大栗です。 現在re:Invent 2018のKeynote中で機械学習やHPC向けの高速なファイルシステムの新サービスが発表されました。 Amazon FSx for Lustre AWSには様々なストレージサービスがありますが、多数のマシンからアクセスするためのサービスはレイテンシよりもスループットを重点においたサービスが多くありましたが、今回発表されたAmazon FSx for LustreはHPCや機械学習で必要になるスケールアウトな並列ファイルシステムで数百万GB/秒のスループットとミリ秒未満の低レイテンシのLustreファイルシステムを提供します。 Amazon FSx for LustreはS3と統合されていて長期間保存するデータセットを高性能なファイルシステムへ簡単にリンクしてコンピュータ集約型のワークロードを実行できます。また実行結果をS3に書き戻せます。 メリット A

We are excited to announce the availability of Amazon EC2 P3 instances, the next-generation of EC2 compute-optimized GPU instances. P3 instances are powered by up to 8 of the latest-generation NVIDIA Tesla V100 GPUs and are ideal for computationally advanced workloads such as machine learning (ML), high performance computing (HPC), data compression, and cryptography. They are also ideal for specif

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

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

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

It’s that time of week again, folks. Welcome to Week in Review (WiR), TechCrunch’s regular digest of the past week in tech. New here? Not to worry — sign up here to get WiR in your i

趣味でディープラーニングで遊ぶために GPU マシンを使いたい。 GPU は本当にすごくて、自分の MacBook Air で 2 時間かかるような学習が GPU を使うと 5 分足らずで終わる。CPU だけでディープラーニングするのは馬鹿馬鹿しいという気持ちになる。 しかし自宅に GPU マシンを組んだとしても四六時中計算し続けるわけでもないからもったいないし、ここはクラウドサービスを活用して安く済ませたい。1 さらに、最近では Docker コンテナ内から GPU を利用することができる NVIDIA Docker という Docker プラグインがあり、これを利用することで GPU マシンの環境を汚すことなく好きなだけ学習環境を立ち上げることができる。 今回は Amazon EC2 の GPU インスタンスと NVIDIA Docker を使って趣味用のディープラーニング環境を作った

We are excited to announce that Amazon EC2 P2 instances are now available in the Asia Pacific (Tokyo) and Asia Pacific (Sydney) Regions. P2 instances are ideal for compute-intensive applications that require high-performance GPU coprocessors and massive parallel floating point performance such as deep learning, computational fluid dynamics, computational finance, seismic analysis, molecular modeli

NVIDIA NGC™ is the portal of enterprise services, software, management tools, and support for end-to-end AI and digital twin workflows. Bring your solutions to market faster with fully managed services, or take advantage of performance-optimized software to build and deploy solutions on your preferred cloud, on-prem, and edge systems.

Four years after partnering with Apple on the launch of the Apple Card, Goldman Sachs may be eyeing the exits. The Wall Street Journal reports that Goldman is “looking for a way out” of it

第456回ではUbuntu 16.04 LTS上にCUDA 8.0をインストールする方法を紹介しました。これをもっと簡単に環境構築できるよう、今回は第458回で紹介したDockerを使ってみましょう。 NVIDIAのDocker 第458回で紹介しているようにDockerはカーネルのコンテナ技術などを利用して、アプリケーションをサンドボックス環境の中で動かす仕組みです。Dockerではカーネルの名前空間機能を用いてプロセスなどのリソースをホストの他のリソースから隔離することで、独立したサンドボックス環境を構築しています。KVMやVirtualBoxといった仮想マシンともっとも異なるのは、「⁠ホストとコンテナのカーネルは共通である」ことでしょう。ホストもコンテナも同じカーネルインスタンスの上で動いています。つまりコンテナの操作によってカーネルがハングアップしてしまったとしたら、当然のことなが

Over the last few years there has been a dramatic rise in the use of containers for deploying data center applications at scale. The reason for this is simple: containers encapsulate an application’s dependencies to provide reproducible and reliable execution of applications and services without the overhead of a full virtual machine. If you have ever spent a day provisioning a server with a multi

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Tiffany Trader 初期の高い関心にも関わらず、クラウドにおけるHPCは大きな採用レベルを達成しておらず、主に低く吊り下げられた「心地良い並列」という果物に格下げされており、試験や実験に利用されているが、HPCアナリストによると成長の兆しが地平線にあるそうだ。 「パブリック・クラウドがより強力なHPCの能力を獲得し、HPCワークロードのより大規模なセットでより良い性能を出すにつれて、より多くの種類のHPCジョブを取ることができるようになります。」とIDCの調査は指摘している。「要約では、パブリック・クラウド、および特にカスタムのパブリック・クラウドは、これらのクラウドの施設がさらに能力を持ち成熟するにつれて、総合的なHPCワークロードの増加割合をサポートする、とIDCは予見しています。」 最近のレポートで、アナリスト企業であるIntersect360はクラウド/ユーティリティ・コ

Amazonクラウドを運営するAmazon Web Servicesは20日、大規模な処理向けのインスタンス「ハイメモリクラスタエイトエクストララージ」を発表しました。244ギガバイト（発表では244GiB）メモリを搭載し、120ギガバイトのSSDと10ギガビットイーサネットが利用可能。 性能は88 ECU(EC2 Compute Unit)。またインテルのTurbo Boost機能を利用可能なため、 アクティブコア数、総消費電力、およびプロセッサの温度を監視しながら、CPUのクロック周波数を上げていきます。ドキュメントに記載されている温度限界内にとどまっている間は、可能な限り高速にCPUが稼動します。 と、CPUの温度限界まで性能を引き出すことができるとのことです。 インメモリで行う分析システムに このハイメモリクラスタエイトエクストララージは、インメモリデータベースやゲノム配列解析のよ

Recently, we have provisioned a 10,000-node Grid Engine cluster in Amazon EC2 to test the scalability of Grid Engine. As the official maintainer of open-source Grid Engine, we have the obligation to make sure that Grid Engine continues to scale in the modern datacenters. Grid Engine Scalability - From 1,000 to 10,000 Nodes From time to time, we receive questions related to Grid Engine scalability,