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HPC与机器学习或促进冷却解决方案

点击数:   录入时间:2018-12-05 来源:滕州众友重工机械设备有限公司 【打印此页】 【关闭

{IT168信息}从11月12日到17日,SC17将在美国丹佛举行。这次会议的热门话题可能包括电子级计算、人工智能、HPC云等等。
    
     在ISC17中,我们可以看到HPC在金融、物流、大科学、石油和天然气方面的应用继续扩展到传统的企业计算,这通常与大型数据开发相关联。制造类似HPC的体系结构。
    
     由于CPU、GPU和新兴的神经芯片需要满足HPC集群加速计算的需要,这些系统的物理实现需要更多地关注于热量的捕获和抑制。英特尔的骑士登陆,骑士磨坊,尼维迪亚的P100和英特尔的天湖处理器。
    
     现在瓦特已经足够高了,在包含这些HPC的冷却节点上除了液体冷却别无选择,以保持合理的机架密度。如果不能在节点级使用液体冷却,则需要地板空间结构或数据中心扩展。节点和机架的大小可以驱动所有类型的集群节点之间互连距离的增加。
    
     AKETEK机架CDU D2C冷却
    
     这种情况的发展直接导致了瓦特数的转折点,而不是简单地延续以前的趋势。根据所采用的方法,机器学习和人工智能加剧了这种趋势。在深层学习神经网络方法中,GPU的热功率问题是众所周知的,在某些情况下,如果在这里应用GPU,这些问题将继续出现。
    
     由于分布式冷却在各种情况下都能满足现场要求,可以假定计算热功率的转折点是HPC现场,并且原始设备制造商(OEM)伺服机构对Asetek液体冷却的全球加速的主要驱动因素。如sc17所示,OEM将专注于相当一部分液体冷却中的机器学习。
    
     考虑到集群的多样性(特别是人工智能的添加),冷却方法的适应性变得非常重要。Asetek分布式体系结构基于低压、每个服务器节点冗余泵和闭环冷却剂。n热俘获和热斥力。
    
     Asetek服务器是一种用于液体辅助空气冷却(LAAC)的服务器级解决方案。它可以作为液体冷却的过渡阶段或者作为立即将高性能计算节点集成到数据中心的工具。它允许站点利用现有的HVAC、CRAC和CRAH单元。不改变数据中心的冷却。
    
     ServerLSL取代了服务器中使用冗余冷却器(冷盘/泵)的低效空气冷却器,并通过每个服务器上的热交换器(HEX)向数据中心排放100%的热空气。这使得大功率服务器节点具有1U形状并保持高集群机架密度。现场级,热量由现有的CRAC和冷水机组处理,不改变基础设施。使用ServerLSL,液体冷却节点可以与传统的空气冷却节点混合。
    
     冷却液冷却
    
     虽然ServerLSL将系统与每个服务器隔离,但是Asetek RackCDU系统的焦点是零碎的,这对数据中心的整体冷却成本影响较大。RackCDU系统使用与服务器LSL节点相同的泵和冷却器。顶部500用AsETEK液体冷却。
    
     Asetek机架CDU在节点级和整个设备上提供解决方案。与服务器LSL一样,RackCDU D2C(直接到芯片)利用服务器CPU和GPU上的冗余泵制冷器(和其他类似存储器的高功率组件)。然而,收集的热量被转移到机架CDU热交换器。RackCDU D2C通过密封的液体通道将热量输送到设备水中。RackCDU D2C捕获60%至80%的热量,将数据中心的冷却成本降低50%,并且允许数据中心的服务器密度增加2.5-5倍。
    
     在这种混合液体/空气冷却方法中,现有的HVAC系统消除了数据中心空气中的余热,当空闲冷却能力可用时,数据中心可以从RackCDU和现有的CRAC和冷却塔中选择冷却设施水。
    
     在Asetek Distributed提供的服务器、机架、集群和站点级别,Asetek在处理冷却方面具有很高的灵活性,但是缺乏集中的泵送方法。
    
     在SC17,Asetek还将展示一种新的冷却技术,其中服务器共享一个HEX安装的机架。
    
     这一国际超计算会议引起了人们的广泛关注。人工智能和机器学习也将是一个不可或缺的热点,值得期待。
    
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