Hopp over navigasjon

Høytytende databehandling

Frigjør deg fra kostnadene og begrensningene knyttet til den lokale infrastrukturen din. Dra nytte av ubegrensede ressurser for skalering av jobber som krever databehandling med høy ytelse: analyser data i stor skala, kjør simuleringer og finansmodeller og utfør eksperimenter samtidig som du får produktene dine raskere ut på markedet.

Implementer høytytende databehandling-løsningen

Vis løsningsarkitekturer

Bruk en Cray-superdatamaskin

Kjør krevende arbeidsbelastninger på en Cray-superdatamaskin – nær Azure-tjenestene du bruker allerede. Legg til en dedikert Cray-superdatamaskin i det virtuelle nettverket ditt i Azure og få raskere nyskapning, tilgang til avanserte tjenester og konsolider IT-fotavtrykket ditt.

Finn ut hvordan du får en Cray i Azure

Skaler etter behov, hold deg til budsjettet

Når datamengden du må ta imot og behandle, vokser, bruker du skyressursene for elastisk utvidelse av databehandlingsfunksjoner. Skaler kostnadseffektivt med funksjonaliteten for databehandling med høy ytelse (HPC) i Azure.

Demokratiser tilgangen for å oppnå raske resultater

Etter hvert som vitenskapelige eksperimenter fremmer en eksplosjon i datavekst, vokser også behovet for å dele, behandle og beskytte disse dataene. Samle skalerbar og sikker tilgang som tilrettelegger for samarbeid når som helst og fra hvor som helst, for alle brukere.

Reduser tiden til markedet

Legg til fleksible databehandlingsressurser for raskere å levere mer tetthet og forbedrede resultater. Til slutt vil du fullføre flere prosjekter og få mer gjort.

Forstyrr markedet med nye produkter

Enten du gjenoppfinner klassiske typer forretningsapper, rekonstruerer utprøvde scenarioer eller gjør løsningen mye mer datadrevet, trenger du raske og fleksible arkitekturer. Bruk Azure til å bygge arkitekturer som utvides, tilpasses og krympes i takt med kundenes behov.

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."

Løsningsarkitekturer

Store behandlingsjobber med Azure Batch

  1. Oversikt
  2. Flyt

Arbeidsbelastninger for store behandlingsjobber og databehandling med høy ytelse er som regel dataintensive og kan kjøres parallelt og dermed dra nytte av skaleringen og fleksibiliteten som finnes i skyen. Arbeidsbelastningene kjøres ofte asynkront ved bruk av bunkebehandling med databehandlingsressurser som er nødvendig for å kjøre jobben, og jobbplanlegging som er nødvendig for å spesifisere jobben. Eksempler på store behandlingsjobber og databehandling med høy ytelse omfatter Monte Carlo-simuleringer vedrørende økonomisk risiko, bildegjengivelse, medietranskoding, filbehandling og tekniske eller vitenskapelige simuleringer.

Denne løsningen implementerer et skyintegrert program med Azure Batch som sørger for tildeling og administrering av databehandlingsressurser, programinstallasjon, automatisk skalering av ressurser og jobbplanlegging som en plattformtjeneste. Batch tilbyr også arbeidsbelastningsakseleratorer på høyere nivå, spesielt for kjøring av R parallelt, AI-læring og gjengivelsesarbeidsbelastninger.

Denne løsningen er bygget på Azure-administrerte tjenester – Virtual Machines, Storage og Batch. Disse tjenestene kjører i et miljø for høy tilgjengelighet som det leveres programvareoppdatering og støtte for, og som gir deg anledning til å fokusere på løsningen.

  1. 1 Last opp inndatafiler og -programmer til Azure Storage-kontoen din.
  2. 2 Opprett et bunkeutvalg av databehandlingsnoder, en jobb å kjøre arbeidsbelastningen på i utvalget, og oppgavene i jobben.
  3. 3 Laster ned inndatafiler og -programmer i bunker.
  4. 4 Overvåker oppgavekjøring i bunker.
  5. 5 Laster opp utdataoppgaver i bunker.
  6. 6 Last ned utdatafiler.

Hybrid HPC i Azure med HPC Pack

  1. Oversikt
  2. Flyt

Microsoft HPC Pack er en gratis HPC-løsning (databehandling med høy ytelse), bygget på Microsoft Azure og Windows Server-teknologiene. HPC Pack kombinerer et omfattende sett med distribusjons-, administrasjons-, jobbplanleggings- og overvåkingsverktøy for Windows og Linux HPC-klyngemiljøer, og gir en fleksibel plattform for å utvikle og kjøre HPC-programmer på lokalt og i Azure.

Denne løsningen viser prosessen for å bruke HPC Pack for å lage et hybrid (lokalt og Azure) HPC-miljø.

  1. 1 Logg på hovednode lokalt
  2. 2 Legg til Azure-komponentnoder til klyngen
  3. 3 Start av databehandlingsnoder
  4. 4 Sending av jobber til klyngen
  5. 5 HPC Pack sender jobber til lokale noder og Azure-noder basert på den valgte nodegruppen
  6. 6 Overvåkning av fremdrift i jobber
  7. 7 Stopp beregningsnoder eller konfigurerer automatisk skalering

Bruk programmene og mellomvaren du elsker

Finn HPC-programmer fra våre klarerte partnere i Azure Marketplace og på hele nettet.

Kontakt salgsavdelingen

Microsoft kan bruke kontaktinformasjonen din til å tilby Microsoft Azure-relaterte oppdateringer og spesialtilbud. Du kan når som helst avslutte abonnementet. Les personvernerklæringen hvis du vil vite mer.

Tilknyttede løsninger

Stordata og analyseteknikker

Ta så veloverveide beslutninger som mulig ved å analysere alle dataene du trenger, i sanntid.

Mer informasjon

Digitale media

Tilby videoer av høy kvalitet til kunder hvor som helst, når som helst og på hvilken som helst enhet

Mer informasjon

Tingenes Internett

Tingenes Internett

Styrk den digitale transformeringen din, samle inn uutnyttede data og finn nye innsikter ved å koble sammen alle dine enheter, ressurser og sensorer

Mer informasjon