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Hybrid-HPC in Azure mit HPC Pack

Microsoft HPC Pack ist eine kostenlose HPC-Lösung (High Performance Computing), die auf Microsoft Azure- und Windows Server-Technologien basiert. HPC Pack kombiniert ein umfassendes Toolset für die Bereitstellung, Verwaltung, Planung von Aufträgen und Überwachung für Ihre Windows- und Linux-HPC-Clusterumgebung und stellt eine flexible Plattform für die Entwicklung und Ausführung von HPC-Anwendungen (lokal und in Azure) bereit.

Diese Lösung veranschaulicht die Verwendung von HPC Pack, um eine hybride HPC-Umgebung (lokal und in Azure) zu erstellen.

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Lokale Anmeldung beim Hauptknoten

Hinzufügen von Azure-Computeknoten zum Cluster

Starten der Computeknoten

Übermitteln von Aufträgen an den Cluster

HPC Pack sendet Aufträge basierend auf der ausgewählten Knotengruppe an lokale Knoten und Azure-Knoten.

Auftragsfortschritt überwachen

Beenden von Computeknoten oder Konfigurieren der automatischen Skalierung

  1. 1 Lokale Anmeldung beim Hauptknoten
  2. 2 Hinzufügen von Azure-Computeknoten zum Cluster
  3. 3 Starten der Computeknoten
  4. 4 Übermitteln von Aufträgen an den Cluster
  1. 5 HPC Pack sendet Aufträge basierend auf der ausgewählten Knotengruppe an lokale Knoten und Azure-Knoten.
  2. 6 Auftragsfortschritt überwachen
  3. 7 Beenden von Computeknoten oder Konfigurieren der automatischen Skalierung

Implementierungsleitfaden

Produkte/Beschreibung Dokumentation

Virtual Machines

Erstellen Sie virtuelle Windows- und Linux-Computer in Sekundenschnelle.

Microsoft HPC Pack

HPC Pack ist eine kostenlose HPC-Lösung (High Performance Computing), die auf Microsoft Azure- und Windows Server-Technologien basiert.

Produktinformationen

Über die Links auf der rechten Seite rufen Sie die Dokumentation zur Bereitstellung und Verwaltung einiger der Produkte ab.

Zugehörige Lösungsarchitekturen

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Big Compute mit Azure Batch

Big Compute- und HPC-Workloads (High Performance Computing) sind in der Regel rechenintensiv und können parallel ausgeführt werden, wodurch die Skalierung und Flexibilität der Cloud genutzt wird. Mithilfe der Batchverarbeitung mit Computeressourcen, die für das Ausführen der Arbeit erforderlich sind, und der Auftragsplanung, die für das Angeben der Arbeit erforderlich ist, werden die Workloads oft asynchron ausgeführt. Monte Carlo-Simulationen finanzieller Risiken, Bildrendering, Medientranscodierung, Dateiverarbeitung und technische oder wissenschaftliche Simulationen sind Beispiele für Big Compute- und HPC-Workloads.