CFD シミュレーションの実行

Azure Batch
Azure CycleCloud
Azure Storage
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このアーキテクチャでは、Azure を使用して計算流体力学シミュレーションを実行する例を示します。 Azure CycleCloud を使用した、クラスターの作成、管理、および最適化について説明します。

アーキテクチャ

計算流体力学シナリオのアーキテクチャを示す図。

このアーキテクチャの Visio ファイルをダウンロードします。

ワークフロー

この図は、Azure でオンデマンド ノードのジョブ監視を提供する一般的なハイブリッド設計の概要を示したものです。

  1. Azure CycleCloud サーバーに接続してクラスターを構成します。
  2. MPI 用の RDMA 対応マシンを使用して、クラスターのヘッド ノードを構成して作成します。
  3. オンプレミスのヘッド ノードを追加して構成します。
  4. リソースが不足している場合、Azure CycleCloud は Azure のコンピューティング リソースをスケールアップ (またはスケールダウン) します。 過剰な割り当てを防ぐため、あらかじめ設定された制限を定義できます。
  5. タスクは実行ノードに割り当てられます。
  6. データはオンプレミスの NFS サーバーから Azure にキャッシュされます。
  7. データは Avere vFXT for Azure キャッシュから読み取られます。
  8. ジョブとタスクの情報は Azure CycleCloud サーバーに中継されます。

コンポーネント

  • Azure CycleCloud は、Azure で HPC とビッグ コンピューティング クラスターを作成、管理、運用、最適化するためのツールです。
  • Azure 上の Avere vFXT は、クラウド向けに構築されたエンタープライズ規模のクラスター化されたファイル システムを提供するために使用されます。
  • Azure Virtual Machines (VM) は、コンピューティング インスタンスの静的なセットの作成に使用されます。
  • 仮想マシン スケール セットでは、Azure CycleCloud によってスケールアップまたはスケールダウンが可能な同一の VM のグループが提供されます。
  • Azure Storage アカウントは、同期とデータ保持に使用されます。
  • Azure Virtual Network を使うと、仮想マシンなどのさまざまな種類の Azure リソースが、他の Azure リソース、インターネット、およびオンプレミスのネットワークと安全に通信することができます。

代替

お客様は、Azure CycleCloud を使用してグリッド全体を Azure 内に作成することもできます。 このセットアップでは、Azure CycleCloud サーバーは Azure サブスクリプション内で実行されます。

ワークロード スケジューラの管理を必要としない最新のアプリケーション アプローチでは、Azure Batch が役に立ちます。 Azure Batch では、大規模な並列コンピューティングやハイパフォーマンス コンピューティング (HPC) のアプリケーションをクラウドで効率的に実行することができます。 Azure Batch を使用すると、インフラストラクチャを手動で構成または管理することなく、アプリケーションを並列で実行したり大規模に実行したりするように Azure コンピューティング リソースを定義できます。 Azure Batch はコンピューティング集中型のタスクのスケジュールを設定し、要件に基づいてコンピューティング リソースを動的に追加または削除します。

シナリオの詳細

計算流体力学 (CFD) シミュレーションでは、膨大な計算時間と特殊なハードウェアが必要です。 クラスターの使用量が増えると、シミュレーションの時間と全体的なグリッドの使用が増え、予備の容量と長いキュー時間に関する問題が発生します。 物理ハードウェアの追加にはコストがかかる可能性があり、ビジネスで発生する使用量の山と谷に一致しない場合があります。 Azure を利用することで、これらの課題の多くを設備投資なしで克服できます。

Azure では、GPU および CPU 両方の仮想マシンで CFD ジョブを実行するために必要なハードウェアが提供されます。 RDMA (リモート ダイレクト メモリ アクセス) が有効な VM サイズには、低遅延 MPI (メッセージ パッシング インターフェイス) 通信に対応する FDR InfiniBand ベースのネットワークがあります。 これらのソリューションをエンタープライズ規模のクラスター化されたファイル システムを提供する Avere vFXT と組み合わせると、Azure での読み取り操作に最大限のスループットを確保できます。

HPC クラスターの作成、管理、最適化を簡略化するには、Azure CycleCloud を使用して、クラスターをプロビジョニングし、ハイブリッド シナリオとクラウド シナリオ両方でのデータを調整できます。 保留中のジョブを監視することにより、CycleCloud は任意のワークロード スケジューラに接続されたオンデマンド コンピューティングを自動的に起動し、支払いは使用した分だけで済みます。

考えられるユース ケース

CFD アプリケーションに関連するその他の業界:

  • 航空学および航空宇宙/航空機
  • 自動車
  • ビルディング HVAC (設備)
  • 石油およびガス (エネルギー)
  • ライフ サイエンスと医療

考慮事項

これらの考慮事項は、ワークロードの品質向上に使用できる一連の基本原則である Azure Well-Architected Framework の要素を組み込んでいます。 詳細については、「Microsoft Azure Well-Architected Framework」を参照してください。

スケーラビリティとセキュリティ

Azure CycleCloud 上の実行ノードのスケーリングは、手動で、または自動スケールを使用して、実現できます。 詳しくは、CycleCloud の自動スケールに関するページをご覧ください。

セキュリティで保護されたソリューションの設計に関する一般的なガイダンスについては、「Azure のセキュリティのドキュメント」を参照してください。

コストの最適化

コストの最適化とは、不要な費用を削減し、運用効率を向上させる方法を検討することです。 詳しくは、コスト最適化の柱の概要に関する記事をご覧ください。

CycleCloud サーバーを使用して HPC の実装を実行するコストは、さまざまな要因によって異なります。 たとえば、CycleCloud は使用された計算時間によって課金され、プライマリと CycleCloud サーバーは通常、常に割り当てられて実行されています。 Execute ノードを実行するコストは、稼働している時間と使用されたサイズによって決まります。 ストレージとネットワークに対する通常の Azure の料金も適用されます。

このシナリオでは CFD アプリケーションを Azure で実行する方法を示すので、マシンには RDMA 機能が必要であり、これは特定の VM サイズでのみ使用できます。 次に示すのは、1 か月間継続して 1 日 8 時間割り当てられた、データ送信が 1 TB のスケール セットにかかるコストの例です。 Azure CycleCloud サーバーと、Azure インストール用 Avere vFXT の価格も含まれます。

  • リージョン:北ヨーロッパ
  • Azure CycleCloud サーバー:1 x Standard D3 (4 x CPU、14 GB メモリ、Standard HDD 32 GB)
  • Azure CycleCloud プライマリ サーバー: 1 x Standard D12 v (4 x CPU、28 GB メモリ、Standard HDD 32 GB)
  • Azure CycleCloud ノード アレイ:10 x Standard H16r (16 x CPU、112 GB メモリ)
  • Azure クラスター上の Avere vFXT:3 x D16s v3 (200 GB OS、Premium SSD 1-TB データ ディスク)
  • データ送信:1 TB (テラバイト)

上に示したハードウェアについてはこちらの価格見積もりをご覧ください。

このシナリオのデプロイ

前提条件

Resource Manager テンプレートをデプロイする前に、次の手順に従ってください。

  1. アプリ ID、表示名、名前、パスワード、テナントを取得するためのサービス プリンシパルを作成します。

  2. CycleCloud サーバーに安全にサインインするための SSH キー ペアを生成します。

  3. ソリューションをデプロイするには、下のリンクをクリックします。

    Azure にデプロイする

  4. CycleCloud サーバーにログインして、新しいクラスターを構成および作成します。

  5. クラスターを作成します。

Avere Cache は、アプリケーション ジョブ データの読み取りスループットを大幅に高めることができるオプションのソリューションです。 Avere vFXT for Azure は、オンプレミスまたは Azure Blob Storage に格納されているデータを利用しながら、これらのエンタープライズ HPC アプリケーションをクラウドで実行する問題を解決します。

オンプレミスのストレージとクラウド コンピューティングの両方を使用するハイブリッド インフラストラクチャを計画している場合、HPC アプリケーションは NAS デバイスに格納されているデータを使用して Azure に "介入" し、必要に応じて仮想 CPU を起動できます。 データ セットがクラウドに完全に移動されることはありません。 要求されたバイトは、処理の間に Avere クラスターを使用して一時的にキャッシュされます。

Avere vFXT のインストールのセットアップと構成については、Avere のセットアップと構成ガイドに関するページをご覧ください。

共同作成者

この記事は、Microsoft によって保守されています。 当初の寄稿者は以下のとおりです。

プリンシパル作成者:

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製品ドキュメント:

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