[Japan Tech summit 2017] CLD 014 セッション資料

1. Microsoft Tech Summit 2017本情報の内容（添付文書、リンク先などを含む）は、Microsoft Tech Summit 2017 開催日（2017 年 11 月 8日 - 9 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. https://xd-lab.net/

5. IaaS
仮想マシンを
手組みで構築する
PaaS
Azure Batch や
Data Science Pack
SaaS
各社が出している
HPC SaaS

6. VMの選択基準
が解らない
分散並列環境構築が
そもそも難易度高い
クラスタ単位で
ON/OFF/DELETE
の管理が困難
課金管理も
それなりに難しい

7. 自分のサービスが
「いまどこ」
にあるか解らない
SaaS特有のBug
を踏む可能性が高い
SaaS業者にデータを
見られる危険性は?
既存のアプリの
サポートラインが
使えなくなる
SaaSの為に
エンドユーザーに
利用方法の変更を
強いることになる。

8. 各社提供の
ARMテンプレートで十分?
• IaaS周りのドライバ等々が
必要(InfiniBand, GPU)
• 複数台の分散並列環境は
誰が構築するの?
Deep Learningも
Data Science Packで十分では?
• インスト済みの Caffeが
複数 GPUに未対応
githubから最新版を入手
ビルド時に関連ライブラリの
相性悪く手戻り多い
• CUDAは再インストール
が必要?
運用監視は
どうするの?
• 今自分の仮想スパコンの
利用料金を知る方法が
あるのか?
• 性能出なかった場合の
運用変更は?
その測定方法は?

9. 評価項目 IaaS PaaS SaaS 結果!!
システム設計の自由度 ◎ △ × IaaS
コスト構造 ◎ ◎ × IaaS, PaaS
システム構築の難易度 × × ◎ SaaS
利用開始までの時間 × × ◎ SaaS
データセキュリティ ◎ ◎ × IaaS
ターンキー度(直ぐに使えるか?) × × ◎ SaaS
クラウドのメリット生かせるか? ◎ × × IaaS
アプリのカスタマイズ性 ◎ × × IaaS

11. H PCク ラ スタ と し ての管理 管理 使用後の消去
分散並列アプリ ケーショ ンの実行と テスト
共有フ ァ イ ルシステムの設定
H PC ミ ド ルウェ アの設定
OS設定 パラ メ ータ チュ ーニング
H PC仮想マシンのオーダーと デプロイ
パブリ ッ ク ク ラ ウド ベンダーの選定
コ スト の見積
H PCク ラ スタ デザイ ンパタ ーンの設計と 作成
ク ラ ウド サブスク リ プショ ンの購入 ク ラ ウド の選定
従来のHPC
エンジニアリ ング
XTREMEDNA
HPC Engineering as a Service
クラウドサブスクリプショ ン
準備
DNAが準備するテンプレートを
選択するだけ(用途毎)
無人化でのセットアップ
WebUIで簡単監視管理
要件ヒアリング
PJミーティング
システムデザイン
(設計)
システム構築(デプロイ)
クラウド業者選定
OS セットアップ
ミドルウェアセットアップ
動作確認試験
MSP
運用管理は別途になる
HPCエンジニアリ ング実際行っ ている
複雑且つ専門的なフ ロー
2 -3 週間!!
し かも 1 回のみ!!
ある程度知識 必要
イ ンフ ラ 知識不要で
1 0 ～1 5 分で何度でも
利用可能
V .S.

13. ク ラ ウ ド H P C 環 境 を 10分 で 提 供 す る
構 築 無 人 化 自 動 化 サ ー ビ ス
パ ブ リ ッ ク ク ラ ウ ド 上 に 約 1 0 分 で 「 タ ー ン キ ー ク ラ ウ ド ス パ コ ン 」
を ユ ー ザ ー に 変 わ っ て 構 築 代 行 す る 無 人 化 サ ー ビ ス

14. クラウドサブクリプション
の選択(Public or Private)
用途に応じた
テンプレートの選択
完成したスパコン環境
即アクセス可能
約10分で即利用可能な
仮想スパコン!!

16. テンプレート

20. プログラミング
クラスタ構築
ハードウェア

21. プログラミング
クラスタ構築
ハードウェア

22. プログラミング
クラスタ構築
ハードウェア

23. プログラミング
クラスタ構築
ハードウェア

24. 分散並列処理を支える様々な技術
RDMA
over
Infiniband
MPI
Distributed
File system
Job Scheduler
Workload
Manager
CUDA
NCCL

25. 1.00
2.00
4.02
0.00
0.50
1.00
1.50
2.00
2.50
3.00
3.50
4.00
4.50
1 2 3
系列1

28. 眼科画像の読影を
GPUインスタンスで
深層学習(NC24)

29. ドローン取得データを
高速アップロードし
植生分析をスパコンで高速化

30. Azure上に約10分で
セットアップできる仮想スパコンデプロイ。
構築後は、管理者不要で簡単管理監視。
仮想スパコンのon/off/deleteも自由自在
HPCクラウドとして人気の高いOpenStackに対応
・官公庁案件、Fintechで人気の高いOpenStack
・Microsoft Azure Stack 対応予定

31. • 10分で直ぐに使える仮想スパコン環境利用
• ログインすれば直ぐに利用可能なターンキー利用
エンドユーザー
• 払出し仮想スパコン単位で正確な予算管理機能
• ユーザー需要に即対応できるデプロイシステム
システム管理者
• 自社アプリのテンプレート化でほぼSaaS環境を顧客に提供
• 受託解析業務に都度仮想スパコンを10分で準備
ISV アプリベンダー
• OEMブランドとしてのXTREME DNAの活用
• Azure Stack + OEM で気軽にクラウドスパコンサービスを開発
クラウド事業者

32. 複数のマシン(マルチノード)で並列処理
することでしか限界を突破できない

33. もし、
自力で解決できないなら
XTREME DNAを是非ご利用ください。

34. Session ID Title
CLD003 Windows ”RDMA” Network Deep Dive
CLD015 百戦錬磨の Azure アーキテクトが語る、Azure Virtual Machines 設計の勘所
CLD007 現場目線で Azure IaaS を解説！

35. ■
 https://azure.microsoft.com/ja-jp/solutions/big-compute/
■
 https://xd-lab.net/x-dna-hpc-cloud/
■
 https://docs.microsoft.com/en-
us/azure/architecture/guide/architecture-styles/big-
compute