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ハイ パフォーマンス コンピューティング

オンプレミスのインフラストラクチャで発生するオーバーヘッドや制限から解放されます。ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) ジョブのスケールのために、無制限のリソースを活用してください。市場投入までの時間を短縮しつつ、大規模なデータの分析、シミュレーションと財務モデルの実施、実験が可能です。

ハイ パフォーマンス コンピューティング ソリューションを実装する

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Cray スーパーコンピューターを使用する

すでにお使いの Azure サービスの周囲で、最も要件の厳しいワークロードを Cray スーパーコンピューターで実行してください。専用の Cray スーパーコンピューターを Azure の仮想ネットワークに追加して、サービスを革新してより高速でアクセス性に優れたものとし、IT フットプリントを集約できます。

Azure で Cray を活用するための詳細情報

オンデマンドでスケールし、予算を守る

取り込んで処理しなければならないデータ量が増えたら、計算能力を自在に拡張するためにクラウド リソースをうまく活用しましょう。Azure のハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) 能力で、コスト効率よくスケーリングしてください。

アクセスを民主化して、成果を早く挙げる

科学実験のデータが急増していく一方で、そのデータを共有、処理、保護する必要性も高まっています。いつでも、どこからでも、すべてのユーザーに共同が可能でスケーラブルかつ安全なアクセスを提供してください。

市場投入までの時間を短縮

柔軟なコンピューティング リソースを追加すると、粒度を高め、さらに良い結果を迅速に実現できます。最終的に、より多くのプロジェクトを仕上げて、より多くの成果を挙げられるでしょう。

新製品で市場を活性化

従来のビジネス アプリ ラインに再投資するにせよ、実証済みシナリオを再構築するにせよ、またはデータドリブンを促進するにせよ、高速で柔軟なアーキテクチャが必要です。Azure を使用して、顧客の要望に合わせた拡大や縮小、適応が可能なアーキテクチャを構築しましょう。

ANSYS CFD software enables engineers to perform multi-physics analysis.

"ANSYS and Microsoft Azure have been working closely on a Pproof of Cconcept with a large customer to run ANSYS CFD workload on Azure"
Ray Milhem, Vice President of enterprise solutions at ANSYS

d3VIEW is hosted on Microsoft Azure, which provides thousands of virtual machines on demand.

"We look forward to using Azure to help customers use large-scale cloud computing for LS-DYNA® simulation-based product development."
Suri Bala, Founder and Chief Executive Officer

Excellent performance of the STAR-CCM+ container eliminates the need to have all software in-house.

"Combination of Microsoft Azure with UberCloud’s HPC having ANSYS FLUENT provided a strong platform to develop accurate virtual simulation model that involved complex geometries."

ソリューションのアーキテクチャ

Big compute with Azure Batch

  1. 概要
  2. フロー

Big 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.

This solution implements a cloud-native application with Azure Batch, which provides compute resource allocation and management, application installation, resource auto-scaling, and job scheduling as a platform service. Batch also offers higher level workload accelerators specifically for running R in parallel, AI training, and rendering workloads.

This solution is built on the Azure managed services—Virtual Machines, Storage, and Batch. These services run in a high-availability environment, patched and supported, allowing you to focus on your solution.

  1. 1 Upload input files and the applications to your Azure Storage account.
  2. 2 Create a Batch pool of compute nodes, a job to run the workload on the pool, and the tasks in the job.
  3. 3 Batch downloads input files and applications.
  4. 4 Batch monitors task execution.
  5. 5 Batch uploads task output.
  6. 6 Download output files.

お気に入りのアプリケーションやミドルウェアを使用する

Azure Marketplace や Web で、Microsoft の信頼するパートナーの HPC アプリケーションを見つけましょう。

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