チーム内で使用したABCI活用Tips集を公開します. 免責|本資料は坂東の個人的経験・実験に基づくTips集であり,ABCI公式とは無関係で不正確な場合があります. 公式情報は https://abci.ai , https://docs.abci.ai をご参照下さい.
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7月6日〜14日の9日間、ABCIの主催で 第1回大規模言語モデル分散学習ハッカソン が開催されました。自分はいいだしっぺ 兼 チューターとして参加したのですが、今回のイベントは個人的な学びも多かったし、なにより楽しかったので、忘れないうちに振り返っておこうと思います。 いいだしっぺというのは、3月に上記の tweet をしたら NVIDIA の @sfuruyaz さんが拾って諸々進めてくれた、という話です。自分はイベント内容の案をだしたり、技術検証やサンプルプログラムを作成したりしました。 イベント概要 イベント概要は以下の通りです 期間: 2023/07/06 - 2023/07/14 (9日間) 場所: オンライン(初日・最終日はオフラインとのハイブリッド開催) 参加数: 20チーム 提供リソース: Vノード(1000 ABCIポイント) サポート: チューター(言語モデルや機械学
前提知識MPT-7Bは最近発表された商用利用可能な大規模言語モデルで、LLaMAに匹敵する性能を持っていると言われています。 ABCIは経産省が管轄する日本在住者なら誰でも安価に使えるスーパーコンピュータです。 (ただし登録がいろいろ大変なので法人が前提です/利用料は最低20万円から) 対象読者行間が読める人。本文が間違っていても自分でソースコードに手を加えて修正できるスキルがある人。ABCIを使えるポジションの人。 僕も人間なのでミスはよくありますし、備忘録とこれからやろうとする人のために書いています。質問は受け付けません(自分でなんとかしてください)。 準備思ったより大変だったのでメモ まず、大前提として自宅のA6000x2のマシンでできるかと思ったら、ダメだった(12:57更新。ウソ:A6000x2でちゃんとできました)。 まず、MPTはTransformerなのでRWKVと違い、V
日本の産業技術総合研究所(AIST)は量子コンピューティング機能を提供するハイブリッドスーパーコンピューターを構築するプロジェクト「ABCI-Q」をNVIDIAと提携して進めています。ABCI-Qは早ければ2025年度から利用可能で、医薬品研究や物流の最適化などのアプリケーション開発が想定されています。 Nvidia to help Japan build hybrid quantum-supercomputer - Nikkei Asia https://asia.nikkei.com/Business/Technology/Nvidia-to-help-Japan-build-hybrid-quantum-supercomputer NVIDIA To Collaborate With Japan On Their Cutting-Edge ABCI-Q Quantum Superco
産業技術総合研究所(産総研)は2024年に新たなスーパーコンピューターを導入する。日経クロステックの取材で2023年7月24日に分かった。産総研が運営する既存のスパコン「ABCI(AI Bridging Cloud Infrastructure、AI橋渡しクラウド)」の2倍以上の性能を目指す。 新たなスパコンを導入する背景について、関係者は「量子技術の活用探索に向けたシミュレーターの需要が高まっている」と説明した。量子技術の活用法を企業が探索する過程でシミュレーターの存在は欠かせない。さらに、量子・古典を組み合わせた計算手法についても、現在各社が模索している状況だ。こうした需要の高まりを受け、新たなスパコンを導入する方針だ。チップ数を増やし、さらに既存よりも高性能なGPUの搭載を検討している。 産総研のABCIはクラウドサービスを通じて外部から利用できる。現在国内で約3000の企業・研究者
IT Leaders トップ > テクノロジー一覧 > サーバー > 新製品・サービス > 富士通、HPCクラウドサービス「CaaS」で産総研のAI用スパコン「ABCI」を利用可能に サーバー サーバー記事一覧へ [新製品・サービス] 富士通、HPCクラウドサービス「CaaS」で産総研のAI用スパコン「ABCI」を利用可能に 2022年12月23日(金)日川 佳三(IT Leaders編集部) リスト 富士通は2022年12月23日、社会課題向けHPC/デジタルアニーラ/AIクラウドサービス「Fujitsu Computing as a Service」(CaaS)のGPUリソースとして、産業技術総合研究所(産総研、AIST)のAI向けスーパーコンピュータ「AI橋渡しクラウド」(AI Bridging Cloud Infrastructure、ABCI)を利用すると発表した。ABCIのGP
在宅勤務で威力を発揮する「みんなのスパコン 」ABCI 2020.04.06 Updated by Ryo Shimizu on April 6, 2020, 15:52 pm JST AI橋渡しクラウド基盤という計算資源があることは、未だに一般によく知られていないのは非常にもったいないことであると僕は思う。 AI橋渡しクラウド基盤は、名前が長いので、略してABCIと呼ばれている。 スパコン(スーパーコンピュータ)としての性能だけに注目すると、運用が開始された2018年時点で世界5位と、そこまで凄い性能を持っているわけではない。 ところがこれはおそらく本邦初の、「誰でも使える深層学習スパコン」であることに意味がある。 もちろん、これまでにも、京スーパーコンピュータや、東工大のTSUBAMEなど、外部から利用できるスパコン的なものはあるにはあった。 あるにはあったのだが、基本的にそういうもの
産業技術総合研究所(産総研)は、AI(人工知能)用スーパーコンピューターである「ABCI(AI Bridging Cloud Infrastructure、AI橋渡しクラウド)」を刷新する。現在利用中の「ABCI 2.0」から「ABCI 3.0」にバージョンアップする予定だ。新版は米NVIDIA(エヌビディア)のGPU(画像処理半導体)である「NVIDIA H200 Tensor Core GPU」を搭載した米HPEのサーバー「HPE Cray XDシステム」を採用するという。 ABCI 3.0は、1つのサーバー(ノード)に8基のNVIDIA H200 Tensor Core GPUを搭載し、合計すると6000基に達するという。ノード間は「NVIDIA Quantum-2 InfiniBand」ネットワークで接続。演算処理性能は、FP16(半精度浮動小数点演算)で約6.2 EFLOPS(エ
なんの記事? pytorchのDistributedDataParallelについての日本語記事があまりにもなかったため,素人がまとめました. 並列処理がわからない人による,わからない人のための,とりあえず使えればいいや的なDDPの解説です. 基本的にABCIでの実行を前提に書かれていますが,それ以外の環境の人たちにも参考になれば幸いです. はじめに おなじみの機械学習フレームワークであるpytorch.気軽にDataParallelで並列処理の学習もできます. ですがfacebookなどの一流の機械学習エンジニアたちはDistributedDataParallelなるものを使った実装がちらほらみられます. そこでpytorchの解説記事を読むわけですが,これがびっくりするほどわからない. というわけで,ABCI上でのDistributedDataParallel(以下DDP)の使い方を自
「ABCI(AI Bridging Cloud Infrastructure)」は我が国のAI研究開発を加速するために産業技術総合研究所(産総研)に設置され、2018年8月1日に運用を開始したスパコンである。 IntelのXeon CPUを2176基、NVIDIAのV100 GPUを4352基使用する我が国のトップレベルのスパコンであるが、ユーザが増え、キャパシティ不足が目立ってきたため、今回、演算性能を2倍近くに引き上げる増強を行った。このシステムについて、GTC 2021において産総研の人工知能クラウド研究チームの小川チーム長が発表を行った。 次の図1の上の写真は計算センター棟で、中央の天井の高い部分がコンピュータ室、左の背の低い部分がオフィス、右手の奥はフェンスで囲まれたクーリングタワーである。図1の下の写真はコンピュータ室の中の様子で、通常のラックの上部に空気や冷却水の通路などが作
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