从虚拟化迁移到以容器为核心的云原生平台,确实可能为制造企业的数据中心转型至面向AI的下一代架构铺平道路,但目前还存在一些不确定性。首先,我们需要关注当前大模型对计算资源的需求。目前不少大型AI模型仍然依赖于...
先说结论,不一定。虽然说,容器化为大模型训练或者AIOPS的使用,提供了强大的伸缩性,例如在所有的节点上可以一致性部署,保障在各个节点上的运行结果一致性。此外容器化技术也将应用和环境隔离开来,使得应用可以在任何支持容...
汽车制造行业有效预测HPC算力的需求,通常从以下四个方面进行综合预估:1.业务需求分析产品开发阶段:模拟风洞测试、结构力学分析、流体动力学分析、碰撞模拟、NVH(噪声、振动与声振粗糙度)分析、电池热管理模拟等都需要大量...
除了在HPC平台节点上部署Zabbix、Prometheus等监控软件进行资源利用的监控外,也需收集HPC集群的日志和事件,进工作行负载评估,资源利用分析。 HPC平台会产生大量的日志和事件数据,记录了系统的运行状态和操作...
我们是采用Prometheus来监控资源,这个也是业界用的较多的,包括CPU利用率、内存利用率、磁盘IO、网络带宽等,还可以自定义暴露一些指标,比如监控作业调度系统(如Slurm、PBS等)的工作队列情况、作业运行状态以及资源分配情况,...
基于前期业务的规划设计,目前我们还是两套平台,但是由于HPC和AI仿真对算力的共同需求,因此后续考虑进行资源的整合,并计划通过一套调度平台PBS实现任务的统一调度。...
对于HPC算力的需求预测,主要还是从以下两方面分析:1、业务需求评估,加强与用户沟通,了解用户的新需求,如电池仿真业务、智能驾驶的需求2、历史数据分析,建立一个动态的监控和评估机制,定期评估 HPC 资源的使用情况和性能表现...
主要还是先有监控系统,利用监控的历史数据,并结合一下使用趋势,做一些预测。通过收集和分析过去的仿真任务数据、计算资源使用情况以及相关业务指标,可以实现一些预测。...
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