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CPUおよびGPUクラスタ用のメッセージ・パッシング・インターフェイス（MPI）技術
MPIは、複数のコンピュータ、あるいは複数のGPUクラスターを使用してより高速な計算を実現するために不可欠です。
MPIは、複数のコンピュータ、あるいは複数のGPUクラスターを使用して、より高速な計算を実現するために不可欠です。これにより、生産性が向上し、市場投入までの時間が短縮されるため、設計やEMの専門家は、今日の厳しい経済状況や競争の激しい業界で非常に重要な競争力を得ることができます。
CPUクラスタのためのMPIテクノロジー
複数のコンピュータノードからなるクラスタを採用することで、XFdtdの計算を実行する際のメモリ効率を高めることができます。
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MPIは分散システム間での並列計算を可能にする。
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XFdtdのシミュレーションを複数のコンピュータ・ノードに分割することで、より大規模な問題を実行し、高速化を実現することができます。
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安価なマシンのクラスタでも、非常に大量のRAMを必要とする問題を扱うことができる。
技術仕様
MPIモジュールは以下のプラットフォームで利用可能です：
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Red Hat Enterprise Linux 5 (および RHEL5 と互換性のあるディストリビューション)、64 ビット版での HPMPI
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Red Hat Enterprise Linux 5 (および RHEL5 と互換性のあるディストリビューション)、64 ビット版における OpenMPI
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Windows 64ビットプラットフォームにおけるMicrosoft MPI
GPUクラスタのためのMPI + GPUテクノロジー
多くのエンジニアは、1 台のマシンで使用可能な GPU RAM の容量を使い果たしていますが、モデルの複雑性をさらに高めたいと考えています。Remcomは、MPIとXStreamのGPU機能を拡張し、クラスタリングによってGPUカードを追加活用することで、無限の可能性を秘めたソリューションを実現しました。
MPIとXStream GPUアクセラレーションは、必要なメモリ容量が控えめであっても、シミュレーション時間を飛躍的に短縮することができます。また、XFの無制限メモリ・サポートにより、数十億セルを超える巨大問題のシミュレーションも手の届く範囲になりました。
パフォーマンス研究：XFのMPI + GPUテクノロジーとハードウェアの比較
XFdtd EMシミュレーションソフトウェアを使用すれば、EM計算を解くために利用できるリソースに制限はありません。本レポートでは、XFdtdのGPUおよびMPIテクノロジーのパフォーマンスプロファイルを定量化します。利用可能なハードウェアを調査する際のコスト検討も含め、さまざまな機器と技術の組み合わせの長所と短所を示しています。
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ライセンス
MPI機能を含むXFdtdライセンスの価格については、Remcomにお問い合わせください。
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