最新記事一覧
AGIの構築をビジョンとして掲げるMetaは、生成AIインフラをどう構築しているのか。公式エンジニアリングブログで最新の取り組みを紹介した。
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AI企業のDatabricksは“オープンな”汎用LLM「DBRX」をリリースした。サイズは1320億パラメータとMetaのLlama 2のほぼ2倍だが、速度もLlama 2の2倍という。
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NVIDIAは「GTC 2024」において、新たなGPUアーキテクチャ「Blackwell」を発表。AI処理性能で前世代アーキテクチャ「Hopper」の5倍となる20PFLOPSを達成。生成AIの処理性能向上にも注力しており、Hopperと比べて学習で4倍、推論実行で30倍、消費電力当たりの処理性能で25倍となっている。
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SSDの接続に使われる「NVMe」は、SATAやSASとは何が違い、なぜSATAやSASとは別物の技術だと見なせるのか。SSDをより深く理解するための基本を解説する。
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米NVIDIAは同社が独自に開発したデータセンター規模のスーパーコンピュータ「Eos」をブログと動画で披露しました。
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IBMは、「IBM Storage Scale System 6000」を発表した。今日のデータ集約型およびAIワークロードの需要に対応するよう設計されたクラウドスケールのグローバルデータプラットフォームだとしている。
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Google Cloudは、信頼性の高い低レイテンシのハードウェアトランスポート「Falcon」を、Open Compute Project（OCP）を通じてイーサネットエコシステムに公開した。
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Microsoftは企業のAI活用を支援するAzure AIインフラストラクチャおよびサービスの新展開を発表した。発表されたのは、Azure AIインフラストラクチャに含まれる「ND H100 v5」仮想マシンシリーズの一般提供開始と、「Azure OpenAI Service」のグローバル展開だ。
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生成AIは半導体業界にどのような影響を与えているのでしょうか。
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NVIDIAは新しいクラスの大規模メモリを搭載したAI用スーパーコンピュータ「NVIDIA DGX GH200」を発表した。
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MicrosoftはNVIDIAのH100を8基搭載する仮想マシン（VM）「Azure ND H100 v5」の提供をプレビューとして開始した。大規模で複雑な生成系AIモデルのトレーニング向けだ。「Azureは大規模な変革型AIワークロードを開発、実行するための場だ」とスコット・ガスリー氏。
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Meta Platformsが開発したスーパーコンピュータ「AI Research SuperCluster」（RSC）は、同社のこれまでのシステムとどう違うのか。どのようなハードウェアで構成されているのか。
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富士通は、36量子ビットの量子回路を扱うことができる、並列分散型の「量子コンピュータシミュレーター」を開発した。スーパーコンピュータ「富岳」にも搭載されているCPU「A64FX」を活用するなどして、「世界最速」を実現した。
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NVIDIAが、新アーキテクチャのデータセンター向けGPUを発表した。現行のAmpereアーキテクチャから演算能力やデータ点速度を引き上げた他、別売の専用ハードウェア（ラック）を用意することで最大256基のGPUをより高速に連結できる仕組みも用意した。
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前回の記事でお問い合わせを多くいただいたのが、新しい規格と紹介したNPO（Near Package Optics）と、CPO（Co-packaged Optics）が適用されると想定した新しい適用システムとして紹介したDisaggregated Systemに関してであった。今回はそれを少し詳しく触れてForm Factorの締めくくりとしたい。
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Meta（旧Facebook）は「AI Research SuperCluster（RSC）」を発表した。NVIDIAのGPUシステムを採用しており、2022年半ばに完成の見込み。有害コンテンツの特定に役立ち、メタバース構築を支える。
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Xilinxは、HPCやビッグデータワークロードの用途で、優れたワット当たりの性能を可能にするアクセラレーターカード「Alveo U55C」を発表した。同時に発表したAPI駆動型クラスタリングソリューションを活用することで、FPGAの大規模運用が容易に可能となる。
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複雑化が進む製品開発において、CAEを活用した解析業務の果たす役割はますます大きくなっている。CAEの利用頻度が上がるだけでなく、解析処理のさらなる高速化や大規模モデルへの対応、よりメッシュ数の多い高精細な解析など、その要求も高まっていくことが予想される。また、ニューノーマル時代に向けてリモートワークに対応した環境整備も求められる。果たして、現在の解析環境のままで業務のさらなる効率化・高度化を実現できるだろうか。あらためて、HPCという選択肢について考えたい。
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GPUとストレージが直接データをやりとりできるNVIDIAの「GPUDirect Storage」が一般に利用可能になった。まずはどのような仕組みなのか、ざっくりと理解しておこう。
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NVIDIAは2021年7月6日（現地時間）、「英国で最速」（同社）のスーパーコンピュータ「Cambridge-1」が正式稼働を開始したことを発表した。AIを活用したバイオテクノロジーや医療分野での研究活動を支援する。
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GPUベンダーとしての確固たる地位を築いてきたNVIDIAが、AI技術分野での存在感を高めている。同社がAI処理などを担うサーバ向けの新たなアクセラレータとして提供するのが「DPU」だ。
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NVIDIAがスーパーコンピュータ「Cambrdige-1」を正式発表した。ロンドン近郊に構築したこのスパコンは「英国で最も強力なスパコン」とファンCEO。
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東京大学附置の全国共同利用研究所として設立された東京大学物性研究所は、1995年以降スーパーコンピュータシステムの全国共同利用事業を運営している。5年ごとにシステムを更新していく中、2020年、第6世代スーパーコンピュータシステム「Ohtaka」に、デル・テクノロジーズの「Dell EMC PowerEdgeサーバ」を採用した。その概要や選定理由などについて、同研究所 物質設計評価施設・設計部 尾崎研究室の福田将大氏にお話を伺った。
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IBMは、コンテナネイティブなソフトウェアデファインドストレージソリューション「IBM Spectrum Fusion」と「IBM Elastic Storage System」ファミリーの2機種を発表した。ハイブリッドクラウド環境での利用に向けて容易なデータ管理を実現する。
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自動車タイヤ業界でいち早くスーパーコンピュータを導入したTOYO TIREは、新商品開発を支えるべく導入した最新のHPCシステムで、性能値から設計を導き出す新たな挑戦を行った。それを可能にした、高性能プロセッサ搭載サーバの実力とは？
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NVIDIAの日本法人エヌビディアは2020年11月24日、「ヘルスケアAIの社会実装を加速させるNVIDIA Clara」プレスブリーフィングをオンラインで開催。同社のAIを活用したヘルスケアプラットフォーム「NVIDIA Clara」の概要や共同研究の概要などについて説明した。
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サイバネットシステムは、CAEソフトウェアによるシミュレーションを高速実行するためのクラウドコンピューティング環境「サイバネットCAEクラウド」の基盤として「Microsoft Azure」を採用し、稼働に向けた開発を開始した。
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NVIDIAは2020年8月、2021会計年度第2四半期（2020年4〜6月）の業績発表を行い、データセンター部門の売上高が過去最高を記録したことを明らかにした。Financial Timesは、NVIDIAを新しい“半導体チップの王”として称賛している。
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光トランシーバーのForm Factor規格を紹介する第3回。今回は、800G光トランシーバーなどについてまとめる。
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NVIDIAは、データセンター向けインターコネクト企業であるイスラエルのMellanox Technologies（以下、Mellanox）を69億米ドルで買収する計画に対して、中国当局の承認を得たことを発表した。中国当局の承認の獲得は、この取引における最後のハードルとなっていた。
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Microsoftの「R」コミュニティー向けブログサイトが、AIや機械学習、データサイエンスなどに関する2020年1月のニュースのまとめを掲載した。
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パフォーマンスや価格優位性が増し、利用が広がりつつある「NVMeストレージ」。その普及の影響は、HDDからストレージ市場の主導権を奪った従来型SSDにも及んでいるという。それはどういうことなのか。
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日本オラクルは2019年9月に発表されたばかりの最新のOracle Exadata「Exadata X8M」と、Oracle Databaseの次期バージョン「Oracle Database 20c」における“進化のポイント”を詳しく紹介した。
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NVIDIAは2019年11月18日（米国時間）、GPUアクセラレーションArmベースサーバを構築するためのレファレンスデザインプラットフォームを発表した。「Supercomputing 2019」で発表されたもので、NVIDIAはこの他に2件の発表も行っている。
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AMDの新サーバCPU、「第2世代EPYC（エピック）」が、ユーザーからの熱い注目を集めている。CPU性能、コア密度、I/O性能、価格性能比など、分かりやすいメリットをもたらすからだ。だが、新CPUの恩恵をどこまで享受できるかどうかは、「何に載せるか」に大きく依存するという。具体的にはどういうことなのだろうか。日本AMDの中村正澄氏とDell Technologiesの岡野家和氏に話を聞いた。
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AIシステムの処理に必要な性能を実現するために、HPC分野の進化は続いてきた。だが技術進化にも限界がある。「ムーアの法則」が廃れつつあることが意味するものとは。
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製造業のクラウド活用が設計、開発、試作／検証などのR&D領域にも拡大しつつある。その需要を捉えるべく、マイクロソフトがクラウド「Microsoft Azure」を基盤に展開を図っているのが「Azure Big Compute」と呼ぶCAE・HPCソリューションだ。
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今回から、光トランシーバーについて解説する。データセンター、コンピュータや工場内ネットワークで使用される８０ｋｍ程度以下の中短距離光リンクを中心に、ストレージ、ワイヤレスやアクセス通信ネットワークなど、多様なアプリケーションで使用されている光トランシーバーを紹介する。
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テレダイン・ジャパンは、4ポートの高速インターコネクトアナライザー「WavePulser 40iX」を発表した。PCI Express、HDMI、USB、SAS、SATAなどの高速シリアルプロトコル用の相互接続検証やケーブルの特性評価／解析を1台で提供する。
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Intelが、またベンチャー企業を買収した。今度は、イーサネットスイッチASICを手掛ける「Barefoot Networks」という小さな会社だ。NVIDIAが先日買収したMellanox Technologiesの対抗なのだろうか？ その背景を探る。
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アンシスはHPCクラウド「ANSYS Cloud」の国内サービス提供を開始した。これにより大手製造業のみならず中堅、中小規模の製造業においても本格的なシミュレーションおよびそれを支えるオンデマンドのHPCの活用が可能となる。その先に見えてくるのが、製品ライフサイクル全体を見渡したエンジニアリングの革新だ。
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デルとEMCジャパンが、新型サーバ「Dell EMC DSS 8440」を発売した。機械学習に最適化した構造を採用しており、“機械学習専用サーバ”とうたう。最小構成での価格は1940万7219円（税込）。
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“ビットコインバブル”により、2019年会計年度第4四半期で対前年比24％の売り上げが落ち込んだNVIDIAですが、スパコンの「肝」となるインターコネクト技術を手に入れ、次なる飛躍に向けた動きが加速しそうです。
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ヴァイナスは、マイクロソフトのクラウドプラットフォーム「Microsoft Azure」の販売店契約を東京エレクトロン デバイス（TED）と締結し、2019年4月から「HELYX on Azure」の提供を開始する。
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エレクトロニクス／組み込み業界の動向をウオッチする連載。今回は、2019年3月の業界動向の振り返りとして、インターコネクト（Interconnect）の話を紹介する。
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2019年のストレージ技術トレンドは、安価で密度の高いフラッシュや、優れたパフォーマンスとデータ保護を実現するマルチクラウドデータ管理などが話題になるだろう。
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NVIDIAが米国カリフォルニア州サンノゼで開催した年次イベント「GTC」の基調講演では、NVIDIAが2018年秋に発表した最新プロセッサ向けの新たなシステムやソフトウェアが取り上げられた。一方で、期待されていた7nm GPUについての発表は行われなかった。
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