ポストペタスケール高性能計算に資するシステムソフトウェア技術の創出 平成 23 年度採択研究代表者 H27 年度 実績報告書 藤澤克樹 九州大学マス フォア インダストリ研究所 教授 ポストペタスケールシステムにおける超大規模グラフ最適化基盤 1. 研究実施体制 (1) 大規模最適化 グループ( 九

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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

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c NUMA 1. 18 (Moore s law) 1Hz CPU 2. 1 (Register) (RAM) Level 1 (L1) L2 L3 L4 TLB (translation look-aside buffer) (OS) TLB TLB 3. NUMA NUMA (Non-uniform memory access) 819 0395 744 1 2014 10 Copyright

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];

情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report Vol.2012-ARC-202 No.31 Vol.2012-HPC-137 No /12/14 GPU メモリ容量を超える問題規模に対応する高性能ステンシル計算法 1 2 金光浩 1 2 遠藤敏夫 1 2 3

GPU メモリ容量を超える問題規模に対応する高性能ステンシル計算法 1 2 金光浩 1 2 遠藤敏夫 1 2 3 松岡聡 GPU 上でのステンシル計算を行う際, その問題サイズは GPU メモリ容量に制限され, その容量は通常ホストメモリより小さい. 本論文では GPU メモリ容量を超えた問題サイズへの対応と高性能を両立する最適化手法を提案, 評価する. メモリアクセス局所性を向上させるために提案されてきた時間ブロッキング手法に基づき,

大規模動的ネットワークに特化した グラフデータ格納基盤

次世代スパコン技術を用いた超大規模グラフ解析と実社会への応用 藤澤克樹中央大学理工学部 & JST CREST 2012 年 9 月 4 日 : FIT 2012( 法政大学 ) e- サイエンス : 超大規模実問題に挑戦するアルゴリズムと計算技術 スパコンに関する様々な疑問 大量に電力を消費するので環境に優しくない?( 最近多い疑問 ) 何の役立つのかわからない?( 一般の方から ) 研究開発では使われてもビジネスの世界では必要ないのでは?(

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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

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 /

にゃんぱすー

ビッグデータ分析技術ワークショップ ~ グラフマイニング研究の最新動向と応用事例 ~ 平成 28 年 2 月 28 日 頂点順序の最適化による 高速なグラフ分析 新井淳也 日本電信電話株式会社 ソフトウェアイノベーションセンタ この発表について 下記論文についての発表です Rabbit Order: Just-in-time Parallel Reordering for Fast Graph Analysis

発電単価 [JPY/kWh] 差が大きい ピークシフトによる経済的価値が大きい Time 0 時 23 時 30 分 発電単価 [JPY/kWh] 差が小さい ピークシフトしても経済的価値

差が大きい ピークシフトによる経済的価値が大きい 3 3 4 4 時 23 時 3 分 差が小さい ピークシフトしても経済的価値が小さい 3 3 4 4 時 23 時 3 分 電力使用量を調整する経済的価値を明らかに ~ 発電コストの時間変動に着目した解析 制御技術を開発 ~ ポイント 電力需要ピーク時に電力使用量を調整するデマンドレスポンスは その経済的価値が明らかになっていなかった デマンドレスポンスが費用対効果を最大化するための制御技術を新たに開発

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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

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H19-21 SCOPE 若手 ICT 研究者育成型研究開発 楕円曲線暗号を用いた 匿名認証基盤の研究開発 岡山大学大学院自然科学研究科 中西 野上 透 保之 1 研究の背景 ユビキタス社会では ユーザ認証を通じ ユーザ認証を通じユーザの様々な履歴がサーバに蓄積 ID:Alice Pass: ***** ユーザ ID:Alice インターネットサーバ 様々な機器からの利用 様々な場所からの利用 Pass:

P.1P.3 P.4P.7 P.8P.12 P.13P.25 P.26P.32 P.33

: : P.1P.3 P.4P.7 P.8P.12 P.13P.25 P.26P.32 P.33 27 26 10 26 10 25 10 0.7% 331 % 26 10 25 10 287,018 280,446 6,572 30,236 32,708 2,472 317,254 313,154 4,100 172,724 168,173 4,551 6,420 6,579 159 179,144

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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

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

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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

SAPジャパン、日立、ESRIジャパンが、社会インフラに関する将来予測を可能にするビッグデータ利活用システム基盤の開発・検証を実施

2015 年 11 月 9 日 SAP ジャパン株式会社 株式会社日立製作所 ESRI ジャパン株式会社 SAP ジャパン 日立 ESRI ジャパンが 社会インフラに関する将来予測を可能にするビッグデータ利活用システム基盤の開発 検証を実施 地図画面上で予測結果を瞬時に可視化 SAP ジャパン株式会社 ( 本社 : 東京都千代田区 代表取締役社長 : 福田譲 / 以下 SAP ジャパ ン ) 株式会社日立製作所

組込み Linux の起動高速化 株式会社富士通コンピュータテクノロジーズ 亀山英司 1218ka01 Copyright 2013 FUJITSU COMPUTER TECHNOLOGIES LIMITED

組込み Linux の起動高速化 株式会社富士通コンピュータテクノロジーズ 亀山英司 1218ka01 組込み Linux における起動高速化 組込み Linux の起動時間短縮について依頼あり スペック CPU : Cortex-A9 ( 800MB - single) RAM: 500MB 程度 要件 起動時間 画出し 5 秒 音出し 3 秒 終了時間 数 ms で電源断 1 課題と対策 問題点

スライド 1

資料 WG 環 3-1 IPv6 環境クラウドサービスの構築 運用ガイドライン骨子 ( 案 ) 1 本骨子案の位置付け 本ガイドライン骨子案は 環境クラウドサービス を構築 運用する際に関連する事業者等が満たすことが望ましい要件等を規定するガイドライン策定のための準備段階として ガイドラインにおいて要件を設定すべき項目をまとめたものである 今後 平成 21 年度第二次補正予算施策 環境負荷軽減型地域

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オープンソース カンファレンス 2017 OSAKA ライトニング トーク あのクラウドと比べてみたよ IBM クラウドのリアルベンチマーク 2017 年 1 月 28 日 日本アイ ビー エム株式会社 クラウド事業統括 クラウドエバンジェリスト 安田智有 @ytomoari tomoari.yasuda 話 日本 IBM クラウドマイスター 安田智有 1 お客様の よしやってみるか を応援してきました

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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

1 OpenCL OpenCL 1 OpenCL GPU ( ) 1 OpenCL Compute Units Elements OpenCL OpenCL SPMD (Single-Program, Multiple-Data) SPMD OpenCL work-item work-group N

GPU 1 1 2 1, 3 2, 3 (Graphics Unit: GPU) GPU GPU GPU Evaluation of GPU Computing Based on An Automatic Program Generation Technology Makoto Sugawara, 1 Katsuto Sato, 1 Kazuhiko Komatsu, 2 Hiroyuki Takizawa

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Oracle GRID Center Flash SSD + 最新ストレージと Oracle Database で実現するデータベース統合の新しい形 2011 年 2 月 23 日日本オラクル Grid Center エンジニア岩本知博 進化し続けるストレージ関連技術 高速ストレージネットワークの多様化 低価格化 10GbE FCoE 8Gb FC ディスクドライブの多様化および大容量 / 低価格化

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3 次元 DRAM プロセッサ積層実装を 対象としたオンチップ メモリ アーキテクチャの提案と評価 橋口慎哉 小野貴継 ( 現 ) 井上弘士 村上和彰 九州大学大学院システム情報科学府 九州大学大学院システム情報科学研究院 発表手順 研究背景 研究目的 ハイブリッド キャッシュ アーキテクチャ 評価実験 まとめと今後の課題 2 3 次元実装技術 研究背景 グローバル配線長の削減 チップ面積縮小 異なるプロセスを経て製造されたダイ同士の積層

スキル領域 職種 : ソフトウェアデベロップメント スキル領域と SWD 経済産業省, 独立行政法人情報処理推進機構

スキル領域と (8) ソフトウェアデベロップメント スキル領域と SWD-1 2012 経済産業省, 独立行政法人情報処理推進機構 スキル領域 職種 : ソフトウェアデベロップメント スキル領域と SWD-2 2012 経済産業省, 独立行政法人情報処理推進機構 専門分野 ソフトウェアデベロップメントのスキル領域 スキル項目 職種共通スキル 項目 全専門分野 ソフトウェアエンジニアリング Web アプリケーション技術

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データ値の局所性を利用した ライン共有キャッシュの提案 九州大学大学院 岡慶太郎 福本尚人 井上弘士 村上和彰 1 キャッシュメモリの大容量化 マルチコア プロセッサが主流 メモリウォール問題の深刻化 メモリアクセス要求増加 IOピンの制限 大容量の LL(Last Level) キャッシュを搭載 8MB の L3 キャッシュを搭載 Core i7 のチップ写真 * * http://www.atmarkit.co.jp/fsys/zunouhoudan/102zunou/corei7.html

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テーマ名ビッグデータの高速処理を小型かつ安価な構成で達成する密結合型ハードウェアと並列処理を組合せた計算機システム組織名国立大学法人電気通信大学情報システム学研究科吉永務教授技術分野 IT 概要ビッグデータの高速処理を実現するために ストレージ 光通信ネットワーク FPGA SSD 等を密接に結合させたハードウェアと高効率の並列処理を組合せ 小型かつ安価なシステム構成でありながら Hadoop Impala

大規模データの匿名加工処理を高速化する技術を開発

2018 年 11 月 20 日国立大学法人東京大学株式会社日立製作所科学技術振興機構 (JST) 内閣府 大規模データの匿名加工処理を高速化する技術を開発 ~ データの有用性とプライバシー保護を両立する対話的な匿名加工を可能とし パーソナルデータの安全な利活用を促進 ~ 1. 発表者 : 喜連川優 ( 東京大学生産技術研究所教授 ) 2. 発表のポイント : 情報化社会の進展に伴い 個人情報を含む大規模データの活用が求められています

背景 1 / Reprinted with permission from paper c 2013 SAE International.

車載グラフィックメータ開発プロセス革新への挑戦 ~ REMO ZIPC による 3D HMI 開発事例 ~ 西川良一株式会社デンソー情報通信システム開発部 背景 1 / 17 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Reprinted with permission from paper 2013-01 01-04250425 c 2013 SAE International.

ビッグデータやクラウドのシステム基盤向けに処理性能を強化した「BladeSymphony」および「HA8000シリーズ」の新製品を販売開始

2013 年 9 月 19 日 株式会社日立製作所 ビッグデータやクラウドのシステム基盤向けに処理性能を強化した BladeSymphony および HA8000 シリーズ の新製品を販売開始 運用管理工数の削減を実現するサーバ管理ソフトウェア Hitachi Compute Systems Manager を標準添付 BS520H サーバブレード / PCI 拡張ブレード HA8000/RS220-h

Microsoft PowerPoint - endo-gridc14-kfc.pptx

TSUBAME-KFC: 液 浸 冷 却 を 用 いた ウルトラグリーンスパコン 研 究 設 備 [SC13にてグリーン 世 界 一 ] 遠 藤 敏 夫 東 京 工 業 大 学 学 術 国 際 情 報 センター 東工大ブース@SC13 TSUBAME KFCに 関 する 成 果 2015 年 度 末 稼 働 予 定 のTSUBAME3.0のプロトタイプである TSUBAME KFCが11 月 SC13

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章オペレーティングシステム()の基いソフトウェアで 基本ソフトウェア とも呼ばれます 第礎第 章 オペレーティングシステム () の基礎 - の役割と動作 ここでは コンピューターの基本的な構成やオペレーティングシステムの基本的な役割と操作を学習します -- コンピューターの基本構成 現代社会では さまざまな種類のコンピューター機器が各分野で利用されています 身近なものでは パソコン タブレット スマートフォンなどがありますが

RICCについて

RICC 1 RICC 2 RICC 3 RICC GPU 1039Nodes 8312core) 93.0GFLOPS, 12GB(mem), 500GB (hdd) DDR IB!1 PC100Nodes(800core) 9.3 GPGPU 93.3TFLOPS HPSS (4PB) (550TB) 0.24 512GB 1500GB MDGRAPE33TFLOPS MDGRAPE-3 64

H28秋_24地方税財源

次世代に向けて持続可能な地方税財政基盤の確立について 1. 提案 要望項目 提案 要望先 総務省 (1) 地方交付税総額の確保 充実 減少等特別対策事業費等における取組の成果を反映した算定 減少等特別対策事業費 における 取組の成果 へ配分の段階的引き上げ 地域の元気創造事業費 における 地域活性化分 へ配分の重点化 緊急防災 減災事業債の延長および対象事業等の拡大 老朽化対策に係る地方財政計画における所要総額の確保

データセンターの効率的な資源活用のためのデータ収集・照会システムの設計

データセンターの効率的な 資源活用のためのデータ収集 照会システムの設計 株式会社ネットワーク応用通信研究所前田修吾 2014 年 11 月 20 日 本日のテーマ データセンターの効率的な資源活用のためのデータ収集 照会システムの設計 時系列データを効率的に扱うための設計 1 システムの目的 データセンター内の機器のセンサーなどからデータを取集し その情報を元に機器の制御を行うことで 電力消費量を抑制する

代センサーネットワーク モバイル情報機器 サーバー等から研究開発実施者が想定するアプリケーションにおいて 劇的な低消費電力化を志向する新しいメモリアーキテクチャ 基本ソフトウェア アルゴリズムのデザインを提示するとともに 必要に応じて間歇動作等に求められる次世代不揮発性素子の性能を提示し システムと

P11001 平成 24 年度実施方針 電子 材料 ナノテクノロジー部 1. 件名 : プログラム名 IT イノベーションプログラム ( 大項目 ) ノーマリーオフコンピューティング基盤技術開発 2. 根拠法独立行政法人新エネルギー 産業技術総合開発機構法第 15 条第 1 項第 1 号ニ 3. 背景及び目的 目標スマートグリッドやクラウドコンピューティングといった流れの中 今後コンピュータが社会のあらゆる局面で活用されることが予測されるが

FINAL PROGRAM 25th Annual Workshop SWoPP / / 2012 Tottori Summer United Workshops on Parallel, Distributed, and Cooperative Processing 2012

FINAL PROGRAM 25th Annual Workshop SWoPP 2012 2012 / / 2012 Tottori Summer United Workshops on Parallel, Distributed, and Cooperative Processing 2012 8 1 ( ) 8 3 ( ) 680-0017 101-5 http://www.torikenmin.jp/kenbun/

研究計画 ポストペタ時代のメモリ階層の深化に 対応するソフトウェア技術

ポストペタ時代のメモリ階層の深化に対応するソフトウェア技術 遠藤敏夫 東京工業大学学術国際情報センター 1 私が使ってきた並列計算機 (~2005) Fujitsu AP1000+ Distributed memory IBM/Appro Blade cluster Xeon x 2CPU x 200node SMP cluster Sun Enterprise 10000 Ultra SPARC

h-hwang11phdthesis-RealizingName.pptx

黄 大 大 大 用目 手 一 大 高 士 文 目 士 文 比 士 文 士 文 士 文 黄 山 一 田 比 用 子 黄 山 一 田 力 子 士 文 12.1.19 本章の背景および目的 提案手法の概要 高速なパケット転送 分類のために使用されている TCAM の問題点 高い消費電力 チップのコスト アクセス制御リスト (access control list; ACL) フィールドの中 ポート番号の範囲表現問題

Rev

P16008 平成 29 年度実施方針 IoT 推進部 1. 件名 :( 大項目 )IoT 技術開発加速のためのオープンイノベーション推進事業 2. 根拠法国立研究開発法人新エネルギー 産業技術総合開発機構法第 15 条第 1 号ニ 第 3 号及び第 9 号 3. 背景及び目的 目標デバイス 情報処理 ネットワーク技術の高度化により デジタルデータ の利用可能性と流動性が飛躍的に向上している また

[4] ACP (Advanced Communication Primitives) [1] ACP ACP [2] ACP Tofu UDP [3] HPC InfiniBand InfiniBand ACP 2 ACP, 3 InfiniBand ACP 4 5 ACP 2. ACP ACP

InfiniBand ACP 1,5,a) 1,5,b) 2,5 1,5 4,5 3,5 2,5 ACE (Advanced Communication for Exa) ACP (Advanced Communication Primitives) HPC InfiniBand ACP InfiniBand ACP ACP InfiniBand Open MPI 20% InfiniBand Implementation

報道機関各位 平成 30 年 5 月 14 日 東北大学国際集積エレクトロニクス研究開発センター 株式会社アドバンテスト アドバンテスト社製メモリテスターを用いて 磁気ランダムアクセスメモリ (STT-MRAM) の歩留まり率の向上と高性能化を実証 300mm ウェハ全面における平均値で歩留まり率の

報道機関各位 平成 30 年 5 月 1 日 東北大学国際集積エレクトロニクス研究開発センター 株式会社アドバンテスト アドバンテスト社製メモリテスターを用いて 磁気ランダムアクセスメモリ (STT-MRAM) の歩留まり率の向上と高性能化を実証 300mm ウェハ全面における平均値で歩留まり率の向上 (91% から 97%) と 高速動作特性の向上を実証する実験に成功 標記について 別添のとおりプレスリリースいたしますので

Microsoft Word - nvsi_050110jp_netvault_vtl_on_dothill_sannetII.doc

Article ID: NVSI-050110JP Created: 2005/10/19 Revised: - NetVault 仮想テープ ライブラリのパフォーマンス検証 : dothill SANnetⅡSATA 編 1. 検証の目的 ドットヒルシステムズ株式会社の SANnetll SATA は 安価な SATA ドライブを使用した大容量ストレージで ディスクへのバックアップを行う際の対象デバイスとして最適と言えます

Microsoft PowerPoint - ARCICD07FukumotoSlides.pptx

チップマルチプロセッサにおける データ プリフェッチ効果の分析 福本尚人, 三原智伸九州大学大学院システム情報科学府情報理学専攻 井上弘士, 村上和彰九州大学大学院システム情報科学研究院情報理学部門 2007/6/1 1 発表手順 研究の背景 目的 効果に基づくプリフェッチの分類法 マルチプロセッサ チップマルチプロセッサ 性能モデル式による定性的評価 定量的評価 まとめ 2007/6/1 2 研究の背景

HBase Phoenix API Mars GPU MapReduce GPU Hadoop Hadoop Hadoop MapReduce : (1) MapReduce (2)JobTracker 1 Hadoop CPU GPU Fig. 1 The overview of CPU-GPU

GPU MapReduce 1 1 1, 2, 3 MapReduce GPGPU GPU GPU MapReduce CPU GPU GPU CPU GPU CPU GPU Map K-Means CPU 2GPU CPU 1.02-1.93 Improving MapReduce Task Scheduling for CPU-GPU Heterogeneous Environments Koichi

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

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高性能計算基盤 第 7 回 CA1003: 主記憶共有型システム http://arch.naist.jp/htdocs-arch3/ppt/ca1003/ca1003j.pdf Copyright 2019 奈良先端大中島康彦 1 2 3 4 マルチスレッディングとマルチコア 5 6 7 主記憶空間の数が 複数 か 1 つ か 8 ただしプログラムは容易 9 1 つの主記憶空間を共有する場合 10

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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

Joint Content Development Proposal Tech Docs and Curriculum

徹底解説!Hortonworks が提供する次世代データプラットフォーム 蒋逸峰 & 河村康爾 Hortonworks October 10, 2017 1 Hortonworks Inc. 2011 2016. All Rights Reserved 総合的な管理 セキュリティやガバナンス ON-PREMISES CLOUD EDGE MULTI-WORKLOADS MULTI-TYPE MULTI-TIER

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

2015 TRON Symposium セッション 組込み機器のための機能安全対応 TRON Safe Kernel TRON Safe Kernel の紹介 2015/12/10 株式会社日立超 LSIシステムズ製品ソリューション設計部トロンフォーラム TRON Safe Kernel WG 幹事

2015 TRON Symposium セッション 組込み機器のための機能安全対応 TRON Safe Kernel TRON Safe Kernel の紹介 2015/12/10 株式会社日立超 LSIシステムズ製品ソリューション設計部トロンフォーラム TRON Safe Kernel WG 幹事 豊山 祐一 Hitachi ULSI Systems Co., Ltd. 2015. All rights

PNopenseminar_2011_開発stack

PROFINET Open Seminar 開発セミナー Software Stack FPGA IP core PROFINET 対応製品の開発 2 ユーザ要求要求は多種多様 複雑な規格の仕様を一から勉強するのはちょっと.. できるだけ短期間で 柔軟なスケジュールで進めたい既存のハードウェアを変更することなく PN を対応させたい将来的な仕様拡張に対してシームレスに統合したい同じハードウェアで複数の

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

12 PowerEdge PowerEdge Xeon E PowerEdge 11 PowerEdge DIMM Xeon E PowerEdge DIMM DIMM 756GB 12 PowerEdge Xeon E5-

12ways-12th Generation PowerEdge Servers improve your IT experience 12 PowerEdge 12 1 6 2 GPU 8 4 PERC RAID I/O Cachecade I/O 5 Dell Express Flash PCIe SSD 6 7 OS 8 85.5% 9 Dell OpenManage PowerCenter

タイトル

NTT データがお客様と共に描く デジタルトランスフォーメーションへの道 a ~ AWS を活用した高速なサービス開発事例紹介 ~ 2018/5/30 ニュースリリース 1. 開発標準フレームワークと開発環境の AWS 対応 (TERASOLUNA Altemista) 2. AWS への Lift & Shift に関するクラウドコンサル技法の確立 3. AWS クラウド人材の育成全社横断のナレッジ

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総務省 ICTスキル総合習得教材 概要版 eラーニング用 [ コース2] データ蓄積 2-5: 多様化が進展するクラウドサービス [ コース1] データ収集 [ コース2] データ蓄積 [ コース3] データ分析 [ コース4] データ利活用 1 2 3 4 5 座学本講座の学習内容 (2-5: 多様化が進展するクラウドサービス ) 講座概要 近年 注目されているクラウドの関連技術を紹介します PCやサーバを構成するパーツを紹介後

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Intel Xeon プロセッサにおける Cache Coherency 時間の性能測定方法河辺峻田口成美古谷英祐 Intel Xeon プロセッサにおける Cache Coherency 時間の性能測定方法 Performance Measurement Method of Cache Coherency Effects on an Intel Xeon Processor System 河辺峻田口成美古谷英祐

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2010 年度 グリーン IT 推進協議会 技術検討委員会報告書 2011 年 6 月 グリーン IT 推進協議会 技術検討委員会 全体目次 はじめに... 1 技術検討委員会委員名簿... 3 第 1 部 IT システム 機器の見える化技術 ~ 電力消費効率評価技術の今 ~... 7 第 2 部 IT による企業活動の見える化技術 ~EEMS 適用の際のポイント~... 133 おわりに... 223

1 薄膜 BOX-SOI (SOTB) を用いた 2M ビット SRAM の超低電圧 0.37V 動作を実証 大規模集積化に成功 超低電圧 超低電力 LSI 実現に目処 独立行政法人新エネルギー 産業技術総合開発機構 ( 理事長古川一夫 / 以下 NEDOと略記 ) 超低電圧デバイス技術研究組合(

1 薄膜 BOX-SOI (SOTB) を用いた 2M ビット SRAM の超低電圧 0.37V 動作を実証 大規模集積化に成功 超低電圧 超低電力 LSI 実現に目処 独立行政法人新エネルギー 産業技術総合開発機構 ( 理事長古川一夫 / 以下 NEDOと略記 ) 超低電圧デバイス技術研究組合( 理事長 : 豊木則行 / 以下 LEAP と略記 ) と国立大学法人東京大学は このたび マイコン等に使われる論理集積回路の大幅な省エネ化を可能とする

2008 年度下期未踏 IT 人材発掘 育成事業採択案件評価書 1. 担当 PM 田中二郎 PM ( 筑波大学大学院システム情報工学研究科教授 ) 2. 採択者氏名チーフクリエータ : 矢口裕明 ( 東京大学大学院情報理工学系研究科創造情報学専攻博士課程三年次学生 ) コクリエータ : なし 3.

2008 年度下期未踏 IT 人材発掘 育成事業採択案件評価書 1. 担当 PM 田中二郎 PM ( 筑波大学大学院システム情報工学研究科教授 ) 2. 採択者氏名チーフクリエータ : 矢口裕明 ( 東京大学大学院情報理工学系研究科創造情報学専攻博士課程三年次学生 ) コクリエータ : なし 3. プロジェクト管理組織 株式会社オープンテクノロジーズ 4. 委託金支払額 3,000,000 円 5.

IT スキル標準 V3 2011_ 職種の概要と達成度指標 (7) アプリケーションスペシャリスト 職種の概要と達成度指標 APS 経済産業省, 独立行政法人情報処理推進機構

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FINAL PROGRAM 23rd Annual Workshop SWoPP 2010 2010 / / 2010 Kanazawa Summer United Workshops on Parallel, Distributed, and Cooperative Processing 2010 8 3 ( ) 8 5 ( ) 920-0864 15 1 http://www.bunka-h.gr.jp/

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平成 30 年 1 月 12 日 報道機関各位 東北大学大学院工学研究科 次世代相変化メモリーの新材料を開発 超低消費電力でのデータ書き込みが可能に 発表のポイント 従来材料とは逆の電気特性を持つ次世代不揮発性メモリ用の新材料開発に成功 今回開発した新材料を用いることで データ書換え時の消費電力を大幅に低減できることを確認 概要 東北大学大学院工学研究科知能デバイス材料学専攻の畑山祥吾博士後期課程学生

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