第12世代Coreプロセッサーについて   第12世代 第11世代 コア構成 高性能コア+高効率コア 高効率コアのみ(Core i5 Kなし以下) 高性能コアのみ コア/スレッド(最大) Core i9 : 16コア/24スレッド Core i7 : 12コア/20スレッド Core i5 K : 10コア/16スレッド Core i5(Kなし) : 6コア/12スレッド Core i3 : 4コア/8スレッド Core i9 : 8コア/16スレッド Core i7 : 8コ...

はじめに 皆さま、はじめまして。tnabuと申します。 HPC事業部・CTO事業部ではなく、社内の情報システムを管理するところに所属しております。従業員が日頃使用するPCをセットアップするという業務もあります。 その中で、誰もが使用する基本的なアプリケーションをインストールする作業もあり、抜けもれなく、かつ、手短に作業を進められる方法を調べてみましたので報告します。 パッケージ管理システムとは Wikipediaによると「各種のソフトウェアの導入と削除、そしてソフトウェア同士やライブラリとの依存関係を管理するシステム」となっています。様々なアプリケーションを使用するときに、関連す...

なんかこう一昔前の動画サイトの題名みたいな感じですね。 スーパーコンピュータ「富岳」が四冠を連続達成です。四冠というと、棋士の藤井さんの方がインターネットサーチエンジンではヒットしてしまうので、勝負飯のお店で「富岳」なんてお店があったのかなんてまとめサイトに載せられそうにも思ったりしますが、まあ、勝負には違いはないので、将棋と外食メニューよりは近いお話です。 この「富岳」の四冠ですが、Linpack(HPL)はあまりに身近で実際に動かす機会も多いのですが、HPCGというのは何でしょう。 このサイトがHPCGのホームページで、現在の最新バージョンは3.1です。このHPCGには色々な特徴...

IcelakeはRHEL、CentOS や AlmaLinuxなど、RHEL8系からの対応という事で、RHEL8系へのOSの変更といった事例が増えています。RHEL8系ならではの様々な違いなどもありますが、困ってしまうのがpythonの扱いです。RHEL8系はOSの管理用のpythonとユーザー環境用のpythonが分れているなどの違いもありますが、python2のサポート終了に関係して、site-packageを入れたrpmパッケージが少ないなどもあり、OS付属のpython2.7を使用するのは如何なものか、というのが実際のところです。 いやいや、python3を使えばいいじゃないというの...

背景： 大容量データサービスの拡大に伴い、これまで基幹網で使用されてきた10GbEがアクセス網でも構築されるようになっています。 また、FTTHにおいても、10GE-PONの研究・開発が進められているなど、加入者へ高速大容量通信網を提供するための取り組みが加速しているので、現行の検証手段(Ping Loopテスト)は評価条件に満たないと認識しており、スピード実際値も測るべきと考えております。 使用ツール：Iperf3 検証条件： TCPウィンドウサイズ：921600KB 通信時間　　　　　　：120秒 ジャンボ　パケット　　：9014Bytes 検証ステッ...

先日のNVIDIA RTX A6000のベンチマークに続いて、NVIDIA RTX A5000、NVIDIA A10のベンチマーク情報を公開しました。 NVIDIA RTX A5000、NVIDIA A10のDeep Learning学習性能を、NVIDIA RTX A6000、Geforce RTX3090と比較し、検証しています。 スペック情報 NVIDIA RTX A6000、NVIDIA RTX A5000、Geforce RTX3090、NVIDIA A10のスペック比較です。 (※公開情報などからの推測値です) GPU型番 RTX A60...

このウェビナーにはFX700や「富岳」などのA64FX環境での技術的な話題もありますので、Tech Blogでも紹介をさせてください。 無料ウェビナー 計算化学の最前線 ～富岳テクノロジーが加速するHPC・AI～ 弊社の講演者からは、FX700や「富岳」にて計算化学アプリケーションを安定動作させるため＆高速化させるために行った試行錯誤をいくつか報告いたします。 「富岳」をクラウド計算資源として実務に活用していく際にFX700がどのように役に立つかを、わかりやすさを大切にしながら説明いたします。 「富岳」やHPCクラウドにご興味がございましたら、どうぞご参加ください！

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・...

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...

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...

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！

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...

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...

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 ...

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 ...

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...

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...

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...

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   ...

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...