「GPU」で何ができるのか、何が変わるのか 皆さんは「本当に」ご存じですか？：旨いIT対談 GPUのNVIDIAとサーバのHPEが「みんなにおいしい」話をしよう（1）
都内某所、夜の10時。ここは肉汁感あふれる先端IT話が繰り広げられる焼肉店。「デジタルトランスフォーメーションやワークスタイル変革を、なかなか推進できない課題を抱える企業」を救うべく、PCサーバ世界シェアトップのHPEと、GPUの世界をリードするNVIDIAが「企業においしいGPUの話」をどう展開すべきか、熱い作戦会議を繰り広げていた。前半は「GPUの今」「常識が変わりつつあるVDIの状況」「Windows 10×VDIにも“GPUの考慮”が必要なワケ」をスッと理解できる話をお届けしよう。
「肉を食えば、いい話するよ、俺たちは」。
世界の将来、社会の未来、日本企業の明日を妄想しながら、熱々な肉汁あふれる先端IT話を繰り広げる焼肉店がある──。「デジタルトランスフォーメーションやワークスタイル変革といった新世代のビジネスに必要なITの効果は理解しつつ、なかなか前進できない課題を抱える企業からの喫緊の問い合わせ」を受け、PCサーバ世界シェアトップ（*1）のHPEと、GPUの世界をリードするNVIDIAが「そんな企業においしいGPUの話」をどう展開すべきか、熱い作戦会議を繰り広げていた。
*1：IDC Worldwide Quarterly Server Tracker 2016Q4
メンツは、日本ヒューレット・パッカード（以下、HPE）の久保田隆志氏とエヌビディア（以下、NVIDIA）の田上英昭氏。GPUやVDI業界のスペシャリストとして顔の知られた両氏に、“サーバ愛”を叫ぶサーバテクノロジーエバンジェリストの山中伸吾氏が加わり、議題は「HPEサーバとともに提供されるNVIDIA GRIDソリューションとは何か」といった素朴なギモンから、「Windows 10×VDIにも“GPUの考慮”が必要なワケ」「GPU技術が自社のビジネスをどれだけ変革してくれるのか」といった具体的な話にまで及んだ。
高級焼肉をつまみに熱く語る3氏の話から、そもそもGPUは何ができるのか。まずは「本当のところ」をつまんでみた。
プロフィール
- HPE 久保田隆志氏（以下、HPE 久保田）
日本ヒューレット・パッカード プリセールス統括本部 データセンター・ハイブリッドクラウド技術本部 HPC技術部 シニアITスペシャリスト - NVIDIA 田上英昭氏（以下、NVIDIA 田上）
エヌビディア エンタプライズ事業部 ビジュアライゼーション部 部長 - HPE 山中伸吾氏（以下、HPE 山中）
日本ヒューレット・パッカード データセンター・ハイブリッド事業統括 DCHC製品統括本部 エバンジェリスト
AIブームの源流にHPEとNVIDIAあり
HPE 山中 先日、トヨタ自動車との提携発表で「謎の企業」と報道され、話題になりましたね。PCのグラフィックス機能／グラフィックスカードの会社として、ITエンジニアにとってNVIDIAはもともとなじみ深い企業なのですが、2017年現在はそれにとどまらず、AI（Artificial Intelligence：人工知能）やディープラーニング分野、そして自動車関連事業にまで参入。「自動運転車」を実現するキー企業だとも言われています。あらためてNVIDIAって、何屋さんと呼べばいいのでしょう。
NVIDIA 田上 世間を賑わす会社になってきましたね（笑）。GPUは、もはやAIやディープラーニング、ビッグデータ分析に欠かせない技術です。東京工業大学（以下、東工大）のスパコン「TSUBAMEプロジェクト」で使われてから世界的に注目を集め、2017年現在ではHPEのサーバなどにも採用されて、並列処理や3D CAD、VDIなど、企業が普通に使うようになりました。
その意味でいうと、「GPU屋さん」が適するのかな。GPUによるグラフィック処理から、ディープラーニングやニューラルネットワークといった、「今日のAI研究やデータ分析に欠かせない基盤技術」を提供しています。
HPE 久保田 もともとTSUBAMEプロジェクトのコンピュータ環境は、「NVIDIA GPU＋HPE ProLiant サーバ」の組み合わせだったのです。2010年のTSUBAME 2.0、2013年のTSUBAME 2.5ともに、この組み合わせで成果を上げてきました。
それ以来、TSUBAMEにおけるHPEとNVIDIAの関係はずっと続いています。2017年夏稼働開始予定のTSUBAME 3.0では、「NVIDIA GPU＋HPE SGI 8600」で稼働予定です。2017年6月に発表された、エネルギー消費効率の良いスーパーコンピュータを評価する「Green500ランキング」では、TSUBAME 3.0が首位を獲得しました。
（関連ニュース）The HPE SGI 8600 system in the TSUBAME 3.0 cluster will be Japan’s fastest artificial intelligence supercomputerHPE 山中 つまり、今のAIの源流の1つにはNVIDIAとHPEがあると言えますね。スパコンで始まった取り組みが一般企業も利用できる成果となって広まってくるのは面白いです。
企業が関心を寄せる「GPU」による並列処理
HPE 久保田 NVIDIAさんは、既に社員の半分以上がAIやディープラーニング分野という話を聞きました。
NVIDIA 田上 そうですよ。NVIDIAにはハードウェア開発にかかわるメンバーとソフトウェア開発にかかわるメンバーがいますが、実はもうソフトウェア開発のほうが多いんですよ。彼らは微分偏微分とか行列演算のライブラリをつくっている。割合では7割を超えるくらいと聞いています。
HPE 山中 うほ、そんなに。GPGPU（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）という言葉は昔からありましたが、グラフィックスカード／GPUをグラフィック処理以外に使うのは、なんというか亜流じゃありませんでした？ かつては裏技だったのに、今は本業のようになっているのですね。
HPE 久保田 そうしてGPUが一般企業にも注目されるようになった結果、企業からさまざまな問い合わせを受けるようになりました。GPUの効果を問うものから、HPEサーバにGPUを追加するにはどうしたらいいかといった具体的な話も増えています。
HPE 山中 もっと基本的なところで「で、CPUと何が違うんだ」って聞かれたりしませんか？
NVIDIA 田上 ありますよ、すごく（笑）。経営層や業務部門の人にはまず、「一番の違いは、コア数です」と説明しています。
CPUはクロック数を高めることで性能を向上させてきましたが、それは限界を迎えた（*2）ので、近年はコア数を増やして並列処理することで性能を向上させるようになりました。一方のGPUは、グラフィック処理のために最初から多くのコア数を積んで並列処理を行ってきました。単純比較ですが、CPUは多くても24コアなのに対し、GPUは4000コアを実装しています（2017年6月時点）。
*2：2017年6月、台北で行われた「COMPUTEX TAIPEI 2017」で、NVIDIAのジェンスン・ファンCEOも「ムーアの法則は終焉した。かつてのようなレベルでの微細化はもう不可能だ」と発言
HPE 久保田 GPUは、最初はCPUの補助として細かな描画を小さいコアでそれぞれ処理するところからはじまった。そしてあるとき、その「並列描画の仕組みを並列演算に使い始めた」んですよね。
NVIDIA 田上 東工大の松岡先生がスパコンでの並列分散処理に着目されたのです。そのおかげで2017年現在、スパコンの世界トップ10を見ると、ほとんどがウチのGPUを搭載する（*3）ようになっています。TSUBAMEさまさまです。
HPE 山中 例えると、CPUが「何でもできる人が、素早く動いて作業していく」のに対して、GPUは「1つの力はそれほどでもないけれど、みんなで集まって一斉に作業することで、すごい成果を出す」ようなイメージですね。
NVIDIA 田上 そうそう。童話のように、たくさんの人がいて、みんなでワーっとやってくれて、いつの間にか終わっているような（笑）
NVIDIAとHPEの共通点とは？
HPE 山中 NVIDIAのGPU製品は、用途によってブランドを変えていますよね。
NVIDIA 田上 PCゲーミングは「GeForce」、3D CADやモデリングなどでは「Quadro」、モバイル向けでは「Tegra」などがあります。そして、ディープラーニングなどには「Tesla」、さらに企業向けのクラウド環境やVDI環境では「GRID」というGPU仮想化の技術があります。
HPE 山中 並列処理も用途ごとに異なるので、それに合わせて設計していると。
NVIDIA 田上 そうですね。ただGPU単体を開発して売るというよりは、ソフトウェアやサポートも含めたソリューションとして提案していく戦略です。そしてもちろん、実装するハードウェアも重要です。サーバ1ラックに実装できるGPUの数には限りがありますから、消費電力当たりの性能やスペース当たりの性能も含めてGPUで並列処理するメリットが正しく伝わるように心掛けています。
HPE 山中 並列処理で性能を高めたり、スケールアウトさせていったりという発想は、HPEの「HPE Apollo System」にも共通する考え方です。HPE Apollo Systemでは、ビッグデータ分析、CAD／CAE、金融、ライフサイエンスといった用途ごとに最適化したラインアップを高密度にした形で提供して、それをスケールアウトさせられるシステムです。
HPE 久保田 用途に最適化した製品の提供という意味では、VDI（デスクトップ仮想化）の世界でも大きな変化が起こっています。「Engineering VDI」、略して「eVDI」という呼び方をしていますが、このGPU仮想化の技術を使うことで、設計／開発といったエンジニアリング向けのクライアント環境でもVDIを使う活用方法が普及しつつあります。
GPUはVDIの世界も劇的に変えた
HPE 山中 eVDIが求められている背景は？
HPE 久保田 自動車メーカーがすごくいい例になります。現場の設計や開発部門では、何千台もの規模のワークステーションが稼働しています。何千台もクライアントがあると、ハードウェアコスト以外に、デバイス管理やセキュリティ管理もとても複雑になります。また、作業者のデスクの近くにマシンを置いておくことが多いので、発熱対策も必要です。オフィス空調も含めてということですね。節電対策などもそうでしょう。
こうしたワークステーションは高い描画処理能力が求められ、かつ、事業の核といえるもの。だから一般的なオフィスPCの場合と違って、VDIなどに移行できずにいるという声はよく聞かれます。でも「GPU仮想化技術」の進展によって、状況が大きく変わってきました。
HPE 山中 さっき田上さんが言った「NVIDIA GRID」などを使うということですね？
HPE 久保田 はい。GPU仮想化の中でも、複数の物理GPUを仮想化して利用する「vGPU」の技術によって、パフォーマンスを高めながらも、柔軟なGPUの割り当てが可能になりました。
これまでのGPU仮想化は、1つの物理GPUを複数の仮想マシンで共有する方法か、1つの物理GPUを1台の仮想マシンが占有するGPUパススルーしか方法ありませんでした。それに対してGRIDなどのvGPUでは、3D CADやモデリングのような高い処理性能が求められる作業もVDI環境から効率よく利用できるようになります。
HPE 山中 つまりそういった専門的な業務シーンでも、一般的なVDIと同じメリットを得られるようになる。
HPE 久保田 その通りです。VDIでは、仮想デスクトップとしてサーバ側にある仮想マシンをリモートから利用できる仕組み。だからクライアントは、ワークステーションのような重装備のハードウェアでなく、解像度さえ満たせていれば、薄型軽量なノートPCでもよくなる。また、データを集中管理できることから、セキュリティ管理においても業務効率においても、ローカル保存やオンプレミスのファイルサーバ管理などより容易で確実です。併せて、働く場所に縛られなくなるので、ワークスタイル変革の面でもすごく効果があると思います。
世界的自動車メーカーも評価したEngineering VDIのビジネスインパクト
HPE 山中 確かに日本の製造業では、特に設計や開発データといった「超機密データ」は自社データセンター内での管理が必須。クラウドが便利なのは分かっているけれど、外部／海外へは出せないので……。そんなニーズが高そう。
HPE 久保田 設計データなどの機密データを一元化したいというニーズは日に日に高まっています。日本の企業からも、複数のデータセンターにバラバラにデータが保管されていて、変更管理に困っているという課題をよく聞きます。そこでVDIを使えば、どこからでも1つのデータにアクセスできるようなる。最も先進的なケースでは、「世界中」で1つのデータにアクセスするVDI環境を整えた企業グループもあります。
NVIDIA 田上 最近は建設業界にもVDIの流れがグッと来ています。「図面データが分散されると管理がややこしくなるから、リモートから安全に1つのデータにアクセスできる環境を整える」という目的は前述した例と似ていますが、ノウハウや進捗が蓄積されていく建設系のデータはそもそもデータが重くなることが多い。ローカルのワークステーションにデータをいったんダウンロードし、内容を更新してチェックアウトするような方法では、データ転送に時間がかかることから、その遅延によって同期がとれなくなる問題が喫緊の課題として認識されています。こうしたデータのアップロード／ダウンロードの遅延が問題になるケースでも、VDIはバッチリ有効です。
HPE 山中 なるほど。
NVIDIA 田上 実はこれはHPCの世界でも同じことが言えます。膨大な量の計算結果を可視化する業務では、シミュレーション結果をローカルにダウンロードしたり、データを移したりするだけでかなりの時間がかかります。その工程をすっ飛ばせるVDIでは、計算したそばで可視化して、すぐに結果を得ることができます。
山中 もともとはセキュリティ対策からスタートしたVDIが、製造、自動車、CGデザイン、建築などの現場に存在していた課題も解決するようになったということですね。もうユーザー事例もあるのですか？
NVIDIA 田上 NVIDIA GRIDとHPE製品を組み合わせたソリューションでは、自社ワークステーションをVDI環境に移行した、本田技研工業のR＆D部門である本田技術研究所様のケースがあります。GPUには「Tesla M60」を採用し、性能は一気に倍、効率も40％向上したとのことです。2017年5月に米国で開催された「GPU Technology Conference 2017」で発表していただきました。
HPE 久保田 サーバには、「HPE Apollo 2000 System」を採用いただきました。この事例は、2017年7月27日の弊社イベント「HPE サーバーフォーラム 2017」でも本田技術研究所様ご自身に講演いただける予定です。
Windows 10のVDI環境ではサーバサイドGPUが必須になる
HPE 山中 そんなvGPUの効果は、「一般的な業務シーン」でも得られるのですか？
NVIDIA 田上 Microsoft Officeアプリケーションの描画処理も格段に速くなります。また、特に効果を感じられるのが、動画再生やビデオ会議などの映像処理が主となるアプリケーションです。ローカルマシンの性能に依存しない、というのが大きいですね。
ただこういった一般業務シーンでは、少し気を付けてほしいことがあります。
HPE 山中 それは何ですか？
NVIDIA 田上 「Windows 10」への移行です。Windows 10では、負荷の掛かる描画処理を無効にできなくなりました。つまり、Windows 7の環境からWindows 10に移行すると、それだけでグラフィック処理性能が余計に求められるようになります。もし既にVDI環境を構築していて、クライアントをWindows 10ベースに刷新するとどうなるか。グラフィック性能が不足し、相対的にCPUに負荷が余計に掛かるので、システム全体のパフォーマンスに影響が出ることになる可能性があります。
HPE 山中 遅くなるのではいけませんね。
NVIDIA 田上 システムによっては、サーバを増設する必要に迫られたりもするでしょう。
しかしちょっと待ってください。そこでNVIDIAのGPUを搭載したグラフィックスカードを追加し、vGPUを利用するのです。そうした課題を一気にスッと解消できます。VDI構成にもよりますが、平均すると1クライアント当たり＋600〜700円／月程度の投資で済むでしょう。
HPE 山中 なるほど（笑）
HPE 久保田 この課題で重要なポイントは「集約率」だと思います。
HPE Apollo 2000 SystemのGPU専用サーバ「XL190r Gen9」は、グラフィックスカードを2枚搭載可能で、GPUリソースをより効率よく活用できるように設計されています。また、2Uサイズで集約率も高い。先ほど紹介した本田技術研究所様の事例もそうですが、Apollo Systemのような高密度でスケーラブルなシステムを採用すれば、アプリケーションや業務の用途を要因とした思わぬ追加投資をあらかじめ抑えておけるのです。
HPE 山中 Apollo Systemは、よくそれだけの高い集約率を実現できたよね。電源もエアフローも抜かることなく工夫されているし……。
HPE 久保田 山中さんにここを語らせると長いな……。箱モノ、板モノ、ファンの話になったらずっとしゃべってる（*5）。（今回の主役はVDIやGPUなんだけど……）。
……延々1時間。
（……次回に続く）
次回は、「GPU技術＋深層メリット理解編」として、VDI導入検討中／既に導入済みの企業に向けたvGPUに関する技術話を、例えば「一般業務向けVDIにも“vGPU”で大きな効果がある理由と、その対応手段」など、vGPUに関する「誤解」掲示や「誤解解消」につながる話を展開する予定です。お楽しみに。
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「GPU」で何が変わるのか、皆さんが「もしかして誤解」していること提供：日本ヒューレット・パッカード株式会社、エヌビディア合同会社
アイティメディア営業企画／制作：＠IT 編集部／掲載内容有効期限：2017年7月29日
