平成２７年度の主な研究成果です。共同研究や研究協力の企業等の情報も入っています。
Forum "Math-for-Industry" 2016
Biology, Agriculture and Environment
``Agriculture as a metaphor for creativity in all human endeavors.’’
開催日程：2016年11月21日 (月) ～ 23日 (水)
開催場所：オーストラリア ブリスベン クイーンズランド工科大学
詳細がきまりましたら IMI ホームページにてお知らせいたします．
Biology, Agriculture and Environment
``Agriculture as a metaphor for creativity in all human endeavors.’’
開催日程：2016年11月21日 (月) ～ 23日 (水)
開催場所：オーストラリア ブリスベン クイーンズランド工科大学
詳細がきまりましたら IMI ホームページにてお知らせいたします．
以下の追加分ですが、５月１６日（月）の納品となりました。。。 出来れば早めに８台体制にしたいと思います。
◯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
◯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
マス・フォア・インダストリ研究所学術研究員(ポスドク)1名公募について(2016年4月28日必着)
平成28年4月12日
関係各位 九州大学マス・フォア・インダストリ研究所 学術研究員公募について 拝啓 時下ますますご清勝のこととお慶び申し上げます. さて，このたび九州大学マス・フォア・インダストリ研究所では下記の公募を行うことになりました. ご多忙のところまことに恐縮に存じますが，貴関係者にお知らせいただくとともに，適任者をご存じの場合は応募をお勧めくださいますよう，お願い申し上げます.
1. 公募対象:マス・フォア・インダストリ研究所 学術研究員(ポスドク) 1名
2. 専門分野: 広い意味での統計科学，機械学習，最適化，グラフ解析，ゲーム理論，確率論，および関連分野
3. 研究内容: 九州大学では，JST COIプログラムによる「共進化社会システム創成拠点」の研究プロジェクトを推進しています．この中でマス・フォア・インダストリ研究所（IMI）は，産業数学ユニットとして，数学・数理科学の手法を駆使した研究により拠点の研究活動に貢献しています．採用者の方には，共進化社会システム創成拠点の産業数学ユニットに所属していただき，主に以下の研究・業務に携わっていただきます.
(1) 各種センサーから得られたビッグデータに対する統計的モデリング
(2) グラフ解析に基づく最適化
(3) 計算機サーバの管理業務
4. 任期:平成30年3月31日まで．期間満了後，1年毎の契約更新の可能性あり（最長3年）．
5. 応募資格：博士の学位を有し（採用時までに取得見込みを含む），上記の研究内容に意欲的であり，本研究課題の関係者と十分なコミュニケーションができる方．スパースモデリングやデータ同化など，機械学習・最適化の分野と関わる統計的手法に興味のある方．また，実際に大規模な実データを解析する意欲のある方．
6. 採用予定日: 平成28年7月1日以降のできるだけ早い時期．
7. 待遇：九州大学の規定に従い年齢や業績により決定する．
8. 提出書類: （1）履歴書（写真貼付） （2）研究業績リスト（論文，招待講演，受賞等） （3）主要な研究業績の説明および上記の仕事内容に対する抱負 （4）応募者について問い合わせることのできる方３名の氏名，所属，連絡先 （5）主要な学術論文別刷り５編以内（コピー可） (6) その他，必要と思われるもの
9. 応募期限: 平成28年4月28日（木）正午必着でお送り下さい.
10. 書類提出先および問い合わせ先: 〒819-0395 福岡市西区元岡744 九州大学マス・フォア・インダストリ研究所 佐伯修 宛 (e-mail: saeki@imi.kyushu-u.ac.jp) 書類は封筒に「COI学術研究員応募書類在中」と朱書し，簡易書留で郵送して下さい. 応募書類は返却致しませんが，選考終了後に廃棄致します.
11. 選考内容（選考方法，採否の決定），結果通知方法：応募書類による一次審査ののち，必要に応じて面接・プレゼンテーションを行います．面接日時等詳細については後日対象者に連絡します．
12. その他：九州大学では男女雇用機会均等法の精神を尊重しています．
平成28年4月12日
関係各位 九州大学マス・フォア・インダストリ研究所 学術研究員公募について 拝啓 時下ますますご清勝のこととお慶び申し上げます. さて，このたび九州大学マス・フォア・インダストリ研究所では下記の公募を行うことになりました. ご多忙のところまことに恐縮に存じますが，貴関係者にお知らせいただくとともに，適任者をご存じの場合は応募をお勧めくださいますよう，お願い申し上げます.
1. 公募対象:マス・フォア・インダストリ研究所 学術研究員(ポスドク) 1名
2. 専門分野: 広い意味での統計科学，機械学習，最適化，グラフ解析，ゲーム理論，確率論，および関連分野
3. 研究内容: 九州大学では，JST COIプログラムによる「共進化社会システム創成拠点」の研究プロジェクトを推進しています．この中でマス・フォア・インダストリ研究所（IMI）は，産業数学ユニットとして，数学・数理科学の手法を駆使した研究により拠点の研究活動に貢献しています．採用者の方には，共進化社会システム創成拠点の産業数学ユニットに所属していただき，主に以下の研究・業務に携わっていただきます.
(1) 各種センサーから得られたビッグデータに対する統計的モデリング
(2) グラフ解析に基づく最適化
(3) 計算機サーバの管理業務
4. 任期:平成30年3月31日まで．期間満了後，1年毎の契約更新の可能性あり（最長3年）．
5. 応募資格：博士の学位を有し（採用時までに取得見込みを含む），上記の研究内容に意欲的であり，本研究課題の関係者と十分なコミュニケーションができる方．スパースモデリングやデータ同化など，機械学習・最適化の分野と関わる統計的手法に興味のある方．また，実際に大規模な実データを解析する意欲のある方．
6. 採用予定日: 平成28年7月1日以降のできるだけ早い時期．
7. 待遇：九州大学の規定に従い年齢や業績により決定する．
8. 提出書類: （1）履歴書（写真貼付） （2）研究業績リスト（論文，招待講演，受賞等） （3）主要な研究業績の説明および上記の仕事内容に対する抱負 （4）応募者について問い合わせることのできる方３名の氏名，所属，連絡先 （5）主要な学術論文別刷り５編以内（コピー可） (6) その他，必要と思われるもの
9. 応募期限: 平成28年4月28日（木）正午必着でお送り下さい.
10. 書類提出先および問い合わせ先: 〒819-0395 福岡市西区元岡744 九州大学マス・フォア・インダストリ研究所 佐伯修 宛 (e-mail: saeki@imi.kyushu-u.ac.jp) 書類は封筒に「COI学術研究員応募書類在中」と朱書し，簡易書留で郵送して下さい. 応募書類は返却致しませんが，選考終了後に廃棄致します.
11. 選考内容（選考方法，採否の決定），結果通知方法：応募書類による一次審査ののち，必要に応じて面接・プレゼンテーションを行います．面接日時等詳細については後日対象者に連絡します．
12. その他：九州大学では男女雇用機会均等法の精神を尊重しています．
平成28年4月22日
関係各位
九州大学マス・フォア・インダストリ研究所所長 福本康秀
九州大学カーボンニュートラル・エネルギー国際研究所所長 ペトロス・ソフロニス
九州大学マス・フォア・インダストリ研究所・カーボンニュートラル・エネルギー
国際研究所テニュアトラック制助教公募について
拝啓 時下ますますご清勝のこととお慶び申し上げます.
さて，このたび九州大学マス・フォア・インダストリ研究所（IMI）およびカー
ボンニュートラル・エネルギー国際研究所（I2CNER）では九州大学テニュアト
ラック制に基づくテニュアトラック助教1名の公募を行うことになりました.
正式な公募要領は，以下のIMIのホームページに掲載しました．
http://www.imi.kyushu-u.ac.jp/recruits
ご多忙のところまことに恐縮に存じますが，貴関係者にお知らせいただくとと
もに，適任者をご存じの場合は応募をお勧めくださいますよう, お願い申し上
げます.
1. 募集内容
職名：テニュアトラック制助教
募集人数：1名
研究分野：
エネルギー技術に関係する，または関係する可能性のある数学および数理科学．
例えば，
(i)データ爆発，可視化，最適化
(ii) 水素適合材料：連続体の破壊現象
(iii) CO2貯留：多孔質媒質中の流体解析，マルチスケール解析とトポロジー
(iv) エネルギーアナリシス：ビッグデータとスマートグリッド
(v) 光エネルギー変換分子デバイス：触媒の設計，量子化学計算
(vi) その他，エネルギー技術に関わる可能性のある数学・数理科学．
内容に関する詳細情報：
1) 採用後はIMI又はI2CNERに所属する．3～5年後に審査を受け，優秀と認められ
れば准教授（任期なし）へ昇進する．
2) 応募者は事前にIMIとI2CNERのウェブサイトを確認し，両研究所の研究内容や
メンバー，目的を理解した上で，応募書類の中で両研究所との連携計画について
述べること．
3) 共同研究は奨励するが，自らのアイデアに基づいて研究を進めることが期待さ
れる．研究の独立性は保証される．
4) テニュアトラック教員育成委員会が各教員にメンターを2名配置して研究の独
立性を担保し，必要に応じてサポートをする．
5) エフォートの70%が研究に使われるよう，運営に関する用務などはなるべく免
除する．
6) 将来の准教授としての教育経験と研究活動の活性化のため，研究テーマに関す
る講義や大学院生対象のセミナーの指導など，適度の教育活動を行うことを奨励
する．研究室をI2CNERに隣接する共進化社会システムイノベーション施設内の
IMIのスペースに提供し，IMI，I2CNERの計算サーバを使用できるようにする．
提出書類：
1) カバーレター
2) 履歴書
3) 研究業績リスト（論文，プレプリント，特許など）
4) 主要学術論文5編以内の別刷り（コピー可．必要なら研究報告なども含めてよい）
5) 研究業績の概要と今後の研究計画
6) 応募者についての照会先3名以内の氏名と連絡先
7) 6)のうち1名の推薦書（下記の書類提出先に直接送付）
提出期限：平成28年5月16日（月）午後4時（日本時間，必着）
照会・連絡先：
〒819-0395 福岡市西区元岡744
九州大学マス・フォア・インダストリ研究所 副所長
佐伯 修
(e-mail: saeki@imi.kyushu-u.ac.jp)
書類提出先：
〒819-0395福岡市西区元岡744
九州大学マス・フォア・インダストリ研究所
IMI-I2CNERテニュアトラック助教選考委員会
・書類は全て英語で記述し，上記提出先に郵送すること．e-mailやfaxなどでの
応募は受け付けない．
・採否はe-mailで応募者に通知する．
・面接審査は必要に応じてSkypeを用いて行うこともある．
2. 応募資格
1）博士号取得後10年以内又は同等程度の研究経歴を有すること．
2）下記採用予定期間内に重複して他の研究機関・企業等に所属しないこと．
3. 採用予定日
平成28年8月1日以降のできるだけ早い時期
4. 待遇
給与及び保険等の諸待遇については，経験等を考慮し本学の関係規程により決定する．
研究費：初年度に450万円．なお，次年度に研究資金を獲得できなかった者に対して，
100万円を上限に支援する．
5. 研究施設及び設備の提供
自立して研究が行えるよう，スペース・設備等の研究環境について配慮する．
6. その他
1）応募書類は原則として返却しない．
2）面接審査の交通費は原則自己負担とする．
3）本件にかかる問い合わせ先は，上記「照会・連絡先」の欄を参照すること．
以上
関係各位
九州大学マス・フォア・インダストリ研究所所長 福本康秀
九州大学カーボンニュートラル・エネルギー国際研究所所長 ペトロス・ソフロニス
九州大学マス・フォア・インダストリ研究所・カーボンニュートラル・エネルギー
国際研究所テニュアトラック制助教公募について
拝啓 時下ますますご清勝のこととお慶び申し上げます.
さて，このたび九州大学マス・フォア・インダストリ研究所（IMI）およびカー
ボンニュートラル・エネルギー国際研究所（I2CNER）では九州大学テニュアト
ラック制に基づくテニュアトラック助教1名の公募を行うことになりました.
正式な公募要領は，以下のIMIのホームページに掲載しました．
http://www.imi.kyushu-u.ac.jp/recruits
ご多忙のところまことに恐縮に存じますが，貴関係者にお知らせいただくとと
もに，適任者をご存じの場合は応募をお勧めくださいますよう, お願い申し上
げます.
1. 募集内容
職名：テニュアトラック制助教
募集人数：1名
研究分野：
エネルギー技術に関係する，または関係する可能性のある数学および数理科学．
例えば，
(i)データ爆発，可視化，最適化
(ii) 水素適合材料：連続体の破壊現象
(iii) CO2貯留：多孔質媒質中の流体解析，マルチスケール解析とトポロジー
(iv) エネルギーアナリシス：ビッグデータとスマートグリッド
(v) 光エネルギー変換分子デバイス：触媒の設計，量子化学計算
(vi) その他，エネルギー技術に関わる可能性のある数学・数理科学．
内容に関する詳細情報：
1) 採用後はIMI又はI2CNERに所属する．3～5年後に審査を受け，優秀と認められ
れば准教授（任期なし）へ昇進する．
2) 応募者は事前にIMIとI2CNERのウェブサイトを確認し，両研究所の研究内容や
メンバー，目的を理解した上で，応募書類の中で両研究所との連携計画について
述べること．
3) 共同研究は奨励するが，自らのアイデアに基づいて研究を進めることが期待さ
れる．研究の独立性は保証される．
4) テニュアトラック教員育成委員会が各教員にメンターを2名配置して研究の独
立性を担保し，必要に応じてサポートをする．
5) エフォートの70%が研究に使われるよう，運営に関する用務などはなるべく免
除する．
6) 将来の准教授としての教育経験と研究活動の活性化のため，研究テーマに関す
る講義や大学院生対象のセミナーの指導など，適度の教育活動を行うことを奨励
する．研究室をI2CNERに隣接する共進化社会システムイノベーション施設内の
IMIのスペースに提供し，IMI，I2CNERの計算サーバを使用できるようにする．
提出書類：
1) カバーレター
2) 履歴書
3) 研究業績リスト（論文，プレプリント，特許など）
4) 主要学術論文5編以内の別刷り（コピー可．必要なら研究報告なども含めてよい）
5) 研究業績の概要と今後の研究計画
6) 応募者についての照会先3名以内の氏名と連絡先
7) 6)のうち1名の推薦書（下記の書類提出先に直接送付）
提出期限：平成28年5月16日（月）午後4時（日本時間，必着）
照会・連絡先：
〒819-0395 福岡市西区元岡744
九州大学マス・フォア・インダストリ研究所 副所長
佐伯 修
(e-mail: saeki@imi.kyushu-u.ac.jp)
書類提出先：
〒819-0395福岡市西区元岡744
九州大学マス・フォア・インダストリ研究所
IMI-I2CNERテニュアトラック助教選考委員会
・書類は全て英語で記述し，上記提出先に郵送すること．e-mailやfaxなどでの
応募は受け付けない．
・採否はe-mailで応募者に通知する．
・面接審査は必要に応じてSkypeを用いて行うこともある．
2. 応募資格
1）博士号取得後10年以内又は同等程度の研究経歴を有すること．
2）下記採用予定期間内に重複して他の研究機関・企業等に所属しないこと．
3. 採用予定日
平成28年8月1日以降のできるだけ早い時期
4. 待遇
給与及び保険等の諸待遇については，経験等を考慮し本学の関係規程により決定する．
研究費：初年度に450万円．なお，次年度に研究資金を獲得できなかった者に対して，
100万円を上限に支援する．
5. 研究施設及び設備の提供
自立して研究が行えるよう，スペース・設備等の研究環境について配慮する．
6. その他
1）応募書類は原則として返却しない．
2）面接審査の交通費は原則自己負担とする．
3）本件にかかる問い合わせ先は，上記「照会・連絡先」の欄を参照すること．
以上
自分自身が以下の講演の件を忘れそうになるので、再度掲載。。。
第29回 回路とシステムワークショップ
The 29th Workshop on Circuits and Systems
2016年5月12日(木), 13日(金)
招待講演
本ワークショップでは下記の招待講演を予定しています．
「VLSI配置・配線問題における解の表現と最適化」 中武 繁寿 (北九州市立大)
「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 (九大)
「相補型原子スイッチを用いた低電力不揮発プログラマブルロジック」 宮村 信, 阪本 利司, 多田 宗弘, 杉林 直彦 (NEC)
「多面体の展開図の列挙について」 堀山 貴史 (埼玉大)
「車載デバイスの進化の方向性 －エネルギー革新と自動運転の視点から－」 石原 秀昭 (デンソー)
「単一インダクタ多出力 DC-DC Converter の実現」 高井 伸和 (群馬大)
「マイクロホンアレーによる音源追尾技術」 陶山 健仁 (東京電機大)
「画像・映像信号のためのセキュリティ技術」 今泉 祥子 (千葉大)
第29回 回路とシステムワークショップ
The 29th Workshop on Circuits and Systems
2016年5月12日(木), 13日(金)
招待講演
本ワークショップでは下記の招待講演を予定しています．
「VLSI配置・配線問題における解の表現と最適化」 中武 繁寿 (北九州市立大)
「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 (九大)
「相補型原子スイッチを用いた低電力不揮発プログラマブルロジック」 宮村 信, 阪本 利司, 多田 宗弘, 杉林 直彦 (NEC)
「多面体の展開図の列挙について」 堀山 貴史 (埼玉大)
「車載デバイスの進化の方向性 －エネルギー革新と自動運転の視点から－」 石原 秀昭 (デンソー)
「単一インダクタ多出力 DC-DC Converter の実現」 高井 伸和 (群馬大)
「マイクロホンアレーによる音源追尾技術」 陶山 健仁 (東京電機大)
「画像・映像信号のためのセキュリティ技術」 今泉 祥子 (千葉大)
Fedora23 上での Caffe が動作するようになりました。scipy にしても numpy にしても dnf ではなくて、pip 経由で Install しないとダメなようです。。。
> python ./python/cifar10_classifier.py ../caffe.gpu/caffe-master.openblas/kitty.jpg
/home/fujisawa/source/caffe/python/caffe/pycaffe.py:13: RuntimeWarning: to-Python converter for boost::shared_ptr<caffe::Net<float> > already registered; second conversion method ignored.
from ._caffe import Net, SGDSolver, NesterovSolver, AdaGradSolver, \
/home/fujisawa/source/caffe/python/caffe/pycaffe.py:13: RuntimeWarning: to-Python converter for boost::shared_ptr<caffe::Blob<float> > already registered; second conversion method ignored.
from ._caffe import Net, SGDSolver, NesterovSolver, AdaGradSolver, \
/home/fujisawa/source/caffe/python/caffe/pycaffe.py:13: RuntimeWarning: to-Python converter for boost::shared_ptr<caffe::Solver<float> > already registered; second conversion method ignored.
from ._caffe import Net, SGDSolver, NesterovSolver, AdaGradSolver, \
/home/fujisawa/source/caffe/python/caffe/classifier.py:82: VisibleDeprecationWarning: using a non-integer number instead of an integer will result in an error in the future
input_ = input_[:, crop[0]:crop[2], crop[1]:crop[3], :]
[[ 2.47491669e-04 2.91208198e-06 1.55467838e-01 6.31742412e-03
7.95774441e-03 9.67397540e-08 8.28419626e-01 1.58608798e-03
5.70938130e-10 7.55837732e-07]]
6:frog
> python ./python/cifar10_classifier.py ../caffe.gpu/caffe-master.openblas/kitty.jpg
/home/fujisawa/source/caffe/python/caffe/pycaffe.py:13: RuntimeWarning: to-Python converter for boost::shared_ptr<caffe::Net<float> > already registered; second conversion method ignored.
from ._caffe import Net, SGDSolver, NesterovSolver, AdaGradSolver, \
/home/fujisawa/source/caffe/python/caffe/pycaffe.py:13: RuntimeWarning: to-Python converter for boost::shared_ptr<caffe::Blob<float> > already registered; second conversion method ignored.
from ._caffe import Net, SGDSolver, NesterovSolver, AdaGradSolver, \
/home/fujisawa/source/caffe/python/caffe/pycaffe.py:13: RuntimeWarning: to-Python converter for boost::shared_ptr<caffe::Solver<float> > already registered; second conversion method ignored.
from ._caffe import Net, SGDSolver, NesterovSolver, AdaGradSolver, \
/home/fujisawa/source/caffe/python/caffe/classifier.py:82: VisibleDeprecationWarning: using a non-integer number instead of an integer will result in an error in the future
input_ = input_[:, crop[0]:crop[2], crop[1]:crop[3], :]
[[ 2.47491669e-04 2.91208198e-06 1.55467838e-01 6.31742412e-03
7.95774441e-03 9.67397540e-08 8.28419626e-01 1.58608798e-03
5.70938130e-10 7.55837732e-07]]
6:frog
Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2670 v3 @ 2.30GHz を２個搭載したサーバ。Linpack 測定では、789GFlops の値が出ている。。。
> time ./runme_xeon64
This is a SAMPLE run script for SMP LINPACK. Change it to reflect
the correct number of CPUs/threads, problem input files, etc..
tee: lin_xeon64.txt: 許可がありません
2016年 4月 23日 土曜日 01:03:28 JST
Intel(R) Optimized LINPACK Benchmark data
Current date/time: Sat Apr 23 01:03:28 2016
CPU frequency: 1.999 GHz
Number of CPUs: 2
Number of cores: 24
Number of threads: 24
Parameters are set to:
Number of tests: 15
Number of equations to solve (problem size) : 1000 2000 5000 10000 15000 18000 20000 22000 25000 26000 27000 30000 35000 40000 45000
Leading dimension of array : 1000 2000 5008 10000 15000 18008 20016 22008 25000 26000 27000 30000 35000 40000 45000
Number of trials to run : 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1
Data alignment value (in Kbytes) : 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 1 1 1 1
Maximum memory requested that can be used=16200901024, at the size=45000
=================== Timing linear equation system solver ===================
Size LDA Align. Time(s) GFlops Residual Residual(norm) Check
1000 1000 4 0.017 39.5815 8.866796e-13 3.023805e-02 pass
1000 1000 4 0.008 84.9641 8.866796e-13 3.023805e-02 pass
1000 1000 4 0.007 90.7281 8.866796e-13 3.023805e-02 pass
1000 1000 4 0.006 105.6547 8.866796e-13 3.023805e-02 pass
2000 2000 4 0.024 223.0735 3.864797e-12 3.361900e-02 pass
2000 2000 4 0.021 256.3459 3.864797e-12 3.361900e-02 pass
5000 5008 4 0.156 533.4534 2.610272e-11 3.639813e-02 pass
5000 5008 4 0.143 582.2816 2.610272e-11 3.639813e-02 pass
10000 10000 4 0.910 732.4528 8.837775e-11 3.116289e-02 pass
10000 10000 4 0.907 734.8718 8.837775e-11 3.116289e-02 pass
15000 15000 4 3.025 744.0106 2.285004e-10 3.598920e-02 pass
15000 15000 4 3.021 744.8866 2.285004e-10 3.598920e-02 pass
18000 18008 4 5.092 763.6790 3.152428e-10 3.452296e-02 pass
18000 18008 4 5.093 763.5779 3.152428e-10 3.452296e-02 pass
20000 20016 4 6.935 769.1986 4.122852e-10 3.649627e-02 pass
20000 20016 4 6.937 768.9356 4.122852e-10 3.649627e-02 pass
22000 22008 4 9.293 764.0036 4.798982e-10 3.515066e-02 pass
22000 22008 4 9.289 764.2935 4.798982e-10 3.515066e-02 pass
25000 25000 4 13.513 770.9277 5.071391e-10 2.883918e-02 pass
25000 25000 4 13.501 771.6279 5.071391e-10 2.883918e-02 pass
26000 26000 4 15.168 772.6080 7.744224e-10 4.072145e-02 pass
26000 26000 4 15.137 774.1529 7.744224e-10 4.072145e-02 pass
27000 27000 4 16.926 775.3297 6.529585e-10 3.184157e-02 pass
30000 30000 1 23.106 779.1068 8.009147e-10 3.157214e-02 pass
35000 35000 1 36.478 783.6541 1.088733e-09 3.160427e-02 pass
40000 40000 1 54.020 789.8958 1.298239e-09 2.887328e-02 pass
45000 45000 1 77.438 784.5520 1.844458e-09 3.245129e-02 pass
Performance Summary (GFlops)
Size LDA Align. Average Maximal
1000 1000 4 80.2321 105.6547
2000 2000 4 239.7097 256.3459
5000 5008 4 557.8675 582.2816
10000 10000 4 733.6623 734.8718
15000 15000 4 744.4486 744.8866
18000 18008 4 763.6285 763.6790
20000 20016 4 769.0671 769.1986
22000 22008 4 764.1486 764.2935
25000 25000 4 771.2778 771.6279
26000 26000 4 773.3805 774.1529
27000 27000 4 775.3297 775.3297
30000 30000 1 779.1068 779.1068
35000 35000 1 783.6541 783.6541
40000 40000 1 789.8958 789.8958
45000 45000 1 784.5520 784.5520
Residual checks PASSED
End of tests
Done: 2016年 4月 23日 土曜日 01:13:00 JST
real 9m32.037s
user 225m51.470s
sys 2m38.241s
> time ./runme_xeon64
This is a SAMPLE run script for SMP LINPACK. Change it to reflect
the correct number of CPUs/threads, problem input files, etc..
tee: lin_xeon64.txt: 許可がありません
2016年 4月 23日 土曜日 01:03:28 JST
Intel(R) Optimized LINPACK Benchmark data
Current date/time: Sat Apr 23 01:03:28 2016
CPU frequency: 1.999 GHz
Number of CPUs: 2
Number of cores: 24
Number of threads: 24
Parameters are set to:
Number of tests: 15
Number of equations to solve (problem size) : 1000 2000 5000 10000 15000 18000 20000 22000 25000 26000 27000 30000 35000 40000 45000
Leading dimension of array : 1000 2000 5008 10000 15000 18008 20016 22008 25000 26000 27000 30000 35000 40000 45000
Number of trials to run : 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1
Data alignment value (in Kbytes) : 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 1 1 1 1
Maximum memory requested that can be used=16200901024, at the size=45000
=================== Timing linear equation system solver ===================
Size LDA Align. Time(s) GFlops Residual Residual(norm) Check
1000 1000 4 0.017 39.5815 8.866796e-13 3.023805e-02 pass
1000 1000 4 0.008 84.9641 8.866796e-13 3.023805e-02 pass
1000 1000 4 0.007 90.7281 8.866796e-13 3.023805e-02 pass
1000 1000 4 0.006 105.6547 8.866796e-13 3.023805e-02 pass
2000 2000 4 0.024 223.0735 3.864797e-12 3.361900e-02 pass
2000 2000 4 0.021 256.3459 3.864797e-12 3.361900e-02 pass
5000 5008 4 0.156 533.4534 2.610272e-11 3.639813e-02 pass
5000 5008 4 0.143 582.2816 2.610272e-11 3.639813e-02 pass
10000 10000 4 0.910 732.4528 8.837775e-11 3.116289e-02 pass
10000 10000 4 0.907 734.8718 8.837775e-11 3.116289e-02 pass
15000 15000 4 3.025 744.0106 2.285004e-10 3.598920e-02 pass
15000 15000 4 3.021 744.8866 2.285004e-10 3.598920e-02 pass
18000 18008 4 5.092 763.6790 3.152428e-10 3.452296e-02 pass
18000 18008 4 5.093 763.5779 3.152428e-10 3.452296e-02 pass
20000 20016 4 6.935 769.1986 4.122852e-10 3.649627e-02 pass
20000 20016 4 6.937 768.9356 4.122852e-10 3.649627e-02 pass
22000 22008 4 9.293 764.0036 4.798982e-10 3.515066e-02 pass
22000 22008 4 9.289 764.2935 4.798982e-10 3.515066e-02 pass
25000 25000 4 13.513 770.9277 5.071391e-10 2.883918e-02 pass
25000 25000 4 13.501 771.6279 5.071391e-10 2.883918e-02 pass
26000 26000 4 15.168 772.6080 7.744224e-10 4.072145e-02 pass
26000 26000 4 15.137 774.1529 7.744224e-10 4.072145e-02 pass
27000 27000 4 16.926 775.3297 6.529585e-10 3.184157e-02 pass
30000 30000 1 23.106 779.1068 8.009147e-10 3.157214e-02 pass
35000 35000 1 36.478 783.6541 1.088733e-09 3.160427e-02 pass
40000 40000 1 54.020 789.8958 1.298239e-09 2.887328e-02 pass
45000 45000 1 77.438 784.5520 1.844458e-09 3.245129e-02 pass
Performance Summary (GFlops)
Size LDA Align. Average Maximal
1000 1000 4 80.2321 105.6547
2000 2000 4 239.7097 256.3459
5000 5008 4 557.8675 582.2816
10000 10000 4 733.6623 734.8718
15000 15000 4 744.4486 744.8866
18000 18008 4 763.6285 763.6790
20000 20016 4 769.0671 769.1986
22000 22008 4 764.1486 764.2935
25000 25000 4 771.2778 771.6279
26000 26000 4 773.3805 774.1529
27000 27000 4 775.3297 775.3297
30000 30000 1 779.1068 779.1068
35000 35000 1 783.6541 783.6541
40000 40000 1 789.8958 789.8958
45000 45000 1 784.5520 784.5520
Residual checks PASSED
End of tests
Done: 2016年 4月 23日 土曜日 01:13:00 JST
real 9m32.037s
user 225m51.470s
sys 2m38.241s
5月 IMI Colloquium
日時：2016年5月11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：岩尾 忠重 氏 (富士通株式会社，IMI富士通ソーシャル数理共同研究部門 訪問教授)
講演タイトル：IoT時代に求められるネットワーク形成技術の方向性と課題
講演要旨：
本格的なIoT時代が到来しつつある。IoTではモノが互いに連携し人の社会をより豊かにすることが期待されている。IoTが完成された社会では、すべてのモノが互いに通信し、現実に起こっている事象をビッグデータとして蓄積や状況に応じてモノ同士が連携し人々にサービスを提供する。そのIoTを支える1つの技術はネットワーク形成技術である。IoTではモノとモノが通信するため大規模かつ複雑なネットワーク形成をする必要があり、さらに通信メディアとして不安定な無線を用いる必要が出てくる。このようなネットワークを形成するには1つ1つのノードに外部からルーティング情報を設定することはもはや不可能であり、自律的にネットワークを形成することが求められる。従来のネットワークの形成技術だけでIoTのネットワークを支えることが果たして可能なのだろうか？本講演ではIoT時代に求められるネットワーク形成技術について、従来のネットワーク形成の問題点に言及し、IoT時代に必要とされる技術と方向性およびその課題について述べる。
日時：2016年5月11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：岩尾 忠重 氏 (富士通株式会社，IMI富士通ソーシャル数理共同研究部門 訪問教授)
講演タイトル：IoT時代に求められるネットワーク形成技術の方向性と課題
講演要旨：
本格的なIoT時代が到来しつつある。IoTではモノが互いに連携し人の社会をより豊かにすることが期待されている。IoTが完成された社会では、すべてのモノが互いに通信し、現実に起こっている事象をビッグデータとして蓄積や状況に応じてモノ同士が連携し人々にサービスを提供する。そのIoTを支える1つの技術はネットワーク形成技術である。IoTではモノとモノが通信するため大規模かつ複雑なネットワーク形成をする必要があり、さらに通信メディアとして不安定な無線を用いる必要が出てくる。このようなネットワークを形成するには1つ1つのノードに外部からルーティング情報を設定することはもはや不可能であり、自律的にネットワークを形成することが求められる。従来のネットワークの形成技術だけでIoTのネットワークを支えることが果たして可能なのだろうか？本講演ではIoT時代に求められるネットワーク形成技術について、従来のネットワーク形成の問題点に言及し、IoT時代に必要とされる技術と方向性およびその課題について述べる。
ブロックサイズ nb に関して：最近は最適化な nb サイズが 2048 から 1024 あたりに変化している。。。
◯SDPARA 7.6.0 + OpenBLAS 0.2.14
[gpdpotrf] ### END n=152928, nb=2048, 2x4 procs, ver 50: 182.626sec --> 6527.963GFlops ###
[gpdpotrf] ### END n=152928, nb=1536, 2x4 procs, ver 50: 176.376sec --> 6759.291GFlops ###
[gpdpotrf] ### END n=152928, nb=1024, 2x4 procs, ver 50: 174.433sec --> 6834.558GFlops ###
[gpdpotrf] ### END n=152928, nb=512, 2x4 procs, ver 50: 261.324sec --> 4562.052GFlops ###
◯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
◯SDPARA 7.6.0 + OpenBLAS 0.2.14
[gpdpotrf] ### END n=152928, nb=2048, 2x4 procs, ver 50: 182.626sec --> 6527.963GFlops ###
[gpdpotrf] ### END n=152928, nb=1536, 2x4 procs, ver 50: 176.376sec --> 6759.291GFlops ###
[gpdpotrf] ### END n=152928, nb=1024, 2x4 procs, ver 50: 174.433sec --> 6834.558GFlops ###
[gpdpotrf] ### END n=152928, nb=512, 2x4 procs, ver 50: 261.324sec --> 4562.052GFlops ###
◯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
GPU クラスタ (cal46 から cal49)だが、cal46 だけ以下のように bandiwtdhTest の値が低い。ca47 から cal49 は同じような値になっている。。。
[root@cal46 bandwidthTest]# ./bandwidthTest ---device=all
[CUDA Bandwidth Test] - Starting...
!!!!!Cumulative Bandwidth to be computed from all the devices !!!!!!
Running on...
Device 0: Tesla K40m
Device 1: Tesla K40m
Quick Mode
Host to Device Bandwidth, 2 Device(s)
PINNED Memory Transfers
Transfer Size (Bytes) Bandwidth(MB/s)
33554432 19515.0
Device to Host Bandwidth, 2 Device(s)
PINNED Memory Transfers
Transfer Size (Bytes) Bandwidth(MB/s)
33554432 19511.9
Device to Device Bandwidth, 2 Device(s)
PINNED Memory Transfers
Transfer Size (Bytes) Bandwidth(MB/s)
33554432 365779.2
Result = PASS
[root@cal47 bandwidthTest]# ./bandwidthTest --device=all
[CUDA Bandwidth Test] - Starting...
!!!!!Cumulative Bandwidth to be computed from all the devices !!!!!!
Running on...
Device 0: Tesla K40m
Device 1: Tesla K40m
Quick Mode
Host to Device Bandwidth, 2 Device(s)
PINNED Memory Transfers
Transfer Size (Bytes) Bandwidth(MB/s)
33554432 22932.3
Device to Host Bandwidth, 2 Device(s)
PINNED Memory Transfers
Transfer Size (Bytes) Bandwidth(MB/s)
33554432 22887.2
Device to Device Bandwidth, 2 Device(s)
PINNED Memory Transfers
Transfer Size (Bytes) Bandwidth(MB/s)
33554432 415603.4
Result = PASS
[root@cal46 bandwidthTest]# ./bandwidthTest ---device=all
[CUDA Bandwidth Test] - Starting...
!!!!!Cumulative Bandwidth to be computed from all the devices !!!!!!
Running on...
Device 0: Tesla K40m
Device 1: Tesla K40m
Quick Mode
Host to Device Bandwidth, 2 Device(s)
PINNED Memory Transfers
Transfer Size (Bytes) Bandwidth(MB/s)
33554432 19515.0
Device to Host Bandwidth, 2 Device(s)
PINNED Memory Transfers
Transfer Size (Bytes) Bandwidth(MB/s)
33554432 19511.9
Device to Device Bandwidth, 2 Device(s)
PINNED Memory Transfers
Transfer Size (Bytes) Bandwidth(MB/s)
33554432 365779.2
Result = PASS
[root@cal47 bandwidthTest]# ./bandwidthTest --device=all
[CUDA Bandwidth Test] - Starting...
!!!!!Cumulative Bandwidth to be computed from all the devices !!!!!!
Running on...
Device 0: Tesla K40m
Device 1: Tesla K40m
Quick Mode
Host to Device Bandwidth, 2 Device(s)
PINNED Memory Transfers
Transfer Size (Bytes) Bandwidth(MB/s)
33554432 22932.3
Device to Host Bandwidth, 2 Device(s)
PINNED Memory Transfers
Transfer Size (Bytes) Bandwidth(MB/s)
33554432 22887.2
Device to Device Bandwidth, 2 Device(s)
PINNED Memory Transfers
Transfer Size (Bytes) Bandwidth(MB/s)
33554432 415603.4
Result = PASS
以下の GPU クラスタですが、以下の仕様にまた変化しました（これが最終のはず）。。。５月末までに、さらに４ノードが追加されます。
◯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
◯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
○平成28年熊本地震により被害を受けた学生に対し、日本学生支援機構奨学金では緊急採用（第一種奨学金）及び応急採用（第二種奨学金）の申込みを受け付けています。詳細は下記リンクを参照してください。
https://www.kyushu-u.ac.jp/ja/notices/view/331
平成２８年熊本県熊本地方の地震に係る災害救助法適用地域の世帯の学生について、緊急採用（第一種奨学金）及び応急採用（第二種奨学金）の申込みを受け付けます。
申請を希望する学生は、下記問い合わせ先まで申し出てください。
【災害救助法の適用地域】
○熊本県
熊本市、八代市、人吉市、荒尾市、水俣市、玉名市、山鹿市、菊池市、宇土市、上天草市、宇城市、阿蘇市、天草市、合志市、下益城郡美里町、玉名郡玉東町・南関町・長洲町・和水町 菊池郡大津町・菊陽町、阿蘇郡南小国町、小国町、産山村、高森町、西原村、南阿蘇村、上益城郡御船町、嘉島町、益城町、甲佐町、山都町、八代郡氷川町、葦北郡芦北町、津奈木町、球磨郡錦町、多良木町、湯前町、水上村、相良村、五木村、山江村、球磨村、あさぎり町、天草郡苓北町
https://www.kyushu-u.ac.jp/ja/notices/view/331
平成２８年熊本県熊本地方の地震に係る災害救助法適用地域の世帯の学生について、緊急採用（第一種奨学金）及び応急採用（第二種奨学金）の申込みを受け付けます。
申請を希望する学生は、下記問い合わせ先まで申し出てください。
【災害救助法の適用地域】
○熊本県
熊本市、八代市、人吉市、荒尾市、水俣市、玉名市、山鹿市、菊池市、宇土市、上天草市、宇城市、阿蘇市、天草市、合志市、下益城郡美里町、玉名郡玉東町・南関町・長洲町・和水町 菊池郡大津町・菊陽町、阿蘇郡南小国町、小国町、産山村、高森町、西原村、南阿蘇村、上益城郡御船町、嘉島町、益城町、甲佐町、山都町、八代郡氷川町、葦北郡芦北町、津奈木町、球磨郡錦町、多良木町、湯前町、水上村、相良村、五木村、山江村、球磨村、あさぎり町、天草郡苓北町
2016年4月16日1時25分頃発生した地震では、福岡市内もかなり揺れました（震度４から５弱程度）。特に計算機関係では被害は出ていません。全て正常に動作しています。。。
熊本県熊本地方でM7.3・最大震度6強の地震 死傷者や家屋倒壊など被害多数(4/16)
熊本県熊本地方では、14日21:26頃にM6.5・最大震度7を観測する前震とみられる地震が発生した後、16日01:25頃にはM7.3・最大震度6強の地震が発生しました。これらの地震の影響で、揺れの強かった熊本県、大分県などを中心に九州地方の広い範囲で死傷者や家屋の倒壊、火災、土砂災害などの被害が多数確認されています。
気象庁は、熊本県から大分県にかけて地震活動が活発化しているとして、今後の地震活動や降雨の状況に十分注意し、身の安全を図るよう呼びかけています。【4月16日19:00現在、レスキューナウまとめ】
熊本県熊本地方でM7.3・最大震度6強の地震 死傷者や家屋倒壊など被害多数(4/16)
熊本県熊本地方では、14日21:26頃にM6.5・最大震度7を観測する前震とみられる地震が発生した後、16日01:25頃にはM7.3・最大震度6強の地震が発生しました。これらの地震の影響で、揺れの強かった熊本県、大分県などを中心に九州地方の広い範囲で死傷者や家屋の倒壊、火災、土砂災害などの被害が多数確認されています。
気象庁は、熊本県から大分県にかけて地震活動が活発化しているとして、今後の地震活動や降雨の状況に十分注意し、身の安全を図るよう呼びかけています。【4月16日19:00現在、レスキューナウまとめ】
私の参加して発表しますが、Abstract 等も公開されました。。。
ICMS 2016 Session: Mathematical Optimization
ICMS 2016: Home, Sessions
Organizers
Ambros Gleixner (Zuse Institute Berlin, Germany)
Christian Kirches (IWR Heidelberg/TU Braunschweig, Germany)
John Mitchell (Rensselaer Polytechnic Institute, USA)
Ted Ralphs (Lehigh University, USA)
E-mail: icms_mathopt_2016zib.de
Aim and Scope
One out of four mathematical software packages listed in the database swMATH.org is categorized under the search term optimization. This indicates the prominent role of computational research in the field of optimization, and vice versa. This session aims at spanning the broad range of mathematical optimization software from algorithms for continuous, convex optimization that exploit strong duality theory to solver software for nonconvex problem classes, including packages that support the modeling process.
Recent developments that deserve special, though not exclusive attention are the integrated handling of nonconvex constraints from discrete and continuous optimization, the exploitation of increasingly available parallel hardware architecture, and arithmetically exact methods that render optimization a tool for mathematical theory exploitation. The session shall provide a forum for discussing common and distinct challenges and future trends.
ICMS 2016 Session: Mathematical Optimization
ICMS 2016: Home, Sessions
Organizers
Ambros Gleixner (Zuse Institute Berlin, Germany)
Christian Kirches (IWR Heidelberg/TU Braunschweig, Germany)
John Mitchell (Rensselaer Polytechnic Institute, USA)
Ted Ralphs (Lehigh University, USA)
E-mail: icms_mathopt_2016zib.de
Aim and Scope
One out of four mathematical software packages listed in the database swMATH.org is categorized under the search term optimization. This indicates the prominent role of computational research in the field of optimization, and vice versa. This session aims at spanning the broad range of mathematical optimization software from algorithms for continuous, convex optimization that exploit strong duality theory to solver software for nonconvex problem classes, including packages that support the modeling process.
Recent developments that deserve special, though not exclusive attention are the integrated handling of nonconvex constraints from discrete and continuous optimization, the exploitation of increasingly available parallel hardware architecture, and arithmetically exact methods that render optimization a tool for mathematical theory exploitation. The session shall provide a forum for discussing common and distinct challenges and future trends.
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