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AWSで
温暖化
シミュレーション!
JAWS DAYS 2017
2017/03/11
こんにちは、
池上香苗と
申します。
 JAWS-UG うどん県所属です
 転勤族の妻です(こども2人)
 趣味は料理、バレーボール
(結構ふんわり生活してます)
そして、
陸域生態系シミュレーション
やってます
Instagram, t...
陸域生態系
って?
1
陸域:地面のある領域のこと
生態系:
ある地域に生育するすべての生物とそれらと相互作用す
る非生物的要因の総体(出典:キャンベル生物学)
陸域生態系
って?
2
陸域生態系: terrestrial ecosystem
とっても簡単に言うと、
陸の上の生物が
どのように生物以外のものと
どのように生きているかということ
(注:私見です。)
→ それを研究する学問が
生態学(eco...
陸域生態系の
シミュレー
ション?
1
何をするかというと、
気象条件や気候からどのような
生態系(炭素量、植生など)になるのか計算。
長波放射
短波放射
気温・湿度
降水量
大気圧
雲量
CO2濃度
など
モデル
葉の面積
光合成量
(NPP...
陸域生態系の
シミュレー
ション?
2
気象・土壌条件 → 植物が育つ?
SEIB-DGVM:http://seib-dgvm.com/oview_j.html
シミュレー
ション
をして
何がわかる?
 将来予測ができる
→温暖化?寒冷化?氷河期突入?
→経済活動にどのような影響があるか
→予想される未来に対しての準備
IPCC: Intergovernmental Panel On Climate...
事例
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事例
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シミュ
レーション
モデル
1
STEM1:Structured Terrestrial Ecosystem Model version 1
SEIB-DGVM : Specialy-Explicit-Individual-Base Dynam...
シミュ
レーション
モデル
2
STEM1:Structured Terrestrial Ecosystem Model version 1
シミュ
レーション
の方法
(method)
 実験手法
 スピンアップ:気象データを30年分使って各パラメータが平衡
になるまで計算
(だいたい2000年程度)
 スピンアップ後の状態をベースラインデータとして本実験
 モデルの解像度...
クラウド
お遍路2016
で
LTしました
ASCII.jpに出てしまった・・・
そこで、
こんな
話を
しました
1
 環境
Windows7(Home Premium 64bit)上の仮想マシン
OS : Ubuntu 12.04 LTS
メモリ:3GB(host 8GB)
CPU: Intel(R)Core(TM)i...
そこで、
こんな
話を
しました
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 とにかく、時間がかかる
扱うデータが膨大
(0.5degree×0.5degreeメッシュ・2000年超)
例えば、
北緯0〜40度までのシミュレーション:約一週間
「京」や「地球シミュレータ」のスペッ...
理化学研究所
計算科学研究機構
「京」 ― プロセッサのスピード、
メモリ、通信のバランスがとれたスーパーコンピュータ
スーパーコンピュータ「京」
Top500 2011年6月と11月に世界1位
Graph500 2014年6月と2015年7月...
そこで、
こんな
話を
しました
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 JAWS-UGうどん県との出会い
→AWSでシミュレーションできるかも?
 最小のインスタンスタイプで環境構築
→シミュレーションサイズに応じてタイプ変更
 実機がない
→子どもが電源ボタンを押す事...
こんなこと
やりたい
という話も
しました
 AWSでHPCを利用したい!
(HPC:ハイパフォーマンスコンピューティング)
スパコンでするようなシミュレーションを仮想環境で。
→C4インスタンスからはじめてみる?
→クラスターを構成してみる...
すると、
出会いがあり
ました
 興味を持ってくださった方が!
 辻 一郎さん
AWS SAMURAI 2015
 (今日は別ブースでハンズオン開催中)
5000ドルのAWSのクレジット
持ってるけど、つかう?
えっ???
本当に使わせて...
そして、
こんなこと
やらせて
もらってます
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 HPCの利用
→まずは、C4インスタンスでやってみました。
インスタンス:c4.xlarge(SSD:8GiB)
EBS:1TiB, 2TiB HDD(スループット最適化)
OS:ubunt...
そして、
こんなこと
やらせて
もらってます
2
 実行するシミュレーションモデル
→ 言語:fortran
→ コンパイラ:Intel Fortran Compiler
 Do loopいっぱい
 ポインタ使用
今、
こんな感じ
です
1
 一回シミュレーションできました。
VMのローカル環境での実行時間:
約7日(だいたい168時間)
C4インスタンスでの実行時間:
約3.4日(82時間)
・並列化なし
・単純にマシンスペックがよい
今、
こんな感じ
です
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 並列化やりたい!
Intel Fotran Compilerの自動並列化オプション
→ 全然並列化できない。
OpenMPのコードを入れる
→ JAWS-UG HPC支部の方にヒントいただきました。
(たださん、...
ご静聴ありがとうございました
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2017/03/11 at JAWS DAYS 2017 session slide

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  1. 1. AWSで 温暖化 シミュレーション! JAWS DAYS 2017 2017/03/11
  2. 2. こんにちは、 池上香苗と 申します。  JAWS-UG うどん県所属です  転勤族の妻です(こども2人)  趣味は料理、バレーボール (結構ふんわり生活してます) そして、 陸域生態系シミュレーション やってます Instagram, twitter: @kanae_fi
  3. 3. 陸域生態系 って? 1 陸域:地面のある領域のこと 生態系: ある地域に生育するすべての生物とそれらと相互作用す る非生物的要因の総体(出典:キャンベル生物学)
  4. 4. 陸域生態系 って? 2 陸域生態系: terrestrial ecosystem とっても簡単に言うと、 陸の上の生物が どのように生物以外のものと どのように生きているかということ (注:私見です。) → それを研究する学問が 生態学(ecology) :生物と環境の相互作用に関する科学的研究 (出典:キャンベル生物学)
  5. 5. 陸域生態系の シミュレー ション? 1 何をするかというと、 気象条件や気候からどのような 生態系(炭素量、植生など)になるのか計算。 長波放射 短波放射 気温・湿度 降水量 大気圧 雲量 CO2濃度 など モデル 葉の面積 光合成量 (NPP, GPPなど) ※インプット、アウトプットはモデルによって異なる
  6. 6. 陸域生態系の シミュレー ション? 2 気象・土壌条件 → 植物が育つ? SEIB-DGVM:http://seib-dgvm.com/oview_j.html
  7. 7. シミュレー ション をして 何がわかる?  将来予測ができる →温暖化?寒冷化?氷河期突入? →経済活動にどのような影響があるか →予想される未来に対しての準備 IPCC: Intergovernmental Panel On Climate Change 気候変動に関する 政府間パネル
  8. 8. 事例 1
  9. 9. 事例 2
  10. 10. 事例 3
  11. 11. 事例 4
  12. 12. 事例 5
  13. 13. シミュ レーション モデル 1 STEM1:Structured Terrestrial Ecosystem Model version 1 SEIB-DGVM : Specialy-Explicit-Individual-Base Dynamic-Global- Vegetation-Model (DGVM:動的全球植生モデル) をベースにしたモデルで、 ED : Ecosystem Demography ModelのSAS approach を応用。 site cohort patch
  14. 14. シミュ レーション モデル 2 STEM1:Structured Terrestrial Ecosystem Model version 1
  15. 15. シミュ レーション の方法 (method)  実験手法  スピンアップ:気象データを30年分使って各パラメータが平衡 になるまで計算 (だいたい2000年程度)  スピンアップ後の状態をベースラインデータとして本実験  モデルの解像度 → 空間解像度:0.5 × 0.5 度 (地球を緯度方向360×経度方向720のメッシュに分割) → 時間解像度:日値(1日1データ)
  16. 16. クラウド お遍路2016 で LTしました ASCII.jpに出てしまった・・・
  17. 17. そこで、 こんな 話を しました 1  環境 Windows7(Home Premium 64bit)上の仮想マシン OS : Ubuntu 12.04 LTS メモリ:3GB(host 8GB) CPU: Intel(R)Core(TM)i7-3770 CPU (3.40GHz)
  18. 18. そこで、 こんな 話を しました 2  とにかく、時間がかかる 扱うデータが膨大 (0.5degree×0.5degreeメッシュ・2000年超) 例えば、 北緯0〜40度までのシミュレーション:約一週間 「京」や「地球シミュレータ」のスペックがほしい (京:Wikipediaより転載) (地球シミュレータ:JAMSTEC HPより)
  19. 19. 理化学研究所 計算科学研究機構 「京」 ― プロセッサのスピード、 メモリ、通信のバランスがとれたスーパーコンピュータ スーパーコンピュータ「京」 Top500 2011年6月と11月に世界1位 Graph500 2014年6月と2015年7月に世界1位 HPCG 2014年11月と2015年7月に世界2位 計算ノード CPU SPARC64™VIIIfx 2GHz CPU性能 128 GF (16 GF x 8 cores) メモリ容量 16 GB 筐体の数 864 ノードの数 82,944 ネットワーク Tofu インターコネクト (6D Mesh/Torus) ピーク性能 10.62 PF メモリ容量 1.26 PB ファイルシステム Fujitsu Exabyte File System (FEFS) ストレージ 30 PB
  20. 20. そこで、 こんな 話を しました 3  JAWS-UGうどん県との出会い →AWSでシミュレーションできるかも?  最小のインスタンスタイプで環境構築 →シミュレーションサイズに応じてタイプ変更  実機がない →子どもが電源ボタンを押す事故が起きない
  21. 21. こんなこと やりたい という話も しました  AWSでHPCを利用したい! (HPC:ハイパフォーマンスコンピューティング) スパコンでするようなシミュレーションを仮想環境で。 →C4インスタンスからはじめてみる? →クラスターを構成してみる? →スポットインスタンスの利用で低コスト化できる?
  22. 22. すると、 出会いがあり ました  興味を持ってくださった方が!  辻 一郎さん AWS SAMURAI 2015  (今日は別ブースでハンズオン開催中) 5000ドルのAWSのクレジット 持ってるけど、つかう? えっ??? 本当に使わせてもらうことになりました。 いろんな方に声かけも!!!
  23. 23. そして、 こんなこと やらせて もらってます 1  HPCの利用 →まずは、C4インスタンスでやってみました。 インスタンス:c4.xlarge(SSD:8GiB) EBS:1TiB, 2TiB HDD(スループット最適化) OS:ubuntu 16.04.1 LTS 64bit (リージョンアジアパシフィック)
  24. 24. そして、 こんなこと やらせて もらってます 2  実行するシミュレーションモデル → 言語:fortran → コンパイラ:Intel Fortran Compiler  Do loopいっぱい  ポインタ使用
  25. 25. 今、 こんな感じ です 1  一回シミュレーションできました。 VMのローカル環境での実行時間: 約7日(だいたい168時間) C4インスタンスでの実行時間: 約3.4日(82時間) ・並列化なし ・単純にマシンスペックがよい
  26. 26. 今、 こんな感じ です 2  並列化やりたい! Intel Fotran Compilerの自動並列化オプション → 全然並列化できない。 OpenMPのコードを入れる → JAWS-UG HPC支部の方にヒントいただきました。 (たださん、長尾さん、松尾さん、小川さん ありがとうございます!!!) まずはこれを。 MPIがいいかもとの話を複数もらう。 → やっぱりMPIなの? 進捗遅くてごめんなさい。。。
  27. 27. ご静聴ありがとうございました

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