High Performance Computing: Modern Systems and Practices §1.2-1.3

High Performance
Computing: Modern
Systems and Practices
§1.2-1.3
pp. 35-41 (PDF) / pp. 10-16 (Book)
HPCS研究室
システムソフトウェアチーム M1
高橋宗史
2019/05/11
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発表の概要
● 1.2 Impact of Supercomputing on Science, Society, and Security
(HPCの科学・社会・セキュリティにおける影響)
○ 1.2.1 Catalyzing Fraud Detection and Market Data Analytics
(不正検出と市場データの分析)
○ 1.2.2 Discovering, Managing, and Distributing Oil and Gas
(石油・天然ガスの探索・管理・輸送)
○ 1.2.3 Accelerating Innovation in Manufacturing
(製造業におけるイノベーションの促進)
○ 1.2.4 Personalized Medicine and Drug Discovery
(個別化医療と薬品探索)
○ 1.2.5 Predicting Natural Disasters and Understanding Climate
Change
(自然災害の予測と気候変動の理解)
● 1.3 Anatomy of a Supercomputer
(スーパーコンピュータの構成)
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発表の概要
Change
3

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1.2 Impact of Supercomputing on Science, Society,
and Security (PDF: p.35)
● HPCエコシステムの市場の規模:
○ 現在(本執筆時=2017年12月以前)、230億ドル
○ 2020年には 300億ドル (成長率 8%/年) に到達すると予
測されている
● HPCの市場は、主にエンドユーザ-ドリブンで最も早く成長を続
けている分野の1つ
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and Security (p.35)
● 参考: Intersect360というHPC分野の調査会社の市場予測
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Source: HPC Computing Trends (p.5) -
https://www.slideshare.net/insideHPC/hpc-computing-trends-88903995

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and Security (p.35)
● HPCの対象分野・組織の例:
○ 金融サービス
○ 石油・天然ガス
○ 製造業
○ 地球科学
○ 生命科学
○ その他
■ 国立研究所
■ 国の情報機関
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1.2.1 Catalyzing Fraud Detection and Market Data
Analytics (p.35)
● 金融サービスにおけるHPCの活用例
● スーパーコンピュータの利用者:
○ 私設取引システムを運営している企業
○ 投資銀行
○ 決済処理を行う企業
● HPCをコアビジネスの問題の解決に活用している。
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Analytics (p.35)
● 活用例:
○ リスク管理
○ 不正検出
○ バックテスト
■ 過去のデータを入力し、そのデータに基づいて仮説お
よびシナリオが正しいかどうかを検証してみる手法
■ Source: 用語集バックテスト「リスク管理」 -
https://www.mizuho-ri.co.jp/glossary/0177.html
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Analytics (p.35)
● 私設取引システムの運営企業や投資管理会社
○ Tflops級のスーパーコンピュータを数100台デプロイ
○ 正確な投資戦略の開発や市場予測に利用し、より利益率の
高い金融商品を開発している
● 投資銀行やローン・信用処理会社
○ Tflops級のスーパーコンピュータを数10-100台デプロイ
○ 数百万レコードの処理や
○ さまざまなポートフォリオの正確なリスク予測に活用
● 決済処理システムの運用企業
○ パターン検出・パターンマッチアルゴリズムを利用した不正の
検出のためにHPC技術を活用し始めている
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1.2.2 Discovering, Managing, and Distributing Oil
and Gas (p.35)
● 石油・天然ガス会社におけるHPCの活用例
● 石油・天然ガス会社は、スーパーコンピュータの技術を最も大
規模に商用利用しているユーザーの1つ
● 情報公開されているペタスケールの商用システムのすべて
は、これらの会社が保有している
● スーパーコンピュータは、石油・天然ガスのワークフロー全体
に渡って活用されている
○ 探索ワークフロー
○ 生産ワークフロー
○ 流通ワークフロー
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and Gas (p.35)
● 探索ワークフロー
○ 石油の貯留層を地下イメージングで探索する際に、高解
像度の地震処理を行う
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Source: CGG: CGG Launches
Multi-Physics Imaging for More
Complete Subsurface
Understanding -
https://www.cgg.com/en/Media-a
nd-Events/Media-Releases/2017/
05/CGG-Launches-Multi-Physics-
Imaging-for-More-Complete-Subs
urface-Understanding

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and Gas (p.35)
● 図 1.5 研究者は、地下のシミュレーションにHPCを活用し、複
数次元の解析や特徴付けを用いて、石油の貯留層の位置を
正確に特定する
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Gas production in offshore fields, Lower 48 states | Flickr -
https://www.flickr.com/photos/eiagov/14287053731/in/photostream/

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and Gas (p.35)
● 生産ワークフロー
○ 貯留層の特徴の判別や
○ 最も安全な埋蔵量の管理に利用
● 流通ワークフロー
○ 新しい予測分析を考案したり、石油製品の効率的な分配
を行うためにHPCを活用する企業が増えている
○ HPCは今や非常に重要な欠かせない存在となっている
○ HPCは、探索のリスクを最小限に抑え、プロセス全体を安
全にするために広く活用されている
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and Gas (p.35)
● 参考: JAPEX (石油資源開発株式会社) ウェブサイトでも様々
な具体例が紹介されている
○ 先端技術紹介 | JAPEX 石油資源開発株式会社 -
https://www.japex.co.jp/technology/technologies.html#
cont6
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質問・コメントタイム 1/3
● 1.2-1.2.2 で質問・コメントはありますか？
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1.2.3 Accelerating Innovation in Manufacturing (p.35)
● 製造業におけるHPCの活用例
● 製造業にはさまざまな業界がある
● しかし、共通する点は、コンピュータ支援エンジニアリングアプ
リケーションを製品設計・製造プロセスに活用しようとしている
ことである
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● スーパーコンピュータの活用例:
○ 自動車業界
■ 衝突シミュレーション
■ 騒音・振動・硬度・疲労の構造解析
■ 計算流体力学-ドリブンな製品開発
○ 航空業界
■ 主に、計算流体力学ベースの航空力学シミュレーショ
ン・仮想プロトタイピングに活用される
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● 航空業界におけるHPC技術の重要性
○ 物理検証の代わりにシミュレーションを活用することによ
り、製造コストの削減・より安全な製品の提供が可能となっ
ている
○ シミュレーション-ドリブンなエンジニアリングによって、
ジェットエンジン、空気タービン、重機械、ガスタービンなど
を効率化できる
○ たった2-4%の効率向上でも、創業・燃料費を数10億ドルも
削減できるため、HPCは非常に重要な技術となっている
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● 図 1.6 (上) 忠実度の高い仮想エンジンのシミュレーションや
設計には、HPC が頻繁に活用されている
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Source: Jet engine - Wikipedia - https://en.wikipedia.org/wiki/Jet_engine
Wikipediaのキャプション「低バイパスターボファンの気流のシミュレーション」

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● 図 1.6 (下) NASAの研究者は、航空機や発電機の次世代
タービンの設計をシミュレーションのためにHPCを活用してい
る。
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Source: File: Jet engine blades simulation.jpg - Wikimedia Commons -
https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Jet_engine_blades_simulation.jpg
Wikimedia Commonsの解説「主な騒音の発生メカニズムは、羽根の伴流による速度の不均一性であ
る。ブレードは静圧によって着色されており、流れ場は渦度(うずど)を示している。」

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1.2.4 Personalized Medicine and Drug Discovery (p.36)
● 生命科学もさまざまなアプリケーション領域でHPC技術に依
存している主要な分野の1つ
● 活用例:
○ 製薬会社
■ HPCで分子動力学 (分子のシミュレーション) を実
行
■ 新薬の開発・効果の仮想テストを促進
○ 人間生理学の研究者
■ 人体(心臓や脳など)の仮想モデルの開発にHPCを
活用
■ 病気や治療の改善に役立てている
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● 活用例:
○ 個別化医療
■ 遺伝子シーケンス・創薬を組み合わせた新しい手
法を用いる生命科学研究者・企業が増加している
■ 個別化医療が可能になり、最も困難な病気も治療
できる可能性が高まる
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● 図 1.7 HPCは腎臓のポドサイト(足細胞)の仮想モデルの開発
に活用されている
23
Source: Wikimedia Commons -
https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Fragility-of-foot-process-morphology-in-kidney-podocytes-
arises-from-chaotic-spatial-propagation-of-pcbi.1005433.s011.ogv

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● 参考: ポドサイト(足細胞)とは？
○ 筑波大学医学医療系生命医科学域長田研究室研究
テーマ -
http://www.md.tsukuba.ac.jp/basic-med/pathology/r
vpatho/thema/index.html
○ ポドサイトと糖尿病の関係を初めて発見した研究者に
よる解説
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1.2.5 Predicting Natural Disasters and
Understanding Climate Change (p.37)
● 地球科学におけるHPCの活用例
○ 気候変動とそのインパクトの研究
○ 気象現象の予測
○ 高精度の局地的な気象予報
● さまざまな自然災害の予測に必要
○ 地震・ハリケーンの起動や強さ・津波の方向や威力・強
力なハリケーン・熱波
○ より忠実度の高いモデル・より高い計算性能が必要と
されている
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1.2.5 Predicting Natural Disasters and
Understanding Climate Change (p.37)
● 図 1.8 オークリッジ国立研究所による気象モデル中の二酸化
炭素の移流についてのシミュレーション。
26
Source: Climate Visualization - https://wci.llnl.gov/simulation/computer-codes/visit/gallery/gallery-33
上の画像は、2002年秋にリリースされたオープンソースの並列可視化・分析ソフト VisIt で作成されてい
る。(この前のADIOSのレクチャーのスライドでも使われていた気がします )
VisIt - Wikipedia - https://en.wikipedia.org/wiki/VisIt

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1.2 HPCの活用例のまとめ (p.39)
● HPCの活用により、イノベーションの促進、社会・経済的なイ
ンパクトが起こっている
表 1.2 スーパーコンピューティングの幅広い影響: さまざまなアプリケーションドメインに
おけるHPCの利用例
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対象領域一般的なワークフロー
金融サービス詐欺と異常の検出・アルゴリズムトレーディングのバックテスト・リスク
分析
石油・天然ガス地震のプロセス・解明・貯留層のモデリング
製造業物質シミュレーション・構造シミュレーション (騒音、振動、高度、破壊 )・
設計空間探索・熱シミュレーションなど
生命科学分子力学・薬品探索・仮想モデリング・遺伝子シーケンスなど
地球科学大気モデル・流体力学・氷モデリング・大気 -海洋結合モデル*
● 大気-海洋結合モデル: 大気モデルと海洋モデルを組み合わせたモデル
○ Source: 気象庁｜大気海洋結合モデル -
https://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/whitep/1-3-7.html

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● 1.2.3-1.2.5 で質問・コメントはありますか？
28

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発表の概要
Change
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30
● 2012年11月に最も高速だったスーパーコンピュータ Titan を
例に挙げて、スーパーコンピュータのシステムの概要を解説す
る
1.3 Anatomy of a Supercomputer (p.39)
Titan (supercomputer) - Wikipedia - https://en.wikipedia.org/wiki/Titan_(supercomputer)

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31
● Titan の概要
○ 面積: 371 m2 (4000 sq ft) 以上 / 消費電力: 約 8 MW
○ 場所: オークリッジ国立研究所 / 製造者: Cray Inc.
○ 理論ピーク性能: 27 petaflops以上
○ HPL ベンチ: 17.5 petaflops の R
max
持続性能
○ スポンサー: アメリカエネルギー省・アメリカ海洋大気庁
/ 目的: 科学研究

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32
● Cray XK7 アーキテクチャ
○ ヘテロジニアス・アーキテクチャ
○ 異なる種類の計算ユニットを組み合わせるというHPC
分野の重要なトレンドを反映している
○ 異なる計算に対して最大限のサポートを提供する

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33
図 1.9 一般的なスーパーコンピュータのシステムスタックのハードウェアおよびソフト
ウェアのレイヤー。
● ソフトウェアの一番下のレイヤーはOS。リソース管理とI/Oチャンネルにアクセス
するミドルウェアからなる
● ソフトウェアの上層は、ランタイムシステムと、ワークフロー管理の役割を担ってい
る

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34
システムハードウェアのレイヤー

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35
● スーパーコンピュータの物理的なリソースを表す
● プロセッサ: 計算を行う
● メモリ: データと、データ上で実行するプログラムのコードを格
納する
● インターコネクションネットワーク: 数1000(〜将来的には数
100万)のプロセッサ/メモリからなるノードを、1台のスーパー
コンピュータとして統合する

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36
● データの永続ストレージ:
○ pros. HDDやテープストレージを使えばユーザーデータ
を無制限に保管できる。メインメモリよりはるかに巨大な
キャパシティが確保できる。
○ cons. アクセス時間が(メモリに比べて)非常に長くかかる

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37
オペレーティングシステムのレイヤー

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38
● ローカルOS: 物理メモリ・プロセッサ・システムエリアネット
ワークへのインターフェイスを制御する
● ミドルウェア: ローカルOSを論理的に統合して1つのシステム
イメージを構成する
○ 統合されたシステムに対して、ユーザーはアプリケーショ
ンプログラムを送信したり、標準I/Oチャンネルにアクセス
する

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39
● フロントエンドソフトウェア環境: スーパーコンピュータによっ
ては提供されることがある
● 階層化された構造のOS: 上位レイヤーのシステムに対して
マシンを抽象化/仮想化して見せられる
○ これにより、特定のシステムに依存しない、ユーザーサー
ビスの標準セット・共通のインターフェイスプロトコルを提
供することができる

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40
ワークフロー管理のレイヤー

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41
ワークフロー管理のレイヤー
● プログラミングモデル:
○ プログラミング言語: Fortran, C, C++など
○ 並列処理などの追加ライブラリ: MPI, OpenMPなど
○ コンパイラ: ユーザーコードをプロセッサコアの機械語に
変換・最適化する機能を提供する

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42
高レベルの環境やツール
● 複雑なワークフローの構築や管理を補助する
● 洗練されたライブラリが多数開発されており、さまざまなプロ
グラムから高度に最適化された関数を利用できる

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43
ランタイムシステムソフトウェアのレイヤー

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44
ランタイムシステムソフトウェアのレイヤー
● 伝統的なHPCでは薄いレイヤーになる傾向がある
● ただし、JavaのJVMなどのプログラミングモデルでは、より重
要なものとなる
● HPCのランタイムシステムは、リソース管理・タスクスケジュー
リング・通信の一部の側面を管理する
● (将来のHPCでは重要な役割を担う可能性がある。現状では
可能性は不確実だが、様々な実験・検証が求められる)

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● 1.2.3-1.2.5 で質問・コメントはありますか？
45

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おしまい
ありがとうございました。
46

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TAKAHASHI Shuuji

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