Configurare un cluster RDMA di Windows con HPC Pack per eseguire applicazioni MPISet up a Windows RDMA cluster with HPC Pack to run MPI applications

Configurare un cluster Windows RDMA in Azure con Microsoft HPC Pack e Dimensioni delle VM High Performance Computing (HPC) per eseguire applicazioni MPI (Message Passing Interface) in parallelo.Set up a Windows RDMA cluster in Azure with Microsoft HPC Pack and High performance compute VM sizes to run parallel Message Passing Interface (MPI) applications. Quando si configurano nodi con supporto per RDMA e basati su Windows Server in un cluster HPC Pack, le applicazioni MPI comunicano in modo efficiente tramite una rete a bassa latenza e a velocità effettiva elevata in Azure, sulla base della tecnologia di accesso diretto a memoria remota (RDMA).When you set up RDMA-capable, Windows Server-based nodes in an HPC Pack cluster, MPI applications communicate efficiently over a low latency, high throughput network in Azure that is based on remote direct memory access (RDMA) technology.

Per eseguire carichi di lavoro MPI in macchine virtuali Linux che accedono alla rete RDMS in Azure, vedere Configurare un cluster Linux RDMA per eseguire applicazioni MPI.If you want to run MPI workloads on Linux VMs that access the Azure RDMA network, see Set up a Linux RDMA cluster to run MPI applications.

Opzioni di distribuzione del cluster HPC PackHPC Pack cluster deployment options

Microsoft HPC Pack è uno strumento disponibile senza costi aggiuntivi che consente di creare cluster HPC localmente o in Azure per eseguire applicazioni Windows o Linux HPC.Microsoft HPC Pack is a tool provided at no additional cost to create HPC clusters on-premises or in Azure to run Windows or Linux HPC applications. HPC Pack include un ambiente di runtime per l'implementazione Microsoft di Message Passing Interface per Windows (MS-MPI).HPC Pack includes a runtime environment for the Microsoft implementation of the Message Passing Interface for Windows (MS-MPI). Se usato con istanze con supporto per RDMA e in esecuzione su un sistema operativo Windows Server supportato, HPC Pack offre un modo efficiente per eseguire applicazioni Windows MPI con accesso alla rete RDMA di Azure.When used with RDMA-capable instances running a supported Windows Server operating system, HPC Pack provides an efficient option to run Windows MPI applications that access the Azure RDMA network.

Questo articolo descrive due scenari e fornisce i collegamenti a indicazioni dettagliate per la configurazione di un cluster Windows RDMA con Microsoft HPC Pack.This article introduces two scenarios and links to detailed guidance to set up a Windows RDMA cluster with Microsoft HPC Pack.

  • Scenario 1.Scenario 1. Distribuzione di istanze del ruolo di lavoro a elevato utilizzo di calcolo (PaaS)Deploy compute-intensive worker role instances (PaaS)
  • Scenario 2.Scenario 2. Distribuzione di nodi di calcolo in macchine virtuali a elevato utilizzo di calcolo (IaaS)Deploy compute nodes in compute-intensive VMs (IaaS)

Per i prerequisiti di carattere generale riguardanti l'uso di istanze a elevato utilizzo di calcolo con Windows, vedere Dimensioni delle VM High Performance Computing (HPC).For general prerequisites to use compute-intensive instances with Windows, see High performance compute VM sizes.

Scenario 1: Distribuzione di istanze del ruolo di lavoro a elevato utilizzo di calcolo (PaaS)Scenario 1: Deploy compute-intensive worker role instances (PaaS)

Da un cluster HPC Pack esistente, aggiungere risorse di calcolo aggiuntive sotto forma di istanze del ruolo di lavoro di Azure (nodi di Azure) in esecuzione in un servizio cloud (PaaS).From an existing HPC Pack cluster, add extra compute resources in Azure worker role instances (Azure nodes) running in a cloud service (PaaS). Questa funzionalità, denominata anche "burst in Azure" da HPC Pack, supporta una gamma di dimensioni per le istanze del ruolo di lavoro.This feature, also called “burst to Azure” from HPC Pack, supports a range of sizes for the worker role instances. Per l'aggiunta di nodi di Azure, specificare una delle dimensioni con supporto per RDMA.When adding the Azure nodes, specify one of the RDMA-capable sizes.

Di seguito sono riportati le considerazioni e i passaggi per il burst in istanze di Azure con supporto per RDMA da un cluster esistente (in genere locale).Following are considerations and steps to burst to RDMA-capable Azure instances from an existing (typically on-premises) cluster. È possibile usare procedure simili per aggiungere istanze del ruolo di lavoro a un nodo head HPC Pack distribuito in una macchina virtuale di Azure.Use similar procedures to add worker role instances to an HPC Pack head node that is deployed in an Azure VM.

Nota

Per un'esercitazione che esegue il burst in Azure con HPC Pack, vedere Configurare un cluster ibrido con HPC Pack.For a tutorial to burst to Azure with HPC Pack, see Set up a hybrid cluster with HPC Pack. Si noti che le considerazioni riportate nella procedura seguente si applicano specificatamente ai nodi di Azure con supporto per RDMA.Note the considerations in the following steps that apply specifically to RDMA-capable Azure nodes.

Burst in Azure

PassaggiSteps

  1. Distribuire e configurare un nodo head HPC Pack 2012 R2Deploy and configure an HPC Pack 2012 R2 head node

    Scaricare il pacchetto di installazione di HPC Pack più recente dall' Area download Microsoft.Download the latest HPC Pack installation package from the Microsoft Download Center. Per i requisiti e le istruzioni per la preparazione di una distribuzione burst in Azure, vedere la Burst to Azure Worker Instances with Microsoft HPC Pack (Burst in Azure con Microsoft HPC Pack).For requirements and instructions to prepare for an Azure burst deployment, see Burst to Azure Worker Instances with Microsoft HPC Pack.

  2. Configurare un certificato di gestione nella sottoscrizione di AzureConfigure a management certificate in the Azure subscription

    Configurare un certificato per proteggere la connessione fra il nodo head e Azure.Configure a certificate to secure the connection between the head node and Azure. Per altre opzioni e procedure, vedere la pagina relativa agli scenari per configurare il certificato di gestione di Azure per HPC Pack.For options and procedures, see Scenarios to Configure the Azure Management Certificate for HPC Pack. Per le distribuzioni di test, HPC Pack installa un certificato di gestione di Azure per HPC Microsoft predefinito che è possibile caricare rapidamente nella sottoscrizione di Azure.For test deployments, HPC Pack installs a Default Microsoft HPC Azure Management Certificate you can quickly upload to your Azure subscription.

  3. Creare un nuovo servizio cloud e un account di archiviazioneCreate a new cloud service and a storage account

    Usare il portale di Azure per creare un servizio cloud e un account di archiviazione per la distribuzione in un'area in cui sono disponibili le istanze con supporto per RDMA.Use the Azure portal to create a cloud service and a storage account for the deployment in a region where the RDMA-capable instances are available.

  4. Creare un modello di nodo di AzureCreate an Azure node template

    Usare la Creazione guidata modello di nodo in Gestione cluster HPC.Use the Create Node Template Wizard in HPC Cluster Manager. Per la procedura, vedere la sezione relativa alla creazione di un modello di nodo di Azure nell'articolo che illustra la "procedura per distribuire i nodi di Azure con Microsoft HPC Pack".For steps, see Create an Azure node template in “Steps to Deploy Azure Nodes with Microsoft HPC Pack”.

    Per i test iniziali, è consigliabile configurare i criteri di disponibilità manuali nel modello.For initial tests, we suggest configuring a manual availability policy in the template.

  5. Aggiungere i nodi al clusterAdd nodes to the cluster

    Usare l'Aggiunta guidata nodi in Gestione cluster HPC.Use the Add Node Wizard in HPC Cluster Manager. Per altre informazioni, vedere l'argomento relativo all' aggiunta di nodi di Azure al cluster HPC Windows.For more information, see Add Azure Nodes to the Windows HPC Cluster.

    Quando si specificano le dimensioni dei nodi, selezionare una delle dimensioni delle istanze con supporto per RDMA.When specifying the size of the nodes, select one of the RDMA-capable instance sizes.

    Nota

    In ogni burst nella distribuzione di Azure con le istanze a elevato utilizzo di calcolo, HPC Pack distribuisce automaticamente due istanze con supporto per RDMA (ad esempio A8) come nodi proxy, oltre alle istanze del ruolo di lavoro di Azure specificate.In each burst to Azure deployment with the compute-intensive instances, HPC Pack automatically deploys a minimum of two RDMA-capable instances (such as A8) as proxy nodes, in addition to the Azure worker role instances you specify. I nodi proxy usano core allocati alla sottoscrizione e comportano un addebito insieme alle istanze del ruolo di lavoro di Azure.The proxy nodes use cores that are allocated to the subscription and incur charges along with the Azure worker role instances.

  6. Avviare i nodi (effettuare il provisioning) e portarli online per eseguire i processiStart (provision) the nodes and bring them online to run jobs

    Selezionare i nodi e usare l'azione Start in HPC Cluster Manager.Select the nodes and use the Start action in HPC Cluster Manager. Al termine del provisioning, selezionare i nodi e usare l'azione Bring Online in HPC Cluster Manager.When provisioning is complete, select the nodes and use the Bring Online action in HPC Cluster Manager. I nodi sono pronti a eseguire i processi.The nodes are ready to run jobs.

  7. Inviare processi al clusterSubmit jobs to the cluster

    Usare gli strumenti di invio di processi di HPC Pack per eseguire processi cluster.Use HPC Pack job submission tools to run cluster jobs. Vedere l'argomento relativo alla gestione dei processi con Microsoft HPC Pack.See Microsoft HPC Pack: Job Management.

  8. Arrestare i nodi (effettuare il deprovisioning)Stop (deprovision) the nodes

    Al termine dell'esecuzione dei processi, portare i nodi offline e usare l'azione Stop in HPC Cluster Manager.When you are done running jobs, take the nodes offline and use the Stop action in HPC Cluster Manager.

Scenario 2: Distribuzione di nodi di calcolo in macchine virtuali a elevato utilizzo di calcolo (IaaS)Scenario 2: Deploy compute nodes in compute-intensive VMs (IaaS)

In questo scenario si distribuisce il nodo head HPC Pack e i nodi di calcolo del cluster in macchine virtuali in una rete virtuale di Azure.In this scenario, you deploy the HPC Pack head node and cluster compute nodes on VMs in an Azure virtual network. HPC Pack fornisce una serie di opzioni di distribuzione nelle macchine virtuali di Azure, inclusi script di distribuzione automatizzati e modelli di avvio rapido di Azure.HPC Pack provides several deployment options in Azure VMs, including automated deployment scripts and Azure quickstart templates. Ad esempio, le considerazioni e i passaggi seguenti consentono di usare lo script di distribuzione di HPC Pack IaaS per automatizzare la distribuzione di un cluster HPC Pack 2012 R2 in Azure.As an example, the following considerations and steps guide you to use the HPC Pack IaaS deployment script to automate the deployment of an HPC Pack 2012 R2 cluster in Azure.

Cluster in macchine virtuali di Azure

PassaggiSteps

  1. Creare macchine virtuali del nodo head del cluster e del nodo di calcolo eseguendo lo script di distribuzione IaaS di HPC Pack in un computer clientCreate a cluster head node and compute node VMs by running the HPC Pack IaaS deployment script on a client computer

    Scaricare il pacchetto dello script di distribuzione IaaS di HPC Pack dall' Area download Microsoft.Download the HPC Pack IaaS Deployment Script package from the Microsoft Download Center.

    Per preparare il computer client, creare il file di configurazione dello script ed eseguire lo script, vedere Creare un cluster Windows HPC (High Performance Computing) con lo script di distribuzione IaaS di HPC Pack.To prepare the client computer, create the script configuration file, and run the script, see Create an HPC Cluster with the HPC Pack IaaS deployment script.

    Per distribuire nodi di calcolo con supporto per RDMA, si tengano presenti le considerazioni aggiuntive seguenti:To deploy RDMA-capable compute nodes, note the following additional considerations:

    • Rete virtuale: specificare una nuova rete virtuale in un'area in cui siano disponibili le istanze con supporto per RDMA che si vuole usare.Virtual network: Specify a new virtual network in a region in which the RDMA-capable instance size you want to use is available.
    • Sistema operativo Windows Server: per supportare la connettività RDMA, specificare un sistema operativo Windows Server 2012 R2 o Windows Server 2012 per le macchine virtuali del nodo di calcolo.Windows Server operating system: To support RDMA connectivity, specify a Windows Server 2012 R2 or Windows Server 2012 operating system for the compute node VMs.
    • Servizi cloud: è consigliabile eseguire la distribuzione del nodo head in un servizio cloud e dei nodi di calcolo in un altro servizio cloud.Cloud services: We recommend deploying your head node in one cloud service and your compute nodes in a different cloud service.
    • Dimensioni nodo head: per questo scenario prendere in considerazione dimensioni pari almeno ad A4 (Molto grande) per il nodo head.Head node size: For this scenario, consider a size of at least A4 (Extra Large) for the head node.
    • Estensione HpcVmDrivers: lo script di distribuzione installa l'agente di macchine virtuali Azure e l'estensione HpcVmDrivers automaticamente quando si distribuiscono nodi di calcolo di dimensioni A8 o A9 con un sistema operativo Windows Server.HpcVmDrivers extension: The deployment script installs the Azure VM Agent and the HpcVmDrivers extension automatically when you deploy size A8 or A9 compute nodes with a Windows Server operating system. L'estensione HpcVmDrivers installa i driver nelle macchine virtuali del nodo di calcolo in modo che possano connettersi alla rete RDMA.HpcVmDrivers installs drivers on the compute node VMs so they can connect to the RDMA network. Nelle macchine virtuali serie H con supporto per RDMA è necessario installare manualmente l'estensione HpcVmDrivers.On RDMA-capable H-series VMs, you must manually install the HpcVmDrivers extension. Vedere Dimensioni delle VM High Performance Computing (HPC).See High performance compute VM sizes.
    • Configurazione della rete del cluster: lo script di distribuzione configura automaticamente il cluster HPC Pack nella topologia 5 (tutti i nodi nella rete aziendale).Cluster network configuration: The deployment script automatically sets up the HPC Pack cluster in Topology 5 (all nodes on the Enterprise network). Questa topologia è obbligatoria per tutte le distribuzioni di cluster HPC Pack nelle VM.This topology is required for all HPC Pack cluster deployments in VMs. Non modificare la topologia della rete del cluster in seguito.Do not change the cluster network topology later.
  2. Portare online i nodi di calcolo per eseguire i processiBring the compute nodes online to run jobs

    Selezionare i nodi e usare l'azione Bring Online in HPC Cluster Manager.Select the nodes and use the Bring Online action in HPC Cluster Manager. I nodi sono pronti a eseguire i processi.The nodes are ready to run jobs.

  3. Inviare processi al clusterSubmit jobs to the cluster

    Connettersi al nodo head per inviare i processi oppure configurare un computer locale a questo scopo.Connect to the head node to submit jobs, or set up an on-premises computer to do this. Per altre informazioni, vedere Inviare processi a un cluster HPC in Azure.For information, see Submit Jobs to an HPC cluster in Azure.

  4. Portare offline i nodi e arrestarli (deallocarli)Take the nodes offline and stop (deallocate) them

    Al termine dell'esecuzione dei processi, portare offline i nodi in HPC Cluster Manager.When you are done running jobs, take the nodes offline in HPC Cluster Manager. Quindi usare gli strumenti di gestione di Azure per arrestarli.Then, use Azure management tools to shut them down.

Eseguire applicazioni MPI nel clusterRun MPI applications on the cluster

Esempio: Eseguire mpipingpong su un cluster HPC PackExample: Run mpipingpong on an HPC Pack cluster

Per verificare una distribuzione HPC Pack delle istanze con supporto per RDMA, è possibile eseguire il comando mpipingpong di HPC Pack nel cluster.To verify an HPC Pack deployment of the RDMA-capable instances, run the HPC Pack mpipingpong command on the cluster. mpipingpong invia ripetutamente pacchetti di dati tra nodi associati per calcolare le misure e le statistiche di latenza e velocità effettiva per la rete dell'applicazione abilitata per RDMA.mpipingpong sends packets of data between paired nodes repeatedly to calculate latency and throughput measurements and statistics for the RDMA-enabled application network. Questo esempio illustra un modello tipico per l'esecuzione di un processo MPI, in questo caso mpipingpong usando il comando mpiexec del cluster.This example shows a typical pattern for running an MPI job (in this case, mpipingpong) by using the cluster mpiexec command.

L'esempio presuppone che i nodi di Azure siano stati aggiunti in una configurazione "burst in Azure" (Scenario 1.This example assumes you added Azure nodes in a “burst to Azure” configuration (Scenario 1. Se HPC Pack è stato distribuito in un cluster di macchine virtuali di Azure, sarà necessario modificare la sintassi del comando per specificare un gruppo di nodi diverso e impostare ulteriori variabili di ambiente per indirizzare il traffico di rete alla rete RDMA.If you deployed HPC Pack on a cluster of Azure VMs, you’ll need to modify the command syntax to specify a different node group and set additional environment variables to direct network traffic to the RDMA network.

Per eseguire mpipingpong sul cluster:To run mpipingpong on the cluster:

  1. Aprire un prompt dei comandi nel nodo head o in un computer client configurato in modo appropriato.On the head node or on a properly configured client computer, open a Command Prompt.
  2. Per stimare la latenza tra coppie di nodi in una distribuzione di potenziamento in Azure di quattro nodi, digitare il comando seguente per inviare un processo per eseguire mpipingpong con pacchetti di piccole dimensioni e un numero elevato di iterazioni:To estimate latency between pairs of nodes in an Azure burst deployment of four nodes, type the following command to submit a job to run mpipingpong with a small packet size and many iterations:

    job submit /nodegroup:azurenodes /numnodes:4 mpiexec -c 1 -affinity mpipingpong -p 1:100000 -op -s nul
    

    Il comando restituisce l'ID del processo inviato.The command returns the ID of the job that is submitted.

    In un cluster HPC Pack distribuito in macchine virtuali di Azure specificare un gruppo di nodi contenente le macchine virtuali del nodo di calcolo distribuite in un singolo servizio cloud e modificare il comando mpiexec come segue:If you deployed the HPC Pack cluster deployed on Azure VMs, specify a node group that contains compute node VMs deployed in a single cloud service, and modify the mpiexec command as follows:

    job submit /nodegroup:vmcomputenodes /numnodes:4 mpiexec -c 1 -affinity -env MSMPI_DISABLE_SOCK 1 -env MSMPI_PRECONNECT all -env MPICH_NETMASK 172.16.0.0/255.255.0.0 mpipingpong -p 1:100000 -op -s nul
    
  3. Al termine del processo, per visualizzare l'output, in questo caso l'output dell'attività 1 del processo, digitare quanto riportato di seguito:When the job completes, to view the output (in this case, the output of task 1 of the job), type the following

    task view <JobID>.1
    

    dove <JobID>è l'ID del processo inviato.where <JobID> is the ID of the job that was submitted.

    Nell'output sono inclusi risultati relativi alla latenza simili a quanto riportato di seguito.The output includes latency results similar to the following.

    Latenza ping pong

  4. Per stimare la velocità effettiva tra coppie di nodi di potenziamento in Azure, digitare il comando seguente per inviare un processo per eseguire mpipingpong con pacchetti di grandi dimensioni e alcune iterazioni:To estimate throughput between pairs of Azure burst nodes, type the following command to submit a job to run mpipingpong with a large packet size and a few iterations:

    job submit /nodegroup:azurenodes /numnodes:4 mpiexec -c 1 -affinity mpipingpong -p 4000000:1000 -op -s nul
    

    Il comando restituisce l'ID del processo inviato.The command returns the ID of the job that is submitted.

    In un cluster HPC Pack distribuito in macchine virtuali di Azure modificare il comando come indicato nel passaggio 2.On an HPC Pack cluster deployed on Azure VMs, modify the command as noted in step 2.

  5. Al termine del processo, per visualizzare l'output (in questo caso l'output dell'attività 1 del processo) digitare quanto riportato di seguito:When the job completes, to view the output (in this case, the output of task 1 of the job), type the following:

    task view <JobID>.1
    

    Nell'output sono inclusi risultati relativi alla velocità effettiva simili a quanto riportato di seguito.The output includes throughput results similar to the following.

    Velocità effettiva ping pong

Considerazioni sulle applicazioni MPIMPI application considerations

Di seguito sono riportate alcune considerazioni riguardanti l'esecuzione di applicazioni MPI con HPC Pack in Azure.Following are considerations for running MPI applications with HPC Pack in Azure. Alcune di esse sono applicabili solo alle distribuzioni di nodi di Azure (istanze del ruolo di lavoro aggiunte in una configurazione "potenziamento in Azure").Some apply only to deployments of Azure nodes (worker role instances added in a “burst to Azure” configuration).

  • Le istanze del ruolo di lavoro in un servizio cloud vengono sottoposte periodicamente a nuovo provisioning senza preavviso da Azure, ad esempio per la manutenzione del sistema o in caso di errore di un'istanza.Worker role instances in a cloud service are periodically reprovisioned without notice by Azure (for example, for system maintenance, or in case an instance fails). Se viene eseguito di nuovo il provisioning di un'istanza durante l'esecuzione di un processo MPI, tutti i relativi dati andranno persi e l'istanza verrà riportata allo stato in cui si trovava al momento della prima distribuzione. Queste condizioni possono determinare il mancato completamento del processo MPI.If an instance is reprovisioned while it is running an MPI job, the instance loses its data and returns to the state when it was first deployed, which can cause the MPI job to fail. Durante l'esecuzione di un processo, più è elevato il numero di nodi utilizzati per un singolo processo MPI e più è lunga l'esecuzione del processo, maggiore è la probabilità che una delle istanze venga sottoposta di nuovo a provisioning.The more nodes that you use for a single MPI job, and the longer the job runs, the more likely that one of the instances is reprovisioned while a job is running. Si consideri questo aspetto anche se si definisce un singolo nodo nella distribuzione come file server.Also consider this if you designate a single node in the deployment as a file server.
  • Per eseguire processi MPI in Azure, non usare le istanze con supporto per RDMA.To run MPI jobs in Azure, you don't have to use the RDMA-capable instances. È possibile usare qualsiasi dimensione di istanza supportata da HPC Pack.You can use any instance size that is supported by HPC Pack. Tuttavia, le istanze con supporto per RDMA sono consigliate per eseguire su larga scala processi MPI sensibili alla latenza e alla larghezza di banda della rete tramite cui vengono connessi i nodi.However, the RDMA-capable instances are recommended for running relatively large-scale MPI jobs that are sensitive to the latency and the bandwidth of the network that connects the nodes. Se si usano altre dimensioni per l'esecuzione di processi MPI sensibili alla latenza e alla larghezza di banda, è consigliabile eseguire piccoli processi in cui una singola attività viene eseguita solo su alcuni nodi.If you use other sizes to run latency- and bandwidth-sensitive MPI jobs, we recommend running small jobs, in which a single task runs on only a few nodes.
  • Le applicazioni distribuite in istanze di Azure sono soggette ai termini delle licenze associati all'applicazione.Applications deployed to Azure instances are subject to the licensing terms associated with the application. Verificare le licenze del fornitore di qualsiasi applicazione commerciale o altre restrizioni per l'esecuzione nel cloud.Check with the vendor of any commercial application for licensing or other restrictions for running in the cloud. Non tutti i fornitori offrono licenze con pagamento in base al consumo.Not all vendors offer pay-as-you-go licensing.
  • Le istanze di Azure richiedono procedure di configurazione aggiuntive per l'accesso a nodi, condivisioni e server licenze locali.Azure instances need further setup to access on-premises nodes, shares, and license servers. Ad esempio, per consentire ai nodi di Azure di accedere a un server licenze locale, è possibile configurare una rete virtuale di Azure da sito a sito.For example, to enable the Azure nodes to access an on-premises license server, you can configure a site-to-site Azure virtual network.
  • Per eseguire applicazioni MPI in istanze di Azure, è necessario registrare ogni applicazione MPI con Windows Firewall nelle istanze eseguendo il comando hpcfwutil .To run MPI applications on Azure instances, register each MPI application with Windows Firewall on the instances by running the hpcfwutil command. In questo modo vengono consentite le comunicazioni MPI su una porta assegnata dinamicamente dal firewall.This allows MPI communications to take place on a port that is assigned dynamically by the firewall.

    Nota

    Per le distribuzioni di potenziamento in Azure, è inoltre possibile configurare un comando di eccezione del firewall da eseguire automaticamente in tutti i nuovi nodi di Azure aggiunti al cluster.For burst to Azure deployments, you can also configure a firewall exception command to run automatically on all new Azure nodes that are added to your cluster. Dopo aver eseguito il comando hpcfwutil e verificato il funzionamento dell'applicazione, aggiungere il comando a uno script di avvio per i nodi di Azure.After you run the hpcfwutil command and verify that your application works, add the command to a startup script for your Azure nodes. Per ulteriori informazioni, vedere l'articolo relativo a come usare uno script di avvio per i nodi di Azure.For more information, see Use a Startup Script for Azure Nodes.

  • HPC Pack usa la variabile di ambiente cluster CCP_MPI_NETMASK per specificare un intervallo di indirizzi validi per la comunicazione MPI.HPC Pack uses the CCP_MPI_NETMASK cluster environment variable to specify a range of acceptable addresses for MPI communication. A partire da HPC Pack 2012 R2, la variabile di ambiente cluster CCP_MPI_NETMASK interessa solo la comunicazione MPI tra i nodi di calcolo del cluster aggiunti a un dominio (in locale o in macchine virtuali di Azure).Starting in HPC Pack 2012 R2, the CCP_MPI_NETMASK cluster environment variable only affects MPI communication between domain-joined cluster compute nodes (either on-premises or in Azure VMs). La variabile viene ignorata dai nodi aggiunti in una configurazione di potenziamento in Azure.The variable is ignored by nodes added in a burst to Azure configuration.
  • I processi MPI non possono essere eseguiti in istanze di Azure distribuite in diversi servizi cloud, ad esempio nelle distribuzioni burst in Azure con modelli di nodo diversi oppure in nodi di calcolo di macchine virtuali di Azure distribuiti in più servizi cloud.MPI jobs can't run across Azure instances that are deployed in different cloud services (for example, in burst to Azure deployments with different node templates, or Azure VM compute nodes deployed in multiple cloud services). Se si dispone di più distribuzioni di nodi di Azure avviate con modelli di nodo diversi, il processo MPI deve essere eseguito solo in un set di nodi di Azure.If you have multiple Azure node deployments that are started with different node templates, the MPI job must run on only one set of Azure nodes.
  • Quando si aggiungono nodi di Azure al cluster e vengono portati online, tramite il servizio utilità di pianificazione processi HPC viene tentato immediatamente l'avvio dei processi nei nodi.When you add Azure nodes to your cluster and bring them online, the HPC Job Scheduler Service immediately tries to start jobs on the nodes. Se solo una parte del carico di lavoro può essere eseguita in Azure, assicurarsi di aggiornare o creare modelli di processo per definire i tipi di processo eseguibili in Azure.If only a portion of your workload can run on Azure, ensure that you update or create job templates to define what job types can run on Azure. Ad esempio, per assicurarsi che i processi inviati con un modello di processo vengano eseguiti solo in nodi di Azure, è possibile aggiungere la proprietà Gruppi di nodi al modello di processo e selezionare AzureNodes come valore obbligatorio.For example, to ensure that jobs submitted with a job template only run on Azure nodes, add the Node Groups property to the job template and select AzureNodes as the required value. Per creare gruppi personalizzati per i nodi di Azure, è possibile usare il cmdlet di HPC PowerShell Add-HpcGroup.To create custom groups for your Azure nodes, use the Add-HpcGroup HPC PowerShell cmdlet.

Passaggi successiviNext steps