第十三回PCクラスタシンポジウム

エクサ時代へのISVの取り組み

2013年12月12,13日 於：秋葉原コンベンションホール
株式会社ソフトウェアクレイドル
技術部
黒石浩之(kuroishi@cradle.co.jp)
本資料で使用する商品名・サービス名は、各社の商標、または登録商標です。
©2013 Software Cradle｜1

クレイドルは、流体解析で世界に貢献する会社です。
（末尾に会社概要がございます。）

建築航空

自動車
宇宙

©2013 Software Cradle

電気電子機器化学｜2

再び、エクサ時代って？
みんなが普通にエクサ級スパコン（京＊１００倍）のマシンを使える時代エクサ級スパコン（京＊１００倍）が使われだす（誕生する）時代 2020年？

とにかく、エクサ級スパコンやってくる。と信じて。。。
なにやら、でかい計算はできそうだ。

キーワード：大規模、高速、複雑、多種多量©2013 Software Cradle｜3

エクサスケール時代（2020年？）へ向けて
ＣＦＤでは、まだまだリソースを必要とするテーマがある。
・音 大規模＋Strong Scaling・最適化 （中規模＋ Strong Scaling ）＊バルクジョブ実行・キャビテーションなど複雑現象を含む全体解析・構造との連成及び上記組み合わせなど。
また、精度向上を目指して、実モデル（詳細モデル）・実環境（境界条件としての正確性）に近い解析のニーズがあり、大規模化の要因となっている。

©2013 Software Cradle｜4解析事例１

アニメーション

©2013 Software Cradle

解析事例２©2013 Software Cradle｜5

アニメーション

｜6

アニメーション

解析事例３©2013 Software Cradle｜7

モチベーション
シミュレーション精度
大規模を向上したい（物理現象を正確に 空間解像度 全ての解像度を上げ捉えたい。）
形状解像度ていく必要がある。
時間解像度

自然界の現象は、全空間の影響を受けながら常に揺らいでおりその平均値を体感している。
実験値もその一部。

精度を上げるには、自然界の現象を忠実に再現すればよい。

現象をモデル化することと形状をある程度単純化することで、現状のマシンパワーでもほどほど設計に使用できる精度が得られている。
©2013 Software Cradle｜8例えば、CFDでは“乱流モデル”によっても中・小規模クラスター
異方性モデル：低Reモデル
非定常解析/定常解析

LESモデル
非定常解析

DNS(直接計算法)
非定常解析

大規模

データ規模
等方性モデル：K-eモデル
定常解析

超大規模

京、大規模クラスター“車体の周りの流れを細かく計算できる。”

パソコン・WS設計開発に適応されてきている。
万能なモデルが無いため、実モデルにて一定の精度を得るために、試行錯誤を必要とするケースもある。

エクサ級
スパコン？

ISVがサービスを提供
容易！！

解析としては©2013 Software Cradle｜9

エンドユーザーはwelcome?
精度の向上、時間の短縮は望まれるが、大規模になることを望むわけではない。
設置場所も電源
中・小規模クラスター
異方性モデル：低Reモデル
非定常解析/定常解析

データ規模

LESモデル
非定常解析

パフォーマンスアップ

等方性モデル：K-eモデル
定常解析

パソコン・WS

京

大規模

大規模クラスター

も、お金も。。
DNS(直接計算法)
非定常解析

超大規模
エクサ級
スパコン？

数値実験室
精度の良い物理モデルの構築、簡略化モデルの構築©2013 Software Cradle｜10ハードウェアの進化
CPUがどのような形で進化していくかは、ソフトウェアに取っては重要な問題です。
パラダイムシフト
スパコン

ベクトル

PCクラスター

並列機

ES

ベクトル・並列機K

メニーコア・並列機

Exa

超高密度（コア）・並列機？、メニーベクトルコア・並列機？

IntelPhi
AMD

エクサ級
スパコン

京GPGPU

ARM

同じ手法でパフォーマンスが得られるのが望ましい。
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パフォーマンス・アップ！
どんなアーキテクチャーにしろ、１筐体を超えたパフォーマンスを得るには分散処理が必要。

MPI+

CUDA, OpenCL,OpenACC,OpenMP ???

メニーコアな環境、Intel Xeon Phi
やGPGPUなどの環境で如何に効率良く計算を行うか。

ハードウェアの進化
AMD

Phi
GPGPU

キーワードはスレッドIntel
京

エクサ級
スパコン

ARM

©2013 Software Cradle｜12大規模解析の課題
解析は、データを作成するところから始まり、結果を提示することで完了する。
Pre-データ作成-条件設定

Solver

Post

- 計算

- 可視化

トータルで対応ができていないと解析できない。
ちなみにクレイドルでは、大規模データを作成する・表示する環境が必要。
効率の良いファイル入出力が必要。
領域分割・結果統合のメモリー分散化が必要。

©2013 Software Cradle｜13

大規模解析の課題2
データサイズ（情報量）の問題。クラスター内では高速なI/Oが用意されるが、Pre/Postは遅いI/Fを経由する。
計算ノード

Solver
制御ノード
ファイルサーバ- 計算

サーバーOSによるマルチユーザへマル
チグラフィックスのサポート

FDR

クラウド環境での利用の拡大。

GbEマウントされたデータを読むか、ローカルにコピーする。

Pre-データ作成-条件設定©2013 Software Cradle

Post
- 可視化

高速ネットワーク上にPre/Post機を置き、リモートグラフィックスにて表示のみ端末へ飛ばす。
＝＞ハードウェアアクセラレーションが可能になってきている。
｜14

エクサ時代へむけて。
アーキテクチャー： 何が本命なんだ。。
ベクトル復活なんてあるのか。。

ひとまず、MPI + OpenMP
ひとまず、分散処理を進める。

データ・ハンドリング： データ圧縮技術

パラダイムシフト： クラウドなど作業環境の変化。
システムにあわせたプログラミングモデル。
オープンソースとライセンス。
開発ベンダーとして、エンドユーザー様が安心して使い続けられるものを提供する。
IntelPhi
AMD
ARM

GPGPU

エクサ級
スパコン

京

©2013 Software Cradle

｜15

会社概要

©2013 Software Cradle

｜16

会社概要
名称
– 株式会社ソフトウェアクレイドル
Software Cradle Co., Ltd.

所在地
– 本社：大阪市北区梅田3-4-5 毎日インテシオ
TEL：(06)6343-5641 FAX：(06)6343-5580– 東京支社：品川区大崎1-11-1 ゲートシティ大崎ウエストタワー
TEL：(03)5435-5641 FAX：(03)5435-5645

設立年月日

資本金代表者従業員数– 1984年3月22日– 2,000万円– 代表取締役 駒田一郎
– 92名（2013年9月1日現在）

大阪本社
JR大阪駅から徒歩5分

東京支社
JR大崎駅前©2013 Software Cradle

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会社紹介

台湾関連会社
Applied Thermal Fluid
アメリカ現地法人

大阪本社

東京支社

Analysis CenterCradle North America

海外展開/販売代理店©2013 Software Cradle｜18

ソフトウェア製品©2013 Software Cradle｜19

ご清聴ありがとうございました。

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