https://cloudonair.withgoogle.com/events/google-cloud-day-digital-21/watch?talk=d2-infra-04
ハイ パフォーマンス コンピューティング（HPC） on Google Cloud の基本と効果的な使い方、国立極地研究所導入事例の紹介
"HPC ワークロードをクラウドで計算するための基本をご案内します。
Google Cloud ならではの特徴や主要なソリューションだけでなく、
効果的にご利用いただくための導入ポイントやパートナー様もご紹介します。
事例として国立極地研究所様にもご登壇いただきます"
| 質問 | 回答 |
|---|---|
| HPC の領域における Google Cloud らしさっていうのはどんなところにあるんでしょうか？ | カスタムマシンタイプと呼ばれるタイプ含め、CPU やメモリ、GPU などをそれぞれ柔軟に組み合わせ費用の最適化が図れること。最適化後、ノード間が 10 マイクロ秒未満 100 Gbps となる低遅延高帯域ネットワーク。Workspace と連携しデータを安全に共有する仕組みなどです。 |
| 本事例では計算時間が決まっていため、それに合わせた理想的な計算資源で構築できるところです | |
| 何らかの問題があって計算結果を送信出来ない場合はどのような対応を行うのでしょうか？ | 高解像度の計算結果は送信できませんが、ECMWF等の気象予報データや、衛星による観測データなど、複数のデータソースを同時に送っております。これらのデータで最低限の情報支援を行います。 |
| HPCと関係ありませんが、北極航海は今年もするのでしょうか？ | 今年も「みらい」による北極航海が計画されています。航海が始まりましたら、JAMSTECか極地研究所のWebサイトやTwitter等で公開されます。 |
| クラウドのマシンは比較的高価なように感じます。費用を抑えるためにはどんな使い方が推奨されているのでしょうか？ | 大きく 2 つです。まず仮想マシンの単価を調整する方法です。CPU コア数とメモリサイズを適切に選ぶ、確約利用割引をご利用いただく、中断可能な計算にはプリエンプティブル VM を使うといった方法です。もう一つは計算クラスタの拡張縮退を動的に行う、です。 |
| 切り口 | 内容 |
|---|---|
| 課題 | |
| GCPのHPC | コンピュート最適化インスタンスをお勧めしている |
| 低地円にするために | |
| ユースケースの背景とGCPにした理由 | |
| システム構成 | |
| 結果 |
