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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

nabeo

DL

NVIDIA GH200 MLベンチマーク公開

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...
情シス

PuTTYに深刻な脆弱性

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...
計算化学

GRRM20 with Matlantis の適用事例を掲載しました!

HPCシステムズ株式会社、株式会社Preferred Computational Chemistry 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!
計算化学

当社がビルドしたAmberの特徴

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...
計算化学

当社がビルドしたQuantum ESPRESSOの特徴

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...
HPC

当社がセットアップするRHELの特徴

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。
計算化学

当社がビルドしたLAMMPSの特徴

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...
DL

NVIDIA A800 MLベンチマーク公開

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...
DL

RTX A5500、RTX 5000 Ada MLベンチマーク公開

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 ...
DL

NVIDIA L40S MLベンチマーク公開

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 ...
HPC

第4世代 AMD EPYC 97X4 プロセッサー ベンチマーク

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...
計算化学

GRRMチュートリアル2023の参加者を募集しています

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...
HPC

[要点を掴む] CUDAアプリの動かし方

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...
DL

NVLink BridgeでGPUを繋いでも1GPUにはなりません

『NVLink Bridgeで複数GPUを繋いだら、それらが1GPUとして扱えるようになるんでしょ?』という誤解をされているお客様をしばしばお見受けいたします。こちらの記事では、それが誤解であること、また、SLIやUnified Memoryといった関連する情報についても整理して解説いたします。間違った期待を抱いて失敗しないように、正しい理解を深めていきましょう。 GPUのメモリ空間は他デバイスから隔絶されています GPU上には演算するためのプロセッサと、データを一時的に置いておくためのメモリ(VRAM)が搭載されています。GPUのメモリを、CUDAで書かれたプログラムから利用するには、c...
計算化学

マシンに最適な Gaussian16 をインストールする手順

はじめに 以下では、Gaussian16 の Unix 向けバイナリ版のインストール手順を解説しています。 単に標準的な手順を知りたいだけであればGaussian社公式のインストール手順を読めば事足りるのですが、大学様の計算機センターなどで複数のバイナリをお持ちの場合に、お使いの計算機に適したバイナリを特定する方法や、そこで間違った際のエラーなど、補足情報も以下に記載しています。 計算機の性能を最大限に引き出すロジックを身に着けていただいて、ご業務の時短に活かしていただければ幸いです。 全体的に Gaussianのインストールにあたっては、Gaussian社の公式サイトにある Ins...
HPC

第4世代 インテル Xeon スケーラブル・プロセッサー ベンチマーク

※2023年5月17日に改めて公開いたしました。 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1月10日(日本時間11日)、第4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:Sapphire 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、1ソケットに最大56コアを搭載可能になったことに加え、CPU間のUPI接続がCPUあたり最大4本に増加し、その速度が16 GT/sに向上しました。また、新たにDDR5-4800のメモリに対応して、より太いメモリ帯域に進化しました。さらに、データ移動のための...
DL

NVIDIA H100, GeForce RTX 4090 MLベンチマーク公開

NVIDIA H100 と GeForce RTX 4090 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 A100 と RTX 3090 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 H100 PCIe、NVIDIA A100 PCIe、GeForce RTX 4090、GeForce RTX 3090 のスペック比較表は次のとおりです。CUDAコア数とGPU Boost時クロックが向上していることがわかります。 GPU型番 NVIDIA H100-PCI...
計算化学

第4世代 AMD EPYC プロセッサー ベンチマーク

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 2022年11月10日、第4世代 AMD EPYC™ プロセッサー(開発コード名:Genoa)がリリースされました。新マイクロアーキテクチャ「Zen 4」を採用し、5nm製造プロセスにより微細化されて、1ソケットで最大96コア、2ソケットで最大192コアという多コア構成が可能になったことに加え、DDR5-4800メモリに対応してメモリチャンネルが12本に増えたことでメモリ帯域も太く構成されている点が特長です。また、AVX-512命令に対応してAI・HPCワークロード向けに機能強化された他、キャッシュ階層と分岐予測の改善に...
計算化学

Core i9-12900KでのGaussianベンチマーク

第12世代インテル® Core™ i9プロセッサーの12900Kは、Performance-core(P-core)を8個・Efficient-core(E-core)を8個搭載したデスクトップPC向けハイエンドプロセッサーです。実計算における性能を明らかにするため、量子化学計算のデファクトスタンダードであるGaussian16にてベンチマークを行いました。 ベンチマーク環境 サーバー: HPC2000-CAL104TA CPU: Intel® Core™ i9-12900K メモリ: 32GB DDR5-4800 ECC UDIMM x2 ソフトウェア: Windows 11 ...
計算化学

GRRMチュートリアル2022の参加者を募集しています

弊社でもバージョン20を販売しております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。Zoomを用いたオンライン開催ですので、遠方のお客様も参加しやすい形態となっています。GRRMを使ってみたいけど、使いこなせるか心配、といった方は、とても適したチャンスです! 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2022 (オンライン方式) 2022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: 10月19(水)10:00-16:30  (受付開始: 9:30...