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テクノロジー

科学技術振興機構、ExaScalerに開発を委託していたスパコンの開発中止を決定 56

ストーリー by hylom
日本のスパコンの将来はどうなる 部門より

科学技術振興機構がExaScalerに開発を委託していたスーパーコンピュータの開発中止を決定したと報じられている(日経xTECH)。

このスーパーコンピュータは「磁界結合DRAM・インタフェースを用いた大規模省電力スーパーコンピュータ」とされており、ExaScalerはすでに2017年にスーパーコンピュータ「暁光」を開発、世界スパコンランキングで国内最高となる4位を達成していた。その後暁光はアップデートで20ペタFLOPSの性能を達成していたいっぽうで、ExaScalerの関連会社であるPEZY Computingで助成金の不正受給疑惑が発生、同社の将来は不透明な状況となっている。

中止の理由は、ExaScalerが磁気結合に関する開発内容の大幅縮小と開発期間の大幅延長を決めたためだという。また、ExaScaler側の事情での中止ということで、科学技術振興機構は融資した開発資金52億円の全額返済を求めるようだ。

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  • by Anonymous Coward on 2018年04月06日 17時43分 (#3389270)

    バブルメモリっすか? それとも磁気コアメモリ?

    • by Anonymous Coward on 2018年04月06日 17時52分 (#3389279)

      何故かマイコン買うと灰皿が付いて居たって奴?

      親コメント
    • by Anonymous Coward

      最新のGPUに搭載されてるHBM系のスタックドメモリは、貫通VIAで縦に積んだIC間の通信を行っています。
      磁界結合DRAMってのは、そのIC間の通信を磁界結合の無線通信で行うもの。
      メモリをとても薄く(数10um以下)してIC間の距離を極端に詰めれば、貫通VIAよりも面積や電力で有利になります。

      ボケてるだけかもしれないけど、一応。

  • by Anonymous Coward on 2018年04月06日 17時44分 (#3389271)

    結局黒幕は誰?
    逮捕された社長?

  • by Anonymous Coward on 2018年04月06日 19時40分 (#3389388)

     JSTがこれまでExaScalerに融資した52億円の開発資金は、
    同スパコンの事業化に成功した場合は最大5年の猶予を経て10年以内に全額返済、
    失敗した場合は10%分のみ返済となる契約だった。

     今回JSTが全額返還を求めた根拠について、JSTは「開発計画の変更が(返済9割免除の前提となる)
    技術的な不成功によるものでなく、ExaScaler側の事情による変更だったため」と説明する。

    有利な契約だったようですね。

  • by Anonymous Coward on 2018年04月06日 19時41分 (#3389390)

    速いの?

    • by Anonymous Coward

      分からないがもし本当に速いならとっくに各種大学や理研やGoogleがお買い上げしてレビューなりレポート出してくれてるのでは?
      そもそもPEZY-SC2を使ったシステムってどこか外部で使ってるところあるの?

      • by Anonymous Coward on 2018年04月07日 0時08分 (#3389585)

        PEZY-SC なら個人で買ったよ。 [twitter.com]
        PEZY の人に尋ねても、ただの野次馬に売れた売れないの話をおいそれと言えないから、教えてもらえないのは当然だよ。 [twitter.com]

        個人はさておきシステムでは、購入の選択肢となる可能性は低いでしょうね。
        並列計算向けのソフト (例えばディープラーニングの TensolFlow とか Python で並列処理のプログラムを書くための PyOpenCL とか) は PEZY-SC に対応していないような。
        残念なことに、PEZY-SC は並列計算のクロスプラットフォームなフレームワークに対応していません。OpenCL は PEZY-SC だけの独自仕様の PZCL に書き直さないと動きません。そうすると PyOpenCL といったオープンソースソフトウェアを PEZY-SC で動かすには、自分で書いていないコードを書き直さなければいけません。それは普通のユーザには(プログラミングに自信のあるユーザでも)無理です。
        自分でコードを0から書く人が PEZY-SC 専用のコードを書いて動かすために個人購入するケースはあるでしょうが、そんな研究者だけが集まる大学でないとシステムとして購入できないですね。

        実際 ExaScaler が販売したのは Yahoo Japan に NVIDIA プロセッサのスパコンを1台、あとどこか不明な1社が購入(ただしプロセッサが PEZY-SC かは不明)の2台だという昨年末の記事 [nikkeibp.co.jp]があるので,PEZY-SC がシステムで売れたのは1台か0台ですね。

        PEZY が Green500 のランキングのために自社に設置したSakura [top500.org]というシステムがありますが,まさかこれは数に入っていないでしょう。

        親コメント
        • by Anonymous Coward

          DGX-1,DGX-2みたいなGPUが8台、16台の規模ならまだしも、TOP500に載るような規模のスパコンで、既存のフレームワークを使えるような物なんて存在しないですよ。
          CPUやGPU数百台、数千台以上に対応できるスケーラビリティを持ったフレームワークはないので、基本的には専用でソフトを書く必要があります。

          というか、GPU8台(実際にはAWSのp3.16xlarge)だって性能を出すのは大変です。
          既存のディープラーニング向けフレームワークだと性能でないので、cuDNNとかCUDAで自力で書いてるところです。

        • by Anonymous Coward

          https://ja.wikipedia.org/wiki/PEZY-SC [wikipedia.org]

          理研に1台、KEKに2台、JAMSTECに1台入っているのは販売した内に入らないの?

          • by Anonymous Coward

            理研に1台、KEKに2台、JAMSTECに1台入っているのは販売した内に入らないの?

            それらはPEZYグループが保有し研究機関に共同研究費を渡して運用を委託している(JAMSTEC の暁光は、PEZYグループが運用を行っている)ので、研究機関は購入していません。
            PEZY社長逮捕、スパコンの旗手に何が起きたのか [nikkeibp.co.jp]に書かれています。

            PEZY ComputingはNEDOの助成金に加え、複数のグループ企業を通じて出資を受けてスパコンを製造していた。理化学研究所や高エネルギー加速器研究機構(KEK)に設置したスパコンは、PEZYグループが保有し、理研やKEKに共

      • by Anonymous Coward

        中の人のツィートによると、ちょくちょく利用されてるみたいですよ。

  • 今回開発中止になった Gyoukou の課題 [jst.go.jp]に、
    世界トップクラスのグラフ処理性能を目標のひとつにすることが書かれていますが、
    Gyoukou のグラフ処理性能って世界トップクラスですか?
    もし今トップクラスでなくても、磁界結合インタフェースができれば、
    同じハードウェアですぐに世界トップクラスになりますか?
    探した限りでは見つからなかったので、詳しい方教えて下さい。

  • by Anonymous Coward on 2018年04月06日 21時33分 (#3389491)

    このプロジェクトが損なのかはわからないけど、これを中止にできるのならば、他のプロジェクト撤退できる判断をできる人がどこかにはいるというところは、評価できるような。

    • by Anonymous Coward

      社長が詐欺で捕まったところだからなあ。役人の事なかれ主義で説明がつくような気もする。

  • by Anonymous Coward on 2018年04月06日 21時36分 (#3389493)

    > このスーパーコンピュータは「磁結合DRAM・インタフェースを用いた大規模省電力スーパーコンピュータ」とされており
    > 中止の理由は、ExaScalerが磁結合に関する開発内容の大幅縮小と開発期間の大幅延長を決めたためだという。

  • by Anonymous Coward on 2018年04月06日 22時56分 (#3389559)

    朝日新聞の記者とPEZY社員のやりとりが興味深い
    https://togetter.com/li/1213646 [togetter.com]

    • by Anonymous Coward

      「磁界結合DRAM・インタフェースを用いた大規模省電力スーパーコンピュータ」という課題のJSTの事業が中止になったのは事実。
      磁界結合DRAMが開発遅れていたのも事実。
      でもPEZYのスパコン開発が遅れているわけでも、開発中止したわけでもないってことか。
      磁界結合DRAMは単にメモリのインターフェイスの一つなので、だめになったらHBM2使えばいいわけで、まぁ影響ないよな。

  • by Anonymous Coward on 2018年04月06日 23時17分 (#3389568)

    実用上は全く影響しないんじゃないかな。
    Post-Kスパコンは重量級計算ノードを採用 [mynavi.jp]

    重量級のアウトオブオーダ実行コアを計算コアとして使う京コンピュータは、HPLを実行するTOP500では10位に下がったが、メモリバンド幅が効くHPCGベンチマークや、グラフ処理のGraph500では世界の1位をキープしており、実用アプリの実行性能では高いランキングにある。実アプリの性能との相関が下がっていると言われるHPLではなく、指標として選択したアプリケーション群の性能を向上させるには、軽量コアよりも高性能コアだけを(Post-K の CPU に)使う方が良いという判断と思われる。

    PEZYは,実アプリの性能との相関が低いベンチマーク (Top500, Green500) のランキングが高い
    現在の京コンピュータは実用アプリ寄りのベンチマーク(メモリバンド幅が効くHPCG, グラフ処理のGraph500)で世界1位,
    実用アプリの結果も豊富(情報処理 2014年7月(続)スーパーコンピュータ「京」の利用 [nii.ac.jp])

    次の Post-K は Top500, Green500 の順位よりも実アプリを重視して開発されるので、今回の開発中止は今後の Top500, Green500 のベンチマークの順位が下がるくらいで、実用的には日本のスパコンに影響しないと思う。

    • by Anonymous Coward

      Post-Kの役割が重要なのはその通りだと思います。
      メモリバンド幅やネットワーク帯域が重要な大規模計算の用途はたくさんあります。

      でも、PEZYのように演算性能と電力効率に特化したスパコンも必要なんです。
      今が旬のAI開発にはPost-Kのようなものは必要ありません。
      DeepLearningに使うには、演算性能とローカルでのメモリ帯域だけあればいい。
      この用途で代表的なのはNVIDIAのTeslaV100。

      Post-Kを止める必要は全くないのですが、今研究者の需要が大きいのはNVIDIAとかPEZYとかの小規模計算を大量に回すのが得意な方。
      全く影響ないとはいえないでしょう。

      • by Anonymous Coward

        DeepLearningに使うには、演算性能とローカルでのメモリ帯域だけあればいい。

        その情報の出典はどこですか?
        ディープラーニングで使うネットワーク構造は複雑で不規則な形を取れるので、ローカルのメモリアクセスだけでほとんどを処理できるとは思えません。

        さらに疑問に思う根拠は NVIDIA の Tesla V100 を使ったディープラーニング研究開発用マシン DGX-2の記事 GTC 2018 - NVIDIAのスーパー・ラーニングマシン「DGX-2」 [mynavi.jp] にあります。

        DGX-2のもう1つの目玉は、「NVSwitch」と呼ぶスイッチチップを新開発して16個のV100 GPUを相互接続した点である。

        ローカルでのメモリ帯域だけあればいいのなら,なぜ NVIDIA はディープラーニング用マシンのためにこのようなチップを新開発したのでしょうか?さらに同記事によれば DGX-2 は

        各GPUが持つ32GBメモリのどのアドレスも連続のメモリ領域としてアクセスすることができるので、単一の512GBの連続メモリ領域をもち、相当大きなニューラルネットでも、全体をGPUメモリに収

        • by Anonymous Coward

          京の計算ノードは、128GFLOPS(fp64)の演算性能に対して、64GB/sのメモリ帯域があります。ノード間の通信は100GB/s。
          メモリのBF比は0.50、ノード間通信の帯域では0.78です。

          Tesla V100は、7.5TFLOPS(fp64)の演算性能に対して、900GB/sのメモリ帯域があります。ノード間の通信は300GB/s。
          メモリのBF比は0.12、ノード間通信の帯域では0.04です。

          このように、Tesla V100はメモリ帯域やノード間通信が速くなったとはいえ、演算性能も上がってるのでその比率は低いままです。
          京やPost-Kのような大規模計算を中心に考えたスパコンと、Tesla V100のようなGPUベースの物は全く性格

          • by Anonymous Coward

            まず

            DeepLearningに使うには、演算性能とローカルでのメモリ帯域だけあればいい。

            というコメントの出典を尋ねましたが、示してもらえなかったですね。
            ディープラーニングについて根拠のないコメントをされたということでよろしいでしょうか。

            あなたのコメントで Tesla の話がそのまま PEZY にあてはまるという部分の根拠も見当たりません。

            NVIDIA の Tesla がスーパーコンピュータに重要なことは理解しています。
            昨年11月の HPCG [hpcg-benchmark.org] で Tesla を使ったスーパーコンピュータが4位、10位をはじめ100位までに10以上入っています。これはメモリバンド幅が効く計算を Tesla が扱える可能性を表しています。これは PEZY プロセッサにはあてはまりません。

            ディープラーニ

  • by Anonymous Coward on 2018年04月07日 0時28分 (#3389589)

    直接は関係はないのだが。

    微妙に間接的な関連がある人から言えば。

    ちゃんと技術的な信頼できる、事実関係の調査結果が出るかが気になる。

    要するにこれは詐欺だったの?
    高速メモリ詐欺に無駄に金払っただけ?

    • by Anonymous Coward

      ぼったくった金を何に使ってたかはもう報道が出てたと思ったが?
      お前が知らない≒公表されてないじゃないぞ?

      • by Anonymous Coward

        社長が馬に使ったとかそういう下sewなワイドショー的な情報は割とどうでもよくて
        結局この会社が作ってた自称スパコンて、スパコンだったの?、
        という疑問じゃないの?元ACの疑問は。

        詳しいようですからご説明できるんですよね。お願いします

        • by Anonymous Coward

          スパコンは出来ているでしょう。
          今回の話題は更なる性能を出すという磁界結合メモリの開発についてです。

    • by Anonymous Coward

      今回の問題の教訓は「ベンチャーが大手よりも良いもの黙って作っちゃったら駄目」ということですよ。

      • by Anonymous Coward

        どうしてそうなる?

        • by Anonymous Coward

          「メモリの開発で獲った金をCPU開発に付け替えた」という以外に何も出てこないのに、やれアベがどうしたベンチスコアがどうしたとかなぜ横領しないんだとか、Fの製品より速いと俺が困るとか素人に延々放火されてたからだろ。

  • by Anonymous Coward on 2018年04月07日 7時03分 (#3389649)

    むぬ?NeXTSTEP??…じゃなかった。
    でも、産学共同実用化開発事業をどう略したらNexTEPになるのかピンとこないし、名前をつける権限を持つレベルの人の中に意識している人がいるものとお見受けする。

  • 結局のところ信頼と実績が無いから国もこういう形で排除していくしかない

    • by Anonymous Coward

      巨大演算システムを運用するGoogleもFacebookも新興企業だと思うんですが

      • by Anonymous Coward

        日本の場合スパコンは雇用保護を兼ねた公共事業としての側面があるんだから
        こういうぽっと出の企業が取れてしまうと誰も幸せになれないでしょ

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一つのことを行い、またそれをうまくやるプログラムを書け -- Malcolm Douglas McIlroy

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