クラウド・ハイパフォーマンス ・コンピューティングとは何か？
Cloud HPC
ハイパフォーマンス・コンピューティング
ハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）は、科学者、研究者、エンジニアが最も先進的で差し迫った現代のイノベーションを開発するために使用する、最も影響力のあるテクノロジーの1900つです。HPCは、新製品のデジタルモデルやシミュレーションに使用されるハードウェアやソフトウェアツール、およびそれらが物理的な世界でどのように動作するかを説明するためによく使用されます。XNUMX年代半ばから、強力なコンピュータの発明と新しい工学技術の組み合わせは、先端技術、日常製品、さらには都市インフラの設計、最適化、製造の方法を変えました。
何十年もの間、HPCは、複雑なスーパーコンピューターや広範なハードウェアとソフトウェアのスタックをサポートするために必要な多額の資金と大規模なITチームを持つ、主に大企業によって使用されていました。クラウド・コンピューティング・インフラストラクチャを使えば、どんな企業でも、どこからでも、オンデマンドのサブスクリプション・モデルで、事実上無限の特殊なハードウェアの組み合わせにアクセスできるようになり、こうした変革をもたらすテクノロジーへの参入障壁が大幅に低くなります。
HPCのクラウド化
クラウドHPCは、その俊敏性と導入・管理の柔軟性という利点から、企業が研究開発イニシアチブにリソースを提供する方法を変えました。オンプレミスのスーパーコンピュータ、HPCクラスタ、ワークステーションと比較して、クラウドHPCはより迅速に調達・導入することができ、その時々の組織のニーズに応じて簡単に変更することができます。クラウドHPCは、戦略的で一刻を争うプロジェクトに着手するための、コストのかかる先行投資や時間的投資を不要にします。現在、調査対象となった組織の約70%がHPC業務にクラウドを組み込んでおり、50%以上が継続しての利用を報告しています（出典：2022 State of Computational Engineering Report）。
グローバルなクラウドインフラストラクチャの規模と機能が成熟するにつれ、HPCの専門家、IT管理者、ビジネスリーダーは同様に、クラウドHPCを採用することでさらなる利点を発見しています。コラボレーションやユーザーエクスペリエンスの向上からレポートや管理の強化まで、クラウドHPCはエンドユーザーの生産性を向上させ、運用リスクを低減し、最終的には市場投入までの時間を短縮することができます。組織のHPCハードウェアとソフトウェアのポートフォリオは、ますます専門化・多様化しています。そのため、多くの組織がマルチクラウド戦略を活用して、アプリケーションのワークロードを継続的に最適化し、パフォーマンスの向上やコストの削減を図っています。コンピュータ支援エンジニアリングに対する高い需要と、新しいAI/ML技術の爆発的な普及により、テクノロジーリーダーは、運用のリスクを軽減し、最も重要なプロジェクトの成功に必要なハードウェアを確保するために、クラウドHPCに注目しています。
コンピューティングへの戦略的投資を検討しているビジネスリーダーは、全体的な運用効率を最適化するためにクラウドHPCを検討すべきです。クラウドによって企業テクノロジーの他の多くの側面がどのように変化したかと同様に、クラウドHPCは、世界中のどこからでもブラウザからXNUMX枚のガラスを通して、即座にアクセス、監視、ガバナンス、予測を行うことができます。この俊敏性と柔軟性は、クラウドファーストのHPC戦略を採用する企業にとって、新たな発見をもたらす魅力的な競争優位性であるといえます。
研究開発およびエンジニアリングにおける一般的なHPC使用例
ハイパフォーマンス・コンピューティングは、エンジニア、科学者、研究者に、現実世界の問題をデジタル的に解決する新しい方法を提供し、物理的にテストするための高価なプロトタイプを作成する必要性を排除します。計算を多用する分析とシミュレーション（しばしば計算科学と工学、またはコンピュータ支援工学と呼ばれる）の使用は、航空宇宙と防衛、自動車、地球科学、エネルギー、生命科学、製造業、および物理的な商品の製造を伴う他の多くの産業に至るまで、ほぼすべての産業に拡大しています。 計算科学と工学の未来は、実務家がより高速で新しい発見につながる新しいアプリケーションを開発するにつれて、新しいユースケースへと成長し続けるでしょう。HPCは、上記の産業から次のようなユースケースに関連することが多いといえます。
航空宇宙
輸送や宇宙探査用の新しい航空機を設計・製造するには、HPCを使用してほぼすべてのコンポーネントを最適化する必要があります。揚力と推進力の最大化から抗力と重量の最小化まで、現代の研究開発努力は、空の旅をより安全で効率的なものにし、より多くの人々が利用できるようにすることに集中しています。HPCは、空気力学、構造剛性、重量、発射軌道、別名弾道学など、あらゆるものをデジタルテストするために一般的に使用されており、ミッションの成功確率をこれまで以上に高めています。
航空宇宙分野の研究開発における現在のトレンドには、垂直離着陸、都市型航空モビリティ、電動化、超音速・極超音速、低ブーム、自律システムなどがある。近年、宇宙旅行と宇宙ベースの産業の商業化は、デジタル・シミュレーションのためのHPCアクセスの増加により、これまで以上に効率的になっています。高速化と持続可能性が優先される中、 Aerospace HPCは確実に、新しい車両推進剤や材料の開発に貢献するでしょう。人工衛星やその他の宇宙インフラの打ち上げは、低軌道（LEO）、月、火星へのミッションを実現可能にするだけでなく、経済的で安全なものにするための研究開発の主要な焦点として浮上しています。
自動車
今日の自動車、トラック、その他の車輪付き車両ほど、きめ細かな研究開発とエンジニアリングを受けている消費者向け製品はありません。世界中で何十億台もの自動車が走っており、自動車の性能と効率を最適化することは、今日の市場で競争力を高めるために不可欠です。HPCの利用は、より優れたドライブトレイン、シャーシ、安全システム、新しい電動化システムや自律走行システムを構築し、より快適で安全、そして環境的にクリーンな運転を実現するための競争において、自動車メーカーやサプライヤーの間でいたるところで行われています。
自動車用HPCの一般的な例は、エンジン燃焼を改善するための数値流体力学（CFD）の使用であり、視覚的な魅力や空気力学のためにボディやホイールの曲率を最適化するなど、美観や快適な乗り心地にも使用されています。さまざまな素材や射出成形や鋳造の方法が音響に与える影響も、大量生産が始まる前にデジタルでテストされる。自動車がより自律的でコネクテッドになるにつれ、エンジニアは複雑な環境を安全にナビゲートするために必要な多くのセンサー、アンテナ、半導体のシミュレーションを行っています。
バッテリー電源の化学反応を熱力学的特性とともにテストすることで、オーバーヒートや欠陥による高価なリコールの可能性を防ぐことができる。より多くの新規参入企業が市販車の試験を開始するにつれ、仮想的に実施される衝突試験における構造解析のための有限要素解析（FEA）または有限要素モデリング（FEM）の使用におけるHPCの利用が増加しています。これにより、完璧に機能する車両を衝突させるために高価な装置を購入したりレンタルしたりする必要性を減らすことができ、最終的にコスト削減と人命救助につながる可能性が高くなります。
エネルギー
世界のエネルギー需要は過去100年間で着実に増加しており、より多くの国が急速に近代化するにつれて、発電、貯蔵、配電における新たなイノベーションが必要になります。コンピューティングは、化石燃料の発見・抽出方法の改善から送電網の効率改善まで、エネルギー分野に幅広い影響を及ぼしています。現代のコンピューティングが地質調査に導入される以前は、油田発見は侵襲的なものでしたが、現代の3D地震モデリング技術は影響を最小限に抑え、はるかに正確なものです。
世界のエネルギー生産と消費の大半が化石燃料（石炭、石油、天然ガス、その他のガスを含む）からもたらされているため、エンジニアたちは、環境外部性を最小限に抑え、陸上および海上での石油採掘を含むこれらのシステムの出力を最大化するために懸命に取り組んできました。新しいクリーンなエネルギー源を開発する必要性から、風力、波力、太陽光、小規模原子力や核融合などの新しいエネルギー源を開発するための HPC energy solutions は必要不可欠です。持続可能で再生可能な新しいエネルギー源にシフトするにつれて、これらのエネルギー・システムもまた、変動やエネルギー貯蔵の期間に合わせて最適化される必要があります。
気象学者や科学者が使用する一般的な気象モデルの多くは、現在オープンソース化されており、エネルギー企業（および他の多くの産業）が気象変動をより適切に予測し、対応するのに役立っている。エンジニアが物理学や化学エネルギー反応のシミュレーションを必要とするかどうかにかかわらず、よりクリーンな明日のための新しいソリューションをバーチャルに構築し、テストするために利用可能な幅広いソフトウェアがあります。
生命科学
イノベーション加速の最も顕著な例として、HPCが医薬品、医療機器、ゲノム研究による個別化医療などの製品に与える影響を挙げることができる。ライフサイエンスとそれに関連する多くの研究開発分野では、膨大な量のデータが生成され、患者の症状を劇的に改善する治療法、ワクチン、薬剤の新たな可能性につながっています。
科学者や研究者は、このようなデータをすべて処理し、個人固有の生物学に至るまで人体をより深く理解するために、これまで以上に HPC in life sciencesに依存しています。クラウドでオンデマンドのHPCにアクセスすることで、組織や研究は、病気や治療薬が人体にどのような影響を与えるかを予測するために、細胞や分子レベルでのシミュレーションやモデリングを簡単に行うことができます。
HPCの恩恵を受ける一般的な分析には、ゲノムシーケンス、分子動力学、薬物動態学、流体力学、結晶化、タンパク質フォールディング、計算化学、量子化学などがあります。このように柔軟なクラウドリソースへのアクセスが増加した結果、大手製薬企業は創薬と市場投入の両方を加速し、治験までの時間を短縮することができるようになりました。
また、医療・製薬企業は、デジタルシミュレーションを活用することで、臨床試験の失敗や効果のない製剤の数を減らし、研究開発の効率と効果を高めることができます。多くの病院でデジタルトランスフォーメーションへの取り組みが進む中、デジタル記録管理（バイオインフォマティクス）や計算機研究の利用は、その規模の拡大に対応するため、柔軟で安全なリソースへの依存度を高めています。最新の専門的なクラウド機能を活用することで、医師や研究者はこれまで手の届かなかった救命のための解決策を発見し続けることができます。
製造
インダストリー4.0は、現代の製品企業とそのサプライヤーが新製品を市場に投入する方法に大きな変化をもたらしました。スマートファクトリーからコネクテッドデバイスまで、製品ライフサイクルのあらゆるレベルでデジタル化が進み、設計者やエンジニアは重要な製品特性を追跡するためのデジタルスレッドを手に入れました。このデジタルの糸は、最初のプロトタイプが作成されるずっと前から始まることが多いといえます。これは、HPCを使用して、最小の構成部品に至るまでデジタル・プロトタイプを構築し、テストすることで可能になります。
これにより、生産が開始されたときに、企業は製品が期待通りに機能するという確信を持てます。このアプローチは、消費者向けパッケージ製品（CPG）から重工業、電子機器まで、大量生産が必要な製品や製造コストが高い製品のほとんどすべてに見られます。
エンジニアは、マルチフィジックス、離散要素（DEM）、流体力学（CFD）、有限要素法などのシミュレーションをよく行います。これらの専門的な解析により、製品の構造的完全性、熱管理、性能（または故障）についての理解が深まり、製造工程の自動化の予測に役立ちます。積層造形（3Dプリンティング）、デジタル・ツイン、モノのインターネット（IoT）のような新しい製造技術がオンライン化されるにつれて、製品の品質、安全性、工場効率を確保するために投資すべき場所を予測するために、HPC manufacturingの利用が増加しています。
製造業では、多様なコンピューティング・ニーズがあるため、大規模なチームやプロジェクトで特定のハードウェアやソフトウェアに柔軟にアクセスする必要があり、クラウドHPCを利用することで独自のメリットが得られることに注目することが重要です。より良い製品を作ることで、顧客満足度を向上させ、保証のリスクを減らすだけでなく、企業はプロセスを検討し、より持続可能で、安全で、効率的なプロセスにする方法も検討している
クラウドHPC導入のさまざまな選択肢とは？
クラウドHPCへの道を決定する際、IT部門とビジネス部門の意思決定者は、可能な展開モデルとともに、その動機と望ましい結果を理解することが重要です。クラウド化の典型的な動機には、柔軟性、選択肢、簡素化が含まれますが、利用可能な製品の多くは、クラウドの可能性を十分に活用できていません。以下のXNUMXつのモデルは、クラウドを使い始めるためのさまざまな方法を概説しています。
オプション1 – 自分で「リフト＆シフト」するクラウドHPCアプローチ：
オンプレミスのHPC「クラスタ」への投資に慣れている組織は、同様の方法でクラウド戦略に取り組むかもしれません。これには、静的なコンピュートリソースの特定の割り当てを購入することが含まれますが、物理的なハードウェアの代わりに、パブリッククラウドコンピューティングインフラストラクチャを利用（「リフト＆シフト」）することになります。購入する容量は、長期間にわたって必要となるコンピュートリソースの見積もりに基づいています。DIYでリフト・アンド・シフトする顧客は、かつてオンプレミスで使用していたのと同じテクノロジー・スタックを再構築し、直接管理することを目的としているだけであるため、新しい環境での構築には長いリードタイムと複雑さが伴います。
クラウドHPCの意思決定者や管理者は、一般的に、エンドユーザーがワークロードを実行するために長い待ち行列に並ぶことを余儀なくされたオンプレミスシステムと同じ希少性の課題を再現する、高い利用率のための最適化などのレガシーメトリクスを持ってきます。コストを抑制するために、企業は複数のCSPにまたがってコスト・パフォーマンスを最適化する潜在的な利点を考慮することなく、しばしば個々のCSPとの長期的なコミットメントを求めます。近年、特化したハードウェアのオプションが爆発的に増加する中、マルチクラウドHPCの顧客は、より効率的なハードウェアとソフトウェアの組み合わせを継続的に見つけることで、四半期ごとに30%以上の価値を実現しています。
DIYの顧客が直面するその他の課題には、多様なソフトウェア・ポートフォリオの継続的なメンテナンスや、クラウドプロバイダーがネイティブに提供しないレポートやコントロールの追加レイヤーの構築などがあります。パフォーマンス分析やセキュリティレポートが必要な企業チームは、ベストプラクティスを満たすために、これらのコンポーネントをゼロから構築する必要がある可能性が高い。クラウドの利点である柔軟性の多くがないまま複雑化するというデメリットを考慮すると、DIYによるリフト＆シフト・モデルは、ほとんどの組織にとって、その価値を上回る労力であることが判明するかもしれません。
オプション2 – ISVクラウドHPCアプローチ：
ISVクラウドHPCの利点
科学者、研究者、エンジニアは、長い間、計算集約型のシミュレーションおよびモデリング・ソフトウェアに依存してきました。このソフトウェアへのアクセシビリティを高めるため、独立系ソフトウェアベンダー（ISV）の大手数社がインフラプロバイダーと提携し、オンデマンドでワークロードを実行するために必要なソフトウェアライセンスとコンピューティングの両方をパッケージとして提供しています。このようなサブスクリプション・モデルは、ソフトウェア・ユーザーにシンプルさと柔軟な価格設定を提供します。
ISVクラウドHPCの短所
ISVクラウドオファリングの欠点は、成長中のチームや成熟したHPCプラクティスを持つ組織にとって、すぐに明らかになります。クラウドHPCのこのモデルを実現不可能にしている主な傾向は、ユーザーによって利用されるソフトウェアの数が急速に増加しており、商用（ISV）、オープンソース（無料）、カスタム（プロプライエタリ）のソフトウェアが多様に混在していることです。HPCの実務者を抱える典型的な組織では、複数のソフトウェアを実行しており、67%のチームが2～5種類のソフトウェアを、12%が6種類以上のソフトウェアを実行しています(Source: State of Computational Engineering Report)。).
さらに、これらのISV製品の多くは、特定のCSPパートナーシップにロックインされているため、エンドユーザーは、基盤となるインフラストラクチャやそのコスト経済性に関して、ほとんど選択肢や可視性を持つことができません。
オプション3 – マネージドクラウドHPCアプローチ：
このカテゴリのクラウドHPCは、様々なマネージドクラウドサービスの集合体であり、顧客は HPC infrastructure をアウトソーシングしながら、予約済みまたはプライベートインフラストラクチャモデルを維持することができます。これらのオファーの根底には、ベアメタル・プライベート・クラウド・アーキテクチャーがあることが多く、顧客は常時専用インフラストラクチャを利用できるかのように感じることができます。
オプション4 – クラウド・オートメーション・プラットフォーム・アプローチ：
ビジネスのニーズに適応し、成長できるクラウドHPCシステムを導入するには、クラウドの複雑性を抽象化しながら、クラウドの優れた部分を活用できるソリューションが必要です。そのためRescaleは、クラウド向けに構築されたHPCの専用ソリューションを提供することを信条としています。これを実現するために、Rescaleの様々なチームがエンドツーエンドのソリューションを構築し、あらゆる業界のお客様が最高の クラウド向けに構築された HPC。 これを達成するために、Rescale のさまざまなチームは、あらゆる業界の顧客に最高のサービスへのアクセスを提供するエンドツーエンドのソリューションを組み立てました。 HPC technologies にアクセスできるようにしています。
クラウド向けHPCを定義するために、Rescaleは戦略的クラウドHPCの5つの主要な属性に注目しています：
- ユーザー中心– プロジェクトとビジネス目標を念頭に置き、常にコンテキストに沿ったリソースをオンデマンドでユーザーに提供するソリューション。これはまた、グラフィカル・ユーザー・インターフェース（GUI）、アプリケーション・プログラミング・インターフェイス（API）、コマンドライン・インターフェイス（CLI）などの柔軟なジョブ投入オプションにより、より多くのエンジニアや科学者がアクセスできるよう、ユーザー・エクスペリエンスを簡素化することを意味します。
- スケーラブル – あらゆるアプリケーションをあらゆるアーキテクチャ（マルチクラウドやハイブリッド／オンプレミス）で実行できるソリューション。
- コネクテッド – バラバラになったデータを統合し分析可能とし、コラボレーションを促進し、ベストプラクティスを融合するソリューション。
- インテリジェント- ビジネス目標に合わせて最適なソフトウェアとハードウェアの組み合わせや最適なアーキテクチャ構成を推奨するソリューションです。
- 自動化 エンドユーザーのワークフローを加速し、予算とセキュリティにおける運用リスクを最小限に抑えながら、複雑で反復的な管理タスクを排除するソリューション。
要約すると、クラウドのために環境構築するアプローチは、R&Dのスピードと効率を最適化するという目標から出発し、単に利用されるインフラストラクチャではなく、ビジネスのニーズに焦点を当てます。このアプローチは、チームがどのように相互作用するかを合理化し、ボトルネックを解消し、新たなイノベーションを推進することを目標とするデジタルトランスフォーメーションの目標に組織を合わせるのに役立ちます。
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ハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）とスーパーコンピューティングの違い – ビジネスに最適なのはどちらか？
ハイパフォーマンス・コンピューティング」と「スーパーコンピューティング」という言葉は、しばしば同じ意味で使われています。始める前に、その定義とアプローチを検討することが重要です。
スーパーコンピューティング
スーパーコンピューティングとは、スーパーコンピュータを用いて現実世界のシナリオを計算またはシミュレーションするプロセスのことです。スーパーコンピューターは何万ものプロセッサーで構成され、現実世界では困難で、コストがかかり、時間がかかるような大規模で複雑なタスクをこなすために、すべてのプロセッサーが連携して動作します。
スーパーコンピューターは、天気予報、分子動力学、物理シミュレーション、その他の産業など、さまざまな分野で幅広いシミュレーションに使用されています。大規模な学術機関や政府系機関は、大規模な研究プロジェクトを実施するためにスーパーコンピュータを構築することが多いです。スーパーコンピューターは、コンポーネントや設備への多額の先行投資、ITや設備に関する専門知識、導入や継続的なメンテナンスに費やす時間を必要とします。
ハイパフォーマンス・コンピューティング
ハイパフォーマンス・コンピューティングは、スーパーコンピューターを含む広範な用語ですが、一般的には、特定のアプリケーションや種類のタスク用に組み立てられた、特殊なコンポーネントを含む高性能コンピューターやサーバー・クラスターを集約して使用することを指します。
HPCは、スーパーコンピューティングと同じ種類の計算問題に取り組むために使用されることが多いですが、エンジニアのワークステーションから大規模なデータセンターまで利用できるため、HPCの方がより一般的に使用されています。業界を問わず、技術プロバイダーは、エンジニア、科学者、研究者の増大するHPCニーズに対応する新しいツールを開発しています。最近の専門的なソフトウェアやハードウェアの普及は、複雑なテクノロジー・スタックを簡素化し、その効率を最大化する戦略を考案するようビジネスを後押ししています。
ビジネスに適した選択を
企業が競争力を得るために計算能力の向上に依存する中、テクノロジー・リーダーは、人材、ソフトウェア、知的財産などの既存のリソースの価値を最大化するソリューションを選択する必要があります。今日、ほとんどの企業がHPCアプローチを選択しているのは、スーパーコンピュータが一般的に静的なアーキテクチャ、多額の投資、長い時間軸を特徴とするのに対し、HPCはビジネスのニーズに合わせて目的に応じて構築し、適切なサイズにすることができるからです。クラウドHPCとHPC as a Serviceの提供により、これまで複雑すぎたり、コストがかかりすぎたりして導入が難しかった高度なコンピューティング運用への参入障壁が低くなりました。より多くの計算工学リソースにアクセスできるようになったことで、企業は研究開発プロジェクトを加速させ、予算目標も達成できるようになりました。