AWS HPC のお客様の導入事例
どの業界も、さまざまな課題に取り組んでいます。AWS HPC ソリューションは、ほとんどすべての業界の中小企業から大企業までの運用を簡素化し、コストを削減し、成果物をより迅速に市場に出すための柔軟な設定オプションにより、HPC 目標を達成するのに役立ちます。これらのワークロードは、ゲノミクス、ライフサイエンスの研究、財務リスク分析、コンピュータ支援設計、および地震探査などの従来の HPC アプリケーション、さらに機械学習、深層学習、自律走行車などの新しいアプリケーションに適用されます。
コンピュータ支援エンジニアリング (CAE) と Electronic Design Automation (EDA)
Good Chemistry は、AWS で HPC を使用してコンピュータ支援材料設計へのアクセスを民主化しています。その QEMIST Cloud は、人間の健康と環境に重大なリスクをもたらす化学物質を永久に修復するのに役立ちます。
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VorTech は AWS 上で HPC を使用することで、発展途上国におけるコンピューター支援材料設計、先進的な清潔な水と衛生設備へのアクセスを民主化し、顧客のエネルギー使用量を最大 41% 削減しました。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
54gene は AWS を使用して遺伝学研究の多様性を高めることで、精密医療の平等化を実現しています。アフリカと世界の遺伝学的知見を引き出すために多様なデータセットをキュレーションし、数日で 30 ～ 40 TB のデータを分析しました。
Cambridge Crystallographic Data Centre は AWS とインテルを活用して医薬品開発を加速しています。これにより、研究者は世界中で何十万時間ものライフサイエンス研究時間を節約できます。
Mirati は、AWS とインテルを搭載した OpenEye プラットフォームで創薬を加速しています。命を救う腫瘍治療に向けて、24 時間足らずで数十億個の分子をスクリーニングしました。
Seqera Labs は、主力のバイオインフォマティクスソリューションの使用を 18 か月で 160% 増加させ、AWS Batch を使用してコストを最大 87% 削減しました。
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。
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。
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。
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。
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。
Baker Hughes は、数値流体力学アプリケーションを AWS に移行し、ガスタービンの設計サイクルタイムを短縮、HPC コストを 40% 削減し、二酸化炭素排出量を 99% 削減しました。
金融サービス
自動車 & 自動走行車
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。
大学および学術研究機関 (研究用コンピューティング)
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。
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。
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。
天気
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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