AI時代を支えるNVIDIA【前編】
GPUベンダーから“AIの会社”に変貌 NVIDIAの歴史とこれから
GPU市場を深耕してきたNVIDIAは、AI技術分野で勢力を拡大しようとしている。同社がGPUの用途を開拓してきた歴史を振り返るとともに、今後の方向性を考える。(2021/7/6)

DXを支える高速で安全なコンピューティング
AIとHPCを進化させる「DPU」 CPU/GPUとの違いやメリットは?
ビジネスのデジタル化が加速するにつれ、データを処理するコンピューティング性能への要求も高まっている。そこで注目を浴びているのが、CPU、GPUと並ぶプロセッサだ。どのような役割を持ち、どのような効果をもたらすのか。(2021/5/25)

新型コロナで加速する製造業のIT投資
クラウド移行や3Dプリンタ活用が加速 製造業向けITの4大トレンド
製造業の間でIT投資が進む中、ITベンダー各社も製造業向けの製品・技術開発を活発化させている。ITベンダー各社のイベント内容を基に、「IIoT」をはじめとする製造業向けITのトレンドを整理しよう。(2021/6/15)

NVIDIAとAMDの「GPU」製品を比較【後編】
NVIDIA vs. AMD 「GPU」「ビデオカード」の演算能力が高いのはどっち?
NVIDIAとAMDは、共にGPU分野に重点的に投資している。両社のビデオカードは、演算能力などの性能や機能においてどのような違いがあるのか。(2021/5/11)

NVIDIAとAMDの「GPU」製品を比較【前編】
NVIDIAのビデオカード「A100 Tensor Core GPU」は何がすごい? AI向け機能も
NVIDIAとAMDはデータセンター向けGPU製品で競争している。本稿はまず、NVIDIAのビデオカード製品を紹介する。ビジネス要件にどちらが適しているのか検討してみよう。(2021/5/3)

オンプレ&クラウドHPC【後編】
クラウドHPCに移行せざるを得なかった悲しい理由
オーストラリアのChildren's Cancer Instituteは当初オンプレミスでHPCを構築したがクラウドベースのHPCに移行することにした。だが他にも、一般企業でもあり得る課題を抱えていた。(2021/3/29)

オンプレ&クラウドHPC【前編】
アストラゼネカとマクラーレンがオンプレミスHPCを使い続ける理由
ハイパフォーマンスコンピューティングのワークロードに最適なのはオンプレミスかクラウドか。AstraZenecaとMcLaren Racingはオンプレミスを選択した。その理由とは何か。(2021/3/22)

「3D XPoint」を巡るIntelとMicronの争い【後編】
Intel「3D XPoint」に反転攻勢のMicron 相互接続プロトコル「CXL」が鍵に
Micron Technologyに先んじて、Intelが新メモリ技術「3D XPoint」ベースのメモリモジュールを市場投入した。今後の注目はMicron Technologyの出方だ。どのような公算があるのか。(2021/2/16)

AI時代のストレージを支える技術【後編】
Intel「Optane」は“ヘビーユーザー向け”止まり? 次世代ストレージの本命は
高速なデータ処理への需要を受け、拡大しつつあるのがIntelの「Optane」などを含む新興メモリ市場だ。メモリ分野は将来的にどう変わるのか。(2021/2/2)

M&Aに乗り出す半導体3社の思惑【第4回】
Arm買収で半導体市場は「NVIDIA」の一人勝ちか? それとも……
AMD、Intel、NVIDIAの半導体ベンダー3社が打ち出す買収戦略で、半導体市場は騒がしくなっている。中でもNVIDIAのArm買収は市場の勢力図を塗り替える可能性がある。ただし買収の先行きは不透明だ。(2021/1/28)

M&Aに乗り出す半導体3社の思惑【第3回】
Intelは何を間違えたのか? NVIDIA、AMDにかすむ“巨人”の焦り
NVIDIA、AMDなど競合の半導体ベンダーが勢いづく中、Intelの存在が相対的にかすんでいる。かつて支配的な力を誇った“巨人”Intelは、何か間違いを犯したのか。そうだとすれば、何を間違えたのか。(2021/1/21)

AI時代のストレージを支える技術【中編】
NVIDIA「GPUDirect Storage」にIntel「Optane」――CPUを補う高速化技術
大容量データを扱う用途が広がってきたことで、コンピューティングの主役だったCPUだけでは対処できなくなりつつある。どのような新たな技術が役立つのか。GPUやメモリの観点で注目すべき点は。(2021/1/20)

M&Aに乗り出す半導体3社の思惑【第2回】
“永遠の二番手”「AMD」がIntel、NVIDIAに勝つためのハードル
相次ぐM&Aで、企業向けのプロセッサ市場の競争は激化している。IntelとNVIDIAに対して、AMDはXilinxの買収で攻勢を掛ける。勝算はあるのか。(2021/1/14)

日本ヒューレット・パッカード合同会社提供ホワイトペーパー
TOYO TIREの商品開発を変えたHPCシステム、高性能プロセッサ搭載サーバの実力は
自動車タイヤ業界でいち早くスーパーコンピュータを導入したTOYO TIREは、新商品開発を支えるべく導入した最新のHPCシステムで、性能値から設計を導き出す新たな挑戦を行った。それを可能にした、高性能プロセッサ搭載サーバの実力とは?(2021/4/28)

M&Aに乗り出す半導体3社の思惑【第1回】
“永遠の二番手”「AMD」がIntel、NVIDIAを追い抜く日
AMD、Intel、NVIDIAの主要半導体ベンダー3社がそれぞれ同業の買収を決断した。AMDは約350億ドルを投じてXilinxを買収することを決めた。プロセッサ市場におけるAMDの狙いとは。(2021/1/7)

AI時代のストレージを支える技術【前編】
DPU、FPGA、ASICにコンピュテーショナルストレージ AIが求める中核技術の基礎
高度化するAI技術やデータ分析の要件を満たすには、コンピューティングとストレージの双方に変化が必要だ。まずCPUに集中しがちなデータ処理の負荷をいかに分散させるかという観点で、注目すべき技術を考える。(2021/1/5)

IBMの量子コンピュータロードマップ【後編】
「1000量子ビット超え量子コンピュータ」実現を阻む課題とは?
IBMは1121量子ビットの量子コンピュータ用プロセッサを2023年に提供する計画だ。大きな量子ビットを持つ量子コンピュータはさまざまな可能性を持つ半面、実用化には幾つかの課題がある。それは何か。(2020/12/1)

IBMの量子コンピュータロードマップ【前編】
1000量子ビット超え「Condor」の前に出る、IBM「Hummingbird」「Eagle」「Osprey」の基礎
IBMが示す量子コンピュータ関連技術のロードマップには、幾つかの具体的な製品名が並ぶ。2023年までのロードマップにある「IBM Quantum Condor」「同Hummingbird」「同Eagle」「同Osprey」をざっくりと説明しよう。(2020/11/24)

日本ヒューレット・パッカード合同会社提供ホワイトペーパー
解析ニーズに応えるリソースを確保、研究者の負荷も軽減した遺伝研の新HPC環境
スーパーコンピュータシステムにより、DNAデータベースの構築や研究者への強力な計算リソースの提供に取り組む国立遺伝学研究所。多様化する解析要求への対応や研究者の負荷軽減を目的に、同研究所が構築した新たなHPC環境とは?(2021/4/28)

今までのストレージ階層化は失敗?
使用頻度ではなくファイルサイズによるストレージ階層化の是非
Panasasがファイルサイズに基づくストレージ階層化を打ち出した。小さいサイズをSSD、大きいファイルをHDDに配置する方がパフォーマンスがいいという。使用頻度による階層化は過去のものになるのだろうか。(2020/10/9)

データセンターの液冷化【後編】
メリットが多いデータセンターの液冷化を阻む高くて単純な壁
データセンターの液冷化には地域の省電力化など多くのメリットがある。にもかかわらず液冷化が進まないのはなぜか。理由は非常に単純明快だ。(2020/7/20)

「ストレージクラスメモリ」の可能性と市場動向【前編】
「ストレージクラスメモリ」(SCM)は何の役に立つのか? 実現可能な使い方
メインメモリとストレージの中間的な役割を果たす「ストレージクラスメモリ」(SCM)。メモリやストレージとどう違い、どう使えるのだろうか。(2020/7/14)

データセンターの液冷化【前編】
液冷システムを検討していないデータセンター事業者は時代後れ
冷却効率の高さとコスト削減の可能性によって注目されている液冷システム。ある事業者は液冷化を必然と捉えて準備を進めている。当然、懐疑論者もいる。データセンターは変わるのだろうか。(2020/7/10)

「ハイブリッドクラウド」の8大用途【中編】
「ハイブリッドクラウド」が役に立つ理由をDRや新製品導入の観点で考える
「ハイブリッドクラウド」はクラウドサービスとオンプレミス両方の「いいとこ取り」を実現できる可能性があるが、考慮すべき点もある。ハイブリッドクラウドのメリットと注意点を、用途ごとに説明する。(2020/7/2)

Computer Weekly日本語版
液体冷却を検討していないデータセンターは時代後れ
ダウンロード無料のPDFマガジン「Computer Weekly日本語版」提供中!(2020/7/1)

急成長するHPC市場とAIの関係
Microsoft、HPE、IBMが注力 「スパコン」などのHPC市場が盛り上がる理由
Microsoftが新しいスーパーコンピュータ(スパコン)を発表するなど、HPC市場の動きが活発化している。ベンダー各社がHPC市場に注力する理由は何か。Microsoftのスパコンの情報と併せて解説する。(2020/6/30)

コンポーザブルインフラの登場【後編】
今すぐコンポーザブルインフラに手を出すべきではない理由
コンポーザブルインフラによってコンピュータのあらゆる構成要素を動的に再構成できるようになれば、ワークロードに最適なリソースを割り当てられるようになる。だがデメリットもある。(2020/6/1)

コンポーザブルインフラの登場【前編】
データセンターの非効率性を解決するコンポーザブルインフラ
構成が固定的なハードウェアでは、現在の複雑なワークロードを効率的に処理できない。そこで登場したのが異種(ヘテロジニアス)コンピューティングだったが、これも十分ではなかった。(2020/5/18)

GPU仮想化は何に役立つのか【前編】
「GPU仮想化」とは? 使うべき用途、避けるべき用途の違い
「GPU仮想化」は、データセンターの処理能力を向上させてCPUの負荷を軽減し、UXの向上に役立つ。しかし向いていない用途に導入すると、余計なコストが生じる恐れもある(2020/4/13)

戦略転換は受け入れられるか
IntelがAIプロセッサ「Nervana」の開発を打ち切り、「Habana」に注力する理由
IntelがAIプロセッサ「Intel Nervana」シリーズの開発打ち切りを表明した。代わって同社は2019年に買収したHabana Labsのプロセッサに注力する。同社の行動が意味するものとは。(2020/4/7)

主要ベンダーの動向と課題は?
「クラウドHPC」とは? AWS、Microsoft、Googleが競う新たなサービス
高い処理能力を持ったリソースを、ユーザーが必要なときにだけ提供する「クラウドHPC」。主要クラウドベンダーが注力し始めたクラウドHPCのメリットと、普及における課題について説明する。(2019/11/7)

アクセラレーターの使い方もポイント
いまさら聞けない「CPU」と「GPU」の違い AIに最適なのはどっち?
機械学習をはじめとしたAI(人工知能)技術を取り入れる動きが広がっている。AI技術を活用しようとするならば、まずは最適なハードウェアを見つける必要がある。(2019/10/23)

「NAND型フラッシュ」価格下落の裏側【前編】
フラッシュメモリが安くなってもSSDが安くならない“意外な理由”
NAND型フラッシュメモリの価格が低下しても、それを積載するフラッシュストレージの価格が下がるわけではない。それはなぜなのか。(2019/10/9)

「NAND型フラッシュ」価格下落の裏側【後編】
「SSDがHDDよりも安くなる未来」は来ないと言える“納得の根拠”
価格面でフラッシュストレージがHDDにすぐに追い付くわけではない。フラッシュストレージと磁気ディスクの特性に違いがあるためだ。フラッシュストレージの価格に影響する要素を考察しよう。(2019/10/17)

次の注目分野は「FPGA」
歴史から探る「仮想GPU」が生まれた理由と、機械学習では“使えない”理由
仮想GPUは一見すると機械学習に適している。だが処理能力をフルに必要とする用途でなければ、仮想GPUへの投資には慎重になる必要がある。(2019/10/4)

活発化する「AI×HPC」市場【後編】
ムーアの法則はもう限界? HPC進化の鍵は「GPU」か「FPGA」か
AIシステムの処理に必要な性能を実現するために、HPC分野の進化は続いてきた。だが技術進化にも限界がある。「ムーアの法則」が廃れつつあることが意味するものとは。(2019/9/6)

活発化する「AI×HPC」市場【前編】
量子コンピュータの商用化で脚光 IBM、HPEが「HPC」に本気の理由
主要サーバベンダーは、スーパーコンピュータや量子コンピュータといった「高性能コンピュータ」(HPC)の開発に注力している。その背景と最前線を紹介する。(2019/8/30)

HPC分野のスケールアウト型システムの課題を克服する
48TBメモリを搭載するスケールアップ型サーバが研究開発に革命を引き起こす
「インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサー」搭載「HPE Superdome Flex」は48TBの単一メモリ空間を駆使し、製造業、生命科学、材料、化学、物理などの研究分野で大規模な行列計算や3次元解析を実現する。(2019/8/13)

IBM Q System Oneも登場
「量子コンピュータ」に乗り遅れないためにCIOは何をすべきか
量子コンピュータの本格的な実用化は先の話だが、研究は進んでいる。量子コンピュータの現況と商用利用が可能になる時期、活用が期待される分野、企業のCIO(最高情報責任者)がすべきことを説明する。(2019/6/12)

既存システムとの“相性”が鍵
「HCI」選定で必ず確認したい“6つの比較ポイント”
HCIは規模や目的に適した製品を選択すると導入効果を最大化できる。特徴や機能を評価する際の指標となる6つのポイントを紹介する。(2019/5/24)

「AIフレンドリーなHCI環境を目指す」
AI処理に最適なHCIは? Dell、HPC、Ciscoなど代表的製品を比べる
リソースを大量に利用するAI(人工知能)のワークロード需要が高まっている。そのため、HCI(ハイパーコンバージドインフラ)もそうした需要に対応するために進化している。(2019/3/29)

ケース別に分けて紹介
性能向上は「システムをデータに近づける」「データをシステムに近づける」のいずれか
優れたアプリケーションパフォーマンスに対する欲求は尽きない。遅延を減らすためには、データの方をシステムに近づけるか、システムの方をデータに近づけるか、どちらが適切なのだろう。(2019/3/19)

画像認識はどこまで進んでいるのか
人気セミナーで見えてきたAI、画像処理、ディープラーニングの「今とこれから」
かつては「未来の技術」として遠い存在だったAI関連技術。現在では身近なところにまで活用が進んでいる。本稿では人気セミナーの講演内容を紹介し、AI関連技術の今とこれからについて考える。(2019/1/17)

NVIDIA、Oracle、Quboleなど紹介
人工知能(AI)インフラ製品、主要ベンダー18社の特徴をつかむ(後編)
人工知能(AI)インフラ市場はまだ歴史が浅く、各社さまざまなツールを市場投入している。クラウドサービスも、パワフルで高価なハードウェアもある。後編ではNVIDIA、Oracle、Quboleなど、主要な7社を紹介する。(2018/6/11)

Amazon、Baidu、Clouderaなど紹介
人工知能(AI)インフラ製品、主要ベンダー18社の特徴をつかむ(前編)
人工知能(AI)インフラ市場はまだ歴史が浅く、各社さまざまなツールを市場投入している。クラウドサービスも、パワフルで高価なハードウェアもある。Amazon、Baidu、Clouderaなど、主要な18社を紹介する。(2018/5/29)

クラウドでも重要性を増すファイルストレージ
専門家が予測 2018年の話題は「マルチクラウドストレージ」
専門家によると、企業向けクラウドストレージの2018年のトレンドには、マルチクラウドの利用、ハイブリッドクラウドストレージ、ファイルベースのクラウドストレージなどがあるという。(2018/3/23)

よく聞かれる3つの質問
クラウドで使えるGPUインスタンス、プロバイダーごとの特徴は?
GPUインスタンスは、演算負荷の高いアプリケーションで必要とされる処理をこなすことができる。とはいえ、どんな場合でもワークロードや予算の面で有効とは限らない。(2018/1/30)

フラッシュストレージ選定の前にチェック
「NOR型」と「NAND型」の違いとは? フラッシュメモリの2大選択肢を比較
NOR型とNAND型のフラッシュメモリは、それぞれ適する用途が異なる。フラッシュストレージの導入を検討している企業は、選定前に両者の違いを知っておく必要がある。(2018/1/16)

インスタンス、データベース、AIなど
AWS、Azure比較の仕方 クラウド選定で確認すべき評価ポイント
クラウドベンダー候補を評価する場合、各ベンダーがインスタンスの種類をどの程度の範囲で提供するかだけでなく、新しい技術やデータベース機能などのサポートも調査する必要がある。(2017/12/19)

「3D XPoint」アーキテクチャを採用
高速メモリ技術「Intel Optane」を巡る揺るぎない事実とは
「3D XPoint」アーキテクチャを採用した「Intel Optaneメモリ」が市場に投入された今、高速メモリの未来は明るいように見える。だがOptaneメモリは、これまでにIntelが主張してきた通りの製品に仕上がっているのだろうか。(2017/12/12)