ハイパフォーマンス・コンピューティングとは (HPC)?
2022年2月3日
HPCの定義
ハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）とは、従来のコンピュータやサーバーよりはるかに高い性能をもたらす方法で、コンピューティング・パワーを集約する手法です。HPC、またはスーパーコンピューティングは、日常のコンピューティングのようなものですが、より強力です。これは、複数のコンピューターとストレージデバイスをまとまりのあるファブリックとして使用して、大量のデータを高速に処理する方法です。HPCを使用すると、科学、工学、およびビジネスにおける世界最大の問題のいくつかに対する答えを探索して見つけることができます。
今日、HPCはパフォーマンスを重視する複雑な問題の解決に使用されており、HPCワークロードをクラウドに移行する組織が増えています。クラウドのHPCは、プロトタイプの数が少なく、テストが加速され、市場投入までの時間が短縮されるため、製品開発と研究の経済性が変化しています。
HPCの仕組み
DNAシーケンスなどの一部のワークロードは、1台のコンピューターで処理するには大きすぎます。HPCまたはスーパーコンピューティング環境は、個々のノード（コンピューター）がクラスター（接続されたグループ）で連携して、短時間で大量のコンピューティングを実行することにより、これらの大規模で複雑な課題に対処します。これらのクラスターの作成と削除は、コストを削減するためにクラウドで自動化されることがよくあります。
HPCはさまざまな種類のワークロードで実行できますが、最も一般的な2つは驚異的並列ワークロードと密結合ワークロードです。
驚異的な並列ワークロード
計算上の問題で、同時に実行できる小さくて単純な独立したタスクに分割され、多くの場合、それらの間の通信はほとんどまたはまったくありません。たとえば、組織はノードのクラスター内の個々のプロセッサ・コアに1億のクレジットカードレコードを送信する場合があります。1つのクレジットカードレコードの処理は小さなタスクであり、1億のレコードがクラスター全体に分散されている場合、それらの小さなタスクを驚くべき速度で同時に（並行して）実行できます。一般的な使用例には、リスク・シミュレーション、分子モデリング、コンテキスト検索、およびロジスティクス・シミュレーションが含まれます。
密結合ワークロード
通常、大規模な共有ワークロードを小さなタスクに分割し、それらが継続的に通信しながら処理を行います。つまり、クラスター内のさまざまなノードが処理を実行するときに相互に通信します。一般的な使用例には、計算流体力学、天気予報モデリング、材料シミュレーション、自動車衝突エミュレーション、地理空間シミュレーション、および交通管理が含まれます。
HPCが重要な理由
HPCは、何十年にもわたって学術研究と業界の革新の重要な部分となってきました。HPCは、エンジニア、データサイエンティスト、設計者、およびその他の研究者が、従来のコンピューティングよりもはるかに短い時間とコストで、大きくて複雑な問題を解決するのに役立ちます。
HPCの主な利点は次のとおりです。:
- 物理テストの削減：HPCを使用してシミュレーションを作成できるため、物理的なテストが不要になります。たとえば、自動車事故をテストする場合、衝突テストを実行するよりもシミュレーションを生成する方がはるかに簡単で安価です。
- 速度：最新のCPU、グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）、リモートダイレクトメモリアクセス（RDMA）などの低遅延ネットワークファブリックをオールフラッシュローカルおよびブロックストレージデバイスと組み合わせることで、HPCは数週間や数か月かかることなく数分で大量の計算を実行できます。
- コスト：より速い応答はより少ない時間とお金を意味します。さらに、クラウドベースのHPCを使用すると、中小企業や新興企業でもHPCワークロードを実行する余裕があり、使用した分だけ支払い、必要に応じてスケールアップおよびスケールダウンできます。
- イノベーション：HPCは、ほぼすべての業界でイノベーションを推進しています。これは、世界中の人々の生活の質を向上させる革新的な科学的発見の背後にある力です。
HPCのユースケース—ハイパフォーマンス・コンピューティングを使用する業界
ほぼすべての業界のフォーチュン1000企業がHPCを採用しており、その人気は高まっています。Hyperion Researchによると、世界のHPC市場は2022年までに440億米ドルに達すると予想されています。
以下は、HPCを使用している業界の一部と、HPCが実行を支援しているワークロードの種類です。
- 航空宇宙：飛行機の翼上の気流などの複雑なシミュレーションの作成
- 製造：自動運転などのシミュレーションを実行して、新製品の設計、製造、テストをサポートし、より安全な車、より軽い部品、より効率的なプロセス、革新を実現します。
- 金融技術（フィンテック）：複雑なリスク分析、高頻度取引、財務モデリング、および不正検出の実行
- ゲノム科学：DNAの配列決定、薬物相互作用の分析、およびタンパク質分析の実行による系統研究のサポート
- 医療：薬の研究、ワクチンの作成、まれで一般的な病気の革新的な治療法の開発
- メディアおよびエンターテイメント：アニメーションの作成、映画の特殊効果のレンダリング、巨大なメディアファイルのトランスコード、没入型エンターテイメントの作成
- 石油およびガス：空間分析を実行し、貯留層モデルをテストして石油とガスの資源がどこにあるかを予測し、流体の流れや地震処理などのシミュレーションを実行
- 小売：大量の顧客データを分析して、より的を絞った製品の推奨事項とより良い顧客サービスを提供
HPCの実行環境
HPCは、オンプレミス、クラウド、またはその両方を含むハイブリッドモデルで実行できます。
オンプレミス環境にHPCを導入する場合、企業や研究機関がサーバー、ストレージソリューション、その他のインフラをフル装備したHPCクラスターを構築・管理し、時間をかけてアップグレードしていきます。クラウドHPCデプロイメントでは、Cloud Serviceプロバイダーがインフラストラクチャを運営および管理し、組織はそれをPay-as-you-goモデルで使用します。
一部の組織、特に、オンプレミスインフラに投資しているものの、クラウドのスピード、柔軟性、コスト削減のメリットも活用したいと考えている組織では、ハイブリッド環境を構築して導入しています。これらの企業は、一部のHPCワークロードを継続的にクラウドで実行し、オンプレミス環境での待ち時間が問題になる場合には、必要に応じてクラウドサービスを活用することができます。
オンプレミス環境へのHPC導入の課題
オンプレミス環境でHPCを運用する企業は、システムを細かく制御できるという利点がありますが、以下のような課題にも直面します。
- 継続的にアップグレードする必要があるコンピューティング機器に多額の資本を投資
- 継続的な管理およびその他の運用コストの支払い
- 特に需要が急増した場合、ユーザーがHPCワークロードを実行できるようになるまでに、数日から数か月の遅延またはキュー時間が発生
- 購入サイクルが長く、研究とビジネスのペースが遅くなるため、より強力で効率的なコンピューティング機器へのアップグレードが延期
こうしたオンプレミス環境のコストやその他の課題を理由に、クラウドベースのHPC導入がより一般的になりつつあります。Market Research Futureによると、HPC市場は2017年から2023年にかけて世界的に21%の成長が見込まれています。企業がHPCワークロードをクラウドで実行すると、彼らは使用した分だけ支払い、ニーズの変化に応じてすばやく増減できます。
さらに、業界トップクラスのクラウドプロバイダーは、顧客を獲得・維持するために、HPCのワークロード用に特別に設計された最先端のテクノロジーを導入しています。そのため、オンプレミス機器の老朽化によるパフォーマンス低下のリスクがありません。クラウドプロバイダーは、最新かつ最速のCPUとGPUに加えて、低遅延のフラッシュストレージ、超高速のRDMAネットワーク、およびエンタープライズクラスのセキュリティを提供します。サービスは終日、毎日利用可能で、待ち時間はほとんどまたはまったくありません。
HPCクラウド—クラウド環境を選択する際の重要な考慮事項
すべてのクラウドプロバイダーが同じように作成されているわけではありません。一部のクラウドはHPC向けに設計されておらず、要求の厳しいワークロードのピーク時に最適なパフォーマンスを提供できません。クラウドプロバイダーを選択する際に考慮すべき4つの特徴は次のとおりです。
- 最先端のパフォーマンス：クラウド・プロバイダは、最新世代のプロセッサ、ストレージ、およびネットワーク・テクノロジを備え、維持する必要があります。一般的なオンプレミス導入と同等の、あるいはそれを上回る大容量と、優れたパフォーマンスを提供できることを確認してください。
- HPCでの経験：選択するクラウド・プロバイダは、さまざまなクライアント向けにHPCワークロードを実行した豊富な経験が必要です。さらに、それらのCloud Serviceは、複数のシミュレーションやモデルを実行する場合など、ピーク時にも最適なパフォーマンスを提供するように設計する必要があります。多くの場合、ベアメタルコンピューターのインスタンスは、仮想マシンと比較して、より一貫性のある強力なパフォーマンスを提供します。
- リフト・アンド・シフトの柔軟性：HPCワークロードは、オンプレミスと同じようにクラウドで実行する必要があります。リフト・アンド・シフト操作でワークロードを「現状のまま」クラウドに移動した後、翌週実行するシミュレーションでは、10年前に実行したシミュレーションと一貫した結果が得られる必要があります。これは、同じデータと計算を使用して年ごとの比較を行う必要がある業界では非常に重要です。たとえば、空気力学、自動車、化学の計算は変更されておらず、結果も変更されません。
- 隠れたコストはありません：クラウド・サービスは通常、Pay-as-you-goモデルで提供されるため、サービスを使用するたびに支払う金額を正確に理解してください。多くのユーザーは、アウトバウンドデータの移動または出力のコストに驚かされることがよくあります。トランザクションごとおよびデータアクセス要求に対して支払う必要があることは知っているかもしれませんが、出力コストは簡単に見落とされます。
期待通りの結果を得るために
一般的に、より多くの制御とパフォーマンスを提供するベアメタル・クラウドサービスを探すのが最善です。RDMAクラスタ・ネットワーキングと組み合わせると、ベアメタルHPCは、オンプレミスの類似ハードウェアで得られるのと同じ結果を提供します。
HPCの未来
複数の業界にわたる企業や機関がHPCに目を向けており、今後何年にもわたって続くと予想される成長を推進しています。世界のHPC市場は、2017年の310億ドルから2023年には500億ドルに拡大すると予想されます。クラウドのパフォーマンスが向上し、信頼性と能力がさらに高まるにつれて、その成長の多くは、データセンターのインフラストラクチャと関連コストに数百万ドルを投資する必要性から企業を解放してくれます。
近い将来、ビッグデータとHPCが収束し、ビッグデータの分析とシミュレーションやその他のHPCワークロードの実行に使用されるのと同じ大規模なコンピュータークラスターが見られると予想されます。これらの2つの傾向が収束するにつれて、結果としてそれぞれの計算能力と容量が増加し、さらに革新的な研究とイノベーションにつながります。
i アール・ジョセフ、スティーブ・コンウェイ、ボブ・ソレンセン、アレックス・ノートン。Hyperion Researchアップデート：ISC19。https://hyperionresearch.com/wp-content/uploads/2019/06/Hyperion-Research-ISC19-Breakfast-Briefing-Presentation-June-2019.pdf