CFD-szimulációk futtatása

Azure Batch
Azure CycleCloud
Azure Storage
Dynamics
GitHub

Ez az architektúra a számítási folyadékdinamika-szimulációk Azure-beli futtatását mutatja be. Megtudhatja, hogyan hozhat létre, kezelhet és optimalizálhat fürtöket az Azure CycleCloud használatával.

Architektúra

Egy számítási-folyadékdinamika-forgatókönyv architektúráját bemutató ábra.

Töltse le az architektúra Visio-fájlját.

Munkafolyamat

Ez az ábra egy tipikus hibrid kialakítás magas szintű áttekintését mutatja be, amely az Azure-ban az igény szerinti csomópontok feladatmonitorozását biztosítja:

  1. Csatlakozzon az Azure CycleCloud-kiszolgálóhoz a fürt konfigurálásához.
  2. Konfigurálja és hozza létre a fürtfőcsomópontot RDMA-kompatibilis gépek használatával az MPI-hez.
  3. Adja hozzá és konfigurálja a helyszíni átjárócsomópontot.
  4. Ha nincs elegendő erőforrás, az Azure CycleCloud felfelé (vagy lefelé) skálázza az Azure számítási erőforrásait. Előre meghatározott korlát határozható meg a túlfoglalás megakadályozása érdekében.
  5. A feladatok a végrehajtási csomópontokhoz vannak lefoglalva.
  6. Az adatok gyorsítótárazva lesznek az Azure-ban a helyszíni NFS-kiszolgálóról.
  7. Az adatok beolvasása az Azure Cache-hez készült Avere vFXT-ből történik.
  8. A feladat- és feladatinformációk továbbítva lesznek az Azure CycleCloud-kiszolgálóra.

Összetevők

Alternatív megoldások

Az ügyfelek az Azure CycleCloud használatával is létrehozhatnak egy teljes rácsot az Azure-ban. Ebben a beállításban az Azure CycleCloud-kiszolgáló az Azure-előfizetésben fut.

Olyan modern alkalmazás-megközelítéshez, ahol nincs szükség számítási feladatok ütemezőjének felügyeletére, Azure Batch segíthet. Azure Batch nagy léptékű párhuzamos és nagy teljesítményű számítási (HPC)-alkalmazásokat hatékonyan futtathat a felhőben. Azure Batch lehetővé teszi az azure-beli számítási erőforrások definiálását az alkalmazások párhuzamos vagy nagy léptékű végrehajtásához az infrastruktúra manuális konfigurálása vagy kezelése nélkül. Azure Batch ütemezi a nagy számítási igényű tevékenységeket, és dinamikusan hozzáadja és eltávolítja a számítási erőforrásokat a követelményeknek megfelelően.

Forgatókönyv részletei

A számítási folyadékdinamika (CFD) szimulációkhoz a speciális hardverekkel együtt jelentős számítási idő szükséges. A fürthasználat növekedésével a szimulációs idő és az általános rácshasználat növekszik, ami problémákat eredményez a szabad kapacitással és a hosszú várakozási időkkel. A fizikai hardverek hozzáadása költséges lehet, és előfordulhat, hogy nem igazodik a vállalat által elért használati csúcsokhoz és völgyekhez. Az Azure előnyeinek kihasználásával ezek közül a kihívások közül számosat tőkebefektetés nélkül lehet leküzdeni.

Az Azure biztosítja a CFD-feladatok GPU- és CPU-alapú virtuális gépeken való futtatásához szükséges hardvert. Az RDMA (távoli közvetlen memória-hozzáférés) által engedélyezett virtuálisgép-méretek FDR InfiniBand-alapú hálózattal rendelkeznek, amely lehetővé teszi a kis késésű MPI -kommunikációt (Message Passing Interface). Ha ezeket a megoldásokat kombinálja az Avere vFXT-vel, amely nagyvállalati szintű fürtözött fájlrendszert biztosít, az ügyfelek maximális átviteli sebességet biztosíthatnak az Azure-ban végzett olvasási műveletekhez.

A HPC-fürtök létrehozásának, felügyeletének és optimalizálásának egyszerűsítése érdekében az Azure CycleCloud a fürtök kiépítésére és az adatok vezénylésére használható hibrid és felhőbeli forgatókönyvekben is. A függőben lévő feladatok monitorozásakor a CycleCloud automatikusan elindítja az igény szerinti számítást, ahol csak azért fizet, amit használ, és csatlakozik a választott számítási feladatütemezőhöz.

Lehetséges használati esetek

A CFD-alkalmazások egyéb releváns iparágai a következők:

  • Repüléstechnika és repülőgép/repülőgép
  • Autóipar
  • Épületgépészet (létesítmények)
  • Olaj és gáz (energia)
  • Élettudományok és egészségügy

Megfontolandó szempontok

Ezek a szempontok implementálják az Azure Well-Architected-keretrendszer alappilléreit, amelyek a számítási feladatok minőségének javítására használható vezérelvek. További információ: Microsoft Azure Well-Architected Framework.

Méretezhetőség és biztonság

A végrehajtási csomópontok skálázása az Azure CycleCloudon manuálisan vagy automatikus skálázással végezhető el. További információ: CycleCloud Automatikus skálázás.

A biztonságos megoldások tervezésével kapcsolatos általános útmutatásért tekintse meg az Azure biztonsági dokumentációját.

Költségoptimalizálás

A költségoptimalizálás a felesleges költségek csökkentésének és a működési hatékonyság javításának módjait ismerteti. További információ: A költségoptimalizálási pillér áttekintése.

A HPC-implementáció CycleCloud-kiszolgálóval történő futtatásának költsége számos tényezőtől függ. A CycleCloudot például a felhasznált számítási idő számítja fel, és az elsődleges és a CycleCloud-kiszolgáló általában folyamatosan van lefoglalva és fut. A csomópontok futtatásának költsége attól függ, hogy ezek mennyi ideig futnak és futnak, valamint hogy milyen méretűek. A tárolás és a hálózatkezelés normál Azure-díjai is érvényesek.

Ez a forgatókönyv bemutatja, hogyan futtathatók a CFD-alkalmazások az Azure-ban, így a gépek RDMA-funkciókat igényelnek, amelyek csak adott virtuálisgép-méretekben érhetők el. Az alábbiakban olyan költségekre mutatunk be példákat, amelyek felmerülhetnek egy olyan méretezési csoport esetében, amely naponta nyolc órán keresztül van lefoglalva egy hónapig, 1 TB-os adatforgalommal. Emellett az Azure CycleCloud-kiszolgáló és az Azure-hoz készült Avere vFXT díjszabását is tartalmazza:

  • Régió: Észak-Európa
  • Azure CycleCloud Server: 1 x Standard D3 (4 x CPU, 14 GB memória, Standard HDD 32 GB)
  • Azure CycleCloud elsődleges kiszolgáló: 1 x Standard D12 v (4 x CPU, 28 GB memória, Standard HDD 32 GB)
  • Azure CycleCloud csomóponttömb: 10 x Standard H16r (16 x CPU, 112 GB memória)
  • Avere vFXT az Azure-fürtön: 3 x D16s v3 (200 GB OS, Premium SSD 1-TB adatlemez)
  • Adatforgalom: 1 TB

Tekintse át ezt az árbecslést a fent felsorolt hardverekhez.

A forgatókönyv üzembe helyezése

Előfeltételek

A Resource Manager sablon üzembe helyezése előtt kövesse az alábbi lépéseket:

  1. Hozzon létre egy szolgáltatásnevet az appId, a displayName, a név, a jelszó és a bérlő lekéréséhez.

  2. Hozzon létre egy SSH-kulcspárt a CycleCloud-kiszolgálóra való biztonságos bejelentkezéshez.

  3. Kattintson az alábbi hivatkozásra a megoldás üzembe helyezéséhez.

    Üzembe helyezés az Azure-ban

  4. Új fürt konfigurálásához és létrehozásához jelentkezzen be a CycleCloud-kiszolgálóra.

  5. Hozzon létre egy fürtöt.

Az Avere Cache egy opcionális megoldás, amely drasztikusan növelheti az alkalmazásfeladat adatainak olvasási sebességét. Az Azure-hoz készült Avere vFXT megoldja a vállalati HPC-alkalmazások felhőben való futtatásának problémáját, miközben a helyszínen vagy az Azure Blob Storage-ban tárolt adatokat használja.

Azok a szervezetek, amelyek hibrid infrastruktúrát terveznek helyszíni tárolással és felhőalapú számítástechnikával, a HPC-alkalmazások a NAS-eszközökben tárolt adatokkal "kipukkanhatnak" az Azure-ba, és szükség esetén virtuális PROCESSZORokat is üzembe helyezhetnek. Az adatkészlet soha nem kerül teljesen a felhőbe. A kért bájtok ideiglenesen gyorsítótárazva lesznek egy Avere-fürt használatával a feldolgozás során.

Az Avere vFXT telepítésének beállításához és konfigurálásához kövesse az Avere telepítési és konfigurációs útmutatóját.

Közreműködők

Ezt a cikket a Microsoft tartja karban. Eredetileg a következő közreműködők írták.

Fő szerző:

Következő lépések

Termékdokumentáció:

Tekintse meg a következő virtuálisgép-cikkeket: