PCクラスタコンソーシアム
ワークショップ in 神戸 資料

NECの考えるHPC・クラウドの現状と将来
2022年6月23日
NEC
先端プラットフォーム事業部門 シニアディレクター
量子コンピューティング事業統括部長
泓 宏優© NEC Corporation 2022

NEC Group Internal Use Only目次
1. SX-Aurora TSUBASAクラウドサービス

2. 見えてきたSX-Aurora TSUBASAの新たな活用領域
3. SX-Aurora TSUBASAのこれから

1. SX-Aurora TSUBASAクラウドサービス

NECの想い技術があるから 世界を変えられる
願いをかなえるには 技術と情熱がいる

描く世界の実現に スパコンはきっと役に立つ
妥協なき理想を目指して ともに未来をつくろう
できるのはNECしかいない

5© NEC Corporation 2022

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NECのスパコンは技術力で世界を変えてきました
S X - 2 か ら 始 ま り 歴 代 地 球 シ ミ ュ レ ー タ へ 。 NE C の ベ ク ト ル 型 ス パ コ ン は 世 界 を 圧 倒 し て き ま し た
その積み重ねたノウハウと既成概念にとらわれない柔軟性、世の中を先んじる観点と成果への情熱で、これからも「価値」を生み出し進化 し続けます

気候変動研究に注目が集まる

エコ意識の高まり・政権交代

スパコン高速化競争

1980

日米スパコン貿易摩擦

1990
計算資源の高効率化

世界最速

2000
Express5800/
Parallel PC Cluster
発売

データ爆発

ビッグデータ、AIに注目が集まる

2010

2020

AI高速化機能
SX-9→ SX-Aurora TSUBASA
実効性能世界No.1
SX-ACE
エコ設計
シミュレーション特化

5期連続
TOP500首位

計算リソース不足

2030

クラウドサービス提供

実効性能
世界No.1
活用分野拡大小型化低消費電力化

6© NEC Corporation 2022

SX-2

地球シミュレータ

SX-Aurora TSUBASA

世界に技術の日本を知らしめハイテク競争を起こした100年後の地球を可視化し人類の環境意識を変えた

スパコンのカタチを変え活用先のすそ野を拡げるNEC Group Internal Use Only

SX-Aurora TSUBASAクラウドサービス
 ベクトル型スパコンをネットワーク経由で活用可能なクラウドサービス
 東北大学サイバーサイエンスセンターより初受注
NEC神奈川データセンター内に設置した理論演算性能2.3PFLOPSの「SX-Aurora
TSUBASA」を、国立情報学研究所の学術情報ネットワークSINET6を経由して東北大学にサービス提供(本年10月サービスイン予定) 疑似量子アニーリングの大規模利用環境も提供することにより、量子・古典ハイブリッドでの先進的な計算サービス環境を実現
2022年4月25日広報発表済

SX-Aurora TSUBASA
クラウドサービス

スーパーコンピュータAOBA
東北大学総合情報ネットワークシステム
TAINS

SINET6

理論演算性能2.3PFLOPS

ジョブ実行

東北大学
サイバーサイエンスセンター
7© NEC Corporation 2022

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ジョブ実行

ジョブ投入
AOBA利用者

NEC
神奈川データセンターSX- Aurora TSUBASAクラウドサービスの特長

ベクトル型計算機が利用できる商用クラウドサービス

1

標準との高い互換性• 標準プログラミング言語が利用可能：C/C++,Fortran, Python2

簡単に高速計算を実現• 大規模高速計算リソースをサービスとして提供

38

安心・安全なプラットフォーム© NEC Corporation 2022

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• 疑似量子アニーリングマシンを提供• パブリッククラウド利用可能(順次追加予定）• Infiniband接続、MPIによる並列化が可能• システムの稼働率99.99%• 災害対策済データセンターでの運用（24H/365 サービス提供）• 万全の情報セキュリティ対策（FISC準拠）

安心・安全なプラットフォームとは（詳細）基幹システムの基盤として安心できる• クラウド基盤を構成するハードウエア冗長化と自動化• 現行サービスで蓄積したナレッジを生かし設計• プラットフォーム全体で稼働率 99.99%を実現

可用性・信頼性
高可用性

••
•
•

高信頼性

• 迅速な脆弱性への対応(基盤に使用しているOS、ハードウェア、ソフトウェア等を常に最新化)• 障害対処の自動化だけでなく、脆弱性対処の自動化も推進• 将来はコンテナによるDevOps環境でユーザーサービスの迅速展開 & 運用の安定化を支援

基本構成はすべて冗長化、SPOF*がない設計(運用管理系)
グローバルデファクト製品（ストレージ）採用による信頼性向上
運用管理のバックボーンNWの3冗長化等による信頼性向上
ゲートウェイ障害時の待機系への切替時簡短縮 従来の1/6*Single Point Of Failure(単一障害点)

9© NEC Corporation 2022

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安全・安心なクラウド

安全・安心なデータセンター&セキュリティ
耐災害性を備え、最新のセキュリティ技術を備えた国内データセンターを利用
入口からサーバラックを開錠するまでの間に多段階のセキュリティチェックを実施
セキュリティチェック例
不審行動検知システム
24×365警備

金属探知ゲート
警備員による持込持出品チェック

ICカード認証

ウォークスルー顔認証
サークルゲート(共連れ入室防止)

NEC神奈川
データセンター

お客様
サーバラック・・・

侵入検知
置き去り検知公共ゾーン

入館者ゾーン

データホールゾーン

契約者エリア※ ウォークスルー顔認証と行動検知システムは、NEC神戸データセンターで採用※ 本ページでご紹介している内容については、データセンター毎に採用内容が異なります10© NEC Corporation 2022

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SX-Aurora TSUBASAとは・・
NECのスパコン技術を凝縮したPCI-Express型アクセラレータです
スパコン SXシリーズ 1983年～

2018年3月~

x86汎用サーバ(Linux)向けに
PCI Express拡張カード化

ベクトルエンジンを
X86汎用サーバ
拡張カードスロットに搭載
エッジ用途や手元設置

小型化
多機能
高性能用途

目的にあわせて自由にカスタマイズ
11© NEC Corporation 2022

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SX-Aurora TSUBASA のアーキテクチャ
X86サーバ/Linux OS環境にSX-Aurora TSUBASAベクトルエンジン（VE）をアクセラレータとして実装
x86/Linux OSの環境からベクトルエンジンを利用可能

製品構成
・x86/Linuxサーバ＋ベクトルエンジン
Linux OSx86サーバソフトウェア環境
・x86 Linux OS(RHEL)・・ホスト用
ベクトルエンジン用・Fortran/C/C++の標準開発環境
Linuxドライバ
自動ベクトル化機能を備えたコンパイラ
・ホストサーバのPythonからコール可能な
SPARK互換ライブラリ
VE OSベクトル（アクセラレータ）
ホストサーバ12© NEC Corporation 2022

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インタコネクト・InfiniBandサポート

ベクトルエンジンを活用する3つのオフロードモデル
 アプリケーション特性に合わせて実行モデルを選択可能
OS Offload(基本)VE Offload

VH callx86
Application

VE
Application

VE
Application

OSx86
host13© NEC Corporation 2022

VE
Application

OSVector
EngineNEC Group Internal Use Only

x86
hostx86
Application

OSVector
Enginex86
hostVector
Engine2. SX-Aurora TSUBASAの新たな活用領域

エッジの膨大なデータをスパコンで高速処理し価値を創出

セキュリティ

人の動き

気象予測

医療

お客様の価値
アクセラレータSX-Aurora TSUBASA

膨大なデータ15© NEC Corporation 2022

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教育購買工場

今後NECのHPC事業が提供したい社会価値
豊かに循環する自然環境しなやかに動き続ける社会

未来を信じられる暮らし

世界を可視化し地球として健全な循環を意識することで自然と人の共存を目指します。

世の中の技術やデータをつなぎ合わせ社会の効率化最適化を図ることで優しい社会の実現と持続を目指します。

個人の履歴や人々の情報から生き生きと暮らす方法を解き明かし自分らしい生活の実現を目指します。

①シミュレーション②量子コンピューティング③AI・ビッグデータ

16© NEC Corporation 2022

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①シミュレーションで災害から社会を守る

雨量・地形データから河川氾濫解析シミュレーション
命の危険を防ぐ支流の想定外の氾濫により被害が拡大しないようデータで中小河川の氾濫を予測
兵庫県、京都府で実用化し、十分な避難時間の確保を実現
リアルタイムに降雨データを解析 6時間先の氾濫予測

1時間先

雨水が流入

3時間先 1ｍ 程度の浸水

6時間先 2ｍ 以上の浸水拡大

数百GBにおよぶ降雨・地形データを120ｍ × 100ｍ のメッシュで予測するために数百万回の計算を10分以内に完了。
利用データ：降雨予測・地形データ（オープンデータ）
分析ツール： RRIモデル全国版（オープン×独自開発）
18© NEC Corporation 2022

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②量子コンピューティングで効率的な社会を創る現在の量子コンピューティング市場状況
NECは、3年間実施している独自調査から、もうすぐキャズムを越える状況と見ています。先行者利益を獲得するためには現時点から取り組みを進めることが重要です。
Ｑ,あなたの勤務先では、量子コンピュータの活用のための取り組みを始めていますか。

イノベーター理論におけるキャズムは16.0%であり、市場の転換期にあたる

NEC独自調査結果(n=400)

わからない

25.0

27.4

25.1

採用者数
イノベータ―

まだ取り組んでいない

すでに取り組みを始めている

67.1

62.3

7.9

10.3

13.1

321

※NEC独自調べ
20© NEC Corporation 2022

61.8

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アーリー
アダプター

アーリー
マジョリティ

レイト
マジョリティ

13.5％

34.0％

34.0％

ラガード

2021年度は13.1%
2.5％

イノベーター理論

16.0％
時間

量子コンピューティングの分類
量子コンピューティングには大きく2つの方式があり、NECは社会の最適化ニーズに応えるアニーリング方式を主軸に、ゲート方式の実現に向けても研究開発を進めています

量子コンピューティング(量子の振る舞いを取り入れたものを含む広義）

アニーリング方式 等

量子ゲート方式

イジングモデルを物理法則などを利用して解く
組合せ最適化問題に特化した手法

従来コンピュータのビットを量子ビットに置き換え計算する手法

量子アニーリング
超伝導回路

D-WaveNEC

光パラメトリック発振

デジタル回路

産総研

NEC

日立

富士通

東芝

NTTNEC

理研

IBMGoogle

Rigetti

IonQ※NEC調べ（紙面の都合上、必ずしも全ての研究機関を網羅しているわけではありません）

21© NEC Corporation 2022

NEC Group Internal Use Onlyアニーリングマシンができること
普通の計算アルゴリズムが苦手としている「組合せ最適化問題」を効率的に解く「組合せ最適化問題」とはナップサック問題
なるべく甘いお菓子を詰めるには？

膨大な選択肢の組合せから、制約条件を満たし評価関数を最小/最大化する組合せを見つけること巡回セールスマン問題

1.5H 4万円
5時間間隔

金沢
4H 1万円
1時間間隔300mlのバッグ

22© NEC Corporation 2022

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札幌

全都市を短時間で周回
or
最小コストで周回

2.5H 3万円
6時間間隔
3H 1万円
1時間間隔

0.25時間間隔

労働条件、必要人数、勤務希望、相性、バランス等すべての条件を満たすパタンを求める
1H 3万円
4時間間隔

1H 1万円
1時間間隔

仙台
1H 1万円
1時間間隔

名古屋 1.5H 1万円 東京

勤務シフト問題

NECの量子コンピューターへの取り組み
NECは世界で初めて量子ビットの製造に成功して以来、量子コンピューティングの社会実装に向けて取り組んでいます1999 世界初固体素子量子ビットの動作実証を成功〈Nature誌掲載※1〉

2020-2021

2030

シミュレーテッドアニーリング・量子アニーリングを活用し応用研究を加速

量子アニーリングとゲート方式による課題解決モデルの提供を目指す

大規模な問題に対応するアニーリングマシンの提供を開始

2040～
ゲート方式実現を見据えたMOONSHOTプログラムを推進

2023
量子アニーリングマシン上で長時間「量子重ね合わせ状態」の保持を目指す※2※1：Y. Nakamura et al., Nature 398, 786 (1999) ※2：これは、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の委託業務の成果を一部活用しています。
23© NEC Corporation 2022

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NECの取り組み（量子素子の研究開発）
2023年の超伝導量子アニーリングマシン実用化を目指して、量子アニーリング素子の開発を牽引しています
超伝導量子アニーリングマシン（モックアップ）
外部装置

制御入力

読出し出力

外部装置

常温
～数 K
数百 mK～ mK（≒-273℃）※これは、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の委託業務の成果を一部活用しています。

支援参加団体NEC (副代表、事業化・実用化責任機関)
NEDO
24© NEC Corporation 2022

産業技術総合研究所(代表)東京工業大学 / 早稲田大学 / 横浜国立大学 他NEC Group Internal Use Only

NECが取り組む量子アニーリング素子（マシンの心臓部）

Vector Annealingの特長
NECのベクトルプロセッサ（高速行列計算・高速メモリアクセス）と、独自アニーリングアルゴリズムにより大規模アニーリング/最適化の高速処理を実現しています
エネルギー計算はベクトル計算
SX-Aurora TSUBASAで高速求解見込みのない探索を省いて効率化したアルゴリズム

Qij
SpinStatexxx+

for(i=0; i<numSpins; i++)
DeltaEnergy +=Qij[FlipSpin][i] x
SpinState[i]隣のスピンの影響度

0 or 1

1VEカードで10万ビット全結合の問題に対応• 1VEカードのメモリ容量 48GB

• 今後マルチカードで10万ビット以上“組合せ最適化問題における制約条件を考慮したQUBOソルバ”,
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_uri&item_id=200692&file_id=1&file_no=125© NEC Corporation 2022

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【物流】NECフィールディングの保守部品配送効率最適化

背景・課題

 保守事業における保守部品配送の物流コストを削減したい 個人スキルに依存した配送計画業務の属人性を軽減したい

実施内容
配送時刻やエリア、手段など膨大な組み合わせから最適な配送計画を自動で立案

膨大な組み合わせから最適な配送計画を策定
〇〇区
緊急対応

〇▽市

…

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時間指定

▽▽▽区…

© NEC Corporation 2022

定期保守…

26

□□区…

 ベテランの人手による計画と同水準の計画を自動生成できることを確認
効果 試算時の上限値である30%の配送効率向上を目指し、チューニング中

△△区

配送時刻

配送エリア

部品の種類

配送手段

生産計画最適化：NECプラットフォームズ生産計画立案事例
SMT(表面実装)ラインの最適化に適用

例：締め切り日が異なる数百品種のオーダーに対して当日の最適な生産計画(製造順)を立案• 生産する品種が切り替わるたびに発生する「段取り替え時間」を最小化したい• 品種はいくつかのグループに分類されており、同じグループの品種を連続的に生産すると効率がよい• 当日締め切りのオーダーは必ず生産する

当日締め切り翌日締め切り品種1

品種3品種1品種3品種25

n日後締め切り品種1品種20品種20
品種157

品種157
品種2527© NEC Corporation 2022

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生産計画最適化：結果
匠の技のデジタル化

https://jpn.nec.com/press/202003/20200317_01.html

 当日製造する品種の選択イメージ
当日締め切り翌日締め切り品種1品種1品種3品種3品種25

 製造順序最適化イメージ
n日後締め切り品種1

品種20

品種Aを製造段取り

品種Bを製造

段取り

品種Cを製造

A

A→B

B

B→CC

品種20

品種157
品種25

品種1

最適化

品種157

品種Aを製造

段取り

品種Cを製造段取り

品種Bを製造

A

A→CC

C→B

B

短縮

品種3品種25

製造工程

人による計画立案

アニーリングマシンによる計画立案

熟練工でも1時間最適化にかかる時間は数秒• 熟練工の不足、後継者育成問題• システム化・アルゴリズム化が困難
28

段取り© NEC Corporation 2022

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• 熟練工より、数パーセント無駄の少ない計画立案が可能なことを検証

生産計画最適化：スコープ拡大によりさらなる効果
匠の技を超える最適化

複数ライン最適化に発展
1ラインの最適化に加えて、ライン同士の状態を考慮• 段取り作業時間の重なりを最小化（段取り作業員の削減）• 治工具の重なり時間を最小化（生産中断時間の削減）
製造工程

製造工程

段取り（1つしかない治工具を使用）

ライン
1

A

ライン
2

D

C

A→C

E

D→E

段取り時間の重なりE→F

ライン
1

B

C→B

F

F→G

G

ライン
2

A

G

A→C

G→D

D

C

D→E

C→B

E

同時に生産できないもの

最適化のスコープを広げていくほど全体コスト削減につながる
29© NEC Corporation 2022

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BE→F

F

③AI・ビッグデータで未来を予測し豊かな社会にAI/BD領域におけるSX-Aurora TSUBASAの技術的優位性

コアあたりの性能/コアあたりメモリ性能

SX-Aurora TSUBASAは、統計的機械学習に技術的優位性があります。
SX-Aurora TSUBASAの活用に適した領域

統計的機械学習 ロジスティック回帰
 特異値分解 クラスタリング

ベクトルプロセッサ LSTM
 RNN
 CNN

汎用CPU

GPU

ディープラーニング
ピーク演算性能

31© NEC Corporation 2022

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大規模データ分析を高速化
AI領域ではデータ分析作業の再試行回数増により全体計算の8割を占めるため「データ準備」と「モデル設計」をSX-Aurora TSUBASAで最大10倍高速化
データ収集

データ準備

モデル設計

Trial and error

Trial and error

運用

Apache Spark
フレームワーク

HWSpark SQL

MLlib

SX-Aurora TSUBASA/Vector Engine
1. 性能に関する説明：TPC-HのQ16でScale 20(20GBデータ）の評価で、対GPGPU比で最大13.5倍の性能を達成
2. TPC-Hに関する注意事項：性能評価リストベースの検証ではなく業界標準クエリの自社性能評価用にTPC-Hを利用

AI/ビッグデータ解析をより大規模かつ最新データで利用可能
32© NEC Corporation 2022

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List of supported machine learning algorithms(on Vector)
https://github.com/frovedis/frovedis
Category

Algorithm

CommentK-means

Multinomial Logistic Regression

Spectral Clustering
Clustering

Ridge Regression

Comment

Agglomerative Clustering
DBSCAN

Lasso Regression

Gaussian Mixture Model

Only dense

Linear Support Vector Classification

ART-2A

Only C++

Linear Support Vector Regression

Singular Value DecompositionEigen Value Decomposition

Kernel Support Vector Classification[*1]

Decision Tree Classification[*3]

Decision Tree Regression[*3]

Spectral Embedding

Random Forest Classification

[*3]

T-SNE

Random Forest Regression[*3]Standard Scaler

GBDT Classification[*3]

GBDT Regression[*3]

Nearest Neighbor Classification

Preprocess

Unsupervised Nearest Neighbor

ALS

Basket Analysis

FP GrowthNatural Language
Neural Network

Multinomial Naive Bayes[*1] Only support OpenMP parallelization. Run with VE_OMP_NUM_THREADS=8 and mpirun -np 1[*2] Support OpenMP + MPI parallelization. Better performance with VE_OMP_NUM_THREADS=8 and one MPI
process per card.
[*3] Only dense matrix is supported, but category variables can be specified© NEC Corporation 2022

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word2vec

Graph

Only dense
Only dense[*2]

Latent Dirichlet Allocation
Multi-layer Perceptron

Only C++

Convolutional Neural Network

Only C++

PageRank

Bernoulli Naive Bayes
Factorization Machines

Principal Component Analysis

Recommendation

Nearest Neighbor Regression

33

Algorithm

Logistic Regression

Linear Regression

Classification /Regression

Category

Connected Components
Single-Source Shortest Path
Breadth First Searchマルチアクセラレータ環境への取り組み
 AI関連に強いDeep Learning独自技術を持つGraphcore社と協業
 NVIDIA GPUとも組み合わせ、NECならではの幅広い提案が可能 GraphcoreのIPUは画像認識・言語処理領域においてDeep Learning処理でGPGPU比で2～10倍の性能
 Graphcore社とはHPC領域含め既にパートナー契約を締結完了しNECとしての製品化済

IPU

34

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協業パートナーとの連携
AI関連に強いDeep Learning/ストレージ等の独自技術を持つパートナーと協業
SX-Aurora TSUBASAとの組み合わせでお客様の課題解決に貢献
GRAPHCORE
協業の仕組みを構築

 画像認識・言語処理領域においてDeep Learning処理
でGPGPU比で2～10倍の性能を実現
 HPC領域含め、SIの差別化要因の商材として製品化に向け評価中35© NEC Corporation 2022

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Infinidat
データアクセス頻度を機械学習、階層最適配置の自動化

 DRAM/SSD/HDDの階層キャッシュ構造を持ち、All Flashストレージに比べコスパに強み ゲノム解析・創薬領域に豊富な顧客ベースを持つ。
HPC領域以外の新市場開拓を念頭に置き協業開始

AI事例；商品の閲覧・購入データを活用した高速レコメンド

学習頻度を1日1回から1時間に1回へお客様が閲覧、購入した商品をAIアクセラレータ―で高速学習
いま欲しいものを的確に提示し購入につなげ、満足度向上に貢献

閲覧・購入データの学習を高速・高精度化

次に欲しいものを予測
ショップA
商品閲覧・購入

汎用サーバ
ショップB
欲しい商品を表示

利用データ： ECサイトでのサイト閲覧・購入履歴分析ツール： 自社分析エンジンをNECで高速化支援

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SX-Aurora TSUBASA

27倍 高速化

3. SX-Aurora TSUBASAのこれから

NECがスパコン技術を通じて提供したい社会価値
豊かに循環する自然環境

しなやかに動き続ける社会

未来を信じられる暮らし

世界を可視化し地球として健全な循環を意識することで自然と人の共存を目指します。

世の中の技術やデータをつなぎ合わせ社会の効率化最適化を図ることで優しい社会の実現と持続を目指します。

個人の履歴や人々の情報から生き生きと暮らす方法を解き明かし自分らしい生活の実現を目指します。

シミュレーション

量子コンピュータ

AI・ビッグデータ

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SX-Aurora TSUBASAクラウドサービスのロードマップ


シミュレーションだけでなく、量子コンピュータ、AI・ビッグデータ基盤のエンジンをクラウドサービスとして提供
河川氾濫解析やMaterialInfomatics、配車ルート最適化などアプリケーションサービスも含めて提供
パブリッククラウド上のお客様業務システムからアクセラレータとしてシームレスに利用可能*) NECCI、AWS … 整備予定
Azure … 追加予定

お客様の業務システム
クラウドアクセラレーション（SX-Aurora TSUBASAクラウドサービス）例）Amazon Web ServiceVPC

大容量ストレージ(S3)や、開発環境、認証基盤などと連携

お客様の業務アプリ
シームレス連携・・・
EC2

Cloud9

専用線

S339© NEC Corporation 2022

Cognito

NEC Group Internal Use OnlyRoute 53

シミュレー
ション

量子コンピュータ

AI・
ビッグデータご清聴ありがとうございました

AIプラットフォーム事業部
SX-Aurora TSUBASAグループ
info@hpc.jp.nec.com

製品Web
https://jpn.nec.com/hpc/sxauroratsubasa/

40© NEC Corporation 2022

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