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• Microsoft AzureにおけるHPC
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• HPC向けインスタンス
• Microsoft Azureを用いたHPC利用シナリオ
• Azureが提供するサービスを利用した共同研究を加速させるシナリオ
• HPC関連のドキュメント
Microsoft Azureのご紹介
稼働中
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36 の地域でサービス中、42 の地域まで拡大予定
世界最大のインフラストラクチャー
 100カ所以上のデータセンター
 AWS の 2 倍、Google 6 倍の地域サポート
 米国 国防総省 (US DoD) も採用
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https://azure.microsoft.com/en-us/regions/
4
マイクロソフトのネットワークは、世界第 2 位の規模
(上にいるのは、米国政府のネットワークのみ)
Platform Services
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RedHat, WINDOWS SERVER 2012, R2,
2008 R2, etc.
• 並列ファイルシステム
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ハイパフォーマンス VM
• ノード間通信が重要なワークロードに対応した、ハイパフォーマンス、高バンド幅、低レイテンシ
のネットワーク(RDMA(InfiniBand)ネットワーク)付のVM
• ノード間の通信が必要ない or 非常に少ないワークロードの向けの、高クロックのハイパフォーマ
ンスなVM (RDMA(InfiniBand)ネットワークなし)
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スケジューラー
• 複数ユーザがクラウドのHPCサービスを利用する場合に有効
10
HPC/ビッグコンピュートの3つのカテゴリー
HPC/シミュレーション 可視化 ディープラーニング
HPConAzureの発展
時間
2012 クラウド コ
ンピューティング
2014 Windows
HPC on Azure
2016/12 GPU付き
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2016/9 新Hシリーズリリース
2015/7
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(InfiniBand)
on Azure
Ethernetネットワークの高速化(SR-
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より大規模なクラスター対応
マイクロソフトのパートナーシップ
Hardware & Software
Infrastructure
Big Compute
Marketplace
Certified
Applications
Visualization
Dv2
Dシリーズ2
CPU進化SSD搭載
D
Azure インスタンスラインナップ
G
大容量メモリ・
SSD搭載
NC
NVIDIA GPU K80
計算用途、
InfiniBand搭載
(NC24r)
最速CPU、
InfiniBand
FDR搭載
H ND
NVIDIA P40 搭載
Deep Learning
InfiniBand 搭載
(ND24rs)
A
A0-7:低価格・汎用
A8-11: HPC向け
NVIDIA P100 搭載
計算用途、
InfiniBand 搭載
(NCv2 24rs)
NCv2
NVIDIA GPU
M60搭載
可視化用途
NV
14
F
高CPU・低メ
モリ計算用途
Marketplace 上の HPC ソリューション
https://azure.microsoft.com/ja-jp/marketplace/
簡易にクラスターをデプロイするAzureテンプレート
HPC運用モデル
17
フルクラウドモデル
18
ヘッドノード+計算ノード
on Azure
フルクラウドモデルの構成イメージ
19
ハイブリッドモデル
20
Scheduler
計算ノード on
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ハイブリッドモデルの構成イメージ
21
HPC向けインスタンス
22
HPC v2 インスタンス: Hシリーズ
スペック H16r H16mr H8 H8m H16 H16m
コア数 16 16 8 8 16 16
CPU Xeon E5-2667 v3 3.2 GHz - Haswell
メモリ
DDR 4
112 GB
DDR 4
224 GB
DDR 4
56 GB
DDR 4
112 GB
DDR 4
112 GB
DDR 4
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標準データ
ディスク
2.0 TB
SSD
2.0 TB SSD 1.0 TB SSD 1.0 TB SSD 2.0 TB SSD 2.0 TB SSD
フロント
ネットワー
ク
40G bps Ethernet
バックエン
ドネット
ワーク
FDR InfiniBand with
RDMA
N/A
リージョン 米国東部・西部・中北部・中南部、北ヨーロッパ、西ヨーロッパ、東日本など
計算用途GPUインスタンス: NCシリーズ
スペック NC6 NC12 NC24 NC24r
コア数 6 12 24 24
CPU Xeon E5-2690 v3 - Haswell
GPU
1 x K80 GPU
1/2 物理カード
2 x K80 GPU
(1 物理カード)
4 x K80 GPU
(2 物理カード)
4 x K80 GPU
(2 物理カード)
メモリ 56 GB 112 GB 224 GB 224 GB
標準データ
ディスク
380GB SSD 680GB SSD 1.44 TB SSD 1.44 TB SSD
フロントエンド
ネットワーク
Azure Network
バックエンド
ネットワーク
N/A
FDR InfiniBand
with RDMA
価格※ 91.80円/hour 183.60円/hour 367.20円/hour 403.92円/hour
可視化用GPUインスタンス: NVシリーズ
スペック NV6 NV12 NV24
コア数 6 12 24
CPU Xeon E5-2690 v3 - Haswell
GPU
1 x M60 GPU
(1/2 物理カード)
2 x M60 GPU
(1 物理カード)
4 x M60 GPU
(2 物理カード)
メモリ 56 GB 112 GB 224 GB
標準データ
ディスク
380GB SSD 680GB SSD 1.44 TB SSD
ネットワーク Azure Network Azure Network Azure Network
価格※
126.48円/hour
GRIDライセンス込
252.96円/hour
GRIDライセンス込
506.98円/hour
GRIDライセンス
込
Tesla P100を採用: NCv2シリーズ
スペック NC6 v2 NC12 v2 NC24 v2 NC24r v2
コア数 6 12 24 24
GPU 1 x P100 GPU 2 x P100 GPU 4 x P100 GPU 4 x P100 GPU
メモリ 112 GiB 224 GiB 448 GiB 448 GiB
標準データ
ディスク
336GiB 672GiB 1344GiB 1344GiB
フロントエン
ドネットワー
ク
Azure Network
バックエンド
ネットワーク
N/A
FDR InfiniBand
with RDMA
価格※ ¥110.57/hour ¥221.14/hour ¥442.28/hour ¥486.49/hour
P100でNC シリーズの 2 倍以上の計算性能
26
TeslaP40を採用: NDシリーズ
スペック ND6 ND12 ND24 ND24r
コア数 6 12 24 24
GPU 1 x P40 GPU 2 x P40 GPU 4 x P40 GPU 4 x P40 GPU
メモリ 112 GiB 224 GiB 448 GiB 448 GiB
標準データ
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フロントエン
ドネットワー
ク
Azure Network
バックエンド
ネットワーク
N/A
FDR InfiniBand
with RDMA
価格※ ¥110.57/hour ¥221.14/hour ¥442.28/hour ¥486.49/hour
AI やディープ ラーニングのワークロードで必要とされる設計に特化した GPU ファミリ
27
Benchmark on Azure
LINPACK ベンチマーク
Azure がベストパフォーマンスを記録
Comparative benchmarking of cloud computing vendors with High Performance Linpack
Mohammad Mohammadi, Timur Bazhirov, Exabyte Inc. https://arxiv.org/pdf/1702.02968.pdf
Azure A9, H16がトップライン Azure H16がトップライン
Microsoft Azureを用いた
HPC利用シナリオ
30
Storage /
Workspace
CONSUME
WorkstationsCompute
Source: Alex Herrera, Jon Peddie Research
CREATE
On the road
Main office
Satellite officeResearcher
Collaboration
Collaboration
クラウド上でプロジェクト作業すべてが完結する
共同研究をより効率化
データの集約
モバイル利用
作業端末の高機能化
共同研究者との連携
高性能GPUを利用し
たHPC計算結果の可
視化
データ転送がなくなることによる時間の短縮
海外の研究者との共同研究では
• Azureの専用回線を用いたデータ転送
• 最寄りのデータセンタを利用し快適に作業
高価なWorkStationが必要なくなる(コスト削減)
HPC向けVMを
利用し並列計算
計算結果の共有
共同研究者との連携
HPC関連のドキュメント
32
HPC/ビッグコンピュート関連リソース
33
https://azure.microsoft.com/ja-jp/solutions/big-compute/
https://simulation.azure.com/
https://blogs.technet.microsoft.com/windowshpc/
https://github.com/Azure/azure-bigcompute-hpcscripts
MPI アプリケーション
を実行するように
Linux RDMA クラス
ターを設定する
https://azure.microsoft.com/ja-jp/documentation/articles/virtual-
machines-linux-classic-rdma-cluster/
34
 本書に記載した情報は、本書各項目に関する発行日現在の Microsoft の見解を表明するものです。Microsoftは絶えず変化する市場に対応しなければならないため、ここに記載した情報に対していかなる責務を負うものではなく、
提示された情報の信憑性については保証できません。
 本書は情報提供のみを目的としています。 Microsoft は、明示的または暗示的を問わず、本書にいかなる保証も与えるものではありません。
 すべての当該著作権法を遵守することはお客様の責務です。Microsoftの書面による明確な許可なく、本書の如何なる部分についても、転載や検索システムへの格納または挿入を行うことは、どのような形式または手段(電子的、
機械的、複写、レコーディング、その他)、および目的であっても禁じられています。
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 Microsoftは、本書の内容を保護する特許、特許出願書、商標、著作権、またはその他の知的財産権を保有する場合があります。Microsoftから書面によるライセンス契約が明確に供給される場合を除いて、本書の提供はこれらの
特許、商標、著作権、またはその他の知的財産へのライセンスを与えるものではありません。
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Microsoft, Windows, その他本文中に登場した各製品名は、Microsoft Corporation の米国およびその他の国における登録商標または商標です。
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