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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

2020-05

計算化学

GROMACS チュートリアル 水のMD サンプリング

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。
HPC

M6g 触ってみた (2) -OpenFOAM ベンチマーク結果-

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...
HPC

M6g 触ってみた (1) ーARM64の広がる世界ー

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...
DL

NVIDIA A100 GPU製品が発表されました!

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...
DL

ロボットアームの強化学習に挑戦

 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...
計算化学

GROMACS チュートリアル 水のMD NVT

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。
計算化学

「電子構造論による化学の探求 第3版」例題2.1解説

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...
計算化学

そのデータにストーリーはあるか?ーデータに踊らされないためにー

背景 昨今さまざまな数字、データ、グラフを目にする機会が増えています。その一方でそれらをどう解釈して読み解くのか、というリテラシーの問題が取り沙汰されるようになっています。テレビ等で誤解を生みかねないグラフ形式を選択していることなどに指摘がある一方で、意図的にそうした手法を用いているものから間違った判断に誘導される危険性もあります。統計データが直感に反する結論を導くことも珍しくありません。 どの様にデータを使い、見せ、意図を伝え、解釈されるのか?というのは受け側、出す側の両方に求められるリテラシーですが、一方で普段どおりの見せ方をしたのに、他の分野で全く異なる解釈をされ、驚かれた経験がある...