ハイパフォーマンス・データ分析: パワフルなコンピューティングが意義のあるインサイトを生み出す

HPC リソースが次世代のワークフロー収束を加速します。

データ駆動型の将来への取り組み

  • データ量は急速に増加しており、データセンター・マネージャーはデータ駆動型ソリューションを既存の HPC アーキテクチャーに統合することを迫られています。

  • ハイパフォーマンス・データ分析 — HPC とビッグ・データの合流点 — がデータ集約的課題に対する水準を引き上げています。

  • HPC とデータ分析の進歩により、視覚化、モデリングおよびシミュレーション、さらにはゲノム解析における新たな機能が促進されています。

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つながりとデジタル化がますます進む時代にあって、生成されるデータの量も増加し続けています。しかし、データ量はただ増加しているのではなく、急激に増加しています。ハイパフォーマンス・コンピューティング (HPC) アプリケーションを信頼している先見の明がある企業は、この急増に対する準備に取り掛かっています。こういった企業は HPC 機能を使って新たな分析と AI ワークフロー、さらにはそれとともに生まれる機会を実現することの必要性を認識しています。インテルは HPC、AI、そしてその他のワークフローを集約する道筋を提供し、企業がこのテクノロジーの波の最先端に位置づけられるようにします。

ビッグデータ・ワークロードのために HPC システムを最適化する

データセンター・マネージャーにとって、データの急速な拡大は収束の課題を意味します。HPC インフラストラクチャを最適化して、ビッグデータの非常に大きなワークロード、同時分析、AI、加速データ視覚化、モデリングおよびシミュレーションのワークロードを処理する必要があります 。つまり、今日の HPC システムの能力を強化することが必須となるのです。

最新の HPC リソースでは、極めて大規模でかつ多様なワークロードをコスト効率の良い方法で現在の HPC システムに統合できます。HPC でのパフォーマンスを向上することにより、組織は、過剰なデータという課題を、インサイトを分析して抽出するための大きな機会に転換することができます。これは、データ集約型ワークロードが、データが作成される最大限にまでスケーリングできる場合に特にあてはまります。

HPC とビッグデータの集約を促進する
インテルとそのパートナーは HPC と、従来の HPC インフラストラクチャーで実行されるビッグデータの集約をけん引し、最大のデータ駆動型の問題に対応して、非常に大きいスケールを達成するお手伝いをしています。

HPDA の素晴らしい可能性を解き放つ

HPC- ビッグデータ集約の中心にあるのは、ハイパフォーマンス・データ分析 (HPDA) と呼ばれるものであり、これにより会社は非常に大規模なデータセットを迅速に分析することができます。HPDA はデータマイニングに関与するあらゆるユース・ケースに適用され、大量のデータセットからパターンとトレンドを検出します。HPDA は、企業が今日の最も複雑な科学的および分析的問題に取り組むのを可能にし、リアルタイム不正検出、気象モデリング、および気象予測における新たな可能性を導きます。

オープンソース・ソフトウェア・エコシステムの主要なサポーターであるインテルは、Hadoop などのプロジェクトに貢献し、オープンソース・ビッグデータ分析ツールに対して最適化を提供し続けます。インテル® アーキテクチャー・ベースの HPC プラットフォームは、大規模なデータ処理や大きなデータ Hadoop アプリケーションに対して HPDA 機能の前進を支援しています。

AI と HPC を統合する
大量かつ複雑なデータセットにより、HPC と人工知能 (AI) の交流が促進されています。従来の方法に機械学習とディープラーニングを適用することにより、HPC プラクティショナーはパターン分類やクラスタリングなどのタスクに対するサポートを改善できます。例えば、ディープラーニングは HPC システムが不正トランザクションを特定したり、病気を予測したりするのに役立ちます。逆に、ディープラーニングのモデルをスケールするために、データ科学者たちは HPC システムの強大なコンピューティング・パワーを活用し始めています。AI と HPC の集約は、物理学、天気予報、地球規模の気候モデリング、その他多くの実践分野で信じられないほどの進歩を遂げようとしています。

HPC ベース分析を最大活用する

分析的プラットフォームを採用している組織は、自社のデータ分析イニシアチブと AI のような他のアプリケーションもサポートする HPC インフラストラクチャーへの最も効率的な経路を見出す必要があります。これらの集約型システムにより、投資回収率が最大化し、さらには最も低い所有コスト (TCO) が実現します。インテルは、パフォーマンスとスケーラビリティーのために設計されたハードウェア、ソフトウェア、およびパートナー・ソリューションを使って、集約型分析と AI ワークロードをサポートする柔軟なプラットフォームを提供します。

集約型 HPC クラスター上の多様なワークロードを強化する

イノベーションを加速し、有意義なブレークスルーを実現するため、起業は HPC 環境でシミュレーションとモデリング、AI、およびビッグ・データ分析ワークロードを実行することを見据えています。ただし、これらの複雑なワークロードを処理して必要なレベルのパフォーマンスを実現するには、個別の専用クラスターが必要だと思っている可能性があります。インテルは、企業が同じ HPC インフラストラクチャーでこれらのワークロードを導入できるコンピューティング集約型リソースを提供しています。

HPC&AI コンバージド・クラスター向けインテル® Select ソリューション
インテル® Select ソリューション for HPC & AI コンバージド・クラスターは、既存の HPC クラスターに互換性と最適化されたパフォーマンスを実現すべく、シミュレーション & モデリング向けインテル® Select ソリューションにビルドされました。、マルチドメイン・リソース管理レイヤーを追加することにより、AI と分析フレームワークを同じシステムで実行できます。

ゲノム解析を前進させる

学際的かつ急速に変化するゲノミクスの分野には、ゲノムの構造やマッピングを含む遺伝物質の研究が含まれています。HPC テクノロジーの飛躍により可能となったこの分野の急速な進歩により、今日の科学者は膨大な量のゲノムデータを処理し、ヒトの遺伝学と疾患に関する集合的知識を変革することができます。HPDA コンピューティング・クラスターを搭載したゲノム解析は、生物医学の発見を現実化し、精密医学に情報を提供することを確約します。

ゲノム解析向けインテル® Select ソリューション
ゲノム解析向けインテル® Select ソリューションは、インテル® アーキテクチャーのパフォーマンスを活用してインサイトと検出を加速化する、エンドツーエンドの最適化されたハードウェアとオープンソース・ソフトウェア構成を提供します。

検出の新しい領域

HPC、AI、およびデータ分析の連携が進み、HPDA アプリケーションが主流になるにつれて、インテルはエコシステム・パートナーおよび HPC コミュニティと協力して、明日のコンピューティング問題と次の科学的ブレークスルーに対処しています。

インテルは、ハードウェアの革新とエコシステムのコラボレーションを通じて、組織が HPC、AI、および HPDA ワークロード向けに最適化された統合クラスターを作成するお手伝いをします。

通知と免責事項

インテル® のテクノロジーの機能と利点はシステム構成によって異なり、対応するハードウェアやソフトウェア、またはサービスの有効化が必要になる場合があります。実際の性能はシステム構成によって異なります。完全に安全な製品やコンポーネントはありません。詳細については、各システムメーカーまたは販売店にお問い合わせいただくか、intel.co.jp を参照してください。

記載されているコスト削減シナリオは、指定の状況と構成で、特定のインテル® プロセッサー搭載製品が今後のコストに及ぼす影響と、その製品によって実現される可能性のあるコスト削減の例を示すことを目的としています。状況はさまざまであると考えられます。インテルはいかなるコストもコスト削減も保証いたしません。

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