在2018年全球超算大會上，戴爾易安信宣布在高性能計算部署和新產(chǎn)品組合擴展方面的最新進展，旨在幫助人工智能、生物科學、天氣預測等各個科研領域加快獲得洞察。戴爾易安信還宣布佛羅里達大學的空間、高性能和彈性計算中心（shrec）榮獲2018年戴爾易安信人工智能挑戰(zhàn)賽的冠軍。

戴爾易安信副總裁兼hpc總經(jīng)理thierry pellegrino表示：“it技術的不斷優(yōu)化使hpc系統(tǒng)擁有更強大的性能和創(chuàng)新力，以加快對科學的探索，但仍有很多人認為實施過程很復雜。基于數(shù)十年來與領先的機構(gòu)、技術合作伙伴和戰(zhàn)略客戶的合作經(jīng)驗，戴爾易安信提供了廣泛的可簡化hpc部署的技術組合，從而推進科研工作和hpc的普及。我們始終致力于引領hpc的創(chuàng)新，并幫助所有類型和規(guī)模的組織機構(gòu)進一步推進和擴展人工智能與機器學習領域的機會。”

戴爾易安信支持推動人類進步的科研工作

戴爾易安信長期處于推動客戶采用最新hpc技術的一線，以大力推動廣泛的科學發(fā)現(xiàn)和研究工作。近期諸多客戶的動態(tài)也印證了戴爾易安信提供世界級hpc系統(tǒng)的承諾，這些系統(tǒng)融合了服務器、、液冷和網(wǎng)絡領域的最新提升：

戴爾易安信通過增強就緒解決方案來簡化hpc的采用

目前，hpc工作負載需要存儲基礎設施不斷地擴展，并提供卓越的帶寬和高并發(fā)能力，才能推動深度學習算法和人工智能的發(fā)展。為了滿足這些需求，戴爾易安信致力于擴展其hpc產(chǎn)品組合以提供廣泛的高性能存儲選項，憑借通過基于isilon onefs操作系統(tǒng)的戴爾易安信isilon橫向擴展nas存儲進一步完善就緒解決方案產(chǎn)品組合。

戴爾易安信hpc lustre存儲就緒解決方案和戴爾易安信hpc nfs存儲就緒解決方案目前可通過戴爾易安信powervault me4存儲陣列購買。戴爾易安信powervault me4系列配備比powervault md3多75%的器，并將原始存儲容量提高了122%，同時將iops讀取性能提高了四倍。此外，其模塊化設計可實現(xiàn)對設備進行靈活、自定義的定制，憑借更高的存儲密度，其規(guī)模也能夠隨著客戶的業(yè)務擴張而進行擴展。

基于powervault me4的戴爾易安信hpc lustre存儲就緒解決方案非常適合技術性大數(shù)據(jù)應用，通過動態(tài)存儲擴展，使每個構(gòu)建模塊都擁有出色的吞吐量。作為一個針對hpc環(huán)境進行了優(yōu)化，同時易于使用且完全冗余的nfs存儲解決方案，基于powervault me4的戴爾易安信hpc lustre存儲就緒解決方案是一款提供更高整體性能和密度的解決方案。這兩種解決方案都已配備戴爾易安信全球服務和支持。

戴爾易安信poweredge服務器強力支持最新的加速器技術

戴爾易安信poweredge r640、r740、r740xd和r7425服務器將支持最新的gpu和fpga加速器，以加速數(shù)據(jù)分析和人工智能解決方案。

戴爾易安信人工智能挑戰(zhàn)賽冠軍

佛羅里達大學空間、高性能和彈性計算中心（shrec）的一支研究團隊被戴爾易安信評為2018年戴爾易安信人工智能挑戰(zhàn)賽冠軍。戴爾易安信于2018年5月推出的這項人工智能挑戰(zhàn)賽鼓勵參賽者展示人工智能的實際應用，這對企業(yè)、科研以及社會都有著革命性的影響。冠軍得主獲得了在戴爾易安信hpc與人工智能創(chuàng)新實驗室zenith集群上的20萬個核心小時，其項目也在2018年超算大會戴爾易安信展臺上作為亮點展出，并參與到一系列推廣活動當中。

佛羅里達大學空間、高性能和彈性計算中心（shrec）由30多個行業(yè)、政府和學術合作伙伴組成，共同解決在通過重新配置、可靠的高性能計算來驅(qū)動或改進任務和應用上所面臨的科研難題。對于此次人工智能挑戰(zhàn)賽，shrec團隊開發(fā)并展示了一個異構(gòu)計算（hgc）系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以支持完整的機器學習工作流，包含數(shù)據(jù)分析以及預處理、模型訓練、部署和推理，并適用于任何利用機器學習的應用領域，包括醫(yī)療、商業(yè)、金融、科學探索等等。

該團隊的學生代表chao jiang博士表示：“為了這次人工智能挑戰(zhàn)賽，我們的團隊利用了cern openlab數(shù)據(jù)集來確定hgc工作流的性能，包括將cpu、gpu和fpga用于機器學習。研究表明，性能提高了1.45到2.22倍。這些早期的研究成果為我們提供了很大的幫助，我們正計劃繼續(xù)測試基于更復雜的3d圖像的技術，例如利用3d u-net技術進行立體分割來幫助提高性能，以及用于加速例子模擬的3d gan。

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