คณะวิทยาการคอมพิวเตอร์และวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีหนานหยาง เลือกโซลูชันการจัดเก็บและระบบของหัวเว่ย เพิ่มประสิทธิภาพการวิจัยแบบสหวิทยาการ

ข่าวต่างประเทศ Monday December 24, 2018 11:04 —ข่าวประชาสัมพันธ์พีอาร์นิวส์ไวร์

เซินเจิ้น, จีน--24 ธ.ค.--พีอาร์นิวส์ไวร์/อินโฟเควสท์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีหนานหยาง (Nanyang Technological University หรือ NTU) ซึ่งก่อตั้งขึ้นในปี 2498 เป็นมหาวิทยาลัยวิจัยชั้นนำระดับโลกในสิงคโปร์ โดยคณะวิทยาการคอมพิวเตอร์และวิศวกรรมศาสตร์ (SCSE) ซึ่งได้รับการจัดอันดับเป็นที่ 1 ในเอเชียในการจัดอันดับ Academic Ranking of World Universities (2017) สาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์และวิศวกรรมศาสตร์นั้น เป็นผู้นำในสาขาวิชานี้ เพื่อเสริมความเป็นผู้นำและขับเคลื่อนการวิจัยแบบพหุวิทยาการ ทางคณะจึงได้เปลี่ยนระบบจัดเก็บข้อมูลที่ไม่ได้เชื่อมต่อ มาเป็นระบบจัดเก็บข้อมูลของหัวเว่ย ทำให้ง่ายขึ้นสำหรับศาสตราจารย์และนักวิจัยในขอบข่ายต่าง ๆ ในการเข้าถึงและแบ่งปันข้อมูลในขณะที่เพิ่มผลิตภาพและประสิทธิภาพในการปฏิบัติงานการเรียนการสอน ความท้าทายด้านเทคโนโลยีสำหรับการวิจัยข้ามสายงานที่ล้ำสมัย SCSE เป็นผู้บุกเบิกที่มีความโดดเด่นในแวดวงการศึกษาด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์และวิศวกรรมศาสตร์ เป็นสถาบันแรกในสิงคโปร์ที่เปิดสอนหลักสูตรวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ จนถึงทุกวันนี้ SCSE เป็นเพียงสถาบันแห่งเดียวในสิงคโปร์ ที่ฝึกอบรมนักศึกษาทั้งในสาขาพื้นฐานวิทยาการคอมพิวเตอร์และวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ สิ่งนี้เป็นสาเหตุที่แสดงให้เห็นว่า เหตุใดศาสตราจารย์ใน SCSE จึงร่วมกับนักศึกษาปริญญาเอกและบุคลากรด้านการวิจัย ดำเนินการวิจัยขั้นสูงในหลากหลายหัวข้อ พวกเขาทำงานในกลุ่มการวิจัยที่แตกต่างกัน ไม่ว่าจะในหัวข้อฮาร์ดแวร์และระบบฝังตัว ความปลอดภัยและนิติเวชไซเบอร์ การจัดการและการวิเคราะห์ข้อมูล และการคำนวณอัจฉริยะ เป็นต้น แต่ระบบดั้งเดิมของทางคณะนั้นสนับสนุนเพียงสองกลุ่มวิจัยเท่านั้น ไม่ได้รองรับการวิจัยแบบบูรณาการที่นักวิจัยต้องการ นอกจากนี้ ทรัพยากรประมวลผลที่จำกัดยังหมายความว่ามีคิวงานที่ค้างอยู่มานานอย่างต่อเนื่อง ซึ่งเป็นปัจจัยขัดขวางประสิทธิภาพ เพื่อให้นักวิจัยสามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีอย่างมีประสิทธิภาพและมีประสิทธิผลในการเข้าถึงทรัพยากรด้านการวิจัย เอกสารทั้งหมดจึงจำเป็นต้องจัดเก็บไว้ในแหล่งรวมทรัพยากร เพื่อให้สามารถแบ่งปันข้อมูลและการทำงานร่วมกันในสาขาวิจัยต่าง ๆ นอกจากนี้ ทางคณะมีทิศทางการวิจัยที่ซับซ้อนและหลากหลาย บางโครงการต้องการ fat nodes (หน่วยความจำขนาดใหญ่ต่อโหนด) และศักยภาพการคำนวณสูงสุด ด้วยลักษณะการทำงานร่วมกันของนักวิจัยหลากหลายสาขาในคณะนี้ บรรดานักวิจัยจึงดำเนินงานในขนาดภาระงานที่แตกต่างกันอย่างมาก ทั้งในช่วงเวลาที่มีการใช้งานสูงสุดและช่วงเวลาอื่น ๆ โดยมีปริมาณทรัพยากรเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว และเพื่อให้บรรลุเป้าหมายเหล่านี้ ทางคณะจึงต้องการแพลตฟอร์มเทคโนโลยีสารสนเทศ (IT) บนระบบคลาวด์ ที่รองรับการแบ่งพาร์ติชันที่ยืดหยุ่นและการกำหนดค่าที่รวดเร็ว แทนที่ระบบจำนวนมากด้วยโซลูชันเดียว ทางคณะได้เริ่มมองหาวิธีที่ดีกว่าในการทำสิ่งต่าง ๆ และตัดสินใจแทนที่ระบบเดิมด้วยระบบบูรณาการเดียว ที่จะมอบประสบการณ์ที่ดีกว่าสำหรับทั้งศาสตราจารย์และนักวิจัย ระบบนี้จะต้องให้ศักยภาพที่เพียงพอและมีความสามารถที่จะขยายได้ตลอดเวลา นอกจากนี้ โหนดประมวลผลจะต้องรองรับการทำงานของโปรแกรมอนุกรมที่มีหน่วยความจำขนาดใหญ่ รวมถึงโปรแกรม OPENMP และโปรแกรม MPI ท้ายที่สุด โซลูชันใหม่นี้จะต้องให้ความหนาแน่นสูงขึ้น แต่ใช้พื้นที่ทางกายภาพน้อยลง และประหยัดพลังงานด้วย หัวเว่ยเข้ามาเป็นพันธมิตรด้านเทคโนโลยีของ SCSE ในการเปลี่ยนแปลงครั้งนี้ และนำระบบ KunLun 9016 และ OceanStor Storage มาใช้เป็นพื้นฐานของแพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์ ด้วยการใช้งานการแบ่งพาร์ติชันทั้งทางกายภาพและเสมือนจริง เพื่อปรับใช้กับแอปพลิเคชันการประมวลผลประสิทธิภาพสูง (HPC) ที่แตกต่างกัน หลาย ๆ กลุ่มสามารถใช้ระบบพร้อมกันได้ เพื่อดำเนินการวิจัยแบบสหวิทยาการให้เกิดประโยชน์สูงสุด เพลิดเพลินกับแหล่งรวมทรัพยากรส่วนกลาง ทางคณะได้เลือกโซลูชันเก็บข้อมูลแบบแฟลชล้วนอย่าง Huawei OceanStor และแพลตฟอร์ม KunLun เหนือข้อเสนออื่น ๆ ในตลาด เพื่อสร้างแหล่งรวมทรัพยากรการวิจัย โครงการวิจัยจำนวนมากขึ้นได้เริ่มที่จะรวมทรัพยากรประมวลผลและแหล่งเก็บข้อมูลของพวกเขา ทำให้สะดวกในการพัฒนาเทคโนโลยีอย่างต่อเนื่อง แพลตฟอร์ม KunLun ของหัวเว่ย เป็นหนึ่งในโซลูชันที่ดีที่สุดที่ตอบโจทย์ความต้องการของคณะ ซึ่งรองรับการทำงานของโปรแกรมอนุกรมหน่วยความจำขนาดใหญ่ รวมถึงโปรแกรม OPENMP และโปรแกรม MPI โดย KunLun เหมาะสำหรับฐานข้อมูลหลัก การรวมแอปพลิเคชันบริการ การประมวลผลในหน่วยความจำ, HPC fat nodes และอื่น ๆ เซิร์ฟเวอร์ KunLun แต่ละจุดยังให้บริการ HPC ที่หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็นฐานข้อมูลประสิทธิภาพสูง การเรียนรู้ของเครื่อง การประมวลผลแบบคลาวด์ และบริการบิ๊กดาต้า การผสมผสานที่ยืดหยุ่นของการแบ่งพาร์ติชันแบบกายภาพและเสมือนจริง สามารถปรับให้เข้ากับแอปพลิเคชันขนาดเล็กและขนาดใหญ่ในประเภทการประมวลผลที่แตกต่างกัน ช่วยให้ NTU ใช้งานแหล่งรวมทรัพยากรส่วนกลางอย่างง่ายดายและมีประสิทธิภาพ SCSE เล็งเห็นว่า การแบ่งปันทรัพยากรการวิจัยอย่างครอบคลุมจะกลายเป็นรากฐานสำคัญของการพัฒนาขีดความสามารถและการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ในอนาคต โดยการยกระดับประสิทธิภาพของการสอนและการวิจัยทางวิทยาศาสตร์นั้น พร้อมที่จะขับเคลื่อนความเป็นเลิศด้านการวิจัยของมหาวิทยาลัยให้สูงขึ้น สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม กรุณาเยี่ยมชม http://e.huawei.com/topic/leading-new-ict-en/singapore-ntu-case.html?ic_medium=hwdc&ic_source=ebg_banner_EEBGHQ175137L&source=ebghmbanner

เว็บไซต์นี้มีการใช้งานคุกกี้ ศึกษารายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ นโยบายความเป็นส่วนตัว และ ข้อตกลงการใช้บริการ รับทราบ