さくらインターネットにおけるアニーリングシステム評価の取り組みのご紹介

さくらインターネットにおける
アニーリングシステム評価の
取り組みのご紹介
＠ CMOSアニーリングマシンワークショップ
2019/08/30 さくらインターネット株式会社さくらインターネット研究所上級研究員菊地俊介
(C) Copyr...

本資料（本発表）の構成
• さくらインターネット、同研究所について
• さくら（研究所）におけるCMOSアニーリングマシン
評価・検討の位置づけ
• 評価結果
• アニーリングマシン活⽤事例のご紹介
• 今後の展開予定
• 本資料は、さくらイン...

話者紹介
3
菊地俊介（東京都出⾝、品川区在住）
所属さくらインターネット研究所
学歴早稲⽥⼤学⼤学院理⼯学研究科
電⼦・情報通信学専攻修⼠課程修了
早稲⽥⼤学⼤学院国際情報通信研究科博⼠課程単位取得退学
職歴富⼠通（株）富⼠...

さくらインターネットの主要サービス構成
4

新規サービスが成⻑を牽引
5
6-0 /25
26
5 3826
7 9
1
1
1
V
1
)1
1
)) 1
4
1
P
T
1
6 2
2 148
1 3
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
7
))) ( ) (
3

⾼⽕⼒コンピューティングサービス
6

さくらインターネット研究所のフォーカス
さくらの現業ビジネスの先にあるものを⾒ていく。
7
さくら
現業ビジネス
インフラ領域
新ビジネス領域新技術・研究領域
量⼦
コンピューティング
サーバネットワーク
データ流通
分散システム
（エッジ・フ...

さくらインターネット研究所では昨年より⽇⽴さんと共同で研究活動を推進
8

さくらインターネット研究所では昨年より⽇⽴さんと共同で研究活動を推進
9

なぜ、さくらでCMOSアニーリングマシンを評価するのか︖
10
次のさくらのビジネスを⽀える（かもしれない）
要素技術へのキャッチアップ
これまでも、新しい技術に⽀えられた新しいサービスが、会社を成⻑
させてきた︓「クラウド」「⾼⽕⼒」
新しい...

今回のプロダクトの⽴ち位置に関する理解（1/2）
ソリューションとしての位置づけ
11
対応できる問題の⼤きさ
消費電⼒
FPGA
⽇⽴
クラウド
CMOS
GPGPU
による
解法
エッジ（現場）側にインストールネットワーク越しに使う
D...

今回のプロダクトの⽴ち位置に関する理解（2/2）
ビジネスソリューションの構成（想定、可能性）
• フルサポート・フルマネージドサービスとして︓
• ⽇⽴さんによる対応
• ⾃社開発向けソリューションとして︓
• さくらで環境準備のお⼿伝い︖...

アニーリングマシンの使い⽅
13
解きたい問題をエネルギー関
数（コスト関数）として表現
問題をイジング模型
（QUBO）に変換
イジング模型をアニーリング
マシンのハードウェア（トポ
ロジー）に合わせて変形
アニーリングマシンで解く
ソフトウ...

問題をコスト関数にする
問題を定式化する
（アニーリングマシンを使う上で⼀番難しいネックとなるポイントがここ）
（ここはツールなどのソリューションがあまりなく、⾃⼒でやらなければなら
ないところ）
参考サイト
• QUANTUM COMPUTI...

イジング模型の変形
イジング模型を、アニーリングマシンのハードウェア構
成に合わせて変形する必要がある
（今回のソリューションでは、フルメッシュ結合となってい
るため、対応不要。）（すばらしい︕）
15
キンググラフの場合
図はいずれも
htt...

評価について
さくらの「⾼⽕⼒コンピューティング」（GPGPU搭載ホスト時
間貸し環境）でMAソフトウェアを使⽤した場合の、使い勝⼿を
⾒出すことを⽬的に評価
評価した内容
• 評価1: 計算量と計算時間の特性
• 評価2: 精度の特性
費⽤⽬...

評価環境
• さくらインターネット⾼⽕⼒コンピューティング環境
を利⽤
• ⼊⼒イジングモデルとして、ランダムグラフを利⽤
• ランダムグラフ⽣成には”rudy”を使⽤
• 汎⽤グラフジェネレータとして広く⽤いられている
• https://w...

評価１︓計算量と計算時間の特性
18
状態
エネルギー
アニーリング処理（1試⾏）
動かす細かさの単位＝ステップ(s)
試⾏回数(r)
イジングモデル、
ステップ数(S)、試
⾏回数(R)をパラ
メータとして与え、
計算開始
試⾏回数分の結果
...

評価１︓計算量と計算時間の特性
評価1-1:⼀つのイジングモデルに対して、アニーリング処理
のステップ数、試⾏回数を変化させて計算時間を観測
19
d=200
1試⾏あたり
[ms]
全試⾏合計
[ms]
コマンド実⾏
時間 [s]
凡例︓
(...

評価１︓計算量と計算時間の特性
20
2.634 3.753 4.898 6.419 7.143 8.241 9.406 10.585 12.234 13.79916.395
75.694
161.316157.569
809.244
1620...

評価１︓計算量と計算時間の特性
21
評価1-1:⼀つのイジングモデルに対して、アニーリング処理
のステップ数、試⾏回数を変化させて計算時間を観測
2.634
3.753
4.898
6.419 7.143 8.241 9.406 10.585...

評価１︓計算量と計算時間の特性
評価1-2:⼊⼒イジングモデルのサイズ（スピン数）をパラ
メータに、試⾏回数を変化させて計算時間を観測
22
s=1000
1試⾏あたり
[ms]
全試⾏合計
[ms]
コマンド実⾏
時間 [s]
凡例︓
( )...

評価１︓計算量と計算時間の特性
23
評価1-2:⼊⼒イジングモデルのサイズ（スピン数）をパラ
メータに、試⾏回数を変化させて計算時間を観測
0
20
40
60
80
100
120
100 200 300 400 500 600 700 8...

評価１︓計算量と計算時間の特性
24
評価1-2:⼊⼒イジングモデルのサイズ（スピン数）をパラメータに、試⾏回数を変化させて計算時間を観測
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
100 200 300 ...

評価2︓精度の特性
評価2:d=200のイジングモデルにおいて、試⾏回数とステップ
数を変化させて最⼩エネルギー到達までの変化を確認
25
d=200
)
- ) - - - )
( ) ),
( ( )
), ), ),
- )(
), ),...

評価2︓精度の特性
評価2:d=200のイジングモデルにおいて、試⾏回数とステップ数を
変化させて最⼩エネルギー到達までの変化を確認
26試⾏回数よりもステップ数を増加させたほうが求解には有利
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
...

評価結果（まとめ）
特性
• 試⾏回数とステップ数に関して、計算時間は線形に増加する
• ⼊⼒するイジングモデルのサイズに対して、計算時間はほぼ線形に
増加する
• むしろ、⼊⼒サイズが⼤きくなるほど効率が上がる
計算時間（速度）
• 200ノ...

【参考】評価結果（SAとの⽐較）
28
https://journals.aps.org/pre/abstract/10.1103/PhysRevE.100.012111

費⽤について
⾼⽕⼒コンピューティング Tesla P40モデルの場合
• 時間貸しの場合
• 環境セットアップ︓10分弱
• アニーリング計算︓〜15分程度（⽬安、解かせたい問題サイズに依存）
• 結果の回収︓1分
• →349円 (1時間...

アニーリングマシン応⽤検討
Fogコンピューティング試作
現場とクラウドを連携させて業務改善
（倉庫オペレーション改善を想定）
30
Fog
Cloud
Fog
↑データ送信
現場デバイス
データ処理・現場制御
アプリケーション
制御指⽰↓
デ...

アニーリングマシン応⽤検討
• さくらのクラウドにおける、VMの配備計画
• エッジノードへのジョブ配備計画
• 画像処理フィルタへの適⽤
• 検討中...
31

今後の展開予定
（案であり本決まりのものではありません）
• アニーリングマシン（GPGPU版）利⽤トライアルユー
ザ募集
• アニーリングマシン（GPGPU版）社内適⽤（VM最適
配備への適⽤）
• エッジコンピューティング・Fogコンピュー...

ありがとうございました。
33

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