2023.01.11

利用者交流会:Pythonチュートリアル(中級編)

概要

利用者交流会は、本センターの利用者を中心に、幅広い学術・産業界のユーザ交流による計算科学分野でのサード・プレイス的な場の提供を行うものです。Pythonチュートリアルは、利用者交流会の支援プログラムとして開催するものです。このため、本センターの利用者だけでなく、利用学術機関・利用民間企業に属する方やその他の学術機関、民間企業にて、
・シミュレーション等に興味をお持ちの方
・これまで「興味はあったがスパコンを使ったことがない」方、使い始めた方
・プログラミングに興味がある方(Pythonプログラミング)
であれば参加いただけます。
 

Pythonチュートリアル(中級編)について

  • 本チュートリアルは、中級編ですがPythonを触ったことのある程度の初級者の方を想定した内容を予定しています。初回は、初級程度の内容を振り返りながら、実践プログラミングの例をもとにハンズオンで開催します。チュートリアルではPythonの知識だけでなく、IT、Web・インターネット・AIなどの関連知識についても説明します。
  • 本チュートリアルは、本センターの応用情報研究部門(下條教授・センター長、伊達准教授)の協力を得て、同部門に所属する大学院生によるチュートリアル開発・講師を努めるものです。院生自身の経験を踏まえ、これからPythonを始めたいと考えておられる方、少しかじったものの諦めてしまい、再挑戦されたい方などを念頭に実施頂くもので、この機会に分からないことを気軽にご質問いただけます。
  •  

    ※備考:セミナー内でプログラミング環境として使用するIDEは、主にGoogle Colaboratoryを使用して進めます。Google Colaboratoryは無料ですが、利用にはGoogleアカウントが必要になります。Google Colaboratoryについてはこちらをご参照ください。また、これまで使い慣れたPythonをサポートしているIDEで参加いただいても質問していただけます。

     

プログラム

Pythonチュートリアル(中級編)は、毎週1日(水曜日)、2週間に渡って計2回開催します。
 

Day 1

3月8日(水)13:15 - 15:00
13:15 - 13:20 ご挨拶と趣旨説明
大阪大学 サイバーメディアセンター 応用情報システム研究部門 伊達 進
13:20 - 14:45 チュートリアル
数値計算、データの可視化、Webスクレイピング等を通じて、Pythonライブラリの使い方を学びます。
(講師:大阪大学 サイバーメディアセンター 応用情報システム研究部門 / 大阪大学 大学院情報科学研究科 高嶋 和貴)
14:45 - 15:00 ラップアップと質問コーナー

 

Day 2

3月15日(水)13:15 - 15:00
13:15 - 14:45 チュートリアル
学習データの前処理を含めたAIプログラミングを学習します。前処理にはPandasを、AIモデルにはscikit-learnを主に用います。AIを始めていくために必要である、基礎的なプログラミング知識の習得を目標とします。
(講師:大阪大学 サイバーメディアセンター 応用情報システム研究部門 / 大阪大学 大学院情報科学研究科 高嶋 和貴)
14:45 - 15:00 ラップアップと質問コーナー

 

参加に当たってのご注意

新型コロナウイルス感染症の影響を鑑み、本イベントはオンライン配信形式で行います。ネットワークに接続可能な環境をご用意ください。接続方法については、別途ご連絡いたします。

 

2022.07.14

今更聞けない数値計算アルゴリズム:常微分方程式編

概要

研究や開発の中で数値計算が必要になったとき、アルゴリズムはどのような観点で選択するのがよいのでしょうか?精度、安定性、計算効率など、様々な観点があると思います。しかし、一見基礎的なことに関して疑問を感じることがあっても、基礎だと思うがゆえに、なかなか人に尋ねられないといったこともあるのではないかと思います。
本セミナーでは、常微分方程式の数値計算アルゴリズムについて、まずは、教科書的な基礎事項を改めて概観します。続いて、良いアイデア同士を単純に組み合わせることの危険性なども例示しながら、最先端のアルゴリズムも含め常微分方程式に対する数値計算アルゴリズムを分類・整理して紹介します。
 

こんな方におすすめです

  • 常微分方程式の数値計算を行っている方
  • 数値計算の保証や改良ができると良いなと考えている方
  • 様々な数値解法やその特徴を俯瞰的に学びたい方

 

受講に当たってのご注意

  • 新型コロナウイルス感染症の影響を鑑み、本セミナーはオンライン会議ツールを用いたオンライン配信形式で行います。ネットワークに接続可能な環境をご用意ください。

 

講習会資料

今更聞けない数値計算アルゴリズム:常微分方程式編

2022.07.14

Dockerセミナー

概要

本セミナーでは、近年広く利用されているDocker について、Docker の基本的な操作方法から公開されているコンテナイメージの利用方法について学びます。また、Docker イメージをSQUID で利用する方法として、SQUID でのコンテナ利用方法として提供されているSingularity によるDocker イメージの利用方法について簡単に紹介します。
 

プログラム

13:30 - 14:30 Docker によるコンテナ利用入門
講師:福井大学 工学系部門 情報・メディア工学講座 渡場 康弘 准教授

 

こんな方におすすめです

  • これからDocker を利用してみたい方
  • 公開されているコンテナを利用して計算を行いたい方

 

受講に当たってのご注意

新型コロナウイルス感染症の影響を鑑み、本セミナーはオンライン配信形式で行います。ネットワークに接続可能な環境をご用意ください。接続方法については、別途連絡いたします。

 

講習会資料

Docker によるコンテナ利用入門

2022.07.14

利用者交流会:Pythonチュートリアル(初級編)

概要

本プログラムは、本センターの利用者を中心に、幅広い学術・産業界のユーザ交流による計算科学分野でのサード・プレイス的な場の提供を行うものです。このため、本センターの利用者だけでなく、利用学術機関・利用民間企業に属する方やその他の学術機関、民間企業にて、
・シミュレーション等に興味をお持ちの方
・これまで「興味はあったがスパコンを使ったことがない」方、使い始めた方
・プログラミングに興味がある方(Pythonプログラミング)
であれば参加いただけます。
 

Pythonチュートリアル(初級編)

  • 本チュートリアルは、本センターの応用情報システム研究部門(下條教授・センター長、伊達准教授)の協力を得て、同部門に所属する大学院生によるチュートリアル開発・講師を努めるものです。院生自身の経験を踏まえ、これからPythonを始めたいと考えておられる方、少しかじったものの諦めてしまい、再挑戦されたい方などを念頭に実施頂くもので、この機会に分からないことを気軽にご質問いただけます。
  • 2日間(隔週)の開催を予定しています。
  • 全くのPython初心者を対象にプログラミング環境構築(IDE:Google Colaborator)、IDEの操作からプログラミングの進め方を学び、実践プログラミングの初歩までをハンズオンと聴講枠で募集し開催します。チュートリアルではPythonの知識だけでなく、IT、Web・インターネットなどの関連知識についても説明します。
  •  

    ※備考:IDEは、VSCode、Jupyternotebook についても解説しますが、チュートリアル内では主にGoogle Colaboratoryを使用して進めます。Google Colaboratoryは無料ですが、利用にはGoogleアカウントが必要になります。Google Colaboratoryについてはこちらをご参照ください。また、これまで使い慣れたPythonをサポートしているIDEで参加いただいても質問していただけます。

     

プログラム

Day 1

11月24日(木)13:15 - 15:00
13:15 - 13:20 ご挨拶と趣旨説明
大阪大学 サイバーメディアセンター 応用情報システム研究部門 伊達 進
13:20 - 14:45 チュートリアル
環境構築とPythonの実行方法、プログラミングの初歩を学習します。変数、式、条件分岐などを用いて、基本的なデータの扱い方と処理の書き方を学習します。
(講師:大阪大学 サイバーメディアセンター 応用情報システム研究部門 / 大阪大学 大学院情報科学研究科 高嶋 和貴)
14:45 - 15:00 ラップアップと質問コーナー

 

Day 2

12月1日(木)13:15 - 15:00
13:15 - 14:45 チュートリアル
関数を用いた処理の書き方とライブラリ関数の利用方法について学習します。
ファイルの操作方法を学習することで、データの保存と読み出しを習得することを目標とします。
(講師:大阪大学 サイバーメディアセンター 応用情報システム研究部門 / 大阪大学 大学院情報科学研究科 高嶋 和貴)
14:45 - 15:00 ラップアップと質問コーナー

 

参加に当たってのご注意

新型コロナウイルス感染症の影響を鑑み、本イベントはオンライン配信形式で行います。ネットワークに接続可能な環境をご用意ください。接続方法については、別途ご連絡いたします。

 

2022.07.14

利用者交流会:Pythonチュートリアル(中級編)

概要

利用者交流会は、本センターの利用者を中心に、幅広い学術・産業界のユーザ交流による計算科学分野でのサード・プレイス的な場の提供を行うものです。Pythonチュートリアルは、利用者交流会の支援プログラムとして開催するものです。このため、本センターの利用者だけでなく、利用学術機関・利用民間企業に属する方やその他の学術機関、民間企業にて、
・シミュレーション等に興味をお持ちの方
・これまで「興味はあったがスパコンを使ったことがない」方、使い始めた方
・プログラミングに興味がある方(Pythonプログラミング)
であれば参加いただけます。
 

Pythonチュートリアル(中級編)について

  • 本チュートリアルは、中級編ですがPythonを触ったことのある程度の初級者の方を想定した内容を予定しています。初回は、初級程度の内容を振り返りながら、実践プログラミングの例をもとにハンズオンで開催します。チュートリアルではPythonの知識だけでなく、IT、Web・インターネット・AIなどの関連知識についても説明します。
  • 本チュートリアルは、本センターの応用情報研究部門(下條教授・センター長、伊達准教授)の協力を得て、同部門に所属する大学院生によるチュートリアル開発・講師を努めるものです。院生自身の経験を踏まえ、これからPythonを始めたいと考えておられる方、少しかじったものの諦めてしまい、再挑戦されたい方などを念頭に実施頂くもので、この機会に分からないことを気軽にご質問いただけます。
  •  

    ※備考:セミナー内でプログラミング環境として使用するIDEは、主にGoogle Colaboratoryを使用して進めます。Google Colaboratoryは無料ですが、利用にはGoogleアカウントが必要になります。Google Colaboratoryについてはこちらをご参照ください。また、これまで使い慣れたPythonをサポートしているIDEで参加いただいても質問していただけます。

     

プログラム

Pythonチュートリアル(中級編)は、毎週1日(月曜日)、3週間に渡って計3回開催します。
 

Day1

10月17日(月)13:15 - 15:00
13:15 - 13:20 ご挨拶と趣旨説明
大阪大学 サイバーメディアセンター 応用情報システム研究部門 伊達 進
13:20 - 14:45 数値計算、データの可視化、Webスクレイピング等を通じて、Pythonライブラリの使い方を学びます。
(講師:大阪大学 サイバーメディアセンター 応用情報システム研究部門 / 大阪大学大学院情報科学研究科 安田 成寿)
14:45 - 15:00 ラップアップと質問コーナー

 

Day2

学習データの前処理を含めたAIプログラミングを学習します。前処理にはPandasを、AIモデルにはscikit-learnを主に用います。AIを始めていくために必要である、基礎的なプログラミング知識の習得を目標とします。(講師:大阪大学 サイバーメディアセンター 応用情報システム研究部門 / 大阪大学 大学院情報科学研究科 安田 成寿)

10月24日(月)13:15 - 15:00
13:15 - 14:45 チュートリアル
14:45 - 15:00 ラップアップと質問コーナー

 

Day3

画像分類を題材として、深層学習(Deep Learning)を学習します。TensorFlow/Kerasを深層学習のライブラリとして用います。深層学習を使うために必要である、基礎的なプログラミング技術の習得を目標とします。(講師:大阪大学 サイバーメディアセンター 応用情報システム研究部門 / 大阪大学 大学院情報科学研究科 安田 成寿)

10月31日(月)13:15 - 15:00
13:15 - 14:45 チュートリアル
14:45 - 15:00 ラップアップと質問コーナー

 

参加に当たってのご注意

新型コロナウイルス感染症の影響を鑑み、本イベントはオンライン配信形式で行います。ネットワークに接続可能な環境をご用意ください。接続方法については、別途連絡いたします。
2022.04.08

今更聞けない数値計算アルゴリズム:常微分方程式編

概要

研究や開発の中で数値計算が必要になったとき、アルゴリズムはどのような観点で選択するのがよいのでしょうか?精度、安定性、計算効率など、様々な観点があると思います。しかし、一見基礎的なことに関して疑問を感じることがあっても、基礎だと思うがゆえに、なかなか人に尋ねられないといったこともあるのではないかと思います。
本セミナーでは、常微分方程式の数値計算アルゴリズムについて、まずは、教科書的な基礎事項を改めて概観します。続いて、良いアイデア同士を単純に組み合わせることの危険性なども例示しながら、最先端のアルゴリズムも含め常微分方程式に対する数値計算アルゴリズムを分類・整理して紹介します。
 

こんな方におすすめです

  • 常微分方程式の数値計算を行っている方
  • 数値計算の保証や改良ができると良いなと考えている方
  • 様々な数値解法やその特徴を俯瞰的に学びたい方

 

受講に当たってのご注意

  • 新型コロナウイルス感染症の影響を鑑み、本セミナーはオンライン会議ツールを用いたオンライン配信形式で行います。ネットワークに接続可能な環境をご用意ください。

 

講習会資料

今更聞けない数値計算アルゴリズム:常微分方程式編

2022.04.07

利用者交流会:Pythonチュートリアル(2)

概要

利用者交流会は、本センターの利用者を中心に、幅広い学術・産業界のユーザ交流による計算科学分野でのサード・プレイス的な場の提供を行うものです。Pythonチュートリアルは、利用者交流会の支援プログラムとして開催するものです。このため、本センターの利用者だけでなく、利用学術機関・利用民間企業に属する方やその他の学術機関、民間企業にて、
・シミュレーション等に興味をお持ちの方
・これまで「興味はあったがスパコンを使ったことがない」方、使い始めた方
・プログラミングに興味がある方(Pythonプログラミング)
であれば参加いただけます。
 

Pythonチュートリアル(2)について

  • 本チュートリアルは、Pythonチュートリアル(1)にて学習した程度の初級者の方を想定した内容を予定しています。今回は、実践プログラミングの例をもとにハンズオンで開催します。チュートリアルではPythonの知識だけでなく、IT、Web・インターネットなどの関連知識についても説明します。
  • 本チュートリアルは、本センターの応用情報研究部門(下條教授・センター長、伊達准教授)の協力を得て、同部門に所属する大学院生によるチュートリアル開発・講師を努めるものです。院生自身の経験を踏まえ、これからPythonを始めたいと考えておられる方、少しかじったものの諦めてしまい、再挑戦されたい方などを念頭に実施頂くもので、この機会に分からないことを気軽にご質問いただけます。
  •  

    ※備考:セミナー内でプログラミング環境として使用するIDEは、主にGoogle Colaboratoryを使用して進めます。Google Colaboratoryは無料ですが、利用にはGoogleアカウントが必要になります。Google Colaboratoryについてはこちらをご参照ください。また、これまで使い慣れたPythonをサポートしているIDEで参加いただいても質問していただけます。

     

プログラム

Pythonチュートリアル(2)は、毎週1日(金曜日)、3週間に渡って計3回開催します。
 

Day4: Pythonチュートリアル(2)-#1

5月20日(金)13:15 - 15:00
13:15 - 13:20 ご挨拶と趣旨説明
大阪大学 サイバーメディアセンター 応用情報システム研究部門 伊達 進
13:20 - 14:45 数値計算、データの可視化、Webスクレイピング等を通じて、Pythonライブラリの使い方を学びます。
(講師:大阪大学 サイバーメディアセンター 応用情報システム研究部門 / 大阪大学大学院情報科学研究科 安田 成寿)
14:45 - 15:00 ラップアップと質問コーナー

 

Day5: Pythonチュートリアル(2)-#2

Pandas(データ分析のためのPythonライブラリ)を用いたデータ分析処理で行うプログラミングを学習します。効率的にデータ分析を行うために必要である、基礎的なプログラミング知識の習得を目標とします。(講師:大阪大学 サイバーメディアセンター 応用情報システム研究部門 / 大阪大学 大学院情報科学研究科 安田 成寿)

5月27日(金)13:15 - 15:00
13:15 - 14:45 チュートリアル
14:45 - 15:00 ラップアップと質問コーナー

 

Day6: Pythonチュートリアル(2)-#3

簡単な分類問題を題材として、scikit-learnを使用したAIプログラミングを学習します。AIを始めていくために必要である、基礎的なプログラミング知識の習得を目標とします。(講師:大阪大学 サイバーメディアセンター 応用情報システム研究部門 / 大阪大学 大学院情報科学研究科 安田 成寿)

6月3日(金)13:15 - 15:00
13:15 - 14:45 チュートリアル
14:45 - 15:00 ラップアップと質問コーナー

 

参加に当たってのご注意

新型コロナウイルス感染症の影響を鑑み、本イベントはオンライン配信形式で行います。ネットワークに接続可能な環境をご用意ください。接続方法については、別途連絡いたします。

 

2021.12.05

第1回 利用者交流会 & Pythonチュートリアル

概要

本プログラムは、本センターの利用者を中心に、幅広い学術・産業界のユーザ交流による計算科学分野でのサード・プレイス的な場の提供を行うものです。このため、本センターの利用者だけでなく、利用学術機関・利用民間企業に属する方やその他の学術機関、民間企業にて、
・シミュレーション等に興味をお持ちの方
・これまで「興味はあったがスパコンを使ったことがない」方、使い始めた方
・プログラミングに興味がある方(Pythonプログラミング)
であれば参加いただけます。
第一回利用者交流会は、話題のプログラミングPythonをテーマに開催し、同時にPythonチュートリアルを開催します。チュートリアルは、全6回で開催します。今回はその前半部分である初心者向け3回分を開催します。
 

Pythonチュートリアルについて

  • 本チュートリアルは、本センターの応用情報研究部門(下條教授・センター長、伊達准教授)の協力を得て、同部門に所属する大学院生によるチュートリアル開発・講師を努めるものです。院生自身の経験を踏まえ、これからPythonを始めたいと考えておられる方、少しかじったものの諦めてしまい、再挑戦されたい方などを念頭に実施頂くもので、この機会に分からないことを気軽にご質問いただけます。
  • 全6回の開催を予定しています。
  • 全くのPython初心者を対象にプログラミング環境構築(IDE:Google Colaborator)、IDEの操作からプログラミングの進め方を学び、実践プログラミングの初歩までをハンズオンで開催します。チュートリアルではPythonの知識だけでなく、IT、Web・インターネットなどの関連知識についても説明します。
    ※備考:IDEは、VSCode、Jupyternotebook についても解説しますが、チュートリアル内では主にGoogle Colaboratoryを使用して進めます。Google Colaboratoryは無料ですが、利用にはGoogleアカウントが必要になります。Google Colaboratoryについてはこちらをご参照ください。また、これまで使い慣れたPythonをサポートしているIDEで参加いただいても環境構築等について質問していただけます。

 

プログラム

第1回 利用者交流会は、3日間に分けて開催します。

Day1: 第1回 利用者交流会 + Pythonチュートリアル(1)-#1

1月20日(木)13:00 - 15:00
13:00 - 13:05 ご挨拶と趣旨説明
大阪大学 サイバーメディアセンター 応用情報システム研究部門 准教授 伊達 進
13:05 - 13:30 トレンド:Pythonの利用動向
講師:大阪大学 サイバーメディアセンター 招へい准教授 (筑波大学 システム情報系 准教授) 阿部 洋丈
13:30 - 13:45 座談会(雑談コーナー)
サイバーメディアセンターのスパコンを運用している教職員が参加。
当日のプログラムについての意見や、サイバーメディアセンターのスーパコンピュータやその利用について、自由に質問いただけます。例えば、何故、スパコンはタコとイカなのか?ストレージは何故、タマネギなのか?などもokです。
13:45 - 15:00 Pythonチュートリアル(1)-#1
環境構築とIDE操作、Pythonプログラミングの初歩までを学習します。プログラムしたファイルの保存や読み出し、実行についても学習します。
講師:大阪大学 サイバーメディアセンター 応用情報システム研究部門 / 大阪大学 大学院情報科学研究科 秋吉 圭輔

 

Day2: Pythonチュートリアル(1)-#2

変数と式、処理、関数の使い方など、Pythonプログラミングに必要なPythonの作法(文法)を学び、基本的なプログラミングスタイル(パターン)を通したプログラミングの進め方の習得を目標とします。(講師:大阪大学 サイバーメディアセンター 応用情報システム研究部門 / 大阪大学 大学院情報科学研究科 秋吉 圭輔)

1月27日(木)13:00 - 15:00
13:00 - 14:30 チュートリアル
14:30 - 15:00 ラップアップと質問コーナー

 

Day3: Pythonチュートリアル(1)-#3

関数の使い方の応用とクラスの使い方を学び、Pythonの豊富な外部関数(ライブラリ)も使った、実践プログラミングの習得を目標とします。(講師:大阪大学 サイバーメディアセンター 応用情報システム研究部門 / 大阪大学 大学院情報科学研究科 秋吉 圭輔)

2月3日(木)13:00 - 15:00
13:00 - 14:30 チュートリアル
14:30 - 15:00 ラップアップと質問コーナー

 

Day4以降について

Pythonチュートリアル(2)として以下を2022年4月頃に開催予定です。開催時期、内容は変更することがあります。開催に当たっては別途参加受付いたします。Day1~Day3のみの参加でも問題ありません。
#4:90分:Pythonライブラリの使い方
#5:90分:Pandasによるデータ分析の始め方
#6:90分:scikit-learnによるAIの始め方

 

参加に当たってのご注意

新型コロナウイルス感染症の影響を鑑み、本イベントはオンライン配信形式で行います。ネットワークに接続可能な環境をご用意ください。接続方法については、別途連絡いたします。
2021.10.24

Dockerセミナー

概要

本セミナーでは、近年広く利用されているDocker を利用したOCTOPUS でのジョブ実行の方法についてハンズオン形式で学びます。ハンズオンでは、実際に深層学習のためのPythonフレームワーク(Tensorflow、PyTorch)を用いて画像分類を行うMLPやCNNモデルの学習を実行します。Pythonフレームワークやライブラリ、CUDA(cudnn)などのバージョンを考慮した環境を手作業で構築する必要はなく、Dockerを利用したモデル学習ジョブ実行方法を学びます。

 

プログラム

13:30 - 13:50 Docker を用いたOCTOPUS でのジョブ実行方法
講師:福井大学 工学系部門 情報・メディア工学講座 渡場 康弘 准教授
13:50 - 14:30 Dockerを利用したTensorflowやPyTorchによる画像分類モデルの実行
講師:岡山理科大学 総合情報学部 Chonho Lee 教授

 

こんな方におすすめです

  • Docker 利用に興味のある方
  • 公開されているコンテナを利用して計算を行っている方
  • 深層学習に興味があるが環境構築のための前処理が面倒な方

 

受講に当たってのご注意

新型コロナウイルス感染症の影響を鑑み、本セミナーはオンライン配信形式で行います。ネットワークに接続可能な環境をご用意ください。接続方法については、別途連絡いたします。

 

講習会資料

Dockerを用いたOCTOPUSでのジョブ実行方法(座学)
OCTOPUSでDockerを使ってみた(ハンズオン)

2021.10.07

Rハンズオンセミナー

概要

R言語は、統計解析向けのプログラミング言語環境で、Pythonと並んで機械学習のライブラリが充実していることから、様々な分野での利用が期待されています。一方で、メモリ空間を大量に利用することでも知られており、大規模なデータを解析するためには大規模計算機システムが必要とされます。本セミナーでは一般的なRによるプログラミングと並列化の基礎、大規模計算機システムを用いた利用方法についてSQUIDを用いたハンズオン形式で行います。
 

こんな方におすすめです

  • R言語を手持ちの計算機では処理しきれないデータをお持ちの方
  • R言語の並列化をしたい方

 

受講に当たってのご注意

  • 新型コロナウイルス感染症の影響を鑑み、本セミナーはオンライン会議ツールを用いたオンライン配信形式で行います。ネットワークに接続可能な環境をご用意ください。
  • 本セミナーでは実習を行います。
  • 発行したお試しアカウントは、セミナーから1週間ご自由にお使いいただけます。

 

講習会資料

Rハンズオンセミナー ~SQUIDでRを使おう~

2021.08.05

GPUミニキャンプ 〜SQUIDで高性能データ分析をやってみよう〜

概要

 本ミニキャンプは、GPUでの解決を目指す課題をお持ちの利用者、および、今後大阪大学サイバーメディアセンターのスーパーコンピュータのGPUをご利用予定の方を対象として、GPUの利活用に詳しいメンターからの助言のもとで、本センターのスーパーコンピュータ SQUIDのGPU (NVIDIA A100)の利用を通じて問題解決にチャレンジする機会を提供します。より具体的には、参加者自身が、課題を抱えるコードやデータセットを持ち込み、メンターからの助言を受けながら、ディープラーニング、CUDA、OpenACCなどに関連した課題をSQUIDを活用して解決することを目指します。今回はディープラーニングなど高性能データ分析の課題を特に歓迎します。
 

 ミニキャンプ実施期間中、本センターではSQUID GPUノードを提供いたします。SQUIDのGPU 1ノードを2チームで利用いただき、1チームあたり4GPUをご利用いただけます(初日の9月28日と最終日の10月1日は参加者および関係者のみで使える設定となりますが、それ以外は他の利用者との共有利用になります)。ミニキャンプ終了後も、10月8日まで引きつづき無償でご利用いただけます。
SQUIDのシステム詳細はこちらをご覧ください。

 

参加資格

本ミニキャンプには、学術機関の方だけでなく、企業の方もご参加いただけます。

  • 本センターの利用資格を満たし、利用規定を遵守いただける方
  • 本センターのSQUIDのGPU利用に関心のある方
  • 課題となるコードやデータセットをお持ちの方

 

プログラム

Day1:9月28日

Zoomへの接続は 9:30 より行っていただけます。

10:00 - 10:10 趣旨説明
10:10 - 12:00 キャンプ事前準備
 - 参加者の自己紹介・課題紹介
 - スーパーコンピュータSQUIDの紹介
 - SQUIDへのログイン
12:00 - 13:00 昼食休憩
13:00 - 16:30 実践(自由に離席、休憩可能)
16:30 - 16:50 進捗確認

 

Day2,3:9月29日~30日

各自で課題に取り組んでいただきます。この間、メンターとはslackでは繋がっていますので適宜ご相談いただけます。(ベストエフォート対応となりますので、即座に回答がくるとは限らない点はあらかじめご了承ください)
 

Day4:10月1日

Zoomへの接続は 9:30 より行っていただけます。

10:00 - 10:30 情報交換(これまでの結果等について情報共有)
10:30 - 16:00 実践(自由に離席、休憩可能)
16:00 - 17:00 成果報告

 

メンター(予定)

村上 真奈(エヌビディア合同会社 シニアソリューションアーキテクト)
山崎 和博(エヌビディア合同会社 ディープラーニングソリューションアーキテクト)
阮 佩穎(エヌビディア合同会社 ディープラーニングソリューションアーキテクト)
丹 愛彦(エヌビディア合同会社 HPCソリューションアーキテクト)
太田 満久(株式会社ブレインパッド チーフデータテクノロジーオフィサー/ TensorFlow User Group)
藤原 秀平(株式会社ディー・エヌ・エー ソフトウェアエンジニア / TensorFlow User Group)
大友 広幸(東京工業大学 横田理央研究室 博士課程2年)

 

メンター見習い(予定)

秋吉圭輔 (大阪大学大学院情報科学研究科 博士前期課程1年)
吉田 薪史 (大阪大学大学院情報科学研究科 博士前期課程1年)

 

受講に当たってのご注意

新型コロナウイルス感染症の影響を鑑み、本セミナーはオンライン配信形式で行います。ネットワークに接続可能な環境をご用意ください。接続方法については、別途連絡いたします。
2021.05.10

SQUID導入記念 NVIDIA GPU&Networkセミナー ~NVIDIAの最新GPUとネットワークを使いたおそう!~

目的・プログラム

Day1

本センターの新スーパーコンピュータSQUIDに導入されている最新のGPU NVIDIA A100の概要と特徴を把握するとともに、A100を利用するためのOpenACCプログラミングの基礎を学びます。

5月26日(水)
10:30 - 10:45 SQUIDの概要(計算ノード)
10:45 - 12:00 最新GPU NVIDIA A100の概要と特徴
12:00 - 13:00 昼食休憩
13:00 - 15:30 OpenACCとNVIDIA HPC SDK

※当日の進捗状況に応じて前後する可能性がございます。
 

Day2:

本センターの新スーパーコンピュータSQUIDに導入されている、相互結合網であるNVIDIA Mellanox InfiniBand HDRの基本を把握し、その技術を生かすRDMAプログラミングの基礎を学びます。

5月27日(木)
10:30 - 10:45 SQUIDの概要(インターコネクト)
10:45 - 12:00 NVIDIA Mellanox InfiniBand HDR基本技術
12:00 - 13:00 昼食休憩
13:00 - 14:30 RDMAプログラミングの基礎

※当日の進捗状況に応じて前後する可能性がございます。

 

受講に当たってのご注意

新型コロナウイルス感染症の影響を鑑み、本セミナーはオンライン配信形式で行います。ネットワークに接続可能な環境をご用意ください。接続方法については、別途連絡いたします。
2020.09.10

Rハンズオンセミナー 〜OCTOPUSでRを使おう〜

概要

 本セミナーでは一般的なRによるプログラミングと並列化の基礎、共用計算機を用いた利用方法についてOCTOPUSを用いたハンズオン形式で行います。スーパーコンピュータを1週間自由に使える「無料お試しアカウント」付きです。
 R言語は統計解析向けのプログラミング言語環境で、Pythonと並んで機械学習のライブラリが充実していることから、様々な分野での利用が期待されています。一方で、メモリ空間を大量に利用することでも知られており、大規模なデータを解析するためには大型計算機が必要とされます。
 

こんな方におすすめです

  • R言語を手持ちの計算機では処理しきれないデータをお持ちの方
  • R言語の並列化をしたい方

 

受講に当たってのご注意

  • 新型コロナウイルス感染症の影響を鑑み、本セミナーはオンライン会議ツール「Webex」を用いたオンライン配信形式で行います。ネットワークに接続可能な環境をご用意ください。
  • 本セミナーでは実習は行います。ターミナルソフト(TeraTermなど)を使用しますので、あらかじめインストールをお願いいたします。また、こちらを参考にOCTOPUSへの接続について事前にご確認ください。
  • 発行したお試しアカウントは、セミナーから1週間ご自由にお使いいただけます。

 

参考情報

Rの起動方法(OCTOPUS)
 

セミナー資料

Rハンズオンセミナー 〜OCTOPUSでRを使おう〜
 

2020.07.01

Intel® OpenVINO™ツールキットによるAIハンズオンセミナー
〜ディープラーニングモデルの簡易利用と推論の高速化〜

概要

本センターのスーパーコンピュータOCTOPUSに導入されている、インテルプロセッサ上でのディープラーニング推論を高速に実行するためのソフトウェア開発環境OpenVINOツールキットの概要と利用方法について学習する。

 

プログラム

7月21日(火)
13:00 - 13:05 開会
13:05 - 13:35 IntelのAI製品概要およびOpenVINO ツールキットのご紹介
13:35 - 13:50 ハンズオンの説明と準備
13:50 - 14:50 OpenVINOハンズオンPart1 事前学習済みモデルを用いた推論実行
14:50 - 15:00 休憩
15:00 - 16:20 OpenVINOハンズオンPart2 カスタムモデルを用いた推論実行およびモデルの量子化
16:20 - 16:25 閉会

※当日の進捗状況に応じて前後する可能性がございます。

 

受講に当たってのご注意

新型コロナウイルス感染症の影響を鑑み、本セミナーはオンライン配信形式で行います。ネットワークに接続可能な環境をご用意ください。接続方法については、別途連絡いたします。
本セミナーの講師は1名のため、個人に依存したトラブルシュート等には対応しかねます。

 

公開資料

発表資料

2019.10.15

NVIDIA OpenACC セミナー 中級編

概要

OCTOPUSの各GPUノードには、NV-Linkで接続された4基のGPU(NVIDIA® Tesla® P100)が搭載されています。本セミナーでは、OpenACC を用いてこれらのノード内の複数GPUを活用するプログラミング技法を中心に学びます。

 

プログラム

12月5日(木)
13:00 - 13:05 開催挨拶
13:05 - 14:35 セミナー第1部
14:35 - 14:50 休憩
14:50 - 16:20 セミナー第2部
16:20 - 16:50 質疑応答
16:50 - 16:55 閉会挨拶

※調整中のため、プログラムについては変動する可能性があります。
 

こんな方におすすめです

  • GPUコンピューティングに興味のある方
  • 計算にGPUを利用中、もしくは利用予定のある方
  • OpenACCを利用中、もしくは利用予定のある方
2019.04.11

NVIDIA OpenACC セミナー 基礎編(ハンズオン)

概要

OCTOPUSに導入されたGPU NVIDIA® Tesla® P100 の概要と特性を学ぶとともに、OpenACC を活用したプログラミングの基礎・利用方法について、ハンズオン形式で学びます。

 

プログラム

5月13日(月)
13:00 - 13:05 開催挨拶
13:05 - 13:20 サイバーメディアセンターの計算機サービス
13:20 - 14:50 セミナー第1部
14:50 - 15:00 休憩
15:00 - 16:30 セミナー第2部
16:30 - 16:35 閉会挨拶

※調整中のため、プログラムについては変動する可能性があります。
 

受講に当たってのご注意

講習会では実習を行います。
ネットワークに接続可能なノートPCを必ずお持ちください。
 

こんな方におすすめです

  • GPUコンピューティングに興味のある方
  • 計算にGPUを利用中、もしくは利用予定のある方
  • OpenACCを利用中、もしくは利用予定のある方
2018.11.05

NVIDIA OpenACCセミナー ~GPUプログラミング入門~

概要

本セミナーでは、OCTOPUSに導入されたGPU "NVIDIA Tesla P100" の概要と特性を理解するとともに、OpenACCを活用したGPUプログラミングの基礎を学びます。
本センターの大規模計算機システム利用者以外の方でもご参加可能です。

 

プログラム

12月10日(月)
13:00 - 13:05 開催挨拶
13:05 - 13:20 OCTOPUS概要説明
13:20 - 14:20 GPUコンピューティングの概要
14:20 - 14:30 休憩
14:30 - 16:30 OpenACC入門編
16:30 - 16:35 閉会挨拶

※調整中のため、プログラムについては変動する可能性があります。
 

こんな方におすすめです

  • GPUコンピューティングに興味のある方
  • 計算にGPUを利用中、もしくは利用予定のある方
  • OpenACCを利用中、もしくは利用予定のある方
2018.10.23

大規模連立一次方程式の解法について : 反復法

概要

    本セミナーでは, 大規模連立一次方程式を求解する反復法のうち代表的な Krylov 部分空間法について解説し, 大型計算機 OCTOPUS を用いて Intel MKL ライブラリーに含まれるCG法/GMRES法の利用法と, 直接法を部分的に利用する additive Schwarz 法による前処理を紹介します.
     

目次

    ・Krylov 部分空間法の概観と CG法/GMRES法の前処理付アルゴリズム
    ・不完全LU分解による前処理
    ・グラフ分割プログラム METIS による疎行列の分割と直接法ソルバーを組み合せたadditive Schwarz 法前処理の実現
    ・疎行列データ格納形式, CSR
    ・Intel MKL ライブラリーに含まれる Reverse Communication Interface (RCI) による CG法/GMRES法の利用法
    ・OCTOPUS でのライブラリーのリンク方法
     

こんな方におすすめです

    ・流体, 構造, 電磁場解析などの数値シミュレーションで連立一次方程式を解きたい方
    ・C, Fortran によるプログラム経験がある方
     

備考

    ・座学および実習からなるセミナーです.
    ・ネットワークに接続可能で, ターミナルソフトのインストールされたノートPCをお持ちください
    ・スーパーコンピュータ OCTOPUS を1週間自由に使える「無料お試しアカウント」付きです.
     

反復法について

    工学や物理学での流体, 構造, 電磁場解析など数値シミュレーションでは偏微分方程式を離散化して生じる大規模な連立の線形あるいは非線形の方程式を解く必要があります. 非線形問題は Newton 法などによって線形化することで, 最終的に大規模な疎行列からなる連立一次方程式を解くことになります.
     
    疎行列解法には LU 分解により構成される直接法と共役勾配法などに代表される反復法があります. 直接法は非線形性が強い問題から得られた行列, あるいは異なる物理係数により条件数が大きい行列などの反復法が苦手とする行列に対しても安定して求解できますが, 計算量が多い問題点があります. 一方, 反復法は計算量は少なく大規模な問題を求解できますが, 反復計算の収束は問題に強く依存し現実的な時間内に収束しない場合もあります.
     
    本セミナーでは反復法の代表的手法である Krylov 部分空間法をとりあげます. 部分的に直接法を前処理として導入することで, 収束を加速することを目指します. Krylov 部分空間法は初期の近似解に対する残差に疎行列を繰り返し作用させることで生成される部分空間に解を求める方法で, 正定値対称行列向けのCG法, 非対称行列向けのGMRES法などがあります. 連立方程式の両辺に疎行列の逆作用を近似する操作を施すことで収束を加速する前処理の選択が重要です. GMRES 法は Krylov 部分空間法の中で最も安定した収束を実現する方法ですが, 反復が多くなると計算コストが増大する問題点があります. 全体の係数行列を部分行列に分解して, 部分的に直接法により近似解を構成する additive Schwarz 法はグラフ分割を利用することで, よく知られている前処理手法である不完全LU分解と同様に, 行列データのみを利用して構成できます. additive Schwarz 法の近似能力は不完全LU分解に比べはるかに高いため, GMRES 法を少ない反復回数で収束させることができ, 実用的な解法にすることができます.

 

資料

2018.10.18

数理工学ワークショップ「GPUプログラミング入門」

大阪大学 数理・データ科学教育センター主催のワークショップとなります。
詳細については、こちらをご参照ください。

 

プログラム

講師:一関工業高等専門学校 小池敦先生
11月14日 14:20-15:50 GPUアーキテクチャとGPUプログラミング
11月15日 14:20-15:50 GPUプログラミング(実習)
 

対象者

・C言語等でプログラミングをしたことがあり、GPUを用いた高速化に興味がある
・GPUによる並列計算の概要を知りたい
 

予備知識

・C言語を触ったことがある
 

参加申し込み方法

以下のページからお申し込みください。
数理工学ワークショップ「GPUプログラミング入門」

2018.10.05

高分子材料系におけるLAMMPS ReaxFF計算の活用セミナー2(勉強会)

概要

LAMMPSは、米国を中心に、高分子材料系のMDの標準的なソルバーである。LAMMPSでは、従来の古典MD法に加えて、反応力場分子動力学法(ReaxFF法)を実施することができる。ReaxFFは、DFT計算レベルの情報を取り込んだ多体ポテンシャルによるMD計算であり、広い応用が期待され、特に、高分子・金属界面の計算などに活用することが期待される。7月に開催したセミナーを発展させ、ADFの新ツール(SCM社)による半自動的な「フィッティグ力場作成」などに関する情報交換を行う。一連のセミナーは、高分子材料系に近いReaxFF計算を用いた研究を通じて得られた知見やノウハウを相互に交換することで、ReaxFF計算の活用を促進することを目指している。

    日  程 : 2018年10月30日(火)
    場  所 : グランフロント大阪 タワーC 9F VisLab OSAKA
    定  員 : 最大10名程度
    参加資格 : 高分子等の材料系で、LAMMPSのReaxFFを用いて研究開発をしている大学研究者、企業研究者、若手研究者、大学院生

 

プログラム

10月30日(火)
9:00 - 9:10 開催挨拶、セミナーの趣旨説明(防衛大 萩田先生)
9:10 - 9:40 ハンズオン環境のインストール等の準備と、ADFの紹介
9:40 - 10:20 Background Info: ideas about building a training set and fitting parameters Hands-on parameterizing ReaxFF
10:20 - 11:00 Optimize DFTB geometries (amino acid conformers) for training set
11:00 - 12:00 Calculating charges with DFT for training, looking at the data
12:00 - 13:00 Starting the MCFF runs (over lunch) for EEM & ACKS2 force fields
昼食休憩(+懇談)
13:00 - 13:30 Starting CMA-ES runs
13:30 - 14:30 With best force field, run high-T ReaxFF to check geometries => add DFTB data?
14:30 - 15:00 Further fine tune force field
15:00 - 15:30 休憩
15:30 - 16:00 Compare original ReaxFF (EEM) charges with ACKS2 for ubiquitin: improvement?
16:00 - 16:30 Tips & trick for further development, periodic systems
16:30 - 17:20 合金の力場作成に関するハンズオンチュートリアル
17:20 - 17:40 まとめ、ディスカッション(防衛大 萩田先生)

 

備考

・座学および実習からなるセミナーです。
・ネットワークに接続可能で、ターミナルソフトのインストールされたノートPCをお持ちください。

2018.05.30

OpenFOAMハンズオンセミナー

概要

本セミナーでは、オープンソースのCFDツールキットであるOpenFOAMを用いた基礎的なCFD並列解析について解説します。
 

プログラム

7月27日(金)
13:00-13:05 開会挨拶
13:05-13:20 PCクラスタコンソーシアム実用アプリケーション部会の紹介
13:20-13:40 OCTOPUS概要
13:40-18:00 OpenFOAMハンズオンセミナー
13:40-14:05 OpenFOAM概要
14:05-14:15 OCTOPUSへのログイン
14:15-14:30 休憩
14:30-16:00 キャビティ流れ演習I
・blockMeshによる格子生成
・ParaViewによる格子可視化
・icoFoamによる流れ解析
・ParaViewによる計算結果可視化
16:00-16:15 休憩
16:15-17:30 キャビティ流れ演習II
・sampleによる解析結果サンプリング
・解析結果プロット
・並列計算
17:30-18:00 その他のチュートリアルの実行・質疑
18:00-18:05 閉会挨拶

こんな方におすすめです

・スパコンを使ったOpenFOAMでのCFD解析にご興味ある方
・Linuxのコマンドライン操作に関する基礎知識をお持ちの方
 

備考

・座学および実習からなるセミナーです。
・スーパーコンピュータを1週間自由に使える「無料お試しアカウント」付きです。
・ネットワークに接続可能で、ターミナルソフトのインストールされたノートPCをお持ちください。
 事前に以下の資料をご参照の上、必要なソフトウェアをインストールしてください
 インストール資料
 

公開資料

OpenFOAM ハンズオンセミナー

2018.05.29

高分子材料系におけるLAMMPS ReaxFF計算の活用セミナー(勉強会)

概要

LAMMPSは、米国を中心に、高分子材料系のMDの標準的なソルバーである。LAMMPSでは、従来の古典MD法に加えて、反応力場分子動力学法(ReaxFF法)を実施することができる。ReaxFFは、DFT計算レベルの情報を取り込んだ多体ポテンシャルによるMD計算である。npj Computational Materials 2 (2016) 15011などのレビューで示されるように、広い応用が見込まれる。本セミナーでは、高分子材料系に近いReaxFF計算を用いた研究を通じて得られた知見やノウハウを相互に交換することで、ReaxFF計算の活用を促進することを目指している。

日  程 : 2018年7月18日(水)
場  所 : 大阪大学 サイバーメディアセンター 吹田本館 サイバーメディアコモンズ
定  員 : 最大20名程度
参加資格 : 高分子系を始めとした材料系についてLAMMPSを用いて研究開発をしている大学研究者、企業研究者、若手研究者、大学院生

 

プログラム

7月18日(水)
10:30 - 10:40 開催挨拶、セミナーの趣旨説明(防衛大 萩田先生)
10:40 - 11:30 ReaxFF計算のLAMMPSでの実行方法の入門的な基本(実際に手を動かす)
11:30 - 12:00 【事例紹介1】ポリエチレンの延伸破壊などに関する計算(防衛大 萩田先生)
12:00 - 13:00 昼食休憩(+懇談)
13:00 - 14:00 【事例紹介2】ReaxFFの商用版SCM ADFでできることの紹介(モルシス 森様)
14:00 - 14:40 【事例紹介3】フェノール樹脂に関する計算(住友ベークライト 首藤様)
14:40 - 15:00 休憩
15:00 - 15:40 【事例紹介4】メソポーラスシリカ中の水の挙動解析(京都工繊大 水口様)
15:40 - 16:20 【事例紹介5】鉄鋼材料の水素ぜい化と抑制の評価(名大/JST ACT-I 劉様)
16:20 - 16:40 休憩
16:40 - 17:20 【事例紹介6】潤滑界面での分子設計評価(兵庫県立大 鷲津先生)
17:20 - 17:40 まとめ、ディスカッション(防衛大 萩田先生)

 

備考

・座学および実習からなるセミナーです。
・ネットワークに接続可能で、ターミナルソフトのインストールされたノートPCをお持ちください。

2018.05.29

DDN Lustreセミナー

概要

本セミナーでは、OCTOPUSに導入された並列ファイルシステム「Lustre」の仕組みと利用方法について解説します。
 

プログラム

7月4日(水)
13:30 - 13:35 開催挨拶
13:35 - 13:50 OCTOPUS overview
13:50 - 16:50 DDN Lustreセミナー
16:50 - 16:55 閉会挨拶

※適宜休憩を挟みます。
 

こんな方におすすめです

  • 並列ファイルシステムにご興味のある方
  • 高速なデータI/Oを行いたい方
  • 大規模なデータを扱う方

 

配布資料

DDN Lustre Seminar

2018.05.29

インテルプロセッサ 基本セミナー

概要

本セミナーでは、OCTOPUSに導入されているIntel最新プロセッサとIntelコンパイラついて解説を行います。また、OCTOPUSでも利用可能な「IntelAdvisor」等の性能解析ツールを用いたプログラムの最適化についても解説を行います。
 

プログラム

7月3日(火)
13:00 - 13:05 開催挨拶
13:05 - 14:40 インテルコンパイラーの最適化オプション紹介
14:40 - 14:50 休憩
14:50 - 16:20 解析ツールを用いたパフォーマンス問題の修正
16:20 - 16:25 閉会挨拶

 

こんな方におすすめです

  • OCTOPUSを利用中、もしくは利用を考えている方
  • Intelコンパイラを使用しているプログラムを高速化したい方
  • IntelAdvisorなどの性能解析ツールにご興味のある方

 

セミナー資料

※利用者番号での認証が必要です。
インテルコンパイラー最適化オプション 入門&活用編
インテルコンパイラーによる最適化やベクトル化について インテルAdvisorによるループ解析
インテルの分析ツールによる並列プログラム評価方法

2018.05.08

有限要素記述言語 FreeFem++ による数値シミュレーション

概要

FreeFem++ はパリ第六(ピエールマリーキュリー)大学 J.-L. Lions 研究所の Frédéric Hecht 教授らによる有限要素法ソフトウェアパッケージです.
有限要素メッシュの生成, 離散化行列の線形ソルバーおよび可視化の一式を網羅しているため, ユーザーは数理モデルの構築, 時間発展の離散化, 非線形問題の解法に専念にできます.
弱形式の離散化プロセスを専用のスクリプト言語とデータ構造で非常に簡単に記述できるところが, 通常の専用あるいは汎用有限要素解析ソフトウェアとの大きな違いです.
もともとは数値計算の教育を目的として作られましたが, MPI による並列計算や 3次元要素を扱う機能を拡張し, 有限要素法によるシミュレーションのプロトタイプ実行を実現する優れたソフトウェアになっています.
本セミナーは F. Hecht 教授による講演と, 国内で FreeFem++ を用いている研究者の方々による利用法とノウハウ, 及びサイバーメディアセンターでの大型計算機システム, VCC, Octopus での利用の紹介から成ります.
 

以下のような方におすすめです

  • 流体力学の数値シミュレーション、構造解析、電磁解析を行いたい方
  • 一般的な有限要素解析ソフトウェアからの移行に興味がある方
  • C, C++言語 によるプログラム経験がある方

 

プログラム

13:30-14:30 Brain imaging with FreeFem++
Frédéric Hecht ソルボンヌ大学 J. L.リオンス研究所
14:45-15:10 Numerical simulation of crack growth by FreeFem++
高石 武史 武蔵野大学 工学部
     Numerical results of the crack growth model with phase field approach that is derived by Kimura and the author show the advantage of the adaptive mesh method.
15:10-15:35 Shape design of unsteady heat-convection fields
片峯 英次 岐阜工業高等専門学校 機械工学科
     The authors describe the shape design for controlling the temperature distribution history in the unsteady heat convection field to the target temperature distribution history. The square error integral between the actual temperature distributions and the target temperature distributions is used as the objective functional.Reshaping is carried out by the traction method proposed as an approach to solving shape optimization problems.The validity of proposed method is confirmed by results of 2D numerical analyses.
15:45-16:10 Shape optimization problem for suppressing time periodic flows
中澤 嵩 大阪大学 数理データ科学研究センター
     In this presentation, the new shape optimization method is developed, where the eigenvalue of Snapshot Proper Orthogonal Decomposition(POD) is defined as the cost function and the nonstationary Navier-Stokes problem and the eigenvalue problem of snapshot POD are used as the constraint functions. Numerical results reveal that time periodic flow is suppressed by the shape optimization method.
16:10-16:35 Shape optimization analyses by FreeFem++
畔上 秀幸 名古屋大学 大学院情報学研究科
     Problems finding shapes of domains in boundary value problems of partial differential equations are solved by FreeFem++. The outline of formulation and solution of the shape optimization problem is introduced and applied to some engineering problems.
16:45-17:00 Usage of FreeFem++ on VCC/Octopus systems in Cybermedia Center
鈴木 厚 大阪大学 サイバーメディアセンター
     FreeFem++ is installed on VCC and Octopus systems linked with Intel Math Kernel Library to utilize latest multi-core CPU. FreeFem++ script to use direct linear solvers, Intel Pardiso, MUMPS, and Dissection for multi-core shared memory computing node is shown.

 

2017.07.20

大規模連立一次方程式の解法について : 直接法

概要

 本セミナーでは、大規模連立一次方程式を求解する直接法ソフトウェアパッケージについて解説し、スーパースカラー型並列計算機 VCC、ベクトル型並列計算機 SX-ACE での利用法を紹介します。
 

目次

・直接法概観
・疎行列データ格納形式、CSR
・直接法ソフトウェアパッケージの利用
 初期化、シンボリック分解、数値分解、前進後退代入、終了処理の手続について
・VCC/SX-ACE でのライブラリーのリンク方法
 

こんな方におすすめです

・流体、構造、電磁場解析などの数値シミュレーションで連立一次方程式を解きたい方
・マルチコアCPUと共有メモリー構成での並列計算に興味のある方
・C、Fortran によるプログラム経験がある方
 

備考

・座学および実習からなるセミナーです。
・ネットワークに接続可能で、ターミナルソフトのインストールされたノートPCをお持ちください
・スーパーコンピュータSX-ACE、VCCを1週間自由に使える「無料お試しアカウント」付きです。
 

直接法について

 工学や物理学での流体、構造、電磁場解析など数値シミュレーションでは偏微分方程式を離散化して生じる大規模な連立の線形あるいは非線形の方程式を解く必要があります。非線形問題は Newton 法などによって線形化することで、最終的に大規模な疎行列からなる連立一次方程式を解くことになります。
 
 疎行列解法には LU 分解により構成される直接法と共役勾配法などに代表される反復法があります。直接法は非線形性が強い問題から得られた行列、あるいは異なる物理係数により条件数が大きい行列などの反復法が苦手とする行列に対しても安定して求解できますが、計算量が多い問題点があります。一方、反復法は計算量は少ないが、反復計算の収束は問題に強く依存し現実的な時間内に収束しない場合もあります。
 
 本セミナーでは近年のソフトウェア技術の進歩と数学理論の発展により並列化が可能になり、計算効率が向上している直接法を取り上げます。サイバーメディアセンターの VCC では Intel MKL に付属する Pardisoソフトウェアおよび、オープンソースソフトウェアの MUMPS と Dissection が利用できます。また、SX-ACE では後者の2つのソフトウェアが利用できます。セミナー後半ではこれらのソフトウェアの利用法を解説し実習を行ないます。これらの直接法ソフトウェアは共有メモリーのマルチコア CPU 構成で稼動するため、既存のコードの計算時間を短縮することが容易にできます。また Dissection は4倍精度演算も可能なため、倍精度演算による求解では精度が不足する問題もターゲットとすることができます。
 

公開資料

講演資料(pdf)
実習用ソースコード(.tar.gz)

 

2016.11.08

RIIT チュートリアル 2016 - Julia & FreeFem++

九州大学 情報基盤研究開発センターにて、代表的なフリーソフトウェアである Julia とFreeFem++ の実習付きチュートリアルを開催します.(共催:大阪大学 サイバーメディアセンター)
 
参加をご希望の方は下記のページを御覧ください。
九州大学 情報基盤研究開発センターHP 案内ページ
※申込期限は,11月18日(金)となります。
 

科学技術計算専用言語 Julia

日時

    11月24日(木) 13:00 - 17:00

講師

    降籏 大介 氏(大阪大学 サイバーメディアセンター)

概要

    Julia はマサチューセッツ工科大学 (MIT) で開発された科学技術計算専用言語でMatlab や Python によく似た使いやすさと C 言語や Fortran と同等の高速さを兼ね備えた最先端軽量プログラミング言語として注目されています.Julia の文法は科学技術計算に適しており,BLAS, LAPACK, GMP などの定番ライブラリが最初から組み込まれています.整数・実数の任意精度計算,並列計算,オブジェクト指向のさらに先の多重ディスパッチをサポートしています.1,000 以上のユーザ作ライブラリ (Package) が公式に登録されています.C, Python,Fortran などの他の言語との相互呼び出しが可能であり,外部プログラムの呼び出しなどのシェル的な利用もできます.ドキュメントも完備されており,ユーザコミュニティも活発です.MIT ライセンスとしてフリーかつオープンソースであることも大きな特長です.
    本チュートリアルでは, Julia 言語そのものについての入門的解説から始め,非線形偏微分方程式の求解を例にした Julia による数値解析手法の紹介,および並列計算について解説します.

プログラム

    13:00 - 14:10 Julia 言語そのものについて入門的解説
    14:25 - 15:35 Julia 言語による数値解析
    - 非線形偏微分方程式を例にして
    15:50 - 17:00 Julia 言語による並列計算

     

FreeFem++ による有限要素プログラミング

日時

    11月25日(金) 10:00 - 17:00

講師

    鈴木 厚 氏(大阪大学 サイバーメディアセンター)

概要

    FreeFem++ はパリ第六(ピエールマリーキュリー)大学の J.-L. Lions 研究所のF. Hecht 教授らによる有限要素法ソフトウェアパッケージです.有限要素メッシュの生成,離散化行列の線形ソルバーおよび可視化の一式を網羅しているため,ユーザーは数理モデルの構築,時間発展の離散化,非線形問題の解法に専念にできます.弱形式の離散化プロセスを専用のスクリプト言語とデータ構造で非常に簡単に記述できるところが,通常の専用あるいは汎用有限要素解析ソフトウェアとの大きな違いです.
    もともとは数値計算の教育を目的として作られましたが,並列計算や 3次元要素を扱う機能を拡張し,有限要素法によるシミュレーションのプロトタイプ実行を実現する優れたソフトウェアになっています.
    FreeFem++ は非常に強力なツールですが,その反面,ソフトウェアを使いこなすためには有限要素法の数学的記述法とスクリプト言語記述の知識が必要になります.本チュートリアルでは,代表的な偏微分方程式の弱形式による記述法から始め,剛性行列の記述方法と連立一次方程式ソルバーの利用法,非線形反復の実現方法を概観します.3次元計算では,連立一次方程式を GMRES 法などの反復法で解くことになりますが,適切な前処理を選択することが高速計算のためには重要になります.直接法を部分的に取り込んだ Additive Schwarz 法による前処理を紹介します.

プログラム

    10:00 - 11:00 偏微分方程式と弱形式
    - Poisson 方程式,Navier-Stokes 方程式,静磁場方程式
    11:15 - 12:15 弱形式から有限要素剛性行列へ
    - 疎行列と連立方程式,非線形反復のための Newton 法
    13:45 - 14:45 FreeFem++ 言語
    - matrix, array, for loop, function
    15:00 - 17:00 3次元問題と実習
    - Additive Schwarz 前処理による GMRES 法を用いた反復解法

 

参考リンク

2016.08.03

高分子材料系LAMMPS大規模計算の活用入門セミナー(第4回/全4回)

概要

LAMMPSは、米国を中心に、高分子材料系のMDの標準的なソルバーであり、「京」産業利用での利用数も多い。阪大では、LAMMPSのGPU版CPU版をVCCクラスターの導入済みアプリとしHPC支援し始めた。本勉強会では、広く産業界を含めた研究者を対象に、LAMMPSでの大規模計算に関するスキルの相互的向上を目的としている。さらに、計算機科学の研究者・技術者の参加を促し、手元のPCレベルから、「京」HPCIスパコンや商用クラウドを用いた超大規模計算をenableにし、研究と計算をaccelerateする。
第4回目は、LAMMPS のReaxFF オプションについて、将来のManyCore システムに向けた自前改造の検討について、既存プログラムへの最適化適用の考え方と実践的な対応の仕方について、講演する。なお、現時点では、LAMMPS でのReaxFF のOpenMP 最適化などは、実施されていない模様であり、大規模化に向けては何らかの対処が必要な状況である。
第4回の参加申し込みはこちらからお願いいたします。

 

日  程 : 第1回:2016年4月14日 終了しました
第2回:2016年6月1日 終了しました
第3回:2016年7月13日 終了しました
第4回:2016年8月3日 終了しました
場  所 : グランフロント大阪 タワーC 9F VisLab OSAKA
定  員 : 15名程度 (下記(1)と(2)のバランスを考慮する。)
参加資格 : (1) 高分子材料を研究開発する企業研究者、若手研究者、大学院生

    相互的にスキルアップを目指す勉強会であるため、勉強会で課す宿題の実施が可能な方を優先させていただきます

(2) 大規模計算技術の計算機科学に関わる研究者・技術者

主  催 : 大阪大学サイバーメディアセンター
jh160036 「高分子材料系の粗視化MDの次世代大規模HPC利用の基盤的研究」
協  力 : (一財)高度情報科学技術研究機構

 

内容

第1回 4月14日(木) 終了しました
10:00~12:00 事前準備(予習的な利用)
・ノートパソコンに、LAMMPSをインストール(コンパイル)する。
・可視化ソフトのVMDもインストールする。
13:00~14:00 高分子物理学研究のためのLAMMPS紹介
(短い1本鎖の例とした、ハンズオンセミナー)
14:15~15:15 1本の高分子鎖の、Kremer-Grest模型による統計物理計算
(初期配置を自分で作成し慣性半径のN依存性を調べる等)
15:30~16:00 多数本の高分子のシミュレーション(replicateとdeform)
16:15~17:15 Winmostarを利用した全原子模型のMD計算(ガラス転移温度の評価)
17:15~17:30 宿題と割り当て
第2回 6月1日(水) 終了しました
10:00~12:00 宿題の実施内容の発表(+ディスカッション)
13:00~13:30 LAMMPS素人ユーザー向けのお手軽「京」利用入門
(バッチシステムの仕組みと、ジョブ実行のコツなど)
13:30~14:15 VCCクラスターを利用したLAMMPSのGPU計算・MPI並列計算(実習付)
14:30~15:15 AVS/Expressを利用したLAMMPSデータのVR可視化
15:30~16:15 VMD,OCTA/gourmetを利用したVR可視化
16:15~17:15 うめきたのVR可視化装置の利用
第3回 7月13日(水) 終了しました
10:30~11:15 LAMMPSの大規模並列計算用パラメータ最適化方針
11:15~12:00 上記の実習
13:00~14:00 プロファイラ等を利用したベンチマーク評価の実務(座学)
14:15~15:45 実習
16:00~17:00 各システムでの評価検討の宿題と割り当て
第4回 8月3日(水) 終了しました
11:00~11:40 ReaxFF についての紹介
11:40~12:00 前回の復習(動作確認とプロファイル取得)
12:00~13:30 (昼食)
13:30~14:15 MD 計算などにおけるOpenMP によるManyCore 向けの並列対処の定石と、
OpenMP タスク並列による経過時間短縮法
14:15~15:00 MPI/OpenMP の実習体験

  • OpenMP での足し込み衝突回避の作業用配列を使う事例
  • 異なる計算をタスク並列する事例
15:00~15:15 (休憩)
15:15~16:00 対話型ミーティング:
各自、これまで3回のセミナーを受けてのLAMMPS 大規模計算等について
16:00~16:45 LAMMPS のReaxFF コードの最適化適用の試行的な実施
16:45~17:30 HPCI や京の申請に向けた性能データ取得 (解説・支援)

 

参考資料

第2回 予告資料
第2回資料「VCCクラスターを利用したLAMMPSのGPU計算・MPI並列計算」

 

2016.07.13

高分子材料系LAMMPS大規模計算の活用入門セミナー(第3回/全4回)

概要

LAMMPSは、米国を中心に、高分子材料系のMDの標準的なソルバーであり、「京」産業利用での利用数も多い。阪大では、LAMMPSのGPU版CPU版をVCCクラスターの導入済みアプリとしHPC支援し始めた。本勉強会では、広く産業界を含めた研究者を対象に、LAMMPSでの大規模計算に関するスキルの相互的向上を目的としている。さらに、計算機科学の研究者・技術者の参加を促し、手元のPCレベルから、「京」HPCIスパコンや商用クラウドを用いた超大規模計算をenableにし、研究と計算をaccelerateする。
第3回の参加申し込みはこちらからお願いいたします。
 

日  程 : 第1回:2016年4月14日 終了しました
第2回:2016年6月1日 終了しました
第3回:2016年7月13日
第4回:8月開催予定
場  所 : グランフロント大阪 タワーC 9F VisLab OSAKA
定  員 : 15名程度 (下記(1)と(2)のバランスを考慮する。)
参加資格 : (1) 高分子材料を研究開発する企業研究者、若手研究者、大学院生

    相互的にスキルアップを目指す勉強会であるため、勉強会で課す宿題の実施が可能な方を優先させていただきます

(2) 大規模計算技術の計算機科学に関わる研究者・技術者

主  催 : 大阪大学サイバーメディアセンター
jh160036 「高分子材料系の粗視化MDの次世代大規模HPC利用の基盤的研究」
協  力 : (一財)高度情報科学技術研究機構

 

内容

第1回 4月14日(木) 終了しました
10:00~12:00 事前準備(予習的な利用)
・ノートパソコンに、LAMMPSをインストール(コンパイル)する。
・可視化ソフトのVMDもインストールする。
13:00~14:00 高分子物理学研究のためのLAMMPS紹介
(短い1本鎖の例とした、ハンズオンセミナー)
14:15~15:15 1本の高分子鎖の、Kremer-Grest模型による統計物理計算
(初期配置を自分で作成し慣性半径のN依存性を調べる等)
15:30~16:00 多数本の高分子のシミュレーション(replicateとdeform)
16:15~17:15 Winmostarを利用した全原子模型のMD計算(ガラス転移温度の評価)
17:15~17:30 宿題と割り当て
第2回 6月1日(水) 終了しました
10:00~12:00 宿題の実施内容の発表(+ディスカッション)
13:00~13:30 LAMMPS素人ユーザー向けのお手軽「京」利用入門
(バッチシステムの仕組みと、ジョブ実行のコツなど)
13:30~14:15 VCCクラスターを利用したLAMMPSのGPU計算・MPI並列計算(実習付)
14:30~15:15 AVS/Expressを利用したLAMMPSデータのVR可視化
15:30~16:15 VMD,OCTA/gourmetを利用したVR可視化
16:15~17:15 うめきたのVR可視化装置の利用
第3回 7月13日(水)
10:30~11:15 LAMMPSの大規模並列計算用パラメータ最適化方針
11:15~12:00 上記の実習
13:00~14:00 プロファイラ等を利用したベンチマーク評価の実務(座学)
14:15~15:45 実習
16:00~17:00 各システムでの評価検討の宿題と割り当て
第4回 8月開催予定
10:30~12:00 各システムでの評価検討の相互レビュー
13:00~ 大規模並列分散データ解析などの講演や実習

 

参考資料

第2回 予告資料
第2回資料「VCCクラスターを利用したLAMMPSのGPU計算・MPI並列計算」

 

2016.06.03

高分子材料系LAMMPS大規模計算の活用入門セミナー(第2回/全4回)

概要

LAMMPSは、米国を中心に、高分子材料系のMDの標準的なソルバーであり、「京」産業利用での利用数も多い。阪大では、LAMMPSのGPU版CPU版をVCCクラスターの導入済みアプリとしHPC支援し始めた。本勉強会では、広く産業界を含めた研究者を対象に、LAMMPSでの大規模計算に関するスキルの相互的向上を目的としている。さらに、計算機科学の研究者・技術者の参加を促し、手元のPCレベルから、「京」HPCIスパコンや商用クラウドを用いた超大規模計算をenableにし、研究と計算をaccelerateする。
第2回の参加申し込みはこちらからお願いいたします。
(5/23追記)第2回 予告資料を公開しました。
 

日  程 : 第1回:2016年4月14日 終了しました
第2回:2016年6月1日
第3回:7月開催予定
第4回:8月開催予定
場  所 : グランフロント大阪 タワーC 9F VisLab OSAKA
定  員 : 15名程度 (下記(1)と(2)のバランスを考慮する。)
参加資格 : (1) 高分子材料を研究開発する企業研究者、若手研究者、大学院生

    相互的にスキルアップを目指す勉強会であるため、勉強会で課す宿題の実施が可能な方を優先させていただきます

(2) 大規模計算技術の計算機科学に関わる研究者・技術者

主  催 : 大阪大学サイバーメディアセンター
jh160036 「高分子材料系の粗視化MDの次世代大規模HPC利用の基盤的研究」
協  力 : (一財)高度情報科学技術研究機構

 

内容

第1回 4月14日(木) 終了しました
10:00~12:00 事前準備(予習的な利用)
・ノートパソコンに、LAMMPSをインストール(コンパイル)する。
・可視化ソフトのVMDもインストールする。
13:00~14:00 高分子物理学研究のためのLAMMPS紹介
(短い1本鎖の例とした、ハンズオンセミナー)
14:15~15:15 1本の高分子鎖の、Kremer-Grest模型による統計物理計算
(初期配置を自分で作成し慣性半径のN依存性を調べる等)
15:30~16:00 多数本の高分子のシミュレーション(replicateとdeform)
16:15~17:15 Winmostarを利用した全原子模型のMD計算(ガラス転移温度の評価)
17:15~17:30 宿題と割り当て
第2回 6月1日(水)
10:00~12:00 宿題の実施内容の発表(+ディスカッション)
13:00~13:30 LAMMPS素人ユーザー向けのお手軽「京」利用入門
(バッチシステムの仕組みと、ジョブ実行のコツなど)
13:30~14:15 VCCクラスターを利用したLAMMPSのGPU計算・MPI並列計算(実習付)
14:30~15:15 AVS/Expressを利用したLAMMPSデータのVR可視化
15:30~16:15 VMD,OCTA/gourmetを利用したVR可視化
16:15~17:15 うめきたのVR可視化装置の利用
第3回 7月開催予定
10:30~11:15 LAMMPSの大規模並列計算用パラメータ最適化方針
11:15~12:00 上記の実習
13:00~14:00 プロファイラ等を利用したベンチマーク評価の実務(座学)
14:15~15:45 実習
16:00~17:00 各システムでの評価検討の宿題と割り当て
第4回 8月開催予定
10:30~12:00 各システムでの評価検討の相互レビュー
13:00~ 大規模並列分散データ解析などの講演や実習

 

参考資料

第2回 予告資料
第2回資料「VCCクラスターを利用したLAMMPSのGPU計算・MPI並列計算」

 

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