NTTデータが考えるメタバースの可能性と課題─取り組みと今後の計画を紹介

NTTデータが考えるメタバースの可能性と課題─取り組みと今後の計画を紹介

将来、約8兆ドル（約920 兆円）まで市場規模が拡大するという予測もあるメタバース。日本を代表するITベンダーの1社であるNTTデータが、この旬のテーマにおける戦略と取り組みを公にした。同社が2022年10月26日に開催した説明会の内容から要旨を紹介する。

「IPはもはや限界」、ファーウェイの新提案が世界で物議

「IPはもはや限界」、ファーウェイの新提案が世界で物議

1990年代に商用化されて以降、グローバルで単一のネットワークとして世界で大きな発展を遂げてきたインターネット。そのインターネットの根幹を支える仕組みが「IP（インターネットプロトコル）」だ。IPはインターネットでデータをやり取りするための手順を定めており、1970年代に基本的な仕組みが開発された。

混合整数計画問題 2種類

最新のソルバーで解いてみました。

◯問題
Auto_network.mps
◯ CPLEX 22.1.0.0 : 55.24s
◯ Gurobi 9.5.2 : 2m26.24s
◯ Gurobi 10.0.0 : 8m54.93s

Auto_network2.mps
◯ CPLEX 22.1.0.0 : 5m53.39s
◯ Gurobi 9.5.2 : 10m2.93s
◯ Gurobi 10.0.0 : 1m59.56s

◯計算サーバ
CPU : Intel(R) Xeon(R) Platinum 8170 CPU @ 2.10GHz 26コア x 2個
メモリ : 1TB
GPU : GeForce GTX 3090 Ti x 4 個
OS : Ubuntu 22.04.1

線形最適化問題 ： ベンチマーク３種類 その３

新しいソルバー(Gurobi, SCIP)を使用して実験を行いました。
GLPK 5.0 のみ1コアの使用で、他は48コアを使用しています。

データ : 30.new.mps
○ GLPK 5.0 : 27.01s
○ SCIP 8.0.2 : 50.21s
○ CBC 2.10.7 : 13.09s
○ CPLEX 22.1 : 5m25.89s
○ GUROBI 9.5.2 : 10.12s
○ GUROBI 10.0.0 : 7.60s

データ : flow_completion.mps
○ GLPK 5.0 : >= 1h (1時間以内に終了せず)
○ SCIP 8.0.2 : メモリエラー
○ CBC 2.10.7 : 1m34.15s
○ CPLEX 22.1 : 2m8.01s
○ GUROBI 9.5.2 : 2m24.69s
○ GUROBI 10.0.0 : 2m18.05s

データ : load_shuffling.mps
○ GLPK 5.0 : 3m18.11s
○ SCIP 8.0.2 : 14m56.05s
○ CBC 2.10.7 : 2m8.94s
○ CPLEX 22.1 : 35.74s
○ GUROBI 9.5.2 : 14.05s
○ GUROBI 10.0.0 : 15.94s

○計算サーバ
CPU : Intel(R) Xeon(R) Gold 6240R CPU @ 2.40GHz 24コア x 2
メモリ : 768GB
OS : Ubuntu 22.04.1

線形最適化問題 ： ベンチマーク２種類 その９

Arm 64bit での計算結果を追加しました。

データ : 30.new.mps

○計算サーバ１
○ GLPK 5.0 : 1m41.67s
○ CBC 2.10.7 : 50.43s
○ GUROBI 10.0.0 : 42.49s

○計算サーバ２
○ GLPK 5.0 : 1m31.26s
○ CBC 2.10.7 : 39.20s
○ GUROBI 10.0.0 : 23.74s

データ : load_shuffling.mps

○計算サーバ１
○ GLPK 5.0 : 5m9.14s
○ CBC 2.10.7 : 8m0.02s
○ GUROBI 10.0.0 : 2m23.96s

○計算サーバ２
○ GLPK 5.0 : 3m59.61s
○ CBC 2.10.7 : 5m37.74s
○ GUROBI 10.0.0 : 1m18.28s

○計算サーバ１
CPU : Broadcom BCM2711,　quad-core Cortex-A72 (ARM v8) 64-bit (4コア)
メモリ : 4GB
OS : Ubuntu 22.04.1

○計算サーバ２
CPU : Quad core ARM Cortex-A57 MPCore Processor 64-bit (4コア)
メモリ : 8GB
OS : Ubuntu 22.04.1

線形最適化問題 ： ベンチマーク３種類 その２

新しいソルバー(Gurobi, SCIP)を使用して実験を行いました。
GLPK 5.0 のみ1コアの使用で、他は18コアを使用しています。

データ : 30.new.mps
○ GLPK 5.0 : 24.03s
○ SCIP 8.0.2 : 46.91s
○ CBC 2.10.7 : 12.02s
○ CPLEX 22.1 : 6m58.37s
○ GUROBI 9.5.2 : 8.11s
○ GUROBI 10.0.0 : 6.19s

データ : flow_completion.mps
○ GLPK 5.0 : >= 1h (1時間以内に終了せず)
○ SCIP 8.0.2 : 強制終了
○ CBC 2.10.7 : 1m25.00s
○ CPLEX 22.1 : 2m10.86s
○ GUROBI 9.5.2 : 2m26.42s
○ GUROBI 10.0.0 : 2m20.98s

データ : load_shuffling.mps
○ GLPK 5.0 : 3m36.47s
○ SCIP 8.0.2 : 強制終了
○ CBC 2.10.7 : 1m39.03s
○ CPLEX 22.1 : 29.62s
○ GUROBI 9.5.2 : 13.05s
○ GUROBI 10.0.0 : 13.46s

○計算サーバ
CPU : Intel(R) Core(TM) i9-10980XE CPU @ 3.00GHz 18コア x 1
メモリ : 128GB
OS : Ubuntu 22.04.1

Google、千葉県印西市にデータセンターを建設 - 約1,000億円投資、海底ケーブルも

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Googleは10月7日、日本向けにブログを更新し、国内のネットワークインフラストラクチャに総額1,000億円を投資すると明らかにした。

日本はGoogleが海外拠点としてオフィスを構えた最初の国。2001年の日本オフィス開設から20周年だった去年は来日できなかった一方、新製品の発表にあわせてCEOのスンダー・ピチャイ氏が来日。岸田首相などを表敬訪問し、投資やデータセンター開設などについて情報を公開した。

ソフトバンクロボティクス、データ活用の新事業で目指す「ロボット界のAmazon」

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ソフトバンクグループ傘下のソフトバンクロボティクスは2022年10月18日、「ロボットインテグレーター（RI）」としての新戦略を発表した。2014年に発表し2015年に発売した人型ロボット「Pepper（ペッパー）」をはじめとするロボット事業で得られた知見やネットワーク、ロボット稼働データを生かし、ロボットを導入する事業者やロボットメーカーを支援する。

ITインフラのトランスフォーメーションを急げ─改めて「コンテナ」の特徴と価値を理解する

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クライアント/サーバー、Webアプリケーション、そしてクラウド──アプリケーションを稼働する基盤（ITインフラ）の変遷は、アプリケーションの開発と運用のあるべき姿を目指して時代ごとのトレンドやニーズを反映した進化の形でもあります。今、その進化の先端エリアにあるのが「コンテナ」や「Kubernetes」です。早期に導入した企業の成果を見るに、これらへの取り組みは、技術者のみならず、CIOやマネジメント層にとってもきわめて重要です。本稿では、「CIOのためのコンテナ技術講座」と題して、改めて、コンテナやKubernetesの基本・特徴、導入で得られるメリットなどをわかりやすく解説していきます。

インテルコンパイラ icx, icpx への対応

$ icx -V
Intel(R) oneAPI DPC++/C++ Compiler for applications running on Intel(R) 64, Version 2022.2.1 Build 20221020
Copyright (C) 1985-2022 Intel Corporation. All rights reserved.

$ icpx -V
Intel(R) oneAPI DPC++/C++ Compiler for applications running on Intel(R) 64, Version 2022.2.1 Build 20221020
Copyright (C) 1985-2022 Intel Corporation. All rights reserved.

SDPA 7.4.2 の make 方法

export INTEL_LIB=/opt/intel/oneapi/mkl/latest/lib/intel64
export INTEL_LIB2=/opt/intel/oneapi/compiler/latest/linux/compiler/lib/intel64_lin
export CC=icx
export CXX=icpx
export F77=ifort
export CFLAGS="-O3 -fiopenmp -xHost -DINTSIZE64 -DDIMACS_PRINT"
export CXXFLAGS="-O3 -fiopenmp -xHost -DINTSIZE64 -DDIMACS_PRINT"
export FFLAGS="-O3 -i8 -fopenmp -xHost"
./configure --with-blas="-L${INTEL_LIB} -L${INTEL_LIB2} -lmkl_intel_ilp64 -lmkl_intel_thread -lmkl_core -liomp5" --with-lapack="-L${INTEL_LIB} -L${INTEL_LIB2} -lmkl_lapack95_ilp64 -liomp5 -lgomp -lpthread"

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－ビッグデータの処理で重要となるグラフ解析で最高レベルの評価－

理化学研究所（理研）、九州大学、株式会社フィックスターズ、富士通株式会社による共同研究グループは、スーパーコンピュータ「富岳」^[1]のフルスペックを用いた測定結果で、大規模グラフ解析に関するスーパーコンピュータの国際的な性能ランキングである「Graph500」のBFS部門において、世界第1位を5期連続で獲得しました。

このランキングは、現在ドイツ ハンブルクのコングレス・センター・ハンブルクおよびオンラインで開催中のHPC（ハイパフォーマンス・コンピューティング：高性能計算技術）に関する国際会議「ISC2022」に合わせて、Graph500 Committeeから5月30日（日本時間5月30日）に発表されました。

大規模グラフ解析の性能は、大規模かつ複雑なデータ処理が求められるビッグデータの解析における重要な指標です。