RICCについて

Size: px
Start display at page:

Download "RICCについて"

Transcription

1 RICC 1

2 RICC 2

3 RICC 3

4 RICC GPU 1039Nodes 8312core) 93.0GFLOPS, 12GB(mem), 500GB (hdd) DDR IB!1 PC100Nodes(800core) 9.3 GPGPU 93.3TFLOPS HPSS (4PB) (550TB) GB 1500GB MDGRAPE33TFLOPS MDGRAPE

5 ((): P2 3) - PCMPC (8000->8192) - PCUPC (800) GPU - (32) - (160) - MDGRAPE-3MDG - AX 1 - (/home) : 30TB (1 500GB) (/data) : 300TB - ( PB) 5

6 RICC 6

7 100 RICC CPU(2009/ /01) (MPC) (UPC)

8 課題数 課題数 200 アカウント数 % 7% 15% % 8% 8% 50 20% 0 アカウント数 %3% 10% 200 9% 44% 10% 月-09 21% 1月-10 ライフサイエンス 物理学 4月-10 7月-10 10月-10 原子核 高エネルギー物理学 天文学 1月-11 化学 情報工学 工学 8

9 9404 RICC(2010/4) PC95% MJS( 9

10 10

11 RICC 11

12 Job PC95%

13 / /26/10 18:00 1/27/10 23:30 1/29/10 5:00 1/30/10 10:30 1/31/10 16:00 2/1/10 21: : : : : :00 mpc(72h) 13

14 ,

15 - - - Platypus-QM RDFT - MSES 15

16 RICC 16

17 アクセラレータの利用状況と利用推進 状況 現在はアクセラレータの稼働率は低い - アクセラレータで10倍程度の加速が可能 - 既にプログラム移植が済んでいる研究 - 第一原理計算による機能性物質とし ての分子結晶の理論解析 - 分子動力学計算商用アプリ Amber - アクセラレータ向けアルゴリズムの研究 アクセラレータを活用できるアプリケー ションの整備が課題 - プログラムを容易にGPGPU化出来る環 境の整備 - PGI等のコンパイラの導入 - GPGPUライブラリの開発と利用ツー ル(RIVER)の整備 - LSV 次世代スパコンの計算結果可 - GPGPUプログラミング教育の実施 視化のための大規模可視化ソフトの - プログラムのGPGPU移植作業の実施 開発 Test LSV:107GB Voxel 17

18 RIVER ( RIKEN IBM Visual Programing Environment ) 18

19 CPU HPC - Top 500 RICC Roadrunner (IBM) Xeon 4 + GPGPU 240 Opteron 2 + PowerXCell 9 19

20 A CPUB GPU CPUMPI GPU CPUGPU A CPU NB GPU M 20

21 RIVER A.c B.f95 D.cpp C.cu C.c E.c A B C D E CPU A Node1 CPU B GPU C Node2 CPU D E Node3 21

22 RIVERを利用したプログラミングのイメージ 1 アルゴリズムのデータフローを記述する A B D E C 計算機利用者 3 コンパイラーが プログラムを生成 処理内容とコードライブラリを参照して 最適 な計算ノード 並列数を決定 必要なプログラム部品 通信コードを含んだ 実行形式を ノードごとに生成 MPMD B A 2 システム構成を与えてコンパイル C D E 22

23 2010 src SOR Himeno Jacobi sink src SOR c1 c2 c3 c4 sink HimenoBMT (M size = 128 x 128 x 256) C C icc nvcc / CUDA for C 1 GPGPU x 1 2 GPGPU x 1 4 GPGPU x 4 8 GPGPU x 8 16 GPGPU x GPGPU x GPGPU x GPGPU x

24 24

25 HimenoBMT (L size = 256 x 256 x 512) SORBMT (L size = 512 x 512 x 512) 1 GPGPU x 1 2 GPGPU x 2 4 GPGPU x 4 8 GPGPU x 8 16 GPGPU x GPGPU x GPGPU x GPGPU x 80 GPGPU x 64 1 x86 x 8 2 x86 x 16 4 x86 x 32 8 x86 x GPGPU x GPGPU x GPGPU x GPGPU x 80 25

26 RICC Eclipse SOR CPUGPU MPI MPI 2011/04 26

27 RICC 27

28 7 HPSS HPSS GUI 28

29 29

30 ! GUI! 30

31 RICCGPGPU Job core 31

32 CafeMol Tune1 Tune1 Tune2 ALLREDUCE REDUCE_SCATTER +ALLGATHERV Tune3 ALLREDUCE REDEUCE+BCAST 32

33 RICC 33

Microsoft PowerPoint - 5-重谷.ppt

Microsoft PowerPoint - 5-重谷.ppt 理化学研究所スーパーコンピュータシステム RICC について 理化学研究所情報基盤センター重谷隆之 これまでの理研スーパーコンピュータシステム ~1994 年 2 月 : メインフレーム (FUJITSU M シリーズなど ) 1994 年 2 月 ~: ベクトル計算機 (Fujitsu VPP500) 1999 年 2 月 ~: ベクトル計算機 (Fujitsu VPP700E) 2004 年 3

More information

1重谷.PDF

1重谷.PDF RSCC RSCC RSCC BMT 1 6 3 3000 3000 200310 1994 19942 VPP500/32PE 19992 VPP700E/128PE 160PE 20043 2 2 PC Linux 2048 CPU Intel Xeon 3.06GHzDual) 12.5 TFLOPS SX-7 32CPU/256GB 282.5 GFLOPS Linux 3 PC 1999

More information

TSUBAME2.0 における GPU の 活用方法 東京工業大学学術国際情報センター丸山直也第 10 回 GPU コンピューティング講習会 2011 年 9 月 28 日

TSUBAME2.0 における GPU の 活用方法 東京工業大学学術国際情報センター丸山直也第 10 回 GPU コンピューティング講習会 2011 年 9 月 28 日 TSUBAME2.0 における GPU の 活用方法 東京工業大学学術国際情報センター丸山直也第 10 回 GPU コンピューティング講習会 2011 年 9 月 28 日 目次 1. TSUBAMEのGPU 環境 2. プログラム作成 3. プログラム実行 4. 性能解析 デバッグ サンプルコードは /work0/gsic/seminars/gpu- 2011-09- 28 からコピー可能です 1.

More information

独立行政法人理化学研究所 日本で唯一の自然科学の総合研究所 ( 文部科学省所管 ) 物理学 工学 化学 ライフサイエンス 脳科学 拠点 : 埼玉県和光市以外にも 国内 6 箇所 海外 3 箇所 人員 : 約 3000 名 ( これ以外に外来研究者等が約 3000 名 )

独立行政法人理化学研究所 日本で唯一の自然科学の総合研究所 ( 文部科学省所管 ) 物理学 工学 化学 ライフサイエンス 脳科学 拠点 : 埼玉県和光市以外にも 国内 6 箇所 海外 3 箇所 人員 : 約 3000 名 ( これ以外に外来研究者等が約 3000 名 ) 理研 新スパコン システム (RICC) の紹介 重谷隆之理化学研究所情報基盤センター 独立行政法人理化学研究所 日本で唯一の自然科学の総合研究所 ( 文部科学省所管 ) 物理学 工学 化学 ライフサイエンス 脳科学 拠点 : 埼玉県和光市以外にも 国内 6 箇所 海外 3 箇所 人員 : 約 3000 名 ( これ以外に外来研究者等が約 3000 名 ) 情報基盤センター 全理研を対象とする研究支援部門

More information

Microsoft PowerPoint PCクラスタワークショップin京都.ppt

Microsoft PowerPoint PCクラスタワークショップin京都.ppt PC クラスタシステムへの富士通の取り組み 富士通株式会社株式会社富士通研究所久門耕一 29 年度に富士通が提供する ( した ) 大規模クラスタ 今年度はCPUとしてメモリバンド幅がNehalem, QDR- IB( 片方向 4GB/s) などPCクラスタにとって期待できる多くのコモディティコンポーネントが出現 これら魅力ある素材を使ったシステムとして 2つのシステムをご紹介 理化学研究所様 RICC(Riken

More information

Microsoft PowerPoint - SS研200911姫野_最新.ppt

Microsoft PowerPoint - SS研200911姫野_最新.ppt 3.5 世代 PCクラスタを中核とする理研 RICC: その狙いと現状 今後 理化学研究所情報基盤センター 内容 PCクラスターの歴史 Top500の新たな潮流 GPGPUの特徴 第二世代 PCクラスタ :RSCCの狙いとその結果 第 3.5 世代 PCクラスタ :RICCの狙いと現状 今後 PC クラスターの歴史と 最近の潮流 PC クラスタヒストリー 第一世代 :Beowulf 型個人 第二世代

More information

Microsoft Word - HOKUSAI_system_overview_ja.docx

Microsoft Word - HOKUSAI_system_overview_ja.docx HOKUSAI システムの概要 1.1 システム構成 HOKUSAI システムは 超並列演算システム (GWMPC BWMPC) アプリケーション演算サーバ群 ( 大容量メモリ演算サーバ GPU 演算サーバ ) と システムの利用入口となるフロントエンドサーバ 用途の異なる 2 つのストレージ ( オンライン ストレージ 階層型ストレージ ) から構成されるシステムです 図 0-1 システム構成図

More information

supercomputer2010.ppt

supercomputer2010.ppt nanri@cc.kyushu-u.ac.jp 1 !! : 11 12! : nanri@cc.kyushu-u.ac.jp! : Word 2 ! PC GPU) 1997 7 http://wiredvision.jp/news/200806/2008062322.html 3 !! (Cell, GPU )! 4 ! etc...! 5 !! etc. 6 !! 20km 40 km ) 340km

More information

NVIDIA Tesla K20/K20X GPU アクセラレータ アプリケーション パフォーマンス テクニカル ブリーフ

NVIDIA Tesla K20/K20X GPU アクセラレータ アプリケーション パフォーマンス テクニカル ブリーフ NVIDIA Tesla K20/K20X GPU アクセラレータ アプリケーション パフォーマンス テクニカル ブリーフ K20 GPU2 個に対するスピードアップ NVIDIA は Fermi アーキテクチャ GPU の発表により パフォーマンス エネルギー効率の両面で飛躍的な性能向上を実現し ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) の世界に変革をもたらしました また 実際に GPU

More information

Microsoft PowerPoint - GPUシンポジウム _d公開版.ppt [互換モード]

Microsoft PowerPoint - GPUシンポジウム _d公開版.ppt [互換モード] 200/0/9 数値流体解析の並列効率とその GPU による高速化の試み 清水建設 ( 株 ) 技術研究所 PHAM VAN PHUC ( ファムバンフック ) 流体計算時間短縮と GPU の活用の試み 現 CPUとの比較によりGPU 活用の可能性 現 CPU の最大利用 ノード内の最大計算資源の利用 すべてCPUコアの利用 適切なアルゴリズムの利用 CPU コア性能の何倍? GPU の利用の試み

More information

スパコンに通じる並列プログラミングの基礎

スパコンに通じる並列プログラミングの基礎 2018.09.10 furihata@cmc.osaka-u.ac.jp ( ) 2018.09.10 1 / 59 furihata@cmc.osaka-u.ac.jp ( ) 2018.09.10 2 / 59 Windows, Mac Unix 0444-J furihata@cmc.osaka-u.ac.jp ( ) 2018.09.10 3 / 59 Part I Unix GUI CUI:

More information

スパコンに通じる並列プログラミングの基礎

スパコンに通じる並列プログラミングの基礎 2018.06.04 2018.06.04 1 / 62 2018.06.04 2 / 62 Windows, Mac Unix 0444-J 2018.06.04 3 / 62 Part I Unix GUI CUI: Unix, Windows, Mac OS Part II 2018.06.04 4 / 62 0444-J ( : ) 6 4 ( ) 6 5 * 6 19 SX-ACE * 6

More information

untitled

untitled A = QΛQ T A n n Λ Q A = XΛX 1 A n n Λ X GPGPU A 3 T Q T AQ = T (Q: ) T u i = λ i u i T {λ i } {u i } QR MR 3 v i = Q u i A {v i } A n = 9000 Quad Core Xeon 2 LAPACK (4/3) n 3 O(n 2 ) O(n 3 ) A {v i }

More information

GPUコンピューティング講習会パート1

GPUコンピューティング講習会パート1 GPU コンピューティング (CUDA) 講習会 GPU と GPU を用いた計算の概要 丸山直也 スケジュール 13:20-13:50 GPU を用いた計算の概要 担当丸山 13:50-14:30 GPU コンピューティングによる HPC アプリケーションの高速化の事例紹介 担当青木 14:30-14:40 休憩 14:40-17:00 CUDA プログラミングの基礎 担当丸山 TSUBAME の

More information

HPC (pay-as-you-go) HPC Web 2

HPC (pay-as-you-go) HPC Web 2 ,, 1 HPC (pay-as-you-go) HPC Web 2 HPC Amazon EC2 OpenFOAM GPU EC2 3 HPC MPI MPI Courant 1 GPGPU MPI 4 AMAZON EC2 GPU CLUSTER COMPUTE INSTANCE EC2 GPU (cg1.4xlarge) ( N. Virgina ) Quadcore Intel Xeon 5570

More information

untitled

untitled A = QΛQ T A n n Λ Q A = XΛX 1 A n n Λ X GPGPU A 3 T Q T AQ = T (Q: ) T u i = λ i u i T {λ i } {u i } QR MR 3 v i = Q u i A {v i } A n = 9000 Quad Core Xeon 2 LAPACK (4/3) n 3 O(n 2 ) O(n 3 ) A {v i }

More information

スパコンに通じる並列プログラミングの基礎

スパコンに通じる並列プログラミングの基礎 2016.06.06 2016.06.06 1 / 60 2016.06.06 2 / 60 Windows, Mac Unix 0444-J 2016.06.06 3 / 60 Part I Unix GUI CUI: Unix, Windows, Mac OS Part II 0444-J 2016.06.06 4 / 60 ( : ) 6 6 ( ) 6 10 6 16 SX-ACE 6 17

More information

チューニング講習会 初級編

チューニング講習会 初級編 GPU のしくみ RICC での使い方 およびベンチマーク 理化学研究所情報基盤センター 2013/6/27 17:00 17:30 中田真秀 RICC の GPU が高速に! ( 旧 C1060 比約 6.6 倍高速 ) RICCのGPUがC2075になりました! C1060 比 6.6 倍高速 倍精度 515GFlops UPCに100 枚導入 : 合計 51.5TFlops うまく行くと5 倍程度高速化

More information

07-二村幸孝・出口大輔.indd

07-二村幸孝・出口大輔.indd GPU Graphics Processing Units HPC High Performance Computing GPU GPGPU General-Purpose computation on GPU CPU GPU GPU *1 Intel Quad-Core Xeon E5472 3.0 GHz 2 6 MB L2 cache 1600 MHz FSB 80 GFlops 1 nvidia

More information

マルチコアPCクラスタ環境におけるBDD法のハイブリッド並列実装

マルチコアPCクラスタ環境におけるBDD法のハイブリッド並列実装 2010 GPGPU 2010 9 29 MPI/Pthread (DDM) DDM CPU CPU CPU CPU FEM GPU FEM CPU Mult - NUMA Multprocessng Cell GPU Accelerator, GPU CPU Heterogeneous computng L3 cache L3 cache CPU CPU + GPU GPU L3 cache 4

More information

最新の並列計算事情とCAE

最新の並列計算事情とCAE 1 大島聡史 ( 東京大学情報基盤センター助教 / 並列計算分科会主査 ) 最新の並列計算事情と CAE アウトライン 最新の並列計算機事情と CAE 世界一の性能を達成した 京 について マルチコア メニーコア GPU クラスタ 最新の並列計算事情と CAE MPI OpenMP CUDA OpenCL etc. 京 については 仕分けやら予算やら計画やらの面で問題視する意見もあるかと思いますが

More information

GPU n Graphics Processing Unit CG CAD

GPU n Graphics Processing Unit CG CAD GPU 2016/06/27 第 20 回 GPU コンピューティング講習会 ( 東京工業大学 ) 1 GPU n Graphics Processing Unit CG CAD www.nvidia.co.jp www.autodesk.co.jp www.pixar.com GPU n GPU ü n NVIDIA CUDA ü NVIDIA GPU ü OS Linux, Windows, Mac

More information

Microsoft PowerPoint - GPU_computing_2013_01.pptx

Microsoft PowerPoint - GPU_computing_2013_01.pptx GPU コンピューティン No.1 導入 東京工業大学 学術国際情報センター 青木尊之 1 GPU とは 2 GPGPU (General-purpose computing on graphics processing units) GPU を画像処理以外の一般的計算に使う GPU の魅力 高性能 : ハイエンド GPU はピーク 4 TFLOPS 超 手軽さ : 普通の PC にも装着できる 低価格

More information

GPUコンピューティング講習会パート1

GPUコンピューティング講習会パート1 GPU コンピューティング (CUDA) 講習会 GPU と GPU を用いた計算の概要 丸山直也 スケジュール 13:20-13:50 GPU を用いた計算の概要 担当丸山 13:50-14:30 GPU コンピューティングによる HPC アプリケーションの高速化の事例紹介 担当青木 14:30-14:40 休憩 14:40-17:00 CUDA プログラミングの基礎 担当丸山 TSUBAME の

More information

Slide 1

Slide 1 CUDA プログラミングの基本 パート I - ソフトウェアスタックとメモリ管理 CUDA の基本の概要 パート I CUDAのソフトウェアスタックとコンパイル GPUのメモリ管理 パートII カーネルの起動 GPUコードの具体項目 注 : 取り上げているのは基本事項のみです そのほか多数の API 関数についてはプログラミングガイドを ご覧ください CUDA インストレーション CUDA インストレーションの構成

More information

資料3 今後のHPC技術に関する研究開発の方向性について(日立製作所提供資料)

資料3 今後のHPC技術に関する研究開発の方向性について(日立製作所提供資料) 今後の HPC 技術に関する 研究開発の方向性について 2012 年 5 月 30 日 ( 株 ) 日立製作所情報 通信システム社 IT プラットフォーム事業本部 Hitachi, Hitachi, Ltd. Ltd. Hitachi 2012. 2012. Ltd. 2012. All rights All rights All rights reserved. reserved. reserved.

More information

スライド 1

スライド 1 計算科学が拓く世界スーパーコンピュータは何故スーパーか 学術情報メディアセンター中島浩 http://www.para.media.kyoto-u.ac.jp/jp/ username=super password=computer 講義の概要 目的 計算科学に不可欠の道具スーパーコンピュータが どういうものか なぜスーパーなのか どう使うとスーパーなのかについて雰囲気をつかむ 内容 スーパーコンピュータの歴史を概観しつつ

More information

1 GPU GPGPU GPU CPU 2 GPU 2007 NVIDIA GPGPU CUDA[3] GPGPU CUDA GPGPU CUDA GPGPU GPU GPU GPU Graphics Processing Unit LSI LSI CPU ( ) DRAM GPU LSI GPU

1 GPU GPGPU GPU CPU 2 GPU 2007 NVIDIA GPGPU CUDA[3] GPGPU CUDA GPGPU CUDA GPGPU GPU GPU GPU Graphics Processing Unit LSI LSI CPU ( ) DRAM GPU LSI GPU GPGPU (I) GPU GPGPU 1 GPU(Graphics Processing Unit) GPU GPGPU(General-Purpose computing on GPUs) GPU GPGPU GPU ( PC ) PC PC GPU PC PC GPU GPU 2008 TSUBAME NVIDIA GPU(Tesla S1070) TOP500 29 [1] 2009 AMD

More information

untitled

untitled taisuke@cs.tsukuba.ac.jp http://www.hpcs.is.tsukuba.ac.jp/~taisuke/ CP-PACS HPC PC post CP-PACS CP-PACS II 1990 HPC RWCP, HPC かつての世界最高速計算機も 1996年11月のTOP500 第一位 ピーク性能 614 GFLOPS Linpack性能 368 GFLOPS (地球シミュレータの前

More information

4 倍精度基本線形代数ルーチン群 QPBLAS の紹介 [index] 1. Introduction 2. Double-double algorithm 3. QPBLAS 4. QPBLAS-GPU 5. Summary 佐々成正 1, 山田進 1, 町田昌彦 1, 今村俊幸 2, 奥田洋司

4 倍精度基本線形代数ルーチン群 QPBLAS の紹介 [index] 1. Introduction 2. Double-double algorithm 3. QPBLAS 4. QPBLAS-GPU 5. Summary 佐々成正 1, 山田進 1, 町田昌彦 1, 今村俊幸 2, 奥田洋司 4 倍精度基本線形代数ルーチン群 QPBLAS の紹介 [index] 1. Introduction 2. Double-double algorithm 3. QPBLAS 4. QPBLAS-GPU 5. Summary 佐々成正 1, 山田進 1, 町田昌彦 1, 今村俊幸 2, 奥田洋司 3 1 1 日本原子力研究開発機構システム計算科学センター 2 理科学研究所計算科学研究機構 3 東京大学新領域創成科学研究科

More information

基盤研究(B) 「マルチコア複合環境を指向した適応型自動チューニング技術」

基盤研究(B) 「マルチコア複合環境を指向した適応型自動チューニング技術」 複合マルチコア環境のため の自動チューニング技術 第 2 回自動チューニング技術の現状と応用に関するシンポジウム Second symposium on Automatic Tuning Technology and its Application 基盤研究 (B) 21300013 マルチコア複合環境を指向した適応型自動チューニング技術 今村俊幸 電気通信大学情報理工学研究科 2010/11/04

More information

iphone GPGPU GPU OpenCL Mac OS X Snow LeopardOpenCL iphone OpenCL OpenCL NVIDIA GPU CUDA GPU GPU GPU 15 GPU GPU CPU GPU iii OpenMP MPI CPU OpenCL CUDA OpenCL CPU OpenCL GPU NVIDIA Fermi GPU Fermi GPU GPU

More information

GPU GPU CPU CPU CPU GPU GPU N N CPU ( ) 1 GPU CPU GPU 2D 3D CPU GPU GPU GPGPU GPGPU 2 nvidia GPU CUDA 3 GPU 3.1 GPU Core 1

GPU GPU CPU CPU CPU GPU GPU N N CPU ( ) 1 GPU CPU GPU 2D 3D CPU GPU GPU GPGPU GPGPU 2 nvidia GPU CUDA 3 GPU 3.1 GPU Core 1 GPU 4 2010 8 28 1 GPU CPU CPU CPU GPU GPU N N CPU ( ) 1 GPU CPU GPU 2D 3D CPU GPU GPU GPGPU GPGPU 2 nvidia GPU CUDA 3 GPU 3.1 GPU Core 1 Register & Shared Memory ( ) CPU CPU(Intel Core i7 965) GPU(Tesla

More information

HPEハイパフォーマンスコンピューティング ソリューション

HPEハイパフォーマンスコンピューティング ソリューション HPE HPC / AI Page 2 No.1 * 24.8% No.1 * HPE HPC / AI HPC AI SGIHPE HPC / AI GPU TOP500 50th edition Nov. 2017 HPE No.1 124 www.top500.org HPE HPC / AI TSUBAME 3.0 2017 7 AI TSUBAME 3.0 HPE SGI 8600 System

More information

Microsoft PowerPoint - CCS学際共同boku-08b.ppt

Microsoft PowerPoint - CCS学際共同boku-08b.ppt マルチコア / マルチソケットノードに おけるメモリ性能のインパクト 研究代表者朴泰祐筑波大学システム情報工学研究科 taisuke@cs.tsukuba.ac.jp アウトライン 近年の高性能 PC クラスタの傾向と問題 multi-core/multi-socket ノードとメモリ性能 メモリバンド幅に着目した性能測定 multi-link network 性能評価 まとめ 近年の高性能 PC

More information

サイバーメディアセンター 大規模計算機システムの利用

サイバーメディアセンター 大規模計算機システムの利用 サイバーメディアセンター 大規模計算機システムの利用 大阪大学情報推進部情報基盤課 本日のプログラム I. システムのご紹介 II. 利用方法の解説 実習 i. システムへの接続 ii. プログラムの作成 コンパイル iii. ジョブスクリプトの作成 iv. ジョブスクリプトの投入 III. 利用を希望する方へ SX-ACE NEC 製のベクトル型スーパーコンピュータ ノード毎 1 クラスタ (512

More information

<4D6963726F736F667420506F776572506F696E74202D20834B8343835F83938358815C8FEE95F183568358836583808A7793C195CA8D758B608252816932303134944E348C8E3893FA816A202D2048502E70707478>

<4D6963726F736F667420506F776572506F696E74202D20834B8343835F83938358815C8FEE95F183568358836583808A7793C195CA8D758B608252816932303134944E348C8E3893FA816A202D2048502E70707478> ガイダンス 東 京 大 学 情 報 基 盤 センター 准 教 授 片 桐 孝 洋 204 年 4 月 8 日 ( 火 )4:40-6:0 ガイダンスの 流 れ. 講 義 の 目 的 2. 講 師 紹 介 3. 講 義 日 程 の 確 認 4. 成 績 の 評 価 方 法 5. イントロダクション(30 分 ) 2 本 講 義 の 目 的 近 年 京 コンピュータに 代 表 される 世 界 トップクラスのスーパーコンピュータが

More information

untitled

untitled 1 NAREGI 2 (NSF) CyberInfrastructure Teragrid (EU) E-Infrastructure EGEE Enabling Grids for E-science E ) DEISA (Distributed European Infrastructure for Supercomputing applications) EPSRC) UK e-science

More information

九州大学がスーパーコンピュータ「高性能アプリケーションサーバシステム」の本格稼働を開始

九州大学がスーパーコンピュータ「高性能アプリケーションサーバシステム」の本格稼働を開始 2014 年 1 月 31 日 国立大学法人九州大学 株式会社日立製作所 九州大学がスーパーコンピュータ 高性能アプリケーションサーバシステム の本格稼働を開始 日立のテクニカルサーバ HA8000-tc/HT210 などを採用 従来システム比で 約 28 倍の性能を実現し 1TFLOPS あたりの消費電力は約 17 分の 1 に低減 九州大学情報基盤研究開発センター ( センター長 : 青柳睦 /

More information

B 2 Thin Q=3 0 0 P= N ( )P Q = 2 3 ( )6 N N TSUB- Hub PCI-Express (PCIe) Gen 2 x8 AME1 5) 3 GPU Socket 0 High-performance Linpack 1

B 2 Thin Q=3 0 0 P= N ( )P Q = 2 3 ( )6 N N TSUB- Hub PCI-Express (PCIe) Gen 2 x8 AME1 5) 3 GPU Socket 0 High-performance Linpack 1 TSUBAME 2.0 Linpack 1,,,, Intel NVIDIA GPU 2010 11 TSUBAME 2.0 Linpack 2CPU 3GPU 1400 Dual-Rail QDR InfiniBand TSUBAME 1.0 30 2.4PFlops TSUBAME 1.0 Linpack GPU 1.192PFlops PFlops Top500 4 Achievement of

More information

PowerPoint プレゼンテーション

PowerPoint プレゼンテーション vsmp Foundation スケーラブル SMP システム スケーラブル SMP システム 製品コンセプト 2U サイズの 8 ソケット SMP サーバ コンパクトな筐体に多くのコアとメモリを実装し SMP システムとして利用可能 スイッチなし構成でのシステム構築によりラックスペースを無駄にしない構成 将来的な拡張性を保証 8 ソケット以上への拡張も可能 2 システム構成例 ベースシステム 2U

More information

MATLAB® における並列・分散コンピューティング ~ Parallel Computing Toolbox™ & MATLAB Distributed Computing Server™ ~

MATLAB® における並列・分散コンピューティング ~ Parallel Computing Toolbox™ & MATLAB Distributed Computing Server™ ~ MATLAB における並列 分散コンピューティング ~ Parallel Computing Toolbox & MATLAB Distributed Computing Server ~ MathWorks Japan Application Engineering Group Takashi Yoshida 2016 The MathWorks, Inc. 1 System Configuration

More information

VXPRO R1400® ご提案資料

VXPRO R1400® ご提案資料 Intel Core i7 プロセッサ 920 Preliminary Performance Report ノード性能評価 ノード性能の評価 NAS Parallel Benchmark Class B OpenMP 版での性能評価 実行スレッド数を 4 で固定 ( デュアルソケットでは各プロセッサに 2 スレッド ) 全て 2.66GHz のコアとなるため コアあたりのピーク性能は同じ 評価システム

More information

GPGPU によるアクセラレーション環境について

GPGPU によるアクセラレーション環境について GPGPU によるアクセラレーション環境について 長屋貴量 自然科学研究機構分子科学研究所技術課計算科学技術班 概要 GPGPU とは 単純で画一的なデータを一度に大量に処理することに特化したグラフィックカードの演算資源を 画像処理以外の汎用的な目的に応用する技術の一つである 近年 その演算能力は CPU で通常言われるムーアの法則に則った場合とは異なり 飛躍的に向上しており その演算性能に魅力を感じた各分野での応用が広がってきている

More information

HPCS

HPCS 会社紹介 Gfarm ワークショップ 2018 2018 年 3 2 株式会社 HPCソリューションズ河野証 事業概要 HPC ソリューションプロバイダ HPC 製品ハードウェアソフトウェア パブリッククラウド コンサルティングアプラインス等 2 事業概要 HPC ソリューションプロバイダ HPC 製品ハードウェアソフトウェア 3 事業概要 HPC ソリューションプロバイダ Analyze-IT/Predict-IT

More information

GPUを用いたN体計算

GPUを用いたN体計算 単精度 190Tflops GPU クラスタ ( 長崎大 ) の紹介 長崎大学工学部超高速メニーコアコンピューティングセンターテニュアトラック助教濱田剛 1 概要 GPU (Graphics Processing Unit) について簡単に説明します. GPU クラスタが得意とする応用問題を議論し 長崎大学での GPU クラスタによる 取組方針 N 体計算の高速化に関する研究内容 を紹介します. まとめ

More information

次 CAE を取り巻く環境と展望 企業がシミュレーションに抱える痛み :3 つの例 クラウド CAE サービス Cistr Cistr のシステム概要 最新版 Cistr でできること Cistr を利 してみる 2

次 CAE を取り巻く環境と展望 企業がシミュレーションに抱える痛み :3 つの例 クラウド CAE サービス Cistr Cistr のシステム概要 最新版 Cistr でできること Cistr を利 してみる 2 クラウド CAE サービス 東京 学 学院新領域創成科学研究科 森 直樹, 井原遊, 野達 1 次 CAE を取り巻く環境と展望 企業がシミュレーションに抱える痛み :3 つの例 クラウド CAE サービス Cistr Cistr のシステム概要 最新版 Cistr でできること Cistr を利 してみる 2 CAE を取り巻く環境と展望 3 国内市場規模は約 3400 億円程度 2015 年度の国内

More information

次世代スーパーコンピュータのシステム構成案について

次世代スーパーコンピュータのシステム構成案について 6 19 4 27 1. 2. 3. 3.1 3.2 A 3.3 B 4. 5. 2007/4/27 4 1 1. 2007/4/27 4 2 NEC NHF2 18 9 19 19 2 28 10PFLOPS2.5PB 30MW 3,200 18 12 12 SimFold, GAMESS, Modylas, RSDFT, NICAM, LatticeQCD, LANS HPL, NPB-FT 19

More information

HP High Performance Computing(HPC)

HP High Performance Computing(HPC) ACCELERATE HP High Performance Computing HPC HPC HPC HPC HPC 1000 HPHPC HPC HP HPC HPC HPC HP HPCHP HP HPC 1 HPC HP 2 HPC HPC HP ITIDC HP HPC 1HPC HPC No.1 HPC TOP500 2010 11 HP 159 32% HP HPCHP 2010 Q1-Q4

More information

GPGPUクラスタの性能評価

GPGPUクラスタの性能評価 2008 年度理研 HPC シンポジウム第 3 世代 PC クラスタ GPGPU クラスタの性能評価 2009 年 3 月 12 日 富士通研究所成瀬彰 発表の概要 背景 GPGPU による高速化 CUDA の概要 GPU のメモリアクセス特性調査 姫野 BMT の高速化 GPGPU クラスタによる高速化 GPU Host 間のデータ転送 GPU-to-GPU の通信性能 GPGPU クラスタ上での姫野

More information

! 行行 CPUDSP PPESPECell/B.E. CPUGPU 行行 SIMD [SSE, AltiVec] 用 HPC CPUDSP PPESPE (Cell/B.E.) SPE CPUGPU GPU CPU DSP DSP PPE SPE SPE CPU DSP SPE 2

! 行行 CPUDSP PPESPECell/B.E. CPUGPU 行行 SIMD [SSE, AltiVec] 用 HPC CPUDSP PPESPE (Cell/B.E.) SPE CPUGPU GPU CPU DSP DSP PPE SPE SPE CPU DSP SPE 2 ! OpenCL [Open Computing Language] 言 [OpenCL C 言 ] CPU, GPU, Cell/B.E.,DSP 言 行行 [OpenCL Runtime] OpenCL C 言 API Khronos OpenCL Working Group AMD Broadcom Blizzard Apple ARM Codeplay Electronic Arts Freescale

More information

HPC143

HPC143 研究背景 GPUクラスタ 高性能 高いエネルギー効率 低価格 様々なHPCアプリケーションで用いられている TCA (Tightly Coupled Accelerators) 密結合並列演算加速機構 筑波大学HA-PACSクラスタ アクセラレータ GPU 間の直接通信 低レイテンシ 今後のHPCアプリは強スケーリングも重要 TCAとアクセラレータを搭載したシステムに おけるプログラミングモデル 例

More information

並列・高速化を実現するための 高速化サービスの概要と事例紹介

並列・高速化を実現するための 高速化サービスの概要と事例紹介 第 4 回 AVS 可視化フォーラム 2019 並列 高速化を実現するための 高速化サービスの概要と事例紹介 株式会社アーク情報システム営業部仮野亮ソリューション技術部佐々木竜一 2019.08.30 はじめに アーク情報システムの紹介 高速化サービスとは? 事例紹介 コンサルティングサービスについて アーク情報システムの紹介 設立 資本金 :1987 年 10 月 :3 億 600 万円 従業員数

More information

Hphi実行環境導入マニュアル_v1.1.1

Hphi実行環境導入マニュアル_v1.1.1 HΦ の計算環境構築方法マニュアル 2016 年 7 月 25 日 東大物性研ソフトウェア高度化推進チーム 目次 VirtualBox を利用した HΦ の導入... 2 VirtualBox を利用した MateriAppsLive! の導入... 3 MateriAppsLive! への HΦ のインストール... 6 ISSP スパコンシステム B での HΦ の利用方法... 8 各種ファイルの置き場所...

More information

スーパーコンピュータ「京」の概要

スーパーコンピュータ「京」の概要 Overview of the K computer System 宮崎博行 草野義博 新庄直樹 庄司文由 横川三津夫 渡邊貞 あらまし HPCI CPUOS LINPACK 10 PFLOPSCPU 8 Abstract RIKEN and Fujitsu have been working together to develop the K computer, with the aim of beginning

More information

Microsoft PowerPoint - ★13_日立_清水.ppt

Microsoft PowerPoint - ★13_日立_清水.ppt PC クラスタワークショップ in 京都 日立テクニカルコンピューティングクラスタ 2008/7/25 清水正明 日立製作所中央研究所 1 目次 1 2 3 4 日立テクニカルサーバラインナップ SR16000 シリーズ HA8000-tc/RS425 日立自動並列化コンパイラ 2 1 1-1 日立テクニカルサーバの歴史 最大性能 100TF 10TF 30 年間で百万倍以上の向上 (5 年で 10

More information

HPC可視化_小野2.pptx

HPC可視化_小野2.pptx 大 小 二 生 高 方 目 大 方 方 方 Rank Site Processors RMax Processor System Model 1 DOE/NNSA/LANL 122400 1026000 PowerXCell 8i BladeCenter QS22 Cluster 2 DOE/NNSA/LLNL 212992 478200 PowerPC 440 BlueGene/L 3 Argonne

More information

_SAMSUNG_表面.ai

_SAMSUNG_表面.ai Samsung SSD 840 500GB 250GB 120GB 500GB 250GB 120GB Samsung SSD 840 PRO 512GB 256GB 128GB x9 Mac Samsung 3Core CPU MDX Samsung Toggle DDR 2.0 NAND Flash 241 227 more 50 min Your PC Transformed www.itgm.co.jp

More information

HPC 分野におけるGPU 活用技術 アクセラレータ技術 WG 成果報告 SS 研アクセラレータ技術 WG 取りまとめ役井上弘士 ( 九州大学 ) 1

HPC 分野におけるGPU 活用技術 アクセラレータ技術 WG 成果報告 SS 研アクセラレータ技術 WG 取りまとめ役井上弘士 ( 九州大学 ) 1 HPC 分野におけるGPU 活用技術 アクセラレータ技術 WG 成果報告 SS 研アクセラレータ技術 WG 取りまとめ役井上弘士 ( 九州大学 ) 1 発表内容 ワーキンググループ (WG) 設置の背景 WG 活動概要 GPU を 手軽に 使って性能が改善するか? GPU に不向きと われるアプリは本当に不向きなのか? 将来のアクセラレータ活用のあるべき姿は? 2 WG 設置の背景 3 エクサ実現へのチャレンジ

More information

Microsoft Word - koubo-H26.doc

Microsoft Word - koubo-H26.doc 平成 26 年度学際共同利用プログラム 計算基礎科学プロジェクト 公募要項 - 計算基礎科学連携拠点 ( 筑波大学 高エネルギー加速器研究機構 国立天文台 ) では スーパーコンピュータの学際共同利用プログラム 計算基礎科学プロジェクト を平成 22 年度から実施しております 平成 23 年度からは HPCI 戦略プログラム 分野 5 物質と宇宙の起源と構造 の協力機関である京都大学基礎物理学研究所

More information

FIT2013( 第 12 回情報科学技術フォーラム ) I-032 Acceleration of Adaptive Bilateral Filter base on Spatial Decomposition and Symmetry of Weights 1. Taiki Makishi Ch

FIT2013( 第 12 回情報科学技術フォーラム ) I-032 Acceleration of Adaptive Bilateral Filter base on Spatial Decomposition and Symmetry of Weights 1. Taiki Makishi Ch I-032 Acceleration of Adaptive Bilateral Filter base on Spatial Decomposition and Symmetry of Weights 1. Taiki Makishi Chikatoshi Yamada Shuichi Ichikawa Gaussian Filter GF GF Bilateral Filter BF CG [1]

More information

TSUBAME2.0におけるGPUの 活用方法

TSUBAME2.0におけるGPUの 活用方法 GPU プログラミング 基礎編 東京工業大学学術国際情報センター 1. GPU コンピューティングと TSUBAME2.0 スーパーコンピュータ GPU コンピューティングとは グラフィックプロセッサ (GPU) は グラフィック ゲームの画像計算のために 進化を続けてきた 現在 CPU のコア数は 2~12 個に対し GPU 中には数百コア その GPU を一般アプリケーションの高速化に利用! GPGPU

More information

スライド 1

スライド 1 計算科学演習 スーパーコンピュータ & 並列計算 概論 学術情報メディアセンター 情報学研究科 システム科学専攻 中島浩 目次 科目概要 目標 スケジュール スタッフ 講義資料 課題 スーパーコンピュータ概論 一般のスーパーコンピュータ 京大のスーパーコンピュータ スーパーコンピュータの構造 並列計算概論 並列計算の類型 条件 Scaling & Scalability 問題分割 落し穴 プロセス並列

More information

高性能計算研究室の紹介 High Performance Computing Lab.

高性能計算研究室の紹介 High Performance Computing Lab. 高性能計算研究室 (HPC Lab) の紹介 High Performance Computing Lab. 静岡理工科大学総合情報学部コンピュータシステム学科 ( 兼 Web デザイン特別プログラム ) 幸谷智紀 http://na-inet.jp/ 概要 1. 幸谷智紀 個人の研究テーマ 2. 3 年生ゼミ ( 情報セミナー II) 3. 卒研テーマ 4. Webデザイン特別プログラム 5. 今後について

More information

Microsoft PowerPoint 知る集い(京都)最終.ppt

Microsoft PowerPoint 知る集い(京都)最終.ppt 次世代スパコンについて知る集い 配布資料 世界最高性能を目指すシステム開発について ー次世代スパコンのシステム構成と施設の概要 - 平成 22 年 1 月 28 日 理化学研究所次世代スーパーコンピュータ開発実施本部横川三津夫 高性能かつ大規模システムの課題と対応 演算性能の向上 CPU のマルチコア化,SIMD( ベクトル化 ) 機構 主記憶へのアクセス頻度の削減 - CPU 性能とメモリアクセス性能のギャップ

More information

PowerPoint プレゼンテーション

PowerPoint プレゼンテーション 多倍長精度演算の性能評価 日時 年 月 日 :3-: 場所工学院大学新宿校舎 8 階第 4 会議室 高エネルギー加速器研究機構 濱口信行 hgu@post.kek.jp // 第 回多倍長精度計算フォーラム . はじめに 計算センター => ユーザプログラムの実行効率は何 % です よく出ています or 改善してください 実行性能 = 演算量 / 実行時間実行効率 = 実行性能 / 理論性能 ユーザ実行時間

More information

09中西

09中西 PC NEC Linux (1) (2) (1) (2) 1 Linux Linux 2002.11.22) LLNL Linux Intel Xeon 2300 ASCIWhite1/7 / HPC (IDC) 2002 800 2005 2004 HPC 80%Linux) Linux ASCI Purple (ASCI 100TFlops Blue Gene/L 1PFlops (2005)

More information

CCS HPCサマーセミナー 並列数値計算アルゴリズム

CCS HPCサマーセミナー 並列数値計算アルゴリズム 大規模系での高速フーリエ変換 2 高橋大介 daisuke@cs.tsukuba.ac.jp 筑波大学計算科学研究センター 2016/6/2 計算科学技術特論 B 1 講義内容 並列三次元 FFT における自動チューニング 二次元分割を用いた並列三次元 FFT アルゴリズム GPU クラスタにおける並列三次元 FFT 2016/6/2 計算科学技術特論 B 2 並列三次元 FFT における 自動チューニング

More information

TSUBAME2.5 利用講習会 平成 26 年度版 (Rev ) 東京工業大学学術国際情報センター共同利用推進室 Copyright (C) GSIC All Rights Reserved.

TSUBAME2.5 利用講習会 平成 26 年度版 (Rev ) 東京工業大学学術国際情報センター共同利用推進室 Copyright (C) GSIC All Rights Reserved. TSUBAME2.5 利用講習会 平成 26 年度版 (Rev.20141203) 東京工業大学学術国際情報センター共同利用推進室 Copyright (C) 2010-2014 GSIC All Rights Reserved. CONTENTS 概要 ( 仕様 ) 情報源 (FAQ URL) 利用法 ( ログイン ) 仮パスワード変更と公開鍵の設定 ファイルシステム ( ディレクトリ ) 利用可能アプリケーション

More information

システムソリューションのご紹介

システムソリューションのご紹介 HP 2 C 製品 :VXPRO/VXSMP サーバ 製品アップデート 製品アップデート VXPRO と VXSMP での製品オプションの追加 8 ポート InfiniBand スイッチ Netlist HyperCloud メモリ VXPRO R2284 GPU サーバ 製品アップデート 8 ポート InfiniBand スイッチ IS5022 8 ポート 40G InfiniBand スイッチ

More information

PowerPoint プレゼンテーション

PowerPoint プレゼンテーション 各種計算機アプリケーション性能比較 目次. はじめに. 行列積計算.QDR 積計算 4.N 体問題計算 5. 多次元積分計算 5. 次元積分計算 5. 次元積分計算 5. 4 次元積分計算 5.4 5 次元積分計算 5.5 6 次元積分計算 平成 6 年度第 四半期 . はじめに 今までと少し性質の異なるグラフィックボードが使用できる様になったので従来のアプリケーションで性能比較を実施しました 主に使用した計算機は以下のものです

More information

ペタスケール計算環境に向けたFFTライブラリ

ペタスケール計算環境に向けたFFTライブラリ A01 高橋班 大規模並列環境における 数値計算アルゴリズム 研究代表者 : 高橋大介 筑波大学大学院システム情報工学研究科 研究組織 研究代表者 高橋大介 ( 筑波大学 ): 研究統括および高速アルゴリズム 研究分担者 今村俊幸 ( 電気通信大学 ): 性能チューニング 多田野寛人 ( 筑波大学 ): 大規模線形計算 連携研究者 佐藤三久 ( 筑波大学 ): 並列システムの性能評価 朴泰祐 ( 筑波大学

More information

サイバーメディアセンター 大規模計算機システムの利用

サイバーメディアセンター 大規模計算機システムの利用 サイバーメディアセンター 大規模計算機システムの利用 大阪大学情報推進部情報基盤課 本日のプログラム I. システムのご紹介 II. 利用方法の解説 実習 i. システムへの接続 ii. プログラムの作成 コンパイル iii. ジョブスクリプトの作成 iv. ジョブスクリプトの投入 III. 利用を希望する方へ 2/56 SX-ACE NEC 製のベクトル型スーパーコンピュータ ノード毎 1 クラスタ

More information

2011年11月10日 クラウドサービスのためのSINET 学認説明会 九州地区説明会 九州大学キャンパス クラウドシステムの導入 伊東栄典 情報基盤研究開発センター 1

2011年11月10日 クラウドサービスのためのSINET 学認説明会 九州地区説明会 九州大学キャンパス クラウドシステムの導入 伊東栄典 情報基盤研究開発センター 1 2011年11月10日 クラウドサービスのためのSINET 学認説明会 九州地区説明会 九州大学キャンパス クラウドシステムの導入 伊東栄典 情報基盤研究開発センター ito.eisuke.523@m.kyushu-u.ac.jp 1 用 方 } } } } } 用 (Public Cloud) } Amazon EC2/S3/ElasticMapReduce } (Community Cloud)

More information

Microsoft PowerPoint - SWoPP2010_Shirahata

Microsoft PowerPoint - SWoPP2010_Shirahata GPU を考慮した MapReduce の タスクスケジューリング 白幡晃一 1 佐藤仁 1 松岡聡 1 2 3 1 東京工業大学 2 科学技術振興機構 3 国立情報学研究所 大規模データ処理 情報爆発時代における 大規模データ処理 気象 生物学 天文学 物理学など様々な科学技術計算での利用 MapReduce 大規模データ処理のためのプログラミングモデルデ スケーラブルな並列データ処理 GPGPU

More information

ガイダンス(2016年4月19日)-HP

ガイダンス(2016年4月19日)-HP スパコンプログラミング(), (I) ガイダンス 東 京 大 学 情 報 基 盤 センター 准 教 授 塙 敏 博 206 年 4 月 9 日 ( 火 )0:25-2:0 206/4/9 スパコンプログラミング (), (I) 2 ガイダンスの 流 れ. 講 義 の 目 的 2. 講 師 紹 介 3. 講 義 日 程 の 確 認 4. 成 績 の 評 価 方 法 5. 計 算 機 利 用 申 請 6.

More information

TSUBAME利用講習会

TSUBAME利用講習会 TSUBAME2.5 利用講習会 平成 29 年度版 (Rev.20170817) 東京工業大学学術国際情報センター共同利用推進室 Copyright (C) 2010-2017 GSIC All Rights Reserved. CONTENTS 概要 ( 仕様 ) 情報源 (FAQ URL) 利用法 ( ログイン ) 仮パスワード変更と公開鍵の設定 ファイルシステム ( ディレクトリ ) 利用可能アプリケーション

More information

PowerPoint プレゼンテーション

PowerPoint プレゼンテーション 第 15 回 PC クラスタシンポジウム Microsoft Azure for Researcher 日本マイクロソフト株式会社パブリックセクター統括本部 中田 寿穂 Agenda 1 Researcher 向けの Microsoft Azure の機能 2 ハイブリット HPC クラスタ環境を提供する HPC Pack 3 Linux も利用可能な Microsoft Azure 4 HPC 向けインスタンス

More information

23 Fig. 2: hwmodulev2 3. Reconfigurable HPC 3.1 hw/sw hw/sw hw/sw FPGA PC FPGA PC FPGA HPC FPGA FPGA hw/sw hw/sw hw- Module FPGA hwmodule hw/sw FPGA h

23 Fig. 2: hwmodulev2 3. Reconfigurable HPC 3.1 hw/sw hw/sw hw/sw FPGA PC FPGA PC FPGA HPC FPGA FPGA hw/sw hw/sw hw- Module FPGA hwmodule hw/sw FPGA h 23 FPGA CUDA Performance Comparison of FPGA Array with CUDA on Poisson Equation (lijiang@sekine-lab.ei.tuat.ac.jp), (kazuki@sekine-lab.ei.tuat.ac.jp), (takahashi@sekine-lab.ei.tuat.ac.jp), (tamukoh@cc.tuat.ac.jp),

More information

Microsoft PowerPoint - RBU-introduction-J.pptx

Microsoft PowerPoint - RBU-introduction-J.pptx Reedbush-U の概要 ログイン方法 東京大学情報基盤センタースーパーコンピューティング研究部門 http://www.cc.u-tokyo.ac.jp/ 東大センターのスパコン 2 基の大型システム,6 年サイクル (?) FY 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 Hitachi SR11K/J2 IBM Power 5+ 18.8TFLOPS,

More information

PowerPoint プレゼンテーション

PowerPoint プレゼンテーション Dell PowerEdge C6320 スケーラブルサーバアプライアンス 仮想化アプライアンスサーバ 最新のプロセッサを搭載したサーバプラットフォーム vsmp Foundation によるサーバ仮想化と統合化の適用 システムはセットアップを完了した状態でご提供 基本構成ではバックプレーン用のスイッチなどが不要 各ノード間を直接接続 冗長性の高いバックプレーン構成 利用するサーバプラットフォームは

More information

hotspot の特定と最適化

hotspot の特定と最適化 1 1? 1 1 2 1. hotspot : hotspot hotspot Parallel Amplifier 1? 2. hotspot : (1 ) Parallel Composer 1 Microsoft* Ticker Tape Smoke 1.0 PiSolver 66 / 64 / 2.76 ** 84 / 27% ** 75 / 17% ** 1.46 89% Microsoft*

More information

ポスト「京」でのコデザイン 活動報告

ポスト「京」でのコデザイン 活動報告 重点課題 9 でのポスト 京 に対す るコデザイン活動報告 広島大学理学研究科 石川健一 1 目次 1. コデザイン活動 2. ポスト京関連公開情報 3. 重点課題 9 に関するコデザイン活動 2 1. コデザイン活動 RIKEN,R-CCS と FUJITSU によるポスト京計算機開発 コデザイン活動 重点課題からのターゲットアプリケーションの開発とシステムやソフトウェア開発を連携して開発 9 個のターゲットアプリケーション

More information

P P P P P P P OS... P P P P P P

P P P P P P P OS... P P P P P P SAS Visual Analytics on MapR Converged Data Platform 2015 12 1. 1.1... P2 1.2... P2 2. 2.1... P3 2.2... P6 2.2.1... P6 2.2.2... P6 2.3... P10 3. 3.1 OS... P11 3.2... P12 3.3... P13 3.4... P13 3.5... P14

More information

Microsoft PowerPoint o2-LAMMPS-GPU-MPI予告版.pptx

Microsoft PowerPoint o2-LAMMPS-GPU-MPI予告版.pptx VCC クラスターを利用した LAMMPS の GPU 計算 MPI 並列計算 ( 予告資料 ) 防衛大萩田 2016.6.1 13:30~15:00 高分子材料系 LAMMPS 大規模計算の活用入門セミナー @ 阪大うめきた高分子材料系 LAMMPS 大規模計算の活用入門 1 LAMMPS とアクセラレータ LAMMPS は TITAN の大規模計算で利用 GPGPU を利用した計算の高速化 次は

More information

openmp1_Yaguchi_version_170530

openmp1_Yaguchi_version_170530 並列計算とは /OpenMP の初歩 (1) 今 の内容 なぜ並列計算が必要か? スーパーコンピュータの性能動向 1ExaFLOPS 次世代スハ コン 京 1PFLOPS 性能 1TFLOPS 1GFLOPS スカラー機ベクトル機ベクトル並列機並列機 X-MP ncube2 CRAY-1 S-810 SR8000 VPP500 CM-5 ASCI-5 ASCI-4 S3800 T3E-900 SR2201

More information

スライド 1

スライド 1 目次 計算科学演習スーパーコンピュータ & 並列計算概論 学術情報メディアセンター情報学研究科 システム科学専攻中島浩 科目概要 目標 スケジュール スタッフ 講義資料 課題 スーパーコンピュータ概論 一般のスーパーコンピュータ 京大のスーパーコンピュータ スーパーコンピュータの構造 並列計算概論 並列計算の類型 条件 Scalng & Scalablty 問題分割 落し穴 プロセス並列 & スレッド並列

More information

( CUDA CUDA CUDA CUDA ( NVIDIA CUDA I

(    CUDA CUDA CUDA CUDA (  NVIDIA CUDA I GPGPU (II) GPGPU CUDA 1 GPGPU CUDA(CUDA Unified Device Architecture) CUDA NVIDIA GPU *1 C/C++ (nvcc) CUDA NVIDIA GPU GPU CUDA CUDA 1 CUDA CUDA 2 CUDA NVIDIA GPU PC Windows Linux MaxOSX CUDA GPU CUDA NVIDIA

More information

Microsoft Word ●IntelクアッドコアCPUでのベンチマーク_吉岡_ _更新__ doc

Microsoft Word ●IntelクアッドコアCPUでのベンチマーク_吉岡_ _更新__ doc 2.3. アプリ性能 2.3.1. Intel クアッドコア CPU でのベンチマーク 東京海洋大学吉岡諭 1. はじめにこの数年でマルチコア CPU の普及が進んできた x86 系の CPU でも Intel と AD がデュアルコア クアッドコアの CPU を次々と市場に送り出していて それらが PC クラスタの CPU として採用され HPC に活用されている ここでは Intel クアッドコア

More information

05-opt-system.ppt

05-opt-system.ppt 筑波大学計算科学研究センター HPC サマーセミナー 最適化 II ( 通信最適化 ) 建部修見 tatebe@cs.tsukuba.ac.jp 筑波大学大学院システム情報系計算科学研究センター 講義内容 基本通信性能 1 対 1 通信 集団通信 プロファイラ 通信最適化 通信の削減 通信遅延隠蔽 通信ブロック 負荷分散 基本通信性能 通信最適化のためには基本通信性能を押さえておくことが重要! 各種通信パターンにおける通信性能の把握

More information