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  • Gerenciar seu Cluster e agendar trabalhos em seu Cluster de GPU pode ser simples e intuitivo com solu??es líderes de mercado agora com suporte a GPU NVIDIA.

    Bright Cluster Manager

    Uma solu??o totalmente integrada e única para implanta??o, teste, provis?o, monitoramento e gerenciamento de clusters de GPU. Com o Bright Cluster Manager, um administrador de cluster pode facilmente instalar e gerenciar vários clusters simultaneamente.

    Ganglia

    Um sistema de monitoramento distribuído, escalável e de código aberto para sistemas de computa??o de alto desempenho, tais como clusters e Grids. é cuidadosamente projetado para atingir custos gerais por nó muito baixos e alta concorrência. Ganglios está atualmente em uso em milhares de clusters ao redor do mundo e pode ser dimensionado para lidar com clusters com vários milhares de nós.

    NVIDIA DCGM

    Um conjunto de ferramentas para gerenciamento e monitoramento Tesla? GPUs em ambientes de cluster.

    IBM Spectrum LSF

    Uma poderosa plataforma de gerenciamento de carga de trabalho para ambientes HPC exigentes e distribuídos. Ela fornece um conjunto abrangente de recursos de programa??o inteligentes e orientados por políticas que permitem utilizar todos os recursos de sua infra-estrutura computacional e garantir um ótimo desempenho da aplica??o.

    Altair PBS Professional

    O gerenciador de carga de trabalho e agendador de tarefas Altair? PBS Professional? líder da indústria para HPC e computa??o de alta produtividade foi projetado para melhorar a produtividade, otimizar a utiliza??o e a eficiência e simplificar a administra??o de clusters, nuvens e supercomputadores. PBS Professional automatiza a programa??o de trabalhos, gerenciamento, monitoramento e relatórios, e é a solu??o confiável para sistemas complexos Top500, bem como para clusters menores.

    Altair Grid Engine

    Altair? Grid Engine? é um sistema de gerenciamento de recursos distribuídos líder para otimizar cargas de trabalho e recursos em milhares de centros de dados, melhorando o desempenho e aumentando a produtividade e eficiência. Ele ajuda as organiza??es a melhorar o ROI e fornecer melhores resultados mais rapidamente, otimizando o rendimento e o desempenho de aplica??es, contêineres e servi?os, enquanto maximiza os recursos computacionais compartilhados entre as infraestruturas locais, híbridas e em nuvem.

    Moab HPC Suite

    Moab? HPC Suite é uma plataforma de orquestra??o de carga de trabalho e recursos que automatiza decis?es complexas e otimizadas de programa??o de carga de trabalho e a??es de gerenciamento com políticas multidimensionais que imitam a tomada de decis?es do mundo real. Estas políticas equilibram a maximiza??o do trabalho e a utiliza??o com o cumprimento de SLAs e prioridades. Com um histórico comprovado de gerenciamento dos sistemas mais avan?ados, diversos e intensivos em dados do mundo, o Moab HPC Suite continua a ser a solu??o preferida de gerenciamento de carga de trabalho para instala??es de HPC de próxima gera??o.

    SLURM

    Slurm é um gerente de carga de trabalho de código aberto projetado especificamente para satisfazer as necessidades exigentes da computa??o de alto desempenho. Slurm está em uso difundido em laboratórios governamentais, universidades e empresas em todo o mundo. A partir da lista dos 500 melhores computadores de novembro de 2014, a Slurm estava realizando o gerenciamento de carga de trabalho em seis dos dez computadores mais potentes do mundo, incluindo o gigante da GPU Piz Daint, utilizando mais de 5.000 GPUs NVIDIA.

    runai logo

    Run:AI

    Run:A Plataforma de Gerenciamento de Computa??o da AI automatiza a orquestra??o, programa??o e gerenciamento de recursos de GPU para cargas de trabalho de AI. A plataforma baseada em Kubernetes dá aos cientistas de dados acesso a todo o poder de computa??o compartilhado que eles precisam para acelerar a IA - no local ou na nuvem. As equipes de TI e MLOps ganham visibilidade e controle sobre a programa??o e o provisionamento dinamico das GPUs, realizando mais de 2X ganhos na utiliza??o da infra-estrutura existente.

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    Entre em contato com especialistas da indústria e engenheiros da NVIDIA nos ?fóruns CUDA Developer

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