특이점은 가상 시스템과 관련된 성능 저하없이 응용 프로그램을위한 가상 환경을 만듭니다.두 가지 장점 모두 : 가상화 된 하드웨어 계층을 요구하지 않고 각 개별 환경에 대해 해당 응용 프로그램을 다시 호스팅하는 힘든 프로세스를 피함으로써 서로 다른 클러스터 및 수퍼 컴퓨터에 응용 프로그램을 간단하게 배포 할 수 있습니다. 특이점은 딥 러닝 및TensorFlow, Theano, scikit을 사용한 머신 러닝 워크로드컨테이너 솔루션은 초기에 마이크로 서비스에 중점을두고 개발되었으며 고성능 컴퓨팅 분야에서 요구되는 서비스 대신 작업 처리에 의존하는 일부 유형의 컴퓨팅에서는 잘 작동하지 않았습니다.특이점은 과학 컴퓨팅에 사용되는 성능 요구 환경의 종류에 최적화되도록 처음부터 설계되었습니다.-인공 지능, 딥 러닝, 기계 학습 및 데이터 분석과 같은 신흥 분야를 대상으로-전 세계 최고의 슈퍼 컴퓨팅 센터에서 신뢰-HPC와 같은 리소스를 요구하는 데이터 집약적 워크로드와 호환-컨테이너 오케스트레이션 도구와 통합Kubernetes 및 Mesos 및 Microsoft의 Azure Batch 도구
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