Uruchamianie symulacji CFD

Azure Batch
Azure CycleCloud
Azure Storage
Dynamics
GitHub

Ta architektura przedstawia uruchamianie symulacji dynamiki płynów obliczeniowych przy użyciu platformy Azure. Dowiedz się, jak tworzyć i optymalizować klastry oraz zarządzać nimi przy użyciu usługi Azure CycleCloud.

Architektura

Diagram przedstawiający architekturę scenariusza obliczeniowego-fluid-dynamics.

Pobierz plik programu Visio z tą architekturą.

Przepływ pracy

Ten diagram przedstawia ogólne omówienie typowego projektu hybrydowego zapewniającego monitorowanie zadań węzłów na żądanie na platformie Azure:

  1. Połącz się z serwerem Azure CycleCloud , aby skonfigurować klaster.
  2. Skonfiguruj i utwórz węzeł główny klastra przy użyciu maszyn z włączoną funkcją RDMA dla interfejsu MPI.
  3. Dodaj i skonfiguruj lokalny węzeł główny.
  4. Jeśli nie ma wystarczających zasobów, usługa Azure CycleCloud skaluje zasoby obliczeniowe platformy Azure w górę (lub w dół). Można zdefiniować wstępnie określony limit, aby zapobiec nadmiernej alokacji.
  5. Zadania są przydzielane do węzłów wykonywania.
  6. Dane są buforowane na platformie Azure z lokalnego serwera NFS.
  7. Dane są odczytywane z usługi Avere vFXT dla usługi Azure Cache.
  8. Informacje o zadaniu i zadaniu są przekazywane do serwera Azure CycleCloud.

Składniki

Alternatywy

Klienci mogą również używać usługi Azure CycleCloud do tworzenia siatki w całości na platformie Azure. W ramach tej konfiguracji serwer Azure CycleCloud jest uruchamiany w ramach subskrypcji platformy Azure.

W przypadku nowoczesnego podejścia aplikacji, w którym zarządzanie harmonogramem obciążeń nie jest potrzebne, Azure Batch może pomóc. Azure Batch może wydajnie uruchamiać aplikacje równoległe i obliczenia o wysokiej wydajności (HPC) na dużą skalę. Azure Batch umożliwia zdefiniowanie zasobów obliczeniowych platformy Azure w celu równoległego wykonywania aplikacji lub na dużą skalę bez ręcznego konfigurowania infrastruktury lub zarządzania nią. Azure Batch planuje zadania intensywnie korzystające z obliczeń i dynamicznie dodaje i usuwa zasoby obliczeniowe na podstawie wymagań.

Szczegóły scenariusza

Symulacje obliczeniowej dynamiki płynów (CFD) wymagają znacznego czasu obliczeniowego wraz z wyspecjalizowanym sprzętem. Wraz ze wzrostem użycia klastra czas symulacji i ogólne użycie siatki rośnie, co prowadzi do problemów z oszczędzoną pojemnością i długim czasem kolejki. Dodanie sprzętu fizycznego może być kosztowne i może nie być zgodne ze szczytami użycia i dolinami, które przechodzi firma. Korzystając z platformy Azure, wiele z tych wyzwań można przezwyciężyć bez wydatków kapitałowych.

Platforma Azure udostępnia sprzęt potrzebny do uruchamiania zadań CFD na maszynach wirtualnych procesora GPU i procesora CPU. Rozmiary maszyn wirtualnych z włączoną funkcją RDMA (zdalny bezpośredni dostęp do pamięci) mają sieć opartą na protokole FDR InfiniBand, która umożliwia komunikację MPI (Message Passing Interface). Po połączeniu tych rozwiązań z rozwiązaniem Avere vFXT, który zapewnia klaster klastrowany system plików w skali przedsiębiorstwa, klienci mogą zapewnić maksymalną przepływność operacji odczytu na platformie Azure.

Aby uprościć tworzenie, zarządzanie i optymalizację klastrów HPC, usługa Azure CycleCloud może służyć do aprowizowania klastrów i organizowania danych zarówno w scenariuszach hybrydowych, jak i w chmurze. Podczas monitorowania oczekujących zadań usługa CycleCloud automatycznie uruchamia zasoby obliczeniowe na żądanie, w których płacisz tylko za używane zasoby, połączone z wybranym harmonogramem obciążeń.

Potencjalne przypadki użycia

Inne istotne branże dla aplikacji CFD to:

  • Aeronautics i lotnictwo/samoloty
  • Motoryzacja
  • Budynek HVAC (obiekty)
  • Ropa naftowa i gaz (energia)
  • Nauki o życiu i opieka zdrowotna

Zagadnienia do rozważenia

Te zagadnienia implementują filary platformy Azure Well-Architected Framework, która jest zestawem podstawowych zestawów, które mogą służyć do poprawy jakości obciążenia. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Microsoft Azure Well-Architected Framework.

Skalowalność i zabezpieczenia

Skalowanie węzłów wykonywania w usłudze Azure CycleCloud można wykonać ręcznie lub przy użyciu skalowania automatycznego. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz CycleCloud Autoscaling (Skalowanie automatyczne w usłudze CycleCloud).

Ogólne wskazówki dotyczące projektowania bezpiecznych rozwiązań można znaleźć w dokumentacji zabezpieczeń platformy Azure.

Optymalizacja kosztów

Optymalizacja kosztów dotyczy sposobów zmniejszenia niepotrzebnych wydatków i poprawy wydajności operacyjnej. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Omówienie filaru optymalizacji kosztów.

Koszt uruchamiania implementacji HPC przy użyciu serwera CycleCloud będzie się różnić w zależności od wielu czynników. Na przykład usługa CycleCloud jest naliczana według czasu obliczeniowego, który jest używany, z serwerem Primary i CycleCloud zwykle jest stale przydzielany i uruchomiony. Koszt uruchamiania węzłów Execute zależy od tego, jak długo są uruchomione, a także jaki rozmiar jest używany. Obowiązują również normalne opłaty za korzystanie z platformy Azure dla magazynu i sieci.

W tym scenariuszu pokazano, jak można uruchamiać aplikacje CFD na platformie Azure, więc maszyny będą wymagały funkcji RDMA, która jest dostępna tylko w określonych rozmiarach maszyn wirtualnych. Poniżej przedstawiono przykłady kosztów, które mogą być naliczane dla zestawu skalowania, który jest przydzielany stale przez osiem godzin dziennie przez jeden miesiąc, z ruchem wychodzącym danych o rozmiarze 1 TB. Obejmuje ona również cennik serwera Azure CycleCloud i instalacji Avere vFXT dla platformy Azure:

  • Region: Europa Północna
  • Azure CycleCloud Server: 1 x Standardowa D3 (4 x procesory CPU, 14 GB pamięci, hdd w warstwie Standardowa 32 GB)
  • Podstawowy serwer Usługi Azure CycleCloud: 1 x Standardowa D12 v (4 x procesory CPU, 28 GB pamięci, hdd w warstwie Standardowa 32 GB)
  • Tablica węzłów Usługi Azure CycleCloud: 10 x Standardowa H16r (16 x procesory CPU, 112 GB pamięci)
  • Avere vFXT w klastrze platformy Azure: 3 x D16s v3 (200 GB systemu operacyjnego, dysk danych SSD w warstwie Premium 1 TB)
  • Ruch wychodzący danych: 1 TB

Zapoznaj się z tym oszacowaniem cen sprzętu wymienionego powyżej.

Wdrażanie tego scenariusza

Wymagania wstępne

Przed wdrożeniem szablonu Resource Manager wykonaj następujące kroki:

  1. Utwórz jednostkę usługi do pobierania identyfikatora appId, displayName, nazwy, hasła i dzierżawy.

  2. Wygeneruj parę kluczy SSH , aby bezpiecznie zalogować się do serwera CycleCloud.

  3. Kliknij poniższy link, aby wdrożyć rozwiązanie.

    Wdróż na platformie Azure

  4. Zaloguj się do serwera CycleCloud , aby skonfigurować i utworzyć nowy klaster.

  5. Utwórz klaster.

Pamięć podręczna Avere jest opcjonalnym rozwiązaniem, które może znacząco zwiększyć przepływność odczytu dla danych zadań aplikacji. Rozwiązanie Avere vFXT dla platformy Azure rozwiązuje problem z uruchamianiem tych aplikacji HPC przedsiębiorstwa w chmurze przy jednoczesnym wykorzystaniu danych przechowywanych lokalnie lub w usłudze Azure Blob Storage.

W przypadku organizacji, które planują infrastrukturę hybrydową zarówno z magazynem lokalnym, jak i przetwarzaniem w chmurze, aplikacje HPC mogą "zwiększać" się na platformę Azure przy użyciu danych przechowywanych na urządzeniach NAS i w razie potrzeby uruchamiać wirtualne procesory CPU. Zestaw danych nigdy nie jest całkowicie przenoszony do chmury. Żądane bajty są tymczasowo buforowane przy użyciu klastra Avere podczas przetwarzania.

Aby skonfigurować i skonfigurować instalację Avere vFXT, postępuj zgodnie z przewodnikiem Avere Setup and Configuration (Konfiguracja i konfiguracja usługi Avere).

Współautorzy

Ten artykuł jest obsługiwany przez firmę Microsoft. Pierwotnie został napisany przez następujących współautorów.

Główny autor:

Następne kroki

Dokumentacja produktu:

Zobacz następujące artykuły dotyczące maszyn wirtualnych: