品高融合科研云解决方案

安徽省

 数据来源：合肥数据要素流通平台 

 方案架构

品高融合科研云可利用异构的基础设施构建科研计算资源池，面向用户提供一站式科研门户，通过服务目录可快速获取科研所需的应用能力。并且支持共享式、独享式两种计算模式，共享式面向传统HPC、仿真和科研习惯的图形化任务管理更加方便；而独享式允许用户一键申请科研所需计算、存储、网络的隔离资源使用方式更加灵活。既可兼容传统HPC科研、仿真任务习惯，又融合支持大数据、AI等新型科研计算任务要求。

l 方案特点

Ø 一站式科研门户，两种使用模式

融合科研云提供一站式科研门户，通过服务目录快速获取科研所需的应用能力。并且支持共享式、独享式两种计算模式，共享式面向传统HPC、仿真和科研习惯的图形化任务管理更加方便；而独享式允许用户一键申请科研所需计算、存储、网络的隔离资源使用方式更加灵活。

Ø 全异构算力支持，加速科研计算速度

融合科研云支持市面常见的几乎所有HPC可用的CPU架构系统，包括国外XB6、海光C86、鲲鹏ARM、飞腾ARM、申威Alpha;支持市面常见加速设备，包括GPGPU、FPGA、IB、PH1、国产Al加速芯片等。

Ø 无损耗裸金属服务，闲散科研资源统管

对于极致性能和长期任务要求，融合科研云支持使用物理服务器直接交付作为科研应用运行环境，并自动安装部署所需的系统和相关软件，而且可以支持旧服务器入云，使科研设备投资效益最大化。

Ø 混合云科研计算，支持多私/多公/多层级资源

融合科研云不仅支持在本地资源创建科研集群，还支持在阿里云、AWS等公有云上创建科研集群能力，构建混合云的科研计算能力。

Ø 科研环境可视化编排，更快速响应个性需求

融合科研云具备“一键交付HPC应用集群”能力，可在现有固定的服务器中虚拟出适合不同HPC应用独享的云主机集群，并自动完成软件的安装部署，如大数据Hadoop/Spark、仿真Matlab、Ansys、LS-DYNA、人工智能TensorFlow等，并且支持自定义方式定制更多其他HPC应用。

Ø 科研运营大屏展示组织服务成果，提振信心

融合科研云提供科研运营大屏，可通过资源、计费计量、科研应用种类、科研任务完成情况等信息充分体现科研云平台支撑业务的丰富度及对科研的贡献能力。

Ø 贴身服务，联合更多科研仿真伙伴一起赋能客户

融合科研云解决方案除了提供一般项目所需的快速响应、专业服务团队、客户培训等能力，针对科研应用场景，还可联合专家提供应用性能评估、应用优化、专家培训等多样的额外服务赋能客户，使用户可以专注于科研本身。

l 客户收益

新、旧服务器都可入云，科研资源统一管理，科研设备投资效益最大化

科研计算环境自助交付，提升科研成果交付速度

平台自动化管理科研资产，简化运维动作，使用户专注于科研本身

本地资源不足时，可使用公有云资源进行算力扩展，避免本地资源过度投入

高端硬件可用公有云资源，规模化运行后再采购，降低试错成本

科研服务可计量、计费，量化科研投入产出比

运营方从资源提供方向运营方进行转变，提升部门价值

l 应用场景

品高融合科研云可利用异构的基础设施构建科研计算资源池，面向用户提供一站式科研门户，通过服务目录可快速获取科研所需的应用能力。并且支持共享式、独享式两种计算模式，共享式面向传统HPC、仿真和科研习惯的图形化任务管理更加方便；而独享式允许用户一键申请科研所需计算、存储、网络的隔离资源使用方式更加灵活。既可兼容传统HPC科研、仿真任务习惯，又融合支持大数据、AI等新型科研计算任务要求。