Por que não construir um cluster de estações de trabalho?

O business case para uma solução multi-inquilino, baseado em nuvem Recovery-as-a-Service

Monash University da Austrália acaba de inaugurar uma unidade de visualização incrível chamada Caverna 2.

A unidade dispõe de uma parede 320 graus de oito metros de comprimento, composta por 80 monitores 3D com uma resolução combinada de 27.320 x 3.072 pixels.

"Gastamos milhões de dólares na construção de supercomputadores e depois olhar para os resultados que eles produzem em um monitor de 200 dólares", o Dr. David Barnes de Ciências da Vida da universidade e Computação Centro. Caverna 2 é uma tentativa de dar aos pesquisadores uma aparência muito melhor com os resultados os seus esforços e produzir músculo 'supercomputadores.

Transmissão de dados em 3D em tempo real para 80 monitores requer apenas o tipo de quantidade infernal de largura de banda e grunhido de computação que se poderia imaginar exige um cluster de servidor de gordura boa.

Então, porque é conjunto de Caverna 2 construído de estações de trabalho?

Recursos gráficos é uma razão: as máquinas Caverna escolheu pode executar dois do Quadro K5000 escolhido para começar o trabalho feito. Os servidores não estão configurados para fazer isso e não são otimizados para gráficos.

Outra razão para a escolha da estação de trabalho é um arranjo em rack incomum que vê cada par de estações de trabalho compartilhar o que Barnes chama de "controlador quad" que tem entrada de vídeo e noivos para consumo por Cave 2. Essas máquinas e suas fontes de alimentação 2U ocupam tanto espaço que a densidade torna-se um problema menor.

A caverna 2 facilidade de visualização

Um fator-chave na decisão é que as estações de trabalho não são significativamente menos controlável do que os servidores. O CPUs enviada com Caverna 2 de Dells escolhidos oferecer Intel vPro, que Barnes diz que não é marcadamente mais útil do que a Intelligent Platform Management Interface (IPMI) oferecido em vários servidores.

A concessão: Caverna 2 é uma aplicação muito nicho. Mas muitas outras aplicações estão usando GPUs para computação e se o equipamento não é menos controlável do que os servidores, o que há para não gostar?

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