Wolfram Compute Services
設定不要のスーパーコンピューティングでWolfram計算を即座にスケールアップ
Wolfram Compute Servicesはあらゆる設定やオーケストレーションを取り扱い，大規模並列処理，大容量メモリ，大規模GPU等にアクセスしながら，どのようなWolfram計算でもスーパーコンピュータ規模で即時かつ強力に実行できるようにします．
- あらゆる規模の研究，開発，生産のワークロードに最適
- 強力なジョブ管理と監視の設定
- インストールも設定も不要で，どのWolframシステムからでも実行
- 別途のサブスクリプションは不要（Wolframサービスクレジットを使用）
Wolfram Compute Servicesの主な機能
非同期のバッチ計算サービス
ジョブを送信して，結果がバックグラウンドで処理されている間も，お客様のセッションで作業が続けられます．
ジョブの通知
ジョブが完了したらメールかテキストで通知が来ます．
配列ジョブとステータスの動的な可視化
関連した複数のジョブをグループとして起動して管理します．ステータスの動的な可視化により進捗状況が監視できます．
パワフルなマシンインスタンスへのアクセス
要求の高い作業に対応して，メモリが大きくコア数も多いパワフルなマシン上で計算を実行します．
マシンインスタンスの分類
Wolfram Compute Servicesでは，さまざまな計算ニーズに合わせて4種類のマシンインスタンスを提供しています．
Basic：一般的な計算用
Basicインスタンスは，日常的な計算ジョブ（数値計算を解く，多数の可視化を作成する等）のための，バランスの取れたリソースを使ったコスト効率のよい計算を提供します．(GB)
時間
Memory：大量のメモリが必要なタスク用
Memoryインスタンスは，メモリを多く必要とする計算（グラフ，全組合せ探索，画像・動画の高解像度処理等）に向いています．(GB)
時間
Compute：計算負荷の高いジョブ用
Computeインスタンスは，Wolfram言語並列計算で多数のコアを使用するジョブに適しています．(GB)
時間
GPU：GPUアクセラレーションを使うタスク用
GPUインスタンスはニューラルネットワークの高速化された訓練および推論，CUDALinkプログラミング，その他のGPU計算のために，ローカルに接続される1つまたは複数のGPUを提供します．(GB)
時間
（44GiBメモリ）
（89GiBメモリ）
計算コストを完全に管理
Wolfram Compute Servicesのジョブにはサービスクレジットが使われます．これは必要に応じて購入できます．Wolframアカウントのダッシュボードでサービスクレジットの残高や使用量を見たり，クレジットを足したりすることができます．ジョブはすべて特定のクレジット最大数や制限時間で設定することができます．
Q&A（よくある質問）
Wolfram製品でWolfram Compute Servicesを使うにはどうすればよいですか．
デスクトップのMathematica，Wolfram|One，Wolfram Engine 14.3をお使いの場合は，RemoteBatchSubmissionEnvironment["WolframBatch"]を一度実行するとWolfram Compute Servicesが使えるようになります．この機能はWolfram Cloudでは自動的に利用できるようになっており，将来的にはWolframデスクトップクライアントでもそのようになる予定です．
どのようなジョブが開始できますか．
Wolfram Compute Servicesは単一ジョブおよび配列ジョブをサポートしています．単一ジョブは1つのマシンインスタンスを起動します．配列ジョブは入力配列のサイズに基づいて自動的に決められた複数のマシンインスタンスを起動します．入力配列をどのようにマシンインスタンスに分割するかを指定することもできます．詳細はRemoteBatchSubmitおよびRemoteBatchMapSubmitの関数ページをご参照ください．
どのバージョンのWolfram言語がサポートされていますか．
Wolfram Compute ServicesのバッチジョブはWolfram言語のバージョン14.3以降から送信することができます．送信されたジョブは，常に最新バージョンのWolfram Engineで実行されます．
計算結果を保存する方法にはどのようなものがありますか．
結果は14日間一時的にWolfram Compute Servicesに保存されます．この間，結果をダウンロードしてローカルに保存することができます．また，CloudPutやAWSサービス接続等を使って，結果をWolfram Cloudまたはその他のクラウドストレージに保存することもできます．
ジョブはインターネットにアクセスできますか．
できます．直接または間接的にインターネットにアクセスするWolfram言語関数はどれも，想定通りに動作します．また，ジョブからWolfram CloudとWolfram|Alphaのサービスすべてにアクセスできます．
自分のジョブにSSH接続できますか．
いいえ，できません．Wolfram Compute Servicesはバッチ処理を行うため，個々のジョブにSSH接続することは許可されません．
マシンクラスと配列ジョブはどのように関連していますか．
配列ジョブにマシンクラスを選択すると，そのクラスがそれぞれの子ジョブに適用されます．その結果，消費されるクレジットの総数は子ジョブの数に応じて変化します．例えば，16個の子ジョブを起動する配列ジョブを起動した場合，各子ジョブは指定されたマシンクラスを使用します．入力配列に10,000個の要素がある場合，通常100個の要素が100個のマシンインスタンスに割り当てられます．指定したマシンクラスによって，各マシンインスタンスのクラスが決まります．
AWSやAzure等のクラウド計算アカウントを使うことはできますか．
はい．ただしWolfram Compute Servicesを介しては使用できません．その場合，自分で"AWSBatch"や"AzureBatch"等のプロバイダを設定する必要があります．
計算ジョブで利用できないWolfram言語の機能は何ですか．
CUDAコード（CUDAFunction等）のランタイムコンパイルの機能は現在利用できません．
ジョブのためにカスタムのソフトウェアやツールをインストールすることはできますか．
独自のジョブコードの一部として，RemoteInputFilesを使って，計算に必要なカスタムソフトウェアやツール（ユーザのパッケージやパクレットを含む）をインストールすることはできます．ただし，ジョブが終了するとすべてのカスタマイズは失われますのでご注意ください．
Wolfram Compute Servicesを使うためにはサービスクレジットを購入する必要がありますか．
必ずしもそうではありません．多くのWolframサブスクリプションプランには，少数のサービスクレジットが含まれています．小規模なリモートジョブを試すには十分な数です．より大規模な計算やより頻繁な計算が必要な場合は，いつでも追加のクレジットが購入できます．また，選択した金額で自動リチャージを設定することもできます．残高を常に満たしておきたい場合に便利です．
サービスクレジットがなくなったら，ジョブはどうなりますか．
クレジットがなくなったら，実行中のジョブはすべて終了します．クレジットが充填されないと新規のジョブを送信することはできません．サービスクレジットを加えたら，新規のジョブを送信したり，中断されたジョブを再送信したりすることができます．
サービスクレジットの残高はどうやって調べればよいですか．
Wolframアカウントの「サービスクレジットの詳細」ページで，残高を見たり，クレジットを購入したり，使用履歴を閲覧したりできます．現在のサービスクレジットの残高はWolfram言語の$ServiceCreditsAvailableを使って調べることもできます．
サービスクレジットの有効期限はありますか．
サービスクレジットに有効期限はありません．使用されるまでお客様のアカウントに保存されています．
使用していないサービスクレジットの返金を受けることはできますか．
いいえ，サービスクレジットはすべて返金不可です．
WolframはWolfram Compute Servicesを介して使われるサードパーティサービスの可用性を保証しますか．
いいえ．Wolfram Compute Servicesは，リモートジョブの実行にサードパーティの計算リソースを使用します．Wolframは，これらのリソースをWolfram言語ワークフローに統合していますが，サードパーティリソースの可用性，性能，稼働時間は管理外です．
Wolfram Compute Servicesはどのような物理ハードウェアを使用していますか．
物理ハードウェアはマシンクラスによって異なります．また，最新のハードウェアオプションを提供するため，将来変更される可能性があります．
Wolfram Compute Servicesはどのような環境で実行されますか．
Wolfram Compute Servicesのジョブは，Ubuntu Linuxを使用するWolfram EngineのDockerイメージ上で実行されます．
RemoteBatchSubmitを使って送信したジョブにおいて，より大きいマシンクラスで複数コアを利用する方法を教えてください．
ParallelMapやParallelTableのような並列化関数はリモートマシンのCPUコアをすべて利用します．さらに，言語の機能の中には，並列化やマルチスレッドを使ってマルチコアに自動的に最適化されるものもあります．いろいろなマシンクラスや最適化テクニックを試して，お客様の用途に最適な設定を見付けることをお勧めします．