資料の紹介

 ビッグデータ活用が当たり前の時代になり、ますます強力な処理性能が求められるようになった。特に、ビジネス上の価値を生み出すと期待されている、コグニティブをはじめとする認知・学習システムには、HPC(High Performance Computing)やHPDA(High Performance Data Analysis)が欠かせない。

 今後、企業や組織がハードウエア製品を検討する際には、ニーズに合ったパフォーマンスを実現できるかどうかを、総体的に評価する必要がある。パフォーマンス予測には従来、スパコン実行性能ランキングTOP500の性能評価指標「LINPACKベンチマーク」が多く使われてきたが、計算を主体としているため、コグニティブアプリケーションのワークロード測定には不向きである。

 本資料では、HPCアプリケーションやコグニティブアプリケーションへの影響が大きいシステムの属性について説明、LINPACKが良好な指標とはならないことを示す。さらに、コグニティブアプリケーションに適したデータ中心型アーキテクチャのシステムを、幅広いベンチマークの結果や多くの導入事例とともに紹介する。

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