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'HX' 하위 제품군 스토리지 최적화 VM 크기 시리즈

적용 대상: ✔️ Linux VM ✔️ Windows VM ✔️ 유연한 확장 집합 ✔️ 균일한 확장 집합

VM 크기 시리즈의 'HX' 제품군은 Azure의 고용량 메모리, HPC(고성능 컴퓨팅) 최적화 VM 인스턴스 중 하나입니다. 이는 메모리 내 데이터베이스, 빅 데이터 분석, 복잡한 과학 시뮬레이션과 같이 대용량 RAM과 상당한 CPU 성능이 모두 필요한 메모리 집약적 워크로드를 위해 설계되었습니다. HX 시리즈 VM의 대용량 메모리와 강력한 CPU는 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리하고 신속한 데이터 처리를 수행하는 데 필요한 리소스를 제공합니다. 이러한 VM은 대규모 데이터를 실시간으로 관리하고 분석하는 것이 운영 성공과 혁신에 중요한 재무 서비스, 과학 연구, 전사적 자원 관리와 같은 부문을 위해 설계되었습니다.

워크로드 및 사용 사례

메모리 내 데이터베이스: HX 시리즈 VM은 메모리 내 데이터베이스를 호스팅하는 데 탁월하며, 매우 빠른 처리 및 액세스를 위해 RAM에서 큰 데이터 세트를 유지하기 위해 광범위한 메모리가 필요합니다.

빅 데이터 분석: 실시간 의사 결정에 중요한 분석 속도를 높이기 위해 메모리에서 방대한 양의 데이터를 처리해야 하는 빅 데이터 분석 애플리케이션을 처리할 수 있습니다.

게놈 연구: 유전체학 연구에는 대규모 데이터 분석이 포함되는 경우가 많습니다. 여기서 높은 메모리 용량은 더 많은 데이터 세트를 메모리에 보관하여 분석 속도를 높여 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

금융 시뮬레이션: 금융 기관에서는 주식 추세를 예측하거나 크레딧 위험을 실시간으로 계산하기 위해 대용량 데이터를 신속하게 처리해야 하는 초단타 거래 플랫폼 및 위험 관리 시뮬레이션에 HX 시리즈 VM을 사용합니다.

ERP 시스템: 대규모 ERP(전사적 자원 관리) 시스템은 HX 시리즈 VM의 높은 메모리와 처리 능력을 활용하여 광범위한 엔터프라이즈 데이터를 관리 및 처리하고 많은 수의 동시 사용자를 효과적으로 지원합니다.

제품군 시리즈

HX 시리즈

HX 시리즈 VM은 메모리 용량이 HBv4의 두 배인 상당한 메모리 용량이 필요한 워크로드에 최적화되어 있습니다. 예를 들어 실리콘 디자인과 같은 워크로드는 HX 시리즈 VM을 사용하여 가장 진보된 제조 프로세스를 대상으로 하는 EDA 고객이 가장 많은 메모리 집약적 워크로드를 실행하도록 지원할 수 있습니다. HX VM은 AMD의 3D V-캐시를 갖춘 최대 176개의 AMD EPYC™ 9V33X("Genoa-X") CPU 코어, 최대 3.7GHz의 클록 주파수, 동시 멀티스레딩 기능을 제공하지 않습니다. HX 시리즈 VM은 1.4TB RAM, 2.3GB L3 캐시도 제공합니다. VM당 2.3GB L3 캐시는 최대 5.7TB/s의 대역폭을 제공하여 DRAM에서 최대 780GB/s의 대역폭을 증폭시켜 광범위한 고객 워크로드에 걸쳐 혼합 평균 1.2TB/s의 유효 메모리 대역폭을 제공합니다. 또한 VM은 최대 12GB/s(읽기) 및 7GB/s(쓰기)의 블록 디바이스 SSD 성능을 제공합니다. 모든 HX 시리즈 VM은 NVIDIA 네트워킹의 400Gb/s NDR InfiniBand를 갖추고 있어 슈퍼 컴퓨터 규모의 MPI 워크로드를 지원합니다. 해당 VM은 최적화되고 일관된 RDMA 성능을 위해 차단되지 않는 패트 트리에 연결됩니다. NDR은 적응형 라우팅 및 DCT(Dynamically Connected Transport)와 같은 기능을 계속 지원합니다. 또한 이 최신 세대의 InfiniBand는 MPI 집단의 오프로드에 대한 지원 강화, 혼잡 제어 인텔리전스로 인한 실제 대기 시간 최적화, 향상된 적응형 라우팅 기능을 제공합니다. 이러한 기능은 애플리케이션 성능, 확장성과 일관성을 향상시키기 때문에 사용하기를 권장합니다.

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요소 수량
개수 단위
사양
SKU ID, 성능 단위
프로세서 24~176vCore AMD EPYC™ 9V33X(Genoa-X)
메모리 1408GiB 780GBps
데이터 디스크 32디스크
네트워크 8vNIC NVIDIA NDR Infiniband 400Gbps
바로 연결 None

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