SoftLayer OpenPowerをおすすめしてますが、個人的な話となっておいます。

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Loves ベアメタルサーバー
Loves POWER
藤城拓哉 @tafujish
IDCFクラウド＆SoftLayer 合同Meetup！in つくば vol.2 with #さくらクラブ
2016.10.15

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自己紹介
藤城 拓哉（FUJISHIRO TAKUYA）
@tafujish
IDCF
テクニカルエヴァンジェリスト
自宅サーバー/自宅HPC
ベンチマーク

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IDCFクラウド
SoftLayer
さくらのクラウド
と言えば、

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パブリッククラウド
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ベアメタルサーバー

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ベアメタルサーバー、何が良い？
リソース専有
仮想化オーバーヘッドなし
→サイジングしやすい
一定した性能
 自分で仮想化環境構築

6. IDCFクラウドのベアメタルサーバー
ハードウェア専有仮想マシン
 ポータル上から作成し即時利用
 時間従量で1時間から利用
 仮想化による柔軟
 ioMemory PX600採用
 オーバーヘッド無しのフル性能
 ioMemoryを直接操作
 メモリサイズをカスタマイズ
 ioDrive2とPX600選択可
ベアメタルサーバー

7. IDCFクラウドのベアメタルサーバー
ハードウェア専有仮想マシン
 ポータル上から作成し即時利用
 時間従量で1時間から利用
 仮想化による柔軟
 ioMemory PX600採用
 オーバーヘッド無しのフル性能
 ioMemoryを直接操作
 メモリサイズをカスタマイズ
 ioDrive2とPX600選択可
ベアメタルサーバー
今日は
別の話します

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http://www.softlayer.com/jp/info/power8

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POWER
大好き

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SoftLayer OpenPOWERのスゴイところ
①開通の速さ
オンラインオーダーしてから
1時間かからずに利用可能
※今回の実測値

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SoftLayer OpenPOWERのスゴイところ
②OS初期化が簡単
オンラインでポチ
2時間強で再構成完了
※今回の実測値

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SoftLayer OpenPOWERのスゴイところ
③メモリ帯域幅がデカい
ベンチマークで確認してみよう
STREAM: Sustainable Memory Bandwidth in
High Performance Computers
https://www.cs.virginia.edu/stream/
https://www.cs.virginia.edu/stream/FTP/Code/stream.c

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SoftLayer OpenPOWERのスゴイところ
25251
69728
0 20000 40000 60000 80000
IA
POWER
POWER IA
Cloud SoftLayer IDCF Cloud
Machine type POWER8 C812L-M Highio.5XL.128.g2
Virtualization Baremetal VMware
CPU model POWER8 Turismo Xeon E5-2660 v3
CPU cores 1P/10C/80T 2P/20C/40T/40vCPU
Clock 3.49GHz 2.6GHz
Memory 256GB 128GB
OS Ubuntu 14.04.5 LTS Ubuntu 14.04.4 LTS
Kernel 3.19.0-28.31-openpower1 4.2.0-36
gcc -O3 -fopenmp -DSTREAM_ARRAY_SIZE=1000000000 stream.c -mcmodel=large
※使用メモリ 22.4GB
※ CPU Governor: performance
STREAM Triad MB/s

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SoftLayer OpenPOWERのスゴイところ
④四倍精度浮動小数点
演算に対応しかつ速い
その学習、精度足りてますか？

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SoftLayer OpenPOWERのスゴイところ
BBPで素直に円周率計算してみると
※BBP https://ja.wikipedia.org/wiki/円周率
3.14159265358979323846264338327950288
3.14159274101257324218750000000000000 6桁目まで
3.14159265358979311599796346854418516 15桁目まで
3.14159265358979323829596852490908531 18桁目まで
3.14159265358979323846264338327948122 30桁目まで
正しい値
単精度
倍精度
[IA] 拡張倍精度
[POWER] 四倍精度

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SoftLayer OpenPOWERのスゴイところ
強化学習における報酬分配
（何回行動を遡れるか）
単精度
倍精度
[IA] 拡張倍精度
[POWER] 四倍精度
for(i=1; i<=N; i++) {
n[i] = R;
r /= 4.0L; #Number of Actions
n[i] += r;
n_current = n[i] - R;
result = n_befor / n_current;
n_befor = n_current;
}
11回
25回
31回
549回
※ ±0.1を超える場合異常とする

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DEMO

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POWER
使ってみたくなったでしょう。