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