ハイ パフォーマンス コンピューティング

Microsoft Azure HPC ポートフォリオを使用して、エンタープライズ クラスの俊敏性、スケール、パフォーマンス、およびセキュリティで独自の事業目標を達成しましょう。

強力な汎用性

HPC ワークロードが対象。計算流体力学、有限要素の分析、無限要素の分析、モンテカルロ シミュレーション、貯留層モデリング、自律型車両開発など、必要な HPC モデルとツールを、必要な規模で、Azure から入手できます。

お使いの HPC 環境をクラウドに拡張。クラウドへのバースト、AI、機械学習、完全移行など、新しい機能を追加することで、お使いの HPC をオンプレミスの境界を超えて拡張します。

HPC のコア アプリケーション パターン

Azure HPC ポートフォリオは、顧客の導入パターンに基づいて、一般的に 4 つのアプリケーション パターンで使用されます。エンジニア、サイエンティスト、研究者を対象とした、新世代の強力かつスケーラブルな Azure アプリケーションとプロセスで、従来の HPC シナリオを超えた革新を実現しましょう。

シミュレーション

製造、エンジニアリング、ライフ サイエンス、金融サービス、およびエネルギー分野における非常に効率的な研究開発用 Message Passing Interface (MPI) ワークフローのシミュレーション。

計算流体力学 (CFD) シミュレーション

ディープ ラーニング

スマート IoT デバイス向け予測分析と分析情報のための Azure AI と機械学習テクノロジが組み込まれたワークロードのディープ ラーニングにより、生産性の向上と、より深いコラボレーションが実現。

機械学習のダイアグラムと概要

レンダリング

メディア制作やエンジニアリング設計のワークロード用プロセスをレンダリングして、通常の何分の 1 かの時間で意図した結果を取得。

レンダリング アーキテクチャ シナリオのダイアグラム

視覚化

仮想 PC のワークスペースとアプリケーションの視覚化により、クライアント PC への投資を最小限に抑え、オンデマンドでスケールアップして、IT サポートの問題を軽減。

高速ネットワーク

InfiniBand をサポートする唯一のパブリック クラウドが Azure です。InfiniBand では、Open MPI、MVAPICH2、Platform MPI、Intel MPI、SparkRDMA など、MPI のすべての種類とバージョンに対応するのに必要な相互接続速度と帯域幅を利用できます。

強力なインフラストラクチャ

Cray でハイ メモリ仮想マシン (VM)、グラフィックが多い GPU、高い IOPS ストレージ、フル マネージド専用スーパーコンピューティング サービスを活用し、並外れた汎用性とスケーラビリティを実現しましょう。

シームレスなオーケストレーション

既存の HPC リソース環境を Azure に拡張すれば、時間とコストをかけて、クラウド用にアプリケーションを再設計する必要がなくなります。Azure Cycle を使ってお使いのクラスターをクラウドにクローンし、Azure Batch でアプリケーション ワークフローを管理しましょう。

Azure HPC プラットフォーム サービス

HPC ワークロードを処理を目的としたサービスを備えた世界規模のクラウド プラットフォームによって、膨大なコンピューティング リソースを手に入れましょう。

HPC ワークフロー サービス

エンドツーエンド アプリケーションのワークロード管理およびオーケストレーション サービスにより、Azure を、お使いの HPC 環境またはアプリケーションの論理拡張として使用します。

Azure CycleCloud

Azure Batch

革新的なサービス

大規模な HPC データ セットに対する予測分析および機械学習モデルのトレーニングにより、次世代アプリケーションを革新します。

Azure Machine Learning サービス

Azure Data Lake

安全な高速ネットワーク

ハイブリッド クラウド接続用に安全なプライベート トンネルを確立し、データ センター内の MPI ワークロードに対して InfiniBand での Linux RDMA を使用します。

InfiniBand

ExpressRoute

最適化されたインフラストラクチャとデータ

CPU ベースおよび GPU ベースの仮想マシン、自動スケーリング、高速ストレージなど、HPC アプリに対応するためにほぼ無制限に規模を拡張して、適切なリソースを見つけることができます。

Azure H シリーズ VM

Azure N シリーズ VM

Storage

Azure における Cray

Avere vFXT

各種業界用の Azure HPC

自動運転

自動運転を設計、構築するときのビッグ データ セット処理のコンピューティング ボトルネックの煩わしさながありません。

先進運転支援システム (ADAS)

シミュレーションを使用してセンサーとアルゴリズムのパフォーマンスを最適化して、製品化までの時間を短縮します。

クラッシュ テストのシミュレーション

実際のクラッシュ テストに伴うコストを削減し、ご自身のデータ出力からさらに詳しい分析情報を得られます。

Azure HPC クラスターでの Star-CCM+ 実行に関するホワイトペーパーをお読みになり、自動車技術シミュレーション用に Azure HPC クラスターを設定する方法をご確認ください。

今すぐダウンロード

リスク計算と分析 (FRTB)

柔軟かつセキュリティが強化された方法でリスク分析と関連する規制のコンプライアンス要件に重点的に取り組みます。

取引の調整とシミュレーション

実際の資金を危険にさらさずに取引戦略の有効性をテストします。

リスク レポート

処理を高速化し、急速に変化する市場の状況に合った結果を得ます。

Azure と R を使用した金融サービスのリスク ライフサイクルの有効化に関する詳細情報

保険数理リスク モデリング

以前は数千時間をかけて実行していた分析が今ではわずか数分で完了するため、結果のレビュー、評価、検証により多くの時間を費やすことができます。

重大なリスク モデリング

確率論的モデルまたは決定論的モデルを使用して、大災害や自然災害によるリスクをより適切に予測し、軽減します。

リスク分析

慣行、需要、規制の変化に適応しながら、リスク プロセスを加速し、合理化します。

Azure と R を使用した金融サービスのリスク ライフサイクルの有効化に関する詳細情報

ゲノム解析

大規模データセットを対象としたデータ管理により、DNA 塩基配列と分析ワークロードに必要な計算能力を取得します。

NONMEM 臨床試験シミュレーション

母集団薬物動態学的および薬物動態、薬力学的モデリング ワークロードを作成します。

分子動力学

シミュレートされた原子と粒子の運動解析で使用される数式の精度を高めます。

計算流体力学 (CFD)

機械設計の向上と最適化に関する分析情報の結果を得るまでの時間を飛躍的に短縮します。

有限要素の分析 (FEA)

機械的応力、疲労、流体フローなど、物理的影響に対する FEA の精度と要素の動作の予測可能性を向上させます。

計算化学

原子レベルの精度での分子製造の可能性を発見し、新しい素材の特性を正確にモデル化/予測します。

Azure HPC クラスターでの Star-CCM+ 実行に関するホワイトペーパーをお読みになり、自動車技術シミュレーション用に Azure HPC クラスターを設定する方法をご確認ください。

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高速メディア レンダリング

非線形編集およびプロダクション システムからのビデオ、フィルム、または映像コンテンツでの 3D から 2D への画像変換に必要な時間を大幅に短縮します。

ポストプロダクション

プロダクションと市場の厳しい期限を守りながら、コンピューターに最も高い負荷がかかる VFX ツールとプロセスを利用します。

コンテンツの最適化

リモート コンテンツ インジェスト、インライン コード変換、音声インデックス作成、メタデータ タグ付けによって、新しいメディア コンテンツの一貫性を向上させて、見つけやすくします。

メディア レンダリング ワークフローに Azure を使用する方法に関する詳細情報

貯留層モデリング

単一ノードのジョブ、密結合マルチノード ジョブ、または専用スーパーコンピューティング ワークロードを使用して、より有益なアップスケール グリッドを作成します。

地震の処理とイメージング

増え続ける地震データの結果を迅速に処理して配信します。

計算化学

ストリームの物理プロパティをシミュレートし、強化された感度分析を使用して、新しい化合物と素材についてわかりやすく説明します。

石油ガス業界がどのように Azure Batch を使用して ROI を促進し、リスクを最小限に抑えているかに関する詳細情報

Azure 上のフル マネージド スーパーコンピューティング サービス

専用フル マネージド シングル テナント Cray XC シリーズまたは Cray CS シリーズのスーパーコンピューターを入手しましょう。ご自身の Cray デプロイまたは Azure H シリーズ VM で ClusterStor のハイ パフォーマンス ストレージを活用し、次のような優れた機能をご利用ください。

  • カスタマイズされた専用フル マネージド スーパーコンピューター。
  • ベア メタル上のシングル テナントによりコンピューティング環境を完全に制御しプライバシーを確保。
  • データ移動なし。データは RDMA/GPU/FPGA VM と同じ Azure ネットワークに保持されます。
  • AI、ディープ ラーニング、高度な分析などの革新的なサービス。

Azure での Cray に関する詳細情報

Azure でのワークフロー最適化

HPC アプリケーション ワークフローを対象とした実績のある処理/運用ツールおよびサービスで、さらなる成果を実現しましょう。

アプリケーション ワークロードのスケーリング: HPC 向けに最適化された CPU、GPU、または FPGA ベースの VM を使用するか、ハイパースケール クラス アプリケーション向け専用シングル テナント環境で作業します。

詳細はこちら

クラスターおよび環境のスケーリング: 組み込みのオーケストレーションと管理を使用して、ご自身のアプリケーションを再構築する時間とコストを節約します。

詳細はこちら

オンデマンド バースト: API/CLI 経路を使用して、クラウド規模の HPC リソースに皆がアクセスできるようにします。

詳細はこちら

待機時間が短いハイブリッド ストレージ アクセス: リソースにまたがるクラウドでの作業を管理しやすくします。

詳細はこちら

ドキュメント、トレーニング、およびデモ

トレーニング

Microsoft Learn のこの 45 分の無料ラーニング モジュールで、Azure Batch を使用して、大規模な並列および HPC アプリケーションを、クラウドで効率的に実行する方法を確認してください。

開始する

Azure HPC でお客様が行っていることをご確認ください

"ハリケーンのリスクなどを視野に入れて考えている場合は複雑で、地理的に非常に広い範囲にわたって影響を及ぼすため、大規模なコンピューティングを実行できることが重要です。Azure のコンピューティング パワーを使用すると、こうしたイベントをモデル化し、より正確な情報をクライアントに提供でき、これがカバレッジの向上につながります。"

AXA Global P & C、Reinsurance Actuarial マネージャー、Simon Blaquière 氏

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AXA

"Azure の HPC リソースを使用している当社のシミュレーション ツールにより、12 ~ 20 年という今の医薬品開発期間が半分になるかもしれません。"

NeuroInitiative LLC、共同創設者兼最高技術責任者、Andy Lee 氏

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NeuroInitiative

"レースやテストのたびに、すべての部品が予定どおりに確実に届くように、イベントを出入りする出荷部品のレポートを事前にまとめておく必要があります。かつてはこのレポートをまとめるのに 1 週間かかっていましたが、それが、わずか数時間に短縮されました。"

Renault Sport Formula 1 チーム、IS 開発マネージャー、Mark Everest 氏

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Renault Sport

Microsoft は石油/ガス大手企業の Schlumberger 社と提携し、同社初の完全な商用 SaaS サービス、高解像度貯留層モデリング アプリケーション INTERSECT を Azure で開始しました。

事例を見る

Schlumberger

"Microsoft Avere vFXT for Azure のスケーラビリティにより、これまで以上に正確に需要を予測でき、特に直前の変更への対応が格段に向上しました。"

テクノロジ担当グローバル責任者、Dave Blommers 氏、Mr. X

事例を見る

Mr X

Solution architectures

Media and entertainment rendering architectureThis HPC media rendering solution architecture shows Azure CycleCloud monitoring a Pixar Tractor pipeline manager and orchestrating burst compute node capacity on-demand using Azure low-priority Virtual Machines Scale Sets. An Avere vFXT cache makes data from the existing on-premises filesystem and Azure Blob storage available to compute nodes in Azure.123456778
  1. 概要
  2. フロー

メディアおよびエンターテイメント レンダリング アーキテクチャ

概要

この HPC メディア レンダリング ソリューション アーキテクチャは、Pixar Tractor パイプライン マネージャーを監視し、低優先度の Azure 仮想マシン スケール セットを使用してオンデマンドでコンピューティング ノードのバースト容量を調整する Azure CycleCloud を示しています。Avere vFXT キャッシュにより、既存のオンプレミス ファイルシステムと Azure Blob Storage のデータを Azure のコンピューティング ノードで使用できるようになります。

フロー

  1. 1 運用チームが、Azure CycleCloud を使用してレンダリング パイプライン クラスターを構成し、起動します。
  2. 2 Azure CycleCloud によって、ヘッド ノード、ライセンス サーバー、Avere vFXT キャッシュ用の仮想マシン (VM) の作成とソフトウェア構成が調整されます。
  3. 3 アーティストが、Pixar Tractor パイプライン マネージャーにレンダリング ジョブを送信します。
  4. 4 Azure CycleCloud によって、ジョブ キューの深さの変更が検出され、場所、SKU、およびジョブの要件に従ってカスタマイズされた構成を使用して、仮想マシン スケール セット内のレンダリング ファーム ノードが自動起動されます。
  5. 5 レンダリング パイプライン マネージャー (ヘッド ノード) によって、新しいレンダーリング ファーム VM でレンダリング ジョブが実行されます。
  6. 6 レンダリング ジョブによって、オンプレミスと Azure Blob Storage、および必要に応じて NFS マウントされた Avere vFXT から成果物がプルされます。
  7. 7 各ジョブがレンダリングを終了すると、生成された成果物が Avere vFXT を介してストレージに書き戻されます。
  8. 8 ジョブ キューが空になると、コストを削減するために、Azure CycleCloud によってレンダリング ファーム VM が自動停止されます。
Big compute with Azure BatchBig compute and high performance computing (HPC) workloads are normally compute intensive and can be run in parallel, taking advantage of the scale and flexibility of the cloud. The workloads are often run asynchronously using batch processing, with compute resources required to run the work and job scheduling required to specify the work. Examples of Big Compute and HPC workloads include financial risk Monte Carlo simulations, image rendering, media transcoding, file processing, and engineering or scientific simulations.123456
  1. 概要
  2. フロー

Azure Batch を使用した大規模なコンピューティング

概要

大規模なコンピューティングとハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) のワークロードは、通常、コンピューティング集中型で、並列実行でき、クラウドのスケールと柔軟性を活用します。こうしたワークロードは、多くの場合、バッチ処理を利用して非同期的に実行されます。また、操作の実行にはコンピューティング リソースが必要で、実行する操作を指定するにはジョブのスケジュール設定が必要です。大規模なコンピューティングと HPC のワークロードの例としては、財務リスクのモンテ カルロ シミュレーション、画像のレンダリング、メディア コード変換、ファイルの処理、エンジニアリング シミュレーション、科学シミュレーションが挙げられます。

このソリューションでは、Azure Batch を利用したクラウドネイティブ アプリケーションを実装します。Azure Batch は、コンピューティング リソースの割り当てと管理、アプリケーションのインストール、リソースの自動スケーリング、ジョブのスケジュール設定をプラットフォーム サービスとして提供します。また、R の並列実行、AI のトレーニング、レンダリング ワークロード専用の高度なワークロード アクセラレータも提供します。

このソリューションは、Azure マネージド サービス (Virtual Machines、Storage、Batch) 上に構築されます。これらのサービスは高可用性環境で実行、修正、サポートされるため、ソリューションに集中できます。

フロー

  1. 1 入力ファイルとアプリケーションを Azure Storage アカウントにアップロードします。
  2. 2 コンピューティング ノードの Batch プール、プールでワークロードを実行するジョブ、およびジョブ内のタスクを作成します。
  3. 3 Batch で入力ファイルとアプリケーションをダウンロードします。
  4. 4 Batch でタスクの実行を監視します。
  5. 5 Batch でタスクの出力をアップロードします。
  6. 6 出力ファイルをダウンロードします。
Hybrid risk analysis architectureThis templated risk analysis solution uses Azure HPC compute and GPU virtual machines (VMs) to expand on-premises Tibco GridServer compute to Azure using Azure CycleCloud for auto-scaling integration. The job executes both on-premises and in the cloud by using Avere vFXT fast caching and native NFS access to market data available on-premises.