云算力的案例
公有云和超算中心對比，高性能計算用戶選哪個好？
通過這個案例，我們不難發現，云算力服務商的優勢，雖然超算中心在目前的這個階段來說，是科研人員不錯的選擇，但隨著云算力服務商的逐漸市場化，云算力平臺是非常有前景的。
北鯤云超算平臺提供生命科學領域所需要的哪些軟件？
許多云計算廠商都對于生命科學行業所面臨的痛點，做出了相應的改善方案，但公有云提供豐富算力資源的成本也就造成了計算費用昂貴的必然局面。此外，公有云廠商無法將用戶場景細化到每一軟件環節，這也就意味著想要切實解決生命科學行業用戶的痛點，技術層面必須繼續下沉，北鯤云超算平臺將生命科學行業常用的軟件內置于平臺，切實解決了用戶安裝軟件的麻煩，同時，通過北鯤云平臺自身有利條件將云算力價格降低至可以于超算中心的價格持平，同時不降低云計算的速度。這對于生命科學行業用戶格外友好。
那么北鯤云超算平臺能夠為生命科學行業用戶提供哪些軟件常用的軟件呢？除了BWA、NCBI、SAM Tools、VCFtools、Bamtools、repeatmark這些常用的軟件之外，隨著生命科學行業發展，軟件不斷的升級與更新，北鯤云平臺在AlphaFold2發布的第一時間安裝了這款結構生物學里程碑式的軟件。北鯤云超算平臺可以幫助用戶安裝任何一款所需要運行的軟件。憑借自身豐富的CPU、GPU資源可以幫助用戶快速安裝軟件啊，對于一般情況下，需要幾天甚至一周才能完成安裝的軟件，北鯤云超算平臺能夠大大提高軟件的安裝效率。
北鯤云生命科學軟件列表
目前，北鯤云超算平臺的軟件也在持續增加。在未來，北鯤云超算平臺也會持續更新軟件庫，
為用戶提供更為豐富的軟件資源。
展開 北鯤云超算平臺為藥物研發提供哪些解決方案？
這也就不可避免地需要用到高性能計算，北鯤云作為一個致力于為有高性能計算需求的企業和科研人員提供算力 SaaS 服務的云計算平臺，對于國內高性能計算行業的現狀有著深刻的認識，藥企在面臨轉型的大趨勢下，研發成本也越來越高。許多藥企的自建機房，存在機型老舊，算力不足的情況。而對于企業來說，一次性更換機型顯然是一筆不小的預算，北鯤云超算平臺通過基于基因測序、靶標發現、虛擬篩選、分子動力學模擬等應用場景， 為生命科學行業用戶提供一站式的生物信息學及計算化學領域整體解決方案。
北鯤云超算平臺通過幫助管理企業自有的線下工作站、計算節點等計算資源，最大化提高本地資源利用率，優化私有云算力資源，幫助企業實現資源最優化，同時當企業本地算力資源不能滿足自身需求時，自動溢出到云上，提高企業研發效率，對于沒有本地集群的企業，也可以通過北鯤云超算平臺的部署快速利用云上無限資源啟動 Cloud-HPC 集群，靈活、經濟的高性能計算方案。
同時，北鯤云在生命科學領域將繼續打磨產品，讓產品與藥物研發所需要的屬性更好地相融合，希望能夠為為客戶提供帶有更多更具體的也更具附加值的整體算力解決方案。
展開 2021可信云大會順利召開，北鯤云踐行云計算六大發展趨勢
近日，2021可信云大會在京舉行，中國信息通信研究院（簡稱“信通院”）在2021年可信云大會上正式發布《云計算白皮書》，此次白皮書明確了云計算對軟件架構、融合新技術、算力服務、管理模式、安全體系、數字化轉型等六個方面帶來深刻變革。
北鯤云超算平臺作為努力將高性能計算在云環境下可行性提高的一個平臺，不僅在軟件架構方面，同時在算力服務和管理模式以及安全體系方面都取得了成功的嘗試。
從軟件架構方便來說，北鯤云超算平臺本身是一個云算力SaaS平臺，在北鯤云超算平臺上預安裝了許多高性能計算的常用軟件。例如ANASYS系列，ABAQUS,GROMACS,VirtualFlow等，軟件類型覆蓋了分子生物、生物信息、工業仿真、材料科學、氣象海洋、人工智能等多個行業。而北鯤云超算平臺企業版是為企業提供解決方案的一套完整的應用。
北鯤云超算平臺曾為深圳大學某智能機器人實驗室，部署了專屬的解決方案，在與北鯤云超算平臺合作之前，該智能器人實驗室配置的是8臺4卡的深度學習服務器，隨著智能機器人的應用場景增加，更多更頻繁的訓練和使用人數的上升嗎，使得該智能器人實驗室對GPU及CPU算力規模需求越來越大，智能機器人算力資源調度管理問題也逐漸凸顯，通過接入北鯤云超算平臺，整合了實驗室本地服務器資源和云上資源，當實驗室本地服務器算力資源不能滿足自身需求時，支持通過集群調度系統平臺自動溢出到云上，與云上資源無縫對接，實現了作業無需排隊，從而提高計算效率。
在管理模式上，北鯤云超算平臺為企業用戶研發了一套專屬管理系統，企業的HPC管理員通過管理后臺可配置、監控集群實時狀況，能夠靈活分配資源、設置收費模式及查看報表。
展開 
Cloudam云端,探索高性能計算在藥物研究領域的解決方案
這也是云算力在生命科學領域的又一次成功應用。Cloudam云端云E云超算服務是如何幫助該藥企實現計算效率數百倍的提升呢？
據了解，該藥企在與Cloudam云端的合作前，該藥企每年都會通過Schrodinger和Cresset FLARE等比較主流的商用軟件，對數千化合物進行分子對接及結合自由能計算。由于設備已經使用多年，企業內部的計算資源老化嚴重，現有的GPU卡大部份為Nvidia P100及之前的加速卡，計算規模擴張的速度已經無法項目增長速度。
面對硬性計算資源的需求，該藥企CADD部門希望通過快速接入云上資源解決目前算力不足的問題。于是找到了能夠提供一站式云超算服務的Cloudam云端。
經過評估，Cloudam云端的技術人員認為該企業直接接入Cloudam云端SaaS平臺是一種比較快捷的方式，考慮到藥物研究的對于數據的安全性要求更高，Cloudam云端的技術人員為該企業提供了專屬計算區的方案。通過云上VPC將該藥企所需的存儲、計算及網絡等資源與其他SAAS用戶完全隔離，在用戶專有計算區中部署FLARE、Schrodinger的Agent服務，該藥企研發人員可通過可視化界面操作直接在本地電腦使用FLARE、Schrodinger的圖形界面觸發云上分子對接，結合自由能FEP計算，而相關計算結果也會實時同步到圖形界面。
該藥企通過Cloudam云端云E云超算服務搭建的獨立計算區，并行調動200-400張最新代Nvidia V100卡，原本算力資源不足的問題得到了解決。這樣一來，之前需要數周才能完成的計算任務，最終只用了不到兩小時便圓滿結束。
展開 “華為系”押寶碳化硅，這些應用將加速？
產品覆蓋PoE電源、通訊裸板電源、工業定制類電源、冗余電源、服務器電源、云算力電源、網絡能源系統，節能環保及新能源汽車領域等。
6月11日，科銳宣布與高斯寶達成合作，高斯寶將在下一代通用冗余電源解決方案中采用科銳的Wolfspeed650V碳化硅金氧半場效晶體管。
據介紹，高斯寶與科銳Wolfspeed碳化硅技術的結合，將為服務器設備提供更有的電源方案。
北鯤云超算如何讓仿真技術、HPC和人工智能之間的深度融合？
北鯤云超算平臺作為云算力高性能計算提供者，隨著北鯤云超算平臺的不斷迭代升級，一定會讓云計算在仿真領域的應用變得更加便捷。
其次，人工智能和仿真技術的整合也是仿真技術發展的關鍵，這是許多仿真領域的用戶能夠看到的一點，北鯤云超算平臺的目標正是讓仿真工具的使用變得日益簡單，用戶不用關心人工智能和仿真如何結合。但隨著北鯤云超算平臺的迭代，未來，北鯤云超算平臺會將云南計算技術以一種對用戶透明的方式與仿真技術實現融合應用。
第三，云計算的使用是仿真技術發展的大趨勢。隨著時間的推移，會有越來越多的仿真用戶轉向云計算。當然，一些用戶會選擇使用公有云或者超算中心的資源，也有一些用戶會選擇使用本地設備，但大多數用戶將使用私有云和公共云結合的混合模式。無論以上哪種模式，北鯤云超算平臺都能夠為用戶提供一套契合自身的解決方案。
北鯤云超算平臺如何為用戶提供合適的云計算解決方案呢？
北鯤云SaaS模式：為所有有高性能計算需求的客戶提供算力SaaS服務。平臺使用門檻低，零IT基礎用戶也可使用，根據客戶使用的硬件配置和計算時長進行收費。
北鯤云混合云模式：主要面向已有線下機房但無法滿足當前算力需求的客戶。當線下資源不足時，自動溢出到云上，作業無需排隊，提高研發效率。
北鯤云私有化部署方案：主要面向對安全性有高要求、或者行業性質和屬性不允許使用外部資源的客戶，比如一些對安全性要求非常高的軍工類的研究所和高科技企業。通過幫助客戶打通機房資源，提高線下資源的利用率。
我們知道，很多仿真工作都會基于HPC開展，以幫助用戶節約成本并獲得想要的計算資源。
展開 【開局2021】“算法、數據、算力”驅動人工智能三要素
應推動建立專用的AI計算設施夯實算力基礎，構建智能生態圈，打造軟硬件協同能力，持續支持人工智能開源開放和公共服務平臺建設，更好推動產業發展。
云E彈性算力平臺的出現大大改善了目前的局面。
作為基于公有云的高性能計算云平臺，云E適用于人工智能深度學習、科學計算等領域，為高校、科研機構、高新企業提供方便、易用、高性價比的GPU云算力服務。
擁有海量資源
云E在全球擁有25個地域節點，超過10萬臺服務器，整合海量云端異構資源，提供單GPU節點可達8卡的業界頂級GPU NVIDIA Tesla V100。
隨時開箱即用
云E預集成TensorFlow、Pytorch等20多種深度學習主流框架或軟件，開箱即用，讓使用者只需專注于專業本身，無需再為硬件設備的配置及部署費心費力。
專業部署靈活
云E提供云超算SaaS服務、整合本地及云上資源混合HPC平臺、軟硬云一體化HPC交付方案三種版本靈活部署與交付，實現人工智能行業全場景適用。技術專家一對一服務，保證產品的穩定運行。
云端軟件將不斷提升云E產品的可用性，幫助用戶提升計算效率，降低計算成本。
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展開 光刻技術第2期 | 光刻中的OPC技術
當前，行業正通過雙路徑方案應對上述挑戰：算法層面，通過深度學習、自適應優化等創新算法提升計算效率與修正精度；硬件層面，借助CPU-GPU異構計算、云算力集群等硬件加速手段縮短處理周期。從發展前景來看，OPC技術將持續與先進工藝深度融合，通過“算法創新+硬件升級”的協同演進，支撐芯片制造向更高集成度、更小特征尺寸突破，始終保障圖形復制的精確性與可靠性。
綜上，光學鄰近修正技術作為光刻工藝的核心支撐，通過掩模圖形修正、SRAF輔助等精準優化手段，為芯片制造良率與性能筑牢基礎。其不斷迭代的技術方法與工具體系，正成為推動半導體產業持續向前發展的關鍵動力之一。
