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高性能计算

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

この記事は次に適用されます： この記事は次には適用されません： この記事は、特定の製品に関連付けられていません。 すべての製品パージョンがこの記事に記載されているわけではありません。
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現象

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本页面提供了来自 Dell EMC HPC and AI Innovation Lab 工程团队的技术通信。博客、白皮书和参考架构按以下类别整理。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 EMC PowerEdge 服务器上使用第三代英特尔至强可扩展处理器的 WRF 性能
2021 年 8 月 LAMMPS — 在 Dell EMC PowerEdge 服务器上使用 Ice Lake
2021 年 8 月 GROMACS — 在 Dell EMC PowerEdge 服务器上使用 Ice Lake
2021 年 8 月 在 Dell EMC 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 EMC 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”上的 GROMACS 多节点扩展
2019 年 11 月 AMD Rome 平台上的 WRF 性能
2019 年 11 月 AMD EPYC 上使用 GROMACS 的分子动力学模拟 — ROME
2019 年 10 月 AMD Rome — 这可靠吗？体系结构和初始 HPC 性能
2019 年 6 月 使用第 2 代英特尔® 至强® 可扩展处理器的 HPC 综合基准性能 — 流、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 带有 Skylake 的 14G 对于 HPC 的优势有多大
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 DellEMC HPC 系统 — SKY 是限制
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

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 概览
2022 年 5 月 使用 MLPerfTM Training v1.1 时的 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 用数量表示已配备 NVIDIA A100 GPU 的 Dell EMC PowerEdge R7525 服务器的深度学习推理性能
2021 年 12 月 在 Dell EMC 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 EMC 服务器上 MLPerf Inference v1.0 性能简介
2021 年 12 月 Dell EMC 服务器在 MLPerf Training v1.0 基准测试中表现出色
2021 年 12 月 使用 MLPerf Training v1.0 时 Dell EMC DSS 8440 服务器的深度学习性能
2021 年 12 月 在 Dell EMC 系统上运行 MLPerf Inference v1.1 基准测试
2021 年 12 月 Dell EMC 服务器上 MLPerf Inference v1.1 简介
2021 年 12 月 配备 NVIDIA GPU 的 Dell EMC 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 Dell EMC DSS 8440 服务器由 NVIDIA RTX GPU 提供支持，适合处理 HPC 和 AI 工作负载
2021 年 7 月 Dell EMC 服务器上 MLPerf™ Inference v1.0 性能简介
2021 年 7 月 在 Dell EMC 系统上运行 MLPerf™ Inference v1.0 基准测试
2021 年 7 月 适用于 AI 的 Dell EMC Ready 解决方案 — 使用 NVIDIA 深度学习
2020 年 11 月 配备 NVIDIA A100 GPU 的 Dell EMC PowerEdge R7525 服务器上的深度学习训练性能
2020 年 11 月 Dell EMC 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 Dell EMC 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 用数量表示已配备 NVIDIA A100 GPU 的 Dell EMC 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 ODE 学习非线性时空动力学
2020 年 6 月 Dell EMC DSS 8440 服务器由 NVIDIA RTX GPU 提供支持，适合处理 HPC 和 AI 工作负载
2020 年 5 月 使用 V100S GPU 的 DSS8440 上的 HPC 和 AI 性能
2020 年 2 月 用于 AI 和数据分析的 Dell EMC HPC 就绪体系结构
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 Dell EMC HPC and AI Innovation Lab 将建议引擎投入测试 — 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 适用于 AI 的 Dell EMC Ready 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 Deep Learning 工作负载的完成
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 2 代英特尔® 至强® 可扩展处理器加快洞察
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 适用于 AI 的 Dell EMC Ready 解决方案 — 使用 NVIDIA 深度学习
2018 年 7 月 视频Dell EMC 数据科学资源调配门户
2018 年 3 月 使用英特尔® Caffe 的深度学习性能 — 训练、CPU 模式选择和可扩展性
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 在使用 AMD EPYC 7003 系列处理器的情况下的 Siemens’ Simcenter STAR-CCM+ 性能
2019 年 12 月 白皮书：在使用 AMD EPYC 的情况下适用于 HPC 数字制造的 Dell EMC Ready 解决方案 - Altair 性能
2019 年 11 月 在使用 AMD EPYC™ 处理器的情况下适用于 HPC 数字制造的 Dell EMC Ready 解决方案 — ANSYS® 性能 — 白皮书
2019 年 11 月 采用 AMD EPYC 处理器的适用于 HPC 数字制造的 Dell EMC™ 就绪型解决方案 - Siemens 的 Simcenter STAR-CCM+ ™
性能 — 白皮书
2019 年 11 月 Dell Technologies：在使用 AMD EPYC™ 7002 系列处理器的情况下的 OpenFOAM® 性能
2019 年 11 月 采用 AMD EPYC™ 7002 系列处理器的 CONVERGE 性能
2019 年 11 月 在使用 AMD EPYC™ 7002 系列处理器的情况下的 Altair HyperWorks® 性能
2019 年 11 月 在使用 AMD EPYC™ 7002 系列处理器的情况下的 Siemens Simcenter STAR-CCM+™ 性能
2019 年 11 月 在使用 AMD EPYC™ 7002 系列处理器的情况下的 ANSYS® 性能
2019 年 11 月 在使用 AMD EPYC™ 7002 系列处理器的情况下的 LSTC LS-DYNA® 性能
2019 年 6 月 适用于 HPC 数字制造的 Dell EMC Ready 解决方案 — Dassault Systѐmes’ Simulia Abaqus 性能
2019 年 4 月 适用于 HPC 数字制造的 Dell EMC Ready 解决方案 — Altair 性能
2019 年 4 月 适用于 HPC 数字制造的 Dell EMC Ready 解决方案 — Simcenter STAR-CCM+ 性能
2019 年 4 月 适用于 HPC 数字制造的 Dell EMC Ready 解决方案 — LSTC LS-DYNA 性能
2019 年 4 月 适用于 HPC 数字制造的 Dell EMC Ready 解决方案 — ANSYS 性能


生命科学

2022 年 10 月 Dell PowerEdge C6520 和 XE8545 |的全新戴尔医疗保健和生命科学经验证的设计Dell Technologies 信息中心
2022 年 3 月 采用 NVIDIA Clara Parabricks 的 Dell Technologies 经验证的基因组学设计 在采用 AMD 技术的 Dell PowerEdge 服务器上使用 NVIDIA GPU
2021 年 12 月 通过达成共识，自动发现对 400 亿个小体积的 DEEP Docking 的不相等抑制因素的相关性
2021 年 7 月 在使用 Dell EMC PowerEdge R750xa 和 NVIDIA A 系列 GPU 的情况下的纳米级分子动力学 (NAMD) 性能
2021 年 7 月 Dell EMC PowerEdge C6520 上的 Tuxedo 管道性能
2021 年 6 月 使用 Dell EMC PowerEdge XE8545 服务器和 NVIDIA A100 进行分子动力学模拟
2021 年 5 月 使用第 3 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 Dell EMC PowerEdge R6525 上的 Tuxedo 管道性能
2021 年 3 月 Dell EMC PowerEdge R6525 服务器上的 BWA-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 在配有 NVIDIA T4 GPU 的 Dell EMC DSS 8440 服务器上使用 NVIDIA Clara Parabricks 加速基因组数据分析速度
2020 年 7 月 适用于基因组学的 Dell EMC HPC 就绪体系结构
2020 年 7 月 适用于 HPC 生命科学的 Dell EMC Ready 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 Dell EMC Ready 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 Dell EMC Ready 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 Dell EMC Ready 解决方案的参考架构 — Cascade Lake CPU 刷新
2019 年 10 月 利用 Intel FPGA PAC 上的 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

2022 年 8 月 全新戴尔经验证的 HPC pixstor 存储设计 — NVMe PCIe4 更新
2021 年 11 月 使用 PixStor 的 HPC 软件定义的存储
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 Dell EMC Ready 解决方案；适用于 HPC PixStor 存储容量扩展、HDR100 更新的 Dell EMC Ready 解决方案 
2020 年 11 月 适用于 HPC BeeGFS 高性能存储的 Dell EMC Ready 解决方案：HDR100 刷新
2020 年 7 月 适用于 HPC BeeGFS 高容量存储的 Dell EMC Ready 解决方案 — 技术白皮书
2020 年 7 月 适用于 HPC PixStor 存储的 Dell EMC Ready 解决方案
2020 年 6 月 Dell EMC 数据加速器参考体系结构
2020 年 6 月 适用于 HPC PixStor 存储的 Dell EMC Ready 解决方案 — NVMe 层
2020 年 4 月 适用于 HPC PixStor 存储的 Dell EMC Ready 解决方案 — 扩容
2020 年 4 月 适用于 HPC BeeGFS 高容量存储的 Dell EMC Ready 解决方案
2020 年 1 月 适用于 HPC BeeGFS 高性能存储的 Dell EMC Ready 解决方案 — 技术白皮书
2019 年 11 月 适用于 HPC BeeGFS 存储的 Dell EMC Ready 解决方案的功能
2019 年 11 月 适用于 HPC BeeGFS 存储的 Dell EMC Ready 解决方案的可扩展性
2019 年 11 月 适用于 HPC BeeGFS 高性能存储的 Dell EMC Ready 解决方案
2019 年 11 月 适用于 HPC PixStor 存储的 Dell EMC Ready 解决方案
2019 年 6 月 Dell EMC 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 Dell EMC Ready 解决方案
2018 年 10 月 使用最新 Dell EMC 存储的 NFS 存储解决方案 — 性能结果
2018 年 1 月 DELL EMC ISILON F800 和 H600 全基因组分析性能
2018 年 1 月 DELL EMC ISILON F800 和 H600 IO 性能

原因

Dell Technologies

解決方法

版权所有 2020
文書のプロパティ
文書番号: 000178012
文書の種類: Solution
最終更新: 05 9月 2023
バージョン:  44
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