HPC WORLD ML の皆様
(重複して受け取られた場合はご容赦ください)

エヌビディアの古家です。

この場を借りて、今月開催のオンライン イベントを紹介させてください。

3 月 21 日 (火) から 24 日 (金) まで、開発者向けカンファレンス「NVIDIA GTC 2023」を開催します。
本イベントはオンラインでの開催となり、参加費は無料です。
NVIDIA の創業者/CEO であるジェンスン フアンによる基調講演は、日本時間の 3 月 22 日 (水) に日付が変わった直後、午前 0 時に開始予定です。
他にも AI、データ サイエンス、HPC、グラフィックス、ネットワークなど様々なセッションを予定しています。
また技術セッションに加えて、実際に手を動かしてディープラーニングを学べる終日ワークショップ、NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) も開催されます。
DLI は有償ですが、3 月 22 日 (水) に「ディープラーニングの基礎」を、3 月 24 日 (金) に「トランスフォーマーベースの自然言語処理アプリケーションの開発」を日本語で実施予定です。

詳細および参加登録は、以下のリンク先をご確認ください。
https://www.nvidia.com/ja-jp/gtc/?ncid=GTC-NVQLLLB6

今回も多数のセッションが予定されていますが、私がオススメする「アーキテクチャ/HPC/量子コンピュータ」のセッションを以下に列挙しておきます。
ご参考になれば幸いです。

CUDA: New Features and Beyond [S51225]
CUDAの今とこれからについての話
https://www.nvidia.com/gtc/session-catalog/#/session/1666224659650001N9mU

A Deep Dive into the Latest HPC Software [S51074]
最新のHPCソフトウェアを深堀りする話
https://www.nvidia.com/gtc/session-catalog/#/session/1664735593950001mpBj

Recent Developments in NVIDIA Math Libraries [S51176]
数学ライブラリ開発動向の話
https://www.nvidia.com/gtc/session-catalog/#/session/1666118005337001PQN0

Defining the Quantum-Accelerated Supercomputer [S51075]
量子スーパーコンピューターの話
https://www.nvidia.com/gtc/session-catalog/#/session/1664736104936001FdCK

No More Porting: GPU Computing with Standard C++ and Fortran [S51043]
C++とFortran言語標準によるGPUコンピューティングの話
https://www.nvidia.com/gtc/session-catalog/#/session/1664303378878001WSmB

Running 100,000-Atom Molecular Dynamics with Accurate NN Potential on a GPU using Automatic Recomputation [S51498]
NNポテンシャルを用いた10万原子の高精度MDの話
https://www.nvidia.com/gtc/session-catalog/#/session/1666600863417001yG53

Cutting-Edge CUDA Technologies for Molecular Dynamics and Beyond [S51110]
最先端CUDA技術によるMDの話
https://www.nvidia.com/gtc/session-catalog/#/session/1665649824422001jDqD

Massively Parallel Quantum Chemical Algorithms for Materials Science in the Exascale Computing Age [S51442]
エクサスケール時代の超並列量子化学計算の話
https://www.nvidia.com/gtc/session-catalog/#/session/1666556067270001yhB8

Programming Model and Applications for the Grace Hopper Superchip [S51120]
Grace Hopperスーパーチップのためのプログラミングモデルの話
https://www.nvidia.com/gtc/session-catalog/#/session/1665677520623001wlpN

How Short-Term Hybrid HPC-QC can Accelerate Drug Discovery [S51584]
HPCと量子コンピューティングによる創薬の話
https://www.nvidia.com/gtc/session-catalog/#/session/1666624617519001WoIw

Optimizing Applications for Hopper Architecture [S51119]
Hopperアーキテクチャでのアプリ最適化の話
https://www.nvidia.com/gtc/session-catalog/#/session/1665676654831001nA0X

Best Practices for Programming GPUs using Fortran, OpenACC, and CUDA [S51857]
OpenACCやCUDAによるFortranプログラミングの話
https://www.nvidia.com/gtc/session-catalog/#/session/1666650747303001abJN

Developing Optimal CUDA Kernels on Hopper Tensor Cores [S51413]
HopperのTensorコアで最適なCUDAカーネルを開発する話
https://www.nvidia.com/gtc/session-catalog/#/session/1666444617375001kQdj

Accelerating HPC applications with ISO C++ on Grace Hopper [S51054]
ISO C++によるGrace Hopperのためのアプリ開発の話
https://www.nvidia.com/gtc/session-catalog/#/session/1664475336900001luGe

AI Driven Atomistic Simulation For Materials and Reactive Chemistry [S51840]
AI駆動な材料と反応化学シミュレーションの話
https://www.nvidia.com/gtc/session-catalog/#/session/1666649874696001kOKN

A Demonstration of AI and HPC Applications for NVIDIA Grace CPU [S51880]
Grace CPUに対応したAIとHPCアプリの話
https://www.nvidia.com/gtc/session-catalog/#/session/1666652004789001aZb9

cuNumeric and Legate: How to Create a Distributed GPU Accelerated Library [S51789]
マルチGPUのためのライブラリcuNumericとLegateの話
https://www.nvidia.com/gtc/session-catalog/#/session/1666647014889001OnJK

Inside QODA, the Quantum Optimized Device Architecture [S51762]
量子古典ハイブリッドコンピューティングプラットフォームQODAの話
https://www.nvidia.com/gtc/session-catalog/#/session/1666644844982001vDCE

NVIDIA H100 を搭載した最新スーパーコンピュータPegasusが拓くHPC&AI [SE52406]
筑波大CCSの最新スパコンPegasusの話
https://www.nvidia.com/gtc/session-catalog/#/session/1674713347507001st9d

GPU Acceleration of OpenSWPC using DO CONCURRENT [PS51193]
DO CONCURRENTを用いたFortranコードのGPU化の話
https://www.nvidia.com/gtc/session-catalog/#/session/1666165643910001Hvv5

みなさまのご参加をお待ちしております。
—
Shinnosuke Furuya, Ph.D.
HPC Developer Relations, NVIDIA