CLOUD SOURCE REPOSITORIES
Google Cloud Platform でホストされている複数のプライベート Git レポジトリ
Google Cloud Source Repositories には、Google App Engine や Google Compute Engine 上で動作するものなど、あらゆるアプリケーションやサービスのコラボレーション開発をサポートするための Git バージョン コントロールが用意されています。Stackdriver Debugger を使用している場合は、Cloud Source Repositories と関連ツールを使用して、アプリケーションの実行中にコードと一緒にデバッグ情報を表示することができます。また、Cloud Source Repositories には、ソースエディタも用意されています。このエディタは、Cloud Console 内からレポジトリ ファイルへの変更を参照、表示、編集、commit する際に使用できます。
Google Cloud Platform でホストされている複数のプライベート Git レポジトリ
Google Cloud Source Repositories には、Google App Engine や Google Compute Engine 上で動作するものなど、あらゆるアプリケーションやサービスのコラボレーション開発をサポートするための Git バージョン コントロールが用意されています。Stackdriver Debugger を使用している場合は、Cloud Source Repositories と関連ツールを使用して、アプリケーションの実行中にコードと一緒にデバッグ情報を表示することができます。また、Cloud Source Repositories には、ソースエディタも用意されています。このエディタは、Cloud Console 内からレポジトリ ファイルへの変更を参照、表示、編集、commit する際に使用できます。
お隣の P 社でミーティングがありましたので、結局、懇親パーティと二次会だけ参加してきました。。。
SS研 第39回通常総会・講演会
日時 2017年5月26日(金)
総会： 14:00-17:40
懇親パーティ： 18:00-19:30
場所 総会：富士通(株)本社map 24階 大会議室
懇親パーティ：ロイヤルパークホテル ザ汐留map 25階「しおさい」
参加対象 SS研会員
参加費 総会： 無料
懇親パーティ： \3,000 (当日受付にて申し受けます)
SS研 第39回通常総会・講演会
日時 2017年5月26日(金)
総会： 14:00-17:40
懇親パーティ： 18:00-19:30
場所 総会：富士通(株)本社map 24階 大会議室
懇親パーティ：ロイヤルパークホテル ザ汐留map 25階「しおさい」
参加対象 SS研会員
参加費 総会： 無料
懇親パーティ： \3,000 (当日受付にて申し受けます)
九州大学院数理学府入学案内
平成30年度修士課程（平成30年4月入学）
一般選抜
試験日程
数理学コース 平成29年8月17日(木), 18日(金)
ＭＭＡコース 平成29年8月17日(木)
願書受理期間 平成29年6月27日(火)～7月7日(金)［17:00必着］
募集人員(54名)
数理学コース 46名程度
ＭＭＡコース 8名程度
社会人特別選抜
試験日程 平成29年8月18日(金)
願書受理期間 平成29年6月27日(火)～7月7日(金)［17:00必着］
募集人員
数理学コース 若干名
平成30年度修士課程（平成30年4月入学）
一般選抜
試験日程
数理学コース 平成29年8月17日(木), 18日(金)
ＭＭＡコース 平成29年8月17日(木)
願書受理期間 平成29年6月27日(火)～7月7日(金)［17:00必着］
募集人員(54名)
数理学コース 46名程度
ＭＭＡコース 8名程度
社会人特別選抜
試験日程 平成29年8月18日(金)
願書受理期間 平成29年6月27日(火)～7月7日(金)［17:00必着］
募集人員
数理学コース 若干名
新スーパーコンピュータシステム機種決定のお知らせ
九州大学情報基盤研究開発センターは、2017年度に稼働を開始するスーパーコンピ
ュータシステムの導入を決定しました。同システムは、米国Intel社の最新CPUと、米
国NVIDIA社のTesla P100を搭載し、総理論演算性能約10PFを有する国内トップクラス
の能力をもつシステムとなる見込みです。
同システムは、第5期科学技術基本計画に示されたAI（人工知能・機械学習）・ビ
ッグデータ、さらにデータサイエンスの研究及びこれらを活用した研究に対応した研
究基盤の提供を目指して仕様策定したもので、日本国内に設置されるスーパーコンピ
ュータシステムとしては初めて、詳細な電力モニタリング機構や本格的なクラウド連
携のしくみを導入し、従来にはない新しいスーパーコンピューティングの方向性や利
用者層・課題の拡大に向けたインフラを提供します。
九州大学情報基盤研究開発センターは同システムを、学際大規模情報基盤共同利用
・共同研究拠点（JHPCN）や革新的ハイパフォーマンス・コンピューティング・イン
フラストラクチャ（HPCI）及び九州大学情報基盤研究開発センターが実施する各種利
用プログラムの計算資源として活用し、広く学内外の研究者に提供することにより、
我が国の学術研究の基盤強化と新たな学術研究の展開に貢献します。
新スーパーコンピュータシステムの概要は以下のとおりです。
なお、稼働開始はシステムAを除いて2017年10月から、システムAは2018年1月から
の予定です。
システムA（6.9PFLOPS） 2,000ノード（2018年1月稼働開始予定）
CPU ： Intel Xeon（Skylake）（3.0 GHz, 18core）× 2 / node
Mem ： 192 GiB
システムB（3.0PFLOPS） 128ノード（2017年10月稼働開始予定）
CPU ： Intel Xeon（Skylake）（2.3 GHz, 18core）× 2 / node
GPU ： NVIDIA Tesla P100 × 4 / node
Mem ： 384 GiB
基本フロントエンド 160ノード（2017年10月稼働開始予定）
CPU ： Intel Xeon（Skylake）（2.3 GHz, 18core）× 2 / node
GPU ： NVIDIA Quadro P4000 × 1 / node
Mem ： 384 GiB
仮想化機能有り
大容量フロントエンド 4ノード（2017年10月稼働開始予定）
CPU ： Intel Xeon E7-8990 v4（Broadwell）（2.2GHz, 22core）× 16
/ node
GPU ： NVIDIA Quadro M4000 × 1 / node
Mem ： 12 TiB
仮想化機能有り
ストレージ
24.6 PB
https://www.cc.kyushu-u.ac.jp/scp/system/new-system.html
九州大学情報基盤研究開発センターは、2017年度に稼働を開始するスーパーコンピ
ュータシステムの導入を決定しました。同システムは、米国Intel社の最新CPUと、米
国NVIDIA社のTesla P100を搭載し、総理論演算性能約10PFを有する国内トップクラス
の能力をもつシステムとなる見込みです。
同システムは、第5期科学技術基本計画に示されたAI（人工知能・機械学習）・ビ
ッグデータ、さらにデータサイエンスの研究及びこれらを活用した研究に対応した研
究基盤の提供を目指して仕様策定したもので、日本国内に設置されるスーパーコンピ
ュータシステムとしては初めて、詳細な電力モニタリング機構や本格的なクラウド連
携のしくみを導入し、従来にはない新しいスーパーコンピューティングの方向性や利
用者層・課題の拡大に向けたインフラを提供します。
九州大学情報基盤研究開発センターは同システムを、学際大規模情報基盤共同利用
・共同研究拠点（JHPCN）や革新的ハイパフォーマンス・コンピューティング・イン
フラストラクチャ（HPCI）及び九州大学情報基盤研究開発センターが実施する各種利
用プログラムの計算資源として活用し、広く学内外の研究者に提供することにより、
我が国の学術研究の基盤強化と新たな学術研究の展開に貢献します。
新スーパーコンピュータシステムの概要は以下のとおりです。
なお、稼働開始はシステムAを除いて2017年10月から、システムAは2018年1月から
の予定です。
システムA（6.9PFLOPS） 2,000ノード（2018年1月稼働開始予定）
CPU ： Intel Xeon（Skylake）（3.0 GHz, 18core）× 2 / node
Mem ： 192 GiB
システムB（3.0PFLOPS） 128ノード（2017年10月稼働開始予定）
CPU ： Intel Xeon（Skylake）（2.3 GHz, 18core）× 2 / node
GPU ： NVIDIA Tesla P100 × 4 / node
Mem ： 384 GiB
基本フロントエンド 160ノード（2017年10月稼働開始予定）
CPU ： Intel Xeon（Skylake）（2.3 GHz, 18core）× 2 / node
GPU ： NVIDIA Quadro P4000 × 1 / node
Mem ： 384 GiB
仮想化機能有り
大容量フロントエンド 4ノード（2017年10月稼働開始予定）
CPU ： Intel Xeon E7-8990 v4（Broadwell）（2.2GHz, 22core）× 16
/ node
GPU ： NVIDIA Quadro M4000 × 1 / node
Mem ： 12 TiB
仮想化機能有り
ストレージ
24.6 PB
https://www.cc.kyushu-u.ac.jp/scp/system/new-system.html
6月 IMI Colloquium
日時：2017年6月14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 D棟 4階
IMIオーディトリアム(W1-D-413)(円形階段教室)
講師：山本 康正 氏 (証券アナリスト)
講演タイトル： FinTechとデータ活用
講演要旨：
昨今のテクノロジーの発達により、金融業界はFinTechというバズワードによって大きく変わろうとしている。
金融取引では支払い側と受け取り側の情報の非対称性によって行われているが、テクノロジーの進化と人工知能も活用したデータ解析によりその情報の非対称性が縮小し、新たなビジネスチャンスが生まれている。これからのFinTechの流れの中で、データの活躍が如何に大きなインパクトをもたらすかということに着目しながら、国内外の実例を交えながら解説する。
日時：2017年6月14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 D棟 4階
IMIオーディトリアム(W1-D-413)(円形階段教室)
講師：山本 康正 氏 (証券アナリスト)
講演タイトル： FinTechとデータ活用
講演要旨：
昨今のテクノロジーの発達により、金融業界はFinTechというバズワードによって大きく変わろうとしている。
金融取引では支払い側と受け取り側の情報の非対称性によって行われているが、テクノロジーの進化と人工知能も活用したデータ解析によりその情報の非対称性が縮小し、新たなビジネスチャンスが生まれている。これからのFinTechの流れの中で、データの活躍が如何に大きなインパクトをもたらすかということに着目しながら、国内外の実例を交えながら解説する。
マス・フォア・インダストリ研究所 助教1名公募(2017年6月26日必着)
数学・数理科学(分野は問わない)．数学の産業等への応用に関心があること
1. 公募対象：助教1名
2. 専門分野：数学・数理科学（分野は問わない）．数学の産業等への応用に関心があること．
3. 授業担当科目等：大学院数理学府学生の研究指導の補佐，理学部数学科の専門科目の演習等，全学共 通教育の数学に関する基礎科目等．
4. 任期：5年．ただし，審査を経て一回に限り再任可（再任期間は5年）．
5. 給与：国立大学法人九州大学教員（年俸制）給与規程による．
6. 採用予定日：平成29年9月1日以降のできるだけ早い時期.
7. 提出書類：
(a) 履歴書(写真を貼付し，署名捺印のこと．電話番号・電子メール等の連絡先を明記のこと)
(b) 研究業績リスト(論文,著書,講演リストを含む)および論文別刷等(プレプリントを含む)．
(c) 研究業績の説明，将来の研究計画，および教育に対する抱負．
(d) ご本人について問い合わせることができる方3名の氏名と連絡先，およびそのうち1名からの推薦状． ただし，推薦状に関しては応募書類とは別便で推薦者の方が下記提出先に応募期限までにお送りいただ いても結構です．電子メールやファックスによる推薦状は受け付けません．
8. 応募期限：平成29年6月26日（月）必着
9. 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所長 福本康秀 宛
書類は封筒に「IMI助教応募」と朱書の上，簡易書留にて郵送して下さい．
応募書類は原則として返却致しません．返却を希望される方は，返送先住所を記して切手を貼った返却 用封筒を同封して下さい．
10．問合せ先：小磯深幸 koiso@imi.kyushu-u.ac.jp
11. マス・フォア・インダストリ研究所については，下記をご参照下さい．
http://www.imi.kyushu-u.ac.jp/
12. その他：
(a) 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．
(b) 九州大学マス・フォア・インダストリ研究所では男女雇用機会均等法の精神を尊重しています．
数学・数理科学(分野は問わない)．数学の産業等への応用に関心があること
1. 公募対象：助教1名
2. 専門分野：数学・数理科学（分野は問わない）．数学の産業等への応用に関心があること．
3. 授業担当科目等：大学院数理学府学生の研究指導の補佐，理学部数学科の専門科目の演習等，全学共 通教育の数学に関する基礎科目等．
4. 任期：5年．ただし，審査を経て一回に限り再任可（再任期間は5年）．
5. 給与：国立大学法人九州大学教員（年俸制）給与規程による．
6. 採用予定日：平成29年9月1日以降のできるだけ早い時期.
7. 提出書類：
(a) 履歴書(写真を貼付し，署名捺印のこと．電話番号・電子メール等の連絡先を明記のこと)
(b) 研究業績リスト(論文,著書,講演リストを含む)および論文別刷等(プレプリントを含む)．
(c) 研究業績の説明，将来の研究計画，および教育に対する抱負．
(d) ご本人について問い合わせることができる方3名の氏名と連絡先，およびそのうち1名からの推薦状． ただし，推薦状に関しては応募書類とは別便で推薦者の方が下記提出先に応募期限までにお送りいただ いても結構です．電子メールやファックスによる推薦状は受け付けません．
8. 応募期限：平成29年6月26日（月）必着
9. 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所長 福本康秀 宛
書類は封筒に「IMI助教応募」と朱書の上，簡易書留にて郵送して下さい．
応募書類は原則として返却致しません．返却を希望される方は，返送先住所を記して切手を貼った返却 用封筒を同封して下さい．
10．問合せ先：小磯深幸 koiso@imi.kyushu-u.ac.jp
11. マス・フォア・インダストリ研究所については，下記をご参照下さい．
http://www.imi.kyushu-u.ac.jp/
12. その他：
(a) 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．
(b) 九州大学マス・フォア・インダストリ研究所では男女雇用機会均等法の精神を尊重しています．
SDPARA 7.6.1 で nb = 1024 を追加してみました。。。
○ SDPARA 7.6.0
OpenMPI 2.0.1 & Intel コンパイラ Parallel Studio XE 2016 update4 & MUMPS 5.0.2 & CUDA 7.5.18
[gpdpotrf] ### END n=379350, nb=2048, 4x4 procs, ver 50: 1149.453sec --> 15830.975GFlops ###
OpenMPI 2.1.0 & Intel コンパイラ Parallel Studio XE 2016 update4 & MUMPS 5.0.2 & CUDA 7.5.18
[gpdpotrf] ### END n=379350, nb=2048, 4x4 procs, ver 50: 1144.010sec --> 15906.297GFlops ###
OpenMPI 2.1.0 & Intel コンパイラ Parallel Studio XE 2016 update4 & MUMPS 5.0.2 & CUDA 8.0.61_375.26
[gpdpotrf] ### END n=379350, nb=2048, 4x4 procs, ver 50: 1117.202sec --> 16287.977GFlops ###
○SDPARA 7.6.1
OpenMPI 2.1.1 & Intel コンパイラ Parallel Studio XE 2017 update3 & CUDA 8.0.61_375.26
[gpdpotrf] ### END n=379350, nb=2048, 4x4 procs, ver 50: 1118.734sec --> 16265.680GFlops ###
[gpdpotrf] ### END n=379350, nb=1024, 4x4 procs, ver 50: 1097.395sec --> 16581.972GFlops ###
◯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 7.3
◯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 7.3
○ SDPARA 7.6.0
OpenMPI 2.0.1 & Intel コンパイラ Parallel Studio XE 2016 update4 & MUMPS 5.0.2 & CUDA 7.5.18
[gpdpotrf] ### END n=379350, nb=2048, 4x4 procs, ver 50: 1149.453sec --> 15830.975GFlops ###
OpenMPI 2.1.0 & Intel コンパイラ Parallel Studio XE 2016 update4 & MUMPS 5.0.2 & CUDA 7.5.18
[gpdpotrf] ### END n=379350, nb=2048, 4x4 procs, ver 50: 1144.010sec --> 15906.297GFlops ###
OpenMPI 2.1.0 & Intel コンパイラ Parallel Studio XE 2016 update4 & MUMPS 5.0.2 & CUDA 8.0.61_375.26
[gpdpotrf] ### END n=379350, nb=2048, 4x4 procs, ver 50: 1117.202sec --> 16287.977GFlops ###
○SDPARA 7.6.1
OpenMPI 2.1.1 & Intel コンパイラ Parallel Studio XE 2017 update3 & CUDA 8.0.61_375.26
[gpdpotrf] ### END n=379350, nb=2048, 4x4 procs, ver 50: 1118.734sec --> 16265.680GFlops ###
[gpdpotrf] ### END n=379350, nb=1024, 4x4 procs, ver 50: 1097.395sec --> 16581.972GFlops ###
◯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 7.3
◯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 7.3
昨日の続きで SDPARA 7.6.1 を評価しています。。。
○ SDPARA 7.6.0
OpenMPI 2.0.1 & Intel コンパイラ Parallel Studio XE 2016 update4 & MUMPS 5.0.2 & CUDA 7.5.18
[gpdpotrf] ### END n=379350, nb=2048, 4x4 procs, ver 50: 1149.453sec --> 15830.975GFlops ###
OpenMPI 2.1.0 & Intel コンパイラ Parallel Studio XE 2016 update4 & MUMPS 5.0.2 & CUDA 7.5.18
[gpdpotrf] ### END n=379350, nb=2048, 4x4 procs, ver 50: 1144.010sec --> 15906.297GFlops ###
OpenMPI 2.1.0 & Intel コンパイラ Parallel Studio XE 2016 update4 & MUMPS 5.0.2 & CUDA 8.0.61_375.26
[gpdpotrf] ### END n=379350, nb=2048, 4x4 procs, ver 50: 1117.202sec --> 16287.977GFlops ###
○SDPARA 7.6.1
OpenMPI 2.1.1 & Intel コンパイラ Parallel Studio XE 2017 update3 & CUDA 8.0.61_375.26
[gpdpotrf] ### END n=379350, nb=2048, 4x4 procs, ver 50: 1118.734sec --> 16265.680GFlops ###
◯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 7.3
◯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 7.3
○ SDPARA 7.6.0
OpenMPI 2.0.1 & Intel コンパイラ Parallel Studio XE 2016 update4 & MUMPS 5.0.2 & CUDA 7.5.18
[gpdpotrf] ### END n=379350, nb=2048, 4x4 procs, ver 50: 1149.453sec --> 15830.975GFlops ###
OpenMPI 2.1.0 & Intel コンパイラ Parallel Studio XE 2016 update4 & MUMPS 5.0.2 & CUDA 7.5.18
[gpdpotrf] ### END n=379350, nb=2048, 4x4 procs, ver 50: 1144.010sec --> 15906.297GFlops ###
OpenMPI 2.1.0 & Intel コンパイラ Parallel Studio XE 2016 update4 & MUMPS 5.0.2 & CUDA 8.0.61_375.26
[gpdpotrf] ### END n=379350, nb=2048, 4x4 procs, ver 50: 1117.202sec --> 16287.977GFlops ###
○SDPARA 7.6.1
OpenMPI 2.1.1 & Intel コンパイラ Parallel Studio XE 2017 update3 & CUDA 8.0.61_375.26
[gpdpotrf] ### END n=379350, nb=2048, 4x4 procs, ver 50: 1118.734sec --> 16265.680GFlops ###
◯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 7.3
◯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 7.3
SDPARA 7.6.0 から MUMPS ライブラリに関する部分を除いて、MUMPS 無しで make & 動作出来るようにしました --> SDPARA.7.6.1
MUMPS ライブラリと Intel Compiler 17.0.x と OpenMPI の相性が悪かったのですが、以下のように SDPARA 7.6.1 は Intel Compiler 17.0.4 + OpenMPI 2.1.1 の環境でも動作するようになりました。
◯計算サーバ
CPU : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2630 v4 @ 2.20GHz x 2個
メモリ：512GB
GPU : NVIDIA Tesla P100
OS : CentOS 7.3
◯SDPARA 7.6.1 の性能値
Intel Compiler 17.0.4 + OpenMPI 2.1.1
[gpdpotrf] ### END n=152928, nb=2048, 1x2 procs, ver 50: 242.827sec --> 4909.569GFlops ###
K. Fujisawa, T. Endo, Y. Yasui, H. Sato, N. Matsuzawa, S. Matsuoka and H. Waki, Peta-scale General Solver for Semidefinite Programming Problems with over Two Million Constraints, The 28th IEEE International Parallel & Distributed Process- ing Symposium (IPDPS 2014), pp 1171-1180, 2014(Acceptance rate 21.1%). DOI: 10.1109/IPDPS.2014.121
MUMPS ライブラリと Intel Compiler 17.0.x と OpenMPI の相性が悪かったのですが、以下のように SDPARA 7.6.1 は Intel Compiler 17.0.4 + OpenMPI 2.1.1 の環境でも動作するようになりました。
◯計算サーバ
CPU : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2630 v4 @ 2.20GHz x 2個
メモリ：512GB
GPU : NVIDIA Tesla P100
OS : CentOS 7.3
◯SDPARA 7.6.1 の性能値
Intel Compiler 17.0.4 + OpenMPI 2.1.1
[gpdpotrf] ### END n=152928, nb=2048, 1x2 procs, ver 50: 242.827sec --> 4909.569GFlops ###
K. Fujisawa, T. Endo, Y. Yasui, H. Sato, N. Matsuzawa, S. Matsuoka and H. Waki, Peta-scale General Solver for Semidefinite Programming Problems with over Two Million Constraints, The 28th IEEE International Parallel & Distributed Process- ing Symposium (IPDPS 2014), pp 1171-1180, 2014(Acceptance rate 21.1%). DOI: 10.1109/IPDPS.2014.121
Intel® Parallel Studio 2017 Update4が登場しましたので、以下の比較実験を行いました。
ソフトウェア SDPA 7.4.0
◯問題１：karate.dat-s
gcc 4.8.5 + OpenBLAS 0.2.20 : 156.84s
icc 17.0.3 + Intel MKL 2017.2 : 105.72s
icc 17.0.4 + Intel MKL 2017.3 : 104.27s
◯問題２：DSJC500.9.dat-s
gcc 4.8.5 + OpenBLAS 0.2.20 : 48.13s
icc 17.0.3 + Intel MKL 2017.2 : 33.42s
icc 17.0.4 + Intel MKL 2017.3 : 32.48s
◯問題３：NH3+.2A2\".STO6G.pqgt1t2p.dat-s
gcc 4.8.5 + OpenBLAS 0.2.20 : 158.92s
icc 17.0.3 + Intel MKL 2017.2 : 158.55s
icc 17.0.4 + Intel MKL 2017.3 : 158.41s
◯計算サーバ
CPU : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2630 v4 @ 2.20GHz x 2個
メモリ：512GB
GPU : NVIDIA Tesla P100
OS : CentOS 7.3
ソフトウェア SDPA 7.4.0
◯問題１：karate.dat-s
gcc 4.8.5 + OpenBLAS 0.2.20 : 156.84s
icc 17.0.3 + Intel MKL 2017.2 : 105.72s
icc 17.0.4 + Intel MKL 2017.3 : 104.27s
◯問題２：DSJC500.9.dat-s
gcc 4.8.5 + OpenBLAS 0.2.20 : 48.13s
icc 17.0.3 + Intel MKL 2017.2 : 33.42s
icc 17.0.4 + Intel MKL 2017.3 : 32.48s
◯問題３：NH3+.2A2\".STO6G.pqgt1t2p.dat-s
gcc 4.8.5 + OpenBLAS 0.2.20 : 158.92s
icc 17.0.3 + Intel MKL 2017.2 : 158.55s
icc 17.0.4 + Intel MKL 2017.3 : 158.41s
◯計算サーバ
CPU : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2630 v4 @ 2.20GHz x 2個
メモリ：512GB
GPU : NVIDIA Tesla P100
OS : CentOS 7.3
ARM大学向けプログラム
ARM大学向けプログラムの目的は、ARMプロセッサを教育的実習や大学コースの基盤として利用するように奨励することです。SoC設計、コンピュータ アーキテクチャ、組み込みシステム、マイクロプロセッサ/コントローラ、アセンブリ プログラミング、OSアプリケーション開発、ロボット工学、メカトロニクスに重点を置いている大学コース、学生用プロジェクト、研究などは、ARM IPおよび開発システムを活用できます。
プログラムでは、教材、開発ツール、その他のリソースを教職員と学生に提供しています。
ARM大学向けプログラムの目的は、ARMプロセッサを教育的実習や大学コースの基盤として利用するように奨励することです。SoC設計、コンピュータ アーキテクチャ、組み込みシステム、マイクロプロセッサ/コントローラ、アセンブリ プログラミング、OSアプリケーション開発、ロボット工学、メカトロニクスに重点を置いている大学コース、学生用プロジェクト、研究などは、ARM IPおよび開発システムを活用できます。
プログラムでは、教材、開発ツール、その他のリソースを教職員と学生に提供しています。
2017年ハイパフォーマンスコンピューティングと計算科学シンポジウム」（HPCS2017）が、下記のように開催されますので、ご案内申し上げます。
★名称：2017年ハイパフォーマンスコンピューティングと計算科学シンポジウム
（HPCS2017）
http://sighpc.ipsj.or.jp/hpcs/
★会期：2017年6月5日（月）～6日（火）
★会場：神戸大学先端融合研究環統合研究拠点コンベンションホール
http://www.kobe-u.ac.jp/info/outline/facilities/kuirc/index.html
★主催：一般社団法人情報処理学会 ハイパフォーマンスコンピューティング研究会
詳細は「HPCS2017」のWEBサイトをご覧ください。
★名称：2017年ハイパフォーマンスコンピューティングと計算科学シンポジウム
（HPCS2017）
http://sighpc.ipsj.or.jp/hpcs/
★会期：2017年6月5日（月）～6日（火）
★会場：神戸大学先端融合研究環統合研究拠点コンベンションホール
http://www.kobe-u.ac.jp/info/outline/facilities/kuirc/index.html
★主催：一般社団法人情報処理学会 ハイパフォーマンスコンピューティング研究会
詳細は「HPCS2017」のWEBサイトをご覧ください。
ランサムウエア "WannaCrypt" に関する注意喚起
https://www.jpcert.or.jp/at/2017/at170020.html
I. 概要
2017年5月12日ごろより世界中で "WannaCrypt" などと呼ばれるマルウエアに
関する被害が報じられています。JPCERT/CC にてマルウエアを確認したところ、
感染した場合に、端末のファイルが暗号化され、復号の為に金銭を要求する日
本語のメッセージが表示されることを確認しています。
2017年5月14日現在、JPCERT/CC では、国内での "WannaCrypt" による感染や
被害に関する情報を確認しております。今後の感染や被害拡大の可能性に備え
ることを強く推奨します。
https://www.jpcert.or.jp/at/2017/at170020.html
I. 概要
2017年5月12日ごろより世界中で "WannaCrypt" などと呼ばれるマルウエアに
関する被害が報じられています。JPCERT/CC にてマルウエアを確認したところ、
感染した場合に、端末のファイルが暗号化され、復号の為に金銭を要求する日
本語のメッセージが表示されることを確認しています。
2017年5月14日現在、JPCERT/CC では、国内での "WannaCrypt" による感染や
被害に関する情報を確認しております。今後の感染や被害拡大の可能性に備え
ることを強く推奨します。
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