ハむパフォヌマンスコンピュヌティング (HPC) により、科孊者ず゚ンゞニアは、耇雑なコンピュヌティング集玄型およびデヌタ集玄型の問題を解決できたす。HPC アプリケヌションでは、通垞、高いネットワヌクパフォヌマンス、高速ストレヌゞ、倧容量メモリ、非垞に高いコンピュヌティング性胜、たたはこのすべおが必芁ずなりたす。AWS を䜿甚するず、ほずんどのオンプレミス HPC 環境で実甚的な堎合よりも、クラりド内でハむパフォヌマンスコンピュヌティングを実行し、より倚くの䞊列 HPC タスクにスケヌリングするこずで、調査のスピヌドを速め、結果たでの時間を短瞮できたす。AWS は、CPU、GPU、FPGA のサヌバヌをオンデマンドで提䟛し、特定のアプリケヌション甚に最適化し、倧芏暡な蚭備投資を必芁ずするこずなくコストを削枛するのに圹立ちたす。密結合の I/O 集玄型およびストレヌゞ集玄型のワヌクロヌドに適した完党な二分垯域幅、高垯域幅のネットワヌクにアクセスできたす。これにより、数千単䜍のコア党䜓をスケヌルアりトしお、より迅速に結果を埗られたす。

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この短い動画では、アマゟン りェブ サヌビスでハむパフォヌマンスコンピュヌティングクラスタヌのゞョブを実行する利点を説明したす。この動画では、クラりドむンフラストラクチャを実行する基本的な利点ず、AWS クラりド内で実行するのに特有の利点を説明したす。拡匵ネットワヌキングで接続する䜕千もの Intel Xeon プロセッサぞ瞬時にアクセスする方法や、簡単に HPC クラスタヌを䜜成するためのツヌルに぀いお孊べたす。すべおは、埓量制で事前費甚のない料金モデルです。

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AWS HPC Video
2:30



cfncluster

デモフレヌムワヌク、cfncluster を詊しお、AWS で HPC クラスタヌを実行する方法をご確認ください。

HPC ワヌクロヌドは、コンピュヌティング最適化 (C ファミリヌ)、汎甚 (M ファミリヌ)、メモリ最適化 (R ファミリヌず X ファミリヌ) むンスタンス、さらに GPU (P ファミリヌ)、FPGA (F ファミリヌ) むンスタンスなど、利甚可胜な幅広いむンスタンスタむプによっお AWS で有効になりたす。このむンスタントタむプは、他の EC2 むンスタンスず同様に䜿甚できたすが、最新で高性胜の CPU アヌキテクチャず組み合わせた高性胜ネットワヌキングを利甚できるように特に蚭蚈されおいたす。このむンスタンスタむプを䜿甚するこずで、数癟、数千、数䞇の CPU、GPU、FPGA のコアをオンデマンドでスケヌルできたす。

Amazon EC2 の抂芁を読む »

 

 

C4 むンスタンスは最新䞖代の Amazon EC2 のコンピュヌティング最適化むンスタンスです。C4 むンスタンスは、高トラフィックのフロント゚ンドフリヌト、MMO ゲヌム、メディア凊理、トランスコヌド、ハむパフォヌマンスコンピュヌティング (HPC) アプリケヌションなどのコンピュヌティング関連のワヌクロヌドに察応するように蚭蚈されおいたす。

C4 むンスタンスには 5 ぀のサむズがあり、最倧 36 個の vCPU (18 個の物理的な専甚 Intel Xeon V3 Haswell コア) に察応しおいたす。C4 むンスタンスは 2.9 GHz の基底呚波数で動䜜し、Intel ® Turbo Boost によりクロック速床を 3.5 GHz たで高速化できたす。C4 むンスタンスでは、Intel AVX2 呜什、P ステヌタスず C ステヌタスの制埡などの高床なプロセッサ機胜ぞのアクセスを利甚できたす。各 C4 むンスタンスタむプは、デフォルトで EBS に最適化されおいたす。远加の料金はかかりたせん。この機胜により、むンスタンスに提䟛される 10 Gbps の汎甚ネットワヌクスルヌプットを超える、500 Mbps4,000 Mbps の専甚スルヌプットが EBS に提䟛されたす。

C5 むンスタンスには 6 ぀のサむズがあり、Intel Xeon V5 Skylake™ コアがベヌスになっおいたす。C5 むンスタンスでは、Intel® Advanced Vector Extensions 512 (Intel® AVX-512) 呜什などの高床なプロセッサ機胜ぞのアクセスを利甚できたす。各 C5 むンスタンスタむプでは、拡匵ネットワヌキングず Elastic Network Adapter (ENA) がサポヌトされおいたす。C5 は最倧 12 Gbps の EBS スルヌプットで、EBS 専甚に最適化されおいたす。

Amazon EC2 むンスタンスタむプの詳现 »

新しい C4 むンスタンスタむプに関する Jeff のブログを読む »

新しいむンスタンスタむプに関する Jeff のブログを読む »

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EC2 クラスタヌコンピュヌティングむンスタンスタむプの詳现

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P2 むンスタンスの詳现

 

M4 むンスタンスは、コンピュヌティング、メモリ、ネットワヌキングのバランスが取れたリ゜ヌスを提䟛しおいるため、HPC など倚くの異なるタむプのアプリケヌションに適しおいたす。M4 むンスタンスでは、large から 16xlarge たでの 6 ぀のサむズを遞択できたす。

最新の M4 むンスタンスである m4.16xlarge では、AWS Elastic Network Adapter ず拡匵ネットワヌキングを䜿甚するこずで、64 個の vCPU (32 個の物理的な専甚 Intel Xeon V4 Broadwell CPU コア)、256 GiB の RAM、最倧 20 Gbps のネットワヌクパフォヌマンスを利甚できたす。M4.16xlarge は、C4 や C5 よりも高いメモリ/コア数を必芁ずするアプリケヌションに最適で、同じサヌバヌに倚数の CPU コアを搭茉するこずで利点が埗られたす。

最新の R ファミリヌむンスタンスである R4 では、AWS Elastic Network Adapter ず拡匵ネットワヌキングを䜿甚するこずで、64 個の vCPU (32 個の物理的な専甚 Intel Xeon V4 Broadwell CPU コア)、最倧 488 GiB の RAM、最倧 20 Gbps のネットワヌクパフォヌマンスを利甚できたす。R は、C4/C5 たたは M4 よりも高いメモリ/コア数を必芁ずするアプリケヌションに最適です。

Amazon EC2 R4 むンスタンスタむプの詳现 »

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EC2 クラスタヌコンピュヌティングむンスタンスタむプの詳现

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P2 むンスタンスの詳现

 

P2 むンスタンスは、機械孊習、゚ンゞニアリングシミュレヌション、金融工孊、地震解析、分子モデリング、ゲノミクス、レンダリング、高性胜デヌタベヌス、およびその他の GPU コンピュヌティングワヌクロヌドに最適です。

P2 むンスタンスは 16 基の NVIDIA K80 GPU、192 ギガバむト (GB) のビデオメモリ、40,000 個の䞊列凊理コアを搭茉しおおり、70 テラフロップの単粟床浮動小数点性胜ず 23 テラフロップ超の倍粟床浮動小数点性胜を実珟しおいたす。たた GPUDirect テクノロゞヌによっお、GPU 間のピアツヌピア通信の垯域幅が拡倧し、レむテンシヌが䜎䞋しおいたす。たた P2 むンスタンスは、最倧 732 GB のホストメモリ、Intel Xeon E5-2686 v4 (Broadwell) カスタムプロセッサを䜿った最倧 64 基の vCPU、I/O 凊理専甚のネットワヌク容量、および Amazon EC2 Elastic Network Adaptor による拡匵ネットワヌキング機胜を搭茉しおいたす。P2 むンスタンスを利甚するこずで、CUDA 䞊列コンピュヌティングプラットフォヌムや OpenCL フレヌムワヌクを䜿甚する挔算凊理の倚いアプリケヌションを、先行投資なしで構築およびデプロむできたす。

ナヌザヌガむドはこちら >>

G2 むンスタンスは、3D のモデリングおよびシミュレヌション、医療および地理空間のむメヌゞング、動画コンテンツ配信などの高性胜グラフィカルアプリケヌションに最適です。

ナヌザヌガむドはこちら >>

 

CPU-GPU-RAM-01

GPU むンスタンスタむプの詳现をご芧ください

クラスタヌむンスタンスは、プレむスメントグル-プ内で起動できたす。プレむスメントグルヌプ内で起動されるすべおのむンスタンスは、レむテンシヌが短く、むンスタンス間の 10 Gbps の完党な二分垯域幅を持っおいたす。その他の Amazon EC2 リ゜ヌスず同様に、プレむスメントグルヌプは動的で、必芁に応じお柔軟に拡倧瞮小できたす。たた、耇数のプレむスメントグルヌプを接続しお、超䞊列凊理のための非垞に倧芏暡なハむパフォヌマンスコンピュヌティングクラスタヌを䜜成できたす。

プレむスメントグルヌプの EC2 ナヌザヌガむドを参照する »

CPUs

プレむスメントグルヌプの詳现

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向䞊したネットワヌキングの詳现

珟圚、AWS は、C3 および I2 むンスタンスタむプ向けに、SR-IOV を䜿甚しお匷化されたネットワヌキング機胜シングルルヌト I/O の仮想化をサポヌトしおいたす。SR-IOV は、埓来の実装ず比范し、I/O パフォヌマンスが高く、CPU 利甚率が䜎いデバむス仮想化の手法です。サポヌトされる Amazon EC2 むンスタンスに察しおこの機胜を利甚するず、パケット毎秒PPSのパフォヌマンスが高くなり、むンスタンスレむテンシヌは軜枛され、ネットワヌクのストレスが少なくなりたす。

匷化されたネットワヌキングの EC2 ナヌザヌガむドを参照する »

デヌタには重力がありたす。デヌタセットが倧きくなるに぀れお、コンピュヌティングをデヌタに近づけやすくなり、レむテンシヌを枛らし、スルヌプットを増やすこずができたす。Amazon S3、Amazon Redshift、Amazon DynamoDB、Amazon RDS など、AWS のビッグデヌタストレヌゞずデヌタベヌスのサヌビスを䜿甚するず、ハむパフォヌマンスコンピュヌティングクラスタヌのデヌタを最適な環境でホストできるようになりたす。さらに、Amazon Elastic Block Store (EBS) を䜿甚するず、倧容量、高パフォヌマンス、高スルヌプットずいう HPC のワヌクロヌド芁件を満たす倧芏暡な䞊列ファむルシステムを䜜成できたす。

AWS ビッグデヌタサヌビスの詳现 »

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39:14
AWS での OrangeFS の䞊列ファむルシステム

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7:50
BioTeam がスポットでクラスタヌを開始した方法

HPC のワヌクロヌドにスポットむンスタンスを利甚するず、時間ずコストを節玄できたす。スポットむンスタンスは、遞択した任意の額で、未䜿甚の Amazon EC2 容量を入札できる料金モデルです。入札額がスポット料金を超えるず、入札額がスポット料金を超えおいる間は、䜿甚可胜なスポットむンスタンスにアクセスし、実行できるようになりたす。これたでの実瞟ずしおは、スポット料金はオンデマンド料金よりも 50% から 93% 䜎くなっおいたす。 

スポットむンスタンスの詳现 »

スポットむンスタンスを䜿甚しお科孊蚈算を最適化する方法 

AWS Marketplace は、開発者や IT 専門家が AWS クラりドで実行する゜フトりェアを簡単に怜玢しお䜿甚できる、オンラむンストアです。数回クリックするだけで、Univa Grid Engine リ゜ヌス管理システムや Intel Lustre HPC ファむルシステムなど、クラスタヌで実行できる厳遞されたハむパフォヌマンスコンピュヌティング゜フトりェアを AWS Marketplace で盎接芋぀けるこずができたす。

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