יצירת מכונה וירטואלית שמוכנה ל-HPC

עומסי עבודה של מחשוב עתיר ביצועים (HPC) עם צימוד הדוק משתמשים לעיתים קרובות בממשק העברת הודעות (MPI) כדי לתקשר בין תהליכים ומכונות ב-Compute Engine. אבל כדי ליצור קובץ אימג' של מערכת הפעלה שמותאם לביצועים אופטימליים של MPI,צריך מומחיות במערכות, ידע וזמן נוסף לתחזוקה. כדי להגדיר במהירות סביבה אופטימלית לעומסי העבודה של HPC, אפשר להשתמש בקובץ אימג' של מכונה וירטואלית ל-HPC. Cloud de Confiance by S3NS

תמונת מכונה וירטואלית ל-HPC מבוססת על Rocky Linux 8 או Rocky Linux 9, והיא מותאמת לעומסי עבודה של HPC עם צימוד הדוק. הוא כולל פרמטרים של ליבת המערכת ושל כוונון הרשת שהוגדרו מראש, שנדרשים ליצירת מכונות וירטואליות שמשיגות ביצועים אופטימליים של MPI ב- Cloud de Confiance by S3NS.

לקבלת התוצאות הטובות ביותר, מומלץ לפרוס את תמונת המכונה הווירטואלית של HPC בסוג מכונה מתוך סדרת המכונות המותאמות לצריכת מעבד גבוהה (compute-optimized). סוגי המכונות האלה מיועדים לאפליקציות HPC עם צימוד הדוק. כדי להשתמש ב-Cloud RDMA עם H4D, צריך להשתמש בגרסה 20250917 או בגרסה מאוחרת יותר של תמונת המכונה הווירטואלית של HPC Rocky 8.

אפשר ליצור מכונת VM ל-HPC באמצעות כל אחת מהשיטות שזמינות ליצירת מכונת חישוב. אפשר גם להשתמש במנהל עומסי העבודה Slurm של SchedMD כדי לפרוס אשכול HPC. התמיכה ב-Slurm עדיין לא זמינה לתמונות של מכונות וירטואליות ל-HPC שמבוססות על Rocky Linux 9.

לפני שמתחילים

• אם עדיין לא עשיתם את זה, תצטרכו להגדיר אימות. אימות הוא תהליך שבו מאמתים את הזהות שלכם כדי לקבל גישה לממשקי API ולשירותים של Cloud de Confiance by S3NS . כדי להריץ קוד או דוגמאות מסביבת פיתוח מקומית, אפשר לבצע אימות ל-Compute Engine באחת מהדרכים הבאות:

  צריך לבחור את הכרטיסייה הרלוונטית לאופן שבו תכננתם להשתמש בדוגמאות בדף הזה:

  המסוף

  כשמשתמשים במסוף Cloud de Confiance כדי לגשת לשירותים ולממשקי ה-API, לא צריך להגדיר אימות. Cloud de Confiance by S3NS

  gcloud

  1. התקינו את ה-CLI של Google Cloud ואז היכנסו ל-CLI של gcloud באמצעות הזהות המאוחדת שלכם. אחרי שנכנסתם לחשבון, אתחלו את ה-CLI של Google Cloud באמצעות הפקודה הבאה:

     gcloud init

• הגדרת אזור ותחום כברירת מחדל

יתרונות

תמונת ה-VM של HPC מספקת את היתרונות הבאים:

1. מכונות מחשוב שמוכנות לשימוש בעומסי עבודה של HPC. אין צורך לכוונן את הביצועים באופן ידני, לנהל הפעלות מחדש של מופעי מחשוב או להתעדכן בגרסאות האחרונות של Cloud de Confiance עבור עומסי עבודה של HPC עם צימוד הדוק.
2. אופטימיזציות של רשתות לעומסי עבודה עם צימוד הדוק. האופטימיזציות כוללות צמצום של זמן האחזור בהודעות קצרות, מה שמסייע לאפליקציות שמסתמכות במידה רבה על תקשורת ישירה וקבוצתית. אם משתמשים בסדרת מכונות H4D, תמונת Rocky 8 של מכונת ה-HPC הווירטואלית מכילה את מנהלי ההתקנים הנדרשים של Cloud RDMA.
3. אופטימיזציות של צריכת מעבד גבוהה לעומסי עבודה של HPC. האופטימיזציות כוללות הפחתה של תנודות המערכת, מה שהופך את הביצועים הגבוהים של צומת יחיד לצפויים יותר.
4. ביצועים עקביים שניתנים לשחזור. תקנון תמונות של מערכת ההפעלה מאפשר לכם לקבל ביצועים עקביים וניתנים לשחזור ברמת האפליקציה.
5. תאימות משופרת לאפליקציות. התאמה לדרישות ברמת הצומת של מפרט פלטפורמת ה-HPC של Intel מאפשרת רמה גבוהה של יכולת פעולה הדדית בין מערכות.

תכונות של תמונת VM ל-HPC

קובץ האימג' של מכונה וירטואלית ל-HPC מציע כמה תכונות שנועדו לייעל את הביצועים של עומסי עבודה של מחשוב עתיר ביצועים (HPC):

• העדכונים האוטומטיים מושבתים
• שינויים קולקטיביים ב-MPI
• חבילות RPM שהותקנו מראש

העדכונים האוטומטיים מושבתים

עדכונים אוטומטיים עלולים להשפיע לרעה על הביצועים של עומסי עבודה של HPC. אפשר להשבית עדכונים אוטומטיים כשמשתמשים בתמונות של מכונות וירטואליות של HPC. לשם כך, מגדירים את רשומת המטא-נתונים google_disable_automatic_updates לערך TRUE כשיוצרים מופע של Compute. אופן ההגדרה של רשומת המטא-נתונים הזו במהלך יצירת המופע תלוי בכלי שבו משתמשים כדי ליצור את המופע.

לדוגמה, כשמשתמשים בפקודה gcloud compute instances create כדי ליצור מכונת חישוב, צריך לספק את הארגומנט --metadata. מידע נוסף זמין במאמר מידע על מטא-נתונים של מכונות וירטואליות.

רשומת המטא-נתונים google_disable_automatic_updates זמינה באופן הבא:

• תמונות של מכונות וירטואליות של HPC Rocky 9: כל הגרסאות.
• קובצי אימג' של מכונות וירטואליות של HPC Rocky 8: רק בקובצי אימג' שנבנו ב-12 ביולי 2024 או אחריו. תאריך ה-build (בפורמט YYYYMMDD) משמש כמספר הגרסה בסוף שמות קובצי האימג'. לדוגמה, קובץ אימג' של מכונה וירטואלית של HPC Rocky 8 שנבנה ב-21 ביולי 2025 נקרא hpc-rocky-linux-8-v20250721.

אם משביתים את העדכונים האוטומטיים במכונות H4D, צריך להריץ את הפקודה dnf update במכונה באופן קבוע כדי לשמור על עדכניות של מנהל ההתקן Cloud RDMA.

Intel MPI Library

‫Google ממליצה להשתמש בסקריפט google_install_intelmpi כדי להתקין את ספריית ממשק העברת ההודעות (MPI) לפני שמריצים משימות MPI ב-Cloud de Confiance by S3NS. מידע נוסף זמין במאמר שימוש ב-Intel MPI 2021.

חבילות RPM שהותקנו מראש

קובץ האימג' של מכונת ה-VM ל-HPC מגיע עם חבילות ה-RPM הבאות שמותקנות מראש:

• daos-client
• gcc-gfortran
• gcc-toolset-12
• Lmod
• dkms
• htop
• hwloc
• hwloc-devel
• infiniband-diags
• kernel-devel
• kmod-idpf-irdma
• libfabric
• librdmacm-utils
• libibverbs-utils
• libXt
• ltrace
• nfs-utils
• numactl
• numactl-devel
• papi
• pciutils
• pdsh
• perf
• perftest
• rdma-core
• ‫redhat-lsb-core (HPC VM Rocky 8 בלבד)
• ‫redhat-lsb-cxx (HPC VM Rocky 8 בלבד)
• rsh
• screen
• strace
• wget
• zsh
• קבוצת החבילות 'כלי פיתוח'

מדריכים למתחילים

במדריכים האלה מוסבר איך להגדיר מכונת VM שעברה אופטימיזציה ל-HPC. בתהליכים מוסבר איך:

• יצירת מכונת HPC וירטואלית (בלי להגדיר Cloud RDMA)
• ציון מדיניות למיקום קומפקטי כשיוצרים מכונות וירטואליות ל-HPC
• יצירת מכונה וירטואלית ל-HPC שמשתמשת ב-Cloud RDMA

אי אפשר להוסיף Cloud RDMA למכונה וירטואלית (VM) קיימת של HPC, לכן צריך לפעול לפי השלבים המתאימים כשיוצרים את המכונה.

לפני שמתחילים

1. כדי להשתמש ב-Google Cloud CLI במדריך למתחילים הזה, קודם צריך להתקין את Google Cloud CLI ולהפעיל אותו:
   • הורדה והתקנה של Google Cloud CLI
   • מאתחלים את Google Cloud CLI.
2. בדף לבחירת הפרויקט במסוף Cloud de Confiance , בוחרים פרויקט ב-Cloud de Confiance או יוצרים אותו.

יצירת מכונת וירטואלית של HPC

מומלץ מאוד להשתמש בקובץ האימג' של מכונת ה-HPC עם עומסי העבודה של ה-HPC באמצעות סדרות המכונות הבאות:

• H4D
• H3
• C2D
• C2

לסוגי המכונות בסדרות האלה יש מיפויים קבועים של ליבות וירטואליות לליבות פיזיות, והן חושפות ארכיטקטורת תאים של NUMA למערכת ההפעלה האורחת. שני המאפיינים האלה חשובים מאוד לביצועים של אפליקציות HPC עם צימוד הדוק.

אם אתם יוצרים כמה מכונות וירטואליות של HPC שמחוברות זו לזו, כדאי לפעול לפי ההוראות במאמר בנושא יצירת מכונות וירטואליות של HPC עם מדיניות מיקום קומפקטית כדי להשיג זמן אחזור נמוך ברשת.

gcloud compute instances create INSTANCE_NAME \
        --zone=ZONE \
        --image-family=IMAGE_FAMILY \
        --image-project=cloud-hpc-image-public \
        --maintenance-policy=TERMINATE \
        --machine-type=MACHINE_TYPE

gcloud compute instances describe INSTANCE_NAME

POST https://compute.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/zones/ZONE/instances

{
   "machineType":"zones/ZONE/machineTypes/MACHINE_TYPE",
   "name":"VM_NAME",
   "disks":[
      {
         "initializeParams":{
            "sourceImage":"projects/cloud-hpc-image-public/global/images/IMAGE"
         },
         "boot":true
      }
   ],
   "networkInterfaces":[
      {
         "network":"global/networks/NETWORK_NAME"
      }
   ]
}

יצירת מכונות וירטואליות של HPC עם מדיניות למיקום קומפקטי

כדי לקצר את זמן האחזור בין מופעי מחשוב, אפשר ליצור מדיניות למיקום קומפקטי. מדיניות כזו מבטיחה שהמופעים באותו אזור זמינות יהיו קרובים זה לזה.

אם אתם צריכים יותר מכונות וירטואליות ממה שאפשר להכניס למדיניות מיקום קומפקטית אחת, אתם צריכים לחלק את המכונות הווירטואליות לכמה מדיניות מיקום. כדאי להשתמש במספר המינימלי של מדיניות מיקום שמתאים לכל המכונות הווירטואליות.

כדי ליצור מכונות וירטואליות ל-HPC עם מדיניות מיקום קומפקטית, פועלים לפי השלבים הבאים:

1. יצירת מדיניות למיקום קומפקטי

2. מבצעים אחת מהפעולות הבאות:

   • החלת מדיניות למיקום קומפקטי על מופע קיים של מכונת VM ל-HPC.

   • יצירת מכונה עם מדיניות למיקום קומפקטי.

     כדי ליצור מכונה שמציינת מדיניות למיקום קומפקטי, משתמשים בדגלים --maintenance-policy ו---resource-policies עם הפקודה gcloud compute instances create.

יצירת מכונת VM ל-HPC שמשתמשת ב-Cloud RDMA

כדי ליצור מכונת VM ל-HPC שמשתמשת ב-Cloud RDMA, צריך קודם ליצור לפחות רשת ענן וירטואלי פרטי (VPC) רגילה ורשת Falcon VPC. רשת Falcon VPC משתמשת בפרופיל רשת RDMA שמאפשר תעבורת RDMA בין מופעי מחשוב. הרשת הזו נפרדת מרשת ה-VPC הרגילה שמעבירה תעבורה שאינה RDMA לשירותים אחרים שלCloud de Confiance או לאינטרנט.

כדי ליצור מופע של מכונה וירטואלית ל-HPC שמשתמשת ב-Cloud RDMA, צריך לבצע את המשימות הבאות:

1. מזהים או יוצרים לפחות שתי רשתות VPC:

   • רשת VPC רגילה לתעבורה שעוברת דרך ממשק הרשת gVNIC
   • רשת Falcon VPC לתעבורת רשת RDMA

2. יוצרים מכונה וירטואלית של HPC.

   1. לתמונת המקור, משתמשים בתמונת מכונה וירטואלית של HPC. התמונה הזו כוללת את מנהלי ההתקנים שנדרשים ל-Cloud RDMA.

   2. במהלך יצירת המכונה, מגדירים לפחות שני ממשקי רשת – אחד שמשתמש במנהל ההתקן gVNIC ואחד שמשתמש במנהל ההתקן IRDMA.

      הסבר מפורט יותר זמין במאמר יצירת מופע שמשתמש ב-Cloud RDMA.

3. אם אתם מתכננים להריץ אפליקציות MPI במופעי מכונות וירטואליות של HPC שמשתמשות ב-Cloud RDMA, אתם צריכים לפעול לפי שלבי ההגדרה של MPI במאמר הגדרה של אפליקציות MPI והרחבתן במכונות וירטואליות מסוג H4D באמצעות Cloud RDMA.

גישה למופע של מכונת VM ל-HPC

אחרי שיוצרים את מופע המכונה הווירטואלית של HPC, הוא מופעל באופן אוטומטי. כדי לגשת למופע, מבצעים אחת מהפעולות הבאות:

gcloud compute ssh INSTANCE_NAME --zone ZONE

הסרת המשאבים

כדי להימנע מחיובים בחשבון Cloud de Confiance by S3NS על המשאבים שבהם השתמשתם במדריכים למתחילים האלה, מוחקים את כל המכונות הווירטואליות של HPC ואת כל המשאבים המצורפים שיצרתם.

gcloud compute instances delete INSTANCE_NAMES \
        --delete-disks=DELETE_DISK_TYPE \
        --zone=ZONE

הגדרת מופע של מכונה וירטואלית ל-HPC בהתאם לשיטות המומלצות

כדי לשפר את הביצועים של מכונת ה-VM שלכם ל-HPC ולחזות אותם בצורה מדויקת יותר, מומלץ להשתמש בשיטות המומלצות הבאות.

השבתת ריבוי הליכים בו-זמנית

תמונת המכונה הווירטואלית של HPC מאפשרת בו-זמנית ריבוי שרשורים (SMT), שנקרא גם Hyper-Threading במעבדי Intel, כברירת מחדל. השבתת SMT יכולה להפוך את הביצועים לצפויים יותר ולקצר את משך העבודה.

אפשר להשתמש בשיטות הבאות כדי להשבית את SMT:

• כדי להשבית את SMT בזמן יצירת מכונה וירטואלית חדשה של HPC, פועלים לפי השלבים ליצירת מכונה וירטואלית של HPC וכוללים את הדגל
  --threads-per-core=1.

• כדי להשבית את SMT במכונה וירטואלית קיימת של HPC, מתחברים למכונה ומריצים את הפקודה הבאה ממערכת ההפעלה של האורח:

  sudo google_mpi_tuning --nosmt
  

מידע נוסף זמין במאמר בנושא הגדרת מספר השרשורים לכל ליבה.

הגדרת gVNIC כסוג ממשק הרשת למכונות C2 ו-C2D

תמונת המכונה הווירטואלית של HPC תומכת ב-Virtio-net וב-Google Virtual NIC ‏ (gVNIC) כממשקי רשת וירטואלית. שימוש ב-gVNIC במקום ב-Virtio-net יכול לשפר את יכולת ההתאמה של אפליקציות MPI, כי הוא מספק ביצועים טובים יותר בתקשורת וקצב העברת נתונים גבוה יותר. בנוסף, gVNIC הוא תנאי מוקדם לביצועי רשת ברמה 1 לכל מכונה וירטואלית, שמאפשרים רוחב פס גבוה יותר וקצב העברת נתונים גבוה יותר.

אם יוצרים מכונת C2 או C2D חדשה, כברירת מחדל נעשה שימוש ב-Virtio-net עבור ממשק הרשת הווירטואלי. כדי להשתמש ב-gVNIC, פועלים לפי השלבים ליצירת מכונה וירטואלית של HPC ומבצעים אחת מהפעולות הבאות:

קובץ האימג' של מכונת ה-VM ל-HPC כולל את מנהל ההתקן gVNIC כ-Dynamic Kernel Module Support (DKMS). מידע נוסף זמין במאמר שימוש ב-Google Virtual NIC.

השבתה של אמצעי ההגנה מפני Meltdown ו-Spectre

תמונת המכונה הווירטואלית של HPC מאפשרת את הפתרונות לבעיות Meltdown ופרצת Spectre כברירת מחדל. במקרים מסוימים, הפתרונות האלה עלולים לגרום לירידה בביצועים שספציפית לעומס העבודה. כדי להשבית את הפתרונות האלה ולקחת את הסיכונים הביטחוניים הכרוכים בכך, צריך לבצע את הפעולות הבאות:

1. מריצים את הפקודה הבאה במופע ה-HPC:

   sudo google_mpi_tuning --nomitigation
   

2. מפעילים מחדש את המופע.

שיפור ביצועי הרשת

כדי לשפר את ביצועי הרשת של המופע, צריך להגדיר לפחות אחת מההגדרות הבאות:

• הגדרת רוחב פס גבוה יותר. כדי להגדיר רשת Tier_1 למכונות וירטואליות מסוג C2 או C2D, משתמשים בפקודה gcloud compute instances create כדי ליצור את המכונה. מציינים את הדגל --network-performance-configs כשיוצרים את המכונה. מידע נוסף זמין במאמר בנושא יצירת מכונות וקונטיינרים שמשתמשים ברשת Tier_1.

• שימוש ב-jumbo frames. כדי לצמצם את תקורה העיבוד של מנות רשת, מומלץ להשתמש בגודל מנה גדול יותר. צריך לאמת גדלים גדולים יותר של מנות נתונים בהתאם לפרטים של האפליקציה. מידע על השימוש בפריימים גדולים ובגדלים של מנות נתונים זמין במדריך ליחידת שידור מקסימלית.

• הגדלת מגבלות הזיכרון של TCP. רוחב פס גבוה יותר דורש זיכרון TCP גדול יותר. פועלים לפי השלבים כדי להגדיל את ההגדרות של tcp_*mem.

• שימוש בפרופיל של זמן האחזור ברשת. כדאי להעריך את זמן האחזור של האפליקציה ולהפעיל סקר פעיל שמקטין את זמן האחזור בנתיב הקבלה ברשת. משנים את ההגדרות של net.core.busy_poll ו-net.core.busy_read ב-/etc/sysctl.conf, או משתמשים ב-tuned-adm.

שימוש ב-Intel MPI 2021

‫Google ממליצה להשתמש בספריית Intel MPI 2021 להרצת משימות MPI ב-Cloud de Confiance.

ליישומים של MPI יש הרבה פרמטרים פנימיים של הגדרה שיכולים להשפיע על ביצועי התקשורת. הפרמטרים האלה רלוונטיים במיוחד לתקשורת קולקטיבית של MPI, שמאפשרת לציין אלגוריתמים ופרמטרים של הגדרה שיכולים לפעול בצורה שונה מאוד בסביבת Cloud de Confiance.

קובץ האימג' של מכונת ה-HPC כולל כלי, google-hpc-compute, שמתקין את ספריות ה-MPI המומלצות ומשתמש בספקי libfabric מותאמים אישית באמצעות פרוטוקול TCP. Cloud de Confiance

מגבלות

היתרונות של שינוי ההגדרות משתנים מאפליקציה לאפליקציה. במקרים מסוימים, שינוי הגדרה מסוימת עלול להשפיע לרעה על הביצועים. מומלץ לבצע השוואה בין האפליקציות כדי למצוא את ההגדרה היעילה או החסכונית ביותר.

שימוש בכלי google-hpc-compute לתמיכה ב-Intel MPI 2021

הסקריפט google_install_intelmpi הוא הכלי שקשור ל-MPI בכלי השירות google-hpc-compute. הוא עוזר להתקין ולהגדיר את Intel MPI.

כלי העזר google-hpc-compute כלול בתמונת המכונה הווירטואלית של HPC.

התקנה של Intel MPI 2021

כדי להתקין את ספריית Intel MPI במהלך יצירת מכונה וירטואלית חדשה של HPC, פועלים לפי השלבים ליצירת מכונה וירטואלית של HPC וכוללים את הפעולות הבאות כשיוצרים את מכונת החישוב:

--metadata=google_install_intelmpi="--impi_2021"

כדי להתקין את הספרייה במכונת VM קיימת של HPC, מריצים את הפקודה הבאה במכונת החישוב הזו:

sudo google_install_intelmpi --impi_2021 --install_dir=PATH_INSTALL_MPI

מיקום ברירת המחדל של install_dir מוגדר כ-/opt/intel.

‫Intel MPI Library ושיפורים קולקטיביים של MPI

תמונת מכונת ה-VM של HPC כוללת כוונונים כלליים שמשביתים את ה-hyperthreading, מבצעים אופטימיזציה של הזיכרון, משנים את מגבלות משאבי המערכת ומחילים פרופילים מותאמים אישית. הסקריפט google_hpc_firstrun מיועד להרצה אוטומטית באתחול הראשון של מכונת VM של HPC.

כחלק מכלי השירות google-hpc-firstrun, מריצים את הסקריפט mpi-tuning כדי לשפר את הביצועים ואת זמן האחזור של מכונת ה-VM של HPC. אפשר להריץ את הסקריפט mpi-tuning.sh כדי להחיל שינויים על מופעי מחשוב ספציפיים.

Usage:
  Verify tuning steps: $ mpi_tuning OPTIONS --dryrun
  Apply tunings: $ mpi_tuning OPTIONS

Options:
  --hpcprofile       Install and apply google-hpc-compute tuned profile
                     Also applies: --tcpmem, --limits
  --hpcthroughput    Install and apply google-hpc-compute-throughput profile
                     Also applies: --tcpmem, --limits
  --tcpmem           Increase memory for TCP
  --limits           Change the system ulimits
  --nosmt            Disable simultaneous multi threading
  --nofirewalld      Disable firewalld
  --noselinux        Disable SE Linux (reboot required)
  --nomitigation     Disable CPU vulnerabilities mitigations (reboot required)
  --reboot           Reboot system after tunings if required
  --dryrun           Do not execute commands
  --verbose          Print verbose messages
  --help             Show help message

יצירת אימג' בהתאמה אישית באמצעות אימג' של מכונה וירטואלית ל-HPC

כדי ליישם את השיטות המומלצות בהיקף גדול, צריך ליצור קובץ אימג' של מערכת הפעלה בהתאמה אישית לשימוש במכונות וירטואליות של HPC. כדי ליצור קובץ אימג' בהתאמה אישית לשימוש ביצירת מכונות וירטואליות של HPC, צריך לבצע את המשימות הבאות:

1. יוצרים מכונת מחשוב שמשתמשת בקובץ אימג' של מכונה וירטואלית ל-HPC.

2. התאמה אישית של מכונת החישוב באמצעות כוונונים של MPI.

3. יוצרים אימג' בהתאמה אישית באמצעות דיסק האתחול של אימג' המכונה הווירטואלית (VM) של HPC בתור דיסק המקור. אפשר לעשות זאת באמצעות מסוףCloud de Confiance או Google Cloud CLI.

gcloud compute images create IMAGE_NAME \
         --source-disk=INSTANCE_NAME \
         --source-disk-zone=ZONE \
         --family=IMAGE_FAMILY \
         --storage-location=LOCATION

תמחור

תמונת המכונה הווירטואלית של HPC זמינה ללא עלות נוספת. מכיוון שתמונת המכונה הווירטואלית של HPC פועלת ב-Compute Engine, יכול להיות שתחויבו על משאבי Compute Engine כמו vCPU, דיסקים וזיכרון.

מידע נוסף זמין במאמר בנושא תמחור ב-Compute Engine.

המאמרים הבאים

• כדאי לעיין בשיטות המומלצות להרצת עומסי עבודה של HPC.
• איך מגדירים ומגדילים את קנה המידה של אפליקציות MPI במכונות וירטואליות H4D באמצעות Cloud RDMA ב-Cloud de Confiance by S3NS
• מידע נוסף על משפחת המכונות מותאמת לצריכת מעבד גבוהה (compute-optimized).
• איך יוצרים אשכולות H4D HPC עם יכולות ניהול אשכולים משופרות
• אם יש לכם משוב או שאתם צריכים תמיכה, אתם יכולים לשלוח אימייל לכתובת hpc-image-feedback@google.com.