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...

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...

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...

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。

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...

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...

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...

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...

簡単な水のMDを用いて、GROMACSの使い方をおさらいします。このステップでサンプリングを行います。

はじめに 前回の記事でAWS EC2 M6gインスタンスに使われているGraviton2についての簡単な紹介と、HPLベンチマークの結果を掲載しました。今回はOpenFOAMについてのベンチマーク結果をご紹介します。実のところA1インスタンスの登場時にも同様の検証を行っていましたが、当時はこのブログもなかったので、私が参加した勉強会などのLT等で紹介するにとどまりました。 ベンチマーク内容 これも前回触れましたが、OpenFOAM-v1912をUbuntu20.04LTS標準のgcc-9.3.0, OpenMPI-4.0.3でビルドしました。ベンチマークデータは弊社も賛助会員のオープンC...

はじめに SARS-CoV-2対策のため、未だ未完成の富岳の起動が発表されたことに、オタク心をくすぐられた方も多いのではないかと思います。富岳はCPUがARMベースであることも知られており、1CPUあたり48コアにおよぶ計算用コアはHPCに必要な演算性能を生み出しますが、カタログ上の最大演算性能は内蔵されているSVEと呼ばれるベクトル演算ユニットに依るところが大きいと思われます。ARMはCPUが持つべき基本機能を備えた設計のみをライセンス販売していて、開発者はそれをたたき台にアレンジしたり、SVEのような付加機能を付け足したりすることで、実際のCPUを設計・製造します。これによりCPU全体や...

オンライン開催の GTC 2020（ ）にて NVIDIA CEO Jensen Huang氏 の Keynote がアナウンスされました。発表は NVIDIA YouTube Channel ( ) で 公開されています。プレイリストはこちらです。 AIやデータサイエンス、HPC、自動運転やグラフィックなどに関する新情報が次々と出てきています。 NVIDIA A100 GPU。最新Ampere世代、TensorFloat32に対応し、Sparse Matrixに最適化された新たなTensorCore と 1.5TB/sの高帯域なHBM2を備え、PetaOPS級の性能。ますますD...

　今回は、OpenAIが公開しているロボットアームの強化学習に挑戦します。ロボットアームの強化学習は、ロボットアームで物体を挟んだり押したりして動かすFetchと、人の手を模したロボットを動作させるShadowHandがあります。その中から、FetchPickAndPlace、HandManipulateBlockRotateXYZ、HandManipulateBlockFullの強化学習に挑戦してみました。 強化学習 　強化学習とは、簡単に説明すると、まず、あるモデルを元にシミュレーションをします。次に、シミュレーションの結果を元にモデルを学習します。その学習したモデルを使って、またシミ...

簡単な水のMDを用いて、GROMACSの使い方をおさらいします。このステップではNVTにより、系の温度を室温程度にします。

はじめに 　「電子構造論による化学の探求　第3版」というGaussianの教科書をご存知でしょうか。Gaussian計算に関する多くの話題や問題が掲載されており、あくまで個人的意見ですが、初心者から上級者まで習熟度に関らず、Gaussianを取り扱う者にとってはお勧めの一冊と思います。ただ、全くの初心者にとってはやや難しいと思われる内容や表現もあり、このブログではこの教科書の例題・演習問題の内容を補足・解説していければと思います。今回は例題2.1について採り上げます。 インプットファイルについて 　Gaussianのインプットはテキストファイルとして扱うことができます。実際、45ページに...

水を用いた簡単なMDを用いて、GROMACSの使い方をおさらいします。このステップではまず、エネルギー最小化を行います。