テクノロジー

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。

何十年もに渡って、音楽家は、アコースティック楽器の代用、あるいは補完として、ミュージック・シンセサイザを使っている。しかし、ある種の複雑な音を合成するためには、従来のCPUでは力不足だった。現在、音響研究者は、より難しい音声合成のために、GPUを使おうとしている。

GPU(GPGPU)用の汎用アプリケーションを開発するために OpenCL や CUDA を使って低水準の開発をすることに疲れたHPC プログラマは、GPGPUアプリケーション開発における複雑さを隠蔽し、共通のエラーを取り除くように設計された新たな宣言にもとづくプログラミング言語であるHarlan プロジェクトに興味を持つかもしれない。