Por: Jyothi Venkatesh, gerente sénior de productos, Azure HPC, y Fanny Ou, gerente sénior de programas técnicos, Azure HPC

Nos complace anunciar que las máquinas virtuales (VM, por sus siglas en inglés) de la serie Azure HBv4 y HX ya están disponibles de forma general. Con la disponibilidad general, Microsoft ofrece a los clientes las primeras máquinas virtuales con los últimos procesadores AMD EPYC de cuarta generación con tecnología AMD 3D V-Cache (nombre en clave ‘Genoa-X’), junto con 400 Gigabit NVIDIA Quantum-2 InfiniBand. Las máquinas virtuales de las series Azure HBv4 y HX ofrecen niveles líderes de rendimiento, eficiencia de escalado y rentabilidad para una variedad de cargas de trabajo de HPC, como dinámica de fluidos computacional (Computational Fluid Dynamics – CFD, por sus siglas en inglés), cálculos de servicios financieros, análisis de elementos finitos (Finite Element Analysis – FEA, por sus siglas en inglés), simulaciones geocientíficas, clima simulación, renderizado, química cuántica y diseño de silicio.

En comparación con las máquinas virtuales de la serie HBv3 de Azure que usan procesadores AMD EPYC de tercera generación (nombre en clave «Milan-X»), que ya son las máquinas virtuales de mayor rendimiento para cargas de trabajo de HPC en la nube pública, los clientes verán hasta:

Rendimiento 1.6 veces mayor para el renderizado
Rendimiento 2.4 veces mayor para la simulación meteorológica
Rendimiento 2.7 veces mayor para CFD
2 veces mayor rendimiento para la dinámica molecular
7 veces mayor rendimiento para el análisis estructural

Visiten nuestro blog técnico para obtener información más detallada sobre el rendimiento y la escalabilidad y consulten a continuación un resumen del rendimiento en una diversa selección de cargas de trabajo de computación de alto rendimiento (High Performance Computing – HPC, por sus siglas en inglés) utilizadas de manera amplia.

Figura 1: Resumen de la comparación de rendimiento de las máquinas virtuales de la serie HBv4/HX de Azure con la serie HBv3 en diversas cargas de trabajo informáticas científicas y de ingeniería.

Las máquinas virtuales de la serie Azure HBv4 y HX están disponibles hoy en la región de Azure Este de Estados Unidos y pronto llegarán a las regiones de Azure Corea Central, Sur Central de EE. UU., Suecia Central y Sudeste Asiático.

Tecnologías más rápidas, más rentables y más eficientes a nivel energético para HPC

Las máquinas virtuales de las series Azure HBv4 y HX cuentan con procesadores AMD EPYC de 4.ª generación con AMD 3D V-cache porque ofrecen los niveles más rápidos de rendimiento para una variedad de cargas de trabajo de HPC vinculadas al rendimiento de la memoria. La memoria caché L3 de 2.3 GB por máquina virtual puede ofrecer hasta 5.7 terabytes por segundo de ancho de banda para amplificar hasta 780 gigabytes por segundo de ancho de banda desde la memoria principal, para un promedio combinado líder en el mercado de 1.2 terabytes por segundo de ancho de banda de memoria efectivo en una amplia gama de las cargas de trabajo de los clientes. Para las cargas de trabajo de ancho de banda de memoria utilizadas de manera amplia, como OpenFOAM, las máquinas virtuales de la serie HBv4 con CPU AMD EPYC de 4.ª generación con tecnología 3D V-Cache ya ofrecen un rendimiento hasta 1.49 veces mayor que los procesadores EPYC estándar de 4.ª generación en las pruebas internas de Azure.

Figura 2: Comparación de rendimiento de HBv4/HX durante la vista previa (sin 3D V-Cache) frente a la disponibilidad general (incluye 3D V-Cache) de 1 a 8 máquinas virtuales en la carga de trabajo de CFD OpenFOAM.

Las máquinas virtuales de las series Azure HBv4 y HX ofrecen estas importantes mejoras de rendimiento a un menor costo y consumo de energía por trabajo directamente proporcional a la tasa de aceleración de la carga de trabajo (como un rendimiento un 25% más rápido en una carga de trabajo de HPC determinada con AMD 3D V-Cache en comparación con la cuarta generación estándar). Las CPU AMD EPYC se traducen en que el cliente incurre en un 25% menos de costos y energía consumida por trabajo).

Obtengan más información sobre el rendimiento y la escalabilidad en una variedad de aplicaciones, modelos y configuraciones, y visiten Azure Docs para conocer las especificaciones técnicas completas de las máquinas virtuales de las series HBv4 y HX.

Mejora continua para más clientes de HPC

Microsoft entrega una nueva era de computación de alto rendimiento en la nube; uno definido por las mejoras continuas en las cargas de trabajo críticas de investigación y negocios que más importan a nuestros clientes. A través de nuestra asociación con AMD, hacemos realidad esta visión al elevar el nivel del rendimiento, la escalabilidad y el valor que brindamos con cada versión de la familia de máquinas virtuales de la serie H de Azure para nuestros clientes de HPC.

Con el lanzamiento de las máquinas virtuales de la serie HX de Azure, una nueva clase dentro de la familia de la serie H de Azure, ampliamos nuestro compromiso con los clientes que ejecutan grandes cargas de trabajo de memoria, como análisis estructural y diseño de semiconductores. Los 1.4 terabytes de memoria en cada máquina virtual de la serie HX permiten a los clientes ejecutar más cargas de trabajo intensivas en datos fuera de la memoria para obtener aceleraciones significativas y reducciones de costos. Para simuladores automotrices ampliamente utilizados como MSC Nastran, las pruebas internas de Azure muestran que las nuevas máquinas virtuales de la serie HX ofrecen un rendimiento hasta 5.7 veces mayor que las máquinas virtuales de la serie HBv3 y un rendimiento 9.2 veces mayor que las máquinas virtuales de la serie HC lanzadas hace 4 años con tecnología que aún se utiliza de manera amplia en la actualidad, en entornos de HPC locales.

Figura 3: Aumento del rendimiento de 2019 a 2023 en las máquinas virtuales de la familia de la serie H de Azure para la aplicación de análisis estructural MSC NASTRAN.

Historias de clientes

“Los investigadores de ciencias de los materiales, incluidos los que trabajan con Azure Quantum, se beneficiarán de manera importante de la introducción de máquinas virtuales Azure HBv4 que cuentan con nuevos procesadores y tecnologías de red potentes. El aumento de rendimiento de 4 veces en NAMD muestra una vez más el compromiso de Microsoft de hacer que los recursos informáticos más avanzados estén disponibles de forma continua a través de los servicios en la nube de Azure”. —Nathan Baker, director sénior, asociaciones para química y materiales, Azure Quantum.

“Los procesadores AMD EPYC, disponibles a través de la familia de máquinas virtuales de la serie Azure HB a través de Ansys Cloud, han sido fundamentales para mejorar nuestra capacidad de ofrecer más simulaciones de CFD en apoyo de nuestros esfuerzos de deportes de motor en América del Norte. Creemos firmemente que acelerar nuestras capacidades de simulación y los conocimientos de ingeniería obtenidos de este trabajo han sido clave para nuestra reciente serie de éxitos en los prototipos de IndyCar e IMSA. Estamos ansiosos por evaluar el rendimiento de las máquinas virtuales Azure HBv4 y HX-series con tecnología de procesadores AMD EPYC de cuarta generación con tecnología AMD 3D V-Cache en un futuro muy cercano. Estamos seguros de que AMD y Azure seguirán cumpliendo su promesa de un rendimiento sostenible que se materializará en el tiempo y el costo de la solución para nuestros modelos CFD muy complejos con estos procesadores”.—Kelvin Fu, vicepresidente de Honda Performance Development.

“Con la informática de alto rendimiento de Azure, podemos ejecutar más trabajos y tareas en paralelo. Reducimos el tiempo de comercialización al aumentar la eficiencia y la calidad del producto que lanzamos. Esta solución nos ayuda a mejorar la calidad del producto y reducir el riesgo de retraso en la entrega”.—Anna Palo, arquitecta de diseño digital, STMicroelectronics.

Conozcan más

Azure Docs: máquinas virtuales de la serie HBv4.
Azure Docs: máquinas virtuales de la serie HX.
Rendimiento y escalabilidad de máquinas virtuales Azure HBv4 y HX para HPC (versión preliminar pública).
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