SC SC10 (International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis) (HPC) Ernest N.
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- こうじ うみのなか
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1 SC SC10 (International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis) (HPC) Ernest N. Morial Convention Center (ENMCC) Climate Simulation( ), Heterogeneous Computing( ), Data Intensive Computing( ) Heterogeneous Computing GPU NVIDIA Infiniband Mellanox Voltaire Climate Simulation 2 SC-XY Supercomputing-XY(XY: ) SC-XY 1997 Supercomputing BoF(Birds of a Feather: ) NVIDIA GPU 1
2 図1 ブース全景とプレゼンテーション のほとんどのブースにアクセラレータに関わる何らかの内容が合ったように感じられた (図 2 右 写真の右隅に NVIDIA のブースが写っている 遠目にも大盛況である) しかしながら 数年前 より続く 世界的不況の流れもあってか 挑戦的な製品の実物展示は少なく 現在は理論設計 を堅実に行い 景気復調を待っているかのようなもどかしさも感じられた 更に本年度の特徴としては 広大な会場を利用した会議スペースの設置があげられる 各企 業のブース内への設置はもちろん 会議スペースのみを集めた区画内に複数のブースを確保し ている企業も少なくなかった 参加団体数は企業 187 件 研究機関 144 件と 総数としては昨年 度より 1 割程度増加している 3 東京大学情報基盤センターによる展示 東京大学情報基盤センターは昨年に引き続き T2K オープンスパコンを導入した筑波大学 京 都 大 学 と 協 力 し て T2K Open Supercomputer Alliance と い う 名 で ブ ー ス 出 展 を 行 っ た 東大版の T2K オープンスパコンは HA8000 クラスタシステム のシステム名でサービス提供 中である 本ブースでは T2K 連携の一環として進めている e-science プロジェクトについての展示発表を 行った このプロジェクトは小規模な PC クラスタから大規模なスパコンまで様々な規模 種 類のスーパーコンピュータで共通に使用できるソフトウェア基盤の確立を目指すプロジェクト である 今回の展示ではポスターの掲示 紹介ビデオの上映 資料の配付と様々な形式での展示発表 を行った さらに展示期間中の毎日１回ずつ プロジェクトについてのショートプレゼンテー ションも実施した 多くの来場者に興味を持っていただいた 4 基調講演 招待講演 基調講演は How to Create New Growth in a Risk-Minimizing Environment と題し Harvard Business School の Clayton M. Christensen 氏 が 行 っ た テ ー マ は Disruptive Technology (破 壊 的技術) と言うもので 後に調べたところビジネス業界では非常に一般的な概念であるらしく 現在の価値基準では利点のない技術だが 別の価値基準内においては利点を示す技術を示す 2
3 2 3 T2K 4 Little boys beat giants by disruption ) Harvard Business School 3
4 4 Heterogeneous Computing, Climate Simulation, Data Intensive Computing Heterogeneous Computing NVIDIA Bill Dally GPU Computing: To Exascale and Beyond NVIDIA GPU Computing 2018 GPU GPU 10 Climate Simulation UK Meteorological Office Terry Davies Climate Prediction and Research: The Next 20 years Data Intensive Computing CERN Bob Jones Building Cyber-Infrastructure for Data Intensive Science 5 TOP 500 / Green 500 Top500 List ( LINPACK ISC SC 2 1 SC 5 Teanjin National Supercomputing Center Tianhe-1( ) Tianhe-1A( A) 2.566PFLOPS 6 ISC 2 Shenzhen National Supercomputing Center Nebulae( ) 1.271PFLOPS 3 4
5 TOP20 TSUBAME PFLOPS 4 TOP4 3 2 Oak Ridge National Laboratory Jaguar 1 NVIDIA GPU TOP500 LINPACK Green500( GRAPE-DR 2+ TSUBAME2.0 2 ( SC10 Green500 GRAPE-DR 2+ ) TSUBAME2.0 TOP500 Green Blue Gene/Q prototype, 2 GRAPE-DR 10 GPU, Cell BE PC IBM BlueGene/Q, the Greenest Supercomputer in the World GRAPE-DR, the Greenest Exotic Supercomputer in the World Tsubame 2.0, the Greenest Production Supercomputer in the World EcoG, the Greenest Self-Built Supercomputer in the World Top500/Green500 Gordon Bell Award HPC Seymour Cray Award HPC Sidney Frenbach Award 190 TFlops Astrophysical N-body Simulation on a Cluster of GPUs Honorable mention performance 6 SC Microsoft 2005 SC05 Microsoft Microsoft 5
6 1 TOP500 List 10 Rank Site / Computer Rmax Country 1 National Supercomputing Center in Tianjin 2566 China Tianhe-1A - NUDT TH MPP, X Ghz 6C, NVIDIA GPU, FT C / 2010 NUDT 2 DOE/SC/Oak Ridge National Laboratory 1759 United States Jaguar - Cray XT5-HE Opteron 6-core 2.6 GHz / 2009 Cray Inc. 3 National Supercomputing Centre in Shenzhen (NSCS) 1271 China Nebulae - Dawning TC3600 Blade, Intel X5650, NVidia Tesla C2050 GPU / 2010 Dawning 4 GSIC Center, Tokyo Institute of Technology 1192 Japan TSUBAME HP ProLiant SL390s G7 Xeon 6C X5670, Nvidia GPU, Linux/Windows / 2010 NEC/HP 5 DOE/SC/LBNL/NERSC 1054 United States Hopper - Cray XE6 12-core 2.1 GHz / 2010 Cray Inc. 6 Commissariat a l Energie Atomique (CEA) 1050 France Tera Bull bullx super-node S6010/S6030 / 2010 Bull SA 7 DOE/NNSA/LANL 1042 United States Roadrunner - BladeCenter QS22/LS21 Cluster, PowerX- Cell 8i 3.2 Ghz / Opteron DC 1.8 GHz, Voltaire Infiniband / 2009 IBM 8 National Institute for Computational Sciences/University United States of Tennessee Kraken XT5 - Cray XT5-HE Opteron 6-core 2.6 GHz / 2009 Cray Inc. 9 Forschungszentrum Juelich (FZJ) Germany JUGENE - Blue Gene/P Solution / 2009 IBM 10 DOE/NNSA/LANL/SNL United States Cielo - Cray XE6 8-core 2.4 GHz / 2010 Cray Inc. 6
7 2 Green500 List 10 RANK Site / Computer MFLOPS/W Total Power (kw) 1 IBM Thomas J. Watson Research Center NNSA/SC Blue Gene/Q Prototype 2+ National Astronomical Observatory of Japan GRAPE-DR accelerator Cluster, Infiniband 2 GSIC Center, Tokyo Institute of Technology HP ProLiant SL390s G7 Xeon 6C X5670, Nvidia GPU, Linux/Windows 3 NCSA Hybrid Cluster Core i3 2.93Ghz Dual Core, NVIDIA C2050, Infiniband 4 RIKEN Advanced Institute for Computational Science K computer, SPARC64 VIIIfx 2.0GHz, Tofu interconnect 5 Universitaet Wuppertal QPACE SFB TR Cluster, PowerXCell 8i, 3.2 GHz, 3D-Torus 5 Universitaet Regensburg QPACE SFB TR Cluster, PowerXCell 8i, 3.2 GHz, 3D-Torus 5 Forschungszentrum Juelich (FZJ) QPACE SFB TR Cluster, PowerXCell 8i, 3.2 GHz, 3D-Torus 8 Universitaet Frankfurt Supermicro Cluster, QC Opteron 2.1 GHz, ATI Radeon GPU, Infiniband 9 Georgia Institute of Technology HP ProLiant SL390s G7 Xeon 6C X Ghz, nvidia Fermi, Infiniband QDR 10 National Institute for Environmental Studies GOSAT Research Computation Facility, nvidia 7
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
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
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
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
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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
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)
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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
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
情報１（化学科）NO.1 コンピュータシステムの基礎と データの表現方法
PC リテラシー NO.2 情報処理入門 2017 年 9 月 28 日 後保範 1 0. dotcampus の利用 dotcampus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 : 221136 dotcampusをお気に入りに追加 dotcampusから講義ファイル取得 dotcampus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
スパコンを知ろう
2010 年 6 月 12 日 神奈川大学理学部 内田啓一郎 1 コンピュータ スパコンとは何か ( 算盤とプログラム ) 驚異的なスーパコンピュータ性能 世界一競争と日本の状況 スパコンの高速化原理 どうやって 20 万台のコンピュータを動かすか 自然現象と計算科学 計算によりスパコンの科学技術への貢献 数値実験によるによる予測 具体例 天気予報 天文学 加速器 ヒトゲノム まとめ 2 東洋 (
情報１（化学科）NO.1 コンピュータシステムの基礎と データの表現方法
PC リテラシー NO.2 情報処理入門 2017 年 4 月 20 日後保範 0. dotcampus の利用 dotcampus 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 : 179047 dotcampus をお気に入りに追加 dotcampus から講義ファイル取得 dotcampus にレポート提出 1 2 1. 講義で使用するもの 1.1 の構成 (1) オペレーションシステム
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
Microsoft PowerPoint - ITC [互換モード]
![Microsoft PowerPoint - ITC [互換モード]](/thumbs/82/86903656.jpg "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/
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
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
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
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
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
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
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
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
_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
特集 e- サイエンスを実現するグリッド技術 1 サイエンスグリッドの動向 三浦謙一 国立情報学研究所 サイエンスグリッドとは 10 e- Electrical Power Grid 図 -1 Virtual Organization 1 ET 所の 所 (Electric ow
特集 e- サイエンスを実現するグリッド技術 1 サイエンスグリッドの動向 三浦謙一 国立情報学研究所 サイエンスグリッドとは 10 e- Electrical Power Grid 図 -1 Virtual Organization 1 ET SETI@HOME 所の 所 (Electric ower rid) 所 rid ット ー rid の の 所 ( 計算機 ー 機 ) 図 -1 グリッドのコンセプト
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
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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
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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
System x & BladeCenter ポートフォリオ エンタープライズ idataplex ワークロード統合 / クラウド / トランザクション / 大容量データ処理 BladeCenter 大規模スケールアウト / Web/ 分析 /HPC/ 高いエネルギー効率 スケールアップ 中規模スケ
日本アイ ビー エム株式会社 System x 事業部 Microsoft ソリューションを堅実に支える IBM System x System x & BladeCenter ポートフォリオ エンタープライズ idataplex ワークロード統合 / クラウド / トランザクション / 大容量データ処理 BladeCenter 大規模スケールアウト / Web/ 分析 /HPC/ 高いエネルギー効率
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,
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,
製造したスーパーコンピュータに並ぶ省電力性能を示し 省電力スーパーコンピューティ ングへの GRAPE-DR システム基本設計の優位性を示しました 4) 消費電力低減が第一の技術的課題である次々世代スーパーコンピュータの基礎技術とし て 省電力型アクセラレータが優れていることを実証し 基礎技術として
東大 国立天文台グループのスーパーコンピュータ 1448 Mflops/W の超低消費電力スーパーコンピューティングを実現 Green 500 リストで僅差の 2 位 1. 発表者 : 平木敬 ( 東京大学大学院情報理工学系研究科創造情報学専攻教授 ) 牧野淳一郎 ( 国立天文台理論研究部教授 ) 稲葉真理 ( 東京大学大学院情報理工学系研究科創造情報学専攻准教授 ) 2. 発表内容 : 2010
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
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?
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
HP High Performance Computing（HPC）
HP High Performance Computing HPC HPC HPC HPC HPC 1000 HPHPC HPC HP HPC HPC HPCHP HPC HP HPHPC HPC HP HPC HP IT IDCHP HPC 4 1 HPC HPCNo.1 HPCTOP5002008 6 HP 183 37% HP HPCHP B 1 Other 2Q08 HPC 2 20% 27%
( )
1. 2. 3. 4. 5. ( ) () http://www-astro.physics.ox.ac.uk/~wjs/apm_grey.gif http://antwrp.gsfc.nasa.gov/apod/ap950917.html ( ) SDSS : d 2 r i dt 2 = Gm jr ij j i rij 3 = Newton 3 0.1% 19 20 20 2 ( ) 3 3
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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
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
1. 京 の概要 システムの概要 ソフトウェアの概要 システムの信頼性 1
スーパーコンピュータ 京 の開発 2011 年 11 月 4 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システム開発統括部長新庄 京 は 2010 年 7 月に理化学研究所様が発表した 次世代スーパーコンピュータ の愛称です 1. 京 の概要 システムの概要 ソフトウェアの概要 システムの信頼性 1 1. 京 の概要 システムの概要 ソフトウェアの概要 システムの信頼性 2 京 (
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Information Science Japan Advanced Institute of Science and Technology, Announcement of Researchers School of Information Science Shirai Laboratory Research Interests Associate Professor Kiyoaki Shirai
Microsoft PowerPoint - endo-hokke13-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 遠 藤 敏 夫 額 田 彰 松 岡 聡 東 京 工 業 大 学 学 術 国 際 情 報 センター 現 在 ~ 将 来 のスパコンは 電 力 あ たり 性 能 で 決 まる 現 実 的 なスパコンセンターの 電 力 の 限 界 は20MW 程 度 とされる Exaflopsのシステムを 実 現 する には
PowerPoint プレゼンテーション
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
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.
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
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
Microsoft Word - SC2006_出張報告_ doc
出張報告書 平成 18 年 11 月 20 日技術サービス部 情報科学センター担当木戸 / 小坂 / 須藤出張用務 : 米国 Network Appliance 社と共同研究契約に基づく同社との打合せと 米国フロリダ州タンパ市で開催の SuperComputing 06 を視察 出張地 : 米国フロリダ州タンパ市 出張期間 : 平成 18 年 11 月 12 日 ~11 月 19 日 Ⅰ Network
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
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
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IBM i 7.2 IBM Navigator for i IBM IBM i 7.2 IBM Navigator for i IBM 9 IBM i 7.2 ( 5770-SS1) RISC CISC IBM IBM i Version 7.2 Connecting to your system Connecting to IBM Navigator for i Copyright IBM Corporation
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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
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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
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
スライド 1
High Performance Computing Infrastructure と学認 合田憲人 国立情報学研究所 背景と目的 2 HPCI 京コンピュータと国内のスーパーコンピュータや大規模ストレージを連携して利用するための革新的ハイパフォーマンス コンピューティング インフラ ロードマップ 2011/03 基本仕様策定 ( ネットワーク, 認証, ユーザ管理支援, 共用ストレージ, 先端ソフトウェア運用
smpp_resume.dvi
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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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
倍々精度RgemmのnVidia C2050上への実装と応用
.. maho@riken.jp http://accc.riken.jp/maho/,,, 2011/2/16 1 - : GPU : SDPA-DD 10 1 - Rgemm : 4 (32 ) nvidia C2050, GPU CPU 150, 24GFlops 25 20 GFLOPS 15 10 QuadAdd Cray, QuadMul Sloppy Kernel QuadAdd Cray,
ICSU World Data System (WDS) WDC WDS Scientific Committee (ICSU) WS
ICSU World Data System (WDS) WDC WDS Scientific Committee (ICSU) WS 2010 11 25-26 1 ICSU CODATA I C S U International Council for Science W D C F A G S W D S from 2009 WDS: World Data System CODATA: Committee
2
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
indd
Windows Vista 2 Service pack 1 SP1 Windows Vista Windows Xp Windows Vista Windows Vista CPU Windows OS Windows Xp Windows Vista Windows 7 15 20 Windows Vista Windows Vista Windows Xp Windows Vista Windows
第84回日本遺伝学会-抄録集.indd
A S1 9 24 14 00 17 00 Epigenomic regulation of cell fate determination and homeostasis Organizers: (National Institute of GeneticsKyushu University 14 00 S1-1 1 RIKEN BioResource Center 2 Graduate School
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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
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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
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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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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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
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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はじめに, 並列有限要素法とは 2011 年度冬学期 中島研吾 科学技術計算 Ⅱ(4820-1028) コンピュータ科学特別講義 (4810-1205) 1205) ( 並列有限要素法 ) CW-Intro01 2 概要 はじめに MPI とは 並列有限要素法とは? CW-Intro01 3 本講義の目的 (1/3) 科学技術計算 Ⅱ(4820-1028) 情報理工学系数理情報学専攻 コンピュータ科学特別講義
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
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
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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
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)
1 2 4 5 9 10 12 3 6 11 13 14 0 8 7 15 Iteration 0 Iteration 1 1 Iteration 2 Iteration 3 N N N! N 1 MOPT(Merge Optimization) 3) MOPT 8192 2 16384 5 MOP
10000 SFMOPT / / MOPT(Merge OPTimization) MOPT FMOPT(Fast MOPT) FMOPT SFMOPT(Subgrouping FMOPT) SFMOPT 2 8192 31 The Proposal and Evaluation of SFMOPT, a Task Mapping Method for 10000 Tasks Haruka Asano
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イントロダクション 本講義の概要 2012 年夏季集中講義中島研吾 並列計算プログラミング (616-2057) 先端計算機演習 (616-4009) 略歴 工学部航空学科出身, 博士 ( 工学 ) 株式会社三菱総合研究所等 2004 年 ~: 地球惑星科学専攻 ( 多圏 COE 特任教員 ) 2008 年 ~: 情報基盤センター 専門 数値流体力学 並列プログラミングモデル, 大規模数値解法 地球惑星科学とのかかわり
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事業仕分けに負けないスパコンの作り方 實田健 日本ヒューレット パッカード株式会社 2010 年 7 月 10 日 1 Copyright 2010 Hewlett-Packard Development Company, L.P. 会社概要 2 Copyright 2010 Hewlett-Packard Development Company, L.P. 2 日本ヒューレット パッカード株式会社概要
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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
RDMAプロトコル: ネットワークパフォーマンスの向上
Database Acceleration Solution for HP ProLiant 2 2 3 4 I/O 5 IO 5 6 InfiniBand 6 RDMA 7 iser iscsi Extensions for RDMA 8 9 9 10 10 11 11 11 11 A : 12 B : 13 C : TCP/IP 14 15 HP 15 HP 15 15 I/OSSD Solid
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
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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テクノロジーソリューションセールス本部 平塚建一郎 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
ProLiant BL20p Generation 4 システム構成図
HP ProLiant BL p-class Server BL20p Generation 4 2007 11 15 1 OVERVIEW ProLiantBL20p Generation 4 HP BladeSystem p-class Hardware Component BladeSystem p-class BladeSystem p-class BladeSystem p-class ()
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HPC HP XC HP ISS HPC 2008 Hewlett-Packard Development Company, L.P. 2 30 2007 11 TOP10 Top500 10 1 Lawrence Livermore National Laboratory BlueGene/L IBM HP 151 LINPACK TFLOPS 478.2 2 Forschungszentrum
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
JR東日本会社要覧2012-2013
Technology Planning Department Frontier Service Development Laboratory Advanced Railway System Development Center Safety Research Laboratory Disaster Prevention Research Laboratory Technical Center Environmental
[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
![[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](/thumbs/88/116107914.jpg "[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
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
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
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 /
33312004_先端融合開発専攻_観音0314PDF用
Advanced Course for Interdisciplinary Technology Development National Institute of Technology, Gifu College Advanced Course for Interdisciplinary Technology Development 1 5 Curriculum National Institute
HPE Moonshot System ～ビッグデータ分析＆モバイルワークプレイスを新たなステージへ～
Brochure HPE Moonshot System HPE Moonshot System 4.3U 45 HPE Moonshot System Xeon & HPE Moonshot System HPE Moonshot System HPE HPE Moonshot System &IoT & SoC Xeon D-1500 Broadwell-DE HPE ProLiant m510
![/....15.N/5../5.]196/.\..(...F.g.p)/EXDT5196A](/thumbs/42/22834401.jpg "/....15.N/5../5.]196/.\..(...F.g.p)/EXDT5196A")
橡IPCC概要rev1.PDF
World Meteorological Organization, (United Nations Environment Programme, ) 1988 (International panel on Climate Change, ) 1 United Nations Framework Convention on Climate Change, ( ) 2 IPCC IPCC WMO/UNEP
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
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1 4 4 6 8 10 30 13 14 16 16 17 18 19 19 96 21 23 24 3 27 27 4 27 128 24 4 1 50 by ( 30 30 200 30 30 24 4 TOP 10 2012 8 22 3 1 7 1,000 100 30 26 3 140 21 60 98 88,000 96 3 5 29 300 21 21 11 21
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
Ł\1
23 2 3 6 12 JAPAN SCIENCE PARKS ASSOCIATION JASPA NEWS 2 3 JAPAN SCIENCE PARKS ASSOCIATION 4 JASPA NEWS JAPAN SCIENCE PARKS ASSOCIATION 5 JASPA NEWS KSP Inc. Tsukuba Center Inc. 6 JAPAN SCIENCE PARKS ASSOCIATION
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];
少子化の動向と出生率に関する研究サーベイ
ESRI Research Note No.17 March 2011 Economic and Social Research Institute Cabinet Office Tokyo, Japan ESRI Research Note ESRI 03-3581-0919 1 1 2 3 4 5 6 2 3 18 50 2005 6 1 7 12,482 8,734 70.0 50 2005
