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High-Performance Computing (HPC)-Leistungs- und Benchmarking-Anwendungen

High-Performance Computing (HPC), auch als big compute bezeichnet, löst komplexe mathematische Aufgaben mithilfe einer großen Anzahl von CPU- oder GPU-basierten Computern. Viele Branchen verwenden HPC, um einige ihrer schwierigsten Probleme zu lösen, darunter Genomik, Halbleiterdesign und Wettermodellierung.

Ausführen von HPC-Anwendungen auf Azure-VMs

Die hier aufgeführten Artikel beschreiben die Schritte zum Ausführen verschiedener HPC-Anwendungen auf virtuellen Azure-Computern. Sie zeigen auch die Leistungsergebnisse an, die bei der Ausführung jeder Anwendung in Azure erzielt wurden.

Anwendung Zusammenfassung
Entpacken der Leistung von VMs von Microsoft Azure ND GB200 v6 Erhalten Sie Einblicke in die Leistungsverbesserungen, einschließlich Matrixmultiplikationseffizienz, Speicherbandbreite und Datenübertragungsgeschwindigkeiten, sodass Sie fundierte Entscheidungen zur Nutzung der KI-optimierten Infrastruktur von Azure für Ihre Unternehmensanforderungen treffen können.
EDA-Workloads auf Intel Emerald Rapids (EMR) virtuellen Maschinen (VMs) auf Azure Erfahren Sie, wie die Leistung der neuesten Azure-VMs ist, die den Intel® Xeon® Platinum 8537C (Emerald Rapids „EMR“) Prozessor der 5. Generation nutzen.
Optimieren der Sprachmodell-Ableitung in Azure Erfahren Sie, wie Sie den Standard für die erwartete Leistung festlegen und Kunden dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen, die die Effizienz maximieren und Ausgaben minimieren.
Benchmarking 6. Generation. Intel-basierte Dv6 (Vorschau) VM-SKUs für HPC-Workloads im Finanzdienstleistungssektor Erkunden Sie die Leistungsentwicklung über drei Generationen von D32ds – von D32dsv4 bis D32dsv6.
Altair nanoFluidX Simulieren Sie Einzelphasen- und Mehrphasenflüsse, basierend auf einer schwach komprimierbaren Lagrangian-SPH-Formulierung.
Leistung und Skalierbarkeit von HBv4 und HX-Series VMs mit Genoa-X CPUs Erfahren Sie ausführliche technische und Leistungsinformationen zu diesen HPC-optimierten VMs.