最適化問題に対する超高速&安定計算

クラスタ計算機やスーパーコンピュータ上での大規模最適化問題やグラフ探索などの研究のお話が中心

CREST・さきがけ・ACT-I平成30年度研究提案募集のご案内

2018年04月30日 01時03分53秒 | Weblog
CREST・さきがけ・ACT-I平成30年度研究提案募集のご案内

CREST12研究領域、さきがけ12研究領域、ACT-I1研究領域ダウンロードにおいて募集を行います。
<スケジュール>
募集締切:
 さきがけ・ACT-I 平成30年5月29日(火)正午
 CREST 平成30年6月5日(火)正午
書類選考結果の通知: 平成30年7月中旬~8月上旬
面接選考期間: 平成30年7月下旬~8月中旬
研究開始: 平成30年10月以降
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耐震診断が義務付けられている建築物の耐震診断結果等の公表について

2018年04月29日 01時18分48秒 | Weblog
耐震診断が義務付けられている建築物の耐震診断結果等の公表について

建築物の耐震改修の促進に関する法律に基づき、耐震診断が義務付けられている東京都が所管する建築物※について、下記のとおり耐震診断の結果と耐震診断結果の未報告の者に対する命令を公表しましたのでお知らせいたします。

(1)要安全確認計画記載建築物(特定緊急輸送道路沿道建築物)

耐震診断の結果【23区】
耐震診断の結果【多摩地域】

(2)要緊急安全確認大規模建築物

耐震診断の結果【23区】
耐震診断の結果【多摩地域】
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Intel® Parallel Studio 2018 Update2 登場

2018年04月28日 01時19分36秒 | Weblog
Intel® Parallel Studio 2087 Update2 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 7.4.1

◯問題1:karate.dat-s
icc 18.0.0 + Intel MKL 2018.0 : 105.78s
icc 18.0.0(xHost) + Intel MKL 2018.0 : 104.75s
icc 18.0.1 + Intel MKL 2018.1 : 103.50s
icc 18.0.1(xHost) + Intel MKL 2018.1 : 106.10s
icc 18.0.2 + Intel MKL 2018.2 : 103.49s
icc 18.0.2(xHost) + Intel MKL 2018.2 : 103.75s

◯問題2:DSJC500.9.dat-s
icc 18.0.0 + Intel MKL 2018.0 : 31.31s
icc 18.0.0(xHost) + Intel MKL 2018.0 : 31.74s
icc 18.0.1 + Intel MKL 2018.1 : 32.39s
icc 18.0.1(xHost) + Intel MKL 2018.1 : 31.62s
icc 18.0.2 + Intel MKL 2018.2 : 31.03s
icc 18.0.2(xHost) + Intel MKL 2018.2 : 30.81s

◯問題3:NH3+.2A2\".STO6G.pqgt1t2p.dat-s
icc 18.0.0 + Intel MKL 2018.0 : 157.71s
icc 18.0.0(xHost) + Intel MKL 2018.0 : 158.04s
icc 18.0.1 + Intel MKL 2018.1 : 157.35s
icc 18.0.1(xHost) + Intel MKL 2018.1 : 158.08s
icc 18.0.2 + Intel MKL 2018.2 : 156.39s
icc 18.0.2(xHost) + Intel MKL 2018.2 : 156.97s

◯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 x 2
OS : CentOS 7.4
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NVIDIA JapanのSlideShare

2018年04月27日 00時04分10秒 | Weblog
「これから始める人のためのディープラーニング基礎講座」
「GTC 2018 の基調講演から」
「GTC 2018 で発表されたディープラーニング最新情報」
「DGX-2 を取り巻く GPU 最新技術情報」
「GTC 2018 で発表された自動運転最新情報」
「INCEPTION プログラムのご紹介と最新情報」
「ディープラーニングを実践的に学ぶ: Deep Learning Institute のご紹介」
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九大-理研-福岡市 三者連携シンポジウム 情報更新

2018年04月26日 00時28分42秒 | Weblog
九大-理研-福岡市 三者連携シンポジウム 情報更新

九州大学(以下「九大」)及び理化学研究所(以下「理研」)は、平成27年3月に、世界の学術及び科学技術の振興並びに人材育成に資することを目的として、連携・協力の協定を締結しました。また同時に、地域及び九州の産業振興、我が国の産業競争力を強化し、アジアにおけるグローバル研究開発拠点の形成を目指すことを目的として、福岡市を加えた3者による連携協定も締結しました。
 これまで九大-理研による連携では、九大大学院工学研究院を中心とした個々の連携を進めてきましたが、これらの協定の下、今後、エネルギー、医療、農業、数学、物理、社会科学なども含める学際的連携へと展開し、更に企業等の技術相談、計測機器の共同利用など福岡市を含めた真の産学官連携へと発展させることを目標としています。
 このような目標を達成するため、既存分野にとどまらず、多くの分野にも連携を拡げていき、さらに強い学際的連携体制を構築していく必要があることから、この度、さまざまな分野に共通する課題をテーマとしたシンポジウムを下記のとおり開催するものです。


テーマ:100年後の科学と社会を考える “数理・AI が解く未来 ~計算科学の展開と期待~”
日時:平成30年5月15日(火)13:00~17:45(交流会18:00~19:30)
場所:カーボンニュートラル・エネルギー国際研究所(I2CNER)第1研究棟1階
シンポジウム・・・I2CNER ホール
ポスター展示・・・ロビー
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ハイパフォーマンス・ソフトウェア・カンファレンス 福岡

2018年04月25日 00時58分49秒 | Weblog
ハイパフォーマンス・ソフトウェア・カンファレンス 福岡

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<開催概要>
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[日時] :2018年 6 月 1 日 (金) 10:00 ~ 16:20 (9:30 受付開始)
[会場] :JR 博多シティ 9F 会議室 1
(〒812-0012 福岡県福岡市博多区博多駅中央街 1-1)
※JR 博多駅から直結のアクセスしやすい会場です。
http://www.jrhakatacity.com/communicationspace/#Access

[主 催]:エクセルソフト株式会社
[参加費]:無料、昼食付 ※要事前登録
[定 員]:80 名
[対象者]:・最新のインテル アーキテクチャーとその開発環境について知りたい方
・インテル アーキテクチャーやインテルの展開する最新製品を用いた
機器のパフォーマンス向上のための情報に関心のある方

[プログラム]

━━ 午前の部 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

■基調講演 1: インテルの HPC および AI への取り組み
(インテル株式会社 インダストリー事業本部 アカウント・エグゼクティブ
矢澤 克巳)

■基調講演 2: 高度化する IoT エッジデバイスへの要求とインテルの取り組み
(インテル株式会社 IoT アジアセールス
IoT マーケット・デベロップメント・マネージャー 幸村 裕子)

■技術セッション 1: インテル コンパイラーによる並列プログラミング:
OpenMP 5.0 プレビュー
(iSUS 編集長/テクニカルライター すがわら きよふみ)

━━ 午後の部 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

■技術セッション 2: C++ STL コードの高速化
~ インテル C++ コンパイラーでサポートされた Parallel STL ~
(エクセルソフト株式会社 テクニカル・サポート・エンジニア 竹田 賢人)

■技術セッション 3: パフォーマンス解析ツールの新機能
(エクセルソフト株式会社 ソリューション事業部マネージャー 黒澤 一平)

■技術セッション 4: インテル Xeon プロセッサー上で要件の厳しい
ワークロードのパフォーマンスを向上する
(iSUS 編集長/テクニカルライター すがわら きよふみ)

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▼ セッションの詳細、お申し込みは下記 Web サイトをご覧ください ▼
https://hpc-event.jp/?s=i0413
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第1回 RWBC-OIL Workshop

2018年04月24日 00時53分17秒 | Weblog
第1回 RWBC-OIL Workshop

産総研・東工大 実社会ビッグデータ活用 オープンイノベーションラボラトリ(RWBC-OIL)では、 平成29年2月20日の設立以来、実社会ビッグデータ活用技術による新たな価値創造を実現するために、 産総研と東工大が有する計算プラットフォーム構築技術とビッグデータ処理技術を融合し、さまざまな 分野に適用できるビッグデータの処理・解析技術を提供するオープンプラットフォームを構築することで、 新たな価値を創造するための研究開発を行ってきました。

RWBC-OILの活動ならびに研究成果を紹介するRWBC-OIL Workshopを開催いたします。 RWBC-OILでは、民間企業と密接に連携し共同研究や技術移転を進めることで、得られた成果の速やかな 産業化と社会実装を目指しています。 皆様のご参加をお待ちしております。

日 時:2018年5月8日(火)10:30〜17:45 (10:00受付開始)
場 所:東工大蔵前会館(東京都目黒区大岡山2丁目12-1)
参加費:無料 主 催:産総研・東工大 実社会ビッグデータ活用 オープンイノベーションラボラトリ
参加申込み: こちらから

RWBC-OIL Workshop Program
Date: Tuesday, May 8th, 2018
Venue: Kuramae Hall, Tokyo Tech Front (2-12-1 Ookayama Meguro, Tokyo)
Chair: Dr. Hirotaka Ogawa, Prof. Toshio Endo
Time Table
10:30 - 10:40 Opening remarks
Dr. Satoshi Sekiguchi, Prof. Osamu Watanabe
10:40 - 10:45 RWBC-OIL overview
Dr. Kazuhito Yokoi
10:45 - 11:00 RWBC-OIL's expectations
Prof. Katsuki Fujisawa
11:00 - 11:15 ABCI: AI Bridging Infrastructure
Dr. Hirotaka Ogawa
11:15 - 11:20 Q&A

11:20 - 11:40 Invited talk 1: Zebrafish Neural Activity Maps for Novel Neuromorphic Deep Learning Architectures
Dr. Gerald Pao, University of California, San Diego, USA
11:40 - 11:50 Q&A

11:50 - 12:40 Lunch

12:40 - 13:20 Invited talk 2: PPP-Net: Platform-aware Progressive search for Pareto-optimal Neural Architectures
Prof. Min Sun, National Tsing Hua University, Taiwan
13:20 - 13:30 Q&A

13:30 - 13:40 Overview of RG1
Dr. Ryousei Takano
13:40 - 13:55 Characterizing the Interference between I/O and MPI Traffic on Fat-tree Networks
Kevin Brown
13:55 - 14:10 Speeding Up Deep Learning with Second Order Optimisation and Distributed Training
Yohei Tsuji
14:10 - 14:25 RWBC-OIL Activities for Data-Driven Optimization of Datacenter Operation
Dr. Shinichiro Takizawa
14:25 - 14:30 Q&A

14:30 - 14:40 Overview of RG2-1
Prof. Koichi Shinoda
14:40 - 14:55 Deep learning for Remotely Sensed Data Classification/Segmentation
Dr. Poliyapram Vinayraj
14:55 - 15:10 Compressing Deep Neural Networks
Choong Jun Jin
15:10 - 15:15 Q&A

15:15 - 16:15 Poster session

16:15 - 16:30 Overview of RG2-2
Dr. Takao Terano
16:30 - 16:35 Q&A

16:35 - 16:45 Overview of RG2-3: Ultra-High Dimensional Data Analysis
Dr. Jun Sese
16:45 - 17:00 MEGADOCK: a supercomputing bioinformatics application for protein-protein interaction prediction
Dr. Masahito Ohue
17:00 - 17:15 Classifying Phenotype from Genotype via Deep Learning Models
Dr. Tony Kuo
17:15 - 17:20 Q&A

17:20 - 17:35 Overview of RG2-4: Big Data and Language Grounding
Dr. Hiroya Takamura
17:35 - 17:40 Q&A

17:40 - 17:45 Closing
Poster session
Mohamed Wahib, protoNN: Framework Agnostic, Scalable, and Optimization-driven Prototyping of DNNs for GPU-accelerated Supercomputers
Chen Peng, Pushing the Limits for 2D Convolution Computation On CUDA-enabled GPUs
Mateusz Bysiek, Between Python and Performance
Kazuaki Matsumura, Autotuning Temporal Blocking via Polyhedral Compilation
Tianqi Xu, HuronFS: Hierarchical, User-level and On-demand Burst Buffer File System
Yohei Tsuji, Fault Oblivious Distributed Deep Learning Applications
Shinichiro Takizawa, Preliminary Data Analysis for Efficient Deep Learning Job Scheduling
Shweta Salaria, Predicting Performance Using Collaborative Filtering
Kevin Brown, Co-locating Graph Analytics and HPC Applications
Ryo Matsumiya, vGASNet: Scalable RMA-based Communication Library for Out-of-core Data Processing
Jian Guo, Predictions for Underestimation of Job Runtime on HPC System using Machine Learning
Poliyapram Vinayraj, Deep learning for medium resolution satellite image classification
Yuya Murata, Development of Analysis Method for Corporate Data
Kento Aoyama, Comparison of the HPC Container Technologies for Bioinformatics Application
Tomohiro Ban, Efficient Hyperparameter Optimization by Using GP-MI Bayesian Optimization Algorithm for Predicting Drug–Target Interactions
Marina Yamasawa, GPU/MPI Parallelization of Metagenomic Sequence Homology Search Tool and Its Large-scale Application to Oral Microbiota Analysis Associated with Periodontal Disease
Yicong Huang, Membrane permeation prediction of cyclic peptides using enhancing sampling molecular dynamics simulation
Rikuto Kubota, Development of efficient protein-ligand docking method for virtual screening by reuse of fragments
Hiroki Watanabe, MEGADOCK-Web-Mito: a database of computer-predicted mitochondrial protein-protein interactions
Toshitaka Tanebe, Machine learning based compound activity prediction using binding pocket information
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産総研・東工大 実社会ビッグデータ活用 オープンイノベーションラボラトリ

2018年04月23日 21時51分15秒 | Weblog
メンバーが新年度用に更新されています。。。

産総研・東工大 実社会ビッグデータ活用 オープンイノベーションラボラトリ

「産総研・東工大 実社会ビッグデータ活用 オープンイノベーションラボラトリ」(AIST- Tokyo Tech Real World Big-Data Computation Open Innovation Laboratory; RWBC-OIL)は、産総研と東工大が有する計算プラットフォーム構築技術とビッグデータ処理技術を融合します。さまざまな分野に適用できるビッグデータの処理・解析技術を提供するオープンプラットフォームを構築することで、新たな価値を創造するための研究開発を行います。またRWBC-OILでは民間企業と密接に連携し共同研究や技術移転を進めることで、得られた成果の速やかな産業化と社会実装を目指します。

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九大-理研-福岡市 三者連携シンポジウム

2018年04月22日 00時51分24秒 | Weblog
九大-理研-福岡市 三者連携シンポジウム「数理・AIが解く未来~計算科学の展望と期待~」

シンポジウム概要
 九州大学(以下「九大」)及び理化学研究所(以下「理研」)は、平成27年3月に、世界の学術及び科学技術の振興並びに人材育成に資することを目的として、連携・協力の協定を締結しました。また同時に、地域及び九州の産業振興、我が国の産業競争力を強化し、アジアにおけるグローバル研究開発拠点の形成を目指すことを目的として、福岡市を加えた3者による連携協定も締結しました。
 これまで九大-理研による連携では、九大大学院工学研究院を中心とした個々の連携を進めてきましたが、これらの協定の下、今後、エネルギー、医療、農業、数学、物理、社会科学なども含める学際的連携へと展開し、更に企業等の技術相談、計測機器の共同利用など福岡市を含めた真の産学官連携へと発展させることを目標としています。
 このような目標を達成するため、既存分野にとどまらず、多くの分野にも連携を拡げていき、さらに強い学際的連携体制を構築していく必要があることから、この度、さまざまな分野に共通する課題をテーマとしたシンポジウムを下記のとおり開催するものです。

テーマ:100年後の科学と社会を考える “数理・AI が解く未来 ~計算科学の展開と期待~”
日時:平成30年5月15日(火)13:00~17:45(交流会18:00~19:30)
場所:カーボンニュートラル・エネルギー国際研究所(I2CNER)第1研究棟1階
シンポジウム・・・I2CNER ホール
ポスター展示・・・ロビー
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ものづくり企業に役立つ応用数理手法の研究会 終了

2018年04月21日 00時29分14秒 | Weblog
ものづくり企業に役立つ応用数理手法の研究会の福岡開催ですが、2日目の八幡製鐵所高炉・世界遺産見学も併せて無事に終了しました。

ものづくり企業に役立つ応用数理手法の研究会

■日時: 2018/4/19 (木)
■場所: JR博多シティ 9F会議室3

■プログラム

2018/4/19(木)

13:00-13:10
開会の挨拶
高田 章 (旭硝子株式会社 先端技術研究所)

13:10-13:30
数学アドバンストイノベーションプラットフォーム(AIMaP)等の紹介
溝口 佳寛 (九州大学マス・フォア・インダストリ研究所)

13:30-14:10
ハイブリッドシステムにおける数理的手法を用いた大域的最適制御
立岩 斉明 (九州大学大学院数理学府), [トヨタ自動車(株)との共同研究]

14:10-14:50
サイバーフィジカルシステムにおけるヒト・モノのモビリティの数理モデルと実験的解析
秦 希望 (九州大学大学院数理学府), [パナソニック(株)との共同研究]

14:50-15:10 (休憩)

15:10-15:50
Webアクセスデータを用いた潜在的ユーザクラスタリングによるWebサイトの評価指標の提案
吉田 明広 (九州大学理学部数学科), [ヤフー(株)との共同研究]

15:50-16:30
深層学習及び次元圧縮による良品・不良品分類
田中 智 (九州大学大学院数理学府), [住友電工(株)との共同研究]

16:30-16:50 (休憩)

16:50-17:10
AI + グラフ解析 + 数理最適化による新しい産業応用
藤澤 克樹 (九州大学マス・フォア・インダストリ研究所, 産総研・東工大実社会ビッグデータ活用 オープンイノベーションラボラトリ)

17:10-17:30 総合討議

4月20日(金)は八幡製鐵所高炉・世界遺産見学があります.(事前申し込み要)
時間: 10:00-12:00
 1) 製銑 第4高炉 路床 周り
 2) 熱延 粗~仕上 見学デッキ 見学デッキ
 3) その他 世界遺産 関連施設(旧本事務所, 修繕工場, 旧鍛冶工場など)
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伊都キャンパスマップ 2018年4月

2018年04月20日 20時26分08秒 | Weblog
伊都キャンパスマップが最新版に更新されています( 2018年4月)

27 ウエスト5号館(H30.10月開講予定)
28 アグリダイニング(食堂・売店・書店)
17 生物環境利用推進センター(AG10)
18 水環境実験棟・森林保全実験棟(AG11)
19 カイコバイオリソース研究施設(AG22)
68 センター4号館(H30.6月竣工予定)
88 イースト1号館(H30.10月開講予定)、
L-café(喫茶)(H30.10月グランドオープン)
89 イースト2号館(H30.10月開講予定)
90 大講義室I(H30.10月開館予定)
91 大講義室II(H30.10月開館予定)
92 ビッグスカイ(食堂)(H30.10月グランドオープン)
93 中央図書館(部分開館中、H30.10月全面開館予定)
94男女共同参画推進室

伊都キャンパスマップ

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東京工業大学 学術国際情報センター 組織構成・研究者

2018年04月19日 01時01分09秒 | Weblog
以下のリンクを追加していただきました。

東京工業大学 学術国際情報センター
組織構成・研究者

特定教授 藤澤 克樹 九州大学 藤澤研究室

Organization

Visiting Prof. FUJISAWA Katsuki Kyushu University FUJISAWA Laboratory

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イースト1,2号館及び周辺の現況

2018年04月18日 20時46分37秒 | Weblog















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新中央図書館の現況

2018年04月17日 20時44分29秒 | Weblog










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自動車技術会 2018年春季大会 オーガナイズドセッション

2018年04月16日 16時19分56秒 | Weblog
自動車技術会 2018年春季大会 オーガナイズドセッション

5月23日 @ 13:10 - 17:50

■日時: 2018年5月23日(水) 13:10-17:50

■会場: パシフィコ横浜 302室
 (神奈川県横浜市西区みなとみらい1-1-1)
 http://www.pacifico.co.jp/visitor/access/tabid/236/Default.aspx

■学会ウェブページ
 http://www.jsae.or.jp/2018haru/

■プログラム

13:10 – 14:50 @ 302会場
自動車制御とモデリングの新しい課題と新しいアプローチ1
座長: 向井 正和(工学院大学) [プログラム詳細]

1. 数学・数理科学的アプローチの可能性:予混合火炎のモデル方程式を例に
 松江 要(九州大学)

2. ガウス過程を用いたガソリンエンジンの統計モデリング手法の開発
 小川 史恵(マツダ株式会社、東京農工大学大学院)
 清水 良(マツダ株式会社) 和田 正義(東京農工大学大学院)

3. ビッグデータと統計手法を用いた車輌用Li-ion電池の性能設計最適化プロセスの構築
 坪倉 英裕・宮下 拓也・川村 雅之(本田技術研究所)

4. HVシステムにおける数理的手法を用いた大域的最適制御
 立岩 斉明・藤澤 克樹・秦 希望・田中 智・中山 俊・吉田 明広・若松 孝(九州大学)

15:10 – 17:50 @ 302会場
自動車制御とモデリングの新しい課題と新しいアプローチ2
座長: 於保 茂(日本工業大学) [プログラム詳細]

5. JSAE-SICEベンチマーク問題の提案 #5
 -電気自動車を運用するスマートオフィス電力最適化問題-
 石塚 真一(サイバネットシステム)
 安井 裕司(本田技術研究所)
 岩ヶ谷 崇(サイバネットシテム)

6. JSAE-SICEベンチマーク問題6の提案
 -自動運転システムにおける交通参加者行動の予測問題-
 安井 裕司(本田技術研究所)

7. グラフ最適化理論の自動駐車経路探索への応用
 山口 輝也・向井 靖彦・馬場 厚志(デンソー)

8. 車両位置の多項式近似による空撮動画からの車両の速度・加速度の抽出
 今村 翼・井上 琢磨・湯野 剛史・川邊 武俊 (九州大学)

9. Trajectory Prediction for Other Vehicles Considering Individual Driving Characteristics
 Hanwool Woo(The University of Tokyo)
 Yonghoon Ji・Yusuke Tamura(The University of Tokyo)
 Yasuhide Kuroda・Takashi Sugano・Yasunori Yamamoto(Mazda)
 Atsushi Yamashita・Hajime Asama(The University of Tokyo)

10. 市街地合流時における運転指導下の高齢ドライバの運転行動解析
 奧田 峻也・山口 拓真・吉原 佑器・青木 宏文(名古屋大学)
 山岸 未沙子(愛知淑徳大学)
 二宮 芳樹・竹内 栄二朗・奥田 裕之・鈴木 達也(名古屋大学)
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