+7 (4852) 26-10-00
+7 (800) 200-41-80
Звонок бесплатный

NVIDIA GRID ускоряет исследования в Северо-Кавказском федеральном университете

Отрасль:

Период: 23 мая 2017


История одного проекта. Технологии в действии

Северо-Кавказский федеральный университет (СКФУ) объявил об успешной интеграции технологии NVIDIA GRID в научно-исследовательский и учебный процесс ведущих кафедр университета. Внедрение комплексной инфраструктуры VDI позволило сотрудникам и студентам СКФУ существенным образом сократить временные затраты на выполнение научных расчетов на фоне значительного снижения эксплуатационных расходов вычислительного комплекса СКФУ в целом. 

skfu.jpgСеверо-Кавказский федеральный университет – одно из крупнейших образовательных учреждений Юга России. В вузе одновременно обучаются более 24 тысяч человек. Научно-исследовательская работа в университете осуществляется в 13 научно-исследовательских институтах и центрах. В СКФУ представлено 27 научных школ и 47 научных направлений, реализуется 192 специальности высшего профессионального образования.

«Компьютерное моделирование, вычислительный эксперимент, высокопроизводительные и параллельные вычисления активно используются как инструмент научных исследований и предмет обучения  на многих  кафедрах нашего Университета, – отмечает Константин Эдуардович Ловцкий, к.ф.-м.н., проректор по информационным технологиям СКФУ. – Наиболее  востребованы эти тематики для ученых в пяти институтах СКФУ, а также для студентов, обучающихся работе с графическими приложениями, системами автоматизированного проектирования и моделирования».
При выборе решения, определяющего на годы будущее высокопроизводительной вычислительной инфраструктуры Университета, в расчет принимались многие экономические и технические факторы, такие, как стоимость, гибкость решения в части выделения ресурсов отдельным виртуальным машинам (удельная стоимость на ВМ при фиксированном приросте производительности). Одним из решающих факторов при выборе подходящих технологий стала совместимость уже имеющейся в наличии серверной инфраструктуры университета с новым оборудованием. 

Ключевым требованием к создаваемому вычислительному центру также стала необходимость учета широкого спектра разнообразных потребностей в вычислениях в рамках учебных и научных работ, осуществляемых в стенах Университета. Постоянная потребность в высокопроизводительных вычислениях существует у множества институтов Университета, лаборатории и учебные классы которых распределены на большой территории.
Решением, максимально соответствующим заданным критериям выбора, оказалась технология NVIDIA GRID.

NVIDIA GRID – это технология аппаратной виртуализации графического процессора, обеспечивающая полноценную графику уровня рабочих станций на виртуальных рабочих столах. По сути, NVIDIA GRID – это мощная производительная графическая станция со всеми ее преимуществами, перемещенная в облако без потерь в производительности и с полным доступом к любым приложениям с любого устройства — тонкого клиента, ноутбука или смартфона, независимо от операционной системы.

Процесс внедрения NVIDIA GRID в СКФУ – от разработки концепции до пилотного запуска и внедрения – занял примерно 1 год. Внедрение инфраструктуры рабочих столов производилось поэтапно, подключение к проекту для решения научных задач производилось по запросу подразделения (кафедры или института), ведущего эти работы.
«На сегодняшний день доступ к платформе с поддержкой NVIDIA GRID организован для 270 рабочих мест студентов, изучающих и использующих САПР или графические пакеты, и около 30 рабочих мест сотрудников университета, аспирантов,  использующих графические системы или выполняющих НИР с использованием высокопроизводительных параллельных вычислений на GPU, – отмечает Константин Эдуардович Ловцкий. – Студенты и аспиранты активно используют решения VDI, отзывы главным образом положительные. Университет территориально размещен в большом количестве зданий и возможность гибкого доступа к персональным рабочим столам востребована».

Использование NVIDIA GRID обеспечило ученым университета современный инструмент, позволяющий проводить исследования, выполнять моделирование различных процессов (например, в области вычислительной химии, геологического и гидродинамического моделирования нефтяных и газовых месторождений),   с использованием как стандартных математических пакетов (в частности MathWorks MATLAB), и специализированного ПО (Q-chem, Roxar RMS, и т.д.), поддерживающего работу на GPU, так и разрабатывать собственное ПО использующую архитектуру параллельных вычислений NVIDA CUDA (в частности, для ускорения  обучения нейронных сетей в исследованиях в области искусственного интеллекта). Внедрение NVIDIA GRID обеспечило значительную гибкость рабочего и учебного процесса, повышение производительности, уменьшение количества обращений в службу поддержки и возможность использования удаленных рабочих столов в различных аудиториях  в разных корпусах университета. Значительно ускорилась работа всех приложений. Кроме того, в университете наконец-то появилась возможность использовать в VDI приложения, требующие наличие графического ускорителя – такие как, САПР, а также выполнять на вычисления на GPU, требующие высокой производительности.

Остались вопросы? Хотели бы обсудить технологию детально или проконсультироваться по предстоящему проекту? - перейдите на страницу Вычислительных систем и задайте ваши вопросы нашим специалистам.


Вендоры

NVIDIA

Статусы: