Wolfram Compute Services

 (writings.stephenwolfram.com)
2 ポイント 投稿者 GN⁺ 2025-12-08 | 1件のコメント | WhatsAppで共有
  • Wolfram Compute Servicesは、Wolfram Languageの計算を大規模に拡張できる完全にプログラマブルなクラウドコンピューティングサービスです
  • ユーザーはRemoteBatchSubmitコマンドで複雑な計算をリモートサーバーへ送信し、完了後に結果を自動的に受け取ります
  • 最大で192コア・1.5TBメモリまで選択可能で、RemoteBatchMapSubmitにより数百コアの並列処理がサポートされます
  • ジョブはメール・ダッシュボード通知、時間・クレジット制限、自動依存関係処理などで管理可能です
  • Wolfram Languageのスーパーコンピューター級スケーラビリティを即時に提供し、研究・産業向けの計算環境を簡素化します

Wolfram Compute Servicesの概要

  • Wolfram Compute Servicesは、Wolfram Languageの計算をクラウド上で大規模に実行できるシステムです
    • RemoteBatchSubmitでコードを提出すると、Wolframのサーバー上で計算が実行され結果が返されます
    • Wolfram Desktop 14.3以降では、RemoteBatchSubmissionEnvironment["WolframBatch"]コマンドを使ってすぐに有効化できます
  • 既存のParallelMap、ParallelTableなどの並列機能を拡張し、大規模演算リソースへのアクセスを自動化
  • すべての計算はシンボリック表現ベースで処理され、数値・画像・グラフ・動画など多様なデータ型を直接扱います

計算の拡張と実行環境

  • ユーザーはさまざまなマシンクラスを選択してジョブ規模を調整できます
    • 例: Basic1x8(1コア・8GB)、Compute192x384(192コア・384GB)、Memory192x1536(192コア・1.5TB)
  • RemoteBatchMapSubmitはParallelMapの拡張版として、複数のマシンにまたがる大規模並列処理を実行します
    • 各コアごとに分散した“child job”を自動生成し、結果をCatenateで統合できます
  • 作業状態はウェブダッシュボードでリアルタイム確認でき、完了時にはメールで結果のプレビューを受け取れます

例: PentagonTilingおよびセルラーオートマトン探索

  • PentagonTiling関数で重ならない五角形パターン生成の例を示します
    • 20個の五角形はローカルで高速に処理されますが、500個以上はCompute Servicesに送信して実行します
    • 結果はメールで受け取り、Wolfram Notebookで即座に後続計算を行えます
  • セルラーオートマトンのルール1億個をテストする大規模並列探索の事例を提示します
    • 192コアのマシンで数時間以内に完了し、RemoteBatchMapSubmitで3分以内に結果を入手できます
    • 合計8時間分のコンピュータ時間を並列で利用します

プログラマブル制御と管理機能

  • 各ジョブは時間制限（TimeConstraint）、クレジット制限（CreditConstraint）、**ジョブ名（RemoteJobName）**などのオプションを設定できます
  • **通知システム（RemoteJobNotifications）**により、状態の変化、クレジット使用量、経過時間などをメールやSMSで受信できます
  • ジョブ結果はデフォルトで2週間保存され、必要に応じてCloudPutを使ってWolfram Cloudに永続保存することもできます
  • 失敗時には"JobLogTabular"などを用いて詳細ログを分析でき、RemoteBatchJobAbortで中断可能です

今後の拡張計画

  • Compute Servicesはバッチ計算環境として開始されており、将来は同期リモートカーネル実行機能の追加が予定されています
  • Wolfram HPCKitを通じて、組織は独自のHPCインフラをRemoteBatchSubmitバックエンドとして構成できます
    • "WolframBatch"以外のユーザー定義バッチプロバイダー接続に対応予定
  • このサービスは1988年のMathematica以来進化してきたWolfram Cloud・Application Server・Engine系の最新段階です
  • 目標はスーパーコンピュータ級の計算能力を即時に提供し、研究者・開発者が誰でも大規模計算を簡単に実行できるようにすることです

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1件のコメント

 
GN⁺ 2025-12-08
Hacker News のコメント

  • 以前は Wolfram Language を本当に楽しく使っていた
    プログラマーというより研究者の立場で向き合うと、はるかに強力な 探索・プロトタイピングツール だと感じた
    2016〜2020年ごろには、日光がガラス壁を通って室内に差し込む日付を計算し、それをアニメーションで可視化するなど、すばらしい実験をしていた
    今なら Claude に聞けば済むのだろうが、LLM 以前の時代には WL は最高の思考ツールだった
    （ちなみに 永続ライセンス も提供している）

    • この言語の力は、簡潔な文法と膨大な Mathematica ライブラリ から来ていたのだと思う
      Python が「バッテリー同梱」なら、Mathematica は「宇宙船同梱」レベルだ
      オープンソースとして公開されていたなら IT 業界を大きく変えていたかもしれないが、高価な商用ソフトウェアなので学界中心のニッチ製品のままで終わりそうだ
    • Mathematica + LLM の組み合わせは本当に強力だ
      世界最大級の数学ルーチンライブラリに可視化ツール、さらに LLM の加速が加われば、実験・教育・可視化においてほぼ 圧倒的なツール になる
      1992年から使っているが、最近は Claude に「これを可視化して」と言うほうがずっと速い
    • Mathematica や MatLab のようなツールをこれまで使ったことがないのが、ずっと残念だった
      人によっては MatLab ひとつで GUI やディープラーニングモデル まで作るというので驚いた
      Mathematica は高いが、数学を勉強する動機付けにはなるかもしれない
      専門外の人たちが MatLab、Mathematica、Maple をどう使っているのか気になる
    • 20年以上ノートPCに入れていて、年に1回くらいしか使わない
      使うたびに 500トンプレスでクルミを割るような感じ がする
      産業界でも科学界でも Mathematica はあまりにも過小評価されている

  • 技術業界には Stephen Wolfram のような人 がもっと必要だと感じる
    少し変わり者っぽいが、本気で良いものを作ろうとする姿勢が新鮮だ
    VC や MBA の短期的な利益圧力なしに、純粋に研究へ没頭している姿は見ていて気持ちがいい

    • 同感だ。Wolfram はしばしば批判されるが、数十年にわたって積み上げてきた 科学的・技術的成果 は本当に尊敬に値する

  • スパコンの力を使ってでも Mathematica が30秒以内に起動してくれたらいいのにと思う
    1988年からほぼ同じことをしているソフトウェアが、なぜこんなに 遅いのか わからない

    • それでも Mathematica の ツールエコシステム を置き換えられるシステムはまだない
      37年たっても完全な代替がないのは驚きだ
      Jupyter Notebook は同じレベルではない
    • 'Not-Invented-Here' 症候群の極端な例のように思える
      そのおかげで独創的な機能も多いが、2010年代まで Undo/Redo がなかったのはさすがにひどかった
    • 実際のところ、こういう感覚はほとんどすべての消費者向けソフトウェアに当てはまる

  • 「独自言語を独自サービスで拡張する」という戦略は既存顧客には良いが、新規流入には限界がある
    クラウドベースの利用を強制しようとする前触れのようにも感じる
    Wolfram は LLM を活用して 自然言語 → Mathematica コード に変換するシミュレーションサービスを作ったほうが、はるかに革新的だと思う
    MathWorld もその基盤資産として活用できる

    • いい指摘だ

  • 多くの人は Stephen Wolfram の性格やビット・バイトの話ばかりするが、
    実際には、今ごろ 一般的なプログラミングが Wolfram レベルの抽象化 に到達していてもよかったはずだと思う
    おそらく エージェント・LLM ベースのコード生成 が、その次の段階へ進む道なのだろう
    ただ、自動化によってチーム規模が縮小する副作用はありそうだ

    • 「Wolfram everywhere」とは、具体的に何を指しているのか気になる — データセットへのアクセス性？ 数学関数？ CAS 機能？
    • 半分冗談、半分本気で「Stephen、あなたですか？」と聞きたくなる
      実際には、すでに複数のプラットフォーム（x86、ARM、WASM など）で同じコードを動かせる環境はある
      単一言語でグラフィックス、フルスタック、組み込み、HPC をすべてカバーするのは 過剰な複雑性 を招くだろう

  • 今回の 新機能紹介のやり方 が本当に気に入った
    問題定義 → 解決方法 → 例 → 段階的な説明が明確で、とても理解しやすかった
    普通は読んだあと余計に混乱することが多いのに、今回は違った

    • 興味深いのは、Stephen Wolfram が自社ソフトウェアの 実際のユーザーであり最終意思決定者 でもあることだ
      以前は新機能会議を YouTube でライブ配信 していたこともあり、それを見て彼がどれだけ製品に愛着を持っているか感じた
      少し Jobs 的なリーダーシップ を感じた

  • Stephen がついに クラウドコンピューティング を本格導入したようだ
    以前に RemoteKernel 実験記 を試したことがあるが、今回はずっと良さそうだ
    ただ、自前のクラウドにホスティングできるといい
    以前 512GB RAM、128コアの VM で Mathematica を動かしてみたが、費用対効果 はいまひとつだった

  • 1990年代から Mathematica を使ってきたが、20年以上も クラウド演算サービス を出さなかったのが不思議だった
    ようやくリモートで大型サーバー上の計算ができるようになって、「ついに！」という言葉が自然に出た

  • クオンツトレーダー たちも Mathematica を使っているのか気になった
    言語は美しく、組み込みツールも多く、可視化も優れているので、金融分析 にぴったりな気がする
    価格も十分に負担できるだろうし、HFT 向けの コンパイラ もありそうだ

    • 実際に使われている

  • Mathematica の 標準関数の統合度 は驚異的だ
    こういうものをオープンソースで実装できたらいい — 10% だけ実現できても有用だと思う
    それで Rust で Woxi というプロジェクト（github.com/ad-si/Woxi）を始めたので、一緒にやってくれるコントリビューターを探している

    • すでに 10% レベルのオープンソース複製プロジェクト Mathics がある
    • 自分も Go で似たようなものを作っている
      およそ300個のシンボルが動作し、複素数と 基本的なルールシステム も実装中だ
      Factor 機能は数学的に複雑なので、まだ研究中
      グラフィックス出力はなく、ターミナルベースだ
      Claude モデル を使って AI プログラミングと数学の概念を一緒に学んでいる
    • 個人的には 二重パス評価器 を実装するのが良いと思う
      pest トークンを関数に直接使うと遅く、最適化もしにくいためだ