ハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）とは

HPCは、今日の最も複雑なコンピューティング問題のいくつかをリアルタイムで解決します。HPCシステムは通常、最速の汎用デスクトップ、ノートPC、サーバー・システムよりも100万倍以上の速度で動作します。

スーパーコンピューターは、何百万個ものプロセッサーまたはプロセッサー・コアを組み込んだ専用コンピューターであり、何十年にもわたって高性能コンピューティングに不可欠な存在となっています。メインフレームとは異なり、スーパーコンピューターははるかに高速で、1秒間に数十億回の浮動小数点オペレーションを実行できます。

スーパーコンピューターは今も健在です。最速のスーパーコンピューターは米国に拠点を置くFrontierで、その処理速度は1.206エクサフロップスまたは1秒間に100京の浮動小数点オペレーション（flops）を行います。¹しかし現在では、高速コンピューター・サーバーのクラスター上でHPCサービスを運用する組織が増えています。これらはオンプレミスやクラウドでホストされています。

HPCのワークロードは、人間の知識を進歩させ、有意義な競争優位性を生み出す重要な新しい洞察を明らかにします。たとえば、HPCはDNAを配列し、株式取引を自動化します。同社は、自動運転車を実現するものと同様のAIアルゴリズムとシミュレーションを実行し、IoTセンサー、レーダー、GPSシステムからストリーミングされるテラバイト単位のデータをリアルタイムで分析して、瞬時に意思決定を行います。

標準的なコンピューティング・システムは、主にシリアル・コンピューティングを使用して問題を解決します。この方法では、ワークロードを一連のタスクに分割し、同じプロセッサー上でタスクを次々と実行します。

並列コンピューティングでは、複数のコンピューター・サーバーまたはプロセッサー上で複数のタスクを同時に実行します。HPCでは、数万から数百万のプロセッサーまたはプロセッサー・コアを使用する超並列コンピューティングを使用します。

HPC Clusterは、ネットワーク接続された複数の高速コンピューター・サーバーで構成され、並列コンピューティングのワークロードを管理する集中型スケジューラーを備えています。ノードと呼ばれるコンピューターは、高性能のマルチコアCPUか、または今日ではより一般的にはGPUを使用します。これらは、厳密な数学的計算、機械学習（ML）モデル、グラフィックスを多用するタスクに適しています。単一のHPC Clusterには10万以上のノードを含めることが可能です。

Linuxは、HPC Clusterの実行に最も広く使用されているオペレーティング・システムです。その他のオペレーティング・システムには、Windows、Ubuntu、Unixなどがあります。

（HPC Cluster内にあるその他のコンピューティング・リソース（ネットワーク、メモリー、ストレージ、ファイル・システムなど）はすべて高速かつ高スループットです。これらは、ノードと同期してクラスターの計算能力とパフォーマンスを最適化できる低遅延のコンポーネントでもあります。

HPCワークロードは、ユーザーがクラスター内のノード間またはネットワーク上の通信を可能にする並列コンピューター・プログラミング用の標準ライブラリーおよびプロトコルであるメッセージ・パッシング・インターフェース（MPI）に依存しています。

ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）は、古典コンピューティングで使用される従来のビットとプロセッサーに依存しています。対照的に、量子コンピューティングは、複雑な問題を解決するために特殊な技術ベースの量子力学を使用します。量子アルゴリズムは、従来のコンピューターやスーパーコンピューターでは十分な速さで解決できない複雑な問題（分子の挙動をシミュレートするなど）を解決するためのはるかに効率的な方法である多次元の計算空間を作成します。量子コンピューティングが近いうちにHPCに取って代わることは期待されていません。むしろ、この2つのテクノロジーを組み合わせることで、効率と最適な性能を実現できます。

つい10年前まで、HPCには多額の費用がかかり、スーパーコンピューターを所有またはリースするか、オンプレミスのデータセンターにHPC Clusterを構築してホストする必要があったため、ほとんどの組織にとってHPCは手の届かないものでした。

現在、クラウド上のHPC（サービスとしてのHPC（HPCaaS）と呼ばれることもあります）は、企業がHPCを活用するための、大幅に高速で拡張性が高く、より手頃な方法を提供しています。HPCaaSには通常、クラウド・サービス・プロバイダーのデータセンターでホストされているHPC Clusterとインフラストラクチャーへのアクセスに加え、ネットワーク機能（AIやデータ分析など）とHPCの専門知識が含まれます。

現在、クラウドでのHPCを推進しているのは、以下にある3つの傾向が融合したものになっています。

あらゆる業種・業務の組織が、複雑な問題を解決するためにHPCアプリケーションを使用することの洞察と競争上の優位性への依存度が高まっています。たとえば、クレジット・カード詐欺の検知は、誰もが利用しており、ほとんどの人が一度は経験したことのあるものですが、不正行為が拡大し、詐欺師の手口が絶えず変化している中でも、不正行為をより迅速に特定し、厄介な誤検知を減らすために、HPCへの依存度がますます高まっています。

テクノロジーが登場して以来、組織はイノベーションを加速し、成長を促進する生成AI（生成AI）の可能性を急速に受け入れるようになりました。この発展は、ハイパフォーマンス・コンピューティングに対する需要にさらに拍車をかけています。HPCは、大規模なAI駆動型ワークロードをサポートする高い計算能力と拡張性を提供します。Intersect 360 Research社によると、HPCおよびAI向けのスケーラブルなコンピューティング・インフラストラクチャーの全世界市場は2023年に85.7億米ドルで、前年比62.4％増加しました。これは主に、ハイパースケール企業が自社のAIに対する支出をほぼ3倍に増やしていることによるものです。2

リモート・ダイレクト・メモリー・アクセス（RDMA）を使用すると、ネットワークに接続された2台のコンピューター間で、それぞれのオペレーティング・システムを介さず、またそれぞれのコンピューターの処理に支障を与えることなく、一方のコンピューターのメモリーにアクセスできます。これにより、レイテンシーを最小限に抑え、スループットを最大化し、メモリー帯域幅のボトルネックを軽減できます。InfiniBand、仮想インターフェース・アーキテクチャー、RoCE（RDMA over Converged Ethernet）などの高性能RDMAファブリックの出現により、クラウド・ベースのHPCが実現可能になりました。

現在、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud、IBM Cloudなど、主要なクラウド・サービス・プロバイダーはすべてHPCサービスを提供しています。また、一部の組織では、規制の厳しい、あるいは機密性の高いHPCワークロードをオンプレミスで運用し続けている一方で、多くの組織がハードウェア・ベンダーやソリューション・ベンダーが提供するプライベートクラウドHPCサービスを採用したり、移行したりしています。

クラウドでのHPCにより、組織は多くのコンピューティング資産を適用して複雑な問題を解決することができ、次のようなメリットをもたらします。

• 集中的なワークロードを迅速に構成してデプロイします。

• オンデマンドの容量による拡張により、成果が得られるまでの時間を短縮します。

• ニーズに合わせてテクノロジーを活用することでコスト効率を高め、使用したコンピューティング能力に対してのみ料金を支払います。

• クラウド・プロバイダーの管理ツールとサポートを使用して、特定のHPCワークロードを設計します。

HPCアプリケーションは、特に機械学習（ML）およびディープラーニングアプリではAIと同義になっています。現在、ほとんどのHPCシステムは、これらのワークロードを念頭に置いて設計されています。

データ分析から最先端の研究まで、HPCは以下の業種・業務のユースケースにおけるイノベーションを推進しています。