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テーマ別コラムインデックス

ベクトルプロセッサと仮想化の仕組み

ベクトル、GPUそしてスカラプロセッサ
ベクトル型計算機といえば何といってもSeymore Cray が創立した Cray 社の名前が頭に浮かびます。その初代マシンである Cray-I は・・・

vector_processor

ベクトルの仕組み
ベクトルとスカラ型プロセッサの違いは次の絵を見ていただくとわかりやすいと思います。スカラとベクトルはともに・・・

vector_structure

VEOSの機能(その1)
SX-Aurora TSUBASA とは何か?と聞かれるとラックがいくつも並ぶ大規模なハイパフォーマンスコンピューターというイメージが・・・

vector_function1

VEOSの機能(その2)
ここでもう一つ、VEのプロセス管理についてforkを使って遊んでみます。VEで実行されるプログラム(この場合、VEでは親プロセスです)から・・・

vector_function2

ベクトルプロセッサ専用コンパイラオプション(その1)
GNU Compiler CollectionのマニュアルのGCC Command Optionsには、C/C++、Objective-Cコンパイラのためのコンパイラオプションとして・・・

vector_CompilerOption

ベクトルプロセッサ専用コンパイラオプション(その2)
自動ベクトル化の制約として、関数呼び出しを含むループはベクトル化できないことがあります。その対応策に・・・

vector_CompilerOption2

NumPy互換NLCPyを使った数値演算

NumPy互換数値演算ライブラリNLCPy(その1)
Pythonでは、スカラーやベクトル、マトリクス形式のデータの数値計算を高速化することを目的としてNumPyが広く利用されて・・・

NLCPy

NumPy互換数値演算ライブラリNLCPy(その2)
NLCPyのライブラリに含まれるオブジェクトファイルは、NEC C/C++コンパイラやNEC Numeric Library Collection(NLC)を使って・・・

NLCPy2

NumPy互換数値演算ライブラリNLCPyの新機能FTRACE -ベクトルエンジン処理をプロファイリングして高速化につなげるー
NLCPyはNumPyを使ったスクリプトをSX-Aurora TSUBASAのベクトルエンジンを使ってさらに高速化するためにNECが開発したPython向けのライブラリです。それから約1年を経て・・・

NLCPy2.1.0

NumPy互換数値演算ライブラリNLCPyの新機能SCAインターフェース -ステンシル計算処理をベクトルエンジンで実施し高速化 サンプルコード「ライフシミュレーション」-
引き続きNLCPy新機能の紹介です。2021年のバージョン2.0.0リリースに伴い、SCA (Stencil Code Accelerator)をPythonから・・・

SCA Interface

NumPy互換数値演算ライブラリNLCPyの新機能SCAインターフェース -ステンシル定義式における係数の取り扱いやステンシル計算式の定義などについて-
前回は「ライフシミュレーション」プログラムをサンプルとして、descriptorやkernelを使ったステンシル計算について説明しました。今回は・・・

SCA Interface

NumPy互換数値演算ライブラリNLCPy オーバーヘッド削減のための遅延評価
SX Aurora TSUBASAの演算処理部はCPU(ベクトルホスト)とベクトルエンジンの2点から構成されます。これら2つのプロセッサは・・・

lazy evaluation

NumPy互換数値演算ライブラリNLCPy NLCPy JITコンパイルの使い方
今回はNLCPy JITコンパイルを使って何ができるのか具体的な例を使って紹介します。簡潔に言えば、JITコンパイルはPythonスクリプトを実行しながら・・・

JIT compiler

NumPy互換数値演算ライブラリNLCPy NLCPy ndarray属性の取得、callback、そしてk-meansクラスタリング処理サンプル
NLCPyのJITコンパイルではC/C++やFortranで記述した関数オブジェクトからNLCPy形式の配列に対する参照や、NumPy形式配列の操作を・・・

ndarray

機械学習をベクトルプロセッサで加速させるオープンソースプラットフォーム Frovedis

AI/ML向け開発プラットフォームFrovedisのご紹介
世の中には主に科学技術計算や気象シミュレーションを高速に実行することに注力するコンピューターが存在します。NECでは・・・

Frovedis

Jupyter Notebookを使ったFrovedis機械学習 導入編
データ分析や科学技術計算の分野において、Jupyter NotebookはPythonやRでインタラクティブに試行錯誤しながらプログラミングを行うための・・・

FrovedisJupyter_Intro

FrovedisのDataFrameを使ったデータ操作
今回はFrovedisのDataFrameを使用した操作についてご紹介します。データ分析に際しては、様々なデータ蓄積場所、例えばCSVファイルのような・・・

FrovedisJupyter_DataFrame

Frovedis機械学習 教師あり学習編:勾配ブースティング回帰木を使用した回帰分析
前回はFrovedisでのデータ処理を見てきました。これから数回に分けてFrovedis機械学習アルゴリズムを使った分析例を紹介して・・・

FrovedisJupyter_GradientBoosting

Frovedis機械学習 教師あり学習編:分類器(決定木、勾配ブースティング決定木)の学習時間短縮例
前回に続いてFrovedis機械学習アルゴリズムを使った分析例を紹介します。繰り返しになりますが・・・

FrovedisJupyter_SupervisedLearning

Frovedis機械学習 教師なし学習編:クラスタリングとt-SNE(次元削減)における学習時間の短縮(scikit-learn比較)
教師なし学習とは、その名が示す通り正解を示す指標が存在しないデータセットを用いて・・・

FrovedisJupyter_UnsupervisedLearning

FrovedisのLDAで文書分類のための学習高速化(scikit-learnとgenism版LDAでの学習時間比較)
文書中の単語がどのグループの単語かを調べることで、その文書が属するグループを知ることが・・・

FrovedisJupyter_TextClassification

Frovedisによるグラフ解析
ソーシャルネットで表現される人と人とのつながりや物流ネットワーク、情報ネットワークなど、様々な種類の・・・

FrovedisJupyter_GraphAnalysis

Frovedisによるグラフ解析(GraphXとの処理速度比較)
今回はグラフ解析におけるFrovedisとNetworkXのアルゴリズム実行時間を比較します。使用するデータセットは・・・

FrovedisJupyter_GraphAnalysis

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