最適なパフォーマンスを得るために事前に調整された HPC VM イメージが利用可能になりました。詳細

ハイ パフォーマンス コンピューティング

ハイ パフォーマンス コンピューティング(HPC)では、大規模なデータ処理をいかに迅速に行えるかが重要になります。Google Cloud の柔軟かつスケーラブルなサービスを利用し、処理にかかる時間を短縮することで、アイデアを発見に、インスピレーションを商品に変えることができます。

Schrodinger
HSBC
Sony Imageworks
eSilicon
Broad Institute
ヨーク大学
ノースカロライナ大学チャペルヒル校
ミシガン大学
スコットランド海洋科学協会
ニューヨーク州立大学ダウンステート医療センター
ノースイースタン大学
ヘルシンキ大学分子医学研究所

利点

スケーラブルなワークロードに対応する強力で柔軟なインフラストラクチャ

キューを短縮する

各チームがスケーラブルでカスタマイズされたクラスタにアクセスすることで、大量バッチ処理でのキュー時間を短縮し、コンピューティング リソースの制限を緩和することができます。

支払いは従量制

カスタムマシン構成にアクセスし、確約利用割引継続利用割引によって費用を抑えることができます。プリエンプティブル VM を利用すると、最大で 80% のコスト削減が可能です。

ハイ パフォーマンスのオンデマンド リソースでイノベーションを実現

Intel や AMD の最新のプロセッサ、NVIDIA GPU、高スループットでレイテンシの低いオブジェクト ストレージやファイル ストレージを組み合わせて、お客様専用のスーパー コンピュータを構築できます。

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パートナー

HPC パートナーとともにイノベーションを実現

関連サービス

ドキュメント

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ベスト プラクティス
密結合な HPC アプリケーションを実行するためのベスト プラクティス

Message Passing Interface(MPI)から最適なパフォーマンスを引き出すよう Google Cloud リソースを調整する際のベスト プラクティスをご覧ください。

チュートリアル
ゲノム解析: GATK ベスト プラクティスを使ったパイプラインの実行

Broad Institute によって提供されている、全ゲノム配列データのバリアント検出のための GATK ベスト プラクティスを使用して、Google Cloud でパイプラインを実行します。

チュートリアル
Google Cloud 一般公開データセット

需要の多い一般公開データセットを参照することで、クラウドで新たな分析情報に簡単にアクセスして入手できるようになります。

チュートリアル
仮想 GPU による高速 Linux ワークステーションの作成

ディスプレイ対応 NVIDIA GPU 3 基(T4、P4、P100)のいずれかを接続して CentOS を実行する、仮想 Linux ワークステーションを作成します。

チュートリアル
Slurm クラスタを Compute Engine にデプロイする

このチュートリアルでは、Slurm クラスタを Compute Engine にデプロイする方法を説明します。Slurm Resource Manager は、多くの HPC センターでよく使用されているリソース マネージャーです。