Visualización Remota con AMD en Azure

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Visualización Remota con AMD en Azure

Contenidos

  1. 🖥️ Introducción a Microsoft Azure y AMD
  2. 💻 Capacidades de escritorio virtual en Microsoft Azure
    • 2.1 Configuración de máquina virtual
    • 2.2 Instalación de herramientas de visualización
    • 2.3 Visualización de resultados con Power View
    • 2.4 Análisis de resultados con LS Pre Post
  3. 🚗 Visualización de modelos en LS Pre Post
    • 3.1 Análisis del benchmark Car-to-Car
    • 3.2 Exploración de modelos complejos
  4. 💡 Experiencia fluida con tecnología AMD
  5. 🌐 Beneficios de la nube con Microsoft Azure
  6. 📈 Automatización con Azure DevOps
  7. 🛠️ Ejecución de benchmarks con Reframe
  8. 🎨 Visualización en máquinas virtuales AMD
  9. 🤝 Colaboración entre Microsoft y AMD
  10. 📚 Recursos adicionales

Introducción a Microsoft Azure y AMD

En este tercer y último video de la serie, patrocinado por Microsoft Azure y AMD, exploraremos las capacidades de escritorio virtual disponibles en la plataforma de Microsoft Azure. Mi nombre es James Page, soy consultor técnico en Red Oak Consulting.

Capacidades de escritorio virtual en Microsoft Azure

Configuración de máquina virtual

Para comenzar, vamos a conectarnos a una máquina virtual en Microsoft Azure equipada con una CPU AMD EPYC de segunda generación y una GPU MI25. Utilizaremos esta configuración para analizar y visualizar los resultados de los benchmarks LS Diner y Open Phone, presentados en el video anterior con mi colega Manvia.

Instalación de herramientas de visualización

Usaremos un archivo RDP preconfigurado disponible en el portal de Azure para conectarnos fácilmente a nuestra máquina virtual utilizando el software de Escritorio Remoto de Windows. Una vez conectados, instalaremos las herramientas necesarias como Power View y LS Pre Post.

Visualización de resultados con Power View

¡Explorando Power View! Esta herramienta de visualización de datos CAE de código abierto nos permite analizar modelos en detalle. Podemos observar el motorbike utilizado en el video anterior con Manvia y realizar un análisis exhaustivo de los resultados.

Análisis de resultados con LS Pre Post

Análisis con LS Pre Post Ahora nos sumergiremos en el benchmark Car-to-Car utilizando LS Pre Post. Reproduciremos la simulación y examinaremos los resultados para comprender mejor el rendimiento de nuestro modelo.

Visualización de modelos en LS Pre Post

Análisis del benchmark Car-to-Car

Dentro de LS Pre Post, exploraremos el benchmark Car-to-Car presentado anteriormente. Analizaremos la salida de la simulación, seleccionaremos partes específicas para una inspección detallada y exploraremos diferentes vistas del modelo.

Exploración de modelos complejos

Además, cargaremos un modelo más complejo, como el Honda Accord con una barrera desplazada. Observaremos la utilización de la GPU y experimentaremos la fluidez de la visualización en esta máquina virtual AMD.

Experiencia fluida con tecnología AMD

Durante nuestra sesión en el escritorio remoto de Azure, hemos experimentado una experiencia fluida gracias a la tecnología de AMD. La GPU Radeon Instinct MI25 funcionó a plena capacidad, permitiendo una visualización sin problemas y análisis detallados de los modelos.

Beneficios de la nube con Microsoft Azure

Conectarse a un escritorio remoto alojado en Microsoft Azure nos ha permitido realizar todo nuestro análisis y visualización en la nube, minimizando los costos de transferencia de datos.

Automatización con Azure DevOps

En los videos anteriores, demostramos la configuración inicial de un clúster HPC utilizando Azure DevOps para la automatización. Esta integración nos ha permitido optimizar nuestro flujo de trabajo y centrarnos en la ejecución de nuestros benchmarks.

Ejecución de benchmarks con Reframe

Utilizamos la herramienta Reframe para ejecutar nuestros benchmarks en el clúster HPC. Esta herramienta nos ha proporcionado una manera fácil y confiable de realizar pruebas de rendimiento en nuestro entorno de computación de alto rendimiento.

Visualización en máquinas virtuales AMD

La capacidad de visualizar modelos complejos en máquinas virtuales AMD ha sido fundamental para nuestro análisis. La fluidez de la visualización y el rendimiento excepcional de la GPU han mejorado nuestra productividad.

Colaboración entre Microsoft y AMD

Gracias a la colaboración entre Microsoft y AMD, hemos logrado realizar con éxito todas nuestras tareas de análisis y visualización en la nube. Estamos emocionados de ver cómo estas tecnologías continúan evolucionando para mejorar nuestras capacidades de computación.

Recursos adicionales

Para obtener más detalles sobre los temas cubiertos en esta serie de videos, visite www.redoakconsulting.co.uk/whitepapers o contáctenos directamente en sales@redoakconsulting.co.uk.


Aspectos Destacados

  • Exploración de capacidades de escritorio virtual en Microsoft Azure y AMD.
  • Análisis detallado de resultados de benchmarks utilizando Power View y LS Pre Post.
  • Experiencia fluida y rendimiento excepcional con tecnología AMD en la nube.
  • Automatización eficiente con Azure DevOps y ejecución de benchmarks con Reframe.

Preguntas Frecuentes

¿Cuál es el proceso para conectarse a una máquina virtual en Microsoft Azure? Para conectarse a una máquina virtual en Microsoft Azure, primero debe configurar la máquina virtual en el portal de Azure y luego utilizar un archivo RDP preconfigurado para la conexión remota.

¿Qué herramientas se utilizan para la visualización de modelos en LS Pre Post? LS Pre Post es una herramienta de posprocesamiento que permite visualizar y analizar modelos de simulación. Se pueden utilizar diversas funciones, como selección de partes, animación y análisis de resultados.

¿Cuáles son los beneficios de utilizar máquinas virtuales AMD en Microsoft Azure? Las máquinas virtuales AMD en Microsoft Azure ofrecen un rendimiento excepcional gracias a la tecnología AMD, que incluye CPU y GPU de última generación. Esto proporciona una experiencia fluida para la visualización de modelos y análisis de datos.

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