HPCの過去、現在、将来
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- おきまさ ゆきしげ
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1 Peta から Exa へ 神戸大学システム情報学研究科小柳義夫 PCCC2013 1
2 神戸商業大学の経営機械化 1941 年 我が国の大学で初めて PSC を導入した 経営計算研究室 1944 経営機械化研究所 電動穿孔機 検孔機 分類機 統計機 (IBM から無償貸与 ) ナショナル銀行会計機 2000 号 現在 経営機械化展示室 あり 貴重な機械や資料を保存 情報処理学会の コンピュータ博物館 でも触れられていない SDHPC2013 2
3 神戸商業大学の経営機械化 産業経済新聞 1943/2/24( 平井泰太郎 ) 事務会計機械の国産化 人間の方が安い 人間の方が機械より正確 我が国では機械を作れない との批判 反論 竹槍で戦闘機は落とせない 兵器の機械化は理解しても 事務の機械化は理解せず 日本の銀行では円天井の下に百人がペンを走らせているが アメリカでは接客係と貸し付け担当者しかいない サイノグラフで 10 階の信用係と電気的に通信 SDHPC2013 3
4 HPC の milestones 岩波講座 計算科学 第 1 巻 計算の科学 参照 1 MF: MF: MF: GF: GF: GF: TF: TF: TF: PF: PF: PF:? 1 EF :? PCCC2013 4
5 1 MF の壁 ENIAC (1946, pk 0.7 kf) add 0.2 ms, mult 2.6 ms IBM System/360-65(1965) single-precision matrix mult. (100x100) : 33 kf CDC6600 (1964, pk 4 MF) 実効 1 MF? 10 個の functional units. LLNL に納入 clock 10 MHz, add 4 clocks, mult 10 clocks(x2) IBM2983 Array Processor(1969) I/O channel に接続する付加ベクトル プロセッサ single-precision matrix mult. (100x100): 1.59 MF Wikipedia PCCC2013 5
6 10 MF の壁 命令パイプライン CDC7600 (1969, pk 36 MF) 実効 5 MF? ベクトル計算機 TI ASC (1972, pk 30 MF) 7 機製作 CDC Star-100(1973, pk 50 MF) 4 機製作 FACOM APU (1977, pk 22 MF) 2 機製作 NAL で稼動 HITAC M200H IAP (1979, pk 48 MF) 並列計算機 (SIMD) Burroughs BSP(1977 発表 1980 製作中止 4x4, pk 50 MF) Wikipedia PCCC2013 6
7 100 MF の壁 ベクトル計算機 Cray-1 (1976, pk 160 MF) Cray X-MP/2 (1982, pk 630 MF) CDC Cyber 203 (1980, pk 200 MF), Cyber 205 (1981, pk 400MF) HITAC S-810 (1983, pk 630 MF) FACOM VP-200 (1983, pk 570 MF) 並列計算機 ILLIAC IV (1973-6, pk 150 MF) 8x8 1 機製作 Wikipedia PCCC2013 7
8 ベクトル計算機 1 GF の壁 Cray X-MP/4 (1984, pk 1.26 GF) Cray-2 (1985, pk 1.95 GF) VP-400 (1985, pk 1.14 GF) SX-2 (1986, pk 1.3 GF) ベンチマーク性能 SX-2 は Livermore Loop No. 7 (Equation of States) で GFlops を実測 X-MP/4 では 最大 GFlops (No. 7) を達成 Cray-2 は? PCCC2013 8
9 アメリカの戦略 1985 年 米国立研で日本品排斥 1989 年 米スーパー 301 条の対日適用 1991 年高性能コンピュータ通信法 HPCC 計画 ( ) PITAC( 大統領情報技術諮問委員会 ) クリントン大統領が設置 ( , ) 21 世紀に向けての情報技術 IT2 (2000) $266M の研究投資を追加 ASCI 計画 (1995 から ) ASC 計画 3 倍ずつ高性能なコンピュータを戦略的に設置 Enabling Technologies for Petaflops Computing (Pasadena, 1994/2) PCCC2013 9
10 10 GF の壁 ベクトル並列計算機 ETA-10 (1987, pk 10 GF) 液体窒素冷却ほとんど安定に作動せず Princeton 大学や東工大が購入 PHI (1989, pk 10 GF) スパコン大プロ 評価後解体 SX-3/44R (1990, Lp 23.2 GF) NEC 社内 (pk 25.6) C916/16256 (1992, Lp 13.7 GF) Cray 社内 HITAC S-3800 (1993, Lp 27.5 GF) 東大 当時日立の田中輝雄 山本有作両氏ががんばったとか スカラ並列計算機 QCD-PAX (1989, single pk 13 GF) 筑波大学 CM-5/1024 (1993, Lp 59.7 GF) LANL 1993/6 の Top500 の首位 4 件独占 PCCC
11 100 GF の壁 ベクトル並列計算機 NWT (1993, Lp 124 GF) NAL 1993/11, 94/11, 95/6, 95/12 の Top500 でトップ 94/11 以降は Lp 170 GF この頃 Petaflops 計画始まる (1994) スカラ並列計算機 Paragon XP/S140 (1994, Lp GF) SNL 1994/6 の Top500 の首位 SR2201/1024 (1996, Lp GF) 東大 1996/6 の首位 cp-pacs (1996, Lp GF) 筑波大 1996/11 の首位 PCCC
12 1 TF の呪い FPS T-series (1986 年発表 ) Transputer T414, Weitek FPU, hypercube 接続 Video RAM 16K nodes で 1 TF 実現と主張 私も 1986 年 8 月に Beaverton まで見学に 1992 年破産して Cray の子会社 コンパイラは PGI へ TMC CM-5 (1991 年発表 ) Sparc, Weitek FPU, fat tree 接続 8K で 1 TF 実現と主張 1993/6 の最初の Top500 では Top 4 は CM-5 (5,6 は SX-3) 1994/8 破産 多くの技術者は Sun Microsystems へ NEC SX-4 (1995 年発表 ) CMOS ベクトル, 2GF/node, 最大 512 nodes で 1 TF 実現 出荷は 128nodes が最大 1998/6 の Top500 で 13 位 (Lp 244) 会社は存続! PCCC
13 1 TF の壁 ASCI Red (1997, Lp TF 2.379TF) SNL, Pentium Pro Pentium 2 ASCI Blue Mountain (1998, Lp TF) LANL, MIPS R10000 ASCI Blue Pacific (1998, Lp TF) LLNL, PowerPC604e ASCI White (2000, Lp ) LLNL, Power3 すべてスカラ並列 PCCC
14 10 TF の壁 Earth Simulator (2002, Lp TF) JAMSTEC( 横浜 ) ASCI Q (2002, Lp TF) LANL, Alpha Red Storm (2005, Lp TF) SNL, Opteron ASCI Purple (2006, Lp TF) LLNL, Power 5 Tsubame (2006, Lp TF) 東京工業大学 Opteron+ClearSpeed ES が首位を譲ってから約 2 年 PCCC
15 100 TF の壁 BlueGene/L (2005, Lp ) LLNL 最初 2004/11 では TF で登場 ES を破る このころ Exascale project 始まる ( 後述 ) BlueGene/P (2007, Lp ) Jülich Earth Simulator 2 (2009, Lp TF) SX-9 Kraken (2009, Lp TF) Tennessee 大学 PCCC
16 Petaflops への道 1994/2, Enabling Technologies for Petaflops Computing (Pasadena) 当時は NWT が 100 GF を越えた頃 倍へ! Seymour Cray が基調講演 ( 当時 Cray-4 を発表 ) その後 7 回の WS SC96 で Petaflops Computing のパネル 2010 年頃を想定 応用として 実時間 3D 心臓モデルが例示 その他 新材料 ナノ VR バイオ プラズマなど 要素技術としては latency hiding, million threads, 消費電力 (1~3 GW を想定する人も 2-3 MW/PF が主流 ) 費用 ($100M~1B) 信頼性 プログラムできるか など 何となく今の Exa の議論を彷彿させる PCCC
17 1999/2, PETAFLOPS II (Santa Barbara) Tilak Agerwala (IBM) Power の延長で Petaflops ができる Peter Kogge (Notre Dame) PIM (Processor-in-Memory) なら latency は 1/10, バンド幅は 100 倍 でも PIM 間 PIM-nonPIM 間の接続はどうする Thomas Stirling ( 当時 CalTech) HTMT ( 超伝導 PIM 光接続 ホログラム記憶などを組み合わせる ) 超伝導なら 250nm で 200GHz が実現できる PCCC
18 HTMT 構想 PCCC
19 アメリカの動き HEC Revitalization Task Force 2003/3: 米国政府は国家科学技術会議 (NSTC) の下に特別プロジェクトとしてこのタスクフォースを編成 (ES 対抗策か?) 2004/11:High-End Computing Revitalization Act of 2004 成立 (2005fy-$50M, 2006fy-$55M, 2007fy-60M for DoE) 2004/10:Zettaflops Project ( 実際は ExaFlops) が始まる 2005/3:High Performance Computing Revitalization Act of 2005 (H.R. 28) was approved by House Science Committee 4 月 House 通過 NSF を中心に NASA, NOAA, DoE, NIST, EPA PCCC
20 日本の動き 1990 年代 アメリカは Petaflops に向けて動いていたが 日本の動きは緩慢 2002 年に地球シミュレータが驚異的性能 2004/5: 文部科学省情報科学技術委員会に WG を設置し 11 回の会合を行う 2005/8: 計算科学技術の推進方策 2005/6: 総合科学技術会議 科学技術基本政策策定の基本方針 に次世代スーパーコンピューティング技術を入れる PCCC
21 日本の動き 2005/7: スーパーコンピュータ推進議員連盟 座長 : 尾身幸次 副座長 : 安倍晋三 事務局長 : 後藤茂之 100 人以上集まる 8 月 政府に勧告を提出 2005/7: 最先端 高性能汎用スーパーコンピュータ開発利用 プロジェクトが正式決定 2006~2012 年度 総額 1154 億円 Lp 10 PF 次世代スーパーコンピュータの開発 応用ソフト ( ナノ バイオなど ) の開発 研究教育拠点の形成 PCCC
22 日本の動き 2005 年度 ~7 年度 要素技術の研究開発 総額 40 億円 / 年 システム相互接続 ( 九大 富士通 ) IP による相互接続 ( 東大 慶応等 ) 低消費電力素子 ( 日立 東大 筑波大 ) CPU とメモリの光接続 (NEC 東工大 ) 2005/8: 計算科学推進 WG 中間報告 (>10 PF) 2005/8: 文部科学省が概算要求 2005/10: 理研を開発主体とする 2005/9, 10: 総合科学技術会議の評価検討会 PCCC
23 Requirements from these Applications 1. Large-scale processing part Although never explicitly stated, this part is believed to be a vector/pseudovector computer. 2 PF from disaster prevention 1 PF from drug design PF from various fields PCCC
24 Requirements from these Applications 2. Scalar computer part 4 PF from device simulation with electron correlation PF from various fields 3. Special purpose computer 20 PF from drug design (MD) 20 PF from astrophysics PCCC
25 Large scale processing Original Proposal Scalar computer Special-purpose computer PCCC
26 Proposed System Image PCCC 姫野氏の講演
27 Possible Rack Image 姫野氏の講演 PCCC
28 日本の動き 2005/9-10: 評価検討会 汎用性だけを目標としては使える計算機はできない I 先生や私が強調 ぼろくそに言われた ( 牧野 ) ターゲットアプリをいくつか選定し 性能目標を設定し それを実現するアーキ 基盤ソフト ミドルウェアを設計する方法論が主張された 2005/11: 総合科学技術会議で 実施することが適当 と報告 2006/1: 文部科学省に推進本部 21 本のターゲットアプリを選定 PCCC
29 日本の動き 2006/3: 第三期科学技術基本計画 閣議決定 スーパーコンピュータを国家基幹技術と位置付け 2006/7: 共用促進法を改正 立地委員会設置 2006 年度 : 次世代スーパーコンピュータ概念構築に関する共同研究 (10 以上の提案でコンペ ) 2007/3: 神戸に決定 2007/4: 理研からシステム構成案 スカラ演算部 ( 富士通担当 ) ベクトル演算部 (NEC 日立担当 ) から成る複合システム 合計 >10 PF 2007/9 から詳細設計 2009/4 から中間評価 PCCC
30 日本の動き 2009/5/13 に NEC が製造段階への不参加 スカラ部だけの構成とする 2009/7: 文科省 5 戦略分野を決定 2009/11/13( 金 ): 行政刷新会議の 事業仕分け 第 3 分科会 見送りに近い縮減 必要な改善を行いつつ推進 PCCC
31 1 PF にどうやって到達したか Roadrunner (2008, Lp PF), LANL Cell processor は一種の PIM といえるか? Jaguar (2008, Lp ) ORNL Opteron の homogeneous system 在来型の延長? Nebulea (2010, Lp PF) Shenzhen 深圳市 Intel+NVIDIA GPU 天河 1A (2010, Lp PF) 天津 Intel+NVIDIA GPU Tsubame2.0 (2010, Lp 1.192) 東工大 Intel+NVIDIA GPU PCCC
32 日本の動き 2010/2:NEC ベクトルコンピュータの開発継続を表明 2010/7: 理研 愛称 京 を決定 AICS 設立 2010/11: 東工大 TSUBAME2.0:1.192 PF 2011/3: 京の一部が稼働開始 2011/6: 京が PF で Top500 の 1 位 2011/11: 京 PF Gordon-Bell 賞 2012/4: 登録機関 HPCI コンソーシアム 2012/5: 京の利用課題募集開始 2012/6: 京 正式に理研に引き渡し PCCC
33 10 PF の壁 京 (2011, Lp ) 理研 Sparc64 viiifx and Tofu interconnect Sequoia (2012, Lp PF) LLNL BG/Q Titan (2012, Lp PF) ORNL Opteron+Gemini interconnect 天河 2 号 (2013, Lp 33.86) NUDT 広州 Intel Xeon+Phi 2015 年に100 PF(peak?) を目指す PCCC
34 ExaScale への挑戦 Linpack 1 EF は可能か? メモリ 100 PB とすると n=10 8 の行列が入る これを 1 EF (10 18 flops) で実行すると 2/3x10 24 /10 18 = 7x10 5 秒 =7.7 日 1 週間安定に動作するとは思えない もっと小さい n で EF が出れば別であるが n=5x10 7 なら 1 日 PCCC
35 Exascale への挑戦 Zettaflops activity (SNL) 1990 s:petaflops 2004:Zettaflops (extreme forward-looking focus) The Path to Extreme Supercomputing 2004/10 Santa Fe, 30 people Erik P. DeBenedictis, SNL, organizer P. Jones, P. Kogge, W. Gropp, M. Frank, C. Lent Panel: T. Stirling, H. Simon, T. Michalske, F. Johnson, W.Camp など ちょうど地球シミュレータがトップを譲った頃 PCCC
36 Exascale への挑戦 Horst Simon の 2007/10 の展望 1. No R&D program beyond Petaflops 2. Cannot afford EF until 2019 at current budget levels 3. Cannot afford the power requirements 4. Productivity for science not adequately addressed (data tsunami) 5. Application at 100K way parallel is hard 6. How to express parallelism 7. System software?? PCCC
37 Exascale への挑戦 アメリカ :DARPA, NSF, DOE IESP (International Exascale Software Project) SC08 (Austin) で発足 Santa Fe, Paris, つくば, Oxford, Mauii, San Francisco, 神戸 (2010/4) 2010/8:DARPA s Ubiquitous HPC Program selected --NVIDIA-Cray-ORNL troika, Intel, 終了? EESI (European Exascale Software Initiative): 2010/6 に発足 18 ヶ月 4 WG s 2010/11 に Amsterdam で第 1 回会合 2011/1:Obama--State of the Union Address Supercomputing に重点 PCCC
38 Exascale への挑戦 日本 2008~: IESP への参加 2010/8~:SDHPC WS 2011/7:WG( アプリ システムソフト アーキ ) 若手中心 老人はアドバイザとして棚上げ 2012/2: 次世代 HPCI-WG(2 年の予定 ) 2012/3:WG 報告書 :FS ( アプリ 3 アーキ ) SC12: 日米システムソフトウェア共同研究 2013: 日米科学技術協定 PCCC
39 日本 ( 続き ) Exascale への挑戦 2013/5:WG 中間報告案 パブリックコメント 2013/6/25: 正式な中間報告 今後の HPCI 計画推進の在り方について ( 中間報告 ) 2013/7/2: 今後の HPCI 計画推進のあり方に関する検討ワーキンググループシステム検討サブワーキンググループ その他のワーキンググループ? 2013/8: 概算要求 icsfiles/afieldfile/2013/08/30/ _5.pdf PCCC
40 PCCC
41 Exascale への挑戦 Russia: 2012/4:T-Platforms 6, IBM 17, HP 16, others : 自主開発への動き ($37M, 2010) National Exascale effort, $1.5 b over several years 人材育成 ミドルウェア開発 応用開発 相互接続 プロセッサなどをすべて含む the Russian Academy of Sciences, T-Platforms, and RosAtom, the state controlled Russian nuclear regulatory body( 応用は限定的 ) 2014/15 に Intel+ NVIDIA で 10+ PF を狙う 2017/18 に自主開発プロセッサ (?) で 100 PF 2020 頃の Exascale は自主プロセッサ PCCC
42 まとめ 人類は Exascale に向かっている Linpack 1 Exaflopsを意味する訳ではない Exaでしか解決できない社会的 科学的課題 それを実現するためのコンピュータシステム 日本はどこまで自主開発すべきか 基幹技術は何か ( 歴史的 ) グローバル時代の国際協力 技術安全保障 納税者 政治家の理解 PCCC
資料8-3 今後のHPCI計画推進のあり方に関する検討ワーキンググループの中間報告について（その5）
1. 国際的な状況 1 TOP500 の各国 1 位の推移 LINPACK 性能 [FLOPS] 10 ペタ 1 ペタ 100 テラ 10 テラ 地球シミュレータ 35.8TF 日本 BlueGene/L 70.7TF 世界で初めて 10 ヘ タフロッフ スの壁を突破 RoadRunner 1.0PF アメリカ 10.5PF Tianhe-1A 2.5PF 中国 Titan 17.5PF Tianhe-2
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
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
untitled
PCAST NSTC 1993 11 National Coordination Office (NCO/NITRD) Office of Management and Budget White House Office of Science and Technology Policy National Science and Technology Council Committee on Technolog
(Microsoft PowerPoint \215u\213`3\201i\217\254\226\366\201j.pptx)
( 講義 3) 並列システム概説 神戸大学システム情報学研究科 小柳義夫 並列システム概説 1 目次 1.1 フォン ノイマン型コンピュータ 1.2 仮想記憶 1.3 キャッシュメモリ 1.4 メモリ階層と局所性 1.5 演算順序 ( 高速処理 ) 1.6 マルチコア 1.7 並列処理 1.8 並列性 1.9 並列コンピュータの歩み 1.10 並列処理性能評価指標 1.11 エクサフロップスに向けて
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Power Wall HPL1 10 B/F EXTREMETECH Supercomputing director bets $2,000 that we won t have exascale computing by 2020 One of the biggest problems standing in our way is power. [] http://www.extremetech.com/computing/155941
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
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
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)
HPCの過去、現在、将来
スーパーコンピュータの将来 神戸大学計算科学教育センター小柳義夫 2015/11/30 スーパーコンピュータの将来 1 目次 神戸大学の先駆的取り組み 1960 年代の日米技術格差 スーパーコンピュータの草創期の日米格差 第 1 世代はほぼ互角 第 2 世代は日本の優位 日米貿易摩擦 第 3 世代は超並列, HPCC, NII などによる米国の巻き返し 日米貿易摩擦続く 第 4 世代は米国が国を挙げてスーパーコンピュータ
Microsoft PowerPoint - 【講演資料】渡邊様 松山-.ppt
スーパーコンピュータ 京 を知る集い 世界最速スーパーコンピュータ 京 平成 24 年 2 月 25 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渡辺貞 0 内容 スーパーコンピュータとは? スーパーコンピュータの応用例スーパーコンピュータの歴史世界のスーパーコンピュータ開発スーパーコンピュータの高速化と 京 スーパーコンピュータの施設 1 スーパーコンピュータとは? 2 スーパーコンピュータとは?
Microsoft PowerPoint - 02_アプリケーションとアーキテクチャ(更新)_ ppt
アプリケーションとアーキテクチャ 小柳義夫工学院大学情報学部 2008/8/27 1 アーキテクチャと応用アプリの歴史総括 何を狙ってそのアーキができて アプリはどの様に対応してきたか 実装技術 その時の課題 ブレークスルー 応用アプリの特性 高速化技術など 小柳氏の過去の講演資料の焼き直しではなく 新たに資料内容を整理していただくことを期待する 2008/8/27 2 何を言いたかったのか 日本の次世代スーパーコンピュータ計画
SC SC10 (International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis) (HPC) Ernest N.
SC10 2010 11 13 19 SC10 (International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis) (HPC) 1 2005 8 8 2010 4 Ernest N. Morial Convention Center (ENMCC) Climate Simulation(
_計算科学が拓く世界.key
11 3 @takeshi_enomoto enomoto.takeshi.3n@kyoto-u.ac.jp 2017 12 13 5 bbc.com pakistantoday.com.pk 1 V. Bjerknes (1904) L. F. Richardson (1922)... 145 hpa/6h J. Charney, R. Fjørtoft and J. von Neuman
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
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SCore SCore 02/03/20 2 1 HA (High Availability) HPC (High Performance Computing) 02/03/20 3 HA (High Availability) Mail/Web/News/File Server HPC (High Performance Computing) Job Dispatching( ) Parallel
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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
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みんなの ベクトル計算 たけおか @takeoka PC クラスタ コンソーシアム理事でもある 2011/FEB/20 ベクトル計算が新しい と 2008 年末に言いました Intelに入ってる! (2008 年から見た 近未来? ) GPU 計算が新しい (2008 年当時 ) Intel AVX (Advanced Vector Extension) SIMD 命令を進めて ベクトル機構をつける
Slides: TimeGraph: GPU Scheduling for Real-Time Multi-Tasking Environments
計算機アーキテクチャ第 11 回 マルチプロセッサ 本資料は授業用です 無断で転載することを禁じます 名古屋大学 大学院情報科学研究科 准教授加藤真平 デスクトップ ジョブレベル並列性 スーパーコンピュータ 並列処理プログラム プログラムの並列化 for (i = 0; i < N; i++) { x[i] = a[i] + b[i]; } プログラムの並列化 x[0] = a[0] + b[0];
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シングルコアとマルチコア 長岡技術科学大学電気電子情報工学専攻出川智啓 今回の内容 前々回の授業の復習 CPUの進化 半導体集積率の向上 CPUの動作周波数の向上 + 複雑な処理を実行する回路を構成 ( 前々回の授業 ) マルチコア CPU への進化 均一 不均一なプロセッサ コプロセッサ, アクセラレータ 210 コンピュータの歴史 世界初のデジタルコンピュータ 1944 年ハーバードMark I
GPGPU
GPGPU 2013 1008 2015 1 23 Abstract In recent years, with the advance of microscope technology, the alive cells have been able to observe. On the other hand, from the standpoint of image processing, the
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),
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1 1 1 1 SPEC CPU 2000 EQUAKE 1.6 50 500 A Parallelizing Compiler Cooperative Multicore Architecture Simulator with Changeover Mechanism of Simulation Modes GAKUHO TAGUCHI 1 YOUICHI ABE 1 KEIJI KIMURA 1
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6 mmiki@mail.doshisha.ac.jp Parallel Processing Parallel Pseudo-parallel Concurrent 1) 1/60 1) 1997 5 11 IBM Deep Blue Deep Blue 2) PC 2000 167 Rank Manufacturer Computer Rmax Installation Site Country
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PC クラスタシンポジウム 日立のテクニカルコンピューティングへの取り組み 2010/12/10 株式会社日立製作所中央研究所清水正明 1 目次 1 2 3 日立テクニカルサーバラインナップ 日立サーバラインナップ GPU コンピューティングへの取り組み 4 SC10 日立展示 2 1-1 日立テクニカルサーバ : History & Future Almost 30 Years of Super
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2015 5 21 OpenMP Hello World Do (omp do) Fortran (omp workshare) CPU Richardson s Forecast Factory 64,000 L.F. Richardson, Weather Prediction by Numerical Process, Cambridge, University Press (1922) Drawing
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
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:
Microsoft PowerPoint 知る集い-02.ppt [互換モード]
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京速コンピュータ 京 を知る集い 世界最速スーパーコンピュータ 京 平成 23 年 12 月 17 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渡辺貞 0 内容 スーパーコンピュータとは? スーパーコンピュータの応用例スーパーコンピュータの歴史スーパーコンピュータの高速化世界のスーパーコンピュータ開発と日本の位置づけスーパーコンピュータプロジェクト - 世界最速 京速コンピュータ : 京
1 All Rights Reserved, Copyright 2004, NEC Corporation 2 All Rights Reserved, Copyright 2004, NEC Corporation
1 2 Linpack TO500 3 SIM BlueGene/L DD2 olumbia BlueGene/L DD3 TIGER 4 ASI Q BlueGene/L DD1 LINAK Blue Gene/L H apacity omputing 4 apability omputing Goals Goals TAT - Not challenging - hallenging - SM
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スーパーコンピュータのネットワーク 情報ネットワーク特論 南里豪志 ( 九州大学情報基盤研究開発センター ) 1 今日の講義内容 スーパーコンピュータとは どうやって計算機を速くするか スーパーコンピュータのネットワーク 2 スーパーコンピュータとは? " スーパー " な計算機 = その時点で 一般的な計算機の性能をはるかに超える性能を持つ計算機 スーパーコンピュータの用途 主に科学技術分野 創薬
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
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.
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 /
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
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
untitled
AMD HPC GP-GPU Opteron HPC 2 1 AMD Opteron 85 FLOPS 10,480 TOP500 16 T2K 95 FLOPS 10,800 140 FLOPS 15,200 61 FLOPS 7,200 3 Barcelona 4 2 AMD Opteron CPU!! ( ) L1 5 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
EGunGPU
Super Computing in Accelerator simulations - Electron Gun simulation using GPGPU - K. Ohmi, KEK-Accel Accelerator Physics seminar 2009.11.19 Super computers in KEK HITACHI SR11000 POWER5 16 24GB 16 134GFlops,
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
CP-PACS CP-PACS CP-PACS : 2048PU+128IOU 614GFLOPS peak 128GByte memory 1058GByte disk 1992 1996 SR2201 : 1996 8 9 CP-PACS Top 500 List ranking No. 1 November 1996 Linpack 368.2Gflops No. 24 Novermber 1999
スライド 1
1 2 (National Research Grid Initiative) 4 3 flops 4 (Electrical Power Grid) Virtual Organization) Software catalogs Sensor nets Computing Resources Colleagues Data archives 5 グリッド の概念 アプリケーション アプリケーション
卒業論文
PC OpenMP SCore PC OpenMP PC PC PC Myrinet PC PC 1 OpenMP 2 1 3 3 PC 8 OpenMP 11 15 15 16 16 18 19 19 19 20 20 21 21 23 26 29 30 31 32 33 4 5 6 7 SCore 9 PC 10 OpenMP 14 16 17 10 17 11 19 12 19 13 20 1421
AMD/ATI Radeon HD 5870 GPU DEGIMA LINPACK HD 5870 GPU DEGIMA LINPACK GFlops/Watt GFlops/Watt Abstract GPU Computing has lately attracted
DEGIMA LINPACK Energy Performance for LINPACK Benchmark on DEGIMA 1 AMD/ATI Radeon HD 5870 GPU DEGIMA LINPACK HD 5870 GPU DEGIMA LINPACK 1.4698 GFlops/Watt 1.9658 GFlops/Watt Abstract GPU Computing has
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
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](/thumbs/89/99132402.jpg "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
スライド 1
東北大学工学部機械知能 航空工学科 2015 年度 5 セメスター クラス D 計算機工学 5. 命令セットアーキテクチャ ( 教科書 6.1 節, 6.2 節 ) 大学院情報科学研究科鏡慎吾 http://www.ic.is.tohoku.ac.jp/~swk/lecture/ 計算機の基本構成 メモリ プロセッサ データ領域 データデータデータ load store レジスタ PC プログラム領域
単位、情報量、デジタルデータ、CPUと高速化 ～ICT用語集～
CPU ICT mizutani@ic.daito.ac.jp 2014 SI: Systèm International d Unités SI SI 10 1 da 10 1 d 10 2 h 10 2 c 10 3 k 10 3 m 10 6 M 10 6 µ 10 9 G 10 9 n 10 12 T 10 12 p 10 15 P 10 15 f 10 18 E 10 18 a 10 21
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
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
0..Campus の利用.Campusに登録確認木曜 4 限にPCリテラシーがあるか確認ショートコード : Campusをお気に入りに追加.Campusから講義ファイル取得.Campusにレポート提出 2
PC リテラシー NO.2 情報処理入門 2012 年 4 月 19 日 後保範 1 0..Campus の利用.Campusに登録確認木曜 4 限にPCリテラシーがあるか確認ショートコード : 86311.Campusをお気に入りに追加.Campusから講義ファイル取得.Campusにレポート提出 2 1. 講義で使用するもの (1) オペレーションシステム Windows XP,Vista 使用しない
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.pr.medi.kyoto-u.c.jp/jp/ usermesuper psswordcomputer 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 どうスーパーなのか 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
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
2 曙光 4000A / 曙光 3 上海スーパーコンピュ ータセンター /200 4 HP BL20p G3 Blades 大慶油田 /200 6 cluster/h P 4 深騰 6800 / 聯想 中国科学院コンピュー タネットワーク応用セ ンター /200 3 科学計算 / 工業 ー / 地球
中国でスーパーコンピュータ標準業務委員会設立 内容概略 2007 年 3 月末に曙光公司を主導として中国スーパーコンピュータ標準業務委員会が設 立され 中国企業は中国のスーパーコンピュータの標準確立によって 中国市場でのグロ ーバル企業の独占的地位に挑戦しようと試みることとなった しかし現段階の中国スーパ ーコンピュータ標準業務委員会は技術的実力や応用の規模にしろ また会員の実力にしろ 国際的な IBM
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
Itanium2ベンチマーク
HPC CPU mhori@ile.osaka-u.ac.jp Special thanks Timur Esirkepov HPC 2004 2 25 1 1. CPU 2. 3. Itanium 2 HPC 2 1 Itanium2 CPU CPU 3 ( ) Intel Itanium2 NEC SX-6 HP Alpha Server ES40 PRIMEPOWER SR8000 Intel
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
技術創造の社会的条件
1999 10 21 21 i ... 1 1... 3 1-1. 20...3 1900 1945 3 1945 198x 4 198x 1999 5 1-2....7 1945 198x 7 HEMT 8 198x 1999 9 9 1-3....11 11 12 13 18 2 New Institutions... 21 2-1....21 22 24 26 2-2....27 28 29
NEC All rights reserved 1
NEC All rights reserved 1 NEC All rights reserved 2 NEC All rights reserved 3 (Founder) (Langchao Langchao) NEC All rights reserved 4 2.1 GB/s 64 bits wide 266 MHz 4 MB L3 on board, 96k L2, 32k L1 on -die
GRAPE GRAPE-DR V-GRAPE
V-GRAPE / CCSR 2007/1/24 GRAPE GRAPE-DR V-GRAPE http://antwrp.gsfc.nasa.gov/apod/ap950917.html ( ) SDSS GRAPE : (Barnes-Hut tree, FMM, Particle- Mesh Ewald(PPPM)...): ( ) 1988 GRAPE-1(1989) 16 8 32
Microsoft PowerPoint - sales2.ppt
最適化とは何? CPU アーキテクチャに沿った形で最適な性能を抽出できるようにする技法 ( 性能向上技法 ) コンパイラによるプログラム最適化 コンパイラメーカの技量 経験量に依存 最適化ツールによるプログラム最適化 KAP (Kuck & Associates, Inc. ) 人によるプログラム最適化 アーキテクチャのボトルネックを知ること 3 使用コンパイラによる性能の違い MFLOPS 90
26102 (1/2) LSISoC: (1) (*) (*) GPU SIMD MIMD FPGA DES, AES (2/2) (2) FPGA(8bit) (ISS: Instruction Set Simulator) (3) (4) LSI ECU110100ECU1 ECU ECU ECU ECU FPGA ECU main() { int i, j, k for { } 1 GP-GPU
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ベクトル計算は なぜ速い たけおか @takeoka PCクラスタ コンソーシアム理事でもある 2011/OCT/22 ベクトルじゃない話 みんな大好き Intel 最新Many Core Intel Many Core, Knights Ferry インテル 7年後のエクサスケール時代に向けたデータセンター事業戦略 Cloud 2015 インテルは31日 都内で インテル エンタープライズ アップデート
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
Microsoft PowerPoint - 03_murakami(参照)_ pptx[読み取り専用]
![Microsoft PowerPoint - 03_murakami(参照)_ pptx[読み取り専用]](/thumbs/89/100088051.jpg "Microsoft PowerPoint - 03_murakami(参照)_ pptx[読み取り専用]")
SS 研科学技術計算分科会 アクセラレータ技術の現状と今後 ~HPC とアクセラレータ ~ 2008 年 10 月 22 日村上和彰 murakami@i.kyushu u.ac.jp 国立大学法人九州大学教授 SS 研会長 1 概要 高性能科学技術計算 (HPC) とアクセラレータとの関係は歴史が長い ベクトル処理もアクセラレータの一種であり かつ その元祖的存在である ベクトル処理が時間軸方向のデータレベル並列処理だったものを空間軸方向に置き換えたものが現在主流となっている
富士通セミコンダクター株式会社発表資料
安心 安全を実現する安全を実現する FM3 マイコン 2012 年 6 月富士通セミコンダクター株式会社マイコンソリューション事業本部五十嵐稔行 Copyright 2010 FUJITSU LIMITED 目次 FM3 ロードマップ 安心 安全への取り組み安全への取り組み 1 Copyright 2010 FUJITSU LIMITED CPUロードマップとITRON系RTOS製品 T-Kernel/μT-Kernel
HPC / (CfCA) HPC 2007/11/23-25
HPC / (CfCA) HPC 2007/11/23-25 CfCA GRAPE GRAPE GRAPE-DR HPC : : 1 1 (II ) Ia 100 1 ( ) 0.1 pc 1 AU 3 : 1 100 Top-down Katz and Gunn 1992 Dark Matter + + DM, : :SPH 10 4 Cray YMP 500-1000 : 10 7 Saitoh
Myrinet2000 ご紹介
34 HPC -Myrinet- ES HPC http://www.sse.co.jp/myrinet/ Out Line Myrinet HPC 50 2 4 O.S. Computer Computer Computer Computer Computer Low-level Interconnection Network (transport & switching) 2-4 / / OS
スライド 1
swk(at)ic.is.tohoku.ac.jp 2 Outline 3 ? 4 S/N CCD 5 Q Q V 6 CMOS 1 7 1 2 N 1 2 N 8 CCD: CMOS: 9 : / 10 A-D A D C A D C A D C A D C A D C A D C ADC 11 A-D ADC ADC ADC ADC ADC ADC ADC ADC ADC A-D 12 ADC
11 月発表の Green500 最新結果の顛末 本来は Green500 で 1-4 位独占を実現する目論見であった 7 月の ISC で 計測ルールが v2.0 になることが予告された ( 現行の v1.2 ルールでの計測値改善には注力せず v2.0 対応作業のみ進めていた ) 最後まで v1.
ZettaScaler-1.5 による HPC システム構築と ZettaScaler-2.0 構想 2015 年 12 月 18 日 齊藤元章 ( 株式会社 PEZY Computing/ 株式会社 ExaScaler/UltraMemory 株式会社 ) 11 月発表の Green500 最新結果の顛末 本来は Green500 で 1-4 位独占を実現する目論見であった 7 月の ISC で
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
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
FINAL PROGRAM 22th Annual Workshop SWoPP / / 2009 Sendai Summer United Workshops on Parallel, Distributed, and Cooperative Processing
FINAL PROGRAM 22th Annual Workshop SWoPP 2009 2009 / / 2009 Sendai Summer United Workshops on Parallel, Distributed, and Cooperative Processing 2009 8 4 ( ) 8 6 ( ) 981-0933 1-2-45 http://www.forestsendai.jp
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
untitled
2005 2 1 105-0004 5-34-3 Tel: 03-3431-4002 Fax: 03-3431-4044 1 SRL/ISTEC 1 1 SFQ SFQ SFQ 2004 9 4 SFQ SFQ / LSI 269 230 230 230 269 230 SFQ SFQ 2005 2 ISTEC 2005 All rights reserved. - 1 - 2005 2 1 105-0004
IEEE HDD RAID MPI MPU/CPU GPGPU GPU cm I m cm /g I I n/ cm 2 s X n/ cm s cm g/cm
Neutron Visual Sensing Techniques Making Good Use of Computer Science J-PARC CT CT-PET TB IEEE HDD RAID MPI MPU/CPU GPGPU GPU cm I m cm /g I I n/ cm 2 s X n/ cm s cm g/cm cm cm barn cm thn/ cm s n/ cm
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.cs.kyoto-u.c.jp/ 提供科目 > 計算科学が拓く世界 > 後期 #- 科目の概要 (/) 計算科学 : 理論 & 実験科学に続く第 の科学 実施困難 不可能な実験を ( スーパー ) コンピュータの中で仮想的に実施 ( シミュレーション ) 観測困難 不可能な空間 ( 星の内部,
資料2 最近のスーパーコンピュータの技術動向について
資料 2 最近のスーパーコンピュータの技術動向について 佐藤三久 理化学研究所計算科学研究機構 目次 Top500 の動向 米国の動向 中国の動向 国内 欧州の動向 高性能計算向けプロセッサの開発動向 高性能メモリの開発動向 要素技術の動向 その他 理研 AICS の最先端アーキテクチャ研究への取り組み 1 Top500 の動向 (1) Top500 から 近年のスパコンの進歩の停滞が指摘されている
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計算機の展望 ( 高性能計算システムの展望 ) 朴泰祐筑波大学計算科学研究センター ( システム情報工学研究科 ) taisuke@cs.tsukuba.ac.jp http://www.hpcs.cs.tsukuba.ac.jp/~taisuke/ アウトライン HPCシステムの歴史概観 HPCシステムの現状と展望 クラスタコンピューティング ヘテロジニアスコンピューティング Exa-scaleコンピューティングに向けて
& Vol.5 No (Oct. 2015) TV 1,2,a) , Augmented TV TV AR Augmented Reality 3DCG TV Estimation of TV Screen Position and Ro
TV 1,2,a) 1 2 2015 1 26, 2015 5 21 Augmented TV TV AR Augmented Reality 3DCG TV Estimation of TV Screen Position and Rotation Using Mobile Device Hiroyuki Kawakita 1,2,a) Toshio Nakagawa 1 Makoto Sato
PowerPoint プレゼンテーション
第 2 回 OpenFOAM ワークショップー OpenFOAM を 京 で使おうー 2014.10.17 大手町ファーストスクエアカンファレンス 京 を中核とする HPCI 産業利用課題の募集案内 登録施設利用促進機関 /HPCI 運用事務局 一般財団法人高度情報科学技術研究機構 産業利用推進室部長新宮哲 京 コンピュータ Top500 :2 期連続世界 1 位 (ISC11, SC11) Gordon
<4D F736F F D B B B835E895E97708A4A8E6E82C A98418C6782CC8E6E93AE2E646F63>
京都大学学術情報メディアセンター 新スーパーコンピュータ運用開始と T2K 連携の始動 アピールポイント 61.2 テラフロップスの京大版 T2K オープンスパコン運用開始 東大 筑波大との T2K 連携による計算科学 工学分野におけるネットワーク型研究推進 人材育成 アプリケーション高度化支援の活動を開始概要国立大学法人京都大学 ( 総長 尾池和夫 ) 学術情報メディアセンター ( センター長 美濃導彦
Microsoft PowerPoint - 全体討議座長冒頭発現用2009_ ppt
次世代スーパーコンピューティング シンポジウム 2009 全体討議 世界に誇る拠点を目指して 座長 : 中央大学理工学部教授土居範久 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 世界の HPC の動向 (1) TOP500 における国別シェア推移 (1993-2009) その他インド中国フランス英国ドイツ 日本 米国 2009/Jun 1994/Jun 1994/Nov
: 50 10 10 1. : : 3 : 4 : 2 2. : 1946 1975 1 : load: store: : : ( ) ( ) : 101 x 101 ------------- 101 101 ------------ 11001 2 ( ): 32 32 1 32 : 32 ( ) 32 ( ) : log 2 32 : : ( F) ( D) E W 1 4 : F D E
RIITフォーラム2016-inoue提出用
p ü ü p ü ü } Powe r NW Mem. CPU GPU Base 最大負荷アプリA ペタスケール 最大負荷アプリ A アプリ B ポストペタスケール ( 従来型 ) 最大負荷アプリ A アプリ B ポストペタスケール ( 電力制約適応型 ) } } } p p p p Blue=EP type Red=With Comm. & Sync. Total nodes Procs.
Images per Second Images per Second VOLTA: ディープラーニングにおける大きな飛躍 ResNet-50 トレーニング 2.4x faster ResNet-50 推論 TensorRT - 7ms レイテンシ 3.7x faster P100 V100 P10
NVIDIA TESLA V100 CUDA 9 のご紹介 森野慎也, シニアソリューションアーキテクト (GPU-Computing) NVIDIA Images per Second Images per Second VOLTA: ディープラーニングにおける大きな飛躍 ResNet-50 トレーニング 2.4x faster ResNet-50 推論 TensorRT - 7ms レイテンシ
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
修士論文
AVX を用いた倍々精度疎行列ベクトル積の高速化 菱沼利彰 1 藤井昭宏 1 田中輝雄 1 長谷川秀彦 2 1 工学院大学 2 筑波大学 1 目次 1. 研究背景 目的 2. 実装, 実験環境 3. 実験 - 倍々精度ベクトル演算 - 4. 実験 - 倍々精度疎行列ベクトル積 - 5. まとめ 多倍長精度計算フォーラム 2 目次 1. 研究背景 目的 2. 実装, 実験環境 3. 実験 - 倍々精度ベクトル演算
九州大学学術情報リポジトリ Kyushu University Institutional Repository 将来 (2010 年前後を想定 ) のペタフロップス超級スパコンセンターとの連携について 村上, 和彰九州大学大学院システム情報科学研究院 九州大学情報基盤センター
九州大学学術情報リポジトリ Kyushu University Institutional Repository 将来 (2010 年前後を想定 ) のペタフロップス超級スパコンセンターとの連携について 村上, 和彰九州大学大学院システム情報科学研究院 九州大学情報基盤センター http://hdl.handle.net/2324/9112 出版情報 :SLRC プレゼンテーション, 2005-03-08
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
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
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工学部講義 (12) 坂井 修一 東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻東京大学工学部電子情報工学科 / 電気電子工学科 はじめに コンピュータの歴史 デバイス技術とコンピュータ はじめに 本講義の目的 の基本を学ぶ 時間 場所 火曜日 8:40-10:10 工学部 2 号館 241 ホームページ ( ダウンロード可能 ) url: http://www.mtl.t.u-tokyo.ac.jp/~sakai/hard/
hpc141_shirahata.pdf
GPU アクセラレータと不揮発性メモリ を考慮した I/O 性能の予備評価 白幡晃一 1,2 佐藤仁 1,2 松岡聡 1 1: 東京工業大学 2: JST CREST 1 GPU と不揮発性メモリを用いた 大規模データ処理 大規模データ処理 センサーネットワーク 遺伝子情報 SNS など ペタ ヨッタバイト級 高速処理が必要 スーパーコンピュータ上での大規模データ処理 GPU 高性能 高バンド幅 例
FX10利用準備
π-computer(fx10) 利用準備 2018 年 3 月 14 日理化学研究所計算科学研究機構八木学 1 KOBE HPC Spring School 2018 2018/3/14 内容 本スクールの実習で利用するスーパーコンピュータ神戸大学 π-computer (FX10) について システム概要 ログイン準備 2 神戸大学 π-computer: システム概要 富士通 PRIMEHPC
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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
将来の暗号技術に関する安全性要件調査報告書
i ... 1... 3... 4 DES... 4 DES Cracker (1998 )... 4... 6 3.3.1 Lenstra & Verheul1999... 6 3.3.2 2000... 10 3.3.3 Silverman2000... 12... 12... 13... 13... 14... 17... 18... 18 5.1.1... 18 5.1.2... 18 5.1.3...
2. CABAC CABAC CABAC 1 1 CABAC Figure 1 Overview of CABAC 2 DCT 2 0/ /1 CABAC [3] 3. 2 値化部 コンテキスト計算部 2 値算術符号化部 CABAC CABAC
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H.264 CABAC 1 1 1 1 1 2, CABAC(Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding) H.264, CABAC, A Parallelization Technology of H.264 CABAC For Real Time Encoder of Moving Picture YUSUKE YATABE 1 HIRONORI
State Committee of Russian Federation on Statistics 1 2 12 State Committee of Russian Federation on Statistics 53
I State Committee of Russian Federation on Statistics 52 State Committee of Russian Federation on Statistics 1 2 12 State Committee of Russian Federation on Statistics 53 State Committee of Russian Federation