ホワイトペーパー、eBook、インフォグラフィック
インフォグラフィック: AWS と NVIDIA の HPC によるエネルギー効率の向上
データセンターにおける電力制限が続く中、エネルギーの価格と消費量は増加の一途をたどっています。同時に、データセットのサイズが増加しつつある状況や、結果を求められるプレッシャーが存在する状況から、より高性能な HPC クラスターの必要性が高まっています。
ホワイトペーパー: Amazon EC2 インスタンスによる HPC ワークロードの最適化
さまざまな EC2 インスタンスが、さまざまなワークロードに向けて最適化されています。このペーパーを読んで、HPC アプリケーションのパフォーマンスを最大化するために適切な EC2 インスタンスを特定する方法を学びましょう。
ソリューション概要: AWS と NVIDIA のアクセラレーテッドコンピューティングによる HPC ワークロードのエネルギー効率の向上
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。
インフォグラフィック: Intel Scalable プロセッサを搭載したデータ集約型 HPC ワークロードの速度と精度の向上
第 3 世代 Intel Xeon Scalable プロセッサを搭載した Amazon EC2 Hpc6id インスタンスは、魅力的な料金パフォーマンス、メモリ、ローカル NVMe ストレージ機能を提供し、最もデータ集約型のワークロードをよりコスト効率よく実行できるよう支援します。
インフォグラフィック: 実質的に無制限の HPC インフラストラクチャで発見を加速
NVIDIA GPU を搭載した AWS のハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) を活用して、科学的発見から予知保全まで、極めて複雑な問題をコストを最小限に抑えながら解決します。
ソリューションの概要: NVIDIA GPU を搭載した AWS 上の HPC を活用し、最も複雑なワークロードの課題を解決します。
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。
ホワイトペーパー: Hyperion Research Opinion | Energy Efficiency is Driving Many HPC Users to the Cloud
HPC 市場では、エネルギー効率の向上というメリットもあり、クラウドの採用に向けた顕著な移行が見られます。組織は、HPC ワークロードをクラウドに移行することで、特定のタイプのワークロードの運用コストを削減できる可能性があることをますます認識するようになっています。
ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) 向けのクラウドコンピューティングは、HPC ユーザーが世界中で直面している一貫したいつくかの問題に対処するための強力なソリューションとして登場しました。これらの問題の多くは、オンプレミスソリューションからクラウドへの移行の推進力となっています。
ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) は信じがたいペースで発展を続けており、HPC と機械学習、さらには量子コンピューティングの融合により、新しい可能性が開かれつつあります。インサイトをより迅速に取得し、AWS の事実上無制限のコンピューティング性能でコンピューティングをスケールアップします。
インフォグラフィック: The future of computational fluid dynamics
より速く、より大きく、より正確な設計サイクルへのニーズと、GPU のパフォーマンスとコスト面での優位性が、次世代の CFD アプリケーションを前進させています。このインフォグラフィックをダウンロードして、CFD シミュレーションを加速するために AWS の最新テクノロジーにどのようにアクセスできるかをご覧ください。
インフォグラフィック: ヘルスケアとライフサイエンスにおけるイノベーションの加速
AWS では、研究者は科学的・技術的な専門知識とともに、目的に応じた HPC ツールやサービスにアクセスし、発見のペースを加速することができます。AWS のお客様がどのようにして AWS HPC を利用して、分子動力学、医療画像、モデリング、シミュレーション、ゲノミクスなどのワークロードを実行しているかをご覧ください。
インフォグラフィック: HPC ワークロードのデプロイと管理を簡素化
インテル 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。
ホワイトペーパー: ライフサイエンスにおける AWS での HPC
このホワイトペーパーでは、ヘルスケアやライフサイエンスの分野でイノベーションを起こすために利用できる、目的別の HPC サービスやツールについてご紹介しています。AWS の広範なパートナーネットワークと、アストラゼネカや Fred Hutchinson のような AWS のお客様が、どのようにして結果が出るまでの時間を短縮し、AWS で大規模なワークロードを実行しているかをご紹介します。
eBook: AWS を使用したコンピュータ支援エンジニアリング (CAE) がエンジニアの革新をエンパワメント
この eBook では、エンジニアがクラウドの高性能コンピューティングのパワーと速度を活用して標準 CAE ワークフローをスピードアップし、各設計反復サイクルに必要なコストと時間を大幅に削減する方法を学びます。
インフォグラフィック: AWS で CAE ワークロードを実行する 5 つの理由
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。
ホワイトペーパー: The Cloud Steps up to Tightly Coupled HPC Codes
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。
ホワイトペーパー: Lowering Time-to-Results with Elastic Fabric Adapter
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。
アナリストスポットライト: Computational Evaluation of Commercial Cloud HPC with a Global Atmospheric Model
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。
ホワイトペーパー: クラウド上の高性能コンピューティングに対する挑戦的な障壁
クラウドベース HPC ソリューションの採用が増えている一方で、それらのコスト、セキュリティ、およびパフォーマンスに関する誤解が続いています。これらの考えに抗い、クラウドベースの HPC に対する一般的な障壁を打ち砕いて、大小さまざまな組織が古くて不正確な情報によって滞らないようにすることが重要です。クラウドで HPC をすばやく、安全に、そしてコスト対効率の良い方法で始めるために、AWS をどのように役立てるかを学びます。
ホワイトペーパー: ハイパフォーマンスコンピューティングの民主化
クラウドベースの HPC ソリューションは、ハイパフォーマンスコンピューティングリソースへのアクセスを必要とする最小のチームがエントリするための障壁を取り除くのに役立っており、その結果、多くのさまざまな業種で HPC の開始はとても簡単であると理解されています。
AWS での HPC ワークロードの最適料金とパフォーマンスの実現
AWSのお客様は、さまざまな HPC ワークロードに対応できる完全な柔軟性を提供するデータセンターとネットワークアーキテクチャをご活用いただけます。あらゆるユースケースには固有のニーズがあります。このガイドは AWS で HPC ワークロードを実行するための取引インスタンスと設定を決定する際に役立ちます。
Hyperion Research の Technology Spotlight: スマートなオーケストレーションがクラウド内の HPC ワークフローを高速化
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不均一性というコンテキスト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ています。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。
ホワイトペーパー: AWS での HPC が可能性を再定義する
気象モデリングからゲノムマッピング、地球外知性の探索まで、HPC は高度なコンピューティングテクノロジーの可能性の限界を押し広げるサポートをしています。以前は行政機関、大企業、および特定の学術機関に限定されていましたが、今ではさまざまな業界で見られるようになりました。
ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) への投資を検討している組織には、オンプレミスソリューションの隠れたコストについて深く調べることを推奨します。生産性の喪失やイノベーションの失敗を含むこれらの要因は、HPC に依存するほかの研究開発投資に悪影響を与える可能性があり、結果的に売り上げを下げることになります。
eBook: AWS での HPC - 制限のないイノベーション
AWS では高度にカスタマイズ可能なプラットフォームと堅牢なパートナーコミュニティが提供され、インフラストラクチャをアップグレードしなくても、どこからでもチームの共同作業ができるようになります。AWS での HPC を利用して、オンプレミスインフラストラクチャによってこれまで抑制されていたエンタープライズコラボレーションを再活性化させましょう。
インフォグラフィック: クラウドで HPC アプリケーションを実行する 5 つの理由
ハイパフォーマンスコンピューティングは、世界で最も複雑な問題を解決することに常に取り組んできました。しかし、HPC アプリケーションとワークロードは、オンプレミスインフラストラクチャの容量制限、高額な投資、および常に技術更新の必要があることに非常に長い間制約を受けてきました。
ホワイトペーパー: AWS での Electronic Design Automation (EDA) ワークフローの最適化
Electronic Design Automation (EDA) を使用している半導体およびエレクトロニクス企業は、AWS で利用可能なコンピューティング、ストレージ、およびリソースをほぼ無限に活用することで、製品開発ライフサイクルと製品化までの時間を大幅に短縮できます。このホワイトペーパーでは、EDA ワークフロー、EDA ツールの AWS への移行の推奨事項、EDA ワークロードを AWS 向けに最適化するための特定の AWS アーキテクチャコンポーネントについて説明します。
ホワイトペーパー: HPC 向けクラウドコンピューティングの成熟
Hyperion Research の Technology Spotlight では、日々急速に進化するクラウド HPC 市場の実態と、AWS が HPC クラウドコンピューティング市場で優位な位置に付いてニーズに対応している理由を検証しています。
ホワイトペーパー: AWS での HPC ワークロードの実行
ゲノミクス、計算化学から地震モデリングまで、AWS でさまざまな業界固有の HPC ワークロードを実行する方法について説明します。
リファレンスアーキテクチャのドキュメント
reInvent セッション
パブリックデータセット
組織がデータを AWS でオープンに利用できるようにすることで、科学者がこういったデータにアクセスして分析し、大きな課題に対する革新的なソリューションが実現する可能性があります。AWS では、以下のようなさまざまなパブリックデータセットを公開し、研究者や一般の人が利用できるようにしています。
- ランドサット 8 号: ランドサット 8 号による 2015 年以降のすべての画像は毎日利用でき、撮影から数時間以内で利用できる場合もあります。
- NASA NEX: NASA が保守管理する地球の科学的データセットのコレクションです。気候変化予測や地表の衛星画像などが含まれます。
- AWS での NEXRAD: 次世代気象レーダー (NEXRAD) ネットワークからのリアルタイムデータとアーカイブデータ。
- 1000 ゲノムプロジェクト: このデータセットには、1,700 人分の全ゲノム配列が含まれます。
- The Cancer Genome Atlas (TCGA): The Cancer Genome Atlas (TCGA) からの未処理および処理済みのゲノム、トランスクリプトミクス、エピゲノミクスのデータで、がんゲノムクラウドを介して認定された研究者が利用可能です。
- 国際がんゲノムコンソーシアム (ICGC): ゲノム配列全体のデータで、国際がんゲノムコンソーシアム (ICGC) を介して認定された研究者が利用可能です。
AWS クラウドで使用できるパブリックデータセットの一覧を参照してください。
AWS Research Initiative
AWS には、科学研究の加速化に必要となる、コスト効率に優れたスケーラブルでセキュアなコンピューティング、ストレージ、分析、および人工知能/機械学習能力が備わっており、研究者はこれを利用して複雑なワークロードを処理できます。AWS は最先端のテクノロジーサービスに加えて、オープンデータセットへのアクセス、資金調達のリソース、そして研究を立ち上げ、世界的にイノベーションのペースを加速するために不可欠なトレーニングを提供します。 詳細 >>
Global Research Networks との提携
AWS では、Global Research Networks と提携して、研究者に AWS クラウドへの堅牢なネットワーク接続を提供しています。こういったネットワーク接続により信頼性の高い方法を使用して、拠点施設や分散されたデータ収集地点と AWS との間でデータを移動できます。
研究向け AWS クラウドクレジットプログラム
研究向け AWS クラウドクレジットプログラムでは、クラウドでホストして一般公開される science-as-a-service アプリケーションやツールの構築、クラウドでの PoC (実証支援) テストの実施、研究ワークロード向けクラウド利用についてのコミュニティトレーニングを希望している研究者をサポートしています。
AWS グローバルデータ送受信免除プログラム
AWS では、クラウド予算を予測できるように、有資格の研究者や学術機関のお客様に対して AWS クラウドでのデータ送受信料の免除制度を用意しています。これは、「AWS からインターネットに送信されるデータ」に関連した料金です。 このプログラムの詳細については、AWS の担当者にお問い合わせください
