HPCや機械学習の活用を加速、高性能かつ拡張性に優れたネットワークの実現法

　ハイパフォーマンスンピューティングや機械学習など、複雑なワークロードが実行される領域では、高解像度のシミュレーション、膨大なデータセット、高度な並列処理アルゴリズムを極めて高速に処理することが要求される。これを実現するには、単にコンピューティングの性能に注力するだけでなく、ネットワークのパフォーマンスにも気を配る必要がある。

　こうしたニーズに応えるべく登場したのが、ハイエンドのネットワークアダプター製品群だ。高度なアクセラレーションおよびオフロード機能により、CPUに負荷をかけずに優れたクラスタ効率性と数十万ノード規模のスケーラビリティを実現。データセンター、大規模ストレージシステム、クラウドコンピューティング向けに最適なI/Oサービスを提供する。

　本資料では、同製品群の特長をスペックシートとともに紹介している。これを見れば、高帯域幅、高メッセージレート、低レイテンシを要求するアプリケーションや業界にとって理想といえるソリューションであることが理解できるはずだ。