2012年7月21日土曜日

IBM BlueGene/Qのセミナーを受けてきたよ


IBM東京本社で行われたBlueGene/Qのセミナーを受けてきました。ブロガー向けセミナーということで、IBMの顧客でもなんでもない私がセミナーを受けてきました。2時間超にわたるセミナーの全貌を紹介するわけにはいきませんので、いくつかポイントを記しておきたいと思います。

BlueGene/QはIBMが開発したスーパーコンピューター(HPC)です。

HPCは、通常のコンピュータでは行えないような大規模な科学計算を行うことを目的に作られたコンピュータです。流体力学など、複雑な非線形現象のシミュレーションに主に使われます。計算科学という、理論、実験に続く、第三の研究手法を実現しています。

BlueGene/Qを使ったSequoiaという米ローレンス・リバモア研究所のHPCが、日本の富士通による"京"から世界最高速の座を奪取したことで話題になりました。BlueGene/Qは、他にも多くの顧客に導入されており、HPCのTop20に数多く食い込んでいます。

BlueGene/Qの特徴は、低消費電力(他機種にくらべ、2倍を超える電力効率)、省スペース("京"にくらべ、1ラック当たりの性能が17倍)であることです。

なぜ低消費電力と省スペース性が重要になるかというと、現在のHPCは、とてつもなく巨大で電力をバカ食いするようになっており、それが性能を頭打ちにする限界になっているからです。

電力を食えば、熱を出すので、その熱をうまく排出しなければなりません。スペースを食えば、それだけ長い距離の配線をせねばならず、配線だけでも大変なことになります。

日本の"京"は、たしかに高性能なのですが、BlueGene/Qに比べると電力効率やスペース効率で劣るために、巨大な体育館のような専用の建物を必要としています。これでは、普通の研究所などに導入することができません。

"京"は、「2位じゃダメなんですか?」という言葉で有名になりましたが、世界最高速のHPCを作ること自体は、科学的、産業的にはあまり重要な意味の無いことです。HPCは科学に使われて初めて意味をなします。研究所などに導入しやすいBlueGene/Qのようなシステムを作って、多くの大学や研究所に導入して誰でも使えるようにすることこそ意味があることです。その点では、BlueGene/Qの導入実績を見れば大成功といえます。

IBMの説明によると、"京"も、電力効率で、他の通常のx86+GPUベースのHPCに比べると優れているということです。しかしBlueGene/Qの圧倒的な効率の前には、それもかすんでしまいます。

IBMはBlueGeneシリーズを10年以上前から研究しており、一貫して低消費電力にフォーカスしてHPCを開発してきたということです。組み込み用のPowerPCプロセッサを低電圧、低周波数で動かすことで、高いワット当たり性能を確保しています。

また組み込み用プロセッサをSoCとして、通信回路など全ての回路を一つのチップにまとめています。外部に必要なのはDRAMだけです。それと水冷機構を使うことで、驚くべき高密度実装を可能にしています。ラック当たり16,384コアという驚異の密度です。

そのため、計算機室にサーバラックを4つか5つならべれば、世界最高クラス(ペタフロップス級)のHPCが手に入るという寸法です。水冷なので、工事などはちと面倒かもしれませんが?

BlueGene/Qも、その他のHPCと同じようにLinux+MPIという並列プログラミング環境による標準的なコードを動かすことができるそうです。一つのプロセッサあたり16コアを含み、64スレッド並列で動かすことができます。各コアとメモリはクロスバーで接続されSMPとして動作します。(Intelがクロスバーを諦めてNUMAにしているのとは対称的ですね。なぜ設計思想が違うんだろう?)

IBMでは、BlueGene/Qの他にも、x86ベースのHPC、Power7ベースのHPCを販売しています。顧客によって、スレッド当たりの性能や、I/O性能などのニーズが異なるため、多様なラインアップとしているそうです。

今後しばらくハイエンドのHPCはBlueGene/Qの独壇場となるでしょう。100年以上前からコンピューティングの最先端に居続けるIBMという企業の実力は驚くべきですね。我々ウェブデベロッパには全くご縁が無い企業ではありますが・・・

IBMもPower 7を使った大型HPCプロジェクトのBlue Watersの開発に失敗し、プロジェクトから撤退していたりするので、もちろん彼らも万能というわけではありませんが。

"京"はそもそも完成した計算機の性能で一位を目指すのではなく、製品自体の効率や売上で一位を目指すべきでしたね。

参考記事:

0 件のコメント:

コメントを投稿