Технические описания, электронные книги и инфографика
Цены на энергию и ее потребление растут, а центры обработки данных испытывают ограничения по энергопотреблению. В то же время увеличиваются размеры наборов данных клиентов и они хотят получать результаты, что указывает на необходимость создания более высокопроизводительных кластеров HPC.
Разные инстансы EC2 оптимизированы для широкого спектра рабочих нагрузок. Из этой статьи вы узнаете, как можно идентифицировать правильный инстанс EC2 для максимального увеличения производительности приложения HPC.
Различные организации по всему миру используют AWS и NVIDIA для запуска рабочих нагрузок высокопроизводительных вычислений, искусственного интеллекта и машинного обучения. Благодаря новейшим графическим процессорам NVIDIA, а также различным инструментам и сервисам организации могут быстрее получать аналитические данные, одновременно повышая энергоэффективность. Прочтите это краткое описание решения, чтобы узнать об энергоэффективном подходе к запуску этих рабочих нагрузок в нужном масштабе.
Инстансы Amazon EC2 Hpc6id на базе процессоров Intel Xeon Scalable 3-го поколения отличаются привлекательным соотношением цены и производительности, памяти и локального хранилища NVMe, что позволяет экономически эффективно выполнять самые ресурсоемкие рабочие нагрузки.
Инфографика. Ускорение открытий с помощью практически неограниченной HPC-инфраструктуры
Используйте высокопроизводительные вычисления (HPC) на AWS на базе графических процессоров NVIDIA, чтобы решать самые сложные проблемы, от научных открытий до технического обслуживания по текущему состоянию, при этом снижая затраты до минимума.
Высокопроизводительные вычисления (HPC) продолжают стимулировать развитие в различных отраслях: от здравоохранения и открытия лекарств до автономного транспорта и энергетики с повышенной эффективностью передачи.
Информационный документ: Мнение Hyperion Research | Энергоэффективность побуждает многих пользователей HPC переходить в облако
На рынке высокопроизводительных вычислений наблюдается заметный сдвиг в сторону внедрения облачных технологий, что отчасти обусловлено повышением энергоэффективности. Организации все чаще признают, что перенос рабочих нагрузок HPC в облако может снизить эксплуатационные расходы для определенных типов рабочих нагрузок.
Облачные вычисления для высокопроизводительных вычислений (HPC) появились как надежное решение для некоторых из характерных проблем, с которыми встречаются пользователи HPC. Многие из этих проблем стали движущей силой для миграции локальных решений в облако.
Развитие высокопроизводительных вычислений (HPC) идет невероятными темпами, а объединение HPC с машинным обучением и даже с квантовыми вычислениями открывает новые возможности. Получайте полезную информацию быстрее и увеличивайте объем вычислений, используя практически неограниченные вычислительные ресурсы AWS.
Инфографика. Будущее вычислительной гидродинамики
Необходимость в более быстрых, крупных и точных циклах проектирования, а также преимущества графических процессоров с точки зрения производительности и цен стимулируют развитие нового поколения приложений CFD. Загрузите инфографику, чтобы узнать, как получить доступ к новейшим технологиям AWS для ускорения имитационного моделирования CFD.
Инфографика. Ускорьте внедрение инноваций в сфере здравоохранения и медико-биологических разработок
На AWS исследователи могут пользоваться специальными инструментами и сервисами для высокопроизводительных вычислений, а также научно-техническим опытом, чтобы быстрее совершать открытия. Узнайте, как клиенты AWS запускают такие рабочие нагрузки, как молекулярная динамика, рентгенология, моделирование, имитации и геномика, с помощью высокопроизводительных вычислений AWS.
AWS ParallelCluster является первым облачным продуктом, который прошел проверку в качестве избранного решения Intel и позволяет клиентам легко развертывать рабочие нагрузки HPC на AWS. Узнайте больше о том, как настроить ресурсы с одним параметром или с помощью готовых шаблонов.
Техническое описание. HPC on AWS для медико-биологических разработок
Прочитайте это техническое описание, чтобы узнать о специально созданных сервисах и инструментах для высокопроизводительных вычислений, которые вы можете использовать для инноваций в сфере здравоохранения и медико-биологических разработок. Узнайте об обширной партнерской сети AWS и о том, как клиенты AWS, такие как AstraZeneca и Fred Hutchinson, сокращают время, требуемое для получения результатов, и запускают свои рабочие нагрузки на AWS в любых масштабах.
Из этой электронной книги вы узнаете, как инженеры могут использовать мощность и скорость высокопроизводительных облачных вычислений для ускорения стандартных рабочих процессов CAE и значительного снижения затрат и времени, необходимых для каждого цикла повторного проектирования.
Инфографика. Пять причин перенести рабочие нагрузки CAE на AWS
На сегодняшний день почти в каждой отрасли используется компьютерное моделирование (CAE) при разработке продукции: в автомобилестроении, аэрокосмической отрасли, машиностроении, энергетике, производстве электронных и потребительских товаров. На этой инфографике представлено пять причин сделать выбор в пользу AWS для переноса рабочих нагрузок CAE.
Техническое описание. Облачные технологии входят в сферу тесно связанных высокопроизводительных вычислений
В этом технологическом обзоре от Hyperion Research обсуждается развитие облака, которое обеспечило поддержку тесно связанных высокопроизводительных вычислений.
Техническое описание. Ускоренное достижение результатов с помощью Elastic Fabric Adapter
Узнайте, как с помощью Интерфейса эластичной матрицы масштабировать на тысячи ядер тесно связанные высокопроизводительные вычисления или распределенный код машинного обучения, чтобы достичь результатов быстрее.
В этой статье от компании Hyperion Research обсуждается использование HPC и возможностей облачных сервисов для моделирования и прогнозирования атмосферных явлений в исследовательской лаборатории ВМС США. В статье подчеркивается повышение производительности и масштабируемости за счет использования инстансов Amazon EC2 C5n и Elastic Fabric Adapter.
Количество внедренных облачных решений для высокопроизводительных вычислений все время растет. Однако достоверной информации об их стоимости, надежности и эффективности по-прежнему не хватает. Поэтому так важно развенчивать связанные с этой темой мифы. С помощью переноса высокопроизводительных вычислений в облако крупные и небольшие предприятия забудут о проблемах с устаревшими и неточными данными и будут работать эффективнее. Узнайте, как AWS может помочь быстрому, надежному и эффективному началу работы с высокопроизводительными вычислениями в облаке.
Техническое описание. Демократизация высокопроизводительных вычислений
Благодаря облачным HPC‑решениям даже самые малочисленные команды получают доступ к высокопроизводительным вычислительным ресурсам. В результате во многих отраслях становится гораздо проще начать работу с высокопроизводительными вычислениями.
Достижение оптимального соотношения цены и производительности для рабочих нагрузок HPC на AWS
Клиенты AWS пользуются всеми преимуществами центров обработки данных и сетевой архитектуры, обеспечивающей полную гибкость в обслуживании различных рабочих нагрузок HPC. В каждом сценарии использования необходимо соблюдать определенные правила. Это руководство помогает определить инстанс сделки и конфигурацию для выполнения рабочих нагрузок HPC в AWS.
В этом документе говорится о важности облачной оркестрации с учетом расширяющегося использования высокопроизводительных облачных вычислений и неоднородности рабочих процессов. Amazon Web Services (AWS) показывает, каким образом сложная облачная оркестрация позволяет выполнять эффективные высокопроизводительные вычисления в облаке.
Техническое описание. Высокопроизводительные вычисления на AWS открывают новые грани возможного
Высокопроизводительные вычисления открывают новые возможности применения продвинутых вычислительных технологий для решения широкого круга задач – от моделирования погоды до расшифровки генома и поиска инопланетного разума. В прошлом такие технологии были достоянием правительственных лабораторий, крупных корпораций и закрытых исследовательских институтов, но теперь они находят применение в самых разных отраслях.
Техническое описание. О чем не скажет анализ совокупной стоимости владения
Организациям, рассматривающим возможность вложения средств в высокопроизводительные вычисления (HPC), следует принимать во внимание скрытые издержки, связанные с внедрением локальных решений. В числе таких издержек – снижение производительности и упущенные инновационные возможности. Все это может отрицательно сказываться на окупаемости инвестиций в исследования и разработки, зависящие от высокопроизводительных вычислений, и приводить к снижению прибыли.
eBook. HPC on AWS – Innovation Without Limits
Благодаря широким возможностям настройки платформы AWS и обширному сообществу партнеров специалисты могут вести совместную работу из любого места без необходимости вкладываться в модернизацию инфраструктуры. В прошлом совместная работа в масштабах предприятия была ограничена возможностями локальной инфраструктуры. Высокопроизводительные вычисления на AWS выводят ее на новый уровень.
Инфографика. Five Reasons to Run Your HPC Applications in the Cloud
Высокопроизводительные вычисления всегда служили для решения самых сложных мировых проблем. Но в прошлом развитие приложений и рабочих нагрузок, связанных с высокопроизводительными вычислениями, сдерживали ограниченные возможности локальной инфраструктуры, высокие капитальные затраты и необходимость постоянной модернизации технологий.
Автоматизация проектирования электроники (EDA) позволяет производителям электроники и полупроводниковых компонентов значительно ускорить жизненный цикл разработки продукта и сократить время выхода на рынок благодаря практически неограниченным вычислительным возможностям, ресурсам и объемам хранилища на AWS. В техническом описании представлен обзор рабочего процесса EDA и специальных архитектурных компонентов AWS, применяемых для максимального повышения производительности рабочих процессов EDA на AWS, а также приводятся рекомендации по переносу инструментов EDA в AWS.
Техническое описание. Облачные вычисления для HPC получают широкое распространение
В этом технологическом обзоре Hyperion Research рассматривается динамика стремительно развивающегося рынка облачных высокопроизводительных вычислений и поясняется, почему именно AWS может удовлетворить потребности этого рынка.
Техническое описание: Работа с высокопроизводительными вычислениями на AWS
Узнайте, как выполнять различные отраслевые рабочие нагрузки высокопроизводительных вычислений на AWS — от геномики, химии вычислений до сейсмического моделирования.
Документация по эталонным архитектурам
Блоги
Краткие технические вебинары по HPC
Вы можете узнать многое от инженеров AWS по высокопроизводительным вычислениям (HPC), подписавшись на канал об HPC Tech Short YouTube
Сеансы re:Invent
Публичные наборы данных
Когда организации размещают данные на AWS в общедоступном виде, ученые получают к ним доступ и могут их анализировать, предлагая инновационные решения серьезных проблем. AWS предоставляет множество публичных наборов данных, доступных для исследователей и общественности, включая следующие.
- Landsat 8: все сцены Landsat 8 за 2015 год и далее поступают в открытый доступ ежедневно, часто в течение нескольких часов после создания.
- NASA NEX: коллекция научных данных о Земле, поддерживаемая НАСА; включает прогнозы изменения климата и спутниковые изображения поверхности Земли.
- NEXRAD на AWS: данные в режиме реального времени и архивные данные сети метеорадаров нового поколения (NEXRAD).
- Проект «1000 геномов»: этот набор данных содержит полные последовательности генома 1700 человек.
- Атлас ракового генома (TCGA): исходные и обработанные геномные, транскриптомные и эпидемиологические данные из Атласа ракового генома, доступные квалифицированным исследователям через облако Cancer Genomics.
- Международный консорциум генома рака (ICGC): данные последовательности полного генома, доступные квалифицированным исследователям благодаря Международному консорциуму генома рака.
См. полный список публичных наборов данных, доступных в облаке AWS.
AWS Research Initiative
AWS помогает ученым решать сложные задачи, предоставляя ресурсы, необходимые для ускорения научных разработок: экономически эффективные, масштабируемые и безопасные вычислительные ресурсы, а также хранилища, аналитику и возможности искусственного интеллекта и машинного обучения. Помимо самых современных технологических сервисов, AWS предоставляет ученым доступ к открытым наборам данных, финансовым средствам и критически важному обучению, чтобы запустить их исследования и ускорить темпы развития инноваций по всему миру. Подробнее >>
Пиринговые подключения к глобальным исследовательским сетям
Благодаря пиринговым подключениям к глобальным исследовательским сетям AWS предоставляет исследователям надежные сетевые подключения к облаку AWS. Эти сетевые подключения позволяют организовать надежные перемещения данных между главным офисом, сайтами с наборами распределенных данных и AWS.
Программа кредитов на облачные сервисы AWS для научно-исследовательских проектов
Программа кредитов на облачные сервисы AWS для научно-исследовательских проектов поддерживает исследователей, которые стремятся построить публично доступные облачные приложения и инструменты по модели «наука как услуга», проводят испытания опытных образцов в облаке или обучают местные сообщества использованию облака для выполнения исследовательских рабочих задач.
Глобальная программа отмены платежей за исходящие данные AWS
AWS делает расходы на облако более предсказуемыми путем отмены в облаке AWS платежей за исходящие данные для определенных исследователей и образовательных учреждений. Имеются в виду платежи, связанные с «передачей данных из AWS в Интернет». Свяжитесь со своим представителем AWS, чтобы узнать больше об этой программе
Узнайте обо всех сервисах AWS, с помощью которых можно создавать решения для высокопроизводительных вычислений на платформе AWS.
Получите мгновенный доступ к уровню бесплатного пользования AWS.
