Mit High Performance Computing (HPC) stellt AWS Wissenschaftlern und Ingenieuren einen Bereich bereit, in dem sie Anwendungen mit Bedarf an großer Bandbreite, optimierten Netzwerkfunktionen und extrem großer Rechenkapazität ausführen können, um komplexe wissenschaftliche, technische und betriebswirtschaftliche Probleme zu lösen. AWS ermöglicht Ihnen das Steigern des Forschungstempos durch HPC in der Cloud und das Senken der Kosten, indem Cluster Compute- oder Cluster GPU-Server bedarfsabhängig ohne hohe Investitionskosten bereitgestellt werden. Sie haben für eng gekoppelte und E/A-intensive Verarbeitungslasten Zugriff auf ein Netzwerk mit voller Bisektionsbandbreite, sodass Sie für durchsatzorientierte Anwendungen 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 10 Gb-Verbindungen 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
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Wenn Sie sehen möchten, wie HPC-Cluster in AWS ausgeführt werden, probieren Sie das Demo-Framework cfncluster aus.

High Performance Computing (HPC) in Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) wird durch Cluster Compute-optimierte und GPU-Instance-Typen (virtuelle Maschinen) ermöglicht.  Sie können sie wie andere EC2-Instances nutzen, doch diese Instance-Typen sind außerdem spezifisch auf eine hohe Netzwerkleistung ausgelegt. Und Sie können bei Bedarf eine Skalierung auf Zehntausende von Instances vornehmen.

Übersicht über Amazon EC2 HPC anzeigen »

Sie können nun mit C4-Instances die neueste Generation von für Datenverarbeitung optimierten Amazon EC2-Instances starten.  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, die bis zu 36 vCPUs bieten. C4-Instances basieren auf Intel Xeon E5-2666 v3-Prozessoren (Codename Haswell), die mit einer Grundfrequenz von 2,9 GHz ausgeführt werden. Mit Intel ® Turbo Boost bieten sie Taktgeschwindigkeiten von bis zu 3,5 GHz.  Für alle C4-Instance-Typen ist die EBS-Optimierung standardmäßig ohne Zusatzkosten aktiviert.  Diese Funktion bietet über den allgemeinen der Instance gebotenen Netzwerkdurchsatz hinaus einen dedizierten Durchsatz zu EBS von 500 Mbit/s bis 4 000 Mbit/s.

Weitere Informationen zu Amazon EC2-Instance-Typen »

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

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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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