インメモリコンピューティング時代の宇宙論

人類に知性が芽生えて以来、私たちは自分たちがどこから来たのか、その起源を探求し続けてきました。100年前、アルベルト・アイン シュタインは思考実験を通じてその答えを求めました。しかし、あらゆる理論は実データと突き合わせて検証されるべきなのです。今日 ではテクノロジーの進化により、それまで不可能とされてきた宇宙の謎も解明できるようになりました。著名な物理学者、スティーヴン・ ホーキング博士が中心となって設立した英国の研究所COSMOSでは、最新鋭のコンピューターでテラスケールのデータセットを解析 し、ビッグバンにまつわる謎の解明に役立てています。リアルタイム分析や複雑なシミュレーションを実行できるコンピューティング性能 を得るために、COSMOSが採用したのは ヒューレット・パッカード エンタープライズのプラットフォームでした。

 

解決すべき課題: データ主導の研究には圧倒的なコンピューティング性能が必要

地球を周回する人工衛星や、古代の放射線の痕跡を感知する地上の計器など、人間は宇宙の起源について手がかりを得るためにさまざまな方法を考案してきまし た。ただし、こうした手がかりを有益な情報に変えるには、センサーデータを分析してブラックホールの合体をはじめとする宇宙の事象をシミュレーションするための 圧倒的なコンピューティング性能が必要です。

 

ソリューション: より多くの有益な情報を短時間で引き出すインメモリコンピューティング

COSMOSの10台目となる最新のハイパフォーマンスシステムは、これまでのコンピューターが成し得なかった成果をもたらしています。新しいHPE Superdome Flexインメモリプラットフォームを導入したCOSMOSグループでは、データをこれまでにない規模で、かつリアルタイムで実用的な情報に変えることが可能です。

 

成果:新たな研究領域

宇宙論を研究するチームは、ビッグバンのすべての歴史を明らかにするとともに、ブラックホールの重力波を解明するという、2つの主な目標を達成するために COSMOSのシステムを活用しています。このチームは、宇宙の起源についていくつかの理論を立て、きわめて精度の高いシミュレーションを実行して予測を行っ た後、新しい膨大なデータの中からそれらの予測に合致した結果を探し出しています。大規模なインメモリコンピューティングシステムにより、チームはシミュレー ションを実行しながらデータをビジュアル化してリアルタイムで分析できるようになりました。またCOSMOSのシステムは、環境問題から医用画像に至るまでの問題 を解決するためにケンブリッジ大学のFaculty of Mathematicsで広く活用されています。