具現化するエンジニアリングクラウド on AWS

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1 具現化するエンジニアリングクラウド on AWS Takashi Ogawa / Solutions Architect (HPC/CAE) Amazon Web Services Japan K.K. May 31, , Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

2 紹介 名前 : 川貴 ( おがわたかし ) 所属 : アマゾンウェブサービスジャパンソリューションアーキテクト担当エリア : CAEを中 としたHPCのお客様経歴 : SIerでCAE/HPCのインフラエンジニア好きなAWSサービス :Amazon EC2 AWS Batch

3 はじめに

4 本セッションでお話しする内容 本セッションでは製造業の業務の中でも 設計 開発 の分野にフォーカスした内容のお話しです 設計 開発調達 製造販売 マーケアフターサービス PLM CAD/CAE/HPC ソフトウェア開発試作 ERP SCM BOM MES EDI ウェブサイト販売システム物流 テレマティクスクラウド連携 製造業の IT 全般でクラウド活用が進んでおり その他のワークロードの事例は下記資料に掲載

5 エンジニアリングクラウド 設計 開発を うエンジニアは 3D-CAD による設計やシミュレーション (CAE) などの処理を う為に 性能なコンピュータ環境を使 しています 従来難しいと思われていた これらのワークロードに関してクラウド化の状況についてお話しします エンジニアリングワークステーション (EWS) エンジニアリングクラウド

6 アジェンダ シミュレーション分野での利 可視化からCADへ エンジニアリングを えるSaaSソリューション PDM on AWSによる設計コラボレーション まとめ

7 アジェンダ シミュレーション分野での利 可視化からCADへ エンジニアリングを えるSaaSソリューション PDM on AWSによる設計コラボレーション まとめ

8 製造業の設計 開発における主要ワークロード Design Manufacturing CAD CAM CAE Simulation PDM Data Management

9 製造業の設計 開発における主要ワークロード Design Manufacturing CAD CAM CAE Simulation PDM Data Management

10 シミュレーション /HPC は AWS の得意分野 HGST ピーク時 コアを同時利 し従来 1 か 掛かる計算を数時間で完了 Fermilab オンプレミス環境に コアを伸縮 在に追加する環境を構築 従来 6 週間かかるシミュレーションを 10 で完了 NOVARTIS ピーク時 コアを同時利 し 38 年分の計算処理を 9 時間で完了

11 規模シミュレーションでも い性能を発揮 Performance Testing ANSYS Fluent AWS c4.8xlarge 140M cells F1 car CFD benchmark

12 本 技研 業様のシミュレーション事例

13 富 ゼロックス様時系列データの並列可視化

14 マツダ株式会社様 AWS Summit Tokyo 2017 Day3 に事例発表頂きます

15 JAMA 様のクラウドベンチマークにおけるご評価 2015 年度 本 動 業会様にて主要 CAE ソフトウェアを いた クラウドの評価を実施 AWS 上で 動 の設計データを いたベンチマークを実

16 CAE 環境を取り巻く課題 ( これまでも ) いつ発 するか分からない業務を阻むシチュエーション < 々起こり得る困ったシチュエーション > 急な設計変更などにより短納期でシミュレーションを完了する必要が じた CAE 担当者の増員や Guest 対応でワークステーションが不 した メモリが不 して 規模メッシュが切れない 他のプロジェクトと時期が重複して 時的に共 計算機のリソースが不 研究開発で 規模なシミュレーションにトライしたいがリソースがない

17 CAE 環境を取り巻く課題 ( これからも ) 解析精度向上に対するモデル規模の増 解析パターンの増加 製品サイクル 設計期間の短縮へのニーズ対応 複合材料や連成解析など複雑な解析への対応 形状等最適化問題への対応 今後もシミュレーションの分野は年々 度化 より 度なコンピューティングが求められる状況

18 課題の源 物理的な制約を解き放つことで 解決ができる

19 クラウドなら需要に併せてリソースの増減が可能 ピーク稼働に合わせて 意されたシステムは稼働率が低く 効率 従来は計算機のリソースに合わせて仕事をする必要があった Time AWS なら 々変化する需要の増減にも対応 さらに計算需要の増加にも 期的に対応可能 その時の仕事に計算機側を合せる時代に! Time

20 クラウドなら 量のジョブも 気処理できる コア数 コア数 1 週間 1 日 従来は 持ちの限られたリソースで 逐次処理していたジョブも AWS なら必要な台数 インスタンスを起動して 処理 しかも費 は 時間 台数 なのでどちらも同じ

21 クラウドならハードウェアの保守 運 が不要 ハードウェア保守 ネットワーク管理 / 保守 電源管理 空調管理 設置場所の費 / 運 計算機の規模が きくなればなるほど 変に 倒な物理的管理は全て AWS にお任せ 本来の仕事に集中できる

22 速なシミュレーション環境をより 近に AWS は 初期コスト不要 処理の規模に応じて 1 台からでも開始できる Web でアカウント登録するだけ誰でも直ちに始められる 使わなくなったらいつでも められる

23 なぜクラウド CAE なのか アジリティ : クラウドの柔軟性により リソース要望に対して迅速に対応可能に スケーラビリティ : 規模なリソースにより より い精度での結果をより速く実現 イノベーション : 新しいアプリケーション サービス ビジネスを実現

24 シミュレーション /HPC ワークロードの分類 Cluster Computing Data-Light さいデータで IOPS 性能にあまり依存しない処理 密結合 (MPI/HPC) 性能を出す為に低遅延な通信 段が必要な処理 流体 学衝突解析材料シミュレーション気候予測 融シミュレーション分 モデル構築 字列処理 Alt-coin の採掘 地震シミュレーション エネルギー研究ゲノム解析脳のシミュレーション アニメーションレンダリング画像処理地理情報システム構造解析 Cluster with IO (Data-intensive HPC) Data-Intensive 常に きいデータで い IOPS 性能を要求する処理 Grid Computing ( Pleasingly parallel ) 疎結合 (Grid/HTC) 通信が性能に影響しない処理 Grid with IO

25 ワークロードに最適化させるシステムの組合せ Cluster HPC 密結合で低遅延が求められる並列処理 Grid HTC 疎結合で処理が独立している分散処理 HPC + HTC 密結合の Cluster を複数疎結合することで 各 HPC のジョブを最適な速度で かつ同時に大量実行が行える

26 Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) 仮想クラウドサーバ 特徴 ( 必要な時に必要なだけ 1 時間単位の従量課 で利 できる仮想サーバリソース 世界 16 箇所のリージョンで利 可能 汎 的な Intel アーキテクチャを採 様々なスペック OS を選択可能 管理者権限で利 可能

27 既存の OS/ アプリケーションが利 可能 開発 語 アプリケーション ミドルウェア OS

28 多彩な EC2 インスタンスラインナップ 現在 AWS の仮想サーバ EC2 は最 1vCPU 0.5GB メモリ最 128vCPU 約 2TB メモリのインスタンスまで拡充 < 最近 1 年で登場した新インスタンス > 年 - 5/18: 規模インスタンス X1 リリース 9/27:Broadwell 搭載の汎 インスタンス m4.16xlarge リリース 9/29:NVIDIA K80 GPU 搭載 P2 インスタンスリリース 11/30: 汎 T2 インスタンスに t2.xlarge と t2.2xlarge が追加 11/30: メモリ最適化インスタンス R3 後継の R4 インスタンスリリース 年 - 2/23:NVMe ベースの SSD を搭載した I3 インスタンスリリース 4/20:FPGA を搭載した F1 インスタンスリリース

29 EC2 インスタンスタイプと分類 汎 コンピューティング最適化 ストレージ IO 最適化 メモリ最適化 GPU FPGA アクセラレーテッド T2 M4 M3 C5 Announced C4 I3 I2 D2 HS 1 X1 R4 F1 P C3 G CC2 R3 CG1 2010

30 GPU 搭載 :P2 インスタンス NVIDIA K80 を最 16GPU 搭載 Instance Name 計 192GB の GPU メモリと約 40,000 CUDA コアを搭載 1 台で 70TFlops( 単精度浮動 数点演算 ) を実現 1 台で 23TFlops( 倍精度浮動 数点演算 ) を実現 GPUDirect による peer-to-peer 接続をサポート < インスタンスサイズ > GPU Count vcpu Count Memory 祝 Parallel Processing Cores 2017/5/26 東京リージョンでの提供開始 GPU Memory P2.xlarge GiB 2, GiB High Network Performance P2.8xlarge GiB 19, GiB 10 Gigabit P2.16xlarge GiB 39, GiB 20 Gigabit

31 GPU インスタンスを使って 速化 ソルバーが GPU に対応している 主な CAE アプリケーション 流体解析系 構造解析系 電磁場解析系 ANSYS Fluent Numeca Fine Turbo ANSYS Polyflow Prometech Particleworks Altair AcuSolve Autodesk Moldflow ANSYS Mechanical MSC Marc Dassault Abaqus (standard) MSC Nastran Altair OptiStruct Siemens NX Nastran Altair RADIOSS (Implicit) LSTC LS-DYNA(Implicit) Altair FEKO ANSYS HFSS ANSYS Nexxim JSOL JMAG CAEの他 さまざまなソフトウェアがGPU 対応しており NVIDIAよりGPU 対応カタログが公開されております

32 次世代 GPU インスタンスに Volta 搭載計画を発表 5 に開催された NVIDIA のイベント GTC2017 で 次期 GPU インスタンスに次世代 Volta アーキテクチャの V100 GPU 搭載を発表しました

33 シミュレーション実 をアシストする HPC クラスタ環境ー CfnCluster ー ジョブ本数を監視して計算ノードを 動でスケールさせるクラスターを簡単に構成 マスター & 計算ノードの OS: -CentOS -Ubuntu -Amazon Linux ジョブスケジューラ : -Torque -SGE -OpenLava -SLURM

34 シミュレーション実 をアシストする HPC クラスタ環境ー NICE EngineFrame ー EngineFrame2017 がリリース HPC/ グリッドコンピューティング基盤のポータルツール Ctrix XenDesktop, HTML5 ファイル転送など新機能 AWS 各種サービスと統合 Amazon Linux VPC EFS ALB cfncluster 対応 CloudFormation テンプレートを提供 どう使うか? エンドユーザへ GUI で HPC クラスタを利用させたいお客様向け 可視化用リモートデスクトップの管理もしたいお客様向け

35 シミュレーション実 をアシストする HPC クラスタ環境ー AWS Batch ー フルマネージド型のバッチ処理実 サービス 特徴 ( 多量のバッチジョブ実行をクラスタの管理を行う事なしに容易に実現できる スケジュール実 ジョブとして登録したアプリケーションやコンテナイメージをスケジューラが実行 利用するインスタンスタイプや数 スポット利用有無など Compute Environment として任意に指定可能 処理を依頼 AWS Batch で管理

36 アジェンダ シミュレーション分野での利 可視化からCADへ エンジニアリングを えるSaaSソリューション PDM on AWSによる設計コラボレーション まとめ

37 クラウド CAE の利 環境 オンプレミス Internet-VPN 接続専 線 AWS クラウド環境 解析結果の可視化 マスターサーバ リモート操作 Input/Output データの転送 計算ノード

38 クラウド CAE の利 環境 オンプレミス Internet-VPN 接続専 線 AWS クラウド環境 解析結果の可視化 データ増加と共に増える転送時間 マスターサーバ リモート操作 Input/Output データの転送 計算ノード

39 2016 年 2 NICE 社が AWS に Join しました HPC のソフトウェアならびにサービスを提供している NICE 社が AWS の 員になりました +

40 可視化もクラウド上での実 が現実的に Rendering on Linux g2.2xlarge r3 application server running Windows, up to 244 GB of RAM Remote rendering delivers 3D graphics performance and large memory, providing a high-end workstation experience in the cloud.

41 クラウドでの可視化活 事例 : 帝 株式会社様 設計情報の解析から可視化 蓄積 共有までをワンストップで実現 手元 PC へ解析結果表示 HPC クラスタ環境 選定のポイント ü HPC 分野における実績の多さ ü 各種規格に準拠する いセキュリティ環境であること ü 容量のストレージサービスの選択肢の多さと安価に利 できること 解析結果のレンダリング可視化 ü NICE DCV によって AWS の中で解析から可視化までをワンストップかつリーズナブルに実現できること

42 続くエンジニアリング向け可視化 VDI サービスの拡充 <2016 年 > 2/13: 仮想デスクトップ (VDI) ソフトウェア NICE-DCV を開発している NICE 社が AWS に JOIN + 11/15: マネージド型の仮想デスクトップサービス Amazon Workspaces に GPU を搭載したバンドルが追加 11/30:GPU 搭載していないインスタンスタイプでもグラフィックス処理が利 可能な Elastic GPUs を発表 12/2 : デスクトップアプリをストリーミングする Amazon AppStream 2.0 を発表

43 エンジニアリング向け可視化 VDI サービスの拡充 <2016 年 > 2/13: 仮想デスクトップ (VDI) ソフトウェア NICE-DCV を開発している NICE 社が AWS に JOIN + 11/15: マネージド型の仮想デスクトップサービス Amazon Workspaces に GPU を搭載したバンドルが追加 11/30:GPU 搭載していないインスタンスタイプでもグラフィックス処理が利 可能な Elastic GPUs を発表 12/2 : デスクトップアプリをストリーミングする Amazon AppStream 2.0 を発表 Elastic GPUsの発表では ANSYS SIEMENSのエンドースメント掲載

44 AppStream2.0 エンジニアリング向け可視化のデモ動画 VDIサービスの拡充 <2016 年 > 2/13: 仮想デスクトップ (VDI) ソフトウェア NICE-DCV を開発している NICE 社が AWS に JOIN + 11/15: マネージド型の仮想デスクトップサービス Amazon Workspaces に GPU を搭載したバンドルが追加 11/30:GPU 搭載していないインスタンスタイプでもグラフィックス処理が利 可能な Elastic GPUs を発表 12/2 : デスクトップアプリをストリーミングする Amazon AppStream 2.0 を発表 (46:10 ) (37:45 )

45 AppStream2.0 エンジニアリング向け可視化上でNX(CAD) VDI のデモサービスの拡充 <2016 年 > 2/13: 仮想デスクトップ (VDI) ソフトウェア NICE-DCV を開発している NICE 社が AWS に JOIN + 11/15: マネージド型の仮想デスクトップサービス Amazon Workspaces に GPU を搭載したバンドルが追加 11/30:GPU 搭載していないインスタンスタイプでもグラフィックス処理が利 可能な Elastic GPUs を発表 12/2 : デスクトップアプリをストリーミングする Amazon AppStream 2.0 を発表 (37:45 )

46 製造業の設計 開発における主要ワークロード Design Manufacturing CAD CAM CAE Simulation PDM Data Management

47 アジェンダ シミュレーション分野での利 可視化からCADへ エンジニアリングを えるSaaSソリューション PDM on AWSによる設計コラボレーション まとめ

48 SaaS:Altair HyperWorks Unlimited

49 SaaS:AUTODESK A360

50 SaaS:ISID PLEXUS CAE

51 SaaS Rescale

52 エンジニアリングクラウドを使 する選択肢の数々 由度 メリット デメリット 利便性 社で構築 管理 内製アプリ含め 由にソフトウェア導 できる チューニングなど環境をフルカスタマイズできる SIer を活 ある程度 由に環境がデザインできる 構築から運 まで任せられる SaaS を使う アプリの導 保守せずに利 できる 時間課 のアプリもある アプリのメンテなど運 管理も 分達で実施する必要がある アプリ + インフラの知識も必要 作業に 例して費 も増加 実装までのタイムラグ 内製アプリの導 や OS のカスタマイズが 由に えない

53 アジェンダ シミュレーション分野での利 可視化からCADへ エンジニアリングを えるSaaSソリューション PDM on AWSによる設計コラボレーション まとめ

54 製造業の設計 開発における主要ワークロード Design Manufacturing CAD CAM CAE Simulation PDM Data Management

55 グローバルインフラストラクチャを いた設計データ共有 AWS は世界 16 の国や地域にデータセンター基盤を展開クラウド上に設計データ配置 管理することでグローバルコラボレーションを実現 ユーザーにデータを送るのではなく データをユーザーの近くに配置

56 Teamcenter on AWS 代表的なPLMソフトウェアのSiemens TeamcenterはAWS 上での稼働を正式認定頂いています

57 AWS で PDM のシステムを堅牢に柔軟に Tokyo リージョン 設計拠点 ( 日本 ) マスターサーバー TeamCenter Server 専用線 (DirectConnect) 拠点サーバー Teamcenter License Server Master Volume Application Server Local Cache DB (Oracle) 設計端末 設計端末 マルチ AZ による冗長化 重要なサーバ データを冗長化

58 システム構成 / 管理を 援するサービス Amazon RDS: フルマネージド型データベースサービス 特徴 ( 数クリックで構築可能で バックアップやパッチの適 フェイルオーバーは 動で われる Multi-AZ 配置により 物理的に異なるAZにスタンバイレプリカを配置可能 フェイルオーバー時は 動で起動 利 可能に価格体系 ( インスタンスタイプに応じて ストレージ / バックアップストレージは利 量に応じて

59 システム構成 / 管理を 援するサービス Amazon CloudFormation: 設定管理 & クラウドのオーケストレーションサービス スタック テンプレート ( 設定ファイル ) Cloud Formation 特徴 ( テンプレートを元に EC2 をはじめとする AWS リソースの環境構築を自動化 JSON フォーマットのテキストで テンプレートを自由に記述可能 EC2 テンプレートに基づき各リソースが 動起動 EC2 Auto Scaling

60 様々な企業の利 に耐える AWS のセキュリティ AWS は主要な規制 / 標準 / ベストプラクティスに準拠 第三者認証の取得や 保証プログラムへの準拠をしています AWSコンプライアンス AWSのセキュリティとコンプライアンス

61 事例に る AWS のセキュリティ実証 2017/1/22 日経新聞

62 海外展開も柔軟に対応可能に 北米 設計拠点 Ohio リージョン Teamcenter Local Cache AWS 高速バックボーン Tokyo リージョン マスターサーバー TeamCenter Server License Server 専用線 (DirectConnect) 設計拠点 ( 日本 ) 拠点サーバー Teamcenter Local Cache Master Volume 設計拠点の最寄りのリージョンキャッシュサーバを配置管理は全て東京から実施 Application Server DB (Oracle) 設計端末 設計端末 マルチ AZ による冗長化

63 CAD-VDI への道筋も てやすく 北米 設計拠点 Ohio リージョン Teamcenter Local Cache AWS 高速バックボーン Tokyo リージョン マスターサーバー TeamCenter Server 専用線 (DirectConnect) 設計拠点 ( 日本 ) 拠点サーバー Teamcenter 東南アジア 設計拠点 Singapore リージョン Teamcenter License Server Master Volume Local Cache Local Cache Application Server ゆくゆくは AWS の GPU インスタンスに CAD 端末イメージも展開し VDI で利用 DB (Oracle) マルチ AZ による冗長化 設計端末 設計端末

64 PDM on AWS により 込まれる効果 1. AWS 上で PDM 環境を構築することでシステム稼働までの時間を 幅削減が 込る 2. AWS 上に PDM 環境を構築することで システムの初期費 を低減 3. システム環境のグローバルなメンテナンス デプロイが容易になり 運 負荷の軽減を実現 4. 海外設計拠点からは 本への直接アクセスではなく 最寄の AWS リージョンにアクセスすることで データアクセス 速化が 込める 5. 取引先との契約終了時のシステム停 データ保護が容易ですし 取引先システムのセキュリティ コンプライアンスを強化できる

65 アジェンダ シミュレーション分野での利 可視化からCADへ エンジニアリングを えるSaaSソリューション PDM on AWSによる設計コラボレーション まとめ

66 クラウドは R&D の多くのワークロードをカバー可能 加えて現在 HOT な IoT や AI などのワークロードも 同 のクラウド上で実施可能 設計 開発のあらゆるコラボレーションが促進できる Design Manufacturing CAD CAM CAE Simulation IoT AI PDM Data Management

67 本セッションの Feedback をお願いします 受付でお配りしたアンケートに本セッションの満 度やご感想などをご記 くださいアンケートをご提出いただきました には もれなく素敵な AWS オリジナルグッズをプレゼントさせていただきます アンケートは受付 パミール 3F の EXPO 展 会場内にて回収させて頂きます

68 ご静聴ありがとうございました