スーパーコンピューティング
スーパーコンピューティングとは
スーパーコンピューティングでは、複数の並列コンピューターの処理能力を集中させることによって、非常に複雑な問題やデータを多用する問題を効率的に解決します。
スーパーコンピューティングの仕組み
"スーパーコンピューティング"という用語は、並列して動作する複数のコンピューターシステム ("スーパーコンピューター") のコンピュートリソースを集中的に使用して、非常に複雑な問題やデータを多用する問題を処理することを意味します。スーパーコンピューティングでは、通常はペタフロップス単位で表される、コンピューターの潜在的な最高性能で動作するシステムが必要です。使用事例として、気象、エネルギー、ライフサイエンス、製造などがあります。
スーパーコンピューティングの用途
スーパーコンピューティングでは、標準的なコンピューターでは時間がかかりすぎるか、または非常に高い費用がかかるために不可能であるような問題解決とデータ分析が可能になります。このような事例には、流体力学計算などがあります。今日では、ビッグデータの解析が魅力的な使用事例となります。スーパーコンピューターは、他の方法では到達できない膨大な量の情報について洞察を得ることができます。ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) は、スーパーコンピューティングとは少し異なりますが、本格的なスーパーコンピューターで必要となる費用をかけずに、コンピュートリソースをデータ分析の問題に集中させることができる有用な手法です。
スーパーコンピューティングとAI
スーパーコンピューティングとAIは密接な関係にあります。スーパーコンピューティングがAIの研究や応用の推進役を担うというのは、その代表的な例です。ここでは、スーパーコンピューティングとAIの結びつきの概要をご紹介します。
- スーパーコンピューターは、科学的研究や人工知能 (AI) に役立つ複雑なシミュレーションやモデリングに必要です。シミュレーション環境は、実データを取得するには費用が掛かるまたは不可能なシチュエーションでAIモデルをトレーニングするために使用できます。たとえば、シミュレーターは自動運転車のバーチャルトレーニングを提供するために使用されます。
- AIシステムが機能するためには、膨大なデータセットを高速に処理する必要があります。膨大なデータセットからのモデルトレーニング、予測、インサイト取得のため、スーパーコンピューターは、膨大な量のデータを処理し、分析することができます。
- AIは、スーパーコンピューターに記録された情報を科学的研究のために評価し、理解することができます。これにより、遺伝学、気候モデル、天体物理学の研究推進に貢献します。
- スーパーコンピューターは、薬剤開発や医療で使用され、分子間相互作用や薬剤候補の予測をモデル化します。これらのシミュレーションの調査にAIシステムを使用すると、薬剤開発を加速できます。医療画像処理はAIのメリットを活用でき、スーパーコンピューターは医療データも処理できます。
- スーパーコンピューターは、大規模なテキストコーパス、機械翻訳、感情分析のための自然言語処理 (NLP) AIモデルを改善することができます。GPTトランスフォーマーモデルはスーパーコンピューター上で学習されます。
- スーパーコンピューティングクラスターは、AI研究者によってモデルの設計、ハイパーパラメータ、データセットのテストに使用されます。これにより、AIモデルを向上し、AI機能を高度化することができます。
- スーパーコンピューターにより、低レイテンシ処理や高いコンピューティング能力を必要とする自律走行車やロボット機構などのリアルタイムのAIアプリケーションが実現します。
- AIアプリケーションの中にはAIアルゴリズムと機械学習の組み合わせによるメリットを活用しているものがありますが、スーパーコンピューティングは、それらのハイブリッドシステムの向上と統合に使用される可能性があります。
- スーパーコンピューターは、AIモデルをトレーニングし、実行するために必要なコンピュートリソースを提供することで、さまざまな分野のAI主導の研究とアプリケーションを実現します。この2つの分野が連携することで、AIテクノロジーとアプリケーションが進化します。
スーパーコンピューティングと (HPC)
スーパーコンピューティングの歴史は、数十年に及ぶ魅力に満ちた旅です。スーパーコンピューターは、科学的研究、工学、複雑な問題の解決において極めて重要な役割を果たしてきました。ここでは、スーパーコンピューティングの歴史の概要をご紹介します。
- 初期のデバイス (1930年代から1940年代): 旅の始まりは、方程式を解くために使用されたヴァネヴァー ブッシュの微分解析機などの機械的かつ電気的なデバイスでした。
- ENIAC (1940年代): ペンシルバニア大学の電子式数値積分/計算機は、初期の電子式コンピューティングにおける進歩を記しました。
- Cray-1 (1970年代): Cray-1は、スーパーコンピューティングを象徴するそのスピードと冷却イノベーションで有名な、代表的なスーパーコンピューターになりました。
- 並列とベクトルコンピューティング (1980年代): Cray-2やCray X-MPなどのベクトルスーパーコンピューターや並列処理が、科学的なシミュレーションを加速しました。
- MPPと分散コンピューティング (1990年代): 大規模並列処理 (MPP) と分散コンピューティングが、複雑な問題に対する強力な並列処理ソリューションを現実のものにしました。
- ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) (2000年代): HPCクラスターとグリッドは、標準コンピューターを相互接続することでコスト効率に優れた拡張性を実現しました。
- Top500の時代 (2000年代から現在): Top500リストは、科学的研究や気候モデルなどに使用される強力なスーパーコンピューターのランキングです。
- エクサスケールコンピューティング (2020年代とそれ以降): 気候モデルや創薬などの多様なアプリケーションを対象としたエクサスケールコンピューティングの実現を目指して、世界規模の取り組みが継続的に行われています。
スーパーコンピューティングの歴史は、複雑な問題に対処するためのより高速で強力なマシンへの飽くなき追求を映し出したものです。今日、スーパーコンピューターはさまざまな分野で不可欠であり、画期的な発見やイノベーションを実現しています。
スーパーコンピューティングの歴史
スーパーコンピューティングの歴史は、数十年に及ぶ魅力に満ちた旅です。スーパーコンピューターは、科学的研究、工学、複雑な問題の解決において極めて重要な役割を果たしてきました。ここでは、スーパーコンピューティングの歴史の概要をご紹介します。
- 初期のデバイス (1930年代から1940年代): 旅の始まりは、方程式を解くために使用されたヴァネヴァー ブッシュの微分解析機などの機械的かつ電気的なデバイスでした。
- ENIAC (1940年代): ペンシルバニア大学の電子式数値積分/計算機は、初期の電子式コンピューティングにおける進歩を記しました。
- Cray-1 (1970年代): Cray-1は、スーパーコンピューティングを象徴するそのスピードと冷却イノベーションで有名な、代表的なスーパーコンピューターになりました。
- 並列とベクトルコンピューティング (1980年代): Cray-2やCray X-MPなどのベクトルスーパーコンピューターや並列処理が、科学的なシミュレーションを加速しました。
- MPPと分散コンピューティング (1990年代): 大規模並列処理 (MPP) と分散コンピューティングが、複雑な問題に対する強力な並列処理ソリューションを現実のものにしました。
- ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) (2000年代): HPCクラスターとグリッドは、標準コンピューターを相互接続することでコスト効率に優れた拡張性を実現しました。
- Top500の時代 (2000年代から現在): Top500リストは、科学的研究や気候モデルなどに使用される強力なスーパーコンピューターのランキングです。
- エクサスケールコンピューティング (2020年代とそれ以降): 気候モデルや創薬などの多様なアプリケーションを対象としたエクサスケールコンピューティングの実現を目指して、世界規模の取り組みが継続的に行われています。
スーパーコンピューティングの歴史は、複雑な問題に対処するためのより高速で強力なマシンへの飽くなき追求を映し出したものです。今日、スーパーコンピューターはさまざまな分野で不可欠であり、画期的な発見やイノベーションを実現しています。
HPEとスーパーコンピューティング
ヒューレット・パッカード エンタープライズ (HPE) は、組織、研究機関、政府機関に向けたスーパーコンピューティングとハイパフォーマンスコンピューティングソリューションのトッププロバイダーです。主要な側面を以下に示します。
- HPEスーパーコンピューティング: 科学的研究や気候シミュレーションなどのデータ主導型アプリケーションのために設計されたパワフルなシステムです。
- HPCクラスター: 科学的シミュレーションやデータ分析のための高パフォーマンスサーバークラスターです。
- AIインテグレーション: HPC環境内のAIワークロードのためのAI向けに最適化されたハードウェアとソフトウェア。
- 並列コンピューティング: 並列処理の効果的な処理。
- ストレージソリューション: シミュレーションにおける大規模データのための高パフォーマンスストレージ。HPEは、サービス、パートナーシップを提供し、エネルギー効率化と持続可能性を重視し、HPCの進歩に貢献しています。
HPEは、スーパーコンピューティング、人工知能 (AI)、ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) に関連したさまざまなソリューションやリソースを提供します。
- HPE Cray XD2000は、複雑でデータを多用するワークロードのために設計されたハイパフォーマンスコンピューティングシステムです。
- HPE GreenLake for Large Language Modelsは、自然言語処理やAIで使用される大規模な言語モデルのためのリソースへのフレキシブルでオンデマンドのアクセスを提供するクラウドサービスです。
スーパーコンピューティングとハイパフォーマンスコンピューティングタスクのために設計された、HPE Crayエクサスケールスーパーコンピューターについての詳細はこちら。