IIJ、「白井データセンターキャンパス」の2期棟を建設、2023年4月稼働予定

IIJ、「白井データセンターキャンパス」の2期棟を建設、2023年4月稼働予定

株式会社インターネットイニシアティブ（以下、IIJ）は4日、2019年5月から運用しているデータセンター「白井データセンターキャンパス（以下、白井DCC）」に、2期棟を増設すると発表した。2期棟は2022年5月に着工、2023年4月からの運用を予定する。

　新たに建設する2期棟は、エリア敷地面積約8000㎡、最大受電容量10MW（メガワット）、1100ラック規模。国内企業のDX推進に伴い、需要が拡大しているIIJのネットワーク関連サービスの設備収容スペースを拡張していくとともに、エンタープライズやクラウドベンダー、コンテンツ事業者、データセンター事業者などのコロケーション需要に対応するとしている。

Meta（旧Facebook）、メタバース構築に向けてNVIDIAと共同で高速AIスパコン構築中

Meta（旧Facebook）、メタバース構築に向けてNVIDIAと共同で高速AIスパコン構築中

米Meta（旧Facebook）は1月24日（現地時間）、AIスーパーコンピュータ「AI Research SuperCluster（RSC）」を発表した。2022年半ばに完成の見込みで、「世界最速になると確信している」という。

RSCは「何百ものテキスト、画像、動画をシームレスに分析し、新たな拡張現実ツールの開発に役立つ。最終的にはAIが重要な役割を果たすメタバース構築のための道を開く」とMetaは説明する。

AIが競技プログラミングに挑戦、人間レベルのスコア達成 英DeepMindの「AlphaCode」

AIが競技プログラミングに挑戦、人間レベルのスコア達成　英DeepMindの「AlphaCode」

囲碁AI「AlphaGo」などで知られる英DeepMindは2月2日（英国時間）、同社のプログラミングAI「AlphaCode」が、競技プログラミングコンテストで参加者の上位54％以内に食い込む成績を収めたと発表した。

【Python】pulp; 多段階最適化

【Python】pulp; 多段階最適化

まだ, pulpのdocumentに載っていない関数ですが, sequentialSolveという多段階最適化を行う関数が実装されています

日立、乗客の流れを予測・シミュレーションし混雑情報の分析結果を提供するサービス

日立、乗客の流れを予測・シミュレーションし混雑情報の分析結果を提供するサービス

株式会社日立製作所（以下、日立）は、乗客の流れを予測・シミュレーションして、混雑情報の分析結果を提供する「人流予測情報提供サービス」を開発し、列車やバスなどの公共交通事業者向けに、1月27日から販売開始すると発表した。価格は個別見積もり。

　「人流予測情報提供サービス」は、日立独自のAI・シミュレーション技術により、交通事業者が持つ発着場所別の人数データや時刻表データを解析して、列車の乗車人数を高精度に推定し、駅や列車の利用者数、利用者の移動時間などを出力・提供するサービス。同サービスで利用されている推計技術では、移動需要を出発地と到着地の組み合わせの単位で予測し、時刻表データをもとにして列車に割り当てているため、駅を通過する利用者の目的地別の割合や、乗客の移動時間や列車待ち時間といった情報を出力することも可能という。

マス・フォア・インダストリ研究所 教授または准教授 若干名 公募（2022年5月6日締切）

九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所教員公募

マス・フォア・インダストリ研究所 教授または准教授 若干名 公募（2022年5月6日締切）

九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所では下記の要領で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 は応募をお勧めくださいますよう, お願い申し上げます.

記

1. 公募対象: 教授または准教授 若干名

2. 部門:産業数理統計研究部門(令和4年4月設置予定)

3. 専門分野: 統計・データ科学及び関連する分野(産業界との連携活動に意欲があること)

4. 任期: 任期なし

5. 給与:年俸制(令和2年4月1日導入の新たな年俸制)

6. 採用予定: 採用決定後できるだけ早い時期 (遅くとも令和 5 年 4 月 1 日までに着任できること)

7. 業務内容:

   1 専門分野における研究の遂行
   2 産業界・諸科学分野との連携活動および融合領域研究の推進
   3 マス・フォア・インダストリ研究所が推進する人材教育活動への参画
   4 マス・フォア・インダストリ研究所の運営に関連する業務
   5 大学院数理学府・理学部数学科専門科目・工学部等の講義・演習，および研究指導

8. 提出書類:

1 履歴書(写真貼付, 電話番号・電子メール等の連絡先を明記)
2 研究業績リスト(論文, 著書, 講演リスト, 受賞，特許，競争的獲得資金，企業・官公庁な

どとの産学官連携の実績，その他参考になる資料等) 3 以下の項目に関して記載下さい.

i) 研究業績の説明
ii) 将来の研究計画
iii) 教育・人材育成に対する考え
iv) IMI の事業に対する抱負 ( https://www.imi.kyushu-u.ac.jp/pages/about.html を参照) v) 産業界との連携や異分野融合活動(経験がある場合)

4 論文別刷等(主要な論文5編以内.その他必要と思われる資料)

令和4年2月22日

5 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，推薦状に関しては推薦者の方が直接下記書類提出先に，郵送もしくはオ ンライン提出で，応募期限までにお送りいただくよう手配して下さい.

9. 応募期限: 令和4年5月6日(金)必着 10. 書類提出先および問い合わせ先:

〒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 教員(教授・准教授)候補者選考委員会 白井 朋之 宛 e-mail: jinji_220506@imi.kyushu-u.ac.jp

「8. 提出書類」で指定された書類は，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(推薦状を除く)は封筒に「IMI 統計分野(教授・准教授)応募書類在中」と朱書し，簡 易書留で郵送して下さい.
■ オンライン提出の場合
書類(推薦状を除く)を zip 形式で固め，ファイル名は「Kyudai_Taro_220415.zip」のように 申請者氏名_提出日.zip として，以下の URL からアップロードしてください.確認後，受領メ ールを数日中にお送りします. https://archive.iii.kyushu-u.ac.jp/public/haikQAXJHgBA_lsBhRJ-2kzdLVwn0gPdmbjYG-hF2b60

11. その他:

1. 応募書類は原則として返却致しません. 選考終了後に裁断・消去の処分をいたします.

2. 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.

3. 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.

4. 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.

5. 九州大学では「障害者基本法(昭和45年法律第84号)」「障害者の雇用の促進等に

   関する法律(昭和 35 年法律第 123 号)」及び「障害を理由とする差別の解消の推進に

   関する法律(平成 25 年法律第 65 号)」の趣旨に則り，選考を行います.

6. 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.

7. 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.

https://www.imi.kyushu-u.ac.jp/

以上

Massively parallel sharing lattice basis reduction

Massively parallel sharing lattice basis reduction

Nariaki Tateiwa, Yuji Shinano, Masaya Yasuda, Shizuo Kaji, Keiichiro Yamamura, Katsuki Fujisawa

For cryptanalysis in lattice-based schemes, the performance evaluation of lattice basis reduction using high-performance computers is becoming increasingly important for the determination of the security level. We propose a distributed and asynchronous parallel reduction algorithm based on randomization and DeepBKZ, which is an improved variant of the block Korkine-Zolotarev (BKZ) reduction algorithm. Randomized copies of a lattice basis are distributed to up to 103,680 cores and independently reduced in parallel, while some basis vectors are shared asynchronously among all processes via MPI. There is a trade-off between randomization and information sharing; if a substantial amount of information is shared, all processes will work on the same problem, thereby diminishing the benefit of parallelization. To monitor this balance between randomness and sharing, we propose a metric to quantify the variety of lattice bases. We empirically find an optimal parameter of sharing for high-dimensional lattices. We demonstrate the efficacy of our proposed parallel algorithm and implementation with respect to both performance and scalability through our experiments.

ABCI 計算ノード(A)

ABCI 計算ノード(A) x 120台

• 計算ノード(A)は、8基のNVIDIA A100 GPUアクセラレーターと2基の第3世代Intel Xeonスケーラブルプロセッサー(開発コード: Ice Lake) 、NVMe SSD 2基、512GiB DDR4メモリを備えます。
• 計算ノード(A)の単体性能は、2506 AI-TFLOPSで人工知能研究の機械学習に必要とされる半精度浮動小数点の演算を1秒間に2506兆回行う能力を有します。科学技術計算で必要とされる倍精度浮動小数点演算おいては、計算ノード単体で161 TFLOPSの性能を有します。
• 全計算ノード(A)の合算性能は300 AI-PFOPS（半精度）、19 PFLOPS（倍精度）です。

FUJITSU PRIMERGY GX2570 M6（1 server in 4U）
CPU	Intel Xeon Platinum 8360Y Processor (54 MB Cache, 2.4 GHz, 36 Cores, 72 Threads) ×2
GPU	NVIDIA A100 for NVLink 40GiB HBM2 ×8
Memory	512GiB DDR4 3200MHz RDIMM
Local Storage	2.0TB NVMe SSD (Intel SSD DC P4510 u.2) ×2
Interconnect	InfiniBand HDR (200Gbps) ×4

75.6％が「メタバース」という言葉を知らない――日本トレンドリサーチ調べ

75.6％が「メタバース」という言葉を知らない――日本トレンドリサーチ調べ

株式会社NEXERは、「『メタバースの利用』に関するアンケート」の調査結果を公表した。アンケートは、同社の調査サービス「日本トレンドリサーチ」で2021年12月30日～2022年1月11日に実施。集計対象人数は2200人。

　「メタバース（Metaverse）」とは、インターネット上の仮想空間やそれに関するサービスのこと。英語の「meta（超越・メタ）」と「universe（宇宙・ユニバース）」を組み合わせた造語だ。例えば、渋谷区とKDDIなどが共同で立ち上げた「バーチャル渋谷」はメタバースだ。ユーザーは、渋谷の仮想空間にて開催されたハロウィーンやクリスマスのイベントにアバターで参加した。

燃焼・消炎機構の数理に基づく火災・爆発の安全対策

燃焼・消炎機構の数理に基づく火災・爆発の安全対策

開催方法	九州大学 伊都キャンパスとZoomミーティングによるハイブリッド開催
場所	九州大学 伊都キャンパス ウエスト1号館 C棟 5階 中講義室(W1-C-512)
主要言語	日本語

研究計画題目：燃焼・消炎機構の数理に基づく火災・爆発の安全対策
研究代表者：桑名 一徳（東京理科大学 理工学研究科 国際火災科学専攻・教授）
研究実施期間：2021年9月6日（月）～ 2021年9月6日（月）
2022年3月7日（月）～ 2022年3月8日（火）
公開期間：2022年3月8日（火）

TIS、量子コンピュータプログラミングのためのWebサービス「Qni（キューニ）」を無料で提供

TIS、量子コンピュータプログラミングのためのWebサービス「Qni（キューニ）」を無料で提供
～ブラウザで手軽にリアルタイムで量子プログラミングを体験可能～

 

TISインテックグループのTIS株式会社（本社：東京都新宿区、代表取締役社長：岡本　安史、以下：TIS）は、Webブラウザでリアルタイムに量子プログラミング可能なWebサービス「Qni(キューニ)」を無料で提供開始したことを発表します。

「Qni」はWebブラウザ上でドラッグ&ドロップにより「量子回路」と呼ばれる量子コンピュータで動作するアプリケーションを編集・実行できるWebサービスです。ブラウザだけで、手軽に量子コンピューティングを体験できます。「Qni」の実装には、国立研究開発法人理化学研究所　開拓研究本部との共同研究^※1成果を活用しています。
TISでは、国内・海外での量子コンピュータエンジニア育成への貢献を目的に、量子コンピュータ研究者、技術者、これからこの分野を勉強したい方に向けて「Qni」を提供します。
また、Qniのソースコードも開発者のためのプラットフォームであるGitHub上でオープンソースソフトウェアとして無償で公開しています。量子コンピュータの進化や活用事例の広がりに合わせ、機能強化をオープンな開発体制で行っていく予定です。

解析から設計に向けたオフシェル数理科学｜共20200013

解析から設計に向けたオフシェル数理科学｜共20200013

カテゴリー：イベント

タグ： 一般研究 研究集会II 

 

開催方法	zoomミーティングによるオンライン開催
主要言語	日本語

研究計画題目：解析から設計に向けたオフシェル数理科学
研究代表者：佐久間弘文（一般社団法人ドレスト光子研究起点・理事）
研究実施期間：2022年2月22日（火）, 2022年2月24日（木）

競合との競争の中で生きてくる、インテルCPU“5つの強み”

競合との競争の中で生きてくる、インテルCPU“5つの強み”

前回の記事では、データセンター向けCPUの性能比較は「リアル・ワークロード」に注目することが重要だということを紹介した。そうしたリアル・ワークロードでの高い性能を実現するに当たって、インテルが同社のデータセンター向け製品である「インテル Xeon スケーラブル・プロセッサー」(以下、Xeon SP)に対して、どのような点に注力しているのか、前回の記事に続いてインテル コーポレーション データ・プラットフォーム事業本部 シニア・データセンター・パフォーマンス部長 デビッド・ヒル氏にお話を伺ってきた。

 

Intel、最大5.5GHzまでブーストできる第12世代Core KSシリーズ。GPU「Arc」もデモ

Intel、最大5.5GHzまでブーストできる第12世代Core KSシリーズ。GPU「Arc」もデモ

Intelは、1月3日(現地時間)に米国ラスベガス市で開催されている世界最大の家電ショー「CES 2022」のデジタル・プラットフォームに参加し、記者会見の様子をストリーム配信した。本来Intelの記者会見は対面で行なわれる予定だったが、新型コロナウイルスの米国での感染拡大などの影響を鑑み記者会見も配信のみに変更された。

データ科学＋計算科学を支える新スパコンシステムをHPEのHPC & AIソリューションで実現

データ科学＋計算科学を支える新スパコンシステムをHPEのHPC & AIソリューションで実現

兵庫県立大学 大学院 情報科学研究科では、社会課題の解決や産業・社会における価値創造に貢献できる先端DX人材の育成に取り組んでいる。その教育研究活動においては、ビッグデータの収集・分析やモデリング、シミュレーションなどを行うための計算機環境が必要不可欠となる。そこで同研究科では、日本ヒューレット・パッカード（以下、HPE）のHPC & AIソリューションによる新スパコンシステムを新たに導入。次世代を担う高度情報人材の教育や民間企業との産学連携に役立てている。