Ао 2 4 отопительный агрегат: Агрегат АО 2 - 4 воздушно отопительный водяной трехрядный

Ао 2 4 отопительный агрегат: Агрегат АО 2 – 4 воздушно отопительный водяной трехрядный – Т.С.Т.

alexxlab | 09.02.1983 | 0 | Разное

Содержание

Агрегат отопительный АО 2-4

Агрегаты отопительные АО 2-4

Отопительные агрегаты АО 2-4 используются для отопления различных промышленных помещений без постоянного присутствия людей или для работы без фиксированной рабочей зоны. Широко применяются в различных отопительных и вентиляционных системах. Подразделяются на два вида : АО 2-4 (на базе водяных калориферов, теплоноситель – горячая или перегретая вода температурой до +150 °С и АО 2-4П (на базе паровых калориферов, теплоноситель – сухой насыщенный пар температурой до +180 °С ). Рабочее давление – до 1,2 МПа.
Агрегат состоит из калорифера и осевого вентилятора, объединенных в единый рабочий блок. Монтаж агрегатов осуществляется установкой на раму или подвешиванием на кронштейнах. Присоединение теплообменных калориферов к трубопроводу осуществляется сваркой или фланцевым соединением. Водяные агрегаты оснащены двумя патрубками с одной боковой стороны, а паровые – по одному патрубку сверху и снизу агрегата.

В нашей компании вы можете купить агрегаты отопительные АО 2-4 по лучшей цене.

Условия эксплуатации
Агрегаты отопительные АО предназначены для работы в условиях умеренного климата третьей категории размещения (У3) по ГОСТ 15150-69. Окружающий воздух должен быть с предельно допустимым содержанием химически агрессивных веществ по ГОСТ 12.1.005-88, с запыленностью не более 0,5 мг/м³ и не содержать липких веществ и волокнистых материалов.

Технические характеристики

Обозначение агрегата	Теплоноситель	Производительность по воздуху, м³/ч	Производительность по теплу, кВт	Электродвигатель осевого вентилятора	Масса агрегата, кг
	вода	3000 3600	45,2	0,18 кВт1500 об 0,25 кВт1500 об	130
АО 2-4П	пар	4000	59,6	0,75 кВт*3000 об	130

Габаритные размеры (в мм) водяных агрегатов АО 2-4

А	В	L	Ду
595	730	800	32

Габаритные размеры (в мм) паровых агрегатов АО 2-4П

А1

А2

Н1

Ду

575

425

715

602

875

728

525

Купить отопительные агрегаты

Отопительный агрегат АО2-4П, воздушное отопление

Агрегат АО – это воздушно-отопительное оборудование, предназначенное для обогрева производственных и сельскохозяйственных помещений и выступающее в качестве элемента систем вентиляции и воздушного отопления различных крупных помещений. В холодное время года этот агрегат может работать на подогрев приточного воздуха, а летом используется как обычный вентилятор.

Агрегат отопительный АО 2 пригоден к использованию в рабочей среде без содержания липких и волокнистых материалов, при этом плотность загрязнения не должна превышать 0,5 мг/м3, а максимальное содержание химически агрессивных компонентов должно соответствовать ГОСТ 12.1.005-88.

Конструкция агрегата АО 2-4

Агрегат воздушно отопительный ао представляет собой несложную конструкцию, состоящую из единого блока. Для работы прибора достаточно лишь его подключение к электросети. Основные элементы устройства – водяной или паровой калорифер (АО2 и АО-4П соответственно) и осевой вентилятор ВО 06-300. Калорифер представлен в виде многорядного змеевика, изготовленного из стальных труб с алюминиевыми ребрами, что увеличивает интенсивность теплообмена между нагревательной частью и входящим потоком воздуха. На лицевой стороне калорифера расположена решетка с подвижными жалюзи, регулирующими направление потока воздушных масс. В качестве опорной части выступает сварная рама. Монтаж агрегата может осуществляться двумя способами: с помощью анкерного крепления на фундамент перекрытия или посредством специальных проушин на подвесы. На боковой части калорифера располагается входной и выходной патрубки, посредством которых калорифер подсоединяется к системе подачи пара или горячей воды. При использовании водяного нагревателя в агрегатах необходима дополнительная защита, предотвращающая замерзание теплоносителя. Для паровых моделей подобная защита не требуется.

Условия эксплуатации прибора

Агрегат воздушно отопительный ао 2 используются в районах с умеренным климатом с температурой окружающей среды в пределах -45…+40 °C. Согласно ГОСТ 15150 размещение данного оборудования разрешено в сооружениях закрытого типа, где не используется искусственное поддержание микроклиматических условий.

Технические характеристики	Агрегат АО 2-4 / АО 2-4П
Производительность по воздуху, м³/ч	4000
Производительность по теплу, КВт	46
Температура теплоносителя на входе/выходе, °С	150/70
Установочная мощность, кВт	0,37
Сечение для прохода теплоносителя, м²	0,00102
Сечение патрубка, м²	0,00101
Диаметр патрубка, Ду	32
Число ходов	4
Число рядов	3
Расход воды, м³/ч, при скорости воды в трубках w=0,7÷1,0 м/с	2,4÷3,45
Масса, кг	95

Агрегаты воздушно-отопительные АО2 и АО2-П

Воздушно-отопительные агрегаты АО-2 и и АО2-П осуществляют нагрев рециркуляционного, внешнего или смешанного воздуха для отопления зданий промышленного и сельскохозяйственного назначения, а также в отопительно-вентиляционных системах зданий.

Типы агрегатов АО-2

нагрев воздуха с помощью теплоты горячей или перегретой воды – водяной отопительный агрегат;

нагрев воздуха с помощью сухого (насыщенного) пара – паровой отопительный агрегат.

Установки АО2 применяют в районах с умеренным и холодным климатом и размещают в помещениях с воздушной средой, содержащей пыли и других твердых примесей не более 0,5 мг/м³ и не имеющей в своем составе липких веществ и волокнистых материалов.

Водяные и паровые воздухонагревательные установки АО2 можно использовать в качестве основного или дополнительного источника тепла.

В помещениях, обслуживаемых центральными системами кондиционирования воздуха, АО2 могут применяться в течение всего года в качестве зональных подогревателей. Эти тепловые аппараты являются достаточно надежным и долговечным оборудованием, способным полноценно функционировать в течение многих лет.

Агрегат АО2 это воздушно-отопительное оборудование, предназначенное для обогрева производственных, промышленных и сельскохозяйственных помещений без постоянного присутствия людей (или без фиксированной рабочей зоны) и выступающее в качестве элемента систем вентиляции и воздушного отопления различных крупных помещений.

В холодное время года этот агрегат может работать на подогрев приточного воздуха, а летом используется как обычный вентилятор.

Агрегат осуществляет нагрев воздуха с помощью теплоты горячей или перегретой воды.

Во время работы отопительного агрегата АО2 воздух, подаваемый вентилятором, нагревается, проходя калорифер, и подается в помещение.

Варианты исполнения отопительных агрегатов АО-2

Правое и левое исполнение

Габаритные размеры агрегатов воздушно-отопительных АО-2

на базе водяных калориферов типа КСк

№ АО2	A	A1	a	B	b	C	D	Dy	E	H	h	L	L1
3	530	530	250	390	70	490	400	32	720	683	355	805	795
4	702	654	375	460	97	620	500	32	770	810	420	855	835
6,3	784	737	500	580	78,5	745	500	32	770	892	460	870	835
10	952	905	625	740	82,5	870	630	50	790	1061	545	890	860
20	1201	1154	875	977	78,5	1120	800	50	915	1310	670	1055	1015
25*	1201	1154	875	977	78,5	1120	800	50	915	1310	670	1055	1015

* – Агрегат воздушно-отопительный водяной АО2-25 отличается от АО2-20, тем что он изготовлен на базе четырехрядного калорифера типа КСк.

Габаритные размеры агрегатов воздушно-отопительных АО-2П на базе паровых калориферов типа КПСк

Габаритные размеры агрегатов АО-2 №3-6,3П на базе паровых калориферов

Габаритные размеры агрегатов АО-2 №10-25П на базе паровых калориферов

№ АО2-П	A	A1	a	B	b	C	D	Dy	E	H	h	L	L1
3	580	530	250	390	–	100	490	50	720	683	355	805	795
4	702	654	375	–	100	620	500	50	770	810	420	855	835
6,3	784	737	500	–	100	745	500	50	770	892	460	870	835
10	952	905	625	410	248	870	630	65	790	1061	545	890	860
20	1201	1154	875	535	310	1120	800	65	915	1310	670	1055	1015
25*	1201	1154	875	535	310	1120	800	65	915	1310	670	1055	1015

* – Агрегат воздушно-отопительный паровой АО2-25П отличается от АО2-20, тем что он изготовлен на базе четырехрядного калорифера типа КП.

Габаритные размеры агрегата воздушно-отопительного АО 2-50 на базе двух водяных калориферов КСк 3-12

Габаритные размеры агрегата воздушно-отопительного АО 2-50П на базе двух паровых калориферов КП 3-12 (изготавливается по спецзаказу)

Технические характеристики

Параметры	АО2-3	АО2-4	АО2-6,3	АО2-10	АО2-20	АО2-25
Производительность по воздуху, м³/ч	2600	4000	6300	10000	20000	25000
Производительность по теплу, кВт	29	46	73	116	220	306
Температура теплоносителя на входе, °С	150/70	150/70	150/70	150/70	150/70	150/70
Установочная мощность, кВт	0,25/1500	0,37/1500	0,55/1500	0,75/1000	2,2/1500	2,2/1500
Сечение для прохода теплоносителя, м²	0,00079	0,00102	0,00113	0,00147	0,00203	0,00249
Сечение патрубка, м²	0,00101	0,00101	0,00101	0,00221	0,00221	0,00221
Диаметр патрубка, Ду	32	32	32	50	50	50
Число ходов	4	4	4	4	4	4
Число рядов	3	3	3	3	3	4
Расход воды, м³/ч, при скорости воды в трубках w=0,7÷1,0 м/с	1,9÷2,7	2,4÷3,45	2,4÷3,45	3,5÷5,0	4,9÷6,9	5,3÷7,5
Масса, кг	70	95	120	160	255	280

Назад к списку

Агрегат воздушно-отопительный АО-2-30-420 | Маркетплейс PromOne

Агрегат отопительный АО-2-30-420 применяется для воздушного обогрева промышленных и полупромышленных помещений: цехов, складов, мастерских, монтажных и строительных площадок, и пр. Помещения должны относится к категории Г и Д по СНиП 2.09.02-85, технологический процесс которых не сопровождается выделением пыли (не более 0,5 мг/м.куб) и взрывоопасных газов.

Агрегат АО-2 осуществляет нагрев воздуха с помощью теплоты горячей или перегретой воды. Температура теплоносителя не выше 180°С и давление не более 1,2 МПа. При работе вентилятора забор воздуха производится из помещения и нагревается, проходя через воздухонагреватель. Затем направляется через поворотные лопатки в обогреваемую зону. Установка должна эксплуатироваться в районах с умеренным и холодным климатом категории размещения 4 по ГОСТ 15150.

Агрегат воздушно-отопительный АО 2 имеют моноблочное конструктивное исполнение. Опорной частью служит металлическая рама из стандартного металлопроката. К раме закреплен водяной калорифер КСк 4 – СТД 300Э с вентилятором. На корпусе калорифера в его верхней части предусмотрены кронштейны для транспортировочных и такелажных работ. С фронтальной стороны воздухонагревателя расположены металлические поворотные лопатки-жалюзи, которые позволяют регулировать направление генерируемого воздушного потока. Положение жалюзи регулируется от ручного рычага посредством зубчатой передачи. Патрубки, к которым подсоединяется магистраль с теплоносителем, выведены на боковой торец воздухонагревателя.

Воздух приводится в движение за счет работы осевого вентилятора ВО 06-300-8, который установлен с тыльной стороны воздушно-отопительного агрегата АО 2. Кожух вентилятора крепится к корпусу калорифера через диффузор. На втором торце вентилятора также предусмотрен фланец с отверстиями для подсоединения оборудования к воздуховодам приточной вентиляции. Мощность электродвигателя: 3 кВт. Частота вращения: 1500 об/мин.

Агрегаты отопительные АО-2, Воздушно отопительные агрегаты АО водяные и паровые в Вологде цена 26200 руб.

Технические характеристики агрегатов отопительных АО

Воздушно – отопительные агрегаты АО-2 (одноструйные) предназначены для воздушного отопления промышленных помещений без постоянного присутствия людей (или без фиксированной рабочей зоны) или с постоянным присутствием людей с высотой помещения до 6 м, а также для дежурного отопления производственных помещений.

Отопительные агрегаты типа АО-2 предназначены для работы с теплоносителем «горячая вода или перегретая вода температурой 95-150 °С и с полным использованием рецикуляционного воздуха для районов с умеренным климатом «У» категории размещения 3 по ГОСТ 15150-69. Воздушно – отопительный агрегат подвешивается или устанавливается на кронштейнах. Во время работы отопительного агрегата воздух, подаваемый осевым вентилятором ВО 06-300 нагревается, проходя через калорифер кск, и подается в помещение.

Наименование параметра	АО 2-3	АО 2-4	АО 2-6,3	АО 2-10	АО 2-20	АО 2-25	АО 2-50
Производительность по воздуху, м³/ч	2600	4000	6300	10000	20000	25000	60000
Производительность по теплу, КВт	24	46	73	116	220	306	900
Температура теплоносителя на входе / на выходе, °С	150/70	150/70	150/70	150/70	150/70	150/70	150/70
Установочная мощность электродвигателя, кВт	0,25	0,37	0,55	0,75	2,2	2,2	7,5
Сечение для прохода теплоносителя, м²	0,00079	0,00102	0,00113	0,00147	0,00203	0,00249	-
Сечение патрубка, м²	0,00101	0,00101	0,00101	0,00221	0,00221	0,00221	-
Диаметр патрубка, Ду	32	32	32	50	50	50	50
Число ходов	4	4	4	4	4	4	4
Число рядов	3	3	3	3	3	4	4
Масса, кг	70	95	120	160	255	280	820

Воздушно – отопительные агрегаты имеют высокую теплопроизводительность и эффективность, которые обеспечиваются оптимальным расстоянием между вентилятором и калорифером, исключающим застойные зоны при движении воздуха в агрегате, а также применением высококачественных калориферов и осевых вентиляторов.

Отличие водяного от парового агрегата в том, что вместо водяного воздухонагревателя устанавливается паровой калорифер КП-Ск с вертикальным расположением присоединительных патрубков (положение жалюзи – вертикальное).

Агрегаты воздушно-отопительные АО 2, СТД-300, АВП

Технические характеристики отопительного агрегата АО2

Наименование агрегата	Электродвигатель		Производ. по воздуху м3/час	Производительность по теплу, кВт
Наименование агрегата	Мощность, кВт	Оборотов, об/мин	Производ. по воздуху м3/час	150-70С°	130-70С°	95-7С°
АО2-2,8-30	0,25	1500	2800	35,7	33,0	29,1
АО2-2,8-35	0,25	1500	2800	42,1	39,0	33,8
АО2-3,2-40	0,37	1500	3200	43,4	40,0	35,4
АО2-3,2-45	0,37	1500	3200	50,6	46,0	40,5
АО2-5,5-50	0,75	3000	5500	53,8	50,0	45,0
АО2-5,5-60	0,75	3000	5500	66,6	61,0	54,5
АО2-5,5-65	0,75	3000	5500	66,7	62,0	54,8
АО2-5,5-75	0,75	3000	5500	79,8	73,0	64,2
АО2-5-60	0,55	1500	5200	65,3	60,0	53,6
АО2-5-70	0,55	1500	5200	77,7	70,0	62,5
АО2-6,3-80	0,75	1000	6300	86,3	80,0	70,4
АО2-6,3-90	0,75	1000	6300	98,1	90,0	78,4
АО2-10-110	1,1	1500	10000	115,3	107,0	86,4
АО2-10-125	1,1	1500	10000	134,4	125,0	109,0
АО2-18-210	2,2	1000	18000	227,0	210,0	112,0
АО2-18-250	2,2	1000	18000	273,4	250,0	148,3
АО2-18-255	2,2	1000	18000	274,1	255,0	140,0
АО2-18-300	2,2	1000	18000	320,3	295,0	186,1
АО2-25-260	3,0	1500	25000	277,6	260,0	112,0
АО2-25-320	3,0	1500	25000	342,4	318,0	148,3
АО2-25-315	3,0	1500	25000	337,6	314,0	140,4
АО2-25-370	3,0	1500	25000	403,6	321,0	186,1

Агрегаты воздушно-отопительные АО2 — Профи ТИМ

Общие сведения
Агрегат включает в себя:

вентилятор осевой ВО 06-300
переход
теплообменник (водяной КСК или паровой КПСК биметаллический спирально-накатной)
клапан гравитационный, с ручным или электрическим приводом для регулирования подачи воздуха
общая сварная рама

Назначение

воздушно-отопительные агрегаты осуществляют нагрев воздуха с помощью теплоносителя: горячей или перегретой воды, поступающей от внешних источников теплоснабжения
водяные отопительные агрегаты АО2 (в) используются при водовоздушном отоплении. В качестве первичного теплоносителя выступает горячая вода с температурой от 75 до 150 ºС. Поступая в теплообменник и проходя внутри несущих оребренных трубок, вода под действием вентилятора охлаждается. Происходит передача тепла более холодному воздуху. Уже нагретый воздушный поток распространяется по помещению. Корректировка направления регулируется установленными жалюзи
паровые отопительные агрегаты АО2 (п) применяются при паровоздушном отоплении. Теплоносителем выступает сухой насыщенный пар с температурой до 180 ºС, который поступает в теплообменник. Под действием обдува вентилятора пар, охлаждаясь, превращается в конденсат. При этом происходит выделение скрытой теплоты парообразования, которая и используется для обогрева воздушных потоков, нагнетаемых в отапливаемое помещение
отопительные агрегаты АО-2 предназначены для воздушного отопления помещений промышленного, сельскохозяйственного и гражданского назначения

Варианты изготовления

ТУ 4861-011-13046624-2009

«О» – общепромышленного назначения из углеродистой стали

ТУ 4861-002-13046624-2015

«В1» – взрывозащищенные из разнородных металлов

Условия эксплуатации ГОСТ 15150-69

У1, У2, У3 – умеренный климат (–45…+40 °С)
УХЛ1, УХЛ2, УХЛ3 – умеренный и холодный климат (–60…+40 °С)
температура теплоносителя не выше 180 °С и давление не более 1,2 МПа

Ремонт кондиционеров McDonough Ga – JSC Enterprises LLC Подрядчик по ОВК

JSC Enterprises – ваш идеальный выбор для профессиональных подрядчиков McDonough HVAC в округах Генри, Клейтон и Рокдейл

В ЗАО «Предприятия» вы найдете качественный монтаж и обслуживание систем отопления и вентиляции. и ремонт систем отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха для коммерческих и частных клиентов в Южном Метро Атланта, особенно в округах Генри, Клейтон, Рокдейл и прилегающих районах. Обладая 35-летним опытом, мы полностью готовы удовлетворить ваши потребности в отоплении и охлаждении.Позвоните нам для ремонта кондиционера в МакДоно, штат Джорджия!

Позвоните нам сегодня по телефону 770-957-1768, и мы предоставим вам БЕСПЛАТНУЮ СМЕТУ на новые установки. Также мы предоставляем услуги по ремонту аварийного кондиционирования и отопления.

Действительно, мы стремимся предоставлять нашим клиентам качественные услуги по доступным ценам, от установки до сервисного ремонта. Мы помогаем нашим клиентам в Стокбридже, Хэмптоне и Локуст-Гроув экономить деньги на расходах на электроэнергию, обеспечивая бесперебойную и эффективную работу всех их систем охлаждения, обогрева и охлаждения.

Наши услуги подрядчика по ОВК включают:

Кондиционирование воздуха в МакДоно

В качестве подрядчика по кондиционированию воздуха в МакДоно мы обеспечиваем ремонт, техническое обслуживание и установку кондиционеров, установку центрального кондиционера, кондиционеры на крыше, системы очистки воздуха и более. Мы также занимаемся ремонтом систем кондиционирования воздуха для наших частных и коммерческих клиентов.

Отопительное оборудование

Тепловые насосы

Ремонт тепловых насосов, монтажные работы.
Техническое обслуживание тепловых насосов и др.

Водонагреватели

Коммерческое охлаждение

Контракты на техническое обслуживание

Ремонт может быть дорогостоящим. Итак, рассмотрите преимущества нашей ежегодной программы профилактического обслуживания. Позвоните, чтобы узнать о наших соглашениях об обслуживании по ремонту HVAC и многом другом.

С радостью даем 90-дневную гарантию на работу!

NEWS Обновление: теперь также предоставляются услуги по ремонту бытовой техники.

Доступные варианты финансирования

Можете ли вы позволить себе приобрести новые и более эффективные системы отопления, кондиционирования и охлаждения? Благодаря различным вариантам финансирования, доступным для вас через нас, вы можете найти оборудование, соответствующее вашему конкретному бюджету

Выбор подходящего подрядчика по кондиционированию воздуха для работы с

Выбор подрядчика по ОВКВ для решения ваших проблем с отоплением и кондиционерами – это не только об открытии телефонной книги.Это так же важно, как и выбор правильного оборудования для ваших нужд, потому что правильная установка и сервисный ремонт важны для обеспечения надежной, безопасной и эффективной работы всей системы в любое время. Ознакомьтесь со следующими советами, которые помогут вам выбрать подходящих подрядчиков HVAC в округах Генри, Клейтон, Рокдейл и прилегающих районах.

Выберите надежную лицензированную компанию с хорошей репутацией. Доверяйте только тем, у кого есть лицензия на установку и сервисный ремонт.Они знают, как предоставить вам лучшие услуги, чтобы вы, ваша семья и ваши сотрудники были в безопасности и чувствовали себя комфортно. Также проверьте, связаны ли они и застрахованы ли они.
Получите бесплатные местные котировки. Прежде чем соглашаться нанять подрядчиков по ОВК в округах Генри, Клейтон, Рокдейл и прилегающих районах, постарайтесь получить бесплатные расценки, чтобы вы знали, сколько будет стоить работа, до того, как начнете.
Учитывайте профессионализм. Хорошая компания HVAC профессиональна во всех отношениях, а также во всех предоставляемых услугах. Люди всегда оперативны и вежливы.То, как их сотрудники относятся к вам, отражает то, как компания будет решать любые проблемы, если проблемы возникнут позже.

Регулярные осмотры оборудования экономят ваши деньги

Правильная установка и обслуживание вашей системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха обеспечивает энергоэффективность, постоянную температуру в помещении и долгий срок службы вашей системы. Все это можно обеспечить, когда на вашей стороне ООО «Предприятия». Мы являемся одним из признанных подрядчиков HVAC, предоставляющих высококачественные услуги как жилым, так и коммерческим клиентам в районе метро South Atlanta в Джорджии (округа Генри, Клейтон, Рокдейл и прилегающие районы).

ЗАО «Предприятия» предлагает квалифицированные услуги по установке и ремонту систем отопления и вентиляции всем клиентам в близлежащих населенных пунктах. Имея 35-летний опыт работы, мы обладаем всем необходимым опытом в качестве экспертов для предоставления вам лучших услуг в качестве подрядной компании по ОВКВ в этой области.

JSC Enterprises

McDonough, GA

(770) 957-1768

Дополнительные услуги JSC Enterprises включают в себя нашу Мойку под давлением в McDonough Ga

JSC Enterprises LLC

Средняя оценка: 3 отзыва

Домовладелец в Джонсборо, Джорджия @ 02.03.2018 08:50

10 января 2019 г.

домовладелец в Джонсборо, Джорджия, 02.03.2018 08:50

Надежный подрядчик по отоплению и воздуху

Надежный и профессиональный.Первоначально видно на странице домашнего советника ЗАО “Предприятия”.

10 января 2019 г.

Энтони Гэри

Очень дружелюбный подрядчик по отоплению и воздуху

Справедливая цена. Супер дружелюбные домашние люди. Он работал по моему графику, чтобы завершить работу, включая поздний вечер и несколько поездок. Желаю, чтобы больше людей на земле походили на него.

Новелла Б. в Хэмптоне, Джорджия

10 января 2019 г.

Новелла Б. в Хэмптоне, Джорджия

Отличное обслуживание клиентов

Шерил и Стив оперативно отреагировали на обслуживание клиентов и предоставили качественные услуги, которые были очень признателен.После работы с таким количеством различных технических специалистов по обслуживанию, которые оказывали менее чем удовлетворительное обслуживание, я был рад, что у меня появилась возможность вести с ними дела. СПАСИБО ЗА ОТЛИЧНЫЙ СЕРВИС!

Trane® Жилой сектор | Отопление и охлаждение дома

Зачем покупать Trane

Счета за электроэнергию слишком высоки? Обновите и сохраните.

Вы можете сэкономить до

на затраты на электроэнергию при обновлении до сверхэффективного Trane ^*

Зачем покупать Trane

Счета за электроэнергию слишком высоки? Обновите и сохраните.

Ознакомьтесь с нашей коллекцией энергоэффективных систем отопления и охлаждения и узнайте, сколько вы можете сэкономьте сегодня.

Ознакомьтесь с нашей коллекцией энергоэффективных систем отопления и охлаждения и узнайте, сколько вы можете сэкономить Cегодня.

* На основе эффективности согласованной системы.Большинство систем, установленных до 2006 г., составляют 10 SEER или ниже. Возможная экономия энергии может варьироваться в зависимости от вашего образа жизни и настроек системы. и использование, обслуживание оборудования, местный климат, фактическое строительство и монтаж оборудования и система воздуховодов.

Зачем покупать Trane

Верните свой бюджет

Одометр – дуга одиночного пути

Вы можете сэкономить в среднем до

на затраты на электроэнергию каждый год.*

Зачем покупать Trane

Верните свой бюджет

Обновление вашей системы HVAC может иметь большое значение для вашего семейного бюджета.

* На основе калькулятора экономии энергии ENERGY STAR для 3-тонного теплового насоса 21 SEER / 10 HSPF и программируемого термостат по сравнению с промышленным стандартом 13 SEER / 7.7 HSPF 3-тонный тепловой насос и стандартный термостат в Сент-Луис, Миссури

Зачем покупать Trane

Привет чистому воздуху

HealthyHomeFullHouseSVG +++++

Нажмите на комнату, чтобы узнать больше

Зачем покупать Trane

Привет чистому воздуху

Качество воздуха в помещении так же важно, как и температура.Более чистый воздух может ограничить воздействие определенных вирусов и частиц, вызывающих астму и аллергию

Качество воздуха в помещении так же важно, как и температура. Более чистый воздух может ограничить воздействие определенных вирусов и частиц, вызывающих астму и аллергию

** По данным airmid health group ltd.в документе ASR ASCR092142 (2015)

Ростехнадзор приступил к проверке готовности энергоблока № 2 Нововоронежской АЭС-2 к физическому пуску

3 декабря 2018 года комиссия Ростехнадзора на Нововоронежской АЭС-2 приступила к работам по проверке готовности инновационного энергоблока № 2 (№ 7 НВ АЭС) поколения 3+ к фазе физического пуска.

«Команда специалистов Нововоронежской АЭС примет активное участие в проверке готовности к физическому пуску энергоблока нового поколения 3+ по трем направлениям: производство, документация и персонал.Мы уже работали со специалистами станции при обследовании энергоблока № 1 НВ АЭС-2, поэтому рассчитываем использовать полученный опыт », – заместитель начальника Управления безопасности АЭС и РФП Ростехнадзора Владислав Манаков сказал.

Проверка продлится две рабочие недели и завершится 14 декабря. Комиссия проработает значительный объем документов: акты ввода в эксплуатацию зданий и помещений пускового комплекса, акты рабочих комиссий о готовности технологических систем и оборудования энергоблока, протоколы испытаний систем безопасности и систем, связанных с безопасностью, документы. подтверждение объема испытаний и проверок и др.Особое внимание будет уделено вопросам профессиональной подготовки и квалификации персонала АЭС.

По результатам проверки готовности энергоблока № 2 НВ АЭС-2 к фазе физического пуска будут составлены Акт и план мероприятий, после чего будет выдана Лицензия на эксплуатацию ядерного объекта. полученный.

Для справки:

Инновационные энергоблоки поколения 3+ имеют улучшенные технико-экономические показатели, обеспечивающие абсолютную безопасность при эксплуатации.В них используются самые передовые достижения и разработки. Главная особенность проекта ВВЭР-1200 – уникальное сочетание активных и пассивных систем безопасности, делающее станцию максимально устойчивой к внешним и внутренним воздействиям. Характерной особенностью пассивных систем является их способность работать в отсутствие питания или участия оператора. В частности, на блоке с реактором ВВЭР-1200 используются: ловушка расплава – устройство, служащее для локализации расплава активной зоны в реакторе; система пассивного отвода тепла через парогенераторы (СПОТ), предназначенная для обеспечения длительного отвода тепла от активной зоны в атмосферу при отсутствии питания и т. д.

Нововоронежская АЭС – филиал ОАО «Концерн Росэнергоатом» (входит в состав крупнейшего дивизиона Госкорпорации «Росатом» – Электроэнергетического дивизиона). Завод расположен на берегу реки Дон в 42 км к югу от Воронежа. Это первая в России АЭС с реакторами типа ВВЭР (водо-водяные энергетические реакторы герметичного типа с водой под давлением). Три реактора завода являются основными – прототипами серийных энергетических реакторов. Первый энергоблок введен в эксплуатацию в 1964 году, второй – в 1969 году, третий – в 1971 году, четвертый – в 1972 году, пятый – в 1980 году.

Энергоблоки №1 и №2 остановлены в 1984 и 1990 годах соответственно. Энергоблок № 3 остановлен в 2016 году в связи с выводом из эксплуатации. Энергоблок №4 остановлен на реконструкцию. Энергоблок №1 Нововоронежской АЭС-2 введен в эксплуатацию 27 февраля 2017 года. Энергоблок №2 находится в стадии пусконаладочных работ.

Актуальную информацию о радиационной обстановке в районе АЭС России и других объектов атомной энергетики можно найти на сайте www.russianatom.ru

Dental Apex Locators Аудитория, география и ключевые игроки рынка (ЗАО «Геософт Дент», VDW) 2022-2027 гг.

Отдел новостей MarketWatch не участвовал в создании этого контента.

09 ноя 2021 (Хранители) – Отчет о рынке Dental Apex Locators содержит подробный анализ размера глобального рынка, размера рынка на региональном и национальном уровне, сегментации рынка, доли рынка, конкурентной среды, анализа продаж, влияния игроков на внутреннем и глобальном рынке, оптимизации цепочки создания стоимости, правил торговли. , последние разработки, анализ возможностей, стратегический анализ роста рынка, запуск продукции, расширение рынка и технологические инновации.

ПОЛУЧИТЬ БЕСПЛАТНЫЙ ОБРАЗЕЦ PDF: https://www.hnyresearch.us/sample-report/2022-2027-Global-Dental-Apex-Locators-Outlook-Market-Size-Share–Trends-Analysis-Report-By-Player -Тип-приложение-и-регион / 119953

Основная цель этого отчета – помочь пользователю понять рынок с точки зрения его определения, сегментации, рыночного потенциала, влиятельных тенденций и проблем, с которыми рынок сталкивается в 10 основных регионах и 50 основных странах. При подготовке отчета были проведены глубокие исследования и анализ.Читатели сочтут этот отчет очень полезным для более глубокого понимания рынка. Данные и информация о рынке взяты из надежных источников, таких как веб-сайты, годовые отчеты компаний, журналы и другие, и были проверены и подтверждены отраслевыми экспертами. Факты и данные представлены в отчете с помощью диаграмм, графиков, круговых диаграмм и других графических изображений. Это улучшает визуальное представление, а также помогает лучше понять факты.

По участникам рынка:
ЗАО «Геософт Дент»
VDW
NSK

По типу
Тип сигнала тревоги
Цифровое считывание

Полный отчет: https://www.hnyresearch.us/report/2022-2027-Global-Dental- Apex-Locators-Outlook-Market-Size-Share-Trends-Analysis-Report-By-Player-Type-Application-and-Region / 119953

Пунктов, охваченных в отчете
Пункты, которые обсуждаются в отчете, являются основными участники рынка, которые задействованы на рынке, такие как участники рынка, поставщики сырья, поставщики оборудования, конечные пользователи, трейдеры, дистрибьюторы и т. д.
Указывается полный профиль компаний. А мощность, производство, цена, выручка, стоимость, валовая прибыль, валовая прибыль, объем продаж, выручка от продаж, потребление, темпы роста, импорт, экспорт, поставки, будущие стратегии и технологические разработки, которые они делают, также включены в отчет. В этом отчете проанализированы данные и прогноз за 12 лет.
Факторы роста рынка подробно обсуждаются, при этом подробно объясняются различные конечные пользователи рынка.
Данные и информация по участникам рынка, по регионам, по типам, по приложениям и т. Д., А также пользовательские исследования могут быть добавлены в соответствии с конкретными требованиями.
Отчет содержит SWOT-анализ рынка. Наконец, отчет содержит заключительную часть, в которую включены мнения отраслевых экспертов.

Участники рынка и анализ конкурентов. Отчет охватывает ключевых игроков отрасли, включая профиль компании, технические характеристики продукции, производственные мощности / объем продаж, выручку, цену и валовую прибыль за 2016-2021 годы, а также объем продаж по типам продуктов.
Анализ глобального и регионального рынка: отчет включает состояние глобального и регионального рынка и перспективы на 2022-2027 годы. Далее в отчете приводятся подробные сведения о каждом регионе и странах, охваченных отчетом. Определение его производства, потребления, импорта и экспорта, объема продаж и прогноза доходов.

Анализ рынка по типу продукта: отчет охватывает большинство типов продуктов в индустрии стоматологических локаторов апекса, включая характеристики продукта по каждому ключевому игроку, объем, продажи по объему и стоимости (млн долл. США).

Анализ рынка по типу приложений: на основе отрасли стоматологических локаторов апекса и ее приложений рынок далее подразделяется на несколько основных приложений в этой отрасли. Он предоставляет вам размер рынка, CAGR и прогноз по каждой отрасли приложений.

Тенденции рынка: ключевые тенденции рынка, которые включают усиление конкуренции и постоянные инновации.
Возможности и движущие силы: определение растущего спроса и новых технологий угроза замены товаров или услуг и существующая отраслевая конкуренция.

Воздействие COVID-19 Отчет
охватывает влияние коронавируса COVID-19: после вспышки вируса COVID-19 в декабре 2019 года болезнь распространилась почти во все страны мира, и Всемирная организация здравоохранения объявила его чрезвычайной ситуацией в области общественного здравоохранения. Глобальные последствия коронавирусной болезни 2019 (COVID-19) уже начинают ощущаться и существенно повлияют на рынок Dental Apex Locators в 2021 году. Вспышка COVID-19 повлияла на многие аспекты, такие как отмена рейсов; запреты на поездки и карантин; рестораны закрыты; все внутренние / внешние мероприятия ограничены; в более чем сорока странах объявлено чрезвычайное положение; массовое замедление цепочки поставок; волатильность фондового рынка; падение деловой уверенности, растущая паника среди населения и неуверенность в завтрашнем дне.

Оглавление:

1 Обзор отчета
1.1 Объем исследования
1.2 Ключевые сегменты рынка
1.3 Охваченные игроки: ранжирование с помощью Dental Apex Locators Доход
1.4 Анализ рынка по типу
1.4.1 Глобальные Dental Apex Locators Размер рынка Тип: 2021 VS 2027
1.4.2 Фланцевый конец
1.4.3 Резьбовой конец
1.4.4 Другие
1.5 Рынок по приложениям
1.5.1 Доля мирового рынка стоматологических апекслокаторов по приложениям: 2022-2027
1.5.2 Химическая промышленность
1.5.3 Пищевая промышленность
1.5.4 Отопление
1.5.5 Фармацевтическая промышленность
1.5.6 Прочее
1.6 Цели исследования
1,7 Рассмотренные годы
1.8 Обзор мирового рынка стоматологических локаторов апекса
1.8.1 Состояние и перспективы мирового рынка стоматологических локаторов апекса (2016 г. -2027)
1.8.2 Северная Америка
1.8.3 Восточная Азия
1.8.4 Европа
1.8.5 Южная Азия
1.8.6 Юго-Восточная Азия
1.8.7 Ближний Восток
1.8.8 Африка
1.8.9 Океания
1.8 .10 Южная Америка
1.8.11 Остальной мир
1.9 Перспективы роста мирового рынка

Продолжение…

Свяжитесь с нами:

Электронная почта: [email protected]

Контактный номер: США +1 213 262 0912

Великобритания +44 20 8133 1382

Источник – HeraldKeeper Примечание: The Heraldkeeper Отдел новостей не участвовал в создании этого контента. Если у вас возникли проблемы с этим пресс-релизом? Свяжитесь с исходным провайдером Heraldkeeper.com, вы можете связаться с ними здесь.

COMTEX_396618717 / 2582 / 2021-11-09T21: 26: 53

Есть ли проблемы с этим пресс-релизом? Свяжитесь с поставщиком исходного кода Comtex по адресу editorial @ comtex.com. Вы также можете связаться со службой поддержки клиентов MarketWatch через наш Центр поддержки клиентов.

Отдел новостей MarketWatch не участвовал в создании этого контента.

фьючерсов на природный газ в США упали на 5% из-за роста добычи при прогнозе снижения спроса

Добавляет последние цены

17 ноября (Рейтер) – У.Фьючерсы на южный природный газ упали на 5% в среду, поскольку производство продолжает расти и на прогнозах более низкого спроса на отопление на этой неделе, чем ожидалось ранее.

Падение произошло, несмотря на рекордные фьючерсы на газ в Азии JKMc1 и 32% -ный скачок европейских цен TRNLTTFMc1 за последние три дня из-за опасений, что российский газовый гигант Газпром ПАО GAZP.MM не будет поставлять в Европу достаточно топлива на эту зиму после приостановления действия регулятора энергетики Германии одобрения газопровода Газпрома «Северный поток – 2» из России в Германию.

Мировые цены на газ достигли рекордно высокого уровня, поскольку коммунальные предприятия по всему миру стремятся пополнить запасы СПГ, чтобы восполнить крайне низкие запасы в Европе и удовлетворить ненасытный спрос в Азии, где нехватка энергии привела к отключению электроэнергии в Китае.

Вслед за мировыми ценами на газ U.Фьючерсы на S. поднялись до 12-летнего максимума в начале октября на ожиданиях, что спрос на СПГ будет оставаться высоким в течение нескольких месяцев. Но зарубежные цены по-прежнему торговались более чем в шесть раз выше, чем фьючерсы США, потому что в Соединенных Штатах имеется много газа в хранилищах и достаточная добыча.

Аналитики заявили, что запасы в Европе в это время года были примерно на 17% ниже нормы по сравнению с всего лишь на 3% ниже нормы в Соединенных Штатах.EIA / GAS

Месячный фьючерс на газ NGc1 упал на 26,1 цента, или на 5,0%, до 4,916 доллара за миллион британских тепловых единиц (mmBtu) в 11:57 по восточному стандартному времени (1657 по Гринвичу). Во вторник контракт закрылся на самом высоком уровне с 8 ноября.

В спотовых новостях цены на газ на следующий день в узле NG-PX-HUN-SNL на северо-западе Сумаса на границе Вашингтона и Британской Колумбии подскочили примерно на 38% до самого высокого уровня с конца октября после Enbridge Inc ENB.Компания TO сократила потоки на своей трубе Westcoast в Британской Колумбии из-за наводнения. Это был самый большой дневной прирост в процентах на Сумасе с тех пор, как в результате замораживания в феврале миллионы людей в Техасе остались без электричества.

Поставщик данных Refinitiv сообщил, что добыча в 48 нижних штатах США в ноябре составила в среднем 96,0 млрд куб. Футов в сутки (млрд куб. Футов в сутки) по сравнению с 94,1 млрд куб. Футов в сутки в октябре и месячным рекордом 95.4 млрд куб. Футов в сутки в ноябре 2019 г.

Refinitiv прогнозирует, что средний спрос на газ в США, включая экспорт, вырастет с 104,2 млрд куб. Футов в сутки на этой неделе до 112,2 млрд куб. Прогноз на эту неделю оказался ниже прогнозов Refinitiv во вторник.

U.Согласно данным Refinitiv, экспорт S. в Канаду в ноябре составил в среднем 3,0 млрд куб. Футов в сутки по сравнению с 2,1 млрд куб. Футов в сутки в октябре. Это для сравнения с рекордным месячным максимумом в 3,5 млрд куб. Футов в сутки в декабре 2019 года.

Объем газа, поступающего на экспортные заводы США по производству СПГ, в ноябре составил в среднем 11,0 млрд куб. Футов в сутки по сравнению с 10,5 млрд куб.Завод Sabine Pass в Луизиане начал производство СПГ в тестовом режиме. Это для сравнения с месячным рекордом в 11,5 млрд куб. Футов в сутки в апреле.

При ценах на газ около 32 долларов за млн БТЕ в Европе TRNLTTFMc1 и 38 долларов в Азии JKMc1, по сравнению с примерно 5 долларами в США, трейдеры заявили, что покупатели по всему миру будут продолжать покупать весь СПГ, который Соединенные Штаты могут производить.

Неделя, закончившаяся 12 ноября (прогноз)

Неделя, закончившаяся 5 ноября (Фактически)

Год назад 12 ноя

Среднее за пять лет 12 ноября

U.Еженедельная смена хранилищ природного газа (bcf):

24

7

28 -12

Общее количество природного газа на хранении в США (bcf):

3 642

3 618

3 954

3 725

Общий объем хранилища в США по сравнению со средним значением за 5 лет

-2,2%

-3,2%

Фьючерсы на глобальный эталонный газ (долл. США за млн БТЕ)

Текущий день

Предыдущий день

В этом месяце В прошлом году

Среднее значение за предыдущий год 2020

Среднее за пять лет (2016-2020)

Генри Хаб NGc1

5.07 5,18

2,87

2,13

2,66

Средство передачи правового титула (TTF) TRNLTTFMc1

32,36

31,18

4,84

3,24

5,19

Маркер для Японии и Кореи (JKM) JKMc1

37,85

33,02

6,80

4,22

6,49

Refinitiv Нагрев (HDD), охлаждение (CDD) и общий (TDD) градус дней

Прогноз на две недели

Текущий день

Предыдущий день

Предыдущий год

10-летняя норма

30-летняя норма

U.S. Жесткие диски GFS

331

260

305

314

НПК США GFS

5

6

12

9

8

TDD США GFS

336

337

272

314

322

Refinitiv Еженедельный прогноз спроса и предложения GFS в США

Предыдущая неделя

Текущая неделя

Следующая неделя

На этой неделе в прошлом году

Среднее за пять лет за месяц

U.С. Поставка (млрд куб. Футов)

США 48 нижних сухих производств

96,4

95,5

96,0

91,9

84,6

Импорт в США из Канады

7,9

8,0

8,4

8,2

8,0

Импорт СПГ в США

0,0

0,1

0,2

Общее предложение в США

104,3

103,5

104,4

100.2 92,8

Спрос в США (bcfd)

Экспорт из США в Канаду

3,0

3,4

2,6

2,7

Экспорт из США в Мексику

5,4

5,7

5,5

4,9

Экспорт СПГ из США

11,2

11,1

11,4

10,0

4,6

Коммерческий сектор США

9,5

11,6

13.9 11,5

11,1

Жилая недвижимость в США

13,5

17,2

22,4

17,3

16,5

Электростанция США

25,1

24,2

24,8

24,5

Промышленное предприятие США

22,5

23,3

24,0

23,5

Растительное топливо США

4,8

4,7

4.7 4,7

Распределение труб в США

2,1

2,2

2,4

2,3

2,1

Топливо для транспортных средств США

0,1

Общее потребление в США

77,5

84,3

91,7

84,2

82,5

Общий спрос в США

97,1

104,2

112,2

102.3 94,7

Еженедельная выработка электроэнергии в США в процентах по видам топлива – EIA

Неделя, закончившаяся 19 ноября

Неделя, закончившаяся 12 ноября

Неделя, закончившаяся 5 ноября

Неделя, закончившаяся 29 октября

Неделя, закончившаяся 22 октября

Ветер

12

14

9

14

11

Солнечная

2

3

Hydro

6

Другое

2

3

Нефть

1

Природный газ

36

35

40

38

Уголь

20

19

18

19

Ядерная

21

19

СНЛ У.S. Цены на природный газ на следующий день ($ за млн БТЕ)

Концентратор

Текущий день

Предыдущий день

Генри Хаб NG-W-HH-SNL

5,11

4,77

Транско Z6 Нью-Йорк NG-CG-NY-SNL

4,65

4,54

PG&E Citygate NG-CG-PGE-SNL

6,19

6,20

Доминион Юг NG-PCN-APP-SNL

4,49

4,33

Чикаго Ситигейт NG-CG-CH-SNL

4,94

4.55

Алгонкин Ситигейт NG-CG-BS-SNL

4,85

5,05

SoCal Citygate NG-SCL-CGT-SNL

6,30

6,00

Концентратор Waha NG-WAH-WTX-SNL

4,68

4,30

AECO NG-ASH-ALB-SNL

4,26

3,83

Цены на электроэнергию SNL в США на следующий день (долл. США за мегаватт-час)

Концентратор

Текущий день

Предыдущий день

Новая Англия EL-PK-NPMS-SNL

55.75 51,75

PJM West EL-PK-PJMW-SNL

35,50

33,75

Ercot North EL-PK-ERTN-SNL

43,75

36,50

Средний C EL-PK-MIDC-SNL

60,81

46,71

Пало Верде EL-PK-PLVD-SNL

25,75

27,75

SP-15 EL-PK-SP15-SNL

66,75

59,50

(Отчет Скотта ДиСавино; редактирование Кришны Чандра Элури, Кирстен Донован)

((Скотт[email protected]; +1 332 219 1922; Reuters Messaging: [email protected]))

Взгляды и мнения, выраженные здесь, являются взглядами и мнениями автора и не обязательно отражают точку зрения Nasdaq, Inc.

MLPerf опубликовал результаты теста HPC 1.0 с впечатляющими системами (Think Fugaku)

Ранее на этой неделе MLCommons опубликовал результаты своего последнего упражнения по тестированию производительности MLPerf HPC.В отличие от других тестов MLPerf, которые в основном измеряют производительность обучения и логических выводов систем, доступных для покупки или использования в облаке, MLPerf HPC продемонстрировал производительность больших, сложных, ориентированных на исследования систем – вершины пищевой цепочки, если вы буду. Фугаку – действующий чемпион Top500 – был лучшим игроком.

Это всего лишь второй запуск тестового теста MLPerf HPC для обучения, который дебютировал в прошлом году на выставке SC20. Хотя количество участников остается небольшим (8 в этом году против 6 в прошлом году), они впечатляют, включая такие системы, как Piz Daint (CSCS), Theta ANL), Perlmutter (NERSC), JUWELS Booster (Jülich SC), кластер HAL (NCSA). , Selene (Nvidia) и Frontera (TACC).

MLCommons продолжает улучшать эталонный тест HPC. Последняя версия (v1.0) добавляет третье приложение HPC – OpenCatalyst – и разделяет сильное масштабирование и слабое масштабирование. Вот выдержка из веб-сайта MLPerf об изменениях:

«MLPerf HPC v1.0 является значительным обновлением и включает новый тест, а также новую метрику производительности. Тест OpenCatalyst прогнозирует квантово-механические свойства каталитических систем, чтобы обнаруживать и оценивать новые каталитические материалы для приложений хранения энергии.В этом тесте используется набор данных OC20 из Open Catalyst Project, самый большой и самый разнообразный общедоступный набор данных в своем роде, с задачей прогнозирования энергии и сил на атом. Эталонной моделью для OpenCatalyst является DimeNet ++, графическая нейронная сеть (GNN), разработанная для атомных систем, которая может моделировать взаимодействия между парами атомов, а также угловые отношения между тройками атомов.
«MLPerf HPC v1.0 также имеет новую метрику производительности со слабым масштабированием, которая предназначена для измерения совокупных возможностей машинного обучения для ведущих суперкомпьютеров.Большинство больших суперкомпьютеров выполняют несколько заданий параллельно, например, обучение нескольких моделей машинного обучения. Новый эталонный тест обучает несколько экземпляров модели на суперкомпьютере, чтобы зафиксировать влияние на общие ресурсы, такие как система хранения и межсоединение. Тест показывает как время обучения для всех экземпляров модели, так и совокупную пропускную способность системы HPC, то есть количество моделей, обучаемых в минуту. Используя новую метрику слабого масштабирования, тесты MLPerf HPC могут измерять возможности машинного обучения для суперкомпьютеров любого размера, от нескольких узлов до крупнейших систем в мире.”

(Список участвующих организаций: Аргоннская национальная лаборатория, Швейцарский национальный суперкомпьютерный центр, Fujitsu и Японский институт физико-химических исследований (RIKEN), Helmholtz AI (сотрудничество суперкомпьютерного центра Юлиха в Forschungszentrum и вычислительного центра Штайнбуха в Karlsruhe Institute of Technology), Национальная лаборатория Лоуренса Беркли, Национальный центр суперкомпьютерных приложений, NVIDIA и Техасский центр передовых вычислений.)

В отчетах о других тестах MLPerf большое внимание уделяется комбинациям ускорителя / процессора и сравнению их производительности. В этом смысле MLPerf в значительной степени является демонстрацией достижений графического процессора Nvidia (программного и аппаратного обеспечения), которые, честно говоря, впечатляют. Графические процессоры NVIDIA снова показали высокие результаты, и компания рекламировала это в своем блоге (тесты MLPerf HPC показывают мощь HPC + AI). Что касается коммерчески доступных систем с ускорением на GPU, Nvidia стабильно доминирует.

Тест MLPerf HPC во многих отношениях более интересен, хотя, возможно, и менее полезен в качестве инструмента для совершения покупок (и маркетинга). Представленные системы сложны и мощны, и каждая из них обладает определенными преимуществами. Например, Fugaku не полагается на отдельные графические ускорители.

Fujitsu выпустила пресс-релиз, в котором говорится, что Fugaku заняла: «Первое место среди всех систем в категории тестов приложений для обучения CosmoFlow, демонстрируя производительность примерно на уровне 1.В 77 раз быстрее, чем другие системы. Этот результат показал, что у Fugaku самый высокий в мире уровень производительности в области крупномасштабных научных и технологических расчетов с использованием машинного обучения ». Замечательная машина.

Лучше всего изучить полные результаты, чтобы получить более полную картину. Тем не менее, в отчет о результатах были включены заявления участвующих системных организаций об их подходах к запуску эталонного теста. В целом они весьма содержательны и информативны.Вот небольшие отрывки из двух утверждений. Все представленные материалы включены в конце статьи, и их стоит прочитать:

ANL – «Эти тесты были запущены на 16 узлах NVIDIA DGX3 (128 графических процессоров A100) Theta. Мы внесли незначительные изменения в материалы DeepCam и OpenCatalyst, чтобы правильно инициализировать связь MPI для распределенного обучения. Убедившись, что все модели работают должным образом, мы провели предварительные тесты, чтобы убедиться, что наши рабочие процессы будут соответствовать требованиям MLPerf HPC (ведение журнала, системная информация и т. Д.). Доступная документация помогла нам понять влияние различных гиперпараметров на производительность обучения модели. Мы начали с параметров по умолчанию и настроили гиперпараметры, чтобы снизить общую стоимость обучения. Мы использовали промежуточное хранение данных в локальном хранилище узлов NVMe, чтобы ускорить ввод-вывод ».
Fugaku – «Для слабого масштабирования, поскольку планировщик заданий не может сразу запускать большое количество экземпляров, была добавлена межэкземплярная синхронизация между заданиями, чтобы согласовать время запуска между экземплярами.Более того, чтобы избежать чрезмерного доступа к FEFS со всех экземпляров, набор данных помещается в локальную память узла с помощью программы MPI, которая только первый экземпляр считывает набор данных из FEFS и передает его другим экземплярам. Фактически мы запустили 648 экземпляров (82 944 узла), но отправили результаты 637 экземпляров из них. Урезанные экземпляры состоят из 1 экземпляра, который завис во время обучения, 6 экземпляров, которые непреднамеренно использовали то же начальное значение, что и другие, и 4 экземпляра, которые заняли особенно много времени.”

Последние результаты тестов MLPerf дают интересный взгляд на параллельную производительность этих впечатляющих систем.

ПРЕДСТАВЛЕННАЯ ОТЧЕТНОСТЬ

Аргоннская национальная лаборатория (ANL)

Argonne Leadership Computing Facility (ALCF) [1], Научно-исследовательский центр Министерства энергетики США (DOE), расположенный в Аргоннской национальной лаборатории, обеспечивает прорывы в науке и технике, предоставляя суперкомпьютерные ресурсы и знания исследовательскому сообществу.Суперкомпьютер Theta [2] управляется и обслуживается ALCF. ThetaGPU, система 3,9 петафлопс, имеет 24 узла Nvidia DGX3 A100 с восемью (8) графическими процессорами NVIDIA A100 с тензорными ядрами и двумя (2) процессорами AMD Rome на узел, которые обеспечивают 320 гигабайт (7680 ГБ в совокупности) памяти графического процессора для обучения искусственного интеллекта (AI ) наборов данных, а также позволяет создавать приложения для конкретных графических процессоров и приложений с улучшенными высокопроизводительными вычислениями (HPC) для моделирования и симуляции.

Для MLPerf HPC v1.0 2021 года мы представили сильные результаты масштабирования тестов DeepCam и OpenCatalyst для обучения в закрытом подразделении.Эти тесты были запущены на 16 узлах NVIDIA DGX3 (128 графических процессоров A100) Theta. Мы внесли незначительные изменения в материалы DeepCam и OpenCatalyst, чтобы правильно инициализировать связь MPI для распределенного обучения. Убедившись, что все модели работают должным образом, мы провели предварительные тесты, чтобы убедиться, что наши рабочие процессы будут соответствовать требованиям MLPerf HPC (ведение журнала, системная информация и т. Д.). Доступная документация помогла нам понять влияние различных гиперпараметров на производительность обучения модели.Мы начали с параметров по умолчанию и настроили гиперпараметры, чтобы снизить общую стоимость обучения. Мы использовали промежуточное хранение данных в локальном хранилище узла NVMe для ускорения ввода-вывода.

Выводы, полученные в ходе этих прогонов, помогут нам улучшить наши усилия по оптимизации крупных приложений научного машинного обучения на будущих суперкомпьютерах Polaris и Aurora и, таким образом, быстрее собирать идеи.

[1] https://www.alcf.anl.gov/

[2] https://www.alcf.anl.gov/alcf-resources/theta

Швейцарский национальный суперкомпьютерный центр

Швейцарский национальный суперкомпьютерный центр (CSCS) принял участие в MLPerf HPC v1.0 с тестами Open Catalyst и DeepCAM на нашей флагманской системе Piz Daint.

В этом раунде мы сосредоточили свое внимание на последних тенденциях в научном глубоком обучении в сообществах атмосферного моделирования и атомистического моделирования, и эти два эталонных теста хорошо отражают растущее использование данных физического моделирования для крупномасштабного глубокого обучения в этих областях.

Управление требованиями к обработке данных при крупномасштабном моделировании климата – задача программы EXCLAIM.Задачи сегментации, подобные той, что решает DeepCAM, возникают естественным образом при сжатии результатов глобального моделирования погоды с региональным разрешением для хранения.

В наших материалах для DeepCAM мы улучшили код для повышения производительности в нашей распределенной файловой системе. В частности, на 128 графических процессорах, где набор данных не помещается в ОЗУ, предварительная выборка данных перед их использованием на графическом процессоре позволила нам гарантировать использование графического процессора в среднем на 98%. Чтобы поддерживать эту производительность до 1024 графических процессоров, мы добавили в PyTorch механизм кэширования, который эффективно использует гораздо больший объем оперативной памяти.Кроме того, мы обнаружили, что производительность в этом масштабе очень чувствительна к настройке связи – в частности, древовидному алгоритму и достаточным ресурсам графического процессора в NCCL – что согласуется с прошлогодними выводами о мелкомасштабной связи в CosmoFlow.

Цель OpenCatalyst, который мы запускали на 256 графических процессорах, в значительной степени совпадает с нашим проектом PASC «Машинное обучение для материалов и молекул: к экзадаче», в котором исследуются методы высокоточного моделирования молекулярной динамики с потенциалами, которые точно воспроизводят дорогостоящую электронную структуру. расчеты с использованием методов ML.

Вместе с прошлогодними результатами по CosmoFlow, эти материалы завершают охват полного набора тестов MLPerf HPC на Piz Daint и будут служить базой для новой системы Alps.

Fujitsu + RIKEN

RIKEN и Fujitsu совместно разработали суперкомпьютер высшего уровня в мире – суперкомпьютер Fugaku, способный обеспечить высокую эффективную производительность для широкого спектра прикладного программного обеспечения, и начали его официальную эксплуатацию 9 марта 2021 года [1].RIKEN и Fujitsu представили результаты CosmoFlow в закрытое подразделение, используя 512 узлов для сильного масштабирования и 81536 узлов (= 128 узлов × 637 экземпляров модели) для слабого масштабирования.

Как для слабого, так и для сильного масштабирования использовался LLIO (облегченный многоуровневый ускоритель ввода-вывода) для кэширования файлов библиотеки и программ из хранилища FEFS (Fujitsu Exabyte File System). Мы разработали настроенный TensorFlow и оптимизировали библиотеку глубокой нейронной сети oneAPI (oneDNN) в качестве бэкэнда [2]. OneDNN использует JIT-ассемблер Xbyak_aarch64 для использования производительности A64FX.

Для слабого масштабирования, поскольку планировщик заданий не может сразу запустить большое количество экземпляров, была добавлена межэкземплярная синхронизация между заданиями, чтобы согласовать время запуска между экземплярами. Более того, чтобы избежать чрезмерного доступа к FEFS со всех экземпляров, набор данных помещается в локальную память узла с помощью программы MPI, которая только первый экземпляр считывает набор данных из FEFS и передает его другим экземплярам. Фактически мы запустили 648 экземпляров (82 944 узла), но отправили результаты 637 экземпляров из них.Урезанные экземпляры состоят из 1 экземпляра, который завис во время обучения, 6 экземпляров, которые непреднамеренно использовали то же начальное значение, что и другие, и 4 экземпляра, которые заняли особенно много времени.

Для сильного масштабирования мы использовали переформатированный несжатый набор данных TFRecord для повышения пропускной способности обучения. Эталонный набор данных сжимается с помощью gzip и требует декомпрессии на каждом шаге обучения. Поскольку количество узлов увеличивается из-за слабого масштабирования, а объем промежуточных данных на узел уменьшается, можно использовать несжатый набор данных.

В этом раунде производительность полусистемы Fugaku с более чем 80 000 узлов может быть оценена с помощью новой метрики слабого масштабирования.

[1] https://www.fujitsu.com/global/about/innovation/fugaku/

[2] https://github.com/fujitsu

Гельмгольц А.И. (ЗАО – FZJ, SCC – KIT)

В платформе ИИ Гельмгольца крупнейшие исследовательские центры Германии объединились, чтобы предоставить передовые методы ИИ ученым из других областей. Имея это в виду, исследователи и члены Helmholtz AI из суперкомпьютерного центра Jülich Supercomputing Center (JSC) в Forschungszentrum Jülich и Steinbuch Center for Computing (SCC) в Технологическом институте Карлсруэ совместно представили свои результаты для набора тестов MLPerf ™ HPC.Мы успешно выполнили крупномасштабные обучающие прогоны приложений CosmoFlow и DeepCAM с использованием до 3072 графических процессоров NVIDIA A100 на суперкомпьютере JUWELS в JSC и суперкомпьютере HoreKa в SCC.

Стремясь к производительности, жизненно важно сбалансировать экологические затраты, связанные с такими крупномасштабными измерениями. Благодаря тому, что JUWELS и HoreKa входят в топ-15 всемирного списка энергоэффективных суперкомпьютеров Green500, высокопроизводительные вычислительные ресурсы ИИ Гельмгольца являются как вычислительными, так и энергоэффективными.Мы использовали эти тесты не только для лучшего понимания наших текущих систем при подготовке к усовершенствованным системам будущего, но и для инструментов тестирования, чтобы информировать пользователей об углеродном следе каждой отдельной вычислительной работы.

Важным шагом на пути к максимальной производительности было использование оптимизированного формата файла HDF5 для набора данных. Благодаря этому можно было получить максимальную производительность загрузки данных. Это стало результатом того, что команда ИИ Гельмгольца совместно проанализировала производительность выполнения и реализовала решение, которое оптимально работает на обоих суперкомпьютерах.Совместные усилия по представлению конкурентных результатов для набора тестов MLPerf ™ HPC стали еще одним важным шагом на пути к демократизации ИИ для всех исследователей Гельмгольца.

Национальная лаборатория Лоуренса Беркли (LBNL)

Тесты MLPerf HPC v1.0 отражают растущую научную вычислительную нагрузку на ИИ на таких предприятиях Министерства энергетики США, как NERSC. Приложения расширяют возможности системы HPC для вычислений, хранения и сети, что делает набор тестов ценным инструментом для оценки и оптимизации производительности системы.

Для LBNL в этом раунде состоялся дебют Фазы 1 Перлмуттера на NERSC. Perlmutter Phase 1 зарекомендовал себя как суперкомпьютер мирового класса с искусственным интеллектом, демонстрирующий ведущую производительность масштабирования на OpenCatalyst, DeepCAM и CosmoFlow. Кроме того, мы продемонстрировали отличную масштабируемость, воспользовавшись преимуществами 5120 графических процессоров для тестов и показателей со слабым масштабированием.

Perlmutter, суперкомпьютер HPE Cray EX, разработан для удовлетворения растущих требований научного сообщества к моделированию, аналитике данных и искусственному интеллекту.Система Phase I, которая дебютировала в пятом месте Top500 в июне 2021 года, включает более 6000 графических процессоров NVIDIA A100, файловую систему all-flash Lustre и сеть Cray Slingshot.

LBNL представила результаты для всех трех тестов на Perlmutter Phase 1 в закрытом подразделении:

Результаты сильного масштабирования CosmoFlow и DeepCAM на 2048 графических процессорах
CosmoFlow и DeepCAM результаты слабого масштабирования на 5120 графических процессорах, оба работают с 10 параллельными экземплярами для обучения модели по 512 графических процессоров каждый
Результат сильного масштабирования OpenCatalyst на 512 графических процессорах.

В представленных материалах использовались различные функции и оптимизации, в том числе:

DALI для ускорения конвейеров данных в CosmoFlow и DeepCAM
Быстрая передача данных из общей файловой системы all-flash в DRAM на узле
JIT-компиляция PyTorch для DeepCAM и OpenCatalyst
Графики CUDA для CosmoFlow и DeepCAM
Образцы переменного размера с балансировкой нагрузки в OpenCatalyst
Контейнеры Shifter для всех тестов, основанных на выпусках NGC PyTorch и MXNet.

Национальный центр суперкомпьютерных приложений (NCSA)

Национальный центр суперкомпьютерных приложений (NCSA) – это центр междисциплинарных исследований и цифровых стипендий, где преподаватели, сотрудники, студенты и сотрудники Университета Иллинойса со всего мира работают вместе над решением грандиозных исследовательских задач на благо науки и общества [ 1].

В этом году команда NCSA приняла участие в MLPerf HPC v1.0 с тестами DeepCAM и Open Catalyst, проведенными в системе аппаратного ускоренного обучения (HAL) [2].Эта система состоит из 16 вычислительных узлов IBM AC922 8335-GTH, каждый из которых содержит два 20-ядерных процессора IBM POWER9, 256 ГБ памяти, четыре графических процессора NVIDIA V100 с NVLink 2.0 и адаптеры EDR InfiniBand для обеспечения высокопроизводительной связи. Два узла хранения предоставляют 224 ТБ используемого хранилища на базе твердотельного накопителя NVMe, способного обеспечить пиковую совокупную пропускную способность кластера более 90 ГБ / с.

Опыт, полученный нами в результате подачи заявки в этом году, уже помог множеству исследовательских проектов, особенно в отношении конфигурации и оптимизации их программной среды.Более того, выводы, которые мы узнали в этом году, также будут способствовать разработке наших будущих систем ML / DL.

[1] http://www.ncsa.illinois.edu/

[2] https://wiki.ncsa.illinois.edu/display/ISL20/HAL+cluster

NVIDIA

Новейшие высокопроизводительные вычисления – это сочетание моделирования и искусственного интеллекта для достижения новых уровней производительности и точности. Последние достижения в области молекулярной динамики, астрономии и моделирования климата использовали этот подход к научным открытиям, что стало тенденцией к внедрению экзадачного ИИ.

Новые тесты MLPerf HPC помогают пользователям сравнивать системы HPC, использующие этот стиль вычислений. Системы на базе NVIDIA лидировали в четырех из пяти тестов рейтинга.

По сравнению с лучшими результатами v0.7 суперкомпьютер NVIDIA Selene показал в 5 раз лучший результат для cosmoflow в 2 раза и почти в 7 раз для deepcam при 4-кратном масштабе. LBNL / Perlmutter возглавляют новый тест opencatalyst с использованием 2048 NVIDIA A100. В категории слабого масштабирования Selene возглавляет deepcam с 16 узлами на экземпляр и 256 одновременными экземплярами.

Тесты MLPerf HPC предназначены для моделирования типов рабочих нагрузок, которые могут выполнять центры HPC:

Cosmoflow – оценка физических величин по данным космологического изображения
Deepcam – идентификация ураганов и атмосферных рек по данным моделирования климата
Opencatalyst (новый) – прогнозирование энергии молекулярных конфигураций на основе связности графов

Оптимизация, использованная для достижения результатов MLPerf HPC v1.0:

DALI ускоряет обработку данных
Использование графиков CUDA снижает задержку при обработке небольших пакетов
SHARP ускоряет коммуникацию
Предварительная выборка Async DRAM удаляет ввод-вывод из критического пути
Разработаны новые плавленые ядра

Экосистема NVIDIA представлена коммерчески доступными платформами, использующими три поколения графических процессоров NVIDIA (P100, V100 и A100).Центры суперкомпьютеров Julich, Аргоннская национальная лаборатория, Национальная лаборатория Лоуренса Беркли, Швейцарский национальный суперкомпьютерный центр, NCSA и Техасский центр передовых вычислений подали прямые заявки, что составляет семь из восьми участников.

Платформа NVIDIA отличается как производительностью, так и удобством использования, предлагая единую лидирующую платформу от центра обработки данных до периферии и облака. NVIDIA HPC и AI сегодня ускоряют более 2400 приложений.

Все программное обеспечение, используемое для представлений NVIDIA, доступно в репозитории MLPerf, хотя для получения максимальной отдачи от тестов требуется настройка для конкретного узла и кластера.Мы постоянно добавляем эти передовые улучшения MLPerf в наши контейнеры инфраструктуры глубокого обучения, доступные на NGC, нашем программном центре для приложений GPU.

Техасский центр передовых вычислений (TACC)

Texas Advanced Computing Center (TACC) направлен на содействие новым открытиям, которые продвигают науку и общество с помощью передовых вычислительных технологий. TACC разрабатывает и эксплуатирует одни из самых мощных суперкомпьютеров в мире, включая Frontera, Longhorn и Stampede2.Система Longhorn состоит из 108 гибридных вычислительных узлов CPU / GPU на базе процессоров IBM POWER9 и графических процессоров NVIDIA Tesla V100. Каждый узел предоставляет 40 ядер на двух сокетах, четыре графических процессора, 256 ГБ ОЗУ, 900 ГБ локального хранилища и соединяется через Mellanox EDR InfiniBand с другими узлами. Несколько графических процессоров Longhorn на каждый узел обеспечивают мощный инструмент для исследований, проводимых в областях астрономии и космологии, твердых частиц, материалов, биофизики и глубокого обучения. В 2020 году исследование COVID-19, проведенное в системе Longhorn, было удостоено специального приза Ассоциации вычислительной техники Гордона Белла в области высокопроизводительных вычислений.

MLCommons Приложения HPC, например CosmoFlow и Deepcam, предоставляют неоценимую возможность понять требования к инфраструктуре приложений машинного обучения и глубокого обучения нового поколения. В этом году TACC участвовала в тестировании MLCommons HPC v1.0, представив производительность приложений Cosmoflow и Deepcam на 32 узлах (128 GPU Tesla V100) своей системы Longhorn [1]. Уроки, извлеченные из этих материалов, помогут представить себе архитектуру будущих систем TACC, которые помогут быстро растущим пользователям искусственного интеллекта решать трудноразрешимые проблемы детерминированно.

[1] https://www.tacc.utexas.edu/systems/longhorn

% PDF-1.3 % 86 0 объект > эндобдж xref 86 107 0000000016 00000 н. 0000002489 00000 н. 0000002657 00000 н. 0000002686 00000 н. 0000003677 00000 н. 0000003977 00000 н. 0000004041 00000 н. 0000004272 00000 н. 0000004386 00000 п. 0000004498 00000 н. 0000004630 00000 н. 0000004757 00000 н. 0000004934 00000 н. 0000005075 00000 н. 0000005242 00000 н. 0000005373 00000 п. 0000005517 00000 н. 0000005660 00000 п. 0000005788 00000 н. 0000005956 00000 н. 0000006050 00000 н. 0000006145 00000 н. 0000006239 00000 п. 0000006333 00000 п. 0000006427 00000 н. 0000006521 00000 н. 0000006614 00000 н. 0000006706 00000 н. 0000006800 00000 н. 0000006894 00000 н. 0000006987 00000 н. 0000007081 00000 н. 0000007175 00000 н. 0000007267 00000 н. 0000007361 00000 н. 0000007455 00000 н. 0000007548 00000 н. 0000007642 00000 н. 0000007736 00000 н. 0000007831 00000 н. 0000007925 00000 н. 0000008019 00000 н. 0000008114 00000 п. 0000008208 00000 н. 0000008302 00000 п. 0000008396 00000 н. 0000008669 00000 н. 0000008739 00000 н. 0000008941 00000 н. 0000009177 00000 н. 0000010723 00000 п. 0000010983 00000 п. 0000011347 00000 п. 0000011592 00000 п. 0000011694 00000 п. 0000012124 00000 п. 0000012396 00000 п. 0000012876 00000 п. 0000013168 00000 п. 0000013362 00000 п. 0000013606 00000 п. 0000013704 00000 п. 0000014233 00000 п. 0000014549 00000 п. 0000020075 00000 п. 0000020906 00000 н. 0000021381 00000 п. 0000027866 00000 н. 0000028432 00000 п. 0000028866 00000 п. 0000029184 00000 п. 0000029669 00000 н. 0000029984 00000 н. 0000032570 00000 п. 0000033232 00000 н. 0000033661 00000 п. 0000033833 00000 п. 0000034156 00000 п. 0000034446 00000 п. 0000034708 00000 п. 0000034749 00000 п. 0000034948 00000 н. 0000035038 00000 п. 0000035247 00000 п. 0000035677 00000 п. 0000035701 00000 п. 0000060294 00000 п. 0000060318 00000 п. 0000083420 00000 н. 0000083444 00000 п. 0000107768 00000 н. 0000107792 00000 п. 0000130599 00000 н. 0000130623 00000 п. 0000153420 00000 н. 0000153444 00000 н. 0000177473 00000 н.