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課題解決をサポートします
お問い合わせはこちらからハイ・パフォーマンス・コンピューティング（HPC）は、科学技術計算・解析・シミュレーションといった特殊な用途に利用され、高価なシステムとして提供されてきました。
近年では、安価なPCサーバーを利用し、Linux などでPCクラスターを構築することで、身近なソリューションとして提供されています。
また、昨今の急激なクラウドの普及に伴い、クラウドを利用したHPC環境も増加傾向にあります。
HPC環境に取り組みたいが踏み込めていない、大量の計算環境を導入する必要があるが納期と人材が足りない、HPC導入後のサポートに懸念がある、不安がある等の悩みはありませんか。
SYCのHPC環境導入支援サービスにより、お客様のニーズに沿った様々な支援が可能です。
お困りの事がありましたら、是非SYCにお気軽にご相談ください。
世界中から日々改良される、
安価で信頼性の高い大規模システムを構築
ハードウェア以外の継続的に掛かる費用が多く発生し、思うように計算リソースを確保できなかった。また、実験的に動作させたいが、費用的に断念せざるを得なかった事はありませんか。
OSS（Open Source Software）＋HPCはこちらの悩みを改善する事が可能です。
OSSは、多くの場合において無料で利用できるため、OSのライセンス料金や商用ソフトウェアのコストを削減することができます。
OSSを利用することで、自由度が高く、カスタマイズ性が向上します。これにより、個別の要求に合わせた開発が可能となります。
また、利用者自身でも改善・修正を行うことができるため、セキュリティ面での脆弱性が発見された場合にも迅速に対処することができます。
オンプレのみでなくクラウドサービスでも利用可能です。必要に応じてリソースを追加することができ、計算リソースの使用量に合わせてコストを最適化することができます。
OSSで多くの費用削減とリソース確保が可能です。また、1台からのスモールスタートや既存ハードウェアの活用も可能です。OSS環境にご興味がありましたら、是非SYCにご相談ください。
複数のCPUを搭載したサーバーをクラスター化し、
大規模な並列処理を実現
高速なGPUワークステーションを購入したが、特定の人しか操作ができず効率的に利用できていない事や、複数機器のGPUを利用して大規模計算を行いたいが断念した事はありませんか。
GPU＋HPCを用いる事で高速計算が可能です。
GPUは、多数の演算ユニットを持っており、同時に多数の演算を並列に実行できます。一方、HPCは、多数の計算資源を複数のプロセスやスレッドで並列に処理することができます。
GPUをHPCに組み込むことで、AI学習、大規模なデータ処理やシミュレーションを効率的に並列処理し、また、利用者の望むリソースをハンドリングできます。
GPUの演算能力が高く、数値演算などの科学技術計算にも利用されるようになりました。GPUは、数千もの演算ユニットを持っており、その演算速度はCPUの数倍から数十倍にも達することがあります。
HPCにおいて、メモリ帯域幅がボトルネックになることがあります。しかし、GPUは、高速なメモリアクセスを実現するために、専用の高速メモリを備えています。そのため、GPUを利用することで、大量のデータ処理や高速なシミュレーションをよりスムーズに実行することができます。
数百台あるサーバーを、数時間で展開
大量のOS展開が必要になった時や、展開後のバックアップ／リストア保守でお困りの点はありませんか。
HPE Performance Cluster Manager (HPCM) で初期の大量展開と運用を含めた対応が可能です。
HPCMは、ノードを10万台まで スケールアップできるLinuxベースのハイパフォーマンスコンピューティ ング (HPC) クラスターをサポートする、完全統合型のシステム管理ソリューションです。GUIベースの操作でOSイメージ取得、展開のみでなく、ハードウェア障害後の復旧対応、ステータス監視、ファームウェア監視等を一元管理でき、負担軽減と時間短縮を行う事が可能です。
HPCMで導入および導入後の保守が可能です。是非SYCにご相談ください。
複数のジョブを効率的に管理
プログラムの実行時に投入先のサーバー・リソース・時間帯を自動的に最適化された制御をしたいと思った事はありませんか。
ジョブスケジューラーを用いる事で実現が可能です。
ジョブスケジューラーは、複数のジョブを効率的に管理することができます。ジョブの実行順序や優先度、実行時間の制限などを設定し、効率的なジョブの実行を行うことができます。
リソースの最適化にも役立ちます。例えば、複数のジョブが同時に実行される場合、リソース（CPU、メモリ、ストレージ）の使用状況に応じて、各ジョブに必要なリソースを自動的に割り当てることができ、ユーザーの負荷を軽減することができます。
ジョブスケジューラーを利用することで、ジョブの効率的な管理やリソースの最適化、ユーザーの負荷軽減などを実現することができます。
