Was ist AWS ParallelCluster?
AWS ParallelCluster ist ein von AWS unterstütztes Open-Source-Tool zum Aufbau und Verwalten von High-Performance-Computing-Clustern (HPC) in der AWS-Cloud. Es automatisiert die Einrichtung der benötigten Compute-Ressourcen, des Job-Schedulers und eines Shared File Systems. Damit lassen sich schnell sowohl Proof-of-Concept- als auch produktive HPC-Umgebungen aufbauen, etwa als Basis für Workflows wie Genomik-Portale, die komplette DNA-Sequenzierungs-Pipelines automatisieren.
Der Zugriff erfolgt über die ParallelCluster-Kommandozeile, die API, eine Python-Bibliothek, eine grafische Weboberfläche (PCUI) oder als AWS-CloudFormation-Custom-Resource. ParallelCluster ermöglicht Forschenden und Ingenieurteams den Zugang zu elastischer Rechenleistung, ohne eigene HPC-Infrastruktur betreiben zu müssen.
Kernfunktionen
- Automatisiertes Cluster-Deployment: Kompletter Aufbau einer HPC-Umgebung inklusive Compute-Nodes, Scheduler und Shared Storage.
- Auto-Scaling: Compute-Nodes skalieren automatisch anhand der Job-Queue.
- Slurm- und AWS-Batch-Integration: Wahl zwischen dem etablierten Slurm-Scheduler und AWS Batch je nach Workload-Art.
- Shared Storage: Integration mit Amazon FSx for Lustre, Amazon EFS und Amazon S3.
- Mehrere Zugriffswege: CLI, API, Python-Bibliothek, Web-UI (PCUI) und CloudFormation-Integration.
Typische Anwendungsfälle
Wissenschaftliche Simulationen: CFD-Simulationen, Molekulardynamik, Wettermodelle und andere rechenintensive wissenschaftliche Anwendungen profitieren von elastischer, bedarfsgerecht skalierender HPC-Kapazität.
Machine-Learning-Training: Verteiltes Training von ML-Modellen auf GPU-Clustern, skalierbar von einzelnen GPUs bis zu großen Multi-Node-Clustern für Foundation-Modelle.
Life Sciences: Genomik-Pipelines, Proteinfaltung und Drug Discovery mit Zugriff auf GPU-beschleunigte Instanzen für rechenintensive Analysen.
Vorteile
- Kein Hardware-Investment für HPC-Projekte notwendig.
- Elastische Kapazität, die sich bedarfsgerecht hoch- und herunterskalieren lässt.
- Pay-per-Use für die zugrunde liegenden AWS-Ressourcen, kombinierbar mit Spot-Instances zur Kostenoptimierung.
- Vertraute Umgebung für HPC-Nutzer durch Slurm-Unterstützung.
Integration mit innFactory
Als AWS Reseller unterstützt innFactory Sie bei AWS ParallelCluster: Wir helfen bei der HPC-Cluster-Architektur, der Migration von On-Premises-HPC-Workloads und der Optimierung für Kosten und Performance.
Typische Anwendungsfälle
Häufig gestellte Fragen
Was ist AWS ParallelCluster?
AWS ParallelCluster ist ein von AWS unterstütztes Open-Source-Tool zum Aufbau und Verwalten von High-Performance-Computing-Clustern in der AWS-Cloud. Es richtet automatisch die benötigten Compute-Ressourcen, den Job-Scheduler und ein Shared File System ein. Zugriff erfolgt über CLI, API, eine Python-Bibliothek, eine Web-UI (PCUI) oder als CloudFormation Custom Resource.
Welche Job-Scheduler werden unterstützt?
ParallelCluster unterstützt Slurm und AWS Batch als Job-Scheduler. Slurm ist die aktiver weiterentwickelte und am häufigsten genutzte Option für klassische, eng gekoppelte HPC-Workloads; AWS Batch eignet sich für container- und batch-orientierte Berechnungen.
Was kostet AWS ParallelCluster?
Das Tool selbst ist kostenlos. Sie zahlen ausschließlich für die AWS-Ressourcen, die beim Erstellen von Images und Clustern verwendet werden, etwa EC2-Instanzen, EBS-Volumes, FSx- oder S3-Speicher und Netzwerkverkehr. Spot-Instances können die Rechenkosten deutlich reduzieren.
Welche Instance-Typen eignen sich für HPC-Workloads?
Für eng gekoppelte HPC-Workloads bietet AWS dedizierte HPC-optimierte Instanzfamilien wie Hpc7a (AMD-basiert) und Hpc7g (AWS-Graviton-basiert) mit optimiertem Networking. Für GPU-beschleunigtes Rechnen und ML-Training stehen unter anderem die P5- und P6-Familien zur Verfügung. Die tatsächlich passende Instanzfamilie hängt vom Workload ab und sollte anhand aktueller AWS-Dokumentation gewählt werden.
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