ComBox Technology — разработчик и производитель GPU-кластеров и мобильных ЦОД с жидкостным охлаждением GPU для решения наукоёмких задач и параллельных вычислений.
Мы производим GPU-кластеры и мобильные ЦОД с иммерсионным охлаждением (жидкость Novec 3M), которые применяются в решении наукоёмких задач в секторах B2B/B2G.
Мы разработали и успешно применяем собственную технологию двухфазного иммерсионного охлаждения. В результате мы добились очень высокой плотности установки видеокарт (по 6 шт. на плату и по 96 шт. в каждой секции) внутри наших решений. Высокая плотность – это компактность конечных решений, а также минимальное количество жидкости, необходимое для работы системы в целом.
Теперь там, где помещалось ранее 8 видеокарт, мы размещаем 96, а в контейнер легко помещается 960 штук.
960 видеокарт для параллельных вычислений – это 1,92 миллиона векторных арифметико-логических устройств (векторных АЛУ), что сравнимо по мощности с имеющимися суперкомпьютерами, стоимость которых в разы выше.
![](http://mining-bitcoin.ru/wp-content/plugins/a3-lazy-load/assets/images/lazy_placeholder.gif)
Применяя самые современные технологии на программно-аппаратном уровне, мы научились распараллеливать задачи внутри GPU на векторных АЛУ, между GPU в рамках 1 системы и между разными системами. Применяя универсальный интерфейс для постановки задач, наши решения легко масштабируются и позволяют значительно увеличить скорость в параллельных вычислениях.
Решения ComBox – это непросто контейнеры и софт, это целая комплексная технологическая экосистема для параллельных вычислений. Будущее, доступное уже сегодня!
Мы предлагаем аренду вычислительных мощностей для параллельных вычислений и решения наукоёмких задач.
Всё используемое в мире программное обеспечение – разное и проприетарное. Нет унифицированных решений, а существующие CPU-кластеры – медленны и неэффективны в параллельных вычислениях. В подавляющем большинстве случаев требуется адаптация конкретной научной модели под существующие кластеры. А это неудобно, долго и требует наличия штатных специалистов, постоянное содержание которых — дорого. По этой причине огромное количество потенциально востребованных мощностей простаивает, а задачи, которые могли бы уже быть решены и дать мировую новизну и технологический прорыв компаниям и мировым научным институтам — откладываются. Мы, люди, сами остановили движение прогресса вперёд!
Мы применяем схему с подменой и унификацией библиотек OpenCL/Vulcan/CUDA, которые используются при взаимодействии с видеокартами практически во всех решениях. За счёт унификации интерфейсов без вмешательства в разные программные комплексы мы получаем возможность интеграции расчётов на наших кластерах во всём софте в мире за один раз. Для решения проблем версионности библиотек мы разработали универсальный коннектор, поддерживающий как новые методы, так и их deprecated-экземпляры. Это позволяет подменять библиотеки разных версий и транслировать на оригинальный вариант библиотеки – локальный расчёты, а для кластерных расчётов – передавать данные дальше.
Фактически, не изменяя исходный код применяемых годами научных программных комплексов, мы интегрируем в них кластерные параллельные вычисления на GPU, выполняемые удалённо и легко масштабируемые в зависимости от конкретной задачи.
Если ранее у вас была одна видеокарта для расчётов, то сейчас одним кликом мышки вы можете подключить ещё 900 или 9 тыс. штук. Если раньше расчёт делался месяцами, то теперь он может быть выполнен за 1 минуту.
Преимущества наших решений
- Применение для параллельных вычислений видеокарт
- Наличие возможности распараллеливания задач в реальном времени
- Возможность интеграции кластерных вычислений на GPU в существующие программные комплексы без их модификации
- Установка видеокарт с высокой плотностью
- Пожаробезопасность и отказоустойчивость всех решений
- Страхование аппаратных решений от основных рисков
- Низкое энергопотребление и высокая энергоэффективность (PuE = 1.05)
Решение опробовали и поддержали
Научный сектор:
- А.В. Гарабаджиу, профессор, доктор хим. наук, проректор по научной работе СПбГТИ.
- В.А. Сабельников, профессор аэрокосмической лаборатории ONERA, ведущий учёный отдела фундаментальной и прикладной энергетики.
- А.М. Чуднов, профессор, математик, доктор тех. наук.
Образовательный, B2G и B2B-сектора:
- ONERA. The French Aerospace Lab
- Université de Pau et des Pays de l’Adour (UPPA)
- University of Rouen Normandy
- Санкт-Петербургский государственный технологический институт
- Центральный аэрогидродинамический институт имени профессора Н. Е. Жуковского
- 3M Russia