TOP500とGreen500:コンピュータの性能指標をどう読むか - Preferred Networks Research & Development

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misshiki “電力効率が高いことにより、深層学習用コンピュータの運用経費が大きく削減できるからです。特に、MN-3で用いている深層学習用アクセラレータは”

人工知能

2020/07/02 リンク

daishi_n 今のCPUは推論エンジンは付いていても、学習用エンジンはGPU任せなので専用エンジンで省電力化すればCPUにも載せられる可能性が出てくるからね。MN-CoreはTSMCの16nmか12nmプロセス製造だったと記事が出ていたはず

2020/07/02 リンク

samu_i ブルーバックスで解説でないかなーと思ってたから、解説出てくれて嬉しい

2020/07/02 リンク

misshiki “電力効率が高いことにより、深層学習用コンピュータの運用経費が大きく削減できるからです。特に、MN-3で用いている深層学習用アクセラレータは”

人工知能

2020/07/02 リンク

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TOP500とGreen500:コンピュータの性能指標をどう読むか - Preferred Networks Research & Development

1. はじめに 2020年6月22日深夜（日本時間）にリモート開催されたISC2020のTOP500セッションで、PFNが作... 1. はじめに 2020年6月22日深夜（日本時間）にリモート開催されたISC2020のTOP500セッションで、PFNが作った深層学習用スーパーコンピュータ、MN-3が21.11 GFlops/WのHPLベンチマークの実行性能をあげ、Green500ランキングで500システム中No.1になりました（写真1）。開発チームの一員として、ここに至るまでの苦労の連続を思うと、とても嬉しいです。なお、同日発表されたTOP500, HPCG, Graph500, HPL-AIベンチマークでは、理研に設置された「富岳」システムが各々500システム中1位、68システム中1位、10システム中1位、2システム中1位と、1位を多数達成したことも、ポスト京プロジェクト（富岳と命名される前の名前）の前座プロジェクトや、システム評価にかかわったものとして嬉しく思います。このBlogでは最近増えてきてちょっと混乱

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techtech05212024/04/02
pero12020/07/23
yuiseki2020/07/19
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repunit2020/07/03
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hasunuma06132020/07/03
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odan32402020/07/02
Untouchable2020/07/02
togusa52020/07/02

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