HPCの歩み50年（第157回）－2008年(j)－
Top500では2位のJaguar (ORNL)もRmaxで1 PFlopsを越えた。日本の最高位はT2K東大の28位であった。Fernbach AwardはBill Groppに、Cray AwardはSteve Wallachに授与された。今年は日本からGordon Bell賞のfinalistsに残った人はいなかった。
SC08（続き）
12) Top500
恒例により、18日の5:15からTop500のBoFがあった。
(a) Top500の発表と表彰 (Horst Simon)
まずHorst Simon (NERSC, LBNL) が32回目のトップ10の発表を行い、3位までに表彰状を手渡した。20位までは以下の通り。前回の順位に括弧がついているのは、アップグレードまたはチューニングによって性能向上があったことを示す。
| 順位 | 前回 | 設置場所 | 機種名 | cores | Rmax | Rpeak |
| 1 | (1) | LANL | Roadrunner-QW22/LS21, Cell 8i 3.2GHz | 129600 | 1105 | 1456.7 |
| 2 | － | ORNL | Jaguar – Cray XT5 QC 2.3 GHz | 150152 | 1059 | 1381.4 |
| 3 | － | NASA/Ames | Pleiades – SGI Altix ICE 8200EX, Xeon QC 3.0/2.66 GHz | 51200 | 487.005 | 608.829 |
| 4 | 2 | LLNL | BlueGene/L | 212992 | 478.2 | 596.378 |
| 5 | 3 | NICS,Tennessee | Kraken XT5 – QC 2.3 GHz | 66000 | 463.3 | 607.2 |
| 6 | 4 | ANL | Intrepid – Blue Gene/P | 163840 | 450.3 | 557.056 |
| 7 | (5) | TACC, Texas | Ranger – SunBlade x6420, Opteron QC | 62976 | 433.2 | 579.379 |
| 8 | (16) | NERSC | Franklin – Cray XT4 QuadCore 2.3 GHz | 38642 | 266.3 | 355.506 |
| 9 | 6 | ORNL | Jaguar – Cray XT4 QuadCore 2.1 GHz | 30976 | 205 | 260.2 |
| 10 | (13) | SNL | Red Storm, XT3/4,2.4/2.2 GHz dual/quad-core | 38208 | 204.2 | 284 |
| 11 | － | 上海スーパーコンピュータセンタTOR | Magic Cube – Dawning 5000A, QC Opteron 1.9 Ghz | 30720 | 180.6 | 233.472 |
| 12 | 7 | FZJ | JUGENE – Blue Gene/P | 65536 | 180.0 | 222.822 |
| 13 | 8 | NMCAC, N.M. | Encanto – Altix ICE 8200 QC 3.0 GHz | 14336 | 133.2 | 172.032 |
| 14 | 9 | TATA SONS, India | EKA – Cluster Platform 3000, HP | 14384 | 132.8 | 172.608 |
| 15 | － | GENCI-CINES | Jade – SGI Altix ICE 8200EX, Xeon quad-core 3.0 GHz | 12288 | 128.4 | 146.736 |
| 16 | － | NICS,Tennessee | Athena – Cray XT4 QuadCore 2.3 GHz | 17956 | 125.128 | 165.195 |
| 17 | 10 | IDRIS, France | Blue Gene/P | 40960 | 112.5 | 139.264 |
| 18 | 11 | Total Exploration | Altix ICE 8200EX, Xeon QC 3.0 GHz | 10240 | 106.1 | 122.88 |
| 19 | 12 | 政府機関 Sweden | Cluster Platform 3000, HP | 13728 | 102.8 | 146.43 |
| 20 | － | 中国科学院CNIC | DeepComp 7000, HS21/x3950 Cluster | 12216 | 102.8 | 145.965 |
2位のJaguarも1 PFlopsを超えた。前にも書いたように、1999年2月15日～19日にSanta BarbaraでPETAFLOPS IIが開催され筆者も出席したが、当時Petaflops実現には3つの可能性があると言われていた。(a) 通常のプロセッサの延長線上、(b) PIM（プロセッサとメモリを同一チップ上に）、(c) HTMT（超伝導で200 GHzのクロックを実現）。今回のTop500で1 PFlopsを越えたJaguarは(a)と見ることができる。当時一番人気の高かった(c)は結局実現しなかった。
5位のKrakenは当初のリストにはなかった。中国の上海超級計算中心(Shanghai Supercomputer Center)の曙光(Dawning)が10位に進出したことはビッグニュースであった。現在公表のリストでは11位となっている（10位と11位ではありがたみが違うのでは）。ORNLの新しいJaguarは、2008年6月のRoadrunnerの性能を越えていたが、敵もさるもの、台数を増加して逃げ切った。9位の古いJaguarと結合して上位をねらう可能性もあったかと思うが、「Linpackより実アプリの性能を重視」ということで実現せず。Rangerは、コア数もチップも変わらないのに、RmaxだけでなくRpeakも上がっている。日本のコンピュータは20位までからは姿を消した。
(b) “High Lights of Top 500” (E. Strohmaier)
続いてStrohmaierが”Highlights”について述べた。いつもの通り、大陸別、国別、ベンダ別、チップ別などの分析ののち、消費電力の分析に時間を割いた。まず、電力効率MF/W をTop500の順位に従ってプロットした図を示した。400 MF/Wを越えているものがトップのRoadrunnerを含め4件ある。絶対消費電力ではJaguarが7MWで次が地球シミュレータの3.2MW。これは6年前の技術であるからやむをえないであろう。
プロセッサで電力効率を見ると3つのグループに分かれる。一つは、XCell 8i、次がPowerPC450 (BlueGene/P), Harpertown, Opeteron Quadcoreなど。第三のグループはPowerPC440 (BlueGene/L), Clovertown, Power6, Opteron Dualcoreなどである。
ちなみに、Top500のうち日本にあるコンピュータはたった17件である。かつては100を超えていたことを考えると寂しい限りである。
| 順位 | 前回 | 設置場所 | 機種 | コア数 | Rmax | Rpeak |
| 28 | 17 | 東京大学 | T2K Open Supercomputer (Todai Combined Cluster) | 12288 | 82.984 | 113.05 |
| 30 | (25) | 東京工業大学 | TSUBAME Grid Cluster with CompView TSUBASA | 30976 | 77.48 | 161.816 |
| 33 | 21 | 筑波大学 | T2K Open Supercomputer – Appro Xtreme-X3 Server | 10000 | 76.46 | 92.0 |
| 52 | 35 | 京都大学 | T2K Open Supercomputer/Kyodai | 6656 | 50.51 | 61.235 |
| 74 | 50 | JAMSTEC | Earth-Simulator | 5120 | 35.86 | 40.96 |
| 135 | 77 | 国立天文台 | Cray XT4 QuadCore 2.2 GHz | 3248 | 22.93 | 28.582 |
| 208tie | 102tie | 産総研CBRC | Blue Protein – Blue Gene | 8192 | 18.665 | 22.9376 |
| 208tie | 102tie | 高エ研 | KEK/BG Sakura – Blue Gene | 8192 | 18.665 | 22.9376 |
| 208tie | 102tie | 高エ研 | KEK/BG MOMO – Blue Gene | 8192 | 18.665 | 22.9376 |
| 222 | － | JAXA | Fujitsu FX1, Quadcore SPARC64 VII 2.52 GHz | 2048 | 18.54 | 20.643 |
| 344 | 155 | 東京大学 | SR11000-J2 | 128 | 15.811 | 18.8416 |
| 378 | 172 | 九州大学 | PRIMERGY RX200S3, Xeon Dual Core 3.0 GHz | 1536 | 15.09 | 18.432 |
| 382 | 174 | 電気通信会社 | Cluster Platform 3000 BL460c, Xeon 54xx 3.0GHz | 2232 | 1549.9804 | 26.784 |
| 383 | 177 | 自動車会社 | Cluster Platform 3000 BL460c, Xeon 52xx 3 GHz | 2216 | 14.9423 | 26.592 |
| 395 | 184 | JAMSTEC | Altix 4700 1.6 GHz | 2560 | 14.593 | 16.384 |
| 458 | 236 | 金融会社 | Cluster Platform 3000 BL460c, Xeon 52xx 3 GHz | 1992 | 13.6351 | 23.904 |
| 477 | － | ソニー情報技術研究所 | Nous – Cluster Platform 3000 BL460c, Xeon 54xx 3 GHz | 1408 | 13.17 | 16.89 |
当初のリストでは、62位に自動車会社があり、IBMのBladeCenter HS21 Cluster（Rmax=43.787 TFlops）が載っていたが、。12月始めに削除された。
(c)Linpack Benchmark and Some Issues(Jack Dongarra)
次にJack Dongarraが表記のタイトルで問題提起を行った。
Linpack benchmarkはO(n2)のデータでO(n3)の演算を行う。サイズを変えながら性能を測定すると、サイズとともに上昇し飽和する。従って、できるたけ大きなサイズで測定する方が、よい値が得られる。
LANLのRoadrunnerはn=2.3×106で実行し2時間かかった。ORNLのJaguarはより大きい300 TBのメモリがあるので、n=4.7×106で実行し18時間を要した。もし5 PFlopsのマシンがあり、n=33.5×106で実行すれば2.5日も掛かってしまう。これは問題だ。
Linpackのプラスの面はシステムのバランスを強調していることである。そのためにLinpackの一部だけを走らせて測定することが考えられる。しかし、どの部分を何時間走らせたらよいか。解の精度をどうチェックしたらよいか。JaguarでのLinpackの計算速度の18時間にわたる時間変化のグラフを示した。前提としてLU分解が進むと速度は下がる。あと、ブロックの切れ目で少し下がる。どのウィンドウを取ったらいいのか。それともモンテカルロのようにサンプリングをするのか。全体のランを反映するウィンドウはあるのか。
われわれはHPLに変更を加える予定である。これはHamburgのISC のあとで公開できるであろう。［もしLinpackの測定ルールが変更されればその影響は大きい。］
13) Green500
BoFがあったのだと思うが出席はしていない。第3回目のリストを示す。
| 順位 | MFlops/W | 設置場所 | システム | Power (kW) | Top500 |
| 1 | 536.24 | University of Warsaw | BladeCenter QS22 Cluster, PowerXCell 8i 4.0 Ghz | 34.63 | 221 |
| 2tie | 530.33 | Repsol YPF | BladeCenter QS22 Cluster, PowerXCell 8i 3.2 Ghz,530.33 | 26.38 | 429tie |
| 2tie | 530.33 | Repsol YPF | BladeCenter QS22 Cluster, PowerXCell 8i 3.2 Ghz,530.33 | 26.38 | 429tie |
| 2tie | 530.33 | Repsol YPF | BladeCenter QS22 Cluster, PowerXCell 8i 3.2 Ghz,530.33 | 26.38 | 429tie |
| 5tie | 458.33 | LANL | Cerrillos – BladeCenter QS22/LS21 Cluster, PowerXCell 8i 3.2 Ghz / Opteron DC 1.8 GHz | 138 | 42tie |
| 5tie | 458.33 | IBM Poughkeepsie Benchmarking Center | BladeCenter QS22/LS21 Cluster, PowerXCell 8i 3.2 Ghz / Opteron DC 1.8 GHz | 138 | 42tie |
| 7 | 444.94 | LANL | Roadrunner – BladeCenter QS22/LS21 Cluster, PowerXCell 8i 3.2 Ghz / Opteron DC 1.8 GHz | 2483.47 | 1 |
| 8 | 371.67 | ASTRON/University Groningen | Blue Gene/P Solution | 94.5 | 76 |
| 9tie | 371.67 | IBM – Rochester | Blue Gene/P Solution | 126 | 57tie |
| 9tie | 371.67 | RZG/Max-Planck-Gesellschaft MPI/IPP | Blue Gene/P Solution | 126 | 57tie |
| 9tie | 371.67 | Centre for High Performance Computing, South Africa | Blue Gene/P Solution | 63 | 127tie |
| 9tie | 371.67 | Moscow State University | Blue Gene/P Solution | 63 | 127tie |
| 9tie | 371.67 | ORNL | Blue Gene/P Solution | 63 | 127tie |
| 9tie | 371.67 | Stony Brook/BNL | Blue Gene/P Solution | 63 | 127tie |
Cell B.E.とBlue Gene/Pのオンパレードである。トップはワルシャワ大学のCellクラスターNautilusであった。このマシンは、を可視化、医用画像、宇宙物理、バイオインフォマティクス、流体シミュレーション、気象予測の研究分野に利用されるとのことである。8位と9位tieの違いは理解不能であるが、8位のマシンは、Top500ではRmax=35.123 TFlops、Power=94.00 kWなので、373.649 MFlops/Wかもしれない。いずれにせよ、この差が意味をもつとは思えないが。
14) The HPC Challenge
18日（火）の昼に、HPC ChallengeのBoFがあった。2008年のAwardsは以下の通り。Submitterは省略。
2008 HPC Challenge Class 1 Awards
| G-HPL | Achieved | System | Affilication |
| 1st place | 902 TFlops | Cray XT5 | ORNL |
| 1st runner up | 259 TFlops | IBM BG/L | LLNL |
| 2nd runner up | 191 TFlops | IBM BG/P | ANL |
| G-RandomAccess | Achieved | System | Affilication |
| 1st place | 103 GUPS | IBM BG/P | ANL |
| 1st runner up | 35 GUPS | IBM BG/L | LLNL |
| 2nd runner up | 34 GUPS | Cray XT3 | SNL |
| G-FFT | Achieved | System | Affilication |
| 1st place | 5080 GFlops | IBM BG/P | ANL |
| 1st runner up | 2870 GFlops | Cray XT3 | SNL |
| 2nd runner up | 2773 GFlops | Cray XT5 | ORNL |
| EP-STREAM-Triad | Achieved | System | Affilication |
| 1st place | 330 TB/s | Cray XT5 | ORNL |
| 1st runner up | 160 TB/s | IBM BG/L | LLNL |
| 2nd runner up | 130 TB/s | IBM BG/P | ANL |
2008 HPC Challenge Class 2 Awards
| Award | Recipient | Affiliation | Language |
| Best Performance $1000 | Călin Caşcaval | IBM | UPC and X10 |
| Most Productive Implementation $333 | Brad Chamberlain | Cray | Chapel |
| Most Productive Implementation $333 | Călin Caşcaval | IBM | UPC and X10 |
| Most Productive Implementation $333 | Jos Martin | MathWorks | Parallel MATLAB |
15) Kenneth H. Buetow, National Cancer Institute “Developing an Interoperable IT Framework to Enable Personalized Medicine”
19日8:30の招待講演は、医学であった。
21世紀に医学でやりたいことはいくつかある。一つは、複雑な連続系としての分子医学(Molecular Medicine)である。これまでは各分野が島のように分かれていて、情報が孤立している。情報を流通させるシステムを作ったのは17世紀のロンドン王立協会で、論文を出版するという文化を確立した。NCIは情報を活用するためにCaBIG (Cancer Biomedical Information Grid) を作り、190の組織をつないだ。これにより、モジュールを結合して、国際標準の技術を使うことができる。これにより、(1) clinical research (2) ? (3) molecular biology (4) pathologyが可能になった。境界とインタフェースを糊でつなぎ、相互運用を可能にする。これはコミュニティ駆動の組織である。
標準はweb serviceに基づくグリッドサービスである。サービスレイヤーはweb service infrastructureである。セキュリティはGird Security Infrastructure (GAARDS)である。
56のガンセンターを結ぶcaGRIDはcaBIGと結合してる。世界的にもUK, 中国、インド、ラテンアメリカなどに広げる予定。これはグリッドのグリッドとなる。次の波は、ユーザに達することである。
今後は、個人のゲノム・プロファイルからガン予防戦略を立て、医療記録を結合する。これはBIG Health Ecosystemである。
HPC というよりグリッドの講演であった。
16) David Patterson, University of California Berkeley & Lawrence Berkeley National aboratory “Parallel Computing Landscape: A View from Berkeley”
もう一つの招待講演は、コンピュータアーキテクチャの大家のPattersonであった。
並列革命の準備はできたか。クロックは進歩しないので、各社ともマルチコアに進んでいる。これは失敗するかもしれない。会社のfailure rateは100％だ[何を言いたいのか？]。ソフトウェアが対応しなければならない。
まず、クライアント・サーバ・システムを再発明しなければならない。成功できるかもしれない。なぜなら、(1)今のところkiller microがなく(2) multicore synergyはSaaSと出会う(3)オープンソースが??
single-chip multiprocessingは技術革新である。FPGA prototypingは開発サイクルを短縮する。
バークレイの並列研究室では何を考えているのか。並列性に対するフレッシュなアプローチが必要である。組み込みシステムと同時に。
テーマ1：どのアプリを対象とするのか。MS Wordのために100 coresは必要ない。考えられるのは、音楽や映像の検索、冠動脈の病気の診断、音声認識、健康管理、顔の認識（目の前の人の顔を認識して、これは誰で、前にはいつどこで会った、などの情報を耳元でささやいてくれる機械”name whisperer”がほしい）、並列ブラウザなど。
テーマ2：デザインパターンの利用。古いコードをどうするか。
テーマ3：並列ソフトウェアの開発。効率と生産性の高い開発手法、正しさを保証する手法。21世紀のコード生成は自動チューニング、マシンチューニングである。ATLASやFFTWのような。
テーマ4：OSとアーキテクチャの関係をどうするか。ハードとしては”Small is beautiful” なので、ハードをソフトごとに分割して、例えばOSだけが走るコアを用意するとか。
テーマ5：消費電力と性能とのボトルネックの診断。
17) Jack Dongarra (AIST booth presentation, 10:40) “Five Important Features to consider when computing at scale”
19日10:40に産総研のブースでDongarra教授が講演した。前日は筆者もここで講演したが、さすが有名人だと集客力も違う。彼によると、5つの重要問題とは
(1) manycore and hybrid core （dynamical data driven executionとblock data layoutが重要）。
manycore chipとともに、GPUやCellのようなhybid coreが出てきている。また、multi-chip with shared memoryのボードも出てきてる。これをどう使いこなすか。
70年代のLinpackはベクトルを考えてL1 BLASを用いた。
80年代のLAPACKはL3 BLASを使った。これはキャッシュに対応したブロック化にもとづくもので、共有メモリを前提にしていた。
90年代のScaLAPACKは、PBLASを用い、分散メモリを前提にした。
2000年代のPLASMAは、manycore に対応している。DAG schedulerを用いている。小粒度の並列処理と参照の局所性を用い、非同期的な処理を行っている。Adaptive lookahed LUは古いアイデアであるが、復活している。Cell上のこれスキー分解も同様。
(2) mixed precision［前のCellは倍精度が非常に遅かったので、Jackは大部分を単精度で計算し、これを倍精度演算で誤差補正する手法を開発。昔、メインフレームでも倍精度が遅かったので、いろいろ工夫したが、『歴史は繰り返す』。］
(3) self-adaptation/auto-tuning
(4) Fault tolerance
(5) communication avoiding algorithm
18) Sidney Fernbach Memorial Award
Sidney Fernbach Awardは1992年にIEEE Computer Society 理事会によって制定され、1993年のSCから授与されている。大規模な問題を解くためにhigh performance computerを開発し利用することについてのパイオニアであったSidney Fernbach (LLNL) を記念して、革新的なアプローチによるHPC応用分野への寄与に対して送られる。今年の受賞者はIJHPCAのEditorial Boardの一員でもある、William Gropp of University of Illinois Urbana-Champaignに対し、「MPIの創出における顕著な貢献」に対して送られた。
19) Seymour Cray Computer Science and Engineering Award
Seymour Cray Award は、1996年10月に自動車事故で亡くなったSeymour Cray を記念して、1997年に設けられ、SGI社（当時Cray Research Inc. を併合中）はそのため20万ドルを拠金した。この賞は、コンピュータ・システムについて革新的なアプローチによって寄与したものに与えられる。第1回は1998年。今年は、ConvexおよびConvey Computer社の創立者であるSteven Wallach氏に、「革新的なベクトルおよび並列コンピュータ、特にConvexミニスーパーコンピュータの設計を通してのHPCへの貢献、顕著な産業界での功績、および公共的な奉仕に対して」授与された。
20) Jeffrey Wadsworth, Battelle Memorial Institute “High-Performance Computing and the Energy Challenge: Issues and Opportunities”
20日（木）の午前8:30からも2つの招待講演が行われた。最初はBattelle研究所のWadsworth氏のHPCとエネルギー問題の講演。ORNLのThomas Zachariaが座長なので、豹(jaguar)柄のネクタイを締めてきた、と前置きしてバッテル研究所の紹介をした。
Battell (1883～1923) が創立した、non-profit, charitable trustである。今日では8つの研究所、21000人の陣人、$15BのR&D資金を投じている。あまりご存じないかもしれないがバーコードは当研究所が作った。
3つの問題が重要だと考えている。すなわち。
•エネルギー、環境、気候
•健康とライフサイエンス
•セキュリティ
である。
世界のエネルギー消費の予想は、2030年には695BTU(?)になる。これに対して魔法の杖(silver bullet)があるわけではない。”No free luuch.” 複数の方法を組み合わせなければならない。例えば、原子力、biofuel、電気自動車、LEED building、二酸化炭素貯留(carbon sequestration)、太陽エネルギーなど。それぞれに利害得失があり、科学技術が必要。
過去には、エネルギーと資源の不足が技術革新を引き起こした。人間の活動が気候にどういう影響を及ぼすかは計算がキーである。HPCでエネルギーの挑戦に対応できる。
例えば、biofuelはcomputational chemistryの問題である。食料と取り合いにならないように、セルロースを燃料化する必要があり、bioinformaticsが必要。電気自動車は、電気貯蔵が問題。核分裂は1974年に廃棄物の問題で中止したがHPCが解決するのでは。核融合はITERに$20B投資するが、その設計はHPCが必要。石炭の液化、炭素の貯留、内燃機関の燃費の向上などすべて計算科学技術が予言できる。Predictive Modelingが縦横である。
DOEの研究所はenergy challengeに対応している。
Exascaleでは、Nano/Info/Bio が3本の柱である。
21) Mary Wheeler, University of Texas at Austin(9:15) “Computational Frameworks for Subsurface Energy and Environmental Modeling and Simulation”
2つめの講演はエネルギーの話。地元テキサスの代表なので、石油探索・採掘、二酸化炭素の地下貯留などにおけるHPCの役割について議論した。彼女の議論はplenaryの招待講演にしては細部にわたりすぎた。
22) 表彰式
20日（木）1:30からのセッションにおいて、FernbachとCray以外の授賞式が行われた。種々の賞については、SC08の発表資料に記されている。
(a) Gordon Bell Prize:
この賞はhigh-performance computers の実用的利用に対して授与される。今年は、6つの論文がfinalistsとして発表された。かつては、革新的利用、ピーク速度、費用性能比の3つのカテゴリーで授与されてきたが、今年はピーク速度に賞が、もう一つの論文に革新的アルゴリズム賞が与えられた。案の定Jaguarであった。
•for Peak Performance :Gonzalo Alvarez et. al (ORNL, Cray), “New Algorithm to Enable 400+ TFlop/s Sustained Performance in Simulations of Disorder Effects in High-Tc.”
もう一つは、以下の論文であった。
•in a special recognition for algorithmic innovation:Lin-Wang Wang et al.(LBNL), “Linear Scaling Divide-and-Conquer Electronic Structure Calculations for Thousand Atom Nanostructures.”
なお、今年は日本からfinalistsに残った論文はなかった。
(b) Technical Program Awards
Best Paper: “High-Radix Crossbar Switches Enabled by Proximity Communication.”( Hans Eberle, et al.)
Best Student Paper: “Benchmarking GPUs to Tune Dense Linear Algebra.”( Vasily Volkov and James W. Demmel, UCB)
このほか、Best Poster、the ACM Best Undergraduate Student Poster、the ACM Best Graduate Student Poster、the ACM/IEEE Computer Society HPC Ph.D. Fellowship Awardsが発表されている。上記発表資料を参照のこと。
(c) HPC Analytics Challenge Award
HPC Analytics はSC|05で初めて登場したイニシアチブであり、HPCで用いられるデータ解析や可視化の革新的な方法論を、複雑な実世界の問題を実際に解くことによって実証する。4グループが参加し、”Interactive HPC-driven visual analysis for multiplegenome datasets” C. Oehman et al. (PNNL) が受賞した。
なお、日本原子力研究開発機構システム計算科学センターの鈴木らは、”Cerebral Methodology Based Comuting for Estimating Validity of Simulation Results”でfinalistに残った。
(d) HPC Storage Challenge
前は、StorCloud Awardと呼ばれていた。今回は、3チームがfinalistsに残り、”GrayWulf: Scalable Clustered Architecture for Data Intensive Computing”でA. Szaley et al. (Johns Hopkins, Microsoft, U. of Illinois at Chicago, U. of Hawaii, Dell Inc.)が受賞した。
(e) Bandwidth Challenge
バンド幅チャレンジはSC2000に始まった。初期のような熱気はない。今回は6チームがfinalistsに残り、”Towards Global Scale Cloud Computing: Using Sector and Sphere on the Open Cloud Testbed”でR.L. Grossman et al. (U. of Illinois at Chicago)が受賞した。
(f) Cluster Challenge
これは今年は2回目で、学生のチームが先生1人の指導の下に、会場でクラスタを組み立て、性能を測定するものである。今回は、7チームが参加し、ドレスデン工科大学とインディアナ大学の合同チーム”Team Cluster Meister” が優勝した。
23) 金曜日パネル
21日（金）は最終日で、展示も終わっているし、Workshopなどの他は午前で終了する。午前中には2つずつ並列で4つのパネルが設けられた。
8:30AM – 10:00AM “SC Past and Future”
8:30AM – 10:00AM “My Cloud, Your Cloud”
10:30AM – 12:00PM “The Hungry Music Monster”
10:30AM – 12:00PM “Exa and Yotta Scale Data”
4th International Workshop on High Performance Computing for Nanoscience and Technology (HPCNano08)” だけは夕方までやっていた。
次は、会議以外の世界の学界の動き、世界各地の企業の動きなど。
(画像：SC08ロゴ 出典：SC08サイト ）
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