GPU n Graphics Processing Unit CG CAD

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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

2 09:30-10:00 受付 10:00-12:00 HA-PACS ログイン GPU 入門 13:30-15:00 OpenACC 入門 15:15-16:45 OpenACC 最適化入門と演習 17:00-18:00 OpenACC の活用 (CUDA 連携とライブラリの活用 )

担当 大島聡史 ( 助教 ) ohshima@cc.u-tokyo.ac.jp 星野哲也 ( 助教 ) hoshino@cc.u-tokyo.ac.jp 質問やサンプルプログラムの提供についてはメールでお問い合わせください 1 2016 年 10 月 17 日 ( 月 ) 東京大学情報基盤センター 2 09:30-10:00 受付 10:00-12:00 HA-PACS ログイン GPU 入門 13:30-15:00

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

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

PCC hanawa

メニーコア型大規模スーパー コンピュータシステム Oakforest-PACSの現状と動向 東京大学 情報基盤センター 最先端共同HPC基盤施設 (JCAHPC) 塙 敏博 HPCI: High Performance Computing Infrastructure 日本全体におけるスパコンインフラ 9 大学 ( 北大 東北大 筑波大 東大 東工大 名大 京大 阪大 九大 ) の情報基盤センター

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(

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

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

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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 }

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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 }

担当 大島聡史 ( 助教 ) 星野哲也 ( 助教 ) 質問やサンプルプログラムの提供についてはメールでお問い合わせください 年 03 月 14 日 ( 火 )

担当 大島聡史 ( 助教 ) ohshima@cc.u-tokyo.ac.jp 星野哲也 ( 助教 ) hoshino@cc.u-tokyo.ac.jp 質問やサンプルプログラムの提供についてはメールでお問い合わせください 1 2017 年 03 月 14 日 ( 火 ) 2 09:30-10:00 受付 10:00-12:00 Reedbush-H ログイン GPU 入門 13:30-15:00

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

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

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

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)

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

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

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

_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

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

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

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

PowerPoint プレゼンテーション

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

IPSJ SIG Technical Report Vol.2014-ARC-213 No.24 Vol.2014-HPC-147 No /12/10 GPU 1,a) 1,b) 1,c) 1,d) GPU GPU Structure Of Array Array Of

GPU 1,a) 1,b) 1,c) 1,d) GPU 1 GPU Structure Of Array Array Of Structure 1. MPS(Moving Particle Semi-Implicit) [1] SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics) [] DEM(Distinct Element Method)[] [] 1 Tokyo Institute

! 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

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];

Vol.214-HPC-145 No /7/3 C #pragma acc directive-name [clause [[,] clause] ] new-line structured block Fortran!$acc directive-name [clause [[,] c

Vol.214-HPC-145 No.45 214/7/3 OpenACC 1 3,1,2 1,2 GPU CUDA OpenCL OpenACC OpenACC High-level OpenACC CPU Intex Xeon Phi K2X GPU Intel Xeon Phi 27% K2X GPU 24% 1. TSUBAME2.5 CPU GPU CUDA OpenCL CPU OpenMP

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

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

HP Workstation 総合カタログ

HP Workstation Z HP 6 Z HP HP Z840 Workstation P.9 HP Z640 Workstation & CPU P.10 HP Z440 Workstation P.11 17.3in WIDE HP ZBook 17 G2 Mobile Workstation P.15 15.6in WIDE HP ZBook 15 G2 Mobile Workstation

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

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

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

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,

Microsoft PowerPoint - GPGPU実践基礎工学（web）.pptx

補 足 MPIプログラムのコンパイル, 実 行 標 準 の 環 境 ではmpic++やmpiexecを 実 行 できない OSがmpic++やmpiexecの 場 所 を 把 握 していないことが 原 因 bash 3.2$ mpic++ bash: mpic++: command not found bash 3.2$ mpiexec bash: mpiexec: command not found

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

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

IPSJ SIG Technical Report Vol.2012-ARC-202 No.13 Vol.2012-HPC-137 No /12/13 Tightly Coupled Accelerators 1,a) 1,b) 1,c) 1,d) GPU HA-PACS

Tightly Coupled Accelerators 1,a) 1,b) 1,c) 1,d) HA-PACS 2012 2 HA-PACS TCA (Tightly Coupled Accelerators) TCA PEACH2 1. (Graphics Processing Unit) HPC GP(General Purpose ) TOP500 [1] CPU PCI Express (PCIe)

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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

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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

IPSJ SIG Technical Report Vol.2013-ARC-203 No /2/1 SMYLE OpenCL (NEDO) IT FPGA SMYLEref SMYLE OpenCL SMYLE OpenCL FPGA 1

SMYLE OpenCL 128 1 1 1 1 1 2 2 3 3 3 (NEDO) IT FPGA SMYLEref SMYLE OpenCL SMYLE OpenCL FPGA 128 SMYLEref SMYLE OpenCL SMYLE OpenCL Implementation and Evaluations on 128 Cores Takuji Hieda 1 Noriko Etani

Microsoft PowerPoint - HPCフォーラム 新庄Final

富士通の HPC に向けた取り組み 2015 年 8 月 28 日富士通株式会社次世代テクニカルコンピューティング開発本部新庄直樹 1 アウトライン HPCシステムの動向 富士通の取り組み ハイエンドシステムPRIMEHPC FX100とポスト京への取り組み エクサスケール時代を見据えてハード / ソフトからアプローチ PRIMEHPC FX100 での評価とまとめ 2 HPC システムの動向 (1/2)

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

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.

Microsoft PowerPoint - GPGPU実践基礎工学（web）.pptx

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

HP Workstation Xeon 5600

HP Workstation Xeon 5600 HP 2 No.1 HP 5 3 Z 2No.1 HP :IDC's Worldwide Quarterly Workstation Tracker, 2009 Q4 14.0in Wide HP EliteBook 8440w/CT Mobile Workstation 15.6in Wide HP EliteBook 8540w Mobile Workstation

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

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

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.

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

PowerPoint プレゼンテーション

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

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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

スライド 1

GPU クラスタによる格子 QCD 計算 広大理尾崎裕介 石川健一 1.1 Introduction Graphic Processing Units 1 チップに数百個の演算器 多数の演算器による並列計算 ~TFLOPS ( 単精度 ) CPU 数十 GFLOPS バンド幅 ~100GB/s コストパフォーマンス ~$400 GPU の開発環境 NVIDIA CUDA http://www.nvidia.co.jp/object/cuda_home_new_jp.html

富士通HPCフォーラム.key

& & RIKEN&ADVANCED&INSTITUTE&FOR&COMPUTATIONAL&SCIENCE はじめに LINPACK HPCGとは HPCGベンチマークプログラム HPCGのチューニングと性能 2 3 4 5 6 Jun. 2011 Nov.2011 Jun. 2012 Nov. 2012 Jun. 2013 Jun. 2014 System country PFLOPS System

先進的計算基盤システムシンポジウム DMA Tofu 6 MPI RDMA 6 3 (1 ) RDMA (2 ) 3 MPI MPI 3 MPI 127us, 47GB/s 9,216 MPI Bcast 106GB/s 31 MPI 2 MPI 2 Tofu Eager : 6 7 2

先進的計算基盤システムシンポジウム MPI 82,944 MPI Tofu 6 RDMA MPI MPI 127us, MPI 47GB/s 9,216 MPI Bcast 106GB/s The Design of MPI Communication Facility for K computer Shinji Sumimoto, Takahiro Kawashima, Naoyuki Shida,

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/

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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

2ndD3.eps

CUDA GPGPU 2012 UDX 12/5/24 p. 1 FDTD GPU FDTD GPU FDTD FDTD FDTD PGI Acceralator CUDA OpenMP Fermi GPU (Tesla C2075/C2070, GTX 580) GT200 GPU (Tesla C1060, GTX 285) PC GPGPU 2012 UDX 12/5/24 p. 2 FDTD

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PC 1 1 [1][2] [3][4] ( ) GPU(Graphics Processing Unit) GPU PC GPU PC ( 2 GPU ) GPU Harris Corner Detector[5] CPU ( ) ( ) CPU GPU 2 3 GPU 4 5 6 7 1 toyohiro@isc.kyutech.ac.jp 45 2 ( ) CPU ( ) ( ) () 2.1

Microsoft PowerPoint - ITC [互換モード]

情報基盤センターの スパコン 東京大学情報基盤センター 人間の全ての行動において 情報 と無縁なものは無い 学問, 研究もその例外では無い 東京大学における様々な 情報 に関わる活動を支援する 学術情報メディア 図書館電子化, 学術情報 ネットワーク スーパーコンピューティング 大量で多様な情報 : コンピュータ + ネットワーク CSE 2 スーパーコンピューティング部門 (1/2) http://www.cc.u-tokyo.ac.jp/

HPC pdf

GPU 1 1 2 2 1 1024 3 GPUGraphics Unit1024 3 GPU GPU GPU GPU 1024 3 Tesla S1070-400 1 GPU 2.6 Accelerating Out-of-core Cone Beam Reconstruction Using GPU Yusuke Okitsu, 1 Fumihiko Ino, 1 Taketo Kishi, 2

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

AMD AMD AMD Opteron x86 OS 2P 8P x GHz 75W ACP OEM Q4 2.3GHz HE (55W) 2.8GHz SE (105W) AMD PC 2009 All rights reserved. AMD Japan, L

AMD AMD AMD Opteron x86 OS 2P 8P x86 2.3 2.7GHz 75W ACP OEM Q4 2.3GHz HE (55W) 2.8GHz SE (105W) 2009 1 2 AMD PC 2009 All rights reserved. AMD Japan, Ltd. IT 3 AMD PC 2009 All rights reserved. AMD Japan,

P33W・P28X カタログ

P33WP28X Windows 10 24 FC-PM IoT 24 Windows 10Windows 7 2 FC98-NXP33WP28X PC FC-PM P33WP28X PC ACC 1 1HDD1 1 2HDD2 1 AC 1 2 USB 3 USB3.0 USB 4 USB3.0 USB 5 USB3.0 USB 6 USB3.0 USB 7 USB3.0 USB 8 USB3.0

資料2-1 計算科学・データ科学融合へ向けた東大情報基盤センターの取り組み（中村委員　資料）

資料 2-1 計算科学 データ科学融合へ向けた 東大情報基盤センターの取り組み 東京大学情報基盤センター中村宏 東大情報基盤センターのスパコン FY 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 Hitachi SR11K/J2 IBM Power-5+ 18.8TFLOPS, 16.4TB Hitachi HA8000 (T2K) AMD Opteron

untitled

RADEON X1900 G5 MAC EDITION P/N 137-41057-10 ATI ii Copyright 2006, ATI Technologies Inc. All rights reserved. ATI ATI ATI ATI Technologies Inc. ATI Technologies Inc. ATI Technologies Inc. ATI Technologies

ProLiant BL460c システム構成図

HP BladeSystem c-class Server HP 2008 5 26 BLADE3.0 Web http://www.hp.com/jp/blade_fill/ 1 OVERVIEW HP 1 2 2.5 SAS H Xeon ( 2 ) (SFF)( 2 ) I/O PC2-5300 FB-DIMM DDR2-667 8 Smart E200i (Type Type 1 ) USB

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

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

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

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KYUSHU UNIVERSITY 九州大学情報統括本部 Information Infrastructure Initiative 2017 FOREWORDS Director of Information Infrastructure Initiative Hiroto Yasuura Director of Research Institute for Information Technology

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]

10D16.dvi

D IEEJ Transactions on Industry Applications Vol.136 No.10 pp.686 691 DOI: 10.1541/ieejias.136.686 NW Accelerating Techniques for Sequence Alignment based on an Extended NW Algorithm Jin Okaze, Non-member,

HP xw9400 Workstation

HP xw9400 Workstation HP xw9400 Workstation AMD Opteron TM PCI Express x16 64 PCI Express x16 2 USB2.0 8 IEEE1394 2 8DIMM HP HP xw9400 Workstation HP CPU HP CPU 240W CPU HP xw9400 HP CPU CPU CPU CPU Sound

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,

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

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

catalog_quadro_series_2018

Quadro 2018.0 NVIDIA Quadro NVIDIA Quadro NVIDIA NVIDIA QUADRO BREAKTHROUGH IN EVERY FORM. NVIDIA Quadro GV100VoltaGPU32GBHBM2 CUDA5120 32GB Tensor Core60Deep Learning NVLink 2 NVIDIA Quadro GV100GPU PCIe

XACCの概要

2 global void kernel(int a[max], int llimit, int ulimit) {... } : int main(int argc, char *argv[]){ MPI_Int(&argc, &argc); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size); dx

2011 IBM 100 AIX 25 IBM i 2 IBM

IBM i IBM 2011 IBM 100 AIX 25 IBM i 2 IBM AS/400 Power Systems 69.0% CPU 102,826 18 24 2 41 59% 2001 POWER4 2002 POWER4 2000 SOI 2005 2004 POWER5 2007 POWER6 2008 IBM i 2004 eserver i5 2000 eserver iseries

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

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

HP Workstation 総合カタログ

HP Workstation E5 v2 Z Z SFF E5 v2 2 HP Windows Z 3 Performance Innovation Reliability 3 HPZ HP HP Z820 Workstation P.11 HP Z620 Workstation & CPU P.12 HP Z420 Workstation P.13 17.3in WIDE HP ZBook 17

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

Catalog_Quadro_Series_ のコピー2

NVIDIA Quadro Series NVIDIA Quadro Design, Built, and Tested by NVIDIA NVIDIA QUADRO シリーズ 総合カタログ BREAKTHROUGH IN EVERY FORM. 比類なきパワー 比類なき創造的自由 NVIDIA のこ れ ま で で 最 も 強 力 な GPU アー キ テ クチャであ る NVIDIA Pascal

Po w eredge M000e Index? & 00% 5 32CPU 256 0U PowerEdge M000e PowerEdge M000eI/O 6

PowerEdge M Designed for Efficiency Built to reduce total economic impact. PowerEdge M000e PowerEdge M90 / M70 / M70HD / M60 / M60x Xeon 2 9 0 3 4 2 5 6 3 4 7 8 5 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Po

211 年ハイパフォーマンスコンピューティングと計算科学シンポジウム Computing Symposium 211 HPCS /1/18 a a 1 a 2 a 3 a a GPU Graphics Processing Unit GPU CPU GPU GPGPU G

211 年ハイパフォーマンスコンピューティングと計算科学シンポジウム Computing Symposium 211 HPCS211 211/1/18 GPU 4 8 BLAS 4 8 BLAS Basic Linear Algebra Subprograms GPU Graphics Processing Unit 4 8 double 2 4 double-double DD 4 4 8 quad-double

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

PowerPoint Presentation

Its Concept and Architecture Hiroshi Nakashima (Kyoto U.) with cooperation of Mitsuhisa Sato (U. Tsukuba) Taisuke Boku (U. Tsukuba) Yutaka Ishikawa (U. Tokyo) Contents Alliance Who & Why Allied? Specification

Microsoft Word - 0_0_表紙.doc

2km Local Forecast Model; LFM Local Analysis; LA 2010 11 2.1.1 2010a LFM 2.1.1 2011 3 11 2.1.1 2011 5 2010 6 1 8 3 1 LFM LFM MSM LFM FT=2 2009; 2010 MSM RMSE RMSE MSM RMSE 2010 1 8 3 2010 6 2010 6 8 2010

PowerPoint プレゼンテーション

第 3 回 OpenFOAM ワークショップー OpenFOAM を 京 で使おうー 2015.10.15 秋葉原 UDX 京 を中核とする HPCI 産業利用のご案内 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 2 HPCI とは 京 を中核とし 多様なニーズに応える革新的な計算機環境として実現するハイパフォーマンス コンピューティング

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

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),

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

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

表面RTX入稿

Quadro 2019.04 NVIDIA Quadro NVIDIA Quadro NVIDIA NVIDIA QUADRO BREAKTHROUGH IN EVERY FORM. RTX NVIDIA QUADRO RTX QUADRO RTX FAMILY QUADRO RTX 6000 24 GB 10 Giga Rays/sec QUADRO RTX 4000 8 GB 6 Giga Rays/sec

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:

122　丸山眞男文庫所蔵未発表資料.indd