ハーバード大学の科学者たちは、心臓病研究のためにスーパーコンピュータをクローニングするためにGoogleのクラウドを使用しています

ハーバード大学教授、ペトロス・クムアウトサコス。(写真:ツイッター@314159K)

ハーバード大学の科学者は、心臓病研究でGoogleのクラウドプラットフォームを使用してスーパーコンピュータをクローニングしました。これは、他の研究者が強力なコンピューティングリソースの不足に対処し、作業を加速するために従うことができる革新的なステップです。

この研究は、ハーバード大学のPetros Koumoutsakos教授によると、通常はスーパーコンピュータによってのみ使用できる大きな計算能力を必要とする人間の循環器系内の血栓および腫瘍細胞を溶解することを目的とした治療をシミュレートした。

「私たちが直面している大きな問題は、フルコンピュータを使用してシミュレーションを1台しか実行できないことです」とKoumoutsakos氏は述べ、シミュレーションの改善または最適化にはスーパーコンピュータへのさらなるアクセスが必要であると付け加えました。

米国では、Koumoutsakosの研究の条件を正確に模するために数十億の計算を実行できるスーパーコンピューターはごくわずかです。

この研究を行う能力の低い数の機械は、シタデル証券の研究プラットフォームの責任者であるコスタス・ブカスによると、科学プロセスに障害を生み出しました。

これらの障壁を取り除くために、スーパーコンピュータにしか見られない大量のコンピューティングリソースを必要とする研究者やシタデルなどの企業は、パブリッククラウドに切り替え始めています。

ただし、クラウドコンピューティング操作は、研究者が抱える要求に対処するために設計されていません。彼らは、ビデオのストリーミング、Webページの提示、データベースへのアクセスなど、何百万もの比較的小さな個々のコンピューティングタスクのために設計されています。クラウドは通常、信頼性と耐久性のために構築されます。

「人々は、クラウドが技術的に技術的な問題や科学的計算を解決し、生産性を実際に向上させ、より良い答えと洞察をより迅速に得る可能性を認識しています」と、Google Cloudの主要な高性能コンピューティングテクノノロジーであるBill Magro氏は述べています。

Magro.Citadel 氏によると、スーパーコンピュータのように振る舞うようにクラウドインフラストラクチャを変更するには、ハードウェアのソフトウェア、ネットワーク、物理設計の変更が必要です。