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現在進行中の変化を考える
Docomo 2015 冬モデルのコア数
8 8 8
6 6 6 4
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コア数では、すでに、PCを追い抜いている。
Mooreの法則で
チップは、こんなにも小さくなった
モバイル用
Cortex A7 MP2
1.3GHz, 2.2mm2
ハイエンド
ウエアラブル用
Cortex A7 MP2
500MHz, 1.1mm2
Mooreの法則で
チップは、こんなにも小さくなった
ウエアラブル用
Cortex A7 UP
500MHz, 0.36mm2
IOT用
Cortex M0
40MHz, 0.05mm2
ハイエンド
ウエアラブル用
Cortex A7 MP2
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Mooreの法則で
チップは、こんなにも安くなった
CPU アークテクチャーの変化
かつては、沢山の種類のCPUがあった
今、生き残っているのは、二つ
http://www.idc.com/prodserv/smartphone-os-market-share.jsp
Android OS、年内に市場シェア81.2%へ
―年11億6000万台出荷 2015/12/3 IDG
Android
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Tablet市場でのシェア
指数関数的な増加
この5年間のクラウドの規模拡大
MSクラウド側での注目すべき動き
 Azure Container Service
 Catapult: Bing + FPGA
 Trinity: Graph Engine
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2015/9/29
Azure Container Service
 By leveraging ARM, Azure Container Service
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SICS 2014 http://bit.ly/1BOIEuC
Catapult: MS BingでのFPGAの利用
データセンターの環境
ソフトウェアのサービスは、毎月のように変わる
マシンは、3年たつと、役割に応じて新しく購入される
マシンは、そのライフサイクルで、半分は再配置される
ハードウェアのメインテナンスは、ほとんど行われない
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ハードウェアとソフトウェアが、二つの計算「平面」を持つ
プログラム可能なSWファブリック
プログラム可能なHWファブリック
ハードウェアの「平面」は、第二のネットワークに
助けられて、専用のサービスを高速化できる
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10 Gb Ethernet
ケーブルは無し
Open Compute Project仕様
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Graph query and analytics
with Trinity
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Microsoft Research Asia
http://www.cse.unsw.edu.au/~iwgd
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Trinity
 分散インメモリーkey/valueストア
 オンライン検索処理グラフ・データベース
 Facebook上で3 hopの範囲の220万のユーザー検
索を 100ms以下の時間で
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グラフ処理のデータアクセスの特徴
 ランダムアクセス。局所性がほとんどない。
 ノードにとってみれば、隣りのノードの内容は、
グラフをどのように表現したとしても、そのノー
ドに「ジャンプ」するしかアクセス出来ない
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クラスターとメモリーの費用
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サーバーの数 1,000 1,000
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Cloud
Trinity Cluster の構造
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p-bitのハッシュコード
全てのマシンで
共有される2p個の
スロットを持つ
アドレッシング・
テーブル
メモリー
trunkごと
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二つの
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現在進行形の変化を考える 丸山先生
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現在進行形の変化を考える 丸山先生

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Wipse+例の会 勉強会
2015年12月7日 @マイクロソフト品川31F

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現在進行形の変化を考える 丸山先生

  1. 1. 現在進行中の変化を考える
  2. 2. Docomo 2015 冬モデルのコア数 8 8 8 6 6 6 4 4 6 6 コア数では、すでに、PCを追い抜いている。
  3. 3. Mooreの法則で チップは、こんなにも小さくなった モバイル用 Cortex A7 MP2 1.3GHz, 2.2mm2 ハイエンド ウエアラブル用 Cortex A7 MP2 500MHz, 1.1mm2
  4. 4. Mooreの法則で チップは、こんなにも小さくなった ウエアラブル用 Cortex A7 UP 500MHz, 0.36mm2 IOT用 Cortex M0 40MHz, 0.05mm2 ハイエンド ウエアラブル用 Cortex A7 MP2 500MHz, 1.1mm2 モバイル用 Cortex A7 MP2 1.3GHz, 2.2mm2
  5. 5. Mooreの法則で チップは、こんなにも安くなった
  6. 6. CPU アークテクチャーの変化
  7. 7. かつては、沢山の種類のCPUがあった
  8. 8. 今、生き残っているのは、二つ
  9. 9. http://www.idc.com/prodserv/smartphone-os-market-share.jsp Android OS、年内に市場シェア81.2%へ ―年11億6000万台出荷 2015/12/3 IDG Android iPhone
  10. 10. http://ggsoku.com/2015/12/android-os-market-share-2015/ Tablet市場でのシェア
  11. 11. 指数関数的な増加 この5年間のクラウドの規模拡大
  12. 12. MSクラウド側での注目すべき動き  Azure Container Service  Catapult: Bing + FPGA  Trinity: Graph Engine
  13. 13. https://goo.gl/qoVBNN 2015/9/29
  14. 14. Azure Container Service  By leveraging ARM, Azure Container Service will make it easy for you to create and manage clusters of hosts pre-configured with Docker, Apache Mesos, Marathon and Docker Swarm. This work couples Azure's hyper-scale and enterprise-grade cloud with proven open source technologies to deliver the foundation for the container deployment, orchestration, and management service any team building container apps will need.
  15. 15. SICS 2014 http://bit.ly/1BOIEuC Catapult: MS BingでのFPGAの利用
  16. 16. データセンターの環境 ソフトウェアのサービスは、毎月のように変わる マシンは、3年たつと、役割に応じて新しく購入される マシンは、そのライフサイクルで、半分は再配置される ハードウェアのメインテナンスは、ほとんど行われない Homogeneityが、非常に望ましい 矛盾: 専用化しつつ均一なハード
  17. 17. ハードウェアとソフトウェアが、二つの計算「平面」を持つ プログラム可能なSWファブリック プログラム可能なHWファブリック ハードウェアの「平面」は、第二のネットワークに 助けられて、専用のサービスを高速化できる
  18. 18. 8コア Xeon 2.1GHz CPU x 2 64 GB DRAM 4 HDD, 2SSD 10 Gb Ethernet ケーブルは無し Open Compute Project仕様
  19. 19. 遅延は、29%削減し、スピードは2倍
  20. 20. Graph query and analytics with Trinity Haixun Wang Microsoft Research Asia http://www.cse.unsw.edu.au/~iwgd m/2013/Slides/Haixun.pdf
  21. 21. Trinity  分散インメモリーkey/valueストア  オンライン検索処理グラフ・データベース  Facebook上で3 hopの範囲の220万のユーザー検 索を 100ms以下の時間で  entity検索等のグラフベース・サービスの基礎  オフライングラフ解析パラレル・プラットオフォーム  10億ノードのグラフ処理を60秒で  グラフ解析の基礎
  22. 22. グラフ処理のデータアクセスの特徴  ランダムアクセス。局所性がほとんどない。  ノードにとってみれば、隣りのノードの内容は、 グラフをどのように表現したとしても、そのノー ドに「ジャンプ」するしかアクセス出来ない  データ・ドリブンでデータ中心  計算は、グラフの構造によって命令される。 データの再利用は難しい。
  23. 23. クラスターとメモリーの費用 現在 5-10年後 サーバーの数 1,000 1,000 サーバーのメモリー容量 64GB 1TB 全体のメモリー容量 64TB 1PB 全体のサーバー・コスト $4M $4M GBあたりのコスト $60 $4
  24. 24. ランダム アクセス への挑戦 単一マシンの RAM容量の 制限 高速な グラフ処理 パラレル 計算 低遅延 オンライン処理 高速 オフライン解析 Memory Cloud
  25. 25. Trinity Cluster の構造
  26. 26. 64bitのユニークID p-bitのハッシュコード 全てのマシンで 共有される2p個の スロットを持つ アドレッシング・ テーブル メモリー trunkごと のテーブル 二つの テーブル

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