ハイパフォーマンス・コンピューティング(HPC)とは

ハイパフォーマンス・コンピューティング(HPC)テクノロジーは、スーパーコンピューターやコンピューター・クラスターの能力を活用して、大量の計算を必要とする複雑な問題を解決します。

回路のクローズアップ

ハイパフォーマンス・コンピューティングが重要である理由

HPCを使用すると、ユーザーは大量のデータを標準のコンピューターよりも高速に処理することができるので、組織はより迅速に洞察を取得して、競合他社の一歩先を行くことができます。 HPCソリューションは、最速のノートPCよりも100万倍強力になることができます。 この能力を生かして、企業は、数テラバイト(TB)まで使用する何百万ものシナリオなど、大量の分析計算を実行できます。 たとえば、天気予報やリスク管理評価などのシナリオ計画では、HPCが提供する大量の分析計算が必要です。 また、組織はチップや車などの品目を物理的に構築する前に、設計シミュレーションを実行することもできます。 つまり、HPCは優れたパフォーマンスを提供して、企業が支出を抑えながらより多くのことを行えるようにします。

HPCのもう一つの主な適用として、医療と素材の発展の分野があります。 たとえば、HPCは以下の分野に導入できます。

ガンとの闘い:機械学習アルゴリズムにより、医学研究者は米国のガン患者集団の包括的ビューを詳細レベルで見ることができます。

次世代の素材の特定:ディープ・ラーニングにより、科学者はより優れたバッテリー、より復元力のある建築資材、より効率的な半導体のための素材を特定することができます。

疾病のパターンの理解:人工知能(AI)技術を組み合わせて使用することにより、研究者はヒトタンパク質と細胞システムの機能、連係、発展のパターンを特定します。


ハイパフォーマンス・コンピューティングの仕組み

標準のコンピューターは、トランザクションごとのベースでタスクを実行します。これは、コンピューターが前のトランザクション(つまりジョブ)を完了してからのみ、次のトランザクションが行われるということを意味します。 対照的に、HPCでは、すべての使用可能なリソースまたはプロセッサーを使用して、多数のジョブを一度に実行します。 したがって、ジョブの実行にかかる時間は、使用可能なリソースと使用される設計によって変わります。 そして、プロセッサーよりも多くのジョブがある場合には、HPCシステムはキューを形成します。

ほとんどの場合、HPCはスーパーコンピューターで実現します。 これらの強力なシステムは、組織が別の方法では克服できないような難しい問題を解決するのに役立ちます。 これらの問題、つまりタスクには、標準のコンピューターよりも高速で命令を実行できるプロセッサーが必要であり、時には実用的な期間内に回答を取得するために、多くのプロセッサーを並行して実行することがあります。

並列処理に加えて、HPCジョブには高速ディスクと高速メモリーも必要です。 したがってHPCシステムには、垂直に拡張してユーザー・グループに使用可能にできる強力なCPUを搭載した、計算とデータ集約型のサーバーが含まれます。 HPCシステムには、グラフィックス集約型のタスクのために、多数の強力なグラフィックス・プロセッシング・ユニット(GPU)が含まれることもあります。 しかし注目すべきなのは、各サーバーが単一のアプリケーションのみをホストすることです。

HPCシステムは、クラスターによって水平方向にも拡張できます。 これらのクラスターは、スケジューラー、計算、ストレージの機能を含む、ネットワーク接続されたコンピューターで構成されます。 単一のHPCクラスターは、例えば計算コアが10万以上というほど大きいものもあります。 単一のサーバー・システムと異なり、クラスターは1つのユーザー・グループに対して複数のアプリケーションやリソースを提供することができます。 そして、ポリシー・ベースのスケジューリングで管理しながら、クラスターの計算能力と汎用リソースの組み合わせにより、動的ワークロードを処理することができます。


HPCシステムの設計

HPCソリューションを標準コンピューターと比べて強力かつ高速にしているのは、そのハードウェアとシステムの設計です。 使用されているHPCの設計は、並列コンピューティング、クラスター・コンピューティング、グリッドおよび分散コンピューティングの3つがあります。

並列コンピューティング

並列コンピューティングHPCシステムには数百のプロセッサーが含まれ、各プロセッサーが同時に計算ペイロードを実行します。

クラスター・コンピューティング

クラスター・コンピューティングは、統合リソースとして連携して機能するコンピューターの集合で構成される、並列HPCシステムのタイプです。 これには、スケジューラー、計算、ストレージの機能が含まれます。

グリッドおよび分散コンピューティング

グリッドおよび分散コンピューティングHPCシステムは、ネットワーク内の複数のコンピューターの処理能力を結合します。 ネットワークは単一のロケーションでグリッドにすることも、広い地域の異なる場所に分散してネットワーク、計算、データと計測のリソースをリンクさせることもできます。


HPCとクラウド

クラウド・テクノロジーの進歩により、HPCソリューションは企業にとってアクセスしやすく手頃な価格になりました。 今日では、組織は幅広い種類のHPCアプリケーションと動的リソースに高速インターネット接続のみを使用してアクセスでき、柔軟性、効率性、戦略的価値などのクラウドのメリットを享受することができます。


HPCクラウドのメリット

柔軟性

ユーザーはインターネットに接続できる場所ならどこからでも、ニーズに合わせてサービスを拡張したり、アプリケーションをカスタマイズしたり、専用のHPCデータセンターにアクセスできます。

効率性

ユーザーは、基盤となるインフラストラクチャーのコストやメンテナンスを気にすることなく、より多くのHPCワークロードを処理して人件費の削減を実現できます。

戦略的価値

HPCクラウド・サービスは、容量のニーズに合う、利用可能な最も革新的なテクノロジーを提供することにより、企業に競争上の優位性を提供します。


ハイパフォーマンス・コンピューティングの利用方法

現在、HPCはAIの同義語になっています。 例えば、スーパーコンピューターのSummitとSierra は、AIワークロードを念頭に置いて構築されました。 しかし、それらはまた、超新星のモデル化、新素材の開発、ガン、遺伝子、環境の探究にも役立っています。 

HPCは、以下の場合にも不可欠です。

  • ビッグデータ:大規模なマルチディメンション・データセット
  • データ分析
  • エクストリーム・パフォーマンス・データベース
  • 機械学習

ハイパフォーマンス・コンピューティングの利用分野

自動車および航空宇宙業界

  • CFD航空力学モデリング
  • FEA衝撃および構造強度分析
  • CADとCAM

銀行、金融サービス市場および保険

  • モンテカルロ・シミュレーション
  • リスク分析
  • 不正検出

電子設計自動化(EDA)

  • チップ設計と最適化
  • 回路シミュレーションと検査
  • 製造最適化

映画、メディア、ゲーム

  • レンダリング
  • コンピューター支援グラフィックス
  • コンピューター生成画像(CGI)
  • トランスコーディングおよびエンコーディング
  • リアルタイム画像分析と処理

官公庁および防衛

  • 情報機関
  • 不正分析
  • 気候モデリング
  • 天気予報
  • エネルギー
  • 原子力管理
  • 探査

ライフサイエンス

  • ゲノム処理と配列
  • 製薬設計
  • 分子モデリングと生物学シミュレーション
  • タンパク質ドッキング

石油とガス

  • 地震データ処理
  • 貯留層シミュレーションとモデリング
  • 地理空間分析
  • 地形・地質マッピング
  • CFD航空力学モデリング
  • 風力シミュレーション

小売

  • 在庫分析
  • 物流およびサプライチェーン最適化
  • 感情分析
  • マーケティング・オファー

 

 


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