Singularity Container

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特異性は、仮想マシンに関連するパフォーマンスのペナルティなしでアプリケーションの仮想環境を作成します。両方の長所:仮想化されたハードウェアレイヤーを必要とせずに、異なる環境ごとにそれらのアプリケーションを再ホストする面倒なプロセスを回避することにより、異なるクラスターおよびスーパーコンピューターへのアプリケーションの展開を簡素化します。TensorFlow、Theano、scikitによる機械学習ワークロード。コンテナソリューションは、マイクロサービスに焦点を当てて早期に開発されたため、高性能コンピューティング分野の要件であるサービスではなく、処理ジョブに依存する一部のタイプのコンピューティングではうまく機能しませんでした。特異点は、科学計算に使用されるパフォーマンスが要求される種類の環境向けに最適化されるように一から設計されました。-人工知能、ディープラーニング、機械学習、データ分析などの新興分野を対象としています-世界中のトップスーパーコンピューティングセンターから信頼されています-HPCのようなリソースを必要とするデータ集約型のワークロードと互換性があります-特にコンテナーオーケストレーションツールと統合KubernetesとMesos、およびMicrosoftのAzure Batchツール
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LinuxのSingularity Containerの代替

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