AWSで実現する次世代シミュレーション環境

2015年11月26日

アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社

Who am I

• 名前：小川 貴士 (おがわ たかし)

• 所属：アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社ソリューションアーキテクト

• 主な担当エリア：CAE / HPC

アジェンダ

• AmazonとAWSについて

• Intel社とのパートナーシップ

• HPC分野におけるAWS利用のメリット

• 利用イメージ

• HPC on AWS 事例

AmazonとAWSについて

アマゾンについて

創業：1994年7月

本社：米国ワシントン州シアトル

創業者&CEO：ジェフ・ベゾス

なぜアマゾンがクラウドを？

数十億アイテムの管理を支えるIT基盤を構築運用

AWSクラウドの起源は、アマゾン社内の

ビジネス課題を解決するために生まれた

API

既存のインフラをサービス化して対応

データセンター

ストレージ機器

テープ装置

サーバー

API

2006年3月14日、Amazon S3発表

コア サービス

プラットフォームサービス

エンタープライズアプリケーション

インフラストラクチャー

セキュリティ&管理・運用

サーバー、ストレージ、DBから、アプリケーションまで50を超えるクラウドサービスを提供

世界中にクラウドサービス拠点を展開

11 のリージョン1. US EAST (Virginia)

2. US WEST (N. California)

3. US WEST 2 (Oregon)

4. EU WEST (Ireland)

5. JAPAN (Tokyo)

6. South America (Sao Paulo)

7. ASP 1 (Singapore)

8. ASP 2 (Sydney)

9. GovCloud

10. BJS 1 (Beijing China) limited preview

11. EU (Frankfurt)

30のアベイラビリティ・ゾーン

53のエッジロケーション

企業ユースの皆様の高い要望にお応えできる高いセキュリティ

数多くの第三者認証：セキュリティ・コンプライアンスに関する、多くの第三者認証を取得

データセンター：強固なデータセンターを複数利用可能

セキュリティ技術：堅牢なセキュリティ設定や暗号化、多要素認証

弾力性コスト削減俊敏性

AWSクラウドが選択される理由

グローバル展開幅広い機能

日本で20,000以上のお客様

Intel社とのパートナーシップ

Amazon EC2(Elastic Compute Cloud)

• 数分で起動し、1時間ごとの従量課金で利用可能な仮想マシン

• ノード追加・削除、マシンスペック変更も数分で可能

• 管理者権限(root / Administrator) で利用可能

• 社内PCと同じIntelアーキテクチャ採用

1任意のゾーンに分散配置可能

リージョンアベイラビリティゾーンBアベイラビリティゾーンA

高性能インスタンスの変遷

CC1 CC2 C3 C4

vCPU 16 32 32 36

RAM (GiB) 23 60.5 60 60

CPU Xeon X5570

2.93GHz

(Nehalem)

Xeon E5-2670

2.6GHz

(Sandy Bridge)

Xeon E5-2680v2

2.8GHz

(Ivy Bridge)

Xeon E5-2666v3

2.9GHz

(Haswell)

NIC 10Gbps 10Gbps 10Gbps 10Gbps

Launch

Date

Jul, 2010 Nov, 2011 Nov, 2013 Jan, 2015

HPC分野におけるAWS利用のメリット

システムのコモディティ化は演算コストの低減を加速させ、設計、研究開発はシミュレーションが主体に

製品設計の例• 流体力学の演算• アンテナ出力• デジタル信号解析• 温度、電磁界• 有限要素解析• 不良要因解析

シミュレーションの世界はより身近に、より幅広いエリアに浸透。

広がるシミュレーションの世界

• 計算機利用者様のご要望

– コア数制限無く使いたい

– 最適な環境(OS/コンパイラ)を選びたい

– 待ち時間を短縮してほしい

– 最新のCPUを使いたい

– 計算機の運用を楽にしたい

計算機環境の課題

悩めるケース①多数のジョブをすぐに実行したい、短時間で完了したい

1日1週間

コア数コア数

従来は手持ちの限られたリソースで、逐次処理していたジョブもAWSなら必要な台数、インスタンスを起動して、一斉処理。しかも費用は「時間×台数」なのでどちらも同じ。

CAE/HPCアプリケーションの要件や規模に合わせて、最適なクラスターをオンデマンドで起動

悩めるケース②計算の用途の応じてクラスタを構成したい

ピーク稼働に合わせて用意されたシステムは稼働率が低く非効率→従来は計算機のリソースに合わせて仕事をする必要があった。

悩めるケース③刻々と変化する計算需要について行くのが大変

AWSなら日々変化する需要の増減にも対応。さらに計算需要の増加にも長期的に対応可能→その時の仕事に計算機側を合せる時代に！

Time

Time

従来だとシステム更新までは長い道のり

悩めるケース④計算機の更新が大変

システム企

画

ベンチマー

ク依頼RFP ベンダ決定

システム設

計

ファシリ

ティ準備設置・構築 テスト 運用開始

CC1 CC2 C3 C4

CPU Xeon X5570

(Nehalem)

Xeon E5-2670

(Sandy Bridge)

Xeon E5-2680v2

(Ivy Bridge)

Xeon E5-2666v3

(Haswell)

Launch Date Jul, 2010 Nov, 2011 Nov, 2013 Jan, 2015

AWSなら常に最新のCPUが利用可能。問題があれば元に戻すのも自由。

・ハードウェア保守・ネットワーク管理/保守・電源管理・空調管理・設置場所の費用/運用

計算機の規模が大きくなればなるほど大変に、、、

悩めるケース⑤計算機の管理が大変

面倒な物理的管理は全てAWSにお任せ。本来の仕事に集中できる。

AMIとmarketplace

• 一度作成したOS環境はAMIとして保存しておくことが可能。→AMIから何台でもEC2インスタンス

を起動することが可能

• AWS以外にサードパーティもAMIを提供→例えばLustreが導入済みのAMIや、

OpenFOAM導入済みのAMI etc.

インスタンス

Amazon S3

AMI

Availability Zone-1a Availability Zone-1b

カスタムAMI

AMIからインスタンスを起動

カスタムAMIを使って、インスタンスを複数台起動

カスタムAMIを作成必要に応じて共有設定

g2.2xlarge

8 vCPU

15GB RAM

1x NVIDIA GPU

1536 Cores

4GB Mem

G2.2xlarge ( 2013)

Intel® Intel Xeon E5-2670 2.6GHz (Sanday Bridge)

1 NVIDIA Kepler GK104 GPU

I/O Performance: High

G2.8xlarge

32 vCPU

60GB RAM

4x NVIDIA GPU

1536 Cores x 4

4GB Mem x 4

G2.8xlarge (2015)

Intel® Intel Xeon E5-2670 2.6GHz(Sanday Bridge)

4 NVIDIA Kepler GK104 GPU

I/O Performance: Very High (10 Gigabit Ethernet)

GPUインスタンスも選択可能

可視化もクラウド上で

• 特徴 (http://aws.amazon.com/jp/workspaces/)

– 任意のデバイスからアクセス可能– マネジメントコンソールを数回クリックするだ

けでデスクトップを展開– 社内ディレクトリとの統合

• 価格体系 (http://aws.amazon.com/jp/workspaces/pricing/)

– 起動したWorkSpaces数に応じた月額課金– インフラストラクチャ（コンピューティング、

ストレージ、ストリーミング用帯域幅）およびソフトウェアアプリケーションをふくむ

– プラスバンドルにはMicrosoft OfficeとTrend Micro Anti-Virusが付属

Amazon WorkSpaces：フルマネージド型 VDIサービス

AWS Cloud

Availability Zone

Availability Zone

Virtual Private Cloud

Internet

Gateway

Domain

Controller

VPC Subnet

VPC Subnet

Domain

Controller

WorkSpaces WorkSpaces

WorkSpaces WorkSpaces

Client

Mobile Client

Internet

HPC on AWS利用イメージ

自社オフィス環境

社内サーバルーム or データセンター環境

SSH/SCP

ssh端末で操作。データは scpで転送

ログインノード

従来のHPC環境

計算ノード

ライセンスサーバ

マスターサーバNFSサーバ

InternetVPN / 専用線

自社オフィス環境

AWSクラウド環境

SSH/SCP

ssh端末で操作。データは scpで転送

ログインノード

AWSでも基本的なシステム構成は同じ

計算ノード

ライセンスサーバ

マスターサーバNFSサーバ

InternetVPN / 専用線

Corporate

Data Center

Elastic Data

Center

M

AWSなら、必要な時に必要なだけ利用可能

従来のクラスタ構成は固定

ジョブが無ければ無駄発生

$ aws ec2 run-instances \

--image-id ami-5769f956 \

--key-name plc id_rsa \

--security-groups default \

--instance-type c4.8xlarge

Corporate

Data Center

Elastic Data

Center

M

必要に応じて必要な台数でクラスタを構成

AWSなら、必要な時に必要なだけ利用可能

従来のクラスタ構成は固定

ジョブが無ければ無駄発生

Corporate

Data Center

Elastic Data

Center

M

AWSなら、必要な時に必要なだけ利用可能

従来のクラスタ構成は固定

ジョブが無ければ無駄発生

処理が終了するとインスタンスを終了課金停

止

ツールでお手軽にクラスタ構成も可能

Placement Group

計算ノード

マスターノード

ジョブ管理

NFS共有ストレージ

http://star.mit.edu/cluster/index.html

$ starcluster start –s 16

コマンド発行

HPC on AWS事例

ドライブヘッド設計のための高スケールシミュレーション：

数百万もの並列パラメータスタディ従来1か月にも及ぶシミュレーションを8時間で完了

ピーク時に70,000以上のコア、 700TFlopsを超えるピーク性能

AWSスポットインスタンスを活用、掛かったコストは約 $5600

HGST様の設計シミュレーション事例

http://cyclecomputing.com/blog/hgst-buys-70000-core-cloud-hpc-cluster-breaks-record-8-hours/

本田技研工業様のシミュレーション事例

http://www.slideshare.net/AmazonWebServices/bdt201/

https://www.youtube.com/watch?v=G4SAgcacea4

• オンプレミスで運用しているレンダリングシステムの一部としてAWSのリソースを使用• Spotインスタンスの利用により合計40000coreのリソースを$0.47/node で利用

Walt Disney Animation Studios

http://www.slideshare.net/AmazonWebServices/cmp404-cloud-rendering-at-walt-disney-animation-studios

この後のセッションでも多数のソリューション、事例紹介

ナイトイベントで技術交流も

かつてグリッドコンピューティングで思い描いた、理想のシミュレーション環境を今一度AWSで、