CERNは、著名なヨーロッパの核研究機関であり、素粒子物理学の領域におけるみずからの研究だけでなく、コンピュータ技術の分野でも最先端を行く存在です。AIの発展と共に、Graphics Processing Units（GPU）は、複雑なAIアルゴリズムを素早く実行する能力から、ますます重要となっています。
CERNでの研究は、汎用ハードウェア内でGPUを活用し、機械学習や他のAIアプリケーションに不可欠な計算プロセスを加速させることに特に焦点を当てています。この追求は、柔軟性のあるハードウェアが独自製造の代替品に取って代わる大きなトレンドを反映しています。
2024年3月にパリで開催された会議、KubeCon+CloudNativeConにて、CERNのコンピューティングエンジニアであるリカルド・ロチャがGPU統合のアプローチに関する洞察を共有しました。彼は、GPU利用パターンが従来のCPU中心のアプリケーションから逸脱していることを指摘し、データセンターでの電力と冷却の需要の増加を強調しました。
CERNは、組織間で普遍的に人気を誇るGPUの高いコストを認識し、ハードウェアの寿命を5年から8年に延長しました。ロチャは、GPUの導入時に多様なリソース利用パターンを理解することの重要性について語り、それが控えめから非常に要求の多いまで変動するGPUのリソース利用に対処する必要性を強調しました。
ロチャは、必要に応じてリソースをスケーリングする柔軟なインフラの重要性を強調しました。エンジニアが強調した、設計段階から適応性を確保するために外部システムとのGPUリソース共有との協力は、不可欠な考慮事項です。
GPU利用のダイナミクスをマスターすることで、CERNは科学研究とコンピューティングインフラの両方で大きな進展を遂げ、世界中の組織に対する基準を設定することができます。