消えた GPU その２

サーバの中を開けて確認したところ、１つの GPU の電源コネクタが外れていまして（何故？）、繋ぎ直したら元に戻りました。。。

$ nvidia-smi
Thu Sep 15 00:01:23 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 33C P0 62W / 235W | 22MiB / 11519MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 1 Tesla K40m Off | 0000:43:00.0 Off | 0 |
| N/A 31C P0 62W / 235W | 22MiB / 11519MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 2 Tesla K40m Off | 0000:81:00.0 Off | 0 |
| N/A 32C P0 61W / 235W | 22MiB / 11519MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 3 Tesla K40m Off | 0000:82:00.0 Off | 0 |
| N/A 33C P0 61W / 235W | 22MiB / 11519MiB | 43% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| No running processes found |
+-----------------------------------------------------------------------------+

最大フロ－求解アルゴリズムの効率的実装と，その大規模データを用いた避難計画策定への応用：再掲載

最大フロー求解アルゴリズムの効率的実装と，その大規模データを用いた避難計画策定への応用
An efficient implementation of the max-flow algorithm and its application to the evacuation planning using large-scale data

開催日
2016年9月22日(木) 9:50 - 15:30

開催場所
九州大学 伊都キャンパス ウエスト1号館 D棟 4階 IMIコンファレンスルーム(W1-D-414)


【プログラム】
(全7講演)
9月22日(木)

09:50 - 10:00 オープニング

10:00 - 10:30 講演1
講演者：小林 和博 (東京理科大学)
講演タイトル《避難計画問題に対する計算技術とその応用》
≪Computation and application of the evaculation problem≫
アブストラクト: 大規模データに対するグラフ解析の実現では，モデル・アルゴリズム・計算技術の成果の効果的な組合せが重要である．昨年度の短期共同研究では，最大フロー計算の効率的な実装方法と，その津波避難計画への応用を検討した．本発表では，具体的な都市構造や地形の考慮，大規模実データへの対応，アルゴリズムの改善など，昨年度の成果を基として，本年度の研究の目的と期待される成果を述べる．

10:30 - 11:00 講演2
講演者：藤澤 克樹 (九州大学・JST CREST)
講演タイトル《大規模グラフ解析と都市 OS の開発--- ヒト・モノのモビリティに関する新しい数理モデルとその応用 ---》
≪Large-scale graph analysis for realizing urban OS≫
アブストラクト: 新しいスーパーコンピュータの応用として大規模なグラフ解析が注目を集めている. 現在、都市 OS 開発などのサイバーフィジカルシステムにおいて,　ヒト・モノのモビリティに関する数理モデル及び最適化手法としてのグラフ解析の利用が開始されている. このような最先端理論（Algorithm Theory）+ 大規模実データ（Big Data）+ 最新計算技術（Computation）の有機的な組合せによる最新のグラフ解析の応用について紹介を行う．

11:00 - 11:30 講演3
講演者：斉藤 努 (構造計画研究所)
講演タイトル《Pythonによる最適化とデータ分析》
≪Optimization and data analysis using Python≫
アブストラクト: Pythonでよく用いられるライブラリを紹介する．その中で, 最適化とデータ分析について, 詳しく見ていくことにする．データ分析でよく用いられるデータ構造を使うと, 最適化の数理モデルをわかりやすく表現することができる. いくつかの例題を通して, この手法を具体的に説明する.

11:30 - 13:00 休憩

13:00 - 13:30 講演4
講演者：間瀬 正啓, 清水 正明 (日立製作所)
講演タイトル《ヒト・モノの動きの数理および機械学習によるモデル化》
≪Mathematical modeling and machine learning for flow of human and vehicle.≫
アブストラクト: 都市の交通・物流の安全性と利便性の向上に向けて, ヒト・モノの動きのデータの活用が進んでいる. 本発表では, その一例として動線データを分析, 活用するための数理および機械学習におけるモデル化の取り組みについて紹介する.

13:30 - 14:00 講演5
講演者：神山 直之 (九州大学)
講演タイトル《避難計画問題に対する実用的なアルゴリズム》
≪Practical algorithms for the evacuation problem≫
アブストラクト: 本発表では，動的ネットワーク上で定義される避難計画問題に対する実用的なアルゴリズムに関する発表を行う．まずこの問題が理論的に劣モジュラ関数最小化問題を1回解く計算時間で解けることを示し，この考え方を用いて時間拡大ネットワーク上での最大流問題を解く回数を減らすことができると期待されるアルゴリズムを提案する．その後，計算実験結果を通じ提案アルゴリズムの性能および振る舞いを報告する．

14:00 - 14:30 講演6
講演者：瀧澤 重志 (大阪市立大学)
講演タイトル《大阪市を対象とした避難計画問題の進展》
≪Recent progress in evacuation problem in the city of Osaka≫
アブストラクト: 昨年度の公開WSでは，大阪市地下空間浸水対策協議会の活動の一環として行った，梅田地下街のマルチエージェントによる避難シミュレーションと，基礎的な最速フローモデルの適用事例を紹介した．今年度は，その後の研究の展開や，今年度開始した大阪市全域を対象とした南海トラフ地震発生時の，避難・帰宅行動に関する研究の進捗について説明する．

14:30 - 15:00 講演7
講演者：佐藤 憲一郎 (関東学院大学)
講演タイトル《普遍的最速フローを用いた地震津波シナリオの評価》
≪Evaluation of the Tsunami inundation modeling using the universally quickest flow≫
アブストラクト: 現在，津波避難に関する見直しが進められているが，特定の地震津波シナリオへの対策にとどまっているケースが散見される．しかし，想定される地震津波シナリオは多数存在し，その中には現在想定しているシナリオを超える避難が困難なシナリオも存在しうる．そこで，想定される多数の地震津波シナリオに対し，避難完了までの最短時間を定量的に示すことができる普遍的最速フローと，津波浸水時の道路浸水状況・浸水開始時刻が判別できる高精度な津波浸水シミュレーションを組み合わせ，地震津波シナリオ毎に津波浸水域避難シミュレーションを実施する手法について提案する．

15:00 - 15:30 ディスカッション

産業における応用数理：終了

９月１２日に以下のセッションも無事終了しまして、いろいろな方と交流することが出来ました。。。

日本応用数理学会 2016年度年会プログラム

▷ [研究部会OS] 産業における応用数理 ［9月12日：16:30-17:50：1A］
大規模グラフ解析と都市 OS の開発 —ヒト・モノのモビリティに関する新しい数理モデルとその応用— / ○藤澤 克樹 (九州大学) [概要]
◎劣加法性に基づく提携構造形成問題とその応用 / 神山 直之 (九州大学, JSTさきがけ), ○吉良 知文 (九州大学), 穴井 宏和 (（株）富士通研究所), 岩根 秀直 (（株）富士通研究所), 大堀 耕太郎 (（株）富士通研究所) [概要]
剛体・油圧連成解析を用いた電動機HILSシステムの開発 / ○今西 悦二郎 (神戸製鋼) [概要]
複素モーメント型並列固有値解法の耐障害性とその性能評価 / ○今倉 暁 (筑波大学), 二村 保徳 (筑波大学), 櫻井 鉄也 (筑波大学) [概要]

2016-09-12 ～ 09-14
日本応用数理学会 2016年度年会

会場: 北九州国際会議場 (福岡県北九州市小倉)
概要: 日本応用数理学会の 2016年度年会です. 応用数理的な研究, 産業, 教育等に関わる成果を発表し,御互いの知見を交換しあう場です. 奮って御参加ください.

詳細 web

http://annual2016.jsiam.org/

* 上記が正式な web で、下記は抜粋情報です．
開催日程 2016年 9月12日(月) ～ 14日(水)
会場 北九州国際会議場
(北九州市小倉北区浅野三丁目8-1), アクセス，周辺マップ等)

新 GPU クラスタ 性能測定

mvapich 2.2 と Intel コンパイラ Parallel Studio XE 2017 を GPU クラスタにインストールして性能測定してみました。

何故か５月時の計測よりも性能が落ちています。。。
[gpdpotrf] ### END n=249675, nb=1024, 4x4 procs, ver 50: 444.954sec --> 11659.733GFlops ###

参考：５月の計測
[gpdpotrf] ### END n=249675, nb=1024, 4x4 procs, ver 50: 352.798sec --> 14705.437GFlops ###

◯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

JST ポストペタ CREST ワークショップ

JST ポストペタ CREST ワークショップを計画しています。日時と場所は以下の予定です。

日程：12/14 ～ 12/15
場所：東京　秋葉原コンベンションホール
第１6 回PCクラスタシンポジウム内での併設

数学・数理科学専攻若手研究者のための異分野・異業種研究交流会２０１６

「数学・数理科学専攻若手研究者のための異分野・異業種研究交流会２０１６」
　　日時：　平成28年11月19日（土）　11:00--20:00
　　場所：　明治大学中野キャンパス（東京）
　　ポスター発表締切（10月14日）
　　一般参加申込締切（11月11日）
　　http://mathsoc.jp/administration/career/kouryukai2016.html

第156回 ハイパフォーマンスコンピューティング研究会

◆第156回 ハイパフォーマンスコンピューティング研究会
(主査：横川三津夫，幹事：遠藤敏夫，櫻井隆雄，林亮子，板倉憲一)
■議題：一般
■日程：2016年9月15日(木) - 9月16日(金)
■場所：小樽経済センター(4Fホール) 会場ページ
〒047-8520　小樽市稲穂2丁目22番1号
札幌から約60分/新千歳空港から約100分（直通列車あり）
小樽駅下車　徒歩2分。

インテル® Parallel Studio XE 2017

インテル Parallel Studio XE 2017 が出たので一緒に比較してみました。。。

ソフトウェア SDPA 7.4.0

◯問題１：karate.dat-s
gcc 4.8.5 + OpenBLAS 0.2.19 : 118.57s
gcc 6.1.0 + OpenBLAS 0.2.19 : 121.13s
gcc 6.2.0 + OpenBLAS 0.2.19 : 122.79s
icc 16.0.2 + Intel MKL 11.3.2 : 98.23s
icc 16.0.3 + Intel MKL 11.3.3 : 97.77s
icc 17.0.0 + Intel MKL 2017 : 112.44s

◯問題２：DSJC500.9.dat-s
gcc 4.8.5 + OpenBLAS 0.2.19 : 35.00s
gcc 6.1.0 + OpenBLAS 0.2.19 : 35.06s
gcc 6.2.0 + OpenBLAS 0.2.19 : 38.28s
icc 16.0.2 + Intel MKL 11.3.2 : 28.38s
icc 16.0.3 + Intel MKL 11.3.3 : 29.57s
icc 17.0.0 + Intel MKL 2017 : 37.01s

◯問題３：NH3+.2A2\".STO6G.pqgt1t2p.dat-s
gcc 4.8.5 + OpenBLAS 0.2.19 : 129.23s
gcc 6.1.0 + OpenBLAS 0.2.19 : 128.93s
gcc 6.2.0 + OpenBLAS 0.2.19 : 130.34s
icc 16.0.2 + Intel MKL 11.3.2 : 127.79s
icc 16.0.3 + Intel MKL 11.3.3 : 128.26s
icc 17.0.0 + Intel MKL 2017 : 131.08s

◯計算サーバ
CPU : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2670 v3 @ 2.30GHz x 2
メモリ：512GB
OS : CentOS 7.2

Seventh Green Graph 500 List (released June 2016)

少し前のことになりますが Seventh Green Graph 500 List (released June 2016) が公開されています。

科研費公募開始

◆公募要領（「新学術領域研究」及び「特別研究促進費」）
http://www.mext.go.jp/a_menu/shinkou/hojyo/boshu/__icsFiles/afieldfile/2016/09/01/1376435_01.pdf
　（文科省Webサイトへリンク）

◆公募要領（「基盤研究」等）
http://www.jsps.go.jp/j-grantsinaid/03_keikaku/data/h29/h29koubo.pdf
　（日本学術振興会Webサイトへリンク）

◆公募要領（研究成果公開促進費）
http://www.jsps.go.jp/j-grantsinaid/13_seika/data/keikaku_dl/koubo/h29/1koubo/i_h29_koubo00_all.pdf
　（日本学術振興会Webサイトへリンク）

ネットワークストレージのディペンダビリティ

ネットワークストレージのディペンダビリティ，ユーザビリティとセキュリティに対する秘密分散法の応用とその数学モデリング
Secret Sharing for Dependability, Usability and Security of Network Storage and Its Mathematical Modeling

※ この研究集会はマス・フォア・インダストリ研究所 共同利用研究の公開プログラムです．

開催日
2016年9月5日(月) - 9月7日(水)

開催場所
〒814-0001 福岡市早良区百道浜3丁目8-34
九州大学 産学官連携イノベーションプラザ 2F セミナー室

講演者

【基調講演】
Yvo Desmedt (The University of Texas at Dallas)
講演タイトル：Applications of Secret Sharing: Beyond Storage Service

【海外招待講演】
Arkadii Slinko (The University of Auckland)
講演タイトル：Classification of Ideal Secret Sharing Schemes with Weighted Access Structures
Patrick P. C. Lee (The Chinese University of Hong Kong)
講演タイトル：Unifying Reliability, Security, and Deduplication in Cloud Storage

【招待講演】
Xu Rui (株式会社KDDI研究所)
菊池 亮 (日本電信電話株式会社)
荒木 俊則 (日本電気株式会社)
駒野 雄一 (株式会社東芝)
岩村 惠市 (東京理科大学)
Jon-Lark Kim (Sogang University)
土井 洋 (情報セキュリティ大学院大学)
尾花 賢 (法政大学)

【一般公演】
尾崎 寛之 (リアルテクノロジー株式会社)
Partha Sarathi Roy (九州大学)
Chi Cheng (九州大学)
須賀 祐治 (株式会社インターネットイニシアティブ)

組織委員
穴田 啓晃 (長崎県立大学)
モロゾフ キリル (東京工業大学)
須賀 祐治 (株式会社インターネットイニシアティブ)
奥村 伸也 (公益財団法人九州先端科学技術研究所)
櫻井 幸一 (公益財団法人九州先端科学技術研究所)

問い合わせ先
穴田 啓晃 (長崎県立大学) anada[at]sun.ac.jp ([at]を@に変換)

共催: 公益財団法人九州先端科学技術研究所

Intel MKL 11.3.3 と OpenBLAS 0.2.19 その２

gcc 6.2.0 がリリースされたので実験を追加してみましたが、あまりぱっとしない性能です。。。

ソフトウェア SDPA 7.4.0

◯問題１：karate.dat-s
gcc 4.8.5 + OpenBLAS 0.2.19 : 118.57s
gcc 6.1.0 + OpenBLAS 0.2.19 : 121.13s
gcc 6.2.0 + OpenBLAS 0.2.19 : 122.79s
icc 16.0.2 + Intel MKL 11.3.2 : 98.23s
icc 16.0.3 + Intel MKL 11.3.3 : 97.77s

◯問題２：DSJC500.9.dat-s
gcc 4.8.5 + OpenBLAS 0.2.19 : 35.00s
gcc 6.1.0 + OpenBLAS 0.2.19 : 35.06s
gcc 6.2.0 + OpenBLAS 0.2.19 : 38.28s
icc 16.0.2 + Intel MKL 11.3.2 : 28.38s
icc 16.0.3 + Intel MKL 11.3.3 : 29.57s

◯問題３：NH3+.2A2\".STO6G.pqgt1t2p.dat-s
gcc 4.8.5 + OpenBLAS 0.2.19 : 129.23s
gcc 6.1.0 + OpenBLAS 0.2.19 : 128.93s
gcc 6.2.0 + OpenBLAS 0.2.19 : 130.34s
icc 16.0.2 + Intel MKL 11.3.2 : 127.79s
icc 16.0.3 + Intel MKL 11.3.3 : 128.26s

◯計算サーバ
CPU : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2670 v3 @ 2.30GHz x 2
メモリ：512GB
OS : CentOS 7.2

マス・フォア・インダストリ研究所 教授1名公募

マス・フォア・インダストリ研究所 教授1名公募(2016年11月30日必着)(応募書類は日本語でも可)

Call for Applicants

Position open for Professor
Institution: Kyushu University
Department: Institute of Mathematics for Industry
Employer Type: Academic
Position Type: Permanent
Subject Area(s): Mathematical Aspects of Information Sciences Geographic Location: Kyushu University Ito Campus, Fukuoka, Japan

Position Description
The Institute of Mathematics for Industry at Kyushu University (Fukuoka, JAPAN) invites applicants for a PROFESSOR POSITION ("Kyoju" in Japanese) starting from April 2017.
We seek candidates with a strong background in mathematic, interest in collaboration with industry and research expertise in mathematical aspects of information sciences including information processing, artificial intelligence, machine learning, cryptography, logic of programming languages, computer algebra and computational aspects of optimization and control theory. The selection will be based on the achievement and capability of candidates in mathematical research.
Kyushu University is one of the seven major national universities in Japan, located at Fukuoka in the western part of Japan. The Institute of Mathematics for Industry (IMI) was established in April 2011 and was declared a Joint Usage / Research Center for Mathematics for Industry in Japan in April 2013. Joint research is one of the most important research activities for IMI and is being promoted through close coordination with other research activities in IMI. IMI consists of approximately 28 full-time members who are active in various areas of pure and applied mathematics as well as in collaboration with industry. Please visit our website for more information. http://www.imi.kyushu-u.ac.jp/eng/

Salary
Salary will be determined based on qualification and experience in accordance with the wage system of Kyushu University.

Term
The term of contract is up to the mandatory retirement age of 65.

Duty
All professors in IMI are professors of Graduate School of Mathematics (“Suuri Gakufu” in Japanese) as well. So they have a responsibility for the education of graduate and undergraduate students. Also all professors in Mathematics (IMI and the Faculty of Mathematics) share administration duties, such as assistance for the entrance examinations and committee activities for the Institute, the Graduate School, and the University.
To apply, please send the documents listed below to the following address by POSTAL MAIL. (We do not accept applications by email or fax.) The documents must reach the address no later than 30th (Wed.) November 2016.

Inquiries are to be sent to Prof. Yoshihiro Mizoguchi
ym @ imi.kyushu-u.ac.jp
List of documents to be sent
1. Curriculum vitae.
2. List of publications and preprints, and list of talks.
3. Photocopies of selected (at most five) publications, and if necessary, other documents
such as research reports.
4. Summary of research achievements.
5. Description of future research projects. Description of ideas for education.
6. List of names and addresses of three references.
7. A letter of recommendation from one of the references. The reference may send this
directly to the address below.

Address
IMI Kyoju Hiring Committee,
Institute of Mathematics for Industry,
Kyushu University,
744 Motooka, Nishi-ku, Fukuoka,
819-0395, Japan

Remarks
1. Application documents may be written in English or in Japanese.
2. Personal information in the received documents is used only for the selection purpose. 3. We will not return the received documents unless requested by the applicant.

消えた GPU

以下の Huawei マシンですが、突然 GPU の認識数が 4 から 3 になってしまいました。。。
Tesla K40m Off | 0000:43:00.0 Off | 0 | というのが行方不明です。

◯現在の構成
> nvidia-smi
Thu Sep 1 23:32:16 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 33C P0 61W / 235W | 22MiB / 11519MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 1 Tesla K40m Off | 0000:81:00.0 Off | 0 |
| N/A 30C P0 62W / 235W | 22MiB / 11519MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 2 Tesla K40m Off | 0000:82:00.0 Off | 0 |
| N/A 32C P0 63W / 235W | 22MiB / 11519MiB | 38% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| No running processes found |
+-----------------------------------------------------------------------------+


◯以前の構成：
> nvidia-smi
Sat Jul 18 19:11:42 2015
+------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 346.46 Driver Version: 346.46 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 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 34C P0 61W / 235W | 55MiB / 11519MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 1 Tesla K40m Off | 0000:43:00.0 Off | 0 |
| N/A 33C P0 61W / 235W | 55MiB / 11519MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 2 Tesla K40m Off | 0000:81:00.0 Off | 0 |
| N/A 30C P0 62W / 235W | 55MiB / 11519MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 3 Tesla K40m Off | 0000:82:00.0 Off | 0 |
| N/A 33C P0 63W / 235W | 55MiB / 11519MiB | 33% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| No running processes found |
+-----------------------------------------------------------------------------+

産業に応える数学

産業に応える数学
-幾何・統計・計算数学からものづくりへ-

【企画】：
九州大学マス・フォア・インダストリ研究所(IMI)

開催日 2016年9月13日(火)

開催場所 819-0395 福岡県福岡市西区元岡744番地
九州大学 伊都キャンパス センター1号館 講演室42
アクセスについてはこちらをご覧ください．

プログラム 9月13日(火)

9:30 - 11:45
講演(1)《製鉄プロセスにおける数理的研究の現状と、数理科学と物質・材料の連携の展開について》
講演者：中川 淳一 (新日鐵住金)
講演(2)《ベイジアンネットワークによる構造学習と材料品質への応用》
講演者：西井 龍映 (九大IMI)
講演(3)《微分トポロジーによるデータ可視化》
講演者：佐伯 修 (九大IMI)

13:30 - 15:00
講演(4)《曲面に対する非等方的エネルギーの幾何》
講演者：小磯 深幸 (九大IMI)
講演(5)《数値解析から見た計算機シミュレーションの高精度化・高効率化》
講演者：田上 大助 (九大IMI)