限時白皮書下載 QCT POD滿足不同產業 HPC、AI 應用需求

雲達科技( QCT )為HPC & AI應用推出了QCT Platform on Demand ( QCT POD )，搭載多項Intel科技。此平台採用模組化架構設計，能滿足不同產業HPC、AI的應用需求。雲達科技

高效能運算( High Performance Computing；HPC )經過多年發展，已成為研究單位及產業解決複雜問題的重要方法，例如在COVID-19疫情爆發期間，協助醫藥產業加速新疫苗專案的開發工作。而隨著GPU晶片效能的攀升和演算法技術的成熟，讓人工智慧( Artificial Intelligence；AI )在極短時間內迅速實踐在不同產業和不同領域，成為智慧製造、智慧醫療、智慧城市等應用的核心。

AI 演算法日益複雜，開始需要運算龐大的資料量，因此企業和研究組織希望借助HPC的高運算力平台加速 AI 的發展。同時，學術單位已開始進行各項AI研究專案，將AI運用在科學研究領域。在這些趨勢的驅使下，企業和研究組織開始對可以同時支援 HPC & AI 運算的系統架構產生需求，而開啟了HPC & AI融合的趨勢。比起 AI、HPC 分散式的架構，融合式的架構能讓組織更有效率的分配和利用珍貴的運算資源，同時也大幅降低系統管理和維運的成本。

雲達科技( QCT )為HPC & AI 用推出了QCT Platform on Demand ( QCT POD )，搭載多項Intel科技。此平台採用模組化架構設計，能滿足不同產業 HPC、AI 的應用需求。而最新發表的QCT POD v1.1，新增雲原生工作排程功能 ( Cloud Native Job Scheduler )，降低 HPC 使用者對於容器化軟體的學習成本，能夠在雲原生的環境上更順暢的執行工作排程與 HPC 模擬計算。同時新增對於 iRODS 的支援，以幫助研究單位、企業消除數據孤島，有效進行資料管理。

QCT的硬體平台為QCT POD平台的核心，提供AI、HPC 所需要的強大運算能力。QCT的AI、HPC伺服器搭配內建多種加速功能的Intel處理器，內含 Intel Deep Learning Boost、Intel  Advanced Vector Extensions 512等延伸指令集，以及Intel Speed Select省電技術，幫助大幅提升運算效能，進而幫助加速AI模型訓練以及HPC運算的效率。

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