读、20 GB/s的写,通过并行文件系统进行扩展后更可以达到TB/s级的带宽,完全满足高性能计算数据中心的存储需求。

368cb6d2371283d6d22701114215ef65.jpeg

大型企业EDA芯片设计应用场景中,前端通常有几百台编译服务器运行。EDA软件运行时会产生数十万的小文件和GB级大文件,而且对于元数据的I/O能力要求特别高,因此非常考验存储NAS的并行I/O能力。GS 5000U搭载第五代Intel ®Xeon ®处理器,使得单台NAS性能可达27 GB/s的读、12GB/s的写,600K 文件级IOPS,有效应对数百台服务器的NAS并行访问,保证EDA芯片设计的高速运行。

另外GS 5000U凭借内置的智能算法,可延长NVMe SSD的使用寿命,还能防止多颗SSD发生故障,配合核心硬件的冗余化设计,以及多种安全保护功能(本地复制,快照等),确保数据万无一失。

相关文章:

请转告HPC计算AI计算单位,选对存储事半功倍

U.2 NVMe全闪混合统一存储GS 5000U是Infortrend产品中一款高性能机型。得益于搭载强劲的第五代IntelXeon处理器,以及支持PCIe 5.0、NVMe-oF、100GbE等多种特点,GS 5000U单台块级性能可达50 GB/s的读、20 GB/s的写,以及1300K的IOPS&#xff1b…...

[GYCTF2020]Blacklist1

打开题目 判断注入类型,输入1试试 输入2 输入1 判断为字符型注入 堆叠查询2;show databases;# 然后来输入2; show tables;#来查看数据库的表 然后我们通过FlagHere表来查看列输入2;show columns from FlagHere;# 来查看列 、 重新构造payload:0;HAND…...

Blackcat V2.2付费会员制WordPress资源站主题

Blackcat-付费会员制WordPress资源站主题,该主题是基于简约实用的主题选项框架 Codestar Framework 进行开发的功能强大的付费会员制主题,该主题尤其适合用于搭建付费下载资源网站,比如素材站、软件站、视频教程站等付费资源下载网站。 集成…...

动手学强化学习 第 18 章 离线强化学习 训练代码

基于 https://github.com/boyu-ai/Hands-on-RL/blob/main/%E7%AC%AC18%E7%AB%A0-%E7%A6%BB%E7%BA%BF%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0.ipynb 理论 离线强化学习 修改了警告和报错 运行环境 Debian GNU/Linux 12 Python 3.9.19 torch 2.0.1 gym 0.26.2 运行代码 CQL.…...

Python笔试面试题AI答之面向对象常考知识点

Python面向对象面试题面试题覆盖了Python面向对象编程(OOP)的多个重要概念和技巧,包括元类(Metaclass)、自省(Introspection)、面向切面编程(AOP)和装饰器、重载&#xf…...

面试经典算法150题系列-数组/字符串操作之买卖股票最佳时机

买卖股票最佳时机 给定一个数组 prices ,它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。 你只能选择 某一天 买入这只股票,并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。 返回你可以从这笔交易…...

安装jdk和tomcat

安装nodejs 1.安装nodejs,这是一个jdk一样的软件运行环境 yum -y list installed|grep epel yum -y install nodejs node -v 2.下载对应的nodejs软件npm yum -y install npm npm -v npm set config .....淘宝镜像 3.安装vue/cli command line interface 命令行接…...

mongodb 备份还原

### 加入 MongoDB 官方 repositoryecho [mongodb-org-4.4] nameMongoDB Repository baseurlhttps://repo.mongodb.org/yum/redhat/$releasever/mongodb-org/4.4/x86_64/ gpgcheck1 enabled1 gpgkeyhttps://www.mongodb.org/static/pgp/server-4.4.asc| tee /etc/yum.repos.d/mo…...

day27——homework

1、使用两个线程完成两个文件的拷贝&#xff0c;分支线程1拷贝前一半&#xff0c;分支线程2拷贝后一半&#xff0c;主线程回收两个分支线程的资源 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <pthread.h> #include <fcntl.h> #include <uni…...

shell脚本自动化部署

1、自动化部署DNS [rootweb ~]# vim dns.sh [roottomcat ~]# yum -y install bind-utils [roottomcat ~]# echo "nameserver 192.168.8.132" > /etc/resolv.conf [roottomcat ~]# nslookup www.a.com 2、自动化部署rsync [rootweb ~]# vim rsync.sh [rootweb ~]# …...

C语言| 文件操作详解(二)

目录 四、有关文件的随机读写函数 4.1 fseek 4.2 ftell 4.3 rewind 五、判定文件读取结束的标准与读写文件中途发生错误的解决办法 5.1 判定文件读取结束的标准 5.2 函数ferror与feof 5.2.1 函数ferror 5.2.2 函数feof 在上一章中&#xff0c;我们主要介绍了文件类型…...

保证项目如期上线,测试人能做些什么?

要保证项目按照正常进度发布&#xff0c;需要整个研发团队齐心协力。 有很多原因都可能会造成项目延期。 1、产品经理频繁修改需求 2、开发团队存在技术难题 3、测试团队测不完 今天我想跟大家聊一下&#xff0c;测试团队如何保证项目按期上线&#xff0c;以及在这个过程中可能…...

【杂谈】在大学如何学得计算机知识,浅谈大一经验总结

大学新生的入门经验简谈 我想在学习编程这条路上&#xff0c;很多同学感到些许困惑&#xff0c;摸爬滚打一年&#xff0c;转眼就要进入大二学习了&#xff0c;下面浅谈个人经验与反思总结。倘若说你是迷茫的&#xff0c;希望这点经验对你有帮助&#xff1b;但倘若你有更好的建…...

Superset二次开发之柱状图实现同时显示百分比、原始值、汇总值的功能

背景 柱状图贡献模式选择行,堆积样式选择Stack,默认展示百分比,可以展示每个堆积的百分比,但是无法实现同时展示百分比、原始值、汇总值的效果。借助Tooltip可以实现,但是不直观。 柱状图来自Echarts插件,可以先考虑Echarts的柱状图如何实现此需求,再研究Superset项目的…...

堆的创建和说明

文章目录 目录 文章目录 前言 小堆&#xff1a; 大堆&#xff1a; 二、使用步骤 1.创建二叉树 2.修改为堆 3.向上调整 结果实现 总结 前言 我们已经知道了二叉树的样子&#xff0c;但是一般的二叉树是没有什么意义的&#xff0c;所以我们会使用一些特殊的二叉树来进行实现&a…...

【玩转python】入门篇day14-函数

1、函数的定义 函数通过def定义&#xff0c;包括函数名、参数、返回值 # 定义函数 def test(a,b): # a,b表示形式参数print(a b)#函数体(具体的功能)return a*b #返回值# 函数调用 test(12,43) # 12和43表示实际参数,在调用函数时,会替换形式参数a,b下面这个展示了稍微复…...

uni-app 将base64图片转换成临时地址

function getTempFilePath(base64Data) {return new Promise((resolve, reject) > {const fs uni.getFileSystemManager()base64Data base64Data.split(,)[1]const fileName temp_image_ Date.now() .png // 自定义文件名&#xff0c;可根据需要修改const filePath un…...

C#用Socket实现TCP客户端

1、TCP客户端实现代码 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Net; using System.Net.Sockets; using System.Text; using System.Threading; using System.Threading.Tasks;namespace PtLib.TcpClient {public delegate void Tcp…...

jmeter-beanshell学习15-输入日期,计算前后几天的日期

又遇到新问题了&#xff0c;想要根据获取的日期&#xff0c;计算出前面两天的日期。网上找了半天&#xff0c;全都是写获取当天日期&#xff0c;然后计算昨天的日期&#xff0c;照葫芦画瓢也没改出来想要的&#xff0c;最后求助了开发同学。 先放上网上获取当天&#xff0c;计…...

Zabbix 7.0 安装

在zabbix官网中有着比较完善的安装步骤&#xff0c;针对不同的系统都有。可以直接按照举例说明进行安装。本文只是针对其提供的安装步骤进行一些说明解释补充。 安装环境 操作系统版本&#xff1a;AlmaLinux 9.4&#xff08;10.10.20.200&#xff09;zabbix版本&#xff1a;7.…...

内存分配函数malloc kmalloc vmalloc

内存分配函数malloc kmalloc vmalloc malloc实现步骤: 1)请求大小调整:首先,malloc 需要调整用户请求的大小,以适应内部数据结构(例如,可能需要存储额外的元数据)。通常,这包括对齐调整,确保分配的内存地址满足特定硬件要求(如对齐到8字节或16字节边界)。 2)空闲…...

基于FPGA的PID算法学习———实现PID比例控制算法

基于FPGA的PID算法学习 前言一、PID算法分析二、PID仿真分析1. PID代码2.PI代码3.P代码4.顶层5.测试文件6.仿真波形 总结 前言 学习内容&#xff1a;参考网站&#xff1a; PID算法控制 PID即&#xff1a;Proportional&#xff08;比例&#xff09;、Integral&#xff08;积分&…...

阿里云ACP云计算备考笔记 (5)——弹性伸缩

目录 第一章 概述 第二章 弹性伸缩简介 1、弹性伸缩 2、垂直伸缩 3、优势 4、应用场景 ① 无规律的业务量波动 ② 有规律的业务量波动 ③ 无明显业务量波动 ④ 混合型业务 ⑤ 消息通知 ⑥ 生命周期挂钩 ⑦ 自定义方式 ⑧ 滚的升级 5、使用限制 第三章 主要定义 …...

JavaScript 中的 ES|QL:利用 Apache Arrow 工具

作者&#xff1a;来自 Elastic Jeffrey Rengifo 学习如何将 ES|QL 与 JavaScript 的 Apache Arrow 客户端工具一起使用。 想获得 Elastic 认证吗&#xff1f;了解下一期 Elasticsearch Engineer 培训的时间吧&#xff01; Elasticsearch 拥有众多新功能&#xff0c;助你为自己…...

React Native在HarmonyOS 5.0阅读类应用开发中的实践

一、技术选型背景 随着HarmonyOS 5.0对Web兼容层的增强&#xff0c;React Native作为跨平台框架可通过重新编译ArkTS组件实现85%以上的代码复用率。阅读类应用具有UI复杂度低、数据流清晰的特点。 二、核心实现方案 1. 环境配置 &#xff08;1&#xff09;使用React Native…...

SpringBoot+uniapp 的 Champion 俱乐部微信小程序设计与实现,论文初版实现

摘要 本论文旨在设计并实现基于 SpringBoot 和 uniapp 的 Champion 俱乐部微信小程序&#xff0c;以满足俱乐部线上活动推广、会员管理、社交互动等需求。通过 SpringBoot 搭建后端服务&#xff0c;提供稳定高效的数据处理与业务逻辑支持&#xff1b;利用 uniapp 实现跨平台前…...

拉力测试cuda pytorch 把 4070显卡拉满

import torch import timedef stress_test_gpu(matrix_size16384, duration300):"""对GPU进行压力测试&#xff0c;通过持续的矩阵乘法来最大化GPU利用率参数:matrix_size: 矩阵维度大小&#xff0c;增大可提高计算复杂度duration: 测试持续时间&#xff08;秒&…...

数据库分批入库

今天在工作中&#xff0c;遇到一个问题&#xff0c;就是分批查询的时候&#xff0c;由于批次过大导致出现了一些问题&#xff0c;一下是问题描述和解决方案&#xff1a; 示例&#xff1a; // 假设已有数据列表 dataList 和 PreparedStatement pstmt int batchSize 1000; // …...

自然语言处理——Transformer

自然语言处理——Transformer 自注意力机制多头注意力机制Transformer 虽然循环神经网络可以对具有序列特性的数据非常有效&#xff0c;它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息&#xff0c;但是它有一个很大的缺陷——很难并行化。 我们可以考虑用CNN来替代RNN&#xff0c;但是…...

GruntJS-前端自动化任务运行器从入门到实战

Grunt 完全指南&#xff1a;从入门到实战 一、Grunt 是什么&#xff1f; Grunt是一个基于 Node.js 的前端自动化任务运行器&#xff0c;主要用于自动化执行项目开发中重复性高的任务&#xff0c;例如文件压缩、代码编译、语法检查、单元测试、文件合并等。通过配置简洁的任务…...