AI および HPC データセンター
フォールトトレラントソリューション
内蔵メモリ
適切に行えば、GPU アクセラレーテッドコンピューティングの採用は、エネルギー、石油、ガス会社に現在の大きな投資収益率 (ROI) をもたらし、将来の技術開発からさらなるメリットを得る道を開くことができます。
増大するエネルギー消費ニーズへの対応、石油とガスの新しい供給源の発見、コンプライアンスの管理、持続可能性と再生可能エネルギーソリューションのバランスを取ることは、より深い洞察と実用的なデータを必要とする一方で、この業界にとって重大な課題となっています。
探鉱および生産業務の予測、管理、最適化には、最適なデータが必要です。より多くの情報に基づいた意思決定を行うには、ペタバイト単位のセンサー、位置情報、天候、掘削、地震データから得られるインサイトがミリ秒単位で必要になります。
エネルギー企業は、現代のビジネスにおいて最もデータ集約的な業界の1つであり、発見を加速し、リスクを軽減し、利益を得るまでの時間を短縮するために、正確なモデルと複雑なシミュレーションを作成するための堅牢なコンピューティングプラットフォームを必要としています。
これまで、豊富な調査データやシミュレーションデータがビジネス価値の抽出を妨げてきました。しかし、コンピューティング技術の進歩により、最近まで克服することは不可能と考えられていたデータ関連の課題が解決され、それらを実用的な洞察、金銭的利益、および競争上の優位性に変えることができます。
今日の石油・ガス業界における主要なビジネス上の優先事項は、探鉱のROIを向上させることです。多くの業界企業は、GPU アクセラレーションコンピューティングによって、モデル処理のサイクル時間を大幅に短縮し、関心領域データセットのより鮮明な画像を取得できることを発見しました。
その結果、より効果的なリース入札が可能になり、掘削が成功する見込みが高まり、井戸配置が最適化され、ストライキングオイルの掘削ヒット率が向上し、市場投入までの時間が大幅に短縮されました。
石油・ガス会社は、モデルをトレーニングし、AI 機械学習 (ML) アルゴリズムをさまざまな方法で利用することができます。たとえば、コストの節約、効率の向上、安全性の向上に最適な方法の特定などが含まれます。
状況の変化に応じて操業を調整したり、小さな岩石コアサンプルを分析して大量の地下貯留層の価値を推定したりするのに役立ちます。また、これらのアルゴリズムは予測能力を高めると同時に、複雑な計算中の人為的ミスのリスクを排除します。さらに、機械学習の手法は、人間の解釈よりも再現性と信頼性が高くなります。
石油・ガス業界では、資産パフォーマンス管理に大きな関心と投資が寄せられています。資産パフォーマンス管理では、重要資産の分析と状態に基づくモニタリングを通じて、コストのかかる予期しないダウンタイムを回避し、予知保全を行っています。
エッジコンピューティングは、ミッションクリティカルなデータへのリアルタイムアクセスや現場で起こっている状況の可視化など、稼働時間を最大化することで、石油・ガス会社が環境への影響を減らしながら、収益の向上、労働者と資産の安全性の向上を支援します。計画外のダウンタイムや財務・風評リスクの脅威を排除しながら、デジタル変革を進めるビジネスクリティカルな業務を簡素化、保護、自動化します。
当社のゼロタッチコンピューティングプラットフォームは、組み込みのフォールトトレランス機能で重要なアプリケーションを実行し、最大 99.99999% のプラットフォーム稼働率を保証します。アプリケーションの仮想化を特徴としており、主要なワークロードを単一のコンピューティングプラットフォームに統合することで、複数のサーバーの必要性を減らし、リスクを増やすことなく運用を簡素化します。
現実的な 3D モデル生成など、リソースを大量に消費するワークロードを高速化します。
地震データと貯留層シミュレーションから正確なモデルと予測を実現します。
過去の地球物理データ、井戸データ、生産データを含む膨大なデータセットを管理します。
パフォーマンス目標とエネルギー効率、排出量削減、および物理的なフットプリントとのバランスを取ってください。
デジタルトランスフォーメーションは世界中の産業を席巻しており、データの急激な増加を後押しし、膨大なデータセットを処理するための計算能力に対する大きな需要を生み出しています。同時に、このような膨大な計算能力には、持続可能性の目標を達成するための革新的な電力および冷却ソリューションが必要です。
低炭素で再生可能な電力に切り替えることで、二酸化炭素排出量を削減できます。しかし、データセンターは、特にデータセンターが成長と拡大を続けている中で、環境に大きな影響を与えるために、効果的なサーバー冷却に必要な電力量も削減する必要があります。
Shell ヒューストンデータセンターは、シェル・エナジー・ノースアメリカが供給する 100% 再生可能電力を利用して、すでにエネルギー効率を考慮して設計されており、持続可能性という優先課題の達成に貢献しています。ShellのHPCチームにとっての課題は引き続き、パフォーマンスを向上させると同時に電力使用効率(PUE)率を下げる方法でした。
業界がデータフットプリントとそれに関連するエネルギー需要を拡大し続ける中、浸漬冷却は熱緩和の面で大きな進歩をもたらし、ビジネス目標と持続可能性目標の両方をサポートできます。
Penguin Solutionsは、ダイレクト・トゥ・チップ、液体冷却、浸漬などの革新的な冷却ソリューションを提供することで、エネルギーコストを削減し、持続可能性の目標をサポートします。データセンターのニーズについては、今すぐお問い合わせください。
「Penguin、AMD、Shell と祝ったようなコラボレーションの力は、浸漬冷却がデータセンターにとって実行可能なソリューションであることを実証するだけでなく、ビジネス目標と持続可能性目標の両方をサポートする方法でテクノロジーを活用する方法にもあります。」
Sandia National Laboratories、トライラボコンソーシアムを率いて Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL) および Los Alamos National Laboratory (LANL)は、NextSilicon Inc. およびPenguin Solutionsと提携して、次のアドバンスト・アーキテクチャー・プロトタイプ・システム(AAPS)を提供しました。これらのプロトタイプシステムは、国家核安全保障局(NNSA)のプラットフォーム戦略の重要な部分です。
Sandia は 2010年からPenguin と提携しています、Sandiaのアドバンストアーキテクチャテストベッドプログラムのテストベッドを提供します。AAPSプロジェクトでは、ペンギンがこの「この種のものとしては初めて」のデバイスを高密度のオープンコンピュートプラットフォーム(OCP)フォームファクターに統合する作業を引き受けました。
出来上がったラックは、Chilldyne液冷システムを使用して液体冷却され、データセンターのエネルギー効率が向上します。今日の最先端技術の複雑な統合を実現するペンギンの能力は、導入を成功させてきた確かな実績によって実証されています。
OriginAI® は、数百から16,000を超えるGPUクラスターまで拡張可能な、実証済みの事前定義されたAI アーキテクチャに基づいて構築されたAIファクトリーインフラストラクチャソリューションです。OriginAI は、これらの検証済みのテクノロジーを、Penguinのインテリジェントで直感的なクラスター管理ソフトウェアおよび専門サービスと統合します。
AI クラスターの導入と管理を簡素化して、高い生産性を迅速に実現します。ベアメタルのハードウェア、ネットワーク、およびソフトウェアリソースが高パフォーマンスのクラスター環境に変換され、管理の複雑さが軽減され、リソースの可用性が最適化されます。
Penguin Solutions、高速 NVIDIA InfiniBand ネットワークと最適化されたストレージを備えた大規模な NVIDIA DGX クラスターを設計および導入しました。私たちはほとんどのストレージベンダーとの関係と専門知識を持っているため、すべてのお客様にオーダーメイドのソリューションを提供できます。
今すぐお問い合わせいただき、ハイステークスの探索、シミュレーション、持続可能性、管理のニーズにおいて、AI の追求をどのように支援できるかを詳しく学びましょう。