【東京大学】「計算・データ・学習・推論」融合基盤システム【資料締切 4/21】

機関名

東京大学

件名

「計算・データ・学習・推論」融合基盤システム

調達方式

購入

導入予定時期

令和８年度３月以降

これまでの流れ

主な仕様(資料招請時)

Ａ　本システムは以下のハードウェア要件を満たしていること。

①　計算ノードは、演算加速装置を備える演算加速ノードと、汎用CPUノードからなること。
②　演算加速ノードの総理論演算性能（倍精度浮動小数点数）は、140PFLOPS以上であること。エミュレーションでも可とする。
③　演算加速ノードの総理論AI演算性能（FP４またはそれ以上の精度を持つ浮動小数点による、疎性を考慮しない）は、25EFLOPS以上であること。
④　演算加速ノードの総メモリバンド幅は1.5PByte／sec以上、総メモリ容量は200TByte以上であること。
⑤　汎用CPUノードのCPUは、合計6,000コア以上であること。コアあたりの理論演算性能（倍精度浮動小数点数）は 65GFLOPS以上、コアあたりのメモリ容量2.0GByte以上、コアあたりのメモリバンド幅5.0GByte／sec以上であること。演算加速ノードと命令セットアーキテクチャは異なっていても構わない。
⑥　各計算ノードは物理容量1.5TByte以上のNVMe SSDを搭載すること。
⑦　計算ノードが備えるノード間接続ネットワークインタフェースは、演算加速装置１基あたり400Gbps以上であること。汎用CPUノードについては１ノードあたり400Gbps以上であること。
⑧　各汎用CPUノードは、合計800Gbps以上のバンド幅でシステム外部と直接通信できること。各演算加速ノードは、汎用CPUノードを中継してシステム外部と通信できること。
⑨　5.0PByte以上の記憶容量を有する高い信頼性を持つ並列ファイルシステムを提供すること。同一の構成を保ったまま20PByte程度までの拡張が再構成なく行えること。圧縮機能を有すること。計算ノード群から1.0TByte／sec以上の転送性能でアクセスが可能であること。

Ｂ　本システムは以下のソフトウェア要件を満たしていること。

①　Linuxオペレーティングシステムが動作すること。
②　汎用CPU向けに自動SIMDベクトル化機能及びOpenMP API（バージョン4.5以上）を有するFortran 2008、C11、C＋＋17以降に対応する処理系を備えること。演算加速装置向けに自動並列化機能、OpenACC API（バージョン 2.7以上）、OpenMP API（バージョン5.0以上）を有するFortran 2008、C11、C＋＋17以降に対応する処理系を備えること。
③　MPI-3.1以上の通信ライブラリが提供されること。
④　Pythonの処理系を備えること。
⑤　高度に最適化された数値計算ライブラリ、学習ライブラリが提供されること。
⑥　バッチジョブシステムが提供されること。汎用CPUノード群と演算加速ノード群の両者を同時に使用する単一のジョブが実行できること。
⑦　コンテナシステムとしてKubernetesが提供されること。

Ｃ　導入システム全体の消費電力は、冷却設備の電力を除いて2.0MVA以下であること。CPU、演算加速装置、メモリ、ストレージ装置、ネットワークスイッチが連続的に稼働し続けた際にも十分な廃熱が行えるよう、電源容量、冷却、設置方式が考慮されること。汎用CPUおよび演算加速装置、計算ノード間ネットワークスイッチの冷却は直接水冷とすること。ストレージ等のその他部分についてもリアドア水冷等により運用コストの低減を図ること。設置面積は冷却設備を除いて45平方メートル以下であること。

これまでのシステム調達結果