雲達科技為HPC與AI 應用推出QCT POD

雲達科技最新發表的QCT POD v1.1，新增雲原生工作排程功能 ，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。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（新冠肺炎）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，現今醫院、研究單位、學校、製造業等，亦紛紛啟動智慧醫療、科學或生物研究專案、智慧製造等專案，於是QCT也分別推出 QCT POD for Medical、QCT POD for Higher Education and Research 、QCT POD for Manufacturing等解決方案，針對各產業的工作負載與應用場景特性，預先安裝相對應的各種開源軟體解決方案，藉此加快啟動專案的速度。

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。

整體而言，QCT POD不光是市面上少數同時支援AI、HPC等種工作負載的融合式主機，更內建多項完成相容性測試、效能優化的開源軟體，可提升HPC & AI專案執行速度，以及後續的維運管理工作。而經驗豐富、技術能力深厚的QCT顧問團隊，還能提供前期規劃、中期技術支援、後期升級等技術支援服務，堪稱是企業不容錯過的最佳選擇。

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