Rescale

Rescale là một nền tảng tính toán hiệu năng cao trên đám mây, cung cấp giải pháp HPCaaS toàn diện. Nó tích hợp khả năng tính toán, dữ liệu và AI, nhằm giúp kỹ sư và nhà khoa học đẩy nhanh công tác nghiên cứu và phát triển, mô hình hóa và mô phỏng trong các lĩnh vực kỹ thuật và khoa học.

Rescale chủ yếu phục vụ các kỹ sư và nhà khoa học có nhu cầu tính toán và mô phỏng phức tạp, các ngành từ hàng không vũ trụ, sản xuất ô tô, năng lượng, bán dẫn, khoa học đời sống, sản xuất công nghiệp tới các trường đại học và viện nghiên cứu.

Không cần. Rescale được cung cấp ở dạng nền tảng dưới dạng dịch vụ (PaaS/SaaS); người dùng không cần mua hay bảo trì hạ tầng phần cứng tại chỗ, cũng không cần triển khai phức tạp các ngăn xếp phần mềm. Nền tảng tích hợp hàng loạt ứng dụng được cấu hình sẵn và lực lượng tính toán đám mây có thể mở rộng.

Nền tảng hỗ trợ trên 1000 phần mềm kỹ thuật, khoa học và AI, bao gồm CFD (động lực học chất lưu), FEA (phân tích phần tử hữu hạn), EDA (thiết kế điện tử), động lực học phân tử và nhiều framework AI, và tiếp tục mở rộng thư viện phần mềm.

Nền tảng cung cấp các biện pháp bảo mật gồm mã hóa dữ liệu toàn diện, xác thực và kiểm soát truy cập. Được thiết kế để đáp ứng yêu cầu bảo mật cấp doanh nghiệp và có thể hỗ trợ các yêu cầu tuân thủ trong các ngành được quản lý. Vui lòng tham khảo trực tiếp với nhà cung cấp để biết các biện pháp và chuẩn tuân thủ cụ thể.

Thông thường Rescale áp dụng mô hình thanh toán theo mức usage (pay-as-you-go), chi phí phụ thuộc vào tài nguyên tính toán sử dụng (loại và số lượng CPU/GPU), giấy phép phần mềm, lưu trữ và các dịch vụ trên nền tảng. Vui lòng tham khảo trang web hoặc liên hệ bộ phận bán hàng để có bảng giá mới nhất.

Có thể. Rescale hỗ trợ kiến trúc hybrid cloud, có thể tích hợp với các tài nguyên tính toán tại chỗ của người dùng, triển khai công tác lập lịch và quản trị thống nhất, từ đó mở rộng khả năng tính toán tại đám mây.

AI Vật lý là một giải pháp của Rescale, nhằm kết hợp AI với các mô hình mô phỏng vật lý truyền thống. Mục tiêu là dùng AI để tăng tốc mô phỏng, giúp người dùng khám phá phạm vi thiết kế rộng hơn và có thể xây dựng các mô hình đại diện từ dữ liệu mô phỏng lịch sử.