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  1. 研究報告
  2. ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)
  3. 2024
  4. 2024-HPC-193

Cerebras CS-2におけるGEMMの性能評価

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/233160
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/233160
79d2f464-d3fe-4709-bdba-a0c93998e9a5
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-HPC24193018.pdf IPSJ-HPC24193018.pdf (3.5 MB)
 2026年3月11日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, HPC:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-03-11
タイトル
タイトル Cerebras CS-2におけるGEMMの性能評価
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 性能評価
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
明治大学理工学部情報科学科
著者所属
明治大学理工学部情報科学科
著者所属
明治大学理工学部情報科学科
著者名 松崎, 竜之介

× 松崎, 竜之介

松崎, 竜之介

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福岡, 伶音

× 福岡, 伶音

福岡, 伶音

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宮島, 敬明

× 宮島, 敬明

宮島, 敬明

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年の計算機は演算性能が向上しているが,Byte/Flops 値で表されるメモリ帯域と演算性能の比率は悪化し続けており,増大する消費電力も性能向上の阻害要因となっている.また,マルチノード環境では演算に比べて非常に長いノード間通信がボトルネックになり,スケーリングが問題となっている.Cerebras CS-2 システムは,世界最大のチップ Wafer Scale Engine-2 (WSE-2) を搭載する深層学習向けおよび高性能計算のためのアクセラレータである.WSE-2 は 2 次元メッシュトポロジで接続された,745,500 個の計算コアの分散メモリシステムと考えられる.本稿では,CS-2 の大規模科学技術計算への適用可能性を理解するために,単精度浮動小数点 GEMM (SGEMM) の性能評価と性能モデルの作成を試みた.性能評価として,最大性能,強スケーリング,弱スケーリングの 3 つの項目の測定と,処理時間の内訳を述べる.最大性能は行列サイズ M=35K の際に 0.34PFlops/s,弱スケーリングの並列化効率は 1.00 となった.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10463942
書誌情報 研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)

巻 2024-HPC-193, 号 18, p. 1-8, 発行日 2024-03-11
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8841
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 10:11:26.763632
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