高性能コンピューティング（HPC）クラスタは、大きな計算能力を必要とする複雑な問題を解決します。計算とシミュレーションを並行して実行する複数の相互接続されたコンピュータで構成されており、大量のデータの高速で効率的な処理を可能にします。この記事では、HPC クラスタとは何か、どのように機能するか、どのように使用されるかについて解説します。
HPC クラスタとは
HPC クラスタは、非常に複雑な計算タスクを実行する相互接続されたコンピュータの集まりです。これらのクラスタは連携して、大規模なデータセットの分析と処理、複雑なシステムのシミュレーション、複雑な科学的および工学的問題の解決に必要な処理能力を提供します。
HPC クラスタは通常、複数のノードで構成されており、それぞれに独自のプロセッサ、メモリ、ストレージがあります。これらのノードは、InfiniBand や 10 ギガビット・イーサネットなどの高速ネットワークを介して接続されます。
HPC クラスタの仕組み
HPC クラスタは、大規模な計算上の問題をクラスタのノード全体に分散する、より小さく管理しやすい部分に分割することで機能します。各ノードは割り当てられたタスクを実行し、結果を結合して最終的な出力を生成します。このプロセスは並列コンピューティングと呼ばれ、HPCクラスタの効率的な運用に不可欠です。
HPC クラスタは、「ジョブ・スケジューラ」を使用して、計算ワークロードがクラスタ全体に均等に分散されるようにします。ジョブ・スケジューラは、計算リソースの割り当てを管理し、各ノードが最大容量で動作するようにし、処理のボトルネックを防ぎます。
HPC クラスタのアプリケーション
HPC クラスタには、次のような幅広いアプリケーションがあります。
- 科学的研究：HPC クラスタは、材料、気象パターン、流体力学などの複雑なシステムをシミュレートするために、科学研究で一般的に使用されています。
- エンジニアリング：HPC クラスタは、航空機や自動車のコンポーネントなどの構造やシステムの動作をシミュレーションするエンジニアリングに使用されます。
- 財務分析：HPC クラスタは、財務部門で使用して、株式市場の動向などの大量のデータを分析することで、パターンを特定し、予測を行うことができます。
- 医学研究：HPC クラスタは、医学研究において、ゲノム・シーケンシングなどの大量のデータを分析して、疾患の潜在的な治療法を特定するために使用されます。
- 機械学習：HPC クラスタは、深層ニューラル・ネットワークのトレーニングのために機械学習アプリケーションで使用されるようになっており、膨大な量の計算能力を必要とします。
近い将来、HPC クラスタのユースケースが増えることは間違いありません。
HPC 対 HTC
HPC とハイスループット・コンピューティング（HTC）は、しばしば同じ意味で使用されますが、異なる違いがあります。いずれも高出力のコンピューティングを伴いますが、目的やワークロードの処理も異なります。
HTC は、通常、比較的小規模な計算タスクを多数伴っています。一方、HPC は、大規模で複雑なシミュレーションや計算の実行に最適です。
HPC と HTC の両方が大量のコンピューティング・パワーを必要としますが、HPC は HTC の月数や数年と比較して、数時間または数日というはるかに短い期間、このパワーを必要とします。
HTC とは
HTC システムは通常、複数の独立したタスクを長期間同時に実行するコンピュータクラスタで構成されています。これにより、HTC システムは多数のジョブを並行して処理することができ、大量のデータの処理や、多数のシミュレーションや計算を並行して実行するアプリケーションに適しています。
HTC の主なメリットの 1 つは、スケーラビリティです。HTC システムは多くの小型コンピュータで構成されているため、システムへのノードの追加は比較的簡単です。
HTC の仕組み
HTC は、大規模な計算タスクを、複数のコンピュータで並列に実行できる、多くの小規模な独立したタスクに分割することで機能します。このアプローチは、タスクが互いに独立しているため、タスクを実行するコンピュータ間の通信や調整が不要であることから、驚異的並列と呼ばれることがあります。
HTC を活用するには、アプリケーションは並列性を念頭に置いて設計する必要があります。これには、通常、計算を小さなタスクに分割し、複数のコンピューティング・ノード間で並列に実行できるワークフローを設計することが含まれます。ワークフローが定義されたら、HTC システムに送信できます。HTC システムは、使用可能なコンピューティング・ノード全体にタスクを自動的に分散します。
HTC と HPC の違いと類似点
HTC と HPC の主な違いは、それらが処理するように設計されたアプリケーションの種類です。HTC は、多くの小規模で独立した計算タスクを並行して処理するのに最適です。HPC は、大規模で複雑なシミュレーションや計算の処理に最適化されています。
HTC と HPC のもう 1 つの重要な違いは、使用しているハードウェアです。HTC システムでは、通常、小型でパワフルではないコンピュータのクラスタを使用します。HPC システムでは、GPU や FPGA などの特殊なハードウェアを使用するなど、非常にパワフルなコンピュータの数が少なくなります。
HTC と HPC は、高性能を実現するために並列性と分散コンピューティングに依存しており、効果的な構成と管理には高度な専門知識が必要です。
HPC とクラウド・コンピューティングの比較
クラウド・コンピューティングは、よく知られ、よく議論されているコンピューティング・アーキテクチャです。HPC には共通点がありますが、主な違いもあります。
クラウド・コンピューティングとは
クラウドコンピューティングは、インターネットでホストされたリモートサーバーのネットワークを使用して、データの保存、管理、処理を行います。分散コンピューティングの一種で、インターネットを介してリソースやサービスを提供します。クラウド・コンピューティングにより、ユーザーは、専用のハードウェアやソフトウェアを必要とせずに、インターネット接続を使用してどこからでもデータやアプリケーションにアクセスできます。
クラウドコンピューティングには、サービスとしてのインフラ（IaaS）、サービスとしてのプラットフォーム（PaaS）、サービスとしてのソフトウェア（SaaS）の3つの主要なサービスモデルがあります。IaaS は、サーバー、ストレージ、ネットワークなどの仮想化コンピューティング・リソースへのアクセスを提供します。PaaS は、アプリケーションの開発、展開、管理を可能にします。SaaS は、サードパーティのプロバイダによってホストおよび管理されるソフトウェア・アプリケーションを提供します。
クラウド・コンピューティングと HPC の類似点
クラウド・コンピューティングと HPC には、次のような特徴があります。
分散型：HPC とクラウド・コンピューティングは、複雑な問題を解決するために複数のコンピュータを使用する分散コンピューティング・アーキテクチャを使用しています。
仮想化：HPC とクラウド・コンピューティングは、仮想化技術を使用してリソースの共有を可能にし、効率性を向上させます。
高性能：HPC とクラウド・コンピューティングの両方が、高性能コンピューティング機能を提供するように設計されています。
HPC とクラウド・コンピューティング、さまざまなことにフォーカス
HPC とクラウド・コンピューティングは類似点がありますが、異なる目標に焦点を当てています。
HPC は、可能な限り最高レベルの性能の実現に主眼を置いています。一方、クラウド・コンピューティングは、スケーラブルで費用対効果の高いコンピューティング・リソースの提供により関心を持っています。
クラウド・コンピューティングは柔軟性も高く、特定のニーズに合わせてコンピューティング環境をカスタマイズできます。これにより、多様なコンピューティング要件を持つ組織に最適です。
クラウド・コンピューティングは、HPC よりも一般的にコスト効率に優れています。クラウド・コンピューティングは、組織が必要とするコンピューティング・リソースに対してのみ支払うことができるためです。一方、HPC には、ハードウェアやインフラに多額の先行投資が必要です。
HPC とクラウド・コンピューティングのどちらを選択するかは、最終的には組織のコンピューティング要件によって異なります。
スーパーコンピュータとは
スーパーコンピュータは、科学・産業研究の重要な要素です。気象予測、タンパク質の折りたたみ、量子力学など、膨大な量の処理能力とストレージ容量を必要とするタスクをサポートします。
しかし、スーパーコンピュータとは具体的に何なのでしょうか。
スーパーコンピュータは、複雑な計算を信じられないほど高速に実行できる高性能コンピューティング・システムです。スーパーコンピュータは、シミュレーション、データ分析、モデリングなど、大量の処理能力とメモリを必要とする問題を解決するように設計されています。スーパーコンピュータは通常、高速処理と並列コンピューティング用に最適化された特殊なハードウェアとソフトウェアを使用して構築されています。
4 種類のスーパーコンピュータ：ベクトル、並列、分散、グリッド
スーパーコンピュータには、ベクトル、並列、分散、グリッドの 4 種類があります。ベクトル・スーパーコンピュータは、単一のタイプの計算を繰り返し実行するために最適化された特殊なプロセッサを使用しています。一方、並列スーパーコンピュータは、単一の問題を解決するために多くのプロセッサを使用しています。分散型スーパーコンピュータは、問題を解決するために連携する複数のコンピュータで構成されており、各コンピュータは計算の異なる部分を処理します。グリッド・スーパーコンピュータは分散型スーパーコンピュータに似ていますが、地理的に広く普及しており、ユーザーがリモートからアクセスすることができます。
HPC クラスタは分散型スーパーコンピュータとはまったく同じではありません
HPC クラスタはスーパーコンピュータと呼ばれることが多く、ほとんどの人がそれらを同じものと見なしています。しかし、HPC クラスタは、必ずしも真のスーパーコンピュータと同じレベルの性能や複雑な計算のために設計されているわけではありません。
HPC クラスタはスーパーコンピュータと競合できますか？
HPC クラスタはスーパーコンピュータとはまったく同じではありませんが、依然として非常に強力なコンピューティング・システムです。一部の HPC クラスタは、小型スーパーコンピュータの性能に匹敵します。しかし、最も複雑な計算に関しては、真のスーパーコンピュータが最良の選択肢です。
HPC クラスタを使用するタイミング
HPC クラスタは、組織が大量のデータを迅速かつ効率的に処理する方法を模索するにつれ、ますます普及しています。
シミュレーション、モデリング、研究、分析など、さまざまな目的や、金融や医療のビッグデータの処理に使用できます。
HPC クラスタの使用が理にかなっているタイミングと、そのメリットについて解説します。
シミュレーション、モデリング、リサーチ、分析
シミュレーションやモデリングでは、正確な結果を得るために大量のコンピューティング能力が必要です。HPC クラスタは、ワークロードを複数のマシンに分散させることで、これらのプロセスを加速できます。これにより、研究者は複雑なシナリオをシミュレートし、より迅速に結果を得ることができます。
HPC クラスタは、エンジニアリング、物理学、化学、気候科学などの分野の研究や分析にも役立ちます。これらのフィールドは、データの処理と分析に高度な計算能力を必要としており、HPC クラスタがこれを提供します。
ビッグデータ
組織は膨大な量のデータを収集しており、その処理は大きな課題となります。HPC クラスタは、ビッグデータを迅速かつ効率的に処理できるため、データからリアルタイムで洞察を得ることができます。これは、大規模なデータセットを迅速に分析し、情報に基づいた意思決定を行う必要がある金融やヘルスケアなどの業界で特に有用です。
財務
金融業界は日々大量のデータを生成しており、このデータは迅速かつ正確に分析する必要があります。HPC クラスタは、このデータをリアルタイムで処理するために使用され、トレーダーに最新の情報を提供し、情報に基づいた意思決定を行うことができます。HPC クラスタは、高度な計算能力を必要とする財務モデリングにも役立ちます。
医療・ヘルスケア
ヘルスケア業界は、HPC クラスタを使用できるもう 1 つの分野です。医学研究は大量のデータを生成し、このデータは迅速かつ正確に分析する必要があります。HPC クラスタは、このデータの処理に使用され、研究者はパターンを特定し、患者の転帰を改善するのに役立つ発見を行うことができます。
複雑な計算の迅速な結果
HPC クラスタは、複雑な計算を迅速に処理できます。これにより、正確な結果を迅速に必要とする天気予報などのタスクに役立ちます。HPC クラスタは、大量のデータを迅速に分析する必要がある画像処理などのタスクにも役立ちます。
コラボレーション
HPC クラスタは、柔軟でスケーラブルな設計となっています。これにより、複数の研究者が同じデータや計算リソースにアクセスする必要がある共同プロジェクトに最適です。HPC クラスタは、さまざまなプロジェクトのニーズに合わせて簡単に構成でき、必要に応じてスケールアップやスケールダウンが可能です。この柔軟性により、HPC クラスタをさまざまなタスクに利用することができ、貴重な投資となります。
まとめ
HPC クラスタは、企業が深刻な計算能力を必要とする複雑な問題を解決するために使用できる強力なコンピューティング・インフラです。HPC クラスタは、複数の相互接続されたコンピュータで構成されており、それらが連携して計算とシミュレーションを並列に実行します。科学研究、エンジニアリング、財務分析、医学研究、機械学習など、幅広いアプリケーションを提供しています。ビッグデータの増大と、科学やエンジニアリングの問題の複雑化に伴い、HPCクラスタの需要は今後数年で増加すると予測されています。
