Rescale Compute Classes で計算工学の高まる需要と多様性に対応

Rescale のコンピューティングクラスの紹介

現代のR&Dチームは、デジタルエンジニアリングや科学研究のための計算能力に対する需要がますます高まっています。複雑なCAE問題のシミュレーション、 AIの最適化、または広大な設計空間を分析する、専門的な コンピューティングアーキテクチャ 構成によってパフォーマンスと効率性が大きく変わります。お客様が最新のテクノロジーで最高のパフォーマンスを得られるよう、 Rescale 発表することに興奮している 計算クラスアプリケーション固有の要件に基づいてインフラストラクチャの選択を簡素化および自動化するように設計されたプラットフォーム拡張機能です。 

コンピューティング インフラストラクチャとアプリケーションは進化を続けていますが、そのスピードはかつてないほど速くなっています。

今日のエンジニアリングの課題には、x86、GPU、RISC-V、その他のアクセラレータ タイプなど、多様で特殊なコンピューティング アーキテクチャを活用した、より高速で正確なシミュレーションが求められています。 シミュレーションアプリケーション 次のようなトレンドによって、計算リソースに対する需要が高まっています。 AI、ますます複雑化するデータセット、そして世界規模のコンピューティング主導のイノベーション競争。

インフラ 意思決定者は常にバランスを取る必要があります。つまり、複雑な選択でチームを圧倒させることなく、チームが適切なリソースすべてにアクセスできるようにするにはどうすればよいかということです。ハードウェア アーキテクチャの選択と管理に対する従来のアプローチでは、ボトルネックが発生し、市場投入までの時間が長くなり、イノベーションが妨げられることがよくあります。Rescale Compute Classes は、リソース割り当てを自動化および最適化することで、この問題に正面から取り組みます。

Rescale コンピューティング クラスとは何ですか?

コンピューティングクラスは、特定のワークロードの独自の要求を満たすように調整された、事前に構築されたコアタイプのグループです。Rescaleの コアタイプセット テクノロジーにより、コンピューティング クラスは、ユーザーがインフラストラクチャではなくイノベーションに集中できるようにします。組織は、ワークロードに適した最先端のコンピューティング アーキテクチャを直感的に選択してアクセスできます。

利用可能なコンピューティング クラス:

• 汎用コンピューティングクラス: 計算集約型の HPC ワークロード向けに設計されています。
• 大容量メモリコンピューティングクラス: 大規模なシミュレーションや AI トレーニングなど、メモリを大量に消費するアプリケーション向けにカスタマイズされています。
• 大規模ディスクコンピューティングクラス: 大容量のストレージを必要とするデータ量の多いワークロードに最適です。

エンジニアリングチーム向けインフラストラクチャの簡素化

多くの場合 エンジニアリングチームインフラストラクチャの選択のニュアンスを理解することは、困難で不必要な負担です。シミュレーション エンジニア、計算生物学者、その他の専門家は、コンピューティング アーキテクチャの用語や可用性の専門家になる必要はありません。

モデリングとシミュレーションを実行するエンジニアリングチームが直面する課題

1. 容量の制約: 需要が高まるにつれて GPU その他の特殊なハードウェアが増加すると、容量制限により重要な研究開発作業が遅れる可能性があります。
2. 急速に変化するアーキテクチャ最新かつ最も効率的なアーキテクチャに追いつくことは、ほとんどのチームにとって現実的ではありません。
3. 複雑なクラウド環境: インフラストラクチャの管理 複数の雲 さまざまな用語と機能により、大幅な複雑さが生じます。

コンピューティング クラスはこれらの問題点を軽減し、各ワークロードが利用可能な最適なコンピューティング リソースに自動的に一致するようにします。

コンピューティングクラスの主な利点

Rescale のコンピューティング クラスはいくつかの重要な利点を提供し、組織が R&D ワークフローの潜在能力を最大限に引き出すことを可能にします。

1. 簡素化されたインフラストラクチャの選択
   手動で選択する代わりに ハードウェアユーザーは、ワークロードに最適なコンピューティング クラスを選択するだけです。これにより、推測する必要がなくなり、エンジニアリング チームの学習曲線が短縮されます。
2. 最先端のハードウェアへの自動アクセス
   Rescale が新しいハードウェア アーキテクチャを統合すると、コンピューティング クラスはそれを自動的に組み込みます。これにより、チームは手動で更新する必要なく、常に最新の状態を維持できます。
3. 事業継続性
   コンピューティング クラスは、主要な選択肢が利用できない場合に、ワークロードを代替コアタイプに動的にリダイレクトします。これにより、中断のない操作が保証され、ハードウェア不足による遅延が最小限に抑えられます。

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コンピューティングクラスの使用例

コンピューティング クラスは汎用性と適応性に優れているため、幅広い R&D アプリケーションに適しています。組織がこれらのクラスを活用する方法の例をいくつか示します。

• 高忠実度シミュレーション: エンジニア 複雑な形状のシミュレーションを実行したり、 物理学 バランスの取れたパフォーマンスのために、汎用コンピューティング クラスのメリットを享受できます。
• データ集約型分析: 大規模ディスク コンピューティング クラスは、ゲノミクスや気候モデリングなどの大規模なデータセットの分析に最適です。
• AIモデルのトレーニング: 大容量メモリコンピューティング クラスは、大量のメモリ容量を必要とする複雑な機械学習モデルのトレーニングに最適です。

どのコンピューティングクラスが自社のニーズに最適か分からない組織にとって、Rescaleの パフォーマンスプロファイル コンピューティング リソース全体の実際のパフォーマンスの詳細な比較を提供し、常に適切な適合を保証します。

コンピューティングクラスが生産性を高める仕組み

コンピューティングクラスは、インフラストラクチャ管理の複雑さを抽象化することで、エンジニアリングと ITチーム 最も重要なこと、つまりイノベーションの推進に注力します。その方法は次のとおりです。

• 市場投入までの時間を短縮: ハードウェアの選択が簡素化され、最新のアーキテクチャに自動的にアクセスできるため、研究開発サイクルを高速化できます。
• 効率の向上: 自動化により、手動の構成とトラブルシューティングに費やす時間が短縮され、チームはより多くのリソースをコア プロジェクトに割り当てることができます。
• ROIの向上: 最適な ハードウェア 各ワークロードのリソース利用率を最大化し、コスト削減と パフォーマンスの向上.

の要求に応じて 計算工学 成長を続ける企業には、対応できる俊敏性と拡張性に優れたソリューションが必要です。Rescale の Compute Classes は、従来のアプローチの複雑さを排除し、最先端のインフラストラクチャに合理的かつ効率的にアクセスする方法を提供します。リソースをワークロードの需要に合わせて調整し、最新テクノロジへのアクセスを自動化することで、Compute Classes はイノベーションの迅速化とより良い結果を実現します。

コンピューティング クラスは、ますます競争が激化する環境で成功するために必要なツールをエンジニアリングおよび IT リーダーに提供するという Rescale の取り組みの次のステップを表しています。Rescale は、簡素化されたインフラストラクチャ管理と継続的なイノベーションを提供することで、組織が常に一歩先を行くことを保証します。