MassGrid的实际应用场景有哪些？

MassGrid的实际应用场景有哪些？

Mass Grid 是一个去中心化高性能计算网络。随着 AI、VR 等行业发展壮大，高性能计算需求也渗透到各行业，而每个公司、团队都不一定有财力、能力和必要性去建设一个算力集群，即便建成了自己的 GPU 算力集群，维护、升级也需要付出大量人力物力及时间成本。MassGrid 可以聚集散布在世界各地的闲置算力，建设起可动态升级的 GPU 通用算力集群，可供所有需要这些算力的个人或企业机构使用，有效解决了他们的实际需求。

MassGrid应用场景

数据挖掘

越来越多的数据科学家正在使用GPU进行大数据分析，以获得更好的研究结果和实时业务决策。MassGrid通过将远程GPU虚拟化到用户的桌面，使用户能够访问几乎无限量的计算资源。 用户可以在MassGrid Virtual Docker 上安装数据挖掘开放库和工具，进行大规模并行数据挖掘计算。

气象分析

新型气象模型拥有更精细的网格分辨率，也拥有更高的能源使用效率，但精准的天气预报同样需要有极佳的计算机运算能力。用于天气预报的GPU加速超级计算机近年来发展迅速，用户可以组建任意规模的MassGrid Virtual Docker 集群，方便地进行有限元并行模拟计算。

AI训练

MassGrid将TensonFlow，PyTorch，Caffe2等多种流行的深度学习框架集成到MassGrid虚拟Docker中，供用户方便地进行AI任务的训练。在MassGrid庞大的GPU集群，除了支持用户多个模型同时训练外，我们也集成了优化的分布式训练算法，如梯度压缩和稀疏化等。利用MassGrid的分布式优化算法，用户可以简单地配置使用多个计算节