東工大のスパコンTSUBAME4.0が来春稼働開始 AI向け演算性能952ペタフロップス、「もっとみんなのスパコン」の実現へ
東京工業大学学術国際情報センター（以下、GSIC）は、次世代スパコン「TSUBAME[用語1]4.0」の来春稼動に向けて構築を開始します。TSUBAME4.0の理論演算性能は科学技術計算で利用される64bitの倍精度[用語2a]で66.8ペタフロップス（Peta Flops）[用語3]、人工知能（AI（Artificial Intelligence）[用語4]）などで利用される16bitの半精度[用語2b]では952ペタフロップスの性能を達成する予定です。これは、それぞれの演算精度において現存する国内のスパコンの中ではスーパーコンピュータ「富岳」に次ぐ2位相当となります。これまでのTSUBAMEシリーズと同様に、科学技術計算・ビッグデータ解析・AIなど幅広い分野で積極的に活用してまいります。 東工大のスパコンであるTSUBAMEシリーズは、2006年4月のTSUBAME1.0稼働以来長年に
International Parallel Data Systems Workshop
Program Co-Chairs: Microsoft, USA The Ohio State University, USA Reproducibility Co-Chairs: DePaul University, USA Lawerence Berkeley National Laboratory, USA abstract / cfp / submissions / WIP session workshop registration / committees PDSW23 Reproducability Addendum (updated Aug 29, 2023) NEW SUBMISSION DEADLINE: AUG 6, 2023 Invited speaker - TBA WORKSHOP ABSTRACT We are pleased to announce the
大規模グラフアルゴリズムの最先端
東京大学 松尾研究室が主催する深層強化学習サマースクールの講義で今井が使用した資料の公開版です． 強化学習の基礎的な概念や理論から最新の深層強化学習アルゴリズムまで解説しています．巻末には強化学習を勉強するにあたって有用な他資料への案内も載せました． 主に以下のような強化学習の概念やアルゴリズムの紹介をしています． ・マルコフ決定過程 ・ベルマン方程式 ・モデルフリー強化学習 ・モデルベース強化学習 ・TD学習 ・Q学習 ・SARSA ・適格度トレース ・関数近似 ・方策勾配法 ・方策勾配定理 ・DPG ・DDPG ・TRPO ・PPO ・SAC ・Actor-Critic ・DQN（Deep Q-Network） ・経験再生 ・Double DQN ・Prioritized Experience Replay ・Dueling Network ・Categorical DQN ・Nois
Violin Memory » 3200 Flash Memory Array
Sustained Performance 7 x 24 x 365 The Violin 3200 is a redundant, modular 3U memory array that scales from 500GB to 10TB SLC NAND Flash and provides the industry’s best price/performance attributes. It is the first in the Violin 3000 series of Memory Arrays that scale to more than 140TB in a rack with performance over 2 Million IOPS. The enterprise-grade Violin 3200 includes hardware-based flash
OSの工夫でも高速化
高速化を支えるソフトウエア技術の3つ目は、デーモンの動作タイミングを複数ノード間で同期させることだ。 並列プログラムの実行は、数百～数万ノードで二人三脚をするようなもので、各ノードが同期して動作できなければ高い性能を実現できない。ノード間の同期を妨げる要因として、OSや運用ソフトウエアが動かすデーモンがある。デーモンが不定期に動くと、並列プログラムの動作の外乱（システムノイズ）となり、数万ノードで動く並列プログラムでは大きな性能低下につながる。これは、デーモンの動作によって特定ノードの処理が遅くなり、その間、他の全ノードが待たされてしまうためである（図14）。 これを回避するため、「京」ではOSの機能を拡張し、デーモンの動作タイミングをノード間で同期させている。ノード間の同期には、Tofuインターコネクトのバリア同期機能を利用する。このためデーモンによる並列プログラムへの悪影響を一定以下に
プログラム実行とMPI通信を高速化
次に、「京」で並列プログラムを高速動作させるための技術と「京」という大規模システムを効率良く運用するための技術について解説する。 「京」の計算ノードのOSはLinuxだ。TOP500リストにエントリーしているシステムの90％でLinuxが動作しており、これら既存のスーパーコンピュータで動作しているアプリケーションを容易に「京」に移植できる。 「京」のようなスーパーコンピュータでは、天気予報や航空機のシミュレーションといった、大規模な計算を行うアプリケーションを高速に動作させる必要がある。そのため、多数の計算ノードで処理を分担し、計算ノード間で通信して計算結果を共有するモデルを使う方式が一般的に採用されている。 「京」でも、計算ノード内でCPUコア数に応じた複数のスレッドやプロセスを生成して並列計算を実行し、計算ノード間ではMPI（Message Passing Interface）と呼ばれ
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Nerd Grind
If you own a Mac, you know that storage is a precious resource. With more and more media files being larger in size, it’s becoming … Read More If you’re a Mac user, you’ve probably heard of Mackeeper at some point. In the past, Mackeeper has had a somewhat questionable reputation, with many … Read More
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mpiFileUtils - Parallel file utilities for HPC
NVIDIA-Grace-Hopper-Superchip-Architecture-Whitepaper-V1.0.pdf
地球シミュレータ開発史 - 独立行政法人海洋研究開発機構
https://icl.bitbucket.io/hpl-ai/
TSUBAME3.0利用の手引き
パネルセッション2 「将来のスーパーコンピューティング技術の取組について」 松岡氏発表資料
事務連絡
日本HP、最大80TBを搭載可能な“瞬速”半導体メモリアレイ「HP VMAシリーズ」～応答速度はSAS HDDの約50倍高速
地球シミュレータ開発史
Google Code Archive - Long-term storage for Google Code Project Hosting.
株式会社HPCソリューションズ ～ 技術情報 インフィニバンドスイッチの多段構成とノンブロッキング infiniband multi-stage nonbrocking
http://www.cs.wayne.edu/~weisong/papers/yu07-flaw.pdf