BT

InfoQ ホームページ ニュース MicrosoftがAzureの新サービスで高性能コンピューティング市場に参入

MicrosoftがAzureの新サービスで高性能コンピューティング市場に参入

ブックマーク

原文(投稿日:2018/09/14)へのリンク

Microsoftは、Azureで任意の規模のHPCクラスタを作成、管理、運用、最適化するツールであるAzure CycleCloudの一般供用を開始すると発表し、高性能コンピューティング(HPC)市場に参入した。すでにAzureを利用しているIT組織に適したこのサービスは、エンドユーザによる安全かつ柔軟なクラウドHPC、およびBig Compute環境の構築を可能にする。合わせて同社は、NVIDIA GPU Cloud(NGC)のサポートも発表した。

Microsoftは2017年8月、CycleCloudを、創業者であるJason Stowe、Rachel Christensen、Rob Futrick、Doug Clayton各氏から買収した。氏らの会社であるCycle Computingは2005年に創業し、オープンソースのスケジューラであるCondorを使用して、高性能コンピューティングを行う企業を支援していた。クラウド内での高速コンピューティングの実現によって、同社は、いくつかの賞を獲得している。

同社の側でも、自らのソリューションに強力なインフラストラクチャを提供可能なクラウドベンダを模索していた。James Stow氏はCycleCloudの公開に際して、Bio.IT Worldに次のような記事を寄稿している。

私たちが10年以上前にCycleCloudを創業して以来、サーバのコンピューティングパワー量は指数関数的に増加し続けています。これにはFPGAとGPUも寄与していますが、Azureはこれらアクセラレータの最も広範なフリートを所有しているのです。

今回のリリースによってIT管理者は、コンピューティング、ストレージ、ファイルシステム、アプリケーション機能からなる高性能クラスタを、Azureに迅速に展開できるようになる。発表によれば、CycleCloudのロールベースのポリシとガバナンス機能は、“ユーザ企業が必要な場所でハイブリッドコンピューティングのパワを提供しながら、コストの急騰を回避する”ことを容易にする。これらクラスタ間でのジョブとデータのワークフローのオーケストレーションを、Azure CycleCloudに任せることも可能だ。CycleCloudの使用を開始するには、ツールをダウンロードするか、あるいはARMテンプレートを使用すればよい。


出典: https://azure.microsoft.com/en-us/blog/microsoft-azure-the-cloud-for-high-performance-computing/

AzureがNVIDIA GPU Cloud(NGC)をサポートしたことにより、NVIDIA GPUで実現可能なさまざまな仮想マシン上で、AIやHPCワークフローを高速化することが可能になる。NVIDIAはディープラーニングソフトウェアやHPCアプリケーション、HPCビジュアライゼーションツールなど、NGCコンテナレジストリ内のさまざまなパートナーアプリケーション用のために、GPUを活用した35のコンテナからなるライブラリを提供している。NVIDIA GPU Cloud on Azureのサポートに関するNVIDIAのブログ記事によると、これらのコンテナは、NVIDIA GPUを使用する以下のMicrosoft Azureインスタンスタイプで実行することができる。

•    NCv3 (1、2または4個の NVIDIA Tesla V100 GPU)
•    NCv2 (1、2または4個のNVIDIA Tesla P100 GPU)
•    ND (1、2または4個のNVIDIA Tesla P40 GPU)

同じNGCコンテナを、GPUのタイプや数が違っても、Azureインスタンスタイプを越えて実行することができる。

ディープラーニングとHPCのためのNVIDIA GPUクラウドイメージが、Azure Marketplaceで提供されている。

HPCをサポートするパブリッククラウドプロバイダはMicrosoftだけではない。AWSは昨年10月から、最大8個のNVIDIA Tesla V100 GPUを使用可能な、GPU駆動のEC2インスタンスを提供中である。これらのインスタンスは、マシンラーニングからゲノミクスまで、計算集約型のワークロードを幅広く処理するように設計されている。MicrosoftとAmazonがNVIDIA GPUをサポートするのに対して、Googleは自社のカスタムチップを使用して、TensorFlowフレームワーク用に記述されたマシンラーニングフレームワークの実行をサポートしている。大手パブリッククラウドプロバイダ各社は、それぞれのクラウドサービスを、高性能コンピュータ市場に向けて強くアピールしている。

 
 

この記事を評価

採用ステージ
スタイル
 
 

この記事に星をつける

おすすめ度
スタイル

特集コンテンツ一覧

RESTlessnessに打ち勝つ

Matt McLarty 2019年3月13日 午前7時39分

.NET CLIクイックツアー

Jeremy Miller 2019年2月18日 午前1時55分

.NET CoreとDevOps

Dave Swersky 2019年2月6日 午後11時46分

こんにちは

コメントするには InfoQアカウントの登録 または が必要です。InfoQ に登録するとさまざまなことができます。

アカウント登録をしてInfoQをお楽しみください。

HTML: a,b,br,blockquote,i,li,pre,u,ul,p

コミュニティコメント

HTML: a,b,br,blockquote,i,li,pre,u,ul,p

HTML: a,b,br,blockquote,i,li,pre,u,ul,p

BT

あなたのプロファイルは最新ですか?プロフィールを確認してアップデートしてください。

Eメールを変更すると確認のメールが配信されます。

会社名:
役職:
組織規模:
国:
都道府県:
新しいメールアドレスに確認用のメールを送信します。このポップアップ画面は自動的に閉じられます。