テクノロジー

コンピューター・チップが年々、速くなったように、チップ設計者は、シリコンによって課せられた性能限界を超えることを期待して、ヒ素の結晶を含む魅力的な半導体材料で実験を行った。 これは、地球上の一般的な磁性鉱物はすべて発見されていて、スイッチング速度が潜在的な1,000倍高速な古き良きマグネタイトを利用していたことに可能性があることが判明したためである。

エモニー大学の研究者たちは、がん腫瘍の時間変化を分析し理解する方策が、Keenelandプロジェクトのスーパーコンピュータで実施されたHPCの成果により格段に向上したことを報告している。かつては数週間かかっていた高解像度のがん腫瘍画像の分析が、ハイブリッド型GPU-CPUシステムにより、ものの数分で完了できるようになったのである。

ドイツの研究者はHPCクラスタのための全く新たな並列ファ イルシステムを作るためにおよそ10年前に机の前に座った時、彼らは、次の3つの目標、最高のスケーラビリティ、最大限の柔軟性、および使いやすさ、を持っていた。 彼らが何を思いついたと言うと、現在、スーパーコンピュータ上で使用中であるFraunhofer Parallel File System(FhGFS)であった。

横断的な領域で活動している研究者たちは、より大きな複雑なモデルを扱うことができるエクサ・スケールのシステムを欲している。それが、気候モデルや気象予測の場合、研究者たちは、新しいHPCアーキテクチャを採用することでその望みを叶えようとする。たとえば、エクサ・スケールにほぼ匹敵するGreen Flashクラスタで使われるシステムもその一つである。

HPCクラスタのネットワークでは様々な事象が発生し、そこで実行されるアプリケーションの良好な性能を確保するためには、適正なネットワーク・ファブリック、機器、トポロジーを選択する事がとても重要である。「ひとつの大きさにすべてが収まる」というアプローチは大抵上手く行かず、アーキテクトは、アプリケーションのニーズに合わせて、テーラーメードなネットワークを考える必要がある。