Ejecución de aplicaciones de informática de alto rendimiento (HPC) en Azure
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Azure HPC es una capacidad en la nube creada a propósito para la carga de trabajo de IA y de HPC, mediante procesadores de vanguardia e interconexión InfiniBand de clase HPC, con el fin de ofrecer el mejor rendimiento, escalabilidad y valor de la aplicación. Azure HPC permite a los usuarios desbloquear la innovación, la productividad y la agilidad empresarial, mediante una gama de tecnologías de inteligencia artificial y de HPC de alta disponibilidad que se pueden asignar dinámicamente a medida que cambian las necesidades empresariales y técnicas. Esta ruta de aprendizaje es una serie de módulos que le permitirán empezar a trabajar en Azure HPC: puede elegir los temas que más le interesen o avanzar en cada uno de ellos uno a uno.
Requisitos previos
- Conocimientos básicos de los servicios de proceso de Azure
Introducción a Azure
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Módulos en esta ruta de aprendizaje
Azure CycleCloud es una aplicación que proporciona una forma sencilla, segura y escalable de crear, personalizar y administrar clústeres de computación de alto rendimiento (HPC) en Azure.
Las plantillas de Azure CycleCloud ofrecen un modelo de aprovisionamiento declarativo que ayuda a minimizar la sobrecarga administrativa asociada a la implementación y el mantenimiento de entornos de HPC personalizados en Azure.
Elija el mejor nivel de servicio de Azure NetApp Files en función de los requisitos de rendimiento, incluidas las consideraciones de costos.
Obtenga información sobre cómo mejorar el rendimiento de las aplicaciones de EDA y HPC en Azure NetApp Files mediante procedimientos recomendados.
En este módulo se proporciona una guía sobre cómo elegir la SKU adecuada para las aplicaciones de informática de alto rendimiento (HPC) y cómo compilar y ejecutar aplicaciones de HPC de optimización elevada y estrechamente acopladas.
Se proporcionan instrucciones para solucionar errores en tiempo de ejecución y los cuellos de botella de rendimiento de las aplicaciones de HPC estrechamente acopladas.