SC19 で新規参加の 6 チームが、学生クラスターチャレンジの王座を競う

48 時間ノンストップのハイパフォーマンスコンピューティングチャレンジで、NVIDIA の GPU を使用する各チームが実世界のアプリケーションを加速。

スーパーコンピューティングのゲームを始めましょう。

スーパーコンピューティングカンファレンス (Supercomputing Conference) で開催される毎年恒例の学生クラスターコンテストは、2 日間にわたり昼夜を通して行われます。大学生の 16 チームが参加し、NVIDIA V100 Tensor コア GPU を使用して実世界でのコンピューティングワークロードを想定した課題に挑みます。

今年は新たに 6 つのチーム (中国と米国からそれぞれ 3 チーム) が参加し、スーパーコンピューターの構築、保守、活用に必要な幅広いスキルやテクノロジー、科学知識があることを実証するHPCチャレンジを実施します。新たな 6 チームは昨年のコンテストに参加した 10 チームに加わることになります。

コンテストでは、各チームはそれぞれ独自のコンピューティングクラスターを構築して、現実的な予算、処理能力、時間の制約がある中で実世界のアプリケーションを実行してテストすることが課題となっています。

激しい競争

各チームは、クラスターのベンチマーク、インタビュー内容、核融合エネルギー実験で使用されるセル内粒子シミュレーションから、実世界のモデリングを対象としたコンピューターシステム設計シミュレーションに至るまで様々なアプリケーションの最適化に基づいて評価されます。

また、SC19 の論文「高度並列多項式フィルタリング固有値ソルバーを用いた惑星内部正規モードの計算」での成果を再現することも課題になっています。

すべてのチームは NVIDIA スーパーコンピューティングクラスターを使用して、ハイパフォーマンスコンピューティングを実際に導入している機関が直面している特定の課題に取り組みます。NVIDIA は過去数年、最先端の GPU テクノロジーを提供することでコンテストを支援してきました。

チーム概要

コンピューターサイエンスを専攻し、「チームテネシー」のメンバーであるテネシー大学 2 年生のリアパテル (Ria Patel) 氏によると、彼女のチームがコンテストに参加するまでの道のりは、オークリッジ国立研究所での夏のインターンシップから始まりました。オークリッジ国立研究所には世界最速のスーパーコンピューター「Summit」があります。チームは夏の間に大半の準備を終えていましたが、複数の大学からチームが構成されているにも関わらず、その後も週 1 回のペースで集まっていたそうです。

「いつも、みんながどう考えているのか知りたいですし、同じテーマに興味を持っている人たちと一緒に作業できるのは本当に素晴らしいです。」とパテル氏は語っています。

2007 年のスーパーコンピューティングカンファレンスから、世界中の学生がこのスーパーコンピュータークラスターのコンテストに参加して競ってきました。また、ネバダ州リノで開催されたその最初の SC07 バトルに触発されて、ドイツ、中国、南アフリカでも同様のコンテストが開催されました。

上海交通大学でコンピューターサイエンスと工学を専攻し、「最小最適化 (Minuscule Optimization)」チームのメンバーであるソンリンジア (Songlin Jia) 氏は、地域のコンテストにいくつか参加した後で、チームが国際的な場に視野を広げる時だったと語りました。

「アジアの外で何が起こっているのかを把握したいです。そうすることで新しい課題に取り組み、さまざまなアプリケーションを学ぶことができます。」とジア氏は語りました。

上海科技大学でコンピューターサイエンスを専攻し、「GeekPie_HPC」チームのメンバーであるユズオジン (Yuzhuo Jing) 氏は、「チームにとって未知の領域を探求することはエキサイティングです」と語っています。

「これほどまでにハードウェア、ソフトウェアについての知識を学んだことはこれまでありませんでした。きっと私たちのキャリアにすごく有益だと思います。」とジン氏は言っています。

クラスターのパッキングを行っているチーム「Howling HPC」。写真提供: Berra Kara。

ノースカロライナ州立大学 3 年生でコンピューターエンジニアリングと応用数学を専攻しているベラカラ (Berra Kara) 氏によると、彼女のチームは NVIDIA の CUDA に関するコースを受講してクラスターでソフトウェアを使う方法を学びました。「Howling HPC」チームによると、GPU はこれらのアプリケーションを実行する際のパフォーマンスを向上させることができます。

「クラスターに CUDA ソフトウェアを使用していますが、私たちは CUDA についてはあまり詳しくありませんでしたし、並列プログラミングに関するコースも大学にはありません。NVIDIA のCUDA プログラミングクラスのようなオンラインツールを使って学ぶことで CUDA に慣れることができました。」とカラ氏は語っています。

北京大学で電子工学とコンピューターサイエンスを専攻するペンチェンシュー (Pengcheng Xu) 氏は、コンテストの日を前にして、チームが実力を発揮することと同時にその経験を楽しむことが重要だといいます。

「私たちは課題に対してベストを尽くしたいと思っていますが、更に重要なのは、コンテストの過程全体を楽しむことだと思っています。」とシュー氏は語りました。

コンテストの舞台裏を覗くには、Instagram で @NVIDIAAI をフォローしてください。

チームの全リストは以下の通りです。