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高性能コンピューティング（HPC）は、1964 年に世界初のスーパーコンピューターである CDC 6600 が登場して以来、急速に発展してきました。それ以来、世界が生み出すデータ量は爆発的に増加しており、HPC がより迅速かつ効率的にデータを処理できる必要性が最重要となっています。
データをより効率的に処理するという要求により、HPC のイノベーターや設計者は、データをどのように処理するかだけでなく、どこで処理し、最終的に何を処理するのかという点で、既成概念にとらわれずに考える必要がありました。
基準や明確なベストプラクティスはまだありません。しかし、イノベーションやブレークスルーは、特に AI のような分野では、次々と急速に起きています。
「可能性」は、ほぼ幾何級数的に劇的に拡大し続けています。データ量とコンピュート量は、未加工のコンピュートだけでなく、アルゴリズムや転移学習の進歩にも関係しています。
すばらしい取り組みが数多く進行しており、まさにイノベーションのカンブリア爆発といえる状況です。」
– ピュア・ストレージ プリンシパル・テクノロジー・エバンジェリスト Justin Emerson
クラウド・コンピューティングが定着したことで、スーパーコンピューティングの革新と実験という新たな世界への扉が大きく開かれました。ここでは、HPC のトップ 5 のトレンドをご紹介します。それぞれの内容と、現代の企業が新たに得た豊富なデータを最大限に活用する可能性について、その意味を解説します。
1. 人工知能は HPC の改善に活用される
人工知能（AI）に言及することなく、HPC の現在の動向について話すことは非常に困難です。モノのインターネット（IoT）、5G、その他のデータ駆動型技術の登場により、有意義で人生を変える AI に利用できるデータ量は、実際には AI が HPC に影響を与えるほど増加しています。
AI ワークロードを強化するには高性能コンピュータが必要ですが、現在では AI 自体が HPC データセンターの改善に活用されています。例えば、AI は、ストレージ、サーバー、ネットワーク機器の健全性を含む、システム全体の健全性を監視し、正しい構成を確保し、機器の故障を予測することができます。また、AI を使用することで、暖房・冷却システムを最適化することで、電力消費を削減し、効率を向上させることもできます。
AI は、HPC システムにおけるセキュリティにとっても重要です。AI は、送受信データのマルウェアのスクリーニングに使用できるためです。また、行動分析や異常検知によってデータを保護することもできます。
自然言語処理（NLP）は、AI のもう 1 つのエキサイティングな HPC 関連分野です。AI は、データから知見と価値を引き出すことを重視しており、NLP は、よりアクセスしやすく包括的な技術の創造を支援しています。
2. エッジ・コンピューティングは、価値とスピードをもたらす
HPC データセンターは、オンプレミス、クラウド、エッジ（エッジの定義はさまざまですが）、またはこれらの組み合わせで展開できます。しかし、より高速な応答時間と帯域幅節約のメリットを実現するために、分散型（エッジ）展開を選択する組織が増えています。
中央集中型データセンターは、最新のアプリケーションにはあまりにも遅いため、厳しさを増す 5G 対応のレイテンシ SLAを満たすに、データの計算や保存をできるだけアプリケーションやデバイスの近くで実行する必要があります。
HPC の高速化は、データの計算、計算可能なデータ量の増加、解決可能な複雑な問題など、高性能コンピューティングの重要な要素です。エッジ・コンピューティングの普及が進むにつれ、高性能コンピュータはさらにパワフルで価値のあるものになるでしょう。
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3. HPC は、サービスとしてさらに利用しやすくなる
クラウドの出現は、アズ・ア・サービス革命をもたらし、HPC もそのムーブメントに加わりつつあります。多くのベンダーが、HPC 機器の販売から HPC アズ・ア・サービス（HPCaaS）の提供に切り替えています。これにより、自社で HPC プラットフォームを構築する知識、リソース、インフラを持たない企業でも、クラウド経由で HPC を活用できるようになります。
現在、Amazon Web Services (AWS)、Google、Alibaba などの多くの主要なクラウド・プロバイダが HPCaaS を提供しています。HPCaaS のメリットには、導入の容易さ、スケーラビリティ、コストの予測可能性などがあります。
4. GPU コンピューティングは増加の一途をたどる
もともとゲーム用に設計されたグラフィックス処理ユニット（GPU）は、最も重要なコンピューティング技術の 1 つへと進化しました。GPU は、多くのデータを同時に処理できる特殊な処理ユニットです。GPU は機械学習、ビデオ編集、ゲーム・アプリケーションに便利です。
HPC に GPU を使用するアプリケーションには、天気予報やデータマイニングなど、この速度とデータ計算量を必要とする多様な処理が含まれます。NVIDIA は GPU の最大手メーカーです。
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注：GPU は、中央演算処理装置（CPU）やテンソル処理装置（TCU）と混同されることがあります。CPU は、コンピュータの全てのロジック、計算、I/O を管理する汎用プロセッサです。TCU は、機械学習のワークロードを加速するために使用される Google のカスタムメイドのアプリケーション固有のプロセッサです。一方、GPU は、グラフィカル・インターフェースを改善し、ハイエンドのタスクを実行するための追加のプロセッサです。
5. モダン・データ・ストレージは、重要な投資
HPC システムの主な 3 つのコンポーネントは、コンピューティング、ネットワーキング、ストレージです。ストレージは最も重要な要素の 1 つであるため、HPC を利用している、または利用を計画している場合は、強力で最新のデータ・ストレージ・ソリューションを持つことが重要です。
HPC に関連する膨大な量のデータに対応するために、HPC システムのデータ・ストレージ・システムは、次のことを実現できる必要があります。
- 任意のノードからのデータをいつでも利用可能にする
- あらゆるサイズのデータ要求に対応
- 性能指向のプロトコルをサポート
- 要求の厳しいレイテンシ SLA に対応するために迅速に拡張
HPC システムを将来にわたって保護するデータ・ストレージ・ソリューションを選ぶことをお勧めします。
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