スーパーコンピューティングのためのエッジドリブンな未来に向けて

Oliver Peckham

「エクサスケールは、私たちが関心を持つデータを作成し、利用してこそ価値があるのです。」と、ノースウェスタン・アルゴンヌ科学工学研究所（NAISE）の共同所長でPete Beckmanは、最新のHPCユーザーフォーラムで述べた。アルゴンヌ国立研究所のエッジコンピューティングプロジェクト「Waggle」の責任者であるBeckmanは、「エクサスケールの価値を提供するためには、エッジコンピューティングが重要な役割を果たす。」ということを主張した。

Beckmanは冒頭、コンピュータアーキテクトのKen Batcherの言葉を引用して、「スーパーコンピュータとは、計算に縛られた問題をI/Oに縛られた問題に変えるための装置なのです。」と述べた。Beckmanは、「多くの点で、この言葉は現在も当てはまります。」と語った。「我々がスーパーコンピュータに期待しているのは、目にも止まらぬ速さで、実際には入力または出力の読み書きのどちらかがボトルネックになっているということです。」

「この概念を裏返してみますと、エッジコンピューティングとは、I/Oに縛られた問題を計算に縛られた問題に変えるための装置であるということになります。」

Beckmanは、ハイパフォーマンス・コンピューティングの新しいパラダイムとは何かを説明した。それは、大型ハドロン衝突型加速器や電波望遠鏡のような巨大な検出器や機器から、スーパーコンピュータでは効率的に処理できないほどの大量のデータが生成されることによって定義されるものだ。このパラダイムは、データをエッジで調べ、重要なデータや興味深いデータだけをスパコンに集めて重解析する方が効率的であるという一連の研究課題をもたらしたと、Beckmanは言う。

エッジ処理が望ましい理由として、Beckmanは次のようなことを挙げている。「帯域幅よりもデータ量が多いことはもちろんですが、自動運転車のように低遅延で迅速な動作が求められる場合や、機密データや個人情報の転送を防ぐためのプライバシーやセキュリティの要求、分散処理による耐障害性の向上、エネルギー効率の向上などが挙げられます。」

Beckmanは、この新しいパラダイムを「主にAIによって実現されている」とし、都市や環境の調査をよりスマートに行うことを目的とした無線センサーシステムとしてスタートしたWaggleを紹介している。BeckmanはWaggleについて、「歩行者のモニタリングや空気の質の分析などを通じて、都市のダイナミクスを理解することが目的でした」と述べている。第1世代のセンサーは、シカゴのあちこちに設置され、データを生成して科学者と共有している。

Beckmanによると、Waggleセンサーの最新バージョンは、Nvidia Xavier NX GPUを使用して受信データを解析するAI対応のエッジ・コンピューティング・プラットフォームが開発されたばかりで、より強力なものになっている。このプラットフォームには、空と地上に向けたカメラ、大気センサー、雨センサー、さらにセンサーを増やすための山岳ポイントが装備されている。さらにBeckmanは、ローレンス・バークレー国立研究所が、あるプロジェクトのために独自のWaggleノード構成を検討していると付け加えた。

Waggleセンサープラットフォームの最新版。画像提供：Pete Beckman

これらのWaggleセンサーは、さらに大きなビジョンに向けて構築されているとBeckmanは説明する。それは、NSFが資金提供しているノースウェスタン大学のSageプロジェクト（これもBeckmanが主導）が具現化したものだ。Sageプロジェクトの目標は、「このようなエッジセンサーを米国内のネットワークで使用し、我々が “Software-Defined Sensor “と呼ぶ、目的に応じて特化した柔軟なエッジコンピューターを構築すること」だという。

「Sageのアーキテクチャは非常にシンプルです」とBeckmanは述べている。「エッジでは、データを処理します。エッジAIから抽出されたデータはリポジトリに入り、リポジトリはそのデータをHPCアプリケーションと共有し、HPCアプリケーションはそのデータを処理することができます。」　Beckmanによると、Sageで実現されたWaggleのネットワークはシンプルで安全であり、オープンポートはなかった。「Waggleのノードに接続することはできません」と彼は言う。「ノードは家に電話をかけるだけです。」

Sageプロジェクトのアーキテクチャ。画像提供：Pete Beckman

Beckmanは、SageとWaggleを通じて、現在進行中のユースケースと将来のユースケースを数多く紹介した。Sageの技術を搭載した小屋は、2000年から実施されている81サイト、NSF運営のNEONプロジェクトの生態系モニタリング機器と一緒にすでに設置されているという。また、SageとALERTWildfireをはじめとするさまざまなパートナーシップでは、Waggleのようなエッジ処理技術を用いて、低遅延での山火事の検知やデータ報告を進めている。他にも、歩行者の流れの識別、雪の結晶の分類、パンデミック時の社会的距離感やマスク着用に対する政策効果の測定など、さまざまなプロジェクトが行われている。

「これまでのHPCのほとんどは、データを入力して、それを計算して可視化するという入力作業に重点が置かれてきました。」とBeckmanは言う。「大規模なHPCシステムの将来は、データが入力され、処理され、HPCコードの最初のレイヤーを実行しているエッジからのライブフィードが行われる、イン・ザ・ループ処理であることは明らかです。」

「エッジコンピューティングについては、どのグループに聞いても異なる考えを持っています。Software-Defined Sensorのコンセプトは、そこが非常に面白いところなのです。エッジデバイス上でソフトウェアスタックを実行し、エッジでAIを実行してレポートを返すことができるというのは、非常に新しい分野です。私たちは、新しいユースケースを見て、どんな問題があるのか、スーパーコンピュータをエッジに接続するにはどんな方法があるのかを知りたいと思っています。」

ヘッダー画像：Waggleノード（画像提供：アルゴンヌ国立研究所）