Высокопроизводительные вычисления (HPC) Норси-Транс

Решения Норси-Транс для высокопроизводительных вычислений представляют собой линейку отечественных серверных платформ и программно-аппаратных комплексов, ориентированных на инженерное моделирование, обучение искусственных нейронных сетей и научные расчеты. Оборудование включено в реестр Минпромторга России, что допускает его применение в государственном секторе и на критически важных объектах инфраструктуры.

Ключевые типы платформ и их архитектурные особенности

• HPC-системы на базе процессоров Intel Xeon (шасси Паладин-МШУ G2): многомодульные шасси высокой плотности, рассчитанные на установку до четырех вычислительных модулей, каждый из которых поддерживает до двух процессоров Intel Xeon Scalable (четвертого или пятого поколений). Данные решения применяются в вычислительных кластерах для высоконагруженных приложений с воздушным охлаждением.
• HPC-узлы на базе процессоров AMD EPYC SP3: компактные модули, устанавливаемые в серверы Паладин (до четырех узлов на один сервер). Суммарная конфигурация системы на основе AMD EPYC может включать до восьми процессоров и 512 вычислительных ядер на одно шасси.
• Специализированные GPU-системы с поддержкой графических ускорителей NVIDIA и AMD, включая современные ускорители, предназначенные для задач машинного обучения, глубокой аналитики и обеспечивающие высокую скорость параллельных вычислений и визуализации данных.
• Инженерный HPC-комплекс: готовый программно-аппаратный комплекс для обработки петабайтных массивов данных и сложного многопараметрического моделирования.

Модульная структура решений обеспечивает гибкость конфигурации и возможность масштабирования под конкретные требования заказчика — от обработки больших данных до создания гиперконвергентных кластеров. Компания самостоятельно разрабатывает системные платы и корпуса, осуществляя полный контроль над всеми узлами системы. Данные HPC-решения востребованы в промышленности для виртуальных испытаний, в здравоохранении для анализа медицинских данных, а также в научных центрах при моделировании сложных физических процессов.