今日のネットワークは、複雑な企業IT環境における広範なワークロードを支えている。ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）とAI／ディープラーニングのアプリケーションにより、組織はより高速なコンピューティングサイクル、より高いデータ転送速度、優れた接続性への高まる要求に応えるよう迫られている。
さらに、厳格なセキュリティ対策には、より高度な暗号化が求められる。そして、ユーザーがこうしたシステムに依存してより多くの処理を行うにつれ、シームレスかつ効率的に動作することを期待するようになっている。複雑性が増すにつれて、帯域幅とスループットへの要求も高まり、そのためにはネットワークインフラが今日のワークロードに追随できなければならない。だからこそ、ハイパフォーマンスコンピューティングでは、システムアーキテクチャと効率のあらゆる側面の改善に注力している。
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ハイパフォーマンスコンピューティングとは？
ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）とは、複雑な計算を非常に高速で実行できるコンピューターシステムを指す用語だ。HPCシステムは、科学研究、エンジニアリングのシミュレーションやモデリング、データ分析などでよく利用される。
ハイパフォーマンスという言葉は、速度と効率の両方を指す。HPCシステムは、大量の計算能力を必要とするタスク向けに設計されており、他の種類のコンピューターよりも短時間で処理を実行できる。また、従来型のコンピューターより消費電力が少ないため、電力へのアクセスが限られた遠隔地や環境での利用にも適している。
ネットワーキングにおけるHPCとは？
ネットワーキングにおけるハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）とは、高帯域幅、低遅延、多数の同時接続をサポートできるネットワークインフラを指す。HPCの目的は、動画ストリーミング、オンラインゲーム、コンテンツデリバリーネットワークなどのアプリケーションに、より高いパフォーマンスとスケーラビリティを提供することだ。ネットワーキングでHPCを実現する方法には、ソフトウェア定義ストレージソリューションや仮想化技術など、いくつかの選択肢がある。
ハイパフォーマンスコンピューティングにおけるネットワーキングの10のトレンド
ネットワーキングがインフラコンポーネントとしていかに重要かは、遠くまで目を向けなくても分かる。パブリッククラウドとプライベートクラウド、ソフトウェア定義ネットワーキング（SDN）、ネットワーク機能仮想化（NFV）、そしてあらゆるもののソフトウェア定義化が進む中、ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）アーキテクチャにおいてネットワーキングが不可欠であることは明らかだ。
1）オフロード
このトレンドは、処理ワークロードをサーバーから、特定の計算向けに設計された専用ハードウェアを搭載する他のデバイスへ移すことを指す。例えばグラフィックス処理ユニット（GPU）やフィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）などだ。特定のワークロードをこうした種類のハードウェアにオフロードすれば、アプリケーションを高速化できるだけでなく、サーバーの購入台数を減らせるため、総保有コスト（TCO）も削減できる。
2）仮想化
企業がITインフラへの依存をますます強める中、物理システムに障害が発生しても可用性を確保する方法が必要になっている。その方法の1つが仮想化だ。仮想化により、1台の物理サーバー上で複数のオペレーティングシステム、ひいては複数のアプリケーションを同時に実行できる。仮想化は新しい技術ではないが、時間とともに成熟し、現在ではかつてない柔軟性を提供している。
3）アクセラレーター
アクセラレーターとは、CPUだけを使った場合に可能な範囲を超えて、アプリケーションやプロセスを高速化するためのハードウェアデバイスだ。例としてはGPU、FPGA、DSP（デジタル信号処理）やASIC（特定用途向け集積回路）がある。これらの技術は動作の仕組みこそ異なるが、目的は似ている。より少ない電力とシステムリソースで、より短時間に多くの処理を実行できるようにするのだ。
4）データストレージへのアクセス
今日のデータセンターは、パフォーマンスの向上と効率化のため、フラッシュメモリに大きく依存している。フラッシュメモリは従来のハードディスクドライブ（HDD）より読み書き速度が速く、データベースやハイパフォーマンスコンピューティングクラスターなど、高速なデータ取得を必要とするアプリケーションに適している。
しかし、フラッシュメモリは永遠に使えるわけではない。セルは数千回書き込まれると摩耗するため、最終的には交換が必要になる。この問題に対処するため、ベンダーは相変化メモリ（PCM）、磁気抵抗RAM（MRAM）、抵抗変化RAM（ReRAM）など、さまざまな新しいストレージメディアの開発を始めている。
5）ソフトウェア定義ネットワーク
SDNは、ITリソースを管理する複数のアプローチを包括する広い用語だ。しかし、ほとんどのSDN戦略の中核にあるのは、アプリケーションとサービスを基盤となるハードウェアから分離し、リソースのプロビジョニング、設定、管理を自動化することだ。このアプローチにより、IT管理者はネットワークへのリソースの追加や削除を容易に行えるようになり、変化するビジネス要件に合わせてネットワークをより簡単にカスタマイズできる。
6）自動化
自動化により、IT専門家は人の介入なしにソフトウェアで大規模なネットワークリソースを管理できる。このトレンドは、新しいスイッチやルーターの設定といった一般的な作業から人的ミスを排除し、労働コストを削減するとともにネットワークの信頼性を高めることで、組織のコスト削減に役立つ。さらに、自動化によってIT部門はビジネスニーズの変化に応じてネットワークをより迅速に拡張でき、より少ないリソースで優れたサービスを提供できるようになる。
ネットワーキングの未来を動かすのは自動化だ。自動化により、IT部門はビジネスニーズの変化に応じてネットワークをより迅速に拡張でき、より少ないリソースで優れたサービスを提供できる。自動化は、仮想化やSDNなど、他のトレンドでも重要な役割を果たす。自動化によってIT部門はビジネスニーズの変化に応じてネットワークをより迅速に拡張でき、より少ないリソースで優れたサービスを提供できる。
7）人工知能（AI）と機械学習（ML）
HPCにおける人工知能（AI）と機械学習（ML）の重要性がますます高まっている。両者は自動意思決定という概念に関連しているが、実装方法は異なる。AIは、コンピューターを知的に振る舞うようプログラミングするさまざまな手法を含む、より広い概念だ。一方、MLはAIの一分野であり、経験から学習して新しい状況に適応できるシステムの開発に焦点を当てている。
8）業界標準のネットワーキング
HPCは、相当な帯域幅と低遅延を必要とするデータ集約型の業界であるため、InfiniBand（IB）やEthernetなど、業界標準のデータ通信インターフェースに依存している。これにより研究者は、ニーズに最も適したハードウェアコンポーネントを組み合わせてハイパフォーマンスコンピューティングを利用できる。さらに、多くのシステムには複数種類のポートが搭載されており、ユーザーはプロジェクトの要件に応じてシステムをカスタマイズできる。
9）エッジコンピューティング
エッジコンピューティングとは、データ処理リソースをデータソースのできるだけ近くに配置することを指す。この戦略により、リモートサーバーとエンドユーザーの間をデータが往復する時間を短縮し、アプリケーションを高速化するとともにネットワークの混雑を緩和できる。
エッジコンピューティングは、機密情報をパブリック接続経由で送信せず、企業ネットワーク内に保持することでセキュリティも向上させる。
10）クラウド
HPCワークロードは、ますますクラウド上で実行されるようになっている。クラウドコンピューティングは、特にビジネスニーズの変化に応じて規模を拡大・縮小する必要がある組織にとって、HPCワークロードの有力な選択肢だ。クラウドプロバイダーは通常、従量課金制を提供しているため、必要に応じて簡単に規模を拡大・縮小できる。さらに、クラウドプロバイダーは幅広いツールを提供しており、HPCソリューションとの相乗効果を生み出す可能性も高まる。