国内クラウドサービスプロバイダーの恥ずべき点：技術トレンド、最先端のコンピューティングツール、低レベルのモバイルインターネットに対する理解不足

[クラウド コンピューティングは、その独自の利点と巨大なビジネス展望により、近年 IT 業界で最もホットなキーワードの 1 つとなっています。もちろん、これは中国のモバイルインターネットの繁栄とも密接に関係しており、それをサポートするクラウドコンピューティングサービスが必要です。しかし、著者の斉海江氏は、自身の経験と中国における現在のクラウドコンピューティングサービスに関する観察に基づき、国内のクラウドサービスプロバイダーのほとんどが、並列グラフィックス処理のコンピューティングニーズを満たすことができない、過度に単純で粗雑な「リモートコンピュータルーム+モバイル大容量ハードディスク」モデルを使用していると考えています。「できるだけ早く技術動向を認識し、最先端のコンピューティングツールを統合して、クラウドGPU並列コンピューティングサービスを推進する必要があります。」では、クラウドGPU並列コンピューティングサービスはどれほど重要なのでしょうか。著者は記事の中で詳細かつ分かりやすい解釈をしており、行間を読むと、国内クラウドサービスの誇張と実際の後進性が垣間見えます。 】

クラウドコンピューティングは長い間流行語となってきました。では、クラウド コンピューティングとは一体何でしょうか。本質的には、社会の知的資源の共有です。クラウドでの技術パッケージ化により、難易度の閾値が下がり、より多くのユーザーが採用できる「非常に難しく高度な」技術になります。

この技術はどこに応用できるでしょうか? 中国の新たなモバイル インターネット経済は現在非常に繁栄しており、バックボーン サポートとして対応する技術レベルを備えたクラウド コンピューティング サービスが必要です。しかし、中国のクラウド サービス プロバイダーのほとんどは現在、過度に単純で粗雑な「リモート コンピュータ ルーム + モバイルの大容量ハードディスク」モデルを使用しており、並列グラフィック処理のコンピューティング ニーズを満たすことができません。現在のコンピューティング技術のトレンド「ビデオ、オーディオ、画像 + 3D + 大規模機械学習 + ビッグデータ分析 =》高負荷コンピューティングタスク =》クラウド GPU 並列コンピューティング」によれば、オペレーターはできるだけ早く技術トレンドを認識し、最先端のコンピューティングツールを統合して、クラウド GPU 並列コンピューティング サービスを推進する必要があります。その理由は次のとおりです。

1. 現在のグラフィックス、画像、3D コンピューティングは、さまざまなビデオ ゲーム、映画産業、工業デザイン、医療用画像処理、宇宙探査、通信などで広く使用されています。

コンピュータ技術の発展に伴い、グラフィックスと画像処理、特に新興の 3D 技術に対する人々の要求はますます高まっており、グラフィックスと画像処理および 3D コンピューティングは、さまざまなビデオ ゲーム、映画産業、医療用画像、宇宙探査、通信などの分野に応用されています。

現在、「コール オブ デューティ」や「ニード フォー スピード」などの人気の大規模 3D ゲームは、リアルなグラフィックスと強力な 3D 特殊効果を備えているため、コンピューターに非常に高いグラフィックスおよび画像処理能力が求められます。 2010年に公開された映画「アバター」は、俳優の代わりにアニメキャラクターが登場する3D映画の先駆けとなりました。3D立体映像を完璧に使用して、リアルな効果を生み出し、映像を壮大にしました。工業デザインには、AutoCAD、Maya、SolidWorks などのよく知られた 3D 処理ソフトウェアが数多くあります。医療画像分野では、3D/4D立体画像技術により、医療従事者は従来の平面ディスプレイでは捉えられない情報データを取得できます。360度全方向の画像情報を読み取ることができ、臨床診断にさらに豊富で正確な画像データを提供し、病変の診断ミスを大幅に減らし、診断と治療の質を向上させます。医療画像情報処理における技術革命を間違いなく引き起こすでしょう。

IT インターネットや携帯端末の発展と普及により、処理するデータ量が爆発的に増加し、携帯電話での 3D ゲームの流行も起こり、データ グラフィックスと 3D コンピューティングに対する需要が高まっています。

このことから、グラフィックスと 3D コンピューティングに対する現在の膨大な需要には、コンピューターに強力な 3D モデリング機能が必要であることがわかります。ただし、CPU のシリアル処理能力は、画像と 3D コンピューティングを効率的に処理する能力にはまったく達していません。そのため、並列コンピューティング テクノロジの使用がますます広まっています。

2. NVIDIA のグラフィックス ディスプレイ カードの CUDA コンピューティング パッケージに代表される GPU 並列コンピューティング テクノロジは、ワークステーション、サーバー、およびパーソナル コンピューターの標準コンポーネントになっています。

GPU は、画像処理を担当するコンピュータ グラフィック カード上のマイクロプロセッサです。有名なグラフィック カード会社である NVIDIA は、主力のグラフィック カード製品向けに、CUDA (Compute Unified Device Architecture) と呼ばれる特別な GPU 並列コンピューティング ツールキットを設計しました。

GeForce 8800 GTX を例に挙げると、そのコアには 128 個の内部プロセッサが搭載されています。 CUDA テクノロジーを使用することで、これらの内部プロセッサを直列に接続してスレッド プロセッサにし、データ集約型の計算を実行することができます。さまざまな内部プロセッサは、データを交換、同期、共有できます。これらの機能は、NVIDIA の C コンパイラを使用したドライバーを通じて利用できます。また、ストリーム プロセッサとしても機能し、アプリケーションが計算に使用できるようになります。 GeForce 8800 GTX グラフィックス カードの計算能力は 520GFlops に達します。SLI システムを構築すると、1TFlops に達することができます。

ソフトウェアメーカーが、CUDA テクノロジーを使用して Adob​​e Premiere Pro 用のプラグインを開発しました。プラグインを通じて、ユーザーはディスプレイ コアを使用して H.264/MPEG-4 AVC のエンコード速度を高速化できます。速度は、CPU を単純にソフトウェア アクセラレーションに使用した場合の約 7 倍です。

NVIDIA は、G80 以降のアーキテクチャに基づくすべての民間およびプロフェッショナル グラフィック カードまたはコンピューティング モジュールの CUDA テクノロジをサポートしています。全体的な計算能力は、CPU のみを使用する場合の 7 倍以上になります。 Tesla GPU は、ワークステーションとサーバー向けのアクセラレータです。コンシューマーグレードのグラフィックス カードやプロフェッショナル グラフィックス カードと比較して、完全な倍精度浮動小数点演算性能、双方向 PCIe 通信に対応するデュアル DMA エンジン、最大 12G のオンボード メモリ (Tesla K40 GPU) を備えています。専用の Linux パッチ、InfiniBand ドライバー、CUDA ドライバーを備えています。Windows オペレーティング システム用の CUDA ドライバーは、より高いパフォーマンスを実現できます。TCC ドライバーは、CUDA カーネルのシステム オーバーヘッドを削減し、リモート デスクトップ (Windows リモート デスクトップ) と Windows サービスをサポートできます。

3. CUDAに代表されるGPU並列コンピューティング技術は多くの分野で重要な役割を果たしてきた

•CUDA は科学研究コミュニティで広く使用されています。たとえば、CUDA は AMBER を高速化できるようになりました。 AMBER は、世界中の学術機関や製薬会社の 60,000 人を超える研究者が新薬の発見を加速するために使用している分子動力学シミュレーション プログラムです。

• 金融市場では、Numerix と CompatibL が CUDA サポートをリリースし、新しいカウンターパーティ リスク アプリケーションで 18 倍の高速化を達成しました。 Numerixは約400の金融機関で広く利用されています。

• コンシューマー市場では、Elemental Technologies、MotionDSP、LoiLo などの製品を含め、ほぼすべての主要なコンシューマー ビデオ アプリケーションがすでに CUDA を使用して高速化されているか、まもなく CUDA を使用して高速化される予定です。

4. NVIDIA は、クラウド サーバーへの GPU 並列コンピューティングの統合を非常に重視しています。米国のいくつかのクラウド サービス プロバイダーは、すでに GPU 並列クラウド コンピューティング サービスを提供しています。

•2009 年 10 月 20 日、NVIDIA と Mental Images は共同でハイエンド クラウド コンピューティング サーバー RealityServer をリリースしました。

•2012 年 5 月 17 日、NVIDIA は GPU を使用してクラウド コンピューティングを高速化するテクノロジを発表しました。

•2012 年 10 月 17 日、NVIDIA は初のクラウド コンピューティング仮想 GPU アクセラレーション プラットフォームである VGX K2 を発表しました。

•2013 GTC カンファレンスで、NVIDIA はクラウド コンピューティング分野の最新製品サーバー プラットフォームである NVIDIA GRID を発表しました。

その後数年間で、多くのアメリカのサーバーメーカーが GPU 並列コンピューティングに基づく独自のクラウド サービス プラットフォームを立ち上げました。現在、GPU クラウド コンピューティングを提供している主なサービス プロバイダーは、Amazon、Nimbix、Peer 1 Hosting です。

5. 非常に不可解な状況は、国内の大手クラウド サービス プロバイダー (Alibaba Cloud、Shanda Cloud、HiChina Cloud など) が GPU 並列コンピューティングに関して何の対策も講じていないように見えることです。

クラウドコンピューティングの概念が提案されて以来、それは急速に中国のIT業界で話題となり、あらゆる規模のクラウドサービスプロバイダーが雨後の筍のように出現しました。いくつかの大手クラウド サービス プロバイダーは、Alibaba Cloud の「Feitian」プラットフォーム、Baidu の BAE クラウド プラットフォーム、Inspur Group の HPC/IDC、メディア クラウド、教育クラウド、Huawei のエラスティック クラウド コンピューティング FusionCloud 戦略、Tencent Cloud エコシステム、Huayun Data が立ち上げた運用 PaaS プラットフォームなど、さまざまな名前で独自のクラウド コンピューティング サービス ポートフォリオを強調しています。

しかし、各社のさまざまな名称のもと、各社のサービス内容は非常に均質化しており、基本的にはすべてネットワークストレージ+仮想CPUコンピューティングの時間レンタルモデルです。ユーザーの実際のコンピューティング ニーズに対する理解と調査が不十分で、一部の浅い PC 機能が単にクラウドに移行されることがよくあります。非常に複雑で保守が難しいコンピューティング機能については、仮想レイヤー ソリューションは提供されていません。言い換えれば、クラウド サービス プロバイダーは、ユーザーが PC で既に簡単に快適に実行できるもの (オフィス ソフトウェアなど) をクラウドに移行するよう、ユーザーを絶えず説得しています。しかし、中小企業のユーザーが処理できないと感じ、本当に支援が必要な技術的に難しいコンピューティング機能に関しては、クラウド サービス プロバイダーはまったく無知です。

最近、私の部署がクライアント向けに開発したアプリケーションには、高負荷のデータ処理が含まれ、並列コンピューティングが必要でした。いくつかのクラウド サービス プロバイダーに連絡しましたが、GPU 並列コンピューティング サービスを提供しているプロバイダーはありませんでした。これは理解しにくい状況です。クラウド サービス プロバイダーの担当者に電話で問い合わせたところ、典型的な反応は次のとおりでした。

(カスタマーサービススタッフ)「この点についてはよく分かりません。技術スタッフに転送させていただきます。」

（テクニカルサポート）「あまり聞いたことがありません。この製品はまだ中国で販売されていないようですね？」

（テクニカルマネージャー）「当社のサーバーが GPU 並列コンピューティングをロードできるかどうかはわかりませんし、市場にそのような需要があるかどうかもわかりません。」

高性能並列コンピューティングでは、CPU+GPU の異機種混合モードが主に採用されています。このアーキテクチャにより、クラウド サーバー側でのリソース仮想化が実現されています。しかし、困惑しているのは、中国の大手クラウドサービスプロバイダーの公式サイトには、GPU並列コンピューティングの影すら触れられていないことです。私が連絡を取った大手企業の技術サービス担当者やマーケティング担当者でさえ、GPU並列コンピューティングについて何も知らないようです。以下では、この恥ずかしい状況の原因についていくつかの問題について説明します。

（１）現在、国内にGPU並列コンピューティングの市場がないというのは本当ですか？

（２）中国で仮想化GPU並列コンピューティングを実装する上で技術的な困難はありますか？

（３）大手クラウドサービス企業の経営陣はコンピューティングのニーズを理解しておらず、高性能技術の開発に敏感ではないのか？

（4）それとも、ビジネスの意思決定者が先端技術コミュニティと疎遠になっているのでしょうか？

• 上記(1)の市場要因について：前述の通り、グラフィックス、画像、アニメーション、ビデオ、3Dコンピューティング、ビッグデータ分析の幅広い応用により、GPU並列コンピューティングの需要が高まっていますが、このようなハイエンドの最先端コンピューティングを使いこなすには、一般の中小企業にはシステム構築、プログラム開発、保守の十分なレベルの常設技術チームが不足しています。そのため、クラウドサービスプロバイダーの参入により、こうした技術の利用の敷居を下げ、IaaS、PaaS、SaaSなどを含む共有レンタルサービスのフルセットを提供する必要性が高まっています。そのため、国内市場の需要は非常に強いです。

•上記（2）の技術的実装要素に関して：クラウドコンピューティングサービスで仮想化GPUを使用する技術は、すでに成熟している。前述のように、NVIDIA の CUDA システムはクラウド サーバーと完全に接続されており、これに基づいて、Amazon、Google、Joyent などの米国企業がすでに対応する商用クラウド コンピューティング レンタル サービスを提供しています。

2014年1月、Sugon、NVIDIA、Citrixは共同でGPUハードウェア仮想化機能を備えた「Cloud Map」（W760-G10）を発売しました。まだ明確なクラウドレンタルサービスはありませんが、技術的な実装は障害ではないことがわかります。

• 上記（３）経営要因について：テンセントやアリババなど近年成長を遂げている国内のスター企業は、非常に短期間で急速な拡大を遂げており、初期の従業員の多くが自然に上級管理職に昇進している。しかし、初期の人材の多くは、知識基盤と学習能力に重大な欠陥を抱えていました。大学生が学部生や大学院生を面接するのはよくあることです。事業が拡大するにつれ、全体的な技術蓄積が不十分であるという弱点が顕在化し、経営陣の技術に対する理解や感度が不十分となっていました。

• 上記の 4 番目の要因について: 中国の IT およびインターネットの発展は長い間、技術の「コピー」を追求しており、中国国内での収益モデルの模索に多大なエネルギーと注意が注がれてきました。中国企業はアプリケーションレベルで優れた市場感度を持っています。しかし、その根底にある技術動向は無視されてきました。企業の意思決定者は技術管理のアドバイスに頼る必要がありますが、技術管理は技術の最先端に到達できないか、すでに遅れをとっています。中国の大学や研究機関の研究文化は、論文数のみを志向しており、企業にとって最先端かつ実用的な新鮮な人材を育成できず、企業コンサルタントとして真剣に時間をかける学術専門家はほとんどいません。さまざまな理由により、ビジネスの意思決定者と先端技術分野の人々は疎遠になっています。

したがって、GPU 並列クラウド コンピューティングの市場需要も技術的実装も問題ではないと考えています。クラウド コンピューティング サービスの提供を目指す中国企業にとって、技術管理者の技術リテラシーとビジネス意思決定者の技術意識をさらに向上させる必要があります。

世界のクラウド コンピューティング市場は着実な成長傾向を維持していますが、クラウド コンピューティング業界、市場、サービスの現状は国によって大きく異なることにも留意する必要があります。中国を例にとると、前述のクラウドサービス企業の技術的要素とサービス的要素に加えて、従来のネットワークセキュリティも無視できません。一部の専門家は、国内のクラウドサービスプロバイダーのネットワークセキュリティ保護対策は依然として比較的弱いと指摘した。国内の代表的なクラウドサービス企業で発生するセキュリティインシデントの50％は、従来のネットワーク攻撃によるもので、53％を占めています。わが国のクラウドサービス利用者の規模が拡大し続けるにつれて、セキュリティ問題の数も急速に増加します。 】

6. クラウド コンピューティング プロバイダーは、現実的で本質的な価値、つまり多くの中小企業が最先端のコンピューティング ツールを利用できるように支援し、中国の新しいモバイル インターネット経済の技術レベルを向上させることに重点を置く必要があります。

過去30年間の中国の経済的奇跡は、ゼロから有への、低から高への急速な変革であった。経済レベルが急速に上昇している時代において、昨日の成功者や今日のトレンドセッターは、必然的に過去の経験や習慣的な考え方に影響を受けています。習慣的に、商業プロジェクトを開始すると、人々は商業チャネルの競争に重点を置き、勢いを生み出すのは得意ですが、製品の本質的な価値を探求する能力が欠けています。こうしたビジネスのやり方が過去に大きな成功を収めてきたことは否定できないが、新しい人気コンセプトが登場するたびに、「全員一致の意見、突入、単純な模倣、同質化」の状況が発生することも見てきた。彼らは物事を大げさに宣伝するのは得意ですが、しっかりした仕事をせず、概念の本質的な価値を深く探求していません。ナノテクノロジー、モノのインターネット、ロボット、3D プリントなど、人気のあるホットなトピックはたくさんあります。コンセプトは良いが、実践されなければハードパワーは増加しない。

クラウド コンピューティング サービスは、面倒な技術的メンテナンスをクラウドに移行し、「困難で高度な」技術的機能をパッケージ化してカプセル化し、ユーザーの技術的ハードルを下げ、社会の知的リソースの共有を実現します。今日の中国のクラウド サービス プロバイダーは、大規模でも小規模でも、単に「リモート コンピュータ ルーム + モバイルの大容量ハード ドライブ」モデルを採用しており、その重要性は限られています。中国は現在、世界経済でほぼ唯一繁栄している国であり、有名企業も成長しています。では、なぜクラウドコンピューティングは未だにこれほど低いレベルにとどまっているのでしょうか。その理由は、ビジネスコンセプトが低レベル市場での激しい競争の歴史的痕跡からまだ抜け出せず、技術コンテンツを深く掘り下げて本質的な価値を活用してビジネス上の優位性を築くことに慣れていないからです。

クラウド コンピューティングは、「非常に現実的で非常に技術的な」ものとして、商用アプリケーション企業に役立ち、合理的な意思決定を行うという動作特性を備えています。メラトニンのような欺瞞的なマーケティング戦術はピークに達していますが、ここでは効果がないかもしれません。中国の新しいモバイル インターネット経済は、アプリケーション レベルで繁栄し、活気に満ちており、世界でも最高レベルの 1 つです。それに応じて、バックボーンサポートとしてのクラウド コンピューティング サービスも対応する必要があります。大量のビデオ、オーディオ、画像 + 3D + 大規模機械学習 + ビッグデータ分析 =》高負荷コンピューティングタスク =》クラウドGPU並列コンピューティング。これは非常にシンプルで明確な導出チェーンです。なぜわざわざ前や後ろを見て、混乱を断ち切ろうとするのでしょうか?

【筆者のこの記事は、国内のクラウドコンピューティングと先進国とのギャップを正面から指摘している。米国では、マイクロソフト、グーグル、アマゾンといった大手企業に代表されるIT企業が、クラウドサービスにおける優位性を強化し、海外市場への進出を進めています。データによれば、世界のクラウドコンピューティング企業トップ100社のうち、80社以上がアメリカ企業です。一方、国内のクラウドコンピューティング市場規模も拡大傾向にあるものの、クラウドサービス事業者の技術やサービスの向上が求められており、サービスの使い勝手やセキュリティ、データの移行や配信などにはまだまだ改善の余地が多く残されています。調整や改善を行うためには、まずハードウェア調達を主体とした市場構造を変えることが必要です。 】

原題：国内クラウドサービスプロバイダーの恥ずべき点：テクノロジーのトレンドや最先端の​​コンピューティングツールを理解しておらず、モバイルインターネットは低レベル

キーワード: クラウドサービス、テクノロジー