什么是 Azure Batch？

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< ">使用Azure Batch在Azure中高效运行大规模并行和高性能计算(HPC)批处理作业。Azure Batch可创建和管理计算节点（虚拟机）池、安装要运行的应用程序，以及计划要在节点上运行的作业。没有要安装、管理或缩放的群集或作业计划程序软件。只需使用Batch API和工具、命令行脚本或Azure门户来配置、管理和监视作业即可。

< ">开发人员可以使用Batch作为平台服务，在需要大规模执行的情况下生成SaaS应用程序或客户端应用。例如，可使用Batch生成一项服务来为某家财务服务公司运行Monte Carlo风险模拟，或者生成一项服务来处理多个图像。

< ">使用Batch不会产生额外的费用。仅针对所使用的基础资源（例如虚拟机、存储和网络）计费。

< ">有关Batch与Azure中其他HPC解决方案选项的比较，请参阅Azure上的高性能计算(HPC)。

< ">运行并行工作负荷

< ">Batch很适合处理本质并行（也称为“易并行”）的工作负荷。本质上会并行运行的工作负载包含可独立运行的应用程序，其中每个实例会完成一部分工作。应用程序在执行时，可能会访问一些公共数据，但不会与该应用程序的其他实例通信。因此，本质并行工作负荷可以大规模运行，具体取决于可以用来同时运行应用程序的计算资源的量。

< ">可以带到Batch来处理的本质并行工作负荷的示例包括：

< ">使用Monte Carlo模拟进行财务风险建模

< ">VFX和3D图像渲染

< ">图像分析和处理

< ">媒体转码

< ">基因序列分析

< ">光学字符识别(OCR)

< ">数据引入、处理和ETL操作

< ">软件测试性执行

< ">也可使用Batch来运行紧密耦合的工作负载；在这些工作负载中，你运行的应用程序需要相互通信，而不是独立运行。紧密耦合应用程序通常使用消息传递接口(MPI)API。可以使用Microsoft MPI或Intel MPI，通过Batch来运行紧密耦合工作负荷。通过专用的HPC和GPU优化型VM大小来提高应用程序性能。

< ">紧密耦合工作负荷的一些示例：

< ">有限元素分析

< ">流体动力学

< ">多节点AI训练

< ">许多紧密耦合作业可以使用Batch来并行运行。例如，通过更改管道宽度对液体在管道中的流动进行多次模拟。

< ">其他Batch功能

< ">更高级别的特定于工作负荷的功能也适用于Azgoogle优化ure Batch：

< ">Batch支持大规模渲染工作负荷，使用的渲染工具包括Autodesk Maya、3ds Max、Arnold和V-Ray。

< ">R用户可以安装doAzureParallel R包，在Batch池中轻松地横向扩展R算法的执行。

< ">还可以在更大型的Azure工作流中运制定营销策划方案行Batch作业，以便转换Azure数据工厂等工具管理的数据。

< ">工作原理

< ">Batch的常用方案涉及在计算节点池中横向扩展本质并行工作（例如渲染3D场景的图像）。此池可以是“渲染场”，为渲染作业提供数十、数百甚至数千个核心。

< ">下图显示一个常见Batch工作流中的步骤，其中有一个客户端应用程序或托管服务使用Batch运行并行工作负荷。

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< ">Batch解决方案中的步骤关系传媒公关危机案例图。

< ">请记住，上述工作流只是使用Batch的其中一种方式，还有许多其他功能和选项。例如，可以在每个计算节点上执行多个并行任务。或者，也可使用作业准备和完成任务为作业准备节点，用完后进行清理。

< ">有关池、节点、作业和任务等功能的概述，请参阅Batch服务工作流和资源。另请参阅最新的Batch服务更新。

< ">区域内数据驻留

< ">Azure Batch不会将客户数据移出部署它的区域，也不会将其存储在该区域之外。

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