리소스

전 세계 조직이 AWS와 NVIDIA를 사용하여 HPC 및 AI/ML 워크로드를 실행하고 있습니다. 최신 NVIDIA GPU로 구동하고 다양한 도구와 서비스로 가속화하여 에너지 효율성을 높이면서 더 빠르게 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이 솔루션 개요에서 에너지 효율적인 접근 방식으로 이러한 워크로드를 대규모로 실행하는 방법을 알아보세요.

고성능 컴퓨팅(HPC)은 의료 서비스 및 신약 개발부터 더 효율적인 에너지 운영과 자율 주행을 사용한 운송 수단에 이르는 다양한 산업의 발전을 지원합니다.

Intel Select 솔루션으로 검증된 최초의 클라우드 기반 제품인 AWS ParallelCluster를 사용하면 고객이 AWS에 HPC 워크로드를 쉽게 배포할 수 있습니다. 단일 파라미터 또는 사전 구축된 템플릿을 사용하여 리소스를 구성하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.

오늘날 자동차, 항공우주, 공장 엔지니어링, 전자 제품, 소비재와 같은 프로덕션 개발에서 거의 모든 산업이 CAE(Computer-Aided Engineering)를 사용하고 있습니다. 이 인포그래픽에서는 CAE 워크로드를 실행하는 데 AWS가 탁월한 선택인 이유 다섯 가지를 알아봅니다.

이 기술 스포트라이트에서 Hyperion Research는 클라우드가 어떻게 긴밀하게 결합된 HPC 코드를 지원하도록 진화했는지 설명합니다.

Elastic Fabric Adapter를 통해 긴밀하게 결합된 HPC 또는 분산 ML 코드를 수천 개의 코어로 확장하여 결과를 더 빠르게 얻는 방법을 알아봅니다.

이 Hyperion Research 백서에서는 미국 해군 연구소(US Naval Research Laboratory)에서 대기 모델링 및 예측에 HPC 및 클라우드 기능을 사용한 결과에 대해 설명합니다. 백서에서는 Amazon EC2 C5n 인스턴스와 Elastic Fabric Adapter를 사용하여 얻게 된 성능상의 이점과 향상된 확장성을 중점적으로 다룹니다.

이 백서에서는 HPC 클라우드 사용 및 워크플로 이질성이 확대되는 상황에서 클라우드 오케스트레이션의 중요성에 대해 설명합니다. 이 백서에서는 Amazon Web Service(AWS)를 통해 정교한 클라우드 오케스트레이션이 클라우드에서 효율적인 HPC 워크플로로 이어지는 방법을 볼 수 있습니다.