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Lustre とは スパコン(HPC)でなくてはならないコンポーネントの一つが並列ファイルシステムです。 並列ファイルシステムがなぜ重要なのかは「一週間でなれる!スパコンプログラマ」を読んで頂くとして、様々なファイルシステムが存在するなかで、スーパーコンピュータ「富岳」含め、採用事例が豊富なのが Lustre です。 AWSでは構築・運用難易度の高いLustreをマネージドサービス(Amazon FSx for Lustre)として提供しており ストレージサイズ ストレージタイプ(SSD/HDD) IO性能 スクラッチ・永続 を指定するだけで簡単に利用できます。 今回は、Lustreの知識が0の状態からAmazon FSx for Lustreに入門するまでの道筋をまとめてみました。 ステップ1:AWSのストレージサービスを30分で俯瞰 AWS には様々なストレージサービスが存在します。
はじめに HPCとはHigh Performance Computingの略で、一般には科学技術計算を意味すると認識されています。ところが、この中にどこにも「科学」とか「技術」とかの単語はありません。HPCの定義として高速にデータ処理をするもの全般として広くとらえた方が良いと、ずっと個人的には考えていますが、まだまだ一般的な考え方とは言えないのが現状です。 さて、最初にAWSがLustreをやると聞いた時は、旧来のHPC以外の人はそもそもLustreなんて知らないし、使う理由もないのでは?と思っていました。実際、Lustreをメインのストレージとして使うには初期投資が大きくなりがちで、性能要件から構成を決定する必要もあり、大容量(数百TB〜数PB)が前提となるため、クラウドに組み込むには面倒なわりに、多くのケースにフィットしないように思えます。実際、かなり以前からMarketPlaceにA
BERT トレーニングのための AWS 上の HPC について BERT 手順は、Ubuntu18 DLAMI、P3dn インスタンスの EFA、および Ubuntu18 向け FSx for Luster を含む AWS HPC アーキテクチャサービスで実行されます。 AWS Deep Learning AMI (Ubuntu 18.04) この DLAMI は、Python 2 と Python 3 の両方で Anaconda プラットフォームを使用して、フレームワークを簡単に切り替えられます。AWS Deep Learning AMI は、Nvidia CUDA 9、9.2、10、10.1、および Apache MXNet、PyTorch、TensorFlow を含むいくつもの深層学習フレームワークで事前にビルドされています。この記事では、次の DLAMI 機能を使用します。 PyT
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