Was ist Azure HPC Cache?

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Azure HPC Cache beschleunigt den Zugriff auf Ihre Daten für High Performance Computing-Aufgaben (HPC). Aufgrund der Zwischenspeicherung von Dateien in Azure ermöglicht Azure HPC Cache für Ihren vorhandenen Workflow die Skalierbarkeit des Cloud Computing. Dieser Dienst kann auch für Workflows verwendet werden, bei denen Ihre Daten über WAN-Links gespeichert werden, z. B. in der NAS-Umgebung (Network Attached Storage) Ihres lokalen Rechenzentrums.

Azure HPC Cache lässt sich problemlos über das Azure-Portal starten und überwachen. Vorhandene NFS-Speicher oder neue BLOB-Container können Teil des aggregierten Namespace werden. Dies vereinfacht den Clientzugriff, auch wenn Sie das Back-End-Speicherziel ändern.

Anwendungsfälle

Azure HPC Cache steigert die Produktivität am besten für Workflows wie diese:

  • Workflow mit vielen Lesedateizugriffen
  • Daten, die in über NFS zugänglichem Speicher, Azure Blob oder beidem gespeichert sind
  • Computefarmen mit bis zu 75.000 CPU-Kernen

Azure HPC Cache kann einer Vielzahl von Workflows in vielen Branchen hinzugefügt werden. Jedes System, in dem eine große Anzahl von Computern bedarfsorientiert und mit geringer Latenzzeit auf einen Satz von Dateien zugreifen muss, profitiert von diesem Dienst. In den folgenden Abschnitten finden Sie spezifische Beispiele.

Rendern visueller Effekte (VFX)

Im Medien- und Unterhaltungsbereich kann Azure HPC Cache den Datenzugriff für zeitkritische Renderingprojekte beschleunigen. VFX-Renderingworkflows erfordern häufig eine Verarbeitung in letzter Minute durch eine große Anzahl von Computeknoten. Die Daten für diese Workflows befinden sich in der Regel in einer lokalen NAS-Umgebung. Azure HPC Cache kann diese Dateidaten in der Cloud zwischenspeichern, um die Latenzzeit zu verringern und die Flexibilität für das bedarfsgesteuerte Rendering zu erhöhen.

Erfahren Sie mehr über Hochleistungscomputing für Rendering.

Biowissenschaften

Zahlreiche biowissenschaftliche Workflows können von der Zwischenspeicherung von Dateien mit horizontaler Skalierung profitieren.

Ein Forschungsinstitut, das seine genomischen Analyseworkflows zu Azure portieren möchte, kann sie mithilfe von Azure HPC Cache problemlos verschieben. Da der Cache den POSIX-Dateizugriff ermöglicht, kann der vorhandene Clientworkflow in der Cloud ausgeführt werden, ohne dass clientseitige Änderungen vorgenommen werden müssen.

Mit Azure HPC Cache kann auch die Effizienz von Aufgaben wie sekundärer Analyse, pharmakologischer Simulation oder KI-gesteuerter Bildanalyse verbessert werden.

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Überprüfen des Halbleiterdesigns

Die als „EDA-Tools“ (Electronic Design Automation) bezeichneten Überprüfungsworkloads der Halbleiterindustrie sind rechenintensive Tools, die auf großen VM-Computerastern ausgeführt werden.

Mit Azure HPC Cache können Designdaten, Bibliotheken, Binärdateien und Regeldatenbankdateien aus lokalen Speichersystemen in der Cloud zwischengespeichert werden. Dies ermöglicht beinahe lokale Antwortzeiten für Verzeichnislistings, Metadaten und Datenlesevorgänge und macht komplexe Datenmigrationen sowie Synchronisierungs- und Kopiervorgänge überflüssig.

Azure HPC Cache kann auch zum Zwischenspeichern von Ausgabedateien eingerichtet werden, die von den Computeaufträgen geschrieben werden. Diese Konfiguration erteilt dem Computeworkflow eine sofortige Bestätigung und schreibt die Änderungen anschließend zurück auf den lokalen NAS.

Mit HPC Cache können Chip-Designer*innen EDA-Überprüfungsaufträge problemlos auf Zehntausende Kerne skalieren, ohne sich dabei um die Speicherleistung kümmern zu müssen.

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Analyse von Finanzdienstleistungen

Eine Azure HPC Cache-Bereitstellung kann zur Beschleunigung von quantitativen Analyseberechnungen, Risikoanalyse-Workloads und Monte-Carlo-Simulationen beitragen und Finanzdienstleistern so eine bessere Grundlage für strategische Entscheidungen bieten.

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Regionale Verfügbarkeit

Besuchen Sie die Seite Globale Azure-Infrastruktur / Produkte nach Region, um zu erfahren, wo Azure HPC Cache verfügbar ist.

Azure HPC Cache befindet sich in einer einzelnen Region. Der Dienst kann auf in anderen Regionen gespeicherte Daten zugreifen, wenn Sie ihn mit Blobcontainern verbinden, die sich dort befinden. Der Cache speichert keine Kundendaten dauerhaft.

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