The Doppler Quarterly (日本語) 夏 2016 - Page 81

• TPU - Google 社は、機械学習のワークロードを高速 化するために、Tensor Processing Unit を設計して データセンター内に展開することに力を注ぎました。 TPU は、特に機械学習のワークロード向けに最適化 されたカスタム ASIC です。 また、同社は以前から、HPC に特化したパートナー企業 数社を含む、パートナーエコシステムの構築を進めており、 重要な機能を提供するパートナー企業としては、Google 社をはじめとする、さまざまなクラウドプロバイダーの環境 での HPC ワークロードの実行スケジュールを簡単に設定 できる機能を有する、Cycle Computing 社が挙げられま す。 Azure では、HPC 中心のワークロードを Big Compute と 呼んでいますが、これにより、HPC とは通信パターンが 大きく異なるビッグデータのワークロードとプロセッサーや インターコネクトを多用する HPC のワークロードを区別し ています。Azure の Azure Big Compute 機能は、以下に 示すいくつかの特定の分野をカバーします。 AWS 社 や Microsoft 社 (Azure) が、HPC に 固 有の テ クノロジーによって補完される IaaS 機能を豊富に用意す る 一 方、Google 社 は、Google Genomics と Google Machine Learning を 含 む、PaaS (Platform as a Service) 機能を提供するアプローチを取ってきました。こ れにより、多くの組織は IaaS サービスの展開、構成、管 理を行うことなく、大規模かつ複雑なデータセットを分析 できるわけですが、こうした Google 社のアプローチは他 にはなく、今後も確実に新たな分野に広がっていくものと 思われます。 • エンジニアリング設計とシミュレーション 一般的に製品の設計と検証をサポートする、有限要 素解析、構造解析、数値流体力学などのシミュレー ション。 2016年夏号 | THE DOPPLER | 79