A partire da questa mattina, le migliori risorse del nostro cluster computazionale sono dedicate ai progetti Folding@home e Gene@home (tramite TN-Grid in BOINC), che investigano come COVID19 interagisce con il recettore ACE2 umano. Rosetta@home e GPUGRID guardano anche parzialmente a COVID19 e lì abbiamo già un contributo pluriennale. deep space computing supporta anche diversi altri progetti di lotta contro le malattie comuni con i suoi Supercomputers CUDA. Il nostro cluster computazionale è stato principalmente costruito con computer riciclati potenziati da schede grafiche acquistate di seconda mano.

 

 

Hydrique è il principale fornitore di previsioni idrologiche in Svizzera e all'estero. deep space computing fornirà consulenza hardware e aiuterà Hydrique a migliorare gli algoritmi Deep Learning proprietari esistenti, in modo che vengano eseguiti su schede grafiche. 

Logobject, il fornitore leader di soluzioni per forza lavoro e logistiche  in Svizzera e all'estero, contrae deep space computing per 5 mesi per lavorare su Deep Learning e attività di infrastruttura container applicati al processo di scheduling. Verrà installato pure un cluster Kubernetes.

 

Deep Space apre l'Asset Optimization Day 2019 a Berna con una conferenza introduttiva sul Deep Learning, venerdì 6 dicembre 2019. Il programma completo della conferenza è qui.  La presentazione in tedesco "Einführung ins Deep Learning" si può scaricare al link evidenziato.

 

Docker è una tecnologia di virtualizzazione leggera in cui le applicazioni vengono eseguite in contenitori e dove sostanzialmente vengono virtualizzati solo il file system e la rete. Un kernel Linux esegue tutti i container, facendo un compromesso tra velocità (molto più veloce rispetto alla normale virtualizzazione) e isolamento (meno isolato rispetto alla normale virtualizzazione).

Stiamo implementando ed eseguendo Docker sul Cluster di Calcolo: abbiamo installato un registro locale caricato con molte immagini: una include Tensorflow ottimizzato per più GPU adatte per attività di Deep Learning, diversi client Boinc, un'istanza Deltasql "dockerizzata" e altre immagini come Portainer per supportare la gestione dei containers.