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ゴードン ベル賞のファイナリスト 6チームのうち5チームが、NVIDIA Volta Tensor コア GPUを利用
[18/09/27]
提供元：PRTIMES
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[画像: https://prtimes.jp/i/12662/93/resize/d12662-93-223676-0.jpg ]
NVIDIAは、アメリカの国際計算機学会 (ACM)が主催するゴードン ベル賞(https://awards.acm.org/bell) のファイナリスト6チームのうち5チームが、NVIDIAのVolta Tensor コア GPUを活用していることを発表しました。30年以上前に設立されたこの賞は、科学、エンジニアリング、および大規模データサイエンスで応用された、コンピューティング分野の優れた業績を称えるものであり、「スーパーコンピュータのノーベル賞」とも言われています。
先日ACM より発表された今年のファイナリスト 6 チームのうち 5 チームが、オークリッジ国立研究所にある Summit システム、またはローレンス リバモア国立研究所のSierra システムを使用して研究を行いました。NVIDIAのGPUが両システムに搭載されています。直近の Top500 リスト(https://www.top500.org/lists/2018/06/)で、Summit は世界最速のスーパーコンピューターであり、Sierra は 3 番目の速さとなっています。
ゴードン ベル賞の受賞者は、11 月 15 日、ダラスのSupercomputing 2018カンファレンスで発表されます。
世界中の研究者のためのオープン システムである Summit は、200 テラフロップスの高精度コンピューティング性能と 3 エクサフロップス以上の AI 性能を実現するために設計されており、27,648 の NVIDIA Volta Tensor Core GPU が搭載されています。
この革命的なアクセラレーターにより、高精度な演算を組み込んだ多倍精度演算が可能になり、ディープラーニングを活用した効率的な処理によって、高性能コンピューティングの課題に対処することができます。
さらに、今回の 6 つのプロジェクトの半分に、NVIDIA の研究者が参加しており、コードの開発および性能の調整に深く関わりました。ノミネートされたプロジェクトで著者としてリストされている NVIDIA の社員は、NVIDIA Japanのエンジニアも含め、以下の通りとなっています。
NVIDIA Japanのシニアデベロッパーテクノロジーエンジニアである成瀬 彰 (Akira Naruse)、M.A. クラーク (M.A. Clark)、マッシミリアーノ ファティカ (Massimiliano Fatica)、マイケル ヒューストン (Michael Houston)、ネイサン ルエファー (Nathan Luehr)、エヴァレット フィリップス (Everett Phillips)、ジョシュア ロメロ (Joshua Romero)、ショーン トレーチャー (Sean Treichler)。
以下は、NVIDIA Tensor Core GPU を使った、ファイナリスト5チームのそれぞれの研究の概要です。
- 高解像気候シミュレーションによる異常気象パターンの識別: ローレンス バークレー国立研究所のデータ科学者である プラバート (Prabhat) 氏と NVIDIA のエンジニアである マイケル ヒューストン (Michael Houston) が率いるチームは、AI を使って、異常気象が将来どのように変化する可能性があるのかを分析しました。チームは、Summit の NVIDIA GPU に内蔵された、専用の Tensorコア を使い、報告されているディープラーニング アルゴリズムで最速となる、1.13 エクサフロップスの性能を実現しました。
-AI と変動精度演算の利用による、地震シミュレーションの加速: 東京大学准教授の市村強 (Tsuyoshi Ichimura) 氏が率いるチームは、Summit を使って、既存のアルゴリズムを強化しました。その結果、速度が 4 倍になり、地震シミュレーションのなかで、地盤の振動と都市構造を組み合わせることが可能になりました。
-ゲノミクス アルゴリズムの開発による、エクサスケールの処理速度の実現: ダン ジェーコブソン (Dan Jacobson) 氏が率いる、オークリッジ国立研究所のチームは、これまで報告された科学応用で最速となる、2.31 エクサフロップスのピーク スループットを達成しました。この研究では、ある集団内での遺伝的変異が比較され、複合形質に寄与している遺伝子の隠れたネットワークが明らかにされています。チームが研究している疾病の 1 つにオピオイド依存症があります。2017 年、米国では、この疾病の関連で 5 万人近くの人が亡くなっています。
-電子顕微鏡データを使った、物質の原子レベル データの識別: ロバート パットン (Robert Patton) 氏が率いる、オークリッジ国立研究所のもう 1 つのチームは、Summit を使い、AI を活用したソフトウェアを開発し、原子レベルでの物質の組み立てを行いました。チームは、MENNDL アルゴリズムを使い、3,000 のノードにわたって、152.5 テラフロップスの処理速度を達成しました。
-科学者が中性子の寿命を数値化するのを支援するアルゴリズムの開発: いずれもローレンス・リバモア国立研究所で研究を行っている、計算核物理学者の アンドレ ウォーカーラウド (André Walker-Loud) 氏と計算理論物理学者の パブロス ブラナス (Pavlos Vranas) 氏が率いる、複数の研究機関の研究員で構成されたチームは、Summit および Sierra の Volta GPU ベースのノードを使い、陽子と中性子を作る亜原子粒子の物理特性を計算しました。チームは、ワークフロー管理機能の改善により、前の世代のシステムの 10 倍の速度である、20 テラフロップス近くの処理速度を維持できるようになった実例を示しました。このチームには、NVIDIA の M.A. クラーク (M.A. Clark) が参加していました。
これからの数週間にわたって、オークリッジ国立研究所より、すべてのファイナリストの研究の詳細が紹介される予定です。
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