Calcul haute performance

Infrastructure quasiment illimitée et mise en réseau rapide pour un calcul haute performance évolutif

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AWS propose l'infrastructure cloud la plus polyvalente et évolutive afin d'exécuter vos applications HPC. Ainsi, grâce à une capacité quasiment illimitée, les ingénieurs, les chercheurs et les détenteurs de système HPC peuvent innover sans être limités par l'infrastructure HPC sur site. AWS propose une suite de services intégrée disposant de tout le nécessaire pour créer et gérer facilement et rapidement des clusters HPC sur le cloud, en vue d'exécuter les charges de travail les plus gourmandes en calcul dans différents secteurs d'activité. Ces charges de travail couvrent les applications HPC traditionnelles, comme la génomique, la chimie informatique, la modélisation des risques financiers, l'ingénierie assistée par ordinateur, les prévisions météorologiques et l'imagerie sismique, tout comme des applications émergentes telles que le machine learning, le deep learning et la conduite autonome.

HPC sur AWS permet d'éviter les longs délais d'attente et les pertes de productivité souvent associés aux clusters HPC sur site. Aussi, une configuration flexible et une évolutivité quasiment illimitée vous permettent de faire évoluer et de réduire votre infrastructure en fonction des conditions de vos charges de travail et non l'inverse. En outre, en disposant d'un accès à une large gamme de services cloud tels que l'analyse des données, l'intelligence artificielle (IA) et le machine learning, vous pouvez redéfinir des flux de travail HPC traditionnels et ainsi innover plus rapidement.

Aujourd'hui, davantage d'applications HPC basées sur le cloud s'exécutent sur AWS plutôt que sur tout autre cloud. Des clients tels que Bristol-Myers Squibb, FINRA, BP et Autodesk font confiance à AWS pour exécuter leurs charges de travail HPC les plus stratégiques.

Calcul haute performance dans le cloud (1:22)

Avantages

Résultats plus rapides

En transférant vos charges de travail HPC vers AWS, vous pouvez profiter d'un accès instantané aux capacités d'infrastructure dont vous avez besoin pour exécuter vos applications HPC. HPC sur AWS permet d'éviter les délais d'attente et les longues files d'attente de tâches souvent associés aux ressources HPC sur site limitées, pour ainsi vous aider à obtenir des résultats plus rapidement. En outre, en bénéficiant d'un accès à un large éventail de services basés sur le cloud, vous pouvez innover plus rapidement en associant des flux de travail HPC à de nouvelles technologies telles que l'intelligence artificielle et le machine learning.

Configurations flexibles

Le transfert de charges de travail HPC vers le cloud peut contribuer à améliorer la productivité en faisant correspondre la configuration d'infrastructure avec l'application. Grâce à HPC sur AWS, les ingénieurs ne sont plus contraints d'exécuter leur tâche sur la configuration disponible. En effet, chaque charge de travail peut s'exécuter sur son propre cluster à la demande à l'aide d'un ensemble de services parfaitement adapté à son application exclusive. Par conséquent, les personnes et les équipes peuvent augmenter ou diminuer leurs ressources en fonction des besoins, en mettant des clusters HPC en service ou hors services en quelques minutes et non en plusieurs jours ou semaines.

Opérations rentables

HPC sur AWS évite les dépenses en capital initiales ou les longs cycles d'acquisition. En effet, vous ne payez qu'en fonction de la capacité utilisée, tandis que nos modèles de tarification flexibles vous permettent de réaliser d'importantes économies lorsque vous traitez des charges de travail sans état et flexibles dans le temps. Vous pouvez rapidement migrer vers des technologies plus récentes dès qu'elles sont mises à disposition sur AWS. Dès lors, les clusters HPC sur site ne risquent plus de devenir obsolètes ou mal utilisés lorsque vos besoins évoluent au fil du temps. Le résultat obtenu se traduit par des dépenses HPC plus réfléchies et moins de gaspillage des ressources.

 

Principe de fonctionnement

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HPC sur AWS – Services de composant

Les services répertoriés ci-dessous en tant que composants de solution HPC constituent un excellent point de départ pour configurer et gérer votre cluster HPC. AWS met constamment à disposition de nouveaux services et de nouvelles fonctionnalités. Aussi, nous vous recommandons vivement de découvrir la manière dont les services cloud adjacents peuvent contribuer à redéfinir vos flux de travail HPC. 

Cas d'utilisation

Dynamique des fluides numériques

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HPC on AWS contribue à réduire les temps de roulement pour des simulations de dynamique des fluides numériques (CFD). Les ingénieurs peuvent faire évoluer leurs travaux de simulation afin d'expérimenter des paramètres plus ajustables en vue d'obtenir des résultats plus rapides et plus précis.
 

Génomique

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AWS propose l'évolutivité inhérente et un écosystème de partenaires et d'outils permettant d'exécuter des charges de travail génomiques. Avec HPC sur AWS, vous pouvez stocker et traiter vos données, collaborer avec des collègues, mais aussi incorporer l'analytique et le machine learning de façon efficace et dynamique.

Simulation de réservoir

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AWS fournit la flexibilité nécessaire à la prise en charge des configurations uniques de CPU et de GPU, ainsi que l'échelle et l'élasticité nécessaires à la prise en charge de flux de travaux d'optimisation irréguliers, tels que la correspondance automatique d'historique. Les ingénieurs peuvent ainsi itérer et ajuster les modèles plus rapidement, et donc accélérer les simulations de réservoir.

Optimisation du portefeuille de gestion des risques

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Les capacités flexibles de calcul en réseau sur AWS permettant aux gestionnaires de portefeuille de réaliser rapidement des simulations qui identifient les risques au sein de leur portefeuille de produits, les possibilités de couverture et les domaines d'optimisation.  En outre, ils peuvent rapidement modéliser l'impact des modifications hypothétiques du portefeuille.

Véhicules autonomes – Simulation de conduite

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AWS propose une suite complète de services visant à soutenir le développement et le déploiement de véhicules autonomes. Ces services comprennent la possibilité de recueillir, de stocker et de gérer des quantités colossales de données, des capacités de calcul haute performance et des cadres avancés de deep learning.

Calcul de recherche et enseignement supérieur

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AWS aide les chercheurs à traiter les charges de travail complexes en leur proposant les capacités de calcul, de stockage et de base de données rentables, évolutives et sûres dont ils ont besoin pour accélérer le délai d'accès aux informations. Grâce à AWS, les scientifiques peuvent rapidement analyser d'importants pipelines de données et partager leurs résultats avec des collaborateurs du monde entier.
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L'utilisation d'AWS a permis à Bankinter de ramener son temps de résolution moyen de 23 heures à 20 minutes et de réduire considérablement le traitement, voire plus en cas de besoin.
 
 
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BP exécute Spiral Suite sur AWS afin d'effectuer des calculs qui auraient dû prendre environ sept heures en moins de quatre minutes, ce qui lui permet de s'adapter aux évolutions du marché quasiment en temps réel.
 
 
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Le logiciel Fabric Genomics, fonctionnant sur AWS et optimisé par des processeurs Intel Xeon, fournit des données cliniques pour l'ensemble des séquences du génome en moins d'une heure.
 
 
 
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Ensemble, AWS et Intel proposent aux clients les solutions les plus rentables et évolutives pour exécuter à la demande les applications les plus exigeantes en calcul, acquérir de nouvelles informations et innover plus rapidement. 

TotalCAE sur AWS

TotalCAE gère proactivement votre calcul haute performance sur AWS avec des outils TotalCAE qui surveillent des centaines de problèmes potentiels, en réparent automatiquement un grand nombre et ouvrent des tickets d'assistance pour les autres. 

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Articles et billets de blog

Leveraging Elastic Fabric Adapter to run HPC and ML workloads on AWS Batch
 
Meilleures pratiques en matière d’exécution d’Ansys Fluent avec AWS ParallelCluster
 
Adaptez les charges de travail de calcul haute performance à Elastic Fabric Adapter et à AWS ParallelCluster
 
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