高性能计算方案

Azure 提供按需且可缩放的计算资源,使你可以在云中运行大规模 HPC 工作负荷。

利用数个Azure 中可用的 HPC 解决方案,向现有本地高性能计算 ( HPC ) 群集增加更多容量,或在云中完整地运行高性能计算 ( HPC ) 工作负荷。通过 Azure,你可以轻松缩放资源,同时利用经特殊配置的先进计算和网络基础结构运行要求最为严格的高性能计算 ( HPC ) 应用程序。灵活性和功能性的这种结合能够帮助你按需运行工作负荷,仅为使用资源的时间付费。

本页上列出的方案可帮助你选择最能满足你和你的组织需求的 Azure 解决方案。

在云中部署群集

使用脚本,在 Windows 或 Linux 基础结构即服务 ( IaaS ) 虚拟机上快速持续部署你的应用程序 ( 包括你自己的自定义映像 ),然后使用你选择的作业计划解决方案运行 HPC 工作负荷。定义依赖关系链,让你能够在部署计算节点前启动和运行头节点,无论是只有几个节点还是有数千个节点。可以简单、可重复且可扩展的方式配置存储器帐户、网络资源、云服务和其他资源。

如果你使用现有的本地 HPC 系统又希望在云中复制该系统,此方案将非常适用。并且,如果你希望部署新的 HPC 系统而又不想发生额外的硬件费用,此方案将很有益。

开始使用:

创建适用于 MPI 应用程序的 Linux RDMA 群集

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在本地或云中运行你的工作负荷

将你的本地资源与其他 Azure 资源结合成一个混合解决方案,让你能够仅在需要时轻松部署额外计算机资源,或有效增加现有 HPC 群集的容量。

使用 HPC Pack 扩展到 Azure

利用 Microsoft HPC Pack 等解决方案,仅在需要时将平台即服务 ( PaaS ) 计算资源添加到 Azure 中。通过 HPC Pack,你可以在数分钟内按需或按计划部署数十、数百或数千个额外计算节点。

此云扩增方案是快速轻松部署和停用云资源的绝佳之选,例如当你希望响应意外的或周期性需求增长时。它还非常适合于将你不想或不能本地运行 ( 例如,由于资源约束或为解决积压工作 ) 的工作负荷转移到云。此外,HPC Pack 还是在现有 Windows 或 Linux 本地资源上运行 HPC 工作负荷的经证实的完整解决方案。

开始使用:

使用 Microsoft HPC Pack 设置混合计算群集

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使用 Azure VM 扩展你的群集

将 Windows 或 Linux IaaS 虚拟机部署为额外计算资源,以便将你的本地 HPC 或网格计算解决方案扩展到 Azure,同时不会发生更多基础结构费用。使用你的现有群集管理工具。使用虚拟网关,通过虚拟网络连接本地和云节点,或在本地群集和 Azure 之间创建极其快速且安全的专用 ExpressRoute 连接。

此方案十分适合于不能充分利用 PaaS 资源的现有 HPC 工作负荷,以及适合于将你不想或不能本地运行 ( 例如,由于资源约束或为解决积压工作 ) 的工作负荷转移到云。

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线路预配 ExpressRoute 工作流和线路状态

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在 Azure Batch 上大规模运行你的应用程序

通过利用 Azure 批处理 ( Batch ) 等完全托管的云服务,你可轻易地在云中实现任何能够缩放的应用程序,而无需部署或管理 HPC 系统,也无需具有此类系统如何运行的任何过往经验。这能够帮助你专注于应用程序和算法,而非部署管理计算和作业计划基础结构。通过 Batch,你可描述需要移动到云进行处理的数据、应如何分布数据和要用于每个任务的参数。Batch 可轻松协调你的应用程序跨计算资源进行执行。

此方案十分适合于你希望移动到云的新增和现有企业应用程序。它也是希望提供软件即服务 ( SaaS ) 的软件提供商和集成商的绝佳之选。

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适用于 .NET 的 Batch 库入门
GitHub 中的 Batch 代码示例

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