研究を前進させるコンピューティング
- クラウド
- 雲の中に立っていた
- オンデマンド
- 必要に応じてスケールアップ
- マネージド
- 含まれる操作
- 最適化済み
- ソルバー固有のセットアップ
コア機能
設計から運用までを 1 つのパッケージで行うため、研究者はインフラストラクチャではなく作業に集中できます。
マネージド クラウド HPC
クラウド内で設計および構築された専用クラスター。データセンターも社内管理チームも必要ありません。
ソルバーごとの調整
DFT、MD、その他のワークロード向けに調整されたコンパイラー、ライブラリ、MPI 設定により、同じハードウェアでより高速な結果が得られます。
バースト容量
社内 HPC がいっぱいであるかキューが長い場合は、キャンペーンが停止しないように追加のノードをすぐに起動します。
ジョブスケジューラ
チームレベルのリソース共有のための優先順位、クォータ、およびフェアシェアポリシーを備えた標準的な Slurm ベースのスケジューリング。
監視と運用
VirtualLab 運用チームが処理するインシデント対応とともに、使用状況、キューの状態、ジョブ履歴をライブビューで表示します。
実行した分の料金を支払う
クラウド請求とは、アイドル状態のハードウェアを計上せず、実際に使用した時間に対して料金を支払うことを意味します。
配送方法
私たちはお客様のワークロードに耳を傾け、それに合わせてクラスターを設計し、それを立ち上げます。そこから、それを使用します。これが全体の流れです。
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01
ワークロードを定義する
主に実行するソルバー、同時ユーザー、データ サイズ、予算など、私たちはこれらを一緒に解決します。
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02
デザインして立ち上がる
インスタンス、ネットワーク、ストレージ、ソフトウェア スタックはクラウドで設計され、ソルバーに合わせて調整され、オンラインに提供されます。
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03
実行と操作
研究者は仕事を提出するだけです。モニタリング、インシデント対応、スケールアウトは VirtualLab によって処理されます。
チームが使用する場所
大規模な材料計算
多くの候補構造と数千ジョブのデータ生成パイプラインにわたる DFT/MD スクリーニング。
AI学習データ生成
材料機械学習向けの計算データセットを、必要な期限までに生成します。
日常的なDFT・MD計算
日常的な計算は社内 HPC で待機しており、必要に応じてクラウドにオフロードされていました。
短期的なコラボレーションとプロジェクト
プロジェクト期間中専用のリソースを立ち上げ、その後解体します。調達サイクルは必要ありません。