理化学研究所 計算科学研究センター

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第198回 第1部
日時: 2020年9月11日(金)、16:00 - 16:20
(17:00 - 17:20 講演者を交えたフリーディスカッション(冒頭に1-2分の小休止を挟みます))
場所: BlueJeansによる遠隔セミナー

・講演題目:Toward a whole-brain simulation on the supercomputer Fugaku
・講演者:五十嵐 潤(高性能人工知能システム研究チーム)
※発表・スライド共に英語

講演要旨: 詳細を見る

A whole-brain simulation allows us to investigate all interactions among neurons in the brain to understand the mechanisms of information processing and brain diseases. However, the whole-brain simulation has not been realized so far due to a lack of physiological data and computational resources. The supercomputer Fugaku is estimated to perform the whole-brain simulation on a human-scale due to its computational performance. To realize the whole-brain simulation and understand the brain's mechanism, we have worked in Post-K exploratory challenge 4-1 and started a new project of the Fugaku since April 2020. In the projects, we constructed a minimum unit of mammalian brain model consisting of the cerebral cortex, basal ganglia, cerebellum, and thalamus, which reproduced resting-state neural activity. We also have been developing an in-house neural network simulator, MONET, that can utilize the wide SIMD and many cores of A64FX of the Fugaku. The MONET simulator simulated models of the cerebral cortex with 5 billion neurons and cerebellum with 64 billion on the K computer. A recent experiment showed that MONET realized 40 times the more excellent computational performance per compute nodes for simulations of the cerebral cortex and cerebellum on the Fugaku evaluation environment III than the K computer. These results suggest that the full system of the Fugaku may realize whole-brain simulation and contribute to an understanding of the brain.

注意事項:
・参加の際はPCマイクの音声・ビデオをオフにされるようお願いいたします。
・当日の会場環境や通信状態により、やむなく配信を中止・中断する場合がございます。
・プログラムの内容、時間は予告なく変更される場合があります。
・ご使用の機器やネットワークの環境によっては、ご視聴いただけない場合がございます。
・インターネット中継に関する著作権は、主催者及び発表者に帰属します。なお、配信された映像及び音声、若しくはその内容を、理化学研究所の許可無くほかのウェブサイトや著作物等への転載,複製,改変等を行うことを禁じます。

第198回 第2部
日時: 2020年9月11日(金)、16:20 - 16:40
(17:00 - 17:20 講演者を交えたフリーディスカッション(冒頭に1-2分の小休止を挟みます))
場所: BlueJeansによる遠隔セミナー

・講演題目:Toward Accurate and Reproducible Numerical Computations
・講演者:椋木 大地(大規模並列数値計算技術研究チーム)
※発表・スライド共に英語

講演要旨: 詳細を見る

We use floating-point numbers for numerical computations in computers. However, as floating-point numbers are represented in finite-precision (usually, 32-bit or 64-bit), the computation has rounding errors. The accumulation may result in inaccuracy of the computation. Moreover, the result can be non-identical at the rounding-error level on different computational environments because the rounding-errors are introduced depending on the order of the computation. Our team studies and develops technologies for addressing those issues to improve the reliability of numerical computations. In this talk, I will introduce several studies that I have been conducting now, including (1) high-precision matrix-multiplications using low-precision operations, (2) accurate and reproducible BLAS and sparse linear solvers, and (3) minimal-precision computing project.

注意事項:
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・当日の会場環境や通信状態により、やむなく配信を中止・中断する場合がございます。
・プログラムの内容、時間は予告なく変更される場合があります。
・ご使用の機器やネットワークの環境によっては、ご視聴いただけない場合がございます。
・インターネット中継に関する著作権は、主催者及び発表者に帰属します。なお、配信された映像及び音声、若しくはその内容を、理化学研究所の許可無くほかのウェブサイトや著作物等への転載,複製,改変等を行うことを禁じます。

第198回 第3部
日時: 2020年9月11日(金)、16:40 - 17:00
(17:00 - 17:20 講演者を交えたフリーディスカッション(冒頭に1-2分の小休止を挟みます))
場所: BlueJeansによる遠隔セミナー

・講演題目:Modelling three-dimensional structures of proteins from tomic-Force Microscopy Images
・講演者:Bhaskar Dasgupta(計算構造生物学研究チーム)
※発表・スライド共に英語

講演要旨: 詳細を見る

Atomic Force Microscopy (AFM) is an experimental technique to study structure-function relationship of biomolecules. AFM provides two-dimensional (2D) images of biomolecules at nanometer resolution, however information of three-dimensional (3D) structures is beneficial to understand conformational change often encoded in the images. Our aim is to recover 3D information from an AFM image by computational modeling. In our method we use Monte Carlo sampling, in which candidate models are generated in such a way that the similarity between pseudo-AFM images generated from the models and target AFM image increases gradually. First, we tested our algorithm theoretically on two proteins to model their conformational transitions. Using an AFM image as reference, the algorithm can produce a low-resolution 3D model of the target molecule. Now we are applying our method to experimentally obtained AFM data for a protein Clpb. This is a heat-shock protein with hexameric arrangement and its high-speed AFM images include at least four major classes of structures. So far, we recovered the candidate models corresponding to those structural classes enabling us to realize 3D representations encoded in these AFM images. The new AFM based hybrid modeling method would be useful to retrieve 3D information of a biomolecule, therefore we could study how 3D structures of biomolecules are dictating its function. Moreover, from the analysis of the reconstructed models it is possible to understand in more detail the conformational transitions of proteins observed in near physiological condition.

注意事項:
・参加の際はPCマイクの音声・ビデオをオフにされるようお願いいたします。
・当日の会場環境や通信状態により、やむなく配信を中止・中断する場合がございます。
・プログラムの内容、時間は予告なく変更される場合があります。
・ご使用の機器やネットワークの環境によっては、ご視聴いただけない場合がございます。
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第197回 第1部
日時: 2020年9月7日(月)、16:00 - 16:20
(17:00 - 17:20 講演者を交えたフリーディスカッション(冒頭に1-2分の小休止を挟みます))
場所: BlueJeansによる遠隔セミナー

・講演題目:ASURA/FDPS --- Simulation of Galaxy Formation on the supercomputer Fugaku
・講演者:牧野 淳一郎(粒子系シミュレータ研究チーム、チームリーダー)
※発表・スライド共に英語

講演要旨: 詳細を見る

The goal of the galaxy formation simulation is to follow the formation of galaxies through the whole history of the universe. To achieve this goal, the gravitational dynamics of dark matter, gas and stars, hydrodynamics of gas, star formation process, energy input from stars and supernovae to gas should be modeled properly. Traditionally, the individual timestep algorithm has been used to handle regions with short timescales, such as star-forming regions and supernova shells. However, this algorithm does not scale well for more than 10M particles, because of the need for global communication at each timestep. We have developed a new algorithm to handle regions with short timescales. We report the performance of our new code based on this new algorithm on Supercomputer Fugaku. It scales well for more than 10G particles and more than 100K cores. We also discuss our new DSL for the generation of efficient kernel for particle-particle interaction.

注意事項:
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第197回 第2部
日時: 2020年9月7日(月)、16:20 - 16:40
(17:00 - 17:20 講演者を交えたフリーディスカッション(冒頭に1-2分の小休止を挟みます))
場所: BlueJeansによる遠隔セミナー

・講演題目:Real-time Demonstration of Big Data Assimilation in Numerical Weather Prediction
・講演者:三好 建正(データ同化研究チーム、チームリーダー)
※発表・スライド共に英語

講演要旨: 詳細を見る

The Big Data Assimilation (BDA) project started in October 2013 and ended its 5.5-year period in March 2019. Here, we developed a novel numerical weather prediction (NWP) system at 100-m resolution updated every 30 seconds for precise prediction of individual convective clouds. This system was designed to fully take advantage of the phased array weather radar (PAWR) whose dense and frequent observing capability generates about 100-times bigger data than the regular parabolic antenna radar. By the end of the 5.5-year project period, we achieved less than 30-second computational time using the K computer for past cases with all input data such as boundary conditions and observation data being ready to use. The direct follow-on project started in April 2019 under the Japan Science and Technology Agency (JST) AIP (Advanced Intelligence Project) Acceleration Research. We continued the development to achieve real-time operations of this novel 30-second-update NWP system for demonstration at the time of the Tokyo 2020 Olympic and Paralympic games. The games were postponed, but the project achieved real-time demonstration of the 30-second-update NWP system at 500-m resolution using the Oakforest-PACS supercomputer. A real-time test was performed during July 31 and August 7, 2020 and resulted in the actual lead time of more than 27 minutes for 30-minute prediction with very few exceptions of extended delay. This presentation will summarize the real-time demonstration and provide future perspectives including AI-aided model acceleration for enhancing the system’s portability.

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第197回 第3部
日時: 2020年9月7日(月)、16:40 - 17:00
(17:00 - 17:20 講演者を交えたフリーディスカッション(冒頭に1-2分の小休止を挟みます))
場所: BlueJeansによる遠隔セミナー

・講演題目:Prediction and Countermeasure for Droplet/Aerosol Infection under the Indoor Environment for the Fight against COVID-19
・講演者:坪倉 誠(複雑現象統一的解法研究チーム、チームリーダー)
※発表・スライド共に英語

講演要旨: 詳細を見る

Virus droplet infection caused by sneezing, coughing, or talking is strongly influenced by the flow, temperature and humidity of the air around an infected person and potential victims. Especially in the case of the new coronavirus, possibility of aerosol infection by atomized droplets is suggested, in addition to the usual droplet infection. Because smaller aerosol particles drift in the air for a longer time, it is imperative to predict their scattering route and to estimate how surrounding airflow affects the infection. Then the risk of droplet infection can be properly assessed and effective measures to reduce infection can be proposed. In this project, massively parallel coupling simulation of virus droplet scattering, with airflow and heat transfer under the indoor environment such as inside commuter trains, offices, classrooms, and hospital rooms are conducted. By taking into account the characteristics of the virus, its infection risk of virus droplets is assessed under various conditions. Then countermeasures to reduce the risk are proposed from a viewpoint of controlling the air flow. Complex Unified Simulation framework called CUBE, developed at RIKEN R-CCS and implemented on the supercomputer Fugaku, is mainly used, which makes it possible to execute the world-largest and highly accurate virus droplet simulation ever conducted. As the output of this project, the risk of droplet infection under the indoor environment is quantitatively evaluated, and specific countermeasures to reduce the infection risk is proposed in terms of effective ways of opening/closing windows, use of air conditioning, and placement of partitions. These outputs from the simulation can protect the living and working environment from virus droplet infection, and contribute to earlier recovery of our socio-economic activities. This project is supported by the Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology and RIKEN R-CCS, under the collaboration with RIKEN, Kyoto Institute of Technology, Kobe University, Osaka University, Toyohashi University of Technology, Kajima Corporation, and Daikin Industries, Ltd.

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第196回 併設 特別セミナー 第1部
日時: 2020年9月1日(火)、14:10 - 14:40
場所: BlueJeansによる遠隔セミナー

・講演題目:コロナストレスのセルフケア(発展編)
・講演者::小原 美樹(臨床心理士、神田東クリニック/MPSセンター)
※発表・スライド共に日本語

講演要旨: 詳細を見る

新型コロナウイルスの感染予防対策として、働き方が大きく変わり、リモートワークが増えています。今回は、オンラインのコミュニケーションから生じるストレスとの付き合い方や、オンラインでもお互いの変化に気付きサポートし合うための方法について考えてみましょう。
※講演の終わりに質問タイムを設けます。

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第196回 併設 特別セミナー 第2部
日時: 2020年9月1日(火)、14:50 - 15:20
場所: BlueJeansによる遠隔セミナー

・講演題目:HAPPY睡眠プロジェクト~在宅勤務で生活リズム崩れていませんか?~
・講演者::山岡 麻美(臨床心理士、神田東クリニック/MPSセンター)
※発表・スライド共に日本語

講演要旨: 詳細を見る

心身の健康を保つためには良い睡眠が欠かせません! しかし、在宅勤務になって生活リズムが崩れ、夜型の生活になっていませんか?脳は、身体全体で必要なエネルギーの20%を消費すると言われています。睡眠を上手にとって脳の疲れを解消できるように生活リズムを整えましょう。在宅勤務で飲酒量が増えていませんか? アルコールと睡眠の関係についてもお伝えします。
※講演の終わりに質問タイムを設けます。

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第195回 第1部
日時: 2020年8月3日(月)、16:00 - 16:20
(17:00 - 17:20 講演者を交えたフリーディスカッション(冒頭に1-2分の小休止を挟みます)、
17:20 - 自由討論(参加自由))
場所: BlueJeansによる遠隔セミナー

・講演題目:High Performance AI on Large Scale Supercomputers
・講演者:松岡 聡(R-CCSセンター長、高性能人工知能システム研究チームリーダー)
※発表・スライド共に英語

講演要旨: 詳細を見る

TBA

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第195回 第2部
日時: 2020年8月3日(月)、16:20 - 16:40
(17:00 - 17:20 講演者を交えたフリーディスカッション(冒頭に1-2分の小休止を挟みます)、
17:20 - 自由討論(参加自由))
場所: BlueJeansによる遠隔セミナー

・講演題目:Preliminary Performance Evaluation of XcalableMP on Fugaku and Future
・講演者:佐藤 三久(R-CCS副センター長、プログラミング環境研究チームリーダー)
※発表・スライド共に英語

講演要旨: 詳細を見る

The architecture development team of FS2020 project is working on the performance evaluation of A64FX processor and the evaluation of XcalableMP PGAS programming language which the programming environment research team has been developing for the Fugaku, as well as the K computer and other systems for more than 10 years. In this talk, the preliminary performance of XcalableMP benchmarks on Fugaku will be reported with some future plan for programming models for the Fugaku.

注意事項:
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・当日の会場環境や通信状態により、やむなく配信を中止・中断する場合がございます。
・プログラムの内容、時間は予告なく変更される場合があります。
・ご使用の機器やネットワークの環境によっては、ご視聴いただけない場合がございます。
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