High Performance Computing (HPC) とは何か?
High Performance Computing (HPC) は、複雑な計算操作の並列処理に基づいています。HPC システムは、ワークロードをより小さなタスクに分割し、それらを複数のリソースに割り当てて、同時に処理します。これらの並列コンピューティング機能により、HPC クラスターは従来のコンピューティング・モデルよりも高速かつ効率的に大規模なワークロードを実行できます。
HPC システムは、スケールアップとスケールアウトのどちらにも対応できるように設計できます。スケールアップ設計では、ジョブを単一のシステム内に留めておきますが、複数の個別のプロセッサー・コアが作業を実行できるように、ジョブを分割します。スケールアップ設計の目標は、個別サーバーを最大限に活用することです。また、スケールアウト設計では、ジョブを管理可能な部分に分割し、複数のサーバーに分散させます。
High Performance Computing が重要な理由
High Performance Computing (HPC) は、新しいものではありません。HPC ワークステーションとスーパーコンピューターは、長年にわたり学術研究において重要な役割を果たし、複雑な問題を解決し、発見と革新を促進してきました。
科学者、エンジニア、研究者は、天気予報、石油・ガス探査、物理学、量子力学、およびその他の学術研究および商用アプリケーションの分野での幅広いユースケースで、HPC を利用しています。
HPC の並列コンピューティング機能は、従来のコンピューティングと比較して反復プロセスを大幅に加速できます。例えば、HPC は、ディープラーニング・モデルのトレーニングにかかる時間を数日から数時間に短縮できます。AI とビッグデータ・アプリケーションが普及し、高度なコンピューティング・リソースがより利用しやすく手ごろな価格になるにつれて、HPC はますます広範な課題を解決するために導入され、幅広いイノベーションを実現しています。
HPC の仕組み
HPC は単一のノードで実行できますが、その実際の威力は、複数の HPC ノードをクラスターに接続して、スーパーコンピューティングと並列コンピューティングを行うことで発揮されます。HPC クラスターは、単一のシステム上では実行不可能と思われる極めて大規模なシミュレーション、AI 推論、データ分析を計算できます。
最新のスーパーコンピューターは、CPU、アクセラレーター、ハイパフォーマンス・コミュニケーション・ファブリック、および高度なメモリーとストレージで構成される大規模な HPC クラスターで、ボトルネックを防止し、最高のパフォーマンスを実現するために、ノード間ですべてが連携しています。
HPC プラットフォーム・ソフトウェア・ライブラリー、ビッグデータとディープラーニングのための最適化されたフレームワーク、その他のソフトウェア・ツールは、HPC クラスターのデザインと効果を向上させるのに役立ちます。
HPC クラスターとは何ですか？
HPC クラスターは、ノードと呼ばれる個別のサーバーの組み合わせで、並列コンピューティングの単位として機能します。HPC クラスターは高速ネットワークで相互接続され、分散処理フレームワークはソフトウェアで調整されます。HPC クラスターは、大量のデータと非常に複雑なオペレーションを高速で処理できるように拡張できます。
High Performance Computing の利点
共有リソース全体でコンピューティング集約的なオペレーションを実行することで、HPC は従来のコンピューティング方法と比較して、より高速かつ低コストで結果を達成できます。多くの場合、従来のコンピューター・システムでは、複雑な計算やシミュレーションを解いたり、特に複雑な AI モデルをトレーニングしたりするのに、現実的でない、あるいは実行不可能な時間がかかってしまいます。HPC の並列処理という性質は、数時間または 1 日分の処理時間を節約する効率化を可能にします。
スケーラブルなハイパフォーマンス・プロセッサー、高速で大容量のメモリー、ストレージ、ネットワーキングが利用できるようになったことで、HPC テクノロジーはより身近なものとなりました。その結果、複雑な問題の解決、膨大なデータセットの分析、革新的なソリューションの考案に、学術機関だけでなく、政府や商業機関でも、HPC がますます利用されるようになりました。
クラウドベースのリソースは、HPC をより手ごろな価格にするのにも役立ちます。科学者とエンジニアは、オンプレミスのインフラストラクチャーで HPC ワークロードを実行したり、クラウドでスケールアップやスケールアウトを行うことで、設備投資の必要性を低減できます。
High Performance Computing の課題
HPC システムには魅力的な利点がありますが、独自の課題も発生する可能性があります。HPC は複雑な問題を処理するように設計されているため、システム自体が大きく複雑で高価なものになることが多いのです。HPC システムは、数百、数千のプロセッサー・コアを含むようにスケールアップすると、膨大なエネルギーを消費し、堅牢な冷却を必要とするため、高い運用コストが発生します。さらに、システムのセットアップと実行のために、資格のある HPC エキスパートのスタッフを確保するのは困難であり、コストがかかる可能性があります。場合によっては、主要な HPC プロセスをクラウドに移行することで、コスト削減につながる可能性があります。
HPC システムの複雑さと並列処理の相互接続性により、セキュリティーの課題も高まります。HPC アプリケーションは、機密データを含む大規模なデータセットに依存することが多く、サイバー犯罪やサイバースパイにとって格好の標的となっています。HPC システムはまた、大人数のユーザーグループ間で共有されることもあり、システムの脆弱性をさらに高めています。厳格なサイバーセキュリティーとデータガバナンスのプロセスには、不正なユーザーや悪意のあるコードがシステムに侵入できないようにするためのアクセス制御が含まれていなければなりません。
High Performance Computing の例
研究機関、政府、企業は、交通安全、自動運転、製品設計と製造、気象予報、地震データ分析、エネルギー生産など、さまざまな用途におけるシミュレーションとモデリングに、ますます HPC を活用するよういになっています。HPC システムはまたプレシジョン・メディシン (精密医療)、金融リスク評価、不正検知、計算流体力学などの分野の進歩にも貢献しています。
HPC と AI
HPC AI は、高度な AI アルゴリズムを強化する並列コンピューティング・インフラストラクチャーを提供し、研究者やエンジニアが AI とディープラーニング・アプリケーションの限界を押し広げることを可能にします。
金融サービスにおける HPC
HPC は、金融サービスにおける AI の導入を効率化するだけでなく、ますます大規模に複雑化するデータセットを処理して、ほぼリアルタイムの市場分析やオプションの価格設定、取引の監視、不正検出をサポートするのに役立ちます。
自動車産業における HPC
HPC システムは、コンピューター支援設計やエンジニアリング、新車モデルのシミュレーションやテストをサポートします。現在進行中の自動運転車の開発も、HPC システムを活用して AI モデルを繰り返しトレーニングしています。
ヘルスケアとライフサイエンスにおける HPC
HPC と AI テクノロジーは、精密医療をサポートするためのゲノム解析の高速化と簡素化、新しいバイオ医薬品治療法の発見とテストのための分子動力学シミュレーションに使用されています。
政府機関における HPC
公共機関、大学、研究所は、発見、自動化、データに基づいた意思決定を加速するために HPC を使用しています。
サイバーセキュリティーにおける HPC
HPC は、サイバーセキュリティー・ソリューションに対する AI 対応の強化を推進し、ますます巧妙化するサイバー攻撃から組織、システム、ユーザー、データを保護するのに役立ちます。
High Performance Computing の未来
HPC ハードウェアとソフトウェアがデータセンターやクラウドでより入手しやすくなり、普及し続けるにつれて、HPC テクノロジーはあらゆる規模の企業や政府機関のイノベーションと生産性を促進することが期待されます。HPC スーパーコンピューターもエクサスケールの限界を超えようとしており、さらに複雑な課題を解決する能力が向上しています。将来的には、HPC システムが量子コンピューティングを活用することで、前例のない処理能力を達成する可能性がありますが、このテクノロジーはまだ非常に実験的な段階にあります。HPC の処理能力が拡大を続けるにつれて、最も複雑なエンジニアリング、科学、AI 関連の課題に取り組むシステムの能力も拡大していきます。