CUDA 9 Features Revealed: Volta, Cooperative Groups and More Figure 1: CUDA 9 provides a preview API for programming Tesla V100 Tensor Cores, providing a huge boost to mixed-precision matrix arithmetic for deep learning. At the 2017 GPU Technology Conference NVIDIA announced CUDA 9, the latest version of CUDA’s powerful parallel computing platform and programming model. CUDA 9 is now available as

仮想通貨Bitcoin(ビットコイン)のマイニングで利益を得るには、高性能な専用マシンを使うのが必須で、さらには電力コストを抑えるために電気代の安い国に拠点を構えることが求められます。マイナーたちが軍拡競争のような熾烈なサバイバルを繰り広げる中で、システムを維持するためのマイニングに必要なエネルギーが高まり続ける状況は、将来的にビットコインシステムの維持そのものを不可能にすると指摘されています。 The Ridiculous Amount of Energy It Takes to Run Bitcoin - IEEE Spectrum https://spectrum.ieee.org/energy/policy/the-ridiculous-amount-of-energy-it-takes-to-run-bitcoin ビットコインはすべてのトランザクション(取引)を記録する元帳とし

Chris KlebanProduct Manager, Google Compute Engine Today, we're happy to make some massively parallel announcements for Cloud GPUs. First, Google Cloud Platform (GCP) gets another performance boost with the public launch of NVIDIA P100 GPUs in beta. Second, NVIDIA K80 GPUs are now generally available on Google Compute Engine. Third, we're happy to announce the introduction of sustained use discoun

NTT Comグループのマルチノード型GPUプラットフォームを採用 株式会社Preferred Networks(本社：東京都千代田区、代表取締役社長 最高経営責任者：西川 徹、以下：PFN)は、自動運転技術やがん診断をはじめとした深層学習(ディープラーニング)などの研究開発用プライベート・スーパーコンピュータを、2017年9月より稼働しました。このスーパーコンピュータは、NTTコミュニケーションズ株式会社(本社：東京都千代田区、代表取締役社長：庄司 哲也、以下：NTT Com)と株式会社NTTPCコミュニケーションズ(本社：東京都港区、代表取締役社長：田中 基夫、以下：NTTPC)の高速演算処理(GPU)プラットフォームを採用し、計算ノードにはNVIDIA(R)製 Tesla(R) P100 GPUを1,024基搭載しています。民間企業のプライベートな計算環境としては、国内最大級となりま

9月より営業部ビジネスデベロップメント担当となりました白鳥です。 主にHPC, CAE用途でのクラウド利用を広げていきたいと思っています。よろしくお願いします。 昨日、 プロメテック・ソフトウェア社 主催の Prometech Simulation Conference 2017 に行ってきました。 プロメテック・ソフトウェア社と、Particleworks, 粒子法について プロメテック・ソフトウェア社は Particleworks を主力製品として、流体解析ソフトウェアの開発や、解析のコンサルティングを事業とされています。 Particleworksの最大の特徴は、解析手法として 粒子法 を採用している点です。 従来のほとんどの流体解析手法では、流れを計算する前にメッシュ（格子）を作成する必要があります（これらの手法は粒子法に対して「格子法」と呼ばれます）。 「流体解析 メッシュ」など

Using Intel.com Search You can easily search the entire Intel.com site in several ways. Brand Name: Core i9 Document Number: 123456 Code Name: Emerald Rapids Special Operators: “Ice Lake”, Ice AND Lake, Ice OR Lake, Ice* Quick Links You can also try the quick links below to see results for most popular searches. Product Information Support Drivers & Software

【シリコンバレー=兼松雄一郎】米宇宙開発ベンチャーのスペースXは14日、スーパーコンピューターを積んだ宇宙船の国際宇宙ステーション（ISS）への打ち上げに成功した。今回の荷物は研究開発向けが中心で、スパコンのほか、パーキンソン病の治療法開発に使うたんぱく質製造装置が含まれる。16日にISSのロボットアームで近くに到

日立ソリューションズの吉田です。 今回は、スーパーコンピュータ（スパコン）とOSSとの関係について考えてみたいと思います。 2017年6月に公開された「TOP500」のうち、498のスパコンは、Linuxが稼働していることがわかりました。 残り2つは、UNIX（AIX）でした。 「TOP500」は、1993年に発足し、世界で最も高速なコンピュータシステムの上位500位までを定期的にランク付けし、年2回発表しているプロジェクトです。 ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）分野の傾向を、追跡・分析するための信頼できる基準を提供することを目的とし、LINPACKと呼ばれるベンチマークによりランク付けしています。 マンハイム大学、テネシー大学、ローレンス・バークレイ米国立研究所の研究者らによってリストが作成され、Conference（ISC）および11月のSupercomputing Co

7月28日の決算説明会で、ヤフーの宮坂社長がスーパーコンピュータ「kukai」の活用について言及。コンテンツのパーソナライズ精度向上などに役立てるという。 「kukai」（クウカイ）は、同社がExaScalerとHPCシステムズ協力のもとに開発したスーパーコンピュータ。ディープラーニング活用に特化したもので、省エネ性能の高さも特徴。2017年6月にスパコンの省エネ性能ランキング「GREEN500」で世界2位を獲得した。（関連記事） kukaiは、ディープラーニングを活用したコンテンツのパーソナライズ精度向上を目的に開発したもの。例えば、スマートフォン版のYahoo!JAPANトップページは、タイムライン形式でニュースを表示するが、「パーソナライズ精度が良くなったことで、ユーザーの滞在時間が延びている」という。 「kukaiは、ディープラーニングを使うもの全てに活用できると思っている」と宮坂

清水亮 / Ryo Shimizu ［経営者、研究者、プログラマー］ and 伊藤 有/Tamotsu Ito ［編集部］ Jul. 26, 2017, 06:00 PM テクノロジー 28,396 ヤフーのスパコン｢kukai｣。スーパーコンピューターのシステムを丸ごと非導電性の特殊な冷却液（フロリナート）に浸して冷却する液浸冷却を採用している。 Yahoo! JAPAN Yahoo! JAPAN（以下、ヤフー）は6月19日、独自のスーパーコンピューター｢kukai（空海）｣でスーパーコンピュータの省エネ性能を競う世界的ベンチマークの1つ｢Green500｣で世界2位になったことを発表した。 このkukai、あまり詳細に語られていない部分も多く、謎が多いスパコンだ。たとえば、日本の産業界ではまだ実用化の例が少ない、スパコンを丸ごと特殊な冷却液（フロリナート）に浸す技術"液浸冷却"を使って

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 日本仮想化技術は7月18日、OpenStack環境でのGPU技術「GPU on OpenStack」の活用を推進していくと発表した。OpenStack環境の仮想マシンやコンテナに対してGPUの計算リソースを割り当てて、ハイパフォーマンスコンピューティングやデスクトップ仮想化などのさまざまな用途で利用できるという。 同技術を活用することで、GPUを業務で活用するユーザーは、利便性の向上や一元管理による運用の効率化を実現できるが、現在、環境構築や利用方法についての情報は十分ではないとの認識を示した。 そこで、日本仮想化技術は、NVIDIAとアスクと協力して環境構築と技術評価を行い、利用者やインフラ管理者にとって役立つ情報を発信していくことと

ベンチャー企業のPEZYグループが、日本一の処理性能の実現を目指して開発中のスーパーコンピューター「Gyoukou（暁光）」。早ければ2017年6月発表のスパコン性能ランキング「Top500」で上位入賞を狙うとしていたが、ふたを開けるとTop500の順位は69位、省エネ性能のランキング「Green500」でも7位にとどまった（関連記事）。開発はどこで滞り、構想を実現できる時期はいつ頃になりそうなのか。PEZYグループを率いる齊藤元章氏らに現状を取材した。 横浜市金沢区にある海洋研究開発機構（JAMSTEC）の横浜研究所。2002～2004年当時に世界最高速のスパコンだった初代の地球シミュレーターが置かれていた場所に、腰ほどの高さのずんぐりした筐体が二列に整然と並ぶ（図1）。それぞれが冷却用のフッ化炭素系液体「フロリナート」をたたえた液浸槽で、中には「ブリック」と呼ぶ機能モジュールが所狭しと

AIやHPC（高性能計算）の分野で注目されているGPU。そのアーキテクチャの特徴や用途をまとめてみます。 以前TPUについて書いたときにも触れた通り、現在、ディープラーニングの学習や推論処理にはGPUを使うのが一般的になっています。なぜGPUを使うかというと、「安くて速い」からですが、その理由はアーキテクチャにあります。 GPUのアーキテクチャ GPUはGraphics Processing Unitの略で、その名の通り、3次元グラフィックスに必要な計算を高速に行うために専用に設計されたプロセッサです。Intelなどの汎用プロセッサは、さまざまな計算を行う必要があり、回路も複雑になっています。しかし、グラフィック計算のみを高速に行えればいいGPUは、回路がシンプルになります。 汎用プロセッサでも、最近はメニーコアになっていますが、それでも数十程度が一般的です。回路が複雑ということは、チップ

理化学研究所は、文部科学省が進める AIP プロジェクト (人工知能、ビッグデータ/IoT、サイバーセキュリティ統合プロジェクト) の研究開発拠点として昨年、「革新知能統合研究センター」を設置しました。 この度、同研究センターにおける人工知能研究を支える大規模計算リソースとして、「ディープラーニング解析システム」が導入されます。富士通株式会社様が受注されたこのシステムでは、GPU 計算ノードとして NVIDIA の「AI スーパーコンピューター」 DGX-1 が採用されました。 DGX-1 は、最新の Pascal アーキテクチャ GPU である Tesla P100 を 8 基搭載し、ディープラーニングの学習処理で活用される半精度浮動小数点 (FP16) 演算では 170 テラフロップスの性能を持ちます。 今回の「ディープラーニング解析システム」には 24 台の DGX-1 が導入され、