科学者は Google Cloud Platform を使用して心臓病研究用のスーパーコンピュータを複製

8月17日、ハーバード大学の科学者らはGoogle Cloud Platformを使用して、心臓病の研究用のスーパーコンピュータのクローンを作成しました。この革新的なアプローチは、スーパーコンピュータの計算リソースの不足という現実の問題を回避し、科学研究を加速させることができ、他の研究者が模倣する価値があります。

ハーバード大学のペトロス・クムツァコス教授は、人間の循環器系にある血栓や腫瘍細胞を溶解できる治療法をシミュレーションするこの研究には、スーパーコンピューターの強力な計算能力が必要だと語った。

「我々が抱えていた最大の問題は、シミュレーションを実行するためのフルサイズのスーパーコンピューターを利用できなかったことだ」とクムツァコス氏は述べ、シミュレーションを継続的に改善または最適化するには、スーパーコンピューターへのアクセスも必要になると付け加えた。

クムツァコス氏の研究に必要な条件を正確にシミュレートするために必要な数兆回の計算を実行できるスーパーコンピューターは米国にほんの一握りしかない。

シタデル・セキュリティーズのリサーチ・プラットフォーム責任者コスタス・ベカス氏は、研究を実行できる機械の数が少なすぎて、科学研究のボトルネックになっていると述べた。

こうしたボトルネックを解消するために、スーパーコンピューターの膨大なコンピューティング リソースを必要とする研究者や Citadel Securities などの企業は、パブリック クラウド プラットフォームに目を向け始めています。

しかし、クラウド コンピューティングの運用は、もともと研究者のニーズを満たすように設計されたものではありませんでした。これらは、ストリーミング ビデオの再生、Web ページの提供、データベースへのアクセスなど、数百万の比較的小規模な独立したコンピューティング タスク向けに設計されており、弾力性と信頼性に重​​点を置いて設計されています。

Google Cloud の主任高性能コンピューティング技術者であるビル・マグロ氏は、次のように述べています。「人々は、さまざまな問題の解決や科学、技術、エンジニアリングのコンピューティングにおけるクラウド コンピューティングの可能性に気づき始めています。クラウド コンピューティングは生産性を本当に高め、より優れた回答や洞察をより早く得ることができます。」

クラウドインフラをスーパーコンピュータのように機能させるには、ソフトウェア、ネットワーク、ハードウェアの物理設計に変更を加える必要がある、とマグロ氏は述べた。