HPC ve Batch teknolojileriyle ilgili senaryolar
Her yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) görevinin kendi gereksinimleri vardır ve genellikle benzersiz bir çözüm gerektirir.
Mühendislik kuruluşunun çözüm mimarı olarak kuruluşta karşılaşılan karmaşık görevlerin üstesinden gelmek için Azure'daki HPC çözümlerini kullanmanız gerekiyor. Bu görevler, şirketin tasarımını yaptığı tesislerin 3B modellerini işlemekten ve büyük miktarlardaki istatistiksel verileri depolamaktan oluşuyor. HPC'nin özü, karmaşık ve zaman alıcı görevlerle başa çıkmak için çok sayıda bilgisayar veya yüksek belirtimlere sahip CPU, GPU ve bellek yapılandırmalarına sahip olan bilgisayarlar kullanmaktır.
Burada bazı tipik HPC kullanım örnekleri hakkında bilgi edinirsiniz. Bu bilgiler gelecekte karşılaşacağınız ve HPC çözümleri kullanılarak üstesinden gelinebilen sorunları belirlemenize yardımcı olabilir.
Yaygın HPC kullanım örnekleri
Kuruluşlar HPC'yi çeşitli iş sorunlarını çözmek için kullanır. Sizin gereksinimleriniz benzersiz olabilir ama bir kullanım örneği genellikle birkaç yaygın senaryodan birine uyar.
Sonlu eleman analizi
Sonlu eleman analizi mühendislik fiziğinin karmaşık sorularını içeren problemlerle ilgilenir. Bu tür problemler arasında ısı aktarımı, yapısal analiz, toplu taşıma ve elektromanyetik potansiyel sayılabilir. Bu problemleri çözmek için büyük sistemler sonlu eleman olarak adlandırılan küçük parçalara bölünür ve denklemlerden oluşan büyük bir sistemde tekrar bir araya getirilir.
Örnekler arasında otomobil kazası benzetimi ve hava durumu tahminleri sayılabilir. Sistemin en ilginç yönlerini vurgulayabilirsiniz. Örneğin otomobil kazası benzetimi aracın ön tarafına odaklanabilir ve hava durumu benzetimleri aşırı hava olaylarını belirlemek için iyileştirilebilir. Otomobil kazalarını modellemek amacıyla sonlu eleman analizini kullanmak için asıl olarak aracın yapısal geometrisinin ve malzeme bileşiminin belirtimi sağlanmalıdır. Otomobil kazasında birkaç saniye içinde neler olabileceğini gösteren matematiksel çeşitlemeler o kadar fazladır ki, düzgün modellemek için HPC'ye ihtiyacınız olabilir.
3B model işleme
3B işleme, klasik bir bulutta HPC kullanım örneğidir. Tek bir makinenin 3B video dosyasını veya görüntüsünü statik varlıklardan tam olarak işlemesi saatler veya günler sürebilir. Bu sorunla başa çıkmak için pahalı ve iyi belirtimlere sahip bir makine satın alabilirsiniz. Öte yandan teknolojinin yaşlanma hızı dikkate alındığında gerekli gücü bulutta kiralamak daha ekonomik ve verimli olabilir. Gerektiği zaman işleme için ihtiyacınız olan gücü kiralamak ve iş bittiğinde kapatmak için Azure Batch'i kullanın. Sık sık tamamlamanız gereken benzer işleriniz olduğunda bu süreci benimseyebilirsiniz.
Teknoloji yükseltmeleri kullanıma sunuldukça temel altyapı geliştirilecektir. Batch ayrıca Maya, 3D Studio Max ve Chaos V-Ray gibi en önemli 3B işleme paketlerinden bazılarını kullanmanıza da olanak tanır. Tüm lisanslama ücretlerini saat bazında ödersiniz. İşleme CPU'ya özellikle çok yük getirdiğinden, Batch havuzlarına H Serisi VM'lerin dağıtılması verimli bir çözümdür.
Aşağıdaki diyagramda 3B işlemeyi desteklemek için kullanabileceğiniz tipik bir Batch mimarisi gösterilmektedir.
DNA analizi
Tek bir organizmanın tam DNA setini inceleyen genom bilimi, bulut tabanlı HPC tekniklerine çok uygundur. Genom araştırması normalde muazzam miktarlarda veri içerir. Önemli değişimleri belirlemek için DNA'nın yapılandırması yeterince çok sayıda bireyde izlenir. Ortalama olarak insan vücudunda 25.000 kadar gen vardır ve her biri 500 ile 2,3 milyon harf arasında yönergelerinden oluşur. Bulutta HPC, güncelliğini hızla kaybeden bir teknolojiye büyük sermaye harcaması yapmadan verimli bir şekilde muazzam miktarlardaki verilerin depolanmasına ve bu verilerle çalışılmasına olanak tanır.
Bilgisayar destekli tasarım
Hem sonlu eleman analiziyle hem de 3B Batch işlemesiyle belirli benzerlikleri olan bilgisayar destekli tasarım (CAD), bulutta HPC kullanımının bir diğer iyi örneğidir. CAD ürün tasarımı ve testini hızlandırır, sonuçta elde edilen yapıtlarda karmaşık görselleştirmeler ve benzetimlere olanak tanır.
Bu diyagramda, Azure'da N ve H serisi VM'leri kullanarak CAD hizmet olarak yazılım (SaaS) ürünü dağıtmak için kullanabileceğiniz olası bir mimari gösterilmektedir.
Hesaplamalı akışkanlar dinamiği
Hesaplamalı akışkanlar dinamiğinde matematik kullanılarak hem serbest akışta hem de katı yüzeylerle etkileşimde sıvı akışları modellenir. Bu simülasyonlar işlem açısından vergilendirmedir. Daha önce gördüğünüz H Serisi VM'lerin daha karmaşık yönlerinden bazıları için iyi bir kullanım örneği sağlar. InfiniBand ağ özellikleri ve İleti Geçirme Arabirimi (MPI) üzerinden etkileşim kurma özelliği, bu yönlerden bazılarıdır.
Karar Ölçütleri
Hangi Aday Hizmeti Kullanıyorum?
Lift and shift , uygulamayı yeniden tasarlamadan veya kod değişiklikleri yapmadan iş yükünü buluta geçirme stratejisidir. Yeniden barındırma olarak da adlandırılır. Daha fazla bilgi için bkz. Azure geçiş merkezi.
Bulut için iyileştirilmiş, bulutta yerel özelliklerden ve özelliklerden yararlanmak için bir uygulamayı yeniden düzenleyerek buluta geçiş stratejisidir.
Hangi Azure HPC Depolama Hizmetini Kullanıyorum?
CPU tabanlı ve GPU tabanlı Bilgi İşlem karşılaştırması
CPU (beyin) çeşitli hesaplamalar üzerinde çalışabilirken, GPU (brawn) tüm bilgi işlem yeteneklerini belirli bir göreve odaklamada en iyisidir.
Tek tek CPU çekirdekleri CPU saat hızıyla ölçüldükçe daha hızlıdır ve kullanılabilir yönerge kümeleriyle ölçüldükçe daha akıllıdır. GPU çekirdeklerinin sayısı ve sundukları yüksek paralellik miktarı, tek çekirdekli saat hızı farkını ve sınırlı yönerge kümelerini oluşturur.
CPU
- CPU, sıralı seri işleme için iyileştirilmiş bazı çekirdeklerden oluşur. Bir iş içindeki tek bir görevin performansını en üst düzeye çıkarmak için tasarlanmıştır.
- Doğru CPU VM'sini bulma adımları:
- HPC uygulaması için bir işin birden az makinede mi çalıştığını yoksa birden çok makinede MPI kullanıp kullanmadığını belirleyin.
- İşin çekirdek başına RAM kullanımını (örneğin, çekirdek başına 6 GB RAM) belirleyin ve uygun örnekleri kıyaslayın.
- İş yükü Fiziksel Çekirdek gerektiriyorsa VM ailelerini kullanın (mor renkle gösterilir).
- Tercih edilen makinelerin kullanılabilirliğini denetleyin.
- Cray tüm iş yükleri için geçerlidir:
- Çalışılabilir bir VM türünün bölgesel olarak kullanılamadığı durumlar
- Yüksek kullanımlı olan sunucular %80'den fazla kullanılır
- Çalışan BIR VM yapılandırmasına sahip olmadığımız durumlar
GPU
- GPU, birden çok işlevi aynı anda işlemeyi amaçlayan büyük ölçüde paralel bir mimari için binlerce daha küçük ve daha verimli çekirdek kullanır.
- Modern GPU'lar, CPU karşılıklarına göre üstün işlem gücü, bellek bant genişliği ve verimlilik sağlar. Birden çok paralel işlem gerektiren görevlerde 50-100 kat daha hızlıdır.
Sıkı bir şekilde bağlanmış işler için düşük gecikme süreli ağ neden önemlidir?
Birçok HPC uygulaması yüksek oranda paraleldir ve sıkı bir şekilde birbirine bağlı iletişime sahiptir. Bir uygulama paralel benzetimi çalıştırılırken tüm paralel işlemlerin birbiriyle sık sık iletişim kurması gerektiği anlamına gelir.
Bu tür uygulamalar genellikle paralel işlemler arasındaki iletişim InfiniBand gibi yüksek bant genişliği/düşük gecikme süresine sahip ağlarda yapıldığında en iyi performansı gösterir.
Bu uygulamaların sıkı bir şekilde bağlı olması, tek bir VM'nin en iyi şekilde çalışmamasına rağmen işin performansında düşüşe neden olabileceği anlamına gelir.
Düğümlerin düzgün çalışması için birbirleriyle önemli bir çapraz konuşma (sohbet) gerekir.
