ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）とはどのようなものでしょうか。
ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）とは、データを処理し、複雑な計算を行うための大規模な方法のことです。スーパーコンピューターと並列処理技術を利用して、1つまたは複数のタスクを同時に処理します。例えば、研究所、メディアエンターテインメント、AI・機械学習、製品開発のためのテストシナリオシミュレーションなど、さまざまな業界で利用されています。
ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）の普及に伴い、JupyterLabはHPC環境に欠かせない存在となっています。前回のブログでは、JupyterLabのクイックスターターガイドをご紹介しました。今回は、そのJupyterLabをHPC環境に導入する方法をご紹介します。
まず、環境を準備する必要があります。
NGINXは、Webサービング、リバースプロキシ、キャッシング、ロードバランシング、メディアストリーミングなどの機能を備えたオープンソースソフトウェアです。一般的には、受信したトラフィックを管理し、レガシーなデータベースサーバーからマイクロサービスまで、低速なアップストリームに分配するために使用されます。
Node.jsは、オープンソースでクロスプラットフォームのバックエンドJavaScript実行環境です。V8エンジン上で動作し、ウェブブラウザの外でJavaScriptコードを実行することができます。
Npmは、npm, Inc.が管理しているJavaScriptのパッケージマネージャーです。npmは、JavaScriptの実行環境であるNode.jsのデフォルトのパッケージマネージャーです。
Node.jsのバージョンをv14.8.0以降にアップグレードします。
これらのインストールが終わったら、次にsystemdサービスファイルを作成します。このファイルはJupyterLabを簡単に管理するために使用されます。
jupyterlab.serviceファイルを作成します。
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