High Performance Computing

Infrastruttura virtualmente illimitata e reti veloci per HPC scalabile

AWS fornisce l'infrastruttura cloud più elastica e scalabile per eseguire le tue applicazioni HPC. Con capacità virtualmente illimitate, ingegneri, ricercatori e proprietari di sistemi HPC possono innovare oltre i limiti dell'infrastruttura HPC locale. AWS offre una suite di servizi integrata che fornisce tutto il necessario per creare e gestire rapidamente e facilmente cluster HPC nel cloud, per eseguire carichi di lavoro a elevato utilizzo di calcolo in diversi mercati verticali. Questi carichi di lavoro coprono le tradizionali applicazioni HPC, quali genomica, chimica computazionale, modellizzazione del rischio finanziario, ingegneria assistita dal computer, previsione meteorologica e imaging sismico, nonché applicazioni emergenti, come machine learning, deep learning e guida autonoma.

L'HPC in AWS rimuove i lunghi tempi di attesa e la perdita di produttività spesso associati ai cluster HPC locali. La configurazione flessibile e la scalabilità virtualmente illimitata consentono di aumentare e ridurre l'infrastruttura come dettano i carichi di lavoro, e non viceversa. Inoltre, con l'accesso a un ampio portfolio di servizi basati sul cloud, come Analisi dei dati, Intelligenza artificiale e Machine Learning (ML), è possibile ridefinire i tradizionali flussi di lavoro HPC per innovare più rapidamente.

Oggi, più applicazioni HPC basate su cloud vengono eseguite su AWS che su qualsiasi altro cloud. Clienti come Bristol-Myers Squibb, FINRA, BP e Autodesk si affidano ad AWS per eseguire i loro carichi di lavoro HPC più critici.

High Performance Computing su AWS

Vantaggi

Risultati più rapidi

Spostando i carichi di lavoro HPC in AWS, è possibile accedere immediatamente alla capacità di infrastruttura necessaria per eseguire le applicazioni HPC. L'HPC in AWS elimina i tempi di attesa e le lunghe code dei processi spesso associate a risorse HPC locali limitate, consentendo di ottenere risultati più rapidamente. Inoltre, con l'accesso a un'ampia gamma di servizi basati su cloud, è possibile innovare più velocemente combinando i flussi di lavoro HPC con nuove tecnologie quali l'intelligenza artificiale e Machine Learning.

Configurazioni flessibili

Lo spostamento dei carichi di lavoro HPC nel cloud può contribuire ad aumentare la produttività, abbinando la configurazione dell'infrastruttura all'applicazione. Con l'HPC in AWS, gli ingegneri non sono più costretti a eseguire il proprio lavoro sulla configurazione disponibile. Ogni carico di lavoro può essere eseguito sul proprio cluster on-demand, utilizzando un set ottimale di servizi per la propria applicazione unica. Singoli soggetti e team possono aumentare o ridurre queste risorse in base alle necessità, avviando o ricalibrando i cluster HPC in pochi minuti, anziché giorni o settimane

Operazioni convenienti

Con l'HPC in AWS, non ci sono spese iniziali in conto capitale o lunghi cicli di approvvigionamento. Paghi solo per la capacità che utilizzi e i nostri modelli di prezzi flessibili offrono notevoli risparmi sui costi quando si elaborano carichi di lavoro senza stato e flessibili. Puoi eseguire rapidamente la migrazione a nuove tecnologie non appena vengono rese disponibili su AWS. Ciò elimina il rischio che i cluster HPC locali diventino obsoleti o scarsamente utilizzati, in quanto le esigenze cambiano nel tempo. Il risultato è un costo HPC più efficiente e meno risorse sprecate

 

Casi d'uso

Fluidodinamica computazionale (CFD)

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L'HPC in AWS aiuta a ridurre i tempi di connessione per le simulazioni di fluidodinamica computazionale (CFD). Gli ingegneri possono ridimensionare i loro lavori di simulazione per sperimentare con parametri più sintonizzabili, portando a risultati più rapidi e più precisi.
 

Genomica

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AWS offre la scalabilità intrinseca e un ecosistema di partner e strumenti per l'esecuzione di carichi di lavoro di genomica. Con l'HPC in AWS, è possibile archiviare e calcolare i dati in modo efficiente e dinamico, collaborare con i colleghi e incorporare analisi e machine learning.

Simulazione delle riserve

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AWS offre la flessibilità necessaria per supportare configurazioni CPU e GPU esclusive, nonché la scalabilità e l'elasticità per supportare flussi di lavoro precisi per l'ottimizzazione dei processi, come la corrispondenza automatica della cronologia. Ciò consente agli ingegneri di eseguire iterazioni e perfezionare i modelli più rapidamente, accelerando quindi le simulazioni delle riserve.

Gestione dei rischi e ottimizzazione del portfolio

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Le funzionalità flessibili dei sistemi grid su AWS consentono ai responsabili di portfolio di condurre rapidamente simulazioni che identificano i rischi all'interno del proprio portfolio di prodotti, le opportunità di copertura e le aree di ottimizzazione.  È possibile anche modellare rapidamente l'impatto di ipotetici cambiamenti di portfolio.

Veicoli autonomi – Simulazione di guida

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AWS offre una suite completa di servizi per supportare lo sviluppo e la distribuzione di veicoli autonomi. Questi includono la capacità di raccogliere, archiviare e gestire enormi quantità di dati, capacità di calcolo ad alte prestazioni e framework avanzati di deep learning.

Ricerca informatica e istruzione superiore

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AWS aiuta i ricercatori a elaborare carichi di lavoro complessi fornendo le capacità di calcolo, storage e database convenienti, scalabili e sicure, necessarie ad accelerare i tempi della ricerca scientifica. Con AWS, gli scienziati possono analizzare rapidamente enormi pipeline di dati e condividere i loro risultati con collaboratori di tutto il mondo.
astrazeneca_Customer-Reference_Logo@2x
AstraZeneca attualmente sta effettuando su AWS 51 miliardi di test statistici sulla sua pipeline genomica e, nel 2020, ha portato a termine le analisi genomiche di più di 40 progetti per la scoperta di nuovi farmaci.
 
volkswagen-logo@2x
Con NICE DCV, i suoi 1000 ingegneri possono trasmettere in streaming applicazioni 3D di alta qualità a distanza e in sicurezza. 
 
 
maxar-logo@2x

Su AWS, MAXAR ha potuto condurre analisi di previsione del meteo del 58% più veloci rispetto al supercomputer per le previsioni meteo del NOAA.

 
flying-whales-logo@2x
Utilizzando Elastic Fabric Adapter e AWS ParallelCluster, FLYING WHALES ha potuto eseguire simulazioni CFD per progettare 15 volte più velocemente le sue navi con carico utile di 60 tonnellate su AWS.
 

Scopri come

Che tu stia eseguendo migliaia di simulazioni di fluidodinamica computazionale per progettare macchine sportive o per sequenziare il genoma umano, segui questi workshop autoguidati per imparare a farlo su AWS. Impara ad usare applicazioni famose come Simcenter STAR CCM+, GROMACS, Ansys Fluent, Nextflow e molte altre.

Leggi i post su AWS HPC Blog Channel per conoscere i servizi AWS HPC più recenti, le best practice per i carichi di lavoro HPC su AWS, le storie dei clienti AWS HPC e per imparare ad integrare i tuoi carichi di lavoro con le soluzioni dei partner AWS.

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Impara ad utilizzare AWS Batch per creare un modo standard e sicuro di fornire l’accesso ai dati in Amazon EFS a livello dei singoli incarichi di lavoro. 

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HPC in AWS – Servizi componenti

I servizi elencati di seguito come componenti della soluzione HPC rappresentano un ottimo punto di partenza per configurare e gestire il cluster HPC. AWS rilascia costantemente nuovi servizi e funzionalità e ti consigliamo vivamente di esplorare in che modo i servizi cloud aggiuntivi possono aiutarti a ridefinire i flussi di lavoro HPC. 

High Performance Computing Competency della rete dei partner AWS

Partner AWS di High Performance Computing Competency

I partner AWS di High Performance Computing Competency aiutano i clienti nel velocizzare l'innovazione digitale nei settori di HPC che coinvolgono solutori a prestazioni elevate, elaborazioni a throughput elevato, gestione dei carichi di lavoro HPC e tecnologia HPC di base. I partner Competency AWS HPC propongono offerte tecnologiche agili, flessibili e convenienti per HPC in AWS a supporto di genomica, chimica computazionale, elaborazione dei dati sismici, ingegneria assistita dal computer e applicazioni emergenti come il deep learning e la guida autonoma.

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