複雑な並列ワークロードにおいて、GPUがCPUよりも本質的に優れていることは周知の事実です。IBMとStone Ridge Technology、そしてNVIDIAとの最新の共同研究は、石油・ガス探査における貯留層シミュレーションの効率性とパフォーマンス向上に光を当てました。石油・ガス探査業界は、膨大なデータセットと複雑なシミュレーションの性質から、最先端のコンピューティング技術を用いて事業を展開しています。そのため、企業が高負荷のワークロードを用いて技術デモを行うことは、非常に一般的です。
両社は、Stone Ridge Technology社の超スケーラブルなECHELON石油貯留層シミュレータを用いて、GPU上で1000億セル規模のエンジニアリングシミュレーションを実施しました。このシミュレーションでは、45年間の石油生産量をわずか92分でモデル化し、従来の20時間という記録をはるかに上回りました。時間短縮は目覚ましい成果ですが、ハードウェアの節約効果と比べると見劣りします。
エクソンモービルは2017年1月に1000億セルというこれまでの記録を樹立しました。エクソンモービルの取り組みは非常に印象的で、NCSAのBlue Watersスーパーコンピュータ（Cray XE6）の22,400ノードに716,800個のプロセッサコアを配置しました。このシステムはフットボール場半分の床面積を必要としますが、IBMのシステムはラック2つに収まり、卓球台の約半分を占める程度です。GPU搭載サーバーは、Crayマシンの10分の1の電力しか必要としませんでした。
IBMのクラスタ全体の重量は、メモリ、ネットワーク、ストレージ構成に応じて約125万ドルから200万ドルですが、エクソンのシステムは数億ドルのコストがかかります。そのため、IBMはこの特定のシミュレーションにおいて、100分の1のコストでより高速なパフォーマンスを実現できると主張しています。
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このような大規模なシミュレーションは現場ではほとんど使用されませんが、このクラスのシミュレーションではCPUではなくGPUを使用することによるパフォーマンス上の利点を浮き彫りにしています。メモリ帯域幅は多くのシミュレーションにおいて制限要因となるため、P100のメモリスループットは、エクソンモービルのテストで使用されたXeonプロセッサに対する重要な優位性となります。Stone Ridge Technologyのブログ記事では、この成果について以下のように説明しています。
最先端のNVIDIA P100と最先端のIntel Xeonをチップ単位で比較すると、P100は9倍のメモリ帯域幅を提供します。さらに、IBM Minskyノードには4つのP100が搭載され、最大3,200万セルのモデルに対応できる驚異的な2.88TB/秒の帯域幅を提供します。比較すると、標準的なサーバーノードに搭載された2つのXeonは約160GB/秒です（図3参照）。単一のIBM Minsky GPUノードのメモリ帯域幅に匹敵させるには、標準的なIntel CPUノードが18個必要になります。各ノードの2つのXeonチップにはそれぞれ少なくとも10個のコアが搭載される可能性があり、システム全体では約360個のコアが搭載されることになります。
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Xeonはメモリスループットにおいて明らかに不利ですが、Knight's Landing（KNL）搭載クラスターがどの程度の差をつけるのか興味深いところです。オンパッケージのMicron HBMから最大500GBpsのスループットが得られるため、Xeonのメモリスループットをはるかに上回ります。Intelはまた、KNLはNVIDIAのGPUと比較してワット当たりのパフォーマンスが最大8倍であると主張しています。前世代のNVIDIA製品との比較であることは注目に値しますが、これはおそらく1世代では埋まらない大きな差です。
IBMは、Power SystemsとNVIDIA GPUを組み合わせることで、数値流体力学、構造力学、気候モデリングといった分野において、複雑なシミュレーションに必要なハードウェア量とコストを削減できると考えています。このシミュレーションは大規模であるため、ほとんどの石油・ガス会社にとって現実的ではありませんが、Stone Ridge Technologyは単一のミンスキーノードで3,200万セルのシミュレーションを実施しており、小規模事業者にとってコストとパフォーマンスのバランスに優れたソリューションとなる可能性があります。
ポール・アルコーンはTom's Hardware USの編集長です。CPU、ストレージ、エンタープライズハードウェアに関するニュースやレビューも執筆しています。
