2 poin oleh GN⁺ 2025-12-08 | Belum ada komentar. | Bagikan ke WhatsApp
  • Wolfram Compute Services adalah layanan komputasi cloud yang sepenuhnya dapat diprogram untuk menskalakan komputasi Wolfram Language dalam skala besar
  • Pengguna dapat mengirim komputasi kompleks ke server jarak jauh dengan perintah RemoteBatchSubmit, lalu otomatis menerima hasilnya setelah selesai
  • Tersedia pilihan hingga 192 core dan memori 1.5TB, serta dukungan pemrosesan paralel ratusan core melalui RemoteBatchMapSubmit
  • Pekerjaan dapat dikelola dengan notifikasi email dan dashboard, batas waktu dan kredit, serta penanganan dependensi otomatis
  • Layanan ini langsung menghadirkan skalabilitas kelas superkomputer dari Wolfram Language, sehingga menyederhanakan lingkungan komputasi untuk riset dan industri

Gambaran umum Wolfram Compute Services

  • Wolfram Compute Services adalah sistem yang memungkinkan menjalankan komputasi Wolfram Language berskala besar di cloud
    • Jika kode dikirim dengan RemoteBatchSubmit, komputasi dijalankan di server Wolfram dan hasilnya dikembalikan
    • Di Wolfram Desktop 14.3 atau lebih baru, layanan dapat langsung diaktifkan dengan perintah RemoteBatchSubmissionEnvironment["WolframBatch"]
  • Layanan ini memperluas kemampuan paralel yang sudah ada seperti ParallelMap dan ParallelTable, sekaligus mengotomatiskan akses ke sumber daya komputasi skala besar
  • Semua komputasi diproses berdasarkan representasi simbolik, sehingga dapat langsung menangani berbagai tipe data seperti numerik, gambar, grafik, dan video

Skalabilitas komputasi dan lingkungan eksekusi

  • Pengguna dapat memilih berbagai kelas mesin untuk menyesuaikan skala pekerjaan
    • Contoh: Basic1x8 (1 core·8GB), Compute192x384 (192 core·384GB), Memory192x1536 (192 core·1.5TB)
  • RemoteBatchMapSubmit adalah versi perluasan dari ParallelMap untuk melakukan pemrosesan paralel skala besar di banyak mesin
    • Sistem ini secara otomatis membuat “child job” yang didistribusikan ke tiap core, lalu hasilnya dapat digabungkan dengan Catenate
  • Status pekerjaan dapat dipantau secara real-time lewat dashboard web, dan saat selesai tersedia pratinjau hasil melalui email

Contoh: PentagonTiling dan eksplorasi cellular automaton

  • Ditunjukkan contoh pembuatan pola pentagon tanpa tumpang tindih dengan fungsi PentagonTiling
    • 20 pentagon dapat diproses cepat secara lokal, tetapi 500 atau lebih dijalankan dengan mengirimkannya ke Compute Services
    • Hasil dikirim melalui email, dan perhitungan lanjutan bisa langsung dilakukan di Wolfram Notebook
  • Juga ditunjukkan contoh eksplorasi paralel berskala besar yang menguji 100 juta aturan cellular automaton
    • Pada mesin 192 core, pekerjaan selesai dalam hitungan beberapa jam, dan dengan RemoteBatchMapSubmit hasil diperoleh dalam 3 menit
    • Total 8 jam waktu komputasi digunakan secara paralel

Fitur kontrol dan pengelolaan yang dapat diprogram

  • Setiap pekerjaan dapat dikonfigurasi dengan opsi seperti batas waktu (TimeConstraint), batas kredit (CreditConstraint), dan nama pekerjaan (RemoteJobName)
  • Melalui sistem notifikasi (RemoteJobNotifications), perubahan status, penggunaan kredit, dan waktu berjalan dapat diterima lewat email atau pesan teks
  • Hasil pekerjaan secara default disimpan selama 2 minggu, dan bila perlu dapat disimpan permanen di Wolfram Cloud dengan CloudPut
  • Jika gagal, log terperinci dapat dianalisis dengan "JobLogTabular", dan pekerjaan dapat dihentikan dengan RemoteBatchJobAbort

Rencana ekspansi ke depan

  • Compute Services dimulai sebagai lingkungan komputasi batch, dan ke depan direncanakan penambahan fitur eksekusi kernel jarak jauh sinkron
  • Melalui Wolfram HPCKit, organisasi dapat membangun infrastruktur HPC mereka sendiri sebagai backend RemoteBatchSubmit
    • Selain "WolframBatch", akan didukung juga koneksi ke penyedia batch kustom
  • Layanan ini merupakan tahap terbaru dari lini Wolfram Cloud, Application Server, dan Engine yang terus berkembang sejak Mathematica pada 1988
  • Tujuannya adalah menyediakan kemampuan komputasi kelas superkomputer secara instan, agar peneliti dan pengembang dapat menjalankan komputasi skala besar dengan mudah

Belum ada komentar.

Belum ada komentar.