Información general sobre las máquinas virtuales de la serie HB
Se aplica a: ✔️ Máquinas virtuales Linux ✔️ Máquinas virtuales Windows ✔️ Conjuntos de escalado flexibles ✔️ Conjuntos de escalado uniformes
Maximizar el rendimiento de la aplicación de proceso de alto rendimiento (HPC) en AMD EPYC requiere un enfoque bien meditado con respecto a la ubicación de los procesos y de la memoria. A continuación se describen la arquitectura de AMD EPYC y nuestra implementación de la misma en Azure para aplicaciones HPC. Usamos el término “pNUMA” para hacer referencia a un dominio NUMA físico y “vNUMA” para hacer referencia a un dominio NUMA virtualizado.
Físicamente, un servidor de la serie HB tiene dos CPU EPYC 7551 con 32 núcleos cada una, lo que hace un total de 64 núcleos físicos. Estos 64 núcleos se divide en 16 dominios pNUMA (8 por socket), cada uno de los cuales es de cuatro núcleos y se conoce como "CPU compleja" (o "CCX"). Cada CCX tiene su propia memoria caché L3, que es el modo en que un sistema operativo ve un límite pNUMA/vNUMA. Un par de recursos compartidos CCXs adyacentes acceden a dos canales de DRAM física (32 GB de DRAM en servidores de la serie HB).
Para dejar margen suficiente para que el hipervisor de Azure pueda trabajar sin interferir con la máquina virtual, reservamos el dominio 0 pNUMA físico (el primer CCX). A continuación, asignamos los dominios pNUMA 1 a 15 (las unidades CCX restantes) para la máquina virtual. La máquina virtual ve:
(15 vNUMA domains) * (4 cores/vNUMA) = 60 núcleos por máquina virtual
La propia máquina virtual no sabe que pNUMA 0 no se le proporcionó. La máquina virtual entiende pNUMA 1 y 15 como vNUMA de 0 a 14, con 7 vNUMA en el vSocket 0 y 8 vNUMA en el vSocket 1. Aunque esto es asimétrico, el sistema operativo debería arrancar y funcionar con normalidad. Más adelante en esta guía, se indica a la mejor forma para ejecutar aplicaciones MPI en este diseño NUMA asimétrico.
El anclaje de procesos funcionará en las máquinas virtuales de la serie HB porque exponemos el silicio subyacente tal cual está a la máquina virtual invitada. Se recomienda encarecidamente anclar los procesos para disfrutar de una coherencia y un rendimiento óptimos.
En el siguiente diagrama se muestra la segregación de los núcleos reservados para el hipervisor de Azure y la máquina virtual de la serie HB.
Especificaciones del hardware
| Especificaciones del hardware | VM de la serie HB |
|---|---|
| Núcleos | 60 (SMT deshabilitado) |
| CPU | AMD EPYC 7551 |
| Frecuencia de CPU (no AVX) | ~2,55 GHz (solo + todos los núcleos) |
| Memoria | 4 GB/núcleo (240 GB en total) |
| Disco local | SSD de 700 GB |
| Infiniband | EDR de 100 Gb Mellanox ConnectX-5 |
| Red | Ethernet de 50 Gb (40 Gb útiles) SmartNIC de segunda generación de Azure |
Especificaciones de software
| Especificaciones de software | VM de la serie HB |
|---|---|
| Tamaño de trabajo de MPI máximo | 18000 núcleos (300 máquinas virtuales en un solo conjunto de escalado de máquinas virtuales con singlePlacementGroup=true) |
| Compatibilidad con MPI | HPC-X, Intel MPI, OpenMPI, MVAPICH2, MPICH, Platform MPI |
| Otros marcos | UCX, libfabric, PGAS |
| Soporte técnico para Azure Storage | Discos estándar y premium (cuatro discos como máximo) |
| Soporte técnico de sistemas operativos para SRIOV RDMA | RHEL 7.6+, Ubuntu 18.04+, SLES 15.4, WinServer 2016+ |
| Compatibilidad con Orchestrator | CycleCloud, Batch, AKS; Opciones de configuración del clúster |
Importante
En este documento se hace referencia a una versión de lanzamiento de Linux cercana o al final del ciclo de vida (EOL). Considere la posibilidad de actualizar a una versión más actual.
Pasos siguientes
- Aprenda sobre la arquitectura de EPYC AMD y las arquitecturas de varios chips. Para más información, consulte la guía de optimización de HPC para procesadores de AMD EPYC.
- En los blogs de Azure Compute Community Tech, encontrará los anuncios más recientes, ejemplos de la carga de trabajo HPC y resultados de HPC.
- Si desea una visión general de la arquitectura de la ejecución de cargas de trabajo de HPC, consulte Informática de alto rendimiento (HPC) en Azure.