具現化するエンジニアリングクラウド on AWS

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具現化するエンジニアリングクラウド

on AWS

Takashi Ogawa / Solutions Architect (HPC/CAE) Amazon Web Services Japan K.K.

⾃⼰紹介

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

ソリューションアーキテクト

担当エリア： CAEを中⼼としたHPCのお客様

経歴： SIerでCAE/HPCのインフラエンジニア

本セッションでお話しする内容

ERP SCM BOM MES EDI PLM CAD/CAE/HPC ソフトウェア開発 試作 ウェブサイト 販売システム 物流 テレマティクス クラウド連携

設計・開発

調達・製造

販売・マーケ

アフターサービス

製造業のIT全般でクラウド活用が進んでおり、その他のワークロードの事例は下記資料に掲載 https://www.slideshare.net/AmazonWebServicesJapan/aws-black-belt-online-seminar-2016-aws-70080330 本セッションでは製造業の業務の中でも「設計・開発」の分野にフォーカスした 内容のお話しです

エンジニアリングクラウド

設計・開発を⾏うエンジニアは3D-CADによる設計やシミュレーション(CAE)など の処理を⾏う為に⾼性能なコンピュータ環境を使⽤しています。従来難しいと思わ れていた、これらのワークロードに関してクラウド化の状況についてお話しします。 エンジニアリングワークステーション (EWS) エンジニアリングクラウド photo@ https://en.wikipedia.org/wiki/SGI_Octane

アジェンダ

•

シミュレーション分野での利⽤

•

可視化からCADへ

•

エンジニアリングを⽀えるSaaSソリューション

•

PDM on AWSによる設計コラボレーション

•

まとめ

アジェンダ

•

シミュレーション分野での利⽤

•

可視化からCADへ

•

エンジニアリングを⽀えるSaaSソリューション

•

PDM on AWSによる設計コラボレーション

•

まとめ

Data

Management

製造業の設計・開発における主要ワークロード

Simulation

CAE CAD PDM

Design

Manufacturing

CAM

Data

Management

製造業の設計・開発における主要ワークロード

Simulation

CAE CAD PDM

Design

Manufacturing

CAM

Fermilab

オンプレミス環境に58000コアを伸縮⾃在に

追加する環境を構築。従来6週間かかるシミュ

レーションを10⽇で完了

HGST

ピーク時85000コアを同時利⽤し従来1か⽉

掛かる計算を数時間で完了

NOVARTIS

ピーク時90000コアを同時利⽤し38年分の

計算処理を9時間で完了

シミュレーション/HPCはAWSの得意分野

Performance Testing

ANSYS Fluent

• AWS c4.8xlarge • 140M cells • F1 car CFD benchmark http://www.ansys-blog.com/simulation-on-the-cloud/

⼤規模シミュレーションでも⾼い性能を発揮

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

富⼠ゼロックス様 時系列データの並列可視化

マツダ株式会社様

http://www.awssummit.tokyo/summit/index.html#D3T6-2

JAMA様のクラウドベンチマークにおけるご評価

http://media.amazonwebservices.com/jp/summit2016/3D-05.pdf

2015年度、⽇本⾃動⾞⼯業会様にて主要CAEソフトウェアを⽤いた、クラウドの評価を 実施。AWS上で⾃動⾞の設計データを⽤いたベンチマークを実⾏。

いつ発⽣するか分からない業務を阻むシチュエーション。

＜⽇々起こり得る困ったシチュエーション＞ ・急な設計変更などにより短納期でシミュレーションを完了する必要が⽣じた ・CAE担当者の増員やGuest対応でワークステーションが不⾜した ・メモリが不⾜して⼤規模メッシュが切れない ・他のプロジェクトと時期が重複して、⼀時的に共⽤計算機のリソースが不⾜ ・研究開発で⼤規模なシミュレーションにトライしたいがリソースがない

CAE環境を取り巻く課題(これまでも)

・解析精度向上に対するモデル規模の増⼤

・解析パターンの増加

・製品サイクル、設計期間の短縮へのニーズ対応

・複合材料や連成解析など複雑な解析への対応

・形状等 最適化問題への対応

今後もシミュレーションの分野は年々⾼度化、

より⾼度なコンピューティングが求められる状況。

CAE環境を取り巻く課題(これからも)

物理的な制約を解き放つことで

解決ができる

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。

クラウドなら需要に併せてリソースの増減が可能

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⻑期的に 対応可能 →その時の仕事に計算機側を合せる 時代に！ Time Time

クラウドなら⼤量のジョブも⼀気処理できる

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、⼀⻫処理。 しかも費⽤は「時間×台数」なのでどちらも同じ。

・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、、、

クラウドならハードウェアの保守・運⽤が不要

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。

AWSは

・初期コスト不要

・処理の規模に応じて1台からでも開始できる

・Webでアカウント登録するだけ

誰でも直ちに始められる

・使わなくなったらいつでも⽌められる

⾼速なシミュレーション環境をより⾝近に

スケーラビリティ:

⼤規模なリソースにより、より⾼い

精度での結果をより速く実現

イノベーション:

新しいアプリケーション、

サービス、ビジネスを実現

アジリティ:

クラウドの柔軟性により、リソース

要望に対して迅速に対応可能に

なぜクラウドCAEなのか

密結合 (MPI/HPC) 性能を出す為に低遅延な通信⼿段が必要な処理 疎結合 (Grid/HTC) 通信が性能に影響しない処理 Data-Intensive ⾮常に⼤きいデータで ⾼いIOPS性能を 要求する処理 Data-Light ⼩さいデータで IOPS性能にあまり 依存しない処理 _{⾦融シミュレーション} 分⼦モデル構築 ⽂字列処理 Alt-coinの採掘 アニメーションレンダリング 画像処理 地理情報システム 構造解析 地震シミュレーション ⾼エネルギー研究 ゲノム解析 脳のシミュレーション 流体⼒学 衝突解析 材料シミュレーション 気候予測 Grid Computing

(“Pleasingly parallel”) Grid with IO

Cluster

Computing Cluster with IO(Data-intensive HPC)

Cluster HPC

密結合で低遅延が求め られる並列処理

Grid HTC

疎結合で処理が独立し ている分散処理

HPC + HTC

密結合のClusterを複数 疎結合す ることで、各HPCのジョブを最適な 速度で、かつ同時に大量実行が 行える。

ワークロードに最適化させるシステムの組合せ

Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)

特徴

(http://aws.amazon.com/jp/ec2/) • 必要な時に必要なだけ1時間単位の従量 課⾦で利⽤できる仮想サーバリソース • 世界16箇所のリージョンで利⽤可能 • 汎⽤的なIntelアーキテクチャを採⽤ • 様々なスペック・OSを選択可能 • 管理者権限で利⽤可能

仮想クラウドサーバ

既存のOS/アプリケーションが利⽤可能

開発⾔語・アプリケーション・ミドルウェア

×

多彩なEC2インスタンスラインナップ

http://aws.amazon.com/jp/ec2/instance-types/ 現在 AWSの仮想サーバ EC2は 最⼩→ 1vCPU 0.5GBメモリ 最⼤→ 128vCPU 約2TBメモリ のインスタンスまで拡充 <最近1年で登場した新インスタンス> -2016年-・5/18：⼤規模インスタンス X1リリース ・9/27：Broadwell搭載の汎⽤インスタンス m4.16xlargeリリース ・9/29：NVIDIA K80 GPU搭載 P2インスタンスリリース ・11/30：汎⽤T2インスタンスにt2.xlargeとt2.2xlargeが追加 ・11/30：メモリ最適化インスタンスR3後継のR4インスタンスリリース -2017年-・2/23：NVMeベースのSSDを搭載したI3インスタンスリリース ・4/20：FPGAを搭載したF1インスタンスリリース

EC2インスタンスタイプと分類

M4

汎⽤ コンピューティング_最適化 ストレージ・IO_最適化 メモリ最適化 _{アクセラレーテッド}GPU ・FPGA X1 2010 2013 2016 F1 P2 G2 CG1 M3 T2 I2 HS₁ I3 D2 R4 R3 C5 C4 C3 CC2 Announced 2017

•

NVIDIA K80を最⼤16GPU搭載

• 計192GBのGPUメモリと 約40,000 CUDAコアを搭載 • 1台で70TFlops(単精度浮動⼩数点演算)を実現 • 1台で23TFlops(倍精度浮動⼩数点演算)を実現 • GPUDirect™によるpeer-to-peer 接続をサポート Instance Name GPU Count vCPU Count Memory Parallel Processing Cores GPU Memory Network Performance

P2.xlarge 1 4 61GiB 2,496 12 GiB High

P2.8xlarge 8 32 488GiB 19,968 96 GiB 10 Gigabit P2.16xlarge 16 64 732GiB 39,936 192 GiB 20 Gigabit

＜インスタンスサイズ＞

GPU搭載：P2インスタンス

https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/new-p2-instance-type-for-amazon-ec2-up-to-16-gpus/ 2017/5/26 東京リージョンでの提供開始

祝

GPUインスタンスを使って⾼速化

流体解析系

構造解析系

電磁場解析系

・

_{ANSYS Fluent}

・

_{Numeca Fine Turbo}

・

_{ANSYS Polyflow}

・

_{Prometech Particleworks}

・

_{Altair AcuSolve}

・

_{Autodesk Moldflow}

・

_{ANSYS Mechanical}

・

_{MSC Marc}

・

_{Dassault Abaqus (standard)}

・

_{MSC Nastran}

・

_{Altair OptiStruct}

・

_{Siemens NX Nastran}

・

_{Altair RADIOSS (Implicit）}

・

_{LSTC LS-DYNA(Implicit)}

・

_{Altair FEKO}

・

_{ANSYS HFSS}

・

_{ANSYS Nexxim}

・

_{JSOL JMAG}

http://www.nvidia.co.jp/content/gpu-applications/PDF/gpu-applications-catalog.pdf ソルバーがGPUに対応している、主なCAEアプリケーション CAEの他、さまざまなソフトウェアがGPU対応しており、NVIDIAよりGPU対応 カタログが公開されております。

次世代GPUインスタンスにVolta搭載計画を発表

5⽉に開催されたNVIDIAのイベントGTC2017で、次期GPUインスタンスに 次世代VoltaアーキテクチャのV100 GPU搭載を発表しました。

ジョブ本数を監視して計算ノードを⾃動でスケールさせる

クラスターを簡単に構成

マスター&計算ノードのOS： -CentOS -Ubuntu -Amazon Linux ジョブスケジューラ： -Torque -SGE -OpenLava -SLURM

https://aws.amazon.com/hpc/cfncluster/

シミュレーション実⾏をアシストするHPCクラスタ環境

ーCfnClusterー

EngineFrame2017がリリース

• HPC/グリッドコンピューティング基盤のポータルツール

• Ctrix XenDesktop, HTML5ファイル転送など新機能

AWS各種サービスと統合

• Amazon Linux、VPC、EFS、ALB、cfncluster対応

• CloudFormationテンプレートを提供

どう使うか？

• エンドユーザへGUIでHPCクラスタを利用させたいお客様向け

• 可視化用リモートデスクトップの管理もしたいお客様向け

https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2017/03/nice-enginframe-2017-is-now-available-with-even-simpler-aws-integration/

シミュレーション実⾏をアシストするHPCクラスタ環境

ーNICE EngineFrameー

特徴

_{(https://aws.amazon.com/jp/batch/)}

多量のバッチジョブ実行をクラスタの管理を行う事

なしに容易に実現できる

ジョブとして登録したアプリケーションやコンテナイ

メージをスケジューラが実行

利用するインスタンスタイプや数、スポット利用有無

など

_{Compute Environmentとして任意に指定可能}

フルマネージド型のバッチ処理実⾏サービス

AWS Batchで管理 処理を 依頼 スケジュール 実⾏

シミュレーション実⾏をアシストするHPCクラスタ環境

ーAWS Batchー

アジェンダ

•

シミュレーション分野での利⽤

•

可視化からCADへ

•

エンジニアリングを⽀えるSaaSソリューション

•

PDM on AWSによる設計コラボレーション

•

まとめ

AWSクラウド環境 計算ノード マスター サーバ オンプレミス

Internet-VPN接続

専⽤線

解析結果の 可視化 リモート操作 Input/Outputデータ の転送

クラウドCAEの利⽤環境

AWSクラウド環境 計算ノード マスター サーバ オンプレミス

Internet-VPN接続

専⽤線

解析結果の 可視化 リモート操作 Input/Outputデータ の転送

クラウドCAEの利⽤環境

データ増加と

共に増える

転送時間

2016年2⽉ NICE社がAWSにJoinしました

https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/amazon-web-services-to-acquire-nice/

+

HPCのソフトウェアならびにサービスを提供しているNICE社が AWSの⼀員になりました。

Remote rendering delivers 3D graphics performance and large memory, providing a high-end workstation experience in the cloud.

••Rendering on Linux g2.2xlarge ••r3 application server running

Windows, up to 244 GB of RAM

クラウドでの可視化活⽤事例：帝⼈株式会社様

設計情報の解析から可視化、蓄積、共有までをワンストップで実現 選定のポイント ü HPC分野における実績の多さ ü 各種規格に準拠する⾼いセキュリティ環境であること ü ⼤容量のストレージサービスの選択肢の多さと安価に利⽤できること ü NICE DCVによって、AWS の中で解析から可視化までをワンストップかつリーズナブルに 実現できること _{https://aws.amazon.com/jp/solutions/case-studies/teijin/} HPCクラスタ 環境 解析結果の レンダリング 可視化 手元PCへ 解析結果 表示

続くエンジニアリング向け可視化VDIサービスの拡充

+

＜2016年＞ 2/13：仮想デスクトップ(VDI)ソフトウェア、NICE-DCVを 開発しているNICE社がAWSにJOIN 11/15：マネージド型の仮想デスクトップサービス、Amazon Workspacesに GPUを搭載したバンドルが追加 11/30：GPU搭載していないインスタンスタイプでもグラフィックス処理が 利⽤可能なElastic GPUsを発表 12/2 ：デスクトップアプリをストリーミングする Amazon AppStream 2.0を発表

エンジニアリング向け可視化VDIサービスの拡充

+

＜2016年＞ 2/13：仮想デスクトップ(VDI)ソフトウェア、NICE-DCVを 開発しているNICE社がAWSにJOIN。 11/15：マネージド型の仮想デスクトップサービス、Amazon Workspacesに GPUを搭載したバンドルが追加 11/30：GPU搭載していないインスタンスタイプでもグラフィックス処理が 利⽤可能なElastic GPUsを発表 12/2 ：デスクトップアプリをストリーミングする Amazon AppStream 2.0を発表 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/in-the-work-amazon-ec2-elastic-gpus/

Elastic GPUsの発表では

ANSYS、SIEMENSの

エンドースメント掲載

エンジニアリング向け可視化VDIサービスの拡充

+

＜2016年＞ 2/13：仮想デスクトップ(VDI)ソフトウェア、NICE-DCVを 開発しているNICE社がAWSにJOIN。 11/15：マネージド型の仮想デスクトップサービス、Amazon Workspacesに GPUを搭載したバンドルが追加 11/30：GPU搭載していないインスタンスタイプでもグラフィックス処理が 利⽤可能なElastic GPUsを発表 12/2 ：デスクトップアプリをストリーミングする Amazon AppStream 2.0を発表 https://www.youtube.com/watch?v=MSVe8L6Mmjs (46:10〜) https://www.youtube.com/watch?v=9YAxsI6UaX0 (37:45〜)

AppStream2.0のデモ動画

エンジニアリング向け可視化VDIサービスの拡充

+

＜2016年＞ 2/13：仮想デスクトップ(VDI)ソフトウェア、NICE-DCVを 開発しているNICE社がAWSにJOIN。 11/15：マネージド型の仮想デスクトップサービス、Amazon Workspacesに GPUを搭載したバンドルが追加 11/30：GPU搭載していないインスタンスタイプでもグラフィックス処理が 利⽤可能なElastic GPUsを発表 12/2 ：デスクトップアプリをストリーミングする Amazon AppStream 2.0を発表 https://www.youtube.com/watch?v=9YAxsI6UaX0 (37:45〜)

AppStream2.0上でNX(CAD)のデモ

Data

Management

製造業の設計・開発における主要ワークロード

Simulation

CAE CAD PDM

Design

Manufacturing

CAM

アジェンダ

•

シミュレーション分野での利⽤

•

可視化からCADへ

•

エンジニアリングを⽀えるSaaSソリューション

•

PDM on AWSによる設計コラボレーション

•

まとめ

http://www.altair.com/hwul-va/

https://www.autodesk.co.jp/products/a360/

https://portal.plexusplm.com/plexus-cae

https://www.rescale.com/jp/

エンジニアリングクラウドを使⽤する選択肢の数々

メリット デメリット ⾃社で構築・管理 • 内製アプリ含め⾃由にソ フトウェア導⼊できる • チューニングなど環境を フルカスタマイズできる • アプリのメンテなど運 ⽤管理も⾃分達で実施 する必要がある • アプリ+インフラの知 識も必要 SIerを活⽤ • ある程度⾃由に環境がデ ザインできる • 構築から運⽤まで任せら れる • 作業に⽐例して費⽤も 増加 • 実装までのタイムラグ SaaSを使う • アプリの導⼊、保守せず に利⽤できる • 時間課⾦のアプリもある • 内製アプリの導⼊やOS のカスタマイズが⾃由 に⾏えない ⾃由度⾼ 利便性⾼

アジェンダ

•

シミュレーション分野での利⽤

•

可視化からCADへ

•

エンジニアリングを⽀えるSaaSソリューション

•

PDM on AWSによる設計コラボレーション

•

まとめ

Data

Management

製造業の設計・開発における主要ワークロード

Simulation

CAE CAD PDM

Design

Manufacturing

CAM

ユーザーにデータを送るのではなく、

データをユーザーの近くに配置

グローバルインフラストラクチャを⽤いた設計データ共有

AWSは世界16の国や地域にデータセンター基盤を展開

代表的なPLMソフトウェアのSiemens TeamcenterはAWS上での稼働を

正式認定頂いています

Teamcenter on AWS

AWSでPDMのシステムを堅牢に柔軟に

TeamCenter Server Master Volume Tokyoリージョン Teamcenter DB (Oracle) Local Cache 設計拠点(日本) 設計端末 設計端末 Application Server License Server マスターサーバー 拠点サーバー 専用線 (DirectConnect) 重要なサーバ、データを冗長化 マルチAZによる冗長化

システム構成/管理を⽀援するサービス

特徴 (https://aws.amazon.com/jp/rds/oracle/) • 数クリックで構築可能で、バックアップやパッチの適⽤、 フェイルオーバーは⾃動で⾏われる • Multi-AZ配置により、物理的に異なるAZにスタンバイレ プリカを配置可能。フェイルオーバー時は⾃動で起動・ 利⽤可能に 価格体系 (https://aws.amazon.com/jp/rds/oracle/pricing/) • インスタンスタイプに応じて • ストレージ / バックアップストレージは利⽤量に応じて

Amazon RDS:フルマネージド型データベースサービス

特徴

(http://aws.amazon.com/jp/cloudformation/)

• テンプレートを元に、EC2をはじめとす

る

AWSリソースの環境構築を自動化

• JSONフォーマットのテキストで、テンプ

レートを自由に記述可能

Amazon CloudFormation：

設定管理 & クラウドのオーケストレーション サービス

スタック EC2 Auto Scaling テンプレート（設定ファイル） テンプレートに基づき 各リソースが⾃動起動 EC2 Cloud Formation

システム構成/管理を⽀援するサービス

様々な企業の利⽤に耐えるAWSのセキュリティ

AWSは主要な規制/

標準/ベストプラク

ティスに準拠。

第三者認証の取得や、

保証プログラムへの

準拠をしています。

AWSコンプライアンス http://aws.amazon.com/jp/compliance/ AWSのセキュリティとコンプライアンス http://www.slideshare.net/AmazonWebServicesJapan/aws-23722701

http://www.nikkei.com/article/DGXLZO11980880R20C17A1NN7000

2017/1/22 日経新聞

海外展開も柔軟に対応可能に

TeamCenter Server Master Volume Tokyoリージョン Teamcenter DB (Oracle) Local Cache 設計拠点(日本) 設計端末 設計端末 Application Server License Server マスターサーバー 拠点サーバー 専用線 (DirectConnect) Teamcenter AWS高速 バックボーン Ohio リージョン 北米 Local Cache 設計拠点 設計拠点の最寄りのリージョ ンキャッシュサーバを配置 管理は全て東京から実施 マルチAZによる冗長化

CAD-VDIへの道筋も⽴てやすく

TeamCenter Server Master Volume Tokyoリージョン Teamcenter DB (Oracle) Local Cache 設計拠点(日本) 設計端末 設計端末 Application Server License Server マスターサーバー 拠点サーバー 専用線 (DirectConnect) Teamcenter AWS高速 バックボーン Ohio リージョン 北米 Local Cache 設計拠点 Teamcenter Singapore リージョン 東南アジア Local Cache 設計拠点 マルチAZによる冗長化 ゆくゆくはAWSのGPUインスタ ンスにCAD端末イメージも展開 し、VDIで利用

PDM on AWSにより⾒込まれる効果

1. AWS上でPDM環境を構築することでシステム稼働までの時間

を⼤幅削減が⾒込る

2. AWS上にPDM環境を構築することで、システムの初期費⽤を

低減

3. システム環境のグローバルなメンテナンス・デプロイが容易に

なり、運⽤負荷の軽減を実現

4. 海外設計拠点からは、⽇本への直接アクセスではなく、最寄の

AWSリージョンにアクセスすることで、データアクセス⾼速

化が⾒込める

5. 取引先との契約終了時のシステム停⽌、データ保護が容易です

し、取引先システムのセキュリティ・コンプライアンスを強化

できる

アジェンダ

•

シミュレーション分野での利⽤

•

可視化からCADへ

•

エンジニアリングを⽀えるSaaSソリューション

•

PDM on AWSによる設計コラボレーション

•

まとめ

Data

Management

クラウドはR&Dの多くのワークロードをカバー可能

Simulation

CAE CAD PDM

Design

Manufacturing

CAM IoT AI 加えて現在HOTなIoTやAIなどのワークロードも、同⼀のクラウド上で実施可能。 設計・開発のあらゆるコラボレーションが促進できる

本セッションのFeedbackをお願いします

受付でお配りしたアンケートに本セッションの満⾜度やご感想などをご記⼊ください アンケートをご提出いただきました⽅には、もれなく素敵なAWSオリジナルグッズを プレゼントさせていただきます