Поделиться через

Общие сведения о сценарии высокопроизводительных вычислений Azure (HPC)

  • Статья

Этот сценарий ориентирован на модернизацию рабочих нагрузок машинного обучения, визуализации и отрисовки в Azure в любом масштабе с помощью HPC + ИИ через Cloud Adoption Framework.

Определение HPC

Высокопроизводительные вычисления (HPC) в Azure — это полный набор вычислительных ресурсов, сетевых ресурсов и ресурсов хранилища, интегрированных со службами оркестрации рабочих нагрузок для приложений, которые предоставляют расширенную аналитику, визуализации с большим объемом графики и масштабируемую отрисовку.

Такие отрасли, как автомобилестроение, энергетика, здравоохранение и наука о жизни, кремний, финансы и производство, обычно используют рабочие нагрузки Azure HPC для выполнения сложных моделей, таких как трехмерное моделирование, или математических задач с их известными и знакомыми инструментами и процессами для выполнения ресурсоемких задач с тысячами вычислительных часов в течение нескольких дней.

Пока выполняется оркестрация вычислений данных, каждый клиент отрасли может сосредоточиться на анализе и создании ценности из результатов, чтобы определить приоритеты и достичь своих бизнес-целей экономически эффективным и своевременным образом.

Описание HPC

Так как клиенты из разных отраслей имеют особые потребности, требующие инвестиций в HPC, существует также забота об устойчивости. По сравнению с развертыванием огромной локальной инфраструктуры, наличие рабочих нагрузок HPC в облаке помогает использовать минимальные вычислительные ресурсы только тогда, когда это необходимо с гибкой масштабируемостью для достижения целей устойчивого развития.

HPC в Azure также предлагает конкурентоспособные цены и производительность по сравнению с локальными вариантами, надежное глобальное соответствие нормативным требованиям и средства машинного обучения следующего поколения для более интеллектуального моделирования и расширения возможностей для принятия интеллектуальных решений.

Когда клиенты выбирают соответствующее решение Azure HPC для своих специализированных вычислительных задач, необходимо также учитывать рекомендации по выполнению Cloud Adoption Framework, чтобы подготовить лиц, принимающих решения, и центральные ИТ-отделы для успешного внедрения облака. Ниже приведены сведения о распространенных вариантах взаимодействия клиентов с HPC.

Общие пути взаимодействия с HPC для клиентов

  • Энергетические организации , такие как нефть и газ, получают преимущества масштабируемой комплексной экосистемы ИИ, которая предоставляет новые идеи для обеспечения безопасности и внедрения обширных репозиториев данных в решения ИИ, которые способствуют операционным достижениям, таким как прогнозное обслуживание, имитация рабочих нагрузок и автоматизация отчетов о завершении, чтобы сократить время извлечения данных с нескольких месяцев до нескольких часов.
  • Финансовые организации используют HPC для модернизации подходов к управлению рисками, оптимизации портфеля и реализации эффективных методов обеспечения соответствия требованиям и управления для защиты данных потребителей. Ресурсоемкие вычислительные рабочие нагрузки в Azure HPC сокращают затраты и повышают/мгновенно масштабируемость для вычислений модели ценообразования по запросу.
  • Производственные организации используют HPC для моделирования продуктов в режиме реального времени, что сокращает время вывода на рынок и повышает качество продукции. Тысячи заданий по моделированию по запросу выполняются для предоставления более быстрых решений и более улучшенных аналитических сведений для соблюдения правил охраны здоровья и безопасности.

Следующий шаг. Интеграция HPC в процесс внедрения облачных технологий

Начните работу с приведенным ниже списком рекомендаций по конкретным моментам внедрения облака, которые помогут вам добиться успеха в сценарии внедрения облака для вашей среды HPC.

Дополнительные сведения см. в статье Ускоритель целевой зоны .

Рекомендации по проектированию также содержат рекомендации по созданию целевых зон для выставления счетов HPC, управления удостоверениями и доступом, топологии сети и подключения, автоматизации платформы, организации групп управления и подписки, дисциплин управления и дисциплин безопасности.