白皮書、電子書與資訊圖
資訊圖：使用 AWS 和 NVIDIA 的 HPC 提高能源效率
能源價格和消耗與日俱增，而資料中心正面臨電力限制。與此同時，資料集大小不斷增加，以及交付結果的壓力，也推動了更高效能的 HPC 叢集的需求。
白皮書：使用 Amazon EC2 執行個體最佳化 HPC 工作負載
針對各種工作負載最佳化了不同的 EC2 執行個體。閱讀此白皮書了解如何識別正確的 EC2 執行個體，來最佳化 HPC 應用程式的效能。
解決方案簡介：利用 AWS 和 NVIDIA 的加速運算來提高 HPC 工作負載的能源效率
世界各地的組織正在使用 AWS 和 NVIDIA 來執行其 HPC 和 AI/ML 工作負載。由最新的 NVIDIA GPU 提供技術再透過各種工具和服務來加速，組織可以更快地獲得深入見解，同時提高能源效率。閱讀此解決方案簡介，了解大規模執行這些工作負載的節能方法。
資訊圖：改善採用 Intel 可擴充處理器技術的資料密集型 HPC 工作負載的速度和準確性
Amazon EC2 Hpc6id 執行個體採用第 3 代 Intel Xeon 可擴充處理器技術，提供極具吸引力的價格效能比、記憶體和本機 NVMe 儲存功能，可協助您以更具成本效益的方式執行資料密集型工作負載。
善於採用 NVIDIA GPU 技術的 AWS 上的高效能運算 (HPC) 解決您最複雜的問題，從科學探索到預測性維護，同時最大限度地降低成本。
解決方案簡介：善於採用 NVIDIA GPU 技術的 AWS 上的 HPC 來解決最複雜的工作負載挑戰
高效能運算 (HPC) 繼續推動各行各業進步，從醫療保健和藥物探索，到更高效營運的能源，再到自動駕駛的交通運輸。
白皮書：Hyperion 研究意見 | 能源效率推動許多 HPC 使用者採用雲端
HPC 市場正在經歷一場雲端採用熱潮，這一熱潮部分得益於能源效益的提升。越來越多的組織認識到，將 HPC 工作負載移轉到雲端有可能降低特定工作負載類型的營運成本。
白皮書：Hyperion 研究技術聚焦 | HPC 與雲端 – 牢固而成熟的關係
適用於高效能運算 (HPC) 的雲端運算已成為解決 HPC 使用者在全球範圍內面臨的一些一致性問題的強大解決方案。其中許多問題已成為從內部部署解決方案轉為雲端遷移的推動力。
高效能運算 (HPC) 持續以驚人的步調發展，融合 HPC 與機器學習，甚至是量子運算，進而開創全新的可能性。使用 AWS 虛擬的無限運算容量更快得到洞察並向上擴展運算規模。
對更快、更大、更準確的設計週期的需求，以及 GPU 的效能和成本優勢，都在推動新一代 CFD 應用程式向前發展。下載此資訊圖以了解如何存取最新 AWS 技術來加速您的 CFD 模擬。
在 AWS 上，研究人員可存取專門構建的 HPC 工具和服務以及科學和技術專業知識，以加快探索的步伐。了解 AWS 客戶如何使用 AWS HPC 執行分子動力學、醫學成像、建模和模擬以及基因組學等工作負載。
作為第一個被驗證為 Intel 精選解決方案的基於雲端的產品，AWS ParallelCluster 可讓客戶在 AWS 上輕鬆部署 HPC 工作負載。進一步了解如何透過單一參數或使用預先建置的範本設定資源。
閱讀本白皮書，了解可用於醫療保健和生命科學領域創新的專用 HPC 服務和工具。了解 AWS 廣泛的合作夥伴網絡，以及 AstraZeneca 和 Fred Hutchinson 等 AWS 客戶如何縮短得出結果的時間，並在 AWS 上大規模執行工作負載。
電子書：AWS 上的電腦輔助工程 (CAE) 使工程師能夠進行創新
在此電子書中，了解工程師如何利用雲端中高效能運算的能力和速度來加速標準 CAE 工作流程，並顯著降低每個設計反覆項目週期所需的成本和時間。
如今，幾乎所有產業都在產品開發中使用電腦輔助工程 (CAE)，包括：汽車、航太、工廠工程、電子、能源和消費性商品。在此資訊圖中，了解為什麼 AWS 是執行 CAE 工作負載最佳選擇的五個理由。
白皮書：雲端支援緊耦合 HPC 程式碼
在這個技術焦點中，Hyperion Research 說明雲端如何演進以支援緊耦合 HPC 程式碼。
白皮書：透過 Elastic Fabric Adapter 縮短得出結果的時間
了解您現在可如何使用 Elastic Fabric Adapter 將緊耦合 HPC 或分散式 ML 程式碼擴展到數千個核心，讓您更快獲得結果。
此 Hyperion Research 論文討論美國海軍研究實驗室將 HPC 和雲端功能用於大氣建模和預測。本文重點介紹利用 Amazon EC2 C5n 執行個體和 Elastic Fabric Adapter 獲得的效能提升和更高的可擴展性。
隨著採用基於雲端的 HPC 解決方案日益增加，仍存在關於其成本、安全性和效能的誤解。質疑對基於雲端的 HPC 的這些信念和打破常見屏障，以防止大型和小型組織受限於過時和不準確的資訊非常重要。了解 AWS 如何協助您在雲端中以快速、安全及具成本效益的方式開始使用 HPC。
針對需要存取高效能運算資源的團隊，即使團隊規模非常小，以雲端為基礎的 HPC 解決方案正協助他們打破進入的障礙，而許多不同的產業因此發現在 HPC 開始起步容易許多。
資料中心和網路架構提供適合各種 HPC 工作負載的完全彈性，AWS 客戶能夠從中獲得不少好處。每個使用案例都具有獨特的需求，此指南可協助確定最適用於在 AWS 上執行 HPC 工作負載的執行個體和組態。
Hyperion Research 技術焦點：智慧協調作業加速雲端的 HPC 工作流程
本白皮書討論雲端協調作業在擴展 HPC 雲端用量和工作流程異質性情況下的重要性。在本白皮書中，Amazon Web Services (AWS) 描繪了複雜的雲端協調作業如何能在雲端產生有效的 HPC 工作流程。
從天氣模擬、基因圖譜到搜尋外星智慧生物，HPC 以先進的運算技術，協助突破可能性的界線。HPC 如今廣泛應用於各種產業，但 HPC 曾經僅局現在政府實驗室、大型企業、特定的學術組織的範圍內。
公司組織有意投資高效能運算 (HPC) 時，應審慎檢視現場部署解決方案的隱藏成本。這類因素可能會對其他依賴 HPC 的研發投資造成負面影響，導致降低收入，像是像是失去生產力和錯失創新都是因素之一。
AWS 提供了高度客製化的平台和健全的合作夥伴社群，因此各個團隊可以隨時隨地進行協作，無需升級基礎設施。運用 AWS 上的 HPC，讓從前因為現場部署的基礎設施而受限的企業協作再次復興。
高效能運算旨在解決世界上各種最為複雜的問題。然而長久以來，HPC 的應用和工作負載都受限於內部部署基礎設施的容量、高額的資本支出以及持續不斷的技術更新需求。
白皮書：優化 AWS 上的 Electronic Design Automation (EDA) 工作流程
使用電子設計自動化 (EDA) 的半導體公司和電子公司，可運用 AWS 上幾近無限的運算、儲存空間和資源，大幅加速產品開發的的生命週期並縮短上市時間。本白皮書會概略介紹 EDA 工作流程、將 EDA 工具移轉到 AWS 的建議，以及可供優化 AWS 上 EDA 工作負載的特定 AWS 架構元件。
此 Hyperion Research 技術焦點檢驗快速發展的雲端 HPC 市場動態，以及為什麼 AWS 具備滿足 HPC 雲端運算市場需求的優勢。
從基因體、運算化學到地震建模，了解如何在 AWS 上執行各種產業特定的 HPC 工作負載。
參考架構文件
reInvent 會議
公用資料集
當組織在 AWS 上開放資料時，科學家可存取和分析該資料，為重大挑戰交付創新的解決方案。AWS 為研究人員和大眾提供各式各樣的公用資料集，包含：
- Landsat 8：2015 年以後的所有 Landsat 8 景象每天通常會在生產之後的數小時內提供。
- NASA NEX：NASA 維護的地球科學資料集集合，其中包含氣候變遷預測和地球表面的衛星影像。
- AWS 上的 NEXRAD：下一代氣象雷達 (NEXRAD) 網路的即時和存檔資料。
- 1000 個基因體專案：這個資料集包含 1,700 人的完整基因體序列。
- 癌症基因體圖譜 (TCGA)：來自癌症基因體圖譜 (TCGA) 的原始和處理過的基因體、轉錄學和表觀基因體學資料可透過癌症基因體雲端提供給合格的研究員。
- 國際癌症基因體協會 (ICGC)：符合資格的研究人員可透過國際癌症基因體協會 (ICGC) 取得完整的基因體序列資料。
查看 AWS 雲端提供的完整公用資料集清單。
AWS 研究計劃
AWS 提供加速科學研究時間所需的經濟實惠、可擴展且安全的運算、儲存、分析、人工智慧/機器學習功能，協助研究人員處理複雜的工作負載。除了尖端技術服務，AWS 還可讓研究人員存取開放資料集、資助資源，以及應對其研究和加快全球創新步伐非常關鍵的訓練。 進一步了解 >>
與全球研究網路對等連線
AWS 透過與全球研究網路對等連線，為研究人員提供 AWS 雲端的穩固網路連線。這些網路連線可讓您在所在機構、分散式資料收集網站和 AWS 之間可靠地移動資料。
適用於研究計劃的 AWS 雲端積分
AWS 全球資料輸出費免除計劃
AWS 透過免除符合資格的研究人員和學術客戶的 AWS 雲端資料傳出費，讓雲端預算更容易預測。這些是與「從 AWS 傳出到網際網路的資料」相關的費用。 聯絡您的 AWS 代表，了解更多有關此計劃的資訊
