エネルギー業界向け Azure ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC)

石油ガス上流業界における探査、評価、完了、生産の全段階を最適化します。

密結合された大規模な HPC ワークロード向けに、仮想マシン (VM) 間の低待機時間、高帯域幅の InfiniBand 相互接続によって高いスケーラビリティを実現します。

石油ガス業界向け Azure HPC の詳細

HPC のエネルギーのシナリオ

貯留層シミュレーション

非常に複雑で大規模な貯留層モデルをシミュレートすることで、経済の回復を改善します。シミュレーション ツール上で最適化アルゴリズムを実行して、埋蔵量の推定を改善します。

地震探査と地震モデリング

増大する地震データ セットを迅速に取り込み、処理することで、潜在的な貯留層を確実に特定します。自社開発、商用、オープンソースのテクノロジなど、任意のソフトウェア ツールを使用して、GPU 搭載ワークステーションで再構築された地下地質を視覚化します。

エネルギー業界向けの強力なサービスとしてのインフラストラクチャ (IaaS)

  • HB v2 Azure Virtual Machines (VM) で、メモリ集中型の地震探査および貯留層シミュレーションを実行します。HB v2 シリーズの VM は、ほとんどのオンプレミス HPC ハードウェアの 3 倍の速度を実現します。
  • メモリ帯域幅や計算処理の制約がある貯留層シミュレーションには、HB および HC VM を使用します。
  • 貯留層 3D モデリングと地震データの視覚化には、NV VM を使用します。
  • 従来の Lustre ストレージ オプションの 3 倍のスループットを提供する Lustre ベースのベアメタル フル マネージド HPC ストレージ ソリューションである Cray ClusterStor を使用して、高パフォーマンスの地震データ処理を実現します。

Azure HPC を利用してイノベーションに取り組んでいるエネルギー業界のお客様の事例をご覧ください。

"We chose Azure Machine Learning because it offers a rich, end-to-end AI ecosystem that provides the features we need to bring solutions to market quickly."

BP、AI、エンタープライズ アーキテクト、Lance Goodship 氏
BP

"We only have a finite amount of time to extract data, and oftentimes the data that's left behind is valuable. With this new technology, we're able to extract everything and then decide what we can use to improve our performance."

Chevron Canada、エンジニアリング テクノロジスト、Diane Cillis 氏
Chevron

"With Azure, we not only get an intelligent cloud, we get an intelligent edge, which helps us automatically identify and respond to safety hazards in near real time."

Shell、データ サイエンス担当ゼネラル マネージャー、Daniel Jeavons 氏
Shell

"Embracing the cloud is an important part of that effort because it frees us up from having to manage hardware, storage, servers—all things that aren't our core business—and we can scale and spin up resources as needed."

XTO Energy、IoT およびデータ アーキテクチャ スーパーバイザー、Brian Khoury 氏
ExxonMobil

従来、Repsol は貯留槽のシミュレーション ワークロードをオンプレミスでサポートしており、ハードウェアとソフトウェアの構成だけでなく、環境をサポートするためのライセンスが必要でした。Azure NetApp Files を備えた Azure HPC を導入することで、Repsol はよりすばやく決定を下せるようになりました。この企業では、驚くほどパフォーマンスが向上しました。以前 1 か月かかっていた処理は、わずか数時間で済むようになりました。これは、定量的な情報に依存する、10 億ドル規模の意思決定を行う企業にとって、非常に重要です。

Repsol

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