HPC で使えそうな FPGA 搭載 AWS F1 インスタンス 20170127

田名部誠一 (Sei-Ichi Tanabe-Tanabu, Ph.D)
@n_scattering
seiichi.tanabetanabu 27 Jan. 2017
JAWS-UG HPC専門支部 #8 LT
HPC (High-Performance Computing )
で使えそうな FPGA 搭載
AWS F1 インスタンス

構成
• 自己紹介と近況
1. HPCとアクセラレーター
2. FPGAとは
3. AWSのF1インスタンス
• まとめ
27 Jan. 2017 2 /16HPCで使えそうなFPGA搭載AWS F1インスタンス
https://www.facebook.com/photo.php
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自己紹介 (1. メイン)
• HPC (High-Performance Computing) 業務に従事:
• 計算高速化調査・研究担当 (GPGPU, FPGA etc.)
• ドキュメント・生産技術担当 etc.
• 好きなAWSサービス:
• EC2のみ
• ほかのJAWS-UG:
• 最近参加できていない

自己紹介 (2. 興味の方向)
• 科学技術への興味の継続
• 物理学・化学など: 理論・計算研究の動向のチェック
• 一般: 研究所・施設の一般公開の見学、講演会・研究会
• 健康の増進
• Physical: Ingressのミッション、生活リズムの構築
• Mental: 発達障害・精神疾患などの自己理解・日曜研究
• その他
• 映画: 昨年12月のアニメ4Kは全部視聴

自己紹介 (3. 近況)
• 2016年7月に同業のH社に移籍
• 何でも屋ではなくなりました。「特定用途向け」
• 半年経過しました。
• 都内某所へ引っ越し (2017年1月中旬)
• 通勤時間の半減 (Door-to-doorで130分→65分)
「アクセラレーター」
• 父の逝去
• 引っ越しと同時期「並列処理」

HPC (High-Performance Computing)
• 大規模科学技術計算
• 自然科学現象の理解
• 物理学・化学・バイオ・気象 etc.
• ものづくり(CAE)
• 自動車・電子デバイス etc.
• 人工知能(AI) etc.
• 深層学習・推論 etc.
LTでは省略

HPC (High-Performance Computing)
• ノードの高速化→並列
• 手計算からの脱却
• クロック周波数の限界
• プロセッサーあたりの
コア数増 (マルチコア)
• ノード数増 (クラスター)
10GbE, InfiniBand, OmniPath…
紙と鉛筆
マルチコア
(ワークステーションなど)
パソコン
クラスター
LTでは省略

計算処理高速化の手段
1. 並列計算方法を用いる
• 共有メモリー型並列計算機 (OpenMP, TBB etc. )
• クラスター (分散メモリ型並列計算機, MPI)
2. アクセラレーターを用いる
• NVIDIA GPGPU (Tesla etc. ) + CUDA
• Intel Xeon Phi (コ)プロセッサー
LTでは省略

計算処理高速化の手段
3. FPGA (Field-Programmable Gate Array)
• 製造後に購入者や設計者が
構成を設定できるLSI
• 最適な論理回路設計をすれば、
特定の処理を高速処理可能
• ハードウェアが得意な処理(ストリーミングなど)
を分担させる
https://ja.wikipedia.org/wiki/FPGA

FPGAはアクセラレーターか？
• 過去の実例
• 2007年にMD(分子動力学)計算プログラムに
対してFPGA上で実装を試みた資料はある
• High Performance Molecular Dynamics
Simulations with FPGA Coprocessors
• https://www.bu.edu/caadlab/rssi07_slides.pdf
• なんとかがんばったけど、もっとがんばれる…
最近の情報が追えていない
LTでは省略

FPGAはアクセラレーターか？
• 懸念している問題点 (わりと絶望的)
• 計算プログラムを高速化するための
最適な論理回路設計ができる環境がない?
• 数値の扱いを含め、一から考えられるか?
• ハードウェア記述言語(HDL), OpenCLなどを
記述できるスキルは？
• 気軽な開発機材がない、開発コスト etc.

AWSのF1インスタンスの紹介
• FPGAボード搭載型インスタンス F1
• https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/ec2-instance-type-update-t2-r4-f1-elastic-gpus-i3-c5/
• Amazon Web Services (AWS) re:Invent
2016: EC2インスタンスタイプのアップデート
– T2, R4, F1, Elastic GPUs, I3, C5
• 2016年12月1日現在で開発者プレビューを
リリース

• インスタンスの性能
• Intel Xeon E5 2686 v4 プロセッサー
• 最大 976GiB のメモリー
• 最大 4TB の NVMe SSDストレージ
• FPGAハードウェア開発キットもリリース
• Xilinx社製 FPGAボードを搭載
(ALTERA(Intel)ではない)
LTでは省略

• Xilinx社製 FPGAボードの性能
• Xilinx UltraScale+ VU9P (16 nm 製造プロセス)
• 288bit 幅のバスをもった 64GiB の
ECC機能付きメモリーを搭載 (4ch DDR4)
• CPUへの専有PCIe x16インターフェース
• 約2.5億のロジックエレメント
• 約6,800のDigital Signal Processing (DSP) エンジン
• デバッグ用仮想JTAGインターフェース

• 現時点の状態 (希望的観測)
• Amazon EC2 F1インスタンス (プレビュー)
https://aws.amazon.com/jp/ec2/instance-types/f1/
→申し込みができる…が外れた
• 開発キットがある
https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/developer-preview-ec2-instances-f1-with-programmable-hardware/
→特殊な言語(HDL)を使う必要がなく(?)
開発ができる (実際に触ってみないと何とも言えない…)

まとめ (希望的観測)
• HPCとアクセラレーターの役割
• FPGAの併用: ハードウェアが得意な
処理を切り出すことで高速化期待
• FPGA搭載型 F1インスタンス:
とにかく使ってみたい

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