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 ...

『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...

vasp 6.4.1がリリースされましたが、このバージョンで特に強化されているのが、機械学習力場の機能部分です。この機械学習力場を上手く活用すると、大変な計算時間の短縮になるので紹介します。 機械学習力場というと、「力場で計算した結果は信用出来ない」とか、「機械学習ならGPUが必要でしょ？高価なGPUは購入予定が無いので。」といった事を思われるかもしれません。力場の使用に関しては、自分が計算したい系を扱った力場で適切なものを選択するのが大変で、その選定や差異などをチェックするところでとても手間と計算リソースを消費する為、力場で計算する事で省力化可能より手間が大きくなりそうに思えるという事はあ...

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...

Ada Lovelace アーキテクチャ 　Geforce RTX 4090は、新型GPUアーキテクチャ「Ada Lovelace」を採用する初めてのGPUです。製造プロセスが4nmになり微細化が進み、GPUコア数、周波数が劇的に伸びました。また、Tensorコアは第4世代となり、FP8演算エンジンも搭載されました。 RTX4090スペック 今回、比較したGeforce RTX3090と、Geforce RTX4090のスペックを下表にまとめました。   Geforce RTX 4090 Geforce RTX 3090 アーキテクチャ Ada Lovela...

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！

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 ...

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...

概要 　先日、DGX-1を購入した記事を書きました。今回は、DGX-1を現在の他製品と比較したベンチマークを紹介します。 ハードウェア環境 　今回は、DGX-1と、HPC5000-XBWGPU10R4Sに NVIDIA® V100-PCIE(16GB)、RTX2080Tiを搭載して、比較します。ハードウェア環境は下表のとおり。表で分かる通り、RTX2080TiとNVIDIA® V100PCIEは、4枚しか持っていません。 機種 NVIDIA DGX-1 HPC5000-XBWGPU10R4S 搭載GPU NVIDIA® V100-SXM2 RTX2080T...

DGX-1@AI・人工知能EXPO 　弊社にてDGX-2を取り扱うことになりました。それに伴い、弊社でDGX-1を購入しました。AI・人工知能EXPOでも展示してました(動作させるのに200V環境が必要なので、もちろん静態展示です)。弊社のブースでは、DGX-1の他に、OpenPoseなどを展示していました。 　弊社のブース来て下さった方々、本当にありがとうございました。 MLPerf 　せっかくDGX-1を手に入れたので、MLPerfというベンチマークを行うことにしました。 　MLPerfとは、既定のモデルを、既定の性能まで、既定の方法で学習して、その時間を競うベンチマ...