MassGrid的实际应用场景有哪些？
Mass Grid 是一个去中心化高性能计算网络。随着 AI、VR 等行业发展壮大，高性能计算需求也渗透到各行业，而每个公司、团队都不一定有财力、能力和必要性去建设一个算力集群，即便建成了自己的 GPU 算力集群，维护、升级也需要付出大量人力物力及时间成本。MassGrid 可以聚集散布在世界各地的闲置算力，建设起可动态升级的 GPU 通用算力集群，可供所有需要这些算力的个人或企业机构使用，有效解决了他们的实际需求。
MassGrid应用场景
数据挖掘
越来越多的数据科学家正在使用GPU进行大数据分析，以获得更好的研究结果和实时业务决策。MassGrid通过将远程GPU虚拟化到用户的桌面，使用户能够访问几乎无限量的计算资源。 用户可以在MassGrid Virtual Docker 上安装数据挖掘开放库和工具，进行大规模并行数据挖掘计算。
气象分析
新型气象模型拥有更精细的网格分辨率，也拥有更高的能源使用效率，但精准的天气预报同样需要有极佳的计算机运算能力。用于天气预报的GPU加速超级计算机近年来发展迅速，用户可以组建任意规模的MassGrid Virtual Docker 集群，方便地进行有限元并行模拟计算。
AI训练
MassGrid将TensonFlow，PyTorch，Caffe2等多种流行的深度学习框架集成到MassGrid虚拟Docker中，供用户方便地进行AI任务的训练。在MassGrid庞大的GPU集群，除了支持用户多个模型同时训练外，我们也集成了优化的分布式训练算法，如梯度压缩和稀疏化等。利用MassGrid的分布式优化算法，用户可以简单地配置使用多个计算节点进行高效地模型训练。
3D渲染
在MassGrid Virtual Docker上用户可以安装RedShift，iRay和其他GPU加速渲染应用程序，允许用户在我们的平台上以帧或以场景为单位的分布渲染作业。场景数据也可以通过MassGrid虚拟Docker中的MassGrid P2P文件网络传输，用户可以像在本地网络上一样将其渲染作业发送到远程MassGrid Virtual Docker中进行计算。
科学研究
MassGrid网络的分布式GPU集群可被应用于需要大量计算的多领域的基础研究，如利用LAMMPS在原子级别对材料进行建模；利用QMCPACK模拟材料属性；利用ANSYS CFX对流体进行仿真；MassGrid也支持PhysX和Havok等实时仿真工具软件。
生物计算
生物信息学计算是非常艰巨的任务，MassGrid支持各种生物信息学处理，如DNA、RNA、蛋白质等大分子的空间结构分析和生化反应模拟等。用户能充分利用MassGrid Virtual Docker 的GPU的并行处理能力，以优化最大匹配值的计算，大幅度提升DNA序列比对，蛋白质对接和GPU上的分子动力学等方面实验的数据处理性能。