競争上の優位性は、競合他社よりも迅速に、よりスマートに、より正確な意思決定を行い、新しい機会にすばやく方向転換できることから生まれます。
残念ながら、このような価値を引き出すには膨大な量のデータを分析する必要があるため、従来、長い計算サイクルと、物理的に大規模で費用のかかる計算インフラストラクチャが必要でした。
しかし、グラフィックスプロセッシングユニット (GPU) アクセラレーテッドコンピューティングの進歩により、かつては克服不可能と考えられていたコンピューティングの課題に取り組み、それを即座に金銭的利益に変えることができるようになりました。
GPU アクセラレーテッドコンピューティングとは
GPU アクセラレーテッドコンピューティングは、GPU を中央処理装置 (CPU) と組み合わせて使用し、並列処理アプリケーションコードのできるだけ多くを GPU に処理させる場合に発生します。GPUは、CPUをはるかに超える並列コンピューティングアプローチを採用しており、数千の計算コアを提供します。これにより、一部のソフトウェアはCPUだけで100倍高速化できます。さらに、GPUはこのような高速化を実現すると同時に、このタイプのワークロードではCPUよりも電力とコスト効率が向上します。
システム設計チームが、このレベルのデータ分析に必要なCPUベースとGPUベースのシステム、およびストレージサブシステムの両方を構築した経験がある場合、GPUアクセラレーション戦略への移行の結果は あらゆる点で優れたパフォーマンス、計算時間の短縮、ハードウェア要件の軽減
GPU アクセラレーテッドコンピューティングの利点とは
GPUは、さまざまな業界で複雑な計算タスクを実行する方法を変えました。並列処理に最適化されたGPUの機能を活用することで、組織はこれまでにないレベルのパフォーマンス、効率、スケーラビリティを実現できます。GPU アクセラレーテッドコンピューティングの主な利点の一部を以下に示します。
1。計算速度とパフォーマンスの向上
前述のように、コンピューティングに GPU を使用する主な利点の 1 つは、パフォーマンスが大幅に向上することです。シングルスレッドのパフォーマンスに最適化された従来の CPU とは異なり、GPU は多くの並列タスクを同時に処理するように設計されています。そのため、次のような大量のデータ処理を必要とするアプリケーションに最適です。
• 機械学習とディープラーニング: 複雑なニューラルネットワークとモデルのトレーニングは、CPU では数週間かかることがありますが、GPU ではそのほんの一部しかかかりません。
• 科学シミュレーション: 分子動力学、物理シミュレーション、気候モデリングなどの分野では、膨大な量のデータを並行して処理できるGPUの能力が役立ちます。
• ビデオレンダリングとグラフィック処理: GPUは、ピクセルや視覚効果の大規模なデータセットの処理に優れているため、ビデオ編集、3Dレンダリング、アニメーションには不可欠です。
2。効率の向上とコスト削減
GPUは高価なハードウェアと見なされることが多いが、ワークロードを高速化する能力がある 長期的にはコスト削減につながります 必要な機器が少なくて済むため、設置面積と運用コストが削減されます。さらに、次のことを体験できます。
• 結果が出るまでの時間の短縮: AI モデルのトレーニングでも、物理システムのシミュレーションでも、計算の高速化によりインサイトが迅速になり、企業の貴重な時間を節約できます。
• エネルギー効率: GPUはCPUよりも多くの電力を消費しますが、並列処理によりタスクをはるかに速く完了できるため、大規模な操作における全体的なエネルギー消費量を削減できます。
• 運用コストの削減: ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）環境では、GPUを使用すると大規模なサーバーファームやハイエンドCPUベースのクラスターの必要性が減り、ハードウェアコストと冷却コストの両方を節約できます。
3。スケーラビリティと柔軟性
GPUは拡張できるように設計されているため、大量のデータセットや高スループットの操作を処理する必要があるワークロードに最適です。また、その柔軟性により、さまざまな業界で使用できます。
• クラウドコンピューティング: プラットフォーム上の GPU アクセラレーテッドインスタンスにより、企業は GPU パワーをオンデマンドでレンタルできるため、多額の先行投資を必要とせずにハイパフォーマンスコンピューティングをより利用しやすくなります。
• ビッグデータと分析: GPUは、ゲノミクス、財務モデリング、データマイニングなど、高速でスケーラブルな分析が不可欠な分野で大規模なデータセットを処理する場合に非常に役立ちます。
• 仮想化: 多くのクラウドプロバイダーは GPU ベースの仮想マシンをサポートしており、物理的な GPU のパフォーマンスとクラウドコンピューティングの柔軟性を兼ね備えています。
4。リアルタイム処理と応答性
GPUは、迅速な意思決定や迅速なフィードバックループを必要とするアプリケーションに不可欠なリアルタイムデータ処理に優れています。例としては、次のようなものがあります。
• 自動運転車: GPUは、カメラ、LIDAR、レーダーセンサーからのデータをリアルタイムで処理して、自動運転車が環境について即座に判断できるようにします。
• ビデオストリーミングと拡張現実 (AR) /仮想現実 (VR): GPUは、高精細ビデオのリアルタイムレンダリングや没入感のある体験に使用され、スムーズでラグのない再生と操作を可能にします。
• 金融取引: マイクロ秒が問題となる高頻度取引では レイテンシーとジッターは深刻な懸念事項です、GPUは膨大な量の財務データを処理し、迅速かつ効率的に意思決定を行うために使用されます。
5。人工知能と機械学習の進歩
人工知能（AI）と機械学習（ML）は、パターンの識別、モデルのトレーニング、予測を行うために広範な計算に依存しています。GPUは、高いスループットと並列処理機能を備えているため、これらのタスクに特に適しています。利点には以下が含まれます。
• より速いトレーニング: ディープニューラルネットワークのトレーニングは、CPUでは数週間かかることがありますが、GPUでは数日から数時間かかるため、開発サイクルが劇的に改善されます。
• モデル精度の向上: GPUを使用すると、研究者はより複雑なモデル、ハイパーパラメーター、より大きなデータセットを試すことができ、より正確な予測と洞察につながります。
• 高度な AI アルゴリズムのサポート: GPUは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やリカレントニューラルネットワーク（RNN）などの多くのAI アルゴリズムの動作の中心となる行列演算に最適化されています。
6。さまざまな業種にわたる汎用性
GPUアクセラレーテッドコンピューティングは、さまざまな分野で用途が見出されており、パフォーマンスの向上とイノベーションの実現につながっています。
• ヘルスケア: 次のような分野で 医用画像、創薬、ゲノミクス、GPUは複雑なデータセットの分析をスピードアップし、より迅速な診断とより良い治療計画に役立ちます。
• 財務: で 財務モデリング、リスク分析、不正検出、GPUは大規模な財務データのより高速な処理を可能にし、企業がペースの速い市場で競争力を維持するのに役立ちます。
• エネルギー: GPU は次のシミュレーションをサポートします 石油・ガス探査、再生可能エネルギーモデリングまた、送電網の安定性も向上し、エネルギーシステムのより迅速かつ正確な予測が可能になります。
7。新しいテクノロジーによる将来への対応
GPUアクセラレーテッドコンピューティングを追加することで、量子コンピューティングやブロックチェーンなどの進化するテクノロジーに備えることができます。AIの継続的な革命は言うまでもなく、GPUは、これらの分野で必要とされる膨大なデータ負荷を処理するための重要なコンポーネントであり続けるでしょう。最先端のテクノロジーでスケーリング、適応、パフォーマンスを発揮できるということは、今後何年にもわたってイノベーションを推進し続け、多くの長期的なメリットをもたらすことを意味します。
なぜGPUなのか？なぜ今なのか?
企業には、あらゆるものを AI で構築したいという飽くなき欲求があります。当然のことながら、今日の本番環境のほとんどの AI ワークロードは GPU アクセラレーテッドコンピューティングを利用しています。エンタープライズクラスのGPUは並列処理向けに設計されているため、AI やMLに必要な大量のデータや複雑な計算を効率的に処理できるため、AI に適しています。
GPU アクセラレーテッドコンピューティングは単なるトレンドではありません。パフォーマンスを向上させ、コストを削減し、次世代テクノロジーの開発を可能にする変革です。GPUを採用することで、組織は既存の業務を最適化できるだけでなく、人工知能から高性能な科学研究に至るまで、さまざまな分野で新たな可能性を開拓することができます。計算能力に対する需要が高まるにつれ、GPUアクセラレーションはコンピューティングの未来を形作る上で中心的な役割を果たし続けるでしょう。
GPU の計算能力を活用したいとお考えですか？Penguin Solutionsは、当社の製品ラインナップを提供するAI およびHPCソリューションの信頼できる戦略的パートナーとなります。 GPU アクセラレーションサーバー。25年以上にわたるHPCの経験、7年以上にわたるAI インフラストラクチャの設計と展開、2017年以降、85,000を超えるGPUの導入と管理を行ってきた当社は、いつでも支援する準備ができています。
AI インフラストラクチャーの専門家に問い合わせる 本日、Penguin Solutions AI プロジェクトのニーズについてご相談ください。
