5/5 - (17 امتیاز)

قیمت یک ابر رایانه

قدرتمندترین ابررایانه‌های جهان ممکن است ۵ تا ۷ میلیون دلار قیمت داشته باشند، اما جایگزین‌های مقرون‌به‌صرفه به تدریج افزایش می‌یابد که عملکرد مشابهی را با هزینه‌های پایین‌تر به ارمغان می‌آورند – اغلب به اندازه ۱۰۰۰۰ دلار. با توجه به همبستگی نزدیک ابر محاسبات با تجزیه و تحلیل و هوش مصنوعی، این موضوع طیف گسترده ای از موارد استفاده را باز می کند. پنج گرایش کلیدی را که این انقلاب صنعتی را هدایت می کند، بیاموزید. علیرغم پتانسیل باورنکردنی ابررایانه‌ها، پذیرش به طور سنتی فراتر از چند مورد خاص است. یکی از دلایل اصلی این امر هزینه هنگفتی است، از قیمت خود دستگاه گرفته تا زیرساخت مسکن و هزینه‌های مکرر انرژی. خرید و راه‌اندازی یک ابر رایانه می‌تواند چندین میلیون دلار در سال به شما عقب بیاندازد، که معمولاً آن را فقط برای یک جامعه منتخب (تحقیقات تأمین شده، دولت‌ها، شرکت‌های چندملیتی و موارد مشابه) محرمانه می‌سازد. با این حال، به نظر می‌رسد که تقاضا برای ابررایانه‌ها به طور پیوسته با سرعت 9.5 درصد در حال رشد است و برخی گزارش‌ها حتی حاکی از آن است که تقاضا حتی از عرضه پیشی می‌گیرد. بنابراین، چه چیزی در چند سال گذشته تغییر کرده است؟ یک پاسخ می تواند امید به فناوری ابر محاسباتی مقرون به صرفه باشد که برای بخش وسیع تری از کاربران مقرون به صرفه باشد. در سال 2020، شرکت فناوری اطلاعات NEC مستقر در ژاپن اعلام کرد که ابررایانه‌هایی را با کمتر از 10000 دلار ارائه می‌کند – برای شرکت‌های کوچک تا متوسط ​​که به دنبال استفاده از این فناوری برای تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ پیشرفته و مدل‌سازی هوش مصنوعی (AI) هستند. در سال 2021، ما در یک مسیر استراتژیک در مسیر تکامل ابرکامپیوتر قرار داریم: رایانه‌های سریع‌تر و قدرتمندتر به ظهور خواهند رسید، با یک جزء هزینه بالا. یکی دیگر از شاخه‌های این صنعت بر روی ابررایانه‌های مقرون‌به‌صرفه تمرکز خواهد کرد که می‌توانند برای همه استفاده کنند و کمی از عملکرد را فدای صرفه‌جویی گسترده در هزینه کنند. بیشتر بدانید: پردازنده‌های ARM کلیدی برای ابررایانه‌های جدید هستند. درک نقش ابررایانه‌ها در تجزیه و تحلیل و هوش مصنوعی ابررایانه‌ها و فن‌آوری‌های محاسباتی با کارایی بالا (HPC) رویکرد پردازش سنتی داده‌ها را با استفاده از تعداد زیادی هسته‌های پردازنده بهبود می‌بخشند. ما در مورد بیش از 10000 هسته در یک دستگاه صحبت می کنیم که توسط قابلیت GPU و تامین انرژی عظیم پشتیبانی می شود. این امر امکان جمع آوری حجم عظیمی از داده های پیچیده را فراهم می کند، خواه اطلاعات هواشناسی از سراسر جهان برای پیش بینی آب و هوا در یک شهر یا تجزیه و تحلیل تصاویر جمع آوری شده از مریخ برای طراحی یک سیستم رانش جت باشد. ابررایانه‌ها برای مواردی که شما نیاز به مطالعه میلیون‌ها مجموعه داده از انواع مختلف دارید تا به یک نتیجه منحصربفرد برسید، بازی را تغییر می‌دهند. با توجه به ماهیت ناهمگون داده های آموزشی Big Data و AI، به راحتی می توان فهمید که چرا ابررایانه ها مناسب هستند. آنها قادر به تجزیه و تحلیل اطلاعات از متن بدون ساختار، داده های از پیش پردازش شده، صدا، ویدئو، بینایی کامپیوتری و موارد دیگر برای ایجاد مدل های پیش بینی بسیار دقیق خواهند بود. و قیمت رو به رشد آن را در دسترس موارد استفاده غیردولتی قرار می دهد. به عنوان مثال، یک شرکت لوازم آرایشی در اروپا از این فناوری برای تولید فرمول شامپوی برنده استفاده کرد. این آزمایش‌های تکراری مبتنی بر آزمایشگاه را با الگوریتم‌های یادگیری ماشین (ML) و شبیه‌سازی‌های شناختی جایگزین کرد و دقت نتایج را 10000 برابر افزایش داد.

← ابر رایانه شبیه‌سازان امیرکبیر  →

اینجا کلیک کنید!

5 عاملی که منجر به ابررایانه های مقرون به صرفه و در دسترس می شود ابررایانه های مقرون به صرفه و دسترسی به آنها در بین شرکت ها در هر اندازه را می توان به پنج گرایش مهم نسبت داد: 1. ظهور فناوری محاسبات P2P محاسبات Peer-to-Peer (P2P) از یک چشم انداز توزیع شده استفاده می کند. فرآیندهای محاسباتی قدرتمندتر را به طور تصاعدی هدایت می کند. کاربران و خوشه‌های چند GPU توزیع شده از طریق یک پل به هم متصل می‌شوند که به عنوان رابط جلویی نیز عمل می‌کند. با استفاده از این رابط، می‌توانید چارچوب‌های ML و یادگیری عمیق را مستقر کنید و همچنین مدل‌های هوش مصنوعی را بنویسید که می‌توانند بر روی این گره‌های محاسباتی با کارایی بالا آموزش داده شوند. چشم انداز توزیع شده به این معنی است که منابع محاسباتی را می توان بر حسب تقاضا مستقر کرد و توان GPU را از ماشین های راه دور دریافت کرد تا ابررایانه های مجازی متصل به جلویی ایجاد کند. و عدم وجود یک زیرساخت متمرکز به این معنی است که هزینه ها کسری از سیستم های ابررایانه معمول مبتنی بر ابر است. 2. حرکت از محاسبات با کارایی بالا (HPC) به HPCaaS HPC زیرمجموعه ای از ابر محاسبات است. این یک جایگزین برای دسکتاپ ها و مین فریم های معمولی است که از تکنیک های محاسباتی موازی برای جمع آوری منابع به گونه ای استفاده می کند که عملکرد سطح ابررایانه را ممکن می کند. HPC کاملاً بر برنامه های سازمانی مانند تجزیه و تحلیل پیشرفته، هوش مصنوعی، ML، داده های بزرگ و حتی اینترنت اشیا متمرکز است. در واقع، پیش‌بینی می‌شود که هوش مصنوعی و یادگیری عمیق رشد HPC را افزایش دهند و ارزش آن تا پایان سال ۲۰۲۱ به ۴۳ میلیارد دلار برسد – اما دسترسی به این سیستم‌ها به‌طور سنتی به دلیل موانع هزینه محدود بود. HPC-as-a-Service (HPCaaS) این موضوع را با میزبانی زیرساخت در ابر و خارج کردن نیاز به منابع ماهر برطرف می کند. شما می توانید ارائه دهندگانی مانند IBM، Dug، Advania، atNorth و سایر فروشندگان aaS را برای ابرکامپیوترهای بدون قفل و مقرون به صرفه در نظر بگیرید.

عادی سازی انواع پردازنده های متعدد در یک معماری این یک شاهکار فنی است که به کاهش هزینه های ابرکامپیوتر و بهبود عملکرد کمک کرده است. انواع مختلف پردازنده ها برای کارهای مختلف مناسب هستند – برای مثال، یکی ممکن است صدها هسته برای پردازش موازی داشته باشد، دیگری ممکن است هسته های کمتری داشته باشد که برای پردازش سریال متوالی بهینه شده باشد، در حالی که نوع دیگری می تواند برای محاسبات ممیز شناور بهترین باشد. معماران ابررایانه امروزی، این انواع پردازنده‌های مختلف را با هم ترکیب می‌کنند تا عملکرد بهتری با هزینه‌های کمتر داشته باشند. 4. توسعه نرم‌افزاری که برای ابررایانه ساخته شده است یکی دیگر از روش‌های نگاه کردن به منحنی هزینه ابر محاسبات از نظر ارزش است. هرچه بازدهی شما از ابررایانه ها بیشتر باشد، هزینه کل مالکیت بلند مدت شما کمتر خواهد بود. به همین دلیل است که پلتفرم‌های نرم‌افزاری ساخته‌شده به‌ویژه در موارد استفاده از هوش مصنوعی و داده‌های بزرگ بسیار مهم هستند. این پلتفرم‌ها به دانشمندان داده‌ای اجازه می‌دهند که دانش کمی از معماری‌های ابررایانه دارند، داده‌ها را تغذیه کنند، امکان جذب، جمع‌آوری نتایج و اعمال بینش‌ها را در حوزه تخصص خود فراهم کنند. به عنوان مثال، سال گذشته، یک پلت فرم ابر محاسباتی مقرون به صرفه به نام Exscalate به 18 موسسه دارویی از اتحادیه اروپا کمک کرد. کتابخانه ای از 500 میلیارد مولکول را با ظرفیت 3 میلیون مولکول در ثانیه تجزیه و تحلیل کنید تا مولکول هایی را شناسایی کنید که می توانند ویروس SARS-CoV-2 را هدف قرار دهند. مایکروسافت همچنین اعلام کرده است که در تلاش است تا مدل‌های هوش مصنوعی و زیرساخت‌های ابررایانه‌ای را به عنوان یک پلتفرم در دسترس قرار دهد. 5. افزایش تقاضا در میان جامعه هوش مصنوعی در نهایت، تلاش مایکروسافت برای ایجاد ابررایانه برای هوش مصنوعی حکایت از روند بزرگتری دارد. ماهیت داده فشرده هوش مصنوعی و همبستگی بین حجم داده ها و دقت هوش مصنوعی به این معنی است که ابر محاسبات می تواند به ساختن سیستم های هوش مصنوعی بسیار مؤثرتر، همه کاره تر و قابل اعتمادتر کمک کند. انویدیا همچنین در حال کار بر روی “لئوناردو”، سریع‌ترین ابررایانه هوش مصنوعی جهان است که در اروپا قرار دارد. شرکتی به نام Lightmatter روی ابررایانه‌ای کار می‌کند که از فناوری فوتونیکی استفاده می‌کند تا هوش مصنوعی را ده برابر سریع‌تر با استفاده از ۹۰ درصد انرژی کمتر ارائه دهد و هزینه‌های شما را به‌طور چشمگیری کاهش دهد. با افزایش تقاضا و پذیرش در میان جامعه هوش مصنوعی، می‌توانیم انتظار نوآوری‌های تغییر دهنده بازی (صرفه‌جویی در هزینه) بیشتری داشته باشیم.

ارزیابی تاثیرات بلندمدت این روند این افزایش قیمت مناسب ابررایانه ها برای شرکت ها چه معنایی دارد؟ برای یک چیز، CapEx اولیه شما هنگام شروع یک پروژه تجزیه و تحلیل مبتنی بر ابر رایانه یا AI کاهش می یابد، حتی اگر هزینه های تکرار شونده برای مدتی ثابت بماند. همچنین گزینه‌های بیشتری برای پذیرش خواهید داشت، از سیستم‌های چند میلیون دلاری که وعده بهینه‌ترین بایت در هر فلاپ (یعنی عملیات ممیز شناور در ثانیه) را می‌دهند تا راه‌حل‌های مقرون‌به‌صرفه برای صنعت شما و حتی جایگزین‌های به‌عنوان سرویس. نتیجه بازار دموکراتیک‌تر است که در آن ابررایانه‌ها به طور گسترده‌تری مورد استفاده قرار می‌گیرند، اگر جریان اصلی نداشته باشند، و به مزایای آن برای بخش بزرگ‌تری از جامعه می‌رسند.

با توجه ‌به تمامی مزایایی که استفاده از ابر رایانه‌ها برای شما ایجاد می‌کند، باید بدانید که تهیه یک ابر رایانه برای شرکت یا سازمان خودتان، امری ساده نیست. خرید یک ابر رایانه مانند خرید یک رایانه معمولی نبوده و هزینه‌ها و سختی‌های خاص خودش را دارد. از سوی دیگر نگهداری و تعمیر ابر رایانه‌ها نیازمند دانش تخصصی و پرداخت هزینه‌های سنگینی است. مشکلاتی که باعث می‌شود بسیاری از افراد از خیر استفاده از ابر رایانه‌ها بگذرند.

اما صبر کنید، همیشه راهی هست! در این میان شرکت‌های زیادی هستند که برای پیشبرد اهداف سایر سازمان‌ها، دست به کرایه ابر رایانه می‌زنند. بدین صورت شما به‌جای اینکه برای انجام پژوهش‌ها و پردازش اطلاعات خودتان بخواهید یک ابر رایانه بخرید، می‌توانید با هزینه‌های بسیار کمتری دست به اجاره ابر رایانه بزنید. شرکت شبیه‌سازان امیرکبیر یکی از بهترین شرکت‌هایی است که به کمک آن می‌توانید یک ابر رایانه کرایه کنید!

شبیه‌سازان امیرکبیر یکی از پیشروترین شرکت‌های خدمات شبیه‌سازی بوده که ابر رایانه‌های خود را با قیمت‌های بسیار کمتری نسبت به سایر رقبا در اختیار سازمان‌ها، افراد و نهادهای مختلف قرار می‌دهد. برای کرایه یک ابر رایانه کافی است تا با مشاورین شبیه‌سازان امیرکبیر تماس بگیرید تا به‌صورت کامل شما را در این امر راهنمایی کنند.( gpu جی پی یو)

جدول زمانی ابررایانه‌ها ساخته شده در جهان

این‌جا جدولی از سریع‌ترین ابررایانه‌های رکورددار همه منظورهٔ موجود در دنیا با سال کسب رکوردشان را می‌بینید. منبع عناوینی که سال ثبتشان قبل از سال ۱۹۹۳ است مختلف است اما برای عناوین بعد از سال ۱۹۹۳ از فهرست پانصد کامپیوتر برتر دنیا استفاده کرده‌ایم.

YearSupercomputerPeak speedLocation
۱۹۴۲Atanasoff–Berry Computer (ABC)۳۰ OPSدانشگاه ایالتی آیووا، Ames, Iowa، USA
TRE Heath Robinson۲۰۰ OPSBletchley Park
۱۹۴۴Flowers Colossus۵ kOPSPost Office Research StationDollis HillUK
۱۹۴۶UPenn انیاک
(before 1948+ modifications)
۱۰۰ kOPSآبردین پروو گراوند، مریلند، مریلند، USA
۱۹۵۴IBM NORC۶۷ kOPSU.S. Naval Proving GroundDahlgren، ویرجینیا، USA
۱۹۵۶MIT TX-۰۸۳ kOPSMassachusetts Inst. of TechnologyLexington، ماساچوست، USA
۱۹۵۸IBM AN/FSQ-۷۴۰۰ kOPS۲۵ U.S. Air Force sites across the continental USA and 1 site in کانادا (۵۲ computers)
۱۹۶۰UNIVAC LARC۲۵۰ kFLOPSآزمایشگاه ملی لارنس لیورمور، کالیفرنیا، USA
۱۹۶۱IBM 7030 “Stretch”۱٫۲ MFLOPSآزمایشگاه ملی لاس آلاموس، نیومکزیکو، USA
۱۹۶۴CDC ۶۶۰۰۳ MFLOPSآزمایشگاه ملی لارنس لیورمور، کالیفرنیا، USA
۱۹۶۹CDC ۷۶۰۰۳۶ MFLOPS
۱۹۷۴CDC STAR-۱۰۰۱۰۰ MFLOPS
۱۹۷۵Burroughs ILLIAC IV۱۵۰ MFLOPSمرکز پژوهشی ایمز ناسا، کالیفرنیا، USA
۱۹۷۶Cray-۱۲۵۰ MFLOPSآزمایشگاه ملی لاس آلاموس، نیومکزیکو، USA (80+ sold worldwide)
۱۹۸۱CDC Cyber ۲۰۵۴۰۰ MFLOPS(numerous sites worldwide)
۱۹۸۳Cray X-MP۹۴۱ MFLOPSآزمایشگاه ملی لاس آلاموسآزمایشگاه ملی لارنس لیورمورBattelleبوئینگ
۱۹۸۴M-۱۳۲٫۴ GFLOPSScientific Research Institute of Computer Complexes، مسکو، USSR
۱۹۸۵Cray-۲۳٫۹ GFLOPSآزمایشگاه ملی لارنس لیورمور، کالیفرنیا، USA
۱۹۸۹ETA۱۰-G/۸۱۰٫۳ GFLOPSدانشگاه ایالتی فلوریدا، فلوریدا، USA
۱۹۹۰NEC SX-۳/۴۴R۲۳٫۲ GFLOPSNEC Fuchu Plant, Fuchu، ژاپن
۱۹۹۳Thinking Machines CM-۵/۱۰۲۴۶۵٫۵ GFLOPSآزمایشگاه ملی لاس آلاموسآژانس امنیت ملی ایالات متحده آمریکا
فوجیتسو Numerical Wind Tunnel۱۲۴٫۵۰ GFLOPSNational Aerospace Laboratory، توکیو، ژاپن
اینتل Paragon XP/S ۱۴۰۱۴۳٫۴۰ GFLOPSآزمایشگاه ملی سندیا، نیومکزیکو، USA
۱۹۹۴فوجیتسو Numerical Wind Tunnel۱۷۰٫۴۰ GFLOPSNational Aerospace Laboratory، توکیو، ژاپن
۱۹۹۶Hitachi SR۲۲۰۱/۱۰۲۴۲۲۰٫۴ GFLOPSدانشگاه توکیو، ژاپن
Hitachi/تسوکوبا، ایباراکی CP-PACS/۲۰۴۸۳۶۸٫۲ GFLOPSCenter for Computational Physics، دانشگاه تسوکوبا، تسوکوبا، ایباراکی، ژاپن
۱۹۹۷اینتل ASCI Red/۹۱۵۲۱٫۳۳۸ TFLOPSآزمایشگاه ملی سندیا، نیومکزیکو، USA
۱۹۹۹اینتل ASCI Red/۹۶۳۲۲٫۳۷۹۶ TFLOPS
۲۰۰۰IBM ASCI White۷٫۲۲۶ TFLOPSآزمایشگاه ملی لارنس لیورمور، کالیفرنیا، USA
۲۰۰۲NEC Earth Simulator۳۵٫۸۶ TFLOPSEarth Simulator Center، یوکوهاما-shi، ژاپن
۲۰۰۴IBM Blue Gene/L۷۰٫۷۲ TFLOPSU.S. Department of Energy/IBM، USA
۲۰۰۵۱۳۶٫۸ TFLOPSU.S. Department of Energy/U.S. National Nuclear Security Administration،
آزمایشگاه ملی لارنس لیورمور، کالیفرنیا، USA
۲۸۰٫۶ TFLOPS
۲۰۰۷

شبیه‌سازان امیرکبیر مفتخر است که با نازل‌ترین قیمت‌ها، انواع خدمات تخصصی شبیه‌سازی و پردازشی را در اختیار مشتریانش قرار می‌دهد. از سوی دیگر سرعت بسیار بالای سیستم‌های این شرکت، اجاره انواع مختلف سیستم‌های رایانه‌ای و ابر رایانه‌ای، سیستم‌های رایانش ابری، سرورهای محاسباتی و پردازش مجازی و… تنها بخشی از خدمات این شرکت است.

همچنین شما می‌توانید از خدمات پس از فروش شبیه‌سازان امیرکبیر استفاده کنید و در صورت بروز هرگونه مشکل و یا ایجاد هر نمونه سوالی، می‌توانید با پشتیبانی این شرکت در ارتباط باشید.

نتیجه‌گیری

قدرت و سرعت ابر رایانه‌های به ‌قدری بالا بوده که انجام محاسبات و پردازش اطلاعاتی که امکان انجام آن با سیستم‌های معمولی وجود ندارد را در کسری از ثانیه انجام خواهد داد. از این‌رو شرکت‌ها و سازمان‌های بسیار زیادی که نیازمند انجام چنین پردازش‌هایی هستند، به استفاده و اجاره ابر رایانه روی می‌آورند. شرکت شبیه‌سازان امیرکبیر یکی از بهترین شرکت‌ها در زمینه کرایه انواع ابر رایانه‌ها بوده که آماده خدمت‌رسانی به شما عزیزان است.

 

لیست ابر رایانه ها جهان 

مرکز ابر رایانه دانشگاه فردوسی مشهد 

مرکز ابررایانه دانشگاه خواجه نصیرالدین طوسی 

مرکز ابر رایانه دانشگاه شریف 

مرکز ابر رایانه دانشگاه حکیم سبزواری 

مرکز ابر رایانه دانشگاه اراک 

مرکز ابررایانه دانشگاه کردستان 

مرکز ابر رایانه دانشگاه کاشان 

مرکز ابر رایانه دانشگاه قم 

مرکز ابر رایانه دانشگاه صنعتی شاهرود 

مرکز ابررایانه دانشگاه صنعتی اصفهان 

مرکز ابر رایانه دانشگاه شیراز 

مرکز ابر رایانه دانشگاه شهید چمران اهواز 

مرکز ابررایانه دانشگاه سمنان 

مرکز ابر رایانه دانشگاه بین المللی امام خمینی 

مرکز ابر رایانه دانشگاه ارومیه 

مرکز ابر رایانه دانشگاه علم و صنعت 

مرکز ابر رایانه دانشگاه تهران 

درباره مرکز داده چه می‌دانید 

کامپیوتر مجازی چیست

hpc چیست 

پردازش ابری 

رایانش ابری 

مزایا و معایب پردازش موازی 

سرور محاسباتی چیست 

سیستم های موازی – هوش شبیه سازی 

پردازش موازی

مزایای برتر رایانش ابری 

قدرتمندترین ابر رایانه های جهان 

پردازش موازی 

محاسبات موازی 

سرور محاسباتی چیست

لیست ابر رایانه های ایران

فناوری ابر رایانه چیست 

سرعت پردازنده چگونه محاسبه می شود 

سرعت پردازنده چیست و چرا اهمیت دارد 

سیستم موازی چیست 

hpc چیست 

انواع ابر کامپیوترها 

نکاتی برای خرید سرور محاسباتی

قیمت خرید ابر کامپیوتر 

ابر رایانه چیست

اجاره سوپر کامپیوتر 

اجاره کامپیوتر قوی 

اجاره سیستم پردازش موازی 

اجاره یک ابر کامپیوتر

رایانش سریع چیست؟

چه-کامپیوتری برای پایتون مناسب است

پردازش موازی در پایتون python 

مزایا و معایب پردازش موازی

پردازش سریع

انواع ابر رایانه ها

کاربرد پردازش موازی 

خرید ابر رایانه

قیمت یک ابر رایانه

اجاره سرور HPC 

پردازش سریع 

کلاستر 

سوپرکامپیوتر

پردازش فوق سریع 

سرور پردازش موازی چیست 

آزمایشگاه پردازش موازی

اجاره کامپیوتر- ارزان 

رایانش ابری

پردازش فوق سریع 

ابر رایانه 

درباره اجاره سرور محسباتی چه باید بدانیم؟

تعرفه رایانش ابری

آزمایشگاه محاسباتی

سیستم مورد نیاز شبیه سازی

پردازش موازی ارزان

حداقل سیستم مورد نیاز برای گوسین 

سیستم مورد نیاز برای لمپس lamps 

پردازش موازی در متلب 

حداقل سیستم مورد نیاز برای شبیه سازی FEM 

حداقل سیستم مورد نیاز برای comsol کامسول

سیستم مورد نیاز برای انسیس ansys

پردازش موازی در متلب 

کامپیوتر قوی برای نرم افزار اباکوس abaqus ✔️

پردازش موازی و پایگاه های داده موازی 

خرید کامپیوتر قوی 

محاسبات موازی 

سیستم پردازش سنگین و تأخیر کم در شبکه‌های حسگر بی‌سیم 

اجاره سرور محاسباتی 

اجاره سیستم کامپیوتری 

اجاره کامپیوترهای قدرتمند محاسباتی

اجاره کامپیوتر در تهران 

کلاستر کامپیوتری 

آشنایی با کامپیوتر محاسباتی قوی 

کامپیوتر محاسباتی قدرتمند 

روش آسان‌سازی پردازش داده با استفاده از عملیات محاسبات سنگین 

تدوینی به‌صرفه‌تر با اجاره کامپیوتر تدوین 

بررسی تأثیر رم در سرعت رندر 

 معرفی 6 کارت گرافیک برتر برای رندر 

تعرفه اجاره سیستم‌های تخصصی مهندسی و پردازش سریع GPU 

همه چیز در مورد سیستم ‌های پردازش گرافیکی و اجاره آنها 

مر کز محاسبات شبیه سازان امیرکبیر

نحوه درخواست اجاره کامپیوتر محاسباتی

شماره تماس:✔️ 09021145350  ✔️ 02188769296

آدرس: تهران خیابان ولیعصر(ع)،دانشگاه صنعتی امیرکبیر، دانشکده مهندسی مکانیک، طبقه منفی یک،  مرکز نوآوری، گروه شبیه‌سازان امیرکبیر

لیست اجاره کامپیوترهای قدرتمند محاسباتی