Red Hat Forum 2014 のIBMセッション資料です。
「ビッグデータの即時活用を実現するJava高速処理OpenStackプラットフォーム」
http://redhatforum2014.jp/
https://redhatmktg.smktg.jp/public/session/view/18
Red Hat Forum 2014 のIBMセッション資料です。
「ビッグデータの即時活用を実現するJava高速処理OpenStackプラットフォーム」
http://redhatforum2014.jp/
https://redhatmktg.smktg.jp/public/session/view/18
GPU の分析への応用などの基礎技術の進化とクラウドの爆発的な普及に伴い、だれもが使いたいときに使いたい時だけ高性能なマシンリソースを使える時代が到来し、家電、スマホ、ビジネスアプリケーションなどありとあらゆるものに AI が搭載されているとうたわれ、一部のデータサイエンティストが担っていた高度な分析や深層学習のフレームワークもエンドユーザーで使いこなす人も少なくありません。
一方で、AI や深層学習という言葉が独り歩きし、まず AI 導入ありきでプロジェクトが始まり、目的が失われ頓挫するようなケースや、予測した結果についての妥当性について説明がつかず、結果がうまく利用できないようなケースも見られるようになってきました。
今回のセミナーでは、AI や高度な分析についての最新トレンドと、その使いどころについて、実際の事例や経験などを踏まえお伝えします。
【Japan Partner Conference 2019】遂に来た! フルマーネージド Azure Red Hat OpenShift で実現する O...日本マイクロソフト株式会社
マイクロソフトとレッドハットの協力なタッグにより生まれた真のフルマネージド エンタープライズ Kubernetes である Azure Red Hat OpenShift (ARO) がリリースされました。
このセッションでは ARO の概要、選択ポイント、そしてマイクロソフトとレッドハットのコラボレーションによりお届けするエンタープライズでオープンソース ソフトウェアを
活用することについて大切なポイントを解説し、皆様が賢く OSS on Azure を活用いただくために知っていただきたいベスト プラクティスについてお伝えします。
2019年7月9日(火)にウィンクあいちで開催されるイベント「AI活用セミナー」で使う資料です。
AI や機械学習とは何か、来栖川電算がどのように取り組んでいるかが分かります。
資料にも登場する「アノテーション駆動研究開発」は数年前から実践している手法(具体的な手法というより考え方)です。それに名前を付けました。合理的な手法なのでお勧めです。
GPU の分析への応用などの基礎技術の進化とクラウドの爆発的な普及に伴い、だれもが使いたいときに使いたい時だけ高性能なマシンリソースを使える時代が到来し、家電、スマホ、ビジネスアプリケーションなどありとあらゆるものに AI が搭載されているとうたわれ、一部のデータサイエンティストが担っていた高度な分析や深層学習のフレームワークもエンドユーザーで使いこなす人も少なくありません。
一方で、AI や深層学習という言葉が独り歩きし、まず AI 導入ありきでプロジェクトが始まり、目的が失われ頓挫するようなケースや、予測した結果についての妥当性について説明がつかず、結果がうまく利用できないようなケースも見られるようになってきました。
今回のセミナーでは、AI や高度な分析についての最新トレンドと、その使いどころについて、実際の事例や経験などを踏まえお伝えします。
【Japan Partner Conference 2019】遂に来た! フルマーネージド Azure Red Hat OpenShift で実現する O...日本マイクロソフト株式会社
マイクロソフトとレッドハットの協力なタッグにより生まれた真のフルマネージド エンタープライズ Kubernetes である Azure Red Hat OpenShift (ARO) がリリースされました。
このセッションでは ARO の概要、選択ポイント、そしてマイクロソフトとレッドハットのコラボレーションによりお届けするエンタープライズでオープンソース ソフトウェアを
活用することについて大切なポイントを解説し、皆様が賢く OSS on Azure を活用いただくために知っていただきたいベスト プラクティスについてお伝えします。
2019年7月9日(火)にウィンクあいちで開催されるイベント「AI活用セミナー」で使う資料です。
AI や機械学習とは何か、来栖川電算がどのように取り組んでいるかが分かります。
資料にも登場する「アノテーション駆動研究開発」は数年前から実践している手法(具体的な手法というより考え方)です。それに名前を付けました。合理的な手法なのでお勧めです。
2. Agenda
n 米国のバイオライフサイエンスのHPC
(High Performance Computing)基盤提供の一例
n ライフサイエンス研究シードが世界で競争力を付ける為には?
n 研究開発の高速化とタイムリーな論文発信に日本のスパコンは
貢献しているのか?
n 今回当社が協議会に参加させて頂いた理由
n ご提供するHPCサービス AXXE-L Cloudのご紹介
3. 医療(バイオ)におけるHPC ( High Performance Computing) 事例
- Oklahoma Medical Research Foundation -
n 2020年から旧システムから
最新のHPCへの更新を実施
n 現行システムから大幅な性能向上を達成
(処理性能10倍以上)
次世代シーケンシング(NGS)や
電⼦顕微鏡からの⼤量データを
処理する⼤規模解析から⼩さな計算を⾏う
(データサイズ1MB未満)
⼤⼩異なる⼤量のワークロードをHPCで処理
このようなリッチな環境があると
は限らない「ノアの箱船」が必要
17. HPC向けバイオライフサイエンス向け
アプリケーション例
n Gaussian
n Gromacs
n VASP
n LAMMPS
n GAMESS
n Material Studio
n NAMD
n NTChem
n OpenFOAM
n Gnu Octave
n Matlab
n Mathematica
n TensorFlow
n Pytorch
n Caffe
n Keras
n MXNet
n Scikit-learn
n Relion (クライオ電顕)
n ParaVIEW (可視化)