Singularity erstellt eine virtuelle Umgebung für Anwendungen ohne die mit virtuellen Maschinen verbundenen Leistungseinbußen.Das Beste aus beiden Welten: Es vereinfacht die Bereitstellung von Anwendungen auf verschiedenen Clustern und Supercomputern, indem das mühsame Wiederherstellen dieser Anwendungen für jede einzelne Umgebung vermieden wird, ohne dass eine virtualisierte Hardwareschicht erforderlich istWorkloads für maschinelles Lernen mit TensorFlow, Theano, Scikit.Container-Lösungen, die schon früh entwickelt wurden, konzentrierten sich auf Microservices und ließen sich nicht mit einigen Arten von Computern kombinieren, die auf der Verarbeitung von Aufträgen anstelle von Diensten beruhen, was eine Anforderung im Bereich Hochleistungs-Computing darstellt.Singularity wurde von Grund auf so konzipiert, dass es für die Art von Umgebungen mit hohen Leistungsanforderungen optimiert werden kann, die für das wissenschaftliche Rechnen verwendet werden.- Zielgruppe sind aufstrebende Bereiche wie künstliche Intelligenz, Deep Learning, maschinelles Lernen und Datenanalyse. - Von den weltweit führenden Supercomputing-Zentren als vertrauenswürdig eingestuft. - Kompatibel mit datenintensiven Workloads, die HPC-ähnliche Ressourcen erfordernKubernetes und Mesos sowie das Azure Batch-Tool von Microsoft
singularity-container
Webseite:
http://www.sylabs.io/singularity/Kategorien
Singularity Container-Alternativen für Self-Hosted
0
containerd
Eine branchenübliche Container-Laufzeit mit Schwerpunkt auf Einfachheit, Robustheit und Portabilität
- Kostenlose
- Self-Hosted
- Linux