パフォーマンス最適化とワークロードオーケストレーション
すべてのワークロードをその上で実行します
最適な構成
Rescaleのパフォーマンス最適化およびワークロードオーケストレーション機能により、エンジニア、HPCマネージャー、ITリーダーは、あらゆるシミュレーションおよびAIワークロードを最適なハードウェア、クラウド、リージョンにマッチングさせることができます。Rescaleは、デジタルエンジニアリングの停滞を招く推測や手動チューニングを排除し、速度とコスト効率を飛躍的に向上させます。
パフォーマンスとキャパシティにおける推測のコスト
設定の推測
チームは仮定に基づいてCPU、GPU、クラウド構成を選択するため、実際のシミュレーション速度とコストのメリットが実現されないままになっている。
単一クラウド、単一アーキテクチャの限界
複雑な構成と最新ハードウェアへのアクセス不足により、エンジニアは最適な構成ではなく、入手可能な構成で運用せざるを得ない。
遊休設備
あるクラウドまたはリージョンで需要が急増した場合、エンジニアは他の場所で利用可能な容量を活用するのではなく、結果が出るまで待つ。
さらなるパフォーマンス、
推測不要
ベンチマークと推奨事項
パフォーマンスプロファイルとRescaleのコンピューティング推奨エンジンを使用して、アプリケーションを実行する前に、各アプリケーションに最適なハードウェアおよびソフトウェア構成を特定します。
クラウドとアーキテクチャを横断したオーケストレーション
ハイパースケールプロバイダーや専門プロバイダー全体で、ワークロードに最適なクラウド、CPU、またはGPUアーキテクチャを自動的にマッチングします。
グローバルな負荷バランス調整
利用可能なリソースを持つ地域やキャパシティプールにジョブを動的にルーティングすることで、待ち時間を最小限に抑え、業務の中断を回避します。
最適化されたパフォーマンス。確かな実績。
先進的な組織は、Rescaleを使用してコンピューティングのボトルネックを解消し、すべてのワークロードを最適なハードウェアに割り当てています。
4,300%
ジョブを最適なハードウェアにマッチングさせた後のCFDワークロードのパフォーマンス向上
航空宇宙用eVTOLメーカー
30x
CFDをCPUではなくGPUで実行する方がコスト効率が高い
超音速航空機メーカー
7日間
オンプレミス環境での9ヶ月間との比較で、HPCのフル導入へ
グローバル・エネルギー・サービス
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パフォーマンス最適化およびワークロードオーケストレーション機能
アプリケーションのベンチマークとハードウェアに関する推奨事項
最新ハードウェアで最高のパフォーマンスを見つけよう
Rescaleは、幅広いCPUおよびGPU構成とクラウド環境において、モデリングおよびシミュレーションソフトウェアの徹底的なベンチマークを提供します。Rescaleパフォーマンスプロファイル内のオプションを比較することで、ソフトウェア設定とハードウェアリソースの最適な組み合わせを特定し、ダッシュボードと分析機能を使用してHPCワークロードを微調整し、コストとパフォーマンスのバランスを取ることができます。Compute Recommendation Engineを搭載したRescaleは、最も効率的なハードウェアおよびソフトウェア構成を継続的に特定し、あらゆるシミュレーションにおいてコストを最小限に抑えつつスループットを最大化するポリシーを設定できます。
マルチクラウド＆マルチアーキテクチャオーケストレーション
統合された自動管理による幅広い柔軟性
Rescaleは、複数のクラウドとハードウェアアーキテクチャの導入および管理の複雑さを自動化し、購入モデルや仮想マシン構成から専用CPUおよびGPUプロセッサに至るまで、ビジネスニーズに最適なインフラストラクチャをインテリジェントにマッチングします。これにより、ワークロードはAWS、Azure、Google Cloud、Oracle Cloudなどのハイパースケールおよび専門プロバイダー間でシームレスに実行でき、ジョブの送信を効率化し、リソース利用率を向上させ、ボトルネックを軽減する事前調整済みのコアタイプによって、アプリケーションは最高の効率で実行されます。
GPU最適化されたCAEおよびAIワークロード
計算並列化のパワーを活用する
グラフィックス処理ユニット（GPU）は、計算負荷の高いワークロードを高速化することで、高性能コンピューティングを大幅に向上させます。もともとグラフィックスレンダリング用に設計されたGPUは、並列処理に優れており、CAEシミュレーション、データ分析、AIトレーニングおよび推論に最適です。Rescaleでは、NVIDIAのB200を含む最新のGPUアーキテクチャに加え、CUDA-XライブラリやOmniverseプラットフォームを利用できます。これらのプラットフォームは、主要なクラウドプロバイダーやCoreWeaveなどの専用クラウドに拡張可能で、需要の増加に合わせてGPUを常に利用可能にする予約容量オプションも備えています。
ハードウェアベンチマーク
GPU最適化結果
主要なCAEソルバー向け
Ansys FluentのGPUソルバーは、CPUベースのソルバーに比べてCFD解析時間を大幅に短縮し、Siemens Simcenter STAR-CCM+のGPUアクセラレーション対応ソルバーは、マルチフィジックスシミュレーションにおけるコストと解析時間の両方を削減します。また、Ansys Speosは光学設計と解析を高速化します。リアルタイムで結果を視覚化して操作する必要のあるエンジニアにとって、このGPUパフォーマンスは、RescaleのElastic Cloud Workstationsを介した前処理および後処理にも適用されます。
地域別負荷分散とグローバル容量
中断のないパフォーマンスでグローバルに展開
Rescaleのマルチリージョン負荷分散機能は、ワークロードを異なる地理的場所に動的に分散することで、最適なパフォーマンスと可用性を維持します。この機能は、空き容量のあるリージョンにジョブをインテリジェントにルーティングし、待ち時間を最小限に抑え、局所的な障害や混雑による中断を防ぎます。変化する状況に自動的に適応することで、Rescaleは重要なシミュレーションや分析がデータ局所性の要件を遵守しながらスムーズに実行され続けることを保証します。
モデリングとシミュレーションのパフォーマンス最適化に関するリソースをご覧ください。
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