微软Azure CycleCloud正式可用，这标志着微软进入了高性能计算（HPC）市场。是一种用于创建、管理、运维和优化Azure中任何规模HPC集群的工具，它适用于作为IT企业的Azure用户，支持他们为自身的客户创建安全且灵活的云高性能计算和大型计算（Big Compute）环境。此外，微软还宣布了对的支持。

2017年八月，微软从CycleCloud的创立者Jason Stowe、其妻子及其他两人手里收购了该企业。其Cycle计算产品最初创立于2005年，它使用开源调度器帮助企业实现高性能计算。CycleCloud因支持云环境中大型计算的高速完成而荣膺多项荣誉。

此外，该企业还保持对使用云技术企业的市场观察，意在提供适用于这些企业的稳健架构。在Bio.IT World一篇中，对CycleCloud的正式可用做了如下声明：

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自十多年前我们开创CycleCloud以来，单台服务器的计算能力就一直在呈指数级增长。这可部分归功于FPGA和GPU技术，而Azure为这些技术提供了最广泛的支持。

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使用CycleCloud，IT管理者可以在Azure中快速地部署具有计算、存储、文件服务和应用能力的高性能集群。据介绍，CycleCloud提供了基于角色的策略和管治特性，易于实现向需要的客户企业交付混合计算能力，同时也避免了发生成本失控问题。此后，终端用户可以完全依赖Azure CycleCloud对他们的集群编排任务和数据工作流。要着手使用CycleCloud，客户可以通过该工具，或是通过使用一个。

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Azure中对NGC（NVIDIA GPU Cloud）的支持将有助于客户加速AI计算，并可加速多种使用了NVIDIA GPU虚拟机上的HPC工作流。NVIDIA提供一个可使用具有35个GPU加速容器的软件库，用于深度学习软件、HPC应用、HPC可视化工具，以及一系列来自NGC容器仓储的合作方应用。NVIDIA在官方博客上介绍了Azure上对NVIDIA GPU的支持。据介绍，客户可以通过下列实例运行使用了NVIDIA GPU的容器：

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• NCv3（具有1、2或4个 GPU）； 

\• NCv2（具有1、2或4个 GPU）； 

\• ND（具有1、2或4个 GPU）。

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同一个NGC容器即便类型不同，或是GPU数量不同，都可在各种Azure实例类型上工作。

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Azure市场（Marketplace）上还提供了。

微软并非唯一一家云服务提供商。去年十月，AWS就了具有GPU能力的EC2实例，支持多至8个NVIDIA Tesla V100 GPU。这些实例设计用于处理一些计算密集型工作负载，从机器学习到基因组。除了微软和亚马逊这两家提供对NVIDIA GPU的支持，谷歌也提供了，支持客户运行使用了谷歌TensorFlow框架的机器学习工作负载。由此，三家主要云服务提供商都向高性能计算市场推出了自己的云服务产品。

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