nvidia gtc japan 2016 ibm安田

知っているときっとお得！

イマドキGPUクラウドの活用方法

IBMクラウド・マイスター

安田智有@ytomoari

tomoari.yasuda

最新のGPUクラウドはいつもIBMから。Special GTC Promotion Code: 1000GTC GPUベアメタルを $1000 引き！

2© 2016 IBM Corporation

話すひと

日本IBM クラウドマイスター

安田智有① お客様の「よしやってみるか」を応援してきました

・メディア配信基盤向けアプリプログラマ・WebやGird Computing のインフラSE・新規ビジネス立ち上げ技術企画

② IBMクラウドを基にした設計が専門③ 好きなアーキテクチャ：GPU Computing

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SoftLayer Bluemix CMS

ITインフラ、としての３つのクラウド


IBM Cloud – SoftLayer とは


何が特徴なんでしょう？

世界中のネットワークが転送料無料

クラウドだけど物理サーバーも

ある

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IBM Cloud -SoftLayer32のデータセンターで、ご利用いただけます。

データセンター間のPrivate Networkが使い放題。つまり、センター間のデータ転送が無料。


GPUユーザーにウケているワケ


IBMのクラウドには、いろいろある

仮想サーバー、物理サーバー（ベアメタル）がある

時間課金と月課金がある

最新のIntel CPU と NVIDIA GPUがある

プライベートネットワーク環境だけでシステムが組める

使い放題のプライベートネットワーク

Flashベースの外部ストレージもある

暗号化も選べる


ベアメタルGPUの時間課金も。

K80 2枚のベアメタルが

1時間550円から

K2 2枚のベアメタルが

1時間400円から

M60 も世界中のDCでご利用いただけ

ます。

イメージです

クラウドだと高くない？

ベアメタルだし高いよね？

VOLT DB Reporthttps://voltdb.com/blog/cloud-benchmark

VoltDBのベンチマークデータでもそのパフォーマンスと価格性能も、使い勝手の良さが現れている。


GPUの活用例

事例① NVIDIA様

http://www.nvidia.co.jp/object/vmware-trygrid-jp.html

上記のサイトから登録すると、メールアドレスに2時間（最大48時間）有効なデモサイトログイン用のアカウントが発行されます。

試せるアプリケーション例： CAD系（Autodesk AutoCAD, Dassault Systèmes SOLIDWORKS, Esri ArcGIS Pro, Siemens

NX）ほか、科学技術計算（流体）、リアルタイムレンダリング（CG）など

特徴：

データセンターは、サンフランシスコ、アムステルダム、シンガポールから選択できる。

レイテンシーをご確認の上、お試しください。

NVIDIA GRID + Vmware VSphere 6のテストドライブをSoftLayerで提供中！

http://www.nvidia.co.jp/object/vmware-trygrid-jp.html

様々なGPUサービスを比較検討した結果、もっともコスト・パフォーマンスの高かったSoftLayerのGPUを使って、サービスを開発、および本番運用しています。

Alpaca Head of Japan R&D 北山朝也氏

Deep Learning を活用したサービスでもSoftLayer利用が拡大しています。Alpaca社のトレーディング・アルゴリズム・サービス（Capitalico）では

SoftLayerが採用されました。

事例② Alpaca様

事例③ Rescale様

特徴： Rescaleでも、ベアメタルなGPUが「Lithium」として、ご利用いただけるようになる予定です。

K80が2枚（4GPU）が時間課金でしかもセットアップの手間無しでご利用いただけます。詳細は、次の Rescale社のプレゼンテーションで。

事例④ Bitfusion様

1. Query Id is Q001 : query is 'select count(*) from flights2’2. Query Id is Q002 : query is 'select carrier_name, count(*) from flights2

group by carrier_name’3. Query Id is Q003 : query is 'select carrier_name, avg(arrdelay) from

flights2 group by carrier_name'

対象： 1987-2008年の米国航空情報1.28億行 x 312レプリカ

環境： MapD on SoftLayer


400億行をミリ秒で


どうやって？


1台のマシンに64 GPUを搭載

マジですか

64GPUを１台のマシンにする

CPU-only Node

48 Cores

3 TB Memory

72 TB SSD Storage

Logi

cally

att

ached G

PU

s

BoostMassive Virtual Node

GPU

GPU

GPU

GPU

GPU

GPU

GPU

GPU

GPU

GPU

GPU

GPU

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GPU

GPU

Racks with GPUs

GPU GPU

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GPU GPU

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GPU GPU

GPU GPU

GPU GPU

GPU GPU

GPU GPU

BitFusion Boostで、異なる物理マシンのGPUが１台にあるかのように使える。

脅威のパフォーマンス

• 400億行から 271msec で'select carrier_name, count(*) from flights2 group by carrier_name’

• 1秒で、1470億行をスキャン

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Combining: GPU-accelerated database + GPU Virtualization + Optimized Cloud

For fastest database query times

MapD社公表のベンチマークも物語る

from MapD, GTC Europe 2016


まとめ

まとめ

• GPUを使うなら IBM Cloud

• スーパーなGPUが必要なら、Bitfusion Boostで。

• 詳細は、IBMブース29 へお越しください！

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お忘れなく！最新のGPUクラウドはいつもIBMから。GPU+ベアメタルの時間利用ができるのもIBMクラウドだけ。Special GTC Promotion Code: 1000GTC GPUベアメタルが $1000 引き！

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