الحوسبة المتجهية
حوسبة HPC والذكاء الاصطناعي
تخزين HPC
البنية التحتية للموارد
برمجيات المؤسسات
تفكيك الموارد
ضمان موثوقية وإعادة إنتاج نتائج محاكاة HPC أصبح مطلبًا حاسمًا في البحث الأكاديمي والصناعي على حد سواء. ومع ذلك، في الممارسة العملية، غالبًا ما يكون من الصعب إعادة بناء العملية التي أنتجت النتيجة — التسجيل اليدوي يستغرق وقتًا طويلاً، غير مكتمل، ومعرض للخطأ البشري.
| التحدي | ما تقدمه DPS4HPC |
|---|---|
| غالبًا ما لا يتم حفظ المعلومات المطلوبة لإعادة إنتاج النتائج الحسابية — لا يمكن تتبع بيانات الإدخال وخطوات المعالجة بعد التنفيذ | يُسجِّل تلقائياً العلاقات الكاملة بين بيانات الإدخال، خطوات المعالجة، والمخرجات — تتبع كامل بدون أي جهد إضافي |
| تصبح سير العمل الحسابي صناديق سوداء مع مرور الوقت، ويعتمد إدارة البيانات بشدة على الجهود اليدوية الخطأ | يُؤتمت تسجيل الأصول — يلتقط DPS4HPC الأصول تلقائيًا أثناء تشغيل الوظائف، مما يقلل الأخطاء البشرية والعبء الإداري |
| يُصعب إعادة إنتاج التجارب السابقة أو مشاركة العمليات الحسابية مع المراجعين والمتعاونين، ويستغرق وقتًا طويلاً | يُمكّن إعادة إنتاج دقيقة لسير العمل السابق باستخدام بيانات الأصول المسجلة — مع دعم المراجعة النظرية، والتحقق، ونقل المعرفة بسلاسة |
يُعالج DPS4HPC أكثر التحديات شيوعًا في قابلية التكرار وإدارة البيانات في بيئات البحث الحسابي.
| حالة الاستخدام | Research Setting | ما يفعله DPS4HPC |
|---|---|---|
| تحديد البيانات للحفاظ عليها | بحث يولّد أعدادًا كبيرة من الملفات الوسيطة عبر عدة تجارب تجريبية | مخطط النسب يُظهر بالضبط أي المدخلات ساهمت في النتائج النهائية — احتفظ فقط بما يهم |
| إعادة إنتاج التجارب | مراجعة الأقران، التحقق، ونقل المعرفة عند تغيير أعضاء الفريق | يمكن إعادة إنتاج التجارب السابقة بدقة باستخدام بيانات النسب المسجلة تلقائياً على مستوى الوظيفة |
| التدقيق والامتثال | المبحث تحت شروط هيئة التمويل، الحوكمة المؤسسية، أو المعايير الدولية | سجل كامل لا يُمكن التلاعب به لكيفية إنتاج النتائج — جاهز للمراجعة في أي وقت |
يتم دمج DPS4HPC في سير عمل HPC الحالي دون أي تغييرات. يقوم المستخدمون ببساطة بتسجيل الدخول وتقديم الوظائف كما هو معتاد — يلتقط النظام الأصول تلقائيًا في الخلفية.
يُسجِّل DPS4HPC ويخزّن ويُصوِّر معلومات النشأة تلقائيًا — دون الحاجة إلى تعديل طريقة تشغيل الباحثين لأعمالهم.
التقاط المنشأ بدون جهد
تسجيل شامل على مستوى الوظيفة
البحث وتصور بيانات المنشأ
قابلية التكرار والتعاون
* FAIR (قابل للعثور، قابل للوصول، قابل للتكامل، قابل لإعادة الاستخدام) هو مجموعة من المبادئ التوجيهية لإدارة بيانات البحث، يُعتمد على نطاق واسع من قبل هيئات التمويل ومؤسسات البحث حول العالم.
يتكون DPS4HPC من المكونات التالية، التي تعمل معًا مع جدول مهامك لالتقاط وتخزين وتصور معلومات النسب.
| جدولة الوظائف | التقاط بيانات التعريف على مستوى الوظيفة عبر برنامج حاوي مدمج مع المجدول |
| المُعقِّب | تلتقط تفاصيل تنفيذ العملية ونشاط I/O الملفات على عقد الحوسبة مع تأثير أدنى على الأداء |
| Aggregator | يجمع ويحلل نشاط I/O للملفات، بيانات التعريف لعملية التنفيذ، وبيانات التعريف على مستوى الوظيفة لتوليد سجلات الأصول المنظمة |
| قاعدة بيانات Provenance | يخزن بيانات النسب والعلاقات للبحث والاسترجاع والوصول طويل الأمد |
| واجهة إدارة GUI | يوفر واجهة ويب للبحث، تصور الرسوم البيانية، ومشاركة معلومات النسب |
للمزيد عن DPS4HPC أو لمناقشة كيف يمكن لـ NEC دعم القابلية للتكرار وحوكمة البيانات في مؤسستك، يرجى التواصل.
مع استمرار نمو مهام استنتاج الذكاء الاصطناعي، ومعالجة البيانات، وأعباء العمل المشتركة للبحث، تستثمر المؤسسات بشكل كبير في بنية تحتية GPU. ومع ذلك، غالبًا ما تؤدي معماريات مراكز البيانات التقليدية إلى استغلال منخفض للـ GPU، وزيادة استهلاك الطاقة والتبريد، وضعف كفاءة الاستثمار، وقيود على المرونة التشغيلية.
اطلب عرض سعر: يؤكد فريقنا التوفر والتوافق وخطة النشر.
