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高性能计算

Summary: 高性能计算、HPC、HPC 和 AI 创新实验室、通用 HPC、应用程序加速器、创新中心、计算和互连、AI 和深度学习、数字制造、生命科学、HPC 存储

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SLN311501_en_US__1i_High_Performance_Computing_HPC_N_V1

此页面上提供了 戴尔 HPC 和 AI 创新实验室 工程团队的技术交流。博客、白皮书和参考体系结构按以下类别排列。单击类别名称以查看该区域中的主题，或向下滚动查看完整列表。
 

常规 HPC

应用程序加速器

创新中心

计算和互连

AI 和深度学习

数字制造

生命科学

存储

 

常规 HPC


应用程序加速器


创新中心


计算和互连

2021 年 9 月 在 Dell PowerEdge 服务器上使用第三代英特尔至强可扩展处理器时的 WRF 性能
2021 年 8 月 LAMMPS — 在戴尔 PowerEdge 服务器上使用 Ice Lake
2021 年 8 月 GROMACS — 在 Dell PowerEdge 服务器上使用 Ice Lake
2021 年 8 月 在 Dell PowerEdge 服务器上使用 AMD EPYC 7003 系列处理器对 GROMACS 进行 MD 模拟
2021 年 8 月 在 Dell PowerEdge 服务器上使用 AMD EPYC 7003 系列处理器的 WRF 性能
2021 年 8 月 英特尔 Ice Lake — HPC 的 BIOS 特征
2021 年 3 月 AMD Milan — HPC 的 BIOS 特征
2020 年 6 月 AMD-ROME 平台上的 WRF 性能 — 多节点研究
2020 年 6 月 “AMD EPYC-ROME”上 GROMACS 的多节点扩展
2019 年 11 月 AMD Rome 平台上的 WRF 性能
2019 年 11 月 在 AMD EPYC-ROME 上使用 GROMACS 进行分子动力学模拟
2019 年 10 月 AMD Rome - 这是真的吗？体系结构和初始 HPC 性能
2019 年 6 月 使用第二代英特尔®至强®可扩展处理器的 HPC 综合基准性能 - STREAM、HPL 和 HPCG
2019 年 4 月 使用 Intel Cascade Lake 处理器的 HPC 的 BIOS 特征
2018 年 9 月 AMD EPYC-STREAM、HPL、InfiniBand 和 WRF 性能研究
2018 年 1 月 Skylake 内存分析
2017 年 9 月 采用 Skylake 的第 14 代服务器更适合 HPC
2017 年 9 月 使用 Intel Skylake 处理器的 HPCG 性能分析
2017 年 8 月 使用 Intel Skylake 处理器的四个插槽 PowerEdge R940 服务器的性能分析
2017 年 8 月 Skylake 体系结构的 NAMD 性能分析
2017 年 8 月 针对 Skylake 处理器的 LAMMPS 四节点对比性能分析
2017 年 8 月 使用 Intel Skylake 处理器的 HPC 的 BIOS 特征
2017 年 7 月 戴尔 HPC 系统 — SKY 是极限。
2016 年 2 月 速度需求 — 比较 FDR 和 EDR InfiniBand（第 2 部分）
2016 年 2 月 速度需求 — 比较 FDR 和 EDR InfiniBand — 第 1 部分。


AI 和深度学习

2023 年 9 月 全新戴尔 PowerEdge 服务器在 MLPerf Training 3.0 基准测试中表现出优异的性能。
2023 年 9 月 新增：选择 PowerEdge 服务器和 NVIDIA GPU 以在边缘进行 AI 推理
2023 年 9 月 DellTechnologies MLPerf Inference v3.0 提交的主要加速器的新比较
2023 年 9 月 全新：借助生成式 AI 助力企业：MLPerf 如何帮助支持需求？
2023 年 9 月 新增：Dell Technologies NVIDIA H100 SXM GPU 提交至 MLPerf Inference 3.0
2023 年 9 月 全新戴尔服务器在 MLPerf Inference 3.0 性能方面表现出色 
2023 年 9 月 全新戴尔服务器在 MLPerf Training v2.1 中表现出色
2023 年 9 月 新增：在基于 AMD EPYC CPU 的 PowerEdge 服务器上获得首个 MLPerf Inference v2.1 性能结果
2023 年 9 月 新增：将 CUDA p2pbandwidthLatencyTest 移植到采用 AMD GPU 的戴尔 PowerEdge 服务器上的 HIP 环境
2023 年 9 月 全新MLPerf Inference v2.0 边缘工作负载由戴尔 PowerEdge 服务器提供支持
2023 年 9 月 用于 MLPerf Inference v2.0 的 Dell PowerEdge R750xa 服务器的全新性能
2023 年 9 月 戴尔服务器上 MLPerf Inference v2.0 结果的新概述
2023 年 9 月 使用 MLPerf Training v1 的全新多节点性能
2023 年 9 月 新一代下一代 Dell PowerEdge XR7620 服务器机器学习 （ML） 性能
2023 年 9 月 边缘的全新多实例 GPU
2023 年 9 月 新一代Dell PowerEdge XR5610 机器学习性能
2023 年 9 月 新增：借助戴尔 PowerEdge XE9680 加速高性能计算：查看 HPL 性能
2023 年 9 月 全新高达 29% 的推理性能提升：PowerEdge R750xa 和 NVIDIA H100 PCIe GPU
2023 年 9 月 新增：使用戴尔 PowerEdge XE9680 加速 AI 推理：性能分析
2023 年 9 月

新增：利用戴尔 PowerEdge XE9680 解锁机器学习：深入了解 MLPerf 2.1 训练性能
2022 年 5 月 由 Dell PowerEdge 服务器提供支持的 MLPerf Inference v2.0 边缘工作负载
2022 年 5 月 用于 MLPerf Inference v2.0 的 Dell PowerEdge R750xa 服务器的性能
2022 年 5 月 MLPerf Inference v2.0 概述
2022 年 5 月 使用 MLPerf Training v1.1 的 Dell PowerEdge 服务器的多节点性能
2022 年 5 月 使用 MLPerf Training v1.1 基准测试时的深度学习性能
2022 年 5 月 用于 MLPerf Inference v2.0 的 Dell PowerEdge R750xa 服务器的性能
2021 年 12 月 量化配备 NVIDIA A100 GPU 的戴尔 PowerEdge R7525 服务器的深度学习推理性能
2021 年 12 月 在戴尔系统上运行 MLPerf Inference v0.7 基准测试
2021 年 12 月 使用 MLPerf Inference v0.7 基准测试时的深度学习性能
2021 年 12 月 Dell Server 的 MLPerf Inference v1.0 性能简介
2021 年 12 月 戴尔服务器在 MLPerf Training v1.0 基准测试中表现出色
2021 年 12 月 使用戴尔 DSS 8440 服务器时 MLPerf Training v1.0 的深度学习性能
2021 年 12 月 在戴尔系统上运行 MLPerf Inference v1.1 基准测试
2021 年 12 月 使用 Dell Server 的 MLPerf Inference v1.1 简介
2021 年 12 月 配备 NVIDIA GPU 的 Dell PowerEdge R7525 服务器的 MLPerf Inference v1.1 结果比较
2021 年 12 月 Dell Technologies 提交的 MLPerf v1.0 和 MLPerf v1.1 的推理结果比较
2021 年 7 月 戴尔 DSS 8440 服务器由 NVIDIA RTX GPU 提供支持，适用于 HPC 和 AI 工作负载
2021 年 7 月 戴尔服务器上 MLPerf Inference v1.0 性能简介
2021 年 7 月 在戴尔系统上运行 MLPerf Inference v1.0 基准测试
2021 年 7 月 戴尔 AI 就绪型解决方案 — 使用 NVIDIA 深度学习
2020 年 11 月 配备 NVIDIA A100 GPU 的 Dell PowerEdge R7525 服务器上的深度学习训练性能
2020 年 11 月 戴尔服务器在 MLPerf Inference v0.7 基准测试中大放异彩
2020 年 11 月 使用 MLPerf Inference v0.7 基准测试时的深度学习性能
2020 年 11 月 在戴尔系统上运行 MLPerf Inference v0.7 基准测试
2020 年 11 月 配备 NVIDIA A100 GPGPU 的 Dell PowerEdge R7525 服务器上的 HPC 应用程序性能
2020 年 11 月 量化配备 NVIDIA A100 GPU 的戴尔 PowerEdge R7525 服务器的深度学习推理性能
2020 年 10 月 为计算机提供语音
2020 年 7 月 使用卷积神经常微分方程学习非线性时空动力学
2020 年 6 月 戴尔 DSS 8440 服务器由 NVIDIA RTX GPU 提供支持，适用于 HPC 和 AI 工作负载
2020 年 5 月 采用 V100S GPU 的 DSS8440 上的 HPC 和 AI 性能
2020 年 2 月 适用于 AI 和数据分析的戴尔 HPC 就绪型体系结构
2019 年 11 月 AI 放射线学者快速培训
2019 年 11 月 使用 MLPerf Training v0.6 基准的 V100 GPU 的深度学习性能
2019 年 11 月 使用 MLPerf Inference v0.5 基准的 T4 GPU 的深度学习性能
2019 年 11 月 使用自然语言处理功能来证明可能的艺术 — 白皮书
2019 年 11 月 在戴尔 HPC 和 AI 创新实验室中测试推荐引擎 — 白皮书
2019 年 10 月 使用 TF 和 Horovod 优化多个 GPU 上工作流的提示和技巧
2019 年 10 月 使用马尔科夫链蒙特卡洛方法对受限玻尔兹曼机进行并行化训练
2019 年 10 月 通过将分布式深度学习与 Nvidia GPU 结合使用训练 AI 放射线学者
2019 年 10 月 使用裸机与 Kubernetes 扩展性能和训练 CheXNet
2019 年 10 月 在使用 Nvidia V100 GPU 的 Dell C4140 上训练 CheXNet 的优化技巧
2019 年 10 月 在深度学习解决方案中将容器投入测试
2019 年 8 月 在 HPC 环境中启用 AI 工作负载
2019 年 7 月 企业 AI：三种基本深度学习方法一览
2019 年 7 月 为医学影像启用大规模深度学习
2019 年 6 月 戴尔 AI 就绪型解决方案
2019 年 6 月 自然语言处理是贵公司数字转型的关键
2019 年 5 月 使用 ResNet-50 型号的 V100 GPU 的深度学习性能
2019 年 5 月 借助第二代英特尔至强可扩展处理器加速深度学习工作负载
2019 年 4 月 企业 AI：深入探讨机器学习
2019 年 4 月 使用 Nauta 实现简单、可扩展、容器化的深度学习
2019 年 4 月 使用具有深度学习加速功能的第二代英特尔至强可扩展处理器加速获得洞察
2019 年 4 月 使 AI、HPC 和 GPU 便于数据科学家使用
2019 年 3 月 使用 MLPerf 基准的 T4 GPU 的深度学习性能
2019 年 3 月 使用 NVIDIA T4 进行推断
2018 年 12 月 PowerEdge C4140 配置 M 的深度学习性能
2018 年 8 月 戴尔 AI 就绪型解决方案 — 使用 NVIDIA 深度学习
2018 年 7 月 视频 戴尔数据科学资源调配门户
2018 年 3 月 英特尔 Caffe 的深度学习性能 — 训练、CPU 型号选择和可扩展性
2018 年 2 月 使用 V100 GPU 的 R740 上的深度学习
2017 年 11 月 在多个 V100 节点上扩展深度学习
2017 年 9 月 V100 上的深度学习


数字制造

2022 年 1 月 Dell Technologies 通过第 3 代英特尔至强可扩展处理器验证了 Ansys 的设计
2021 年 3 月 使用 AMD EPYC 7003 系列处理器的 Siemens' Simcenter STAR-CCM+ 性能
2019 年 12 月 白皮书：采用 AMD EPYC 且适用于 HPC 数字制造的戴尔就绪型解决方案 — Altair 性能
2019 年 11 月 使用 AMD EPYC 处理器面向 HPC 数字制造的戴尔就绪型解决方案 — ANSYS 性能 — 白皮书
2019 年 11 月 使用 AMD EPYC 处理器的适用于 HPC 数字制造的戴尔就绪型解决方案 — Siemens' Simcenter STAR-CCM+
性能 — 白皮书
2019 年 11 月 Dell Technologies：采用 AMD EPYC 7002 系列处理器的 OpenFOAM 性能
2019 年 11 月 采用 AMD EPYC 7002 系列处理器的聚合性能
2019 年 11 月 使用 AMD EPYC 7002 系列处理器的 Altair Hyper-Works 性能
2019 年 11 月 采用 AMD EPYC 7002 系列处理器的 Siemens - Simcenter STAR-CCM+ 性能
2019 年 11 月 采用 AMD EPYC 7002 系列处理器的 ANSYS 性能
2019 年 6 月 适用于 HPC 数字制造的戴尔就绪型解决方案 — Dassault Systѐmes' Simulia Abaqus Performance
2019 年 4 月 适用于 HPC 数字制造的戴尔就绪型解决方案 — Altair 性能
2019 年 4 月 适用于 HPC 数字制造的戴尔就绪型解决方案 — Simcenter STAR-CCM+ 性能
2019 年 4 月 适用于 HPC 数字制造的戴尔就绪型解决方案 — LSTC LS-DYNA 性能
2019 年 4 月 适用于 HPC 数字制造的戴尔就绪型解决方案 — ANSYS 性能


生命科学

2022 年 10 月 采用戴尔 PowerEdge C6520 和 XE8545 的面向医疗保健和生命科学的戴尔经验证的设计 |Dell Technologies 信息中心
2022 年 3 月 Dell Technologies 在搭载 NVIDIA GPU 的 Dell PowerEdge 服务器上采用 NVIDIA Clara Parabricks 验证了基因组学设计
2021 年 12 月 通过共识自动发现 SARS-CoV-2 主要蛋白酶的非共价抑制剂 深度对接 400 亿个小分子
2021 年 7 月 使用戴尔 PowerEdge R750xa 和 NVIDIA A 系列 GPU 时的纳米级分子动力学 （NAMD） 性能
2021 年 7 月 戴尔 PowerEdge C6520 上的 Tuxedo 管道性能
2021 年 6 月 使用 Dell PowerEdge XE8545 服务器和 NVIDIA A100 进行分子动力学模拟
2021 年 5 月 使用第三代英特尔至强可扩展处理器每天处理六个人 50x WGS
2021 年 4 月 戴尔 PowerEdge R6525 上的 Tuxedo 管道性能
2021 年 3 月 BWA — 戴尔 PowerEdge R6525 服务器上的 GATK 管道性能
2021 年 1 月 采用 NVIDIA Clara Parabricks 的适用于基因组学的 HPC 就绪体系结构
2020 年 12 月 借助搭载戴尔 DSS 8440 服务器和 NVIDIA T4 GPU 的 NVIDIA Clara Parabricks 加速基因组数据分析
2020 年 7 月 面向基因组学的戴尔 HPC 就绪体系结构
2020 年 7 月 适用于 HPC 生命科学的戴尔就绪型解决方案：使用 BeeGFS 的 BWA-GATK 管道性能测试
2019 年 12 月 适用于 HPC 生命科学的戴尔就绪型解决方案：采用 Cascade Lake CPU 和 Lustre/ME4 刷新的 Tuxedo 管道
2019 年 11 月 适用于 HPC 生命科学的戴尔就绪型解决方案：使用 Cascade Lake CPU 和 Lustre/ME4 刷新的 BWA-GATK 管道吞吐量测试
2019 年 11 月 适用于 HPC 生命科学的戴尔就绪型解决方案的参考体系结构 — Cascade Lake CPU 刷新。
2019 年 10 月 借助基于英特尔 FPGA PAC 的 Falcon Accelerated Genomics Pipeline （FAGP） 推动基因组测序。
2019 年 5 月 使用 Cascade Lake 对基因组学应用程序进行性能研究
2019 年 3 月 使用英特尔傲腾 DC P4800X 和英特尔内存驱动器技术的 SPAdes 汇编程序测试


存储

2023年3月 戴尔经验证的全新 HPC pixstor 存储设计 — 与 Kalray 联合解决方案 — 白皮书
2023 年 1 月 适用于 BeeGFS 的 HPC 高容量存储解决方案 — 白皮书
2022 年 8 月 戴尔经验证的 HPC pixstor 存储设计 — PowerVault ME5 更新 — 博客
2022 年 8 月 戴尔经验证的 HPC pixstor 存储设计 — NVMe PCIe4 更新
2021 年 11 月 HPC 软件 — 使用 PixStor 定义的存储
2021 年 11 月 使用 BeeGFS 的 HPC 高容量存储
2021 年 11 月 使用 BeeGFS 的 HPC 暂存存储
2020 年 11 月 适用于 HPC 的戴尔就绪型解决方案适用于 HPC PixStor 存储容量扩展、HDR100 更新的戴尔就绪型解决方案 
2020 年 11 月 适用于 HPC BeeGFS 高性能存储的戴尔就绪型解决方案：HDR100 刷新
2020 年 7 月 适用于 HPC BeeGFS 高容量存储的戴尔就绪型解决方案 — 技术白皮书
2020 年 7 月 适用于 HPC PixStor 存储的戴尔就绪型解决方案
2020 年 6 月 戴尔数据加速器参考体系结构
2020 年 6 月 适用于 HPC PixStor 存储的戴尔就绪型解决方案 — NVMe 层
2020 年 4 月 适用于 HPC PixStor 存储的戴尔就绪型解决方案 — 容量扩展
2020 年 4 月 适用于 HPC BeeGFS 高容量存储的戴尔就绪型解决方案
2020 年 1 月 适用于 HPC BeeGFS 高性能存储的戴尔就绪型解决方案 — 技术白皮书
2019 年 11 月 适用于 HPC BeeGFS 存储的戴尔就绪型解决方案的功能
2019 年 11 月 适用于 HPC BeeGFS 存储的戴尔就绪型解决方案的可扩展性
2019 年 11 月 适用于 HPC BeeGFS 高性能存储的戴尔就绪型解决方案
2019 年 11 月 适用于 HPC PixStor 存储的戴尔就绪型解决方案
2019 年 6 月 Dell HPC NFS 存储解决方案 - 高可用性 （NSS7.4 - HA） 配置
2019 年 3 月 适用于 HPC NFS 存储的戴尔就绪型解决方案
2018 年 10 月 采用最新戴尔存储的 NFS 存储解决方案 — 性能结果
2018 年 1 月 戴尔 ISILON F800 和 H600 全基因组分析性能
2018 年 1 月 DELL ISILON F800 和 H600 I/O 性能

Cause

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版权所有 2023
Article Properties
Article Number: 000178012
Article Type: Solution
Last Modified: 27 Jan 2025
Version:  45
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