コンピュート

コンピュートとは

コンピュートの基盤には以下の要素があります。

• CPU (中央演算処理装置) のアーキテクチャーと機能: CPUはコンピューターのコアコンポーネントであり、命令の実行と演算の実行を担います。制御ユニット、算術論理演算ユニット (ALU)、レジスタ、キャッシュなどのさまざまな要素から成っています。CPUのアーキテクチャーとその機能を把握しておくことは、命令がどのように処理されて演算がどのように実施されるかを理解するために不可欠です。
• 命令実行と処理ステージ: 命令とは、実行するアクションを通知するためにコンピューターに送られる指示のことです。命令を遂行するプロセスには多くの場合、取得、デコード、実行、結果の格納といった多数のステップを伴います。これらのステップによって、コンピューターは必要とされるアクションの理解と実行を正確かつ効果的に行うことができます。

• メモリ階層とストレージシステム: メモリ階層は、コンピューター内でのメモリの配置のことであり、キャッシュ、メインメモリ (RAM)、セカンダリストレージデバイス (ハードドライブやSSDなど) のいくつかのレイヤーから成っています。それぞれのレイヤーのメモリは速度と容量が異なるため、データアクセスとストレージを最適化するにはメモリ階層とストレージシステムを把握しておくことが不可欠です。

こうした原則は、コンピューターが情報の処理、命令の実行、データの格納、データの取得をどのように行うかを理解するための基礎であり、上記がコンピュートの構成要素です。

コンピュートのテクノロジーとパラダイムは、計算を行うためのさまざまな手法とモデルにわたっています。以下に例をいくつか紹介します。

• 従来型のコンピュートモデルでは、命令が順次実行されるシングルスレッド処理と、並列処理が可能なマルチコアプロセッサーによるマルチスレッド処理があります。完全対称型マルチプロセッシング (SMP) では、タスクを同時に実行することで性能を向上させるために連携する複数のプロセッサーまたはコアがあります。
• 並列コンピューティングおよび分散コンピューティングでは、複数のデータを同時に処理するSIMDアーキテクチャーと、異なるデータセットに対して異なる命令を実行するMIMDアーキテクチャーがあります。クラスターコンピューティングでは、複数のコンピューターを接続してコンピューティング性能を向上させており、グリッドコンピューティングでは、分散リソースを接続して1つの仮想スーパーコンピューターを作り出しています。

• ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) では、複雑な問題解決のための複数のスーパーコンピューターとクラスター、効率的な計算のためのGPUやFPGAなどの複数のアクセラレータ、量子力学を活用して従来型のコンピューターよりも高速に問題を解決する新たに出現した量子コンピューティングがあります。

こういったコンピュートのテクノロジーとパラダイムによって、計算能力を強化し、パフォーマンスを向上させ、複雑な計算の課題に取り組む、さまざまな方法が提供されます。

クラウドコンピューティングにおける「コンピュート」という用語は、計算アクティビティを達成するための仮想化されたリソースを供給および管理することです。クラウドコンピューティングにおけるコンピュートに関連する主要な側面を以下に示します。

• 仮想化コンピュートリソースでは、仮想マシン (VM) とコンテナを使用して、アプリケーションを実行するための隔離された環境が作成されます。VMはコンピューターシステム全体をエミュレートします。コンテナは依存関係と一緒にパッケージ化された軽量のアプリケーションです。VMと比べると、コンテナの方が効率と拡張性に優れており、起動時間が短く、異なるコンピューティング環境間でのポータビリティにも優れています。

• Infrastructure as a Service (IaaS) は、コンピューターリソースをクラウドから借りるようなものです。リソースには、ストレージ、ネットワーキング、コンピューティング性能などが含まれます。IaaSを使用すれば、サービスの利用中に使用するオペレーティングシステムやアプリケーションをユーザーが選択することもできます。

• コンピュートリソースの柔軟性と拡張性は、クラウドコンピューティングにおいて、必要とするコンピューティングリソースの量を容易に調整できることを意味します。ワークロードが増大したらリソースをすばやく増やすことでき、ワークロードが減少したらリソースを減らすことができます。この柔軟性によって、適正な量のコンピューティングリソースが使用されるようにして、アプリケーションで需要の変化に対応できるようになります。

「コンピュート」とは、データが生成または消費される場所により近い、ネットワークのエッジに設置されている処理と計算の能力のことです。エッジコンピューティングでコンピュートに関連する重要な要因を以下に示します。

エッジコンピューティングにおける「コンピュート」とは、データが生成または消費される場所により近い、ネットワークのエッジに展開されている処理と計算の能力のことです。エッジコンピューティングにおけるコンピュートに関連する主要な側面を以下に示します。

• エッジデバイスはネットワークエッジで接続されているデバイスであり、エッジサーバーは追加の処理能力を提供します。エッジコンピューティングアーキテクチャーは、レイテンシを低減し、リアルタイム処理を可能することを目標としています。

• エッジコンピューティングでは、計算タスクがデバイスの近くに分散されるため、レイテンシが低減し、リアルタイム処理が可能になります。エッジでのコンピュート能力には、アプリケーションの実行、分析の実行、ローカルでの意思決定などがあります。

• エッジ環境でのコンピュートでは、レイテンシの低減、帯域幅使用の最適化、オフライン運用機能、データのプライバシー保護とセキュリティの向上などのメリットが得られます。データをローカルで処理することで、エッジコンピューティングでは応答時間が短縮され、ネットワークの輻輳が軽減され、オフライン運用がサポートされ、機密データの保護が強化されます。

エッジ環境でのコンピュートのいくつかのユースケースを以下に示します。

• 産業用IoT: 工業環境におけるリアルタイムでの監視、制御、分析。
• スマートシティ: 交通管理、環境モニター、公共の安全のためのリアルタイムでの分析。
• 医療: リモートでの患者のモニタリングや診断のための、ケア時点でのデータの処理と分析。
• 小売業: 在庫管理、パーソナライズされたマーケティング、カスタマー・エクスペリエンスの向上のためのリアルタイム分析などのアプリケーション。

エッジでのコンピューティングでは、データソースの近くに計算能力がもたらされるため、リアルタイム処理が可能になり、レイテンシが低減され、効率が向上し、さまざまな業種やユースケースに対する能力が強化されます。

モノのインターネット (IoT) における「コンピュート」とは、計算能力、およびIoTデバイスやシステムによって行われる処理のことです。IoTにおけるコンピュートに関連する主要な側面を以下に示します。

• IoTデバイスの組み込みシステムは、リソースが限定されて低電力環境での特定のタスクに最適化されている、特殊化されたコンピューティングデバイスです。

• IoTにおけるエッジコンピューティングでは、デバイスの近くに計算能力がもたらされるため、ローカル処理が可能になり、レイテンシが低減され、帯域幅とプライバシー保護の課題に対処できます。

• IoTではエッジコンピューティングとクラウドコンピューティングを組み合わせることが必要であることが多く、エッジデバイスでローカル処理に対応し、クラウドリソースでストレージ、コンピューティング、分析のための拡張性が提供されます。

IoT展開、処理の統合、データ分析、および意思決定のコンピューティングニーズに合うように、エッジコンピューティングとクラウドコンピューティングが組み合わされます。

AIにおけるコンピュートに関連する主要な側面を以下に示します。

• AIにおける機械学習アルゴリズムでは、トレーニングにかなりのコンピューティングリソースが必要とされ、大規模データセットや複雑な計算を処理することも伴います。
• AIコンピュートには、ラベル付きデータと反復計算によるモデルのトレーニングが伴い、推論では低いコンピュート要件での予測に事前トレーニング済みモデルが使用されます。
• 特殊化されたAIコンピュートハードウェア (TPU、GPU、FPGA、ASICなど) は機械学習のワークロードを高速化できるように開発されているため、パフォーマンスとエネルギー効率に優れた処理能力が提供されます。

結論として、エッジコンピューティング、クラウドコンピューティング、特殊化されたAIハードウェアなどのコンピュートテクノロジーの進歩は、IoT、機械学習、AIなどのさまざまな分野での多様なコンピューティング要件を満たすことに大きく貢献しています。そのような強力なコンピュート能力によって、より効率的なデータ処理、より迅速な意思決定、今日のデジタル環境でのイノベーションを推進する高度なアプリケーションの開発が可能になっています。

コンピュートのパフォーマンスと最適化は、コンピューティングリソースの効率、スピード、使用率を最大化することに重点が置かれています。コンピュートのパフォーマンスと最適化の主要な要素を以下に示します。

• パフォーマンスのメトリックとベンチマークでは、スループットなどのメトリック、およびハードウェアやソフトウェアを比較するためのテストを標準化するベンチマークなど、コンピューティングシステムの効率を評価するための測定値が提供されます。

• 複数の処理ユニットや特殊化されたハードウェアの使用などの並列化手法により、複数のタスクを同時に実行することで計算速度が向上します。最適化手法により、アルゴリズムの改良、データアクセスの最適化、コードの最適化を通じて効率が向上します。

• コンピューティングリソースの管理により、負荷分散、ワークロード管理、リソースの動的プロビジョニングなどを使用することで、リソースの割り当てとスケジューリングが効果的に行われるようになります。自動スケーリングによって、需要に基づいてリソースが動的に調整され、使用率が最適化され、パフォーマンスのニーズが満たされます。

まとめると、パフォーマンスメトリック、並列化と最適化の手法、およびコンピューティングリソースの管理は、コンピューティングシステムの効率と有効性を向上させ、より高速な計算とリソース使用率の最適化を実現することに重要な役割を担っています。

HPEは、企業のニーズを満たす幅広いソリューションを提供し、最先端のテクノロジー、スケーラビリティ、セキュリティを提供しています。HPEの主なコンピューティングソリューションを以下に示します。

• HPE ProLiantサーバー: 業界をリードする適応性とセキュリティに優れたサーバーです。さまざまなワークロードをサポートし、優れたスケーラビリティと信頼性を備えています。HPE ProLiantサーバーは、強化された管理機能により、小規模企業や大規模データセンターのパフォーマンスを最適化します。
• HPE Superdome Flex: ミッションクリティカルなタスク向けのハイパフォーマンスコンピューティング。HPE Superdome Flexは、スケールアップおよびスケールアウトの機能により、金融、医療、研究における複雑なコンピューティングジョブを処理できます。
• HPE Apollo: HPE Apolloソリューションは、HPCおよび大規模データ向けにスケーラブルでエネルギー効率に優れたインフラストラクチャを提供します。科学研究、AI、機械学習には膨大な処理能力が求められるため、これらのシステムが最適です。
• HPE Edgeline: HPEのエッジコンピューティングソリューションは、コンピューティングをデータソースに近づけることによって、リアルタイムでの分析と意思決定を可能にします。これらのデバイスは、IoT、産業、エッジAIアプリケーションに最適です。
• HPE GreenLake: HPE GreenLakeは、オンプレミス環境向けの従量課金制クラウドサービスを提供します。これにより、企業はデータとインフラストラクチャの制御を維持しながら、計算リソースを効果的に増やすことができます。
• HPE SimpliVity: コンピュート、ストレージ、ネットワークが組み込まれているシンプルなハイパーコンバージド インフラストラクチャアーキテクチャー。HPE SimpliVityは、データの経済性、拡張性、管理性を向上させることによって、ITを簡素化し、イノベーションを加速します。
• HPE Moonshot: ハイパフォーマンスコンピューティング、クラウド、データセンターのアプリケーション向けの、エネルギー効率に優れたスケーラブルなサーバープラットフォームです。HPE Moonshotは、大規模な並列処理を行う組織向けの優れたコンピュート性能密度を提供します。
• HPE AI/ML Scalable Computeソリューション: HPE Machine Learning Operations (MLOps) は、要求の厳しいAIワークロードに適しています。これらのGPUベースのコンピューティングソリューションは、AIモデルのトレーニングと推論を高速化し、組織がAIによって変化することに役立ちます。

組織は、現在および将来のニーズを満たすように、さまざまなコンピューティング製品にHPEを選ぶことができます。HPEのコンピュートソリューションは、ハイパフォーマンスコンピューティング、エッジコンピューティング、スケーラブルなAIおよびビッグデータのインフラストラクチャに必要な性能、セキュリティ、柔軟性を提供します。