Case Study: HPC Applications in Nikon Camera Lens Design

ニコンのカメラレンズ設計におけるHPC応⽤の事例紹介
2024/09/12 の JAWS-UG HPC での発表資料．

1. 光学シミュレーションにおける課題:カメラレンズ組み立て誤差シミュレーション概要
2. 光学シミュレーションにおける課題:カメラレンズのゴーストシミュレーション概要
3. オンプレミスクラスター
4. AWS での単純な光線追跡のベンチマークによる，インスタンス種別の比較

Case Study: HPC Applications in Nikon Camera Lens Design

Presentation materials for JAWS-UG HPC on September 12, 2024.

1. Challenges in Optical Simulation: Overview of Camera Lens Assembly Error Simulation
2. Challenges in Optical Simulation: Overview of Camera Lens Ghost Simulation
3. On-premises Cluster
4. Comparison of AWS Instance Types Using Simple Ray Tracing Benchmark

JAWS-UG : HPC#20勉強会 https://jawsug-hpc.connpass.com/event/328148/

Transcript

1. ニコンのカメラレンズ設計における 応⽤の事例紹介 株式会社ニコン 光学本部シナジー推進部基盤技術開発課 ⼩野広起
2. 株式会社ニコン  ニコンは 年の設⽴以来、⼀貫して⾼品質の 製品を提供し、世界中のお客様から信頼を得て きました。当社のイメージング事業製品は、プ ロの写真家、映画製作者、科学者、医療従事者 など、さまざまな分野で広く使⽤されていま す。私たちは、世界中のお客様に最⾼品質の製 品をお届けし続けるために⽇々努⼒していま す。
3. 本⽇の内容 光学シミュレーションにおける課題 カメラレンズ組み⽴て誤差シミュレーション概要 光学シミュレーションにおける課題 カメラレンズのゴーストシミュレーション概要 オンプレミスクラスター での単純な光線追跡のベンチマークによる， インスタンス種別の⽐較
4. 光学シミュレーションにおける課題 組み⽴て誤差シミュレーション 試作の前のシミュレーション段階で，開発中の製品の性能を確認したい． ⼀例を挙げると，組み⽴て誤差のシミュレーション ⽬的 組み⽴て誤差によるレンズの結像性能への影響評価 製造⼯程での要求精度の確認や，組み⽴て時の調整の容易さの確認 ⼿法 乱数を使ってカメラレンズの組み⽴て誤差を設定 調整機構の調整量を最適化 多数の組み⽴てケースを計算して統計処理
5. 光学シミュレーションにおける課題 組み⽴て誤差シミュレーション 組み⽴て誤差のシミュレーション 組み⽴て時の誤差による性能劣化を許容範囲に コントロールしなければならない 組み⽴て誤差とは レンズが傾いたり レンズの位置がずれたり 組み⽴て誤差への対策 誤差のある状態をシミュレーションで評価 全体の組み⽴て誤差を⼀部のレンズの傾き や位置を調整して性能を回復
6. 光学シミュレーションにおける課題 組み⽴て誤差のシミュレーションでのワークロード 並列分散処理でシミュレーションを⾼速化 既存の内製光学シュミレータ―を使ってレンズ設計時にシミュレーションを⾏う パラメータを振って，シミュレーション沢⼭⾏う 計算ノード間の通信はほとんどなく，それぞれが独⽴して別パラーメータで計算 する
7. 光学シミュレーションにおける課題 カメラレンズのゴーストのシミュレーションベンチマーク 新しい光学シミュレータの開発 これまでは，オンプレミスでも でも内製の光学シュミレータ ―を利⽤ 数年前から並列分散処理に特化した，新しい光学シミュレータを開発中 とても⾼速に⾼精度な光学シミュレーションを⾏うのが⽬的
8. 光学シミュレーションにおける課題 カメラレンズのゴーストのシミュレ ーションベンチマーク 新しい光学シミュレータによるゴー スト光の解析 ゴーストとは強い光がレンズの表⾯で反射し て，存在しない像（ゴースト）が映り込んで しまう現象 事前にシミュレーションして，好ましくない ゴーストは対策する
9. 光学シミュレーションにおける課題 カメラレンズのゴーストのシミュレ ーションベンチマーク 新しい光学シミュレータによるゴー スト光の解析 ゴーストとは強い光がレンズの表⾯で反射し て，存在しない像（ゴースト）が映り込んで しまう現象 事前にシミュレーションして，好ましくない ゴーストは対策する
10. 光学シミュレーションにおける課題 カメラレンズのゴーストのシミュレーション 技術的課題 ゴーストの光路の探索は，光線が指数関数的に分岐し計算量が増加 計算量が多いので，並列分散処理したい 並列分散処理を利⽤しているが，より効率的なツールも開発中
11. 光学シミュレーションにおける課題 カメラレンズのゴーストのシミュレーション 内⾯全反射を含む光路探索の例 左の画像とは無関係 ゴースト像の強度，⾊，形（実写） 右の光路図とは無関係
12. オンプレミスクラスター開始時 年ごろから， の で をジョ ブ管理に利⽤したクラスター 年から でクラスター構築． コア のノードを ノード
13. オンプレミスクラスター現在 全 ノード，合計コア数 コア
14. オンプレミスの問題 の はおしまい 新しい環境に移⾏が必須 全てを⼀度に⼊れ替えるのは困難 オンプレミスは社内の⼿続きが⼤変 増設のための購⼊や設置の⼿続き 資産管理や保守契約
15. オンプレミスクラスターから  への移⾏ 最近，オンプレミスクラスターから へ移⾏しつつある の代わりに の を利⽤ ではなく ではなく がメイン すでに従来のオンプレミスクラスターのワークロードのほとんどを に移⾏
16. での単純な光線追跡のベンチマークによる， インスタンス種別の⽐較 単純なレイトレーシングベンチマーク 並列分散処理に特化した，新たなシ ミュレーションツールを開発中 基本性能を評価するためのベンチマ ーク 異なるハードウェアの性能とコスト は優れたコストパフォ ーマンス は や のような特定のタ スクに効率的
18. まとめ 光学シミュレーションにおける課題 カメラレンズ組み⽴て誤差シミュレーション概要を紹介 光学シミュレーションにおける課題 カメラレンズのゴーストのシミュレーション概要を紹介 オンプレミスクラスターの紹介 での単純な光線追跡のベンチマークによる インスタンス種別の⽐較 はスケーラビリティに課題． は優れたコストパフォーマンス