GRUENCY  /  Calcolo scientifico

Workstation per il calcolo scientifico

La simulazione e la ricerca numerica comportano lunghe esecuzioni non presidiate, un uso intensivo della memoria e risultati che devono essere corretti. GRUENCY costruisce workstation per questo lavoro. Il suo fondatore, Sebastian Michalski, conduce in prima persona studi Monte Carlo.

Configuri su WS.COMPUTER

Adeguate al solutore

  • Bilanciamento tra CPU e GPU scelto in base ai codici utilizzati
  • Memoria ECC e una piattaforma adatta a risultati che devono essere corretti
  • Larghezza di banda della memoria e numero di core valutati per ogni solutore
  • Organizzazione dell'archiviazione per dataset, checkpoint e risultati
  • Stabilità per lunghe esecuzioni non presidiate
  • Obiettivi di rumorosità adatti a un ufficio o a un laboratorio

Collaudo per lunghe esecuzioni

Ogni macchina viene sottoposta a un burn-in prolungato a pieno carico, a una profilazione termica e a una verifica della rumorosità. La messa in servizio da remoto nel Suo ambiente è inclusa, in tutto il mondo.

Interno di una macchina: waterblock della CPU, tubi del circuito, banchi di memoria e controller del liquido di raffreddamento

Esperienza di ricerca

Elsevier / Physica A

Articolo a firma unica, con revisione paritaria

Uno studio Monte Carlo sulla riduzione della distorsione e della varianza nella Detrended Fluctuation Analysis (DFA).

NBP, Banca nazionale di Polonia

Premio di primo grado

Ottimizzazione della circolazione del contante e modellistica economica per la banca centrale polacca.

Prototipo, 2017

11 GPU raffreddate a liquido in un solo chassis

Una piattaforma server dual-CPU in un unico chassis progettato in CAD, realizzata nel 2017.

Domande sul calcolo scientifico

Per la simulazione conviene puntare sulla CPU o sulla GPU?

Dipende dal solutore. Larghezza di banda della memoria, numero di core e accelerazione GPU vengono valutati rispetto ai Suoi codici già nel primo colloquio.

La memoria ECC conviene?

Per lunghe esecuzioni e ricerche i cui risultati devono essere corretti, di solito sì. È una scelta di piattaforma, e la specifica ne spiega le ragioni.

Conoscete i flussi di lavoro della ricerca?

Sebastian conduce personalmente studi Monte Carlo e ha pubblicato come unico autore un articolo metodologico su Physica A. Utilizza macchine di questo tipo nel proprio lavoro.

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Descriva i codici, i dataset e il luogo in cui verrà utilizzata la macchina.

Oppure scriva a info@gruency.com