Traditionelle Rechenmethoden stellen erhebliche Herausforderungen für die modernen wissenschaftlichen Anforderungen dar. Forschungsteams benötigen enorme Leistung und Fachwissen, um diese Computersysteme zu verwalten. Und die Datenspeicherung ist eine Herausforderung für sich.
Erhebliche Rechenressourcen sind teuer, und Forschung ist ziemlich ressourcenintensiv. Forschungsschwerpunkte ändern sich, oder die Datenstruktur kann sich ändern, was den Ressourcenbedarf in die Höhe treibt, was schwer schnell zu skalieren ist.
Glücklicherweise fegt ein sich schnell entwickelndes Feld veraltete Prinzipien hinweg und bietet eine viel schnellere, effizientere und stressfreie Lösung.
Quelle: Gartners ‘cloud shift’ Forschung
Cloud-Computing hat die wissenschaftliche Forschung zugänglicher und kostengünstiger gemacht, indem es eine flexible und skalierbare Lösung bietet. Viele Teams und Unternehmen wenden sich gleichermaßen dem Cloud-Computing zu, um ihre Infrastruktur aufzubauen oder zu erweitern, und nutzen auch Rechenzentren, um große Mengen an Informationen, die sie sammeln und verarbeiten, zu speichern und zu schützen.
Es hat auch die Zusammenarbeit erleichtert, indem es ein zentrales Zentrum für Datenaustausch und -analyse bietet und Ansätze diversifiziert. Dies ermöglicht fortschrittliche Analysen großer Datensätze und die Reproduzierbarkeit von Experimenten.
Der Wechsel zu zunehmend digitalen Lösungen hat es Forschern ermöglicht, papierlos zu werden, wodurch sie mehr Zeit haben, sich auf größere Verantwortlichkeiten zu konzentrieren.
Stellen Sie sich eine hybride Computerinfrastruktur vor, Software und Daten an einem Ort. Die Berechnung wäre innerhalb von Stunden abgeschlossen.
Constructor vereinfacht und beschleunigt wissenschaftliche Forschungslebenszyklen durch KI-basierte computergestützte Modellierung mittels Wissensmodelle.
Der Unterschied besteht darin, dass Sie keinen festgelegten Anbieter haben und frei wählen können, welchen Cloud-Anbieter, welche Rechenressource oder Ihren eigenen oder den HPC-Cluster Ihrer Universität Sie möchten.
Erstellen Sie Anwendungen basierend auf Wissensmodellen oder bauen Sie auf vorgefertigten ML-Vorlagen auf. Entwickeln Sie Werkzeuge mit diesen Erweiterungen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, ohne Universitätsquoten und Verwaltungsbeschränkungen.
Über diese Hauptschnittstelle können Sie sicher auf Wissen zugreifen, damit chatten, Fragen stellen und überprüfbare Antworterklärungen erhalten. Und, wählen Sie verschiedene LLM zur Nutzung aus.
Previously, I relied on complex infrastructure, multiple remote servers and tools for my calculations. With Constructor, I have everything all in one - cluster with resources, IDE, Constructor Model to store data and results. I particularly like the availability of computational resources, and the products' ease of use.
Dr Andrei Boiarov
Constructor Research makes it easy to set up and share a computational environment. Workflows run in the exact same environment, with all the files and libraries as in the interactive desk. This makes the transition from development to large-scale execution much easier than regular HPCs.
Dr Nikita Kazeev
Ob es die Kosten für leistungsstarke Hardware sind oder die zeitaufwändige Einrichtung komplexer Computerumgebungen, diese Herausforderungen verlangsamen Ihre Arbeit und begrenzen Experimente für neue Entdeckungen. Cloud-Technologien bieten eine unendlich einfachere Möglichkeit, Dateien im neuen Zeitalter von Big Data zu speichern, zu verarbeiten und zu teilen.
Sie können Ressourcen nach Bedarf abrufen und zahlen nur für das, was Sie nutzen. Außerdem ist die Cloud selbstwartend.
Der Schlüssel ist, einen geeigneten Cloud-Anbieter für Ihre Disziplin und Ihr Forschungstempo auszuwählen. Einen, mit dem Sie sich tatsächlich auf Ihre Forschung konzentrieren können. Melden Sie sich an bei Constructor, richten Sie Ihre Daten ein und lassen Sie uns den Rest erledigen.
