云自动化平台,减少70%成本。面向公有云用户,Memory Machine Cloud 提供更加简单、高效、省钱的云解决方案。
AI芯片设计公司X面临多项目并行研发的高并发算力缺口,本地集群资源紧张。为解决混合调度和成本可控的难题,X公司引入MemVerge的EDA混合云研发平台。该平台统一调度本地与云端资源,无缝兼容现有工作流程,智能动态扩缩容,优化成本。例如,在前端回归验证中,3000个job通过优先使用本地2500核集群,剩余1000个job自动调度至云端运行,确保高效处理。对于新项目紧急任务,平台智能分配云上资源,并收集运行数据优化后续调度。
芯片设计中常遇内存不足、资源利用率低等问题,导致项目延期。MemVerge HPC Guard通过实时监控、任务保护与恢复、智能调度等技术,显著提升资源利用率和任务连续性,解决芯片设计中的常见难题,保障项目顺利进行。
在HPC高性能计算中,使用LSF或Slurm提交作业虽方便,但过程往往不可控,作业运行如同黑盒,失败后才能排查问题。为此,MMCloud提出“运行时调度”理念,实现在任务运行过程中进行智能资源调度,最大化资源利用并优化成本效益。与传统工具不同,MMCloud能够实时监控任务状态,并根据算力需求动态调整资源分配。
面对150个石栎样本全基因组分析的艰巨任务,传统方法需耗时一个月。借助MemVerge的MMCloud平台,实现了资源弹性分配与自动化管理,大幅缩减至一天内完成,解决了IT资源配置难题,极大提升了效率,成本可控,让团队得以专注科研创新。
生物医药行业产生PB级海量数据,需专业生信分析平台支持。本技术地图涵盖平台搭建全流程:从架构设计、关键技术解析,到标准化分析流程介绍及部署优化策略,助力IT团队高效构建生信算力平台。立即下载完整版!
面对芯片设计中日益严峻的算力挑战,S半导体经历了从自建HPC集群到结合公有云的尝试,导致成本上升。后来,采用MMCloud解决方案,首月即实现50%的算力成本降低。MMCloud通过大规模集群管理、算力碎片整理和机型动态调整实现精细化调度,帮助S半导体提升了研发效率并降低成本,展示了在行业寒冬中的降本增效策略。
MMCloud通过提供本地和公有云资源的统一管理,为使用Synopsys、Cadence、Mentor等主流EDA软件的芯片研发设计企业提供全面的算力管理服务。
通过核心技术能力调度云平台公开的低折扣资源(Spot实例),同时保障业务运行过程中所使用的云资源和业务的高峰低谷量保持一致,不多花一分冤枉钱。
使用Memory Machine Cloud(简称MMCloud)的生信工程师们为什么工作效率比别人高呢?我们悄悄总结了MMCloud的三个核心优势——可观测性、资源适配与自动化。
越来越多科学家们选择依赖MMCloud,以提高他们的研究效率。
Memory Machine软件的WaveRider功能提高了Sentieon性能40%,这是Sentieon基因组分析相对于开源替代品的10倍性能优势的补充。
Memory Machine Cloud是一个功能丰富的执行器,可以在Nextflow配置文件中轻松部署。其优势包括成本节省、减少运行时间以及深入洞察应用级别的资源利用情况。
Memory Machine Cloud 能够有效的为应用自动更换云主机实例,无需始终按照最高需求来设置固定的云主机类型。
在部署Jupyter环境时,MMCloud对计算资源进行实时比价,自动选择当前时刻能满足业务需求的最佳成本机型。
以全基因组测序(WGS)场景为例,Sentieon Genomics 工具和 Memory Machine TM Cloud的组合方案,可以使运行时间减少 40%、同时实现成本减少 34%。
这次我们来深入了解一下NextFlow的软件架构、使用方法,以及与后端计算资源的对接方案。通过实际案例,帮助读者了解NextFlow的强大功能和灵活性。
MemVerge上云系列技术分享,为MemVerge公司Memory Machine Cloud应用级云平台产研技术专家,针对各垂直行业的上云场景,分享如果将垂直行业的各类计算框架与公有云相结合,来充分发挥公有云算力的优势,提升垂直行业客户的上云体验。