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Anúncio de novas instâncias Hpc7a do Amazon EC2 otimizadas para computação de alta performance

Em janeiro de 2022, a AWS lançou instâncias Amazon EC2 Hpc6a para que os clientes executem com eficiência suas cargas de trabalho de computação de alto desempenho (HPC) vinculadas à computação na AWS com desempenho de preço até 65% melhor em relação a instâncias comparáveis ​​otimizadas para computação baseadas em x86.

À medida que seus trabalhos se tornam mais complexos, os clientes pedem mais núcleos com mais desempenho computacional e mais memória e desempenho de rede para reduzir o tempo de conclusão dos trabalhos. Além disso, à medida que os clientes buscam trazer mais cargas de trabalho de HPC para o EC2, eles perguntam como podemos facilitar a distribuição de processos para fazer o melhor uso da memória e da largura de banda da rede, para alinhar com seus requisitos de carga de trabalho.

Considerado umas das principais notícias AWS de agosto, a gigante Amazon anunciou a disponibilidade geral das instâncias Hpc7a do Amazon EC2 , a próxima geração de tipos de instância criados especificamente para cargas de trabalho de HPC fortemente acopladas. As instâncias Hpc7a equipadas com processadores AMD EPYC de 4ª geração (Gênova) oferecem desempenho até 2,5 vezes melhor em comparação com as instâncias Hpc6a. Essas instâncias oferecem largura de banda do Elastic Fabric Adapter (EFA) de 300 Gbps alimentada pelo AWS Nitro System, para comunicações entre nós rápidas e de baixa latência.

As instâncias Hpc7a apresentam memória Double Data Rate 5 (DDR5), que fornece largura de banda de memória 50% maior em comparação com a memória DDR4 para permitir acesso de alta velocidade aos dados na memória. Essas instâncias são ideais para cargas de trabalho com uso intensivo de computação e sensíveis à latência, como dinâmica de fluidos computacional (CFD) e previsão numérica do tempo (NWP).

Se você estiver executando no Hpc6a, poderá usar instâncias Hpc7a e aproveitar a densidade de núcleo 2 vezes maior, a largura de banda de memória efetiva 2,1 vezes maior e a largura de banda de rede 3 vezes maior para reduzir o tempo necessário para concluir tarefas em comparação com as instâncias Hpc6a.

Aqui está um infográfico rápido que mostra como as instâncias Hpc7a e o processador AMD EPYC de 4ª geração (Gênova) se comparam às instâncias e ao processador anteriores:

As instâncias Hpc7a apresentam tamanhos de até 192 núcleos das CPUs dos processadores AMD EPYC com 768 GiB de RAM. Aqui estão as especificações detalhadas:

Essas instâncias fornecem maior desempenho de computação, memória e rede para executar as cargas de trabalho com uso mais intensivo de computação, como CFD, previsão do tempo, dinâmica molecular e química computacional na AWS.

Semelhante às instâncias EC2 Hpc7g lançadas um mês antes, estamos oferecendo tamanhos de instância menores que tornam mais fácil para os clientes escolherem um número menor de núcleos de CPU para ativar, mantendo todos os outros recursos constantes com base nos requisitos de carga de trabalho. Para cargas de trabalho de HPC, os cenários comuns incluem o fornecimento de mais largura de banda de memória por núcleo para cargas de trabalho de CFD, a alocação de menos núcleos em cenários vinculados a licença e o suporte a mais memória por núcleo. 

Assim como acontece com as instâncias Hpc6a, você pode usar a instância Hpc7a para executar suas maiores e mais complexas simulações de HPC no EC2 e otimizar custo e desempenho. Você também pode usar as novas instâncias Hpc7a com AWS Batch e AWS ParallelCluster para simplificar o envio de cargas de trabalho e a criação de clusters. Você também pode usar o Amazon FSx for Lustre para latências inferiores a milissegundos e até centenas de gigabytes por segundo de taxa de transferência para armazenamento.

Para obter o melhor desempenho para cargas de trabalho de HPC, essas instâncias têm o Multithreading Simultâneo (SMT) desabilitado, estão disponíveis em uma única zona de disponibilidade e têm rede externa limitada e largura de banda do EBS.

Artigo originalmente publicado por Blog AWS

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