在宅勤務が続く中で体調不良を感じていませんか？健康診断結果で朝食を週3日以上食べないと回答されている方が増えていました。在宅でも「何を食べるか」ではなく「いつ、どう食べるか」を意識しましょう。気持ちも安定した体調づくりを目指す方法をお伝えします。
R-CCS Cafe 特別版「「時間栄養学」でベスト体調＆ベスト体重をつくる食生活デザイン」

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。

Since the processing performance of FPGA devices have increased rapidly, FPGAs are becoming competitive for real-world high-performance computing applications, in terms of not only power efficiency but also processing power.
Therefore, a large-scale FPGA cluster, which combines power efficiency and computational performance, is expected to be one of the candidates for HPC systems in the near future.
However, due to the difficulty of designing an application as hardware and mapping it onto an FPGA, there is a need for a more user-friendly interface and development environment.
Furthermore, the previous studies of FPGA clusters, in which the entire hardware system including the network is optimized for the specific application, are not suitable for systems in which a lot of users execute a variety of applications.
To solve these problems, our research team is developing an easy-to-use platform system that maintains the performance of the FPGA cluster and improves its versatility, both in terms of hardware and software.
In this presentation, I will show our achievements and future work on the FPGA cluster system, especially the network that connects FPGAs and the communication system in the cluster.

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The supercomputer Fugaku is being maintained/tuned for shared use in the spring of 2021, and some of nodes go into trial use in 2020, which begins on April 1. We are preparing for the shared use during this trial use based on operational experience of K computer.
Since Fugaku has new features, we are looking at a lot of things to take advantage of them.
In this talk, I introduce the system and operation of Fugaku in the shared use in terms of the difference of Fugaku and K computer.

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The K computer employs the file staging method in which input files and output file are transferred between the local file system and the global file system before and after the job's execution. Since the staging operation can be overlapped with the job execution, this method mitigated the drawback of the global file system's throughput, but caused uncertain processing times on the staging-out phase if a huge number of files were copied.
Similar to the K computer, we decided to have a 1st-layer storage system for Fugaku, but the purpose of this storage system was examined by reflecting the file I/O usages in the target applications. Based on this review, we designed three types of file I/O services, local and shared file systems and cache for the global file system (2nd-layer storage), and decided those file I/O performances.

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A general-purpose Finite-Element flow solver, named FrontFlow/blue (FFB), has been fully optimized so as to achieve maximum possible sustained memory throughputs with three of its four hot kernels, and was nominated for the Gordon Bell Award finalist at SC20. A single-node sustained performance of 179.0 GFLOPS, which corresponds to 5.3% of the peak performance, has been achieved on Fugaku, the next flagship computer of Japan. A weak-scale benchmark test has confirmed that FFB runs with a parallel efficiency of over 85% using full nodes of the Fugaku super computer, and an overall sustained performance of 22.6 PFLOPS has been achieved. In this presentation, I will report on FFB performance optimization.

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We started to consider new ways to use supercomputers. Traditionally, a user has an account of a supercomputer and uses it to develop and install software and operate compute jobs. Since this requires the user to have a high operation ability of the supercomputer, only knowledgeable users can use the supercomputer. One of the purposes of the Fugaku is to increase the number of supercomputer users. We have adopted cloud technology and are working on using it through Software as a Service (SaaS) and RESTful API. These are currently under research and development as Fugaku Cloud Platform. We report on that progress and future plan.

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As R. Feynman was originally suggested in 1982, quantum many-body systems such as quantum materials are one of the most promising classes of applications for quantum computing. In this talk, I would like to first briefly introduce some of the research activities in our team on quantum simulations for quantum computing. I will then discuss quantum algorithms of quantum simulations for near-term quantum computers such as NISQ devices, focusing on quantum-classical hybrid algorithms with parametrized quantum circuits [1,2] and beyond the variational quantum circuit ansatz [3].
[1] “Symmetry-adapted variational quantum eigensolver”, K. Seki, T. Shirakawa, and S. Yunoki, Phys. Rev. A 101, 052340 (2020).
[2] “Discretized quantum adiabatic process for free fermions and comparison with the imaginary-time evolution”, T. Shirakawa, K. Seki, and S. Yunoki, arXiv:2008.09361.
[3] “Quantum power method by a superposition of time-evolved states”, K. Seki and S. Yunoki, arXiv:2008.03661.

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Calculating the thermal average of a physical quantity for quantum many-body systems in the canonical ensemble is one of the most important tasks in computational physics, which requires, however, formidable computational resources for large systems because (i) the dimension M of a state vector increases exponentially as the system size N increases, and (ii) the number of excited states to be included in the sum increases exponentially as temperature T increases. In this talk, I propose an algorithm that is embarrassingly parallel and expected to work extremely efficient on massive parallel classical supercomputers such as Fugaku, where tensor network representation [1] is introduced as the solution of the first difficulty, and quantum parallelization of METTS algorithm [2] using random state method [3] is introduced as the solution of the second difficulty.
[1] R. Orus, Annals of Physics 349, 117 (2014).
[2] S. R. White, Phys. Rev. Lett. 102, 190601 (2009).
[3] T. Iitaka, and T. Ebisuzaki, Phys. Rev. Lett. 90, 047203 (2003).

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Abstract: On September 9 and 10, 2015, River Kinu in Tochigi Prefecture had a catastrophic flooding due to torrential rainfalls over 600 mm in the 2-day period. This historic heavy rain occurred due to an active line-type rainband maintained for an extended period in the middle of two typhoons. This study explores a potential use of additional dense surface observations to better predict this rainfall event. To investigate the impact of these dense surface data that were not included in the operational weather forecasting systems at that time, we perform data assimilation (DA) experiments using the Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF) with the SCALE regional numerical weather prediction model. Two DA experiments were performed: the control experiment (CTRL) at 4-km resolution with only hourly conventional observations that were included in the operational weather forecasting systems at that time, and the other TEST experiment with additional hourly dense surface observation data. CTRL showed general agreement with the observed weather patterns, although the track of Typhoon Etau was shifted westward. As a result, the heavy rainfall area was shifted to the west compared to the JMA analyzed precipitation based on the radar and gauge observations. By contrast, TEST showed stronger rainfall intensity, better matching with the observed precipitation likely due to an improvement of the track of the Typhoon. To evaluate the impact of the individual surface station data on the rainfall forecast, we also implemented the Ensemble Forecast Sensitivity to Observation (EFSO) technique with SCALE-LETKF. The EFSO showed that about 53 % of surface data contributed to improve the rainfall forecast. The results suggest that the dense surface DA have a potential to improve the forecast accuracy for severe rainfall events.

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The supercomputer Fugaku has made its debut in this year and is set to begin operations next year. It is already time to think about the development of our next generation supercomputer system. The sustainable evolution of high-performance computers and further integration of AI and BigData technologies will enable a number of new innovations specially in the field of Society 5.0. However, there are many technical challenges towards development of next generation systems as we are now facing the end of Moore's law. Since community wide efforts are indispensable to study and discuss technical issues and necessary R&D elements, we launched a community activity for Next-Generation Advanced Computing Infrastructure (NGACI) last year to discuss the roadmap of future advanced computing platforms. This talk introduces its activity and the white paper about the next-generation computing systems written by the NGACI community.

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