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

ジャンプ先

ハイ パフォーマンス コンピューティング

Google Cloud のハイ パフォーマンス コンピューティング(HPC)ソリューションは、使いやすく、最新テクノロジーを土台に構築されており、コストを最適化してイノベーションの機会を逃さない強力かつ柔軟な HPC 基盤を提供します。

  • 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
  • ミシガン州立大学
  • ヘルシンキ大学分子医学研究所
  • ノースイースタン大学
  • 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

利点

イノベーションの道を切り拓く柔軟で強力なインフラストラクチャ

結果を迅速に取得する

チームをスケールできます。事前構成された HPC VM を使用し、予測可能なパフォーマンスで迅速にジョブを開始します。より深い分析情報を取得できます。Google の最先端の AI と機械学習の機能を使用して、結果を掘り下げます。

イノベーションの実現と持続

ハイ パフォーマンスのオンデマンド リソースでチームを強化する。特に負荷の高いワークロードは、Intel や AMD の最新の CPU、NVIDIA の GPU、高スループットで低レイテンシのオブジェクトファイル ストレージ上に構築して実行します。

支払いは従量制

費用は、規模に応じて確約利用割引継続利用割引を利用して調整、管理できます。特に柔軟性の高いワークロードには、Spot VM を使用することで、最大 90% 費用を削減できます。

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

このソリューションのチュートリアル、ガイド、リソースを見る

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。

アーキテクチャ
HPC ワークロードの並列ファイル システム

HPC ワークロード向けの Google Cloud のストレージ オプションを確認し、Lustre や DDN EXAScaler Cloud などの並列ファイル システムを使用するケースについて学習します。

アーキテクチャ
DDN EXAScaler を使用した Google Cloud の Lustre ファイル システム

HPC ワークロード用に Lustre ファイル システムを設計する方法。DDN EXAScaler を使用して、Lustre ファイル システムを Google Cloud にデプロイするプロセスの概要を説明します。

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。