Hochleistungs-Computing
Skalierbarkeit und Geschwindigkeit sind für das Hochleistungs-Computing (High Performance Computing, HPC) ausschlaggebend. Mit den flexiblen und skalierbaren Angeboten von Google Cloud können Sie die Verarbeitung von Arbeitslasten beschleunigen. Dies hilft Ihnen dabei, Ideen in Lösungen und Inspirationen in Produkte zu verwandeln.
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Google im Magic Quadrant 2020 unter den führenden Anbietern für Cloud-Infrastruktur- und Plattformdienste
Vorteile
Leistungsfähige, flexible Infrastruktur für skalierbare Arbeitslasten
Warteschlangen optimieren
Jedes Team kann auf seinen eigenen skalierbaren, maßgeschneiderten Cluster zugreifen. So werden Warteschlangenzeiten für umfangreiche Arbeitslasten verkürzt und Einschränkungen von Computing-Ressourcen beseitigt.
Nur zahlen, was Sie tatsächlich benötigen
Mithilfe von benutzerdefinierten Maschinenkonfigurationen können Sie durch Rabatte für zugesicherte und kontinuierliche Nutzung Ihre Kosten kontrollieren. Profitieren Sie mit VMs auf Abruf von Kosteneinsparungen von bis zu 80 %.
Mit leistungsfähigen On-Demand-Ressourcen Innovationen schaffen
Erstellen Sie Ihren eigenen Supercomputer mit den neuesten Intel- und AMD-Prozessoren, NVIDIA-GPUs sowie Objekt- und Dateispeichern mit hohem Durchsatz und geringer Latenz.
Weitere Informationen zu Hochleistungs-Computing finden Sie im Bericht The Future of HPC Cloud Computing von Hyperion Research.
Wie Unternehmen mit HPC Herausforderungen meistern
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Fallstudien zu HPC
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Dokumentation
Tutorials, Leitfäden und Infomaterial zu dieser Lösung
Best Practices für eng gekoppelte HPC-Anwendungen
Lernen Sie Best Practices für die Abstimmung von Google Cloud-Ressourcen für optimale MPI-Leistung (Message Passing Interface) kennen.
Mit Slurm automatisch skalierenden HPC-Cluster bereitstellen
Eignen Sie sich fundierte Kenntnisse zur einfachen Bereitstellung und Ausführung eines automatisch skalierenden Slurm-Clusters an.
Genomics: Pipeline mit GATK Best Practices ausführen
Erfahren Sie, wie in Google Cloud mit GATK Best Practices für die Variantenermittlung in WGS-Daten (Sequenzierung von Gesamtgenomen) eine Pipeline des Broad Institute ausgeführt wird.
Virtuelle GPU-beschleunigte Linux-Workstation erstellen
Erstellen Sie eine virtuelle Linux-Workstation, die mit einer von drei angeschlossenen anzeigefähigen NVIDIA GPUs – T4, P4 und P100 – auf CentOS ausgeführt wird.
Öffentliche Datasets in Google Cloud
Sehen Sie sich stark nachgefragte öffentliche Datasets an, mit denen Sie in der Cloud ganz einfach auf neue Erkenntnisse zugreifen und diese nutzen können.
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