コンピュータ支援エンジニアリング

Amazon Project Kuiper
Amazon の Project Kuiper は、地球低軌道衛星のコンステレーションを通じて、世界中のサービスが行き届いていないコミュニティに高速で安価なブロードバンドを提供し、デジタルデバイドを解消することを目的としています。
 
Joby Aviation は、AWS を使用して、電動垂直離着陸機の設計をより迅速に反復しました。同社は現在、大規模な IT インフラストラクチャの管理ではなく、設計に重点を置くことができます。
 
F1 は、AWS Graviton2 を搭載した Amazon EC2 インスタンスに依存することで、CFD ワークロードの実行コストをすでに 30% 削減しており、さらなる削減を見込んでいます。
 
Flying Whales は AWS を使用して CFD ワークフロージョブを 15 倍高速に実行し、1 か月ではなく 2 週間でジョブを完了し、スケジュールどおりにプロトタイプを起動し、600 コアの計算モデルをサポートします。
 
INEOS チーム UK は、オンプレミス環境と比較して、AWS でアメリカズカップの何千もの設計シミュレーションを 4 倍高速に処理することができました。
 
ドイツのオートモーティブ技術のスタートアップである KEYOU は、排出ガスのない水素燃料を使用したクリーンで持続可能な自動車エンジンを開発しています。 KEYOU のエンジニアは、革新とコスト削減の能力を向上させるために、CFD (Computational Fluid Dynamics) シミュレーションに AWS を採用しました。
 
2020 年初頭、同社のオンプレミス HPC クラスターの 1 つが故障し、コンピューティング性能が半減しました。Rivian は、この課題を克服するためにクラウドを活用しました。
 
LGE は、オンプレミスのデータセンターで稼働している CAE アプリケーションへのリモートアクセスを可能にするために、NICE DCV をオンプレミスで使用しました。その結果、同社のエンジニアは遠隔地から簡単かつ効率的に CAE アプリケーションにアクセスできるようになりました。
 
Autodesk では、AWS を使用することにより、数百ものシミュレーションを実行させるジェネレーティブデザインの使用のために必要なスケーリングを、数時間や数日単位ではなく 1 時間で実行しました。Autodesk は、エンジニアリング、デザイン、エンターテインメント業界向けのソフトウェアを開発しています。
 
FLSmidth は、60 か国に約 12,000 人の従業員を擁している、鉱業およびセメント業界の世界的リーダー企業です。FLSmidth が AWS でのシミュレーション時間を数か月から数日に短縮した方法をご覧ください。
 
OnScale は、AWS を使用しユーザーに柔軟な SaaS サブスクリプションモデルを提供することで、専門分野のエンジニアに、ほぼ無限の HPC コンピューティングリソースをローカルで実行するのと同じ時間と費用で提供します。
エネルギー技術のスタートアップ企業である Modern Electron は、Amazon EC2 C6g インスタンスを使用してシミュレーションを実行し、計算コストを削減して市場投入までの時間を短縮しながら、熱イオンコンバーターを最適化するのを支援します。
 
Western Digital は AWS 上にクラウド規模の HPC クラスターを構築し、Amazon EC2 スポットインスタンスを使用して構築された 100 万の vCPU の単一の HPC クラスター上で 230 万のシミュレーションジョブを実行できるようになりました。これにより結果までの時間が 20 日から 8 時間に短縮されました。
Western Digital では、AWS インフラストラクチャ上で HPC シミュレーションを実行することにより、高品質な製品を生産し、市場投入までの時間を短縮できました。
 
AWS が提供するスケーラビリティと、CFD Direct が提供する簡単な実装方法により、Big Ass Fans では、顧客の要求に即座に対応するための効率的で費用対効果の高いソリューションが利用できるようになりました。
 
Avio Aero では、AWS 上で HPC ソリューションを使用することにより、オンプレミスのリソース制限のために発生していた、結果の出力までの顧客の待ち時間をなくすことができました。
 
Volkswagen Group Research は、シミュレーションと設計のサイクルを改善することを目指し、Altair ultraFluidX を使用して AWS で PoC を実行することを選択しました。PoC が成功したあと、Altair では、Volkswagen は ultraFluidX を使用して現在のハードウェアコストの最大 70% を節約することができると見積もっています。
ProteanTecs では、毎日何百万ものシミュレーションを実行する、ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) ワークロードをサポートするために必要な柔軟性とスケーラビリティを AWS を使用して実現しました。
Innovium では AWS を使用することで、コンピューティングのスケーラビリティの面での障壁を排除し、製品のイノベーションに専念できるようになりました。
CADFEM は AWS を使用して複雑なシミュレーションソフトウェアを小規模のエンジニアリング企業が利用しやすいようにし、大規模な企業との競合をサポートしています。
 
Amazon Prime Air は、AWS ParallelCluster と Elastic Fabric Adapter を使用して Simcenter STAR-CCM+ を実行し、AWS で CFD シミュレーションを実行しました。
 
TLG Aerospace は、AWS の使用により、数値流体力学 (CFD) シミュレーションコストを 75% 削減し、空気力学シミュレーションを 1,000 個超のコアにスケーリングし、オンラインシミュレーションメトリクスを取得しています。
 
Cadence Cloud Environment on AWS HPC により、II-VI の設計オートメーションフローと生産性ツールを迅速にセットアップして最適化することができ、最終的に II-VI 集積回路 (IC) の市場投入までの時間を短縮しました。
Arm Ltd logo 72LG
Arm は、Electronic Design Automation (EDA) ワークフローをオンプレミスのデータセンターから AWS に移行しました。Arm が 1 週間に 5,300 万を超えるジョブを実行し、最大 350,000 の仮想 CPU をスケールアップして、シミュレーションワークロードのランタイムを 32% 短縮する方法を学びます。
 

ヘルスケアとライフサイエンス

Illumina では、AWS を使用して DNA 配列テクノロジーを世界的に展開しながら、コストを 100 分の 1 に引き下げ、さまざまな国や顧客のセキュリティ要件を満たしています。

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Bristol-Myers Squibb がどのようにして AWS での集中臨床試験シミュレーションを 98% の時間節約で実行できるようになり、研究時間を短縮し、患者への影響を軽減できたかをご覧ください。

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Thermo Fisher が AWS を使用して、医療研究者および科学者がデータを安全に保管、分析、および共有することをグローバルに支援するプラットフォームである Thermo Fisher Cloud を構築した方法をご覧ください。 

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Fred Hutch では、AWS を使用して研究プロセスを加速させ、がんと闘うための治療薬の開発を目指しています。 
 

AWS で 100,000 近くの CPU にアクセスすることで、Relay Therapeutics チームは 1 日で数十億の化合物の分析を実行でき、計算コストを 50% 削減しました。

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日本の製薬会社である塩野義製薬は、創薬パイプラインの計算時間を 10 倍以上に短縮し、AWS HPC で数百万回のシミュレーションを行っています。

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DNAnexus が、HIPAA、CAP/CLIA、GxP、およびその他プライバシー法と規制の厳しい要求を満たすために AWS 上でゲノム解析のためのプラットフォームを構築した方法をご覧ください。

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Celgene が AWS を使用して自社の研究者たちと学術研究所のセキュアなコラボレーションを実現した方法をご覧ください。

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大規模なデータを迅速に処理するために、AstraZeneca はアマゾン ウェブ サービス (AWS) を使用して、影響力のあるゲノミクスに関するインサイトを抽出するための高速で効率的なソリューションを構築しました。

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Fabric Genomics は、AWS を使用してゲノム全体を数分で処理し、医師が疾患を迅速に診断し、大規模ゲノムデータセットをサポートできるよう支援しています。

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OpenEye Scientific Software は AWS を使用して年間 800,000 USD を節約し、数か月かけてデプロイしていた数千もの処理コアを数週間でデプロイするサポートをし、コラボレーションを改善します。

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Metabiota は、AWS 上で Rescale プラットフォームを使用して、1,800 万回のシミュレーションを必要とし 100 TB の非圧縮データを生成する、インフルエンザの流行イベントカタログを管理しています。  

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AWS を使用する Igenomix は、高データインテンシブな次世代のシーケンシング (NGS) ワークロードを実行するオンデマンドキャパシティを所有することによって 1,150 パーセント多くのサンプルを分析することができています。

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生物医学のスタートアップである GENALICE が、競合他社であれば 2 週間以上かかるところを、わずか 60 分で 800 人のアルツハイマー病患者のゲノムを処理した方法についてご覧ください。  

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Seven Bridges では、AWS を使用することによって複雑な遺伝的性質の解析機能を大規模かつ安価に提供することが可能になり、総じて研究者には自前のソリューションに比べて 40% の費用削減がもたらされました。

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Arterys では、AWS を使用することによって、業界標準の 90 分ではなく 10 分以内であらゆるデバイスタイプの心臓の多次元モデルをレンダリングできるようになりました。

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スミソニアン協会のデータサイエンスチームは、AWS を使用して必要に応じてインスタンスをスケールアップおよびスケールダウンすることで、コストを管理しながらゲノムのアノテーションを並行して行っています。

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QBiC では、AWS Batch のオートメーションとオーケストレーションを使用することにより、ゲノミクス研究に必要な時間を 50% 短縮できる可能性があります。
 
23andMe ロゴ

23andMe は、4 か月で AWS に移行しました。同社は 80,000 以上の仮想 CPU でコンピューティングジョブを実行して効率を高め、3 週間の本番ワークロードを予定より 33% 早く完了させ、コストを最適化しました。

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エネルギー

Hess は AWS を使用して地震データを大規模に取り込み、エンジニアの生産性を向上させています。

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AWS 上で実行されている Spiral Suite は、以前はおよそ 7 時間かかっていた計算を 4 分以内に完了します。

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Woodside のデータサイエンスチームは、AWS を使用することによって、これまで 3〜6 か月かかっていた新しい分析アルゴリズムの配信を数週間で提供できるようになりました。  

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Digital Globe は、AWS を使用することにより最短時間で顧客にデータを届けることができました。

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AWS での Rock Flow Dynamics による最先端の貯留層モデリングソフトウェアを使用することによって、完了するのに数年かかると想定されていたシミュレーションを 12 日間で実施することができました。

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Storengy は、AWS に移行してから、HPC クラスターのパフォーマンスを 2.5 倍向上させました。より高速なパフォーマンスにより、Storengy は実験を本番環境に移行する前に、より迅速に検証することができます。


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金融サービス

Aon Securities Inc.(ASI) は、Amazon EC2 上の GPU 最適化インスタンスを活用して財務シミュレーションプラットフォームを実行し、計算とレポート作成の合計プロセス時間を 10 日から 10 分に短縮しました。
Bankinter は、最大 5,000,000 のシミュレーションを必要とする信用リスクシミュレーションアプリケーションに AWS を使用しています。AWS を使用することによって、Bankinter では平均解決時間を 23 時間から 20 分にまで短縮することができました。
市場ダイナミクスの変化に迅速に対応するため、FINRA はそのデータ量の 90 パーセントを アマゾン ウェブ サービス へ移行し、AWS を使用して毎日 370 億件ものレコードのキャプチャ、分析、保存を行っています。
Pacific Life では、AWS を活用したことで、データセンターに新しいハードウェアを追加した場合と比べて費用や IT 間接費を低く抑えながら、コンピューティング性能をすばやくスケールすることが可能となっています。

自動車 & 自動走行車

TuSimple は AWS で Apache MXNet が開発した高度な深層学習アルゴリズムを利用して、自動運転プラットフォームを構築しました。TuSimple は AWS を使用して何十憶マイルもの運転をシミュレートしています。
AWS は DriveAI に、ビジネスの成長にあわせてシームレスに拡張する能力、そして高性能コンピューティングの需要に対応する機能を提供しています。
Lyft Logo

AWS を使用することで、Lyft Level 5 は、自動運転車 (AV) シミュレーションをスケーリングし、AV 開発の速度を上げ、計算コストを 3 分の 2 削減することができました。

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Dallaraのロゴと導入事例のリンク
Dallara は、AWS を利用して、パフォーマンスとコストのベンチマークを満たす HPC システムを構築し、インディやフォーミュラのレースカーなど、世界最速かつ最も空気力学的な車両の設計を継続することに成功しました。

大学および学術研究機関 (研究用コンピューティング)

カリフォルニア大学サンタクルーズ校ゲノミクス研究所が、AWS を使用してサンプルをより迅速に処理し、共同作業者に結果を安全に届けることができた方法をご覧ください。
ベイラー医科大学は、数百テラバイトのゲノムデータを保存するための集中的で安全な場所を作成し、ローカルのインフラストラクチャを使用するよりも 5 倍早く独自の研究を完了することができました。
カリフォルニア工科大学のグットマン研究所では、AWS ベースの HPC クラスターを使用して新しい演算ノードをすばやく追加し、ゲノムシーケンスデータを数週間ではなく数日で分析しています。
ペンシルベニア州立大学では、研究ポータルを AWS に移行し、世界中の 6,000 人の研究者が同大学の設計手法と最適化アルゴリズムを使用して、5 万件を超える DNA 合成配列を簡単に設計できるようにしました。

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カリフォルニア大学バークレー校の Algorithms, Machine, and People (AMP) Lab では、アマゾン ウェブ サービス (AWS) を活用して、ゲノム研究で使用されるアルゴリズムを分析するために必要な計算リソースを迅速に拡張しています。

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ニューヨーク大学 (NYU、New Work University) の Center for Health Informatics and Bioinformatics の HPC 施設は、AWS を使用して医療情報学およびバイオインフォマティクス研究者がデータを共有するのを可能にし、地域の能力限界を超える研究コンピューティングニーズを満たしています。

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サンフランシスコ州立大学の研究者は、Amazon EC2 と機械学習技術を使用し、以前なら何週間もかかった研究を数時間で処理できるようにしました。これによりコンピューティングコストも削減されました。

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日本の高エネルギー加速器研究機構 (KEK) は、アマゾン ウェブ サービス (AWS) を活用して、ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) 環境を構築しました。この HPC 環境は、大学や民間企業向けに放射光ビームラインや極低温電子顕微鏡から得られたデータを分析するサービスを提供しています。

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天気

Weathernews は、気象調査と予測シミュレーションをオンプレミスからクラウドに移行し、10 分間隔で 15 時間先までの予測を可能にするなど、これまでにない高解像度の予測を実現しました。

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Maxar が AWS の HPC 製品とサービスを活用して、 NOAA の気象スーパーコンピュータより 58% も速い天気予報を作成した方法をご紹介します。

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環境政府機関であるフィンランド気象研究所 (FMI) は、クラウドを使用してオープンデータを配信し、より高い可用性とスケーラビリティでデータサービスを運用しています。

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Royal Netherlands Meteorological Institute (KNMI) は、オランダの国立気象局で、EUNADICS-AV プロジェクトのパートナーでもあり、大気データの処理を AWS に移行しました。

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WillyWeather は、オーストラリア最大級の天気予報プロバイダーであり、英国や米国のユーザーにもサービスを提供しています。同社は 2018 年から Amazon Web Services (AWS) を利用しており、ナウキャスティングアラートシステムの開発を支援するために AWS に働きかけました。

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DTN は、気象、農業、エネルギー、その他の情報をタイムリーに分析し、配信することを専門としています。 AWS での HPC を使用することで、DTN は高解像度モデルの実行頻度を 1 日 2 回から 4 回に増やし、テストシナリオでは 1 時間の予測データを 1 分未満でレンダリングし、よりタイムリーなインサイトを提供することができました。

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広告およびマーケティング

Ampersand は、複雑な機械学習ワークロードを実行し、テレビ広告主に対して、4,000 万世帯以上の視聴率のインサイトの集計と予測を提供しています。Ampersand は、顧客のテレビ広告キャンペーンをサポートするために、20 万ものデータパーティションを取り込み、最適化されたレコメンデーションを大規模に提供する方法を必要としていました。

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HPC 向け AWS サービスの詳細

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AWS での HPC の開始方法

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