2019 年 12月版v1.0
2020 年 5月版v1.01
2021 年 4月版v1.02

クラウドでのHigh Performance
Computing (HPC)
クラウド HPC の活用が設計・開発の現場を変革

製品リリースまでのスピードを短縮し、ライフサイクル全体を最適に製品開発・プロダクトデザインを取り巻く環境は、劇的な変化に直面しています。
課題 1

課題 2

超高速化するグローバル開発競争

開発コストの制限と明確化の要求

製品開発のサイクルは年々短くなっています。世界中のメー

かつては“聖域”とされた開発部門でも、今やコスト削減が当たカーが開発競争を繰り広げることで、製品のライフサイクル自り前に。現物マテリアルによる大規模かつ複数回のテストは問体も短期化。試作・検証の時間が削減される一方、より多くの

題外、人的コストの削減も必須です。「設計・開発の何にいく

バリエーション、さらなる高品質の要求は高まっています。

らかかったか」を明確化する必要性に迫られています。

課題 3

課題 4

開発に必要な技術と人材の多様化

計算リソース、データ容量不足

最先端の製品は異分野技術の組み合わせによって誕生するケー

デジタルによる解析シミュレーション及びビジュアライズなど、スが多く、多種多様な技術者の開発への参加が重要になってい

いわゆるCAEはすでに一般化しています。しかし多くの企業はます。限られた熟練者の経験に頼った開発でなく、海外を含む

有限の自社サーバに依存しているため､計算リソースやデータ保遠隔地にいる技術者をリンクさせる開発体制が求められます。

管に制限が発生し、高品質な開発の妨げとなっています。

これまでのやり方では対応できない時代。

Microsoft Azure の HPCクラウドが、設計・開発現場の課題を解決します。
2

HPCをフル活用するなら､クラウド化。それには理由があります。
オンプレミスでのHPC活用は、様々な点から限界を迎えています。
「しかしクラウドは不安だ」「クラウドにすると、何がどう違うのか」という疑問にお答えします。

圧倒的な拡張性と伸縮性

従量課金でコストを明確化

クラウドなら、必要なときに必要なだけ利用でき､不要時には利用を停止できます。大規模シミュレーション時や繁忙時にも、「空き待ち」による機会損失が発生しません。

使った分だけ料金が発生する従量課金なので、「ピーク時に合わせてサーバを構築する」ムダを省けます。部門ごと、プロジェクトごとのコストも､明確に見える化できます。

世界最高レベルのセキュリティ

世界中どこでも利用可能

Microsoft Azureは、Fortune 500にランキングされた企業の95％に加え、世界中の政府や公的機関が利用。複数IDの統合認証も可能で、最高レベルのセキュリティを実現します。

ネットワークさえあれば、デバイスを選ばず、どこでも同じ開発環
境を再現できます。遠隔地でのデプロイやリアルタイムの状況チェックなど、開発スタイルを革新できます。

災害時にもデータを保護

常に最新・最先端の環境を用意

有事の際にもデータは保護され､速やかに復旧可能。「事業継続と復旧計画（BCRP ＝Business Continuity & Resiliency Planning）」の観点からもクラウドの優位性が評価されています。

プラットフォーム自体はもちろん、稼動するすべてのソリューショ
ン類は随時更新され、常に最新の状態にあります。手間もコストもなしに、最先端の開発環境を手にできます。

Microsoft Azure の HPCクラウドが今までにない設計・開発の世界を可能にします。
3

HPCクラウドは、製品のライフサイクルを変革します。
HPCクラウドを有効活用することで、設計・開発の常識が一変します。
作業に要する時間・コスト・工数を激減させ、製品のライフサイクル全体を変革する可能性も秘めています。

<参照> 設計開発エンジニアの働き方改革 | 日本マイクロソフト – YouTube : https://www.youtube.com/watch?v=PbFhJCSX7Fk
設計

開発

試作／検証

生産

販売

リードタイム／サイクルタイムの短縮

デザイン過程を見える化し共有

精密で柔軟なレンダリング

高速＆高信頼度のCAEを実現

よりオープンで効率的な開発環境を提供します。

設計変更にも柔軟に対応する試作が可能。

複雑なシミュレーションも短時間で正確に実行できます。

⚫CAD on クラウドVDI⚫プリポスト処理⚫フロントローディング⚫リアルタイムシミュレーション⚫グローバルなPLMとの連携⚫自動車／製造系
デザインエンジニアリング・デジタルコンセプト作成
・ゲーム・メディア系
レンダリングワークロード⚫ 有限要素解析(FEA)⚫ 流体解析(CFD)⚫ マルチボディ(MBD)⚫ 最適化⚫ 実験計画法(DOE)⚫ ジェネレーティブデザイン
・トポロジー最適化

P5へ

P7へ

P9へ

AI/ディープラーニングの活用
AIと連動させることで、人では不可能だった設計・開発も可能になります。
⚫自動運転(AD)⚫画像検知・不具合検知⚫先進自動支援システム(ADAS)

P11へ
4

これまでの設計やデザインプロセス上の課題が解決可能です。

可視化

共有ワークステーションを利用できる時間が少ない

共同開発時に社内外の設計者と連携しにくい設計・開発にかかるコストが見えにくい

煩雑なワークフロー、
パフォーマンス不足によるコスト増⚫共有GPUワークステーションが常に順番待ちになっている⚫開発環境が閉じているので社外に画像やデータが送れない⚫担当者以外には開発過程が見えない
ため､コストの根拠が不明確⚫解析と可視化、最適化のアプリが連携しておらず行き来する回数が多い⚫割り当てられた時間内では必要な検証が十分にできない⚫開発中のデータを関係者全員が見られるようにしたい⚫開発途中での仕様変更などがコストや時間に与える影響を知りたい⚫大規模な作業が行われると他の作業が停滞してしまう⚫本社でしかデータをいじれないので遠隔地からの修正ができない⚫個人やチームごとのコストパフォー
マンスが見えない⚫マルチセッションでコスト削減した
いが、サーバーOSでは認定サポートが受けられない⚫マシン陳腐化による作業工数の増加

設計・開発の可視化には、Microsoft Azure の HPCクラウドが最適です。
5

可視化

世界中から案を出し、即座に修正・検証。
夢の開発環境を実現。
HPCクラウドは、設計・開発やデザイン過程の様々な不便を解消します。重い画像データも楽々処理し、クラウド上のシミュレーションソフトと直結。世界中のあらゆるデバイスからチェック可能なので、導入事例

画期的なソフトウェアInspireをSaaSサービスで展開
アルテア・エンジニアリング

アイデアや修正をリアルタイムで取り込める理想の開発環境が手に入ります。

Azureの高性能GPUを活用し、世界中でデザイン共有が可能に
1985年に米国ミシガン州で誕生したアルテア社は、様々なCAEソフトウェア製品を設計・販売しています。同社がトポロジー最適化および分析アプリケーションAltair Inspireの
SaaSサービスをリリースする際、ホスティングとして選んだのがMicrosoft Azureでした。
課題
Inspire Unlimitedの特徴のひとつは、千人規模のエンジニアが同じワークに取り組める協業性能と、実行中の仕事をどこでもどんなデバイスでも確認できる可視化機能です。それにはただのCAEクラウドだけではなく、高性能GPUによるリアルタイムレンダリング・解析が不可欠。Azureは、それを備えていました。
解決策と効果2018年にリリースされたInspire Unlimitedによって、顧客には高価なワークステーション
やオンプレミスCAEクラスタが不要になりました。世界中のエンジニアが手元のPCでデザインや設計を共有し、オンデマンドで課題に取り組むことが可能になったのです。

メリット１

メリット2

メリット3

メリット4

ストレスなしの高速大容量GPU

グローバルにアイデアを結集

精密なデザインと検証が可能

高度な最適化も実現可能

高い処理力を発揮する
GPU を、必要な時に必要なだけ利用可能

遠隔地のエンジニアとデータを共有。最善のア
イデアを設計に反映

精緻な設計とシミュレー
ションで、物理的なモデリングを大幅削減

クラウド上で設計／シミュレーション等各ソフ
トが無駄なく連動

6

変化を迫られている「レンダリング」工程。こんな課題が出ていませんか？

レンダリングデータリソースが激増し保存・管理ができない

プロトタイプにコストと時間がかかりすぎる

デザイン変更要求が多くコストが膨れてしまう

初期段階でコンセプトやデザインを固めたい⚫レンダリングの元データが増加し続け、サーバが追い付かない⚫物理的プロトタイプの制作に大きなコストと時間がかかっている⚫デザイン変更が頻繁に発生し、レンダリング処理が追い付かない⚫限りなく現物に近いデザインでないと経営陣が納得しない⚫データが多種多様になり、マネジメ
ントに困難が生じている⚫多数の試作と検証を要望され、現場の負担が大きい⚫デザイン要求仕様に影響を受けにくいレンダリング環境を構築したい⚫初期デザインの精度が低く、設計段
階で頻繁に変更が入る⚫データをクラウド上に保存したい
が､セキュリティが不安だ⚫社内マシンの処理力が低く、現物を試作・評価するしかない⚫急なデザイン変更でも素早く低コストで対応できる体制にしたい⚫レンダリング能力を上げて､デザインと設計を一体化したい

Microsoft Azure の HPCクラウドは、「レンダリング」の概念を変えます。
7

レンダリング

高度なレンダリングで、ものづくり全体を進化させる。
個々の部品やパーツのデータを組み上げて、実際の製品をビジュアル化するレンダリング。
この能力と精度を上げることで、内部構造に至るまでの完成品に近いイメージを、初期設計の段階で導入事例

CGアニメーションにクラウドを活用
マーザ・アニメーションプラネット株式会社

全員が共有できます。仮想空間上で検証や変更も可能になり、ものづくり全体を効率化できます。

オンプレミスとクラウドを併用し、プロジェクトの重複に対応
国内最高峰のCG映像制作技術を持つマーザ・アニメーションプラネット社は、CGの元
データを画像化するレンダリング・ファームに、約80台/4608コアのオンプレミスを保有。
現在、そのクラウド化を進めています。
課題
アニメ業界では、急に新プロジェクトが立ち上がることも日常茶飯事。オンプレミス環境
のみでは、処理リソース不足に陥る懸念がありました。そこで同社は、日本では前例のない「レンダリングへのクラウドの活用」を決定しました。

解決策と効果クラウド上のジョブ処理をどうマネジメントするか。際限なく増加するクラウドのリソー
スをどう制御するか。発表前の作品をクラウド上に保管していいのか。数々の課題を乗り越え、今やクラウドは同社に不可欠な存在になりつつあります。

メリット１

メリット2

メリット3

メリット4

レンダリング時間
を大幅に短縮デザイン表現が
格段に向上

品質管理の
向上

早い意志決定で全工程を効率化

モデリングからレンダリ
ング・デザイン決定まで不要な時間を短縮し効率的に開発が進められる

きわめて正確な仮想表現
で、これまで不可能だったデザインも実現

高品質なレンダリングが早い段階で利用可能なのでデザイン上のミスマッ
チの早期修正が可能

現実に近いデザイン／設計ができ、早い段階で意思決定ができる8「解析シミュレーション」の現場には、多くの課題が存在します。

CAE

処理能力の不足で、十分にシミュレーションできない

シミュレーションに時間がかかり納期を圧迫しているシミュレーションにかかるコストが可視化できてないシミュレーションの精度に不安を感じている⚫ピーク時に処理能力が壁になり、十分な解析ができない⚫ひとつのシミュレーションに数日かかってしまう⚫シミュレーションへの要求が増え、開発コストが膨張している⚫膨大なデータを自動的に最適化したいが実行可能な基盤がない⚫様々なケースをシミュレーションしたいが、計算リソースが足りない⚫共用ワークステーションが常に順番待ちになっている⚫待機時間や人件費の観点からのシ
ミュレーションコストが不明確⚫解析結果と実験結果に乖離が生じ、不安を感じる⚫Linux / Windows Serverスパコン環
境を安価に利用したい⚫設計がギリギリになり、製造過程にしわ寄せが出ている⚫部門やプロジェクトごとの解析コストが見えにくい⚫もっとより良い設計があるはずだが、実現できていない

Microsoft Azure の HPCクラウドなら、CAEをさらに前進させます。
9

CAE

時間短縮だけでなく、パラメトリック最適化やジェネレーティブデザインの可能性も開拓。
オンプレミス環境では、処理能力の向上には膨大なコストをかけてマシンを増設しなければなりません。
しかしHPCクラウドなら、必要なとき必要なだけ超高速処理を利用可能。パラメトリック最適化や導入事例

ソーラーカープロジェクト
東海大学

ジェネレーティブデザインの活用で、御社の開発環境を一気に進化させることも夢ではありません。

短期間で200ケースを解析し、車体の空気抵抗を極限まで削減

Microsoft Azure HPCクラウドが可能にするCAE
生産性の向上自社システムの容量や速度に縛られることなく、豊富なシ
ミュレーションを高速・短時間で行えるので、エンジニアの生産性が向上。「マシンの空き待ち」という目に機会損失も削減できる。

検証精度の向上

創造性の向上次世代設計への挑戦

より細密なメッシュやフィル
タリング処理、より多くのプ
ロトコル設定が行えるので、シミュレーションの精度が向上。手戻りを減らし、モデリ
ングの手間やコスト、環境負荷も削減します。

多くのシミュレーションができるということは、より多くのアイデアを試せるということ。エンジニアの創造性を刺激し、設計の速度と幅を向上
させ、多彩な製品の誕生を後押しします。

ジェネレーティブデザインやトポロジー最適化、さらには
続々と生まれる新しい設計手法にも、Microsoft Azure の
HPCクラウドなら余裕で対応可能。御社の設計・開発を未来へのレールに乗せます。

メリット１

メリット2

メリット3

メリット4

処理時間を
大幅に短縮

資産のコストとリスクを低減ジェネレーティブ
デザインも可能に

高度な最適化も実現可能

大規模シミュレーション
やグラフィックス処理にかかる時間を削減

ハードウェアを所有し維持するコストと故障等のリスクを低減人には思いつかないパラ
メータ処理で新しいデザインが誕生

高度な最適化も実現可能
パラメトリック最適化を使った高度な解析も可能

長年ソーラーカープロジェクトを推進してきた東海大学。2017年、世界最高峰のレース「ワールド・ソーラー・チャレンジ」での3度目の優勝を目指し、徹底的な空気抵抗削減に向けた流体解析に活用したのが、Microsoft Azure でした。
課題
2017年の大会から、ソーラーパネルの面積が従来の6㎡から4㎡に制限。優勝するには､車体の空気抵抗を大幅に削減する必要がありました。それには高度で複雑なシミュレーションが不可欠。けれど研究室のサーバでは、計算能力がまったく足りませんでした。
解決策と効果そこで東海大学はMicrosoft AzureのHPCクラウドを採用。膨大な処理能力を活用して、実質 40 日間で約200ケースもの検証を実施。「空気抵抗30％以上減」を達成した美麗な車体は、
時速100kmを超えても風切り音が発生しない高性能で4位入賞を果たしたのです。

ジェネレーティブデザインが拓く設計の未来与えられた条件を元にコンピュータがあらゆる可能性を計算するジェネレーティブデザインでは、人間の発想を超えた複雑な形状やパラメータの最適化が実現できます。3D
プリンタなどの活用で従来にない形状も製造可能となり、設計の可能性が大きく広がります。

ジェネレーティブ デザインによる車両部品の軽量化

10

製品ライフサイクル全体の最適化を目指しませんか？

AI活用AI活用

シミュレーションから最適値を出すのが困難

各設定を人手で行うため工数と時間がかかる

今のやり方ではこれ以上開発時間を短縮できない

想定外の不具合の発生を可能な限り防ぎたい⚫シミュレータの処理に膨大な時間がかかっている⚫シミュレーションが高度化して、人手がかかりすぎる⚫個々の作業だけでなく、開発リード
タイム全体を短縮したい⚫まれな不具合の検証に、専門スタッフが膨大な時間をかけている⚫大量のシミュレーションを行わないで済む方法はないか⚫定型的なシミュレーションが多く、無駄を感じる⚫HPCは既に活用しているが世界の開発速度に追いつけていない⚫安全性への要望が高まり、シミュ
レーションが増え続けている⚫できるだけ早く最適値に到達したい⚫シミュレーションそのものを自動化できないか⚫思い切って開発体制を見直し、大胆に効率化を進めたい⚫設計段階で不具合を完全に抽出し､後工程を大幅に効率化したい

Microsoft Azure の HPCクラウドなら、設計・開発へのAIの活用もスムーズです。
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AI活用

AIが、これまでにない「エンジニアリング全体の最適化」を実現。
HPCクラウドの活用により、膨大なデータを超高速処理する環境が整います。
しかし、シミュレーションの仮説立てや条件設定、結果予測やパラメータ調整などの多くは、まだ人手頼みです。

導入事例

HDD設計工程を徹底改革
ウェスタンデジタル コーポレーション

これをAI化することで、驚異的な時間短縮と精度向上が実現。全行程最適化への道が見えてきます。

100万の設計案を検討しつつ、1/2の時間で市場投入

さらにAIを活用

HPCクラウドで、ビッグデータを高速処理

条件設定を自動化
シミュレーション

可視化

レンダリング

シミュレーション結果解析工程を省力化
不具合の発生条件を特定
データマネジメントの最適状況を予測「データ量」や「時間」に縛られない作業が可能に

HDDの世界的メーカー、ウェスタンデジタル社は、「設計品質を向上させ、かつ開発リー
ドタイムを大幅短縮する」という壮大な目標を設定。社内リソースとクラウドを活用した
ハイブリッドな開発体制づくりに挑みました。

「作業の効率化」「人的負担の削減」「精度の向上」「不具合の削減」「リードタイムの短縮」を実現

課題
同社では､過去の経験から「多数のシミュレーションが良い設計をもたらす」ことを確認。
Microsoft Azure HPCクラウドを導入し、AIによるデータマネジメントにより、複数のア
プリケーションと複数の設計チームを同時稼動。100万もの設計案を作成しました。
解決策と効果リソースの自動スケール、データ特定と実行の自動化など、徹底したデータ管理を行うことで、これまで30日かかっていた100万件の設計案のシミュレーションをわずか9時間で完了。市場投入までの時間を1/2まで劇的に短縮し、市場での圧倒的優位を確立したのです。

さらにAIを工程管理に活用

エンジニアリング工程「全体の最適化」が可能に
メリット１

メリット2

メリット3

メリット4

HoloLensを活用した共同研究開発

最適条件をAIが自動設定

検証結果を短時間で精査人にできない検証も実施

不具合の発生を早期に予測

膨大な条件の組み合わせを計算し、結果から学習
して最適値を設定

これまでのノウハウを学習し、検証時間を大幅短縮

莫大な条件の設定や、人には認識不能な画像の差
異の数値化も可能

条件設定を解析し、発生率1億分の1の不具合を人の数倍早く発見

遠隔地のスタッフによるリアルな共同作業を実現するHoloLens。ゴーグル内に自在に展開されるシミュレーション、実験データ、論文など多角的な情報を重ね合わせることで、新たな研究開発の可能性を生み出します。

12

HPCクラウドのコストパフォーマンス、リリースサイクルは､年々向上しています。
これまでは高額な印象のあるHPCクラウドですが、日進月歩でコストパフォーマンスを高めています。単純な価格比較だけでなく、「時間単位で購入可能」「速度や容量が桁違い」「拡張性が無限」「常に最新最先端」「維持管理費がかからない」など、“トータルコスト”からも選ばれています。
IntelだけではなくAMDプロセッサの選択も適時できるのが大きなメリットです。

オンプレミスとAzureのHPCクラウドサービスのコスト比較

HBv3は、AMD Milan搭載のHPCマシンとして、世界最速で、2021年3月15日に一般提供と同時に発売（参考：HC+17か月、HBv2=＋7か月、 ）オンプレミスAzure仮想マシン

16

オンプレミスとAzureのHPCリリースサイクル

HB120rsv3 (16/120 – 96/120) / HB120rsv2
14

オンプレミスと比較しても低コスト/高パフォーマンスのAMD製HPCマシンを搭載

H16r

日本で購入可能な格安オンプレミスサービスを想定※。
この価格と比べてもAzureのHPCクラウドの価格（従量課金）は下回ってきており、 常に最新マシンが利用可能。
マイクロソフト本社のテストでは1ジョブ80000コアまでのMPIアプリケーションのテストが行われています。
ユーザ観点では、継続してコア当たりのコストパフォーマンスの改善が可能です。HBv3は、同額にて11%-18%のパフォー
マンス向上しております。※HBv2 / 2020年6月GA, HBv3 / 2021年3月15日GA

12

オンプレミスA
10

オンプレミスB

HC44rs

HC44rsIntel が持つ豊富なソフトウェア ツールのエコシステムをサポート

8

Mellanox OFED ドライバーとすべての MPI の種類とバージョンをサポートする 100 GB/秒の EDR InfiniBandが特長

H16r

6

格安のオンプレミスと比べても低コストなスポット利用が可能*

H16r スポット

日本で購入可能な格安オンプレミスサービスを想定※。
この価格と比べてもAzureのHPCクラウドの価格（従量課金）は下回ってきており、最新マシンが利用可能。

4

HBv2 120rs

16 個の Intel Xeon E5 2667 v3 プロセッサ コア、CPU コアあたり 7 または 14 GB の RAM を搭載
44 個の Intel Xeon Platinum 8168 プロセッサ コア、CPU コアあたり 8 GB の RAM を搭載
HBv2 120rs： 120個の AMD EPYC 7002シリーズ プロセッサ コア、CPU コアあたり 4 GB の RAM を搭載
HBv3 120rs： 120個の AMD EPYC 7003シリーズ プロセッサ コア、CPU コアあたり 4 GB の RAM を搭載
スポット：
同様スペック。通常の従量課金の利用が増えればVM停止される可能性があり、SLA未保証。
ただし一律で破格のコストにて利用可能
H16r：

2

HBv3 120rs スポット HC44rs ：HC44rs スポット

HBv2 120rs スポット

0（円/コア）

2016年

2017年

2018年

2019年

2020年

※ マイクロソフト調べ。一般的なオンプレミス環境との比較を表したものであり、利用するサービス等の条件によって結果が異なる場合があります

2021年

2022年

* スポットについて：https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/virtual-machines/windows/spot-vms

13

世界のトップ企業に認められたMicrosoft Azureが、設計・開発を支えます。
世界最大規模のクラウドサービスMicrosoft Azureは、Fortune 500にランキングされた企業の95 パーセントに加え、世界中の政府や公的機関に選ばれています。
導入のハードルが低く、安全で、高度な要求にも軽々と応える先進のテクノロジーが、設計・開発現場を変革します。

CAEに最適なハードウェア

優れたハイブリッド環境

どこでもビルド＆デプロイ

信頼のセキュリティ体制

Microsoft Azureは、様々なワークロードに適した

オンプレミスとクラウドを共通のIDで管理。パブ

全世界65のデータセンタを接続する光ファイバー

マイクロソフトは、日本国内で初めてCSゴールド

仮想マシンを１つ選択・作成できます。ラインナッ

リック・クラウドとプライベート・クラウドで一貫

バックボーンを基盤に、あらゆる言語とフレームマークを取得。ハードウェア、OS、ミドルウェア

プの中にはCAEに特化したものもあり、GPUの並列したソリューションを構築。ハイブリッド クラウド

ワークをサポートします。オープンソースへのコ

全環境を一括してメンテナンス。常に最新状態に保計算を行える世界最高レベルのハードウェアをご利向けに設計されたツールとサービスで、快適な環境

ミットメントも自由。世界のどこでもビルド＆デプ

つことで、世界最高レベルのセキュリティ環境を提用いただけます。

を実現します。

ロイ可能です。

供します。

豊富なソリューションと高い拡張性で、最適の環境を提供します
標準装備された無料管理ソリューション

操作環境からクラウド上のHPCに直接アクセス「Azure CycleCloud」「Ansys Cloud」

Azure上で、HPCワークロードの実行・管理に必要な機能

シミュレーション用ソリューション「Ansys」環境内かを提供する無料ソリューションです。スケジューラーのら、クラウド上のリソースに直接アクセスできます。

入ったクラスタをすぐに展開でき、既存のHPCと同じ感覚

HPCクラスターキュー内で待機したり、モデルサイズをでクラウド環境を利用可能。またノードの構成・監視・権縮小したりせず、ジョブを直接クラウドに送信できます。

限管理なども提供するので、一元的にAzureのリソースをクラウドの存在を意識することなく、必要なときにHPC

管理できます。

環境を利用できます。

14

お客様のクラウドHPC導入を、信頼のパートナーと共にサポートします。

CAE

レンダリング

当社は、お客様の課題解決に最適な技術とノウハウを持ったパートナー企業を世界中から選定し、お客様をサポートします。信頼できるパートナーのほんの一部を御紹介します。

可視化

AI 活用

アンシス・ジャパン株式会社

アンシス・ジャパン株式会社

Ansys CloudAnsys Discovery

Ansys Mechanical/Fluent/HFSS/Maxwell等クラス最高

Ansys Discoveryはシミュレーションを使った設計探索をのエンジニアリングシミュレーションとクラウドコン実現するため、NVIDIAのGPUを活用し、ほぼリアルタイ

ピューティングのメリットを統合したセキュアなソ

ムに構造・流体のシミュレーション結果を導き出すこと

リューションがAnsys Cloudです。繁忙期など計算リができる画期的なツールです。Ansys Cloudを利用すれソースがひっ迫する時にHPCで高速に計算をすることがばハイパフォーマンスなコンピュータが手元になくても可能なだけでなく、プリプロセッシング、ポストプロ

Ansys Discoveryを利用する事が可能です。

株式会社ソフトウェアクレイドル(part of Hexagon)

サイバネットシステム株式会社

サイバネットCAEクラウド

Cradle CFD
リアルタイム操作性を独自の高速RDPにより提供し、BYOL方式で、scFLOWやSTREAMによる大規模な熱流CAE解析業務のプリポスト処理をストレスなくご利用で体解析を高速かつ効率的に実行できます。

きます。また、解析用途に合わせ簡単にAzure仮想マシ

また、オンプレミスよりも多くのメッシュを投入するこンのスペックをGUIから変更可能で、AzureでCAEプリポとで、より詳細な解析も実現できます。

スト、HPC環境を誰でも簡単にご利用いただけます。

セッシングでの利用にも適しています。

https://www.ansys.com/jajp/products/platform/ansys-cloudhttps://www.ansys.com/ja-jp/products/3ddesign/ansys-discovery

https://www.mscsoftware.com/ja/product/c
radle-cfd

https://www.cybernet.co.jp/caecloud/

アンシス・ジャパン株式会社

アルテアエンジニアリング株式会社

SCSK株式会社

株式会社CAEソリューションズ

Ansys SPEOS

Altair PBS WorksSCSK CAE Cloud

HELYX

Ansys SPEOSはシステムの照明と光性能を予測し、プロ

AltairのハイエンドCAEソルバーとPBS Worksを使用し大規模並列、多数同時ジョブ実行等、SCSK取り扱い解HELYXは拡張性、大規模並列計算、マルチプラット

トタイプ化に要する時間と費用を削減するとともに製品てプロセスを管理することにより、Microsoft Azureでの析プロダクトが迅速に利用でき、パブリッククラウドとフォームなどのオープンソースCFDのメリットを活かし、の効率を向上させます。Ansys SPEOSを使用すれば、機シミュレーション実行時間の短縮と設計サイクルの短縮のハイブリッド利用も可能です。

且つ、導入・運用には欠かせないメインテナンス、マ械的な形状と光子の相互作用を調べ、対象製品に適したを実現します。

ニュアル、サポート環境が整備されているソフトウェア

機能的な照明システムを短期間で作成可能です。

https://aka.ms/ansys_jpです。

https://aka.ms/altair_jp

https://aka.ms/scsk_caecloudhttps://www.caesc.com/products/helyx.html

15お客様のクラウドHPC導入を、信頼のパートナーと共にサポートします。

CAE

レンダリング

当社は、お客様の課題解決に最適な技術とノウハウを持ったパートナー企業を世界中から選定し、お客様をサポートします。信頼できるパートナーのほんの一部を御紹介します。

可視化

AI 活用

Siemens株式会社

株式会社電通国際情報サービス

Rescale Japan 株式会社

株式会社HPCソリューションズ

Simcenter STAR-CCM+ Power On
Demand（PoD）

Ondemand CAE/HPC Application

Scale X

HPCクラスタシステム

ScaleXをはじめとしたCAE/HPCソリューションを提供します。

ScaleXにより、ユーザーは計算が複雑なシミュレーショ

計算リソースの速度が遅くなってきた、共有で使用してPoDは、クラウド環境のためにご提供する従量課金制ライセンスで

ISIDは、日本市場におけるクラウドCAEサービス提供で先駆的な役

ンと分析を即座にスケールアウト可能。最新のAzure

いる計算リソースを占有したい、急に計算リソースが必す。インターネットにつながっている環境であれば、いつでも、ど割を担い、これまで数多くの製造業のクラウドCAE環境構築を支援

HPCインスタンスも搭載しており、学際的な調査、最適

要になるなどのお困りごとにHPCクラスタシステムなら

こでも、どのマシンでも、Simcenter STAR-CCM+を並列無制限でしてきました。単なるアプリケーション導入だけでなく、クラウド

ご利用頂くことが可能です。

HPC導入における相談役としてお使いいただければ幸甚です。

化、実験計画などを含む、あらゆるタイプのワークフ

クラスタ環境がクラウド上で簡単に使用できます。

ローをサポートします。

https://www.plm.automation.siemens.com/global/ja/products/simcenter/STAR-CCM.html

https://aka.ms/isid_hpc

https://aka.ms/rescale_jp

https://aka.ms/hpcsol_jp

シーメンス株式会社

シーメンス株式会社

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社

NX

Teamcenter

CTC マテリアルズ・インフォマ
ティクス(MI)プラットフォーム

ニューラルネットワーク
MD高精度物性予測

NXは、より優れた製品の迅速、効率的な開発に役立つ、業界トップクラスの運用実績を持つ、統合PLMソリュー

柔軟性のある統合ソリューションです。

ションであるTeamcenterは、オンプレミスだけでなく、HPCによるナノシミュレーションの高速化、多種のシ

高精度な第一原理MD計算は計算コストが大きい問題がMicrosoft Azureとのハイブリッド環境、及び完全クラウ

ミュレーションデータをデータベース化、機械学習によありましたが、ニューラルネットワーク（NN)の技術を

ド環境での運用をサポートします。小規模な環境から、る材料予測・開発を可能なクラウドシステムです。

組み合わせたNNMDは高精度かつ高速な手法です。

グローバルに展開する大規模なデプロイメントまで柔軟

本プラットフォームを利用することで期間短縮・コスト

NNMDではこれまで予測できなかった物性値をシミュな拡張性を提供し、また従来のCADデータ管理や設計情削減につながります。

レーションすることができます。このNNMDを効率的に

デジタルツインの価値を実現できる次世代の設計、構想
設計、形状設計、エンジニアリング、シミュレーション、
および製造などの様々なソリューションを提供、機械、
電気、制御などの異なる分野間の垣根をなくす、完全な統合環境を実現する唯一のソリューションです。

報管理だけではなく、CAE実験解析情報等も含めた統合

物性シミュレーション可能なクラウドシステムを提供し環境を実現することで、お客様の製品ライフサイクルにます。

関わるコラボレーションの壁を取り払い、業務の効率化を実現します。

https://www.plm.automation.siemens.com/
global/ja/products/nx/

https://www.plm.automation.siemens.com/
global/ja/products/teamcenter/

https://nano-

https://www.ctc-g.co.jp/

casestudy.readthedocs.io/en/latest/casestudy/ca
talyst/nnmd_ceo2_thermal_property1.html

16

Azure VM
用途別
ラインナップ
主要な用途- CAD/CAE- 計算科学- AI- 分析

大規模シミュレーション向けVM
InfiniBand

H

N

Hシリーズ
高性能CPU VMs

Nシリーズ
GPU/FPGA VM

Cray in Azure

InfiniBand搭載
大規模並列計算HB －AMD EPYC搭載
HC － Intel Xeon搭載

NV － CAD/可視化
NC － GPGPU計算用途
ND － AI/DL用途
NP － FPGA

マネージドサービス
ベアメタルCrayマシン提供
国研・大学センターなど
大規模HPCセンター向け

ストレージ
Azure NetApp Files
HPCキャッシュ
高スループット
低レイテンシ

A/B

D/E/F

L/M

A/Bシリーズ VM
汎用VM

D/E/Fシリーズ VM
汎用計算VML/Mシリーズ VM
大規模メモリ搭載

A - 開発テスト用
B - 汎用用途

D － 多目的用途
E － メモリ依存の計算
F - CPU依存の計算

M － 大規模メモリ使用
E － 高性能SSD/IOPS

大規模シミュレーション向けVM Hシリーズ
HBv3
HBv2

HBv2

HC

H

用途

Memory Bandwidth

Memory Bandwidth

Dense Compute

Large-Memory HPC

CPU

AMD EPYC“Milan”

AMD EPYC“Rome”

Intel Xeon Platinum“Skylake”

Intel Xeon E5 v3“Haswell”

VMあたりのコア数

16-120

120

44

16

メモリバンド幅

353 GB/s

353 GB/s

191 GB/sec

82 GB/s

搭載メモリ量3.75 GB/core, 448 GB

4 GB/core, 480 GB

8 GB/core, 352 GB

14 GB/core, 224 GB

ローカルディスク

960 GB NVMe

900 GB NVMe

700 GB NVMe

2 TB SATA

InfiniBand

200 Gb HDR

200 Gb HDR

100 Gb EDR

56 Gb FDR

接続ネットワーク32 GbE

32 GbE

32 GbE

16 GbE

NシリーズVM
GPUシミュレーション用途

NCv2

NCv3

NCv4

コア数

6, 12, 24

6, 12, 24

24, 48, 96

GPU

P100

V100

A100

メモリ量

112/224/448 GB

112/224/448 GB

192/384/768 GB

ディスク~700/~1.4/~3 TB
SSD~700/~1.4/~3 TB
SSD~1/~2/~4 TB NVMe

ネット
ワーク

Azure Network + InfiniBand(Large size only)

AI/DL用途

NDv2

NDv3

NDv4

コア数

40

8, 16 (IPUs)

96

GPU

8 x V100 SXM 32 GB

8 x Graphcore C2

8 x A100 SXM 40GB

メモリ量

768 GB

672 GB896 GBディスク

1.3 TB SSD

6 TB NVMe

7 TB NVMe

ネット
ワーク

Azure Network + InfiniBand

CAD/可視化用途

NV

NVv2

NVv3

NVv4

コア数

6, 12, 24

6, 12, 24

12, 24, 48 (24, 32 HT)

4, 8, 16 Partial, 32 Full

GPU

K80

P100

M60

Radeon Mi25

Tesla T4

メモリ量56/112/224 GB

112/224/448 GB

112/224/448 GB

14/28/56/112 GB

28/56/110/440 GB

ディスク~380/~680/~1.5 TB SSD~700/~1.4/~3 TB SSD~700/~1.4/~3 TB SSD~88/~176/~352/~700 GB~180/~360/~360/~2880 GB

ネットワークAzure Network

NCasT4_v3
4, 8, 16, 64*GPGPUも推奨
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