未来社会をプロデュースするICT : 14．環境調和型クラウドコンピューティングを実現する-超組込みシステム技術による究極の電力効率を目指して-

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(1)特集. 未来社会をプロデュースする. 14. 【若手プロデューサ. ICT. 10 】. 環境調和型クラウドコンピューティングを実現する ∼超組込みシステム技術による究極の電力効率を目指して∼ 田中信吾データセンタの電力問題. 2010 年はクラウド元年ともいわれ，計算機リソースのクライアント端末からクラウドへのシフトが. Client. ad/w. 加速している．これに伴い，計算機の消費電力がク. （re. rite. ad/w. ラウドデータセンタ側に集中することになり，その. Master. r st fo que ）（re tadata me ata etad （m ponse） s re （re. rite. （株）東芝研究開発センター. Metadata. Chunkserver. Chunkserver. Linux FS. Linux FS. requ. est）. resp. ons. e）. 電力コストがデータセンタの運営を左右する危急の課題となっている．. 図 -1 Google File System の基本構成. 現状のデータセンタの消費電力は，全体のうち. 1/3 が IT 機器自体の消費電力，1/3 が IT 機器の排. く分けてサーバ単体の処理能力を上げるスケールア. 熱（＝消費電力）の冷却電力，残りの 1/3 の大半が. ップ型と，サーバ台数を増やしてシステム全体で処. UPS など電力系の消費電力である 1）．これらは基. 理能力を上げるスケールアウト型の 2 つがあるが，. 本的にはすべて IT 機器自体の消費電力に比例して. 特に大規模クラウドではスケールアウト型がよく用. 増大するため，つまりは IT 機器の消費電力は約 3. いられる．. 倍に膨れ上がって全体コストに効いてくる．. スケールアウト型の代表例である Google File. IT 機器の消費電力の大半を占める CPU の消費電. System2）の基本構成を図 -1 に示す．クライアントは. 力は，ここ数十年，性能の向上とともに消費電力. ファイルアクセス時にマスタに問合せを行い，マス. を増大させ続けてきたが，この問題に対して CPU. タはその要求に対し実際にデータを読み書きするチ. の主要ベンダであるインテル社は，2006 年頃から. ャンクサーバを通知し，クライアントは通知された. CPU のマルチコア化などによる電力効率の向上を. チャンクサーバと読み書き実行する．大規模化はチ. 最重要とするべく方針転換を行った．また，サーバ. ャンクサーバの台数を増やすことで実現するが，こ. の仮想化技術によって CPU の空きリソースを減ら. のチャンクサーバはクライアントからの要求に対し. す技術なども導入され，これらによって状況はいく. てネットワーク越しに単純にデータを送受信するだ. らか改善しているはずではあるが，それから数年た. けの機能を持つ．. った現在でも，依然として，あるいは，以前にも増. このように，クラウドを構成する比較的多くのサ. してデータセンタの消費電力問題が叫ばれているの. ーバの主要な処理は，ネットワーク処理＋ストレー. が現状である．. ジ処理＋応答処理のような単純な処理である場合が多い．すなわち，システム全体で要求機能を実現す. 超組込みシステム技術. ることによって，それを構成する大部分のサーバの処理を単純化できる．. このような問題に対し，まずはクラウドを構成す. 処理を単純化できると，消費電力問題を抜本的に. るサーバ構成について考える．クラウドの主要要件. 解決するための処理のハードウェア（専用回路）化が. であるスケーラビリティを実現する方法には，大き. 容易となる．特に，前述のネットワーク処理やスト. 58 情報処理 Vol.52 No.1 Jan. 2011.

(2) 環境調和型クラウドコンピューティングを実現する ∼超組込みシステム技術による究極の電力効率を目指して∼. ︻若手プロデューサ . 14. でに標準化されているなどで変更の可能性が低い処理のハードウェア化が有効である．このようなハードウェア化を行っている例として，処理エンジン NPEngine 特に動作周波数. TM，3）. がある．NPEngine は. データバス幅で算出される理論. 1000. NPEngine 組込み CPU. 800 600. 10. 400. ︼ . 筆者の研究グループが開発している通信プロトコル. 伝送レート［Mbps］. レージ処理のように繰り返し頻度の多く，かつ，す. 200 9. 0. 80. 70. 限界性能に迫る転送性能を実現し，処理効率を極めている．消費電力あたりの転送性能は図 -2 に示す. 32. TM. 図 -2 NPEngine. 90. 100 110 120 130 140 150 160 消費電力［mW］. の消費電力あたりの性能. ように既存組込み CPU の少なくとも 20 倍以上であり，サーバの低消費電力化に大きく貢献する．こ. となく利用可能とし，サービスプロバイダによる本. のような高効率ハードウェアに，全体制御用として. 技術の導入を容易にする．また，このようなハード. ARM プロセッサ等の省電力な組込み CPU を組み. ウェア化を主要なアプリケーション処理にまで拡張. 合わせることで，サーバの電力効率を最適化した構. することで，さらに電力効率を高めていく．. 成をとることができる．. 筆者らは今後 10 年，以上のようなアプローチに. 今後のクラウドコンピューティングの消費電力問. よるクラウドサーバの組込みシステム化に積極的に. 題を抜本的に解決するためは，以上ように個々のサ. 取り組み，データセンタの IT 機器全体の消費電力. ーバの処理を単純化するシステム技術，そして，サ. を現在の 1/10 に削減することを目指したい．これ. ーバの処理効率を極限まで高めるハードウェアと省. によって排熱量も削減され，適切な配置密度によっ. 電力組込み CPU を組み合わせた「超組込みシステ. ては外気による空冷も可能となるので，冷却電力を. ム技術」が鍵になると思われる．. さらに削減することができ，データセンタの電力問題の抜本的な解決が可能となる．. 環境調和型組込みクラウド筆者の研究グループでは以上の考えのもと，まずはストレージサーバやコンテンツ配信サーバの電力効率を極める超高速ストレージネットワーク処理技術の研究開発を進めている．. 参考文献 1） The Green Grid®, Guidelines for Energy Efficient Data Centers #2. (Feb. 2007). 2） Ghemawat, S. et al. : The Google File System, Proceedings of the 19th ACM SOSP, Lake George, NY (Oct. 2003). 3）田中信吾他 : 1Gbps/10Gbps Ethernet に対応した高効率 TCP/IP オフロードエンジン，2A-5，DICOMO2010 シンポジウム (July 2010). （平成 22 年 10 月 29 日受付）. 本技術では，ネットワーク処理のみならずストレージ制御処理もハードウェア化することで，ストレージからネットワークまでのトータルの転送効率を最大化する．また，これらを OS の既存 API で隠蔽することで，既存のアプリケーションを改変するこ. 田中信吾 [email protected] （株）東芝研究開発センター研究主務．2001 年に東京大学大学院工学系研究科を修了し（株）東芝に入社，現在に至る．主に超高速・低消費電力通信処理に関する研究開発に従事．電子情報通信学会会員．. 情報処理 Vol.52 No.1 Jan. 2011. 59.

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