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エクサスケールコンピュータを目指したナショナル・フラグシップ・スーパーコンピュータの開発は米国、EU,中国、日本を中心に熾烈な競争が続いている。そこで得られる価値は何だろうか?計算した結果で何が得られたかだけなのか?1月24日に東京で開催された富岳の成果普及のための「富岳 EXPANDS」と題したシンポジウムにおいて、松岡聡センター長は、「富岳の価値はハードウェアだけではなく、アプリケーションを含むソフトウェアソリューションを含んだすべてなのです。」と述べ、その価値を拡大するためにAWS上に「バーチャル富岳」を構築する計画を発表した。 「富岳は最先端のサイエンスを追求する成果創出プログラムだけでも30近くあります。そのひとつひとつのプロジェクトが非常に素晴らしい成果をあげており、今日はそのサンプルみたいな例を紹介しました。例えば気象庁では富岳によって線状降水帯の研究がものすごく進んだそうで
Agam Shah オリジナル記事 RISC-Vの設計者の1人は、このオープンアーキテクチャが性能面でライバルのチップアーキテクチャを上回るだろうと大胆に予測している。 カリフォルニア大学バークレー校のコンピュータサイエンス教授であるクルステ・アサノビッチ氏は、Supercomputing 2022会議の基調講演で、「(予測では)2〜3年後には、今まさに飛行中の設計で皆さんのアーキテクチャと利用できる性能を上回っているでしょう」と述べている。 しかし、スーパーコンピューティングの展示会場の参加者は、RISC-Vが高性能コンピューティングに対応できているかどうかについて懐疑的で、x86やArmに代わる主流の選択肢として準備が整っているとは言い難い状況であると述べている。 商用チップ企業は、RISC-Vが市場に大きな影響を与えるまで5年近く、あるいはそれ以上かかると現実的なスケジュールを見積も
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
なぜNvidiaはMellanoxを買収したのか:「将来のデータセンターはハイパフォーマンス・コンピュータのようになる…」 Tiffany Trader Nvidiaが高性能ネットワーキング会社Mellanoxを69億ドルで買収したことを明らかにした翌月曜日、NvidiaのCEO、Jensen Huang氏は電話での説明で次のように述べた。 「Nvidiaと同じビジョンを描いていること、それが世界の主要なHPCインターコネクト企業のうちの1社を買うべき理由です。もちろん、他にも理由があります。それは、MellanoxをIntelから遠ざけて運用すること。そして他にも、皆が重要視しているわけではありませんが、イスラエルで足場を築く、すなわち、注意深く見てみると、イスラエルが技術革新の温床であるということが分かるでしょう。」 しかし、主な理由は、2020年代のデータセンターの戦略的役割の変化と
リアルお茶の水博士としてテレビ出演されるなど、幅広く活躍する平木敬先生に、今までに手掛けられた計算機のこと、アーキテクチャ研究からインターネットの研究を始められた経緯や、現在、AIの分野で注目を浴びるプリファードネットワークスでのことなどお聞きしました。 限界を知って妥協をして、必要があれば後退することが大事 ―先生のバックグラウンドを教えてください。 生まれは東京の三鷹です。父が技術者だったこともあり、自宅には電子部品がたくさんあって、幼稚園の頃から電子部品をおもちゃに遊んでいた記憶があります。物を作るのが子供の頃から好きで、色々なものを作りました。 最初に鉱石ラジオを作ったのが小学校3年生の頃。といっても、最初はキットを買ってきて作っただけです。その後、ゲルマニウムラジオ、トランジスタラジオ、小学校6年生の時には、実用的な真空管のラジオを作って、それを7,8年自宅で使っていましたよ。
2020年2月11日に金田康正先生は急逝されました。本記事は2019年2月1日に発行されたものです。ご冥福をお祈りします。 円周率の記録を次々と塗り替えていたことでも知られる金田康正先生は、日本中が注目した行政刷新会議による事業仕分けでは、仕分ける側になりました。スパコンを使う立場の金田先生がなぜ仕分ける側になったのか、その発言の真意はどういったものだったのかお聞きしました。 「速く」が全ての根本 ―先生の幼少期や学生時代のことを教えてください。 出身地は兵庫県揖保郡(現・たつの市)です。今は町村合併されていますが、かつては瀬戸内海を隔てた四国丸亀藩の飛地だった場所で、山陽道の沿線で生まれ育ちました。小学校の頃は算数や理科はできたけれど、記憶力が悪くて国語、社会や地理などの暗記物は全く駄目。体育も駄目でマラソンはいつもビリから二番目でした。ただ、先生に恵まれて楽しくやっていました。子供たち
Tiffany Trader 先週、Spectra Logicの暫定CMO、Bruce Kornfeldは、重要な問題を提起した:「商用データストレージアプリケーションの要求を消費者向け技術は満足できますか? 」 Kornfieldの投稿は、Facebookが最近公開した単一筐体内に約10,000ディスクで1Petabyteのデータを記憶することが可能なプロトタイプのBlu-ray光ディスクライブラリによって動機づけられた。そのアプローチは、商用データストレージアプリケーションのために配備された最新の消費者向け技術の例である。 Facebookのような企業にとって、写真やビデオのバックアップのような滅多にアクセスされない膨大な数のファイルを格納する必要があり、消費電力やデータセンターの床面積は主要な検討事項である。このシナリオでは、光ディスクやテープカートリッジのような中間状態にある媒体は
Tiffany Trader 先日、インテル社はKnights Landing “KNL” Phi製品の終了を公表した。この発表は、インテルがKNLの後継者であるKnights Hillの計画を廃止し、昨年のPCIeベースのKNLコプロセッサカードを市場から撤収したことで、すでに広く認められているものであった。 製品変更通知文書[PDF]において、インテルは、すべての7200シリーズのXeon製品に搭載されるパーツ番号、7210、7210F、7230F、7230、7230F、7250,7250F、7290、および7290Fの廃止を発表したのだ。 KNL製品の最終注文日は2018年8月31日で、最終出荷日は2019年7月19日である。 計算集約型のワークロードのためのより簡易なGPU代替プログラムとして市場に出回っているPhiラインは、大きな期待を寄せて2012年にスタートしたが、そのメーカ
日本のスーパーコンピュータの発展に多大な貢献を果たした人物を紹介していく本連載。 記念すべき連載第1回は小柳義夫先生にスーパーコンピュータの成り立ち、ご自身のバックグラウンドなど貴重なお話を伺いました。 「スーパーコンピュータ誕生」 ―スーパーコンピュータ(スパコン)とはどのように誕生したのでしょうか? いわゆるコンピュータ、昔でいう電子計算機は第二次世界大戦中、大砲の軌道計算を主目的に開発されました。弾が飛ぶなんて放物線を描くだけじゃないかと思いますが、風や空気抵抗があり、その上地球が自転していることも考えなければいません。それまでは手回し計算機で表を作っていましたが、電気を使ったら早いだろうと開発が進められ、1946年2月14日バレンタインの日にお披露目されたものがENIACです。今から見れば電卓よりも遅いぐらいですが、人間が計算するのに比べたら驚異的なスピードで画期的な計算機でした。
Tiffany Trader 編集者注(1月18日): この記事が公開された後、数多くの読者からJorgensenの技術の独創性について懸念が表明され、先行技術の存在が指摘されている。具体的には、John GustafsonのUnumと区間演算の研究はSunと2015年のThe End of Errorの両方で発表されています。これはJorgensenの特許出願が提出される19ヶ月前に出版された。読者の記事への積極的な関与に感謝します。 発明家Alan Jorgensenのプレスリリースによれば、「何十年もの浮動小数点エラーの問題は解決された。」この計算機科学者は、「最後の桁まで正確な実数を表現できるプロセッサ設計」を出願し、特許を取得した。特許(第9,817,662号「浮動小数点演算時のエラーにおけるバウンド計算と保持装置およびその方法」)は、2017年11月14日に発行された。 Jor
6月 17 - 6月 24【東京大学】第227回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会 「第11回 GPUミニキャンプ」6月 21 @ 1:00 PM - 5:00 PM【CAE懇話会】CAEのサロゲートモデル入門 ~Excelを使ったサロゲートモデル構築~6月 21 @ 1:00 PM - 5:00 PM【名古屋大学】並列プログラミングおよび性能チューニング 座学講習会6月 21 @ 1:30 PM - 4:00 PM【RIST】第30回HPCプログラミングWebセミナー: 並列プログラミング入門(OpenMP編)6月 24 @ 1:00 PM - 5:30 PM【名古屋大学】第71回 お試しアカウント付きスーパーコンピュータ「不老」利用型講習会 OpenACC(初級)6月 26 - 6月 28【理研】有限要素解析のための並列ソルバーに関するスクール 2024 (富岳利用)6月 2
John Russell ディープ・ラーニング・アプリケーションを高速化するためにハードウェアから最適なパフォーマンスを引き出すことは、使用されている特定のアプリケーションに依存することが多い。 Xcelerit社が発表したベンチマークレポートによると、Nvidiaの最新V100 GPUは、NvidiaのP100 GPUと比較して、いくつかの金融アプリケーションで予想よりもスピードアップが遅くなっていることを示している。 Xceleritによると、具体的には、V100の新しいTensorコアは、リカレントニューラルネットワーク(RNN)とその特殊バージョン、長期短期記憶モデル(LSTM)には最適ではないという。どちらも時系列入力を処理するための金融アプリケーションに幅広く使用されている。 「テストされたRNNおよびLSTMディープ・ラーニング・アプリケーションでは、ネットワーク・サイズ(1
Tiffany Trader 年2回行われるLinpackのベンチマーク結果に基づく世界最速のスーパーコンピュータのTOP500リストの第50回版がデンバーで開催中のSC17において公表され、再び中国が首位を獲得し、少なくとも多次元的な状況の中で決定的なリード位置を保持している。中国は今や最も多くのシステム数、最大のFLOPSシェア、そして10回連続で首位を獲得している。これはこの5年間でクーデター・レベルの成果であり、TOP500における20年間の米国の独占を破壊したが、このTOP500の茶葉をもっと深く読むと、スーパーコンピューティングの性能を同じくらい中国のベンチマークに関するニュアンスのある分析が明らかになるのだ。 この針に糸を通す前に、リストの上位に関する動きをレビューしてみよう。トップテンについては新たなエントリーは無く、トップスリーの変化も無かったが、アップグレードされたZe
6月 17 - 6月 24【東京大学】第227回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会 「第11回 GPUミニキャンプ」6月 24 @ 1:00 PM - 5:30 PM【名古屋大学】第71回 お試しアカウント付きスーパーコンピュータ「不老」利用型講習会 OpenACC(初級)6月 26 - 6月 28【理研】有限要素解析のための並列ソルバーに関するスクール 2024 (富岳利用)6月 26 - 6月 28【理研】有限要素解析のための並列ソルバーに関するスクール 20246月 27 - 6月 28【PCCC】PCクラスタワークショップin すずかけ台2024 「GPUとHPC」6月 28 @ 10:00 AM - 6:30 PM【CAE懇話会】第94回関西CAE懇話会:『最新の計算機活用技術動向~複合材料の解析技術からXR、AIまで~』6月 28 @ 1:00 PM - 6:00 P
9月26日にバージニア州アーリントンで開催されたAdvanced Scientific Computing Advisory Committee(ASCAC)会議で、「Aurora」スーパーコンピュータが米国初のエクサスケール・システムとなることが明らかになった。もともとCORALの「プリ・エクサスケール」プロジェクトの第3の柱として名付けられたAuroraは、アルゴンヌ国立研究所用にIntelとCrayによって構築されるが、納期は2018年から2021年にシフトし、目標能力は180ペタフロップスから1,000ペタフロップス(1エクサフロップス)となることとなった。 アルゴンヌの Auroraである 「CORAL」スーパーコンピュータの運命は、システムが米国DOEの予算要求に失敗して以来沈黙を保つ一方で、2021年にアルゴンヌに展開される「超新アーキテクチャ」のエクサスケール・マシンと呼ば
この2月、人工知能とスーパーコンピュータに関する大きな動きがあった。2月9日に意見招請の公示があった産業技術総合研究所の「人工知能処理向け大規模・省電力クラウド基盤」、2月17日に報道発表のあった東京工業大学の次期スーパーコンピュータシステム「TSUBAME 3.0」、2月20日に開所式が行われた産業技術総合研究所と東京工業大学の「実社会ビッグデータ活用オープンイノベーションラボラトリ」である。すでに知る人は知る大きな動きだ。 まず本題に入る前に人工知能(AI)に関する日本政府の動きについておさらいしておこう。日本政府は今後のAI研究に関して総務省、文部科学省、そして経済産業省の3省体制で臨むこととしている。体制としては「人工知能技術戦略会議」を頭として、総務省管轄の情報通信研究機構CiNetセンター、文部科学省管轄の理化学研究所革新知能統合研究センター、そして経済産業省管轄の産業技術総合
John Russell IBMは、ディープラーニング・ツールCaffe、Theano、およびTorchなどを含めて提供していたPowerAIスイートにTensorFlowやChainerディープラーニングフレームワークを追加した事を発表した。これは、新しいディープラーニング市場でリーダーシップを発揮するというIBMの取り組みの一つのステップである。人気のあるフレームワークを含んだソフトウェア・ディストリビューションを提供することは、ディープラーニングの商用利用に向けた自然な一歩であると、IBMのHPC・分析分野担当の副社長であるSumit Gupta氏は述べた。 「PowerAIで行ったことは、ディープラーニングと機械学習のためのソフトウェアについてそのディストリビューションを行うことです。このアイデアは、Linuxの世界から来たものです。ほとんどのエンタープライズの顧客は、Linux.
理化学研究所計算科学研究機構は12月22日、「京」およびポスト「京」の利用で想定される波及効果の調査報告書を公表した。この調査は理研が米国IDC(International Data Corporation)社に委託して行われた。 調査は2016年4月から12月に実施され、これまでに「京」コンピュータを利用した、もしくはこれからポスト「京」を利用する予定の21の機関の48名の研究者に対して行われ、29件の経済的波及効果を持つ成果と117件のイノベーションを持つ成果の合計146件の成果について調査が行われた。 「京」の経済的波及効果は約1兆円、ポスト「京」も1兆円 この調査では経済的波及効果を収益(Revenue)とコスト削減(Cost Saving)に分けている。収益は開発された製品などの売上であり、コスト削減は開発された手法や製造方法などによって実現されるコスト削減と定義されている。 「
日本電気は米国ソルトレークシティーで開催されていたスーパーコンピュータの世界最大の国際会議であるSupercomputing 2016の展示会場において、同社の現行SX-ACEに継ぐ次世代スーパーコンピュータ開発計画であるAuroraの概要を明らかにした。製品名は未定だが2018年に出荷を予定している。 NECの次期スーパーコンピュータは、従来のベクトルプロセッサを継承するとともに、小中規模向けに独自メモリを搭載したPCIベースのボードとなることとなった。フロントエンドにx86プロセッサを置くことでI/Oなどはx86を介して行われ、ユーザビリティを上げている。基本的にコプロセッサもしくはアクセラレータボードと言った感じになってはいるが、NECの担当者によればアクセラレータではなく、あくまでもベクトルプロセッサが主であるとのことだ。 ソケット当りのコア数は明らかにされていないが、現行のSX-
Tiffany Trader IBMは四月に開催されたOpenPower Summitで、参加者に次世代CPU-Power9の限定版プレビューを提供したが、最近その更なる詳細を公表した。Power9はライバルIntelに奪われたマーケットシェアを取り戻すための主力エンジンの位置付けである。GLOBALFOUNDRIES社の14nmFinFETプロセス技術に基づいて製造されるPower9は、2017年の下半期に始まるPowerベースのサーバーでの目玉となる。このリリースのハイライトは、IBMがHPCワークロード、分析ツール、機械学習アプリケーション用にそしてハイパースケール向けに最適化した新しいコアとチップアーキテクチャである。 システムの出荷時期はまだ明らかにされていないが、IBMはすでに来るべきPower9プラットフォームの主要な勝利を獲得している。2014年11月に、IBM、Mella
Tiffany Trader Hot Chips会議は、IBM Power9プロセッサ(今後報告)や中国企業であるPhytium Technology社のカスタムのARMベースの64コアCPUを公表するステージとなったチップ打ち上げのための1週間であった。プリンストン大学から出た25コアのオープンソースのアカデミック;プロセッサもまたこのシリコンバレーのイベントでデビューしたのだ。 Piton (この名前はロッククライマーが使う金属スパイクを指している)は、現代の巨大な規模のデータセンターの需要を満足させるために、高速で高スケーラブルでエネルギー効率が高く設計されている。プリンストン大学の研究者らは8,000個のCPUを束ね合わせることで200,000コアのマシンを構築することが可能であると述べている。 「Pitonで、特にデータセンターやクラウド向けのチップを作るために、我々は座ってコン
6月20日、フランクフルトで開催されたISC会場は中国の新しいスーパーコンピュータSUNWAY TaifuLightの話で持ちきりであった。そんな中、実は日本にとっては貴重な発表がなされたのだ。数ヶ月前に一部報道があった「ポスト京」に採用されるプロセッサがARMであることを富士通が公式に認めたのだ。 この発表はベンダーセッションのたった11分間の説明の中で行われた。今回採用されるARMはv8ベースにHPCエクステンションが付加されたものとなる。このHPCエクステションについてはこの夏に開催されるHot ChipsでARM社が詳細について説明する予定だ。富士通の開発統括責任者である次世代テクニカルコンピューティング開発本部第一システム開発統括部の清水俊幸氏のプレゼンテーションによると、このHPCエクステンションにはFMA(浮動小数点乗算加算機能)、数学関数の高速化などが含まれているとのことだ
東京大学情報基盤センターと筑波大学計算科学研究センターが共同運営する、最先端共同 HPC 基盤施設(JCAHPC:Joint Center for Advanced High Performance Computing、施設長:中村宏)は、2016 年 12 月 1 日に稼動を開始する共同利用スーパーコンピュータシステムとして、米国 Intel Corporation による次期メニーコア型プロセッサKnights Landingを採用した超並列クラスタ型計算機 Oakforest-PACSの導入を決定したと発表した。 同システムのピーク性能は「京」の10ペタフロップスを超え、25ペタフロップスを予定しており、国内最速のスーパーコンピュータとなる予定だ。 最先端共同 HPC基盤施設は、東京大学および筑波大学により共同運営されると共に、2大学が共同してスーパーコンピュータの調達・運用
世の中はエクサスケール・システムの開発に向けて動きを強めているが、やはり大きな問題のひとつは電気と熱の問題だ。実装密度が高くなると共にそれを冷やすための冷却技術が必要となる。その中でも有力なのがコンピュータ自体を冷媒の中に浸けてしまう液浸型だ。ただし、冷媒自体も高価であったり取り扱いが難しいし、液浸型でも暖まった冷媒自体をどこかで冷却する必要があるのだ。その冷媒が無料で、無尽蔵にあるとしたら、それは夢のような技術だろう。 先週3月1日から3月3日までの3日間、道後温泉において恒例の情報処理学会ハイパフォーマンス・コンピューティング(HPC)研究会温泉合宿で開催された。その中で第4回となるHPCアイデアコンテストが開催された。最優秀賞を受賞したのは国立情報学研究所の藤原一毅氏と鯉渕道紘氏のチームで、タイトルは「メンテナンス可能な水没HPC」であった。 タイトルにもあるようにこの技術は液浸と呼
John Russell あなたの1日が悪くなっていると考えていますか?IEEE Spectrumに掲載されたAl Geistのスーパーコンピュータが壊れる多くの方法に関する記事で気分を高揚させてみよう。オークリッジ国立研究所の計算機科学および数学部門のチーフテクノロジストであるGeistは、スーパーコンピュータの成果を固めるために、不快な傾向と伴に厄介者の活発な記述を書いている。 彼の記事である、スーパーコンピュータの殺し方: 電源不良、宇宙線、およびハンダ不良は、哀れなメモリ・レーンを掘り下げたものではないが(そう、メモリ破損はあるのだ)、多分エクサスケール・マシンを苦しめる課題となるだろう。例えば、エクサスケール・マシンのためのDOEの20MW目標を達成するために必要なより小さいトランジスタ(低電圧)は、オンとオフの自発的な反転のためにそれをより敏感にするだろう。耐故障性のメカニズム
John Russell ゲノミクス解析を高速化することはライフサイエンス研究の中でも最も過酷な課題のひとつだ。ディスクストリーミング、最適化並列ファイルシステム、アルゴリズム調整、高速プロセッサ、そしてハードウェア・アクセラレータなど挙げられる最適化のすべての方法は使われており、様々な結果を得ている。近頃、TGAC(The Genome Analysis Centre、イギリスのゲノム解析センター)は、完全な全領域の次世代シーケンサーの解析ワークフローを高速化するやめに特別に設計された最初のプロセッサの実装を報告した、Edico Genome社のDRAGENシステムだ。 最初の評価は非常に有望であった。トネリコの木の遺伝子に対するDRAGENのマッピングはTGACのローカルのHPCシステムよりも処理コアあたり177倍も高速であり、大規模データベースのひとつに関して3時間掛かっていたのがた
Tiffany Trader AMDのマイクロプロセッサ・コアの前チーフ・アーキテクトであったJim Kellerは、この半導体企業を2度目の退職をし、他のチャンスを追い求めることとなった。Kellerは同社の次世代x86の「Zen」コアの責任者で、AMDのロードマップのセンターステージを行くものであり、その戦略の中でより大規模なライバルであるインテル社と戦うものだった。来年まで出る予定はなく、製品の成功は複数年に及ぶ下落を巻き返すAMDの最後のチャンスかもしれない。 AMDはKellerの退職の重要性を軽視しており、同社は依然「Zen」のサンプル出荷を2016年とし、最初の売上を2017年と計画している、とニュースソースのHexusは伝えている。AMDの最高技術責任者で上級副社長のMark PapermasterがKellerの後任となる予定だ。 Kellerは1999年にAMDを最初に
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
今月、「並列Fortranの現状と展望」と題したシンポジウムがHPF推進協議会の主催の下、神戸の理化学研究所計算科学研究機構で開催された。このシンポジウムのテーマはサブタイトルともなっている「Fortranは絶滅危惧種なのか?」と少しばかりセンセーショナルなタイトルとなっており、Fortranに対する様々な研究者の思いに100名近くの参加者が耳を傾けた。 オランダのソフトウェア企業であるTIOBE社は毎月プログラミング言語のランキングを発表している。2015年8月のランキングにおいてFortranは24位にランクされており、COBOLよりも下だ。このランキングのデータによると、Fortranは1990年代までは主流の言語であったようだが、2000年を超えると急激に人気を無くしている。だが、まだ24位にランキングされており、まだ絶滅危惧種とまでは行っていない。では実際にはどうなのだろう。 こ
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