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  Productivity Computing  

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  by Scalable Systems Co., Ltd. 

Accelerating breakthrough ideas requires high performance and productivity systems. Scalable Systems addresses this requirement with our products.

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is "a unique technology and innovation".

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vSMP Foundation概要
製品紹介と技術解説のフリップブックです。
ダウンロード【5.5MB】

vSMP Foundation概要
サーバ仮想化技術であるScaleMP社のvSMP Foundationの製品概要のご紹介です。
製品仕様(機能)一覧
製品仕様と機能一覧を紹介しています。各製品の価格(ライセンス費用)については、弊社にお問合せください。
資料ダウンロード
プレゼンテーション/データシート/技術解説書などのダウンロードが可能です。
ソリューション
vSMP Foundationを活用したソリューションに関する情報を公開しています。
vSMP Foundation FAQ
製品に関するよくある質問とその回答集です。
導入&サポートサービス
vSMP Foundationの導入とサポートに関してのご説明資料を掲載しています。
サポートハードウエア情報
このページに掲載されていないハードウエアでの対応については、弊社に お問合せください。
アプリケーション
vSMP Foundation でのアプリケーションの稼働実績などを公開しています。 ScaleMP社ホームページもご参照ください。
ソリューション資料
プレゼンテーションやデータシートをご参照ください。


プログラム実行ガイド
アプリケーションの最適実行のためのユーザガイドなども提供しています。また、 アプリケーションの実行に際して、その実行性能を最大限に発揮可能なプロセスやスレッドの配置を行うツールなどもご用意しております。

テクニカル・ワークショップ
スケーラブルシステムズでは、vSMP Foundationの利用技術に関するテクニカルワークショップで、効率的な利用方法をご紹介しています。
ScaleMP社ホームページ
ScaleMP社のホームページ掲載資料へのリンクです。
ユーザ事例(英文)
vSMP Foundation を利用している事例を紹介しています。利用方法や利用しているアプリケーションやvSMP Foundationを選択した理由などを紹介しています。

性能事例・ベンチマーク
ここでは、商用アプリケーションや著名なオープンソースのアプリケーションのベンチマークを数多く実施し、その性能を検証しています。

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トップページ > ソフトウエア > vSMP Foundation > 利用アプリケーション実績と導入分野
▼ 利用アプリケーション実績

vSMP Foundation を搭載したSMPシステムは、標準のLinux環境によって、多くのアプリケーションを利用可能です。以下のようなアプリケーションが、vSMP Foundationを採用したシステムで利用されています。
より多くのプロセッサと大容量メモリを持つシステムは、アプリケーションの並列処理において、より多くの利点を持ちます。現在のx86_64ベースのシステムは、システムに搭載できるプロセッサ数に関しては限界があります。現在は、マイクロプロセッサに搭載されるプロセッサコア数は、継続的に増加していますが、システムのプロセッサ数はそれほど多くはありません。vSMP Foundation は、このx86_64ベースのシステムの限界を克服することを可能とします。

▼ vSMP Foundation 上でのアプリケーション利用

vSMP Foundation でのスケーラブルサーバの構築において、より規模の大きなシステム事例が増えてきています。 vSMP Foundation では、単にSMPとして利用出来るコア数やメモリサイズを通常のサーバの規模以上に構築出来るだけでなく、必要なリソースに合わせて、柔軟にシステム構築が出来る利点があります。


ビッグデータの処理において、インメモリでデータを処理できればその処理効率は劇的に向上します。最新のテクノロジを利用しても、メモリスピード(>10Gbps)とディスクドライブ(>1Gbps)の性能ギャップは非常に大きく、大規模なデータをディスク上から順次読み込んで処理するのではなく、インメモリで処理することで処理性能を大幅に向上させることが可能となります。同時に、インメモリで処理することで、アプリケーションの処理をよりシンプルにすることも可能となり、システムの最適化などを更に進めることも可能となります。

OpenMPなどのスレッド利用による並列処理では、より多くのプロセッサコアを一つのSMPとして利用出来ることは大きな利点になります。vSMP Fouondation では柔軟なSMP構成と多くのプロセッサコアと大規模メモリを利用出来るという両方の利点があります。
 
▼ 利用分野(導入実績)


様々なワークロードに柔軟に対応

研究開発でのコンピュータの利用では、様々なAPI (例えば、OpenMPやMPI)とプログラミング言語、オープンソースのソフトウエア、商用アプリケーションが利用されています。ITインフラに対する要求もこれらのユーザのワークロードや利用方法の多様性に対応し、また、高い性能要求を満たすものである必要があります。

膨大なデータを高速なメモリ上に保持して処理

従来を上回る膨大な量のデータを高速なメモリ上に保持することができる大規模メモリシステムは、大規模メモリシステムでは、より多くのデータを高速なメモリ上に保持できるため、ゲノムアセンブリのアルゴリズムが短時間で完了します。 大規模な並列化アルゴリズムを超大規模メモリシステムで実行することが可能となります。

最適なシミュレーション環境を目指した技術革新

MCAE で活用されるアプリケーション・ソフトウエアは、システムの性能を最大限に発揮するために、高度に最適化・並列化されています。 最適なシミュレーション環境の構築をvSMP Foundationによる仮想化は支援します。

高い生産性と性能を実現するプラットフォーム

ングルユーザでもマルチユーザでも、共有メモリの利点を最大限に活用して、シングルコアでも、マルチコアでの並列処理でも自由に同時に複数のジョブを実行することが可能となります。ユーザは必要なリソースを探してプラットフォームを探すことなく、自由にシステムを利用出来ることは、最大の生産性の向上となります。

▼ 利用分野(導入実績)- 研究システム

大学や研究機関では、様々な物理化学や工学分野での研究や実験結果の処理に複雑なITインフラを活用し基礎的・先導的な研究の推進が行われています。これらの研究開発でのコンピュータの利用では、様々なAPI (例えば、OpenMPやMPI)とプログラミング言語、オープンソースのソフトウエア、商用アプリケーションが利用されています。ITインフラに対する要求もこれらのユーザのワークロードや利用方法の多様性に対応し、また、高い性能要求を満たすものである必要があります。vSMP Foundationによるシステムは、このような大学や研究機関に対してのITインフラとしてのソリューションとして、次のような点で優れています。

  • 様々なAPIとプログラム言語が利用できるため、プログラムの開発などの選択肢が広い
  • 標準のLinuxディストリビューションが利用可能なため、商用アプリケーションやオープンソースのソフトウエアとの高い互換性の提供
  • CPU性能とプロセッサコアのスケーラビリティを要求するジョブとより大きなメモリ空間を要求するジョブの双方に対応可能
  • シングルシステムでのシステム管理が可能なため、動的な負荷分散や実行アプリケーションの優先度設定が容易
  • シングルユーザからデータセンターまでの幅広いユーザが容易に利用出来る

▼ 利用分野(導入実績)- 生命科学

生命科学分野の研究者は、今日さまざまな癌のゲノム解析、人間の脳機能のマッピング、品質の優れた農作物やバイオ燃料の開発など、壮大なビッグデータプロジェクトへの取り組みを続けています。このような研究では、ゲノムやプロテオミクスなどの膨大なデータセットが生成されており、その規模は急速に拡大しています。
数多くのメーカーから提供されている手頃な価格の次世代シークエンサーをはじめ、より高機能で効率の良い科学機器の登場とともに、生成、管理そして解釈されるデータ量は爆発的に増加しています。遺伝子配列やゲノムアセンブリ、複雑なモデリングや解析では、リソースの少ない業界標準サーバでは提供のできない極めて高度な演算処理能力が要求されます。ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)テクノロジーが大きく進化したことにより、ここ数年の間に生命科学分野において革命が起きています。

さまざまな科学機器が1日に1TBを超えるデータを生成する今日、このような膨大な量のデータを保存するだけでなく、適切な時間内でデータを分析して結果を得ることのできるハイパフォーマンスソリューションの開発が求められています。 この膨大な科学データをコンピュータのメモリ上にできるだけ多く保持することにより、シンプルなプログラミングモデルでこれまで以上に高速なデータの分析と利用が可能となり、新たな科学的発見へとつながります。

従来を上回る膨大な量のデータを高速なメモリ上に保持することができる大規模メモリシステムは、生命科学分野のアプリケーションやワークフローに多大なメリットをもたらします。より多くのメモリにアクセス可能になることで相対的に低速なハードディスクドライブに依存する必要がなくなり、計算速度が飛躍的に向上します。シークエンスデータのコストや品質が急速に改善されたことで、大規模なシークエンシング施設だけでなく小規模の研究所でもde novoシークエンシングやアセンブリの実行が可能になっています。この変革は、低価格の業界標準サーバを利用する大規模メモリシステムの登場によって実現したのです。大規模メモリシステムでは、より多くのデータを高速なメモリ上に保持できるため、前述のゲノムアセンブリのアルゴリズムが短時間で完了します。大規模な並列化アルゴリズムを超大規模メモリシステムで実行することで、SMP 型のシステムを凌駕するパフォーマンスが実現します。

ScaleMPのvSMP Foundationと主要なベンダーのx86 サーバを組み合わせて利用することにより、ユーザにさまざまなメリットがもたらされます。

  • 同じサーバ上で幅広いアプリケーションを柔軟に実行可能。ユーザのワークフローの要求に基づき、必要に応じて大規模SMPシステムを作成可能
  • 主要ハードウェアベンダーが提供する最新の高性能CPU を常に利用できるため、あらゆるアプリケーションで最速レベルのパフォーマンスを実現
  • ワークロードに基づいて必要な演算処理能力とメモリを柔軟に利用できる優れたスケーラビリティ
  • OSインスタンス数を削減し、より少数の論理エンティティを使用することによってコンピューティングリソースのシンプルな管理を実現

ScaleMPのvSMP Foundationは、業界標準サーバのリソースのアグリゲーションによる大規模SMPシステム構築を実現するハイエンド仮想化ソリューションです。ユーザは、使いやすいシステム上で大規模なメモリを利用してアプリケーションのパフォーマンスを飛躍的に向上させることができます。
▼ 利用分野(導入実績)- 製造業

自動車をはじめ、様々な製造業で設計品質の向上と設計サイクル期間の短縮、また同時にコストの削減を実現するために、MCAE(メカニカル・コンピュータ支援エンジニアリング:Mechanical Computer Aided Engineering)を、コンピュータによる大規模な数値解析をより高速に実行するためにHPC(ハイパフォーマンスクラスタ:High Performance Cluster)システム上で活用しています。
今日、エンジニアは実際の利用条件下で製品デザインがどのように機能するかを解明するため、計算構造力学(CSM)および計算流体力学(CFD)シミュレーションを利用しています。 このような高度なシミュレーションは、使用可能な計算技術に対する要求レベルをさらに押し上げています。この傾向は、より詳細なモデリングを行い、デザインごとのシミュレーションのケースを増やすことで、設計の不確実性を低減しようと企業のエンジニアが奮闘している中、ますます顕著なものとなってきています。このような高い要求レベルに応えるため、ハイパフォーマンスクラスタでは、大規模な共有メモリ、メモリとプロセッサ間の高いバンド幅、ディスクへの高速のI/O、および高いスケーラビリティを実現する低レイテンシのインターコネクトが不可欠となってきています。
MCAE で活用されるアプリケーション・ソフトウエアは、クラスタシステムの性能を最大限に発揮するために、高度に最適化・並列化されています。また、その最適化・並列化は常にクラスタシステムの高性能化、高速化のためのシステムの進化と歩調を合わせており、最新のクラスタシステムによる最適なシミュレーション環境を目指した技術革新が進んでいます。


計算構造力学(CSM)
vSMP Foundationは、計算構造力学のアプリケーションであるAnsys、Abaqus、LS-Dynaなどについて最適化されています。 vSMP Foundationによるx86ベースのシステムは、高いスケーラビリティと大規模メモリを持ち、これらのアプリケーションの高速実行を可能としています。計算構造力学のアプリケーションでは、陰解法と陽解法の2つの解法があります。陰解法ソルバーを利用する場合には、4プロセッサコアから8プロセッサコアのスケーラビリティと大きなメモリ容量が要求されます。陽解法では、より高いスケーラビリティ(+32プロセッサコア)が要求されます。また、高いスケーラビリティを実現するためには、システムには高いメモリバンド幅とプロセッサコア間での高速なデータ通信が求められます。
高い生産性の提供が求められる計算機リソースの導入の選択に際しては、単にシステムのピーク性能や一般的なベンチマークテストでのシステム評価では、不十分であり考慮すべき点も多々あります。解析対象に対するより詳細なモデル化や複雑な物理モデルの組み合わせによって、計算処理はますます複雑になり、かつ、それらはデータ集約型になります。今後は、マイクロプロセッサの‘マルチコア化’によって、計算ノードはより強力になり、また、vSMP Foundationにより、より大容量メモリの実装が可能となります。

計算流体力学(CFD)
計算流体力学は非常に長時間の解析時間が必要であり、計算システムには高いスケーラビリティと高速実行性能が要求されます。また、より複雑な物理モデルを必要とする解析や解析の前処理やメッシュ生成に際しては、非常に大規模なメモリが必要となります。このようなスケーラビリティと大規模メモリの双方を求めるプラットフォームとして、vSMP Foundationによるx86ベースプラットフォームは最適です。 vSMP Foundationによるx86ベースプラットフォームは、計算資源を一箇所で集中管理し、これらの計算資源を同時に利用することで、大幅な処理性能の向上を図ることを可能としています。ただ、このリソースの集約は、その運用コストの削減を可能とします。
検証のデジタル化と物理的な確証物理的環境のみのパッケージ製品の開発は、費用がかかるだけでなく技術革新の妨げとなります。どの企業でも、いかに画期的な効果があるといえども、入念な検証なしに消費者へ紹介するはありえません。CAE を導入することで、新製品が市場に出るまで数年かけて試行錯誤を繰り返していた、初期工程のプロトタイプ作成をバーチャル・プロトタイプの開発に切り替えることが出来、バーチャル・プロトタイプにより、物理的なモデルを設計する前の段階で製品評価が可能となります。バーチャル・プロトタイプなら、‘もしこうだったら’という想定で何通りも検証することが可能であり、入念な製品評価が可能となります。
▼ 利用分野(導入実績)- 数値計算シミュレーション




vSMP Foundation Performance  (社外リンク)
MATLABやMathematicaを利用した数値計算シミュレーションは、様々な分野で利用されています。設計解析、シミュレーション、信号処理、画像解析、統計解析、ノンパラメトリック統計、実験計画法などの分野で大量のデータを効率よく処理し、生産性の向上を図ることを目的に導入されています。このような数値計算シミュレーションでは、vSMP Foundation によるx86ベースプラットフォームは非常に高い生産性と性能を発揮します。より多くのプロセッサと大規模なメモリが利用できるこのプラットフォームは、ユーザの計算のニーズに合わせて最適なリソースを動的に確保することが可能となります。シングルユーザでもマルチユーザでも、共有メモリの利点を最大限に活用して、シングルコアでも、マルチコアでの並列処理でも自由に同時に複数のジョブを実行することが可能となります。ユーザは必要なリソースを探してプラットフォームを探すことなく、自由にシステムを利用出来ることは、最大の生産性の向上となります。


vSMP Foundation の性能については、vSMP Foundationの開発元である、 ScaleMP社のホームページにも掲載されています。 ここでは、商用アプリケーションや著名なオープンソースのアプリケーションのベンチマークを数多く実施し、その性能を検証しています。
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