TBA

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。

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.

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The computing performance of the large-scale supercomputer is still growing even near the end of Moore's low. It is not easy to suppress the increase of the power consumption while growing up the performance. To reduce power consumption, many technologies have been developed and implemented ―for example, Hot-water cooling and Dynamic Voltage and Frequency Scaling (DVFS). The former is the technique to reduce cooling energy by using higher temperature cooling water, which can be cooled by outside air. The latter is a technique to cap CPU power consumption by automatic controlling the voltage and frequency depending on the load and the temperature of the CPU. The combination of the Hot-water cooling and DVFS is widely adopted to many large-scale systems and HPC centers. However, in the energy-saving aspect, it is non-trivial to show that this combination is effective. Because when Hot-water cooling and DVFS works, computing performance degradation will occur. In that case, we might need more energy to recover degradation. In this talk, I would like to introduce this issue in detail and our approach.

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In the search for single molecule magnets, metal ions are considered pivotal towards achieving large magnetic anisotropy barriers. Linear or near‐linear bi-coordinate mononuclear Co(II) complexes are studied as potential single‐molecule magnets owing to the strong spin-orbit coupling constant of Co(II) and its low coordination number, which results in the retention of the unquenched metal‐orbital angular momentum [1]. The spin-orbit coupled unquenched orbital angular momentum of the metal centre produces strong magnetic anisotropy through ligand‐field interactions. In this context, the influence of ligands with heavy elements, showing large spin–orbit coupling, on magnetic anisotropy barriers was investigated using a series of Mn(II)-based complexes, in which the metal ion did not have any orbital contribution. The mixing of metal and ligand orbitals was achieved by explicitly correlating the metal and ligand valence electrons with CASSCF calculations. The CASSCF wave functions were further used for evaluating spin–orbit coupling and zero-field splitting parameters for these complexes. For Mn(II) complexes with heavy ligand atoms, such as Br and I, several interesting inter-state mixings occur via the spin–orbit operator, which results in large magnetic anisotropy in these Mn(II) complexes [2].
[1] S. Roy Chowdhury and S. Mishra Eur. J. Inorg. Chem. (2017) 659-668.
[2] S. Roy Chowdhury and S. Mishra Phys. Chem. Chem. Phys. 19 (2017) 16914-16922.

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Various ocean reanalysis datasets have been released with the development of ocean data assimilation systems since the 2000s when global ocean interior observations by Argo profiling floats started. Geostationary satellites such as Himawari-8 recently have observed sea surface temperatures at much higher temporal and spatial resolutions than before (10 mins. and 2km, respectively). To construct three-dimensional ocean fields by extracting the most from both sparse in-situ data and dense satellite data, we have developed an ensemble Kalman filter system for ocean data assimilation. We have faced two major challenges: (i) exceedingly underdispersive ensemble because of atmospheric forcing without uncertainties considered and (ii) dynamical imbalance causing initial shocks. This presentation provides an overview of ocean data assimilation and presents our research about how to tackle the challenges.

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In this presentation, I introduce research that I worked on as a Ph.D. student. The research is for live migration of operating systems (OS) in Bare-metal clouds, which are IaaS clouds providing physical machines instead of virtual machines. In the IaaS clouds, OS live migration, a function to move running OS from a physical machine to another physical machine, is an important function for machine maintenance. Because commodity OS live migration is achieved by machine virtualization, current bare-metal clouds do not support live migration. Previous studies have proposed OS-level live migration; however, live migration should be OS-independent for preventing user intervention and broaden OS choices in IaaS clouds. To achieve OS-independent live migration without device virtualization, we introduce a very thin hypervisor that exposes physical hardware devices to the guest OS directly rather than virtualizing them. The hypervisor captures, transfers, and reconstructs physical device states by monitoring access from the OS and controlling the physical devices with some techniques. Whenever it does not perform live migration, the hypervisor is mostly idle to minimize performance degradation. A performance evaluation confirmed that the OS performance with the hypervisor is comparable to that of a bare-metal machine.

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新型コロナウイルスの感染拡大防止のために、私たちは生活や仕事への関わり方を大きく変化しなければならなくなりました。そのような変化は大きなストレスとなって身体や心に負担を与えます。変化に対する対処法をお伝えします。（発展編は後日開催予定です）
R-CCS Cafe 特別版「30分で知るコロナストレス対処法」

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管理職向けの内容となっています。 在宅勤務が始まり、今まで関わってきた部下との関りが変わってきました。部下が抱える在宅勤務特有のストレスを理解して、遠隔でもできるラインケアのポイントをお伝えします。「元に戻る」だけではない、「新しい働き方」をお伝えします。
※途中と終わりに質問タイムを設けます。
R-CCS Cafe 特別版「30分で知るコロナストレス対処法」

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Formation of the COVID19 infection cluster and effectiveness of contact trace to suppress it are analyzed with computer simulation using an agent-based model. Some parameters are reported from clinical studies like incubation period(lognormal distribution with mean 5.6 days and SD 3.9 days) [1,2]. For these parameters, Monte Carlo sampling using these distribution functions are done. Parameters unknown for the COVID19 infection are assumed appropriately, for example, time interval being infective after infection be one third of pre-symptomatic or asymptomatic period, and check its effect with sensitivity analysis.
Simulations are made for systems with N agents in a closed system contacting with each other randomly among agents except ones in symptomatic state. Initially, there are one just-infected agent in pre-symptomatic state and (N-1) susceptible agents. Systems with N=1000 are simulated, but ones with smaller (more than a few) or larger N show statistically the same behavior. For a given number of basic reproduction, R0, contacting probability and infection probability are determined so that they realize the given R0 in average. Typical value of R0 used in the simulations are 2.5. For the contact trace, a privacy-preserving proximity trace[3] is simulated. When an agent found to be COVID19 positive, send alerts to agents contacted previous some interval and ask to be isolated for some period.
Sensitivity analysis for the model parameters are made, and the followings are observed:
(1) Time delay between symptomatic to alert, and basic reproduction number influence strongly on peak value of infected rate.
(2) Rate of asymptomatic agent affects on it.
(3) Effect of contact alert does not change if alert interval, that is, time interval of contact alert, and isolating time of alert receivers are longer than about one week. Contact alert does not work if these times are less than four days.
(4) Effect of contact alert is proportional to square of rate of agent with contact alert application.

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We have developed GENESIS software for biomolecular dynamics simulations for the last ten years. Originally, it was designed to utilize K computer, while it is also available on Intel CPU cluster, Intel KNL, and NVIDIA GPU clusters. Since Fugaku, the world fastest supercomputer in 2020, is composed of ARM CPU, we had to optimize GENESIS to Fugaku ARM architecture for the last few years. Co-design between system and application developers has worked well for this purpose. We could achieve significant acceleration of MD simulations using GENESIS on Fugaku compared to the same calculation on K computer. The accuracy in MD simulations has also been improved by introducing more accurate definitions of system temperature and pressure in MD simulations. This allows us to use a longer time step to integrate the equations of motion, suggesting a better performance than the standard simulation conditions. Using GENESIS 2.0 on Fugaku, protein dynamics in longer time scales and in realistic cellular environments is possible for better understanding of structure-dynamics-function relationships in biomacromolecules.

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