UMAとは Meta社のUMA（Universal Model for Atoms）は、Meta社のFAIR（Fundamental AI Research）チームが開発した、分子や材料の化学特性を原子レベルで予測するための汎用AIモデルです。UMA には次の特徴があります。 汎用性：薬剤開発、電池材料、触媒研究など、幅広い分野に対応します。 高速性：従来の分子シミュレーションが数日かかっていたのに対し、UMAでは数秒で完了可能です。 高精度：従来の専用モデルと同等以上の予測精度を持ちます。 UMAは、Metaが公開した大規模な量子化学データセット「Open Molecule 202...

Winmostar開発元の株式会社クロスアビリティ主催で Winmostar TechDay 2025 が 2025年6月2日(月) に開催されます！ Winmostar は弊社の（オンプレミスの）お客様にWindowsワークステーションにおける計算化学GUI として多用されているほか、弊社サイエンスクラウドへのリモートGUIクライアントとしても利用実績があり、定評があります。 このイベントでは、原子スケールのシミュレーション環境を提供する統合GUIソフトウェアであるWinmostarのユーザ様および導入検討中の方向けに、Winmostarおよび計算化学技術の最新情報が提供...

目的 ローカルLLMを用いた生成AI活用に向けて、推論を中心としたパフォーマンス（体感速度、同時アクセス数）を明らかにすべく、ベンチマーク検証を行いました。 ハードウェアの決定のために最低限必要な情報は「どのGPUを何枚で」どのモデルが動くかです。 対象モデルは、現状精度の高い Llama 3.1 8B、Llama 3.1 70B、Gemma 2 9B、Gemma 2 27B としました。 検証・結果 ユーザーの体感速度 検証方法 各条件で1つのRequestを処理した際の、Throughput (token/sec) を計測 対象モデル：Llama 3.1 8B, ...

概要 深層学習にGPUが好適とよく言われていますが、比較的安価なGPUからハイエンドのものまで様々なGPUがある中で、深層学習計算の高速化にどのようなハードウェア構成が適しているのでしょうか。GPUのスペックを見ると、理論性能値に加えてGPUメモリ容量、GPUメモリ帯域幅も様々ですし、複数GPU間の高速通信を可能とするNVLinkもあります。これらの選択肢がある中で、どの指標を優先的に考慮すべきなのでしょうか。 本稿では、DNNの学習計算について、ベンチマーク結果からその答えを導いてみます。 ベンチマーク環境 本稿で用いるデータは弊社内で過去に取得したベンチマークからとなりますため、2...

8/21開催の弊社ワークショップ に聴講をお申込みいただいたお客様の中には、「GRRM20 with Matlantis でどんなことが出来るんだろう？」「性能がどの程度なんだろう？」などとGRRM20 with Matlantisが気になってお申込みになられた方もいらっしゃるかもしれません。 そのような方に朗報です！ GRRM20 with Matlantis を実際に使って検証を行える有償PoC（Proof of Concept ; 概念検証）を受け付けています！ １か月と３か月のPoCプランをご用意しております。PoC用途の期間限定のGRRM20 with Matlantisを購入...

ベンチマーク報告書(PDF)のダウンロードはこちらからどうぞ！ 概要 2023年12月14日（日本時間15日）、第5世代 インテル🄬 Xeon🄬 スケーラブル・プロセッサー（開発コード名：Emerald Rapids）がリリースされました。「Intel 7」製造プロセスにより微細化されており、1ソケットに最大64コアを搭載可能になったことに加え、CPU間のUPI接続速度が20 GT/sに向上しました。また、コア間で共有されるLast Level Cacheの容量が320MBに拡大し、メモリアクセスを多用するAI・HPCワークロード向けに機能強化されています。さらに、新たにDDR5-5600...

概要 ソースコードで配布されているソフトウェアをコンパイル・リンクして計算機上で問題なく動作可能とする行為を「ビルド」と呼んでいます。 今回、当社がビルドした GAMESS September 30, 2023 R2 について、 どのようなソフトウェア/機能を組み込んだのか どんなテストを行い、その結果はどうだったのか どんなトラブルがあったのか、どう解決したのか をまとめたページを作成しました。こちらです。 ビルドを通じてお客様の力になります C/C++ や Fortran のソースコードを自分でコンパイルしたことのある方にとっては、「わざわざビルドについて...

NVIDIA GH200 の機械学習ベンチマーク報告書をこちらで公開しました。報告書の中では、NVIDIA H100-PCIEと A6000 を加えた計3種のGPUで、機械学習の学習性能を比較評価しています。 ベンチマーク報告書のダウンロードはこちら >> スペック情報 NVIDIA GH200、NVIDIA H100-PCIE、NVIDIA A6000 のスペック比較表は次のとおりです。 GPU型番 NVIDIA GH200 NVIDIA H100-PCIE NVIDIA A6000 アーキテクチャ Hopper Hopper Amper...

弊社のサーバーを使用する場合、直接、ターミナルで使用する場合もあるかとは思いますが、手元のWindowsパソコンやノートから、PuTTYを使用してsshでログインして使用することがあるかと思います。 2024年4月16日、このPuTTYに深刻な脆弱性があるとの報道が出ました。発端は、X(旧twitter)で、以下のようなPyttyに関する深刻な脆弱性に関する報告が出た事のようです。 一番、分り易い記事としては、窓の社さんから、「「PuTTY」に秘密鍵が復元できてしまう深刻な脆弱性 ～「WinSCP」など他ツールにも影響」という記事が出ています。 記事にもあるように、PuT...

HPCシステムズ株式会社、Matlantis株式会社およびＥＮＥＯＳ株式会社が共同開発したGRRM20 with Matlantis。GRRM20 with Matlantisは、Matlantis™上でGRRMを用いることにより、革新的な計算速度で化学反応経路の自動探索を実現します。 この度、ＥＮＥＯＳ株式会社から提供された適用事例をWebページにて公開いたしました。 GRRM20 with Matlantisの有用性を示す結果が得られておりますので、是非ご覧ください！

概要 ソースコードで配布されているソフトウェアをコンパイル・リンクして計算機上で問題なく動作可能とする行為を「ビルド」と呼んでいます。 今回、当社がビルドした Amber22 について、 どのようなソフトウェア/機能を組み込んだのか どんなテストを行い、その結果はどうだったのか どんなトラブルがあったのか、どう解決したのか をまとめたページを作成しました。こちらです。 ビルドを通じてお客様の力になります C/C++ や Fortran のソースコードを自分でコンパイルしたことのある方にとっては、「わざわざビルドについて書くことなど何もないのでは？」と思われるか...

概要 ソースコードで配布されているソフトウェアをコンパイル・リンクして計算機上で問題なく動作可能とする行為を「ビルド」と呼んでいます。 今回、当社がビルドした Quantum ESPRESSO 7.2 について、 どのようなソフトウェア/機能を組み込んだのか どんなテストを行い、その結果はどうだったのか どんなトラブルがあったのか、どう解決したのか をまとめたページを作成しました。こちらです。 ビルドを通じてお客様の力になります C/C++ や Fortran のソースコードを自分でコンパイルしたことのある方にとっては、「わざわざビルドについて書くことなど何も...

概要 今回、当社がセットアップしている System Integration Pack（SIP）構成時の RHEL 8系 OSについて、 どのようなソフトウェアを組み込んだのか どのようなOS設定を施しているのか をまとめたページを作成しました。こちらです。 高性能で安定した使いやすいOSを目指して行っていることを記載しております。どうぞご覧ください。

概要 ソースコードで配布されているソフトウェアをコンパイル・リンクして計算機上で問題なく動作可能とする行為を「ビルド」と呼んでいます。 今回、当社がビルドした LAMMPS 2 Aug 2023 update 1 GPU版 について、 どのようなソフトウェア/機能を組み込んだのか どんなテストを行い、その結果はどうだったのか どんなトラブルがあったのか、どう解決したのか をまとめたページを作成しました。こちらです。 ビルドを通じてお客様の力になります C/C++ や Fortran のソースコードを自分でコンパイルしたことのある方にとっては、「わざわざビルドに...

NVIDIA A800(40GB Active) の機械学習ベンチマーク報告書をこちらで公開しました。報告書の中では、NVIDIA A100 を加えた計2種のGPUで、機械学習の学習性能を比較評価しています。 ベンチマーク報告書のダウンロードはこちら >> スペック情報 NVIDIA A800、NVIDIA A100 のスペック比較表は次のとおりです。 GPU型番 NVIDIA A800 40GB Active NVIDIA A100 80GB PCIe アーキテクチャ Ampere Ampe...

NVIDIA RTX A5500 と RTX 5000 Ada の機械学習ベンチマーク報告書をこちらで公開しました。報告書の中では、これらのGPUに NVIDIA A6000 と RTX 4090 を加えた計4種のGPUで、機械学習の学習性能を比較評価しています。 スペック情報 NVIDIA RTX A5500、RTX 5000 Ada、RTX A6000、GeForce RTX 4090 のスペック比較表は次のとおりです。青文字は資料などからの推測値です。 GPU型番 NVIDIA RTX A5500 NVIDIA RTX 5000 Ada ...

NVIDIA L40S の機械学習ベンチマーク報告書をこちらで公開しました。報告書の中では、NVIDIA A100 を加えた計2種のGPUで、機械学習の学習性能を比較評価しています。 ベンチマーク報告書のダウンロードはこちら >> スペック情報 NVIDIA L40S、NVIDIA A100 のスペック比較表は次のとおりです。青文字は資料などからの推測値です。 GPU型番 NVIDIA L40S NVIDIA A100 アーキテクチャ Ada Lovelace Ampere ...

ベンチマーク報告書(PDF)のダウンロードはこちらからどうぞ！ 概要 2023年6月13日、新コアを採用した第4世代 AMD EPYC™ 97X4 プロセッサー（開発コード名：Bergamo）がリリースされました。開発コード名Genoaの第4世代 AMD EPYC™ プロセッサーと比べると、論理的には「Zen 4」と同じながら物理設計を変更してCPUコアのエリアサイズが縮小されている、従来の4MB/コアから2MB/コアに3次キャッシュが縮小されている、1つのダイに2つのCCXが搭載されそれらがIoD経由で通信される、といった差異があります。この新プロセッサーは元々クラウドのワークロード向け...

最新バージョン23をご好評いただいておりますGRRMについて、基本的な理論や使い方を修得することができるGRRMチュートリアルが今年も量子化学探索研究所主催で開催されます。久しぶりの現地開催となります。GRRMを使ってみたいので、基本的な使い方を学び、アドバンスドな内容にも触れてみたい、といった方に強くお勧めいたします！ 開催概要やお申込みにつきましては以下をご参照ください。 ＧＲＲＭチュートリアル２０２３ ２０２３年度のGRRMチュートリアルが下記の要領で開催されます。 　日時：１１月２４日（金）１０：００－１６：３０ 　（受付開始：　９：３０） 　主催：ＮＰＯ法人量子化学探索研究...

CUDAってどんなもの？ 『CUDA』は、NVIDIA社のGPUをグラフィック処理以外の汎用の計算用途に使えるようにするための、統合開発環境(コンパイラ等)とランタイムライブラリの集合です。 GPUの内部アーキテクチャは、CPUよりもコア数・スレッド数が大変多い構造になっています（数千スレッド～）。また、GPU上の処理を記述するには、CUDAが登場するより前には、 シェーディング言語といったグラフィック処理専用のプログラミング言語を使いこなす必要がありました。 こうした状況に対し、NVIDIA社はGPUのポテンシャルを簡単に引き出せるようにするべく、CUDAを提供してきました。CUDA環...