概要
クラウドHPC近代化におけるベンチマークの必要性
より高度な新製品を開発する研究開発チームやエンジニアリングチームは、計算負荷の高いアプリケーションを支えるために、より多くの高性能コンピューティング（HPC）リソースを必要としています。同時に、クラウド上では専用のHPCハードウェアが爆発的に増加しており、多くの組織が研究開発の効率化とイノベーションを促進するために、新しい技術や手法を導入する新たな方法を模索しています。
多くの組織がクラウド戦略を策定し、優先クラウドサービスプロバイダー（CSP）を選定している一方で、ITおよびHPCの実務者は、以下のような要因によって生じる新たな課題と機会に直面している。
1. クラウドにおけるHPC専用ハードウェアオプションの爆発的な増加
2. より広範で計算負荷の高いアプリケーション
3. HPC効率に対するビジネス上の可視性と制御の欠如
こうした状況により、組織にとってHPC（高性能コンピューティング）運用を最適化し、人材やハードウェア・ソフトウェアへの投資を最大限に活用することが、ますます複雑かつ重要になっている。
このガイドでは、データ駆動型フレームワークを活用して、最新のクラウドHPCテクノロジーからより多くの価値を引き出す方法。一般的に使用されているコンピュータ支援エンジニアリング（CAE）アプリケーションのベンチマークを行うことで、特定のビジネス目標に最適なハードウェアおよびソフトウェア構成を特定できます。
ITおよびHPCリーダーにとって重要な考慮事項
❏ 現在、コスト、速度、拡張性など、特定のワークロードに最適なクラウドアーキテクチャを使用していますか？
❏ 複数のプロバイダーで利用可能な最新技術に対応するための戦略はありますか？
❏ HPCおよびエンジニアリングリソースのパフォーマンスと効率を最大化するために、どのような指標とデータソースを活用していますか？
企業は、クラウドで利用できるより最適なハードウェアを選択するだけで、平均してワークロードのパフォーマンスを 30% 向上させ、全体的なシミュレーション コストを 20% 削減できます。
HPCイノベーター向けのクラウドオプションが急増
マルチクラウド、ハイブリッド、異種ハードウェアといった取り組みの投資対効果（ROI）に疑問をお持ちですか？今こそ、これらのトレンドに注目し、ビジネスに最適な最新のIT戦略を策定することがこれまで以上に重要です。今日のITモダナイゼーションとは、単に新しいテクノロジーを導入するだけでなく、それらをいつ、どのように活用すれば最大の効果が得られるかを判断する能力を持つことなのです。
クラウドベースのHPCに対する懐疑的な見方の多くは、黎明期における選択肢の少なさに起因していましたが、ここ数年で状況は劇的に変化しました。クラウドは、企業が業務上重要なインフラストラクチャを調達・管理する方法を大きく変革しました。そして、過去10年間だけでも、パブリッククラウドにおけるHPC（シミュレーションやモデリングなど）は著しい成長を遂げ、パブリッククラウドプロバイダーは、Intel、AMD、Nvidiaといったハードウェアプロバイダーからの、より専門的なアーキテクチャに対する需要に応える必要に迫られています。
より多くの企業が他のエンタープライズアプリケーションと同様にHPCをクラウドに移行するにつれ、ITおよびHPCのリーダーは、最新のx86、GPU、ARM、RISC-5、FPGAチップタイプのイノベーションのスピードを活用する機会を模索しています。他のエンタープライズアプリケーションとは異なり、HPCアプリケーションは、特にデータ移動が重要でない場合、多様なマルチクラウドアーキテクチャを利用することでメリットを得られることがよくあります。そのため、HPCの実務担当者は、アプリケーションの調整と最適化のために最新のハードウェアおよびソフトウェアバージョンを常に把握しようと努めていますが、変化の速さと複雑さが、有意義なビジネス成果を阻害することが少なくありません。
今日、エンジニアや科学者は、実行するワークロードごとにクラウドベースのハードウェアを柔軟に選択できるようになった。しかし、組織は選択肢の多さというジレンマに直面しており、多数のアプリケーションやハードウェア構成にわたるベンチマークデータに基づいて行動するためのインテリジェンスとツールがなければ、最適な意思決定を行うことは困難である。
顧客への影響を再評価する：
大手eVTOLメーカーであるVertical Aerospace社は、Rescale上でエンジニアリングワークロードを最適化することで、シミュレーション性能を4300%向上させ、ジョブあたりのコストを75%削減し、市場投入までの時間を短縮し、効率性を向上させました。
アプリケーションの多様性と複雑性が増大
2020年、HPCを使用している組織の大多数は、3つ以上のデジタルR&Dおよびエンジニアリングアプリケーションを使用していました。* 組織固有の基準に基づいて情報に基づいた意思決定を行うことは、IT、HPC、およびエンジニアリングマネージャーが、増大するHPCポートフォリオの複雑さを管理するためにRescaleを選択する主な理由です。下の図1は、顧客がこのデータを使用して、さまざまなワークロードとCSPにわたって最適なハードウェアを備えたCSPを判断する方法を示しています。
HPC技術を広く活用する業界全体で、CAE活動のコストは高額になる可能性があり、ライセンス料や計算費用は数百万ドルに達し、毎年増加しています。平均的に、企業はパブリッククラウドプロバイダーから入手可能な最適なハードウェアを選択することで、シミュレーション全体のコストを20%削減し、アプリケーションのパフォーマンスを30%向上させることができます。CSPのサービスは四半期ごとに更新されるため、ワークロードを継続的に最適化することで、大きな成果とコスト削減を実現できます。
顧客への影響を再評価する：
革新的なテクノロジー企業であるArrival社は、持続可能な自動車製造の先駆けとして、CFD（計算流体力学）とFEA（有限要素解析）における様々な研究開発アプリケーションを最適化し、最大400%の性能向上を実現しました。
パフォーマンスインテリジェンスの解明
特定のニーズと利用可能なすべての構成に基づいた最新のベンチマークデータにアクセスできない限り、影響力の大きいHPCに関する意思決定は困難です。この分析を容易にし、役立てるために、Rescaleはパフォーマンスインテリジェンスをコンパイルし、最適化の意思決定を迅速かつプログラム的に行えるようにします。
図2では、各サービスがクラウドサービスプロバイダー（CSP）間だけでなく、各プロバイダーのハードウェアの種類間でもいかに異なっているかが分かります。この例では、一般的なCAEアプリケーションであるSTAR-CCM+を使用して、約20種類の適切なクラウドHPCアーキテクチャの最近のベンチマーク結果を実演します。このSTAR-CCM+ワークロードは自動車関連企業でよく使用されており、インフラストラクチャのパフォーマンスを比較するのに役立つアプリケーションです。
この例から、特定のクラウドハードウェアは拡張性に優れていることがわかります。つまり、組織が適切な選択を行えば、ワークロードの効率性、問題解決までの時間、そして全体的な投資収益率を向上させることができるのです。
HPCワークロードの種類と規模、そしてハードウェアの選択肢が拡大するにつれ、このようなベンチマークはビジネスにとってより重要な意味を持つようになります。こうしたデータは通常容易に入手できないため、企業はクラウドサービスプロバイダー（CSP）と連携することがありますが、当然ながら、これらのベンチマークはCSP固有のものとなり、その範囲は限定されます。
顧客への影響を再評価する：
日産はRescale上で研究開発業務のワークロードを最適化することで、コストを50%削減し、エンジニアリングアプリケーションと生産性を18%向上させた。
コストパフォーマンスの向上を実現する
ある時点で利用可能なベンチマーク用ハードウェア（図2）は、その時点での意思決定に役立つ可能性がありますが、図3（下記参照）は継続的なベンチマークの重要性を示しています。ここでは、別の一般的な自動車アプリケーションであるLS-Dynaを使用し、一定期間（2017年～2021年）にわたるコストパフォーマンスを比較します。
図に示された3つのクラウドプロバイダーを見ると、各ハードウェアのコスト効率にはばらつきがあるものの、全体的にはコスト効率が向上している傾向が見られます。クラウドインフラストラクチャのこうした着実な改善は、エンドユーザーにとって大きなメリットとなります。単一のクラウド環境であっても、企業はより低いコストでより高いコンピューティング性能を期待できるでしょう。
しかし、組織が複数のクラウドサービスプロバイダー（CSP）のサービスを活用できれば、競争において大きなメリットを得ることができます。新しいハードウェアのリリースペースが加速し、コストパフォーマンスでトップに立つCSPが頻繁に入れ替わっていることに注目すべきでしょう。
ハードウェアの性能向上とコストパフォーマンスの最適化は今後も年々進むと予想されますが、このグラフからもわかるように、ハードウェアが利用可能になった際にこれらのメリットを実現するには、組織はマルチクラウドに関する知識と柔軟性の両方を備えている必要があります。
より良いビジネス意思決定のためのフレームワーク
一般的なHPC（高性能計算）の運用では、計算インフラから多額のソフトウェアライセンス料、さらにはジョブの失敗や予算超過による予期せぬコストまで、さまざまな費用が発生します。研究開発チームやエンジニアリングチームが計算負荷の高いHPCアプリケーションの利用を拡大するにつれ、現代のITおよびHPCチームは、これらのコスト全体を包括的に管理する方法を検討し始める必要があります。
Rescaleは、数百ものHPCソフトウェアとハードウェアをオーケストレーションし、お客様と直接連携して複雑なワークフローの実装と最適化を支援します。そのため、スタック全体にわたるさまざまなコストと非効率性の原因を考慮し、最適化を行うプラットフォームを構築しました。このコンセプトを「フルスタック最適化」と呼んでおり、さまざまなアプリケーションおよびコンピューティングアーキテクチャにわたる複数のデータポイントを継続的にベンチマークすることで実現しています。
これらのデータから得られた結果は、パフォーマンス、成熟度、および価値を追跡する3つの主要な指標で構成されるフレームワーク（図4）です。このフレームワークは、HPCの管理者や実務担当者が、コストの最小化、パフォーマンスの最大化、大規模プロジェクトのスケーリングの成功など、それぞれのニーズに最適なハードウェアを容易に評価するために使用できます。
このモデルは、ビジネス上の意思決定に役立ち、プロジェクト支出を最大化し、新規ユーザーに最適なリソースが提供されるようにするためのポリシーを設定できます。組織は、Rescaleを使用してこれらの意思決定を自動化し、最適ではないハードウェアを選択することによるコスト超過やジョブの失敗を回避しています。また、管理者は、特定のアーキテクチャの容量が一時的に利用できない場合に備えて、フェイルオーバールールを設定することもできます。
ベンチマークインテリジェンスを実践に活かす
図5は、これらのベンチマークデータを活用してより良いビジネス成果を上げる方法を示しています。この例では、ライフサイエンス分野でよく見られる分子動力学アプリケーションというワークロードを例に、性能、成熟度、および価値プロファイルが異なる3種類のハードウェアオプションを比較しています。
商用ソフトウェアを使用する多くの組織にとって、利用可能なライセンスを最大限に活用することは重要な考慮事項であり、そのため、パフォーマンスの高いハードウェアを選択することが望ましいでしょう。一方、ライセンス不要のオープンソースアプリケーションの場合は、ソリューションの導入時間よりもコスト削減が重要であれば、価値を最適化することが望ましいかもしれません。
したがって、有料ライセンスなしで利用できるNAMDのこの例では、図5の青い三角形は、ハードウェア2が最も優れたコストパフォーマンスを持ち、かつ比較的高いパフォーマンスを発揮することを示しています。組織がコンピューティング要件を拡大したり、新しくリリースされたハードウェアをテストしたりするにつれて、特定のハードウェアオプションがジョブを正常に完了するのに十分な容量と安定性を備えていることを確認するために、成熟度スコアがより重要になります。
Rescaleプラットフォームは、こうした知見を統合することで、企業がリソースを迅速かつ効率的に展開できるようにします。新しい技術が登場すると、エンジニアや科学者はより早くそれらを活用できるようになり、ITおよびHPC管理者はビジネスへのリスクを最小限に抑えることができます。
Rescaleにおけるインテリジェントコンピューティングの新たな可能性を探る
Rescaleのデータ駆動型意思決定のためのベンチマークインテリジェンスを活用すれば、自動化から最適化、そしてその先まで、新たな戦略を実行できます！
貴社のHPC業務がどのように改善できるかについては、ぜひお問い合わせください。
❏ ユーザーが待ち時間なしで必要なソフトウェアとハードウェアにオンデマンドでアクセスできるようにする
❏ クラウドプロバイダーに関係なく、最高のクラウドインフラストラクチャが利用可能になり次第、すぐに活用しましょう。
❏ 各ユーザー、プロジェクト、またはアプリケーションが最適なアーキテクチャで実行されるように自動的に構成されていることを確認してください。
❏ エンジニアや科学者が革新を続けられるよう、ソフトウェアとハードウェアのスタックを継続的に更新および最適化する
❏ エンドユーザーのリソース需要の変動に合わせて適応し、利用率の低下を心配する必要がありません
❏ コンピューティング効率を完全に可視化し、より優れたリソースが利用可能になった際にアラートを発信します。
