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HPC/GPU REGIONS
US EAST
US WEST
US SOUTH CENTRAL
US NORTH CENTRAL
EUROPE WEST
EUROPE NORTH
UK SOUTH
JAPAN EAST
Chicago
Dallas
Silicon
Valley Washington DC
AmsterdamDublin*
London
Chennai
Hong Kong
Mumbai*
Melbourne*
Osaka
Singapore
Sydney
Tokyo
New York
AtlantaUS
DoD West
US
DoD East
Korea
South
Korea
Central
Coming Soon
ハイパースケールクラウド
2
4. 注目すべきセキュリティ標準
Largest compliance portfolio in the industry
• CDSA CPS-certified and MPAA-audited
• Federation Against Copyright Theft (FACT)
• Microsoft Azure Cloud Platform Hardening Guide - http://aka.ms/azurehardeningguide
5. レンダリング
Azure Big Compute 主要4カテゴリ
HPC/CAE, 解析 可視化 ディープラーニング/AI
H
• Finite Element Analysis
(FEA)
• Computational Fluid
Dynamics (CFD)
• マルチボディ (MBD)
• パラメータスタディー
• プロダクトデザインエンジ
ニアリング
• 3Dモデル・コンセプト作成
• ゲーム・メディア系レンダ
リングワークロード
• クラウドベースエンジニア
リング(CAD VDI)
• クラウドベースのプリポス
ト処理
• トポロジー最適化
• 自動運転
• 画像検知・不具合検知
5
8. トランスフォーメーションにより、
今までとはケタ違いのコンピューティングパワーが必要になる
完全自動運転で100%無事故を実
現しようとすると最低でも88億
マイルをテストしなければならな
い。1
2020年、自動運転車は1日に約
4,000ギガバイトのデータを生成
し、消費する。2
1. Akio Toyoda, President & CEO, Toyota Motor Corporation, Keynote, Paris Auto Show 2016, 2. Brian Krzanich, CEO, Intel Corporation, Keynote, Automobility Los Angeles, 2016 3. Gartner 4. TechRadar 5. Earthdata
6. Brian Krzanich, CEO, Intel Corporation, Keynote, Automobility Los Angeles, 2016
2020年、204億のモノがつなが
る。3
90分のアニメーション映像を製
作するために、6,500万時間分の
画像レンダリングが必要となる。
4
2020年、飛行機から1日に40
テラバイトのデータが生成さ
れる。6
NASAの地球観測システムおよび
情報システム(EODSIS)は、1
日に約28テラバイトのデータを
配信している。5
9. エンジニアリングプロセスとAzure ソリューション
Engineer
anywhere
Transform
productsVirtual
Machine
Laptop Tablet Mobile Deep
Learning
Mixed Reality
for Digital Twin
Industrial
IoT
Additive
ManufacturingBig Compute
HPC Simulation & AnalysisCloud RenderingCloud Workstation Deep Learning & AI Training
Render
RENDERING DESIGN
Rendering in Progress
Time remaining: 3:29
60%
Status
522.700
487.853
453.006
418.160
383.313
348.467
313.620
228.773
243.927
209.080
174.238
139.387
104.540
69.693
34.247
0.000
Validate
Running
Simulation
520 of 1263
Train
Road Lanes
Building
Traffic Sign
Pedestrian
Bicycle
Other Vehicles
Design
12. クラウドワークステーション
リモートワークステーションオンプレミス
• 3D CAD による自動車・製造・建築などマ
ルチサイト・マルチカンパニー協業
• データ移動による時間・費用損失の回避
• 最新のGPUインスタンスの利用
• マルチリージョン利用によるレイテンシ―
の確保
• 一貫したセキュリティポリシーの適用
NV NV
NV
NV NV
タブレット
シンクラ
イアント
Azureの優位性
東日本含めて世界中でオンデマンド利用
可能。NVIDIA M60、次期P100含めた
高性能なインスタンスの展開。利用デバ
イスロケーションも問わない
12
13. Azure Batch Rendering: ABR
クラウドでのレンダリングオンプレミス
• レンダリングはデザインの領域で非常に高価な作業
• 例えば、自動車の場合需要期には非常に利用されるが
それ以外の時期には利用されない
• ゲームやエンターテインメントでも同様。
• ただし、ピークに合わせた仕事しかできなくなるため、
遊休資産として廃棄などはできない
• GPUなど高価なハードウェアが求められる
NV NV
NV
NV NV
タブレット
ゼロクラ
イント
Azureの優位性
高機能ワークステーションとしてGPUインスタンスをオン
デマンドに利用。必要な時間だけ利用して必要がなくなれ
ば縮退・削除。様々なデバイスからアクセス
クライアント
Azureの優位性
Azure Batchを利用すれば、仮想マシンを意識することな
しに並列レンダリングワークロードを利用可能。 13
16. • Azure Compute (仮想マシン/クラウドサービス)のジョブ実行を自動化
するサービス
• Azure Compute の付加価値サービスの位置づけ (Azure Batch 自体は無償)
• HPC など大規模並列処理(10,000 コア以上)に利用
• バッチアプリケーションに必要な制御を自動化
• リソースのプロビジョニング
• タスクスケジューリング
• タスクリカバリー
• 自動スケーリング
• Linux, Windows に対応
• バッチ制御アプリケーションの開発用SDK を提供
• .NET, Python, Node.js, REST API
Azure Batch とは
16
17. Azure Batch の構成要素
Batch アカウント
プール
仮想マシ
ン#01
ジョブ
タスク #01
クライアント
(ABR プラグイン)
タスク #02
仮想マシ
ン#02
仮想マシ
ン#03
仮想マシ
ン#04
仮想マシ
ン#05
仮想マシ
ン#06
タスク #03
タスク #04
項目 説明
Batch クライアント
Azure Batch を制御するアプリケーション. プール/ジョブ/タスクの定義と管理を行う
ABR環境では、azure-batch-mayaプラグインが担当する
Batch アカウント
Batch サービス内で一意に識別されるアカウント。
すべての処理は、Batch アカウントに関連付けられる。
コンピューティング ノード
アプリケーションのワークロードの処理に特化した Azure 仮想マシン(VM)
各ノードは1つのプールに紐づけられ、プール内のノードVMは全て同じサイズになる。
プール
アプリケーションが実行されるノードの集まり。プール単位に対してノードのプロビジョニン
グや 自動スケーリングの管理を行う
ジョブ タスクの集まり。 プール内のノードの処理を各タスクでどのように実行するか管理。
タスク ジョブに関連付けられた計算の単位。 タスクはノードで実行される(バッチ)プロセス 17
18. Autodesk Maya / 3ds Max
ジョブ投入
アップロード
結果ダウンロード
仮想
マシン
レンダラ
仮想
マシン
レンダラ
仮想
マシン
レンダラ
統合されたプラグイン
Azure Batch
• モニタリング
• レポーティング
• 課金管理
Azure Batch Rendering
PythonSDK
18
20. Azure Batch Rendering
Maya/Arnold, 3ds Max
従量課金ライセンス
低優先度仮想マシンの
利用 (60-80% Off)
10000コアの
拡張性
20
VM コア 通常価格 低優先度価格
D1_v2 1
10.4円/
時間
1.1円/時間
D2_v2 2
20.9円/
時間
2.4円/時間
D3_v2 4
41.7円/
時間
4.7円/時間
D4_v2 8
83.4円/
時間
9.4円/時間
D5_v2 16
166.8円
/時間
18.7円/時間
23. 低優先度仮想マシン up to 80% Off
最適化されたコンピューティング— D シリーズより 35% 高速な最新世代の CPU
Dv2 シリーズのインスタンスは、仮想マシンやクラウド サービスとして使用できる、D シリーズの次世代のイン
スタンスです。Dv2 シリーズのインスタンスは、D シリーズのインスタンスよりも平均で約 35% 高速の強力な
CPU を搭載し、D シリーズと同じメモリ構成とディスク構成で稼働します。Dv2 シリーズのインスタンスは、最
新世代の 2.4 GHz Intel Xeon® E5-2673 v3 (Haswell) プロセッサをベースとしており、Intel Turbo Boost Technology 2.0
の使用により 3.2 GHz まで高速化できます。Dv2 シリーズと D シリーズは、高速の CPU、高いローカル ディスク
パフォーマンス、あるいはより多くのメモリを必要とするアプリケーションに最適で、多くのエンタープライズ
レベルのアプリケーションにとって強力な組み合わせとなります。
24. 低優先度仮想マシン up to 80% Off
1. 最大80%オフ
2. グローバルどのリージョンでも利用可能
3. グローバルで単一価格(オークションではない)
4. -> #2, #3合わせると例えば価格固定で予算管理し、
例えば東日本でなんらか起動できない場合に米国西
部を利用するなど予算に応じた利用が可能
28. Azure Batch Rendering GA
Queue
Upload assets
Submit job
Return outputs
Pay-per-minute
licensing
Windows and Linux VMs
Autodesk Maya
Plug-in
Batch Labs
x-plat client
Azure CLI /
PowerShell
APIs
Monitor job
29. リファレンス
• Azure Batch Rendering クラウドレンダリング情報まとめ
• セミナー情報などアップデート用 https://goo.gl/aUy3RF
• ABR Maya プラグイン https://github.com/Azure/azure-batch-maya
• Batch Rendering サービスの概要
• https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/batch/batch-rendering-service
• Azure Batch Lab(ディスパッチャー)
• https://github.com/Azure/BatchLabs
• CG制作の現場にクラウドレンダリングを。マイクロソフト「Azure Batch
Rendering」が提示するCG・エンタメ業界の未来
• https://cgworld.jp/interview/201712-msazure-2.html