O mundo da computação de alto desempenho (HPC) impulsiona muitos dos principais avanços científicos em todo o mundo. Como uma das plataformas Linux empresariais mais confiáveis, o Red Hat Enterprise Linux (RHEL) serve como base para muitas dessas cargas de trabalho de HPC, atendendo a setores como o automotivo, serviços financeiros, biomédico, energia e muito mais.

Enquanto isso, a nuvem pública continua a ganhar força no mercado de computação mais amplo, oferecendo uma enorme flexibilidade e infraestrutura dinâmica. Essa tendência também vem surgindo para HPC, com organizações que buscam aproveitar a mesma flexibilidade e capacidade computacional extra para escalar clusters de HPC sob demanda, encurtando seus ciclos de desenvolvimento de produto ou pesquisa.

É por isso que estamos felizes em lançar uma nova oferta: RHEL para HPC no Azure. Fizemos uma parceria estreita com a Microsoft para identificar os requisitos técnicos e acelerar o tempo de implantação para nossos clientes em comum. Com o RHEL para HPC no Azure, você obtém a automação que instala as ferramentas e as bibliotecas necessárias para um ambiente de computação de HPC acelerado na infraestrutura do Azure.

Introdução à função do sistema RHEL HPC

A oferta de nuvem do RHEL HPC 9.6 para Azure é baseada em funções do sistema RHEL

A função do sistema RHEL HPC é uma função do Red Hat Ansible Automation Platform projetada especificamente para simplificar a implantação e a configuração de ambientes de HPC. Essa função do sistema instala componentes de terceiros necessários que os clientes teriam que integrar manualmente, como o NVIDIA CUDA Driver, CUDA Toolkit, NVIDIA Collective Communications Library (NCCL), NVIDIA Fabric Manager, pacotes NVIDIA RDMA e Open MPI. Ele é modular, permitindo que os usuários instalem ou ignorem pacotes específicos de maneira seletiva e oferecendo funcionalidades como a configuração de volumes de armazenamento para garantir que espaço em disco suficiente seja alocado para essas grandes instalações no Azure. 

Agora você pode selecionar a lista de imagens do RHEL HPC no Azure Marketplace. Após a instância da máquina virtual (VM) ser iniciada, você só precisará seguir alguns comandos básicos para executar a função do sistema RHEL HPC (já instalada na imagem). Após as funções do sistema terem baixado todos os pacotes de HPC relevantes, você poderá salvar essa imagem como uma imagem dourada e criar várias instâncias de HPC com base nela.  

A função do sistema RHEL HPC permite que a Red Hat lance continuamente pacotes de HPC ao longo dos próximos 12 meses (caminho acelerado), evitando a necessidade de se alinhar totalmente com a cadência de lançamento de 6 meses do RHEL (caminho lento). À medida que a oferta da Red Hat cresce, você terá a opção de consumir as versões do RHEL (RHEL9.8, RHEL9.9, RHEL10.2 e assim por diante) ou as versões mais recentes da função do sistema RHEL HPC. 

Azure RHEL HPC offering in the market place

O que oferecemos?

O objetivo do RHEL HPC MVP é produzir uma instância de imagem otimizada para o Azure que possa ser implantada pelo Azure CycleCloud, o qual é a plataforma da Microsoft para criação e gerenciamento completos de clusters de HPC. Os clientes de HPC costumam usar o CycleCloud, que lida inerentemente com tarefas complexas de gerenciamento e provisionamento de clusters. 

A Red Hat está lançando sua oferta RHEL HPC otimizada para o Azure Marketplace, centrada na função do sistema RHEL HPC recém-desenvolvida entregue pelo Ansible, visando imagens do RHEL 9.6. Essa oferta aprimora significativamente a experiência de implantação de ambientes de HPC em imagens do RHEL 

Essa função do sistema integra diversas dependências essenciais para cargas de trabalho de HPC modernas: 

  • NVIDIA CUDA Driver: instala os drivers e módulos proprietários do kernel necessários para habilitar a GPU NVIDIA para computação.
  • NVIDIA CUDA Toolkit: contém o ambiente de desenvolvimento necessário para escrever aplicações que usam a infraestrutura CUDA.
  • NVIDIA Collective Communications Library (NCCL): primitivas otimizadas para comunicação entre GPUs. Essa biblioteca é crucial para cenários de várias GPUs e está incluída no repositório da NVIDIA.
  • NVIDIA Fabric Manager: este pacote está relacionado ao InfiniBand e aos utilitários de rede, especialmente com funcionalidades de suporte como o NVSwitch, essencial para interconexões de alta velocidade entre GPUs.
  • Open MPI (Message Passing Interface): um padrão fundamental para tarefas de HPC distribuídas, permitindo a comunicação entre nós em um cluster.

Para mais informações sobre como implantar essa solução, consulte a Documentação de funções do sistema RHEL Azure HPC.

Direção para o futuro

Esse lançamento inicial de MVP é o primeiro passo para uma oferta completa, oferecendo ainda mais ferramentas, bibliotecas e configurações necessárias ao executar cargas de trabalho de HPC no Azure. Nos próximos meses, lançaremos atualizações que incorporarão ainda mais conteúdos essenciais de HPC, testados e validados pelos especialistas da Red Hat. Os clientes que comprarem o MVP terão acesso a essas atualizações e aos recursos expandidos dessa oferta.

Libere sua capacidade de HPC na nuvem hoje mesmo

A Red Hat é uma parceira de longa data de confiança no mundo da HPC, possibilitando descobertas científicas e o desenvolvimento de soluções. Estamos felizes em ser um parceiro de confiança na expansão da HPC para a nuvem dos nossos clientes. Com o RHEL para HPC no Azure, os clientes podem implantar os clusters de HPC na infraestrutura do Azure com mais rapidez do que nunca.

Essa oferta pode ser encontrada no marketplace do Azure com o nome Red Hat Enterprise Linux (RHEL) for High Performance Computing (HPC) on Azure. Experimente hoje mesmo e acelere suas implantações de HPC.

Teste de produto

Red Hat Enterprise Linux | Teste da solução

Versão do Red Hat Enterprise Linux que orquestra recursos de hardware e é executada em sistemas físicos, na nuvem ou como um guest de hipervisor.

Sobre os autores

James Huang is a Senior Product Manager for Red Hat Enterprise Linux, where he focuses on AI and High Performance Computing.

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