Zusammenarbeit im High-Performance-Computing

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Altair wird seinen ursprünglichen OEM-Vertrag mit Cray Inc. auf drei Jahre verlängern. Im Rahmen dieser Vereinbarung wird PBS Professional weiterhin auf neu ausgelieferten Cray-Systemen als Crays bevorzugte Workload-Management Lösung bereit stehen.

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Altair wird seinen ursprünglichen OEM-Vertrag mit Cray Inc. auf drei Jahre verlängern. Im Rahmen dieser Vereinbarung wird PBS Professional weiterhin auf neu ausgelieferten Cray-Systemen als Crays bevorzugte Workload-Management Lösung bereit stehen.

„Durch unsere Zusammenarbeit mit Altair profitieren unsere Kunden weiterhin davon, dass wir Ihnen einzigartige integrierte Technologien zur Verfügung stellen, die den höchsten HPC Anforderungen entsprechen“, sagte Fred Kohout, Senior Vice President of Products und Chief Marketing Officer von Cray. „Altair und PBS sind marktführend im Bereich HPC Workload-Management, und wir werden diese Vereinbarung auch künftig für das Wachstum im kommerziellen Markt und in anderen entstehenden Märkten nutzen.“

PBS Professional bietet Cray Anwendern eine effizientere, zuverlässigere Lösung für das HPC Workload-Management. Um eine nahtlose Integration zu gewährleisten, arbeitet Altair mit Cray zusammen. Als ein in die Cray Software integriertes Produkt optimiert PBS Professional das Job-Scheduling auf Cray Systemen, um eine höchst mögliche Auslastung und Effizienz zu erreichen.

„Nachdem wir im vergangenen Jahr als erstes Softwareunternehmen mit dem Cray Supplier of the Year Award ausgezeichnet wurden, ist es uns eine große Ehre, dass Cray auch künftig Altair als ihren führenden Lieferanten für Workload-Management Software bezeichnet“, sagte Sam Mahalingam, Chief Technical Officer HPC/Cloud Solutions bei Altair. „Diese Vereinbarung stellt die Fortsetzung von Altairs langjähriger Zusammenarbeit mit Cray dar.“

Die gemeinsame Cray-Altair-Lösung bietet HPC Nutzern einen Weg, um die Verfügbarkeit von reservierten Ressourcen sicherzustellen, die Nutzung freier Ressourcen zu optimieren sowie die Planbarkeit von Jobs zu verbessern, so dass Anwender einen tieferen Einblick in das Timing ihres Workloads erhalten.

 

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