ai によるリアルタイム分析を可能にする エッジ ......seagate...
TRANSCRIPT
HPE HPC & AIフォーラム 2019~ HP-CAST Japan ~
日本ヒューレット・パッカード株式会社ハイブリッドIT事業統括
エバンジェリスト三宅 祐典
AIによるリアルタイム分析を可能にするエッジコンピューティング
Agenda
AIとデータパイプライン
エッジにおけるAI利用の実例
HPEのエッジコンピューティングプラットフォーム
AIはじめに
2
– AIが得意なこと
– 単純な学習や行動
– 大量のデータ処理
– 作業の高速化
– パターン認識
– AIが不得意な事
– 学習していないことの判断
– 意味の解釈
– 創造的な作業
AIはすべてのことを出来るわけではない
手法毎に得意分野がある
ディープラーニング脳神経細胞の模倣
特徴- 何度もデータを流すことで重みづけが変化- 単純な計算を大量に実施- 認知精度が非常に高い- データ量の増加で認知制度が向上- 学習のみならず推論にも計算能力が必要
データ量とその処理性能が鍵
AIが利用されるさまざまなアプリケーション、データ型
4
画像
ビデオ
テキスト
センサ-
その他
音声
ビデオ監視
音声認識
感情分析
予測メンテナンス
不正検出
医用画像における組織分類
検出既知の物体/パターンを探索
分類定義済みセットからラベルを割り当てる
生成コンテンツ生成
異常検出異常あるいは未知のパターンを探索
発生
Business System
活用収集 蓄積 分析
データ分析パイプラインモデル
5
Data Store
AI
BI
StreamingProcessing
DataGateway
学習
IoT
推論
Data Set
Data Mart
収集 蓄積 分類集約
センサー 設備
カメラ 計測
会計、物流、販売…
分析パイプライン
データパイプライン
シーン①
シーン②
シーン③
画像A-2
画像B-2
画像C-2
画像D-2
想定適用シーン
工程A
工程B
工程C
工程D
画像A-1
画像B-1
画像C-1
画像D-1
画像A-2
画像B-2
画像C-2
画像D-2
単一製品の工程画像
・・・
・・・
・・・
・・・
・バーコードの一括読み取り・アナログメーターの閾値認識・パトライトの色識別・持ち去り、立ち去り監視etc…
工程間のカメラ画像を横串で集約
画像認識技術
設備情報とカメラ画像とのリンク
シーン④
「可視化」「解析」「自動化」 etc…
HPE Edgeline
EL4000
EL1000GL10
GL20
データ置き場
生産現場/データセンター/クラウド
・カメラとPLC/ロボットの同期・高機能カメラと画像認識
カメラ画像の分析及び複合情報の処理知りたい「変化」の状況を「自動収集」し、「画像」で見る！
Seagate社ユースケース - AI meets Edge-to-Cloud
7
Nvidia Tesla P100
カメラ
Nvidia Tesla P4
エッジリアルタイム分析EL4000
HPCコアApollo 6500
440K(2TB) 画像／日
ストリームプロセッサー
ストリームスコアリング（AI推論）
運用者向けイベント表示ダッシュボード
分析後のデータ保管
精選データ
「HPEが成しえたOTとITの融合から我々が得たものは、我々の工場にあるOT機器を、まるでそれらがITデータセンターの機器であるかのように中央制御する仕組みだ。データはリアルタイムで判断することで最も価値を生み出す。」
Bruce King, Senior Principal Data Scientist, Seagate
統合管理
発生エッジ データセンター
エッジにおけるリアルタイム機械学習の概要クラウドでの学習、エッジでの推論による即応性の向上
ビデオカメラエッジリアルタイム分析システム
DL学習用GPUNVidia Tesla V100DL推論用GPU
NVidia Tesla P4
収集 集約 蓄積 分類
学習推論
AI video-enabled Airports– HPE Edgeline: Scalable Video Analytics at
Hubs– Improved safety
– Pushback speed monitoring– Clear Safety Zones
– Reduced delays – Turn management using object detection– Overhead carry-on baggage counting
– HPE Edgeline: Standardized IoT operations at Hubs– Highly available IoT operations
– Hubs hosting apps for region/airport– Regional business operations no longer critically linked to
cloud connection, latency, or world-wide congestion
HPE Edgeline EL4000
HPE ProLiant m710x
Monitoring up to 20* gates per EL4000
….
*Dependent on type and number of video analytics running simultaneously (pushback, clear OSZ, bag counting, turn mgmt., etc.)
20x
1x
IoT Apps hosted
….
HPE CONFIDENTIAL
OmniSIG リアルタイムスペクトル検知
10
• AIを利用した信号検知
• CPU+GPUで能力拡大
• 50 MHz を6 msecでスキャン
Data flow
Control flow(actuation)
航空機内 整備場 データセンター
© Copyright 2018 Hewlett-Packard Enterprise Corporation. The information contained herein is subject to change without notice.
仮想現実（AR）によるメンテナンス作業支援
発生
Business System
活用収集 蓄積 分析
データ分析パイプラインモデル
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Data Store
AI
BI
StreamingProcessing
DataGateway
学習
IoT
推論
Data Set
Data Mart
収集 蓄積 分類集約
センサー 設備
カメラ 計測
会計、物流、販売…
分析パイプライン
データパイプライン
EdgeからAIまでのアーキテクチャーインフラストラクチャ – ハードウェア/クラウドリファレンス
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Analytic Services
“IoT Edge”即応性と効率化のためのエッジにおけるデータ処理基
盤
“Streaming Analytics”リアルタイムのデータ分析基盤
“Big Data”時系列データや他のデータソースと
の統合蓄積と高度な分析基盤
“AI”Deep Learning/
Machine Learning
NoSQL
Parallel Data Flow Mgmt
“Data Lake”
Distributed Data Flow MgmtData Acquisition
HPC StorageLocal Data Mgmt
Analytic ServicesModel
ServingModel
Serving
Models
Parallel Analytic Framework
HPC Storage
Deep Learning
HPE EdgelineHPE Synergy
HPE Superdome Flex
HPE Apollo 4000 HPE Apollo 6500
エッジでの処理能力の強化へ
統合システム
適材適所
クラウド活用
エッジコンピューティング
GPU
GPU
GPU
収集 蓄積 分類集約
GPU
VPU
大量のデータから“価値”を得るためにエッジで迅速なアクションを
早期分析と
コンピュート
深い分析と
コンピュート
データが検知され、
「モノ」が制御される
データが収集・
集約される
ステージ1 ステージ2 ステージ3 ステージ4
エッジ (工場、製品、中継所/基地局、整備拠点）
ステージ3
センサーから発生する大量のデータにより近いところで処理を行うことにより
データを蓄積して時間をかけて分析を行う前に、リアルタイムにデータを処理・分析できるため、
データの“賞味期限”切れやアラート検知遅れを防ぎ、迅速なアクションを起こすことが可能となる
データセンター/クラウド
収集 蓄積 分類集約発生データパイプライン
エッジに計算能力が必要になる要素
データ量 応答時間 セキュリティ パフォーマンス
エンタープライズクラスのITとオペレーショナルテクノロジー（OT*）を物理的に統合した業界初のシステム
OT システム制御システム、
データ取得システム、産業ネットワーク
EL4000
EL1000 EL300
データセンタークラスのアプリケーション
*OT = Operational Technology =制御システム、データ取得システム、産業ネットワーク
HPE Edgeline Converged Edge SystemsITとOTの融合
HPE Edgeline EL1000 / EL4000 Converged Edge System世界初 エッジコンピューティング用高性能サーバー
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- データセンターの外の環境対応- 動作温度 0℃ ～ 55℃、縦置き可能- 無線オプション
- PCIe /PXIeインターフェイス/サーバーカートリッジで多様なワークロードに対応
- NVIDIA GPU等を搭載し、エッジでのディープラーニング等に対応可能
- NI PXIアライアンスの豊富な産業向けインターフェイス（1500種）対応
- リモート管理機能（HPE ILO）搭載、遠隔操作可
HPE Edgeline EL1000(H8.75cm D23.2cm W35.2cm)※下記カートリッジを1枚搭載
HPE Edgeline EL4000(H4.3cm D62.9cm W43.18cm)※下記カートリッジを最大4枚搭載
計算処理用カートリッジ
HPE ProLiant m510サーバーカートリッジ
Intel® Xeon® D-1548/1587CPU 8コア もしくは 16コアメモリ 最大128GBSSD 最大2TB
ワークステーション・ビデオ処理用カートリッジ
HPE ProLiant m710xサーバーカートリッジ
Intel® Xeon® E3-1585LGPU Intel ® Iris Pro P580CPU 4コア 3.0-3.7GHzメモリ 最大64GBSSD 最大4TB
HPE Edgeline is adding support for NVIDIA Tesla T4
HPE Edgeline EL1000 HPE Edgeline EL4000
4 Per System2 Per SystemSource: NVIDIAEstd. Availability: Q1 CY2019
前例のないOTとITの統合およびスケーラブルな入出力
− より過酷な環境へ
− IP50、動作温度-30℃～70℃
− 豊富な物理インターフェースを選択可能
− 4port1GbE TSN, CAN Bus, Serial, GPIO
− ITレベルのリモート管理
− iSMでWiFiベースのリモート管理可
− OT Linkに最適化
HPE Edgeline EL300 Converged Edge System
Edgelineでの高解像度/高効率な画像分析“Eagle Eye”プロジェクト – Intel Movidius Myriad X VPU Accelerator
• OpenVINO対応済みのフレームワーク: Caffe, TensorFlow, mxNet, nGraph• サポート済みのDNN: GoogleNet, ResNet-18, Tiny Yolo V1• 期待されるパフォーマンス: 400 fps, 4x4 TOPS @ ~4W per M.2 module• 豊富な搭載量:
• EL300に最大1枚• EL1000/4000用m710xに最大 4枚• オプションのM.2増設PCIeカードにより
EL4000に最大24 “Eagle Eye” (96 Myriad X) = 384 TOPS @ 96W
Estd. Availability: Q2 CY2019
•Intel Movidius Myriad X chip Vision Processing Unit (VPU) テクノロジー（https://www.movidius.com/myriadx）を搭載
•ディープニューラルネットワークのためのアクセラレータ
•M.2フォームファクター: EL300, EL1000、 EL4000に搭載可能になる予定
HPE Eagle Eye M.2 Card
Intel Myriad X
推論用アクセラレーターの選択肢
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Deep Learning推論モデル
Intel Movidius 用Deep Learning推論モデル
Intel FPGA 用Deep Learning推論モデル
Intel OpenVINO
対応可能なフレームワークはCaffe, TensorFlow, mxNet, nGraph
Intel Movidius VPU Intel FPGA （Arria１０など）
NVIDIA GPU上でモデル検討・学習
NVIDIA GPU（CUDA Core）
NVIDIA GPU（CUDA Core）
Intel CPU 用Deep Learning推論モデル
Intel GPU 用Deep Learning推論モデル
EL8000を利用した現場におけるマイクロデータセンター
– EL8000 5Uhalfモデル1筐体には最大4物理サーバー搭載
– 4台のデータセンターレベルのサーバー
– GPU搭載可能で、クラウドに繋ぐことなく、現場でAIを利用したリアルタイム解析
– EL8000 1筐体に複数の機能を内包
– スペクトル検知（どの方角からどんな電波が出ているか等をリアルタイムで分析）
– 動作していたSoftware:OmniSIG
– Facial Recognition– 動作していたSoftware：AnyVison
– デプロイメント管理
– 動作していたSoftware： Openshift
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エッジITの調達と管理を簡素化、エンタープライズグレードの管理性とセキュリティによる保護
− エンタプライズクラスのリモート管理
− 多数のEdgelineをまとめて管理するツール発売予定
HPE Edgeline Integrated System Manager(iSM)
HPE iLO4/iLO5*
HPE Edgeline Infrastructure Manager
業界初、エッジに最適化されたエンタープライズクラスのシステム管理
*将来
まとめ
AIとデータパイプライン
エッジにおけるAI利用の実例
HPEのエッジコンピューティングプラットフォーム
Thank [email protected]
Appendix各製品スペック
HPE インテリジェント ゲートウェイ システムHPE Edgeline GL10 / GL20
27
•広範囲な環境条件で利用可能動作温度 0℃ ～ 60℃* *追加オプションに依存
防水・防塵 IP40衝撃・振動 30 G、IEC 60068-2-27、正弦半波、11 ミリ秒期間
3Grms、IEC 60068-2-64、ランダム、5～500Hz、1ｈ/軸
•高性能、無線通信対応GL10 Intel® Atom® E3826 2コア 1.46GHz、 4GBメモリ、32GB SSDGL20 Intel® Core® i5-4300U 2コア 1.9-2.9GHz、 8GBメモリ、64GB SSD（共通） 無線オプション 3G/LTE**(SIMフリー)、WiFi/BT
** LTEはEL20のみ、近日対応予定
•ゲートウェイに必要な基本機能を完備（共通） VGA, HDMI, 1GbEイーサネット、RS-232/422/485, USB2.0/3.0（GL20のみ） POE 4ポート、 8Bit DIO
エントリーゲートウェイ
HPE GL10 IoTゲートウェイ(H3.6cm D11.7cm W14.0cm)
高性能ゲートウェイ
HPE GL20 IoTゲートウェイ(H7.6cm D13.3cm W26.5cm)
MS AzureIoT EdgeCertified
MS AzureIoT EdgeCertified
HPE コンバージドエッジシステムHPE Edgeline EL1000 / EL4000
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•世界初 エッジコンピューティングサーバーサーバーCPUである、Intel ® Xeon ® CPUを搭載 （最大64コア）動作温度 0℃ ～ 55℃*、縦置き可能 *追加オプションに依存
衝撃・振動 30 G、IEC 60068-2-27、正弦半波、11 ミリ秒期間3Grms、IEC 60068-2-64、ランダム、5～500Hz、1h/軸
無線オプション （EL1000のみ）3G/LTE(SIMフリー)、WiFi/BT
•リモート管理機能（HPE ILO）搭載、遠隔操作可ヒューレットパッカードエンタープライズのサーバーに標準的に搭載される、HPE ILO 4（Integrated Lights-Out) を搭載
- ハードウェアリモート監視- 遠隔から、画面確認、電源On/Off/強制Off、OSインストール/Updateが可能
•PCIe および産業用 PXIeインターフェイス対応PCIe x16 もしくは PXIeスロットを装備 （EL1000は2、EL4000は4）NVIDIA GPU等を搭載し、エッジでのディープラーニング等に対応可能NI PXIアライアンスの豊富な産業向けインターフェイス（1500種）対応
HPE Edgeline EL1000(H8.75cm D23.2cm W35.2cm)※下記カートリッジを1枚搭載
HPE Edgeline EL4000(H4.3cm D62.9cm W43.18cm)※下記カートリッジを最大4枚搭載
計算処理用カートリッジ
HPE ProLiant m510サーバーカートリッジ
Intel® Xeon® D-1548/1587CPU 8コア もしくは 16コアメモリ 最大128GBSSD 最大2TB
ワークステーション・ビデオ処理用カートリッジ
HPE ProLiant m710xサーバーカートリッジ
Intel® Xeon® E3-1585LGPU Intel ® Iris Pro P580CPU 4コア 3.0-3.7GHzメモリ 最大64GBSSD 最大4TB
MS AzureIoT EdgeCertified
MS AzureIoT EdgeCertified
HPE Edgeline GL10 Intelligent Gateway スペック
HPE Edgeline GL10コンピュート インテル Atom E3826 デュアルコア 1.46GHz
4GB DDR3L 1067MHz SO-DIMM搭載
I/O 1GbE x 2ポート、RS-232/422/485 x 1ポート、USB 2.0 x 2ポート、USB 3.0 x 1ポート、VGA x 1ポート、HDMI x 1ポート、Micro HDMI x 1ポート
拡張I/O フルサイズ ミニPCIe拡張スロット x 1 ハーフサイズ ミニPCIe拡張スロット x 1
コネクティビティー 3G、WiFi対応（オプション）
ストレージ 2.5インチSATA HDDベイ x 132GB SATA SSD （標準）mini-PCIe拡張スロットによりmSATAサポート
フォームファクター アルミニウム製高さ 3.6cm x 奥行き 11.7cm x 幅 14.0cm（本体）、壁掛け可能
動作温度 0℃～60℃（構成に準じる）
耐環境性能 3 Grms, IEC 60068-2-64, random, 5 ～ 500 Hz, 1 hr/axis30 G, IEC 60068-2-27, half sine, 11 ms duration, IP40
電源 100V電源対応
サポートOS Windows 7 / 8.1 / 10, Windows Server 2012 R2, CentOS 6.7/7.2※最新情報は、下記Webサイトをご参照ください。http://h17007.www1.hpe.com/us/en/enterprise/servers/supportmatrix/windows.aspx#.WZ
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MS AzureIoT EdgeCertified
HPE Edgeline GL20コンピュート インテル Core i5-4300U デュアルコア 1.9GHz
インテル HD グラフィックス44008GB DDR3 1600MHz SO-DIMM搭載
I/O 1GbE x 2ポート、RS-232/422/485 x 2ポート、USB 2.0 x 2ポート、USB 3.0 x 2ポート、VGA x 1ポート、HDMI x 1ポート、PoE x 4ポート、1 X 8 Bit DIO x 1ポート、MIC(1 inline in/out) x 1ポート
拡張I/O フルサイズ ミニPCIe拡張スロット x 3 ハーフサイズ ミニPCIe拡張スロット x 1
コネクティビティー 3G、WiFi対応（オプション）
ストレージ 2.5インチSATA HDDベイ x 1、64GB SATA SSD （標準）mini-PCIe拡張スロットによりmSATAサポート
フォームファクター アルミニウム製高さ 7.6cm x 奥行き 13.3cm x 幅 26.5cm（本体）、壁掛け可能
動作温度 0℃～60℃（構成に準じる）
耐環境性能 3 Grms, IEC 60068-2-64, random, 5 ～ 500 Hz, 1 hr/axis30G, IEC 60068-2-27, half sine, 11 ms duration, IP40
電源 100v電源対応
サポートOS Windows 7 / 8.1 / 10, Windows Server 2012 R2, CentOS 6.7/7.2※最新情報は、下記Webサイトをご参照ください。http://h17007.www1.hpe.com/us/en/enterprise/servers/supportmatrix/windows.aspx#.WZ
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HPE Edgeline GL20 Intelligent Gateway スペック
MS AzureIoT EdgeCertified
HPE Edgeline EL1000 Converged Edge System スペック
HPE Edgeline 1000コンピュート HPE ProLiant m510 Server （インテル® Xeon® D 8または16コア, 最大
128GB RAM）、またはHPE ProLiant m710x Server （Intel® Xeon® E3 4コア, GPU搭載, 最大64GB RAM）を最大1サーバー搭載可能
I/O 1GbE x 2ポート
拡張I/O 最大2枚の内部ミニPCIeカード （SIMスロット用、オプション）、最大2枚のフルハイト・ハーフレングス x8 PCIe スロット（あるいは最大2枚の x8 PXIe スロット）
ストレージ ホットプラグ2.5インチSFF ディスクベイ x 2、最大4TB（オプション）HPE Smart Array P440（オプション）
フォームファクター 高さ8.75cm x 奥行き 23.2cm x 幅 35.2cm（本体）
動作温度 0℃～55℃（構成に準じる）
電源 95-265 VAC あるいは -48 VDC input
マネジメント HPE iLO 4（管理用RJ45ポート）
サポートOS Red HatなどのLinux OS、Windows Server OS、WindowsクライアントOSなど（搭載するm510、m710xサーバーカートリッジに準拠）
MS AzureIoT EdgeCertified
HPE Edgeline EL4000 Converged Edge System スペック
HPE Edgeline 4000コンピュート HPE ProLiant m510 Server （インテル® Xeon® D 8または16コア, 最大
128GB RAM）、またはHPE ProLiant m710x Server （インテル® Xeon® E3 4コア, GPU搭載, 最大64GB RAM）を最大4サーバーまで搭載可能
I/O 10GbE SFP+ x 2ポート あるいは QSFP+パススルー
拡張I/O 各カートリッジ毎に1つのPCIe スロット（合計4）（あるいはPXIe スロット）
フォームファクター 1Uサイズ、高さ 4.3㎝ x 奥行き 62.9cm x 幅 48.1cm（本体）スライドレール（オプション）を利用し標準19インチラックへラックマウントも可能
動作温度 0℃～55℃（構成に準じる）
電源 95-265 VAC あるいは -48 VDC input（冗長電源）
マネジメント HPE iLO 4（管理用RJ45ポート）
サポートOS Red HatなどのLinux OS、Windows Server OS、WindowsクライアントOSなど（搭載するm510、m710xサーバーカートリッジに準拠）
MS AzureIoT EdgeCertified
m510サーバーカートリッジ スペックHPE ProLiant m510サーバーカートリッジ
搭載ノード数 1ノード
CPU インテル® Xeon® D “Broadwell-DE” − D-1548: 8 コア, 2.0 GHz (ターボ時2.3 – 2.6GHz) / 12MB cache− D-15871: 16コア, 1.7 GHz (ターボ時2.1 – 2.3GHz) / 24MB cache
GPU 搭載なし
Memory 最大128GB8 GB, 16 GB, 32 GBのモジュールから4枚まで構成可能DDR4 ECC RDIMMs (2400 MHz)
NIC 10GbE × 2 ポート Mellanox ConnectX-3 PRO RoCE対応
Disk 最大2TB NVMe M.2 SSD (以下モジュールから最大3個構成可能)最大1個－SATA-3 M.2 (2242) – 64 GB, 120 GB, 240 GB 最大2個－x4 Gen3 NVMe M.2 (2280) – 512 GB, 1024 GB
Management HPE iLO 4 (リモートコンソール/仮想メディア機能)HPE Trusted Platform Module (TPM) embedded
消費電力 最大88W, 平均 62W 1カートリッジあたり (8コア時)
サポートOS RedhatなどのLinux OS、Windows Server OSなど※最新情報は、下記Webサイトをご参照ください。http://h17007.www1.hpe.com/us/en/enterprise/servers/supportmatrix/windows.aspx#.WZ
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インテル® Xeon® プロセッサー
MS AzureIoT EdgeCertified
m710xサーバーカートリッジ
HPE ProLiant m710xサーバーカートリッジ搭載ノード数 1ノード
CPU インテル® Xeon® E3 “Skylake-H”− E3-1585L v5: 4 コア, 3.0 GHz ‐ 3.7 GHz (全コアターボ時) /
8 MB shared cache
GPU インテル Iris Pro P580 “GT4e” GPU (72個の演算ユニット搭載)
Memory 最大64GB8 GB, 16 GBのモジュールから4枚まで構成可能DDR4 ECC SoDIMMS (2133/2400 MHz)
NIC 10GbE × 2 ポート Mellanox ConnectX-3 PRO RoCE対応
Disk 最大4TB NVMe M.2 SSD (以下モジュールから最大5個構成可能)最大1個－SATA-3 M.2 (2242) – 64 GB, 120 GB, 240 GB最大4個－x4 Gen3 NVMe M.2 (2280) – 256GB, 512 GB, 1024 GB
Management HPE iLO 4 (リモートコンソール/仮想メディア機能)HPE Trusted Platform Module (TPM) embedded
サポートOS RedhatなどのLinux OS、Windows Server OS、WindowsクライアントOSなど※最新情報は、下記Webサイトをご参照ください。http://h17007.www1.hpe.com/us/en/enterprise/servers/supportmatrix/windows.aspx#.WZno
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インテル® Xeon® プロセッサー
サポートオペレーティングシステム
Operating System GL10 GL20EL1000 / EL4000
m510 m710xWindows7 with SP1 (x64)(Professional, Enterprise) ○ ○ ○ ○
Windows8.1 (x64)(Professional, Enterprise) ○ ○ ○ ○
Windows10 (x64)(Professional, Enterprise) ○ ○ ○ ○
Windows 10 IoT Enterprise(Core, Mobile, Enterprise)
〇(Enterpriseのみ)
〇(Enterpriseのみ)
〇*(Enterpriseのみ)
〇*(Enterpriseのみ)
Widows Server 2012 R2(Standard, Datacenter, Hyper-V)
○(Standardのみ)
○(Standardのみ) ○ ○
Windows 2016(Standard, Datacenter, Hyper-V) ○ ○
WMware(vSphere 6u2/3, 6.5, 6.5u1/2,6.7) ○ ○
Cent OS 6, 7 (64bit) ○ ○ ○ ○
Red Hat Enterprise Linux 6, 7 ○ ○ ○ ○
SUSE Linux Enterprise Server 12 〇 〇
2018年11月1日現在
http://h17007.www1.hpe.com/us/en/enterprise/servers/supportmatrix/windows.aspx#.Wh1m_VVl9aR
* ナショナルインスツルメンツ社より、ハード組み込み状態で提供