NAFEMS DACH カンファレンス 2026 |Open iT:ソフトウェアアセットマネジメント | トラックソフトウェアライセンス

タイトル

HPCリソースの利用率最適化：トップクラスのモータースポーツにおける規制対象のCFDから得た教訓

スピーカー

Open iT
ハインリヒ・バルテルス

要旨

エリートクラスのオープンホイール・モータースポーツのエンジニアリングは、パフォーマンスが極めてわずかな差によって決まり、空力効率がレースの結果に最も大きな影響を与える環境下で行われています。空力特性はブレーキング時の安定性やコーナリング性能に直接影響を及ぼし、空力グリップは機械的グリップの4～5倍にも達します。このように密接に連動したシステムでは、わずかな非効率性でも順位を落とす原因となる一方で、比較的軽微な空力面の改良によって、0.1～0.3秒程度のラップタイム短縮が実現可能です。こうした状況下では、計算流体力学（CFD）は単なる補助ツールから、競技パフォーマンスを左右する中核的な要素へと昇華しており、個々のシミュレーションの有効性が極めて重要となっています。

制約のある資源としてのCFD

この環境の特徴は、単にCFDに依存していることではなく、その使用がどのように制限されているかにある。F1では、CFDの利用は、各チームが実行できる計算量を定義する明確な規制上の制限によって管理されている。これらの制限は競争順位に基づいて動的に調整され、下位チームには基準配分の最大115％が割り当てられる一方、コンストラクターズチャンピオンは70％にまで制限される場合もある。この仕組みは、意図的な競争バランスの調整メカニズムを導入するものであり、成功すればするほど将来の計算能力が削減されるため、上位チームはより厳選された効率的な運用を余儀なくされる。

この枠組みにおいて、CFDは有限かつ測定可能なリソースとなります。その消費量は、標準化された指標「AUh = (NCU × NSS × CCF) / 3600」を用いて定量化されます。ここで、NCUはCPUの数、NSSは実行時間（秒）、CCFはCPUのクロック速度を表します。各シミュレーションは、超過できない固定割り当て量のうち、あらかじめ定義された分を消費し、未使用の容量は失効します。これにより、すべての空力開発が行われなければならない厳格な枠組みが設けられ、焦点が実行されるシミュレーションの総数から、性能向上に寄与する有用なシミュレーションの数を最大化することへと移行します。

CFDの制約条件からHPCによる最適化へ

こうした制約は、ハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）の役割を根本的に変えるものです。ほとんどの工学分野では、HPCシステムはスケーラブルなインフラとして扱われ、ハードウェアを追加することで増大する計算需要に対応できます。しかし、F1では、CFDの処理能力はハードウェアの可用性ではなく、規制によって制限されています。その結果、計算能力を拡大しても、許容されるシミュレーションの数は増えません。その代わりに、限られた計算リソースから可能な限り最大の価値を引き出すことに重点が置かれるようになります。

この変化により、HPCの最適化がエンジニアリングのパフォーマンスの中核となる。その目的は、総計算リソースの使用量を増やすことではなく、既存のリソースをより効率的に活用することで、割り当てられたリソースの範囲内で、より有意義なシミュレーションを完了できるようにすることにある。HPCシステムにおけるあらゆる非効率性は、実行可能なCFDシミュレーションの回数を直接的に減少させるため、システムのパフォーマンスとリソースの利用率は、競争上の成功を左右する重要な要素となる。

リソースの制約と不均衡の理解

HPCシステムは、演算能力、メモリ容量、ストレージI/O、ネットワーク帯域幅、プロセス間通信、スケジューラの設定、ソフトウェアライセンスの利用状況など、相互に作用し合う複数のリソースによってパフォーマンスが左右される複雑な環境です。実際には、これらのリソースのバランスが取れていることはめったにありません。あるリソースが飽和状態になる一方で、他のリソースは十分に活用されていないという状況が一般的であり、その結果、システム全体のスループットを制限するボトルネックが生じます。

例えば、計算負荷が高いと思われるシミュレーションでも、実際にはメモリ帯域幅やレイテンシによって制約を受け、CPUが最大限の効率で動作できない場合があります。分散ワークロードでは、相互接続やネットワークの競合が発生し、ノード間のスケーラビリティが低下することがあります。ストレージシステムでは、非効率的なデータアクセスパターンによってパフォーマンスが制限されるほか、消費電力や発熱の制限によりスロットリングが発生し、実質的な処理速度が低下する可能性があります。さらに、並列ワークロードは本質的に並列化できないコンポーネントによって制限されるため、CPUの数を増やしても、必ずしもそれに比例したパフォーマンス向上が得られるとは限りません。

こうした不均衡は、重要な課題を浮き彫りにしています。すなわち、HPCの全体的な効率は、利用可能なリソースの総量によって決まるのではなく、それらのリソースがどれだけ適切に整合され、活用されているかによって決まるのです。ある制約要因が支配的になると、システムの他の部分は十分に活用できなくなり、その結果、スループットが低下し、シミュレーション1回あたりの計算コストが増加することになります。

測定値を用いて非効率性を特定する

これらの課題に対処するには、システムの挙動を詳細に把握する必要があります。現代のHPC環境では、システムのパフォーマンスとシミュレーションの利用状況の両方に関する洞察が得られる膨大な測定データが生成されます。ハードウェア・パフォーマンス・カウンターは、キャッシュミスやメモリストールといった低レベルの非効率性を明らかにし、ノードレベルの測定データは、消費電力、温度、および潜在的なサーマルスロットリングの影響を把握します。さらに、システム全体を対象としたプロファイリングツールを使用することで、演算、メモリ、ネットワーク、ストレージの各サブシステムにわたる競合や不均衡のパターンが明らかになります。

これらの測定値を、ジョブのスケジューリングパターン、ライセンスの同時利用数、時間帯ごとの需要といった利用状況データと組み合わせることで、リソースがどのように消費されているかについて包括的な把握が可能になります。これにより、従来の監視手法では把握しづらい、遊休の演算能力、ピーク時のボトルネック、および不適切な配置のワークロードを特定できるようになります。多くの場合、非効率性はシステムの複数のコンポーネントに分散しているため一目で明らかにはならず、パフォーマンスの低下を明らかにするためにはデータ駆動型の分析が不可欠となります。

最適化措置とシステムレベルの改善

非効率な部分が特定されれば、的を絞った最適化戦略を適用して、システム全体のパフォーマンスを向上させることができます。こうした対策には、CPUの割り当てを微調整してコアの効率を高めること、冷却システムを改善してサーマルスロットリングを解消すること、データレイアウトやアクセスパターンを最適化してI/Oのボトルネックを解消することなどが含まれます。ジョブスケジューラの調整により、ワークロードと利用可能なリソースの整合性を高めることができ、また、ライセンス管理の改善により、ソフトウェアの制約によってスループットが不必要に制限されることを防ぐことができます。

状況によっては、分析の結果、HPCの容量増強が必要であると判断される場合があります。しかし、この決定は、どのリソースがパフォーマンスのボトルネックとなっているかを明確に把握した上で下す必要があります。メモリ帯域幅、ストレージI/O、またはネットワークパフォーマンスによって制約を受けているシステムに演算ノードを追加しても、スループットは向上せず、有意義なメリットをもたらさないまま運用コストを増大させる恐れがあります。逆に、リソースのバランスが取れており、十分に活用されている場合、容量を拡張することで、パフォーマンスと生産性に目に見える改善が期待できます。

商用HPC：性能とコストの最適化

F1は極めて特殊な制約条件の下で行われる例ではありますが、その根底にある原則は商用HPC環境にもそのまま当てはまります。こうした環境において、主な制約となるのは規制ではなく、コストです。HPCシステムには、ハードウェアの購入、エネルギー消費、保守、ソフトウェアのライセンス取得など、多額の設備投資と運用コストがかかります。その結果、最適化の目的は単なる性能向上にとどまらないものとなります。

民間企業は、「必要なシミュレーションをできるだけ迅速に完了すること」と「その結果を得るために必要なHPCリソースのコストを削減すること」という2つの目標のバランスをとらなければなりません。シミュレーションの回数が決まっている場合、システムの効率を向上させることで、計算時間を短縮し、エネルギー消費量を削減し、ライセンス費用を抑えることができます。多くの場合、リソースのバランスをより適切に調整することで、同じワークロードをより少ない計算リソースで完了させることができ、全体的な経費を直接削減することが可能になります。

ここには、F1との重要な共通点が見られます。規制の厳しい環境では、非効率性が原因で、固定予算内で実行できるシミュレーションの数が減少します。一方、商業環境では、非効率性によって、所定の数のシミュレーションを実行するために必要なコストが増大します。制約条件は異なりますが、根本的な課題は同じです。すなわち、HPCリソースを可能な限り効果的に活用することを確保することです。

データ駆動型のアプローチによるリソース最適化

これら両分野に共通する解決策は、規律あるデータ駆動型のリソース管理アプローチです。HPCシステムについては、リソースがどのように利用されているか、またどこに制約が生じているかを把握するために、継続的な測定と分析を行う必要があります。ボトルネックを特定して対処し、ワークロードをシステムの能力に合わせて調整するとともに、容量拡張に関する決定は、仮定ではなく明確な証拠に基づいて行わなければなりません。

システムの測定結果と運用上の意思決定の間にフィードバックループを構築することで、組織は時間の経過とともにパフォーマンスと効率の両方を段階的に向上させることができます。このアプローチにより、既存のインフラをより効果的に活用し、不要なコストを削減するとともに、HPCリソースへの追加投資が確実な価値をもたらすようになります。

結論

エリートモータースポーツのエンジニアリングにおける経験が示すように、計算リソースを有限かつ測定可能なものとして扱うことで、最適化は不可欠かつ実現可能なものとなります。単に処理能力を増強するのではなく、リソースの利用効率の向上に注力することで、組織はシミュレーションのスループットを向上させ、1ソリューションあたりのコストを削減し、HPCへの投資をより効果的に活用することができます。制約の多いレース環境において競争優位性をもたらすのと同じ原則を幅広く適用することで、さまざまな業界において、より効率的で費用対効果の高いシミュレーションを実現することができます。