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[软文] 甲骨文发布Oracle云基础设施的硬件和计算产品路线图

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发表于 2021-4-12 21:02:33 | 显示全部楼层 |阅读模式 来自 中国–浙江–宁波
甲骨文发布Oracle云基础设施的硬件和计算产品路线图


    近日,甲骨文发布计算服务路线图的最新更新,满足基础设施客户对于高性能解决方案的期望,让企业能享有超强性能的本地部署系统,以及云解决方案的灵活性和弹性,同时支持极具竞争力的价格,让企业能按使用付费,为企业提供两全其美的解决方案。

    甲骨文现有的高性能计算(High-Performance Computing, HPC)功能产品组合在市场中处于领先地位,和本地部署的专用集群并驾齐驱。在过去一年中,甲骨文加大投资力度,力求让客户享受本地部署和云端服务的所有益处,消弭可能产生的不利影响,像是超额分配资源以支持峰值容量。客户也对此给予相当高的肯定,像是日产汽车与甲骨文宣布展开合作,将CFD/Crash和3D可视化负载迁移至Oracle云基础设施。Altair Engineering也采用Oracle云基础设施,用以支持内部使用以及面向客户的SaaS产品。

    Altair首席技术官Sam Mahalingam表示,“我们的目标是帮助客户更加快速、轻松和智能地解决复杂问题。Oracle云基础设施是一款极具性价比的解决方案,我们已经在这之上实现了标准化,支持我们的客户轻松设计具有可持续性的创新产品。”

    与英特尔展开密切合作也是甲骨文高性能平台路线图的一部分,明年初将推出基于Intel Ice Lake处理器的新一代高性能计算实例。届时,与现有X7系列的高性能计算实例相比,故障模拟、CFD和EDA等工作负载的性能将提升超过30%。此外,企业可以用裸金属的技术部署实例,使用NVMe存储来支持本地检查点,实现平衡的磁芯内存比,并在支持RDMA的集群网络上构建实例集群。最后,企业可以在高性能文件系统之上,构建大型分布式存储集群来满足所有计算需求。为了帮助企业更轻松地实现这一目标,我们已经预构建了一个高度弹性的文件系统,请参考最新公布的IO500:Oracle云端BeeGFS集群运行速度全球领先。

    除了上述高性能计算的投资,甲骨文现有的NVIDIA GPU产品系列在公有云领域也极具竞争力。实际上,现有Oracle云基础设施的NVIDIA GPU基础设施可媲美本地部署系统,像是如NVIDIA DGX工作站。对于需要超高性能来满足负载需求(如深度学习培训或硬件加速可视化)的客户来说,NVIDIA GPU系列无疑是最理想的选择。

    今年年初,甲骨文曾宣布与NVIDIA合作开发基于Oracle云基础设施的新一代GPU实例。这些实例将于9月30日起在欧洲、中东、非洲以及日本、亚太地区发布,新实例采用按需付费模式,每小时每GPU仅3.05美元。这些裸金属实例采用集群网络架构,企业可以在单一集群中扩展至多达512个GPU,以支持大规模AI培训或高性能计算工作负载。

    这些实例可为每个裸金属节点提供高达1.6Tb/秒的带宽,每个裸金属节点均搭载8个A100 GPU,且所有GPU均与NVLINK全面互联。此外,这些实例还将提供超过25Tb本地NVMe存储和2Tb RAM来支持大规模图形负载或加快数据库运行速度。最后,这些实例还可提供多种其他云提供商无法提供的前沿功能,如基于RDMA的GPUDirect。除了上述功能,企业可以使用所有现有工具组合,像是预先配置Data Science VM和应用市场映像,以支持NVIDIA GPU Cloud (NGC)。在最新的预览版本中,甲骨文已经与DeepZen、IdenTV和Altair等客户达成了合作。

    Deep Zen Limited联合创始人兼首席技术官Kerem Sozugecer表示:“使用AI复制人声主要依赖处理能力,Oracle云基础设施最新推出的NVIDIA A100 GPU即刻实现37%的性能提升,帮助我们扩展业务。”

    DenTV联合创始人兼首席运营官Amro Shihadah也表示:“如今,流视频数据量呈指数级增长趋势。企业需要通过高水平的图形处理单元来获得实时分析和洞察。Oracle云基础设施最新推出的NVIDIA A100 GPU预计可即刻实现高达35%的性能提升。”

    甲骨文与行业领先的高性能计算提供商Rescale建立合作伙伴关系。Rescale能运行在Oracle云基础设施上,企业可以快速上手,一天内即可正常运行。Rescale在甲骨文高性能计算实例上预装了450多个应用,不仅简单易用,还支持客户使用现有许可证。

    跨渠道营销表示,“Rescale提供了一个可在数分钟内完成部署的高性能计算平台,消除了云端高性能计算复杂性。Oracle云基础设施及其行业领先的裸金属高性能计算款型和低延迟RDMA网络,提供了一个理想的高性能计算平台。”




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