平成30年度数学科オープンキャンパス

平成30年度数学科オープンキャンパス

→ 九州大学オープンキャンパス
→平成30年度 九州大学オープンキャンパス理学部企画(8月4日( 土)伊都キャンパス)

1. 実施日 平成30年8月4日(土)

2. 集合・受付
(9時30分～10時00分) 福岡市西区元岡744番地(九州大学伊都キャンパス)
ウエスト1号館C棟 2階 メインエントランス
ウエスト1号館へのアクセス
※ 企画に参加するには受付が必要です．

3. 午前の企画
(10時30分～12時00分)
数理の先生が楽しい数学の世界にご案内します．
模擬講義，模擬セミナー (60分または90分) を数件企画します．
※ 企画には定員があります．先着順で受け付けます．

4. 午後の集合・受付
(12時30分～12時55分) 福岡市西区元岡744番地(九州大学伊都キャンパス)
ウエスト1号館C棟 2階 メインエントランス
ウエスト1号館へのアクセス
※ 企画に参加するには受付が必要です．

5. 午後の企画
(13時00分～14時00分) 数理の先生が楽しい数学の世界にご案内します．
※ 企画には定員があります．先着順で受け付けます．

数学インフォメーション
ルーム
(10時30分～12時00分)
(13時00分～15時00分) ウエスト1号館 D棟 3階 W1-D-209
野村 隆昭《数学なんでも相談室》

MUMPS 5.1.2 と 5.0.2

MUMPS 5.1.2 と 5.0.2 の比較実験を行いました。。。

ソフトウェア SDPA 7.4.1

スレッド数１
◯問題１：mater-6.dat-s
icc 18.0.3 + Intel MKL 2018.3 + MUMPS 5.0.2 : 21.04s
icc 18.0.3 + Intel MKL 2018.3 + MUMPS 5.1.2 : 21.25s

◯問題２ : r2S_broydenTri900.dat-s
icc 18.0.3 + Intel MKL 2018.3 + MUMPS 5.0.2 : 2.38s
icc 18.0.3 + Intel MKL 2018.3 + MUMPS 5.1.2 : 2.23s

◯問題３：
icc 18.0.3 + Intel MKL 2018.3 + MUMPS 5.0.2 : 202.83s
icc 18.0.3 + Intel MKL 2018.3 + MUMPS 5.1.2 : 211.29s


◯計算サーバ
CPU : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2687W v4 @ 3.00GHz x 2
メモリ：512GB
OS : CentOS 7.5

Panasonic Laboratory Fukuoka

Panasonic Laboratory Fukuoka

人と人、技術と技術、想いと想いを織りなすことで、
私たちは、何を創り出すことができるでしょうか？

ここ福岡では、経済・文化・技術など、世界と盛んな交流が行われてきました。
グローバルな活躍や、スタートアップを応援する環境・気風に満ち、
福岡を、日本を、そして世界をよりよく変えるパワーにあふれた、誇るべき都市です。

Panasonic Laboratory Fukuokaは、パナソニックにとって、大阪、東京に続くオープンラボ。
多彩な個と個がつながり、タテ・ヨコ・ナナメで入り交じり、
"ワイガヤ"の中から新しい価値を生み出すこと。
そして、よりよいくらし、よりよい社会を実現することを目指して、ここに生まれました。

地域の人々、教育機関、企業、自治体が集い、肩書を越えて情報や想いを交換し、
形を与え、挑戦をくり返し、さまざまなアイディアを織りなすラボ。
織りなす集いのなかへ、ぜひあなたも、ご一緒に。

Mac OS での SDPA

Mac OS : iMac での SDPA の性能を調べてみました。。。

ソフトウェア SDPA 7.4.1

◯問題１：karate.dat-s
gcc 8.1.0 + OpenBLAS 0.3.1.dev : 356.27s

◯問題２：DSJC500.9.dat-s
gcc 8.1.0 + OpenBLAS 0.3.1.dev :92.48s

◯問題３：NH3+.2A2\".STO6G.pqgt1t2p.dat-s
gcc 8.1.0 + OpenBLAS 0.3.1.dev : 458.13s

◯計算サーバ
Hardware Overview:

Model Name: MacBook Pro
Model Identifier: MacBookPro14,3
Processor Name: Intel Core i7
Processor Speed: 2.9 GHz
Number of Processors: 1
Total Number of Cores: 4
L2 Cache (per Core): 256 KB
L3 Cache: 8 MB
Memory: 16 GB


◯参考
◯問題１：karate.dat-s
gcc 4.8.5 + OpenBLAS 0.3.1.dev : 161.41s

◯問題２：DSJC500.9.dat-s
gcc 4.8.5 + OpenBLAS 0.3.1.dev : 50.52s

◯問題３：NH3+.2A2\".STO6G.pqgt1t2p.dat-s
gcc 4.8.5 + OpenBLAS 0.3.1.dev : 159.30s

◯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 7.5

Intel® Parallel Studio 2018 Update3 登場 その３

計算結果に SDPARA 7.6.1 も加えてみました。

ソフトウェア SDPA 7.4.1

◯問題１：karate.dat-s
SDPARA 7.6.1
icc 18.0.3 + OpenBLAS 0.3.1.dev : 166.14s

SDPA 7.4.1
gcc 4.8.5 + OpenBLAS 0.3.1.dev : 161.41s
icc 18.0.3 + Intel MKL 2018.3 : 103.85s
icc 18.0.3(xHost) + Intel MKL 2018.3 : 103.97s

◯問題２：DSJC500.9.dat-s
SDPARA 7.6.1
icc 18.0.3 + OpenBLAS 0.3.1.dev : 81.59s

SDPA 7.4.1
gcc 4.8.5 + OpenBLAS 0.3.1.dev : 50.52s
icc 18.0.3 + Intel MKL 2018.3 : 31.35s
icc 18.0.3(xHost) + Intel MKL 2018.3 : 31.36s

◯問題３：NH3+.2A2\".STO6G.pqgt1t2p.dat-s
SDPARA 7.6.1
icc 18.0.3 + OpenBLAS 0.3.1.dev : 296.79s

SDPA 7.4.1
gcc 4.8.5 + OpenBLAS 0.3.1.dev : 159.30s
icc 18.0.3 + Intel MKL 2018.3 : 157.21s
icc 18.0.3(xHost) + Intel MKL 2018.3 : 157.20s

◯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 7.5

Intel® Parallel Studio 2018 Update3 登場 その２

OpenBLAS と比較してみたのですが、かなり性能差があるように見えます。。。

ソフトウェア SDPA 7.4.1

◯問題１：karate.dat-s
gcc 4.8.5 + OpenBLAS 0.3.1.dev : 161.41s
icc 18.0.3 + Intel MKL 2018.3 : 103.85s
icc 18.0.3(xHost) + Intel MKL 2018.3 : 103.97s

◯問題２：DSJC500.9.dat-s
gcc 4.8.5 + OpenBLAS 0.3.1.dev : 50.52s
icc 18.0.3 + Intel MKL 2018.3 : 31.35s
icc 18.0.3(xHost) + Intel MKL 2018.3 : 31.36s

◯問題３：NH3+.2A2\".STO6G.pqgt1t2p.dat-s
gcc 4.8.5 + OpenBLAS 0.3.1.dev : 159.30s
icc 18.0.3 + Intel MKL 2018.3 : 157.21s
icc 18.0.3(xHost) + Intel MKL 2018.3 : 157.20s

◯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 7.5

SWoPP 2018

SWoPP 2018
2018年並列／分散／協調処理に関する『熊本』サマー・ワークショップ (SWoPP2018)

開催日程：
　2018年7月30日（月）～8月1日（水）

開催場所：
　熊本市国際交流会館
　〒860-0806 熊本市中央区花畑町4番18号

発表申込期間：
　5月7日（月）～5月11日（金）23:59（厳守）

開催研究会（予定）:
　電子情報通信学会 コンピュータシステム研究会 (CPSY)
　電子情報通信学会 ディペンダブルコンピューティング研究会 (DC)
　情報処理学会 システム・アーキテクチャ研究会 (ARC)
　情報処理学会 システムソフトウェアとオペレーティング・システム研究会 (OS)
　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 (HPC)
　情報処理学会 プログラミング研究会 (PRO)
　日本応用数理学会 「行列・固有値問題の解法とその応用」研究部会 (MEPA)

サーバアクセス不能状態

現在、ネットワーク関係の（接続）トラブルによって、研究用 + Web サーバが外部から（学内も含めて）アクセス出来ない状態が続いています。
サーバ自体は正常に動作しているようです。復旧は早ければ 7/9 の昼ごろの予定です。

追記：7月9日 10時頃に復旧しました。。。

ISC2018 ポスター

ABCI と産業連携：モビリティ最適化エンジン開発です。

RAMP シンポジウム 2018

RAMP シンポジウム 2018

・開催日：10月10日(水)・11日(木）

・会場：広島国際会議場

・実行委員長：土肥正先生（広島大学）

・プログラム委員長：岡本吉央先生（電気通信大学）

・実施セッション(予定)：最適化、情報熱力学、暗号、金融

・特別講演(予定) Jesus De Loera 教授 (UC Davis), 他一件(現在交渉中)

Post-peta CREST まとめサイト

https://post-peta-crest.github.io/

JST CREST Post-Petascale software project aimed to establish software technologies to explore extreme performance computing beyond peta-scale computing, on the road to exascale computing. Several research and development has been conducted for system software enabling us to exploit maximum efficiency and reliability from high performance computing systems composed of general purpose many-core processors as well as accelerators including GPGPU from the second half of 2010’s to 2020’s. The research topics covers from system software such as programming languages, compilers, runtime systems, operating systems, communication middleware, and file systems to application development support software and ultra-large data processing software. As well as conventional technologies for large-scale numerical computation, the project was also able to address the storage technology required for big data processing, the complexity of memory hierarchy, and the power problem. Exploration for the direction of future high performance computing is also an urgent and significant agenda in our research area.

大規模AIクラウド計算システム「ABCI」がスパコン性能ランキング世界5位

大規模AIクラウド計算システム「ABCI」がスパコン性能ランキング世界5位
－大規模で省電力のクラウド型計算システムで高度な人工知能処理を可能に－

ポイント
計算ノードと冷却システムの統合設計により世界トップクラスの性能を実現
人工知能（AI）に適した半精度演算の性能が、実運用される計算システムとしては国内最高
公開学習済みモデルやオープンデータも提供する大規模高速計算基盤としてAIの実用化を加速

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）情報・人間工学領域が8月１日より運用を開始するクラウド型計算システム「AI橋渡しクラウド（AI Bridging Cloud Infrastructure、以下「ABCI」という）」が、世界のスパコン速度性能ランキングTOP500 Listの5位、世界のスパコンの省エネ性能ランキングGreen500 Listの8位を獲得しました。この結果は、ドイツ・フランクフルト市で開かれたスーパーコンピューターに関する国際会議「ISC HIGH PERFORMANCE (ISC 2018)」において6月25日（中央ヨーロッパ時間）に発表されました。

ABCIは、産総研 人工知能研究センター（以下「AIRC」という）と産総研・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、以下「RWBC-OIL」という）が設計・開発を行った計算システムで、一般競争入札により富士通株式会社（以下「富士通」という）の技術を採用し、AIRCとRWBC-OILが設計した産総研 柏サイトのAIデータセンター棟に構築されました。ABCIは、高性能で省電力の最新GPUを4352基搭載し、高温になる演算処理装置などをAIデータセンター棟が供給する外気に近い温度の冷却水で直接冷却しています。これにより、演算性能19.88ペタフロップスでTOP500 Listの世界5位で、実運用される計算システムとしては国内最高性能に、また、1ワットあたり12.054ギガフロップスで、Green500 Listの世界8位になりました。

今後、公開されている学習済みモデルやオープンデータをABCI上で提供し、人工知能技術の研究開発用の大規模高速計算基盤として、産学官連携による人工知能の社会実装と人工知能分野の最重要課題に挑戦します。

ポスター発表優秀賞を受賞

九大ー理研ー福岡市・ISIT 三者連携シンポジウムにてポスター発表優秀賞を受賞しました

Poster Session Excellent Award at Kyudai-Riken-Fukuoka,ISIT Three-Party Collabolation Symposium
九州大学の吉田 明広さんが、九州大学ー理化学研究所ー福岡市・ISIT 三者連携シンポジウム「数理・AIが解く未来～計算科学の展開と期待～」にて「ポスター発表優秀賞」を受賞しました。

潜在的ユーザー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*、日暮 立、田島 玲、秦 希望*、田中 智*、丸石 理起*、木村 圭児*、立岩 斉明*、若松 孝*、八代 洋輔*、永松 健一*、藤澤 克樹*　*九州大学

本研究は、九州大学とYahoo! JAPAN研究所の共同研究で、ユーザーのアクセスログから滞在時間の分布に着目しウェブサイトを評価する手法を提案しています。
この手法は、ユーザーがウェブサービスを解析する際に有効な手法として利用できるようになります。

ネットワークフロー問題と LP その１１

最新のソルバーで再実験してみました。

◎問題 30.new.mps

◯ GLPK 4.64
計算サーバ　49.45s

◯ Cbc 2.9.9
計算サーバ　25.122s

◯ SCIP 5.0.1
計算サーバ　73.621s

◯ CPLEX 12.8
計算サーバ　361.75s

◯ Gurobi 8.0.0
計算サーバ 7.86s


◯計算サーバ
Huawei RH5885H V3
CPU ：Intel Xeon E7-4890 v2 @ 2.80GHz x 4 socket
Memory ：2.0TB (32GB LRDIMM x 64 DIMMs)
GPU : NVIDIA Tesla P100 & K40
HDD ：2.5-inch 300GB SAS 15000rpm HDD x 2
SSD : ES3000 2.4TB x 2 + 2.5-inch 800GB SSD (Intel DC S3500) x 8
RAID ：RAID-0/1/10/5/50/6/60 1GB Cache with Power Protection
NIC ：On Board 1GE x 4 port interface card
I/O Box ：6 Slot Riser Card x 2、Hot-Plugged Riser Card x 1
PSU ：2000W Platinum AC Power Supply Unit x 2
Rail ：4U Slide Rail with Cable Management Arm
CUDA : 9.1
OS : CentOS 7.5

Math-for-Industry 2018

Forum "Math-for-Industry" 2018 in Shanghai

Forum "Math-for-Industry" in Shanghai will be held in Shanghai.

Topic Keywords: Big Data Analysis, AI, Fintech, Math in Finances and Economics
Date: Nov. 17 - 21, 2018
Venue: Fudan University, Shanghai, China

The information will be uploaded on the website.