PC提案事例

キーワード

・VASPとは
VASP (Vienna Ab initio Simulation Package) は、第一原理計算に使用される物質科学ソフトウェア。電子構造計算、分子動力学シミュレーション、熱力学的性質の予測などに使用される。密度汎関数理論(DFT)に基づいており、固体、表面、分子など、さまざまな種類の系に対応している。

参考：VASP (VASP Software GmbH) ※外部サイトへ飛びます

・Quantum Espressoとは
Quantum Espresso (クオンタムエスプレッソ) は、GNU General Public Licenseで無料配布されているFortran95で記述されたオープンソースソフトウェア。第一原理電子状態計算プログラム。第一原理計算コードで、密度汎関数理論に基づいている。 原子の位置やセルの構造最適化、電子状態やバンド構造の計算、フォノンによる振動解析、中性子散乱の計算が可能で、マルチプラットフォームで動作し、MPIとOpenMPによる並列化に対応している。 材料物性の理論解析や新物質探索に広く利用され、計算生物学においても有用なツールの1つとなっている。

※参考：Quantum Espresso ※外部サイトに飛びます

・OpenACCとは
OpenACCはGPUを用いた並列計算を簡単に行うためのAPI仕様。Fortran、C、C++向けに定義されている。 従来、GPUを用いた並列計算 (GPGPU) はプログラミングが難しく、コーディングも複雑だったが、OpenACCを使用することで容易に行うことができるようになった。

・NVIDIA H100とは
NVIDIA H100はNVIDIAの次世代データセンター向けGPUで、AIや高性能コンピューティング (HPC) 分野向けに設計された製品。Ampereアーキテクチャに基づき、FP32、FP64、INT8など様々な精度の高性能演算が可能。HBM2eメモリ40GBを搭載し、3TB/sのメモリ帯域幅を実現。大規模なモデルやデータセットを効率的に処理することができる。 Structural SIMDと呼ばれる技術により、INT8演算は最大80倍高速化。FP64の演算性能はFP32の2倍、INT8の推論処理性能はFP32の最大20倍。

※参考：NVIDIA H100 ※外部サイトに飛びます

キーワード

・PCI Express (PCI-E/PCIe) とは
PCI ExpressはPCやサーバーなどのシステムで高速なデータ転送を行うためのインターフェース規格。レーンと呼ばれる単位で送受信する。PCI-Eは1本の送信用差動ペアと1本の受信用の差動ペアで構成される。1レーンあたりの転送速度はバージョンによって異なるが、PCI-E 5.0では1レーン当たり32Gbpsの転送が可能。
また、PCI-E x1スロットには1本のレーンがあり、PCI-E x4スロットには4本のレーンがある。したがって、PCI-E x4スロットはPCI-E x1スロットの4倍の転送速度を持つ。
ビデオカードは高速なデータ転送を必要とするため、通常は最大レーン数であるPCI-E x16スロットに接続される。

・DeepLearningとは
DeepLearningは機械学習の一種であり、多層のニューラルネットワークを用いて高度なパターン認識や予測を行う手法。一般的に大量のデータを必要とするため、データが豊富な場合に効果的な手法とされている。
また、DeepLearnigは画像認識や音声認識、自然言語処理などの分野で広く用いられている。複雑な特徴や関係性を学習することができるため、従来の機械学習手法よりも高い精度を発揮することができる。

参考：【特集記事】機械学習ってなんだろう ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます

・PyTorchとは
PyTorchはPythonで書かれたオープンソースの機械学習ライブラリ。ニューラルネットワークの構築やトレーニングにおいて、高速かつ柔軟な開発を可能にすることを目的としている。また、Tensorと呼ばれる多次元配列を扱うことが可能で、GPUを用いて高速な演算を行うことが可能。
その他、多くのモデルアーキテクチャをサポートしており、様々な種類のニューラルネットワークをを簡単に構築することができる。加えて、GPUをサポートしているため、大規模なデータセットを用いた学習を効率的に行うことができる。

参考：PyTorch ※外部サイトに飛びます

キーワード

・BERTとは
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) は、Googleが開発した自然言語処理 (NLP) モデル。与えられた文脈に基づいて単語を理解することができ、言語処理における幅広いタスクに適用される。
また、BERTは事前学習とファインチューニングの2つのフェーズで構成されている。事前学習では、大規模なコーパスから学習された汎用的な言語モデルが作成される。ファインチューニングでは、特定のタスクに適用するために、小規模なデータセットから学習されたモデルが調整される。
従来のNLPモデルに比べて高い精度を示し、複雑なタスクにも対応できることが特徴で、テキスト生成、質問応答、文書分類、言語翻訳などに応用されており、NLPの分野で最も有名なモデルの1つとして広く使われている。

・Fine-tuningとは
Fine-tuningとは、事前学習済みの機械学習モデルを特定のタスクに適用するために、タスクに関連するデータセットを用いてモデルを微調整すること。例えば、自然言語処理の場合、大規模なコーパスから学習した汎用的な言語モデルを、特定のテキスト分類タスク (感情分析、スパム検出、トピック分類など) に適用することができる。この場合、モデルは特定の分類タスクに関連する少量のデータセットから学習され、最終的には特定のタスクに最適化される。
Fine-tuningによって、大量のデータを必要とせずに、既存の汎用的なモデルを特定のタスクに適用することができる。

・NVIDIA Clara Parabricksとは
NVIDIA Clara Parabricksは、GPUベースの高速なゲノム解析ソフトウェア。ゲノム解析のタスクを大幅に高速化するために、GPUアクセラレーションを利用している。
配列アラインメント、バリアントコール、ゲノムアセンブリなどのタスクに使用されるソフトで、高速な処理速度と高い精度を実現し、短い時間で大量のデータを処理することができる。
また、ハードウェアに依存しないアルゴリズムを採用しているため、様々なGPUプラットフォーム上で動作する。

参考：NVIDIA Clara Parabricks (NVIDIA) ※外部サイトへ飛びます

キーワード

・RTX 6000 Adaとは
RTX6000 AdaはNVIDIAがリリースしたAIコンピューティング用のビデオカードであり、以下の特長を有する。

参考：NVIDIA RTX 6000 Ada 世代 グラフィックス カード (NVIDIA) ※外部サイトへ飛びます