オラクルのHPC/GPUソリューションご紹介（2021/08版）

Oracle Cloud Infrastructure
HPC/GPUソリューションのご紹介
2021.8
⽇本オラクル株式会社
事業戦略統括事業開発本部
⼤橋雅⼈ (Masato.Ohashi@oracle.com)

GPU
HPCワークロードのタイプ
数ノードから数百ノードの⾼
性能サーバーを⾼速なイン
ターコネクトで接続。ノード
間通信が多く発⽣する
CAE処理などで使⽤。
⾼速インターコネクト
数⼗から数千ノードを使⽤。
ノード間通信は多くなく、通
常のネットワークを使⽤し、
リージョンを跨いだ計算も可
能。
GPUを使⽤した処理。必
要に応じて⾼速インターコネ
クトね複数のGPUノードを
接続して⼤規模に処理。
数ノードから数⼗ノードの
サーバーと⾼速なストレージ
を使⽤した、⼤規模・⾼速
なストレージ。Luster、
BeeGFSなどのソフトを使⽤。
• 流体/空⼒計算
• 構造計算
• 衝突計算
• EDA(半導体）
• ⾦融モンテカルロ計算
• グラフィック処理
• AI - Deep Learning
• グラフィック処理
• ⼀部の流体/構造計算
• Big Data
• CAEなどで、共有スト
レージとして使⽤
Copyright © 2021 Oracle and/or its affiliates
4

GPU
HPCワークロードのタイプに対応するOCI HPCソリューション
Copyright © 2021 Oracle and/or its affiliates |
5
ベアメタル
+
クラスタ・ネットワーク
⾼速インターコネクト
フレキシブル VM
+
フラット・ネットワーク
リージョン間バックボーン
GPU シェイプ
+
⾼速ストレージ
+
クラスタ・ネットワーク
ローカル NVMe(Dense)
⾼速ブロック・ストレージ
+
フラット・ネットワーク

オンプレミス: 静的なインフラストラクチャ
リソースの上限により、ピーク時の計算時間が⻑くな
る。また、ピーク時以外では使⽤されていないリソー
スがある。
クラウド: 動的なインフラストラクチャ
必要なリソースを動的に割り当てて、計算時間を短
縮。同時に最適なリソース割り当てによりコスト削減
が可能。
クラウドで可能になるHPCの進化
ピーク時に計算時間がかかる
ピーク時の計算時間を短縮
リソースの
動的な割り当て
リソースの
上限固定
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7

オンプレミスの5.9倍のパフォーマンスをOCIで実現
8
オンプレミスで15⽇かかっていた処理をOCIで3⽇以内に短縮。価格性能⽐でも約2.4倍を達成
事例: デンソーテクノ様 (流体騒⾳解析 Star-CCM+)
https://www.oracle.com/a/ocom/docs/dc/em/oracle-denso-lpd400013460.pdf
https://www.oracle.com/jp/our-customers/denso-techno/

スピード
ピーク時に必要な計算リソースを迅速に
割当てられるため、計算時間を短縮し製
品開発期間の短縮が可能です。
クラウドでHPC/AI環境を使⽤するメリット
コスト
計算リソースを使⽤しない場合は、リソース
を迅速に削除することで、余分なリソース
にかけるコストを削減可能です。
新しい技術への対応
⽤途に応じて、最新のCPUやGPUを必要な
時にすぐ使⽤できます。１秒単位の課⾦で
、検証などでの短時間の使⽤においても、少
ないコストで使⽤開始できます。
オンプレミス
クラウド
計算時間
計算時間
余剰
需要
リソース
需要
リソース
オンプレミス
クラウド
10
需要に合わせた割当

カーボン・ニュートラルへの対応
電⼒使⽤量の⼤きなHPC環境を、集約され⾼エネルギー効率なクラウド環境へ移⾏
クラウドでHPC/AI環境を使⽤するメリット
59%
世界中のOracle Cloudの
データ・センターにおける使⽤
電⼒のうち、59%が再⽣可能
電⼒として2019年に認証済み
100%
ヨーロッパの10のリージョンで、
100% 再⽣可能エネルギーを
使⽤
100%
2025年までに、Oracle Cloud
の電⼒を100%再⽣可能エネル
ギーとするゴールを設定
Oracle Cloudの取り組み
Oracle Cloud Infrastructureの導⼊により、IT運⽤コストの⼤幅な削減、
エネルギー消費量の20%削減、管理とコンプライアンスの簡素化、そして持続
的な成⻑計画に必要なスケーラビリティを実現しました。
Vlad Moca, Deputy Group IT Director, KMG Rompetrol SRL
11

HPC on
12

DEC, 1994 Sun, 2010
Mellanox, 2010
Bare Metal, 2016
2x Pascal, 2017
8x Volta, 2018
RDMA, 2019
AMD Rome
Oracle - HPCの歴史
13

HPC on Oracle Cloud Infrastructure
圧倒的な低コストと⾼パフォーマンスをクラウドで実現
安定して⾼速なネットワーク基盤
（25Gbpsネットワーク + HPC向け低遅延100Gbps）
フレキシブルVM & ベアメタル・サーバー
（最新のHW を低コストで提供）
HPC⽤ソリューション / アプリの稼働実績
グローバルで30のリージョン
（⽇本には東京と⼤阪の２リージョン）
• 多くのHPCアプリケーションでの稼働実績
• ベアメタル・サーバー: 仮想化オーバーヘッドの無い安定した
⾼性能を提供しながら、VM同様に数分でデプロイ・起動
• フレキシブルVM: メモリー・サイズとCPUコア数を任意に設定、
最適なリソース割り当て/コストが可能
• 安定したフラット・ネットワークに加え、HPC向け広帯域・超低
遅延RDMAネットワークを提供
• グローバルで30リージョン稼働。⽇本では、東京と⼤阪の２
リージョンが使⽤可能。
• リージョン間はバックボーン接続しているため、インターネットを
介さないセキュアで安定した通信が可能。
14

安定したフラット・ネットワーク超低遅延 RDMA クラスタ・ネットワーク
HPCに最適な安定した低遅延ネットワーク
データセンター内は、全てのサービスがオーバー・サブスクリ
プションの無いフラット・ネットワークで接続。広帯域・低遅
延で安定した通信が可能。
⾼速インターコネクト向け、2μ秒以下の低遅延通信を実
現したRDMAクラスタ・ネットワークを提供。オンプレミスで
InfiniBandを使⽤して稼働しているワークロードも、クラ
ウドで⾼パフォーマンスで実⾏可能。
100Gbps / 超低遅延RDMAクラスタ・ネットワーク
......
データセンター内フラット・ネットワーク
15

フレキシブルVM ⾼性能べメタル・サーバー
⾼性能・フレキシブルなサーバー
CPUコア数とメモリー・サイズを⾃由に組み合わせ可能な、
フレキシブルVM(仮想マシン)を提供。最適なサイズの
VMを使⽤することで、無駄なリソース割り当てを無くし、コ
ストを最適化。
仮想化オーバーヘッドが無く、安定した⾼性能が可能な
ベアメタル(物理)・サーバーを提供。ベアメタルながら、VM
同様に数分でデプロイ・起動、削除が可能。
CPUコア
メモリー
16

パフォーマンス・ベンチマーク
Oracle
(低遅延)
ネットワーク遅延
0.86
0.9
0.88
0.93
0.89
0.82
Top HPC Applications
relative performance
BM VM
CRASH
CFD
MILC
WRF
HPL
STREAM
ベアメタル・パフォーマンス
VMと⽐較して、
10% - 18%⾼性能
18
https://docs.exabyte.io/benchmarks/2018-11-12-comparison/

Oracle Cloud Infrastructure - HPC向けラインナップ
⾼コア数
ハイパフォーマンス
HPCクラスタ
NVIDIA TESLA GPU
1 コア
¥3.00 /時間
A100
¥366 /時間/GPU
• AMD EPYC 7J13を最⼤128コア
(最⼩ 1コアから提供)
• クロック: 2.55 - 3.5GHz
• メモリー: 最⼤ 2TB
• Flexible VM対応
任意のメモリー・サイズとCPUコア数を指定可能
• ネットワーク: 最⼤50Gbps x 2
• ⾼速なIntel Icelake CPUを最⼤
36コア搭載(最⼩1コアから提供)
• クロック: 3.0 - 3.6GHz
• ネットワーク
• 100Gbps(RDMA)
• 50Gbps
• メモリー: 512GB
• ⾼速ストレージ: ローカル 3.84 TB搭載
• 最新のNVIDIA A100 GPUを搭載
(NVLINK)
• ⼤容量メモリー: 最⼤ 2TB
• 1.6Tbps 低遅延RDMAネットワーク
• 最⼤512GPUsまでの低遅延ネットワークに
よる、GPU Directをサポート
• ⾼速ストレージ: ローカル NVMe SSD
25TB搭載
1 GB メモリー
¥0.18 /時間
1 コア
¥6.48 /時間
1 GB メモリー
¥0.18 /時間
New! New! New!
20

• Ampere Altraによる、OCI最初のARMインスタンス
• 圧倒的に低コスト
• さまざまなワークロードで、⾼い価格性能⽐を実現
ARMインスタンス : Ampere A1 インスタンス
¥1.2コア/時間
160コア
OCPU
1,024 GB
メモリー
2x50 Gbps
ネットワーク
Flexible VM シェイプ
適切なVMサイズ
22

利⽤頻度の⾼いサービス３つ全てで低価格を実現
圧倒的なコストパフォーマンス
24
Oracle の強み Oracle 他社クラウド
Compute ü 同⼀リソースを低価格で
提供
ü より⾼性能なリソースも提
供可能
¥61.25/時
Compute
(VM.Standard2.8;
16vCPU, 120GB, Linux)
¥119.94/時
仮想マシン
(16vCPU, 64GB, Linux)
Storage ü 他社標準ストレージ価格
で、⾼性能ストレージを
提供
ü IOPS設定＋SLA
¥5,100/⽉
Block Volume
(1TB, 25K IOPS)
¥239,040/⽉
ブロック・ストレージ
(1TB, 25K IOPS)
Network ü AD間無償
ü 10TB/⽉まで無償
ü 閉域網接続時はデータ
転送無償
¥18,972/⽉
FastConnect
(1Gbps, 100TB)
*閉域網接続
¥517,445/⽉
接続サービス
(1Gbps, 100TB)
*閉域網接続
¥
49%
低価格
¥
97%
低価格
¥
96%
低価格
* as of April 2021, Tokyo Region
Compute: 同⼀リソースを低価格で提供(メモリは約2倍)
Storage/Network:トランザクションやデータ転送量による料⾦変動を低減する料⾦体系

0
50
100
150
200
250
300
0 5 10 15 20
/
(TB/ )
Oracle
Oracleは圧倒的低価格
⾒落とされがちな、クラウドから外部へのデータ転送コスト
25
ポイント1︓
毎⽉最初の10TBまで無償
(他社では1GBまで)
ポイント2︓
単価が安価 (3円/GB)
(他社の1/3-1/4)
ポイント3︓
閉域網接続では課⾦なし
(接続ポート料⾦のみ)
1GBまで無償 10TBまで無償
¥10-14/GB
¥3/GB
外部へ(アウトバウンド通信)のデータ転送コスト

東京リージョン
⼤阪リージョン
Oracle Cloud Infrastructure - SINET
東京および⼤阪の２つのリージョンで学術情報ネットワーク - SINETに接続済み
HPCなど⼤規模データを取り扱う場合でも、低コストでクラウド利⽤が可能
• FastConnect 接続料⾦（⽉額 : 1Gbps - 18,972円、10Gbps - 113,832円)
• 転送料⾦無料
26

• パブリック・クラウドと連携した「富岳」の柔軟な利活⽤の
⽀援を⽬的に、FastConnect を介した、「富岳」と
Oracle Cloud Infrastructureとの接続
• 膨⼤な研究データの転送コストを気にすることなく、「富
岳」のネットワークから、Oracle Cloud
Infrastructureの⾼い性能のコンピュートやストレージ・
リソースなどを予測可能なコストで利⽤可能
• 安全かつ低コストでの接続により、セキュリティ、パフォーマ
ンス、伸縮性に優れたコンピュートやストレージのリソース
を「富岳」のネットワークから低コストで利⽤可能に
Oracle Cloudで「富岳」の⾼度な計算資源の
有効活⽤と研究成果創出を促進
27

• HPC コマンド (ocihpcコマンド)
• HPC GUIテンプレート
• 流体計算⽤クラスタ・テンプレート
• ⾼性能ファイル・システム・テンプレート
• AI/機械学習⽤イメージ
• ゲノム解析⽤イメージ
• GPU 仮想ワークステーション・イメージ
構築の⼿間を削減する、
様々なHPCソリューションを提供中
CAE、グラフィックス・ワークステーション、⾼性能ストレージ、AI、
ゲノム解析など、様々なHPCソリューションを提供
28

HPCコマンド - HPC環境作成/削除⽤コマンド
• 1コマンドで、HPC環境の構築/削除が可能
• テンプレートの追加により、様々な⽤途の環境の構築が可能
• 汎⽤HPCクラスタ
• 流体計算⽤クラスタ
• 化学計算⽤ GPU環境
• ⾃動スケール機能
(計算ジョブに応じてクラスタを⾃動作成・削除)
$ ocihpc list
List of available stacks:
ClusterNetwork
Gromacs
OpenFOAM
$ ocihpc deploy --stack ClusterNetwork --node-count 8
--region us-ashburn-1 --compartment-id
ocid1.compartment.oc1..6zvhnus3q
標準のテンプレート表⽰
8ノード HPCクラスタの作成
⾃動作成・削除
計算ノード
管理ノード
計算ジョブ投⼊
29

主なソフトウェア稼働実績
多くのソフトウェアがすでにOracle Cloud Infrastructure上で稼働
カテゴリソフトウェア
流体シーメンス: Star-CCM+
Dassault: PowerFLOW
ANSYS: Fluent
OpenFOAM
Altiar: ultraFluidX, nanoFluidX (GPU)
Prometech: particleworks
構造 Dassault: Abaqus
ANSYS: Mechanical
Altair: Optistruct
クラッシュ ANSYS: LS-Dyna
ESI: PAM-CRASH
電磁界 Altair: FEKO
30

主なソフトウェア稼働実績
多くのソフトウェアがすでにOracle Cloud Infrastructure上で稼働
カテゴリソフトウェア
分⼦動⼒学
(MD: Molecular dynamics)
GROMACS(OSS)
LAMMPS(OSS)
NAMD(商⽤)
OpenMM(OSS)
OpenEye - OMEGA
AutoDock Vina
量⼦分⼦動⼒学 VASP(商⽤)
量⼦化学 Gaussian(OSS)
計算 MATLAB
31

HPC Oracle Cloud Infrastructure
• ベタメタル・サーバーとHPC向け広帯域/低遅延ネットワークによる、
オンプレミス HPCクラスター同等以上の性能
• 他社と⽐較して圧倒的な価格性能⽐
• 物理サーバーでもクラウドならではの迅速なデプロイが可能。
HPCクラスタでも、10分程度でデプロイが可能。
32

GPU on
33

Oracle Cloud Infrastructure - GPUラインナップ
A100 GPU
¥366 /時間/GPU
• VMおよびベアメタルで提供(VMは予定)
• 8GPU搭載（NVLink/NVSwitch）
• GPUあたりメモリ︓40GB
• CPU: AMD EPYC 7542 (Base 2.9GHz)
• CPUメモリ: 最⼤2048GB
• ローカル NVMe SSD 27.2TB搭載
• ネットワーク:
• 50Gbps フロント・ネットワーク
• 1.6Tbps 低遅延RDMA
• NVIDIA GPUDirect RDMAをサポート
34
V100 GPU
¥354 / /GPU
• VMおよびベアメタルで提供
• 1GPUから最⼤8GPUまで選択可能
(NVLink）
• CPU︓Intel Xeon 8167M
(Base 2.0GHz)
• ネットワーク: 最⼤50Gbps
(25Gbps x 2)
P100 GPU
¥153 / /GPU
• VMおよびベアメタルで提供
• 1GPUまたは2GPUを選択可能
• CPU︓Intel Xeon 8167M (Base2.0GHz)
• ネットワーク: 最⼤50Gbps
https://www.oracle.com/jp/cloud/compute/gpu.html
OCIはすべてのコンピュートインスタンスにおいて
VM ︓最低利⽤時間 1分、課⾦単位秒単位
ベアメタル︓最低利⽤時間 1時間、課⾦単位秒単位

Archite
cture
Shape
Name
GPU
GPU
Inter
connect
GPU
Memory
（GB）
CPU
CPU
OCPU
CPU
Memory
（GB）
Local Disc (TB)
Network
Bandwidth
Price/Hou
r
Pascal
VM.GPU2.1 1x P100 N/A 16
Intel
Xeon 8167M
12 78 ブロック・ストレージのみ 25 Gbps ¥153/GPU
BM.GPU2.2 2x P100 N/A 32
Intel
Xeon 8167M
28 192 ブロック・ストレージのみ 2x25 Gbps ¥153/GPU
Volta
VM.GPU3.1 1x V100 N/A 16
Intel
Xeon 8167M
VM.GPU3.2 2x V100 NVLINK 32
Intel
Xeon 8167M
VM.GPU3.4 4x V100 NVLINK 64
Intel
Xeon 8167M
BM.GPU3.8 8x V100 NVLINK 128
Intel
Xeon 8167M
52 768 ブロック・ストレージのみ 2x25 Gbps ¥354/GPU
Ampere BM.GPU4.8 8x A100 NVLINK 320
AMD
EPYC 7542
64 2048 27.2TB NVMe SSD
8x200 Gbps
RDMA
¥366/GPU
Oracle Cloud Infrastructure - GPUラインナップ
35
https://docs.oracle.com/ja-jp/iaas/Content/Compute/References/computeshapes.htm
GPU shapes are supported with this image.
• Oracle Linux 7 / 8 , Oracle Autonomous Linux 7
• Ubuntu 18.04 LTS /Ubuntu 16.04 LTS
• Windows Server 2019 / Windows Server 2016 / Windows Server 2012 R2

Oracle Cloud Infrastructure - GPU
• ⾼性能かつサーバーのスケーラビリティーを⽀える、
ベタメタル・サーバーと、広帯域/低遅延ネットワーク（RDMA)
• 圧倒的な価格性能⽐
• 最新のハードウェアをすぐに利⽤可能
36

⾼性能かつサーバーのスケーラビリティーを⽀える、広帯域/低遅延ネットワーク（RDMA)
GPUを活⽤した⼤規模計算を⽀える低遅延ネットワーク
1.6 Tbps RMDA 低遅延ネットワーク(数μ秒)
x 8 x 8 x 8 x 8 x 8
.....
複数のGPUサーバーを⾼速なネットワークで連結し、
⾮常に⼤規模な計算を⾼速に処理することが可能
複数GPUサーバーにまたがった計算を⾼速に実施
37

A100 MIG(Multi Instance GPU) GPU
38
ORACLE CLOUD INFRASTRUCTURE (REGION)
Object
Storage
VCN
BM.GPU4.8 (A100 x 8)
A100 GPU
MIG MIG ...
コンテナ
A100 GPU
コンテナ
...
...
HPC
File System
最⼤ 56 環境を
１サーバーに集約
複数環境の集約
A100 では、 Multi-Instance GPU(MIG)
を使⽤することで、1 GPU上に最⼤7つの
仮想GPUを作成
...

安定したフラット・ネットワーク超低遅延 RDMA クラスタ・ネットワーク
HPCに最適な安定した低遅延ネットワーク
39
データセンター内は、全てのサービスがオーバー・サブスクリ
プションの無いフラット・ネットワークで接続。広帯域・低遅
延で安定した通信が可能。
⾼速インターコネクト向け、2μ秒以下の低遅延通信を実
現したRDMAクラスタ・ネットワークを提供。オンプレミスで
InfiniBandを使⽤して稼働しているワークロードも、クラ
ウドで⾼パフォーマンスで実⾏可能。
100Gbps / 超低遅延RDMAクラスタ・ネットワーク
......
データセンター内フラット・ネットワーク

42
• CPUやGPUを利⽤して、レンダリング処理サービスをクラウ
ドで提供
• オンプレミスや他社クラウドと⽐較して、2 - 10倍の性能
向上を実現
• 需要の急増時において、198,000 CPUコアを約30分で
起動して処理
• リソース拡張の柔軟性と、コスト削減を実現
YellowDog :
柔軟なリソース割り当てとコスト削減を実現
Studios
ORACLE CLOUD DATA CENTER REGION
AVAILABILITY DOMAIN-1 AVAILABILITY DOMAIN-2
Virtual Cloud
Network
10.0.0.0/16
10.0.3.0/24
Job Submission Server
on VMs
10.0.5.0/24
Render Nodes on bare metal compute
10.0.6.0/24
Management
Service
on VMs
VPN DRG
IAM Service
Audit Service
Finished Render Server
on VMs

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43
• 動画をAI/MLを使⽤して、検索可能なメタデータに変換
• リアルタイム分析サービスを提供するために、⾮常に⾼い
価格パフォーマンスを提供するクラウドプロバイダーが必要
• Oracle Cloudのパフォーマンスは、他のクラウドプロバイ
ダーと⽐して2倍⾼い価格性能⽐
• コストを60%削減し、顧客により安価にサービスを提供
• ⼤規模な畳み込みニューラル・ネットワーク(CNN)の学習
パフォーマンスが2倍向上
IdenTV:
リアルタイム・ビデオ分析を提供

44
• GPUアクセラレーション・アーキテクチャを活⽤した⾼度なML
分析を提供
• Oracle Cloudと連携し、⻄海岸最⼤の河⼝のゴミを特定
• ドローンで撮影した30,000枚の画像セットの、オンプレミスで
の分析では420時間が必要
• Oracle Cloudにより分析時間を18時間まで短縮し、さらに
数分にまで短縮可能
• 1ヶ⽉以内にOracle Cloudで実装してデプロイを実施
Kinetica:
数ヶ⽉分の画像データを
Oracle Cloudで数時間で分析

45
• 2025年までに英国でゼロカーボン電⼒システムを⽬指す多国
籍の公益事業会社
• 再⽣可能エネルギーでは、気象パターンをより適切に分析する
ために、機械学習ソリューションの改善が必要
• OCIを使⽤することで、機械学習において40%正確性が向上
• OCIに搭載されたNVIDIA Tesla GPUは、125 TFLOPSを約
300ワットで稼働
• クエリ時間を時間単位から分単位に⼤幅に短縮
National Grid:
Oracle Cloudを活⽤して、
英国の⼆酸化炭素排出量を削減

46
• ドローンとAIを使⽤して、畑作物の初期の病気や害⾍
を検出
• 静的アプリケーションから動的マイクロ・サービス・ベース
のアプリケーションに移⾏
• Kubernetesクラスタのデプロイに要する時間が半⽇か
ら 2 分に短縮されました
• OCIのGPUにより、数千枚の画像を数秒で照会
AgroScout:
⽣産者の⾷料安全を向上

• AIを搭載した仮想⾳声アシスタントを数百万⼈の
ユーザーに多⾔語で提供
• 各ノードに8GPUと768GBのメモリを搭載した2ノードを
16GPUのクラスタとして接続し、 1億個の学習パラメー
タを⽤いる、モデルの学習時間を⼤幅に短縮
• モデルのトレーニングの⾼速化とともに、⾳声からテキ
スト変換のパフォーマンスが2.4倍に向上し、テキストか
ら⾳声への処理が30〜50％⾼速化
• パフォーマンス向上によりモデル学習所要時間の削減
とコンピュートリソース費⽤の削減
• 最新⾃然⾔語モデル活⽤のためのさらなる展開
グローバル通信会社様
AI/ML基盤の強化
⾳声AIアシスタントによる、スマートホームの実現
47

データサイエンティストの作業を、よりコラボレーティブにスケーラブルに実現
サービス概要
• エキスパートなデータサイエンティストの効率的な作業を実現す
るサービス
サービス特徴
• Projects
• チームのデータ分析作業を集約、管理
• Notebook Sessions
• Pythonでモデルの開発や分析を⾏うNotebook
• 必要な分析環境リソースを迅速に⽴ち上げ
• 主なOSSライブラリを事前設定済
• Accelerated Data Science(ADS) SDK
• 共通のデータ分析作業を迅速かつ、エラーなく実現するためのPythonライブラリ
• データ探索、AutoML、モデル説明などのライブラリ機能
• Model
• モデルのメタデータを管理、モデルカタログ
• モデルのダウンロード、他のNotebookや、Oracle Functionsなどでの利⽤可
• GPUインスタンス（P100、V100）に対応
こんな課題に役⽴ちます
• エキスパートなデータサイエンティストのデータ分析作業を効
率化したい
• PythonでのNotebook環境をより迅速に、安価に活⽤し
たい
サービス価格
• 利⽤したOCIリソース(Compute, Block Volume,
Object Storage)に対する課⾦のみ
Oracle Cloud Infrastructure Data Science
v
Model
Training
Projects
Open Source
Libraries
JupyterLa
b
Notebook
Model
Manage
ment
Model
Explanati
on
Accelerated
Data
Science,
AutoML
Model
Catalog
Infrastructure
Data Management
Database – Data Lake - Access –
Integration - Preparation
CPU – GPU – Storage -
Network
Model
Deployme
nt
Oracle Cloud Infrastructure Data Science
48

HPC/GPU on
参考情報
52

• HPC
• Oracle Cloud InfrastructureのHPCソリューション
• Oracle Cloud Infrastructureへのハイパフォーマンス・コンピューティング(HPC)のデプロイ
• GPU
• GPUインスタンス、事例のご紹介
• NVIDIAとOracle Cloud Infrastructure NVIDIA GPU Cloud Platform
• サービスマニュアルドキュメント
HPC/GPU
53

https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/column_oci_links
Oracle Cloud Infrastructure 主要情報⼀覧
1
2
Oracleアーキテクチャ・センター
https://docs.oracle.com/ja/solutions/
クラウド環境の検討や実装に役⽴つように設計されたリファレンス・アーキテクチャとソリューショ
ン・プレイブックのカタログを多数掲載。ダウンロード、カスタマイズ、およびデプロイできるコードま
たはスクリプトも含む。解説ブログはこちら。
3
OCIサービスアップデート
https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/4サービス・アップデート
毎⽉公開するOCIのサービス・アップデート情報をスライドで分かり易く説明。各サービスの
詳細なアップデート情報は、各サービスのドキュメントや「OCI活⽤資料集」をご覧ください。
5
OCIお客様活⽤事例
https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/oracle-cloud-platformpaasiaas
OCIを活⽤したお客様の事例のご紹介。データベースはもちろんのこと、アナリティックス、セ
キュリティ、システム管理、コンテンツ管理、ブロックチェーン、チャットボットなど様々なサービスの
お客様事例をご紹介します。
OCI活⽤資料集
https://oracle-japan.github.io/ocidocs/
OCIを使ってみたい! という⽅のための技術ドキュメント集。 OCIのサービス別技術資料をはじめ、
PPTスライドを中⼼とした公開ドキュメントや、セミナーで使⽤した資料をアップロードしています。
6
OCIセミナー情報
https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/column_cloud_seminar
今後開催予定のウェビナー(含むハンズオントレーニング)についてご案内します。
ほぼ毎週＋ハンズオンを様々なテーマで開催中︕
チュートリアル: OCI を使ってみよう
https://oracle-japan.github.io/ocitutorials/
OCIを使ってみよう! という⼈のためのチュートリアル集。各項ごとに画⾯ショットなどを交えなが
らステップ・バイ・ステップで、OCIの機能についてひととおり学習することができます。
7
OCIドキュメント
https://docs.cloud.oracle.com/ja-jp/iaas/Content/home.htm
各サービスの公式マニュアルです。
8
Oracle Code Night
https://oracle-code-tokyo-dev.connpass.com/
オラクルのテクノロジーだけに限定しない、Developer（開発者）のDeveloper（開発
者）によるDeveloper（開発者）のための開発者向けコミュニティ Meetup セミナー。
ほぼ毎週様々なテーマで開催中︕
9
54
Oracle LiveLabs
https://apexapps.oracle.com/pls/apex/dbpm/r/livelabs/home
お客さまのクラウド環境ですぐに利⽤できる、ハンズオン・ワークショップを多数掲載。画⾯
キャプチャおよび実⾏コマンドを記載、実環境にて順を追って操作⽅法を学習することが可能
です。ブラウザの翻訳機能でご利⽤ください。
4
10
• OCIの主要技術情報⼀覧です。ご興味にあわせた情報を公開しております。
OCI︓サービス別資料⼀覧
https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/column_cloud_material
OCIの個別サービス毎の、概要資料、技術資料、チュートリアルへのリンク⼀覧です。

オラクルのHPC/GPUソリューションご紹介（2021/08版）

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