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Big Compute nel settore manifatturiero

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HpC (High Performance Computing) viene usato nel settore manifatturiero per eseguire carichi di lavoro su larga scala, noti anche come applicazioni big compute. HPC può aiutare i produttori in ogni fase dei processi di sviluppo dei prodotti e delle catene di fornitura. Ad esempio, è possibile usare HPC per eseguire simulazioni di progettazione avanzate e anche per automatizzare i processi e prevedere i problemi di manutenzione.

I carichi di lavoro di big computing includono attività che richiedono molti core da elaborare. Questi carichi di lavoro possono includere la modellazione dei rischi finanziari, l'analisi dello stress tecnico e altre attività a elevato utilizzo di calcolo. I carichi di lavoro big compute hanno le caratteristiche seguenti:

  • Il carico di lavoro può essere suddiviso in attività discrete che possono essere eseguite simultaneamente in molti core.
  • Ogni attività accetta input, lo elabora e produce output. L'intera applicazione viene eseguita per un periodo di tempo limitato.
  • L'applicazione non deve essere eseguita costantemente, ma deve essere in grado di gestire gli errori e gli arresti anomali del nodo.
  • Le attività possono essere indipendenti o strettamente associate, che richiedono tecnologie di rete ad alta velocità, ad esempio InfiniBand e connettività RDMA (Remote Direct Memory Access).

È possibile usare dimensioni di macchina virtuale a elevato utilizzo di calcolo, ad esempio H16r, H16mr e A9. La selezione dipende dal carico di lavoro.

Azure offre un'ampia gamma di istanze di macchine virtuali ottimizzate per carichi di lavoro a elevato utilizzo di CPU e GPU. È anche l'unica piattaforma cloud che offre hardware abilitato per InfiniBand. InfiniBand offre un significativo vantaggio in termini di prestazioni per le esecuzioni di simulazione dei serbatoi e dei carichi di lavoro sismici. Questo vantaggio comporta prestazioni che si avvicinano o superano le prestazioni correnti dell'infrastruttura locale.

Le macchine virtuali di Azure offrono diverse opzioni, note come dimensioni delle macchine virtuali, per HPC e l'elaborazione ottimizzata per GPU. È importante selezionare le dimensioni della macchina virtuale appropriate per il carico di lavoro. Per trovare le dimensioni più adatte, vedere Dimensioni per le macchine virtuali in Azure. Vedere anche lo strumento selettore in Selettore macchine virtuali.

Tenere presente che non tutti i prodotti Azure sono disponibili in tutte le aree. Per visualizzare gli elementi disponibili nella tua area, vedi Prodotti disponibili in base all'area.

Per le procedure consigliate per la scelta delle opzioni di calcolo di Azure, vedere il blog di calcolo di Azure o il contenuto del servizio di calcolo di Azure.

Azure offre macchine virtuali basate sulla CPU e abilitate per GPU. Le macchine virtuali serie N includono GPU NVIDIA progettate per applicazioni a elevato utilizzo di calcolo o grafica, ad esempio intelligenza artificiale, apprendimento e visualizzazione.

Gli SKU HPC sono progettati per scenari a prestazioni elevate. Altri SKU, ad esempio la serie E e F, sono tuttavia adatti anche per determinati carichi di lavoro. Per garantire prestazioni ottimali, valutare attentamente i requisiti del carico di lavoro e scegliere le dimensioni della macchina virtuale appropriate.

Considerazioni relative alla progettazione

Quando si progetta l'infrastruttura HPC, sono disponibili diversi strumenti e servizi per gestire e pianificare i carichi di lavoro.

Azure CycleCloud è uno strumento per la creazione, la gestione, il funzionamento e l'ottimizzazione di cluster HPC e big compute in Azure. Con Azure CycleCloud, gli utenti possono configurare in modo dinamico i cluster HPC di Azure e orchestrare i dati e i processi per i flussi di lavoro ibridi e cloud. Azure CycleCloud offre il modo più semplice per gestire i carichi di lavoro HPC in Azure che implicano l'uso di un gestore di carichi di lavoro. Azure CycleCloud supporta i gestori dei carichi di lavoro, ad esempio Grid Engine, Microsoft HPC Pack, HTCondor, LSF, PBS Pro, SLURM e Symphony.

Esempio di progettazione dell'architettura di produzione

L'architettura seguente fornisce un esempio di uso di macchine virtuali in HPC nella produzione.

Diagramma dell'architettura che mostra un carico di lavoro HPC di produzione che usa macchine virtuali serie HC e Azure CycleCloud.

Questa architettura usa File di Azure condivisioni e account Archiviazione di Azure connessi a una subnet collegamento privato di Azure.

L'architettura usa Azure CycleCloud per la propria subnet. Le macchine virtuali serie HC vengono usate in una disposizione dei nodi del cluster.

Le macchine virtuali serie HC sono ottimizzate per le applicazioni HPC basate su calcoli intensivi. Gli esempi includono l'analisi implicita degli elementi finiti, la simulazione del serbatoio e le applicazioni di chimica computazionale. Le macchine virtuali HC includono 44 core processore Intel Xeon Platinum 8168, 8 GB di RAM per core CPU, senza hyperthreading e fino a quattro dischi gestiti. La piattaforma Intel Xeon Platinum supporta l'ecosistema avanzato di strumenti software e funzionalità di Intel e una velocità di clock all-core di 3,4 GHz per la maggior parte dei carichi di lavoro.

Per le architetture di riferimento e i cookbook per la distribuzione di applicazioni del fornitore di software indipendente HPC (ISV) che supportano i casi d'uso della produzione, vedere le risorse seguenti:

  • Serie di macchine virtuali.
  • Certification.github.io HPC di Azure.
  • Piattaforma Microsoft Azure HPC OnDemand. Questa architettura di riferimento autonoma potrebbe non essere conforme al paradigma della zona di destinazione di Azure.

Passaggi successivi

Gli articoli seguenti forniscono indicazioni per varie fasi del processo di adozione del cloud. Queste risorse consentono di adottare ambienti HPC di produzione per il cloud.