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2018年7月27日開催 SX-Aurora TSUBASAフォーラムの講演資料を公開いたします

掲載日:2018年07月27日

 

2018年7月27日開催 SX-Aurora TSUBASAフォーラムでの講演資料を順次公開いたします。
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講演番号 内容

講演1

[次世代イノベーションプラットフォーム SX-Aurora TSUBASAのご紹介]

NEC AIプラットフォーム事業部 シニアマネージャ 星 宗王

2017年10月に製品発表し、2018年2月より出荷開始のSX-Aurora TSUBAは
新しく開発したベクトルプロセッサをPCIeカードに搭載し、ベクトルプロセッサの
超高性能と、x86/Linux環境の使い易さを両立した次世代プラットフォームです。
SX-Aurora TSUBASAの製品紹介、性能情報に加え、AI・ビッグデータでの
適用領域についてもご紹介いたします。

 講演2

[Deep learning with SX-Aurora TSUBASA]

NEC Laboratories America  Dr.Hans Peter Graf

Modern techniques for big data analytics, such as deep learning, require
huge amounts of computation, and today Graphics Processors (GPU)
are most widely used for the training and operation of deep learning
networks. But the regular structure of these algorithms and the highly
repetitive operations make them well suited for SIMD architectures,
in particular for vector operations.
We illustrate how deep learning networks used for such applications
as video, text or time series analysis are implemented efficiently with
the SX-Aurora TSUBASA vector processor.
To make the vector processor accessible from the popular machine
learning frameworks we adapted a branch of Intel’s deep learning
library MKL-DNN (Open Source) to run on SX-Aurora TSUBASA.
This adaptation,
called gen-dnn is API compatible with MKL-DNN and is available
on GitHub (https://github.com/necla-ml/gen-dnn).
We also compiled the popular machine learning platform Torch
(Open Source) for this system, and tested a wide range of deep learning
networks. In this version all of Torch, including the script interpreter,
is running on SX-Aurora TSUBASA.
We also investigate off-loading approaches where a host processor
keeps tighter control of the data flow.

講演3

[CFD実利用プログラムを用いたSX-Aurora TSUBASAのノード性能初期評価]

東京理科大学工学部情報工学科 教授
宇宙航空研究開発機構 宇宙科学研究所 名誉教授
博士(工学) 藤井 孝蔵様

京,SX-ACE上に多くの産業利用シミュレーションを実施してきた流体シミュレー
ションプログラムLANS3Dを利用し,closed-sプログラムの元で
SX-Aurora TSUBASAの性能評価を実施しました。
本講演では,1VEでの性能を京やSX-ACEでのノード性能と比較した結果を中心に
ご報告致します。
同時に今後の本格利用を目指している社会問題シミュレーションに関する話題
をご提供致します。

講演4

[SX-Aurora TSUBASAの基本性能および機能の初期評価]

東北大学 サイバーサイエンスセンター スーパーコンピューティング研究部 教授 
博士(情報科学) 滝沢 寛之様

東北大学サイバーサイエンスセンターでは、2015年よりNEC SX-ACEシステムを
運用しています。その後継機であるNEC SX-Aurora TSUBASAは、SX-ACEと
比較してハードウェア、ソフトウェアともに大きく進化しました。
このため本講演では、それらの違いが性能面、機能面に与える影響を評価した結果
をご報告します。
まず、Linux OSのソフトウェア環境になったことが重要な変更点の一つであるため、
その使い勝手や他のLinuxアプリケーションとの親和性について評価した結果を
ご報告致します。また、複数のアプリケーションを使いAuroraの基本性能を評価
した結果をご紹介致します。

講演5

ソーシャル・スマートデンタルホスピタルが目指す医用データ解析基盤

大阪大学歯学部附属病院 医療情報室 副室長・病院准教授
博士(歯学・情報科学) 野崎 一徳様

歯科医療の安全と治療の質の向上を目指し,産学連携プロジェクト,ソーシャ
ル・スマートデンタルホスピタル(S2DH)構想が開始されました。そこでは,
健康・医療データの分析とそれを用いたAI開発を実現するスーパーコンピューティ
ング基盤の研究開発を行っています。
本講演では,S2DHの概略とともに,コアアプリケーションとして,まず現在開発
中の医療事故防止用AIをご紹介します.次に,機械学習と数理シミュレーション
を組み合わせた,セルオートマトン型歯の喪失シミュレーションについてご紹介
します。

 講演6

SX-Aurora TSUBASAにおける高速化手法のご紹介

NEC 第一官公ソリューション事業部 エキスパート 渡部 修

SX-Aurora TSUBASAでは、ベクトルエンジンをカード化したことによって、
エッジ用、オンサイト用と製品ラインナップが増え、AIやビッグデータ解析を
行う企業や研究所の研究者・開発担当者の方々に高性能ベクトルマシンを
より利用し易くなりました。
ベクトルチューニングを難しいと思われるている方も多くいらっしゃいます。
本講演では、SX-Aurora TSUBASAでの高速化ツールのご紹介や簡単なベクトル
チューニングの手法についてご紹介します。

講演資料を期間限定で順次公開いたします

2018年7月27日開催のSX-Aurora TSUBASAフォーラムの講演資料を期間限定で順次公開いたします

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NEC
グローバルプラットフォーム本部
E-Mail:seminar@hpc.jp.nec.com

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