エンジニアリングフィールドで利用するクラウドMicrosoft Azure

マイクロソフトコーポレーション田中 洋HPC Tech リード

Azure regions

HPC/GPU REGIONSUS EASTUS WESTUS SOUTH CENTRALUS NORTH CENTRALEUROPE WESTEUROPE NORTHUK SOUTHJAPAN EAST

Chicago

Dallas

Silicon Valley Washington DC

AmsterdamDublin*

London

ChennaiHong Kong

Mumbai*

Melbourne*

Osaka

Singapore

Sydney

Tokyo

New York

AtlantaUS DoD West

US DoD East Korea

South

Korea Central

Coming Soon

ハイパースケールクラウド

2

万マイルのダークファイバ―

データセンター

IX

大陸間ネットワーク

海底ケーブルネットワーク

インターネットエッジ

CDN拠点

ハイパースケールネットワーク

3

レンダリング

Azure Big Compute 主要4カテゴリHPC/CAE, 解析 可視化 ディープラーニング/AI

H

• Finite Element Analysis (FEA)

• Computational Fluid Dynamics (CFD)

• マルチボディ (MBD)• パラメータスタディー

• プロダクトデザインエンジニアリング

• ３Dモデル・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

• クラウドベースエンジニアリング(CAD VDI)

• クラウドベースのプリポスト処理

• トポロジー最適化

• 自動運転• 画像検知・不具合検知

4

テクノロジーの進化が第4次産業革命を実現しつつある

フィジカル製造設備

原材料、プロダクト予防保全

現代の製造業は顧客中心主義を採用し、迅速に革新し、より機敏になる

デジタルスマートプロダクトサービス・エコシステムコネクテッド・コンシューマ

デジタル・トランスフォーメーション

顧客

サプライチェーン

設計開発

製造

マーケティング 販売

サービス

製造業はデジタルイノベーションを迫られている製造業は以下のような要求をつきつけられている

プロダクトの使い方を最適化するためにデジタルツインでフィジカルなプロダクトを複製しシミュレーションしたい

現場でのIoT対応製品のフィードバックを反映して製品品質を向上させる

イノベーションを加速し、市場投入までのスピードを向上させるために、製品設計の迅速化を図る

80%

Fan

0.0

どこにいても工場やプロダクトのパフォーマンスをリアルタイムで視覚化できなければならない

トランスフォーメーションにより、今までとはケタ違いのコンピューティングパワーが必要になる

完全自動運転で100%無事故を実現しようとすると最低でも88億マイルをテストしなければならない。1

2020年、自動運転車は1日に約4,000ギガバイトのデータを生成し、消費する。2

1. Akio Toyoda, President & CEO, Toyota Motor Corporation, Keynote, Paris Auto Show 2016, 2. Brian Krzanich, CEO, Intel Corporation, Keynote, Automobility Los Angeles, 2016 3. Gartner 4. TechRadar 5. Earthdata6. Brian Krzanich, CEO, Intel Corporation, Keynote, Automobility Los Angeles, 2016

2020年、204億のモノがつながる。3

90分のアニメーション映像を製作するために、6,500万時間分の画像レンダリングが必要となる。4

2020年、飛行機から1日に40テラバイトのデータが生成される。6

NASAの地球観測システムおよび情報システム（EODSIS）は、1日に約28テラバイトのデータを配信している。5

エンジニアリングプロセスとAzure ソリューション

Engineer anywhere

TransformproductsVirtual

MachineLaptop Tablet Mobile Deep

LearningMixed Realityfor Digital Twin

Industrial IoT

AdditiveManufacturingBig Compute

HPC Simulation & AnalysisCloud RenderingCloud Workstation Deep Learning & AI Training

Render

RENDERING DESIGN

Rendering in ProgressTime remaining: 3:29 60%

Status

522.700487.853453.006418.160383.313348.467313.620228.773243.927209.080174.238139.387104.54069.69334.2470.000

Validate

RunningSimulation 520 of 1263

Train

Road Lanes

Building

Traffic Sign

Pedestrian

Bicycle

Other Vehicles

Design

シミュレーション仮想マシンテンプレート

• UberCloudコンテナはAzureマーケットプレイスからカタログとして選択するだけでソフトウェア環境を展開できます。（ライセンスは別途）

• ISV各社のリセラーでもあり、ISVソフトウェアのサポートも提供可能

• UberCloud社のサービスとして展開しておりLinuxシステム管理者のサポートも提供できます（英語）

クラウドワークステーション

リモートワークステーションオンプレミス

• 3D CAD による自動車・製造・建築などマルチサイト・マルチカンパニー協業

• データ移動による時間・費用損失の回避• 最新のGPUインスタンスの利用• マルチリージョン利用によるレイテンシ―

の確保• 一貫したセキュリティポリシーの適用 NV NV

NVNV NV

タブレット

シンクライアント

Azureの優位性東日本含めて世界中でオンデマンド利用可能。NVIDIA M60、次期P100含めた高性能なインスタンスの展開。利用デバイスロケーションも問わない

10

Azure Batch Rendering: ABRクラウドでのレンダリングオンプレミス

• レンダリングはデザインの領域で非常に高価な作業• 例えば、自動車の場合需要期には非常に利用されるが

それ以外の時期には利用されない• ゲームやエンターテインメントでも同様。• ただし、ピークに合わせた仕事しかできなくなるため、

遊休資産として廃棄などはできない• GPUなど高価なハードウェアが求められる

NV NVNV

NV NV

タブレット

ゼロクライント

Azureの優位性高機能ワークステーションとしてGPUインスタンスをオンデマンドに利用。必要な時間だけ利用して必要がなくなれば縮退・削除。様々なデバイスからアクセス

クライアント

Azureの優位性Azure Batchを利用すれば、仮想マシンを意識することなしに並列レンダリングワークロードを利用可能。 11

Autodesk Maya / 3ds Max

ジョブ投入

アップロード

結果ダウンロード仮想

マシンレンダラ

仮想マシン

レンダラ

仮想マシン

レンダラ

統合されたプラグイン

Azure Batch

• モニタリング• レポーティング• 課金管理

Azure Batch Rendering

Python SDK

12

仮想マシンラインナップ

H NCv2

• H series• Fastest VMs in the public cloud• 8 or 16 CPU cores per VM• H16r and H16mr with FDR

InfiniBand + RDMA on Windows and Linux

• <2.5- 3.5 µsecs latency• Fully non-blocking topology• E5-2667 v3 Haswell processor• Up to 224 GB DDR 4 memory• Up to 2 TB of local SSD

• NC v2 series• NVIDIA Tesla P100• Up to 4 GPUs per VM• Up to 24 CPU cores per VM• NC24r with FDR InfiniBand +

RDMA on Windows and Linux• < 2.5-3 µsecs latency

• Fully non-blocking topology• Up to 224 GB DDR 4 memory• Up to 2 TB of local SSD

シミュレーション

ND

• ND series• NVIDIA Tesla P40• Up to 4 GPUs per VM• Up to 24 CPU cores per VM• NC24r with FDR InfiniBand +

RDMA on Windows and Linux• < 2.5-3 µsecs latency

• Fully non-blocking topology• Up to 224 GB DDR 4 memory• Up to 2 TB of local SSD

ディープラーニング

GPUアプリケーションワークステーション

クリエイティブなデザインのためにクラウドのパワーを発揮する

コンセプト・プロダクトデザイン• 設計の可視化とシミュレーションには、大きなコン

ピューティングリソースが必要です

• GPUは、開始から品質管理および生産までのレンダリングプロセスを加速します

• 初期段階の設計統合により、より優れた設計が得られ、製造コストが削減されます

メディアエンターテイメント• アーティストは、最終フレームをシミュレートする視覚

的なフィードバックを直ちに必要とします。

• GPUレンダリングは、テクニカルディレクターやアーティストのシーン、キャラクター、ライティングのプロセスを加速します。

• 特に最終製品レベルのレンダリングで時間短縮が可能

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