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スパコンから自動運転まで盛りだくさんな「COOL Chips 20」

日本で開催されるIEEE主催のプロセサ関係の国際会議である「COOL Chips」が、今年も4月19日からの3日間、神奈川県横浜市にある横浜情報文化センターにて開催される。20回目の節目の会議となる今回は、2つのチュートリアルが19日に実施されるほか、20日は低消費電力に関するパネルディスカッションが開催される予定となっている。

[11:00 3/22]

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NEC、独アーヘン工科大にスカラ型スパコン「LXシリーズ」を納入

NECとNECドイツは3月17日、ドイツの大学支援プログラムであるエクセレンス・イニシアティブに指定された11大学の1つであり、工学と自然科学を結び付ける独自のアプローチを行う欧州有数の大学である独アーヘン工科大学のITセンターにスカラ型スーパーコンピュータ(スパコン)であるHPCサーバ「LXシリーズ」を納入したことを発表した。

[16:48 3/17]

Hisa Andoのディープラーニング挑戦記 第6回 DIGITSの画像分類を実行してみる

学習が実行されると、結果が出力される。ディープラーニングを実施すると、当然であるが、学習に使用するデータのロスを小さくするように学習するので、誤差(ロス)が小さくなっていく様子を確認することができる。

[09:00 3/17]

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NVIDIAとMicrosoft、ハイパースケールGPUアクセラレータ「HGX-1」を発表

NVIDIAとMicrosoftは3月8日(米国時間)、AIクラウドコンピューティングの推進に向けた新たなハイパースケールGPUアクセラレータ「HGX-1」の詳細な設計を発表した。

[15:01 3/13]

AI活用で社会課題の解決を目指す - 理研が東芝/NEC/富士通の3社とAI研究センターを設立

理化学研究所(理研)は既報のとおり、3月9日に東芝、NEC、富士通の3社と2017年4月1日付で、革新知能統合研究センター(理研AIP)に連携センターをそれぞれ開設することで合意したことを明らかにした。

[17:01 3/10]

Hisa Andoのディープラーニング挑戦記 第5回 ハンズオントレーニングを実際に受けてみる

実習にはGPUシステムが必要である。しかし、NVIDIAのGPUを使ったDIGITS DevBoxを使うのではなく、実習者各人がAmazon EC2のGPU付きのインスタンスを立ち上げて使う。実習者はGoogle ChromeなどのWebブラウザが動くノートPCを持ちこんで、それをWi-FiでAmazonのクラウドデータセンターに繋げば実習環境が出来上がる。

[09:00 3/10]

Quaocomm、データセンター向け10nmチップ活用でMicrosoftと提携

Qualcommは3月8日(米国時間)、同社の10nmプロセス採用データセンター向けチップ「Qualcomm Centriq 2400プラットフォーム」での次世代クラウドサービスの加速に向け、Microsoftと協業することを発表した。

[16:52 3/9]

エッジでのAIが可能に-NVIDIA、小型プラットフォーム「Jetson TX2」を発表

NVIDIAは3月7日(米国時間)、エッジデバイスによるAIコンピューティングを実現するクレジットカードサイズのAIプラットフォーム「NVIDIA Jetson TX2」を発表した。 NVIDIAは3月7日(米国時間)、エッジデバイスによるAIコンピューティングを実現するクレジットカードサイズのAIプラットフォーム「NVIDIA Jetson TX2」を発表した。

[18:11 3/8]

量子コンピュータより高速な"非決定性万能チューリングマシン"は可能-英大

マンチェスター大学の研究チームは、DNAを利用することによって超高速で並列処理計算を行う新型コンピュータが実際に作製可能であるとする研究を発表した。量子コンピュータを使っても現実的な時間内に解くことができないと予想されている難問も短時間で解くことができると主張している。

[12:24 3/8]

AMD、サーバ向け次世代CPU「Naples」の2017年第2四半期中の出荷を計画

AMDは3月7日(米国時間)、次世代サーバ向けCPU「Naples」(開発コード名)のプレビュー公開を行い、2017年第2四半期に最初の製品出荷を予定していることを発表した。

[11:45 3/8]

富士通、理研から国内最大規模となるAI研究専用スパコンを受注

富士通は3月6日、理化学研究所(理研)の人工知能研究専用スーパーコンピュータ(スパコン)となる「ディープラーニング解析システム」を受注したことを発表した。

[09:00 3/7]

PALTEK、XilinxのFPGAを搭載したコンピューティングプラットフォームを開発

PALTEKは3月6日、ベクトロジーと共同で、XilinxのFPGA「16nm UltraScale+ FPGA VU3Pシリーズ」を搭載したFPGAコンピューティングプラットフォーム「DATA BRICK」を開発したと発表した。

[06:00 3/7]

IBM、50qubitの商用汎用量子コンピュータシステム「IBM Q」の構築を計画

IBMは3月6日(米国時間)、商用利用可能な汎用量子コンピューティング・システム「IBM Q」の構築に向けた新たな取り組みについて発表した。

[16:09 3/6]

コンピュータアーキテクチャの話 第373回 「推論」の精度 - INT8でも性能低下は僅か

画像にしろ、音声にしろ、元々アナログ量であり、それほど高い精度を持つデータではない。また、多数の入力画像を学習するので、偏りさえ無ければ、それほどの計算精度は必要ないという考えも成り立つ。実際に適用して見ると、半精度の16ビット浮動小数点演算でもOKで、正規化は必要なものの、8ビット精度の整数演算でも、性能の低下は僅かであると報告されている。

[10:00 3/3]

Hisa Andoのディープラーニング挑戦記 第4回 DIGITSを用いたディープラーニングの実習を体験してみた

「NVIDIA Deep Learning Institute 2017」では、NVIDIAのディープラーニング用システムである「DIGITS」を用いたハンズオントレーニング(実習)「DIGITSで始めるディープラーニング画像分類」が行われた。この実習の目的は、ディープラーニングのイントロダクションとしてニューラルネットワークのトレーニング(学習)を行い、トレーニングの結果を理解することである。

[09:00 3/3]

Hisa Andoのディープラーニング挑戦記 第3回 ニューラルネットワークの学習の基礎を学ぶ

学習を行う際には、収集したデータを訓練データと検証データに分ける。そして、学習時には訓練データだけを使って重みを調整し、それが終わると、検証データを使って、それまでに見たことが無い画像でも認識がうまく行くかという学習の成果を確認するというやり方がとられる。

[09:00 2/24]

最先端技術にチャレンジするスパコン - 東工大のTSUBAME3.0

東京工業大学(東工大)の3代目スーパーコンピュータ(スパコン)である「TSUBAME3.0」は最先端の技術チャレンジに挑むスパコンであり、継続運用するTSUBAME2.5と合わせて15-20PFlopsの演算性能、4-5PB/sのメモリバンド幅、ペタビット級光ネットワークを持つ先端的スパコンである。

[10:30 2/21]

産総研、東工大に実社会ビッグデータ活用に向けた研究拠点「RWBC-OIL」設立

産業技術総合研究所(以下、産総研)は、東京工業大学(以下、東工大)と共同で、同学大岡山キャンパス内に「産総研・東工大 実社会ビッグデータ活用オープンイノベーションラボラトリ」(AIST- Tokyo Tech Real World Big-Data Computation Open Innovation Laboratory、以下、RWBC-OIL)を設立した。

[16:39 2/20]

東工大、次期スパコン「TSUBAME3.0」を発表 - 2017年夏の完成を予定

2017年2月17日に東京工業大学(東工大)は、次期スーパーコンピュータ(スパコン)「TSUBAME3.0」を発表した。発表前日に競争入札の開札があり、SGIの受注が決定したことを受けての発表である。

[14:11 2/20]

コンピュータアーキテクチャの話 第372回 ディープラーニングの入力の重みの値を決める「学習」

精度の高い推論を行うためには、各ニューロンの入力の重みを適切な値に設定する必要がある。現在はより複雑なネットが開発されており、AlexNetは規模が小さいのであるが、それでも、65万個のニューロンを使っており、約6000万個の入力の重みの値を決めなければならない。これを決めるのが「学習(Learning)」である。

[09:00 2/17]

Hisa Andoのディープラーニング挑戦記 第2回 ニューラルネットワークの基礎を学ぶ

3層の多層パーセプトロンを考えた場合、入力層と出力層は3つのノードを持ち、隠れ層は2つのノードを持つ。そして、層の間の接続はそれぞれの重みをもち、信号の伝達は矢印で示される方向だけに行われることとなる。

[09:00 2/17]

Hisa Andoのディープラーニング挑戦記 第1回 NVIDIAのDeep Learning Instituteを体験してみた

2017年1月17日に開催されたNVIDIAの「Deep Learning Institute 2017」では、ディープラーニング(深層学習)の基礎講座と実際にNVIDIAのディープラーニング開発ツールである「DIGITS」を使うハンズオントレーニングセッションが行われた。

[09:00 2/10]

実用的な大規模量子コンピュータの設計図を公開-サセックス大、Google等

英サセックス大学をはじめとする国際研究チームは、実用的な大規模量子コンピュータの設計図を公開した。研究には、米Google、デンマークのオーフス大学、ドイツのジーゲン大学、日本からは理化学研究所も参加した。

[13:02 2/8]

コンピュータアーキテクチャの話 第371回 AlexNetの構造を読み解く

「AlexNet」は2012年のILSVRCで優勝したことで一躍注目を集めるようになったが、それ以前は画像認識の専門家が設計した画像処理プロセサなどが使われてきた。ディープラーニングを使うAlexNetが抜群の成績で優勝し、画像認識の研究者に大きな衝撃を与えたため、それ以降のILSVRCでは大部分がディープラーニングを使うように切り替わった。

[10:00 2/3]

PEZYがエクサスケールスパコンの開発計画を公開

早大で開催されたSISAワークショップにおいて、PEZYの齊藤元章社長が「Plan to develop ExaScale computing system」と題する講演を行い、従来のPEZY-SC系のプロセサと浸漬液冷に加えてDRAMもカスタム開発することなどを説明した。

[12:15 2/1]

パナソニックと産総研、先進型AI技術研究開発のためのラボを設立

パナソニックと産業技術総合研究所(産総研)は1月31日、産総研の情報・人間工学領域が持つ先進の人工知能・ロボット技術と、パナソニックの家電・住宅・車・産業などの事業領域で今後想定される社会課題・顧客課題とを掛け合わせ、より良いくらしと社会の実現に貢献する先進型AI技術の研究開発を行う「パナソニック-産総研 先進型AI連携研究ラボ」を2017年2月1日付けで設立すると発表した。

[17:56 1/31]

ピーク演算性能1ExaFlopsがターゲット - 中国の次期スパコン開発プロジェクト

早稲田大学(早大)で開催されたSISAワークショップにおいて、中国の北京航空航天大学と中山大学の教授を兼任するDepei Qian氏が、「China's New Project on HPC development」と題して中国の次世代スパコン開発プロジェクトについて講演を行った。

[10:00 1/31]

米国のExascaleプロジェクトの基本計画が明らかに

早稲田大学(早大)で開催されたSISAワークショップにおいて、米国のExascaleプロジェクトのディレクタであるアルゴンヌ国立研究所のPaul Messina氏が「Extreme Scale and Beyond」と題する基調講演を行った。

[11:00 1/30]

NVIDIAの次世代GPU「Volta」はGTC 2017で発表

2017年1月17日にNVIDIAの「Deep Learning Institute 2017」が開催された。その基調講演に登壇したのは、NVIDIAの研究部門を率いるシニアVPのBill Dally氏である。この機会に同氏に、同社の次世代GPU「Volta」が製品として出てくるタイミングを聞いてみた。

[10:00 1/19]

阪大やimec、脳波を基に自動で作曲を行う人工知能を開発

大阪大学(阪大)は1月16日、楽曲に対する脳の反応に基づいて自動作曲を行う人工知能の開発に成功したと発表した。

[19:21 1/16]

新型チップのテープアウトも間近-PEZYグループは今、何を進めているのか?

2016年6月には、理化学研究所(理研)の菖蒲スパコンでGreen500で1位、TOP500でも94位とTop100入りを果たして注目を集めたPEZYグループであるが、2016年11月のTOP500では新システムの登録は無く、Green500でもNVIDIAのP100 GPUを用いるシステムに抜かれて3位に後退した。沈黙を守るPEZYグループは、今、何を進めているのであろうか?

[11:00 1/11]

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