Calcul haute performance

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

AWS vous propose l'infrastructure cloud la plus polyvalente et la plus évolutive pour 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.

High Performance Computing on AWS

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.

 

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 partagez leurs résultats avec des collaborateurs du monde entier.
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Sur AWS, AstraZeneca exécute 51 milliards de tests statistiques autour de son pipeline génomique, et a fourni des informations génomiques à plus de 40 projets de découverte de médicaments en 2020.
 
volkswagen-logo@2x
Avec NICE DCV, leurs 1000 ingénieurs peuvent diffuser à distance des applications 3D de haute qualité avec une sécurité renforcée. 
 
 
maxar-logo@2x

Sur AWS, MAXAR a pu fournir des analyses de prévision météorologique 58 % plus rapidement que le superordinateur météorologique de la NOAA.

 
flying-whales-logo@2x
En utilisant Elastic Fabric Adapter et AWS ParallelCluster, FLYING WHALES a pu exécuter des simulations CFD pour concevoir ses cargos de 60 tonnes de charge utile jusqu'à 15 fois plus vite sur AWS.
 

Découvrez comment

Que vous exécutiez des milliers de simulations numériques de dynamique des fluides pour concevoir des voitures de sport ou que vous séquenciez le génome humain, suivez ces ateliers autoguidés pour apprendre à le faire sur AWS. Apprenez à exécuter des applications populaires telles que Simcenter STAR CCM+, GROMACS, Ansys Fluent, Nextflow et plus encore.

Lisez les articles de la chaîne de blogs AWS HPC pour découvrir les derniers services AWS HPC, les bonnes pratiques pour exécuter des charges de travail HPC sur AWS, des témoignages de clients AWS HPC et la manière d'intégrer vos charges de travail aux solutions des partenaires AWS.

Introduction de la prise en charge des volumes Amazon EFS par tâche dans AWS Batch

Découvrez comment vous pouvez utiliser AWS Batch pour créer un moyen standard et sécurisé de fournir un accès aux données dans Amazon EFS au niveau des tâches individuelles. 

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Exécution d'une analyse par éléments finis avec Simcenter Nastran sur AWS

Découvrez comment effectuer efficacement des simulations Simcenter Nastran FEA sur des instances Amazon EC2 et profiter pleinement de l'élasticité, de l'évolutivité, de la technologie avancée et de l'utilisation à la demande du cloud AWS.

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Simplifiez l'utilisation de clusters HPC avec AWS Cloud9 et AWS ParallelCluster

Découvrez comment utiliser AWS ParallelCluster avec AWS Cloud9 IDE pour configurer rapidement votre cluster HPC et permettre une collaboration facile avec les pairs et les collègues.

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Consultez la chaîne YouTube HPC Tech Shorts pour découvrir comment utiliser les produits et services AWS HPC et les solutions des partenaires AWS pour exécuter vos charges de travail HPC les plus volumineuses et les plus complexes dans le cloud.

Accélérer l’analyse CryoEM
Configurer plusieurs files d’attente et types d’instances
Dynamique des fluides numériques sur AWS Graviton2

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. 

Programme de compétences Calcul Haute Performance (HPC) du réseau de partenaires AWS

Partenaires du programme de compétences Calcul Haute Performance AWS

Les partenaires du programme de compétences Calcul Haute Performance AWS aident les clients à accélérer leur innovation numérique dans des domaines couvrant les solveurs et le calcul haute performance, la gestion des charges de travail HPC et la technologie HPC fondamentale. Les partenaires du programme de compétences HPC AWS proposent des offres technologiques agiles, flexibles et abordables pour HPC dans des domaines tels que la génomique, la chimie informatique, le traitement sismique, l'ingénierie assistée par ordinateur, ainsi que des applications émergentes, comme le deep learning et la conduite autonome.

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