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Q-Cloud は、Amazon の AWS インフラ上で Q-Chem 計算を高速かつ簡単に実行でき、柔軟性を向上し、ジョブ応答を高速化することで、計算コストを削減します。クラウドの利点は次のとおりです。
Q-Cloud の利点と機能の詳細については、ウェビナー やユースケースもご参照ください。 また、Q-Cloud に関するご質問やトライアル希望については、soft.sales@hulinks.co.jp までお問い合わせください。
Q-Cloud の高い柔軟性をご活用ください。Q-Cloud サーバーの規模は柔軟にカスタマイズでき、使用状況に応じて自動的に変化します。実際に使用するノードに対してのみ支払いが発生するため、コストを削減できます。
顧客： 有機 LED (OLED) を開発している企業で、DFT と TDDFT を使用して数千の OLED 候補分子をスクリーニングし、一重項-三重項ギャップに基づいて最も高性能であろう候補を特定したいとの要望があります。この企業には、少数のオンサイトワークステーションまたは小規模なオンプレミスクラスターを使用する計算化学者チームがありますが、大規模なスパコンクラスターにはアクセスできません。
課題 / 状況： 高スループットのスクリーニングプロセスにより合成候補を限定できるため、研究室の人的資源の面で大幅なコスト削減が実現できます。ただし、スクリーニングは頻繁に行われないにもかかわらず、結果をすばやく得るためにはかなりの計算能力が必要です。オンプレミスで 100 ノードのクラスターを購入して維持するには、そのクラスターのほとんどのノードがかなりの時間アイドル状態であることを考えると、無駄が多く、多大なコストがかかります。
ソリューション： Q-Cloud を使用すると、クラウド内で大量の Q-Cloud 計算を並行して実行できます。ユーザーは一度に最大 100 ノードを利用でき、月額の Q-Cloud ライセンス費用とジョブの実行に必要な AWS 計算リソース費用のみを支払います。計算が完了すると、計算ノードが解放され、Q-Cloud クラスターはヘッドノードのみに戻ります。
大規模または複雑な分子を正確にシミュレーションするには、一度に少数のジョブしか実行しない場合でも、高価な高性能計算 (HPC) が必要になることがあります。AWS 上の Q-Cloud ではオンデマンドで HPC ノードを利用できるため、自社の HPC クラスターを持たない企業でも、このようなシミュレーションが可能となります。
顧客： 小規模な企業が CO2 活性化用の遷移金属錯体の開発に注力しています。この会社には専任の理論チームはありませんが、少数の従業員が実験化学と計算化学のハイブリッドなバックグラウンドを持っており、実験の研究開発を理論で補うことで、自分のスキルを最大限に活用したいと考えています。
課題 / 状況： EOM-CC などの高度なポスト HF 法を EDA などの便利な解析ツールと併用すると、反応メカニズム、結合エネルギー、その他の有用な物性に関する重要な洞察が得られます。これらの計算により、研究者は対象となる系をより深く理解できるようになり、製品開発の効率化につながります。ただし、大規模な遷移金属錯体の高精度なシミュレーションには、膨大な計算コストがかかり、多くの計算時間と大量のメモリを消費する可能性があります。これらのジョブを処理できる HPC システムを購入して維持するには、多額の資金と労力を投資する必要があります。チームにはハードウェアに投資する前にこの手法に関連したコスト削減を実証する方法がないため、この行動は高リスクと見なされる可能性があります。
ソリューション： この企業は、一度に最大 10 個のジョブを実行できる低容量の Q-Cloud ライセンスを購入することができます。これにより、高価なオンサイトハードウェアに投資することなく、小規模な研究者チームが計算を実行するために必要な HPC インフラを利用できるようになります。
一部のユーザーにとって、SaaS は永続的なライセンスに代わる魅力的な選択肢です。初期コストを削減し、最新バージョンを利用でき、サービスが不要になった場合は止めることができます。
顧客： あるスタートアップ企業が量子化学計算に関心を持っています。計算を行う小規模な理論チームはありますが、本格的なオンサイトインフラへの投資はまだ行っていません。初期の立ち上げコストを最小限に抑えることが最優先事項です。
課題 / 状況： この顧客は、シミュレーションを使用して研究を支援できる可能性を持っていますが、初期費用とスケーリングという 2 つの問題を抱えています。始めに、この会社は初期費用を最小限に抑えようとしているため、1回限りの費用である永続的な Q-Chem ライセンスを前払いするのは理想的ではありません。さらに、この会社はスタートアップ企業なので、実行する計算の規模や数についてまだ明確な考えを持っていない可能性があります。デモライセンスを使用することもできますが、そのためには自社のオンプレミスハードウェアを購入して維持する必要があり、初期費用がさらにかかります。ハードウェアを購入しすぎると、無駄になるリスクがあり、購入量が不足すると、チームが効率的に機能しません。
ソリューション： この顧客にとって、Q-Cloud のサブスクリプションライセンスは最適な選択肢です。サブスクリプションによって、永続ライセンスの取得に伴う高額な初期費用を回避し、会社は常にすべての最新機能にアクセスできます。スタートアップ企業、または計算化学の世界に足を踏み入れたばかりの企業にとって、Q-Cloud は柔軟性の面でも魅力的なオプションを提供します。Q-Cloud が予定よりも使用されていないことが分かった場合、次の請求の開始前にサブスクリプションを減らすかキャンセルするだけで済みます。逆に、当初よりも多くのジョブを実行する必要があることが分かった場合、ライセンスの権利を簡単に増やすことができます。
若手研究者はグループを設立したばかりで、薬剤候補への新しい合成経路に関連する反応メカニズムをモデル化したいと考えています。さまざまなレベルの理論をテストして、どのレベルが最も正確に系をモデル化できるかを判断したいと考えています。
課題 / 状況： 電気料金の上昇と計算リソースの運用にかかる諸経費の増加により、大学が管理する計算リソースは廃止されています。さらに、研究グループには、小規模なクラスターを購入、セットアップ、維持するために必要な専門知識がありません。このグループは、オンサイトの計算リソースを必要とせずに、現在の研究方針を維持したいと考えています。
ソリューション： グループ責任者は、初期のグループサイズに適した Q-Cloud ライセンスを購入し、後でグループが拡大しても簡単にクラスターを拡張できます。加えて、運用コストが低いリージョンにクラスターを作成できるため、現地の電気料金を気にする必要はありません。さらに、学生は大学のVPNが無くても、どこからでも簡単に Q-Cloud にアクセスできます。Q-Cloud のインストーラーによって、Q-Cloud は AWS にすばやく簡単にセットアップできます。クラスターのハードウェアは高度にカスタマイズ可能で、必要に応じてアップグレードまたは変更できます。クラスター管理者は、AWS の CPU 監視およびコスト管理ツールを使用して、グループが使用している計算時間を追跡したり、特定のしきい値に達したときに自動的に通知するように設定したりすることができます。