私たちがほぼすべての分野で研究を実施し、新しい発見をする方法は、ますますコンピューターに依存しています。 機械学習、データ サイエンス、新たな計算集約型手法、およびますます大規模なデータ セットの分析が一般的になるにつれ、研究者は、すぐに利用できて使いやすいハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) リソースへのアクセスをますます必要としています。 この現在の例は次の使用です。 さまざまな角度から新型コロナウイルス感染症と闘うための計算モデリング技術、潜在的な薬剤候補のスクリーニングからエアロゾル飛沫の拡散のモデル化まで。 HPC は、天気や気候の予測など、人類に直接利益をもたらす多くの多様な研究分野でも使用されています。 車のデザインを改善する 飛行機や犯罪行為の防止、国防、さらには 最近では新しいエネルギー源の開発が進んでいます。 その結果、政府機関や政府機関で HPC を使用した公的資金による研究が行われるようになりました。 高等教育研究 業界支出においては間違いなく最大の HPC カテゴリです。
私のこれまでの学術的キャリアにおいて、私は次の機関から資金提供を受けました。 国立衛生研究所 (NIH) は、磁気共鳴画像法によって得られた脳画像を使用して、発達や神経変性疾患に伴う認知の変化を追跡する新しい方法を開発することを目的としています。 これらの脳データにはノイズが多く、処理と分析に多大な計算能力を必要とするため、大規模で安定したコンピューティング インフラストラクチャにアクセスできないため、私や同僚が取り組むことができる研究課題の規模と影響は限られていました。 ライフ サイエンス企業では、HPC への投資 504 ドルにつき XNUMX ドルの追加売上が発生します, しかし、高等教育研究における HPC 投資の利益を計算するのは簡単ではありません。 同僚と協力して NIH の大規模な助成金の提案に取り組んでいたとき、将来を代表する複数施設の研究で収集されたテラバイト規模のデータを分析、保存、共有するためのコンピューティング インフラストラクチャがまったくないことに気づきました。 また、研究者がデータを利用できるようにしながら、識別可能な個人のデータを適切に保護するためのセキュリティ メカニズムも欠如していました。
これにより、クラウド コンピューティングが非常に魅力的なものになりました。 これにより、科学ワークフローやコンピューターをスクリプト化して必要な規模で実行できるようになり、制限された情報を削除するためにデータセットを移動、コピー、編集することなく同僚と共同作業できるようになるという約束がありました。 問題は、テクニカル サポート スタッフにとっても、クラウドに関する IT の学習曲線が非常に急であることでした。 分析およびデータ共有プラットフォームを開発するためのツールはすべて揃っていましたが、私たちの誰も、それを構築するための時間、資金、スキルを持っていませんでした。 少なくとも、IT の複雑さを抽象化するための「簡単なボタン」を誰もが必要としていました。
クラウド インフラストラクチャを超えて: 公共部門のクラウド実務者のニーズに応える
数年経つと、多くのクラウド プロバイダーやパートナーが、ボタンをクリックするだけでクラスターを簡単に作成できるソリューションを提供しています。 しかし、その後の役割 (ソリューション プロバイダー側) で研究者をサポートする IT 担当者と協力する中で、これはオンプレミスのハイ パフォーマンス コンピューティングの補足または代替として十分ではないことがわかりました。 ほとんどの教育機関は、長年にわたって導入されてきた HPC システムを管理する特定の方法に慣れており、サポートやセキュリティ、チャージバック、トレーニングなどを提供する方法を検討してきました。 クラウド HPC パラダイムにより、ユーザーはスケールアウトしてアーキテクチャの柔軟性を活用できますが、既存の HPC エコシステムは破壊されます。 ユーザーはハードウェアの固定費を支払うのではなく、使用したリソースの料金を支払うため、予測不可能な出費につながります。 ユーザーはいつでも最新のハードウェアにアクセスできますが、アーキテクチャを選択したり、新しいドライバー、ミドルウェア、アプリケーションをインストールしたりするのは困難です。 HPC リソースをオンプレミスと統合する方法を組織レベルで決定するのは簡単ではありません。このような違いにより、HPC を管理する既存の組織システムに新たな課題が生じます。
XNUMXつの具体的な課題 クラウド HPC セキュリティ/コンプライアンス、管理、サポート、ユーザー エクスペリエンスの維持です。
セキュリティ&コンプライアンス
機密性の高い研究データは、公開された場合に重大なリスクや損害を伴う可能性があります。 これらのリスクは、雇用の機会を損なう可能性のある個人の健康状態の暴露から、悪者に悪用される可能性のある新しい防御システムに関する研究の暴露に至るまで、多岐にわたる可能性があります。 簡単に再作成できないデータを失うと、経済的なリスクが生じます。 特に大学はランサムウェア攻撃の最大の標的となっています。 これらのリスクを軽減するには、さまざまな種類のさまざまなデータに関する研究が特定のコンプライアンス要件を満たす必要があります。 メンテナンスに対する責任が増すほど、 セキュリティとコンプライアンス HPC ソリューションを採用できるほど、統合が容易になります。
HPC 管理
多くの政府機関や高等教育環境では、ユーザーのアプリケーションとシステムのニーズは大きく異なります。 IT は一元的な可視性と、これらのさまざまなアクティビティすべてをサポートする機能を備えている必要がありますが、ユーザーが複数のクラウド プロバイダーの異なるアカウントを持っている場合、これは困難です。 教育機関はまた、支出に厳しい制限を設けると同時に、業務を遂行するための予算が残っていることを確保したいと考えています。
HPC サポート
クラウド インフラストラクチャ上の強力な新しいシステムへのアクセスをユーザーに提供したら、すぐに科学アプリケーションの実行を支援する必要があります。 これは決して小さな作業量ではありません。 クラウド HPC システムは、さまざまなネットワーク ファブリック、プロセッサ タイプ、ドライバー、メッセージ パッシング ライブラリとミドルウェアを備えた複雑な獣です。予期しない何か (ジョブ パフォーマンスの低下からジョブの失敗まで) が発生した場合、エンド ユーザーは自分自身で問題に対処できません。 これは、オンプレミスかクラウドかに関係なく、教育機関が維持する HPC システムとは対照的です。 DIY の HPC サポートとは、サポートを扱いやすくするためにソフトウェアとハードウェアの選択肢を制限し、そのための専門スタッフを維持することを意味します。
HPC ユーザー エクスペリエンス
HPC クラウド インフラストラクチャを作成するのは簡単であっても、ポジティブなユーザー エクスペリエンスをサポートするには課題があります。 ユーザーはワークステーション上の対話型のグラフィカル環境に慣れているため、これを HPC システムでサポートするのは難しい場合があります。 彼らは、アプリケーションに最適なコア タイプと並列処理を選択するのに苦労しています。 IT 部門は多くの場合、ユーザー エクスペリエンスを既存のインフラストラクチャと簡単に統合できるようにするアプリケーション プログラミング インターフェイスを求めています。 ほとんどのユーザーは、どこからでもリソースにアクセスでき、離れた場所にいる同僚と簡単に共同作業できることを望んでいます。
Rescale が研究ニーズにどのように対処するか
Rescale は、柔軟なクラウド対応プラットフォームとして開発されており、幅広い最新の特殊なコンピューティング アーキテクチャ上であらゆる科学または工学アプリケーションを簡単に実行できるようになります。 これは、あらゆるクラウド サービス上の HPC ソフトウェア、インフラストラクチャ、ミドルウェアのフルスタックを自動化するブラウザ ベースのアプリケーションです。このマネージド サービスのパッケージ化は、サービスとしての HPC と呼ばれることがよくあります。 Rescale は 1000 を超えるアプリケーションを提供しており、ユーザーは独自のアプリケーションを持ち込むことができます。 Rescale は現在、ほぼすべての業界で科学、エンジニアリング、研究開発を加速するために使用されていますが、前述したように高等教育や政府の研究機関の研究者が直面する問題に対処する重要な機能を備えています。
まず、Rescale は、SOC-2 Type 2、ISO 27001、ITAR、DFARS、GDPR などのさまざまなセキュリティおよびコンプライアンス標準をサポートしています。 特筆すべき点は、Rescale ScaleX Government プラットフォームが、FedRAMP の中程度の運用権限を確保する最初で唯一のハイブリッド クラウド HPC プラットフォームであることです。 これにより、教育機関は安全で準拠したクラウド環境を実装することが大幅に容易になります。
Rescale は、組織およびワークスペースの制御を備えたエンタープライズ アプリケーションであり、管理者がソフトウェア アプリケーションやコアタイプを特定の部門に制限したり、月次の予算を設定したり、複数のクラウド プロバイダーにわたるアクティビティを監視したりすることができます。 Rescale のパフォーマンス最適化ツールは、トレーニングされた機械学習モデルを使用して、ジョブの実行にどのコア タイプがより効率的または低コストであるかを推奨します。
Rescale は、クラウド HPC アーキテクチャの拡張性と柔軟性をサポートするために、HPC のサポートを拡張します。 クラウド アーキテクチャとアプリケーションの間のどこかで問題が発生した場合、Rescale には問題を修正するための専門知識があります。 サポートがなければ、教育機関は、より多くのアプリケーション、新しいコンピューティング インフラストラクチャ、およびより多くのジョブを実行して、ユーザーがクラウドを活用できるように支援することはできません。 Rescale は最近、 スラームコネクタこれにより、ユーザーは使い慣れた Slurm キューイング インターフェイスを通じて Rescale を利用できるようになります。 この機能により、既存の HPC システムとの統合がさらに容易になり、追加のインフラストラクチャをメンテナンスすることなくバースト機能が提供されます。
最後に、Rescale はユーザー エクスペリエンスを念頭に置いて設計されているため、基盤となるハードウェアを反映するために基盤となるコマンドやソフトウェアを変更することを心配することなく、ほぼ誰でもジョブを送信できます。 私たちは最近、HPC クラスターにシームレスなグラフィカル フロントエンドを提供するワークステーションを発売しました。 そして私たちは最近、 世界初のコンピューティング レコメンデーション エンジン ユーザーがコストやパフォーマンスを最適化できる事前構成されたコアタイプを選択できるようにします。 ユーザーは、自分の問題に最適なリソースを特定できるため、研究資金を最も効率的に使用して目標を達成することができます。
現在、公共研究所、政府機関、請負業者の科学者、研究者、エンジニアが、イノベーションへの取り組みを加速するために Rescale の研究開発を行っています。 新しいエネルギー源や重要なインフラへの投資から、変化する気候変動や公衆衛生研究まで、Rescale は誰でも今日から始められる直感的なユーザー エクスペリエンスと相まって、助成金の迅速かつ効率的な展開を可能にします。 ありがたいことに、コンピューティング能力と高額な先行投資を求めて列に並んで待つ日々は終わりました。 世界で最も重要な問題を解決しようとしている最も聡明な頭脳の手に、最新の研究開発テクノロジーがさらに大きな影響を与えるのを見続けることに興奮しています。
公共部門組織向けの Rescale について詳しく知るには デモのリクエストはこちら。 また、あなたが高等教育の学生、研究者、教育者である場合、Rescale はデモをリクエストすることで、次のプロジェクトに無料のコンピューティング リソースを提供できる可能性があります。 こちら.
