4月28日(金)、IBM Watson Summit 2017のセッション製造業CAE、金融計算、Deep Learning!「進化するHPC on IBMクラウド」 – リスク計算はクラウドが最適な具体的理由 に登壇致しました。
2010年3月31日 – 東京 – 先端研究施設共用イノベーション創出事業【産業戦略利用】『みんなのスパコン』TSUBAME によるペタスケールへの飛翔・平成20年度戦略分野利用推進～ において、「大規模ALMシミュレーションへのHPC技術の適用」の研究テーマのもと、最大2160CPUコアを使用した並列シミュレーションを行いました。 本研究では最新のHPCによってたとえ現在最大規模の銀行が対象であっても現実的なシミュレーションが可能であることを示しています。 関連する資料「大規模ALMシミュレーションのHPC技術の適用 pdf 1.1MB」はこちらからご請求いただけます。 その他セミナーで配布した資料はwww.numtech.co.jp/resources/presentations-reports/でご確認いただけます。
2008年7月11日 – 東京 – 於 大手町サンケイプラザ4階ホール
講演概要
このセミナーでは、金融実務におけるALM/リスク管理モデルの複雑化等に伴う計算処理量の増大化を背景とし、国内外で近年導入が進んでいるコンピューティング・グリッド技術について具体的な研究結果を交えて発表致しました。
2008年6月11日 – 東京 – 東京工業大学学術国際情報センター様主催のシンポジウムで当社鳥居が講演しました（題目：銀行業・保険業における ALM システムの開発、場所：東京工業大学デジタル多目的ホール）。
2008年4月22日 – 東京 – 先端研究施設共用イノベーション創出事業における研究開発の資料が公開されました。
2007年5月 – 東京 – あなたが金融機関のシステムプロジェクトの責任者で「グリッドコンピューティングを導入しよう！」とシステム業者さんを集めたとします。すると、バラ色の話をこれでもかと言うほど営業マンやコンサルタントから聞かされて有頂天になること請け合いです。なぜならば、学術研究のグリッドコンピューティングや、http://setiathome.berkeley.edu/のような不特定多数の参加によるシステムとは違って、セキュリティが優先する民間企業ビジネスにおけるグリッドコンピューティングは閉鎖されたネットワーク内で行われるのであり、大抵は大量のブレードサーバの導入につながるからです。考えても見てください。「今期販売計画XXX台ブレード売って来い！」と言われたメーカの営業マンを。彼らの目の前には数千万円から数十億円の商談がぶら下がっている！一商談で数百台売れてしまうんですよ。社内表彰モノではないですか。 そこでこのコラムでは、IBMとかHPとかガートナーが絶対書けない(社命により書いてはいけないのかもしれない)話題を扱います。すなわち、グリッドコンピューティングを導入するにあたって本当に知っておかねばならない知識です。 システム屋がグリッドコンピューティングを好む理由 グリッドコンピューティングが最新技術？とんでもない。並列処理の話題、分散処理の話題はそれこそコンピュータの創生期からある話題、周期的にブーム化する商談です(前回ブームは記憶にないかもしれませんが10年以上も昔)。それでは今回はなぜ注目されているのか、その理由を理解するためにまず次の図をご覧ください。 Intel製CPUのクロック周波数の変遷(単位：MHz、対数目盛) この図を見れば2004年付近を最後にしてCPUの処理能力向上が止まっているのがわかると思います。新しいパソコンを買っても何だか以前に買い替えたようなスピードアップ感がなくなったと感じませんか。その原因の多くはCPUの処理能力が頭打ちになったためで、そのまた背景には物理学的理由と経済学的理由の両方があります。重要なことは、今立ちはだかっている技術的壁は巨大で、おそらく今後何年も(10年以上かもしれない)この性能頭打ち状態が続きそうだということです。詳しい理由は別の論文をご覧ください(例えば、W.W.ギブス, “マルチコアチップ”, 日経サイエンス2005年2月号, p.98)。 つまり性能を目玉にしている限り、コンピュータの買い替えを促せないことを意味します。それで米Intel社をはじめとするCPU製造メーカーはチップ内並列処理「マルチコア」に走り、システムメーカーはたくさんサーバーを繋げば速くなると言って「スケールアウト」という新語を発明したのです。このスケールアウトをカッコよくしたのが「グリッドコンピューティング」と思えば間違いありません(なお学術系グリッドの場合はインターコネクト技術の発展をグリッドブームの理由とするかもしれないが金融系とは別世界の話)。 スケールアウトをうまく使えば大変経済的なシステムが生まれます。次の図をご覧ください。 CPUクロック周波数別・メモリ量別の標準的なサーバー価格 [出所] 2007年6月における、64ビット版Windows, 73GB x 4 HDD を搭載した2CPUサーバの市中価格、当社調べ この図が示すのは、サーバ機の価格はある規模以上になると急激に上昇するという事実です。サーバ機の価格に関する限りCPU単体の影響は軽微で、支配要因はCPU数と搭載メモリ量。この原稿を書いている現在ではCPU数にして2CPU(ソケット)を超えたり、メモリ量にして16GBを超えると、突如価格が跳ね上がります。つまり性能対価格比から見れば2CPU(現時点では8コア)16GBメモリ機がお買い得(その理由にはCPU=メモリ間インターフェイス問題とDRAM市場サイクルが関係しますが本題とは関係ありませんので割愛します)。SunやHPの巨大なサーバを買うよりも(＝スケールアップ)、この2CPU機をたくさんつないで使う方が(＝スケールアウト)、絶対賢いと思いませんか。 ところが話はそんなに単純ではありません。忘れているポイントを2つ指摘しておきましょう。 第１の問題は、そんな並列ハードウェアに対応するソフトウェアを誰が書くのか。 2005年頃に「ソフトウェアにおけるフリーランチ」として専門家の間で話題になりました。 詳細な理由は、“The Free Lunch Is Over: A Fundamental Turn Toward Concurrency in Software By Herb Sutter” (Herb Sutter氏は斯界ではD.E.Knuth教授並みに著名な方で現在は米Microsoft社のコンサルタント) に説明されています。きちんと動作する並列処理ソフトウェアを書くのはとても難しい。これが任天堂のWiiやマイクロソフトのXbox360に比べて、ソニーのゲーム機PS3(マルチコアCPUを使っている)対応のゲームが出揃わないひとつの理由です。価格ばかりがソニーのゲーム機戦略失敗の理由ではありません。 第２の問題は、グリッドコンピューティングシステムは故障する、ということ。 故障しやすさを表す用語に、平均故障間隔(MTBF)、平均故障時間(MTTF)、というのがあり、メーカーのカタログを見ておりますととてつもない数字が書いてあります。例えばMTTFが100万時間とか。それでは「114年に1回しか故障しないのか！」と思った方にはマシンルームで作業しているエンジニアが真相を語ってくれるでしょう。現実は次の図の通りです。 米Google社における利用年毎のハードディスク平均故障率 [出所] Eduardo Pinheiro, Wolf-Dietrich Weber, and Luiz […]
2007年5月7日 – 東京 – Numerical Technologies Altitude® のグリッドコンピューティング対応版を出荷しました。 これにより、デュレーションの長い保険資産の大規模ポートフォリオの評価や、銀行業における数百万件規模の資産負債ポートフォリオの日次長期間モンテカルロシミュレーションといった、これまでの常識からすれば信じがたい規模の計算が可能になります。
例年この決算概況欄で申し上げておりますように、当社財務の特徴は単純さ、非常にわかりやすい(＝会計上の操作性がない)経営です。 当社は創業以来黒字基調で累積損失がなく、取り崩しあるいは評価替えが必要な在庫がなく、評価損を出すような固定資産も、のれん代償却を要する買収会社も、売上や利益付け替えを出来るような連結対象会社も非連結関連会社もなく、100%自社開発で外注先も存在しません。 これほど単純な会社では、近年話題の架空売上計上どころか、合法的節税策すら選択肢がほとんど存在しません。 したがって売上増はストレートに利益増につながります。 もしも当社が上場会社であれば利益増は配当増(＝利益は社外流出する)で良いことですが、当社は非上場会社かつ無配当(＝利益は社外流出しない)であり、創業から9期連続黒字決算でしたから自己資本も厚い(＝つまり内部留保の積み上げは必要ない)企業です。 人目さえ気にしないならば損益ゼロが理想、したがって過大な利益増は納税額増＝資本回転率低下を意味する反省材料になります。