スケーラビリティ (Scalability)
スケーラビリティが高いシステムはデータサイエンスや機械学習の実験的な段階から、多くのユーザーに利用される実運用環境までスムーズな移行と運用を可能にします。
スケーラビリティを構成する主な能力
具体的には、以下の能力が含まれます。
- データ量の増加への対応:
数ギガバイトのデータだけでなく、テラバイト、ペタバイトといった巨大なデータセットを効率的に取り込み、前処理し、分析できるか。 - 計算リソースの活用:
複数のCPU、GPU、あるいは分散コンピューティング環境といった計算リソースを最大限に活用し、モデルの学習時間を短縮したり、より大きな（複雑な）モデルを学習させたりできるか。 - モデルの複雑化への対応:
より多くのパラメータを持つディープラーニングモデルなどを安定して扱えるか。 - 推論要求の増加への対応:
学習済みのモデルに対して、多数の推論要求が同時に発生した場合に、高速かつ安定して応答できるか。
これらの能力が高いシステムは、「スケーラブルである」と評価されます。
CAEデータサイエンスにおけるスケーラビリティの重要性
このスケーラビリティという概念は、CAEデータサイエンスやサロゲートモデルの活用において重要な意味を持ちます。
- CAE解析データの取り扱い:
多数の設計パラメータや条件でCAE解析を実施すると、生成されるデータセットは数TB以上のように大規模になります。これらの膨大なデータを効率的に保存、管理、前処理、分析するためには、スケーラブルなデータ処理基盤が必要です。 - サロゲートモデルの構築:
高精度なCAEサロゲートモデルを構築するためには、しばしば大規模なCAE解析結果からなるデータセットが必要となります。多くのデータを用いて機械学習モデル（ニューラルネットワーク、Gaussian Processなど）を学習させる際には、大量のデータと計算リソースを扱うためのスケーラビリティが求められます。特にディープラーニングベースのサロゲートモデルでは、この傾向が顕著です。 - サロゲートモデルの活用とデータサイエンスの応用:
構築したサロゲートモデルを用いて、設計空間探索、最適化、不確実性の定量化(Uncertainty Quantification)などを行う場合、モデルの評価を何度も繰り返す必要があります。これらの処理を効率的に、また並列に実行するためには、サロゲートモデルを実行する環境に十分なスケーラビリティが必要です。 - 計算リソースの効率的利用:
CAE解析そのものやサロゲートモデルの学習・活用には高性能な計算リソース（CPU、GPU）が必要です。これらのリソースをプロジェクトの規模やフェーズに応じて柔軟に（スケールアップ/スケールアウト、あるいはスケールダウンして）利用できる能力は、コスト効率の観点からも重要です。
エンジニアリングにおけるスケーラビリティの意義
CAEデータサイエンスやCAEサロゲートモデルの分野におけるスケーラビリティは、単にデータが大きくなっても処理できるというだけでなく、計算時間の制約、データ量、モデルの複雑さといった様々な要因に対応し、エンジニアリングの課題解決を加速させるための重要な能力と言えます。