Crayの新CTO、元に戻る

Nicole Hemsoth

我々が話すハイパフォーマンス・コミュニティの半数以上は特にスーパーコンピューティングにおいてキャリアをいかに終わらせるかまだアイデアはないようだ。エンドユーザの経験から入るフィルターされたものによれば、他のソフトウェア開発の道はFortranに向かっている・・・物語は続く・・・

学問的な分割に渡ったスーパーコンピューティングによろめく群衆にもかかわらず、早期にHPCを選択する本当に多くの人たちがおり、広範囲なオプションがある世界にもにもかかわらず、常にそこに戻ってくるのだ。Crayの新しく造り出されたCTOであるSteve Scottを含むこのような人たちにとって、家のような場所は本当にないのだ。

ほぼ20年のキャリアに続いたCrayからの彼の離脱の間、ScottはNVIDIA Tesla事業部のCTOを務め、その後比較的短い間Googleにおいて、洗練されたハイパースケールシステム型から離れて骨をおる首席エンジニアとして務め、とても良く理解できる程に彼をHPCハードウェア・ホームシック中毒にした。しかしもちろん、このホームシックはただの推測だ。

「Googleはすごかった、ですが時間が経つと私の心がHPCにあることがわかったのです。科学と社会におけるすべての種類の重要な問題についてHPCが持っているインパクトを私は愛しているのです。」とScottは新しい任命のアナウンスに続いて語った。

習熟し、リフレッシュされ、幅広い道に向かう新しい進路への準備ができた強力なホームチームによってCrayが利益を得ることができると主張する人がいるかもしれない。新市場への浸透と成長にもかかわらず、Crayは昨年からいくつかのリーダーシップの変更を経験してきた。Bill Blakeが去ったこの夏の初頭からCTOのポジションは空いていたし、同様にYarcData事業部のヘッドだったArvind Parthasarathiもだ。両者と起業家として頑張るために去ったのだ。かれらはこの空席を埋めるために数名の有名人をピックアップしたが、ビッデータ側からの新しいボードメンバーであるMongoDBのCEOであるMax SchiresonがSteve Scottをエンジニアリング企業として会社をフォーカスさせるために戻したのだ。そしてこれは特にインターコネクトで有名なScottに対する今後の投資をほのめかしているかもしれない。

さて、GoogleとNVIDIAにおける彼の経験に加えて、幅広い潜在的なエンドユーザへビッグデータのメッッセージをプッシュすることに最善となるHPCビジネスにScottは歩いて戻ることができる。Googleにおけるインフラの「教訓」はスーパーコンピューティングに適用するものとはかなり違っていると我々に教えてくれたが、彼はビッグデータのトレンドが本当に意味するところに関するより広い理解を持っており、そこに従来のHPCシステムとソフトウェアが描写されていくのだ。

「そこでは明確な収束が進行中です。」と、Scottはデータ駆動型の企業世界と大規模ハイパフォーマンスコンピューティングの調和を語った。彼は何よりもまず「ハードウェア人間」であるが、Cray はソフトウェアへの投資を強化することによって、分析とデータ集約型ビジネスを追わなくてはならなかった、と述べた。「私達はソフトウェアのエンジニアリング企業です」と彼は同意し、「しかしもっと重要なのは、私達がシステム企業であるということです。」

彼が大学を卒業して直ぐにCray Researchに入社した日々から知っている会社であるCrayを、もっとメインストリームであるハイエンドのエンタープライズ・ビッグデータの世界にどのように持っていく計画であるのか尋ねた際には、そこには好循環があることを彼は指摘した。そこにCrayはアドバンテージを取る独自の位置付けがある。「より多くのデータを使うと、そこではHPCが必要ですし、もっとHPCを使うと、常にペースを保つために新しいツールを開発する必要があるのです。つまり、これはさらにデータを作り出す洗練されたモデルを作りだし、このサイクルが継続するのです。」

Crayの観点から個人的にも技術的にも将来の完全なサークルの話題においては、データ移動の面において共通の未解決の問題があるので、ビッグデータ、またはその逆に何が起こっているかを補完するためにHPCシステムに期待することができると彼は言う。

「何が良い科学系コンピュータを作るか考えた場合、大部分において、それはFLOPSでも計算でもなく、データの移動なのです。それはクラシカルなハイパフォーマンスコンピューティングにおいてもです。システムの品質、本当のスーパーコンピュータを作ることは、いかにデータを移動させることができるかなのです。同じ強さを持ち、Hadoopやグラフ解析のような統計用システムに適用する際には、得られる性能はデータをどれだけ迅速に移動できるかで大きく左右されます。」

Steve Scottのような人にとって、データ移動は主流のビッグデータ向けとは少し違うことを意味する。データ移動に対するきめ細かいアプローチにおける彼の取り組みは「強力インターコネクト」で、Cray、もしくはNVLINKや他のキー技術の投入を通じてGPUのリーダーであるTesla事業を率いたNVIDIAにおける彼のキャリアの定義ポイントである。

「従来の科学系スーパーコンピュータはデータ解析が得意であることを私達は知っています。」と彼は述べた。「両方のタイプのワークロードの能力が必要な多くのワークフローが今後見られるので、両方が出来きる必要のあるプラットフォームの出現を期待することができます。」

Peter Ungaro がこの変化をリフレッシュすること期待している。おそらくそれよりもっとだ。