Wprowadzenie do wysokowydajnych obliczeń na platformie Azure

Organizacje zajmujące się inżynierią, badaniami i analizą danych przenoszą do chmury duże obciążenia obliczeniowe, aby osiągnąć niespotykaną dotąd skalę. Jeśli musisz uruchomić złożone symulacje, modele finansowe lub analizy danych na dużą skalę, zrozumienie, jak wykorzystać obliczenia o wysokiej wydajności (HPC) w chmurze, jest niezbędną nowoczesną umiejętnością. Ten kurs tekstowy prowadzi od podstawowych pojęć superkomputerów do wdrożenia pierwszego skalowalnego klastra HPC na platformie Azure. Zdobędziesz praktyczną wiedzę wymaganą do wyboru odpowiednich rodzin maszyn wirtualnych, skonfigurowania szybkiej sieci i wydajnego zarządzania zasobami bez przepłacania. Czego się nauczysz: * Zrozum podstawowe komponenty HPC oparte na chmurze, w tym węzły obliczeniowe, systemy pamięci masowej i specjalistyczne połączenia międzysystemowe. * Konfigurowanie specjalistycznych maszyn wirtualnych zoptymalizowanych pod kątem obciążeń obliczeniowych i obcięcia pamięci. * Poznaj podstawy sieci InfiniBand, aby umożliwić komunikację z niskim opóźnieniem między węzłami klastra. * Konfiguruj i zarządzaj orkiestratorami klastra i harmonogramami zadań, aby zautomatyzować dystrybucję obciążenia. * Zastosuj strategie zarządzania kosztami i monitorowanie zasobów, aby zoptymalizować budżety chmury. Zaczniesz od nauki podstawowej terminologii i architektury HPC, zanim przejdziesz krok po kroku przez scenariusze konfiguracji, konfiguracje sieciowe i wybory pamięci masowej. Poprzez szczegółowe pisemne wyjaśnienia i uporządkowane ćwiczenia nauczysz się projektować i utrzymywać niezawodne, wydajne środowisko. Ten kurs jest przeznaczony dla specjalistów IT, administratorów systemów i programistów, którzy są nowicjuszami w zakresie wysokowydajnych obliczeń lub migracji do chmury. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z klastrami HPC, chociaż pomocne jest podstawowe zrozumienie pojęć chmury. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować moc superkomputerów w chmurze dla swoich projektów.