Azure yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) giriş bölgesi hızlandırıcısı

Yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) giriş bölgesi hızlandırıcısı bir ortamın dağıtımını otomatikleştirir. Bu ortam, Azure'da eksiksiz bir HPC kümesi çözümü için uçtan uca dağıtım mekanizması oluşturmak üzere özelleştirebileceğiniz bir temel çerçeve sağlar. Hızlandırıcı, kurumsal ölçekli giriş bölgelerinizi hazırlayan açık kaynak betikler ve şablonlardan oluşan bir koleksiyondur. Belirli bir mimari yaklaşımı ve Bulut Benimseme Çerçevesi mimarisine ve en iyi yöntemlerine uygun bir başvuru uygulaması sağlayabilir.

Müşteriler HPC'yi iş gereksinimlerine uyacak şekilde çeşitli yollarla benimser ve HPC giriş bölgesi hızlandırıcısını sizin yönteminize uygun bir mimari üretecek şekilde uyarlayabilirsiniz . Hızlandırıcıyı kullanmak, kuruluşunuzu sürdürülebilir bir ölçeğe doğru yola sokmanıza yardımcı olur.

Kurumsal ölçekli giriş bölgesi uygulama

HPC giriş bölgesi hızlandırıcısı, başarıyla uygulanan kurumsal ölçekli bir giriş bölgesiyle başladığınızı varsayar. Bu önkoşul hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki makalelere bakın:

• Kurumsal ölçekli Bulut Benimseme Çerçevesi giriş bölgeleriyle başlayın
• Azure'da kurumsal ölçekli Bulut Benimseme Çerçevesi giriş bölgeleri uygulama

HPC giriş bölgesi hızlandırıcısı ne sağlar?

HPC giriş bölgesi hızlandırıcısının giriş bölgelerine yaklaşım, projenize aşağıdaki varlıkları sağlar:

• Ortam değişkenlerini özelleştirebilmeniz için modüler bir yaklaşım
• Kritik kararları değerlendirmeye yardımcı olacak tasarım yönergeleri
• Giriş bölgesi mimarisi
• Şunları içeren bir uygulama:
  • HPC dağıtımınız için ortam oluşturabilen dağıtılabilir başvuru
  • Dağıtılan ortamı test etmek için Microsoft onaylı bir HPC başvuru uygulaması

Enerji, üretim ve finans için tasarım yönergeleri

Giriş bölgelerinin mimarileri, kuruluşa göre farklılık göstermesine ek olarak iş sektörüne göre farklılık gösterir. Bu bölümde giriş bölgenizi oluşturmaya yönelik yönergeler sağlayan kesime göre makaleler listelenir:

• Enerji (Petrol ve Gaz)

  • Enerji HPC için Azure Faturalama ve Microsoft Entra kiracıları
  • Enerjide Azure HPC için kimlik ve erişim yönetimi
  • Enerjide Azure HPC yönetimi
  • Enerjide Azure HPC için ağ topolojisi ve bağlantısı
  • Enerjide Azure HPC için platform otomasyonu ve DevOps
  • Enerji sektöründe HPC için kaynak organizasyonu
  • Enerji sektörlerinde HPC için idare
  • Enerjide Azure HPC güvenliği
  • Azure VM'lerinde büyük ölçekli HPC uygulama iş yüklerini hesaplama
  • HPC enerji ortamları için Depolama

• Manufacturing

  • HPC Azure faturalaması ve Active Directory kiracıları üretme
  • Üretimde HPC için Azure kimlik ve erişim yönetimi
  • Üretim sektöründe HPC için yönetim
  • HPC ağ topolojisi ve bağlantısı üretimi
  • Üretim sektöründe Azure HPC için platform otomasyonu ve DevOps
  • HPC kaynak kuruluşu üretimi
  • HPC üretimi için Azure idaresi
  • Üretim sektörlerinde HPC için güvenlik
  • HPC depolama üretimi

• Finans

  • Finans HPC için Azure faturalama teklifleri ve Active Directory kiracıları
  • Finans HPC Azure kimlik ve erişim yönetimi
  • Finans sektöründe HPC yönetimi
  • Finans sektöründe HPC için ağ topolojisi ve bağlantısı
  • Finans sektöründe HPC için platform otomasyonu ve DevOps
  • Finans sektöründe Azure HPC için kaynak organizasyonu
  • Finans HPC için idare
  • Finans sektöründe HPC için güvenlik
  • Finans sektöründe HPC için Depolama

Yapay zeka iş yükleri için HPC işlem seçmeye yönelik Tasarım Yönergeleri

Yapay zeka iş yükleri için gpu için iyileştirilmiş işlem için doğru SKU'yu seçmek, performansı iyileştirmek ve maliyetleri denetlemek için önemlidir. Microsoft, daha fazla GPU gücünden yararlanan iş yükleri için iyileştirilmiş birçok farklı SKU sunar. Yapay zeka iş yükleri için doğru SKU'yu seçerken dikkat edilmesi gereken birkaç nokta vardır. Daha küçük iş yükleri NDv4 gibi daha güçlü SKU'ların CPU, GPU ve bant genişliğinin yalnızca bir bölümünden yararlanabilir. Daha küçük işler için NCv4 ve NDv2 gibi diğer işlem SKU'larını göz önünde bulundurmak isteyebilirsiniz. AI iş yükleri için gpu için iyileştirilmiş işlem için doğru SKU'yu seçerken dikkat edilmesi gereken bazı noktalar şunlardır:

• Denetim noktası oluşturma. Makine öğrenmesi modellerinizi çalıştırırken denetim noktası aralığı gibi faktörleri göz önünde bulundurun. Bu, eğitim aşamasında GPU performansını etkileyebilir. Depolama verimliliği ile sorunsuz GPU işlemlerinin sürdürülmesi arasında bir denge oluşturun. GPU kullanımınızı izleyin.
• Çıkarım. Çıkarım gereksinimleri, eğitim gereksinimlerinden farklıdır ve CPU performansını en üst düzeyine çıkarabilecek olası daha yüksek CPU yüküne sahiptir. İşlem SKU'su seçerken modelinizin çıkarım gereksinimlerini göz önünde bulundurun. CPU kullanımınızı izleyin.
• Eğitim. Hem CPU hem de GPU kullanımını izleyerek eğitim sırasında modelinizin gereksinimlerini göz önünde bulundurun.
• İş Boyutlandırma. Yapay zeka iş yükleriniz için işlem SKU'su göz önünde bulundurulduğunda işin boyutunu göz önünde bulundurun. Yaklaşık OPT 1.3B gibi daha küçük işler daha büyük SKU boyutlarından yararlanamayabilir ve işin aşamasına bağlı olarak CPU ve GPU gücünü boşta bırakabilir (çıkarım, eğitim).
• Bant genişliği. Kullanılmadığında daha büyük, daha düşük gecikme süresi bant genişliği masrafa neden olabilir. Yalnızca fazladan bant genişliği gerektiren en büyük modeller için InfiniBand'i göz önünde bulundurun.

Azure'ın GPU için iyileştirilmiş sanal makine boyutlarını görüntüleyin.

Örnek: enerji için kavramsal başvuru mimarisi

Aşağıdaki kavramsal başvuru mimarisi, enerji ortamları için tasarım alanlarını ve en iyi yöntemleri gösteren bir örnektir.

Örnek: finans için kavramsal başvuru mimarisi

Aşağıdaki kavramsal başvuru mimarisi, tasarım alanlarını ve finans ortamları için en iyi yöntemleri gösteren bir örnektir.

Örnek: üretim için kavramsal başvuru mimarisi

Aşağıdaki kavramsal başvuru mimarisi, tasarım alanlarını ve üretim ortamları için en iyi yöntemleri gösteren bir örnektir.

HPC giriş bölgesi hızlandırıcısını edinme

HPC giriş bölgesi hızlandırıcısı GitHub'da kullanılabilir: Azure HPC OnDemand Platform Hızlandırıcısı

Sonraki adımlar

HPC giriş bölgesi hızlandırıcı mimarinizle ilgili önemli noktalar ve öneriler için Azure Kimlik ve Erişim Yönetimi'nde HPC giriş bölgesi hızlandırıcısının kritik tasarım alanlarını gözden geçirin.