研究を加速する、クラウドでのハイパフォーマンス・コンピューティング
ビクトリア大学では、インテル® Xeon® Platinumプロセッサーを搭載したレノボのクラウド・インフラストラクチャーでAIやHPCワークロードをサポートし、新しいタイプの研究プロジェクトやコラボレーションを可能にしています。
レノボの「データ中心型」
インフラストラクチャー・ソリューション
研究を加速する、クラウドでのハイパフォーマンス・コンピューティング
ビクトリア大学では、インテル® Xeon® Platinumプロセッサーを搭載したレノボのクラウド・インフラストラクチャーでAIやHPCワークロードをサポートし、新しいタイプの研究プロジェクトやコラボレーションを可能にしています。
レノボの「データ中心型」
インフラストラクチャー・ソリューション
背景
ビクトリア大学（UVic）は、カナダを代表する研究大学の一つです。バンクーバー島に位置するキャンパスには、22,000名を超える学生と数百名の研究者が在籍し、カナダを代表する研究機関も複数抱えています。
キャンパス内にあるCompute Canada ARC（Advanced Research Computing）データセンターは、ハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）・インフラストラクチャーとサービスを提供しており、同大学の研究チームはもちろん、カナダ全土および世界各地の研究機関に活用されています。同データセンターがサポートしている研究プロジェクトでは、オンライン機械学習、ビッグデータ・アナリティクス、コラボレーティブ・コンピューティングなどが扱われています。
課題
UVicのIT部門は、研究者が求めているさまざまなサービス、たとえば可用性の高い協働プラットフォームや、カスタマイズされたウェブサイト、ルートアクセス、マイクロサービス環境、その他のクラウド・コンピューティング・サービスなどを提供するために、Arbutus Open Stackインフラストラクチャーを独自に構築しました。その最初のデプロイでは、数千台の仮想マシンをサポートすることができ、各マシンを個々の研究プロジェクトのニーズに合わせて構成することもできました。Arbutusプロジェクトは大成功を収め、その注目度も上昇。その後の4年間で、さらに多くのチームやプロジェクトがArbutusのストレージやメモリ、高度なコンピューティング・リソースを使用するようになりました。そこでUVicは、より多くの研究者に活用してもらえるよう、インフラストラクチャーを拡張することを決定しました。
本校の既存のITサービスには、研究者が求める高度なコンピューティングを提供できるインフラストラクチャーが不足していました。HPCクラスターを運用してはいましたが、研究者は可用性の高い協働プラットフォームや、カスタマイズされたウェブサイト、ルートアクセス、マイクロサービス環境、その他のクラウド・コンピューティング・サービスを切実に必要としていました。
コンピューティング・パワーを強化し、より多くの研究者とプロジェクトをサポート
UVicの新しいサーバー・インフラストラクチャーの第1候補となったのは、最速スーパーコンピューターのランキング「TOP500」の上位に入るシステムを提供しているレノボでした。新しいArbutusクラウド・プラットフォームは、より高度なデータ処理能力を提供し、各ノードのメモリ容量も大幅に増加しています。その結果、各サーバーで実行可能な仮想マシンの数が増え、これまで以上に多数の研究者とプロジェクトをサポートできるようになりました。
多くの研究者に不可欠なサービス
ビクトリア大学の最新のデプロイであるArbutus Phase 2では、インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーを搭載した、Lenovo ThinkSystem SR630、SR670、SD530を用いた208のノードおよび約8,000以上のコアがクラスターに追加されました。各ノードは、平均119GBのLenovo ThinkSystem TruDDR4メモリと1TBのインテル® Optane™ パーシステント・メモリーを搭載しています。
この新しいインフラストラクチャーにより、第2世代のArbutusクラウド・プラットフォームでは、より高度なデータ処理能力の提供が可能になり、各ノードのメモリ容量も大幅に増加しています。その結果、各サーバーで実行可能な仮想マシンの数が増え、これまで以上に多数の研究者とプロジェクトをサポートできるようになりました。
このプラットフォームは現在、AI/MLのワークロードをサポートするのに十分な能力を備えているため、研究者たちはAI/MLコードのコンパイルを容易に行えるようになりました。
レノボとインテルの最先端技術を駆使して構築されたArbutusプラットフォームは、HPCクラスターと同等の重要性を持ち、多くの研究者にとって不可欠なARCサービスとなっています。
過去15年にわたり私が手掛けてきたプロジェクトの多くは、分子と表面との相互作用の研究が軸となっています。たとえば、今私のチームでは、人間の体内のタンパク質が、カテーテル、ステント、縫合材、人工臓器等のプラスチックとどのように作用し合うかについて研究し、生体適合性の分子基盤を明らかにしようとしています。
成果
Artutus Phase 2では、サポートするプロジェクト数が大幅に増えただけでなく、より包括的で柔軟なクラウド・サービスの提供が可能になりました。さらに、研究チームがそれぞれの仮想ラボを立ち上げるのにかかる時間が短縮されたことで、チームの規模拡大も迅速に行えるようになっています。AI/MLのジョブの多くは、ノード数の少ないクラスターで並行して、より長い時間実行できるようになったため、より大きなクラスターに空きが出るまでの待ち時間も削減されました。
さらに重要なことは、より多くの研究チームがUVicの新たなコンピューティング・パワーを活用して社会に有益な貢献ができるようになったことで、それは命を救う結果にもつながっています。たとえば、ビクトリア大学、化学およびコンピューター・サイエンスの教授であるDennis K. Hore博士は、処方箋なしで薬を使っている人々の暮らしを改善するプロジェクトを設立。ビッグデータと機械学習を活用し、薬剤の過量摂取件数を減らす試みに取り組んでいます。
Hore教授は次のようにコメントしています。「私たちは、匿名の一般の人々の協力を得ながら、自発的に持ち込まれた薬剤の組成を解析し、その情報を提供するというプロジェクトを行っています。最先端の分析ツールを用いて、持ち込まれたサンプルの詳細な化学分析を行い、そのデータと化学ライブラリーやデータベースを照合して、機械学習のアルゴリズムやアプリケーションを構築しています。このプログラムの目的の1つは、薬剤の組成や強度など十分な情報に基づいて使用するかどうかの意思決定ができるよう、人々に情報提供することです」
AI/MLワークロードへの対応の強化
サーバーあたりの仮想マシンの増大
システム再起動の高速化とダウンタイムの短縮
まず研究者は、私たちが「仮想ラボ」と呼んでいる環境をリクエストします。すると我々は、彼らの研究をサポートするネットワークとハードウェアをセットアップします。その後は我々のサポートサービスを利用しても、あるいは彼ら自身でも、数分でそれぞれの仮想ラボを構築することができます。なかには、SARS-CoV-2ウイルスの研究などに使用される分子動力学ソフトウェアであるGROMACSなど、小規模なHPCワークロードを実行している仮想ラボもあります。
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