インド政府系研究所がInfortrendのストレージを 気象調査と予測に適用

インド政府系研究所がInfortrendのストレージを 気象調査と予測に適用

インド政府系研究所は、同国の大気と宇宙科学についての基礎および応用研究を行う主要拠点です。科学研究とシミュレーションにおける計算処理の必要性からその研究所は、HPCデータセンターを所有しています。気象予測と大気調査の必要性により、その研究所は、数値気象予測のフレームワークを使っています－気象調査と予測（WRF）モデルで、HPCに大いに依存しています。WRFプロセスは2つのフェーズに分かれます。1) 入力データの取り込み、例えばWRFに初期条件を提供するため、複数の領域にまたがって取得した大量の高解像度画像データ。2) 予測モデルの実施。入力データのパターンを識別し、出力データを解析するために、研究室では、高性能 XFSファイルシステム内でPyTorchフレームワークとConda環境を使用して深層学習用ニューラルネットワークを構築しています。近年、研究所が設置したHPCクラスタの規模が拡大し、WRFモデルの複雑さも増しています。これらのことによってI/Oスループットへの要求が増加しているにもかかわらず、ストレージ性能が不足し、ボトルネックになっているため、効率的なWRFの大気シミュレーションが行えず、気象予測の正確さに悪影響を及ぼしています。WRF出力のスピードを改善し、気象予測の正確さを最適化するため、研究所は、既存の時代遅れのストレージを新しい高性能ストレージソリューションに置き換える必要がありました。

課題

• 時代遅れのストレージシステムでは、WRFモデルを処理するI/O集約型の業務では非常に低い性能しか出すことができなかった。そのため、天候シミュレーションの生成速度と天気予報の正確さに悪影響を与えた。
• WRFモデルが生成する大規模データのための十分なストレージ容量が必要だった。

ソリューション

研究所は、RDMA付き100GbEとPCIe 4.0をサポートする超高性能EonStor GS 4000UハイブリッドフラッシュNVMeストレージを採用しました。24台の15.36TB NVMe SSDを搭載し、高性能が必要なWRFモデルに、最大1100KのIOPS、24/12 GB/sのスループットを提供します。このソリューションは、複数の業務をこなし、WRFモデル処理のためのシミュレーションの実行と解析に含まれる計算処理を実施します。これらの処理で生成されるデータを保存するため、総量368.6TBの容量を提供します。2U 24-bayのコンパクトな形状のため、簡単にITサーバールームのラックスペースに入れることができます。大規模で複雑なWRFシミュレーションのI/O操作をスピードアップするためGS 4000Uを設置することで、より正確な天気予報ができ、より良い大気プロセスの理解が生まれ、大気現象の研究を成功に導きます。研究所は、より高い性能や容量が必要になった場合、スケールアウトやスケールアップによって、ストレージ基盤の拡張が可能です。

研究所のWRFモデル用EonStor GS NVMeハイブリッドフラッシュストレージ

Infortrendを選んだ理由

• 超高性能U.2 NVMeハイブリッドフラッシュストレージGS 4000Uは、WRFモデルを処理するHPC業務に理想的だった
• RDMA付き100GbEをサポート
• WRFシミュレーションで生成される大量のデータを保存できる大容量
• スケールアウトとスケールアップによる将来を見据えたストレージの拡張性