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美国国家实验室选择QLogic InfiniBand网络

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QLogic公司日前宣布其四倍数据速率(QDR)的InfiniBand交换机及适配器经过验证,已成为为不保密研究提供前所未有的高性能计算(HPC)的核心驱动力。

来源:ZDNet China 2010年11月17日

关键字: QLogic iMoive QDR HP

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Lawrence Livermore国家实验室部署了超过4000台QLogic InfiniBand适配器和交换机端口;

该实验室采用QLogic InfiniBand解决方案在气候建模和行星科学的研究中获得了更快的计算结果

QLogic公司日前宣布其四倍数据速率(QDR)的InfiniBand交换机及适配器经过验证,已成为为不保密研究提供前所未有的高性能计算(HPC)的核心驱动力。具体来说,QLogic 12000系列交换机和7300系列适配器现可为美国Lawrence Livermore国家实验室(LLNL)的4组高性能计算(HPC)集群(代号为Sierra、Muir、Ansel 和 Titan)提供QDR InfiniBand基础设施,总计超过4000个节点和相关的交换机端口。Lawrence Livermore国家实验室的使命不仅涉及到国家安全,也包括先进科技在当今重要议题中的应用。

Sierra作为Lawrence Livermore国家实验室的多编程及机构计算(M&IC)项目的一部分,支持“Grand Challenge”和实验室的其他不保密研究成果。Grand Challenge项目为学术机构及其他实验室协作研究的成果,它突破了“容量”计算的极限,表明强大的高性能计算系统可解决最为棘手和复杂的问题。

Lawrence Livermore国家实验室的M&IC项目总监Brian Carnes谈到:“我们的性能要求一年比一年上升得更快,甚至超过了我们能够达到的速度。根据这些最新的数据,Sierra可在现有500强的世界最强大的超级计算机里位列前25位。Sierra可将Livermore Computing实验室的所有未分类计算资源提升至超过870个浮点。通过与全球最具才华的模拟科学家协作,Sierra将进一步推进Livermore Computing的科技领先地位。”

Lawrence Livermore国家实验室的高级技术项目副主管Matt Leininger谈到:“对于我们主要的模拟编码,Sierra的性能及可扩展性优于所有其他的平台,此举可转化为更高的生产效率、更加经济高效的计算并加速科学搜索。”

QLogic的网络解决方案部副总裁兼总经理Jesse Parker表示:“Livermore Computing采用经济实惠、基于标准的QLogic和Dell解决方案使其高性能计算(HPC)资源翻了一倍。这主要由于QLogic QDR InfiniBand的解决方案不同于其他竞争对手的产品,它旨在提供超级信息传输速率,并通过提升应用性能(计算资源可从多角度进行扩展)来保护对集群的投资。”

Sierra是基于Dell的超级计算机系统,以达到261次浮点(每秒万亿次浮点操作)的破纪录速度进行计算,可在气候建模及大气模拟、超新星及行星科学、材料及强度建模、激光和等离子模拟、生物学及生命科学等应用中进行速度更快的运算。Sierra集群中的每台QLogic 12000系列QDR InfiniBand交换机每秒可进行相当于600台DVD的移动。集群中使用的每台QLogic 7300 系列 QDR InfiniBand适配器每秒可发送和接收多达2500万次信息数据传输。该网络性能与Dell计算节点的功能结合,使得Sierra集群可以解决更广泛的和更为艰巨的研究难题。

Dell数据中心解决方案部的市场营销总监Andy Rhodes谈到:“Dell的数据中心解决方案部为诸多领先的高性能计算站点(如重点强调密度、电力、性能的Lawrence Livermore实验室)提供定制的设计服务器。通过与QLogic这样的性能领先企业合作,我们可以提供高性能计算的解决方案(如Sierra),以便为我们共同的客户提供更佳的计算结果。”

Qlogic助力的InfiniBand网络

QLogic可为高性能计算(包括QDR主机通道适配器、QDR多协议指示器、边缘交换机、直通模块和安装、操作、维修高性能架构的直观工具)提供全面的端对端InfiniBand网络产品组合。QLogic InfiniBand适配器可提供业内最高的信息传输率、最低MPI延迟和最高的有效带宽,使MPI和TCP应用可以业内领先的性价比扩展至上千个节点。作为市场上最全面和最灵活的高性能计算集群互连架构解决方案,QLogic的QDR InfiniBand交换机纳入了业界唯一可以让管理员在数分钟内安装并启动InfiniBand架构的管理工具,这有助于满足高性能计算集群和网格日益增长的需求。

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