「ハイ パフォーマンス コンピューティング(英語)」


「ハイ パフォーマンス コンピューティング(英語)」


一般的なHPC

このページでは、Dell EMC HPCおよびAIイノベーション ラボのエンジニアリング チームからの技術的なコミュニケーションを利用できます。ブログ、ホワイト ペーパー、およびリファレンス アーキテクチャーは、次のカテゴリーに分類されています。その領域のトピックのカテゴリー名をクリックするか、リスト全体をスクロール ダウンします。

一般的なHPC

アプリケーション アクセラレーター

技術革新のためのセンター

コンピューティングと相互接続

AIとディープ ラーニング

デジタル製造

ライフ サイエンス

ストレージ

 


一般的なHPC

2019年5月 コンテナーを使用したソフトウェアの開発と配布の合理化
2018年6月 コラボレーションの紹介:Dell EMC、TACC、およびIntel
2018年2月 特異点コンテナーにおけるLS-DYNAのパフォーマンス
2018年1月 HPCの設計原則
2017年10月 特異点を使用したHPCアプリケーションのコンテナー化
2017年4月 Dell PowerEdge C6320クラスターでVMware vSphere 6.5を使用して仮想化されたHPCパフォーマンス
2017年2月 コンピューティングの新しい分野に参入する
2015年12月 Dell HPCの一般的なコンピューティング – Dell PowerEdge第13世代サーバーを使用した構成とサポートされているアーキテクチャー
2015年8月 HPCクラスターの管理性を向上させるためのフックおよびツールの統合
2015年5月 話題に上らない重要な問題
2014年7月 OpenStack環境でのHPC

アプリケーション アクセラレーター

2019年5月 Volta GPU搭載のPowerEdge C4140構成MでのHPCアプリケーション パフォーマンス
2019年5月 チューリングを使用したHPCアプリケーション パフォーマンス
2018年9月 Volta GPU搭載のPowerEdge R740でのNAMDパフォーマンス
2018年6月 新しいNVIDIA V100 32 GB GPU、初期パフォーマンス結果
2018年2月 V100 GPU搭載のR740でのHPCアプリケーション パフォーマンス
2017年8月 V100でのHPCアプリケーション パフォーマンス
2017年3月 P100-PCIeでのアプリケーション パフォーマンス
2017年1月 KNLでのシステム ベンチマーク結果(STREAMおよびHPL)
2017年1月 Intel KNLを使用したHPCGパフォーマンス スタディ
2015年5月 Dell PowerEdge C4130を使用した革新的なExtreme GPUコンピューティング
2015年5月 インテルXeon Phi 7120Pコプロセッサーを使用したMolecular Dynamicsベンチマーキング
2015年4月 インテルXeon Phi 7120Pコプロセッサーを搭載した4ノード クラスターでのLAMMPSベンチマーキング
2015年4月 インテルXeon Phi 7120Pコプロセッサーを搭載した4ノード クラスターでのNAMDベンチマーキング
2015年4月 インテルXeon Phi 7120Pコプロセッサーを搭載した4ノード クラスターでのWRFベンチマーキング
2015年4月 インテルXeon Phi 7120Pコプロセッサーを搭載した4ノード クラスターでのLINPACKベンチマーキング
2015年2月 インテルXeon Phi 7120Pコプロセッサーを使用したHPLの高速化
2015年1月 K80 GPUを使用したMolecular Dynamicsパフォーマンスの強化
2015年1月 K80 GPUを使用したDell PowerEdge C4130のパフォーマンス - NAMD
2014年12月 K80 GPUを使用したDell PowerEdge C4130のパフォーマンス - HPL
2014年10月 インテルXeon® Phiを使用したパフォーマンスの向上


技術革新のためのセンター

コンピューティングと相互接続

2019年11月 AMD RomeプラットフォームでのWRFパフォーマンス
2019年11月 AMD EPYCでGROMACSを使用したMolecular Dynamicsシミュレーション – ROME
2019年10月 AMD Rome – 現実に対応していますか?アーキテクチャーと初期HPCパフォーマンス
2019年6月 第2世代インテル®Xeon®スケーラブル プロセッサーを使用したHPC合成ベンチマーク パフォーマンス – STREAM、HPL、およびHPCG
2019年4月 Intel Cascade Lakeプロセッサーを搭載したHPCのBIOS特性
2018年9月 AMD EPYC – STREAM、HPL、InfiniBand、WRFパフォーマンス スタディ
2018年1月 Skylakeメモリー スタディ
2017年9月 Skylake搭載の第14世代 – HPC向けに改善
2017年9月 Intel Skylakeプロセッサーを使用したHPCGパフォーマンス スタディ
2017年8月 Intel Skylakeプロセッサー搭載の4ソケットPowerEdge R940サーバーのパフォーマンス スタディ
2017年8月 SkylakeアーキテクチャーでのNAMDパフォーマンス分析
2017年8月 SkylakeプロセッサーでのLAMMPS 4ノードの比較パフォーマンス分析
2017年8月 Intel Skylakeプロセッサーを搭載したHPCのBIOS特性
2017年7月 DellEMC HPCシステム – SKYが限界
2016年9月 BroadwellでのHPCベンチマークおよびアプリケーション パフォーマンス スタディ
2016年6月 インテルOmni-Pathを使用した100 GBpsの導入
2016年6月 Dell HPC Omni-Pathファブリック対応のアーキテクチャーとアプリケーション スタディ
2016年4月 新世代と旧世代 – 世代間のCAEアプリケーションのBroadwellパフォーマンスの比較
2016年4月 CAEアプリケーションにおけるBroadwell BIOSオプションの影響
2016年4月 WRFおよびNAMDアプリケーションによるIntel Broadwell-EPプロセッサーのパフォーマンスの測定
2016年3月 ハイパフォーマンス コンピューティング ベンチマークによるIntel Broadwellプロセッサーのパフォーマンスの測定
2016年2月 速度のニーズ - FDRおよびEDR InfiniBandの比較(パート2)
2016年2月 速度のニーズ - FDRおよびEDR InfiniBandの比較(パート1)
2015年9月 第13世代HaswellサーバーでのHPCのBIOSチューニング
2015年9月 Intel Haswell Exプロセッサーのアプリケーション パフォーマンス スタディ
2015年9月 Dell PowerEdge第12世代サーバーを使用したHPCの最適なBIOS設定
2014年9月 新しい第13世代サーバー – 新機能とHPCに関するメリット
2014年7月 HPCアプリケーション向けのSandy BridgeプロセッサーとIvy Bridgeプロセッサーの比較
2014年7月 20コアにするべきか?
2014年10月 HPCアプリケーション向けのHaswellプロセッサー モデルの比較
2014年5月 4SサーバーでのHPCアプリケーション パフォーマンス スタディ
2013年11月 インテルXeon E5-2600およびE5-2600 v2シリーズ プロセッサーのHPCパフォーマンス比較
2013年10月 デルHPCソリューション リフレッシュ:インテルXeon Ivy Bridge-EP、1866 DDR3メモリー、およびRHEL 6
2013年4月 単一のForce10 MXLスイッチを使用して、M1000eシャーシにPowerEdge M420クラスターを導入する
2012年10月 メモリー パフォーマンスの不均衡

AIとディープ ラーニング

2019年11月 AI Radiologistの高速トレーニング
2019年11月 MLPerfトレーニングv0.6ベンチマークを使用したV100 GPUでのディープ ラーニング パフォーマンス
2019年11月 MLPerf推論v0.5ベンチマークを使用したT4 GPUでのディープ ラーニング パフォーマンス
2019年11月 自然言語処理により可能なことを実行する技術の提供 - ホワイト ペーパー
2019年11月 Dell EMC HPCおよびAIイノベーション ラボのテストに推奨エンジンを配置 - ホワイト ペーパー
2019年10月 GPUでTFおよびHorovodを使用してワークフローを最適化するためのヒントとテクニック
2019年10月 マルコフ連鎖モンテカルロ法を使用した、制限付きBoltzmannマシンの並列化トレーニング
2019年10月 Nvidia GPUによる分散ディープ ラーニングを使用したAI Radiologistのトレーニング
2019年10月 ベア メタルとKubernetesを使用した、パフォーマンスのスケーリングとCheXNetのトレーニングの比較
2019年10月 Nvidia V100 GPU搭載のDell C4140でのCheXNetトレーニングのための最適化の手法
2019年10月 ディープ ラーニング ソリューションでのテストへのコンテナーの配置
2019年8月 HPC環境でのAIワークロードの有効化
2019年7月 エンタープライズ AI:基本的な3つのディープ ラーニング アプローチの説明
2019年7月 医療イメージングの大規模なディープ ラーニングの有効化
2019年6月 AI向けのDell EMC Readyソリューション - インテルを使用したディープ ラーニング
2019年6月 AI向けのDell EMC Readyソリューション
2019年6月 自然言語処理が会社のデジタル トランスフォーメーションにとって重要である
2019年5月 ResNet-50モデルを使用したV100 GPUでのディープ ラーニング パフォーマンス
2019年5月 第2世代インテルXeonスケーラブル プロセッサーを搭載した、ディープ ラーニング ワークロードの高速化
2019年4月 エンタープライズAI:機械学習に飛び込む
2019年4月 Nautaを使用した、シンプルで拡張性の高い、コンテナー化されたディープ ラーニング
2019年4月 ディープ ラーニング ブースト搭載の第2世代インテル®Xeon®スケーラブル プロセッサーを使用したInsightの高速化
2019年4月 データ科学者向けにAI、HPC、およびGPUを簡素化
2019年5月 インテル®Xeon®スケーラブル プロセッサーを使用したニューラル機械翻訳のための大規模バッチ トレーニングの有効性
2019年5月 ニューラル機械翻訳の拡張 – 課題とソリューション
2019年5月 インテル®Xeon®スケーラブル プロセッサーを使用したニューラル機械翻訳の拡張
2019年5月 MLPerfベンチマークを使用したT4 GPUでのディープ ラーニング パフォーマンス
2019年5月 NVIDIA T4を使用した推論
2018年12月 PowerEdge C4140構成Mでのディープ ラーニング パフォーマンス
2018年12月 株価トレンド予測のための、インテル®Xeonプロセッサー搭載の低レイテンシーのニューラル ネットワーク システムのトレーニング
2018年11月 Intel® OpenVINOを使用した、Intel® FPGAでの詳細なニューラル ネットワーク推論のパフォーマンス™
2018年11月 Intel® OpenVINO™を使用したニューラル ネットワーク推論
2018年11月 インテル®Xeonプロセッサーを搭載した、財務サービス向けニューラル ネットワーク モデルのトレーニング
2018年8月 AI向けのDell EMC Readyソリューション - NVIDIAを使用したディープ ラーニング
2018年8月 ディープ ラーニング モデルの大規模バッチ トレーニングの課題
2018年8月 分散ディープ ラーニングを使用したAI Radiologistのトレーニング
2018年8月 分散ディープ ラーニングによるインサイトの高速化
2018年7月 ビデオDell EMCデータ サイエンス プロビジョニング ポータル
2018年3月 Intel® Caffeを使用したディープ ラーニング パフォーマンス – トレーニング、CPUモデルの選択、および拡張性
2018年2月 V100 GPUを搭載したR740のディープ ラーニング
2017年11月 複数のV100ノードでのディープ ラーニングの拡張
2017年9月 V100のディープ ラーニング
2017年7月 Skylakeを使用した、P40とP4でのディープ ラーニング推論の比較
2017年3月 P40 GPUのディープ ラーニング推論
2016年11月 P100 GPUのディープ ラーニング パフォーマンス

デジタル製造

2019年12月 新規ホワイト ペーパー:『Dell EMC Ready Solutions for HPC Digital Manufacturing with AMD EPYC - Altair Performance』
2019年11月 新規AMD EPYC™プロセッサーを搭載したHPCデジタル製造向けDell EMC Readyソリューション – ANSYS®パフォーマンス – ホワイト ペーパー
2019年11月 新規AMD EPYC™プロセッサーを搭載したHPCデジタル製造向けDell EMC Readyソリューション – SiemensのSimcenter STAR-CCM+™ 
パフォーマンス - ホワイト ペーパー
2019年11月 新規AMD EPYC™ 7002シリーズ プロセッサーを使用したOpenFOAM®のパフォーマンス
2019年11月 新規AMD EPYC™ 7002シリーズ プロセッサーを使用したCONVERGEのパフォーマンス
2019年11月 新規AMD EPYC™ 7002シリーズ プロセッサーを使用したAltair HyperWorks®のパフォーマンス
2019年11月 新規AMD EPYC™ 7002シリーズ プロセッサーを使用したSiemens - Simcenter STAR-CCM+™のパフォーマンス
2019年11月 新規AMD EPYC™ 7002シリーズ プロセッサーを使用したANSYS®のパフォーマンス
2019年11月 新規AMD EPYC 7002シリーズ プロセッサーを使用したLSTC LS-DYNAのパフォーマンス
2019年6月 新規HPCデジタル製造用のDell EMC Readyソリューション - Dassault SystѐmesのSimulia Abaqusのパフォーマンス
2019年4月 HPCデジタル製造用のDell EMC Readyソリューション - Altairのパフォーマンス
2019年4月 HPCデジタル製造用のDell EMC Readyソリューション - Simcenter STAR-CCM+のパフォーマンス
2019年4月 HPCデジタル製造用のDell EMC Readyソリューション - LSTC LS-DYNAのパフォーマンス
2019年4月 HPCデジタル製造用のDell EMC Readyソリューション - ANSYSのパフォーマンス
2018年1月 HPCデジタル製造用のDell EMC Ready Bundle - ANSYSのパフォーマンス
2018年1月 HPCデジタル製造用のDell EMC Ready Bundle - LSTC LS-DYNAのパフォーマンス
2018年1月 HPCデジタル製造用のDell EMC Ready Bundle - Simcenter STAR-CCM+のパフォーマンス
2018年1月 HPCデジタル製造用のDell EMC Ready Bundle - Simulia Abaqusのパフォーマンス
2016年7月 製造用のDell HPCシステム

ライフ サイエンス

2019年12月 新規HPCライフ サイエンス向けのDell EMC Readyソリューション:Cascade Lake CPUおよびLustre/ME4リフレッシュを使用したTuxedoパイプライン(英語)
2019年11月 新規HPCライフ サイエンス向けのDell EMC Readyソリューション:BWA-GATKパイプラインのスループット テスト(Cascade Lake CPUおよびLustre/ME4リフレッシュを使用)
2019年11月 新規HPCライフ サイエンス向けDell EMC Readyソリューション - Cascade Lake CPUリフレッシュのリファレンス アーキテクチャー
2019年10月 新規Intel FPGA PACにおける、Falcon Accelerated Genomics Pipeline(FAGP)を使用したゲノム配列解析の強化
2019年5月 ゲノム アプリケーション向けの、Cascade Lakeを使用したパフォーマンス スタディ
2019年5月 インテル® Optane™ DC P4800Xおよびインテル® メモリー ドライブ テクノロジーを使用したSPAdesアセンブラー テスト
2018年10月 トリプル ネガティブの乳がんの診断 – ゲノミクスの機械学習#2
2018年10月 ゲノム データのハイ パフォーマンス二次分析
2018年7月 学習概念の複雑さ - ゲノミクスの機械学習#1
2018年6月 SPAdesアセンブラーを使用したDe Novoアセンブリー
2018年5月 HPCライフ サイエンス向けDell EMC Ready Bundleを使用した、RNA配列解析パイプラインのベンチマーク
2018年3月 第14世代サーバーを使用した、HPCライフ サイエンス リフレッシュ向けDELL EMC Ready Bundle
2018年3月 第14世代サーバーを使用した、HPCライフ サイエンス リフレッシュ向けDELL EMC Ready Bundleのリファレンス アーキテクチャー
2018年3月 SkylakeにおけるCryo-EM – Relionベンチマーク
2018年2月 バリアント呼び出し(BWA-GATK)パイプラインのベンチマーク
2017年7月 DELL EMC POWER EDGE® R940は、DE NOVOアセンブリーを容易にする
2017年2月 ライフ サイエンス1.2向けDELL EMC HPCシステム
2017年1月 ライフ サイエンスV1.1向けDELL EMC HPCシステム – ホワイト ペーパー
2016年11月 ゲノム ワークロードにおけるDell EMC Isilon SmartConnectの役割について
2016年10月 ライフ サイエンスv1.1向けDELL EMC HPCソリューション – リファレンス アーキテクチャー
2016年10月 ライフ サイエンスv1.2向けDELL EMC HPCソリューション – 導入のベスト プラクティス
2016年10月 ライフ サイエンスv1.1向けDELL EMC HPCソリューション – 導入のベスト プラクティス
2016年7月 短い読み取りシーケンス アライナーのスケーリング動作
2016年5月 人間以外も含むバリアント呼び出しのベンチマーク
2016年5月 ゲノムの概要 – パート2
2016年5月 ゲノムの概要 – パート1
2015年9月 ゲノム向けDell HPCシステム – v2.0

ストレージ

2020年1月 新規『HPC BeeGFSストレージ向けDell EMC Readyソリューション』- テクニカル ホワイト ペーパー
2019年11月 新規HPC BeeGFSストレージ向けDell EMC Readyソリューションの機能
2019年11月 新規HPC BeeGFSストレージ向けDell EMC Readyソリューションの拡張性
2019年11月 新規HPC BeeGFSストレージ向けDell EMC Readyソリューション
2019年11月 HPC PixStorストレージ向けDell EMC Readyソリューション
2019年6月 HPC Lustreストレージ向けDell EMC Readyソリューション:Cascade Lakeリフレッシュ
2019年6月 Dell EMC HPC NFSストレージ ソリューション - 高可用性(NSS 7.4 - HA)構成
2019年4月 Lustre向けDell EMC Readyソリューションの拡張性
2019年5月 HPC NFSストレージ向けDell EMC Readyソリューション
2019年2月 HPC Lustreストレージ向けDell EMC Readyソリューション
2018年10月 最新のDell EMCストレージを使用したNFSストレージ ソリューション -- パフォーマンス結果
2018年10月 PowerVault ME4ストレージ ラインを使用した、HPC Lustreストレージ向けDell EMC Readyソリューション
2018年1月 DELL EMC ISILON F800およびH600の全ゲノム解析パフォーマンス
2018年1月 DELL EMC ISILON F800およびH600のIOパフォーマンス
2016年9月 EDRを使用したDell HPC Lustre Storage IEEL3.0
2016年9月 OPAを使用したDell HPC Lustre Storage IEEL3.0
2016年5月 Dell HPC NFSストレージ ソリューション - 高可用性(NSS7.0-HA)構成
2015年10月 IEEL2.3を使用したDell HPC Lustre Storage
2014年11月 Dell HPC NFSストレージ ソリューション - Dell PowerEdge第13世代サーバーを使用した高可用性(NSS6.0-HA)構成
2014年11月 Intel EE Lustreを使用したDell HPC Lustre Storage
2014年6月 RHEL6.5を使用した非常に簡単なNFS
2014年4月 Dell HPC NFSストレージ ソリューション - Dell PowerVault MD3460およびMD3060eストレージを使用した高可用性(NSS5.5-HA)構成
2013年11月 Dell HPC NFSストレージ ソリューション - 高可用性NSS5-HA構成
2013年3月 DAS向けDell Fluid Cacheを使用したHPCクラスターのNFSパフォーマンスの向上
2013年3月 Dell HPC NFSストレージ ソリューション - Dell PowerVault MD3260-MD3060eストレージ アレイを使用した高可用性(NSS-HA)構成
2012年7月 Dell HPC NFSストレージ ソリューション - Dell PowerEdge第12世代サーバーを使用した高可用性(NSS-HA)構成
2012年5月 Dell HPC NFSストレージ ソリューション - 大容量を備えた高可用性構成
2011年5月 高可用性を備えたDell NFSストレージ ソリューション - 概要




記事ID: SLN311501

最終更新日: 2020/04/07 07:47

この記事を評価する

正確
有益
分かりやすい
この記事は役に立ちましたか?
0/3000 characters
1~5個の星の数で評価してください。
1~5個の星の数で評価してください。
1~5個の星の数で評価してください。
この記事は役に立ちましたか?
コメントでは、以下の特殊文字は利用できません: <>()\
文字入力できます。