ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) により、科学者とエンジニアは、複雑でコンピューティング負荷の高い問題を解決できます。HPC アプリケーションでは、通常、高いネットワークパフォーマンス、高速ストレージ、大容量メモリ、非常に高いコンピューティング性能が必要になります。AWS を使用すると、クラウド内で HPC を実行し、大多数のオンプレミス環境で現実的とされる数よりも多い数まで並列タスクをスケールすることで、研究の速度を上げて、結果を取得するまでの時間を短縮できます。AWS では、特定のアプリケーション用に最適化された CPU、GPU、FPGA のサーバーをオンデマンドで利用できるため、大規模な設備投資を回避しながらコストを削減するのに役立ちます。
AWS でハイパフォーマンスコンピューティングのクラスターを瞬時に起動し、スケールアップできます。ジョブのキュー待機時間をなくし、クラスターを必要な規模にスケールすることで、必要に応じて、市場投入や公開までの時間を短縮できます。
インフラストラクチャの維持やアップグレードよりも、アプリケーションや研究結果に注意を集中できます。AWS によってハードウェアがアップグレードされると、すぐに利用できるようになります。最新のハードウェアに移行するために必要なことは、クラスター設定ファイルを書き直して再起動することのみです。
インフラストラクチャに基づいて研究内容を決めるのではなく、研究内容に基づいてインフラストラクチャを決めてください。AWS で利用できる柔軟な設定オプションを使えば、仮説を出発点として、そのアプリケーション固有の要件に最適化された HPC クラスターを作成できます。GPU と CPU を 1 日ごとに交換するといったこともできます。
コンピューティング、ストレージ、データベースの中核サービスオプションに加えて、AWS エコシステムの幅広いサービスやパートナーを活用してワークロードを強化できます。NICE や Thinkbox といったなじみ深いソリューションから、AWS Lambda を使った実験的な構築まで、さまざまなサービスを利用できます。
セキュリティ面で妥協することなく共同作業を行えます。AWS のすべてのサービスでは、承認されたユーザーの間でのデータ共有機能はそのままで、暗号化や、ユーザーごとのきめ細かなアクセス権限を付与するオプションを利用できます。HIPAA、FISMA、FedRAMP、PCI などに準拠したソリューションを構築できます。
ミッションに不要な料金を支払う必要はありません。AWS の幅広いサービスから必要なものを選択でき、支払いは実際に使用した分のみです。使っていないコンピューティング性能への支払いや長期契約は不要で、ライセンスの複雑さもありません。Amazon EC2 スポットインスタンスを使えば、コストをさらに最適化できます。
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ライフサイエンス
ゲノミクス
カリフォルニア大学バークレー校の Algorithms, Machine, and People (AMP) Lab では、AWS を活用して、ゲノミクス作業に使用するアルゴリズムの分析に必要なコンピューティングリソースをすばやくスケールしています。詳細 >>
計算化学
Novartis では、AWS を活用したプラットフォームを構築し、約 8 万 7,000 個のコンピューティングコアを運用することで、39 年分の計算化学を 9 時間で実施し、そのコストは 4,232 USD でした。詳細 >>
生物系シミュレーション
ペンシルベニア州立大学では、研究ポータルを AWS に移行し、世界中の 6,000 人の研究者が 5 万件を超える DNA 合成配列を簡単に設計できるようにしました。詳細 >>
タンパク質モデリング
サンフランシスコ州立大学のコンピュータサイエンス学科では、Amazon EC2 を使用して、機械学習ワークロードの実行にかかるコストと所要時間を削減しました。詳細 >>
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金融サービス
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設計とエンジニアリング
エレクトロニクス設計オートメーション
Cadence Design Systems では、AWS を使用し、ワークロードを相互に分離して、ユーザーやアプリケーションがリソースを奪い合うことがないようにしました。これにより、回帰の回数を減らして、反復の速度を上げ、最適化と俊敏性に注意を集中できるようになりました。詳細 >>
計算流体力学 (CFD)
TLG Aerospace では、EC2 スポットインスタンスを使用して、より多くのメモリとコアをより低いコストで利用することで、需要が増えているシミュレーションの回数やサイズをスケールできています。詳細 >>
エンジニアリングシミュレーション
Ansys では、拡張ネットワーキング互換の EC2 インスタンスを使って、シミュレーションを実行しました。コア数が 1000 個を超えてもほぼ理想的なスケーラビリティが見られ、コア数が 2000 個を超えてもソリューション全体の時間が短縮されました。詳細 >>
3D レンダリング
ZeroLight は AWS GPU インスタンスを用いて受賞に輝く 3D 車両構成ツールを構築し、ショールームに来る顧客が次の自動車を選択し、構成を決めるための、全く新しく、対話的な操作ができるようにしました。
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エネルギー科学と地球科学
気象シミュレーション
Weather Company では、ビッグデータプラットフォーム、予報システム、各種アプリケーションをクラウド環境でネイティブに実行できるよう再設計し、オンプレミス環境のデータセンターを 13 箇所から 6 箇所に減らしました。これにより、ネットワークとアプリケーションの効率を向上させるためのエンジニアの数を減らすことができました。詳細 >>
貯蔵タンクシミュレーション
Rock Flow Dynamics では、オンデマンドのコンピューティングリソースを使用して、油井と水圧入井の位置を最適化するワークロードを実行しました。AWS リソースを使用することで、以前なら完了までに数年かかっていた作業が 12 日間で完了しました。詳細 >>
地理情報システム (GIS)
Digital Globe では、AWS を使用し、コストを節減しながら、通常数か月かかるようなペタバイト規模の高解像度地球映像、データ、分析を数週間で顧客に配信しています。詳細 >>
運用、管理、分析
Fugro Roames では、AWS と Amazon EC2 スポットインスタンスを使用して、Ergon Energy の年間植物管理コストを 1 億 AUD から 6,000 万 AUD まで削減しました。詳細 >>
AWS のハイパフォーマンスコンピューティングのワークロードは、インスタンスと呼ばれる仮想サーバーで実行されます。仮想サーバーは Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) で運用されます。Amazon EC2 によって、安全でサイズ変更可能なコンピューティング性能がクラウド内で実現します。また、幅広いインスタンスタイプを利用できるため、ワークロードに最適なものを選択できます。
クラウド内のハイパフォーマンスコンピューティングのワークロード管理に新たなレベルの柔軟性が実現されることで、リソースとジョブのオーケストレーションがワークロードの重要な検討事項になります。AWS では、ワークロードのオーケストレーション向けに幅広いソリューションが用意されています。完全マネージド型サービスを使用すると、クラスターやジョブスケジューラのプロビジョニング、設定、最適化よりも、ジョブの要件や出力に集中できます。一方、自己管理型のソリューションを使用すると、クラウドネイティブなクラスターの設定と維持をお客様が行えるため、従来のジョブスケジューラを AWS やハイドブリッドシナリオで活用できます。
AWS にはストレージとして、EC2 インスタンスにアタッチされたファイルシステムから高性能オブジェクトストレージまで、いくつかのオプションが用意されています。ほとんどの HPC アプリケーションでは、ファイルシステムインターフェイスを使用して、複数の EC2 インスタンスからデータに共有アクセスすることが必要になります。AWS には、ファイルシステムインターフェイスとファイルシステムセマンティクスを備えた、ネイティブのスケールアウト共有ファイルストレージサービス (Amazon EFS) が用意されています。HPC アプリケーションでは、汎用の作業ストレージとして、AWS のブロックストレージサービスである Amazon EBS または Amazon EC2 のインスタンスストアを使用することもできます。Amazon S3 と Glacier は、大規模なデータセットの長期ストレージとして使用できる、低コストなストレージサービスです。
AWS のネットワークはスケールするように設計されています。密結合のワークロード 1 つに数千個のコアが必要なアプリケーションでも、気の遠くなるほど並列的で高スループットコンピューティング (HTC) アプリケーション向けに数十万個のコアが必要な場合でも、またはその両方が混在していても、AWS のネットワークであれば優れたパフォーマンス (広い帯域幅と低いレイテンシー) とスケーラビリティが実現します。
AWS では、AWS インフラストラクチャ専用に独自のハードウェアを最適化し、構築しています。カットスルールーティングと AWS の巨大な規模が組み合わされることで、最大規模のお客様が最も困難なアプリケーション通信パターンを使用する場合であっても、安定したレイテンシーと広い帯域幅が実現します。拡張ネットワーキングにより、従来の仮想化されたネットワークインターフェイスに比べて、I/O 性能が高く、CPU 使用率が低くなります。この機能により、パケット毎秒 (PPS) のパフォーマンスは高くなり、インスタンス間のレイテンシーは低くなり、ネットワークジッターは非常に低くなります。拡張ネットワーキングはインスタンスタイプに合わせて、Intel 82599 と Amazon ENA の 2 つの方法のいずれかで利用できます。
シミュレーション入力データの準備からコンピューティングジョブの出力解釈まで、高性能グラフィックタスクは HPC ワークロードの一部になっています。AWS では、OpenGL や Direct/X といったグラフィックアプリケーションを実行する際のパフォーマンス、コスト、柔軟性を向上させるため、いくつかの製品を利用できます。GPU を搭載した G2 および G3 インスタンスや Elastic GPU を使用することによってグラフィックパフォーマンスを高速化し、AppStream 2.0、WorkSpaces、NICE DCV を使って Windows グラフィックをストリーミングできます。Linux ベースのグラフィックプラットフォームを希望する場合は、NICE DCV のストリーミング性能と EnginFrame HPC ポータルを組み合わせることで、オンプレミス、ハイブリッドクラウド、AWS のみの構成にまたがって、エンドツーエンドのワークフローをエンドユーザーに提供できます。
AWS では 70 種類を超えるクラウドサービスについて従量制料金を適用しています。AWS では必要な個々のサービスにのみ、サービスを使用する期間だけお支払いいただき、長期契約や複雑なライセンスは必要ありません。AWS の料金は、水道や電気などの公共料金の支払方法に似ています。支払いは実際に使用したサービスの分のみで、サービスの使用を停止しても追加コストや解約料金はありません。AWS の料金の仕組みの詳細 >>
Amazon EC2 のコンピューティング性能に対する支払いには、主にオンデマンド、リザーブドインスタンス、スポットインスタンスという 3 つの方法があります。
| コンピューティングの料金モデル |
説明 |
推奨される HPC 用途: |
| オンデマンドインスタンス | オンデマンドインスタンスでは、長期間の契約や前払いは必要なく、コンピューティング性能に対して時間あたりの料金をお支払いいただきます。アプリケーションの需要に応じて、計算能力を自在に増減できます。また使用するインスタンスについて、特定の時間料金を支払うだけで済みます。 |
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| スポットインスタンス | スポットインスタンスは、選択した任意の額で、未使用の Amazon EC2 容量を入札できる料金モデルです。入札額がスポット料金を超えると、入札額がスポット料金を超えている間、そのスポットインスタンスにアクセスして、実行できるようになります。これまでのところ、スポット料金はオンデマンド料金よりも 50%～93% 低くなっています。スポットインスタンスを使って、科学コンピューティングのコストを最適化する方法の詳細 >> |
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| リザーブドインスタンス | リザーブドインスタンスは、オンデマンドインスタンスに比べて料金が大幅に (最大 75%) 割引になります。さらに、特定のアベイラビリティーゾーンにリザーブドインスタンスを割り当てると、キャパシティーが予約されるため、必要な時に安心してインスタンスを作成することができます。 |
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