新型スーパーコンピュータ「Cygnus」運用開始

筑波大学計算科学研究センター・新型スーパーコンピュータ「Cygnus」運用開始

2019/03/26

筑波大学計算科学研究センターは、演算加速スーパーコンピュータの新世代を切り拓く多重複合型演算加速スーパーコンピュータ「Cygnus」を平成31年4月1日から稼働開始します。
Cygnusは平成31年3月31日をもって運用を停止する同センターのメニーコア型スーパーコンピュータCOMAの後継機となりますが、国内初の多重演算加速装置搭載という挑戦的なシステムアーキテクチャとなっており、様々なアプリケーションにおいて、従来の単一種類の演算加速装置ではなし得なかった高い効率と低い電力での高性能計算の実現を目指しています。
スーパーコンピュータ「Cygnus（シグナス）」は、GPUとFPGAという2つの演算加速装置をもつ計算機システムであり、2つの演算加速装置を、白鳥座（Cygnus）の左の翼のすぐ上の方向にあり高い活動性を示す“Cygnus A”という銀河になぞらえてこの命名となりました。白鳥が、２つの翼で加速して羽ばたくという意味合いも込められています。

NVIDIA to Acquire Mellanox for $6.9 Billion

NVIDIA to Acquire Mellanox for $6.9 Billion
Monday, March 11, 2019

Unites leaders in processing and interconnect for the high performance computing market
Builds on the companies’ long history of collaboration and joint innovation
Expected to be accretive to NVIDIA’s non-GAAP gross margin, non-GAAP EPS and free cash flow immediately after close

NVIDIA and Mellanox today announced that the companies have reached a definitive agreement under which NVIDIA will acquire Mellanox. Pursuant to the agreement, NVIDIA will acquire all of the issued and outstanding common shares of Mellanox for $125 per share in cash, representing a total enterprise value of approximately $6.9 billion. Once complete, the combination is expected to be immediately accretive to NVIDIA’s non-GAAP gross margin, non-GAAP earnings per share and free cash flow.

NVIDIA が CUDA-X AI ライブラリを更新

NVIDIA が CUDA-X AI ライブラリを更新

CUDA-X AI ソフトウェア高速化ライブラリは、現代の AI アプリケーションにおける GPU の能力を解き放ちます。 新しいアップデートにより、Tensor コアの活用、NLP 向け BERT の高速化、音声駆動のレコメンド エンジンの構築等が可能になります。


NVIDIA Announces CUDA-X AI SDK
March 18, 2019

At GTC Silicon Valley in San Jose, NVIDIA released CUDA-X AI, a collection of NVIDIA’s GPU acceleration libraries built on CUDA that accelerate deep learning, machine learning, and data analysis.

CUDA-X AI includes cuDNN for accelerating deep learning primitives, cuML from RAPIDS.ai for accelerating machine learning algorithms, NVIDIA TensorRT for optimizing trained models for inference, and over 15 other libraries. Together, they work seamlessly with NVIDIA Tensor Core GPUs to accelerate the end-to-end workflows for developing and deploying AI-based applications.

CUDA-X AI is integrated into all deep learning frameworks, including TensorFlow, Pytorch, and MXNet, and leading cloud platforms, including AWS, Microsoft Azure, and Google Cloud.

CUDA-X AI libraries are freely available as individual downloads or as containerized software stacks for many applications from NGC. They can be deployed everywhere on NVIDIA GPUs, including desktops, workstations, servers, cloud computing, and internet of things (IoT) devices.

ムーンショット型研究開発制度の創設

今、話題の書類です。。。

ムーンショット型研究開発制度の創設

○ こうした情勢を踏まえ、今般創設するムーンショット型研究開発制度は、少子高齢化の進展や大規模
自然災害への備え、地球温暖化問題など、我が国が抱える様々な困難な課題の解決を目指し、世界
中から科学者の英知を結集し、関係府省が一体となって挑戦的研究開発を推進する仕組みを整備。
○ 特に、単なる既存技術の組み合わせ型研究ではなく、基礎研究段階にある独創的な知見・アイデア
を取り入れた挑戦的研究開発（ムーンショット）を積極的に推進することにより、失敗も許容しながら革
新的な研究成果を発掘し、破壊的イノベーションの創出につなげる。
ム

Tellus SPACE xDATA Fes

宇宙データはイノヴェイションの新たなトリガーだ！：Tellus SPACE xDATA Fes.で語られたこと

宇宙データ（衛星データ）を人々に開放することで、イノヴェイションと宇宙ビジネスを加速する。そんな目標を掲げる、日本初の衛星データ・プラットフォーム「Tellus（テルース）」が、ついに始動した。Tellus v1.0（バージョン1.0）のローンチにあわせて開催されたイヴェント「Tellus SPACE xDATA Fes.」から、「宇宙xデータ」がつくり出す未来とTellusへの期待が語り合われた2つのトークセッションをレポートする。

Windows Subsystem for Linux & Ubuntu その２

以下の SDPA のバイナリを Ubunru(Windows Subsystem for Linux)上で -static 付きで作成して、Ubuntu 18.10 に送ったら、普通に動作しました。。。

1$ g++ -funroll-all-loops -O2 -m64 -fopenmp -DDIMACS_PRINT -D_REENTRANT -O2 -funroll-all-loops -fPIC -o sdpa sdpa-sdpa_exe.o -lpthread -L. -lsdpa -L/home/fujisawa/source/sdpa.7.4.1/mumps/build/lib -ldmumps -lmumps_common -lpord -L/home/fujisawa/source/sdpa.7.4.1/mumps/build/libseq -lmpiseq -L./lib -lopenblas -lgomp -L./lib -lopenblas -lgomp -L/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/7 -L/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/7/../../../x86_64-linux-gnu -L/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/7/../../../../lib -L/lib/x86_64-linux-gnu -L/lib/../lib -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu -L/usr/lib/../lib -L/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/7/../../.. -lpthread -lgfortran -lm -lgomp -lquadmath -lpthread -static
/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/7/libgomp.a(target.o): In function `gomp_target_init':
(.text+0x8b): warning: Using 'dlopen' in statically linked applications requires at runtime the shared libraries from the glibc version used for linking

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Windows Subsystem for Linux を利用して Ubuntu 18.04 を Windows 10 上にインストールしました。

いつものように SDPA 7.4.1 の実行です。

◯問題１：karate.dat-s
gcc 7.3.0 + OpenBLAS 0.3.6.dev :120.40s

◯問題２：DSJC500.9.dat-s
gcc 7.3.0 + OpenBLAS 0.3.6.dev :37.33s

◯問題３：NH3+.2A2\".STO6G.pqgt1t2p.dat-s
gcc 7.3.0 + OpenBLAS 0.3.6.dev : 70.87s




◯計算サーバ
CPU : Core i9 7960X (16コア/32スレッド/2.8GHz/tb4.2GHz/22MB/165W) LGA2066,
メモリ : 128GB (32GB×4) DDR4 2666(PC4-21300)
OS : Windows 10 & Ubuntu 18.04

The 4th ISM-ZIB-IMI MODAL Workshop 開始

いよいよ開始（正式には２７日から）です。。。

The 4th ISM-ZIB-IMI MODAL Workshop のホームページです。
https://ura3.c.ism.ac.jp/opt2019/

The 4th ISM-ZIB-IMI MODAL Workshop

Date: Tokyo, Japan, 25th – 30th March 2019
Venue: The Institute of Statistical Mathematics, Tokyo, Japan

The Institute of Statistical Mathematics (ISM), the Zuse Institute Berlin (ZIB) and the Institute of Mathematics for Industry (IMI), Kyushu University, will hold the fourth workshop on mathematical optimization and related fields in late March 2019. This international workshop will be held in conjunction with an annual cooperative research meeting on optimization.

Schedule Overview
March 25th (Mon) – 26th (Tue): An Annual Cooperative Meeting "Optimization: Modeling and Algorithms"
March 27th (Wed) – 29th (Fri): The 4th ISM-ZIB-IMI MODAL Workshop on Mathematical Optimization and Data Analysis
March 30th (Sat): Excursion

Program at a Glance
A more detailed scientific program including abstracts is available here.

March 27th (Auditorium)
Time Speaker Title
10:00 – 10:05 Satoshi Ito (ISM) Opening Address
10:05 – 11:25 Julian Hall (Univ Edinburgh) Linear Programming solvers: the state of the art
11:25 – 11:40 Coffee Break
11:40 – 12:15 Junji Nakano (ISM) A New Metric for the Analysis of the Scientific Article Citation Network
12:15 – 13:45 Lunch
13:45 – 14:00 Thorsten Koch (ZIB) The MODAL GasLab: Goals and state of affairs
14:00 – 14:50 Mladen Terzic & Frank Klimek (Open Grid Europe) Optimized Execution of Dispatching: Building the future decision support system for nationwide gas transmission system operations
14:50 – 15:05 Coffee Break
15:05 – 15:40 Kai Hoppmann (ZIB) Optimal operation of macroscopic gas flow over time
15:40 – 16:15 Felix Hennings (ZIB) Controlling transient gas flow in complex pipeline intersection areas
16:15 – 16:30 Coffee Break
16:30 – 17:05 Yuki Maekawa (Hitachi) Shunting Scheduling Method in a Railway Depot for Dealing with Changes in Operational Conditions
15:05 – 17:55 Ralf Borndörfer(ZIB) The hypernetwork simplex algorithm and railway optimization

March 28th (Seminar Room 1)
Time Speaker Title
10:00 – 10:35 Katsuki Fujisawa (IMI & AIST-Tokyo Tech RWBC-OIL) Current and future projects for CPS applications with ABCI —AI Bridging Cloud Infrastructure—
10:35 – 11:10 Nozomi Hata (Kyushu Univ) Mobility Optimization of Humans and Products on Cyber Physical System via Mathematical Programming
11:10 – 11:25 Coffee Break
11:25 – 12:00 Nariaki Tateiwa (Kyushu Univ) Construction and Evaluation of the HEV Control Algorithm using a Black-Box simulator
12:00 – 12:35 Takufumi Yoshida (Toshiba) Unit Commitment Problem Revisited in the course of Electricity Market Reform in Japan
12:35 – 14:05 Lunch
14:05 – 14:55 Michael R. Bussieck (GAMS) Solving Energy System Models with GAMS on HPC platforms
14:55 – 15:10 Coffee Break
15:10 – 15:45 Akira Tanaka (Kyushu Univ) Map-Matching Algorithms using Shortest Path Algorithm on Time-Expanded Graph
15:45 – 16:20 Akihiro Yoshida (Kyushu Univ) Demand Prediction and Repositioning Problem for Bike-Sharing System
16:20 – 16:35 Coffee Break
16:35 – 17:10 Ayaka Sakata (ISM) Accelerating cross-validation in sparse linear regression with piecewise continuous nonconvex penalties
17:10 – 17:45 Hideitsu Hino (ISM) Fused Sparse Transition Probability Matrix Estimation

March 29th (Seminar Room 1)
Time Speaker Title
10:00 – 10:35 Mirai Tanaka (ISM & RIKEN) Adaptive LP-Newton method for second-order cone optimization problem
10:35 – 11:10 Koichi Fujii(MSI) DNN-based Branch-and-bound for the Quadratic Assignment Problem
11:10 – 11:25 Coffee Break
11:25 – 12:00 Takahito Tanabe (MSI) Implementation issues of Interior-Point Method for real-world NLP problems
12:00 – 12:35 Koichi Fujii (MSI) Aggregation Technique of Mixed Integer Rounding Cut and Cutting Plane Selection
12:35 – 14:05 Lunch
14:05 – 14:40 Atsushi Yoshimoto (ISM) Optimal Landscape Management against Spread of Disastrous Events by Integer Programming
14:40 – 15:15 João Pedro Pedroso (Univ Porto) A Model for Scheduling High-Cadence Telescope Observations
15:15 – 15:30 Coffee Break
15:30 – 16:50 Sebastian Pokutta (Georgia Tech) Smooth Constraint Convex Minimization via Conditional Gradients
16:50 – 16:55 Yuji Shinano (ZIB & ISM) Closing Address

サイバーフィジカルシステム研究棟

人・機械協調AI研究のための生産、物流、創薬の模擬環境を整備
－「サイバーフィジカルシステム研究棟」を構築、今年4月から本格稼働－

ポイント
新たな研究施設「サイバーフィジカルシステム研究棟」を、臨海副都心センターに構築
棟内に機械加工組立工場・小規模半導体製造工場、小規模店舗、バイオ研究の模擬環境（ショーケース）を整備
生産性向上に寄与するAI技術、ロボット技術の融合研究開発に活用
概要
国立研究開発法人 産業技術総合研究所【理事長 中鉢 良治】（以下「産総研」という。）は、2018年12月27日に新たな研究施設である「サイバーフィジカルシステム研究棟」（東京都江東区青海2-4-7 産総研 臨海副都心センター内）を構築しました。

「サイバーフィジカルシステム研究棟」では、AI技術およびロボット技術が融合し、さまざまな機械が人と協調し、人を支援する「人・機械協調AI研究」を推進します。具体的には、生産分野、物流分野、創薬分野における模擬環境（ショーケース）を整備し、その模擬環境内における機械（加工機、ロボットなど）のみならず、作業者まで含めたサイバーフィジカルシステムを構築します。これにより、環境情報、作業情報をデータ化し、AI技術で処理することで、より効率的に生産性向上を図ります。

今後は、産総研 人工知能研究センター【研究センター長 辻井 潤一、副研究センター長（人・機械協調AI研究担当） 谷川 民生】の三つの研究チームが中心となり、民間企業と共に共同研究コンソーシアムを構築し、「サイバーフィジカルシステム研究棟」を産学官一体の研究拠点とすることで、AI技術の社会実装の加速化を目指します。

OR 学会研究部会 最適化とその応用 未来を担う若手研究者の集い 2019

OR 学会研究部会 最適化とその応用 未来を担う若手研究者の集い 2019

日時: 2019 年 6 月 29 日 (土) および 30 日 (日)
会場: 筑波大学 筑波キャンパス 春日地区 春日講堂
交通アクセス: http://www.tsukuba.ac.jp/access/tsukuba_access.html
キャンパスマップ: http://www.tsukuba.ac.jp/access/map_kasuga.html
参加費用: 無料 (宿泊, 懇親会は有料)
参加資格: 自由 (会員/非会員不問)

ポスト「京」の名称を募集します

ポスト「京」の名称を募集します

理化学研究所 計算科学研究センターでは、2021年ころの共用開始を目指して開発を進めている、スーパーコンピュータ「京」の後継機(通称・ポスト「京」)の名称を広く公募いたします。

その名称については以下のようなことを期待しています。

世界トップレベルの研究拠点・スーパーコンピュータであることを知っていただけること
日本国内のみならず、世界中の方々にとって親しみやすい名称であること
どうぞ、奮ってご応募ください！

平成31年度IMI共同利用研究計画採択のお知らせ

平成31年度IMI共同利用研究計画採択のお知らせ

このたび、九州大学マス・フォア・インダストリ研究所は、平成31年度共同利用研究の公募を行いました。
申請された提案は共同利用・共同研究委員会において審議され、その結果、以下の利用計画が採択されました。

【プロジェクト研究】
短期共同研究（1件）
(1)
研究計画題目：データ駆動型実時間制御のためのクープマン作用素学習の数理とアルゴリズム
研究代表者：薄 良彦（大阪府立大学・工学研究科・准教授）
研究実施期間：平成31年9月16日（月）～ 平成31年9月20日（金）予定

短期研究員（1件）
(1)
研究計画題目：PDEモデルから定まる時系列データ解析の作用素論的な手法の構築
研究代表者：石川 勲（理化学研究所 革新知能統合センター 汎用基盤研究 数理科学チーム・特別研究員）
研究実施期間：平成31年8月18日（日）～ 平成31年9月1日（日）予定


【一般研究】
研究集会（II）（5件）
(1)
研究計画題目：代数・論理・幾何と情報科学――理論から実世界への展開
研究代表者：河村 彰星（システム情報科学研究院・准教授）
研究実施期間：平成31年8月31日（土）～ 平成31年9月1日（日）予定

(2)
研究計画題目：結晶の界面，転位，構造の先進数理解析
研究代表者：松谷 茂樹（佐世保工業高等専門学校 一般科目 数理情報科・教授）
研究実施期間：平成31年9月9日（月）～ 平成31年9月10日（火）予定

(3)
研究計画題目：量子計算、ポスト量子暗号、量子符号の融合と深化
研究代表者：高島 克幸 （三菱電機 情報技術総合研究所 松井暗号プロジェクトG・主管技師長）
研究実施期間：平成31年6月1日（土）～ 平成31年6月3日（月）予定

(4)
研究計画題目：ドレスト光子に関する数理研究とその応用
研究代表者：佐久間 弘文（一般社団法人ドレスト光子研究起点・理事）
研究実施期間：平成32年2月6日（木）～ 平成32年2月7日（金）予定

(5)
研究計画題目：新たな非破壊・非侵襲検査技術とその応用
研究代表者：滝口 孝志（防衛大学校 数学教育室・准教授）
研究実施期間：平成31年10月22日（火）～ 平成31年10月25日（金）予定


短期共同研究（5件）
(1)
研究計画題目：量子シミュレータとしての量子ウォークの数理
研究代表者：鈴木 章斗（信州大学・工学部・准教授）
研究実施期間：平成31年6月3日（月）～ 平成31年6月5日（水）予定

(2)
研究計画題目：実践と数理に根ざした多目的最適化ベンチマークの開発
研究代表者：濱田 直希（株式会社富士通研究所 発見数理技術PJ・研究員）
研究実施期間：平成31年9月2日（月）～ 平成31年9月6日（金）予定

(3)
研究計画題目：造船における曲面幾何学の展開
研究代表者：松尾 宏平（国立研究開発法人 海上・港湾・航空技術研究所 海上技術安全研究所・主任研究員）
研究実施期間：平成31年8月5日（月）～ 平成31年8月9日（金）予定

(4)
研究計画題目：離散微分幾何の設計への応用：理論から実務へ
研究代表者：三浦 憲二郎（静岡大学創造科学技術大学院・教授）
研究実施期間：平成31年9月9日（月）～ 平成31年9月11日（水）予定

(5)
研究計画題目：数値流体力学(CFD)解析と人工知能(AI)を併用した脳動脈瘤増大・破裂指標の構築
研究代表者：杉山 由恵（大阪大学大学院情報科学研究科・教授）
研究実施期間：平成31年8月19日（月）～ 平成31年8月23日（金）予定


短期研究員（2件）
(1)
研究計画題目：層流―乱流遷移における動的渦群の普遍性発見理論の開発
研究代表者：松浦 一雄（愛媛大学大学院理工学研究科・准教授）
研究実施期間：平成31年8月13日（火）～ 平成31年8月20日（火）予定

(2)
研究計画題目：層流―乱流遷移における動的渦群の普遍性発見理論の開発
研究代表者：松浦 一雄（愛媛大学大学院理工学研究科・准教授）
研究実施期間：平成31年8月13日（火）～ 平成31年8月20日（火）


【若手研究】
短期共同研究（2件）
(1)
研究計画題目：輪郭線認識に関する数理理論の発展と工学への応用
研究代表者：一木 俊助（横浜国立大学大学院環境情報研究院 ・日本学術振興会特別研究員PD）
研究実施期間：平成31年8月26日（月）～ 平成31年8月30日（金）予定

(2)
研究計画題目：理論・計算数学と暗号学の融合アプローチによる次世代暗号構築の新展開
研究代表者：工藤 桃成（神戸市立工業高等専門学校・助教）
研究実施期間：平成31年11月5日（火）～ 平成31年11月9日（土）予定


※3月7日時点の情報です。内容は変更される場合があります。

九州大学 大学院数理学研究院 数理科学部門 准教授公募

九州大学 大学院数理学研究院 数理科学部門 准教授公募について

拝啓 時下ますますご清祥のこととお慶び申し上げます。 さて、このたび本研究院では下記要領で教員の公募を行うことになりました。関係の皆様にお知らせい ただくとともに、適任者をご存知の場合には応募をお勧め下さいますようお願い申し上げます。
記
1. 採用職種: 准教授 2名
2. 所属: 九州大学大学院数理学研究院 数理科学部門
3. 採用予定日: 採用決定後できるだけ早い時期
4. 任期: なし
5. 専門分野:作用素環、数理統計学、またはその他の解析学関連分野
6. 提出書類:
(1) 履歴書(写真貼付、署名または捺印のこと、電子メールアドレス等の連絡先を明記)
(2) 研究業績リスト(論文、講演)および論文別刷(コピー可)
(3) 研究業績の説明および将来の研究計画(形式は自由)
(4) 教育に関する抱負について(A4 用紙1枚から2枚程度、形式は自由)
(5) ご本人について問い合わせることができる方3名程度の氏名と連絡先。そのうち少なくとも1 名の方には、推薦状を応募期限までに下記宛にお送り下さるようご依頼下さい。
7. 応募期限:2019年3月29日(金)(必着)
8. 書類提出先および問い合わせ先:
〒819-0395 福岡市西区元岡 744
九州大学大学院数理学研究院 数理科学部門 増田 弘毅
電話: 092–802–4410 e-mail: hiroki@math.kyushu-u.ac.jp
9. その他
(1) 応募書類は封筒に「数理科学部門准教授応募」と朱書きの上、簡易書留で郵送してください。
応募書類は原則として返却いたしません。また、電子メールへの書類添付による応募は受け付
けません。
(2) 選考過程において面接審査を行う場合があります。その際の交通費は原則自己負担とします。
(3) 応募書類により取得する個人情報は、本人事案件にのみ利用いたします。
(4) 九州大学大学院数理学研究院では男女雇用機会均等法の精神を尊重しています。
(5) この公募情報は以下の本研究院のホームページにも掲載されています。
http://www.math.kyushu-u.ac.jp/recruits/index

産総研 柏センター

産総研 柏センター

柏センターは、産総研の新たな研究拠点として、2018年11月1日に、翌年4月の本格稼働に先立ち、設立されました。
Society5.0の基盤をなす「人間拡張技術」の研究を中核とし、多様な業界からの参画を得た産学官一体の研究拠点を構築することで、AI技術の社会実装の加速化を目指していきます。
柏センターは、研究棟の竣工（2018年11月）後、研究設備の導入などを順次進め、一部研究を開始し、2019年4月に本格稼働します。

新計算サーバ設置 その３

CPU のみの結果も加えてみました。2CPUよりは少しだけ速い 4GPU です。以外と速いかもと思いました。。。

○GeFroce RTX 2080 Ti x 4枚
[gpdpotrf] ### END n=152928, nb=2048, 2x2 procs, ver 50: 726.958sec --> 1639.948GFlops ###

○ Intel(R) Xeon(R) Platinum 8170 CPU @ 2.10GHz x 2個: 56コア
903.28sec --> 1319.8 GFlops


参考：NVIDIA Tesla P100 x 2 枚
[gpdpotrf] ### END n=152928, nb=2048, 1x2 procs, ver 50: 240.474sec --> 4957.600GFlops ###

◯計算サーバ
CPU : Intel(R) Xeon(R) Platinum 8170 CPU @ 2.10GHz x 2個
メモリ：1TB
GPU : GeFroce RTX 2080 Ti x 4個
OS : CentOS 7.6



一番上のサーバです。

Targets 5000 Qubits

D-Wave Previews Next-Gen Platform; Debuts Pegasus Topology; Targets 5000 Qubits

February 27, 2019

Quantum computing pioneer D-Wave Systems today “previewed” plans for its next-gen adiabatic annealing quantum computing platform which will feature a new underlying fab technology, reduced noise, increased connectivity, 5000-qubit processors, and an expanded toolset for creation of hybrid quantum-classical applications. The company plans to “incrementally” roll out platform elements over the next 18 months.