NVIDIA Holoscan、NVIDIA BlueField DPU 和 MetroX-3 助力在邊緣實(shí)現(xiàn)安全訪問、數(shù)據(jù)遷移和實(shí)時流處理。

研究人員之間的協(xié)作（如科學(xué)社區(qū)本身）遍及全球。

大學(xué)和企業(yè)的長距離協(xié)同工作需要通用語言和安全管道，才能讓每臺設(shè)備（從顯微鏡、傳感器到服務(wù)器和校園網(wǎng)絡(luò)）都能夠查看和理解各個設(shè)備正在傳輸?shù)臄?shù)據(jù)。需要存儲、傳輸和分析的數(shù)據(jù)量不斷增加，會使挑戰(zhàn)更加復(fù)雜。

為克服這一問題，NVIDIA 推出了一種高性能計(jì)算平臺，該平臺結(jié)合了邊緣計(jì)算和 AI ，從科學(xué)邊緣儀器中捕獲和整合流數(shù)據(jù)，并實(shí)現(xiàn)設(shè)備間的遠(yuǎn)距離通信。

該平臺由三個主要組件組成。NVIDIA Holoscan 是一款軟件開發(fā)套件，數(shù)據(jù)科學(xué)家和領(lǐng)域?qū)＜铱梢允褂迷撎准榱鲾?shù)據(jù)的傳感器構(gòu)建 GPU 加速處理流程。MetroX-3 是一款新的遠(yuǎn)程互連系統(tǒng)，可擴(kuò)展 NVIDIA Quantum-2 InfiniBand 平臺的連接。NVIDIA BlueField-3 DPU 可提供安全智能的數(shù)據(jù)遷移。

研究人員可以使用新的 NVIDIA 平臺進(jìn)行 HPC 邊緣計(jì)算，以安全地溝通和協(xié)作解決問題，并將不同的設(shè)備和算法結(jié)合在一起，作為一臺大型算力平臺運(yùn)行。

適用于邊緣 HPC 的 Holoscan

NVIDIA Holoscan 由 GPU 計(jì)算平臺（包括 NVIDIA IGX 、HGX 、DGX 系統(tǒng)）加速，可提供處理全球各地科學(xué)儀器生成的海量數(shù)據(jù)流所需的超高性能。

適用于 HPC 的 NVIDIA Holoscan 包含適用于 C++ 和 Python 的新 API ，HPC 研究人員可以使用這些 API 構(gòu)建傳感器數(shù)據(jù)處理工作流，這些工作流對于非圖像格式十分靈活，并且有足夠的可擴(kuò)展性，可以將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為實(shí)時見解。

Holoscan 還管理內(nèi)存分配以確保零拷貝數(shù)據(jù)交換，因此開發(fā)者可以專注于工作流邏輯，而不必?fù)?dān)心管理文件和內(nèi)存 I/O。

Holoscan 的新功能將于下月提供給所有 HPC 開發(fā)者。注冊以獲得 Holoscan 0.4 SDK 搶先體驗(yàn)的通知。

MetroX-3 跨越距離

下月推出的 NVIDIA MetroX-3 遠(yuǎn)程互連系統(tǒng)將 NVIDIA Quantum-2 InfiniBand 平臺的最新云原生功能從邊緣擴(kuò)展到 HPC 數(shù)據(jù)中心核心。它使站點(diǎn)之間的 GPU 能夠通過長達(dá) 25 英里（40 公里）遠(yuǎn)的 InfiniBand 網(wǎng)絡(luò)安全地共享數(shù)據(jù)。

利用原生遠(yuǎn)程直接內(nèi)存訪問（RDMA），用戶可以輕松地將數(shù)據(jù)和計(jì)算作業(yè)從一個 InfiniBand 連接的小型集群遷移到主數(shù)據(jù)中心，或者將分布在不同地理位置的計(jì)算集群組合起來，從而獲得更高的整體性能和可擴(kuò)展性。

數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商可以使用 NVIDIA Unified Fabric Manager 管理其 MetroX-3 系統(tǒng)，在所有 InfiniBand 連接的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)中高效地調(diào)配、監(jiān)控和操作。

NVIDIA BlueField DPU

助力實(shí)現(xiàn)安全、高效的 HPC

NVIDIA BlueField DPU（數(shù)據(jù)處理器）可卸載、加速和隔離高級網(wǎng)絡(luò)、存儲和安全服務(wù)，以提高現(xiàn)代 HPC 的性能和效率。

在 SC22 期間，系統(tǒng)軟件公司 Zettar 將展示其基于 NVIDIA BlueField-3 DPU 的數(shù)據(jù)遷移和存儲卸載解決方案。Zettar 軟件可以將數(shù)據(jù)遷移任務(wù)整合到一個占地僅為 4U 機(jī)架空間的數(shù)據(jù)中心中，而現(xiàn)在一般基于 x86 的解決方案需要 13U 的機(jī)架空間。

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