我們全新上線了一個【在線體驗版】產品2分鐘在線自動開通~即刻獲得TOP500超級算力！（花費4小時5500美元，速石科技躋身全球超算TOP500）歡迎來嘗一嘗？ 

大概長這樣：

用這個能干嘛？

千言萬語匯成一句話，就是跑任務： 

藥物研發領域常見場景就是虛擬篩選，跑AutoDock Vina，比如這種：15小時虛擬篩選10億分子，《Nature》+HMS驗證云端新藥研發未來 

半導體行業常見場景就是EDA仿真驗證，跑芯片設計公司的HSPICE仿真任務或輔助芯片Foundry廠的OPC，時間從一個月縮短到一天之內不在話下。 

還有CAE工業仿真，什么ANSYS Fluent、Bladed、LS-DYNA，還有VASP這種量子力學的分子動力學模擬等等。 

當然，用Tensorflow、Pytorch的AI分布式訓練也在我們碗里，跟GPU最配哦。  

我們主要優秀在哪？

跑任務快，自動化部署  

1. 常用應用集成與優化，開箱即用；
2. 應用環境自動化部署，不用你一行行寫腳本，一臺臺機器安裝；
3. 算得快：任務不用排隊，節約時間，可用資源多，并行程度超高；
4. 云上集群自動化調度，省錢又省心，原因可參考這里：《切換七種視角，我們給各位CXO大佬算算上云這筆賬》

無限多云算力資源

1. 提供多云算力，計算資源想要多少就有多少，而且即需即用，即停即走；
2. 能充分滿足短時間內爆發性的難以預測的計算需求；
3. 想要什么機型就用什么機型，內存大？主頻高？GPU？TPU？沒在怕的；4. 資源使用成本低。可參考這里：《云資源中的低成本戰斗機——競價實例，AWS、阿里云等六家云廠商完全用戶使用指南》

易用好上手

1. 可視化操作平臺，易上手；
2. 零IT基礎，無需計算機專業技能；
3. 更安全，還省了很多本地的安全配置工作。
   

為了讓你快速上手，
我們還做了哪些安排？

首先，2分鐘在線即時開通。
不用人工介入，無需等待。 

其次，我們主動奉上300元體驗金。
兵馬未動，糧草先行嘛。 

第三，我們還提前安排好了樣本數據。
哪怕沒準備好數據你也能先試試，感受一下。 

第四，部分應用我們還提供了相應的操作視頻哦。

最重要的是，你可以通過【我要幫助】按鈕，跟我們隨時溝通。
不管是遇到了問題，還是對我們有任何意見或建議~~我們一定會認真回復的。

這個在線體驗版和企業版有什么區別？

簡單來說：
在線體驗嘛，所以只有SaaS模式
只支持部分應用和用戶權限
不支持命令行操作和部分高級功能 

具體看下表：

單獨解釋兩個高級功能

自定義工作流：fastone能根據用戶需要，自定義工作流程，形成自動化體系。
自動伸縮（Auto-Scale）：fastone能基于多云環境，使集群規模根據用戶計算任務的算力需求，自動增加或減少。

在線體驗入口在哪里？

如果你是海外用戶，想體驗我們的產品，請發送郵件和我們聯系support@www.youjiajingji.com。

怎么升級成企業版？體驗金用完了怎么辦？

 1. 文末直接掃碼加小F

 2. 在線咨詢聯系小F

 3. 發郵件給我們：support@www.youjiajingji.com

4. 點擊【解鎖企業版】按鈕

到底效果怎么樣？我們舉幾個栗子

某IC設計初創公司

挑戰：本地資源少，IT基礎比較薄弱，希望未來可以擴展成多云模式

應用：Cadence，Synopsys

調度器：Slurm

應用場景：計算機視覺處理芯片設計

公司當前計算節點過少，機房面積較小、難擴展；IT維護能力比較弱；計算任務量高峰時無法及時完成。用戶通過速石EDA云平臺，利用云的彈性伸縮能力和多種異構資源，滿足任務高峰時的計算需求，縮短了項目周期，幾乎無需維護網絡、系統、架構搭建等問題

>> 查看更多 EDA半導體案例

某風電新能源集團公司

挑戰：需求波動大，難以預估本地資源采購量；本地機器為低主頻的舊機器，單核計算效率低；運行應用要求調度系統同時支持Windows和Linux

應用：Bladed，Ansys，nCode，StarCCM

應用場景：風力發電機組載荷分析與仿真

優化核心應用Bladed，利用云上更新，主頻更高CPU硬件最大化發揮應用性能。通過fastone平臺同時調度任務至本地和云上的Windows節點和Linux節點，滿足業務需求。所有的資源通過平臺統一管理和監控，大大提高了管理和運維的效率

>> 查看更多 CAE 工業仿真案例

AI輔助藥物研發

挑戰：本地內存資源和GPU資源有限，訓練速度慢。公有云GPU費用高，希望公有云上資源能有效利用

應用場景：多藥副作用訓練

通過速石平臺GUI Wizard方式，只需要三步：上傳/選擇數據 -選擇算法-提交任務，即可開始。利用AWS P3實例進行AI分布式訓練，訓練時間由原來的9天縮短到2天左右，解決算得慢問題。按需啟動GPU/TPU實例，并內置費用預警和限制功能，降低成本

>> 查看更多AI以及生信案例

某高等院校航天學院

挑戰：本地計算資源不足,不能滿足峰值需求

應用：ANSYS Fluent

應用場景：大渦模擬（Large Eddy Simulation）

該校先進動力技術研究所課題預計CPU峰值需求達到600 core，計算資源嚴重不足。采用fastone SaaS平臺，彈性使用fastone cloud提供的云上集群，基于ANSYS Fluent應用進行大渦模擬（Large Eddy Simulation）數值求解，滿足LES方法對硬件資源的高需求

>> 查看更多高校案例

| 相關閱讀

>>  速石科技 SaaS 計算云 【在線體驗版】

>>  切換七種視角，我們給各位CXO大佬算算上云這筆賬

>>  15小時虛擬篩選10億分子，《Nature》+HMS驗證云端新藥研發未來

>>  云資源中的低成本戰斗機——競價實例，六家云廠商完全用戶使用指南 

>>  上榜啦～花費4小時5500美元，速石科技躋身全球超算TOP500

| 關于速石

速石科技致力于為 生命科學、 半導體、汽車/智能制造、高校科研、人工智能、互聯網金融 等領域的企業提供定制化的上云解決方案 。

4個小時

5530美元

41472個核

速石科技跑進最新全球超算TOP500!

亞洲第一，全球第二家用云算力跑進榜單，我們覺得自己可以適當驕傲一下。

TOP500是啥？

TOP500項目是針對全球已知最強大的電腦系統做出排名與詳細介紹。開始于1993年，至今已經持續26年，一年出版兩次最新超級計算機排名列表，旨在提供一個可靠的基礎追蹤與偵測高性能計算的趨勢。

TOP500是按照什么標準排名的？

按照計算速度，準確地說是High Performance Linpack (HPL)指標值。用專業語言來說，是每秒能夠執行多少次浮點運算。1 Petaflops=每秒一千萬億次浮點運算。

我們的HPL值是1.1626 Petaflops。

成績單如下：

（https://www.top500.org/system/179804）

我們的競爭對手都是誰？

看看前四名感受一下：

第一名：美國橡樹嶺國家實驗室的Summit系統，使用Power9 CPU和NVIDIA Tesla V100 GPU。

第二名：Lawrence Livermore國家實驗室的Sierra，使用的芯片與Summit相同。

第三名：“神威-太湖之光”超級計算機，由中國國家并行計算機工程與技術研究中心（NRCPC）開發，安裝在無錫國家超級計算中心，由Sunway的SW26010處理器提供動力。

第四名：天河2A，由中國國防科技大學（NUDT）開發的系統，部署在中國國家超級計算機中心。由Intel Xeon CPU和Matrix-2000加速器提供動力。

國家實驗室，國家超級計算中心，全球最知名的幾家硬件廠商，比如英特爾，TOP500榜單基本由他們組成。

具體是怎么實現的？

操作系統： Amazon Linux 2

軟件平臺：fastone自研

云資源：北美區AWS EC2實例，主要是低成本的Spot實例（參考：云資源中的低成本戰斗機——競價實例，AWS、阿里云等六家云廠商《完全用戶使用指南》）

CPU：Xeon Platinum8124M 18C 3GHz

內存：165,888 GB

核數：41,472

網絡：25G以太網

運行時間：4小時

運行成本：5530美元

這個事兒到底厲害在哪？

一、用云算力比肩這些傳統超級計算中心

我們是全球第二，亞洲唯一一家完全用公有云算力躋身超級計算機榜單的公司。

這個事其實AWS在2013年自己干過，那時候的HPL成績是0.4842 Petaflops，排名64位。這六年來榜單的要求已經提高了非常多。最新排名64位的HPL成績是3.4096 Petaflops。進入榜單的最低門檻都是1.14 Petaflops。

二、時間和花費低到驚人

我們一共只花了5530美元，跑了4個小時，遠遠低于TOP500榜單上其他各種組織所需的成本。

按4萬個核假設：每臺機器按36個核算，共1111臺機器。

每臺機器20萬，約2.2億元人民幣。

這還只是機器，不考慮網絡，安裝，人力等等。

還有，6-12個月甚至更長的等待時間。

三、在云上短時間組織和配置超大規模集群的能力

1、大規模集群按需啟動，即啟即用

僅用數分鐘就能完成部署應用，準備數據，運行集群整個過程。

2、大規模集群動態監控能力

速石平臺集成了對每個節點狀態的監控，包括CPU，內存和網絡的狀態利用率的監控。這些監控指標會被匯總，并通過統一的觀察界面展示，這讓我們可以迅速定位瓶頸，調整任務的參數或者改變配置來獲得更好的結果。

3、大規模集群動態調優能力讓整個過程資源利用率得到了優化

由于整個構建過程可定制的特點，我們可以很方便地修改參數，例如系統和MPI級別的一些參數。如果沒有自動化工具的幫助，修改數千個節點將會耗費相當的時間和精力。而通過速石的自動化調度平臺，1152個節點僅用幾分鐘就完成了新參數的修改，我們可以很快很經濟地驗證參數是否符合預期。

4、自動識別并采用低成本實例的能力

這次計算全部采用Spot節點進行。平臺對搶占可能性做出了預判，選擇了搶占可能性比較小，但又有足夠資源的區域進行。在整個過程中沒有遇到被搶占導致的任務失敗。


最后，我們想說：

云已經成長到能夠完成這些原本是昂貴的超級計算機才能完成的事。

關于算力，我們拼的不是速度，我們關心的是怎么幫助用戶獲取到這些算力。

- END -

關于我們：
速石科技專為有高算力需求的企業級用戶提供一站式算力運營解決方案，幫助用戶提升10-20倍業務運算效率，降低成本達到75%以上，加快市場響應速度。目前主要應用領域包括藥物研發、基因測序分析、半導體行業的EDA仿真及電路設計、汽車行業的自動駕駛開發、虛擬碰撞試驗以及AI人工智能。

想了解更多，可添加小F微信（ID：imfastone）

文章推薦：

>>AWS、阿里云、Azure、Google Cloud、華為云、騰訊云 各種云服務器價格收費對比（上）

>>云資源中的低成本戰斗機——競價實例，AWS、阿里云等六家云廠商完全用戶使用指南

>>全球半導體行業上云格局一覽和十個上云實踐問題的過來人解答