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HPCシステムズのエンジニア達による技術ブログ

Tech Blog

HPC

Intel HPC Forum 2021のご案内

Intel HPC Forum 2021が6月23日(水)にオンラインにて開催されます。 弊社はパートナーとして後援しています。ぜひご参加ください。   < 概要 > < アジェンダ > ▶13:00-13:05 「開会の挨拶」 インテル株式会社 技術本部 執行役員常務 技術本部長 土岐英秋 ▶13:05-13:15 「インテル HPC/AI 戦略の革新」 インテル株式会社 ビジネス・デベロップメント・グループ  HPC事業開発マネージャー 矢澤 克巳 ▶13:15-13:35 「最新のインテル® Xeon® スケーラブル・...
HPC

「富岳」でのアプリビルド検証状況

理化学研究所と進めさせていただいている「富岳」のクラウド的利用共同研究プロジェクトの中で、弊社でセットアップ実績のあるアプリケーションの「富岳」でのビルドに取り組んできました。 性能も電力対性能も世界一の「富岳」を使ってみたい、でもA64FX(aarch64)でいつも使っているアプリケーションが問題無く動くのかわからない、という不安もおありなのではと思いますので、生の事実を共有いたします。 量子化学 - Gaussian16 弊社では2020年7月からGaussian社と一緒に報告・検証を進めてきました。紆余曲折ありましたが、今年2月中旬に入手したGaussian社公式バイナリを用い...
量子コンピュータ

世界最速の量子コンピュータ用汎用コンパイラ「tket」を使ってみた

はじめに  量子コンピュータを活用するには、もちろんそのためのプログラムが必要です。古典コンピュータの黎明期では、ユーザがハードウェアの特性をよく理解した上で、やりたい計算を実現する回路を物理的に組んでいく必要がありました。やがて、コンパイラが発明され、ユーザはハードウェアの特性をさほど意識することなく、人間が理解しやすい言葉でプログラムを書き、コンパイラを通じてやりたい計算を実現できるようになりました。量子コンピュータも当初はユーザが物理的な量子回路を構築する必要がありましたが、量子コンピュータ用のコンパイラの開発が進み、現在では人間が理解しやすい言葉で量子コンピュータを運用することが可能...
HPC

第3世代Xeonスケーラブル・プロセッサーベンチマーク

日本時間2021年4月7日、第3世代 Xeon スケーラブル・プロセッサーがリリースされました。 弊社で行ったベンチマーク報告書をこちらからダウンロードいただけます。 実用アプリケーションでのベンチマークで、前世代に比べて実効性能向上が得られていることを定量的に報告しています。 どうぞご覧ください!
量子コンピュータ

量子コンピュータ勉強会レポート(その4) ~量子コンピュータの量子化学研究最前線~

はじめに  QPARC基礎コース最終回となる第6回勉強会では、量子コンピュータ分野に関連した最先端の量子化学研究について学び、また産業界からアカデミアへの提言について議論しました。これまで、主に量子化学への応用という観点から、量子コンピュータのソフト・ハードの基礎を学んできましたが、今回は最先端の研究内容が多分に含まれており、個人的にはかなり難しい内容でした。このレポートも誤解や誤り等あるかもしれませんので、お気づきの方がいらっしゃれば、ご指摘いただけると幸いです。  また今回のQPARCでは、スポンサーセッションにて主に弊社の計算化学サービスについてご紹介させていただきました。このような...
計算化学

MPI or openMP

DFTB+という電子特性を研究する為の量子シミュレーションプログラムがあります。 ごく偶にお問い合わせがある古くからあるアプリです。 色々な事が出来るのですが、研究分野を離れたところで興味深い点がありまして、それは、元々、並列をOpenMPで実装していたという点です。 ver17.1までは、OpenMPだけで実装されていました。 ところが、ver19.1でなんとMPIも実装されたという事で、比較試験を行なってみました。 手頃な計算時間のかかるインプットはないかいなという事で、レシピというサンプルの中の2D carbon armchairのv1 densityを求めるインプット...
DL

NVIDIA RTX A6000 ベンチマーク公開

先日の、NVIDIA A100のベンチマークに続いて、NVIDIA RTX A6000 のベンチマーク情報を公開しました。 NVIDIA RTX A6000の Deep Learning 学習性能を、NVIDIA A100、Tesla V100Sと比較し、検証しています。 スペック情報 NVIDIA A100-PCIE、NVIDIA RTX A6000、NVIDIA V100S-PCIEのスペック比較です。 NVIDIA RTX A6000は、一部公開されていません。 GPU型番 NVIDIA A100-PCIE NVIDIA RTX A6000 ...
DL

NVIDIA A100 ベンチマーク公開

Nvidia A100 のベンチマーク情報を公開しました。 今回は、CNNだけでなくBERTでもベンチマークしました。下からダウンロードページに飛びます。 今回、アーキテクチャがAmpereへと更新され、性能向上だけでなく、様々な機能が搭載されました。 スペック情報 NVIDIA A100-PCIEと、NVIDIA V100S-PCIEのスペック比較です。 TensorCore、FP16の性能が大きく伸びました。 GPU型番 NVIDIA A100-PCIE NVIDIA Tesla V100S-PCIE アーキテクチャ ...
量子コンピュータ

量子コンピュータ勉強会レポート(その3) ~量子コンピュータ上での量子化学計算~

はじめに  先月の中頃、2020年のQPARCの活動が無事幕を下ろしました。2021年も活発な活動を行っていくものと期待されますが、ここではこれまでのQPARC活動内容を何回かに分けてご報告したいと思います。今回はQPARC第3回~第5回基礎コース勉強会および第3回勉強会補習講座のご報告です。  第2回勉強会レポートでも述べましたが、ひとまず現在~近い将来では、量子ビット情報のエラー訂正を行わないNISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum device:ニスク)と呼ばれる量子コンピュータが主流となります。ただしNISQでは量子ゲート数(演算回数)が多くなると...
HPC

EBOF検証はじめました2

図は、EBOFとその上位サーバから構成されるEBOFシステムのアーキテクチャ概要です。本システムは、NVMeOF,RDMA,RoCEv2を組み合わせて実現しています。 ・NVMeOF(NVMe over Fabric)が、Fabric経由で接続されるNVMeデバイスにブロックデバイスインタフェースを提供します。 ・RDMAが、PCIe経由のIOをCPUからオフロードする処理を担当します。 ・RoCEv2(RDMA over Converged Ethernet v2)が、PCIeデータをUDPで梱包し、イーサネット経由でEBOF側SSDに転送する処理を担当します。 これにより、本シ...
HPC

EBOF検証はじめました

最近、ストレージに関して、お悩みありませんか? このままハードディスクを使い続けようか?それとも、価格と性能が遜色なくなりつつあるSSDをもっと活用してみようか?と、思っていらっしゃいませんか?そんなあなたに、弊社で最近、検証を始めたストレージ装置を紹介させてください。 近年、Deep Learningなどの領域では、処理対象データが指数的に増加する一方、SSD技術の進展により、HPC/AI市場におけるストレージ装置の位置づけが変化しています。 お客様は、処理対象データのプレ・ポスト処理の生産性向上やスケーラビリティなどを確保するため、広帯域、大容量、低遅延なIOパフォーマンスを実現す...
DL

NVIDIA® V100S vs A100™ Deep Learning Benchmarks

NVIDIA V100S PCIe 32GB とA100™ PCIe 40GB の Deep Learning 学習での性能評価のため、HPC5000-XCLGPU4TS (PCIe Gen3)とHPC5000-ERMGPU8R4S (PCIe Gen4)にGPUを1枚、2枚、3枚、4枚を実装して、nvidia/tensorflow:20.11-tf1-py3を実行してみました。 製品名:HPC5000-XCLGPU4TS CPU Intel(R) Xeon(R) Gold 6242, CPUクロック 2.8 GHz, CPUコア 32, メモリ容量 192GB, 2933 MT/s   ...
計算化学

VASP:事前/事後処理に使うソフトウェアの紹介

はじめに この記事では、GUI上で操作できる無償のものを中心に、VASPの事前・事後処理を行うソフトウェアを紹介します。 入力ファイルを入手する VASPで計算を行うためには以下4つの入力ファイルを用意する必要があります。 POSCAR 対象となる物質の結晶構造データ POTCAR 物質中の各原子の擬ポテンシャルデータ INCAR 計算方法などの設定 KPOINTS 計算するk点の設定 初めて利用される方がこれらのファイルをいきなり自作するのは大変です。そこでまずは, 以下のデータベースから目的の物質を探し、入力ファイルを入手する...
HPC

VASP:結果の可視化について

はじめに VASPは密度汎関数理論(Density Functional Theory: DFT)に基づいて電子状態を計算するソフトウェアです。擬ポテンシャル法を採用しており、全電子計算を行うWIEN2kなどのソフトウェアに比べて高速に計算できます。また、精度に関しても良い成績を残しており、様々な分野で広く使われています。 しかし一方で、VASPの出力形式は状態密度(Density of state: DOS)・バンド分散・フェルミ面などの基本的な解析結果を可視化しづらく、計算実行後に出力ファイルを編集する手間が必要です。この点はQuantum ESPRESSOの方がユーザーフレンドリーな...
計算化学

DALTONを高速化

DALTONという名前の量子化学プログラムスイートがあります。 この名称は、ホームページで人物の姿があるように、John Dalton博士をリスペクトしたものだろうという事は分るのですが、イギリス系の地名や姓など、かなり一般的な単語の為、Web用の検索エンジンを単純に使用すると、関連の無いものばかりが並ぶ事になるという困ったアプリでもあったりします。 このDALTON、かなり古くから存在するもので、最初のリリースは1983年、version 1.0が1997年 というものなので、スパコン世代の癖がかなり濃厚に残っているアプリです。 2011年以降、DALTONはバージョンナンバーがv...
計算化学

AMD Ryzen Threadripper で Gaussian

AMD Ryzen Threadripper はデスクトップPC用途ですが、コアをEPYCと共通化させているため、コア自体の底力は、なかなか期待できるものです。 Gaussian16 Rev. C.01 でいつものtest0397を動かしてみました。使ったCPUは Threadripper 3970X (32core, 3.7GHz) です。 けっこうIntel Xeonと善戦していることがわかります。手ごろな価格でGaussian計算機を探している方には朗報ですね。
量子コンピュータ

量子コンピュータ勉強会レポート(その2) ~超伝導量子コンピータ vs. 光量子コンピュータ~

はじめに  前回の量子コンピュータ記事からずいぶん時が経ってしまいましたが、7月に開催された第2回量子コンピュータ勉強会の様子をご報告したいと思います(前回記事はこちら)。  第2回勉強会は主に量子コンピュータのハードウェア技術について学びました。入門的・総論的な内容だった第1回とは対照的に、ハードに関してより深く切り込んだ内容であり、体感難度はやや難しめでした。勉強会の内容を全て理解できたわけではありませんので、このレポートも誤解や誤り等あるかもしれません。もし不適切な箇所にお気づきの方がいらっしゃれば、ご指摘いただけると幸いです。  また今回の内容は、量子コンピュータの基本的な原理を...
量子コンピュータ

量子コンピュータ勉強会レポート(その1) ~数年後には化学への応用が可能に!?~

はじめに  量子コンピュータが最近大きな注目を浴びています。量子コンピュータは、ミクロの世界を支配する量子力学の原理を応用したコンピュータで、電気信号のオンオフを基礎原理とした現在のコンピュータ(この分野では「古典コンピュータ」とも呼ばれる)を遥かに上回る計算能力を秘めています。昨年の10月にGoogle社が「量子超越(=古典コンピュータを超える計算速度)を実現した」論文を公表し、大きな話題となりました。この論文では、ある命題について最速のスーパーコンピュータを使っても1万年かかる計算を、量子コンピュータはわずか200秒で解いたという内容が書かれています。その命題とは「量子コンピュータの動作...
HPC

EPYC ROME環境におけるMKL環境変数の影響について その2

前回のブログの通り、実際にアプリケーションの動作を確認していきます。 今回検証に使用したハードウェア環境、開発環境は以下の1ノードとなります。 HW構成 :CPU                  AMD EPYC 7702 ( 2.0GHz / 64core ) x 2        Memory              256 GB ( 16 GB 3200 MT/s x 16 ) OS         :CentOS 7.6 Compiler:Intel Compiler 19.0.5.281、17.0.7.259 MKL   : 上記 Intel Compiler に同梱...
HPC

EPYC ROME環境におけるMKL環境変数の影響について その1

お久しぶりです。 随分間が空いてしまいました、申し訳ありません。 EPYC ROME環境での計算科学アプリケーションの挙動について、引き続き書いていこうと思います。 ソースコードで配布されている科学技術計算用アプリケーションにおいては、想定している開発環境として、数値計算ライブラリ Intel Math Kernel Library ( MKL )に対応しているものが複数あります。 弊社ではこのようなアプリケーションでMKLを使用したビルドを行っています。 これは、Intel製CPU環境においては、MKLが性能的に優れ、動作的にも安定しているためです。 しかし、EPYC環境において...