PCCC HPCクラウド部会 第1回ワークショップ

Microsoft Azureで実現するクラウドHPC
日本マイクロソフト株式会社
クラウドソリューションアーキテクト
五十木 秀一 (Shuichi Gojuki)
2023/10/04

自己紹介
五十木 秀一 SHUICHI GOJUKI (Ph.D in Physics)
所属：
日本マイクロソフト株式会社
エンタープライズアーキテクト統括本部 クラウドインフラアーキテクト本部
クラウド ソリューション アーキテクト
業種や業界は問わず、すべてのHPCのお客様へクラウドをご利用いただくための技術支援
特技：プログラムチューニング、ベンチマーク、コンピュータアーキテクチャ
専門分野：
理論物理学、ハイパフォーマンスコンピューティング

アジェンダ クラウドHPCの利用想定シナリオ
 Azure HPCのご紹介✓ 仮想マシン✓ ストレージ✓ オーケストレーション✓ アップデート✓ HBv4/HX✓ ND_H100_v5✓ Azure Managed Lustre File System 仮想マシンとコスト
 Azureで実現するクラウドHPCのイメージ

 まとめ

クラウドHPCの利用想定シナリオ

4

クラウドのメリット
オンデマンド乗換可能

従量課金と予約

メンテナンス不要

必要な時に、必要なリソースを選択し、必要な量のリソースを利用することができます。また、不要になったら、停止することでコスト削減が可能です。

新しいCPU, GPU, ネットワーク
インターコネクトがリリースされると、Azureでも最新のCPU,GPU, ネットワークインターコ
ネクトが搭載された仮想マシンが利用可能になります。いつでも最新のリソースに乗換可能なので、常に最新の計算機環境をご利用いただけます。

利用に応じて課金される従量課金方式と固定した利用見込みで予約するリザーブドインスタン
スで、利用シナリオに応じて従量課金と予約インスタンスを組み合わせてコスト最適化できます。

クラウドではハードウェアメン
テナンスはクラウド事業者が行
うため 、ユ ーザ によ るハード
ウェアメンテナンスは不要です。
万が一、ハードウエアの障害が発生しても正常なリソースに移行して運用を継続することができます。

…………

ストレージの必要に応じて増減可能

NEW

いつでも乗換可能

固定利用を超える部分は従量課金で利用分のみのコストCompute Demand……

計算機リソースをオンデマンドに拡張・縮小可能

Flexible resources
Fixed resources
リザーブド インスタンス（予約）
固定的に利用が見込まれる

5

２つのクラウド利用モデル
ハイブリッドモデル：オンプレミスと連携
フルクラウドモデル：固定リソースもクラウド（常に一定の需要が見込まれる場合）
固定リソースあり
需要に応じてスケールする
リソース

Compute Demand

固定リソース

フルクラウドモデル
計算実行時のみリソースが起動
計算需要に応じてスケール

需要に応じてスケールするリソース✓ 需要に応じてリソースを増減✓ 利用した分だけ課金 （従量課金）✓ 固定した需要に対する固定リソース（リザーブドインスタンス）

固定リソースなし

利用しない時はリソースは停止

6

スケールアップとスケールアウト
限られた計算ノードに複数のジョブを実行

IB搭載VM

1コアVM

×1

…
4ノード MPI-ジョブ

IB搭載VM

×64
64コアVM
シングルノードジョブで利用するコア数に応じてVMサイズを選択

………
………

………………………
………
Nノード MPI-ジョブ

大規模マルチノードジョブに対応可能………………
需要に応じて計算ノードをスケールアウト

7

様々なリソースに対応
Azure CycleCloudIntel系マルチノードジョブ用VM (HCシリーズ)
AMD系マルチノードジョブ用VM (HBv2/HBv3シリーズ)
GPU搭載VM (NC/ND/NVシリーズ)

マスターノード

Intel系シングルノードジョブ用VM (F/Dd/Edシリーズ)

Intel系シングルノードジョブ用VM (D/Eシリーズ)
ディスクレス
AMD系シングルノードジョブ用VM (Dd/Edシリーズ)
AMD系シングルノードジョブ用VM (D/Eシリーズ)
ディスクレス
一つのクラスターに様々なリソースを準備可能。
計算ノードは計算実行時に起動し、利用しない時は停止させることで課金されない。

8

クラウドHPCの利用想定シナリオ
クラウド
バースティング

小規模ジョブのクラウド活用

ユーザ毎の専用クラウド環境

特殊な計算機環境

オンプレ停止時の計算リソース

オンプレミス環境の計算リ
ソースが混雑し、ジョブが滞留し長時間の待ちが発生する
場合、クラウドの計算リソースにジョブを転送することでジョブの待ち時間を削減することが可能になります。また、クラウド上の計算リソースはジョブが実行されない時は停止し、ジョブが実行されるときのみ起動させることが可能です。

小規模なジョブは、オンプレミス環境ではノードを占有しコアを余らせて実行されるケースがあります。クラウドの仮想マシンは物理コア数を最小で1コアから利用可能で、ジョブのサイズに応じた仮想マシンを利用することが可能です。また、大量の小規模ジョブに対して、クラウドの計算リソースを一時的に大量に用意することによりスループット性能を向上させることができます。

クラウド環境に、ユーザ毎の専用環境を構築することが可能です。ユーザ毎の専用環境を利用することで、個別のカスタマイズが可能になり、他のユーザの影響を受けず計算機環境をご利用いただけます。
また、ユーザ毎にサブスクリプションを用意することにより、サブスクリプションごとに課金することが可能になります。

オンプレミス環境に通常のCPUで構成されたクラスターを保有している場合、オンプレミス環境にはないGPUやFPGAといった演算加速装置搭載の環境をクラウド上に構成することが可能です。また、オンプレミス環境のCPUと異なるCPUの環境をクラウド上で利用することも可能です。

オンプレミス環境のメンテナ
ンスやシステム移行時の計算環境としてクラウド環境を使用します。オンプレミス環境が利用できない期間の前後にデータ転送期間を設け、必要なデータのみの転送を行います。クラウド環境もオンプレミス環境と共通のジョブスケ
ジューラーを用いて利用方法をオンプレ環境と共通にすることも可能です。

GPUINTELFPGAAMD

9

Azure HPCのご紹介

仮想マシン

InfiniBand

Azure
Specialized
Computefor HPC, AI,and Viz©Microsoft Corporation

H

N

H-Series
CPU-based VMs

N-Series
GPU & FPGA VMs

H—高メモリ
HB—高メモリバンド幅
HC—コンピュート

NV—グラフィックス
NC—GP-GPU コンピュート
ND—ディープラーニング
NP—FPGA

Cray in Azureマネージド、カスタム ベアメタル
大規模から超大規模スケールHPC
Azureネットワークに統合

A/B

D/E/F

L/M

Storage

A/B Series VMs

汎用 VMs

高メモリ/ディスク VMs>80,000 IOPs
Premium Storage

バースト対応 VMs

D—標準ワークロード

M—大規模メモリ

E—高メモリ

L—高性能SSD & IOPS

低レイテンシ、高ス
ループット アプリ

F—コンピュートハイパフォーマンス VMs (H-Series)
HX

HBv4

HBv3

HBv2

HBHC

H

ワークロード大規模メモリ
メモリバンド幅

メモリバンド幅

メモリバンド幅

メモリバンド幅

メモリバンド幅

高密度計算

高メモリHPCCPUAMD EPYC 4th Gen“Genoa-X”

AMD EPYC 4th Gen“Genoa-X”

AMD EPYC 3rd Gen“Milan-X”

AMD EPYC 2nd Gen“Rome”AMD EPYC 1st Gen“Naples”

Intel Xeon Platinum“Skylake”

Intel Xeon E5 v3“Haswell”

コア数 / VM

24~17624~176

120

120

60

44

16

TeraFLOPS / VM
(FP64)

6TF

6TF

4 TF

4 TF

0.9 TF

2.6 TF

0.7 TF

メモリバンド幅

800GB/s

800GB/s

353 GB/s

353 GB/s

263 GB/sec

191 GB/sec

82 GB/s

メモリ容量8~59GB/core,
1408GB total

4~29GB/core,688
GB total

4 GB/core, 480
total

4 GB/core, 480
total

4 GB/core, 240
total

8 GB/core, 352 GB

14 GB/core, 224
GB

ローカルディスク

1.8TB NVMe x 2

1.8TB NVMe x 2

480 GiB SSD x 1
960 GB NVMe x 2480GiB SSD x 1
960 GB NVMe x 1

700 GB SSD x 1

2 TB SATA

InfiniBand

400Gb NDR

400Gb NDR

200 Gb HDR

200 Gb HDR

100 Gb EDR

56 Gb FDRネットワーク

80GbE

80GbE

40 GbE

40 GbE

40 GbE

16 GbE*All cores, non-AVX, peak Boost/Turbo frequencies

GPU コンピューティング
可視化NV

レンダリング

HPC/シミュレーション ディープラーニング/AINC

ND

PCやWorkstationのワークロード

あらゆるMPIスタックでマルチノードのHPCやMLワークロードをIBをもちいてスケールアウト

ワークロードに合わせた可変構成 GPU
ワークステーション

高速なNVLINKインターコネクトによるマルチGPU VMのスケールアップにより、高密度なシングルボックストレーニングやHPCワークロードに対応

インタラクティブなコラボレーションのためのモダンワークスペース© Microsoft Corporation

GPU VMs (NC/ND Series)
NC-Series VMs

NC_A100_v4

NCasT4_v3

NCv3

NCv2

NC

CPU

AMD 3rd Gen EPYC 7V13(Milan)

AMD 2nd Gen EPYC 7V12(Rome)Intel Xeon E5-2690 v4(Broadwell)Intel Xeon E5-2690 v4(Broadwell)Intel Xeon E5-2690 v3(Haswell)

コア数

24, 48, 96

4, 8, 16, 64

6, 12, 24

6, 12, 24

6, 12, 24

GPU

NVIDIA A100

NVIDIA T4

NVIDIA V100

NVIDIA Tesla P100

NVIDIA Tesla K80

メモリ容量220/440/880

28/56/110/440 GB

112/224/448 GB

112/224/448 GB

56/112/224 GB

ローカルディスク

1123/2246/4492 GiB NVMe

180/360/2880 GB~700/~1.4/~3 TB SSD~700/~1.4/~3 TB SSD~380/~680/~1.5 TB SSD

ネットワークAzure Network(~80Gbps)

Azure Network(~80Gbps)

Azure Network + InfiniBand
FDR (NC24rs_v3 only)

Azure Network + InfiniBand
FDR (NC24rs_v2 only)

Azure Network + InfiniBand
FDR (NC24rs only)

ND-Series VMs

ND_H100_v5

NDm_A100_v4

NDv2

ND

CPU

4th Gen Intel Xeon ScalableProcessors(Sapphire Rapids)

AMD 2nd Gen EPYC 7V12(Rome)AMD 2nd Gen EPYC 7V12(Rome)Intel Xeon Platinum 8168(Skylake)

Intel Xeon E5-2690 v4(Broadwell)

コア数969696

406, 12, 24GPU8 x NVIDIA H100 (next gen
NVSwitch and NVLink 4.0)

8 x NVIDIA A100 (80GB) with
NVLINK 3.0

8 x NVIDIA A100(40GB) with
NVLINK 3.0

8 x NVIDIA V100(32GB) with
NVLINK1, 2, or 4 P40 GPU

メモリ容量

1900GiB

1900GiB

900GiB

672 GiB

112/224/448 GB

ローカルディスク

1000 GiB SSD

6.4 TiB SSD

6TiB SSD

2948 GiB SSD~700/~1.4/~3 TB SSD

ネットワーク

400Gbos NVIDIA Quantum2 CX7 InfiniBand

Azure Network(24Gbps) +100Gbps InfiniBand EDR

Azure Network + InfiniBand(large size only)

ND_A100_v4

Azure Network(24Gbps) + 200Gbps InfiniBand HDRGPU VMs (NV Series)
NV-Series VMs
Nvads_A10_v5

NVv4

NVv3

NVCPU

AMD EPYC 74F3V(Milan)

AMD EPYC 7V12(Rome)Intel Xeon E5-2690 v4(Broadwell)Intel Xeon E5-2690 v3(Haswell)

コア数

6, 12, 18, 36, 72

4, 8, 16, 32

12, 24, 48

6, 12, 24

GPU

NVIDIA A10

AMD Radeon MI25

NVIDIA Tesla M60

NVIDIA Tesla M60

GPU数(パーティション)1/6, 1/3, 1/2, 1, 1, 2

1/8, 1/4, 1/2, 1

1. 2. 4

1, 2, 4

GPUメモリ

4, 8, 12, 24, 24, 48 GiB

2, 4, 16, 32 GiB

8, 16, 32 GiB

8,16, 32 GiB

メモリ容量55/110/220/440/880/8
80 GiB

14/28/56/112 GB

112/224/448 GiB

56/112/224 GiB

ローカルディス
ク

180/360/720/720/1400 GiB
SSD

88/176/352/704 GiB SSD

320/640/1280 GiB SSD

380/680/1440 GiB SSD

ネットワークAzure Network

InfiniBand ハードウェア
Connect-X 5 Adapter HB/HC シリーズ
 EDR 100Gb/s InfiniBand Up to 200M messages/second

Connect-X 6 Adapter
 HBv2/HBv3 シリーズ
 HDR 200Gb/s InfiniBand Up to 215M messages/second
 PCI Gen4

Adaptive Routing on Reliable Transport | Enhanced vSwitch / vRouter Offloads

InfiniBand搭載 Virtual MachineHHシリーズ (InfiniBand)N

Nシリーズ (GPU + InfiniBand) H16r (FDR)

 NC24r (2x NVIDIA K80 + FDR) HB60rs (EDR)

 NC24rs_v2 (4 x NVIDIA P100 + FDR) HC44rs (EDR)

 NC24rs_v3 (4 x NVIDIA V100 + FDR) HB120rs_v2 (HDR) ND24rs (4 x NVIDIA P40 + FDR) HB120rs_v3 (HDR) ND40rs_v2 (8 x NVIDIA V100 + EDR) HB176rs_v4 (NDR)

 ND96rs_v4 (8 x NVIDIA A100 + 8 x HDR) HX176rs (NDR)

 ND_H100_v5 (8 x NVIDIA A100 + 8 x NDR)Fastest HPC/AI Network in Public Cloud
InfiniBand Bandwidth (RDMA-Write)

InfiniBand Bi-Bandwidth (Send/Recv)

450

900

400

800
700300

Bandwidth (Gbps)

Bandwidth (Gbps)

350

250
200
150
100

600
500
400
300
200

50

100

0123456789 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Message Size (bytes)

012345678910 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Message Size (bytes)

New 400 Gbps InfiniBand RDMA fabric on PCIe Gen5 accelerates job
performance for faster time-to-solution and lower total job cost.

HBv3 Performance Benchmark

ストレージAzure Storage
ローカルストレージ

Local Disk：SSD, NVMe

Managed Disk : Premium SSD, Ultra SSD
Azure Blob ストレージ

Blob

Azure Data Lake Storage Gen2
NAS ソリューション

NFS Server (IaaS)
Azure NetApp Files
Azure HPC Cache

分散ファイルシステム

Lustre, BeeGFS
Cray Clusterstor

オーケストレーション

Azure CYCLE CLOUD
あらゆる規模のHPCクラスターやビッグコンピューティング クラスターを作成、管理、運用、最適化
HPCクラスターを簡単に作成および管理
CycleCloudのウェブアプリケーションからHPCクラスターの構築や管理が可能
あらゆるジョブ スケジューラまたはソフトウェアスタックを使用
Slurm, Grid Engine, HPC Pack, HTCondor, LSF, PBS Pro, Symphonyなど様々なジョブスケジュー
ラーを選択可能
HPCアプリケーションやディープラーニングのフレームワークをインストール済みのイメージーを利用可能
カスタムイメージでアプリケーションやジョブスケジューラのカスタマイズ可能
HPCクラスターを任意のサイズに自動スケーリング
リソースの受領に合わせて、スケジューラ対応の自動スケーリング機能
クラスターを制御および監視
Active DirectoryやLDAPサーバと統合しロールベースのアクセス制御を提供
コストの通知および制御
パフォーマンスの監視
クラスターをカスタマイズ
テンプレートにより、目的に合わせたクラスタ構成やアプリケーションをカスタマイズ可能
ハイブリッドHPCを実現
Avere, Microsoft HPC Pack, 組み込みのデータ転送ツールのサポートにより、バーストおよびオンプレミス環境とのハイブリッドHPC環境を実現
HPCクラスタ
計算ノード
HPCクラスタ
マスターノード
HPCクラスタ環境をデプロイ

管理者

HPCユーザー$ qsub go.sh

CycleCloudの管理画面にアクセス

Azure CycleCloud
ユーザ エンパワーメント• 既存のワークロードとスケジューラをクラウド化可能• リソースへ即時アクセスが可能• オートスケーリング機能、エラー処理

IT マネージメント• 内部および外部クラウドのワークフローを連携• 認証・認可にActive Directoryの利用可能• 安全で一貫性のあるアクセスを提供

ビジネス マネジメント• コスト管理（使用量とコスト）• コストを管理・制御するためのツールの提供© Microsoft Corporation

Azure CycleCloud がサポートするジョブスケジューラー

Symphony

26

アップデートHBv4/HX (AMD 4th Gen EYPC Genoa-X)
HBv4/HX シリーズ VM は、計算流体力学、有限要素解析、フロントエンドおよびバックエンド
EDA、レンダリング、分子動力学、計算地球科学、気象シミュレーション、金融リスク分析などのさまざまなHPCワークロード向けに最適化されています。
✓✓
✓
✓✓
✓
✓

AMD 第4世代 EPYCTM 9V33X(“Genoa-X”)を搭載
最大176コア、マルチスレッドなし
688GB(HBv4)/1408GB(HX)メモリ搭載
ノード当たりのDDR5メモリ帯域幅 780MB/sを提供
768MB L3キャッシュ
400Gbps NDR InfiniBand搭載
1.8TB NVMe x 2を搭載

HBv4

CPU周波数VMあたりのコア数

メモリバンド幅
搭載メモリ量HXAMD EPYC 9V33X
Genoa-X2.4 GHz(max. single core: 3.7 GHz)
176(HB176rs_v4)
144(HB176-144rs_v4)
96(HB176-96rs_v4)
48(HB176-48rs_v4)
24(HB176-24rs_v4)

176(HX176rs)
144(HX176-144rs)
96(HX176-96rs)
48(HX176-48rs)
24(HX176-24rs)

780 GB/s (STREAM TRIAD)
3.9 GiB – 28.7GiB /core,
688GiB

8 GiB – 59GiB /core,
1408GiB

ローカルディスク

1.8 TB NVMe x 2

InfiniBand

400 Gbps NVIDIA Mellanox NDR InfiniBand

接続ネットワーク80 Gbps

Constant Azure HPC Improvement
Ansys Fluent (Aircraft Wing 14M)

×1.00

Higher is Better.

HC2019 : HC (Intel Xeon Skylake)

HBv2×1.80

HBv3×2.44

HBv42020 : HBv2 (AMD 2nd Gen EPYC Rome)
2021 : HBv3 (AMD 3rd Gen EPYC Milan-X)

HXPreview
HBv4

HX×4.452022 : HBv4 (AMD 4th Gen EPYC Genoa)

×5.25

2023 : HBv4 (AMD 4th Gen EPYC Genoa-X)

最新のCPUを搭載したAzure VMを利用することで、最高のパフォーマンスの計算機環境を利用し続けることが可能

ND H100 v5
ND H100 v5 シリーズの仮想マシンは、ハイエンドのディープ ラーニングの学習と密結合のスケールアップおよびスケールアウトの 生成AIおよびHPC ワークロード向けに設計されています。ノード当たりNVIDIA H100 × 8で構成されており、 3.2Tb/sのMellanox HDR InfiniBand × 8を用いて数千GPUまでスケールアップしてデプロイすることが可能です。多くのAI、MLのフレームワークを活用して優れたパフォーマンスを発揮し、さらにシームレスなGPUクラスタリングのためNVIDIAのNCCL通信ライブラリに対応したAIおよびHPCツールによって、InfiniBandインターコネクトで優れたスケーラビリティを実現します。
✓✓✓

NVIDIA H100 × 8 (NVLINK) 搭載
Intel 第４世代 Xeon Scalable Processor (Sappire Rapids) (96コア/ノード)
搭載
400Gbps NDR InfiniBand × 8 で ノードあたり3.2Tb/sの相互接続帯域幅を提供

ND_H100_v5

CPU

4th Gen Intel Xeon ScalableProcessor(Sapphire Rapids)

コア数

96GPU

8 x NVIDIA H100 (next gen
NVSwitch and NVLink 4.0)

メモリ容量1900 GiB(DDR5 DIMMS)

ローカルディスク

1000 GiB SSDInfiniBand

400 Gbps NDR InfiniBand(NVIDIA Quantum-2 CX7) x 8(3.2Tb/s per VM in a nonblocking fat-tree network)

Azure Managed Lustre File system
Lustreファイルシステムは、HPC業界で広く利用されている分散ファイルシステ
ムです。高いスループット性能を提供しながら、大規模なストレージ サイズにスケーリングできるオープンソースの並列ファイル システムです。Azure
Managed Lustre File systemでは、クラウド上に必要なサイズ、必要な性能を設定し、Lustreファイルシステムを素早く展開することができます。
 Azure Blob Storageとの統合
 Lustre階層ストレージ管理 (HSM) BLOBコンテナーからファイルのインポートすることが可能
 ジョブが終了したら変更されたデータをBlobにエクスポート

 HPCオーケストレーションツールとの連携
 Azure CycleCloud Azure Batch

 Azure Kubernetes Service[msadmin@admin ~]$ lfs df -h
UUID
bytes
lustrefs-MDT0000_UUID
598.9Glustrefs-OST0000_UUID
15.8T
lustrefs-OST0001_UUID
15.8T
lustrefs-OST0002_UUID
15.8T
lustrefs-OST0003_UUID
15.8T
lustrefs-OST0004_UUID
15.8T
lustrefs-OST0005_UUID
15.8T
lustrefs-OST0006_UUID
15.8T
lustrefs-OST0007_UUID
15.8T

Used
5.7M
1.2M
1.2M
1.2M
1.2M
1.2M
1.2M
1.2M
1.2M

filesystem_summary:

9.9M

126.7T

Available Use% Mounted on
548.3G
1% /azure-lustre-mount[MDT:0]
15.0T
1% /azure-lustre-mount[OST:0]
15.0T
1% /azure-lustre-mount[OST:1]
15.0T
1% /azure-lustre-mount[OST:2]
15.0T
1% /azure-lustre-mount[OST:3]
15.0T
1% /azure-lustre-mount[OST:4]
15.0T
1% /azure-lustre-mount[OST:5]
15.0T
1% /azure-lustre-mount[OST:6]
15.0T
1% /azure-lustre-mount[OST:7]
120.3T

1% /azure-lustre-mount仮想マシンとコスト

仮想マシンの価格オプション
従量課金制• 長期契約や前払いが不要でコンピューティング容量の分だけのお支払い。オンデマンドで使用量を増減できます。

コンピューティング用のAzure節約プラン• 1年間または3年間にわたって時間あたりの固定使用量をコミットすることで、一部のコンピューティング
サービスのコストを全体的に節約し、時間当たりのコミットメントに達するまで低価格での利用が可能になります。動的なワークロード向けであり、計画的または計画外の変更対応できます。

予約インスタンス• Azure Reserved Virtual Machine Instancesで1年間または3年間のコミットメントを行うと、従量課金制の料金に比べて大幅にコストを削減できます。計画的な変更のない、安定的で予測可能なワークロード向けです。

スポット• 使用されていないAzureコンピューティング容量を、中断可能なワークロードの実行用として、大幅な割引価格で購入します。

仮想マシンのコスト最適化
需要に応じてスケールするリソースは従量課金制でオンデマンドに利用ジョブの特性によってはスポットを利用することにより低価格に利用需要に応じてスケールするリソース

従量課金制
スポット
固定リソース

予約インスタンス

常に利用される想定のリソース量を予約インスタンスで低価格で確保する予算のアラート閾値を設定しアクションの自動化
Azure Monitor/Azure Logic Apps/Azure Automation/Azure Functionsを用いてアクションを自動化することでHPC環境のコストを管理します
コストの管理と請求
予算の閾値(80%)に到達

予算$30K

予算の80%まで消費でアラート

Azure Monitor

Azure Logic Apps
Azure Automation
Azure Functions

コストがかかるリソースの使用制限をする

例：
予算の80% → クラスターの縮退運転（最小限の計算ノードのみを起動）
予算の90% → 計算ノードを起動できなくする（ヘッドノード、ファイルシステムのみ）

Azureで実現する
クラウドHPCのイメージ

実現するクラウドHPCのイメージ
Microsoft Azure

大学・研究機関・企業
ユーザ

予算アラートによりクラスターのオートスケール部分を自動制御で使い過ぎを防ぐ

予算アラートによる自動化

ジョブによるリソース要求に合わせてオートスケール

クラウドHPCクラスター
IBマルチノード実行用計算ノード
通常ジョブ(従量課金)

オンプレミスのジョブスケジューラとの連携可能（ジョブスケジューラにより作りこみが必要な場合があります）

Azure ExpressRoute

Azure CycleCloud

通常ジョブとスポットを選択しコスト削減

Azure HPC環境
オーケストレーション

IBマルチノード実行用計算ノード
スポットジョブ(スポット料金)

クラウド側の専用ログインノード、ジョブスケジューラの利用可能ログインノード

GPU計算ノード
専用線接続
専用線接続でセキュアに接続（無制限データプランを選択可能)
スーパーコンピュータ

Azure NetApp Files

Azure Managed Lustre
ストレージ
クラウド側
共有ファイルシステム

クラウド専用共有ファイルシステム
でI/O負荷の高い処理にも対応可能

マスターノード

CPU/GPUなど最新のリソースに乗換や追加が可能
小規模計算用ノード
通常ジョブ(従量課金)

小規模計算用ノード
スポットジョブ(スポット料金)

小規模計算ではジョブが要求したリソース(コア数, メモリ容量)に合わせてVMのサイズを調整可能

まとめMicrosoft Azureで実現するクラウドHPC✓仮想マシンの価格オプション✓ 仮想マシン
✓ HBv4/HX, ND_H100_v5✓ InfiniBand✓うまく活用しコスト最適化✓クラウドメリット✓予算管理✓ ストレージ✓ Azure Managed Lustre Filesystem✓オーケストレーション✓Azure Monitor、Azure Functionsなどを活用✓予算アラートを設定し想定しない利用の防止✓安心してご利用いただけるHPC環境の構築✓ Azure CycleCloud

お問い合わせはこちら■営業お問い合わせ先
Tel:0120-167-400 時間：9:00 - 17:30 (月～金)
URL:https://azure.microsoft.com/contact◼ 本書に記載した情報は、本書各項目に関する発行日現在の Microsoft の見解を表明するものです。Microsoftは絶えず変化する市場に対応しなければならないため、ここに記載した情報に対していかなる責務を負うものではなく、提示された情報の信憑性については保証できません。
◼ 本書は情報提供のみを目的としています。 Microsoft は、明示的または暗示的を問わず、本書にいかなる保証も与えるものではありません。
◼ すべての当該著作権法を遵守することはお客様の責務です。Microsoftの書面による明確な許可なく、本書の如何なる部分についても、転載や検索システムへの格納または挿入を行うことは、どのような形式または手段（電子的、機械的、複写、レコーディング、その他）、および目的であっても禁じられています。
これらは著作権保護された権利を制限するものではありません。
◼ Microsoftは、本書の内容を保護する特許、特許出願書、商標、著作権、またはその他の知的財産権を保有する場合があります。Microsoftから書面によるライセンス契約が明確に供給される場合を除いて、本書の提供はこれらの特許、商標、著作権、またはその他の知的財産へのライセンスを与えるものではありません。
© 2023 Microsoft Corporation. All rights reserved.
Microsoft, Windows, その他本文中に登場した各製品名は、Microsoft Corporation の米国およびその他の国における登録商標または商標です。
その他、記載されている会社名および製品名は、一般に各社の商標です。