● 戴爾高性能計算系統新增戴爾PowerEdge C6320p服務器，旨在幫助各個領域高性能計算客戶加速創新，并快速實現價值
● 戴爾提供Cycle Computing軟件和服務，用于高性能計算工作負載下的云編排和管理
● 戴爾攜手英特爾為生命科學領域提供先進的高性能計算，讓主流企業都能在本地和云中獲得高性能計算能力
● 麻省理工學院林肯實驗室超級計算中心與北京大學為其機器學習和生命科學項目選擇了戴爾高性能計算系統和英特爾®至強Phi處理器
 

       戴爾近日宣布推出全新的高性能計算服務器產品、云產品、軟件，繼續致力于讓各種規模的企業都能享受高性能計算，并優化高性能計算技術的創新，進一步推動高性能計算社區的發展。

       近年來，高性能計算(HPC)已逐漸成為全球成長最快的IT應用之一。根據IDC預測，該市場將繼續增長，從2014年的210億美元增長到2019年的310億美元。各個行業和領域對快速計算、數字模擬和制定更明智決策的需求持續推動著高性能計算的快速發展。
        
       作為高性能計算領域的全球先行者，戴爾繼續為主流企業帶來高性能計算能力，正式宣布：
        ● 面向生命科學領域的戴爾高性能計算系統將于2017年第一季度上市，該系統搭載了采用英特爾®至強Phi™處理器的PowerEdge C6320p服務器，可以讓生物信息中心在臨床相關的時間內更快速地獲得結果，并保護機密數據。
        ● 提供Cycle Computing軟件和服務，用于高性能計算工作負載下的云編排和管理，幫助各種規?？蛻魸M足高性能計算需求。
        ● 戴爾將在本季度向客戶提供英特爾® HPC Orchestrator，幫助簡化高性能計算系統軟件堆棧的安裝、管理和后續維護?；贠penHPC開源項目的英特爾® HPC Orchestrator可幫助客戶更快地獲得結果，并更快速地實現其高性能計算部署的價值。

       戴爾驗證解決方案與高性能計算事業部高級副總裁Jim Ganthier表示：“戴爾具備得天獨厚的能力來打破以數據為中心的高性能計算所面臨的障礙，并領航與大數據和云融合的各種全新工作負載。我們與包括客戶在內的高性能計算社區合作，推動并優化高性能計算創新，同時讓各種規模的企業和機構都能輕松獲得并部署這些能力。”

采用英特爾至強Phi處理器的PowerEdge C6320p服務器在并行編碼、降低延遲及簡化管理上擁有出眾表現
       并行計算往往被認為是“高端計算”，多用于對科學和工程等領域的難題進行建模。然而現在，隨著大數據和機器學習的興起，商務應用在開發更快的計算機過程中提供了同等或更強的動力，這些應用也需要以并行計算所支持的復雜方式來處理大量數據。

       解決日益復雜的問題需要的不僅僅是快速精準的結果和基本的性能，同時也需要一個適當均衡并集成的系統。戴爾PowerEdge C6320p是半寬1U服務器節點，采用了英特爾至強Phi處理器，專門用于高密度、高度并行、高性能計算的環境。由于一個C6300機箱中至多可容納4個節點，它可在一個2U空間中提供288個無序內核。通過采用至多72個無序內核的英特爾®至強Phi處理器，并提供低延遲I/O選項（英特爾Omni-Path或Mellanox EDR InfiniBand架構），它還可以為并行代碼提供更佳的性能。

 

戴爾PowerEdge C6320p服務器節點

       搭載了生命周期控制器（Lifecycle Controller）的戴爾遠程訪問控制器（iDRAC8）可以簡化并自動處理戴爾PowerEdge C6320p服務器的部署、監控和更新，從而簡化運營并確保更高水平的服務和可用性，這些都可在不使用會對應用性能產生影響的操作系統代理的前提下實現。戴爾PowerEdge C6320p服務器提供出色的并行處理功能與能力，以及更大的吞吐量，旨在幫助客戶滿足并行處理環境的需求，以應對數據的快速增長以及更高的負載。

       值得一提的是，英特爾®至強Phi™處理器能夠二進制兼容其它英特爾®至強處理器，這樣用戶就能夠通過使用已熟悉的同一個x86代碼及開發庫與優化來保護編碼投資。在英特爾架構上進行標準化意味著可以為代碼使用同一個編程模式，從而通過共享的開發庫以及重復利用代碼而提高效率，同時盡量降低了重新培訓程序員學習新界面、方法和語言的需求——最終節省時間和成本。

       在中國發售的戴爾PowerEdge C6320p服務器適合多個領域中的數據密集型計算，如地震分析、機器學習和天氣模擬。它具有平衡強大的處理能力與低延遲I/O的平臺設計，為研究人員更快提供更深入的洞察。PowerEdge C6320p補充了戴爾現有的高性能計算產品組合，提供了一個專為高度并行負載而優化的解決方案，可以幫助企業：
        ● 提高應用性能：通過每周期能夠執行32位雙精度浮點運算的英特爾®至強Phi™處理器，高度矢量化和并行的高性能計算應用的性能表現可以提升兩倍。
        ● 更快速地洞察大數據：除了傳統的DDR4內存，英特爾®至強Phi™處理器還自帶一個名為多通道DRAM（MCDRAM）的16GB內存模塊。這讓數據能夠存儲在靠近計算（內核）的位置，使對數據的訪問比進入系統內存更快，從而進一步提高計算效率。

戴爾提供Cycle Computing軟件和服務，用于高性能計算工作負載下的云編排和管理
       來自Cycle Computing的全新云爆發服務實現了云編排和管理，可連接到包括Azure、AWS和谷歌在內的三大云服務。戴爾集群在共享內部資源和公共云資源的混合模型中可提供出色的協調和管理功能，使各種規模的客戶都能夠盡可能高效地利用本地系統，同時無縫地獲得大量公有云資源來滿足高性能計算需求。

        Cycle Computing 首席執行官Jason Stowe表示：“混合解決方案是高性能計算未來的發展趨勢，我們非常高興能夠與戴爾攜手來滿足這一需求。戴爾非常清楚地了解這個市場以及客戶，通過他們獨特的洞察，我們相信雙方的合作將為客戶創造真正的價值，讓他們能夠大幅縮短排隊時間、在需要的時候即時獲得更高的容量，并能夠輕松地管理這一切。”

麻省理工學院林肯實驗室超級計算中心與北京大學為其機器學習和生命科學項目，選擇了戴爾高性能計算系統和英特爾至強Phi處理器    
       通過戴爾與英特爾合作的早期英特爾®至強Phi™處理器項目，麻省理工學院林肯實驗室超級計算中心（LLSC）選擇戴爾為他們部署了一個648節點的高性能計算系統。麻省理工學院林肯實驗室超級計算中心的全新TX-Green系統是美國東海岸最大的超算系統之一，擁有超過千兆次的浮點運算速度，該中心的計算能力得到了4倍的提升。

       這個全新的高性能計算系統非常顯著地為麻省理工學院林肯實驗室超級計算中心的科研人員和合作者提高了交互式、按需高性能計算和大數據能力，以支持太空觀測、機器人汽車、網絡安全、機器學習、傳感器處理、電子設備、生物信息和氣流控制等領域的科研活動。

       麻省理工學院林肯實驗室研究員、麻省理工學院林肯實驗室超級計算中心主任Jeremy Kepner表示：“一直以來，戴爾都是非常棒的合作伙伴，使我們可以大幅提升超級計算中心的能力。戴爾高性能計算團隊知識淵博、響應快速，能夠在一個月內交付并部署我們的千萬億級系統并進行基準測試。一個配合默契而專注的團隊能夠分配恰當的資源來滿足并超越客戶的期望，戴爾高性能計算團隊就是一個絕佳的例子。”

戴爾PowerEdge C6320p服務器

       北京大學選擇由戴爾部署了兩個高性能計算集群，加強與哈佛大學在低溫電子顯微鏡（cryo-EM）領域的合作研究。這些集群包含144個節點，并通過英特爾EE Lustre實現了大約2PB的存儲容量，將支持北京大學的科研人員繪制生物大分子的三維結構，用于為癌癥和其它疾病患者設計抑制劑及開發新藥。

       北京大學生物物理學助理教授毛有東博士表示：“戴爾的高性能計算集群對于我們的科研工作至關重要，我們需要對高度自動化的低溫電子顯微鏡所產生的大數據進行先進性的分析。這些高性能計算系統推動了一流算法的開發，用于為重大的生物醫學問題找到結構性的解決方案，這將推動在癌癥免疫療法以及精準治療領域的創新。”

引言：
       “我們正在進入一個新時代，個性化醫療將前所未有地拯救生命并改善人們的生活。我們保持與戴爾的緊密合作，推出基于英特爾可擴展系統框架的集群以及基于英特爾®至強 Phi™處理器、英特爾®HPC Orchestrator和英特爾®Omni-path架構的戴爾PowerEdge C6320p服務器，幫助客戶應對一些在生命科學和深度學習領域重大的挑戰。”
——英特爾數據中心事業部副總裁Charles Wuischpard

       “戴爾為我們提供了一個基于Java的終端方針應用管理程序，利用該程序，我們可以快速了解各個FX2節點上CMC所管理的服務器的狀態，包括CPU資源占用情況，CPU溫度、內存消耗量、I/O速度、系統平均功率等。同時，針對啟動模塊的iDRAC GUI和遠程應用程序，我們獲得了統一的操作界面，有效提升了我們的管理效率。“
——華大基因生物計算HPC平臺高級工程師李焱

       “HPC項目引入的戴爾融合架構具有戴爾最先進的ESI（ESI- Extreme Scale Infrastructure）特質，在ESI特質的基礎上PowerEdge FX2集合了刀片和多節點機架式服務器的技術優勢。使HPC平臺IT復雜度降低了50%，將IT人員從繁瑣的IT維護工作中解放出來。”
——清華大學蛋白質研究技術中心