この記事は、プロダクト＆ソリューション マーケティング チームのシニア マーケティング マネージャー Bill Shields によるブログ「Cisco UCS 480 ML M5 Server – Performance and Capacity for AI」
（2018/9/10）の抄訳です。
KD のブログは、AI が 50 年代半ばからどのように開発され、新しい IT の時代をどのように定義しているかについての優れた概説です。今回の記事では、お客様が自社データから最大限の価値を得るのに必要となるハードウェアについて深く掘り下げます。
シスコが M5 シリーズのサーバを発表したとき、個人的に注目したのはモジュラ設計が特徴の UCS C480 M5 でした。UCS C480 M5 は 6 つの GPU をサポートしていますが、PCIe バスをベースにしています。AI/ML/DL（人工知能、機械学習、深層学習）のシステム設計を最適化しようとする場合、PCIe バスは実際に阻害要因になる可能性があります。そこでシスコのエンジニアは、優れたモジュラ設計を採用し、深層学習に特化させました。
パフォーマンスと容量の妥協のないバランス
AI コンピューティングのリーダー企業である NVIDIA 社との協力で開発された UCS C480 ML M5 ラック サーバは、8 つの NVIDIA Tesla V100 Tensor Core GPU と NVIDIA NVLink 相互接続をサポートします。V100 は、深層学習分野における 100 テラフロップスの壁を、桁外れとなる 640 個の Tensor コアで初めて打ち破った GPU です。NVLink は PCIe の 10 倍の帯域幅を提供し、超高速 GPU に最適なパフォーマンスを提供するポイントツーポイント ネットワーク（ハイブリッド キューブ メッシュ）ですべての GPU を接続します。
非常に強力な V100 に電力を供給して冷却するため、エアーフローに優れたモジュラ型シャーシと高低差ヒートシンクを利用しています。写真では、下部に 24 の SFF ドライブ ベイ、中程に CPU トレイ、上部に空きトレイを示しています。
4 つの 92 mm ファンがハード ドライブ ベイと CPU/空きトレイを通るように冷気を引き込み、最初の 4 つの GPU を直接冷却します。では 1 番目の GPU の並びの後ろに配置されている 2 番目の並びはどのように冷却されるのでしょうか。レンダリングを見ると、4 つの背面 GPU ヒートシンクは前面の 4 つより高くなっています。これにより空きトレイのエリアからの冷気が邪魔されず、温まらないまま背面のほとんどのヒートシンクまで直接流れ、冷却ができるのです。
UCS C480 ML M5 のもう 1 つの主要な特徴は、サポートされているストレージの容量です。24 の SFF ドライブ ベイは、182 TB を上回る SSD ストレージをサポートします。これは、多くの異なるデータ セット用の余地があり、外部ストレージに依存する必要がないため、ソリューション全体のコストを削減することに繋がります。SSD よりもさらに高速のストレージが必要な場合、ベイのうちの 6 つは NVMe をサポートします。
UCS C480 ML M5 のその他の特徴は以下の通りです。
- 最大 28 コアのデュアル Intel Xeon スケーラブル プロセッサ
- 128 GB の 2666 MHz DDR4 DIMM を使用した最大 3 TB のメモリ
- 100G Cisco UCS VIC 1495 または他のアダプタ用の 4 つの PCI Express（PCIe）0 スロット。
- モジュール型の内部 Flex ストレージ オプション：2 SATA
- Cisco Integrated Management Controller（IMC）
- 2 つの 10Base-T Gbps LOM イーサネット ポート
データセンターにおけるデータ
GPU を搭載したサーバは各社から提供されています。シスコの違うところは、シスコのみがシステムを提供できるということです。ここにおけるシステムとはどういう意味でしょうか。UCS をひとことで言えば、一元化管理モデルを備えたファブリック中心アーキテクチャです。すべてのシスコのサーバ：B シリーズ ブレード、C シリーズ ラック、Sシリーズ 高密度ストレージ サーバ、および HyperFlex は単一のツール、Cisco Intersight で管理可能です。Intersight はクラウド ベースのシステム管理プラットフォームであり、解析と機械学習によって強化されます。これにより組織はより高いレベルのオートメーション、シンプルさと効率を達成することができます。サーバ フォーム ファクタ、ワークロード、場所を問わず、分散型コンピューティング環境を管理する全体的で統合されたアプローチを提供します。シスコだけが、ポートフォリオ内のどのサーバが問題を解決するのに最適であるかに関係なく、エッジであってもデータセンターであってもデータの処理をサポートする統合システムの一部として AI/ML/DL ソリューションを提供できます。Intersight は、UCS Manager の機能を拡張します。すべての UCS サーバは、VIC を Fabric Interconnect および UCS Manager とともに使用できます。UCS Manager は、サービス プロファイルにより、すべてのサーバの統合された組み込み管理機能を提供します。サービス プロファイルにより、ハードウェアを設定および管理できます。
Cisco Intersight または UCS Manager を使わなければならないのでしょうか。もちろん、そのようなことはありません。すべての Cシリーズ ラック サーバと同様、UCS C480 ML M5 には CIMC があります。CIMC、API、または業界標準管理プロトコル（たとえば Redfish や SNMP など）によりサーバを管理できます。
まとめ
GPU 対応サーバの恩恵を受けることができる使用例には、ごく数例を挙げるだけでも、不正行為検出、医療研究、エクスペリエンスのパーソナライズ、的を絞ったマーケティングなどがあります。業界に関係なく、NVIDIA Tesla V100 Tensor コア GPU を搭載した C480 ML M5 より優れたパフォーマンスを発揮するものはありません。このシステムは UCS プラットフォームの一部として利用しやすく、高いパフォーマンスを発揮します。業界で唯一の、一環したクラウド ベースの自動運用モデルが特徴です。
何週間ものコンピューティング リソースを消費する AI モデルも、数時間でトレーニングできます。トレーニングの時間を大幅に短縮することで、まったく新しい領域の問題が AI により解決可能になります。これは、エンタープライズ規模の深層学習を IT によって実現できるスケーラブル ソリューションです。
人工知能および機械学習用のシスコの新しいプラットフォームについてさらに詳しく情報を得たい場合には、シスコ セールス チームまたはシスコ パートナーにお問い合わせください。お客様の AI/ML/DL ワークロードについてお尋ねし、UCS C480 ML M5 サーバがどのようにニーズを満たすかご説明します。
UCS C480 ML M5 の詳細については、www.cisco.com/jp/go/ai-compute もご覧ください。
Cisco UCS ポートフォリオ全体の詳細については、https://www.cisco.com/c/ja_jp/products/servers-unified-computing/index.html をご覧ください。
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