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ハイエンド仮想化 vSMP Foundation アプリケーションソリューション
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。しかし、システムに搭載できるプロセッサ数とメモリには物理的な限界があり
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とメモリサイズは、継続的に増加し
ていますが、劇的な変化はありません。
ScaleMP の vSMP アーキテクチャは、一般の汎用サーバを利用してハイエンド SMP システムを構築す
ることを可能とする仮想化技術です。従来の SMP システムの場合と違って、スケーラブルな SMP シス
テムを広範囲なシステムから選択することが可能であり、また、将来的な投資保護の点からも利点があ
ります。クラスタシステムの優れたコストパフォーマンスと SMP システムの運用管理と様々なアプリ
ケーション実行のサポートが可能という双方の利点を一つのアーキテクチャで実現することが可能なハ
イエンド仮想化技術です。
この技術は様々用途で活用することが可能な基盤技術です。vSMP Foundation は、プロセッサあたり
の価格性能比に優れた最もボリューム出荷がなされているサーバ製品を利用して、そのサーバ製品が持
つ搭載プロセッサ数とメモリサイズの限界を大きく拡張することが可能です。ボリューム出荷される製
品の持つ優れた価格性能比を維持することは、ハイパフォーマンス・コンピューティングを必要とする
ユーザに大きな恩恵となります。
ここで重要になるのは、システムで利用可能なアプリケーションとその性能です。搭載プロセッサコア
と大容量のメモリが利用できるとしても、そのシステムで利用可能なアプリケーションはシステムの利
用の可否を大きく左右することになります。どんなに高速なシステムでも、アプリケーションの利用が
出来ないシステムの価値は、著しく低いものになります。
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。
vSMP Foundation 上で利用実績のあるアプリケーション（一部）
vSMP Foundation によるハイエンド SMP システム（vSMP サーバ）は、スケールアップとスケールア
ウトの両方が可能なユニークなサーバシステムです。 アプリケーションを実行するプラットフォーム
として容易に導入出来て、簡単に管理出来る利点があります。
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アプリケーション実行のためのプラットフォームへの要求とその用途とス vSMP サーバを利用する場合
の利点をまとめると以下のようになります。
MCAE:メカニカル・コンピュータ支援エンジニアリング CFD:計算流体力学 CSM:計算構造力学
vSMP サーバではオペレーティングシステムがシングルシステムとなることで、運用・管理のための特
別なツールやソフトウエアを必要としません。また、クラスタシステムで問題となるファイルシステム
の問題も、vSMP サーバが解決します。vSMP サーバでは全プロセッサコアは、全ての I/O リソースへ
のアクセスが可能です。
vSMP サーバはインストールと立ち上げは数十分で完了するため、非常に短時間での導入が可能です。
vSMP サーバが実現するシングルオペレーティングシステムではシステムがよりシンプルなものになる
ため、システムの運用管理業務が大幅に簡素化されます。
現在のサーバが抱える課題の 1 つに「メモリの搭載量の限界」があります。CPU の高性能化はに進んで
いるものの、1 台のサーバに搭載できるメモリ容量の伸びはこれに追いつけていません。サーバのワー
クロードや利用用途によっては、CPU のリソースよりもメモリリソースに対してより高い要求がある場
合もあります。vSMP サーバでは、業界標準の計算機システムを利用して、CPU リソースと独立にメモ
リ容量を増やすことを可能としています。
より多くのプロセッサコアを共有メモリで利用出来る構成でも、CPU のリソースは増やさずにメモリ容
量を増加させ、それぞれのリソース利用効率を向上させた"マシンバランス"に優れたサーバシステムの
実現を可能としています。 メモリリソースについては、アプリケーションがオペレーティングシステ
ムを利用できる限界を大幅に拡張することが可能です。スレッドを利用したアプリケーションが、より
多くのプロセッサコアを利用できるようになります。
vSMP Foundation によるハイエンド SMP システム（vSMP サーバ）の用途と利点
システムへの要望 用途・アプリケーション vSMP サーバの利点
数ジョブの同時実行
• MCAE シミュレーション
• 数値解析シミュレーション
• MATLAB など
• 柔軟なワークロード処理
• 対話処理・バッチ処理の双方可能
• OS によるリソースの一元管理
大規模メモリ
• MCAE シミュレーション
o 陰解法 CSM ソルバー
o アプリケーションのプリ処理(メ
ッシュ分割やモデル作成)
• ライフサイエンス
• スケーラブルなメモリ構成
o 大きなメモリ空間
o 高いメモリバンド幅
• I/O ボトルネックの解消
o メモリファイル&キャッシュ
並列アプリケーション
性能
• MCAE シミュレーション
o 陽解法 CSM ソルバー
o CFD アプリケーション
• アプリケーション実行性能
o 最適化 MPI ライブラリ
o 並列処理支援ツール
o Linux 最適化カーネル
スレッド API
(Java、OpenMP など)
アプリケーション
• 数値解析シミュレーション
• アプリケーション開発
• ライフサイエンス
• スケーラブルな性能
o より多くのスレッド利用が可能
o 並列処理支援ツール
o Linux 最適化カーネル
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ソリューション > 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
ソリューション > ライフサイエンス
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。
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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。
ソリューション > 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・コンピューティング：High Performance Computing）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・コンピューティング(HPC) システムでは、
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
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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、HPC 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 HPC 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 HPC 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。
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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。
ソリューション > 数値計算シミュレーション
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。
スケーラブルシステムズ株式会社
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