KISTI 슈퍼컴퓨팅 기술 블로그

다음은 누리온 SKL노드(norm_skl 큐)을 활용한 Gromacs 테스트 샘플의 실행 방법 및 성능을 보여주는 예제이다. 가. 테스트 계산 모델Gromacs (2018.6 버전)의 실행 테스트를 위하여, 프로틴을 모델 시스템으로 사용하여 성능을 테스트하였다. 나. 실행 방법 및 성능 분석[Gromacs 실행 명령 부분]$gmxBin grompp -f opls.mdp -c em20.gro -p topol.top -o md00.tprmpirun $gmxBin mdrun -notunepme -ntomp 1 -dlb yes -v -nsteps 40000 -resethway -noconfout -s ${WorkloadPath}/md00.tpr 1) 작업 스크립트 예제#!/bin/sh#PBS -N 01N#PBS..

다음은 누리온 KNL을 활용한 Gromacs 테스트 샘플의 실행 방법 및 성능을 보여주는 예제이다. 가. 테스트 계산 모델Gromacs (2018.6 버전)의 실행 테스트를 위하여, 프로틴을 모델 시스템으로 사용하여 성능을 테스트하였다. 나. 실행 방법 및 성능 분석[Gromacs 실행 명령 부분]$gmxBin grompp -f opls.mdp -c em20.gro -p topol.top -o md00.tprmpirun $gmxBin mdrun -notunepme -ntomp 1 -dlb yes -v -nsteps 40000 -resethway -noconfout -s ${WorkloadPath}/md00.tpr 1) 작업 스크립트 예제#!/bin/sh#PBS –N 64C01N # job의 이름(여러 개..

가. Tensorflow에서 Horovod 사용법 다중노드에서 CPU를 활용할 경우 Horovod를 Tensorflow와 연동하여 병렬화가 가능하다. 아래 예시와 같이 Horovod 사용을 위한 코드를 추가해주면 Tensorflow와 연동이 가능하다. Tensorflow 및 Tensorflow에서 활용 가능한 Keras API 모두 Horovod와 연동이 가능하며 우선 Tensorflow에서 Horovod와 연동하는 방법을 소개한다. (예시: MNIST Dataset 및 LeNet-5 CNN 구조) ※ Tensorflow에서 Horovod 활용을 위한 자세한 사용법은 Horovod 공식 가이드 참조 (https://github.com/horovod/horovod#usage) ◦ Tensorflow에서 H..

Keras(케라스)는 파이썬으로 작성된 오픈 소스 신경망 라이브러리로, MXNet, Deeplearning4j, 텐서플로, Microsoft Cognitive Toolkit 또는 Theano 위에서 수행할 수 있는 High-level Neural Network API이다. 케라스의 특징은 User friendliness, Modularity, Easy Extensibility로 Multi-GPU를 사용하고자 하는 사용자도 코드를 최소한으로 수정하여 쉽게 Multi-GPU를 사용할 수 있도록 하고 있다. KISTI GPU 클러스터인 NEURON의 큐 구성은 다음과 같으며, ivy_k40_2, ivy_v100_2, cas_v100_2, cas32c_v100_2, cas_v100nv_4 큐에는 한 노드에 2,..

본 문서는 누리온 시스템에서 가우시안 소프트웨어 사용을 위한 기초적인 정보를 제공하고 있습니다. 따라서, 가우시안 소프트웨어 사용법 및 누리온/리눅스 사용법 등은 포함되어 있지 않습니다. 누리온/리눅스 사용법에 대한 정보는 KISTI 홈페이지 (https://www.ksc.re.kr)의 기술지원 > 지침서 내 누리온 사용자 지침서 등을 참고하시기 바랍니다. 1. 가우시안 소개 가우시안은 에너지, 분자구조 및 진동주파수를 예측하는 분자 모델링 패키지이며, 화학, 물리, 생명과학, 공학 분야 연구자를 위한 프로그램입니다. 자세한 사항은 가우시안 사의 홈페이지를 통해 얻을 수 있습니다. 홈페이지 주소: http://gaussian.com 2. 설치 버전 및 라이선스 - 설치 버전 : Rev.A03, Rev.B..