accelerated computing – NVIDIA 技術ブログ
http://www.open-lab.net/ja-jp/blog
Tue, 10 Jan 2023 06:41:14 +0000
ja
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NVIDIA Arm HPC 開発者キットを使用したアプリケーションの評価
http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/evaluating-applications-using-the-nvidia-arm-hpc-development-kit/
Wed, 16 Nov 2022 12:55:00 +0000
http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/?p=1191
Reading Time: 3 minutes NVIDIA Arm HPC 開発者キットは、ヘテロジニアスな GPU と CPU で高速化されたコンピューティング システム上で、HPC、AI、科學技術計算アプリケーションを作成、評価、ベンチマークするためのハードウェ … Continued]]>
Reading Time: 3 minutes NVIDIA Arm HPC 開発者キットは、ヘテロジニアスな GPU と CPU で高速化されたコンピューティング システム上で、HPC、AI、科學技術計算アプリケーションを作成、評価、ベンチマークするためのハードウェアとソフトウェアの統合プラットフォームです。NVIDIA は、2021 年 3 月に提供開始することを発表しました。 このキットは、HPC および AI アプリケーション向けの次世代 NVIDIA Grace Hopper Superchip への足がかりとして設計されています。2023 年前半に発売される NVIDIA Grace Hopper システムに先駆けて、明白でない x86 依存関係を特定し、ソフトウェアの準備を確実にするために使用することができます。詳細については、
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1191
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データでゼロ トラスト セキュリティを強化する
http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/enhancing-zero-trust-security-with-data/
Tue, 17 May 2022 15:09:00 +0000
http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/?p=623
Reading Time: < 1 minute リモート ワークやハイブリッド ワーク、BYOD (Bring-Your-Own-Device)、クラウドベースのインフラといったデジタル企業のトレンドにより、デバイスやユーザーと企業ネットワークとの関わり方が進化するに … Continued]]>
Reading Time: < 1 minute リモート ワークやハイブリッド ワーク、BYOD (Bring-Your-Own-Device)、クラウドベースのインフラといったデジタル企業のトレンドにより、デバイスやユーザーと企業ネットワークとの関わり方が進化するにつれ、ネットワーク セキュリティも進化を続けています。 最近、ゼロ トラストはサイバーセキュリティの大きな話題となっており、 サイバーセキュリティの會議や大統領の記者會見場でも議論されています。ゼロ トラストは、継続的な再認証の要求や自動ログアウトなど、ユーザー體験に障害や時間、フラストレーションを與える摩擦の大きい手段を取り入れると解釈されることが多いようです。 しかし、ゼロトラストの原則を活用することは、デジタル リソースにアクセスするために、
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623
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マルチノード マルチ GPU: NVIDIA cuFFTMp FFTs の大規模利用
http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/multinode-multi-gpu-using-nvidia-cufftmp-ffts-at-scale/
Thu, 27 Jan 2022 16:11:00 +0000
http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/?p=185
Reading Time: 4 minutes 本日、NVIDIA は早期アクセス (EA) 向けの cuFFTMp をリリースしたことを発表しました。cuFFTMp は、cuFFT のマルチノード、マルチプロセス拡張で、科學者やエンジニアがエクサスケール プラットフ … Continued]]>
Reading Time: 4 minutes 本日、NVIDIA は早期アクセス (EA) 向けの cuFFTMp をリリースしたことを発表しました。cuFFTMp は、cuFFT のマルチノード、マルチプロセス拡張で、科學者やエンジニアがエクサスケール プラットフォーム上で難題を解けるようにするものです。 FFT (高速フーリエ変換) は、分子動力學、信號処理、CFD (數値流體力學) からワイヤレス マルチメディア、機械學習アプリケーションまで、様々な分野で広く利用されています。NVIDIA は cuFFTMp により、単一システム內の複數の GPU だけでなく、複數ノードにまたがる多數の GPU をサポートするようになりました。 図 1 は、cuFFTMp が 1.8PFlop/s 以上に達し、この規模の変換におけるピーク時のマシン バンド幅の 70%
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