リソース

世界中の組織が AWS と NVIDIA を使用して HPC と AI/ML ワークロードを実行しています。最新の NVIDIA GPU を搭載し、さまざまなツールやサービスを活用することで、組織はエネルギー効率を向上させながら、より迅速に洞察を得ることができます。これらのワークロードを大規模に実行するためのエネルギー効率の高いアプローチについては、このソリューション概要をお読みください。

ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) は、ヘルスケアや創薬、エネルギーの運用効率化、自動運転による輸送など、さまざまな産業の発展を促進し続けています。

Intel Select Solution として検証された最初のクラウドベースの製品とである AWS ParallelCluster を使用することで、お客様は AWS に HPC ワークロードを簡単にデプロイできます。単一のパラメータを使用して、または事前に作成されたテンプレートを使用してリソースを設定する方法の詳細をご覧ください。

今日、自動車、航空宇宙、プラントエンジニアリング、エレクトロニクス、エネルギー、消費財など、ほぼすべての業界で製品開発にコンピューター支援エンジニアリング（CAE）が使用されています。このインフォグラフィックでは、AWS が、CAE ワークロードを実行するための優れた選択肢であると言える 5 つの理由を学びます。

この Hyperion Research の Technology Spotlight では、密結合された HPC コードを、どのようにクラウドでサポートできるようになってきたかが説明されています。

Elastic Fabric Adapter を使用して、密結合された HPC や分散 ML のコードを何千ものコアにスケールすることで、結果をより速く提供する方法をご覧ください。

この Hyperion Research の資料では、US Naval Research Laboratory による HPC の使用や、大気のモデリングおよび予測に対するクラウド機能について説明しています。この資料では、Amazon EC2 C5n インスタンスと Elastic Fabric Adapter を使用することで、モデリングや予測のパフォーマンスが向上し、優れたスケーラビリティを獲得できたことを強調しています。

このホワイトペーパーでは、HPCクラウドの利用拡大とワークフローの異質性の観点におけるクラウドオーケストレーションの重要性について説明します。また、洗練されたクラウドオーケストレーションが、クラウド内で効率的な HPC ワークフローをもたらす方法を、アマゾン ウェブ サービス (AWS) が説明しています。