이 시나리오에서는 클라우드 채택 프레임워크를 통해 HPC + AI를 사용하여 Azure에서 모든 규모의 기계 학습, 시각화 및 렌더링 워크로드를 현대화하는 데 중점을 둡니다.
HPC 정의
Azure의 HPC(고성능 컴퓨팅)는 고급 분석, 그래픽 집약적 시각화 및 확장 가능한 렌더링을 제공하는 애플리케이션용 워크로드 오케스트레이션 서비스와 통합된 컴퓨팅, 네트워킹 및 스토리지 리소스의 전체 집합입니다.
자동차, 에너지, 건강 및 생명 과학, 실리콘, 금융 및 제조와 같은 산업은 일반적으로 Azure HPC 워크로드를 사용하여 알려진 친숙한 도구/프로세스로 3D 모델링 또는 수학 작업과 같은 복잡한 시뮬레이션을 실행하여 며칠 만에 수천 시간의 컴퓨팅 시간을 사용하여 집중적인 작업을 수행합니다.
데이터 계산이 오케스트레이션되는 동안 각 업계 고객은 결과에서 가치를 분석하고 만드는 데 더 집중하여 비용 효율적이고 시기 적절하게 비즈니스 목표를 우선 순위를 정하고 달성할 수 있습니다.
HPC 설명
다른 산업의 고객이 HPC 투자를 필요로 하는 특정 요구 사항을 가지고 있기 때문에 지속 가능성에 대한 우려도 있습니다. 대규모 온-프레미스 인프라를 배포하는 것과 비교하여 클라우드에 HPC 워크로드를 배치하면 지속 가능성 목표를 지원하기 위해 유연한 확장성과 함께 필요한 경우에만 최소한의 컴퓨팅 리소스를 사용하는 데 도움이 됩니다.
또한 Azure의 HPC는 온-프레미스 옵션, 강력한 글로벌 규정 준수 및 차세대 기계 학습 도구에 비해 경쟁력 있는 가격 책정 및 성능을 제공하여 보다 스마트한 시뮬레이션을 구동하고 지능형 의사 결정을 강화합니다.
고객이 특수 컴퓨팅 작업에 대한 관련 Azure HPC 솔루션을 선택하는 경우 성공적인 클라우드 채택을 위해 의사 결정자와 중앙 IT를 준비하기 위해 클라우드 채택 프레임워크 를 따르는 것에 대한 고려 사항도 있어야 합니다. 일반적인 고객 HPC 여정은 아래를 참조하세요.
일반적인 고객 HPC 경험
- 석유 및 가스와 같은 에너지 산업 조직은 새로운 아이디어를 안전 운영으로 육성하고 예측 유지 관리, 시뮬레이션 워크로드 및 완료 보고서 자동화와 같은 운영 발전을 촉진하는 AI 솔루션으로 방대한 데이터 리포지토리를 가져와 데이터 추출 시간을 월에서 몇 시간으로 줄이는 확장된 엔드 투 엔드 AI 에코시스템의 이점을 누릴 수 있습니다.
- 금융 조직은 HPC를 사용하여 위험 관리, 포트폴리오 최적화에 대한 접근 방식을 현대화하고 효과적인 규정 준수 및 거버넌스 사례를 구현하여 소비자 데이터를 보호합니다. Azure HPC의 계산 집약적 워크로드는 주문형 가격 책정 모델 계산에 대한 비용 절감 및 증가/즉각적인 확장성을 제공합니다.
- 제조 조직은 HPC를 활용하여 실시간 제품 시뮬레이션에 연료를 공급하여 출시 시간을 줄이고 제품 품질을 개선합니다. 수천 개의 주문형 시뮬레이션 작업이 실행되어 더 빠른 솔루션과 보건 및 안전 규정을 준수하기 위한 개선된 인사이트를 제공합니다.
다음 단계: 클라우드 채택 경험에 HPC 통합
HPC 환경에 대한 클라우드 채택 시나리오에서 성공하는 데 도움이 되도록 클라우드 채택 경험 전체의 특정 지점에서 찾은 아래 지침 목록을 시작합니다.
자세한 내용은 랜딩 존 가속기를 참조하세요.
설계 지침 은 HPC 청구, ID 및 액세스 관리, 네트워크 토폴로지/연결, 플랫폼 자동화, 관리 그룹 및 구독 조직, 거버넌스 분야 및 보안 분야를 위한 랜딩 존을 만드는 방법에 대한 지침을 제공하는 데도 사용할 수 있습니다.