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„Mit der Lenovo ThinkStation P7 und der NVIDIA Blackwell GPU kann unser Team Modelle 5x schneller als zuvor ausführen. Was früher Tage in Anspruch nahm, kann jetzt in wenigen Stunden erledigt werden. Dadurch können wir mehr Ideen testen, unsere Modelle verfeinern und Ergebnisse liefern, die die Hurrikan-Vorsorge direkt verbessern.“
Die Hurrikan-Forschungsgruppe der North Carolina State University stand vor wachsenden Herausforderungen bei der Entwicklung von Sturmvorhersagemodellen aufgrund des begrenzten Zugriffs auf nationale Supercomputing-Ressourcen. Beschränkungen der Rechenzeit, des Massenspeichers und lange Verzögerungen in der Warteschlange haben die kritische Forschung verlangsamt, die Anzahl der durchgeführten Experimente begrenzt und Erkenntnisse verzögert, die für die Katastrophenvorsorge wichtig sind.
Um diese Hindernisse zu überwinden, hat NC State Lenovo ThinkStation P7 Workstations mit Intel® Xeon® W-3500 Series Prozessoren und NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q GPUs eingeführt. Diese Systeme bieten eine außergewöhnliche Verarbeitungsgeschwindigkeit, sodass Forscher komplexe Hurrikan-Verlaufs- und Intensitätsmodelle mehr als fünfmal schneller als zuvor durchführen können. Die leistungsstarken Lenovo Plattformen unterstützen den gesamten Modellierungsworkflow – von der Vorverarbeitung und Simulation bis zur Postanalyse – und beseitigen Verzögerungen und Engpässe bei der Datenübertragung. Die Absolventen berichten von über 50% % Zeiteinsparungen und konnten so schneller Iterationen bereitstellen und besser zusammenarbeiten.
Lenovo wurde aufgrund seiner bewährten Zuverlässigkeit, seiner hervorragenden technischen Qualität und seines speziell entwickelten Designs für High-End-Computing-Arbeitslasten ausgewählt. Die ThinkStation P7 kombiniert Leistung der Workstation-Klasse, effiziente Kühlung und leisen Betrieb mit der fortschrittlichen KI-Beschleunigung von NVIDIA und schafft eine nahtlose, energieeffiziente und zuverlässige Forschungsumgebung. Mit der Lenovo-Technologie kann NC State jetzt schnellere Vorhersagen, genauere Modelle und lebensrettende Erkenntnisse erstellen, die die Hurrikan-Vorsorge weltweit stärken.
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