High Performance Computing (HPC) ermöglicht Wissenschaftlern und Technikern das Lösen komplexer, rechenintensiver und datenintensiver Probleme. HPC-Anwendungen benötigen häufig eine hohe Netzwerkleistung, schnelle Speicherung, viel Arbeitsspeicher, sehr hohe Datenverarbeitungskapazitäten oder alles gleichzeitig. AWS ermöglicht Ihnen die Beschleunigung der Forschung und die Verkürzung der Ergebniszeit durch Hochleistungsdatenverarbeitung in der Cloud und Skalieren auf eine größere Anzahl paralleler HPC-Aufgaben als in den meisten lokalen HPC-Umgebungen sinnvoll wäre. AWS reduziert die Kosten durch On-Demand-Bereitstellung von CPU-, GPU- und FPGA-Servern, die für bestimmte Anwendungen optimiert sind, ohne dass große Kapitalinvestitionen erforderlich sind. Sie haben für eng gekoppelte, E/A-intensive und speicherintensive Verarbeitungslasten Zugriff auf ein Netzwerk mit voller Bisektionsbandbreite, sodass Sie für schnellere Ergebnisse eine horizontale Skalierung auf Tausende von Prozessorkernen vornehmen können.

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Dieses kurze Video erläutert die Vorteile der Durchführung Ihrer HPC-Cluster-Aufträge auf Amazon Web Services. Es werden die grundlegenden Vorteile einer Cloud-Infrastruktur behandelt, aber auch einige Vorteile, die Sie nur bei Nutzung der AWS-Cloud genießen. Sie lernen, wie Sie sofortigen Zugriff auf Tausende Intel Xenon-Prozessoren mit Enhanced Networking und Tools erhalten, mit denen Sie problemlos einen HPC-Cluster erstellen können – und das alles bei einem Preismodell mit nutzungsbasierter Abrechnung, ohne Vorabkosten.

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AWS HPC Video
2:30


cfncluster

Wenn Sie sehen möchten, wie HPC-Cluster in AWS ausgeführt werden, probieren Sie das Demo-Framework cfncluster aus.

HPC-Verarbeitungslasten werden auf AWS durch verschiedene verfügbare Instance-Typen ermöglicht, darunter datenverarbeitungsoptimierte (C-Familie), Allzweck- (M-Familie) und arbeitsspeicheroptimierte (R- und X-Familien) Instances sowie GPU- (P-Familie) und FPGA- (F-Familie) Instances. Sie können diese Instance-Typen wie alle anderen EC2 Instances verwenden, aber sie wurden speziell dafür entwickelt, Hochleistungsnetzwerke mit modernen Hochleistungsarchitekturen bereitzustellen. Mithilfe dieser Instance-Typen können Sie im Bedarfsfall auf Hunderte, Tausende oder Zehntausende CPU-, GPU- oder FPGA-Kerne skalieren.

Übersicht über Amazon EC2 HPC anzeigen »

 

 

C4 Instances stellen die neueste Generation der datenverarbeitungsoptimierten Amazon EC2 Instances dar. C4 Instances sind für rechenintensive Verarbeitungslasten, wie Front-End-Server mit hohem Datenverkehr, MMO-Spiele, Medienverarbeitung, Transcodierung und HPC-Anwendungen, konzipiert.

C4 Instances sind in fünf Größen verfügbar und bieten bis zu 36 vCPUs (18 physische, dedizierte Intel Xeon V3 Haswell-Kerne). C4 Instances werden mit einer Basisfrequenz von 2,9 GHz ausgeführt und können Taktfrequenzen von bis zu 3,5 GHz mit Intel ® Turbo Boost bereitstellen. C4 Instances stellen Zugriff auf erweiterte Prozessorfunktionen bereit, darunter Intel AVX2-Anweisungen und Kontrolle der P- und C-Zustände. Für alle C4 Instance-Typen ist die EBS-Optimierung standardmäßig ohne Zusatzkosten aktiviert. Diese Funktion bietet über den 10 Gbit/s-Allzweck-Netzwerkdurchsatz hinaus einen dedizierten Durchsatz zu EBS von 500 Mbit/s bis 4 000 Mbit/s.

C5 Instances werden in sechs Größen verfügbar sein und basieren auf Intel Xeon V5 Skylake™-Kernen. C5 Instances stellen Zugriff auf erweitere Prozessorfunktionen bereit, darunter Intel® Advanced Vector Extensions 512 (Intel® AVX-512)-Anweisungen. Jeder C5 Instance-Typ unterstützt Enhanced Networking und den Elastic Network Adapter (ENA). C5 ist EBS-optimiert und bietet bis zu 12 Gbit/s dedizierten EBS-Durchsatz.

Weitere Informationen zu Amazon EC2-Instance-Typen »

Lesen Sie im Blog von Jeff Barr mehr über den neuen Instance-Typ C4 »

Lesen Sie im Blog von Jeff Barr mehr über die neuen Instance-Typen »

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Weitere Informationen zu EC2 Cluster Compute-Instance-Typen

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Weitere Informationen zu P2 Instances

 

M4-Instances bieten ein Gleichgewicht aus Datenverarbeitungs-, Arbeitsspeicher- und Netzwerkressourcen und sind eine gute Wahl für viele verschiedene Anwendungstypen, einschließlich HPC. Bei M4-Instances können Sie aus sechs Größen von "large" bis zu "16xlarge" wählen.

Die neueste M4-Instance, die m4.16xlarge, stellt 64 vCPUs (32 physische, dedizierte Intel Xeon V4 Broadwell CPU-Kerne), 256 GiB RAM und bis zu 20 Gbit/s Netzwerkleistung durch die Verwendung von AWS Elastic Network Adaptor und Enhanced Networking bereit. M4.16xlarge eignet sich bestens für Anwendungen, die ein größeres Verhältnis von Arbeitsspeicher zu Kernen als C4/C5 erfordern und die von einer größeren Anzahl an CPU-Kernen im gleichen Server profitieren können.

Die neueste Instance der R-Familie, die R4, stellt 64 vCPUs (32 physische, dedizierte Intel Xeon V4 Broadwell CPU-Kerne), bis zu 488 GiB RAM und bis zu 20 Gbit/s Netzwerkleistung durch die Verwendung von AWS Elastic Network Adaptor und Enhanced Networking bereit. R ist ideal für Anwendungen geeignet, die einen höheren Arbeitsspeicher-zu-Kerne-Anteil als C4/C5 oder M4 erfordern.

Weitere Informationen zu Amazon EC2 R4-Instance-Typen »

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Weitere Informationen zu EC2 Cluster Compute-Instance-Typen

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Weitere Informationen zu P2-Instances

 

P2-Instances eignen sich ausgezeichnet für maschinelles Lernen, technische Simulationen, Finanzberechnung, seismische Analysen, Molekulardesign, Genforschung, Rendering, Hochleistungsdatenbanken und andere GPU-Datenverarbeitungslasten.

Mit P2-Instances erhalten Sie 16 NVIDIA K80 GPUs mit insgesamt 192 Gigabyte (GB) Videospeicher, 40 000 Prozessoren für parallele Verarbeitung, 70 Teraflops Gleitkommaleistung mit einfacher Genauigkeit, über 23 Teraflops Gleitkommaleistung mit doppelter Genauigkeit sowie GPUDirect-Technologie für eine höhere Bandbreite und geringere Latenz bei der Peer-to-Peer-Kommunikation zwischen GPUs. P2-Instances bieten des Weiteren bis zu 732 GB Host-Speicher, bis zu 64 vCPUs mit Intel Xeon E5-2686 v4 (Broadwell)-Prozessoren, einer eigenen Netzwerkkapazität für den E/A-Betrieb sowie verbesserte Netzwerkleistung dank Amazon EC2 Elastic Network Adaptor. Mithilfe der P2-Instances können Kunden rechenlastintensive Anwendungen mit der CUDA-Parallelverarbeitungsplattform oder dem OpenCL-Framework erstellen und bereitstellen, ohne dass zuvor Kapital investiert werden muss.

Hier finden Sie das Benutzerhandbuch >>

G2-Instances eignen sich optimal für Hochleistungs-Grafikanwendungen, darunter auch 3D-Modellierung und -Simulation, medizinische und weltraumgestützte Bildgebung sowie die Bereitstellung von Videoinhalten.

Hier finden Sie das Benutzerhandbuch >>

 

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Weitere Informationen zu GPU-Instance-Typen

Cluster-Instances können innerhalb einer Placement-Gruppe gestartet werden. Alle Instances, die innerhalb einer Placement-Gruppe gestartet werden, haben eine kurze Latenz und volle Bisektionsbandbreite von 10 GB/s zwischen Instances. Wie viele andere Amazon EC2-Ressourcen sind Placement-Gruppen dynamisch und können bei Bedarf elastisch angepasst werden. Sie können mehrere Placement-Gruppen zu überaus großen HPC-Clustern verbinden, die eine massive parallele Verarbeitung ermöglichen.

Informationen zu Placement-Gruppen im EC2 User Guide lesen »

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Weitere Informationen zu Placement-Gruppen

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Weitere Informationen zu optimierten Netzwerkfunktionen

AWS unterstützt derzeit für die Instance-Typen C3 und I2 optimierte Netzwerkfunktionen mithilfe von SR-IOV (Single Root I/O Virtualization). SR-IOV ist eine Methode der Gerätevirtualisierung, die im Vergleich zu herkömmlichen Implementierungen eine höhere E/A-Leistung und niedrigere CPU-Auslastung bietet. Für unterstützte Amazon EC2-Instances bietet diese Funktion eine höhere PPS-Leistung (Pakete pro Sekunde), kürzere Latenzen zwischen Instances und sehr niedrigen Netzwerk-Jitter.

Informationen zu Netzwerkoptimierungen im EC2 User Guide lesen »

Daten haben Gewicht. Wenn Datenmengen immer größer werden, wird es einfacher, die Rechenkapazität näher an die Daten zu rücken, um Latenz zu verkürzen und Durchsatz zu erhöhen. Mit AWS-Speicher- und Datenbankservices für Big Data wie Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon DynamoDB und Amazon RDS verfügen Sie über den perfekten Ort zum Hosten Ihrer Daten für Ihren HPC-Cluster. Darüber hinaus können Sie mit Amazon Elastic Block Store (EBS) große parallele Dateisysteme erstellen, um die Volumen-, Leistungs- und Durchsatzanforderungen Ihrer HPC-Verarbeitungslast zu erfüllen.

Weitere Informationen zu AWS-Services für Big Data »

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OrangeFS – Paralleles Dateisystem in AWS

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Erfahren Sie von BioTeam, wie Sie einen Cluster auf Spot-Instances in Betrieb nehmen

Durch das Nutzen von Spot-Instances für Ihre HPC-Verarbeitungslasten können Sie Zeit und Geld sparen. Spot-Instances sind ein Preismodell, bei dem Sie auf nicht genutzte Amazon EC2-Kapazität zum gewünschten Preis bieten können. Wenn Ihr Gebot den Spot-Instance-Preis übersteigt, erhalten Sie Zugriff auf verfügbare Spot-Instances, die Sie so lange ausführen können, wie das Gebot den Spot-Instance-Preis übersteigt. Rückblickend war der Spot-Instance-Preis 50 % bis 93 % niedriger als der Preis für On-Demand-Instances. 

Weitere Informationen zu Spot-Instances »

Informationen zum Optimieren der Kosten wissenschaftlicher Datenverarbeitung mithilfe von Spot-Instances » 

AWS Marketplace ist ein Online-Shop, in dem Entwickler und IT-Experten Software für die Ausführung in der AWS-Cloud einfach finden und einsetzen können. Sie können eine Auswahl von HPC-Software finden, die für die Ausführung in Ihrem Cluster bereit ist, z. B. das Ressourcenmanagementsystem Univa Grid Engine oder das Dateisystem Intel Lustre HPC, und nach ein paar Klicks im AWS Marketplace direkt in Betrieb nehmen.

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