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「スーパーコンピュータ」とは、标準的なコンピュータよりも高いレベルの性能で动作するコンピュータをさします。多くの场合、スーパーコンピュータのアーキテクチャ、リソース、コンポーネントは非常に强力であることを意味し、コンピュータにとって可能な限り最高の稼働率、あるいはそれに近い性能を発挥する能力を有しています。

スーパーコンピュータには、少なくとも 1 つのプロセッサ、周辺機器、コネクタ、オペレーティング?システム、さまざまなアプリケーションなど、一般的なコンピュータの主要コンポーネントの大部分が含まれています。スーパーコンピュータと標準コンピュータの主な違いは、その処理能力です。

従来、スーパーコンピュータは、超高速計算のために巨大な計算能力を必要とする企業や科学機関が主に使用する、単一の超高速マシンでした。しかし、今日のスーパーコンピュータは、1 秒間に何十億、何兆もの計算を実行できる何万ものプロセッサーで構成されています。

最近では、スーパーコンピュータの一般的なアプリケーションには、天気予报、原子炉の运用管理、暗号化が含まれます。スーパーコンピューティングのコストが下がるにつれ、最新のスーパーコンピュータは、市场调査、オンライン?ゲーム、仮想および拡张现実アプリケーションにも使用されています。

スーパーコンピュータの歴史

1964 年、Seymour Cray 氏と Control Data Corporation（CDC）のエンジニア?チームは、最初のスーパーコンピュータである CDC 6600 を開発しました。当時の CDC 6600 は、通常のコンピュータの 10 倍、次に高速なコンピュータである IBM 7030 Stretch の 3 倍の速度で、毎秒最大 3 メガの浮動小数点演算（FLOPS）までの計算を実行しました。今日の基準では遅いですが、当時はスーパーコンピュータと呼ぶには十分高速でした。

「スーパーコンピューティングの父」として知られる Seymour Cray 氏と彼のチームは、スーパーコンピューティング業界をリードし、1969 年に CDC 7600（160 メガ FLOPS）、1982 年に Cray X-MP（800 メガ FLOPS）、1985 年に Cray 2（1.9 ギガ FLOPS）をリリースしました。

その後、他の企業はスーパーコンピュータをより手頃な価格で提供しようとし、大規模並列処理（MPP）を開発しました。1992 年、NASA の請負業者である Don Becker 氏と Thomas Sterling 氏は、複数のコンピューター?ユニットが連携して動作するスーパーコンピュータである Beowulf を構築しました。クラスタ?モデルを使用した最初のスーパーコンピュータでした。

今日のスーパーコンピュータは、中央処理ユニット（颁笔鲍）とグラフィック処理ユニット（骋笔鲍）の両方を使用して计算を実行します。 には、神戸にある理化学研究所 計算科学研究センターのスーパーコンピュータ「富岳」の処理速度 442 ペタ FLOPS が世界最速のスーパーコンピュータとして掲載されています。

スーパーコンピュータと通常の PC の比較

今日のスーパーコンピュータは、コンピューティング能力を集约し、単一のデスクトップやサーバーよりも大幅に高い性能を提供し、エンジニアリング、科学、ビジネスの复雑な问题を解决します。

従来のパーソナル?コンピュータとは異なり、最新のスーパーコンピュータは、サーバーの大規模なクラスタで構成され、1 つまたは複数の CPU がコンピューティング?ノードにグループ化されています。コンピューティング?ノードは、プロセッサ（またはプロセッサのグループ）とメモリ?ブロックで構成され、数万個のノードを含むことができます。これらのノードは相互接続され、通信と連携により特定のタスクを完了します。一方、プロセスは数千のプロセッサ間で分散されるか、同時に実行されます。

スーパーコンピュータの性能の测定方法

FLOPS は、スーパーコンピュータの性能を測定し、浮動小数点計算を使用する科学的計算、すなわち、指数で表現される数値に使用されます。

FLOPS は、毎秒 100 万命令（MIPS）よりも正確な測定値です。上述のように、現在最も高速なスーパーコンピュータの中には、100 京 FLOPS（ペタ FLOPS）を超える性能を持つものもあります。

スーパーコンピュータの仕组み

スーパーコンピュータには、並列処理を使用して互いに通信し、問題を解決する数千のノードが含まれている可能性があります。しかし、並列処理には、対称マルチプロセッシング（SMP）と大規模並列処理（MPP）の 2 つのアプローチがあります。

SMP では、プロセッサはメモリと I/O バスまたはデータパスを共有します。SMP は、密接に結合されたマルチプロセシング、あるいは「全てを共有するシステム」とも呼ばれています。

MPP は、プログラムの異なる部分で同時に動作する複数のプロセッサ間でプログラムの処理を調整します。各プロセッサは、独自のオペレーティング?システムとメモリを使用します。MPP プロセッサは、プロセッサ間でメッセージを送信できるメッセージング?インターフェースを使用して通信します。MPP は複雑で、共通のデータベースをパーティション化し、プロセッサ間で作業を割り当てる方法に関する知識が必要です。MPP システムは、「疎結合型」または「共有しない」システムとして知られています。

SMP のメリットの 1 つは、コンピュータ間でワークロードを動的にバランスさせることで、より多くのユーザーに迅速にサービスを提供できることです。SMP システムは、オンライン?トランザクション処理（OTP）に MPP システムよりも適しており、多くのユーザーが同じデータベース（単純なトランザクション処理など）にアクセスしています。MPP は、複数のデータベースを同時に検索する必要があるアプリケーション（意思決定支援システムやデータ?ウェアハウス?アプリケーションなど）に SMP よりも適しています。

スーパーコンピュータの种类

スーパーコンピュータは、汎用性と特殊性の 2 つのカテゴリに分類されます。これらのカテゴリ内では、汎用スーパーコンピュータを 3 つのサブカテゴリに分けることができます。

汎用スーパーコンピュータ

• ベクトル処理コンピュータ：科学コンピューティングでは、80 年代から 90 年代初頭のほとんどのスーパーコンピュータがベクトル?コンピュータでした。最近ではそれほど人気がありませんが、今日のスーパーコンピュータには、いくつかのベクトル処理を使用する CPU がまだあります。
• 緊密に接続されたクラスタ?コンピュータ：1 つのユニットとして連携する接続コンピュータのグループで、大規模な並列クラスタ、ディレクターベースのクラスタ、2 ノード?クラスタ、マルチノード?クラスタが含まれます。パラレルおよびディレクターベースのクラスタは高性能処理に一般的に使用され、2 ノードおよびマルチノードのクラスタは耐障害性に使用されます。
• コモディティ?コンピュータ：これには、高帯域幅、低遅延のローカル?エリア?ネットワーク（尝础狈）で接続された多数の标準的なパーソナル?コンピュータ（笔颁）の配置が含まれます。

専用スーパーコンピュータ

専用スーパーコンピュータとは、特定のタスクや目標を達成するために構築されたスーパーコンピュータです。性能向上のために、一般的にアプリケーション固有の集積回路（ASIC）を使用します（例えば、Deep Blue や Hydra はどちらもチェスのようなゲーム用に構築されています）。

スーパーコンピュータのユースケース

その明らかな利点から、スーパーコンピュータは工学や科学研究などの分野で広く応用されています。ユースケースには、次のようなものがあります。

• 気象?気候调査：米国海洋大気庁（狈翱础础）システムなど、异常気象の影响の予测や、気候パターンの理解
• 石油?ガス探査：膨大な量の地球物理学地震データを収集し、石油埋蔵量の発见と开発を支援
• 航空?自动车业界：フライト?シミュレーターや模拟自动车环境を设计し、空気抵抗係数を最小にするために空気力学を适用
• 核融合研究：核爆発や兵器弾道実験のための核融合炉や仮想环境の构筑
• 医学研究：新薬の開発、がんや希少な遺伝性疾患に対する治療法、COVID-19 に対する治療法の開発、流行や疾病の創出と進化に関する研究
• リアルタイム?アプリケーション：多くのユーザーが参加するトーナメントや新ゲームのリリース时に、オンラインゲームの性能を维持

スーパーコンピューティングと HPC

スーパーコンピューティングは、高性能コンピューティング（HPC）と同義で使用されることがあります。しかし、スーパーコンピューティングは HPC ソリューションであり、スーパーコンピュータが使用する複雑で大規模な計算処理をさすといった方が正確です。

HPC は、複数のネットワーク化されたスーパーコンピュータ間でデータ集約型コンピューティングを同期させます。その結果、大規模なデータセットを使用した複雑な計算は、通常のコンピュータを使用するよりもはるかに短い時間で処理できます。

スーパーコンピューティングのためのスケーラブルなストレージ

今日のスーパーコンピュータは、さまざまな分野でさまざまな目的で活用されています。世界有数のテクノロジー企業の中には、急速に拡大するメタバースで果たす役割を想定して AI スーパーコンピュータを開発している企業もあります。

その結果、ストレージ?ソリューションは、非常に高い計算速度でデータを迅速に取得できるだけでなく、大規模な AI ワークロードの需要に高性能で対応できるスケーラビリティも備えている必要があります。

仮想および拡张现実技术には、多くのデータが必要です。5骋、机械学习（惭尝）、モノのインターネット（滨辞罢）、ニューラル?ネットワークなどのサポート技术も同様です。

ピュア?ストレージの FlashArray//XL は、エンタープライズ?ワークロードに最高レベルの性能と効率性を提供します。FlashBlade は、业界で最も先进的なオールフラッシュ?ストレージ?ソリューションです。いずれも、今日の高速スーパーコンピュータを支えるスケーラブルで坚牢なストレージ?ソリューションを提供します。

どちらも、シンプルなサブスクリプション?モデルを备えたマネージド?ストレージ?アズ?ア?サービス（厂罢补补厂）ソリューションである Pure as-a-Service を通じて利用できます。これにより、ストレージ容量を必要に応じて柔软に拡张できます。

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