JAWS-UG HPC #0 LT資料
-
Upload
daisuke-nagao -
Category
Technology
-
view
514 -
download
2
Transcript of JAWS-UG HPC #0 LT資料
$ JAWS –UG HPC #0 自己紹介と JAWS-UG HPC に期待すること
$ 自己紹介
$ 自己紹介 / お仕事長尾 太介 (ナガオ ダイスケ)$ echo “ 某製造業で \ > 粉体シミュレータ (DEM) 開発・設計者へ展開 \ > スパコン環境の導入・お世話 \ > IoT も担当になったり・・・・”$ echo “ twitter: daikumatan”$ echo “EC2(c4.8xlarge), Kinesis, は俺の嫁!”
$ 開発しているプログラム
下記 URL の可視化に使用したデータを参照http://www.cybernet.co.jp/avs/example/interview/022.html
$ クラウドでやってみたいこと
$ スタートアップでも個人事業主でも
サクっと使える 「いつでも簡単 クラウド HPC!! 」
$ なぜそれをやりたいの?•個人やスタートアップでも HPC の恩恵 (= イノベーション ) を享受できる時代になったから•クラウドの登場で高額な設備の導入・高額な維持費を払う必要がない•使った分だけお金払えばよく設備から、経費の時代へ!
$ 大企業しかできなかったことが個人にうつって、新しい発想のイノベーションがおこるってオモロイ!
$ 計算屋にとってクラウドは高い壁 ( 大多数の計算屋 )
•いっぱい計算流したい、最新のハードウェアを使いたい・・・・•とは言え、インフラに興味なし、時間もなし、ハードに振り回されたくない・・・•クラウドなんてとても触れねー!むしろ数式と戯れていたい!
> 潜在需要はある!
$ 今こそ、 JAWS-UG HPC 参加者が情報発信し
この障壁を壊していこう!あなたが主役!
$ ではどうやったらクラウドでサクッと簡単に計算できるの?
$ シミュレーションの全プロセスを考える必要あり!•一気通貫で、『計算に関わるプロセス』 が 気持ち良く実行できることが大事。だって『人間だもの・・・』• 設計データ収集• プリ処理 (計算モデルの作成)• ( データ転送 )• 計算実行• ( データ転送 )• ポスト処理(計算結果の後処理)• 過去計算結果の比較・閲覧
$ Bad Know-How としては・・・•一気通貫で、『計算に関わるプロセス』 が 気持ち良く実行できることが大事。だって『人間だもの・・・』• 設計データ収集• プリ処理 (計算モデルの作成)• ( データ転送 )• 計算実行• ( データ転送 )• ポスト処理(計算結果の後処理)• 過去計算結果の比較・閲覧
> 計算実行が速い、多ケースが一度に実行できるだけでは不十分・・・・・
$ 経験談:計算時間のみに注目したケース ( 当初の狙い )
計算時間プリ
ポスト処理
一気に複数のインスタンスを立ち上げられることによりマシン台数の制約がなくなる
やりたい
計算をす
べて実行
するのに
必要な時
間
オンプレ時代 クラウド時代
ボトルネック !
台数に制限があるため
Case1
Case2
Case3
Case4
Case1 Case2 Case3 Case4
$ 経験談:計算時間のみに注目したケース (実際は・・)
計算時間プリ
ポスト処理必要な時
間
オンプレ時代 クラウド時代
ボトルネック !
ボトルネック ! ユーザはオンプレの台数制約から解き放たれ、ケース数が増えた。ボトルネックはプリポストへ!プリポストを処理するために、一品モノのスクリプトを書く羽目に・・・・自分も手伝う羽目に・・・これは気持ちよくない、ユーザは API たたけない!
$ 全工程を考慮したクラウドネイティブなシステムへ•一気通貫で、気持ち良く『計算に関わるプロセス』が実行できることが大事。だって『人間だもの』•設計データ収集•プリ処理 (計算モデルの作成)• ( データ転送 )•計算実行• ( データ転送 )•ポスト処理(計算結果の後処理)•過去計算結果の比較・閲覧
全プロセスがボトルネックにならないように設計
オンプレの置き換えだけではだめ。計算屋が何がやりたかったか、その潜在需要を掴む
例えば、こんなの ? (まだアイデアレベル・・・)多ケースの計算モデルを実行するための汎用的 CLI アプリケーション多ケース =Group とし、 Group で管理する。 AWS をユーザはあまり意識しなくて良い
Script
各種最適化手法と連携まずは製造業でよく使われる品質工学で使われる直交表 (L18, L36) などデフォルトでリストにもっている
case1
case2
caseN
Cluster
Cluster
Cluster
結果のDashboad
生データ画像、動画Javascript, html
メタ情報ポスト処理後の数値データ
テンプレート
パラメータリスト要因効果図
例えば、こんなの ? (まだアイデアレベル・・・)多ケースの計算モデルを実行するための汎用的 CLI アプリケーション多ケース =Group とし、 Group で管理する。 AWS をユーザはあまり意識しなくて良い
Script
各種最適化手法と連携まずは製造業でよく使われる品質工学で使われる直交表 (L18, L36) などデフォルトでリストにもっている
case1
case2
caseN
Cluster
Cluster
Cluster
結果のDashboad
生データ画像、動画Javascript, html
メタ情報ポスト処理後の数値データ
テンプレート
パラメータリスト要因効果図
誰でもすぐ使えるようにクラウドフォーメーションで一発システム構築
$ まとめ• AWS を使えばスタートアップでも HPC を活用できる• 経験上、インフラに詳しくない計算屋でも、プリからポストまで気持ちよく簡単に計算できることがすごく重要• オンプレでは問題にならなかった事がクラウドで問題になる・顕在化することもあり• 計算の全行程をちゃんと考えてクラウドネイティブでシステム構築しよう• だれでもすぐに使えるように CloudFormation など用意し、それを Open にしよう
$ JAWS-UG HPC に期待すること
$ AWS ネイティブな HPC 定番アーキテクチャーを!•プリ、ポスト、ソルバー、データベース、可視化、最適化ツール・・・・すべてを気持ちよく提供できるインフラ環境をコード化し、コマンド一発で起動できるようにする•アプリケーション毎に最適なクラウドアーキテクチャーを見つける。気持ち良く計算できる視点で!•小負荷多ケースのレンズ設計や薄膜設計ツールと、大規模流体解析では要求されるものが異なる
•フルマーネージドな HPC を議論したい。可能かどうかを含めて議論したい!