クラウドをご利用のお客様に、オンプレ対応のハードウェアリソース見積もりなどサポート

毎度お世話になります。弊社ではGPU量子コンピューティングクラウドサービスを提供しており、最近では純粋なGPU機械学習クラウドサービスも伸びています。弊社では主にクラウドサービスとして弊社の方で管理できるようにGPUをオンラインで提供しており、その上でソフトのコンサルティングなどを行っています。しかし、多くのお客様は、研究所などデータの管理が厳格な場所が多いため、クラウド上ですべての作業が完了するわけではないことが多いです。

そうした最中、弊社でも最近はシステムを改良し、データの保存領域を多くしたり、GPUを使いやすくしたりしていますが、オンプレミスを使って自社の研究所内でのサーバー設置と言うのも根強い人気があります。そうした場合、弊社のクラウドサービス上には、重要なデータをお客様の研究所内で置かれたサーバー内で完結するようにサポートをさせていただいております。その際に弊社のクラウドサービスは、弊社とお客様の間でのコミュニケーションツールとしてGPUが搭載されたサンプルコードなどをやり取りすることになります。

最近では、クラウドサービスでもhigh-performanceコンピューティングを利用することができますが、大概コストがかかります。大きな計算をずっと流したいなどの場合には、クラウドサービスを利用すると言うのは、コスト的にもあまりメリットはありません。そのため、こうしたコストの高いクラウドシステムの代わりにオンプレミスで自由に使えるマシンを設置するお客様も多いです。大体のクラウドサービスの運用目安としてマシンを買ったときのコストの3倍ほどの値段がかかっています。実際にはこうしたhigh-performanceコンピューティングを運用したり、置き場所を考えたり、メンテナンスを考えると決して高くは無いのですが、やはり長期で考えるとコストがかなりかかります。 GPUマシーンなどは非常にメンテナンスにコストがかかりますので、自社で持つのは大変難しいと言う事情があります。またエヌビディア社はクラウド経由で提供できるGPUの種類を制限していますので、こうした中で相対的にクラウド経由でGPUを利用したいお客様は高い金額を払うことになります。

クラウドサービスで行われるコミニケーションの中では、多くのPoCや研究開発が行われています。そうした中ではGPUを利用した量子コンピューティングや機械学習の実行が行われ、データやモデル等の議論が行われます。弊社でも現在多くのプロジェクトが進んでおり、その中のいくつかは論文化され、その中のいくつか論文化されずに、特許等化され、その他は、商用化と言う道を選ぶため、特許かもしれないと言うことがあります。 その際に、量子コンピューティングや機械学習を効率的に実行するために、弊社ができる事は、そうした問題をより効率的に高速にとくと言うことをお手伝いすると言うことです。それはデータの見直しやモデルの見直しのほかにリソースの推定もあります。量子コンピューティングの場合には、量子ビットと呼ばれる特殊な素子を想定して計算することになります。そうした量子ビットの計算に対してアルゴリズムを利用した場合、適切なリソースを利用しなければ時間を非常に消費してしまいます。

量子コンピューティングは多くのソフトウェアの活用へ広がっています。従来はエラーがあるNISQと呼ばれるモデルのみのアルゴリズムを考えれば良かったので、VQEやQAOAだけで済みましたが、現在はエラーなしのFTQCなどの研究開発も進んでいますし、流体計算など多くの数値シミュレーション等への応用も広がっています。そのため、当初よりも非常に細分化されたソフトウェアの検証が必要となり、さらなるハードウェアのリソース推定が難しくなっています。

やはり人気があるのはクラウドサービスでいきなりハードウェアを買うのではなく、クラウド上でPoCを行い、自分たちが行いたい業務や研究開発に合わせたアルゴリズムの検証を先にすることが増えてきました。そしてさらに大規模な計算をしたいと言うふうに発展してきた場合、オンプレミスの登場となります。オンプレミスのハードウェアを利用することによりクラウドサービスで開発したアプリケーションをそのまま自社のデータデータ活用することができます。その際当然ですが、他社に対して差別化を図る最も簡単なものは、ハードウェアの性能を利用してより大きな問題より高度な問題に取り掛かることです。

弊社では、量子計算を利用して、機械学習を高度化するような技術を開発するため、最近では画像処理から時系列処理、そして言語モデルまで数多くのディープラーニングモデルを扱うようになってきました。そして私たちの技術は、主にNVIDIA社製のGPUに基づいていますので、そうした量子コンピューティングのプログラムと機械学習のプログラミングを無駄なく、1つの方法で行うことができます。

こうした中で投資を得た後にハードウェアを購入したいといった場合、ソフトウェア部分での連携を強化するために、弊社ではハードウェア販売会社と手を組み、こうしたPoCで培ったソフトウェアをそのまま自社のハードウェア上で生かせるような開発環境の構築にお手伝いをしています。もちろん自社でクラウドサービスを運営していますので、GPU等の大型ハードウェアの取り扱いやデータセンター等の取り扱いに慣れてきました。また多くの種類のGPUを保有しているため、多くのベンチマークを取ることができ、どの程度の計算にどの程度模型マシンを準備すればいいかと言うこともあります。

また最近では大型のスパコンに取り掛かることも多く、数百台から数千台単位の環境構築も行うようになってきました。こうした規模ではなかなかソフトウェアを動かすというのが大変になります。弊社ではエヌビディア社のアプリケーションを利用しながら、こうした数千台単位のシステムを構築し、動かすことに成功しています。こうしたものを利用することによりより大きなシミュレーションを行うことができ、量子コンピューティングの限界や既存コンピューティングのアプリケーションの開発が効率的に行われます。

弊社では現在何社か新規株主が増えており、そのうちhigh-performanceコンピューティングや企業向けの科学計算マシンを扱う会社が増えています。こうした企業はハードウェアの調達にたけており、ソフトウェアとの組み合わせにより多くの研究開発を支えています。今回弊社ではオンプレミスにターゲットを定め、これまでクラウドで実行してきたソフトウェア等の環境をより拡張するためのお手伝いをハードウェア販売会社様と一緒に行っていきたいと考えています。

今回は、すでに弊社のお客様と共通で口座を持っているハードウェア販売会社様と連携し、弊社のクラウドサービスを利用している企業様向けにそうしたマシンの提供を既に行っています。現在は新規を開拓するというよりも、弊社とお客様が共通している場合、連携することをお客様が望まれる場合にはそうしたハードウェアの提供を始めました。弊社側でも連携が取れますので、スペックや状況等逐一細かい状況を確認することができ、また弊社ではクラウドサービスを中心にソフトウェアを提供していますが、オンプレハードウェアの中身には一切触らないため、データ等が外に漏れることもありません。

弊社のクラウドサービスを利用しながら、研究所内企業内で計算リソースを効率的に活用し、オンプレミスでの活用したいお客様ぜひお声掛けください。以上です。