近年、PCクラスタのコストパフォーマンスとその性能は飛躍的に向上している。しかしながら、特にグリッドのようなシステムの資源が動的に変化したりレイテンシが非常に大きな場合には、すべてのアプリケーションが適しているわけではなく、さまざまな要件を満たしている必要がある。
遺伝的アルゴリズム（GA）は生物の遺伝と進化を模擬した進化的手法を利用した最適化手法の一つであり、PCクラスタおよびグリッドでの処理に適していると考えられる。

現在、研究者の多くが、シミュレーションや実験において、処理をするデータを経験で限定したりすることで、データの洪水から研究の質を死守している。その結果、十分に解析されないデータが爆発的に増えている。 我々は、この爆発増大するデータからより効率的に情報を取り出す仕組みを研究題材とした。 本講演では、大規模シミュレーションに焦点を定め、さまざまな作業を複合的に組み合わせ、実行、管理を行うシステムについて発表する。

Gaussianは、計算機センターをはじめとする多くのサイトに導入され、計算化学者だけでなく専門家以外にも活用されているアプリケーションです。ただしGaussianジョブは、入力条件によっては計算実行時間が長時間に及ぶこともあり、現状のジョブ実行方法の生産性は必ずしも高くありません。本報告では、グリッド技術をベースに複数のシステムをバックエンドに備えたGaussianポータル・サーバを構築することを目的に、ポータル・システムを構築する際の課題点や検討事項を論じます。

PCクラスタ以外の従来のR&D向け計算機システムは、CPU とメモリ間あるいは、CPU間を低遅延・高バンド幅の専用接続路により結ぶことで、CPUの演算性能の低下を押えながら並列実行を行って性能を向上させてきた。R&D向け計算機では、CPUの演算性能を引き出すためのデータ供給能力がシステム性能の鍵となる。
今回の発表では、PCクラスタシステムのデータに焦点をあて、バス上での高速データ移動の方法、ノード間ネットワークによるPCクラスタ性能の違いなどをメインに、高性能なPCクラスタの構成について発表を行なう。

32ビット及び64ビットのコンピューティングに同時に対応するAMD Opteronプロセッサは、AMD64アーキテクチャを初めて採用した画期的な製品です。 AMD Opteronプロセッサは、既存の32ビット・アプリケーションを卓越した性能で実行するように設計されており、64ビット･コンピューティングへの移行にも容易に対応します。
講演ではAMD Opteronプロセッサの「OverView」「プロセッサアーキテクチャ」「システムアーキテクチャ」「AMD64アーキテクチャ」「ソフトウェア」「性能」 についてご紹介いたします。