蘋果甜不甜的
啃一口就知道了
我們全新上線了一個【在線體驗版】產品2分鐘在線自動開通~即刻獲得TOP500超級算力！（花費4小時5500美元，速石科技躋身全球超算TOP500）歡迎來嘗一嘗？
大概長這樣：
用這個能干嘛？
千言萬語匯成一句話，就是跑任務：
藥物研發領域常見場景就是虛擬篩選，跑AutoDock Vina，比如這種：15小時虛擬篩選10億分子，《Nature》+HMS驗證云端新藥研發未來
半導體行業常見場景就是EDA仿真驗證，跑芯片設計公司的HSPICE仿真任務或輔助芯片Foundry廠的OPC，時間從一個月縮短到一天之內不在話下。
還有CAE工業仿真，什么ANSYS Fluent、Bladed、LS-DYNA，還有VASP這種量子力學的分子動力學模擬等等。
當然，用Tensorflow、Pytorch的AI分布式訓練也在我們碗里，跟GPU最配哦。
我們主要優秀在哪？
跑任務快，自動化部署
- 常用應用集成與優化，開箱即用；
- 應用環境自動化部署，不用你一行行寫腳本，一臺臺機器安裝；
- 算得快：任務不用排隊，節約時間，可用資源多，并行程度超高；
- 云上集群自動化調度，省錢又省心，原因可參考這里：《切換七種視角，我們給各位CXO大佬算算上云這筆賬》
無限多云算力資源
- 提供多云算力，計算資源想要多少就有多少，而且即需即用，即停即走；
- 能充分滿足短時間內爆發性的難以預測的計算需求；
- 想要什么機型就用什么機型，內存大？主頻高？GPU？TPU？沒在怕的；4. 資源使用成本低。可參考這里：《云資源中的低成本戰斗機——競價實例，AWS、阿里云等六家云廠商完全用戶使用指南》
易用好上手
- 可視化操作平臺，易上手；
- 零IT基礎，無需計算機專業技能；
- 更安全，還省了很多本地的安全配置工作。
為了讓你快速上手，
我們還做了哪些安排？
首先，2分鐘在線即時開通。
不用人工介入，無需等待。
其次，我們主動奉上300元體驗金。
兵馬未動，糧草先行嘛。
第三，我們還提前安排好了樣本數據。
哪怕沒準備好數據你也能先試試，感受一下。
第四，部分應用我們還提供了相應的操作視頻哦。
最重要的是，你可以通過【我要幫助】按鈕，跟我們隨時溝通。
不管是遇到了問題，還是對我們有任何意見或建議~~我們一定會認真回復的。
這個在線體驗版和企業版有什么區別？
簡單來說：
在線體驗嘛，所以只有SaaS模式
只支持部分應用和用戶權限
不支持命令行操作和部分高級功能
具體看下表：
單獨解釋兩個高級功能
自定義工作流：fastone能根據用戶需要，自定義工作流程，形成自動化體系。
自動伸縮（Auto-Scale）：fastone能基于多云環境，使集群規模根據用戶計算任務的算力需求，自動增加或減少。
在線體驗入口在哪里？
如果你是海外用戶，想體驗我們的產品，請發送郵件和我們聯系support@www.ddliz.com。
怎么升級成企業版？體驗金用完了怎么辦？
1. 文末直接掃碼加小F
2. 在線咨詢聯系小F
3. 發郵件給我們：support@www.ddliz.com
4. 點擊【解鎖企業版】按鈕
到底效果怎么樣？我們舉幾個栗子
某IC設計初創公司
挑戰：本地資源少，IT基礎比較薄弱，希望未來可以擴展成多云模式
應用：Cadence，Synopsys
調度器：Slurm
應用場景：計算機視覺處理芯片設計
公司當前計算節點過少，機房面積較小、難擴展；IT維護能力比較弱；計算任務量高峰時無法及時完成。用戶通過速石EDA云平臺，利用云的彈性伸縮能力和多種異構資源，滿足任務高峰時的計算需求，縮短了項目周期，幾乎無需維護網絡、系統、架構搭建等問題
某風電新能源集團公司
挑戰：需求波動大，難以預估本地資源采購量；本地機器為低主頻的舊機器，單核計算效率低；運行應用要求調度系統同時支持Windows和Linux
應用：Bladed，Ansys，nCode，StarCCM
應用場景：風力發電機組載荷分析與仿真
優化核心應用Bladed，利用云上更新，主頻更高CPU硬件最大化發揮應用性能。通過fastone平臺同時調度任務至本地和云上的Windows節點和Linux節點，滿足業務需求。所有的資源通過平臺統一管理和監控，大大提高了管理和運維的效率
AI輔助藥物研發
挑戰：本地內存資源和GPU資源有限，訓練速度慢。公有云GPU費用高，希望公有云上資源能有效利用
應用場景：多藥副作用訓練
通過速石平臺GUI Wizard方式，只需要三步：上傳/選擇數據 -選擇算法-提交任務，即可開始。利用AWS P3實例進行AI分布式訓練，訓練時間由原來的9天縮短到2天左右，解決算得慢問題。按需啟動GPU/TPU實例，并內置費用預警和限制功能，降低成本
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某高等院校航天學院
挑戰：本地計算資源不足,不能滿足峰值需求
應用：ANSYS Fluent
應用場景：大渦模擬（Large Eddy Simulation）
該校先進動力技術研究所課題預計CPU峰值需求達到600 core，計算資源嚴重不足。采用fastone SaaS平臺，彈性使用fastone cloud提供的云上集群，基于ANSYS Fluent應用進行大渦模擬（Large Eddy Simulation）數值求解，滿足LES方法對硬件資源的高需求
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