米国エネルギー省向けのExaflopsスーパーコンピューター
Hewlett Packard Enterpriseは、エキサフロップススーパーコンピューターの参照モデルを作成するために、米国エネルギー省から研究助成金を受け取りました 。これにより、科学、医学、設計、その他の技術で使用するために今日到達不可能な数学的モデルとシミュレーションの作成が可能になります。
2022〜2023年までにエクサフロップスのパフォーマンスを達成するため。 最速の最新のスーパーコンピューターと比較して、高性能コンピューティングシステムの速度、エネルギー効率、密度を10倍高める必要があります。 低レイテンシのエクサフロップスコンピューティングを実装するには、HPEによって作成された参照モデルがこれらの問題を排除し、メモリサイズ、メモリファクトリのスケーラビリティ、および今日の高性能コンピューティングアーキテクチャに固有の帯域幅の制限を取り除く必要があります。
HPEの参照開発モデルは、メモリ駆動コンピューティング（メモリ指向コンピューティング）の概念に基づいています。 このアーキテクチャはコンピューティングプラットフォームであり、その中心的な要素はプロセッサではなくメモリです。これにより、以前はアクセスできなかった生産性と効率の向上を実現できます。 HPEのメモリ駆動コンピューティングアーキテクチャは、 The Machineの研究プロジェクトの一環として、 Hewlett Packard Labsによって開発された膨大なテクノロジーセットです。 2017年5月16日に、HPEはこのプロジェクトの実装中に作成され、共有メモリを備えた世界最大のコンピューターとなったプロトタイプの新しいバージョンを導入しました。
開発中のエクサフロップスコンピューティングのスーパーコンピューターのリファレンスアーキテクチャの基礎となる基本技術には、新しいメモリファクトリーと低電力フォトニクスを使用したデータ伝送が含まれます。 メモリファクトリは、ビッグデータや分析などの大量のデータを処理することを目的とした、幅広い高性能コンピューティングおよびタスクの理想的な技術基盤です。 また、HPEは、メモリファクトリーに接続できる不揮発性メモリのさまざまなオプションを引き続き検討し、exaflopsシステムの信頼性と効率を大幅に向上させています。
The Machineプロジェクトの前提条件の詳細、プロジェクトの開発に関連する革新的な技術（メモリスタ、不揮発性メモリ、フォトニクス、チップ上のシステム）、The Machineの論理的および工学的構造については、HPEテクニカルソリューション部長のAlexander Staryginのレポートをご覧くださいロシアの7月5日にモスクワで開催されたHPE Digitize会議で。
Gen-Zプロトコル
HPEはテクノロジーパートナーと協力して、オープンな業界標準に基づいた世界クラスのオープンアーキテクチャを開発しています。 このアプローチの中心的な要素は、革新的なGen-Zプロトコルの使用です 。これは、集積回路の相互作用を定義します。
Gen-Zプロトコルは、メモリセマンティクスに基づいて集積回路間のデータ交換を提供します。これにより、中央およびグラフィックプロセッサ、プログラマブルロジック集積回路（FPGA）、揮発性および不揮発性メモリ、システム間要素、その他多くのデバイスを含む多くのデバイス間で信頼性の高い相互作用を編成できます。 それらはすべて同じアドレス空間を使用します。 これにより、メモリ指向のシステムを作成して、アプリケーションのパフォーマンスとエネルギー効率を劇的に向上させることができます。 Gen-Zプロトコルにより、パートナーは、オープンで競争力のあるエコシステムで開発されている最先端のテクノロジーを使用するスーパーコンピューターの開発におけるコラボレーションを拡大できます。
メモリ駆動コンピューティングの実用化
メモリ指向のコンピューティングアーキテクチャは、従来のアーキテクチャに固有の問題、RAMサブシステム、データストレージシステム、およびプロセッサの非効率的な相互作用を解決します。 これにより、複雑なタスクを完了するための時間が数日から数時間、数時間から数分、数分から数秒に大幅に短縮され、リアルタイムで意味のある結果を得ることができます。
たとえば、銀行やトレーダーが株式市場や為替レートの推移を予測するためによく使用する計算タスク-モンテカルロシミュレーションは、現在の最新のコンピューターコンプレックスで完了するのに2時間近くかかります。 最初のテストでは、メモリ指向のアーキテクチャを使用すると、同じデータ量で同じ複雑さで、この時間が1秒以上に短縮され、数千倍の加速が得られることが示されています。
少し前まで、ドイツ神経変性疾患センター（DZNE）は、その科学および医学研究に新しいコンピューティングアーキテクチャを適用するためにHPEとのパートナーシップ契約に署名しました 。 DZNEは、たとえば、脳の磁気共鳴画像（MRI）またはゲノムに関する情報の取得中に大量のデータを生成します。 これらのデータの詳細な分析には、多くの場合1〜2週間かかります。その後、医師は治療の次のステップを決定したり、分析/研究の新しいサイクルを開始したりできます。 新しいメモリ指向のコンピューティングアーキテクチャを使用すると、取得したデータの分析を高速化できるだけでなく、はるかに高い精度の画像を使用できます。
マシンユーザーグループ
ラスベガスで開催されたHPE Discover 2017で、同社は、不揮発性メモリの大規模なプールと特定のタスク（SoC）専用の専用プロセッサを使用した、メモリ駆動コンピューティング環境のプログラミングに関心を持つ開発者のオープンコミュニティであるThe Machine User Groupの設立を発表しました。 GitHubの一連のツールは既に開発者が利用でき、将来、ユーザーグループのメンバーはThe Machineエミュレーション環境にアクセスできるようになります。