HPCとAIの融合：イノベーションのスピードアップ

急速に変化する今日のランドスケープにおいてする成功には、高品質の製品をより早く市場に提供することが不可欠です。この目標を達成するために、多くの業界がハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）に依存しています。

企業は、業務の効率化を推進し、ビジネス上の意思決定を加速させ、成長を促進するために、生成人工知能（生成AI）にますます注目しています。HPCと人工知能（AI）の両方の融合が、企業が競争力を維持するための鍵であると考えています。

これらの革新的なテクノロジーは互いに補完し合い、組織が独自の価値からメリットを受けることを可能にします。たとえば、HPCは、パフォーマンス集約型のワークロードを実行するために不可欠な、高レベルの計算能力と拡張性を提供します。同様に、AIにより、組織はワークロードをより効率的かつインテリジェントに処理できるようになります。

生成AIとハイブリッドクラウドの時代において、 IBM® Cloud HPCは、組織の成功に必要なコンピューティング能力をもたらします。このプラットフォームは、コンピューティング、ネットワーク、ストレージ、セキュリティーのクリティカルなコンポーネントにわたる統合ソリューションとして、企業が規制や効率性の要求に対応できるよう支援することを目的としています。

この中心にあるのがデータであり、企業が貴重な洞察を得てトランスフォーメーションを加速させるのに役立ちます。データはほぼあらゆる場所にあるため、組織は従来のHPCシミュレーションやワークロードのモデリングから取得した既存のリポジトリーを所有していることがよくあります。これらのリポジトリは、多数のソースから利用することができます。これらのソースを使用することで、組織はHPCとAIを同じ課題に適用することができ、より深く価値のある洞察を生成してイノベーションを加速させることができます。

AI主導のHPCは、AIを適用してシミュレーションを合理化します。これは、インテリジェント・シミュレーションと呼ばれます。自動車産業では、インテリジェント・シミュレーションにより、新しいモデルのイノベーションが加速しています。車両やコンポーネントの設計が以前の反復から進化することが多いため、空力学、ノイズ、振動などの面で品質を最適化するために、モデリング・プロセスは大幅な変更を経ます。

何百万もの潜在的な変化があるため、道路の種類などのさまざまな条件にわたってこれらの品質を評価すると、新しいモデルを提供する時間が大幅に延長されます。ですが、今日の市場では、消費者は新モデルの迅速なリリースを求めています。開発サイクルの長期化は、自動車メーカーの販売や顧客ロイヤルティに悪影響を与えるかもしれません。

既存の設計に関連する豊富なデータを保有している自動車メーカーは、これらの大量のデータを使用してAIモデルをトレーニングできます。これにより、車両の最適化に最適な領域を特定できるため、問題領域が縮小され、従来のHPC手法をよりターゲットを絞った設計領域に集中させることができます。最終的に、このアプローチはより良い品質の製品をより短時間で生産するのに役立ちます。

電子設計自動化（EDA）では、AIとHPCがイノベーションを推進します。急速に変化する今日の半導体業界のランドスケープでは、何十億回もの検証テストでチップ設計を検証しなければなりません。しかし、検証プロセス中にエラーが発生した場合、リソースと時間を要するため、検証テスト一式をすべて再実行するのは現実的ではありません。

EDA企業にとって、AI導入型のHPCメソッドを使用することは、再実行が必要なテストを特定するうえで重要です。これにより、コンピューティング・サイクルが大幅に節約され、製造スケジュールが予定通りに進むため、最終的には企業は半導体をより迅速に顧客に届けられるようになります。

IBMは、HPCやAIなどの計算集約型ワークロードをサポートするために必要な柔軟性と拡張性を実現するインフラストラクチャーを設計しています。例えば、最新の高忠実度のHPCシミュレーション、モデリング、AIモデルのトレーニングに関わる膨大な量のデータを管理することはきわめて重要であり、高性能なストレージソリューションを必要とします。

IBM Storage Scaleは、大量のデータの読み取りと書き込みを必要とする要求の厳しいアプリケーションに対応できる、高性能で可用性の高い分散ファイルおよびオブジェクト・ストレージ・システムとして設計されています。

組織がAIワークロードの拡張を目指す中、IBM watsonx on IBM® Cloud は、企業がワークロードをスケーリングしながらAIモデルのトレーニング、検証、調整、デプロイを行うのに役立ちます。また、IBMはIBM Cloud上でNVIDIA GPUを使用したグラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）オプションを提供し、エンタープライズAIワークロードに革新的なGPUインフラストラクチャーを提供します。

ただし、GPUの管理が依然として必要であることに注意する必要があります。IBM® Spectrum LSFなどのワークロード・スケジューラーがGPUへのジョブ・フローを効率的に管理します。一方で、金融サービス業界のリスク分析ワークロード向けに設計された低遅延で高性能のスケジューラーであるIBM Spectrum SymphonyもGPUタスクをサポートします。

GPUについては、集中的な計算能力を必要とするさまざまな業界で使用されています。例えば、金融サービス組織では、金融市場の動きや商品の料金体系といったシナリオの結果を予測するためにモンテカルロ法を採用しています。

モンテカルロ・シミュレーションは、何千もの独立したタスクに分割し、コンピューター間で同時に実行できるため、GPUに適しています。これにより、金融サービス組織はシミュレーションを繰り返し、迅速に実行することができます。

企業が最も複雑な課題に対する解決策を模索する中、IBMは障害を克服し、成功を収めるための支援に取り組んでいます。セキュリティーと制御がプラットフォームに組み込まれたIBM Cloud HPCにより、さまざまな業界のお客様がフルマネージド・サービスとしてHPCを利用できるようになり、サードパーティーおよびフォースパーティーのリスクに対処できるようになります。AIとHPCの融合は、付加価値を高め、成果を加速させるインテリジェンスを生み出し、組織の競争力維持を支援することができます。