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日本アイ・ビー・エム株式会社

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「LINPACK」だけでは評価できないコグニティブ時代のHPCシステムの新常識

非構造化データ分析、コグニティブアプリケーションでは「LINPACKベンチマーク」の評価では不十分である。ゲノミクスワークフローや、計算流体力学、分子動力学などのHPCアプリケーションの各種ベンチマークから必要となるシステム要件を探る。

コンテンツ情報

公開日 2017/05/18 フォーマット PDF 種類 製品資料
ページ数・視聴時間 19ページ ファイルサイズ 2.3MB

要約

 近年、多くの業界でハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)やハイパフォーマンスデータアナリティクス(HPDA)が脚光を浴びている。その背景には、モバイル、IoTといった分野におけるデータ量の急増や、その分析を支えるコグニティブコンピューティング、深層学習、機械学習などの急速な発展がある。

 しかし、従来のHPC/HPDA向け製品で、将来的にデータのほとんどを占めると予想される非構造化データから洞察を引き出すことは容易ではない。その理由は、疎行列アルゴリズムにおいて、データセットが大容量化するにつれ、非構造化データがメモリ階層を移動する際のコストが高くつくことにある。

 それにもかかわらず、HPCシステムのパフォーマンスは、主にプロセッサのフロップス/コアとコア数に依存するベンチマーク「LINPACK」によって評価されているのが現状だ。そこで、本コンテンツでは、計算流体力学や分子動力学などのHPCアプリケーション、ゲノミクスワークフローの各種ベンチマークや事例とともに、コグニティブ時代の非構造化データの分析に求められるHPCシステムの条件を明らかにする。

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