High Performance Computing (HPC) in AWS
Anmeldung bei Amazon EC2

Mit High Performance Computing (HPC) stellt AWS Wissenschaftlern und Ingenieuren einen Bereich bereit, in dem sie Anwendungen mit Bedarf an großer Bandbreite, geringer Latenz und extrem großer Rechenkapazität ausführen können, um komplexe wissenschaftliche, technische und betriebswirtschaftliche Probleme zu lösen. Die lange Wartezeit für den Zugriff auf gemeinsame Cluster oder bei der Anschaffung teurer Hardware-Systeme entfällt. Mit den Cluster-Instances von Amazon EC2 können Kunden ihre HPC-Arbeitslasten auf elastischen Ressourcen bedarfsgerecht und schneller ausführen. Gleichzeitig sparen sie Kosten, denn sie können das Preismodell auswählen, das ihrem Nutzungsbedarf am besten entspricht. Innerhalb eines Netzwerks mit voller Bisektionsbandbreite wählen Kunden zwischen Cluster Compute- und Cluster GPU-Instances, wenn sie eng gekoppelte und E/A-intensive Arbeitslasten bewältigen oder ihre durchsatzorientierten Anwendungen auf Tausende von Cores skalieren müssen.

Mittlerweile führen AWS-Kunden aus den unterschiedlichsten Branchen (zum Beispiel Biopharma, Öl und Gas, Finanzdienstleistung und Fertigung) zahlreiche HPC-Anwendungen auf diesen Instanzen aus, darunter Computer Aided Engineering, molekulare Modellierung, Genom-Analysen und Modellrechnungen. Wissenschaftler an Universitäten nutzen Amazon EC2-Cluster darüber hinaus zur Durchführung von Analysen in Physik, Chemie, Biologie, EDV und Werkstoffwissenschaften.


Neuigkeiten
Neue Cluster Compute-Instance
Die Cluster Compute Eight Extra Large-Instance bietet extrem schnelle Rechenleistung und gleichzeitig alle Vorteile von Amazon EC2.
Fallbeispiel: AeroDynamic Solutions
Das U.S. Air Force Research Laboratory und AeroDynamic Solutions (ADS) setzen Amazon EC2 zur Entwicklung einer effektiven Lösung für die Entwurfssimulation ein. Weitere HPC-Fallbeispiele.
Tutorial: So starten Sie ein Cluster auf Spot
Chris Dagdigian vom BioTeam zeigt, wie Sie mit StarCluster und Amazon EC2 Spot-Instances in 10 bis 15 Minuten ein völlig neues Cluster starten.

Vorteile

AWS bietet eine Reihe von entscheidenden Vorteilen, die sicherstellen, dass unsere Kunden mit ihren HPC-Anwendungen alle kritischen Anforderungen in Forschung, Design und Betrieb erfüllen können.

  • Geringe Kosten: Durch niedrige, nutzungsabhängige Preise können Kunden die Kosten und die Komplexität der Beschaffung, der Konfiguration und des Betriebs von HPC-Clustern vermeiden. Zusätzlich haben Sie die Möglichkeit, mit einem der Preismodelle die Kosten weiter zu optimieren: On Demand-, Reserved- oder Spot-Instances.
  • Elastizität: Sie können Rechenressourcen zur Anpassung an die Größen- und Geschwindigkeitsanforderungen Ihrer Arbeitslasten hinzufügen oder entfernen.
  • Ausführung der Aufgaben jederzeit und überall: Sie starten die Verarbeitungsaufgaben über benutzerfreundliche APIs oder Management-Tools und automatisieren Arbeitsabläufe – so erzielen Sie maximale Effizienz und Skalierbarkeit. Verlieren Sie keine Zeit in der Warteschlange: Durch den minutenschnellen Zugriff auf Rechenressourcen erhöhen Sie Ihre Innovationsgeschwindigkeit.

Lösung im Überblick

HPC wird in Amazon EC2 über die Cluster-Familie der Instance-Typen aktiviert. Cluster Compute- und Cluster GPU-Instances werden wie andere Amazon EC2-Instances verwendet, bieten jedoch zusätzliche Funktionen, die speziell für HPC-Anwendungen optimiert sind:

  • Cluster-Instances können innerhalb einer Placement-Gruppe gestartet werden. Alle Instances, die innerhalb einer Placement-Gruppe gestartet werden, haben eine niedrige Latenz und eine volle Bisektionsbandbreite von 10 GB/s zwischen den Instances. Wie viele andere Amazon EC2-Ressourcen sind auch Placement-Gruppen dynamisch und können bei Bedarf in der Größe angepasst werden. Sie können mehrere Placement-Gruppen zu extrem großen Clustern verbinden, die massive parallele Verarbeitungen ermöglichen.
  • In der Definition von Cluster Compute- und Cluster GPU-Instances ist die zugrunde liegende Prozessorarchitektur festgelegt, sodass Entwickler ihre Anwendungen präzise anpassen können, um optimale Leistungsergebnisse zu erzielen.
  • In Cluster GPU-Instances profitieren die Kunden vom Vorteil der parallelen Leistung der NVidia Tesla GPUs mit den Programmiermodellen CUDA und OpenCL für GPGPU-Berechnungen.

Weitere Informationen zu Cluster Instances und anderen Instance-Typen finden Sie auf der Seite Amazon EC2 Instance-Typen.

Skalierbare Leistung

Indem Kunden von den hochentwickelten und extrem leistungsfähigen Funktionen der Cluster-Instances von Amazon EC2 profitieren, können sie Cluster bereitstellen, die extrem schnelle Rechenleistungen ermöglichen, ohne eine eigene HPC-Umgebung einrichten und betreiben zu müssen. Beispielsweise konnte ein 1064-Instance-Cluster (17024 Cores) mit Instances des Typs cc2.8xlarge beim Benchmark für Computer mit verteiltem Speicher High Performance Linpack 240,09 TeraFLOPS erreichen und sich damit auf Rang 42 in der Liste der Top 500 für November 2011 platzieren.

Optimiert für Zeit- und Kostenersparnis

Zu den Hauptvorteilen von Amazon EC2 gehört die Möglichkeit der uneingeschränkten Optimierung der Ressourcen, die bei Clustern fester Größe nicht gegeben ist. Sie können mehrere Cluster gleichzeitig starten, ohne Aufgaben an eine Warteschlange übergeben zu müssen. Führen Sie entweder einen großen Cluster oder viele kleinere Cluster gleichzeitig aus, um die Grenzwerte für die Skalierung der Anwendung nicht zu überschreiten.

Wählen Sie ein für Ihre Anwendungen und Ihr Nutzungsprofil geeignetes Preismodell, um Kosten zu sparen. Mit Spot-Instances erzielen Sie beträchtliche Preisvorteile, indem Sie ein Angebot auf nicht genutzte Amazon EC2-Kapazität machen. Kunden, deren Angebote den Spot-Preis übersteigen, erhalten so lange Zugriff auf verfügbare Instances, wie das Angebot den Spot-Preis übersteigt. Weitere Informationen zu Spot-Instances für wissenschaftliche Berechnungen.

Erste Schritte

  1. Anwendung erstellen

    • 64-Core-HPC-Cluster auf Amazon EC2 starten: In diesem Video zeigt Technology Evangelist Matt Wood wie ein Cluster mit 8 Knoten erstellt und die Simulation einer Molekulardynamik mit NAMD ausgeführt wird.

    • Anwendung starten: In Amazon EC2 können Sie AMIs (Amazon Machine Images) einfach mit der gewünschten Software erstellen und anpassen. Full Stack-Vorlagen können Sie auch mit AWS CloudFormation erstellen und auszutauschen. Oder starten Sie die Erstellung Ihrer Anwendung auf unserer Webseite Ressourcen.

  2. Dynamisches HPC-Ökosystem nutzen

    Bei HPC-Anwendungen sind für Sie eventuell die Cluster-Konfiguration sowie die Tools zur Verwaltung und Anwendungsoptimierung folgender Lösungsanbieter von Interesse:

    Cycle Computing Univa StackIQ
    Platform Computing Adaptive Computing Bright Computing
    Intel

    Als Alternative stehen eine Reihe von Open Source-Lösungen zur Verfügung, mit denen Kunden Cluster in Amazon EC2 bereitstellen, starten und verwalten können, beispielsweise die folgenden häufig verwendeten Ressourcen-Manager:

    • StarCluster: StarCluster ist ein Dienstprogramm zum Erstellen und Verwalten von Clustern zur allgemeinen Datenverarbeitung in Amazon EC2.
    • CloudFlu: Die CloudFu-Bibliothek soll Ingenieuren den Einstieg in parallele Hochleistungsberechnungen erleichtern, insbesondere für die CFD-Anwendung OpenFOAM.

  3. AWS-Vertriebsmitarbeiter kontaktieren

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Ihr Unternehmen von Amazon Web Services profitieren kann, oder wenn Sie Fragen zur Lizenzierung der AWS-Angebote haben, setzen Sie sich mit uns in Verbindung.

Weitere Ressourcen

Dienstleistungen
Andere Ressourcen

↑ Seitenanfang

©2011, Amazon.com, Inc. oder Tochtergesellschaften. Alle Rechte vorbehalten.