Rescale & NVIDIA
RescaleはNVIDIA社との提携によって、研究開発（R&D）向けに業界をリードするターンキーで安全なクラウドベースの人工知能（AI）およびハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）シミュレーションプラットフォームを提供します。NVIDIAの最新のソフトウェアおよびハードウェア技術に統合したRescale with NVIDIAにより、ユーザーは計算が複雑でAIを駆使するシミュレーションや分析を即座にスケールアウトできるようになります。
NVIDIA on Rescaleで研究開発の効率を最大化
NVIDIA Modulusのような最新のNVIDIA AI & HPCフレームワークを導入し、NVIDIA GPU Cloud (NGC) コンテナカタログに接続、また、わずか数クリックでOmniverseへ接続し、クラウドのほぼ無限のスケーリングの可能性を利用。
モデルのトレーニング、推論、設計自動化、設計検証のための単一プラットフォーム上でAIとCPUやGPUで加速されたシミュレーション・アプリケーションを統合することにより、研究開発のブレークスルーを実現。
NVIDIA Base Command Platformを利用できるDGXシステム、DGX Foundry、LaunchPadなどのNVIDIAハードウェアや、AWS、Azure、GCP、OCIが提供する最新のGPU搭載インスタンスへのターンキーアクセスで、研究開発用のHPCとAIを加速
NVIDIA on Rescaleを活用されているお客様
“By partnering with Rescale we are able to unlock new possibilities and unprecedented scale to solve cutting-edge engineering challenges across biomedical, consumer goods, automotive, and other industries. With Rescale, we have been able to enhance our solutions for CAE and AI/ML to deliver faster time-to-market, more efficient supply chains, and reduced overall R&D costs.”
Jim Topich, SVP of Engineering, Kinetic Vision
“As a researcher, I don’t have much experience in IT, so I was nervous migrating our HPC to the cloud. But Rescale’s user-friendly platform did not require expertise in IT or HPC. Rescale understands both HPC and R&D fields, which provides us crucial support and lets us focus solely on R&D.”
Dr. Hyejin Park, Director AI Research Institute, AZothBio
Explore Use Cases
RescaleプラットフォームでModulesを用いたエンジニアリングシミュレーションのためのAI入門
科学や工学における計算精度の高いシミュレーションは、設計解析から最適化までの反復したワークフローにおいて、計算コストが高く、時間的制約があります。ScaleXプラットフォーム上でModulusを使用して、わずか5クリックでアプリケーションのデジタルツインモデルを作成する方法を、数値流体力学と設計最適化の例でご紹介します。
Rescaleで航空宇宙工学シミュレーションをクラウド上で安全に実行する方法（提供：Carahsoft社）
科学的ワークロードのクラウドへの移行は、科学/エンジニアリングの専門知識、クラウドアーキテクチャ、ハードウェアアーキテクチャ、セキュリティ、ソフトウェアライセンス管理など、多数の領域の知識を必要とし、複雑であるため、常に困難なものとなっています。技術的なブレークスルーを生み出すことは、航空宇宙分野では特に難しく、従来は数十億ドルの研究開発費、少数の技術スタッフ、大規模な風洞試験、大規模なセキュリティ監査、そして長年の開発期間が必要でした。
AZothBio社、ディープラーニングを再利用した新薬の創出を加速
AZothBio社独自のエピトープ予測AIモデルは、ディープラーニング処理により、抗原・抗体反応に関する生体データを解析し、免疫反応を活性化するペプチド配列を予測するものです。AIモデルとゲノム解析の組み合わせにより、免疫治療薬やワクチン開発の可能性を広げています。しかし、複数の研究分野へ規模を拡大するにつれ、オンプレミスの計算環境ではツールの処理能力と複雑さに対応できなくなり、自社で再構築するには時間とコストがかかるようになりました。