Supercomputer al servizio della ricerca di nuove fonti di energia. E’ l’obiettivo dell’upgrade di Hpc4 di Eni (ospitato nel Green Data Center di Ferrera Erbognone, in provincia di Pavia) affidato a Hewlett Packard Enterprise. L’operazione permetterà di migliorare la sua capacità di calcolo durante l’esecuzione di simulazioni, e raddoppia la capacità di archiviazione per migliorare, si legge in una nota, “l’accuratezza della modellazione e delle simulazioni ad alta intensità di immagini tipiche della complessa ricerca energetica“.
“L’Hpc – spiega Stefano Venturi, presidente e Ad Hpe Italia – gioca un ruolo sempre più importante nell’alimentare l’innovazione, che ha un impatto enorme sulla crescita economica italiana. La capacità di elaborare ed estrarre valore dai dati aiuta le organizzazioni a identificare nuove opportunità e rimanere competitive”.
Una marcia in più all’Hpc4
Il nuovo supercomputer, fornito as a service attraverso la piattaforma edge to cloud HPE GreenLake, incrementa infatti le prestazioni di Hpc4. La piattaforma Hpe GreenLake, che combina semplicità e agilità con la governance, la visibilità e la compliance di un ambiente on-premises, permetterà a Eni di monitorare più facilmente l’utilizzo dell’Hpc4 e il suo consumo energetico, contribuendo ad accrescerne la sostenibilità.
“Nell’era degli Insight, la capacità di sfruttare i dati in modo efficiente e rapido avrà un ruolo significativo nell’ottenere risultati di business ottimali – dice Antonio Neri, presidente e Ceo Hpe -. Le nostre soluzioni integrate di calcolo ad alte prestazioni e Hpe GreenLake supportano Eni nell’ottenere una maggiore accuratezza delle immagini delle analisi sismiche critiche e sono fondamentali per incrementare i risultati nella produzione di energia. Siamo entusiasti di contribuire all’importante missione di Eni, impegnata nell’identificare e sviluppare nuove fonti energetiche”.
Capacità di archiviazione raddoppiate
L’Hpc4 di Eni ha capacità di storage doppie rispetto al sistema precedente, con 10 petabyte di storage, per supportare la scalabilità e l’intensità d’immagine delle sue analisi, fondamentali per sviluppare nuove fonti di energia. Le nuove funzionalità di storage da Hpe includono il sistema di Cray ClusterStor E1000 e l’HPE Data Management Framework per sostenere workload complessi e image-intensive nella modellistica e nella simulazione.
La nuova infrastruttura migliorerà l’uso dell’energia e ridurrà i rifiuti elettronici utilizzando Hpe Asset Upcycling Services. Questo approccio rientra nell’iniziativa di circular economy di Hpe Financial Services, che sfrutta la longevità degli asset per riutilizzare i prodotti, riciclando le apparecchiature del sistema Hpc4 esistente e sostituendole con soluzioni più recenti.
Dati tecnici del nuovo Hpc4
Il nuovo Hpc4 di Eni è stato realizzato utilizzando 1.500 nodi di server Hpw ProLiant DL385 Gen10 Plus, che rappresentano piattaforme compatte e flessibili con la sicurezza integrata più affidabile del settore. I server Hpe ProLiant personalizzati sfruttano anche le più recenti capacità di calcolo con i processori Amd Epyc di terza generazione per i workload di modellazione e simulazione, unite alle capacità di accelerazione e grafica mirata per workload ad alta intensità di immagini attraverso l’acceleratore Amd Instinct MI100 e le Gpu Nvidia V100 e A100 Tensor Core.
Le caratteristiche di Hpe GreenLake
La piattaforma edge-to-cloud Hpe GreenLake offre ai clienti una base solida e potente sulla quale costruire la trasformazione digitale. La piattaforma può essere ospitata on-premises, nell’edge o in una struttura di colocation, e combina la semplicità e l’agilità del cloud con la governance, la conformità e la visibilità offerte dall’hybrid IT. Hpe GreenLake offre una gamma di servizi cloud che accelerano l’innovazione, inclusi servizi per bare metal, elaborazione, gestione dei container, sistemi di pagamento core, protezione dei dati, cartelle cliniche elettroniche, 5G, Hci, high performance compute, operazioni di machine learning, networking, risk management, Sap Hana, storage, Vdi e VM.
