シミュレーションとAIの融合によってすべてが変わる

この融合により、HPCストレージへの新たなニーズが 生まれつつあります。独立分析会社Intersect360社の最新の調査によると、今日のHPCユーザーの多く (61%) が機械学習プログラムを実行しています。Hyperion Research社の予測では、現在の傾向と速度を考えると、公共部門の組織や企業によるHPCストレージへの支出は、今後3年間でHPCコンピュートへの支出を40%上回る速さで増加します。

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Argonne Leadership Computing Facility (ALCF) がエクサスケールのCray ClusterStor E1000を選択

「ALCFはHPC、AI、分析、モデリング、シミュレーションの統合ワークロードに必要なインフラストラクチャを導入することにより、エクサスケール時代に目を向けています」と、HPEのシニアバイスプレジデント兼HPC & AI担当ゼネラルマネージャ、Peter Ungaroは語っています。「Cray ClusterStor E1000は、ALCFがデータ量の多いワークロードから有益な情報の収集や発見を行うために必要なスケーラビリティとパフォーマンスを提供します。」

HPCストレージの新時代: 両方のメリットを備える

従来型のHPCクラスター

新時代のコンバージド

従来型のAIスタック (POD)

プライマリワークロード

モデリングとシミュレーション

両方

機械学習/ディープラーニング

コンピュートノードタイプ

 

CPUノード (HPE Apollo 2000など)

両方

GPUノード (HPE Apollo 6500など)

コンピュートノード数

数百から数千

数百から数千

少数

一般的なインターコネクト

InfiniBand

両方 (およびHPE Slingshot)

ギガビットEthernet

プライマリI/Oパターン

書き込みを多用

両方

読み取りを多用

ストレージ容量 (測定単位)

ペタバイト

ペタバイト

テラバイト

単一名前空間のストレージの拡張性

最大でエクサバイト

最大でエクサバイト

最大で数十ペタバイト

一般的なストレージ

ハードディスクドライブベースの並列ファイルシステムストレージ

Cray ClusterStor E1000

オールフラッシュエンタープライズNASストレージ

ストレージの用途

大規模ファイルをシーケンシャルで最大数テラバイト/秒で処理

すべてのサイズのファイルをシーケンシャルおよびランダムで最大数テラバイト/秒で処理

すべてのサイズのファイルをシーケンシャルおよびランダムで最大数十ギガバイト/秒で処理

テラバイト当たりのコスト

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ホット、ウォーム、コールドデータ向けの新時代のHPCストレージソリューション

HPEが提供するHPCストレージソリューションは、ストレージ階層全体に行き渡ることにより、有益な情報を迅速に引き出すことができ、また並列ファイルシステムにある貴重なデータをコスト効率良く管理・保護することができます。

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Cray ClusterStor E1000ストレージシステム

シミュレーションとAIのワークロードを統合する時代を見据えて設計された新しい並列HPCストレージシステムを活用します。極めて優れた効率性で、これまでにないスループットをCPU/GPUコンピュートノードで実現します。InfiniBand (EDR/HDR)、ギガビットイーサーネット (100/200) またはCray Slingshotをサポートする、任意のスーパーコンピューターまたはHPCクラスターとともに使用します。

HPEデータ管理フレームワーク (DMF)

階層型のストレージ管理アーキテクチャーを実現することにより、HPCストレージリソースを最適化できます。HPEデータ管理フレームワークは、ストレージリソースの使用率を最適化してTCOを低減し、データ移行の自動化という実績ある技術により、ストレージ階層全体のデータのワークフローを効率化します。LustreRおよびHPE XFSに加えてIBM Spectrum Scaleのネイティブサポートもご利用いただけます。