云服务提供商通过提供专门的基础设施、可扩展的架构和优化的托管服务来处理高性能计算 (HPC)，这些服务针对并行处理和低延迟通信进行了优化。它们提供对硬件（如高核心数 CPU、GPU 和加速器）以及高速网络和存储系统的访问。例如，AWS 提供具有 100 Gbps 弹性光纤适配器 (EFA) 网络的 EC2 HPC 实例（例如，Hpc6a），而 Azure 提供具有 InfiniBand 支持的 HB 系列虚拟机。这些配置最大限度地减少了延迟，并最大限度地提高了紧密耦合的工作负载（如模拟或流体动力学建模）的吞吐量。
可扩展性是通过按需资源调配和集群管理工具来实现的。云平台使用户能够在几分钟内启动数千个计算节点，并使用自动缩放功能来满足工作负载需求。AWS FSx for Lustre 或 Google Cloud 的并行文件系统等存储解决方案通过提供低延迟、并行的数据访问来处理 HPC 作业的高 I/O 要求。例如，基因组学研究团队可以使用抢占式虚拟机在 Google Cloud 上部署一个可突发集群，以经济高效地处理大型 DNA 数据集，并在作业完成后自动缩减。
托管 HPC 服务简化了部署和编排。AWS ParallelCluster 和 Azure CycleCloud 等工具可自动创建集群，并与作业调度程序（例如 Slurm）和 Kubernetes 等容器化平台集成。开发人员可以使用 Docker 或 Singularity 在各种环境中一致地部署容器化的 HPC 应用程序。成本优化通过 Spot 实例、预留定价和用于集成本地基础设施的混合云选项来实现。例如，金融建模公司可以使用 Azure 的带有 AMD EPYC CPU 的 HBv3 虚拟机进行蒙特卡罗模拟，利用即用即付的计费方式来避免前期硬件投资。这种硬件、自动化和灵活定价的结合使开发人员能够运行 HPC 工作负载，而无需管理物理基础设施。