HPE ออกแบบ Eagle ระบบ Supercomputer ที่นำความร้อนกว่า 97% ที่เกิดขึ้นกลับมาใช้ได้ใหม่

HPE ได้ประกาศถึงการสร้างวระบบ Supercomputer ที่มีชื่อว่า Eagle ให้กับหน่วยงาน National Renewable Energy Laboratory (NREL) ที่มีประสิทธิภาพสูงกว่าระบบเดิมที่ใช้งานอยู่ถึง 3.5 เท่า และยังใช้พลังงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่า ด้วยการนำความร้อนที่เกิดขึ้นจากระบบ 97% กลับมาใช้งานใหม่

 

Credit: HPE

 

Eagle นี้ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับงานประมวลผลประสิทธิภาพสูงเพื่อใช้ในการวิจัยด้านพลังงาน เช่น การใช้ยานยนต์, การประมวลผลพลังงานลม และการทำวิทยาศาสตร์ข้อมูลในรูปแบบต่างๆ อีกทั้งยังมุ่งเน้นไปที่การสร้างระบบ Supercomputer ให้ประหยัดพลังงานและสร้างมลพิษน้อยที่สุด โดยมีแนวคิดในการออกแบบและสร้างที่น่าสนใจดังนี้

  • มีการใช้ Hydrogen Fuel Cell ภายใน Data Center
  • มีการนำความร้อนที่เกิดขึ้นจาก Data Center กว่า 97% กลับไปใช้ใหม่ในส่วนอื่นๆ ของอาคาร
  • ใช้ HPE SGI 8600 ที่รองรับการประมวลผลได้ระดับ Petaflops ร่วมกับ Intel Xeon Scalable Processor
  • ใช้ Mellanox EDR InfiniBand เป็นระบบเครือข่าย
  • ใช้คอมพิวเตอร์ทั้งสิ้น 2,144 เครื่องแบบ Dual-Socket รวมทั้งสิ้น 76,104 Core
  • มีประสิทธิภาพการประมวลผลรวม 8 Petaflops

Eagle นี้คาดว่าจะเปิดใช้งานได้ภายในเดือนมกราคม 2019

 

ที่มา: https://news.hpe.com/hpe-triples-performance-and-enhances-energy-efficiency-in-new-supercomputer-for-national-renewable-energy-laboratory-nrel/

About techtalkthai

ทีมงาน TechTalkThai เป็นกลุ่มบุคคลที่ทำงานในสาย Enterprise IT ที่มีความเชี่ยวชาญทางด้าน Network, Security, Server, Storage, Operating System และ Virtualization มารวมตัวกันเพื่ออัพเดตข่าวสารทางด้าน Enterprise IT ให้แก่ชาว IT ในไทยโดยเฉพาะ

Check Also

BAYCOMS ชูบริการ Cybersecurity แบบ End-to-End รับมือ Autonomous AI ดัน Digital Sovereignty เพื่อองค์กรไทย ตั้งเป้ารายได้ 1,200 ล้านบาท

บมจ. เบย์ คอมพิวติ้ง หรือ BAYCOMS ประกาศแผนหลังดำเนินธุรกิจครบ 30 ปี ชูโมเดลบริการ End-to-End AI Cybersecurity Services เพื่อช่วยลูกค้าก้าวผ่านภัยคุกคามไซเบอร์ที่พัฒนาสู่ยุค Autonomous …

จาก VMware Cloud Foundation 9.1.1 สู่ VMware AI Factory เมื่อ Private AI Cloud คือคำตอบของการคุมต้นทุน และ Data Sovereignty ในองค์กร

การนำ AI มาใช้งานในระดับองค์กรกำลังเผชิญกับจุดเปลี่ยนสำคัญ เพราะภาพฝันของการทดลองรันโมเดลบน Public Cloud กำลังถูกเผชิญความเป็นจริงทางธุรกิจ ไม่ว่าจะเป็นปัญหา AI Tokenomics, ความเสี่ยงเรื่องข้อมูลรั่วไหล และ Data Sovereignty โดยผลสำรวจจาก …