NVIDIA GPU が世界の主要システムに搭載され、初のエクサスケール サイエンス アプリケーションを実現

スーパーコンピューターの新しい波のほとんどが GPU アクセラレーションということが、世界最速システムについての最新の TOP500 リストで明らかになりました。

先日発表された注目のランキングに新たに加わった 102 のスーパーコンピューターのうち、もっともパワフルな AiMOS を含む、42 システムが NVIDIA GPU アクセラレーターを採用しています。24 位にランク入りした AiMOS は、スーパーコンピューティングの評価基準である High-Performance Linpack ベンチマークにおいて、8 PFLOPS の演算能力を達成しました。

ニューヨークのレンセラー工科大学に設置されている、このシステムは、NVIDIA V100 Tensor コア GPU が搭載されており、これはオークリッジ国立研究所にある、世界最速のスーパーコンピューター Summit とまったく同じです。NVIDIA GPU は、最新の TOP500 リストの上位 10 システムの半数を含む、136 のシステムに採用されており、これは新記録となっています。

ヨーロッパと日本の最速のスーパーコンピューター、および世界最速の産業用スーパーコンピューターはすべて、NVIDIA GPU によって高速化されています。

また、TOP500 リストの総演算処理能力 626 PFLOPS の 40 パーセント近くが、GPU によって高速化されたシステムによるものです。わずか 10 年ほど前には、リストに掲載されていたスーパーコンピューターにアクセラレーションされたものはありませんでした。

TOP500 スーパーコンピューターのうちの 3 つは、NVIDIA 社内のシステムで、そのうちの 1 つである DGX SuperPOD は最新リストの 20 位にランク入りしています。これらのシステムは、自動運転車の開発といった、演算集中型の AI ワークロードで休むことなく作動しています。

SC19 で先日発表された Green500 リストにおいても、NVIDIA GPU は上位 30 のスーパーコンピューターの 90 パーセントに搭載されています。

NVIDIA GPU によって高速化されたスーパーコンピューターは、画期的な研究のために、全世界の大学や研究所で使われています。スタック全体を最適化する NVIDIA のアプローチにより、開発者や研究者は、アプリケーションでこの演算能力を活用し、科学を発展させ、自身のライフワークに取り組んでいます。

27,000 基以上の NVIDIA V100 Tensor コア GPU を搭載している、Summit スーパーコンピューターでは、以下のような、世界初のエクサスケールのサイエンス アプリケーションが実現しています。

• ゲノミクス: 2017 年、米国ではオピオイド依存が 5 万件以上の死に関係していました。オピオイド の蔓延をより理解し、対処するために、オークリッジ国立研究所の研究者たちは、慢性疼痛や依存症といった複合形質に寄与している遺伝的変異の調査を行っています。Summit と混合精度手法を使い、チームは毎秒約 30 京回の要素比較を処理し、これまで報告されたサイエンス アプリケーションで最速となる、2.31 EFLOPS (エクサフロップ) のピーク スループットを達成しました。
• 気象学: 異常気象事象が増加傾向にありますが、一部は人為的な気候変動によるものです。ローレンス バークレー国立研究所の科学者たちは、AI を使って異常な気象パターンの経路を予測しようとしています。このゴードン ベル賞受賞チームは、Summit を使ってニューラル ネットワークのトレーニングを行い、1.13 EFLOPS という、ディープラーニング アルゴリズムの最速処理記録を達成しました。
• 病理学: 2025 年までに、世界中で年間 2,150 万人の新たながん患者の数が発生し、生体スキャンを分析する医師の需要が飛躍的に高まると予想されています。ニューヨーク州立大学ストーニーブルック校は MENNDL というソフトウェア スタックを開発して、病理データを分析する AI モデルを構築しました。この AI モデルでは、調整済みの InceptionNet モデルに匹敵する精度で、16 倍速く推論を行うことができます。これにより、生体スキャンによって生成された 10 ギガピクセル解像度の画像をリアルタイムで処理することが可能になります。研究者たちは Summit を使い、ニューラル ネットワークの生成するために 1.3 EFLOPS の処理能力を達成しました。
• 核廃棄物浄化: ワシントン州にある、面積 580 平方マイルのハンフォード サイトは、1943 年から 1989 年まで、核兵器用や原子炉用のプルトニウムを生産していました。この施設が閉鎖された後、100 平方マイル以上の汚染された地下水が残されました。その浄化作業を支援する、ローレンス バークレー国立研究所、パシフィック ノースウェスト国立研究所、ブラウン大学と NVIDIA の研究者は、地中流出を測るために物理情報に基づく敵対的生成ネットワークを開発しました。このアプリケーションは、Summit で 1.2 EFLOPS のピーク性能と持続性能を達成しました。