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Cld017 nh シリーズリリース
- 1. hirost@microsoft.com Session ID:CLD017 本情報の内容（添付文書、リンク先などを含む）は、Microsoft Tech Summit 開催日（2016年11月1－2日）時点のものであり、予告なく変更される場合があります。
- 2. このセッションのゴール HPC/CAE領域のAzureのビジョンを理解する HPC/CAEをより簡易に利用するための方法を 理解する HPC・GPU(可視化・ディープラーニング)向け インスタンスの概要を理解する 必要なリソースを理解する
- 5. HPConAzureの発展 時間 2012 クラウド コンピューティング 2014 Windows HPC on Azure 2016/8月 GPU on Azure (プレビュー開始) 9/26 新Hシリーズリリース 2015/7月 Linux RDMA (InfiniBand) on Azure Ethernetネットワークの高速化 (SR-IOV) 25Gbps 複数のMPI対応 より大規模なクラスター対応
- 6. 稼働中 アナウンス済み / 構築中 米国中部 Iowa 米国東部 Virginia 米国政府 Virginia 米国中北部 Illinois 米国政府 Iowa 米国中南部 Texas 南ブラジル Sao Paulo 西ヨーロッパ Netherlands 北中国 * Beijing 南中国 * Shanghai 東日本 Tokyo, Saitama 西日本 Osaka 南インド Chennai 東アジア Hong Kong 東南アジア Singapore 東南オーストラリア Victoria 東オーストラリア New South Wales 中央インド Pune カナダ東部 Quebec City カナダ中部 Toronto 西インド Mumbai ドイツ北東** Magdeburg ドイツ中部 ** Frankfurt 北ヨーロッパ Ireland 米国東部2 Virginia イギリス 2 Regions US DoD East TBD US DoD West TBD * Operated by 21Vianet ** Data Stewardship by Deutsche Telekom 30の地域でサービス中、36の地域まで拡大予定 中央韓国 Seoul 南韓国 TBD 米国中西部 Utah 米国西部 California 米国西部2 California • 100カ所以上のデータセンター • ネットワーク網が全世界で第 2 位の規模 • AWS の 2 倍、Google 6 倍の地域サポート (2016年 10月 31日 現在) https://azure.microsoft.com/en-us/regions/ イギリス 2 Regions フランス中部 TBD フランス南 TBD
- 7. CAE 向けに最適なクラウドHPC Microsoft Azure 全世界36か所(IB付きは6ヶ所) のDCのリソースで必要なとき に、必要なリソースを迅速に確 保して、高並列計算を効率的に 実行することができます。 CAE基盤に必要なRDMA、 InfiniBandインターコネクトを 用意。GPUインスタンスでプリ /解析/ポスト処理までクラウド で一貫した産業利用を可能に！ HPE社との包括的なアライアン ス – FC（フレキシブルキャパシティ） Redhat社との包括的なアライ アンス - CCSP オンデマンドに利用 CAEに最適なハードウェア グローバルアライアンス Windows と Linux のサポート 高速な InfiniBand、 GPUサポート 多くの パートナー企業 セキュリティと専用線 による接続性 • Redhat社と唯一、か つ包括的なアライアン ス RHEL、JBOSSなど CCSP認証、一貫サ ポート • HPE社との包括的なア ライアンス – FCのリ リース • Altair、ANSYS社など CAE ISV各社と連携 • 日本での契約、裁判所の 管轄も日本国法準拠 • 地域ニーズに応じたDCロ ケーションの提供。日本 では東日本・西日本の提 供。広域災害に正式に対 応 • 専用線接続 ExpressRoute によるセ キュアな接続を提供 • A8/A9 QDR InfiniBandインスタンス をリリース済み • Haswell、FDRのHシ リーズインスタンスをリ リース • NVIDIA Tesla K80/M60搭載GPUイン スタンス Nシリーズをリ リース（プレビュー） • Windows HPC Packを 開発メーカーとして提供 • Linux ディストリビュー ション各社と連携 （Redhat、Novel、 Canonical）
- 8. マイクロソフトのパートナーシップ Hardware & Software Infrastructure Big Compute Marketplace Certified Applications Visualization
- 9. Azure Compute Container Service VM Scale Sets 仮想マシン Batch App Service Service Fabric Cloud Services Azure Functions
- 10. Dv2 Dシリーズ2 CPU進化SSD搭載 D G 大容量メモリ・ SSD搭載 NC NVIDIA GPU K80 計算用途、 InfiniBand搭載 （NC24r） F 高CPU・ 低メモリ 計算用途 最速CPU、 InfiniBand FDR搭載 H 最大6TB SSD搭載 DB用途 L A A0-7:低価格・汎用 A8-11: HPC向け Aシリーズ version2登場 – 11月予定 Av2 NVIDIA GPU M60搭載 可視化用途 NV
- 15. Tightly coupled 密結合 • ノード間の通信が頻繁に起こる計算 • 通信ネットワークの帯域・レイテンシが直接性能に影響 してくる • 例：自動車の衝突解析、流体解析、気象予報、貯水池シ ミュレーション、製造業 InfiniBandが必要
- 18. スペック A8 A9 A10 A11 コア数 8 16 8 16 CPU Xeon E5-2670 2.6 GHz – Sandy Bridge メモリ DDR 3 56 GB DDR 3 112 GB DDR 3 56 GB DDR 3 112 GB 標準データ ディスク 384 GB HDD 384 GB HDD 384 GB HDD 384 GB HDD フロント ネットワーク 10G bps Ethernet バックエンド ネットワーク QDR InfiniBand with RDMA N/A リージョン 米国東部・西部・北中部・中南部、北ヨーロッパ・西ヨーロッパ、東日本
- 19. スペック H16r H16mr H8 H8m H16 H16m コア数 16 16 8 8 16 16 CPU Xeon E5-2667 v3 3.2 GHz - Haswell メモリ DDR 4 112 GB DDR 4 224 GB DDR 4 56 GB DDR 4 112 GB DDR 4 112 GB DDR 4 224 GB 標準データ ディスク 2.0 TB SSD 2.0 TB SSD 1.0 TB SSD 1.0 TB SSD 2.0 TB SSD 2.0 TB SSD フロント ネットワーク 40G bps Ethernet バックエンド ネットワーク FDR InfiniBand with RDMA N/A リージョン 米国西部・中南部 (10/31日現在)
- 20. 16 32 64 128 256 512 3Car 6483 3601 2006 1342 1037 949 実行時間(秒) コア数(1ノード１６コア) 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 ジョブ当たりの実行時間 large HYBRID using NUMA A9 nodes MPI RDMA Large MPI SRIOV AZURE HYBRID using NUMA LS-DYNA Mpp971—3car3 150ms 前面衝突ケース
- 24. Storage / Workspace CONSUME WorkstationsCompute Source: Alex Herrera, Jon Peddie Research CREATE On the road Main office Satellite officeDesign review / walk-through Manufacturing 3D print / prototype クラウド上でプロジェクト作業すべてが完結する
- 25. スペック NV6 NV12 NV24 コア数 6 12 24 CPU Xeon E5-2690 v3 - Haswell GPU 1 x M60 GPU (1/2 物理カード) 2 x M60 GPU (1 物理カード) 4 x M60 GPU (2 物理カード) メモリ 56 GB 112 GB 224 GB 標準データ ディスク 380GB SSD 680GB SSD 1.44 TB SSD ネットワーク Azure Network Azure Network Azure Network プレビュー価格 （参考: GAの 50％ OFF?） 63.24円/hour GRIDライセンス 込 126.48円/hour GRIDライセンス 込 252.96円/hour GRIDライセン ス込
- 26. ベースとなる技術 DDA (Discrete Device Assignment) PCIeデバイスパススルー Windows Server 2016で導入 ベアメタルなみのパフォーマンス
- 28. • プリ処理 • ポスト処理 • Generative Design • 3Dプリンティング
- 29. Azure オンプレミスへの配置 機器のメンテナンス IT部門管理 Azureへの配置 Citrixが管理 Azure Azureへの配置 IT部門管理 Citrix Cloud Azure XenApp 7.11 on Nシリーズ XenDesktop 7.11 HDX 3D Pro on Nシリーズ • 想定ユーザー：ナレッジワーカー • vGPUを共有して利用 • 想定ユーザー：3Dグラフィックスを利用する プロフェッショナル・デザイナー • vGPUを占有 • マルチモニター、NVENC H.264ハードウェア エンコーディングなど高度な要件
- 30. • XenServer • Microsoft System Center • VMware vSphere • Citrix CloudPlatform • Amazon EC2 • Microsoft Azure • Wake on LAN XenApp標準の展開オプション
- 35. ImageNet で最高評価 28.2 25.8 16.4 11.7 7.3 6.7 3.5 ILSVRC 2010 NEC America ILSVRC 2011 Xerox ILSVRC 2012 AlexNet ILSVRC 2013 Clarifi ILSVRC 2014 VGG ILSVRC 2014 GoogleNet ILSVRC 2015 ResNet ImageNet Classification top-5 error (%) 2015年、マイクロソフトは、エントリーした５分野すべてで１位を獲得 (ImageNet classification, ImageNet localization, ImageNet detection, COCO detection, and COCO segmentation)
- 36. ディープラーニング開発キット • マイクロソフトリサーチ（研究所）が開発したディープラーニング開発ツールキット • CNTKから「Cognitive Toolkit」としてリニューアル • 2015年にILSVRCで優勝したResNetも含まれている • すべてGithub上でOSSとして公開 • MS紹介ページ https://www.microsoft.com/en-us/research/product/cognitive-toolkit/ • github https://github.com/Microsoft/CNTK • Cognitive Toolkit (CNTK v2)の最近のアップデート
- 37. スペック NC6 NC12 NC24 NC24r コア数 6 12 24 24 CPU Xeon E5-2690 v3 - Haswell GPU 1 x K80 GPU 1/2 物理カード 2 x K80 GPU (1 物理カード) 4 x K80 GPU (2 物理カード) 4 x K80 GPU (2 物理カード) メモリ 56 GB 112 GB 224 GB 224 GB 標準データ ディスク 380GB SSD 680GB SSD 1.44 TB SSD 1.44 TB SSD フロントエンド ネットワーク Azure Network バックエンド ネットワーク N/A FDR InfiniBand with RDMA プレビュー価格 （参考: GAの50％ OFF?） 57.12円/hour 115.26円/hour 229.5円/hour 258.06円/hour 開発中 Coming Soon!
- 40. HPC/ビッグコンピュート関連リソース https://azure.microsoft.com/ja-jp/solutions/big-compute/ https://simulation.azure.com/ https://blogs.technet.microsoft.com/windowshpc/ https://github.com/Azure/azure-bigcompute-hpcscripts MPI アプリケーショ ンを実行するように Linux RDMA クラス ターを設定する https://azure.microsoft.com/ja-jp/documentation/articles/virtual- machines-linux-classic-rdma-cluster/
- 42. まとめ HPC/CAEに対するAzureへの投資・ビジョン HPC/CAEをより簡易に利用するための方法 HPC・GPU(可視化・ディープラーニング)向け インスタンスの概要 A8-11、Hシリーズ、NVシリーズ、NCシリーズ 重要なドキュメント・リソース