クラウドで HPC を使用してデジタル変革を行う XNUMX つの方法

クラウド革命が始まり、次はハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) です。 クラウド コンピューティングはオンプレミスよりも急速に優れ、高速で、安価になるため、手つかずのまま残されるワークロードは存在せず、企業は今後 XNUMX 年以上にわたって競争力を維持するためにクラウド コンピューティングを導入する必要があります。 
では、HPC におけるクラウド変革とは何でしょうか? オンプレミスの HPC システムではもう十分ではないのはなぜですか?
 

レッスン XNUMX: クラウド コンピューティングは、俊敏性、より迅速なイノベーション、ジャストインタイムの調達を推進します。

クラウド·コンピューティング 需要に応じて新しいコンピューティング能力を迅速に提供するための最善の方法です。企業が競争力を維持するには、幅広いテクノロジーのトレンドとイノベーションを取り入れる必要があります。
企業が新しい市場に参入し、消費者体験をパーソナライズすると同時に、より厳しい規制とバランスをとるにつれて、コンピューティングの利用が加速しています。図1は、トップ5のアプリケーションだけで、XNUMX年間でコンピューティング需要がXNUMX倍に増加したことを示しています。 自動車 サプライヤー。昨年のピーク需要はオンプレミスで利用可能な容量の 2 倍に達しました。これまではオンプレミスのコンピューティングを購入することが解決策でしたが、これは急速に変化しています。
 

 
まず、クラス最高の企業は、新規ユーザーがいかに迅速に容量にアクセスできるかを解放することでイノベーションを加速しています。 限られた容量に基づいてオンプレミス リソースへのアクセスを厳密に制限したり優先順位付けしたりするのではなく、クラウドのスケールと可用性により、HPC を新しいユーザーやシナリオに開放できるようになります。 エンジニアや科学者は、より忠実度の高い分析とより多くのシミュレーションを実行できるため、欠陥や保証の問題が減り、より多くの契約を獲得できるようになります。 コンピューティングへのタイムリーなアクセスにより、エンジニアはイノベーションの新しい方法を模索することも可能になります。 エンジニアリング部門は、新しい方法、ツール、テクノロジーを迅速に導入する必要があり、IT はそれらを制限するのではなく、強化する必要があります。
第 2 に、クラウドのキャパシティは、オンプレミスのコンピューティングよりも迅速かつ機敏にデプロイできます。 従来のプロビジョニングでは、減価償却資本支出としてオンプレミスのハードウェアを購入しますが、厳しい市場で資本を確保するのにかかる時間によって制限されます。 これは、ハードウェアの寿命にわたってハードウェアのニーズが変わらないというリスクも生み出します。今日の進化する競争市場では、XNUMX 年は無限の期間です。 対照的に、最先端の組織はクラウドを採用してビジネス変革を推進しています。 Capex を Opex に変換することで、企業は調達と学習サイクルを数年ではなく数週間に迅速に移行できます。 図 XNUMX に示すように、ジョブごとにクラウド コンピューティング費用を支払うように移行すると、短期間で急速に利益が得られます。 このような組織は、コンピューティング アーキテクチャを継続的に更新し、ハードウェア パフォーマンス向上のイノベーション曲線に乗ることで、時間とコストのかかる RFP を回避し、迅速な反復を可能にしてリスクを最小限に抑えることができます。
 

 
クラウドベースの HPC は、数年遅れではなく数週間でビジネス ユニットに新しい価値を提供し、ビジネスが必要なときに必要に応じて拡張できるベスト プラクティスです。

レッスン XNUMX: クラウド HPC データは主流のビジネス ワークフローとより簡単に共有されます

企業はイノベーションの可能性をより深く理解する必要があります。デジタル化の取り組みの主な目的は、さまざまな利害関係者にとって重要な情報をより迅速に明らかにするためにデータを収集することです。従来のオンプレミスとは対照的に、 HPC システム 他のビジネス慣行とは切り離されている可能性がある クラウド HPC データとメタデータの共有はより簡単になっています。このトレンドを見逃すと、IT 組織は貴重なエンジニアリング情報 (モデル サイズ、手順、プロジェクト、主要な結果など) を取得する機会を逃してしまいます。HPC ワークロードのデータにアクセスすることで、他の IT 管理者やエンジニアリング リーダーは、より情報に基づいた意思決定を行い、効率性を高めるアクションを継続的に実行できます。たとえば、これによりチームは人工知能などの手法を HPC メタデータに適用できるため、自動化と最適化をさらに進めることができます。たとえば、ユーザーは同様の属性を持つ過去のジョブをすばやく取得できるため、分析のやり直しが不要になります。また、アプリケーションや、データを完全なコンテキストに配置するために使用されるモデルに関連して HPC 情報を取得することも重要です。この過去の HPC ワークロード データから、モデルのサイズ設定やアプリケーションの使用状況に基づいて、どのコンピューティング アーキテクチャが最高のコスト パフォーマンスを提供するかに関する推奨事項を生成できます。

レッスン XNUMX: フルスタックのクラウド HPC プラットフォームは、完全に拡張可能で追跡可能なエクスペリエンスを提供します

マネージド クラウド エクスペリエンスは、エンタープライズ スタック全体と統合できる完全に設計されたエクスペリエンスを提供します。 トレーサビリティは、企業がトレードオフを測定し、不確実性を管理するために不可欠です。 モデル化されたすべての動作は異なるシステムに構築されているため、HPC アプリケーションと基盤となるハードウェア環境は多様で断片化されています。 このため、IT チームとエンジニアリング チームは、エンジニアリングまたは科学プロセス全体にわたって一貫したエンドツーエンドのトレーサビリティを推進し、異種のツールをリンクすることが困難になります。 さらに、エンジニアや科学者は、ツールチェーン内で複数のアプリケーションを使用して、モデリング、分析、データ回帰、後処理の視覚化を実行することがよくあります。 従来の HPC では、これらのプロセスはユーザーによって作成されることが多い複雑な送信スクリプトを通じてキャプチャされるため、一貫して維持および更新し、時間の経過とともに企業の他の部分に接続することが困難になります。 クラウド HPC では、プロセスの各ステップが特定のハードウェアとソフトウェア スタックに関連付けられ、最適な速度向上が実現されます。 クラウド階層型ストレージは、プロセス フローの実行方法に合わせてストレージを調整し、パフォーマンスを最適化します。 このアプローチにより、企業は、必要な手動スクリプトの量を大幅に削減しながら、基盤となるハードウェア機能を満たすように HPC ワークロードを定式化することで、抽象化のレベルを高めることができます。 さらに、クラウド HPC には、PLM や IoT プラットフォームなどの他のクラウド アプリケーションなどの内部リソースに拡張するための API およびその他のサービスが組み込まれています。 新しいテクノロジーと従来のテクノロジーを統合して、将来のテクノロジーを統合するためのオプションを維持しながら、機敏な変更管理を可能にします。

レッスン ４: クラウド コンピューティングにより、HPC を「サービスとして」の利用が可能になります

HPC は、共同イノベーションのための強力なパートナー エコシステムを実現します。クラウドがソーシャル メディア、輸送、メディア、サプライ チェーンの n 乗価値ネットワークを解き放ったのと同じように、クラウド HPC はコラボレーションを根本的に変えるでしょう。今日の組織はエンジニアリング センターと顧客を世界中に分散させており、サプライ チェーンの複雑さが増しています。 (HPC) さまざまな場所でのチームワークを促進し、コンピューティング リソースを各ユーザーの近くに配置して、データの断片化とデータ重力の課題を克服する必要があります。

デジタルトランスフォーメーションはパートナーエコシステムの力によって推進されます。IDCは、「2021年までに、デジタルトランスフォーメーションビジネスモデルからの収益の82％がエコシステム対応になる」と予測しています。オンプレミスのHPCアーキテクチャはより孤立したシステムであり、外部の協力者間での効率的な情報交換を可能にするようには設計されていません。対照的に、クラウドは組織の境界を越えた共有とコラボレーションのために構築されました。クラウドコンピューティングインフラストラクチャは、オンプレミスシステムでは追いつけないHPCユースケースの新たな可能性を切り開きます。たとえば、製造会社は現在、モデル中心のエンジニアリングアプローチを採用しています。 モデルベースシステムエンジニアリング (MBSE) 管理と接続に重点を置くために デジタルスレッドシステム レベル モデルは、研究の迅速な交換を実行するための唯一の真実のソースになります。これは、内部部門だけでなく外部サプライヤーから提供されるコンポーネントの動作モデルに接続されます。クラウド コンピューティングは、OEM とサプライヤー間の IP を保護しながら MBSE ツールチェーンの計算を可能にする抽象化レイヤーを提供します (図 3 を参照)。

 
この方法により、OEMはサプライチェーン全体にわたって設計を迅速に反復できるようになります。これは、 デジタルツイン 新たな収益源を開拓し、顧客に新しい体験を提供する。デジタル ツインは、物理資産に設置されたセンサーなどの外部エコシステムからのデータを使用して MBSE モデルを強化します。これにより、稼働中の予測メンテナンスやその他の洞察の機会が生まれます。HPC アーキテクチャのオープン性と分散化は、「サービスとしての」経済への進化の鍵であり、より優れた顧客体験とパートナーシップ体験を提供します。

どのように始める？

デジタルへの移行に向けた最初のステップは、クラウド内の HPC が可能にする生産性の向上と新たな収益源を中心とした明確なビジョンを策定することです。 あなたのビジネスのどの分野が、計算速度、拡張性、コラボレーションの向上によって恩恵を受けることができますか? 
変更管理も忘れてはなりません。 HPC 管理者は、クラウドへの移行パスとそのガバナンスを考慮する必要があります。

Rescale AI Physics Rescale は、ScaleX プラットフォームを使用して HPC のクラウドへの移行を効率化します。ScaleX プラットフォームは、エンタープライズ レベルまで拡張でき、数千人の同時ユーザーと計算集約型のワークロードをサポートする最新の SaaS フレームワークです。エンジニアと科学者のクラウドでの生産性向上に努める専門家集団と連携して、Rescale は組織のデジタル成熟を加速するお手伝いをします。