Publié le: May 22, 2023

AWS ParallelCluster 3.6 est désormais disponible pour le grand public. Les principales nouvelles fonctionnalités incluent la prise en charge des surveillance automatiques de l'état des instances GPU et la prise en charge de Red Hat Enterprise Linux (RHEL8). Les autres fonctionnalités importantes de cette version incluent notamment les suivantes :

  1. Possibilité de personnaliser les paramètres Slurm non gérés par ParallelCluster
  2. Une interface de programmation pour gérer ParallelCluster à l'aide d'AWS CloudFormation
  3. Prise en charge d'un maximum de 50 files d'attente et d'un total de 50 ressources de calcul par cluster
  4. Surveillance des coûts basée sur des balises dans l'interface utilisateur de ParallelCluster
  5. Prise en charge des balises de ressources personnalisées pour les files d'attente, le nœud principal et le stockage géré par ParallelCluster
  6. Métriques Amazon CloudWatch étendues concernant l'utilisation du disque, les instances inactives et les erreurs
  7. Résilience du nœud principal améliorée grâce à une rotation des journaux configurable

Pour en savoir plus sur cette version, consultez les notes de mise à jour d'AWS ParallelCluster 3.6.

AWS ParallelCluster est un outil de gestion de clusters open source entièrement pris en charge et maintenu qui permet aux clients de R&D et à leurs administrateurs informatiques d'exploiter des clusters de calcul hautes performances (HPC) sur AWS. ParallelCluster est conçu pour provisionner automatiquement et en toute sécurité des ressources cloud dans des clusters HPC évolutifs capables d'exécuter des charges de travail scientifiques, d'ingénierie et d'apprentissage automatique (ML/AI) à grande échelle sur AWS.

ParallelCluster est disponible sans frais supplémentaires dans les régions AWS listées ici, et vous ne payez que pour les ressources AWS nécessaires à l'exécution de vos applications. Pour en savoir plus sur le lancement de clusters HPC sur AWS, consultez le Guide de l'utilisateur AWS ParallelCluster . Pour commencer à utiliser ParallelCluster, consultez les instructions d'installation de ParallelCluster UI et CLI