“Minsky”というコードネームを持つサーバー

Googleで“ibm minsky”のキーワードで検索した場合、”ibm power system s822lc for hpc”のキーワードの場合の10倍以上の件数がヒットします。人工知能の父、マービン・ミンスキー教授(Marvin Minsky)にあやかって命名した製品のコードネームのほうが市民権を得ているということになります。

2016年9月12日に、”Minsky”ことIBM Power System S822LC for HPCを発表して、1ヵ月半が経過しました。その間に、NVIDIA主催イベント GTC Japan 2016が開催され、IBM Power System S822LC for HPC の実機も展示されました。

IBM Power System S822LC for High Performance Computing | GTC Japan 2016 IBM ブース

IBM Power System S822LC for HPCは、NVIDIAのNVLinkによってGPUとCPUを接続していることが最大の特長です。

一般的にGPUとCPUはPCI Express(PCIe)というバスを経由して接続されています。ただ、残念なことにPCIeの帯域幅は現時点では「狭い」と言わざるを得ません。GPU、CPUの性能が向上して大量のデータを処理できるようになっても、PCIeの帯域幅の狭さがネックとなり折角の性能を活用しきれないのです。その帯域幅の課題への解決策が高速インターコネクト技術であるNVLinkなのです。


NVLinkについて、カタログ値に基づく記事は既に書いているので、今回は、NVLinkの優位性が実証された事例などをリンクで紹介したいと思います。

冒頭に写真を掲載しているように、GTC Japan 2016の会期にあわせて、IBM Power System S822LC for HPCの実機も日本に搬入されました。短い期間ではありましたが、この実機を用いた検証が行われました。

Ping-Pongベンチマーク性能事例

通信性能を測るPing-Pongベンチマークテストによって、PCIe接続のNVIDIA Tesla K40と NVLink接続のNVIDIA Tesla P100バンド幅を計測した結果が公開されています。GPUが異なるとはいえ圧倒的な性能差があったことがグラフで一目瞭然です。→詳細はこちら

アト秒(10のマイナス18乗秒)スケールでの原子・分子の振舞いを解析するHPCシステムのベンチマーク

PCIe接続のNVIDIA Tesla K80を搭載するPower Systems(モデル 8335-GTA)と NVLink接続のNVIDIA Tesla P100を搭載する”Minsky”ことIBM Power System S822LC for HPC(モデル 8335-GTB)を用いた比較検証です。3つのベンチマーク結果が公開されています。→詳細はこちら

採用事例という観点では、HPCクラウドを提供するアメリカの NIMBIX が、IBM Power System S822LC for HPCの採用を発表しました。

そう、事例なのです。つまり、NVIDA Tesla P100を搭載する(しかも高速なPOWER8プロセッサーとNVLinkで接続する)マシン(要するに、”Minsky”ことIBM Power System S822LC for HPC)は、今すぐに入手いただくことができるのです。


上述の内容をご覧になって、HPC(ハイパフォーマンス・コンピューティング)やスーパーコンピューターは縁遠いと思われる方であっても、人工知能やディープラーニングの実ビジネスでの活用を検討なさってはいませんか?

今や、あらゆる分野で人工知能の活用が検討されたり実用化されようとしています。画像認識に優れた性能を発揮するGPUを活用したGPUコンピューティングは、まさに、人工知能やディープラーニングのための基盤なのです。そして、冒頭に述べたように、IBM Power System S822LC for HPC は人工知能の父、マービン・ミンスキー教授にあやかって命名されたコードネームを持つ製品です。つまり、”for HPC”とありますが、人工知能やディープラーニングのための製品なのです。


最後に、せっかくなので、GTC Japan 2016で撮影したIBM Power System S822LC for HPCの写真を数点掲載します!

上方からIBM Power System S822LC for HPCを見下すアングル
4つのヒートシンクの下にGPU(NVIDIA Tesla P100)があります。
GPUの1つを接写
ここまで寄っても、当然GPUは見えないのですが、一応。