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HPCオンデマンドサービスとは？

特徴

通常、マシンを買う場合には上司を説得し、稟議を通し、理由書を作成し、納品まで待ち、 支払いや折衝を行うだけでなくマシンのメンテナンス・管理をし続けなくてはならず、 固定資産となるため企業の支払う税金が増える一因にもつながります。 また折角購入した高速計算機も、3年程で計算機としては陳腐化してしまうという側面がつきまといます。

一方、レンタル会社からレンタルした場合は、固定資産にならないメリットがある一方で アプリケーションのプリインストールがされないなど、 HPCの専業メーカーから得られるコンサルティング等・サービスの恩恵が 十分に得られないことがあります。

以下に、計算機を購入した場合、レンタル会社からレンタルした場合、HPCシステムズのHPCオンデマンドを利用された場合の価格(一例)を示します。

  購入の場合 レンタル
A社		 HPCオンデマンド
CPU
 X5570×2 X5570×2 X5570×2
価格
 100万 20万/月 13万/月
置き場所
 お客様の計算機室 お客様の計算機室 弊社取扱データセンター
電気・冷房
 1万円/月 1万円/月 ０円
コンサルティング
 × × ○
メンテナンス
 × × ○
資産計上
 ○ × ×
最低借入期間
 - １ヶ月～ 1日～
納入にかかる時間
 1か月 翌日 当日

HPCオンデマンドイメージ図

ご提供計算ノードシステム構成(ノード毎)

HPCオンデマンドの概要

HPCオンデマンドは、計算機リソースを主に海外のクラウドサービスをクラスターリングし、計算機としての設定を全て完了させた状態でお使い頂けるまったく新しいサービスです。固定資産にならず、電力、空調の心配も不要で、必要な時に必要なだけ計算力を利用できるという特長を持っています。

ご提供させていただくクラスターは計算機として最適な設定が終わっており、お客様側の面倒な設定は不要です。更に、通常の計算機センターと異なり、手元の弊社製計算機と同期を取った設定になっているため、ローカルでコンパイルした自作プログラムが、そのまま動くというメリットがあります。

HPCオンデマンドの特長その1 即日運用可能

今すぐ計算を走らせたいのに、計算機が足りない！そんな差し迫った状況の時でも、HPCオンデマンドなら、すぐに1日、1時間から計算を走らせることが出来ます。通常、マシンを買う場合、社内手続きの次に、業者との折衝を行い、納品まで待つ必要が有りました。ところが、HPCオンデマンドを使えば、思い立ったその日のうちに計算を流し、結果を得ることも夢ではありません。

いつ、どの程度忙しくなるか分からないが、ピークに合わせて計算機を買うなんて不可能！という皆様の声からうまれた全く新しいサービスなのです。

HPCオンデマンドの特長その2 お手元でラクラクノード増減

HPCオンデマンドは今までのLinuxクラスターの概念を大きく覆す力を持っています。

通常、計算機を買ったり、借りたりするときは、予め何ノード買うか(借りるか)を明確にする必要が有りました。業者の側としても、何ノード使われるか分からない限り、お見積りを作成することすらできなかったのです。しかし、HPCオンデマンドの場合はそうではありません。ノード数、クラスターの数、全てはお客様のお買い求めになられたポイントの残数が許す限りお客様が自由自在に(オンデマンドに)操作することができます。

HPCオンデマンドのクラスターの計算ノードを増減させるためには、cadd, cdel コマンドを用います。例えば、現在8ノードのクラスターが1セット、HPCオンデマンド上に起動中とします。

HPCオンデマンドのクラスターにノードを追加するには

cadd -n コマンドで、追加したいコア数を指定するだけです。

[hpc@z800 ˜]$ chosts
HOST_NAME          STATUS       JL/U    MAX  NJOBS    RUN  SSUSP  USUSP    RSV
hpc001             ok              -      8      0      0      0      0      0
hpc002             ok              -      8      0      0      0      0      0
hpc003             ok              -      8      0      0      0      0      0
hpc004             ok              -      8      0      0      0      0      0
hpc005             ok              -      8      0      0      0      0      0
hpc006             ok              -      8      0      0      0      0      0
hpc007             ok              -      8      0      0      0      0      0
hpc008             ok              -      8      0      0      0      0      0

[hpc@z800 ˜]$ cadd -n 16
クラスターID : XXXXXXXXXX
ノード数 : 10 (+2)
 hpc001 : OK
 hpc002 : OK
(中略)
 hpc009 : OK
 hpc010 : OK
クラスター構築 : OK
残ポイント数 : 3075
ポイント消費量 : 50
ご利用可能時間 : 約 123 時間
IPアドレス : XX.XX.XX.XX

[hpc@z800 ˜]$ chosts
HOST_NAME          STATUS       JL/U    MAX  NJOBS    RUN  SSUSP  USUSP    RSV
hpc001             ok              -      8      0      0      0      0      0
hpc002             ok              -      8      0      0      0      0      0
hpc003             ok              -      8      0      0      0      0      0
hpc004             ok              -      8      0      0      0      0      0
hpc005             ok              -      8      0      0      0      0      0
hpc006             ok              -      8      0      0      0      0      0
hpc007             ok              -      8      0      0      0      0      0
hpc008             ok              -      8      0      0      0      0      0
hpc009             ok              -      8      0      0      0      0      0
hpc010             ok              -      8      0      0      0      0      0

ご覧の通り、8ノードのクラスターに対して16コア(2ノード分)追加され、10ノードのクラスターに早変わりしました。

HPCオンデマンドのクラスターからノードを削除するには

cdel -n コマンドで、削除したいコア数を指定するだけです。

[hpc@z800 ˜]$ cdel -n 64
クラスターID : XXXXXXXXXX
ノード数 : 2 (-8)
 hpc001 : OK
 hpc002 : OK
[hpc@z800 ˜]$ chosts
HOST_NAME          STATUS       JL/U    MAX  NJOBS    RUN  SSUSP  USUSP    RSV
hpc001             ok              -      8      0      0      0      0      0
hpc002             ok              -      8      0      0      0      0      0

HPCオンデマンドの特長その3 クラスター完全占有

1つのクラスターを複数人で共有するタイプの計算機センターを思い浮かべて下さい。あなたの投入したJOBは、他の誰かの長い長いJOBによりいつ実行されるか分からないかもしれません。クラスターが他のユーザーと共有されているため、各ノードのスクラッチに残ってしまったファイルから機密が漏えいする危険すらあります。

HPCオンデマンドなら、あなた専用の(他のユーザはログインできない)クラスターを作成します。つまり、作成したクラスターはあなたの専用環境なのです。投入したJOBは速やかに実行され、他のユーザのJOB待ち時間が発生しません。またデータが盗まれる危険も低減されるメリットが有ります。

その他の機能

ノードの落とし忘れによる想定外の課金を予防する自動シャットダウン機能

HPCオンデマンドには、次の3つの条件を全て満たす場合、使っていないノードを自動的にシャットダウンし、ノードの落とし忘れによる課金を予防する機能が備わっております。

また、パラメータファイルを書き換える事で、シャットダウン条件を細かく制御したり、当該デーモンを落とす事で、自動シャットダウンそのものを抑止することも可能です。

クラスター構築機能

例えば4ノードのクラスターを構築するには、次のコマンドを入力します。

[hpc@z800 ˜]$ cstart -n 32
クラスターID : XXXXXXXXXX
ノード数 : 4
 hpc001 : OK
 hpc002 : OK
 hpc003 : OK
 hpc004 : OK
クラスター構築 : OK
残ポイント数 : 3315
ポイント消費量 : 20
ご利用可能時間 : 約 73 時間
IPアドレス : XX.XX.XX.XX

ここで、32と指定しているのは、1ノードあたりのコア数が8コアのため、4ノードのクラスターは32コア必要だからです。

課金情報の確認

次のコマンドを実行することで、ポイント消化(0になる)までの予想時間や、残りポイントを参照することが出来ます。

[hpc@z800 ˜]$ cacct
課金体系 : 従量課金(ポイント)制度
残ポイント数 : 3315
ポイント消費量 : 45
ご利用可能時間 : 約 73 時間

現在稼働中のクラスターの情報を表示する

HPCオンデマンドでは、cstart コマンドを複数回実行すれば、クラスターも複数立ち上げる事が出来ます。クラスターを複数起動した場合、各クラスター間の/homeは共有されませんのでご注意ください。もし、/homeを共有しつつ、コアが不足している場合は、cstart ではなく、cadd コマンドの利用をご検討下さい。

このように複数クラスターが有る場合に特に便利なのが、全てのクラスターを列挙し、各クラスターが何ノードなのか、各クラスターのヘッドノードのグローバルIPアドレスは何が割り当っているのかを表示するコマンド lscluster です。

[hpc@z800 ˜]$ lscluster クラスターID ノード数 IPアドレス ステータス
XXXXXXXXXX 4 XX.XX.XX.XX running
YYYYYYYYYY 8 YY.YY.YY.YY running

この例では、4ノードのクラスターが1つと、8ノードのクラスターが1つ起動しています。
HPCオンデマンドでは、クラスターが1つしかない場合は、クラスターを特に指定しなくても、現在起動中のクラスターに対してコマンドで操作することが出来ます。

今回のように2つ以上のクラスターが起動している場合、各クラスター制御コマンドの引数にクラスターIDを指定することで、どのクラスターに対する指示なのかを明確にしながら、制御をおこなうことが出来ます。次の例では、片方のクラスターを破棄(削除)する方法を見ていきます。

クラスターを破棄する

クラスターを削除するコマンドです。クラスターに対して行った環境設定は保存されません。また、/home領域以外のデータも保存されませんから注意が必要です。

この例では、クラスターIDがYYYYYYYYYYのクラスターのみ破棄する例です。先ほど lscluster を実行したところ、クラスターが複数ありましたからクラスターの指定が必須になったわけです。

[hpc@z800 ˜]$ cterminate --cluster YYYYYYYYYY

現在稼働中のクラスターのヘッドノードにログインする

ヘッドノードにログインする方法は2つあります。1つは、cloginコマンドを使用する方法。もうひとつは、先ほどの lscluster で調べた IP アドレスを入力する方法です。

[hpc@z800 ˜]$ clogin
Warning: Permanently added 'XX.XX.XX.XX' (RSA) to the list of known hosts.

[hpc@hpc001 ~]$

もしくは、

[hpc@z800 ˜]$ ssh -l hpc@XX.XX.XX.XX

でログイン可能です。

HPCオンデマンド上のジョブスケジューラにJOBを投入する

HPCオンデマンド上で稼働しているジョブスケジューラLAVAに対して、JOBを投入する機能を持っているのが、csub です。csub は、単純にHPCオンデマンドのクラウド上のリソースにJOBを投入するだけでなく、クラスターがクラウド上に存在しない時は、自動的にクラスターを構築してからJOBを投入する機能を持っています。既にクラスターが1つ有る場合は、そのクラスターに対してJOBを投入します。

[hpc@z800 ˜]$ csub -n 12 $LSF_BINDIR/openmpi_wrapper -np 12 $cwd/foo.exe 
Job <101> is submitted to default queue .
[hpc@z800 ˜]$

現在稼働中のクラスターのジョブスケジューラのリソース情報を表示する

LAVA や LSF の bhosts に相当するコマンドが、chosts です。chosts は、ノードにログインしなくても、自動でHPCオンデマンド上に構築されたクラスターのリソースを表示してきてくれるので大変便利です。

[hpc@z800 ˜]$ chosts
HOST_NAME          STATUS       JL/U    MAX  NJOBS    RUN  SSUSP  USUSP    RSV
hpc001             ok              -      8      0      0      0      0      0
hpc002             ok              -      8      0      0      0      0      0

HPCオンデマンド利用のメリット

HPCオンデマンド利用のメリット1 電源の確保が不要

電力の削減が叫ばれる今、今までと同じように計算をすることは不可能なのでしょうか。

HPCオンデマンドサービスは国外を中心とした、安定して電力供給が可能な計算機リソースを使用するため、電力不足で計算が途中で止まってしまうというリスクを回避可能です。

キュービクル
高圧受電設備不要		冷却設備も不要
光熱費をさらに圧縮		計画停電・電力総量規制・使用制限の
対象外→停電中も計算続行可能

HPCオンデマンド利用のメリット2 導入／運用コストを低減

最大の特長は、高価なハードウェアをお客様が自社保有する必要がないこと。導入時の設備投資コストが抑えられるばかりでなく、システムの設計・構築にお客様自身の手を煩わすこともありません。その上、運用開始後もお客様負担によるシステムのアップデートの必要がなく、いつも最新の設備と環境がご利用いただけます。

HPCオンデマンド利用のメリット3 計算需要の変動に柔軟に対応

計算リソースは、お客様のご要望に応じた規模でのサービスを選択利用できます。自社保有の場合、計算量のピーク時に合わせた規模での設備投資が行えないためにリソース不足が発生しがちになりますが、必要な時に必要な量だけを利用できるので、コストを抑え、しかもストレスを感じることなくシミュレーションを行うことができます。

お問い合わせ

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