最適化問題に対する超高速&安定計算

大規模最適化問題、グラフ探索、機械学習やデジタルツインなどの研究のお話が中心

なぜ「ランドロイド」は世に出られなかったのか

2019年04月30日 18時47分10秒 | Weblog
なぜ「ランドロイド」は世に出られなかったのか

2015年に発表され、開発が続けられてきた「ランドロイド」の開発元である、セブン・ドリーマーズ・ラボラトリーズが破産した、というニュースは、「大型調達を行なったハードウェア・スタートアップの破綻」として注目を集めた。

世界初の全自動衣類折りたたみ機「ランドロイド」開発会社が破産

一方で、ちょっと気になる言説もあった。
「パナソニックが完璧を求めたために製品が出せず、破綻した」というものだ。日経ビジネスの記事「畳めなかったエアリズム 全自動折り畳み機、事業解散へ」(4月25日)の記事を元にした言説で、「日本の家電メーカーの悪いところが出ている」とSNSなどでも非難されていた。

コメント
  • Twitterでシェアする
  • Facebookでシェアする
  • はてなブックマークに追加する
  • LINEでシェアする

協創の森

2019年04月29日 00時37分43秒 | Weblog
お客さまやパートナーとのオープンな協創により、
イノベーションの創出を加速する研究開発拠点「協創の森」を開設
人間中心でQoLの高い持続可能な社会の実現をめざす


株式会社日立製作所(執行役社長兼CEO:東原 敏昭/以下、日立)は、SDGsやSociety5.0 の実現に向け、オープンな協創による新たなイノベーション創生を加速するための研究開発拠点として、東京都国分寺市にある中央研究所内に「協創の森」を開設しました。
「協創の森」では、世界中からお客さまやパートナーを招き、社会課題の解決に向けたビジョンを共有するとともに、アイデアソンやハッカソンなどを開催して新たな事業機会を探索します。また、日立が長年にわたり蓄積してきたIT、OT、プロダクトの知見やコア技術、顧客協創方法論「NEXPERIENCE」、Lumada IoT プラットフォームを活用しながら、アイデア創出、ラピッドプロトタイピング、実証のサイクルをスピーディに繰り返すことで、事業シナリオを構築し、グローバルにイノベーション創生を加速します。
コメント
  • Twitterでシェアする
  • Facebookでシェアする
  • はてなブックマークに追加する
  • LINEでシェアする

Maximizing net present value for generalized resource constrained project scheduling problem

2019年04月28日 00時22分30秒 | Weblog
懐かしい論文です。もとは以下の後藤さんの修士論文になります。。。

Maximizing net present value for generalized resource constrained project scheduling problem

著者
Eiji Goto, Takeshi Joko, Katsuki Fujisawa, Naoki Katoh, Shuzo Furusaka

公開日
2000

論文誌
Nomura Research Institute, Japan
コメント
  • Twitterでシェアする
  • Facebookでシェアする
  • はてなブックマークに追加する
  • LINEでシェアする

量子性に基づいた先端技術領域の研究開発を強化

2019年04月27日 00時10分27秒 | Weblog
少し古いのですが、以下のようなプレスリリースがありました。。。

2018/11/21

「NEC-産総研 量子活用テクノロジー連携研究室」を設立
-量子性に基づいた先端技術領域の研究開発を強化-


日本電気株式会社(代表取締役 執行役員社長 兼CEO:新野 隆、以下 NEC)と国立研究開発法人 産業技術総合研究所(理事長:中鉢 良治、以下 産総研)は、産総研 ナノエレクトロニクス研究部門内に「NEC-産総研 量子活用テクノロジー連携研究室」を設立することに合意しました。

今回新たに設立する研究室では、NECと産総研の研究開発力の融合を図り、量子アニーリングを始めとする量子性に基づいた先端技術領域の研究に注力し、量子コンピュータの研究開発を加速します。研究室は産総研 つくばセンター内に、2019年3月1日に設置する計画です。
コメント
  • Twitterでシェアする
  • Facebookでシェアする
  • はてなブックマークに追加する
  • LINEでシェアする

HPC Asia 2020 : CALL FOR PAPERS

2019年04月26日 00時10分40秒 | Weblog
HPC Asia 2020: CALL FOR PAPERS

=====================================
CALL FOR PAPERS
International Conference on High Performance Computing in Asia‐Pacific Region (HPC Asia 2020).
Fukuoka, Japan, January 15-17, 2020
http://sighpc.ipsj.or.jp/HPCAsia2020/
Sponsored by IPSJ SIGHPC. In cooperation with ACM SIGHPC.
=====================================
Papers Submission: August 09, 2019
=====================================

• Important Dates
2019/08/02: Abstract submissions due
2019/08/09: Paper submissions due
2020/10/14: Notification of Acceptance
2018/11/01: Camera-ready papers due

• Scope
High performance computing is a key technology to solve large problems in science, engineering, and business by utilizing computing power which has been evolving to the future. HPCAsia, which is an international conference series on HPC technologies in Asia Pacific region, and was held in the past several times in several countries in Asia regional site to discuss the issues on high performance computing and to exchange information of research and development results. Following the success in 2018 and 2019, the International Conference on High Performance Computing in Asia-Pacific Region, or HPCAsia2020 is organized in order to exchange ideas, case studies, and research results related to all issues of high performance computing.

• Topics
Topics of interest include, but are not limited to:

- Applications and Algorithms
High performance applications (high speed, low memory, low power simulations)
Computational science
Numerical linear algebra and its applications
High performance library and software framework for applications
Parallel and vectorization algorithms
Hybrid/heterogeneous/accelerated algorithms
Fault-tolerant algorithms
Graph algorithms
Programming Models and Systems Software Track

- Programming Models and Systems Software
Programming languages and compilation techniques
Tools and libraries for performance and productivity
Performance portability
System management, resource management and scheduler
Optimization for communication and memory
Techniques for testing, debugging, reproducibility and determinism
Techniques for fault tolerance and energy efficiency

- Data, Storage and Visualization
Big data processing with emerging hardware
Parallel and distributed file systems
Storage networks
Storage systems
Visualization and image processing
Reliability and fault tolerance
Scalable data management
Transaction processing
Integration of non-volatile memory
I/O performance tuning, benchmarking and evaluation
Provenance
Experience and application studies on large-scale storage architectures
Architectures and Networks Track

- Architectures and Networks
Memory architectures
Interconnect/Network architectures
Acceleration technologies (e.g., GPUs, FPGAs)
Power/Energy-aware high-performance computing
Dependable high-performance computing
Architectures for emerging device technologies

• Paper Submission
Authors are invited to submit technical papers of at most 10 pages in PDF format including figures and references. Papers should be formatted in the ACM Proceedings Style (http://www.acm.org/publications/proceedings-template) and submitted at https://easychair.org/my/conference.cgi?conf=hpcasia2020;welcome=1
Submitted papers must be original work that has not appeared in and is not under consideration for another conference or a journal.

The review process is single-blind. Each paper will be assigned 4 reviewers. 1 months is allowed for reviews, and a face-to-face meeting among the track chairs will be held to determine the accepted papers. There will be no revision stage.

• Proceedings
All accepted papers will be published by ACM, and included in ACM digital library if presented at the conference. Please contact the Program Chairs for any questions/clarifications.

• Steering Committee
Taisuke Boku (Tsukuba University)
David Abramson (U. Queensland)
Pavan Balaji (ANL)
Wuchun Feng (Virginia Tech.)
Soonwook Hwang (KISTI)
Jaejin Lee (SNU)
Fang Pang Lin (NCHPC)
Serge Petiton (MDLS)
Yutong Lu (GZSC)
Satoshi Matsuoka (Tokyo Tech.)
Bernd Mohr (JSC)
Hiroshi Nakashima (Kyoto U.)
Depei Qiang (Beihang U.)
Mitsuhisa Sato (RIKEN)
Putchong Uthayopass (Kasetsart U.)
Jeffery Vetter (ORNL)

• Organizing Committee
General chair: Takeshi Iwashita (Hokkaido Univ.)
General vice-chair: Daisuke Takahashi (Univ. of Tsukuba)
Local arrangement chair: Katsuki Fujisawa (Kyushu Univ.)
Program committee co-chair: Takahiro Katagiri (Nagoya Univ.)
Program committee co-chair: Jaejin Lee (SNU)
Proceedings chair & Vice PC chair: Rio Yokota (Tokyo Inst. of Tech.)
Workshop chair: Ken'ichi Itakura (JAMSTEC)
Poster chair: Satoshi Ohshima (Kyushu Univ.)
Exhibition chair: Takashi Shimokawabe (The Univ. of Tokyo)
Finance chair: Akihiro Fujii (Kogakuin Univ.)
Publicity chair: Takeshi Fukaya (Hokkaido Univ)

• Program Committee
- Application and Algorithms
Fumihiko Ino (Osaka University)
Anshu Dubey (Argonne National Laboratory)
Jacir Luiz Bordim (University of Brasilia)
Aparna Chandramowlishwaran (UC Irvine)
I-hsin Chung (IBM T. J. Watson Research Center)
Christoph Federrath (Australian National University)
Kohei Fujita (The University of Tokyo)
Lin Gan (Tsinghua University)
Kazuhiko Komatsu (Tohoku University)
Dongwook Lee (University of California Santa Cruz)
Weiguo Liu (Shandong University)
Che-Rung Roger Lee (National Tsing Hua University)
Hatim Ltaief (KAUST)
Akira Naruse (NVIDIA)
Masao Okita (Osaka University)
Jose E. Roman (Universitat Politecnica de Valencia)
Subodh Sharma (IIT Delhi)
Reiji Suda (The University of Tokyo)
Katsuyo Thornton (University of Michigan)
Didem Unat (Koç University)
Mohamed Wahib (AIST)
Chao Yang (Lawrence Berkeley National Lab)
Wei Xue (Tsinghua University)


- Programming Models and Systems Software
Kento Sato (RIKEN)
Todd Gamblin (Lawrence Livermore National Laboratory)
Jens Domke (Tokyo Tech)
Balazs Gerofi (RIKEN R-CCS)
Jaejin Lee (Seoul National University)
Shigang Li (ETH Zurich)
Miquel Pericas (Chalmers Univ. of Tech)
Guangming Tan (Chinese Academy of Sciences)
Jingling Xue (Univ. of New South Wales)
Yunquan Zhang (Chinese Academy of Sciences)
Andrew Younge (SNL)
Stephen Herbein (LLNL)
Tianqi Xu (PFN)

- Data, Storage and Visualization
Ryousei Takano (AIST)
Shadi Ibrahim (INRIA)
Suren Byna (Lawrence Berkeley National Laboratory)
Yong Chen (Texas Tech University)
Matthieu Dorier (Argonne National Laboratory)
Bingsheng He (National University of Singapore)
Thomas Lambert (Inria)
Jay Lofstead (Sandia National Labs)
Xiaosong Ma (Qatar Computing Research Institute)
Suzanne McIntosh (New York University)
Diana Moise (Cray)
Ramon Nou (Barcelona Supercomputing Center)
Bruno Raffin (Inria)
Xuanhua Shi (Huazhong University of Science and Technology)
Shinji Sumimoto (Fujitsu Laboratory)
Amelie Chi (Zhou Shenzhen University)


- Architectures and Networks
Takeshi Nanri (Kyushu University)
Ren-Shuo Liu (National Tsing Hua University)
Yuuichirou Ajima (Fujitsu Ltd.)
August F.Y. Chao (National Center for High-performance Computing)
Wei-Chiu Chuang (Cloudera)
Ryusuke Egawa (Tohoku University)
Hidetsugu Irie (The University of Tokyo)
Koji Inoue (Kyushu University)
Masaaki Kondo (The University of Tokyo)
Michihiro Koibuchi (National Institute of Informatics)
Ren-Shuo Liu (National Tsing Hua University)
Xiaoyi Lu (Ohio State University)
Yoshiyuki Morie (RIKEN)
Takeshi Nanri (Kyushu University)
Hung-Wei Tseng (North Carolina State University)


• HPC Asia 2020 Proceedings chair & Vice PC chair:
Rio Yokota (Tokyo Institute of Technology)
rioyokota@gsic.titech.ac.jp
コメント
  • Twitterでシェアする
  • Facebookでシェアする
  • はてなブックマークに追加する
  • LINEでシェアする

ABCIグランドチャレンジ2019

2019年04月25日 01時05分34秒 | Weblog
ABCIグランドチャレンジ2019

AI橋渡しクラウド(AI Bridging Cloud Infrastructure、ABCI)は、国立研究開発法人 産業技術総合研究所(以下、産総研)が構築・運用する、世界最大規模の人工知能処理向け計算インフラストラクチャです。2018年8月に本格運用を開始しました。

産総研は、莫大な演算能力によりはじめて可能になる人工知能分野の最重要課題への挑戦を支援するため、「ABCIグランドチャレンジ」プログラムを実施します。ABCIグランドチャレンジは、ABCIがもつ最大計算ノード数である1,088ノード(4,352GPU)を最大24時間、1研究グループでの占有利用ができる公募型チャレンジプログラムです。

世界最大規模の人工知能処理向け計算インフラストラクチャであるABCIを用いて画期的な成果の達成が見込まれる、挑戦的な研究課題のご提案をお待ちしております。

提供資源
ABCIグランドチャレンジで提供される計算資源については、「ABCIについて」を参照してください。今年度のグランドチャレンジでは、LargeクラスとMediumクラスの2つのクラスの資源を提供します。

Largeクラス
ABCIの1,088ノード(4,352GPU)を最大24時間専有利用できます。
Mediumクラス
ABCIの512ノード(2,048GPU)を最大24時間専有利用できます。
注意事項
課題は公募制とし、個人、グループでの提案が可能です。
各回ともLargeクラス2課題、Mediumクラス2課題程度を採択する予定です。
ノード障害への対応等、合理的理由により提供予定の資源の一部が利用できない場合があります。
必要に応じて産総研との共同研究として実施していただく場合があります。
採択課題については、チャレンジ実施前にABCI上で小規模実行によるリハーサルを行う機会を提供します。
利用料金はリハーサルを含め無料です。
ABCIの利用にあたっては、「産総研 共用高性能計算機ABCI利用約款」において定められる事項を遵守していただきます。
コメント
  • Twitterでシェアする
  • Facebookでシェアする
  • はてなブックマークに追加する
  • LINEでシェアする

TSUBAMEグランドチャレンジ大規模計算制度 課題公募(5/7(火)〆切)

2019年04月24日 01時30分04秒 | Weblog
TSUBAMEグランドチャレンジ大規模計算制度 課題公募(5/7(火)〆切)

東京工業大学ではスパコンTSUBAME3.0の運用をH29年8月より開始しており、
超大規模計算の要求はより一層高まっております。そこで通常運用では利用
できないピーク性能をフル活用する機会として、TSUBAMEグランドチャレンジ
大規模計算制度(無償利用)を実施しております。

課題公募の詳細は下記 URL をご参照ください。
   http://www.gsic.titech.ac.jp/GrandChallenge/H31_1st_GC

● 課題公募概要
平成31年度春期6月分は、カテゴリBのみの公募を行います。

公募カテゴリと実施課題数
カテゴリB: 全ノードの1/3を1週間利用可能
   6月実施分は審査結果を踏まえて最大2課題

課題公募受付期間 および 採択決定日
 カテゴリB(6月実施分)
   公募期間 4月9日(火)~5月7日(火)17:00
   採択決定 5月17日(金)

実施時期
カテゴリB:
  6月実施 6/12(水)-19(水)
コメント
  • Twitterでシェアする
  • Facebookでシェアする
  • はてなブックマークに追加する
  • LINEでシェアする

SDPARA-C バイナリ作成

2019年04月23日 02時09分43秒 | Weblog
SDPARA-C を実際に使うことはあまり無いと思いますが、SDPARA-C のバイナリを作ってみました。

◯SDPARA-C
行列補完の理論を用いて特殊な疎性を持つ問題に対応

K. Nakata, M. Yamashita, K. Fujisawa and M. Kojima, `` A Parallel Primal-Dual Interior-Point Method for Semidefinite Programs Using Positive Definite Matrix Completion'', Parallel Computing, Vol 32, 24--43, 2006.

$ ./sdpara-c
SDPARA-C start at Sat Apr 6 22:11:21 2019
let me see your ...

*** Please assign data file and output file.***

---- option type 1 ------------
./sdpara-c DataFile OutputFile [-pt parameters]
parameters = 0 default, 1 aggressive, 2 stable
example1-1: ./sdpara-c example1.dat-s example1.result
example1-2: ./sdpara-c example1.dat-s example1.result -pt 2

---- option type 2 ------------
./sdpara-c [option filename]+
-ds : data sparse :: -o : output :: -p : parameter
-pt : parameters , 0 default, 1 aggressive
2 stable
example2-1: ./sdpara-c -o example1.result -ds example1.dat-s
example2-2: ./sdpara-c -ds example1.dat-s -o example2.result -p param.sdpa
example2-3: ./sdpara-c -ds example1.dat-s -o example3.result -pt
コメント
  • Twitterでシェアする
  • Facebookでシェアする
  • はてなブックマークに追加する
  • LINEでシェアする

当面の課題に関する考え方

2019年04月22日 23時26分45秒 | Weblog
当面の課題に関する考え方

2019年2月12日
一般社団法人 日本経済団体連合会

1.日本経済の現状と見通し
景気は、緩やかな回復傾向を続けているが、足もとで海外経済を中心にリスクが強まっていることに留意。企業の生産活動の緩やかな持ち直し、高い水準で推移する企業業績のもとでの設備投資の持ち直し、雇用・所得環境の改善に伴う個人消費の持ち直しの動きなどを背景に、先行きも同様の回復傾向が続くことを期待。ただし、米中貿易摩擦に起因する海外経済の先行き不透明感と輸出への影響、中国経済の動向、国内外の金融資本市場の動向、欧州の政治情勢とその影響、地政学的なリスクには留意が必要である。

2.Society 5.0の実現
デジタル革新と多様な人々の想像力・創造力の融合により、社会課題の解決と新たな価値の創造を図る未来の社会の姿=Society 5.0を、国連の掲げるSDGs(持続可能な開発目標)の達成にも貢献する日本発のコンセプトとして、世界に発信する。同時に、経済社会のあらゆる側面でのデジタル革新と多様化を進め、国内外の多様な主体と連携してSociety 5.0の実現に取り組む。このため、さまざまな産業・分野におけるSociety 5.0の具体像とその実現に向けたロードマップを経団連を挙げて検討し、示していく。
コメント
  • Twitterでシェアする
  • Facebookでシェアする
  • はてなブックマークに追加する
  • LINEでシェアする

NEW ALIENWARE M17 ゲーミング

2019年04月21日 00時53分13秒 | Weblog
以下のノートパソコン等で Edge computing & Deep Learning してみようと思います。

NEW ALIENWARE M17 ゲーミング

Alienware m17 Laptop Product Walkthrough Video (2019) 47 > ビデオ: Alienware m17 Laptop Product Walkthrough Video (2019) 0:47
脅威の映像、鮮烈の薄さ。
ALIENWARE 17インチゲーミングノート史上最薄・最軽量。堅牢性と軽量さを両立したマグネシウム合金ボディに長時間使用可能なバッテリー、ダイナミックオーバクロックできるプロセッサーを搭載しています。

プロセッサー
構成例 第8世代 インテル® Core™ i9-8950HK
オペレーティングシステム
構成例 Windows 10 Home 64ビット 日本語
ビデオカード
構成例 NVIDIA® GeForce RTX™ 2080 8GB GDDR6 Max-Q デザイン 付き
ディスプレイ
構成例 17.3インチ ディスプレイ
ハードドライブ
構成例 1TB SSHD(8GB SSDキャッシュ)
メモリー
構成例 8GB, 1x8GB, DDR4, 2666MHz
コメント
  • Twitterでシェアする
  • Facebookでシェアする
  • はてなブックマークに追加する
  • LINEでシェアする

製造業のノウハウは流通も変えられる、JDAとパナソニックが合弁会社設立

2019年04月20日 01時25分54秒 | Weblog
製造業のノウハウは流通も変えられる、JDAとパナソニックが合弁会社設立

4月1日、米JDA Softwareとパナソニックは、都内で記者会見を開き、JDAの日本法人・JDA Japanとパナソニック両社の出資で、2019年10月をめどに合弁会社(ジョイント・ベンチャー)を設立すると発表した。出資比率はJDA Japanが51%、パナソニックが49%。米JDA Softwareがクラウド上に構築している、サプライチェーン基盤「Luminate」と、パナソニックが持つ各種ソリューションを組み合わせ、国内市場を開拓する。新会社は、工場・倉庫・流通業者の業務を効率化するための「コンサルティング」や「プリセールス」などを担当。JDAとパナソニックの製品を組み合わせたシステムを、導入しやすいパッケージにして提供する。個々の製品の販売や構築といった部分は、両社の営業部隊や外部の企業につなぎこんでいく。
コメント
  • Twitterでシェアする
  • Facebookでシェアする
  • はてなブックマークに追加する
  • LINEでシェアする

加する米防衛産業のスタートアップ連携

2019年04月19日 00時46分41秒 | Weblog
増加する米防衛産業のスタートアップ連携【週刊宇宙ビジネスニュース 4/8~4/14】


National Geospatial-Intelligence Agency(NGA)は、Planetからの衛星画像購入を590万ドルで継続しました。

NGAは衛星画像やその他の地理空間系のデータを分析し、国防総省や諜報機関にデータ提供しています。現在は、データの自動処理技術向上を目指しており、機械学習で道路・建物・船・飛行機などのオブジェクトを衛星画像から自動識別し、飛行場の監視や違法伐採の検出などを行なっています。
コメント
  • Twitterでシェアする
  • Facebookでシェアする
  • はてなブックマークに追加する
  • LINEでシェアする

Intel、DDR4互換の不揮発性メモリ「Optane DC Persistent Memory」

2019年04月18日 00時48分38秒 | Weblog
Intel、DDR4互換の不揮発性メモリ「Optane DC Persistent Memory」を正式発表

Intelは4月2日(米国時間、日本時間4月3日)に報道発表を行ない、DRAMとフラッシュメモリの中間の特徴を持つOptane DC Persistent Memoryを発表し、同日に発表したデータセンター向けプロセッサ、“Cascade Lake-AP”こと「第2世代Xeon スケーラブル・プロセッサ(以下第2世代Xeon SP)」でサポートすることを明らかにした。

 Optane DC Persistent Memoryは、Intelが「3D XPoint(スリーディークロスポイント)」の開発のコードネームで開発してきた高速なフラッシュメモリを、DRAMインターフェイスであるDDR4のデータ信号で利用できるようにしたメモリモジュールとなる。
コメント
  • Twitterでシェアする
  • Facebookでシェアする
  • はてなブックマークに追加する
  • LINEでシェアする

産総研、人・機械協調AIを研究するサイバーフィジカルシステム研究棟を公開

2019年04月17日 00時03分11秒 | Weblog
産総研、人・機械協調AIを研究するサイバーフィジカルシステム研究棟を公開

国立研究開発法人 産業技術総合研究所(産総研)は2019年4月15日、「Society5.0」の基盤をなす人工知能(AI)の新たな研究拠点として整備した「サイバーフィジカルシステム研究棟」のお披露目式を行なった。2016年度第2次補正予算「人工知能に関するグローバル研究拠点整備事業」により昨年末に臨海副都心センターに設置されたもの。

「人・機械協調AI」研究のための生産、物流、創薬の模擬施設を整備し、模擬環境を活用した民間企業との連携を積極的に推進しつつ、産学官一体でAI技術の社会実装加速化を図る。研究者数は産総研からは50名程度。建屋の広さは1,000平方m×3フロアで3,000平方m。
コメント
  • Twitterでシェアする
  • Facebookでシェアする
  • はてなブックマークに追加する
  • LINEでシェアする

HELLO CYCLING

2019年04月16日 00時58分14秒 | Weblog
HELLO CYCLING -どこでも借りられて好きな場所で返せる自転車シェア

ハローサイクリングは東京都を中心に全国でシェアできる電動自転車のレンタサイクリングサービスです。15分60円/1日1000円で24時間いつでもどこでも15分からお気軽にお使いいただけます。

ご利用方法



コメント
  • Twitterでシェアする
  • Facebookでシェアする
  • はてなブックマークに追加する
  • LINEでシェアする