今年 2019年の論文概要

Akihiro Yoshida, Tatsuru Higurashi, Masaki Maruishi, Nariaki Tateiwa, Nozomi Hata, Akira Tanaka, Takashi Wakamatsu, Kenichi Nagamatsu, Akira Tajima, Katsuki Fujisawa, New Performance Index “Attractiveness Factor” for Evaluating Websites via Obtaining Transition of Users’ Interests, Data Science and Engineering, Springer, 2019, DOI : 10.1007/s41019-019-00112-1



Akihiro Yoshida, Yosuke Yatsushiro, Nozomi Hata, Tatsuru Higurashi, Nariaki Tateiwa, Takashi Wakamatsu, Akira Tanaka, Kenichi Nagamatsu, and Katsuki Fujisawa, Practical End-to-End Repositioning Algorithm for Managing Bike-Sharing System, The proceedings of the IEEE Big Data 2019 , 2019(Acceptance rate 19.27%), in Los Angeles, CA, USA, 2019

IBM Unveils Power9-based AI Supercomputer

IBM Unveils Power9-based AI Supercomputer

Designed to push the frontiers of computing chip and systems performance optimized for AI workloads, an 8 petaflop IBM Power9-based supercomputer has been unveiled in upstate New York that will be used by IBM data and computer scientists, by academic researchers and by industrial and commercial end-users.

Installed at the Rensselaer Polytechnic Institute Center for Computational Innovations (CCI), the system -- called AiMOS (Artificial Intelligence Multiprocessing Optimized System) – was the most powerful to debut on last month’s Top500 supercomputer ranking, it’s listed as the world’s 24th most powerful computer, the most powerful to be housed at a private university and – according to the Green500 listing – the third most energy efficient. It was built using the same IBM Power Systems technology as the Top500’s nos. 1 and 2, systems, the US Dept. of Energy’s IBM Summit and Sierra supercomputers, based on IBM Power9 CPUs and Nvidia GPUs.

HPC Asia 2020 Program

HPC Asia 2020 Program

Tuesday, January 14
Wednesday, January 15
Thursday, January 16
Friday, January 17
Posters

人と共栄する情報技術： 独自マーカによる高精度な位置姿勢計測【産総研公式】

人と共栄する情報技術： 独自マーカによる高精度な位置姿勢計測【産総研公式】

産総研情報・人間工学領域ロボットイノベーション研究センターでは、新しい原理のマーカを開発し、安価で高精度な位置姿勢計測システムを実現しました。単眼カメラと複数のマーカを用いた本システムは、コンパクトで取り扱いが簡単なため、どこでもすぐに計測を開始できます。ロボット制御や拡張現実、動作計測など様々な場面での利用が可能です。

令和元年度九州大学共同研究等活動表彰

令和元年度九州大学共同研究等活動表彰

国立大学法人九州大学職員表彰規程第2条第2項第2号及び国立大学法人九州大学有期 契約職員就業規則第12条第2号の規定に基づき、九州大学共同研究等活動表彰を今年度 より実施します。

Gurobi Optimizer V.9.0 その３

Gurobi Optimizer V.9.0 でもやっぱり解けない gmpl-10-0.3.mps 。。。

Read MPS format model from file gmpl-10-0.3.mps
Reading time = 0.00 seconds
vmpackin: 62 rows, 312 columns, 1252 nonzeros
Optimize a model with 62 rows, 312 columns and 1252 nonzeros
Presolve removed 2 rows and 2 columns
Presolve time: 0.01s
Presolved: 60 rows, 310 columns, 1230 nonzeros
Variable types: 0 continuous, 310 integer (310 binary)
Found heuristic solution: objective 770.0000000
Found heuristic solution: objective 315.0000000

Root relaxation: objective 2.143830e+02, 138 iterations, 0.00 seconds

Nodes | Current Node | Objective Bounds | Work
Expl Unexpl | Obj Depth IntInf | Incumbent BestBd Gap | It/Node Time

0 0 214.38302 0 24 315.00000 214.38302 31.9% - 0s
0 0 228.85588 0 47 315.00000 228.85588 27.3% - 0s
0 0 231.00000 0 41 315.00000 231.00000 26.7% - 0s
0 0 231.00000 0 51 315.00000 231.00000 26.7% - 0s
0 0 231.00000 0 15 315.00000 231.00000 26.7% - 0s
H 0 0 308.0000000 231.00000 25.0% - 0s
0 0 231.00000 0 15 308.00000 231.00000 25.0% - 0s

中略

992157408 437111456 232.63656 65 7 308.00000 231.00000 25.0% 7.2 113270s
992197438 437129437 231.11453 68 8 308.00000 231.00000 25.0% 7.2 113275s
992228759 437143625 233.54633 71 7 308.00000 231.00000 25.0% 7.2 113280s
992264469 437157034 231.29181 61 8 308.00000 231.00000 25.0% 7.2 113285s
992297259 437172273 231.00000 55 7 308.00000 231.00000 25.0% 7.2 113290s

Gurobi Optimizer V.9.0 その２

Gurobi Optimizer V.9.0 が出たので、少しだけ実験を行ってみました。。。

◯問題
Auto_network.mps

◯ Gurobi 9.0.0 169.72s
◯ Gurobi 8.1.1 103.80s
◯ CPLEX 12.9 601.42s

Auto_network2.mps

◯ Gurobi 9.0.0 1052.26s
◯ Gurobi 8.1.1 67.04s
◯ CPLEX 12.9 88.08s


◯計算サーバ
CPU : Intel(R) Xeon(R) Platinum 8170 CPU @ 2.10GHz x 2個
メモリ：1TB
GPU : GeFroce RTX 2080 Ti x 4個
OS : CentOS 7.7

ABCI で SDPARA の実行 その５

SDPARA を ABCI で実行する際には以下のようなシェルを書いています。

#!/bin/bash

#$-l rt_F=64
#$-l h_rt=3:00:00
#$-o output.tai40a.new
#$-j y
#$-cwd

source /etc/profile.d/modules.sh

export OMP_NUM_THREADS=10

module load gcc/7.4.0
module load intel/2018.2.199
module load cuda/10.1/10.1.243
module load intel-mpi/2018.2.199

mpiexec -n 256 -machinefile $SGE_JOB_HOSTLIST ./sdpara ./data/tai40a.dat-s ./out.tai40a

Graph500 - 有終の美を飾った京コンピュータ

少し古い記事ですが、引用を忘れておりました。。。

Graph500 - 有終の美を飾った京コンピュータ

1 Graph500で1位を守り続けたまま退役する京コンピュータ
スパコンの仕事といっても幅が広い。得意、不得意があり、どのような仕事をするかで性能は変わってくるので、それぞれの仕事の分野でベンチマークが作られている。有名なTop500は浮動小数点演算性能のベンチマークで、メモリアクセスが少なく演算が多い場合の性能を測っている。しかし、最近の巨大計算では疎行列を扱うことが多く、メモリアクセスの比率が高い。このため、Top500の中にHPCGというベンチマークが作られている。

伊都キャンパス：全景

伊都キャンパス：全景（上からですが）

左上の隅の桑畑には行ったことがあります。古墳もたくさんあります。
正直、どこがキャンパス境界なのか良くわからないほど広大です。。。

FUJITSU Digital Annealer クラウドサービス

FUJITSU Digital Annealer クラウドサービス

クラウドサービスには、イジングモデル、数式、制約条件等をWeb-APIで入力するだけで、解が得られるシンプルな汎用数式型と、業務に応じた情報を入力することでソリューションに応じた解を出力するソリューション特化型があります。

汎用数式型（QUBO API）
イジングモデル、数式と制約条件等をWeb APIで入力すると探索した解を出力するサービス

ソリューション特化型（最適化ソリューション API）
ソリューションに応じた解を出力するサービス

モバイルウォレット(Pay)は壮大な代理戦争

モバイルウォレット(Pay)は壮大な代理戦争

旧ヤフージャパン、Z Holdingsの決算が出て、気になったのがFintechの将来売上成長があんまないこと。これを見て、改めてPayPayはヤフーのEC戦略のための礎、という解釈をした。

そう考えると、今のモバイルウォレット（Pay、QRコード決済）は色々な◯◯のための礎、という戦略が非常に多い。おそらく皆決済単体で事業化できるとは思っておらず、将来の◯◯で稼ぐ、という戦略を取っている。その◯◯が各社違っていて、というか本業が違うプレーヤーが同時にモバイルウォレットに参入してきているため、だいぶ多様な◯◯になっている。ただ、日本で兆単位で稼げる市場は限られており、その◯◯もいくつかに絞られている。その本命がEC、データのマーケ活用なわけだが、まずモバイルウォレットに参入しているプレーヤーが、どこで戦っていて、どこで勝とうとしているか？を分析したい。

交流セミナー 「社会における数理学の展開」－企業、教職の活動理解に向けて－

交流セミナー
「社会における数理学の展開」－企業、教職の活動理解に向けて－

交流セミナー予告
1. 実施日 2020年1月11日(土)
13:00-16:00(予定)
(時間は前後する可能性があります．)

2. 場所
九大伊都キャンパス ウエスト1号館 D棟3階講義室D4 (W1-D-313)

3. 対象
九州大学数理学大学院生，九州大学理学部数学科学部生
(教職・企業就職希望者)

4. 内容
数理学府．数学科のOB・OG を講師にお迎えして，企業や教育
現場での実務について，本音を交えてお話しして頂きます．

１．九州大学で学んだ数学や数学的思考がどう生かされるのか
２．数学出身者に求められるもの
３．教育現場の実情と教育者としての心構え
４．在学中にやるべきこと，やっておけばよかったこと
５．数学出身者（九大生）の長所と短所

※ 講演等詳細が決まり次第おって掲載します。

ABCI で SDPARA の実行 その４

ABCI 64ノード & 256GPU で以下のように 482 TFlops の性能が出ました。。。

[gpdpotrf] ### END n=1218400, nb=4096, 16x16 procs, ver 50: 1249.662sec --> 482453.951GFlops ###

Time(sec) Ratio(% : MainLoop)
Predictor time = 1625.637951, 98.947978
Corrector time = 6.261769, 0.381136
Make bMat time = 239.744519, 14.592570
Make bDia time = 4.415436, 0.268755
Make bF1 time = 0.000000, 0.000000
Make bF2 time = 0.000000, 0.000000
Make bF3 time = 0.000000, 0.000000
Make bPRE time = 0.000000, 0.000000
Make rMat time = 0.056806, 0.003458
Make gVec Mul = 0.053258, 0.003242
Make gVec time = 0.071199, 0.004334
copy gVec time = 0.000000, 0.000000
copy bMat time = 0.000000, 0.000000
symm bMat time = 122.404634, 7.450423
Cholesky bMat = 1257.234582, 76.524308
Ste Pre time = 0.000000, 0.000000
Ste Cor time = 0.021612, 0.001315
solve = 11.966836, 0.728387
copy DyVec = 0.042036, 0.002559
sumDz = 0.263602, 0.016045
makedX = 0.093235, 0.005675
symmetriseDx = 0.013245, 0.000806
makedXdZ = 0.370085, 0.022526
xMatTime = 0.033634, 0.002047
zMatTime = 0.058782, 0.003578
invzMatTime = 0.000000, 0.000000
xMatzMatTime = 0.000000, 0.000000
EigxMatTime = 0.007233, 0.000440
EigzMatTime = 0.005274, 0.000321
EigxMatzMatTime = 0.000000, 0.000000
updateRes = 0.270925, 0.016490
EigTime = 0.012507, 0.000761
sub_total_bMat = 1403.177337, 85.407430
Main Loop = 1642.921856, 100.000000
File Check = 0.000000, 0.000000
File Change = 0.039527, 0.002406
File Read = 28.693492, 1.746492
File Trans = 1.903640, 0.115869
Total = 1671.654875, 101.748897

Innovative Optical and Wireless Network (IOWN) Global Forum

NTT、インテル、ソニーがコミュニケーションの未来を目指して国際的なフォーラム 「Innovative Optical and Wireless Network (IOWN) Global Forum」を設立

人々の生活や人と技術の関係を劇的に変え、あらゆるものがつながるスマートな世界を実現するためには、情報処理、コミュニケーション、ネットワーク基盤の大きな転換が求められています。このため、日本電信電話株式会社（以下、NTT）、インテル コーポレーション（以下、インテル）、ソニー株式会社（以下、ソニー）は、新たな業界フォーラムであるInnovative Optical and Wireless Network (IOWN*) Global Forumを設立します。