エクサスケールスーパーコンピューティングの能力と可能性
HPEはオークリッジ国立研究所にFrontierを納入しています。Frontierは、科学とテクノロジーでのイノベーションを推進し、ハイパフォーマンスコンピューティングとAIにおけるリーダーとしての米国の地位を維持するシステムです。
科学の問題の究明に必要な時間の短縮
薬学研究から異常気象予測や宇宙探査まで、ハイパフォーマンスコンピューティングシステムは、未知の領域を探るときに発見を早め、精度を高め、人間の想像力の限界に挑みます。
柔軟性を備えた大規模なコンピューティング
クラウドコンピューティングおよびHPC as a serviceの利用可能性の増加に伴い、必要に応じて高負荷のコンピュートを必要とするプロジェクトに取り組む機会が企業に与えられています。この柔軟性によって、これまでにないスピード、アジリティ、拡張性がプロジェクトにもたらされます。
次世代の人工知能を推進
AIおよび機械学習は研究所から業界に移り、スーパーコンピューターは集約的データ処理向けのクリティカルなインフラストラクチャを提供します。多くの事業分野にわたる企業が大規模データセットを分析してインサイトを獲得するニーズの増大に直面している状況では、スーパーコンピューティングはこの上ない高い競争力になります。
あらゆるデータセンターで利用可能で最も包括的なスーパーコンピューティング テクノロジー ポートフォリオを活用して、お客様の課題を解決し、将来の課題に備えます。
柔軟で異種混在のコンピュートテクノロジー専用のインターコネクトにより、多様でデータを多用する課題に対応します。
業界で最も包括的かつ柔軟で検証済みのHPCおよびAIのソフトウェアポートフォリオを使用して、イノベーションと発見のための次世代アプリケーションを開発します。
HPEのハイパフォーマンスコンピューティングストレージは、従来のオールフラッシュエンタープライズファイルストレージと同様にAI特有のストレージニーズに最適であり、従来の並列ストレージと同様に拡張性とコスト効率に優れています。
スーパーコンピューティングに関する最新情報
東工大のスパコンTSUBAME4.0が来春稼働開始
東京工業大学 学術国際情報センターは、次世代スパコン「TSUBAME 4.0」の来春稼動に向けて構築を開始します。
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エクサスケールコンピューティングが科学と商業業界にもたらす影響
ハイパフォーマンスコンピューティング - HPC のポートフォリオ
HPEのハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）システムは、困難な問題を解決する際に必要となる機能一式を提供できるよう設計されています。
デジタルトランスフォーメーションのプロセスの中で、変化するニーズに対応するための高密度で拡張性の高いビルディングブロックをお探しですか。ヒューレット・パッカード エンタープライズは、スーパーコンピューティングのパワーをあらゆる規模のデータセンターに提供します。
あらゆる規模のビジネスにおいて、重要なデータをリアルタイムのビジネスインサイトに変えることができる独自のモジュール方式を採用し、かつ高い柔軟性と信頼性を備えたシームレスに拡張するプラットフォームです。
HPE Linux®ベース ハイパフォーマンスコンピューティングクラスターの管理に必要となるすべての機能を24時間365日提供し、HPCシステムの管理に費やす時間とリソースを削減します。
卓越したパフォーマンスでインテリジェンスを迅速に引き出す、業界屈指のアクセラレータを搭載したGen 10エンタープライズディープラーニングプラットフォームです。
エクサスケール時代に向けて設計されたHPE Apollo 6500 Gen10 Plusシステムは、NVIDIA HGX A100 Tensor Core GPUとAMD Instinct™ MI100アクセラレータを搭載することでパフォーマンスを向上させ、最も複雑なHPC&AIワークロードに対応します。
ディスクストレージを最大化し、ペタバイト規模のボリュームでオブジェクトストレージを実装しながら、Hadoopなどのビッグデータ分析を実行できます。
InfiniBand、インテルOmni-Path、Ethernetなどのテクノロジーや、Apollo 6000 Gen10およびSGI 8600統合システム用のカスタム設計スイッチおよびアダプターを含む、HPEの包括的なファブリックポートフォリオの詳細をご確認ください。
HPCの要求を処理するには、従来型ストレージでは力不足です。高速な同時データアクセスを実現する並列分散ファイルシステムをサーバーノードに提供し、処理の遅延を解消する必要があります。
HPE Machine Learning Development Systemは、Mellanox® InfiniBand HDR Iスイッチを介して接続することで、分散型ML/DLトレーニングに最適な高速かつ低レイテンシのInfiniBandネットワークを構築できます。
HPE Swarm Learningは連合学習を拡張し、中央サーバーを不要にします。プライバシーを保護する非中央集権型のMLフレームワークは、分散したデータソースまたは分散したデータソースの近くでコンピューティング性能を活用して、モデルをトレーニングするMLアルゴリズムを実行します。モデルのトレーニングは、データが最新でデータ主導の正確な判断が必要とされるエッジで行われます。
この1日で行われるHPE人工知能トランスフォーメーションワークショップでは、ビッグデータとAIの概念を明確に理解し、優先順位の高いユースケースを特定するとともに、今後のステップを定義する大まかな計画を作成することができます。
計画から運用、またその後においても、HPEエキスパートはエッジからクラウドに至るまで変革を加速し、運用を最適化するとともに、IT投資を最大限活用できるようお手伝いします。
優先事項と希望するサービスのエクスペリエンスを整合させることにより、期待どおりの成果を実現できます。HPEオペレーショナルサポートサービスのアドバイスにより問題を未然に防ぐことや、解決することができます。
注目のエクサスケールカスタマー
研究所がパフォーマンスを4倍に強化
統計数理研究所は、統計科学スーパーコンピューターシステムを一新して、従来のシステムより4倍以上強力な並列コンピューティングのパフォーマンスを達成しました。
課題
コンピューティング性能を4倍にすることによって統計科学研究の可能性を広げるために、次世代の「統計科学スーパーコンピューターシステム」を構築しました。
解決方法
優れたエネルギー効率により超強力な1.497 PFLOPSのコンピューティングパフォーマンスを達成できる、高密度の水冷HPCクラスターシステムを導入しました。
HPE SGI 8600のような水冷システムを使用することで、高クロックレートで動作し続けることが可能になっています。
結果
かつては不可能だと思われていた空前の高水準のスーパーコンピューティングを達成することによって、新しい境地を開くための研究活動を加速させました。
関連情報
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