Лаборатория машинного обучения в науках о Земле Московского физико-технического института (МФТИ) взяла на вооружение внешний массив PCIe-коммутации RSC ScaleStream-C, разработанный российской группой компаний РСК. Это решение предназначено для выполнения ресурсоёмких задач, связанных с ИИ.
RSC ScaleStream-C представляет собой JBOG-платформу в форм-факторе 3U, допускающую установку до десяти карт с интерфейсом PCIe 4.0 x16 (могут применяться карты разной ширины), которая может быть подключена к четырём серверам. Мощности ускорителей могут динамически перераспределяться между серверами. По заявлениям РСК, такой подход позволяет значительно увеличить утилизацию GPU (в некоторых случаях на десятки процентов) по сравнению со стандартными конфигурациями, когда карты устанавливаются непосредственно в серверы.
Лаборатория получила массив RSC ScaleStream-C с четырьмя GPU (модель не уточняется). В перспективе могут быть добавлены дополнительные карты. Предполагается, что система поможет ускорить выполнение задач, связанных с базовыми высокоразрешающими ИИ-моделями атмосферы, океана и климата. Ожидается, что применение RSC ScaleStream-C позволит Лаборатории машинного обучения в науках о Земле существенно расширить возможности уже имеющегося оборудования при работе с ИИ-моделями.
Источник изображения: РСК
Основным направлением деятельности Лаборатории является создание ИИ-методов для моделирования атмосферы, океана и климата, а также для обработки данных в фундаментальных и прикладных задачах морской геологии, морской биологии, экологии моря, метеорологии, в области взаимодействия океана и атмосферы, городской микрометеорологии и пр. Специалисты лаборатории занимаются обработкой данных натурных наблюдений и измерений в метеорологии и океанологии, экологическим мониторингом, моделированием природных процессов и другими задачами, для которых требуются значительные вычислительные ресурсы.
Источник:
