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デジタル開催となったHPCに関する国際会議「ISC2020」において、スーパーコンピュータ(スパコン)の性能ランキングである「第55回 Top500」が発表された。1位は理化学研究所(理研)のスパコン「富岳」で、LINPACK性能は415.53PFlopsである。そして、消費電力性能を示すランキング「Green500」の1位は日本のPreferred Networks(PFN)の「MN-3」というシステムが、21.108GFlops/Wとぶっちぎりの効率で1位となっている。 何はともあれ、Top500の1位とGreen500の1位を日本が獲得したのは喜ばしいことである。 Top500の1位を獲得した富岳スパコンとは? 富岳は日本のフラグシップスパコンとしては初めてArm8.2-A SVEアーキテクチャを採用している。次の図は富岳に使われているA64FX CPUのチップ写真で、48コアと2個
Preferred Networksは,2019年にMN-2を稼動させました.MN-2は1024基の NVIDIA V100 GPUを搭載するクラスタで,現在もMN-1と共に、PFNの主要な負荷を担っています.MN-2に引き続いて,次世代のPFNの計算基盤として,神戸大学の牧野教授のグループと共同で開発した MN-Core™ を計算アクセラレータとして採用した計算機クラスタ MN-3 を稼動させます. 計算基盤担当の土井といいます.前回PFN blogを書いたのはMN-2のときなので, だいたい1年近く前になると思います.その後世の中も大きく変化しましたが, PFNの計算機クラスタも一つの変革期を迎えます.PFNの計算アクセラレータの 計画は2017年から本格化しましたが,その成果の一つがMN-Coreです. そして,MN-Coreを利用した計算機クラスタ MN-3 は,2018年末の 展
株式会社Preferred Networks(本社:東京都千代田区、代表取締役 最高経営責任者:西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN)は、深層学習を高速化するディープラーニング・プロセッサー MN-Core™ 2(エムエヌ・コア・ツー)を、東京ビッグサイトで開催されている SEMICON Japan 2022のキーノート講演において本日発表しました。 深層学習の実用化は様々な分野で進展しており、それに応じてこれまで以上に多様かつ、大規模な計算処理が求められるようになっています。 PFNでは、2020年から稼働しているMN-Coreを搭載したスーパーコンピュータMN-3を活用して、材料化学やロボティクスなどの新分野において深層学習を応用した革新的な技術の開発および高速化に取り組んできました。今後、現実世界のより複雑な課題を解決していくには、深層学習モデルの精度と演算速度をさらに向
はじめに 2020年11月17日早朝(日本時間)に開催されたSC20のTOP500 BoFにおいて、今年2回目のTOP500/Green500ランキングが発表されました。PFNが構築・運用している深層学習用スーパーコンピュータMN-3は前回に続きリストに掲載されました。MN-3は電力効率指標 26.04GFlops/W、最大演算性能 1,652.9TFlops の記録でGreen500 世界第2位(TOP500 331位)になりました。 前回の世界第1位から順位は一つ後退してしまいましたが、前回の記録から23.3%の電力効率性能の向上を実現しておりMN-3の高い演算効率とポテンシャルを改めて証明した結果になりました[1]。 この発表に続いて、翌日2020年11月18日早朝(日本時間)にはSC20のGreen500 BoFが開催されました。BoFでは今回のGreen500リストの詳細について
IT Leaders トップ > テクノロジー一覧 > サーバー > 市場動向 > Preferred Networksのスパコン「MN-3」が電力当たり性能の「Green500」で歴代1位に サーバー サーバー記事一覧へ [市場動向] Preferred Networksのスパコン「MN-3」が電力当たり性能の「Green500」で歴代1位に 2020年6月23日(火)日川 佳三(IT Leaders編集部) リスト Preferred Networks(PFN)は2020年6月23日、ディープラーニング(深層学習)用途のスーパーコンピュータ「MN-3」が、最新の「Green500」リストで1位となったと発表した。消費電力1ワット当たりのLINPACK性能は21.108GFLOPS(毎秒211億800万回の浮動小数点演算)であり、この値は歴代でも第1位となる。なお、今回の第2位は米国のS
Oliver Peckham 6月に、HPCwireでは新スーパーコンピュータ「MN-3」を取り上げている。これは、1.6 Linpackペタフロップスのシステムで電力1ワットあたり21.1ギガフロップスの性能を提供し、少なくとも最新のGreen500リスト(Top500のエネルギーを考慮したリスト)によると、世界で最もエネルギー効率の高いスーパーコンピュータとなっている。このシステムを構築したのは、日本のAIスタートアップであるPreferred Networks社で、同社の社内アクセラレータであるMN-Coreを使用してMN-3の記録的な効率性を実現した。Preferred Networks社と協力しているのはモジュール式システムメーカーのSupermicroで、同社は最近のレポートで、チャートトップのこのグリーンジャイアントの背後にあるハードウェアとプロセスを詳細に説明している。 S
私がPFNに入ってから知った、もっとも好きな技術トピックの一つである、MN-Core™向け再計算のご紹介をします。再計算(recomputation、rematerializationやcheckpointingなどのキーワードで呼ばれることもあります)は、その名の通り同じ計算を複数回することで、GPUメモリを節約するために再計算を利用するテクニックは広く知られています。PFNでも、再計算を使ったメモリ節約アルゴリズムに取り組み、実際の事業でフル活用しています。 MN-Core向けの再計算は、消費メモリ削減でなく、高速化を主目的としています。再計算で計算する量が増えるにも関わらず、高速化が達成できるというのが、私がとても面白いと思う点です。カラクリを紹介していきます。 MN-Coreは、DRAMとSRAMの二種類のメモリを持ち、使えるリソースをとにかく演算器に費やしているのが特徴のアクセラ
はじめに 深層学習を軸とした研究開発には大きな計算資源が必要です。 PFNでは深層学習ワークロードに特化した計算機資源として深層学習用アクセラレータであるMN-Coreを開発し、実際に弊社のスーパーコンピュータであるMN-3に搭載し運用を行っています。本記事では、MN-Coreを利用した深層学習ワークロード高速化のためのコンパイラの概要及び、ワークロード高速化の実例について紹介します。 MN-Coreの概要とコンパイラの必要性 MN-Core(https://www.preferred.jp/ja/projects/mn-core/)とは深層学習ワークロードに特化したアクセラレータです。深層学習において頻出する畳み込み演算を高速化するために、多数の高効率な行列演算器ユニットを階層的に束ねた構造を持っています。各階層間においては縮約/放送など深層学習ワークロードでよく用いられる集団通信を行う
高性能・高効率なAIチップ“MN-Core 2”の設計アプローチ ――Preferred Networksによる新しいハードとソフトの役割分担 Preferred Networksという企業 Preferred Networks社(PFN)は2014年に創業した深層学習技術を軸とした企業です。PFNが開発したChainer(PFNは2019年にChainer(チェイナー)から PyTorchに移行すると発表し、開発を終了した)は、このころに深層学習を試した人にはなじみ深いツールでしょう。2017年にトヨタから105億円の出資を受けたり、Green500に何度も選出されたりと、深層学習関連ではトップランナーの1つと思います。 筆者は2023年の12月にPFNを訪問し、土井裕介氏(計算基盤担当VP)に取材する機会を得ました。土井氏は早くからPFNに参加したスタッフの1人でもあり、アーキテク
株式会社Preferred Networks(本社:東京都千代田区、代表取締役 最高経営責任者:西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN)と国立大学法人神戸大学(本部:神戸市灘区、学長:武田廣、以下、神戸大学)は、共同開発した超低消費電力の深層学習用プロセッサーMN-Core™を搭載した、PFNの深層学習用スーパーコンピュータMN-3が、最新のGreen500*1リストにおいて、世界第1位に認定されたことを発表します。 MN-3は、スーパーコンピュータの電力あたりの演算性能(省電力性能)を示すHigh Performance Linpack(HPL)ベンチマーク*2で21.11Gflops/W*3(1W・1秒あたり約211億回の演算)の処理性能を実現しました。 これは、Green500リストにおける歴代の最高性能(18.404Gflops/W、2018年6月)の1.15倍であり、世
株式会社Preferred Networks(以下、PFN)は、独自開発のAIプロセッサーMN-Core™シリーズの実際の開発環境を用いたプログラミングコンテスト「MN-Core Challenge」を2024年8月28日(水) 〜2024年9月23日(月祝) の日程で初開催します。 第1回は、最もハードウェアに近いプログラミング環境である「MN-Core 2 アセンブリ言語*1」を用いてMN-Core向けの簡単なプログラミング課題を実装し、その実行速度を競います。今回の課題はコードゴルフ*2と呼ばれるものに属し、プログラミングの種々の知識を用いたパズル的な楽しさが特徴です。MN-Coreシリーズは、アセンブリ列の行数が実行時間に概ね比例するという性能最適化上の優れた特長があり、条件を満たす出力を得られる最も短いプログラムを実装する問題設定は、MN-Coreの実用的なプログラミングや MN
お金はあまりかけたくないけど、どうせ買うならゲームも遊べるくらいのパソコンが欲しい。 そんなニーズにもピッタリな1台が値下がりしました。コンパクトなのに高い処理能力と拡張性を備えた、テレワークはもちろん創作活動やネットゲームにまで使えるモデルです。詳細は以下から。 これが今回解説する「T-BAO MN56」。本体サイズ105mm×115mm×45mmのミニパソコンです。 前面にはUSB3.0端子×2、背面にはイヤホン端子、HDMI端子、有線LAN端子、USB2.0端子×2、USB Type-C端子を備えており、拡張性も十分です。 AMDの「Ryzen 5 5600H(6コア、最大4.2GHz駆動)」を搭載。「Zen 3」アーキテクチャ採用で、ゲーミングを強く意識したプロセッサです。 前世代のRyzen 5 4600Hと比べて、CPU性能は15%向上。とりわけシングルコア性能が大きく改善して
株式会社Preferred Networks(本社:東京都千代田区、代表取締役 最高経営責任者:西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN)と国立大学法人神戸大学(本部:神戸市灘区、学長:藤澤正人、以下、神戸大学)は、 PFNのMN-3が、29.70 Gflops/W*1(1W・1秒あたり約297億回の演算)の省電力性能を実現し、本日(日本時間)発表された最新のスーパーコンピュータの省電力性能ランキングGreen500*2において、2020年6月に続く2度目の世界1位を獲得したことを発表します。これは、2020年11月のGreen500リストにおけるMN-3の記録26.04 Gflops/Wを14.05%上回るものです。 MN-3は、PFNと神戸大学が共同開発した超低消費電力の深層学習用プロセッサーMN-Core™を搭載し、PFNが構築した深層学習用スーパーコンピュータです。PFNは
フロントとリアのアクスルが壊れたので メタルアクスルを購入 プロペラシャフトもメタルのを購入 私が買ったやつはこちら Dovhmoh MN D90 D91 D96 D99S MN90 MN96 MN99 MN99S 1/12 RCカーアップグレードパーツ用RCカーフロント&リアコンプリートアクスル、ブラック Dovhmoh Amazon DEERC ラジコン ラジコンカー クローラー MN-99S MN-91用パーツ RCカー用アップグレードパーツ アクセサリー 金属製ユニバーサルジョイントトランスミッションシャフト DEERC Amazon いろんなサードパーティ製のものがあるが 私が買ったやつは当たりでした。 kチャンネルとかSASAHIROとかのチャンネル見て特にkチャンネルとか爺さんが喋ってるからとってもわかりにくいんだけど仕方ないからそれをみながらやったりして 子供に手伝わせたり
宅内小型サーバPCが故障!代替機はCDケースサイズの GM-JAPAN GLM-MN3350 2021/01/23 先日、宅内サーバとして運用していた小型PCが無反応になってしまいました。 (写真一番左が Intel NUC DE3815TYKE) この Intel NUC DE3815TYKE を購入したのは5年半前の2015年7月です。 ■【埋】Intel NUC DE3815TYKE で完全ファンレス・ゼロスピンドル宅内サーバ | デジモノに埋もれる日々 https://ckworks.jp/blog/archives/2015/07/intel_nuc_fanless_de3815tyke.html Intel NUC DE3815TYKE で完全ファンレス・ゼロスピンドル宅内サーバ この無反応になる1~2週間前くらいにも1回無反応になってしまって、 「あれっ?」と思って結局電源長
コンビニ最大手セブン-イレブン・ジャパンが、400円以下の弁当類の強化を急いでいる。 コンビニの主力商品の1つであるチルド弁当。セブンの店頭をのぞくと、その品ぞろえに変化のあることに気づく。以前は税込み500円以上の商品がほとんどを占めていたが、直近では「バターチキンカレー」「麻婆丼」「五目チャーハン」など、370円(税込み399円)の弁当の存在感が高まっている。 セブンでは商品の価格帯を「松・竹・梅」の3つに分類している。チルド弁当の例でいえば、600円以上の商品を「松」、401円~559円を「竹」、400円以下を「梅」とする。関東の一部地域における各価格帯のチルド弁当の商品数は、2023年2月下旬で7:9:3だったが、今年3月には4:9:5に変わっている。 客数はコロナ前の水準に戻っていない 400円以下の「梅」の商品を増やす背景には、消費者の根強い節約志向がある。 賃上げが叫ばれる中
訂正 (2020/6/23) 「インスタンスセグメンテーションにおいて6倍以上」という記載について一部誤りがありました。正確には、インスタンスセグメンテーションだけでなく、オブジェクトディテクション(物体検出)のモデルも含まれているため、グラフ中のモデル名及び本文の表記を適切に修正しました。 株式会社Preferred Networks(本社:東京都千代田区、代表取締役 最高経営責任者:西川徹、以下、PFN)は、神戸大学と共同開発した深層学習用プロセッサーMN-Core™の専用ソフトウェア(以下、コンパイラ)を開発し、深層学習における複数の実用的なワークロードの計算速度を最大で従来の6倍以上高速化(当社比)することができました。このMN-Coreによる深層学習への高効率でスケーラブルなアプローチについて、半導体技術に関する国際会議 2021 Symposia on VLSI Technol
Clinical Decision Support System (CDSS) Market $1764.93 Mn Revenue at 12% CAGR Expected To Reach by 2023 | Market Research Future The Clinical Decision Support System (CDSS) Market likely to reach USD 1764.93 Million by 2023. The marriage of big data and artificial intelligence to current software to increase its data capturing capabilities can work wonders for the market and manage large patient
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