奇异性为应用程序创建了虚拟环境，而没有与虚拟机相关的性能损失。两全其美：避免了为每个不同的环境重新托管这些应用程序的繁琐过程，而无需虚拟化的硬件层，从而简化了跨不同集群和超级计算机的应用程序部署。TensorFlow，Theano，scikit实现机器学习工作负载早期开发的容器解决方案侧重于微服务，在某些依赖处理工作而不是服务的计算类型中表现不佳，这是高性能计算领域的要求。奇异性从头开始进行设计，以针对用于科学计算的各种性能要求环境进行优化。-针对新兴领域，例如人工智能，深度学习，机器学习和数据分析-受到全球顶级超级计算中心的信任-与需要类似HPC资源的数据密集型工作负载兼容-与容器编排工具集成，特别是Kubernetes和Mesos，以及Microsoft的Azure Batch工具
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