Серия HBv2
Применимо к: ✔️ Виртуальные машины Linux ✔️ Виртуальные машины Windows ✔️ Универсальные масштабируемые наборы
Виртуальные машины серии HBv2 оптимизированы для приложений, которым требуется высокая пропускная способность памяти, например приложений для анализа динамики жидкости, анализа методом конечных элементов и моделирования резервуара. Виртуальные машины HBv2 имеют 120 процессоров AMD EPYC 7V12, 4 ГБ ОЗУ на ядро ЦП и не одновременного многопоточности. Каждая виртуальная машина HBv2 обеспечивает до 350 ГБ/с пропускной способности памяти и до 4 teraFLOPS вычислительных ресурсов FP64.
Виртуальные машины серии HBv2 оснащаются Mellanox EDR InfiniBand со скоростью 200 ГБ/с. Эти виртуальные машины подключены в неблокирующем дереве FAT для обеспечения оптимальной и стабильной производительности RDMA. Эти виртуальные машины также поддерживают адаптивную маршрутизацию и динамический подключенный транспорт (DCT) в дополнение к стандартным транспортам RC и UD. Эти функции улучшают производительность, масштабируемость и согласованность приложений. Их использование настоятельно рекомендуется.
Хранилище класса Premium: поддерживается
Кэширование в хранилище класса Premium: поддерживается
Диски категории "Ультра": поддерживаемые (дополнительные сведения о доступности, использовании и производительности)
Динамическая миграция: не поддерживается
Обновления с сохранением памяти: не поддерживаются
Поддержка создания виртуальных машин: поколения 1 и 2
Ускорение сети: поддерживается (дополнительные сведения о производительности и потенциальных проблемах)
Временные диски ОС: поддерживаются
Размер | Виртуальные ЦП | Процессор | Память (ГиБ) | Пропускная способность памяти (ГБ/с) | Базовая частота ЦП (ГГц) | Частота всех ядер (ГГц, пик) | Частота одного ядра (ГГц, пик) | Производительность RDMA (ГБ/с) | Поддержка MPI | Временное хранилище, Гиб | Макс. количество дисков данных | Макс. кол-во виртуальных сетевых адаптеров Ethernet |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Standard_HB120rs_v2 | 120 | AMD EPYC 7V12 | 456 | 350 | 2.45 | 3.1 | 3,3 | 200 | Все | 480 + 960 | 8 | 8 |
Standard_HB120-96rs_v2 | 96 | AMD EPYC 7V12 | 456 | 350 | 2.45 | 3.1 | 3,3 | 200 | Все | 480 + 960 | 8 | 8 |
Standard_HB120-64rs_v2 | 64 | AMD EPYC 7V12 | 456 | 350 | 2.45 | 3.1 | 3,3 | 200 | Все | 480 + 960 | 8 | 8 |
Standard_HB120-32rs_v2 | 32 | AMD EPYC 7V12 | 456 | 350 | 2.45 | 3.1 | 3,3 | 200 | Все | 480 + 960 | 8 | 8 |
Standard_HB120-16rs_v2 | 16 | AMD EPYC 7V12 | 456 | 350 | 2.45 | 3.1 | 3,3 | 200 | Все | 480 + 960 | 8 | 8 |
Изучите дополнительные сведения.
- Архитектура и топология виртуальных машин
- Поддерживаемый стек программного обеспечения, включая поддерживаемые ОС
- Ожидаемая производительность виртуальной машины серии HBv2
Начать
- Обзор HPC на виртуальных машинах серии HB с поддержкой InfiniBand и серии N.
- Настройка виртуальных машин и поддерживаемые Образы ОС и виртуальных машин.
- Включение InfiniBand с помощью образов высокопроизводительных виртуальных машин, расширений ВМ или установки вручную.
- Настройка MPI, включая фрагменты кода и рекомендации.
- Параметры конфигурации кластера.
- Рекомендации по развертыванию.
Определение размера
Емкость хранилища отображается в единицах ГиБ (1 ГиБ = 1024^3 байтов). При сравнении емкости дисков в ГБ (1000^3 байтов) с емкостью дисков в ГиБ (1024^3 байтов) помните, что значения емкости в ГиБ могут казаться меньше, чем в ГБ. Например, 1023 ГиБ = 1098,4 ГБ.
Пропускная способность дисков измеряется в операциях ввода-вывода в секунду (IOPS) и МБит/с, где 1 МБит/с = 10^6 байтов в секунду.
Диски данных могут работать в режиме кэширования и в режиме без кэширования. Чтобы использовать кэширование диска данных, для режима кэширования узла следует задать значение ReadOnly или ReadWrite. Чтобы не использовать кэширование диска данных, для режима кэширования узла следует задать значение None.
Сведения о том, как получить оптимальную производительность хранилища для виртуальных машин, см. в статье Производительность диска и виртуальной машины.
Ожидаемая пропускная способность сети — это максимальная агрегированная пропускная способность , выделенная для каждого типа виртуальной машины для всех сетевых адаптеров. Чтобы получить дополнительную информацию, см. Пропускная способность сети для виртуальных машин.
Верхние пределы не гарантированы. Пределы предлагают руководство по выбору типа виртуальной машины, подходящего для предполагаемого приложения. Фактическая производительность сети зависит от нескольких факторов, в том числе загрузки сети и приложения, а также параметров сети. Сведения об оптимизации пропускной способности см. в статье Оптимизация пропускной способности сети для виртуальных машин Azure. Чтобы обеспечить ожидаемую производительность сети на виртуальных машинах Linux или Windows, возможно, потребуется выбрать определенную версию виртуальной машины или оптимизировать ее. Чтобы получить дополнительную информацию, см. Проверка пропускной способности (NTTTCP).
Другие размеры и сведения
- Универсальные
- Оптимизированные для памяти
- Оптимизированные для хранилища
- Оптимизированные для GPU
- Для высокопроизводительных вычислений
- Предыдущие поколения
Калькулятор цен: калькулятор цен.
Дополнительные сведения о типах дисков см. в статье Какие типы дисков доступны в Azure.
Следующие шаги
- Ознакомьтесь с последними объявлениями, примерами рабочей нагрузки HPC, а также результатами оценки производительности в блогах технического сообщества Вычислений Azure.
- Сведения о более высоком уровне архитектурного представления выполнения рабочих нагрузок HPC см. в статье Высокопроизводительные вычисления (HPC) в Azure.
- Узнайте больше о том, как с помощью единиц вычислений Azure (ACU) сравнить производительность вычислений для различных номеров SKU Azure.