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HPCS

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Academic year: 2021

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2018年3⽉2⽇

株式会社HPCソリューションズ

河野 証

株式会社HPCソリューションズ 会社紹介

(2)

株式会社HPCソリューションズ

COPYRIGHT HPC SOLUTIONS INC. ALL RIGHTS RESERVED.

事業概要 HPCソリューションプロバイダ

2

HPC製品

ハードウェア

ソフトウェア

パブリック

クラウド

コンサルティング

アプラインス等

(3)

株式会社HPCソリューションズ

COPYRIGHT HPC SOLUTIONS INC. ALL RIGHTS RESERVED.

事業概要 HPCソリューションプロバイダ

3

HPC製品

ハードウェア

ソフトウェア

(4)

株式会社HPCソリューションズ

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事業概要 HPCソリューションプロバイダ

4

(5)

株式会社HPCソリューションズ

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事業概要 HPCソリューションプロバイダ

(6)

株式会社HPCソリューションズ

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事業概要 HPCソリューションプロバイダ

6

Intel Compiler, MPI, MKL他

⾼速リモート可視化

(7)

株式会社HPCソリューションズ

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取扱ソフトウェア

7

無償ソフトウェア

有償ソフトウェア

OS

CentOS, Scientific Linux, Ubuntu

Redhat, SUSE, Windows

FileSystem

GlusterFS, Lustre, Gfarm, SAMBA

GPFS

Job Scheduler

SLURM, TORQUE, MAUI,

Son of Grid Engine, PBSPro Open Source,

Microsoft HPC Pack

Univa Grid Engine, PBSPro, ShareTask

Compiler, Lib

OpenMPI, MVAPICH2, CUDA, MS-MPI

Intel, PGI, CULA, IMSL, NAG

Monitoring

Ganglia, Nagios, Cacti, Zabbix

Server or log

Management

Cobbler, Ansible, Pacemaker, Linux Virtual

Server(LVS), ELKstack

BCM

Virtualization

Technology

KVM, OpenVZ, Docker, Oracle VM

VirtualBox

VMware vSphere, Citrix XenServer, VMware

Fusion Pro, VMware Workstation Pro, VMware

Workstation Player

Data Mining

Orange, Orange3

Deep learning

TensorFlow, Chainer, Theano, DIGITS,

Caffe, Torch, Neon, Keras, Waffles,

PyDeepLearning and relevant Python Lib.

(8)

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UCit – Analyze-IT/Predict-IT

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UCit – Analyze-IT/Predict-IT

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UCit – Analyze-IT/Predict-IT

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UCit – Analyze-IT/Predict-IT

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UCit – Analyze-IT/Predict-IT

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UCit – Analyze-IT/Predict-IT

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UCit – Analyze-IT/Predict-IT

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UCit – Analyze-IT/Predict-IT

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UCit – Analyze-IT/Predict-IT

(17)

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事業概要 HPCソリューションプロバイダ

17

パブリック

クラウド

(18)

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事業概要 HPCソリューションプロバイダ

(19)

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19

Azure VMの特徴

l

オンプレミスの Hyper-V と異なり、

Azure 上の仮想マシンは、

LP と VP の⽐が 1:1 です。

l

つまり、物理的なコアが⼀つ丸ごと、仮想

マシン上の CPU コアになります。

l

「他の仮想マシン」とコアを共有すること

がないため、物理コアの性能を

すべて享受できます。

※ ただし、A0 (XS)サイズだけは

例外で、複数の仮想マシンでコアを

共有します。

(LP:VP が 1:Nになります)

l

Infiniband 対応インスタンス

l

A8/A9:QDR

l

H16r:FDR

(20)

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OpenMX オンプレ.vs. Azure

20

0

3,600

7,200

10,800

14,400

18,000

16

32

48

64

80

96

112

128

総並列数(

MPI

×

OpenMP

並列数)

OpenMX

測定結果(

runtestL

Azure

オンプレ

(21)

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21

Oracle Cloud

Oracle Cloud

Integrated Cloud:

SoE

SoR

IaaS

SaaS

Java

Java EE

Document

GoldenGate

DB Backup

Database

Integration

Management

IoT

Big Data

Discovery

Mobile

Node

Container

Data

Visualization

BI

Developer

NoSQL

Big Data

Preparation

ERP

Sales

Human Capital Management

Service

Marketing

Exadata

Big Data

Storage

Network

Compute

1

Ravello

PaaS

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22

Oracle Cloud IaaSの特徴

Skylake

Network CPU

Compute Storage

2

Oracle Cloud Infrastructure ( IaaS )

HPC

General Compute

Pod #1

General Compute

Pod #2

General Compute

Pod #3

1

32

1

4

1

32

1

4

1

32

1

4

1

2

15

16

2

Object Storage

Gfarm

1PB =¥3,744,000

Archive

Cloud Storage

(23)

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23

Oracle Cloud Deep Learning

28 core, 192GB

, 2

NVIDIA P100 GPUs (

GPU

¥153/

)

1GPU

V100 NVLINK 8GPU

P100

V100

nVIDIA GPU

on Oracle Cloud Infrastructure

NVIDIA Tesla P100

(Now Available)

(24)

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24

Oracle Cloud Storage with Gfarm

gfmd

gfsd

1

gfsd

2

gfsd

Gfarm

Oracle Storage Cloud Service with Gfarm

Oracle

Cloud

Storage

Service

(25)

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事業概要 HPCソリューションプロバイダ

25

コンサルティング

アプラインス等

(26)

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PCクラスタシステム トータルソリューション

26

アプリケーション

ユーザプログラム、ISV

ハードウェア

サーバ、ストレージ、インターコネクト等

サイトプランニング

オペレーティングシステム

ミドルウェア

並列ファイルシステム、ジョブスケジューラ等

プログラミング環境

コンパイラ、並列ライブラリ等

機器設置、配線

システム構築

プログラミング⽀援

電源・空調・インフラ構築

※ 機器設定、システム構築など、⼀部のサービスのみでもご提供可能です。まずはご相談ください。

(27)

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27

X PB

Azure

Gfarm

Server

X PB

データ転送

データ転送

Azureによる

レプリカ

必要に応じて増減

オンプレミス

Gfarm

Server

Gfarm on Azure実証実験

Azure

Gfarm

Server

X PB

Azureによる

レプリカ

・・・

東⽇本・⻄⽇本

⽶国、アジア、ヨーロッパ

●Gfarm on Azureによるメリット

・必要に応じて容量の増減が可能

物理導⼊・撤去の⼿間が不要

・リージョン間のレプリカによって耐災害性に優れる

・広域分散による⾼いスループット

複数のサブスクリプションを使⽤することで、

ストレージアカウント数200の制限を超えられる

・データのアクセス頻度によって使い分けが可能

⾼速アクセスが必要 → オンプレミス

アクセス頻度が少ない→ Azure

・オンプレミスシステム⼊れ替え時のデータ移⾏の軽減

・1オンプレミスとの連携以外に、公共データの公開にも向く

Gfarmによる

レプリカ

必要に応じて増減

(28)

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28

(29)

株式会社HPCソリューションズ

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国⽴研究所 様(⼤規模ゲノムシーケンス解析システム)

29

6 4 FDN D

D RLNH

G 1

bih

( S 4 (,)

) ( 67 .2

, 61 D LNT

8 V GA C 53 ,6AM 1ILBHG E

1

.

bih

S 4- ../

) ( 67

.2

( 1 D LNT )(61 S ,

S ) ( 1

D

1

.

bih

( S 4 (,)

) ( 67 .2

, 61 D LNT

g 90

bih

( S 4 (,/- ) ( ,67

2

(61 D LNT )(61 S ,

B F1

.

4

245

) ( 1

.

4

c

d

bih

S 4 (,, ) ( ,67

2

, 61 D LNT

ae

ih

( S / 61 0 ( , 1

)- S

1 0

. 1

(30)

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⺠間製造業 様

(キャビテーション解析システム/Windows

(31)

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国⽴研究所様(機能材料設計⽤クラウド環境)

31

Cloud環境

● ヘッドノード(1VM)

D4V2 インスタンス

8core, 28GB RAM

LAN

● 計算ノード(8VM)

H16r インスタンス

16core, 128GB RAM

・・・

CentOS7

ジョブスケジューラ

オフィス

ssh

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参照

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