Hyperion Researchの予測1：HPCクラウドへの支出は5年間で18.1％の年平均成長率

Doug Eadline オリジナル記事「Hyperion Research Prediction One: 5-Year 18.1% CAGR for HPC Cloud Spending」

以下の要約は、HPCwire Hyperion Researchの一部である： 2024年に向けた11のHPC予測シリーズの一部だ。この記事では、Hyperion ResearchがHPCクラウドへの支出に関する予測を示している。

Hyperion社によると、クラウドにおけるHPCリソースの利用は、ユーザがAIをトレーニングに集中させ、推論を強化するにつれて、加速度的に増加するとのことである。

Hyperion Researchが最近予測した5年間のCAGR（年間平均成長率）18.1％のエンドユーザーによるクラウドでのHPC支出は健全な成長を反映しているが、クラウドでの技術計算需要に対するAIの大きな影響はまだ十分に織り込まれていない。AIモデルのトレーニングは、最近の市場の注目の的であり、印象的ではあるが、推論への支出にかなり追い越される可能性がある。トレーニングは現在、比較的少数のユーザーによる少数のモデルに対して短時間にインフラを大量に投入しているが、トレーニングに比べれば、より多くの人がより多くの推論を日常的に実行することで、これらのモデルから価値が得られるだろう。

リサーチ・ディレクター兼リード・クラウド＆ストレージ・アナリストのマーク・ノソコフ氏は、「ユーザーはHPCワークロードを実行するために、特に新しいハードウェアや大規模なコンピューティングへのアクセスを得るために、クラウドを利用し続けています。HPCユーザーと企業ユーザーの両方がワークフローにAIを導入し、トレーニングや推論の要件にクラウドを活用することで、クラウドの利用はさらに加速すると予想されます。」

アナリストでAIリサーチ担当リードのトム・ソレンセン氏は、AIの観点から次のように補足している。「クラウド・コンピューティング・リソースは、特に供給に制約のあるハードウェアの場合、他の方法よりも本質的にコンポーザブルです。多くの場合、これによってユーザーは新しいワークロードやジョブタイプを試すことができ、これにはAIのような特殊なハードウェアやカスタムハードウェアから大きな恩恵を受けるものも含まれます。AIモデルのトレーニングは通常、モデルの寿命の間に一度だけ実行されるため、このクラウド・コンポーザビリティの恩恵を特に受けることができます。ユーザーは、これらの要素を活用することで、実験的または探索的なプロセスに、より迅速かつコスト効率よく参入することができます」と語っている。

より詳細なレポートは Hyperion Research から入手可能。