最適化問題に対する超高速&安定計算

クラスタ計算機やスーパーコンピュータ上での大規模最適化問題やグラフ探索などの研究のお話が中心

自己紹介と重要リンク

2017年10月19日 22時11分55秒 | Weblog
大規模最適化問題に対する超高速&安定計算。
半正定値計画問題(SDP)の対するソフトウェア SDPA, SDPARA の開発者及び SDP の超大規模計算に対する世界記録保持者。
JST CREST ポストペタスケールシステムにおける超大規模グラフ最適化基盤:研究代表者

1: GraphCrest ホームページ
2: SDPA ホームページ(sourceforge)
3: Katsuki Fujisawa HP
4: 最短路問題 Online Solver
5: SCOPE(「計算と最適化の新展開」研究部会)(すでに終了)
6: Twitter : sdpaninf

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JST CREST : ポストペタスケールシステムにおける超大規模グラフ最適化基盤

2017年08月27日 23時53分47秒 | Weblog
JST CREST (Core Research for Evolutional Science & Technology)
応募研究領域 : ポストペタスケール高性能計算に資するシステムソフトウェア技術の創出
研究課題名 : ポストペタスケールシステムにおける超大規模グラフ最適化基盤

◯研究課題要旨
 大規模災害等は突発的に発生するため事前予測による防災計画だけでなく、動的なデータ収集等とスパコン上での高速計算によって速やかに避難、誘導計画を策定する必要がある。すでに研究代表者らのグループでは首都圏道路網や鉄道網を精密なグラフデータに変換して、超大規模なグラフ処理を用いた避難、誘導計画の策定を進めているが、非常に計算量やデータ量などの規模が大きく従来の手法では処理が困難である。ポストペタスケールスーパーコンピュータ(スパコン)における最重要カーネルのひとつでもある超大規模グラフ処理を実現するためには、理論的性能限界等からボトルネック箇所を特定、数値演算能力とメモリバンド等のトレードオフ関係を把握、計算量とデータ移動量の正確な推定、疎性やサイズなどのデータ特性と性能値の見極め、などが必要とされる。しかし、従来手法では、数千万規模の並列性を備え、ストレージの階層性が深化したポストペタスケールシステム上でのスケーラブルな実行は困難であり、アルゴリズム、システムソフトウェアと同時並行的な解決が求められている。我々は、これらの問題に対応した超大規模グラフ最適化システムを提案する。本システムは、大規模グラフデータに対するリアルタイムストリーミング処理、計算量とデータ移動量を考慮したグラフ最適化アルゴリズム、ストレージの階層性を考慮した大規模グラフデータストア、超大規模グラフのリアルタイム可視化など従来のスパコンでは実現されてこなかった新しい問題を解決する。これらのシステムは TSUBAME2.0のようなペタスケールスパコン上で構築と評価を行い、今後、出現が想定されるポストペタスケールスパコンのアーキテクチャ上での実行に適したソフトウェア基盤を構築し、エクサスケールスーパーコンピューティングへの方向性づくりに大いに貢献する。



◯研究組織
◇研究代表者
藤澤克樹(九州大学)
◇研究グループ
1: 超大規模データを伴う最適化問題に対する高速計算システムの構築と評価 (グループリーダ : 藤澤克樹 (九州大学))
ー グラフ探索(最短路、幅優先探索、重要性計算)、数理計画問題(半正定値計画問題:SDP, 混合整数計画問題 MIP or MINLP 等)

2: リアルタイム大規模グラフストリーム処理系及びグラフ最適化ライブラリの開発 (グループリーダ : 鈴村豊太郎 (バルセロナスーパーコンピュータセンター))

3: 大規模グラフ処理向けオンデマンド階層型データストアの開発 (グループリーダ : 佐藤仁 (東京工業大学))
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CUDA 8.0 & cudnn 5.1

2016年09月30日 01時06分42秒 | Weblog
CUDA 8.0cudnn 5.1 がリリースされているのでインストールしてみました。

$ nvidia-smi
Thu Sep 29 20:02:32 2016
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 367.48 Driver Version: 367.48 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 GeForce GTX TITAN Off | 0000:01:00.0 Off | N/A |
| 45% 74C P0 91W / 250W | 126MiB / 6081MiB | 27% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 1 GeForce GTX TITAN Off | 0000:02:00.0 Off | N/A |
| 37% 57C P0 78W / 250W | 85MiB / 6082MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| 0 3031 C .build_release/test/test_all.testbin 124MiB |
| 1 3031 C .build_release/test/test_all.testbin 83MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

# ./bandwidthTest --device=all
[CUDA Bandwidth Test] - Starting...

!!!!!Cumulative Bandwidth to be computed from all the devices !!!!!!

Running on...

Device 0: GeForce GTX TITAN
Device 1: GeForce GTX TITAN
Quick Mode

Host to Device Bandwidth, 2 Device(s)
PINNED Memory Transfers
Transfer Size (Bytes) Bandwidth(MB/s)
33554432 11938.4

Device to Host Bandwidth, 2 Device(s)
PINNED Memory Transfers
Transfer Size (Bytes) Bandwidth(MB/s)
33554432 13115.2

Device to Device Bandwidth, 2 Device(s)
PINNED Memory Transfers
Transfer Size (Bytes) Bandwidth(MB/s)
33554432 450974.2

Result = PASS

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九州大学 スーパーコンピュータシステム 意見招請 締切:10/5

2016年09月29日 02時16分59秒 | Weblog
九州大学 スーパーコンピュータシステム 【意見招請 締切:10/5】

機関名
九州大学

件名
スーパーコンピュータシステム

調達方式
借入

導入予定時期
平成28年3月以降(資料招請時の情報)

これまでの流れ
手続き 公示日 説明会開催日 締切日
入札
意見招請 2016/09/06 2016/09/15 11:00
九州大学情報基盤研究開発センター第一会議室 2016/10/5 17:00
資料招請 2015/10/21 2015/10/28 14:15
九州大学情報基盤研究開発センター第一会議室 2015/12/17 17:00
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NVIDIA、10月5日に"GTC Japan 2016"開催

2016年09月28日 00時18分19秒 | Weblog
NVIDIA、10月5日に"GTC Japan 2016"開催


GTC Japan 2016

NVIDIAはこのほど、開発者向けイベント「GPU Technology Conference Japan 2016」(GTC Japan 2016)を開催すると発表した。開催日時は2016年10月5日8時から19時40分。会場はヒルトン東京お台場。現在、事前の参加登録を受け付けている。
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10月 IMI Colloquium

2016年09月27日 00時51分36秒 | Weblog
10月 IMI Colloquium

日時:2016年10月12日(水)
16:45-17:45

場所:九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所 ウエスト1号館 4階
IMIオーディトリアム(W1-D-413)(円形階段教室)

講師:三宅 陽一郎 氏 (株式会社スクウェア・エニックス テクノロジー推進部 リードAIリサーチャー)

講演タイトル:人工知能が持つ構造とプログラミング原理について

講演要旨:
仮想世界で生きる人工知能は、世界との相対的な関わりにおいて成立しており、エージェント・アーキテクチャを基礎として、世界と知能(身体)の間の円環を為す情報の流れ(インフォメーション・フロー)によって結ばれています。それが単なる情報処理と異なるのは、知能の内部に記憶が蓄積され、また知能自身が構造を持ち、変化(学習)するところにあります。その構造は長い進化の過程で環境との相対的な関係において成立しており、その基本モデルは「環世界」モデルと呼ばれています。人工知能がゲームの中で扱う情報はパラメータ空間として捉えただけでも数十次元に及ぶ膨大な情報量ですが、単に受動的に情報を受け取るだけではなく、貪欲に行動を生成するために情報を収集し行動を形成して行きます。
情報の流れはまた内部にもあり、それは「内部循環インフォメーション・フロー」と呼ばれ、ロバストな力学系を形成します。つまり知能は情報の流れから見ると、外部からの情報の流れを受けながらも、内部で構造化され開かれた散逸構造を為しています。そして、この構造は記憶構造、精神構造、知能構造、そして身体構造によって定義されています。
デジタルゲームのキャラクターたちは、そのような人工知能を持ちながら1/30秒、或いは1/60秒を単位として意思決定を行います、ほぼリアルタイムに情報を環境から吸収し、行動を形成して役割を果たそうとする人工知能エージェントです。そのような時間的な運動を記述するにはプログラミング言語が適していますが、高次の構造と情報の流れから、リニアなメモリと命令のシークエンスに射影して行く必要があり、その過程で本来的な構造が十分にプログラムに表現されるためには、高級プログラミング言語における表現方法を確立する必要があります。ここでは人工知能のソフトウェアの構造を説明し、自意識や無意識の構造といった知能との構造の対応を紹介いたします。
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sdpa-gmp 7.1.3 その2

2016年09月26日 02時04分52秒 | Weblog
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sdpa-gmp 7.1.3

2016年09月25日 00時21分12秒 | Weblog
sdpa-gmp 7.1.3 : sdpa-gmp-7.1.3.src.20150320.tar.gz が以下のサイトから入手可能です。

https://sourceforge.net/projects/sdpa/files/sdpa-gmp/

> ./configure
> make clean;make
> $ ./sdpa_gmp ~/data/sdplib/gpp124-1.dat-s out
SDPA-GMP start at Sat Sep 24 23:23:48 2016
data is /home/fujisawa/data/sdplib/gpp124-1.dat-s : sparse
parameter is ./param.sdpa
out is out

DENSE computations
mu thetaP thetaD objP objD alphaP alphaD beta
0 1.0e+08 1.0e+00 1.0e+00 +0.00e+00 -7.45e+05 1.0e+00 9.0e-01 2.00e-01
1 1.4e+07 0.0e+00 1.0e-01 +1.74e+06 -7.46e+04 9.0e-01 9.0e-01 2.00e-01
2 1.9e+06 1.7e-81 1.0e-02 +2.36e+06 -7.52e+03 9.0e-01 9.0e-01 2.00e-01
3 2.8e+05 1.7e-81 1.0e-03 +3.16e+06 -8.20e+02 9.0e-01 9.0e-01 2.00e-01
4 6.0e+04 1.7e-81 1.0e-04 +3.75e+06 -1.50e+02 2.0e+00 9.0e-01 2.00e-01
5 3.4e+03 1.7e-81 1.0e-05 +3.75e+05 -8.26e+01 1.2e+00 9.0e-01 2.00e-01
6 3.1e+02 1.7e-81 1.0e-06 +3.75e+04 -7.58e+01 1.1e+00 9.0e-01 2.00e-01
7 3.2e+01 1.7e-81 1.0e-07 +3.77e+03 -7.51e+01 1.1e+00 9.0e-01 2.00e-01
8 3.9e+00 2.6e-81 1.0e-08 +3.98e+02 -7.41e+01 9.3e-01 9.0e-01 2.00e-01
9 9.9e-01 2.6e-81 1.0e-09 +5.49e+01 -6.67e+01 6.8e-01 9.0e-01 2.00e-01
10 4.0e-01 3.5e-81 1.0e-10 +8.88e+00 -4.00e+01 8.8e-01 6.7e-01 2.00e-01
11 1.6e-01 2.6e-81 3.4e-11 -4.03e+00 -2.36e+01 9.0e-01 8.0e-01 2.00e-01
12 5.5e-02 2.6e-81 6.7e-12 -6.67e+00 -1.34e+01 9.3e-01 8.4e-01 2.00e-01
13 1.7e-02 3.5e-81 1.1e-12 -7.24e+00 -9.39e+00 1.0e+00 9.0e-01 2.00e-01
14 4.8e-03 4.3e-81 1.1e-13 -7.32e+00 -7.91e+00 9.9e-01 9.0e-01 2.00e-01
15 1.3e-03 4.3e-81 1.1e-14 -7.34e+00 -7.50e+00 1.2e+00 9.0e-01 2.00e-01
16 3.6e-04 5.2e-81 1.1e-15 -7.34e+00 -7.39e+00 2.3e+00 9.0e-01 2.00e-01
17 9.9e-05 6.0e-81 1.1e-16 -7.34e+00 -7.36e+00 3.0e+00 9.0e-01 2.00e-01
18 2.8e-05 7.8e-81 1.1e-17 -7.34e+00 -7.35e+00 1.1e+00 9.0e-01 2.00e-01
19 7.6e-06 7.8e-81 1.1e-18 -7.34e+00 -7.34e+00 1.2e+00 9.0e-01 2.00e-01
20 2.1e-06 8.6e-81 1.1e-19 -7.34e+00 -7.34e+00 1.5e+00 9.0e-01 2.00e-01
21 5.8e-07 9.5e-81 1.1e-20 -7.34e+00 -7.34e+00 1.4e+00 9.0e-01 2.00e-01
22 1.6e-07 1.0e-80 1.1e-21 -7.34e+00 -7.34e+00 1.2e+00 9.0e-01 2.00e-01
23 4.4e-08 1.1e-80 1.1e-22 -7.34e+00 -7.34e+00 1.3e+00 9.0e-01 2.00e-01
24 1.2e-08 1.3e-80 1.1e-23 -7.34e+00 -7.34e+00 1.3e+00 9.0e-01 2.00e-01
25 3.3e-09 1.2e-80 1.1e-24 -7.34e+00 -7.34e+00 1.3e+00 9.0e-01 2.00e-01
26 9.2e-10 1.4e-80 1.1e-25 -7.34e+00 -7.34e+00 1.3e+00 9.0e-01 2.00e-01
27 2.5e-10 1.4e-80 1.1e-26 -7.34e+00 -7.34e+00 1.3e+00 9.0e-01 2.00e-01
28 7.0e-11 1.5e-80 1.1e-27 -7.34e+00 -7.34e+00 1.1e+00 9.0e-01 1.00e-01
29 1.3e-11 1.6e-80 1.1e-28 -7.34e+00 -7.34e+00 1.1e+00 9.0e-01 1.00e-01
30 2.5e-12 1.6e-80 1.1e-29 -7.34e+00 -7.34e+00 1.3e+00 8.9e-01 1.00e-01
31 4.9e-13 1.7e-80 1.3e-30 -7.34e+00 -7.34e+00 1.3e+00 8.8e-01 1.00e-01
32 1.0e-13 1.8e-80 1.6e-31 -7.34e+00 -7.34e+00 1.3e+00 8.8e-01 1.00e-01
33 2.2e-14 1.9e-80 1.9e-32 -7.34e+00 -7.34e+00 1.1e+00 8.1e-01 1.00e-01
34 5.9e-15 1.9e-80 3.7e-33 -7.34e+00 -7.34e+00 1.2e+00 8.1e-01 1.00e-01
35 1.6e-15 2.0e-80 7.2e-34 -7.34e+00 -7.34e+00 1.3e+00 7.1e-01 1.00e-01
36 5.6e-16 2.2e-80 2.0e-34 -7.34e+00 -7.34e+00 9.5e-01 6.7e-01 1.00e-01
37 2.2e-16 2.2e-80 6.7e-35 -7.34e+00 -7.34e+00 7.6e-01 6.1e-01 1.00e-01
38 1.0e-16 2.3e-80 2.6e-35 -7.34e+00 -7.34e+00 5.3e-01 5.6e-01 1.00e-01
39 4.9e-17 2.4e-80 1.2e-35 -7.34e+00 -7.34e+00 3.3e-01 5.4e-01 1.00e-01
40 2.5e-17 2.4e-80 5.3e-36 -7.34e+00 -7.34e+00 2.1e-01 5.7e-01 1.00e-01
41 1.2e-17 2.4e-80 2.3e-36 -7.34e+00 -7.34e+00 1.8e-01 5.0e-01 1.00e-01
42 7.0e-18 2.4e-80 1.2e-36 -7.34e+00 -7.34e+00 9.2e-01 2.5e-01 1.00e-01
43 5.2e-18 2.5e-80 8.6e-37 -7.34e+00 -7.34e+00 5.5e-01 4.3e-01 1.00e-01
44 3.2e-18 2.5e-80 4.9e-37 -7.34e+00 -7.34e+00 1.4e+00 4.3e-01 1.00e-01
45 2.0e-18 2.5e-80 2.8e-37 -7.34e+00 -7.34e+00 2.1e+00 5.1e-01 1.00e-01
46 1.1e-18 2.6e-80 1.4e-37 -7.34e+00 -7.34e+00 1.4e+00 5.3e-01 1.00e-01
47 5.8e-19 2.7e-80 6.6e-38 -7.34e+00 -7.34e+00 1.1e+00 3.7e-01 1.00e-01
48 3.8e-19 2.7e-80 4.1e-38 -7.34e+00 -7.34e+00 6.2e-01 4.5e-01 1.00e-01
49 2.3e-19 2.8e-80 2.3e-38 -7.34e+00 -7.34e+00 2.8e-01 3.2e-01 1.00e-01
50 1.6e-19 2.8e-80 1.5e-38 -7.34e+00 -7.34e+00 4.7e-01 4.8e-01 1.00e-01
51 9.3e-20 2.8e-80 8.1e-39 -7.34e+00 -7.34e+00 3.2e-01 3.0e-01 1.00e-01
52 6.7e-20 2.8e-80 5.7e-39 -7.34e+00 -7.34e+00 4.6e-01 3.1e-01 1.00e-01
53 4.9e-20 2.9e-80 3.9e-39 -7.34e+00 -7.34e+00 8.0e-01 2.9e-01 1.00e-01
54 3.6e-20 2.9e-80 2.8e-39 -7.34e+00 -7.34e+00 8.4e-01 2.0e-01 1.00e-01
55 3.1e-20 2.9e-80 2.2e-39 -7.34e+00 -7.34e+00 5.7e-01 5.5e-01 1.00e-01
56 1.6e-20 3.0e-80 9.9e-40 -7.34e+00 -7.34e+00 5.9e-01 3.8e-01 1.00e-01
57 1.0e-20 3.1e-80 6.2e-40 -7.34e+00 -7.34e+00 9.0e-01 3.5e-01 1.00e-01
58 7.1e-21 3.2e-80 4.0e-40 -7.34e+00 -7.34e+00 4.0e-01 3.6e-01 1.00e-01
59 5.0e-21 3.3e-80 2.6e-40 -7.34e+00 -7.34e+00 3.8e-01 1.9e-01 1.00e-01
60 4.3e-21 3.2e-80 2.1e-40 -7.34e+00 -7.34e+00 3.8e-01 1.9e-01 1.00e-01

phase.value = pdOPT
Iteration = 60
mu = 4.3024767042098479e-21
relative gap = 4.7521916577005972e-22
gap = 5.3350711132202114e-19
digits = 2.1323106052411692e+01
objValPrimal = -7.3430762652465377e+00
objValDual = -7.3430762652465377e+00
p.feas.error = 3.1953823653849445e-76
d.feas.error = 2.5641249090453797e-34
relative eps = 8.6361685550944446e-78
total time = 121.760
main loop time = 121.700000
total time = 121.760000
file read time = 0.060000
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停電による計算機サーバの一時停止:再掲載

2016年09月24日 00時42分26秒 | Weblog
平成28年9月24日(土)の14時から17時まで停電のため計算機サーバが一次停止します。

9月24日の朝に停止して、夕方以降に復帰させる予定です。









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SDPA 比較実験

2016年09月23日 00時09分16秒 | Weblog
性能面では環境2 > 環境1になっています。

◎ SDPA 7.4.0
環境1:Fedora 24, Kernel 4.7.3-200.fc24.x86_64, gcc 6.2.1
環境2:CentOS 7.2, 3.10.0-327.36.1.el7.x86_64, gcc 4.8.5

1: karate.dat-s
環境1:147.04s
環境2:133.57s

2: DSJC500.9.col.dat-s
環境1:46.02s
環境2:44.08s

3: NH3+.2A2\".STO6G.pqgt1t2p.dat-s
環境1:150.87s
環境2:149.05s

◯計算サーバ
SYS-6028R-WTR(CSE-825TQ-R740WB,X10DRW-i,740W Redundant Platinum)
E5-2650v3(2.3GHz 10C 25M9.60 GT/sec LGA2011-3) 105W x2
MEM-DR416L-SL01-ER21(16GB DDR4-2133 ECC REG) 256GB (16GB x16)
HUS724030ALA640 (3.0TB SATA 6Gb/s 7200 RPM, 64MB) 3.0TB x 5(4+1) < RAID10設定推奨 , 実行容量 6TB>
DVM-TEAC-DVDRW-SBT3 (SLIM DVD-RW SATA DRIVE)
MCP-220-81502-0N(Slim SATA DVD kit (include backplane, cable))
3ware 9750-4i Single Pack(6Gbps SAS RAID)
CBL-0343L-01(30awg ipass 4xSATA 76 66 54 45cm w/sb)
SMC社 Testing & Assembly Fee(CPU+HDD+Memory)
BIOS & Stress test fee
IA Linux install / node in house (CentOS6)
MA-93HUDY(USBオプティカルスクロールマウス/ダークグレー/1.67m)
BSKBU02ENBK(英語USB KB 黒 107キー)
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消えた GPU その3

2016年09月22日 00時31分18秒 | Weblog
やっぱり GPU 1 ( Tesla K40m 43:00.0)は異常らしいです。

----------] 12 tests from NesterovSolverTest/3, where TypeParam = caffe::GPUDevice<double>
[ RUN ] NesterovSolverTest/3.TestNesterovLeastSquaresUpdateWithWeightDecay
F0922 00:20:58.611543 20598 common.cpp:162] Check failed: status == CUBLAS_STATUS_SUCCESS (1 vs. 0) CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED
*** Check failure stack trace: ***
@ 0x7f8f2d790e6d (unknown)
@ 0x7f8f2d792ced (unknown)
@ 0x7f8f2d790a5c (unknown)
@ 0x7f8f2d79363e (unknown)
@ 0x7f8f245bf8d3 caffe::Caffe::SetDevice()
@ 0x7f8f2455d98a caffe::P2PSync<>::InternalThreadEntry()
@ 0x7f8f245a57e0 caffe::InternalThread::entry()
@ 0x7f8f2b29824a (unknown)
@ 0x7f8f23c8adc5 start_thread
@ 0x7f8f239b7ced __clone
make: *** [runtest] 中止 (コアダンプしました)


$ nvidia-smi
Thu Sep 22 00:05:41 2016
+------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 352.39 Driver Version: 352.39 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 Tesla K40m Off | 0000:42:00.0 Off | 0 |
| N/A 53C P0 143W / 235W | 4344MiB / 11519MiB | 99% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 1 Tesla K40m Off | 0000:43:00.0 Off | 0 |
| N/A 26C P8 19W / 235W | 22MiB / 11519MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 2 Tesla K40m Off | 0000:81:00.0 Off | 0 |
| N/A 52C P0 136W / 235W | 4220MiB / 11519MiB | 99% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 3 Tesla K40m Off | 0000:82:00.0 Off | 0 |
| N/A 29C P8 20W / 235W | 22MiB / 11519MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| 0 47114 C python2 122MiB |
| 0 54369 C ...tmp/akirat/caffe.new2_5/build/tools/caffe 4193MiB |
| 2 53199 C ...tmp/akirat/caffe.new2_5/build/tools/caffe 4193MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+
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平成28年度公的統計のミクロデータ等を用いた研究の新展開

2016年09月21日 00時07分34秒 | Weblog

今年も、共同研究集会「平成28年度公的統計のミクロデータ等を用いた研究の新展開」を下記要領で開催します。
公的統計を利用した様々な研究発表があります。
事前申し込みの上、奮ってご参加頂ければ幸いです。

--------------------------------------------------------------------------
 日 時:平成28年11月25日(金)10:00~17:50 (9:40受付開始)
 会 場:統計数理研究所 3階セミナー室2(D304号室)
    (東京都立川市緑町10-3)

 <プログラム>
 (暫定版)http://www.nstac.go.jp/services/pdf/program_161125-1.pdf
    ○研究報告
    ○講演
     「統計センターにおけるミクロデータ提供に関する取組(仮)」
 <予 稿 集>http://www.nstac.go.jp/services/pdf/program_161125-2.pdf

 対象者:公表されている公的統計、公的統計のミクロデータを用いた
     実証研究に関心をお持ちの方
 参加費:無料
 定員等:80名(要申込)
 ※本研究集会は統計数理研究所の共同利用の支援を受けて開催しております。
--------------------------------------------------------------------------
本研究集会について、詳細は統計センターHPをご覧ください。
http://www.nstac.go.jp/services/setumeikai.html
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数理最適化研究室

2016年09月20日 12時26分25秒 | Weblog
こんなホームページがまだ残っている。。。

数理最適化研究室

◆研究内容

最適化手法とグリッド技術の融合
最適化手法とは様々な条件の下で最も良い答えを求める方法です。最近では製造業や金融関係だけでなく、 生命科学やナノテクなどの分野でも使用されていますが、本研究室では情報科学の最新の研究成果 (グリッド、クラスタ技術)と融合させて、大規模な最適化問題を解くことを目指します。
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停電による計算機サーバの一時停止

2016年09月19日 02時16分03秒 | Weblog
平成28年9月24日(土)の14時から17時まで停電のため計算機サーバが一次停止します。

9月24日の午前中に停止して、夕方以降に復帰させる予定です。









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新 GPU クラスタ 性能測定 : Graph500

2016年09月18日 02時20分59秒 | Weblog
OpenMPI の方が mvapich よりも速いのだが、動作は安定していない。。。

◎ Graph500
mvapich 2.2
Scale 30 : median_TEPS: 5779503304.09
Scale 31 : median_TEPS: 6257018401.45

OpenMPI 2.0.1
Scale 30 : median_TEPS: 14134276163.2
Scale 31 : 異常終了

◯追加分
ノード数4
各ノード
CPU : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v3 @ 2.30GHz x 2 : 10cores / 1CPU
GPU : NVIDIA K40m x 2
メモリ:256GB
ネットワーク:GbE x 2 + Mellanox Infiniband FDR x 2
HDD : HP 1000GB 7.2krpm SC 2.5型 6G SATA ハードディスクドライブ
OS : CentOS 7.2


◯現在の GPU クラスタ
ノード数4
各ノード
CPU : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2640 v3 @ 2.60GHz x 2 : 8cores / 1CPU
GPU : NVIDIA K40m x 2
メモリ:256GB
ネットワーク:GbE x 2 + Mellanox Infiniband FDR x 2
HDD : HP 500GB 7.2krpm SC 2.5型 6G SATA ハードディスクドライブ
OS : CentOS 7.2









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