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IoTに向けたデータ処理システム：
データセントリックコンピュータ
竹内 健
中央大学 理工学部 電気電子情報通信工学科
E-mail : takeuchi@takeuchi-lab.org HP : www.takeuchi-lab.org Twitter : @kentakeuchi2003 NEDO Forum(2015/2/13)インダストリ4.0/インダストリアル・インターネット
出典：「Recommendations for implementing the strategic initiative INDUSTRIE 4.0」
第1次産業革命（18, 19世紀）：水力や蒸気機関による工場の機 械化 第2次産業革命（19世紀後半）：電力の活用による大量生産 第3次産業革命（20世紀後半）：プログラマブル・ロジック・コント ローラ（PLC）による生産工程の自動化（オートメーション化） 第4の産業革命か？（現在）
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モノとサービスが融合したCPS
セコム：無人ヘリコプターロボット（モノ）＋警備（サービス） コマツ：建設機械＋メンテナンス（サービス） （引用：コマツ資料） （引用：セコム資料）インダストリ4.0/インダストリアル・インターネット
製造装置の間をインターネットで接続し、コンピュータが各装置を 統合してコントロールする。 何百もある製造工程で生み出される膨大なデータを機械学習を 用いて解析し、人間が知りえなかった多数の製造工程の間の複 雑な因果関係を突き止める。得られた知見を基に各製造工程を 自動的に最適化することで歩留まりやスループットなどの生産性 を高める。 クラウドシステム ・ノイマン型 で良い領域 インダストリ4.0 データセントリック 型が必要な領域 （引用：ベッコフ資料）(5/23)
CPSで必要なのはリアルタイム性
2030年には温度センサなどに加えて、映像センサ、小型ゲノムシー ケンサが普及し、1個のセンサが生成するデータ量も増加する。そ の結果、一度のデータ生成でデータ量はペタバイトにもなる。 現在のネットに欠けているのは、時間の概念。ネット上に、ありとあ らゆる情報が蓄積されるようになったにもかかわらず、検索結果を 時間軸で並べ替えることができない。 今後は、様々なデータベースを基にリアルタイムに情報を処理する ニーズが高まる。 実世界の膨大な情報をセンサを通じてリアルタイムに収集、即座に 解析・検索を行うプラットフォームを構築し、多様なサービスを実現。CPSを実現するための問題点
Genom information Healthcare information Security information Mobile handset Volume : Too big data
Velocity : Data transfer/transaction cost (Latency)
Data storage access
Network
Privacy & Security : Personalized information
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急増するデータ
「人」に加え実世界の多様な情報（ Internet of Things：機器・機 械の挙動、位置・移動、購買、医療・健康、気温・湿度等 ）がネット ワーク上を行き交い、情報量は爆発的に増大（情報爆発）。 (出典：日経エレクトロニクス)CPS向けソリューション
Data centric computing (Today’s topics) De-centralized distributed computing
More data are processed at the edge of network.
IBM edge computing, Cisco fog computing
PFI Jubatus : Distributed Online Machine Learning Framework
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CPSで必要なコンピュータ
応答
速度
…
要求数（端末数）
N… C…応答速度
（
Q
uer
y/s
ec
）
ノイマン型
データセントリック型
現在の
サービス
2030年
IoTの
サービス
プロセッシング・セントリックからデータ・セントリックへ
CPU中心から不揮発性メモリ中心へ
Source : IBM
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不揮発性メモリに最適なソフト・ハード協調設計
Source : HP http://www.hpl.hp.com/research/systems-research/themachine/
HP : The Machine, The Future of Computing
Massively parallel architecture with SCM pool
Reduce number of levels in the memory hierarchy
ボトルネック
昔
と今
NAND Flash NAND Flash NAND Flash NAND Flash S y s tem B us DRAM bus PCIe SATA SSD HDD USBGraphic Card, NIC, … DDR2, 3… Memory: Storage: Logic: (SRAM) トランジスタ性能 トランジスタ(ビット)コスト 昔のボトルネック 微細化 「何がしたいか？」 DRAM DRAM MPU SRAM MPU SRAM MPU SRAM
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ボトルネック昔と
今
NAND Flash NAND Flash NAND Flash NAND Flash S y s tem B us PCIe SATA SSD HDD USBGraphic Card, NIC, …
DDR2, 3…
Memory:
Storage: Logic:
(SRAM) Von Neumann Bottleneck
今のボトルネック
どうしたら良いか？
DRAM bus DRAM DRAM
データを記憶装置から処理装置に転送 する際のボトルネック． MPU SRAM MPU SRAM MPU SRAM
フォン・ノイマン・ボトルネックを超えるには？
MPU SRAM NAND Flash NAND Flash NAND Flash NAND Flash MPU SRAM MPU SRAM S y s tem B us PCIe SATA SSD HDD USBGraphic Card, NIC, … DDR2, 3… Memory: Storage: Logic: (SRAM) 1 低ビットコストなストレージ・クラス ・メモリ（SCM） 2 3 高速低消費電力な（3次元実装） BUS 高速なストレージ（SSD）
DRAM bus DRAM DRAM
2
4 Beyond (more than)
Neumann Architecture 1 3 4 SSD、ストレージ・クラス・メモリ、3次元実装、光配線など新デバイスの導入 → ソフトの遅延が顕在化 → アーキテクチャ全体の根本的な革新が必要
(15/23) 日本が強いストレージ・クラス・メモリ（SCM）の登場 DRAMのように高速、ランダムアクセス可能 ストレージ（HDD、フラッシュメモリ）のように大容量 電源を切ってもデータを保持できる不揮発性メモリ アクセス時間 ストレージ （HDD/フラッシュメモリ） ストレージ・クラス ・メモリ DRAM CPU SRAM 1ns 10ns 10ms SCMで ６桁の性能 ボトルネック を解消 gate drain source SCMの候補 強磁性体(MRAM) 遷移金属酸化物 (ReRAM) 相変化材料(PRAM) 強誘電体(FRAM)
ソリューション：ストレージ・クラス・メモリ
SCM、フラッシュメモリ、HDDによる更なるハイブリッド化 データの特徴（アクセス頻度、サイズ）や過去の履歴に応じ、最適な メモリにデータを配置するコントローラ・ソフトを竹内研が開発。 フラッシュメモリに比べ、電力1/10、性能11倍、書き換え耐性７倍。
NEDO 高速不揮発メモリ機能技術開発Pj
CPU （メモリ コントローラ） フラッシュメモリ SCM OS （ファイ ルシステム） アプリケー ションソフト HDD 【ハード】 【ソフト】 【サービス】 SCM (ReRAM) NAND flash memory DRAM TSV … SSD controller -50 0 50 100 150 -100 0 100 S et c u rr e n t ( µA) Set pulse 50ns Transition metal oxide Bottom electrode Top electrode 2V 0V(17/23)
NEDO 高速不揮発メモリ機能技術開発Pj
データの属性・履歴はアプリケーションで変わる。 サービスとの連携が重要 コールドデータ（書き換え少ない） ホットデータ（書き換え多い） 【金融サーバ（ATM）】 【画像処理】 0 10 20 30 40 50 60 70 0 1 2 3 4 Wr it e pe rf or m a n c e ( MB/ s )Normalized write data size
SSD MLC NAND total capacity x11 細かいデータや頻繁にアクセスするホットデータをSCM（ReRAM） に記憶。データの断片化を抑制し、11倍の高速化を実現。 MLC NAND ReRAM 従来のSSD 提案するSSD Chip #0 #1 #2 #3 0 8 16 24 32 40 48 56 64 96 127
Number of write sectors
F re q u e n c y 100000 80000 60000 40000 20000 0 ~ ~ ~ ~ Page size (16KiB)
NEDO IT融合 データ解析処理基盤Pj
アプリケ ーション File system FTL Flash Memory MySQL Storage engine OS SSD FTL Flash Memory 物理アドレス Storage engineFile, offset, length
論理アドレス 物理アドレス MySQL ロウデータ ロウデータ メモリの情報を ストレージエン ジンに伝える Bloc k num be r
Valid Invalid Free Page number Next erase block Conv. Prop. データベースソフトとフラッシュメモリの統合最適化 3.8倍性能向上、46%電力削減、62%書き換え回数削減を実現
(19/23) “アップル、フラッシュメモリ新興企業のAnobit買収を認める” Appleはイスラエルを拠点とするフラッシュメモリ新興企業 Anobitを買収。買収額は4億～5億ドル。Anobitのフラッシュ メモリテクノロジは、iPhone・iPad・MacBook Airで採用。 (CNET News 2012/1/11) “LSI、SandForce社の買収手続きを完了” LSI Corporation はフラッシュ・ストレージ、SSD用プロセッ サのリーディング・プロバイダSandForce社を買収。買収額 は約3億2千万ドル。サーバーストレージやPCI Express接 続アダプタ市場の成長を加速。(日刊工業新聞2012/1/5)
欧米の状況：ハード・ソフト・サービスの統合が活発化
“IBM、SSDメーカーのTexas Memory Systemsを買収へ”
米IBM Corp.は、SSD（solid state drive)メーカーの米
Texas Memory Systems, Inc.（TMS）を買収。(日経エレク
(20/23) ハード（フラッシュメモリ、SCM）と、ソフト・サービス（ コントローラ、 OS、データマイニング、検索）の連携の研究 メモリ企業（マイクロン）とIT企業（Microsoft・IBM・HP・Google・Oracle 等）・大学の国家プロジェクト サーバー、ストレージベンダ（EMC、HP、Dell等）を中抜き PC・携帯電話・デジカメと同様、製造は台湾のODMに委託
欧米の状況：Google・Facebookもハードに進出
データセンタ事業者 （Google・Facebook等） Facebookが開発したストレージ 「Knox」稼働中にHDDの交換が可能 (出典：ITpro) LSIベンダ（CPU・ フラッシュメモリ等） ODM（Quanta ・Wistron等）(21/23) 角砂糖サイズ（1cm角）で1ペタバイトのデータを保存
2030年 キュービックデータセンタ
9mmで415層 (ウェハ厚15um + バンプ 6.7um) 1cm 0.5mm 0.5mm Controller +SCM CPU Flash TSV DRAM ストレージ メモリとController、CPU を組み合わせて配置 TSV 演算 ストレージ (NAND Flash) CPU+DRAM 32mm×24mm×2.1mm=1.6cm3 1Uサーバー 431mm×718mm×43mm=13300cm3 2014年 2030年 Intel Edison（2次元実装） 容積あたり の容量は 1万倍 キュービックデータセンタ （3次元実装）東京オリンピック 見守り・案内・危険事前排除サービス
・オリンピックスタジアム 11万3千m2 （正方形とすると336m四方） ・ 30m間隔で100台、8K映像（スーパ ーハイビジョン、H.265、80Mbps）のセ キュリティカメラをメッシュ状に配置 ・10万人（来場者）をリアルタイム（0.1 秒間隔）に顔認証 オリンピックスタジアム(23/23)
