「LINPACK」だけでは評価できないコグニティブ時代のHPCシステムの新常識

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掲載日:2017/05/19
更新日:2017/06/16


日本アイ・ビー・エム

非構造化データ分析に求められるHPCシステムとは
非構造化データ分析、コグニティブ・アプリケーションでは「LINPACKベンチマーク」の評価では不十分だ。ゲノミクスワークフローや、計算流体力学、分子動力学などのHPCアプリケーション各種ベンチマークから必要となるシステム要件とは。

 近年、多くの業界でハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)やハイパフォーマンスデータアナリティクス(HPDA)が脚光を浴びている。その背景には、モバイル、IoTといった分野におけるデータ量の急増や、その分析を支えるコグニティブコンピューティング、深層学習、機械学習などの急速な発展がある。 

 しかし、従来のHPC/HPDA向け製品で、将来的にデータのほとんどを占めると予想される非構造化データから洞察を引き出すことは容易ではない。その理由は、疎行列アルゴリズムにおいて、データセットが大容量化するにつれ、非構造化データがメモリ階層を移動する際のコストが高くつくことにある。 

 それにもかかわらず、HPCシステムのパフォーマンスは、主にプロセッサのフロップス/コアとコア数に依存するベンチマーク「LINPACK」によって評価されているのが現状だ。そこで、本コンテンツでは、計算流体力学や分子動力学などのHPCアプリケーション、ゲノミクスワークフローの各種ベンチマークや事例とともに、コグニティブ時代の非構造化ビッグデータの分析に求められるHPCシステムの条件を明らかにする。





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