KDDI、衛星通信「Starlink」を日本に導入 米SpaceXと業務提携、2022年から提供

KDDI、衛星通信「Starlink」を日本に導入　米SpaceXと業務提携、2022年から提供

　KDDIは9月13日、衛星ブロードバンドサービス「Starlink」を手掛ける米Space Exploration Technologies（SpaceX）と業務提携を結んだと発表した。au基地局と回線網を接続する「バックホール回線」にStarlinkを使用することで、山間部や島しょ部、被災地域でも高速通信が可能になるという。2022年をめどに全国約1200カ所から順次導入を始める。

ソフトバンクと九州大学が、LP ガス容器の配送最適化の共同研究を実施

ソフトバンクと九州大学が、LP ガス容器の配送最適化の共同研究を実施
~9 月 20 日からフィールドテストを実施、AI や IoT の活用で LP ガス業界の DX を推進~

ソフトバンク株式会社(以下「ソフトバンク」)と国立大学法人九州大学(以下「九州大学」)は、LP ガス 業界の DX(デジタルトランスフォーメーション)に向けて、AI(人工知能)や IoT を活用した LP ガス 容器の配送最適化に関するフィールドテストを、LP ガス販売事業などを手掛けるアイエスジー株式会社 (以下「アイエスジー」)の協力の下、2021 年 9 月 20 日から実施します。

このフィールドテストに先立ち、ソフトバンクと九州大学は、2020 年 5 月から LP ガス容器の配送最適化 に関する共同研究を続けてきました。先端的な数理モデルを用いて AI を進化させる研究を行っている、 九州大学マス・フォア・インダストリ研究所(以下「九州大学 MI 研究所」)の数理計算インテリジェント 社会実装推進部門が二つの AI モデル(ガスの残量予測モデル、配送計画・ルート策定モデル)を作成し、 ソフトバンクがこれらの AI モデルを活用した LP ガス容器の配送最適化を可能にするシステム※を開発し て、検証を行っています。

今回のフィールドテストは、これまでの共同研究の結果を実際の配送現場で検証することを目的に実施 するものです。ソフトバンクは、フィールドテストを含む共同研究の結果を基にシステムの改善を行い、 来春をめどに LP ガス容器の配送最適化サービスとして実用化を目指します。

九州大学マス・フォア・インダストリ研究所助教公募について：再掲

令和3年8月5日 

九州大学マス・フォア・インダストリ研究所助教公募について

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，このたびマス・フォア・インダストリ研究所(IMI)では下記の公募を行うことになりました. ご多忙のところ誠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 合は応募をお勧め下さいますよう，お願い申し上げます.

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).

3. 応募資格:

(1) 博士の学位を取得していること, または採用時までに取得見込みであること.

(2) 数学の産業等への応用に関心があること

4. 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.

5. 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).

※ただし, 九州大学において引き継ぐ雇用歴を有する場合は別途期限を付すことがある.

6. 給与:年俸制(令和2年4月1日導入の新たな年俸制)

7. 採用予定日:令和3年12月1日以降のできるだけ早い時期.

8. 提出書類:

(a) 履歴書(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) 以下の項目に関して記載下さい(1, 2, 3は必ず記載).

1 研究業績の説明
2 将来の研究計画
3 IMI の事業に対する抱負 (https://www.imi.kyushu-u.ac.jp/pages/about.html を参照)

4 産業界との連携や異分野融合活動(経験がある場合)

(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 送りいただくようお願いして下さい.ファックスによる推薦状は受け付けません.

9. 応募期限:令和3年10月1日(金)必着

敬具

※同日締切で，助教1名(専門分野: 数理統計学, 統計科学, 統計的機械学習, 計算機統計)の公募を 行っています.選考は独立に行いますので，両方に応募される場合は，それぞれに応募書類を作成 してご提出下さい.

10. 書類提出先及び照会先:〒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 佐伯修 宛 Email: jinji20210802@imi.kyushu-u.ac.jp

書類は郵送もしくはオンラインで提出して下さい. ■ 郵送の場合

書類は封筒に「IMI助教(一般)応募」と朱書し，簡易書留で郵送して下さい.推薦状は，推薦 者から直接郵送していただくか，pdf ファイルをメールで送っていただくよう手配して下さい. ■ オンライン提出の場合
「8. 提出書類」で指定された書類(推薦状を除く)を zip 形式で固め，ファイル名は「申請者 氏名(提出日 MM.DD).zip」の形とし，以下の URL からアップロードして下さい.アップロ ード後，上記照会先にアップロードを行った旨連絡して下さい.確認後，受領メールをお送りし ます.メールが届かない場合には，上記照会先にご連絡下さい.推薦状は上記照会先に推薦 者から直接メールでお送りいただくよう手配して下さい.

提出用 URL は，https://imi.kyushu-u.ac.jp/jinji20210802 です.

11. その他:

(1) 応募書類は返却致しませんが，選考終了後に裁断・消去の処分を致します.
(2) 選考過程では，対面もしくはオンラインで面接審査を行う場合があります.対面の場合の交通費は

原則自己負担とします.
(3) 九州大学では，男女共同参画社会基本法(平成 11 年法律第 78 号)の精神に則り，選考を行ってい

ます.
(4) 九州大学では，「障害者基本法」，「障害者の雇用の促進等に関する法律」及び「障害を理由とする

差別の解消の推進に関する法律」の趣旨に則り，選考を行います.
(5) 九州大学では, 国際化を推進する観点から, 採用後に英語による授業実施に積極的に取り組むこと

を求めています.
(6) 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/

以上

インテル、新CPU投入へ 半導体トップ返り咲き狙う

インテル、新CPU投入へ　半導体トップ返り咲き狙う

米インテルは、4年以内に世界最高の半導体を製造し、業界トップに返り咲くことを目指している。パット・ゲルシンガー最高経営責任者（CEO）は26日、2021～25年に新しいCPU（中央処理装置）を毎年少なくとも1つずつ発表するという計画を発表した。

　インテルは長い間、コンピューターの性能において疑いの余地のないリーダーだった。共同創業者のゴードン・ムーア氏は、技術者が毎年予測可能なペースで回路を縮小する方法を見つけ出すという、半導体産業を支える「ムーアの法則」を定義した。だが同社は一連の失敗と遅れでアジアのライバルに後れをとっている。

SDPARA ： GPU 性能差

SDPARA 7.6.1 による性能結果。

倍精度演算が中心なので、Tesla P100 x 2枚 の方が GeForce RTX 3090 x 4枚 よりもかなり速い。

 

NVIDIA Tesla P100 x 2 枚

[gpdpotrf] ### END n=152928, nb=2048, 1x2 procs, ver 50: 360.362sec --> 3308.272GFlops ###

 

NVIDIA GeForce RTX 3090 x 4枚

[gpdpotrf] ### END n=152928, nb=2048, 2x2 procs, ver 50: 636.905sec --> 1871.825GFlops ###

gcc 11.2.1

gcc 11.2.1 を用いて SDPA の動作確認を行いました。

ソフトウェア SDPA 7.4.2

◯問題１：karate.dat-s

gcc 9.1.1. + OpenBLAS 0.3.7.dev : 348.50s

gcc 11.2.1 + OpenBLAS 0.3.17.dev : 347.87s

◯問題２：DSJC500.9.dat-s

gcc 9.1.1. + OpenBLAS 0.3.7.dev : 91.07s

gcc 11.2.1 + OpenBLAS 0.3.17.dev : 89.72s

◯問題２：DSJC500.9.dat-s

◯問題３：NH3+.2A2\".STO6G.pqgt1t2p.dat-s

gcc 9.1.1 + OpenBLAS 0.3.7.dev : 443.91s

gcc 11.2.1 + OpenBLAS 0.3.17.dev :1276.38s

◯計算サーバ
CPU : Intel(R) Core(TM) i7-4790 CPU @ 3.60GHz x 1個
メモリ：16GB
OS : Fedora 34

NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti x 2 枚

以下のサーバにNVIDIA GeForce RTX 2080 Ti x 2 枚を追加してみました。

CPU : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2687W v4 @ 3.00GHz 12 コア x 2 個

メモリ： 512GB

GPU : NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti x 2 枚

OS : Ubuntu 20.04.3

 

# ./bandwidthTest --device=all

[CUDA Bandwidth Test] - Starting...

 

!!!!!Cumulative Bandwidth to be computed from all the devices !!!!!!

 

Running on...

 

 Device 0: NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti

 Device 1: NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti

 Quick Mode

 

 Host to Device Bandwidth, 2 Device(s)

 PINNED Memory Transfers

   Transfer Size (Bytes) Bandwidth(GB/s)

   32000000 22.9

 

 Device to Host Bandwidth, 2 Device(s)

 PINNED Memory Transfers

   Transfer Size (Bytes) Bandwidth(GB/s)

   32000000 26.4

 

 Device to Device Bandwidth, 2 Device(s)

 PINNED Memory Transfers

   Transfer Size (Bytes) Bandwidth(GB/s)

   32000000 1036.5

 

Result = PASS

東京大学とIBM、日本初のゲート型商用量子コンピュータ「IBM Quantum System One」を稼働開始

東京大学とIBM、日本初のゲート型商用量子コンピュータ「IBM Quantum System One」を稼働開始

国立大学法人東京大学と日本アイ・ビー・エム株式会社（IBM）は、日本初のゲート型商用量子コンピューティング・システム「IBM Quantum System One」の「新川崎・創造のもり かわさき新産業創造センター」（以下、KBIC）における稼働開始を、7月27日に発表した。

 

「量子コンピュータはスパコンより速い」のウソと本当 日本設置の意義は

「量子コンピュータはスパコンより速い」のウソと本当　日本設置の意義は

米IBMの商用量子コンピュータが7月27日に神奈川県川崎市に設置され、稼働を始めたことを多くのメディアが報じている。中には「スーパーコンピュータ超えの性能」といった見出しや、米Googleの研究結果を基に「スパコンで1万年かかる計算を3分20秒で解ける」と紹介する報道も見受けられるが、これらを文字通りに受け取ってしまうと、今回のニュースを正しく捉えられなくなる。

MLOps概要

MLOps概要

1. はじめに

• 昨今、AI・機械学習関連技術が基礎研究のフェーズを抜け、製品開発のフェーズにて本番稼働システムに投入・運用されることが多くなるに連れて聞くことが多くなった「MLOps」という概念について、簡単に書きます。
• 本記事ではMLOpsの概要と関連ツールの紹介を記載し、実践的な取り組みについては別途記載します。

NTT、世界で運用するデータセンターのサーバールーム面積を2割拡大

NTT、世界で運用するデータセンターのサーバールーム面積を2割拡大 日本電信電話株式会社（以下、NTT）は1日、法人顧客およびハイパースケーラー向けのサービスを拡販するため、世界におけるデータセンターのサーバールーム面積を約2割拡大すると発表した。 　NTTでは現在、北米、EMEA（欧州、中東、アフリカ地域）、アジア、インドでデータセンターを運用している。バージニア、ロンドン、シンガポール、東京など主要な市場におけるデータセンター間を、ネットワークにて相互接続するとともに、各地域におけるデータセンターサービスの収容能力を拡大している。

丸の内ダイレクトアクセス、東京駅近郊「TOKYO TORCH」街区内に新データセンター開設

丸の内ダイレクトアクセス、東京駅近郊「TOKYO TORCH」街区内に新データセンター開設

丸の内ダイレクトアクセス株式会社は、同社としては3施設目となる新データセンターを、東京駅近郊の「TOKYO TORCH（東京駅前常盤橋プロジェクト）」 街区内にてオープンさせた。

　丸の内ダイレクトアクセスは、三菱地所株式会社および丸紅株式会社の2社による共同出資会社。三菱地所が保有する都心部のオフィスビルに光ファイバー網を構築する一方、データセンター事業も展開している。

 

SC21 : Registration Is Open

Registration Is Open

Registration Opens
July 14, 2021

Early Registration Closes
October 15, 2021

Registration Closes
November 19, 2021

It’s our first SC in St. Louis! Come see your friends and colleagues, explore incredible learning experiences in HPC, and walk the exhibit floor.

We understand there may be unforeseeable events related to COVID-19 that may impact attendee travel or on-site participation. If you are unable to come to St. Louis, consider attending SC remotely. We’re preparing a robust conference experience served through the SC21 HUBB.

Please review the steps below before registering. We look forward to seeing you on-site or online.

フィックスターズと野村総合研究所、パートナー契約を締結

フィックスターズと野村総合研究所、パートナー契約を締結 量子アニーリングクラウド「Fixstars Amplify」の応用を加速 株式会社フィックスターズ 2021年8月31日 09時10分 マルチコアCPU/GPU/FPGAを用いた高速化技術のグローバルリーダーである株式会社フィックスターズ（東証1部：3687、代表取締役社長 CEO：三木 聡）は、株式会社野村総合研究所（東証1部：4307、代表取締役会長兼社長：此本 臣吾、以下NRI）と量子アニーリングクラウド「Fixstars Amplify」のパートナー契約を締結しました。NRIのビジネス変革に向けたソリューション開発力を活かし、量子アニーリング/イジングマシン*の実社会での運用を加速して参ります。

bandwidthTest : GeForce RTX 3080 と GeForce RTX 3090

GeForce RTX 3080 と GeForce RTX 3090 を用いて、 CUDA sample の bandwidthTest を行ってみました。Device to Device Bandwidth, 4 Device(s) の差を参照下さい。

 

./bandwidthTest --device=all

[CUDA Bandwidth Test] - Starting...

 

!!!!!Cumulative Bandwidth to be computed from all the devices !!!!!!

 

Running on...

 

 Device 0: NVIDIA GeForce RTX 3080

 Device 1: NVIDIA GeForce RTX 3080

 Device 2: NVIDIA GeForce RTX 3080

 Device 3: NVIDIA GeForce RTX 3080

 Quick Mode

 

 Host to Device Bandwidth, 4 Device(s)

 PINNED Memory Transfers

   Transfer Size (Bytes) Bandwidth(GB/s)

   32000000 49.3

 

 Device to Host Bandwidth, 4 Device(s)

 PINNED Memory Transfers

   Transfer Size (Bytes) Bandwidth(GB/s)

   32000000 51.5

 

 Device to Device Bandwidth, 4 Device(s)

 PINNED Memory Transfers

   Transfer Size (Bytes) Bandwidth(GB/s)

   32000000 2612.9

 

Result = PASS

---------------------------------------------

# ./bandwidthTest --device=all

[CUDA Bandwidth Test] - Starting...

 

!!!!!Cumulative Bandwidth to be computed from all the devices !!!!!!

 

Running on...

 

 Device 0: NVIDIA GeForce RTX 3090

 Device 1: NVIDIA GeForce RTX 3090

 Device 2: NVIDIA GeForce RTX 3090

 Device 3: NVIDIA GeForce RTX 3090

 Quick Mode

 

 Host to Device Bandwidth, 4 Device(s)

 PINNED Memory Transfers

   Transfer Size (Bytes) Bandwidth(GB/s)

   32000000 49.4

 

 Device to Host Bandwidth, 4 Device(s)

 PINNED Memory Transfers

   Transfer Size (Bytes) Bandwidth(GB/s)

   32000000 52.8

 

 Device to Device Bandwidth, 4 Device(s)

 PINNED Memory Transfers

   Transfer Size (Bytes) Bandwidth(GB/s)

   32000000 3165.1

 

Result = PASS