亚马逊AWS官方博客
新增 – 由针对高性能计算工作负载进行优化的 AWS Graviton3E 处理器提供支持的 Amazon EC2 Hpc7g 实例
在 AWS re:Invent 2022 上,AWS 首席执行官 Adam Selipsky 在其主题演讲中解释说,高性能计算(HPC)工作负载通常可以是计算密集型的、计算和网络密集型的,也可以是数据和内存密集型的。
计算工作负载包括天气预报、计算流体动力学和金融期权定价。为了帮助解决此问题,我们提供 Amazon EC2 Hpc6a 实例,与基于计算优化 x86 的同类实例相比,它的性价比高出多达 65%。
其他 HPC 工作负载需要对复杂结构(例如风力涡轮机、混凝土建筑和工业设备)的性能进行建模。如果没有充分的数据和内存,这些模型可能需要几天或几周才能以经济高效的方式运行。Amazon EC2 Hpc6id 实例旨在为数据和内存密集型 HPC 工作负载提供领先的性价比,同时具有更高的每内核内存带宽、更快的本地固态硬盘(SSD)存储,以及面向 Elastic Fabric Adapter(EFA)的增强联网。
宣布推出 Amazon EC2 Hpc7g 实例
计算密集型 HPC 工作负载(例如天气预报、计算流体动力学和财务期权定价)也需要更高的网络性能、更出色的性价比和更高的能源效率。
今天,我们宣布正式推出 Amazon EC2 Hpc7g 实例,这是一种专为紧密耦合的计算和网络密集型 HPC 工作负载而构建的全新实例类型。
Hpc7g 实例由 AWS Graviton3E 处理器提供支持,与由 AWS Graviton2 处理器提供支持的 EC2 C6gn 实例相比,该处理器提供超出两倍的浮点性能和 200Gbps 的专用 EFA 带宽,并且能源效率比同类的 x86 实例高出 60%。
以下是简短的信息图,其中展示了 Hpc7g 实例和 Graviton3E 处理器与以前实例和处理器的比较:
Hpc7g 实例的最新 AWS 自定义 Graviton3E CPU 的大小可达 64 个内核,内存为 128GiB。以下是详细规格:
实例名称 |
CPU 数量 | RAM(GiB) |
EFA 网络带宽(Gbps) | 附加存储 |
hpc7g.4xlarge | 16 | 128 | 最高 200 | 仅限 EBS |
hpc7g.8xlarge | 32 | 128 | 最高 200 | 仅限 EBS |
hpc7g.16xlarge | 64 | 128 | 最高 200 | 仅限 EBS |
Hpc7g 实例是在 AWS 上扩展 HPC 集群的最具成本效益的选项。如果您正在考虑将需要数万个内核的大型 HPC 工作负载迁移到 AWS,则可以利用高达 200Gbps 的 EFA 带宽来降低延迟,在并行计算架构上运行消息传递接口(MPI)应用程序,同时确保最大限度地降低 Hpc7g 实例的功耗。
您可以选择使用较小的 Hpc7g 实例来选取较少数量的内核,并在其余内核之间平均分配内存和网络资源,以提高每个内核的性能,从而帮助降低软件许可成本。
还可以将 HPC7g 实例与 AWS ParallelCluster 配合使用,以提供跨越 x86
和 arm64
实例类型的完整 HPC 运行时环境,从而可灵活地在同一 HPC 集群中运行不同的工作负载类型。您可以比较和对比性能,从而更轻松地找出最适合自身并更轻松移植工作负载的类型。
客户案例
Water Institute 是独立的非营利性应用研究组织,致力于推动科学发展,开发用于解决复杂环境和社会问题的综合方法。
他们使用高级循环(ADCIRC)模型,以 200Gbps EFA 对 Hpc7g 实例进行基准测试。ADCIRC 部署在许多美国政府机构内,用于模拟天文学潮汐、河流流量和包括飓风在内的大气力引起的水流动,并且通常用于实时预报应用和设计研究。
该应用程序的模型运行目标地点是路易斯安那州南部,是该区域所开展大部分分析工作的基础,包括堤坝设计、规划研究和实时飓风风暴潮预报应用程序。上面的左图显示该地域的全部范围,而右图针对路易斯安那州南部的高分辨率区域显示模拟卡特里娜飓风期间新奥尔良堤坝周围的洪水。
该模型包含 160 万个顶点和 300 万个元素。正是这些参数影响了模拟的计算复杂性。这些模拟描绘了 18 天的天文潮汐、河流流入以及大气风压促成。
Water Institute 对许多可能对其在 AWS 工作负载类型有用的实例类型进行基准测试,包括 c6gn.16xlarge
、hpc7g.16xlarge
、hpc6a.48xlarge
和 hpc6id.36xlarge
。
Hpc7g 实例的性能比 C6gn 实例高 40% 以上,同时性能与其他高性能 x86 实例类型相当,但性价比更高。使用 Hpc7g 实例,Water Institute 可以降低成本,同时保持预期的性能水平。
RIKEN 使用 arm64
建造了强大的超级计算机 FUGAKU,该公司正在与 AWS 合作,结合使用 Hpc7g 和 Graviton3E 创建虚拟 Fugaku,以支持日本制造商对计算能力不断增长的需求。RIKEN 已经证实,在 AWS 云环境中,多个 Fugaku 应用程序在 AWS Graviton3E 处理器上提供出色的性能。
此外,Siemens 针对 AWS 上各种 CPU 和 GPU 实例优化 Simcenter STAR-CCM+ 的可扩展性。该技术在 Linux 上受到支持,可通过基于 ARM 的 EC2 实例或 Fugaku 超级计算机获得。
要倾听 Ansys、Arup、CERFACS、ESI、Jij、ParTec、Rescale 和 TotalCAE 等客户和合作伙伴的更多声音,请参阅 Hpc7g 实例页面。
现已推出
Amazon EC2 Hpc7g 实例现已在美国东部(弗吉尼亚州北部)区域正式推出,以按需、预留实例和 Savings Plan 形式提供购买。
要了解更多信息,请参阅 Amazon EC2 Hpc7g 实例页面。尝试一下,请将反馈发送给 AWS re:Post for High Performance Compute 或通过常见的 AWS Support 联系人发送。
– Channy