Redimensionner est ravi d'annoncer que les charges de travail Ansys LS-DYNA et Ansys Fluent sont désormais disponibles pour être exécutées sur des instances Amazon EC2 Hpc7g, optimisées par AWS Graviton3E basé sur Arm via la plateforme Rescale. 

Les instances Amazon EC2 Hpc7g sont un nouveau type d'instance spécialement conçu pour les charges de travail de calcul étroitement couplées et de calcul haute performance (HPC) à forte intensité réseau qui contiennent des processeurs Arm 64 bits personnalisés. Les architectures basées sur Arm sont généralement connues pour leur nombre de cœurs plus élevé avec de meilleures performances par watt et leur efficacité énergétique grâce au calcul à jeu d'instructions réduit (RISC) qui génère moins de chaleur, offrant une meilleure dissipation thermique. 

L'exécution de simulations Ansys tout en utilisant les capacités d'automatisation des flux de travail et l'interface conviviale de Rescale contribuera à réduire de nombreuses complexités souvent rencontrées lors de la gestion du HPC dans le cloud. Les risques de sécurité liés aux données sont atténués par le fait que Rescale prend de nombreuses mesures conçues pour garantir la confidentialité des données des clients, y compris des certifications externes et des efforts de conformité (c'est-à-dire FedRAMP, ITAR, etc.), le cryptage des données, ainsi que les paramètres de compte et les contrôles administratifs. 

En termes simples, vous avez désormais la possibilité via Rescale de payer uniquement pour l'infrastructure que vous utilisez pour exécuter les charges de travail Ansys LS-DYNA et Ansys Fluent sur les instances Hpc7g, tout en tirant parti de l'élasticité des ressources de calcul du cloud. Vous vous concentrez sur la recherche et l’innovation et confiez la gestion de systèmes informatiques complexes et sécurisés à Rescale.

Avantages de l'exécution de charges de travail HPC sur des architectures basées sur Arm :

• Coût : Les instances Hpc7g offrent des performances jusqu'à 70 % supérieures et un prix jusqu'à 3 fois supérieur par rapport aux instances basées sur AWS Graviton de la génération précédente pour les charges de travail HPC gourmandes en calcul. 
• Efficacité énergétique: Les processeurs Arm offrent des performances économes en énergie et une consommation d'énergie réduite, ce qui entraîne une diminution de la consommation d'électricité. Cela aide les organisations à réduire leur empreinte carbone, contribuant ainsi à une infrastructure informatique plus respectueuse de l'environnement.

Éléments à prendre en compte lors de l'exécution de charges de travail HPC sur des architectures basées sur Arm : 

• Choisissez le bon matériel : Lors du choix du matériel pour un système HPC basé sur Arm, il est important de sélectionner des composants compatibles les uns avec les autres et optimisés pour les charges de travail HPC.
• Compiler des logiciels pour les processeurs Arm : Si vous utilisez un logiciel HPC qui n'est pas précompilé pour les processeurs Arm, vous devrez le compiler vous-même. Cela peut être un processus complexe, mais de nombreuses ressources sont disponibles pour vous aider.
• Utilisez une plateforme cloud : Les plates-formes cloud telles que Rescale peuvent faciliter l'exécution de charges de travail HPC sur des processeurs basés sur Arm. Les plates-formes cloud donnent accès à une large gamme de matériels et de logiciels basés sur Arm et peuvent vous aider à gérer l'infrastructure et les logiciels complexes requis pour les charges de travail HPC.

Rescale peut aider à relever ces défis en fournissant une plate-forme qui facilite le déploiement et la gestion des charges de travail HPC sur les processeurs Arm. La plateforme de Rescale comprend un certain nombre de fonctionnalités qui peuvent aider à optimiser les performances en matière de prix, notamment :

• Approvisionnement et gestion automatisés : Rescale peut automatiquement provisionner et gérer des clusters HPC sur des processeurs basés sur Arm, ce qui permet d'économiser du temps et des ressources.
• Pile logicielle optimisée : Rescale fournit une pile logicielle pré-optimisée pour les processeurs basés sur Arm, ce qui peut contribuer à améliorer les performances.
• Surveillance et analyse des performances : Rescale fournit des outils de surveillance et d'analyse des performances des charges de travail HPC, qui peuvent aider à identifier et à résoudre les goulots d'étranglement en matière de performances.

« Rescale est enthousiasmé par les instances Amazon EC2 Hpc7g avec plus de performances en virgule flottante et plus de bande passante EFA. Nous prévoyons déjà comment l'introduction des meilleurs prix et performances des instances Hpc7g, combinée à l'efficacité énergétique des processeurs AWS Graviton, fera progresser la dynamique des fluides computationnelle (CFD) et une multitude de charges de travail HPC de production réelles », déclare Mulyanto Poort, vice-président. président de l'ingénierie HPC chez Rescale. « L'introduction des instances Amazon EC2 Hpc7g aidera nos clients à accélérer davantage leur ingénierie numérique efforts tout en réduisant leur empreinte carbone.

Analyse comparative des performances d'Ansys LS-DYNA et d'Ansys Fluent sur les instances Amazon EC2 Hpc7g  

Les instances Hpc7g sont disponibles aujourd'hui sur Rescale sous le nom de coretype « Pectolite ». Pour montrer les performances des instances AWS Graviton3E, nous souhaitions comparer deux progiciels leaders du secteur, Ansys Fluent et Ansys LS-DYNA. Pour une comparaison pertinente, nous avons examiné les performances de ces deux packages construits sur Arm 64 par rapport aux instances basées sur Amazon EC2 C6gn AWS Graviton2 de la génération précédente, connues sur Rescale sous le nom de type de base « Palladium ». 

Ansys LS-DYNA est un outil de simulation par méthode d'éléments finis (FEM) implicite et explicite pour l'analyse structurelle non linéaire et constitue l'une des méthodes de simulation les plus largement utilisées dans l'industrie automobile pour la conception structurelle et les simulations de collisions. 

Siddharth Shah, chef de produit principal chez Ansys, a récemment commenté Page produit de l'instance AWS Hpc7g que « Ansys est ravi de prendre en charge le solveur LS-DYNA sur les nouvelles instances Amazon EC2 Hpc7g, alimentées par des processeurs AWS Graviton basés sur ARM. Les clients communs peuvent s’attendre à une amélioration significative des performances de calcul à moindre coût tout en économisant de l’énergie, contribuant ainsi à progresser vers la réalisation des objectifs de développement durable.

Nos tests de LS-DYNA valident le point de vue de Siddharth sur les instances Hpc7g, car nous avons constaté de grandes améliorations de performances entre Pectolite (instances Amazon EC2 Hpc7g) et Palladium (instances Amazon EC2 C6gn) à l'aide d'un modèle de test de caravane à caravane de 3.2 millions d'éléments. À 256 cœurs, nous avons constaté une accélération du temps d’itération de près de 40 %. Bien que ces codes FEM soient généralement plus difficiles à mettre à l'échelle, nous constatons toujours une légère augmentation de 6 % de l'efficacité parallèle par rapport aux instances C6gn, montrant la capacité de Pectolite (instances Hpc7g) à réduire le temps de résolution, même pour ces problèmes difficiles.

L'une des principales raisons pour lesquelles ces instances fonctionnent si bien est que les instances EC3 basées sur AWS Graviton 2E offrent des performances en virgule flottante près de 2 fois supérieures par rapport aux instances basées sur AWS Graviton2 de sixième génération. Ils fournissent également des calculs de jeux d'instructions vectorielles jusqu'à 35 % plus rapides par rapport aux instances Graviton3 de la génération actuelle. En plus de l'augmentation des performances de calcul brutes, les instances Hpc7g sont l'une des premières instances à utiliser la mémoire Double Data Rate 5 (DDR5), qui offre une bande passante mémoire 50 % plus élevée que la mémoire DDR4. Cette augmentation de la bande passante mémoire contribue à réduire le goulot d'étranglement sur le processeur pour ces types de charges de travail.

Figure 1:

L'autre code que nous avons testé est Ansys Fluent, un outil CFD leader du secteur pour la simulation des fluides, le transfert de chaleur, le mélange et l'écoulement multiphasique. Ansys Fluent est utilisé partout dans le monde dans un large éventail d'industries, de l'aérospatiale, de l'énergie et de l'automobile à la fabrication et aux produits pharmaceutiques. Les codes CFD étroitement couplés comme Ansys Fluent font partie des charges de travail HPC les plus exigeantes en infrastructure à exécuter.

Nous avons testé Ansys Fluent à l'aide d'un modèle de 140 millions de cellules d'un véhicule de F1. Comme prévu, nous avons constaté de grandes améliorations de performances avec de petits clusters, montrant les progrès en termes de CPU et de bande passante mémoire des instances Hpc7g. Ce qui est vraiment impressionnant, c’est l’augmentation soutenue et la forte mise à l’échelle de plusieurs milliers de cœurs. Les instances Hpc7g affichent une accélération de 45 % de la vitesse d'itération à 2048 6 cœurs par rapport aux instances C75gn avec une efficacité parallèle observée de 7 %. Cela montre que les instances HpcXNUMXg peuvent évoluer efficacement même avec les flux de travail HPC étroitement couplés les plus importants et les plus exigeants.

Figure 2:

Ces performances impressionnantes de mise à l'échelle parallèle dans le cloud sont rendues possibles par les progrès réalisés par AWS avec Elastic Fabric Adapter (EFA), optimisé par le système AWS Nitro. Le système Nitro a non seulement permis de décharger les fonctions de virtualisation de la machine hôte, mais a également permis des fonctionnalités encore plus avancées telles qu'une mise en réseau plus robuste et à faible latence utilisant des datagrammes fiables et évolutifs (SRD) et un cryptage réseau natif.

Utilisez le nouveau Profil de performance fonctionnalité pour exécuter de manière transparente vos propres tests de performance et voir par vous-même.