自動チューニング研究会では、オープンアカデミックセッションを
企画しております。自動チューニング研究会会員以外の方も自由に参加できる勉強会です。
多くの方の参加をお待ちしております。

日時 : 7 月 27 日(金)15:00~17:00
会場 : 電気通信大学 西9号館3階AVホール
http://www.uec.ac.jp/about/profile/access/


講演1:15:00~16:00

高橋大介(筑波大学)

タイトル:
「数値計算ライブラリ分野の研究開発ロードマップと今後の展望」

概要:
 本発表では,今後のハイパフォーマンスコンピューティングに向けた技術課題お
びそれに向けた研究開発ロードマップについて,戦略的高性能計算システム開発に関
するワークショップ(SDHPC)の議論をもとに2012年3月にまとめられた「HPCI技術
ロードマップ白書」において,数値計算ライブラリワーキンググループがまとめた研
究開発ロードマップのうち,エクサフロップス級マシンにおける数値計算ライブラリ
を実現する上で必要な技術項目と今後の展望について述べる.



講演2:16:00~17:00

小野謙二(理化学研究所)

タイトル:
「エクサロードマップにおける数値ライブラリの役割」

概要:
戦略的高性能計算システム開発に関するワークショップ(SDHPC)において議論された内容を踏まえ、エクサ機開発に向けた数値ライブラリの取り組みについて議論する。これから、エクサ機のフィージビリティスタディが始まる段階であるが、その取り組みの概要について情報共有を図る。
また、フレームワークについて、設計の要点や注意点など、いくつかの事例を紹介する。
Read More ...

0 コメント

第2回協定講座シンポジウム
「計算科学 次代を担う若手の集い」

 神戸大学大学院システム情報学研究科協定講座は,京都大学・大阪大学・奈良先端科学技術大学院大学・筑波大学・名古屋大学の5大学との連携によって構成された組織です。協定講座シンポジウムは、主にこれらの大学間における研究交流を活性化させる目的で、テーマを変えながら年に3回程度、開催していく予定です。
 第2回目は、修士学生による発表を中心とする研究会を行います。これは、優秀な学生に、良い発表機会と同年代の学生との交流の場を早めに提供することで、研究をエンカレッジすることを目的としています。講演者は各大学1名、30分程度とさせて頂きますが、ポスター発表も設けます。
 みなさまの積極的なご参加と活発な議論をお待ちしております。

日時: 2012年8月23日(木)
会場: 神戸大学 瀧川記念学術交流会館 2階 大会議室
    (神戸市灘区六甲台町1-1 神戸大学六甲台第2キャンパス)
    http://www.kobe-u.ac.jp/guid/access/rokko/rokkodai-dai2.html
参加費: 無料(懇親会会費: 1,000円)

詳細:
Read More ...

0 コメント

◇ 数値線形代数に関する講演 ◇


日時:   7月24日(火)10:00~12:00
場所:  東京大学 理学部 7 号館 202 会議室
      http://www.u-tokyo.ac.jp/campusmap/cam01_06_06_j.html

講演者:  Edgar Solomonik (Dept. of EECS, University of California, Berkeley, U. S. A.)

題目:  2.5D algorithms for dense linear algebra


概要: 
Parallel algorithms can use redundant memory to avoid communication and achieve better parallel scalability. We introduce a new parallelization scheme for dense linear algebra computations that exploits any extra available memory adaptively. The scheme is motivated by the classical 2D and 3D matrix multiplication algorithms. The 2D algorithm assigns each processor a 2D matrix block, while the 3D algorithm reduces communication by assigning each processor a cubic block of computational work. 2.5D algorithms generalize 2D and 3D algorithms, using the largest blocks which can fit in memory in order to minimize communication. We start with 2.5D matrix multiplication then introduce 2.5D algorithms for LU, Cholesky, triangular solve, and Cholesky-QR. Communication cost analysis demonstrates that these 2.5D algorithms have optimal bandwidth and latency costs. The 2.5D matrix multiplication algorithm also achieves perfect strong scaling complexity. The theoretical improvement in communication cost is matched by practical topology-aware mapping advantages of the virtual decomposition. A performance study on a Blue Gene/P supercomputer demonstrates significant improvements in strong scalability and efficiency at 65,536 cores.
Read More ...

0 コメント

セミナー「疎行列直接解法を使って連立1次方程式を解いてみよう」

日時: 2012年7月27日(金) 10:00 - 17:00
場所: 神戸大学統合研究拠点 2階セミナー室
    (http://www.kobe-u.ac.jp/kuirc/access.html
講師: 猪貝光祥(日立超LSI(株))
    山本有作(神戸大学大学院システム情報学研究科)
費用: 無料
定員: 15名

大規模な連立1次方程式の求解には反復解法がよく使われますが,悪条件の
問題では,反復解法が収束しなかったり,多大な計算時間を要したりする
ことがよくあります。そのため,悪条件の問題に対しても頑健な直接解法
(ガウスの消去法に基づく解法)が,今でも重要な解法として使われてい
ます。本セミナーでは大規模疎行列に対する直接解法について,原理から
並列化の手法までを学びます。また,使いやすい疎行列直接解法ライブラ
リとして PARDISO を取り上げ,基本的な使い方から,マルチコアプロセッ
サを用いた並列計算までを実習形式で学びます。PARDISO の使い方をマス
ターして,ご自身のシミュレーションに生かしてみませんか?

プログラム:
<午前の部: 10:00-12:00>
・ガウスの消去法に基づく連立1次方程式の解法
・疎行列に対するガウスの消去法
・フィルイン削減のためのオーダリング
・並列向きのオーダリング
・疎行列直接解法の実装例
・現在利用可能なソフトウェア

<午後の部: 13:00-17:00>
・疎行列直接解法ライブラリを用いた手軽な連立1 次方程式の求解
 - 疎行列のデータ格納形式
 - PARDISO の基本的な使い方
 - マルチコアプロセッサを使った並列計算
・より進んだ使い方
 - PARDISOの診断メッセージの分析法
 - 直接解法と反復解法の使い分け
 - 解が求まらなかったときのトラブルシューティング




受講をご希望の方は, yamamoto (at) cs.kobe-u.ac.jp までご連絡ください.
Read More ...

0 コメント

2012年7月20日(金)10:30-17:30
東京大学駒場キャンパス数理科学研究科棟002講義室

10:30-10:40 オープニング
10:45-11:45 植田琢也 (聖路加国際病院放射線科)
                    医療統計と画像診断
13:30-14:15 石岡文生 (岡山大学大学院法務研究科)
                    胸部大動脈ステント治療に関する統計的アプローチ
14:30-15:15 田邉國士 (早稲田大学理工学術院理工学研究所)
                    医学における逆問題の数理モデル;一数理科学者の管見
15:45-16:30 高橋理 (聖路加国際病院一般内科)
                    臨床と統計学
16:30-17:30 総合討論

Further information
Read More ...

0 コメント

Balanced Incomplete Factorization Preconditioners

2-3pm, July 20 (Fri)
Lecture Room 1 (1212), 12th floor, National Institute of Informatics

José Mas Marí (Professor, Departament de Matemàtica Aplicada, Universitat Politècnica de València, Spain)

 BIF is an incomplete factorization of a square matrix into triangular factors in which standard LU or LDL^T factors (direct factors) and their inverses (inverse factors) can be obtained at the same time. This method is derived from the approach based on the Sherman-Morrison formula. Direct and inverse factors directly influence each other throughout the computation, and consequently, the algorithm to compute the approximate factors may mutually balance dropping in the factors and control their conditioning in this way. For the symmetric positive definite case, we derive the theory and present an algorithm for computing the incomplete LDL^T factorization, we also briefly analyze the nonsymmetric case and how to apply the preconditioner to least square problems. Experimental results will be presented.


On Preconditioned Iterative Methods for Sinc Systems of Linear Third-Order ODEs


3-4pm, July 20 (Fri)
Lecture Room 1 (1212), 12th floor, National Institute of Informatics

Zhi-Ru Ren (Institute of Computational Mathematics, Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences)

 In this talk, we solve the boundary value problems of such equations by sinc discretization and prove that the discrete solutions converge to the true solutions of the ODEs exponentially. The discrete solution is determined by a linear system with the coefficient matrix being a combination of Toeplitz and diagonal matrices. The system can be effectively solved by Krylov subspace iteration methods, such as GMRES, preconditioned by banded matrices. We demonstrate that the eigenvalues of the preconditioned matrix are uniformly bounded within a rectangle on the complex plane independent of the size of the linear system. Numerical examples are given to illustrate the effective performance of our method.

Further information



H-matrices and their Schur complements


2-4pm, July 27 (Fri)
Lecture Room 1 (1212), 12th floor, National Institute of Informatics

José Mas Marí (Professor, Departament de Matemàtica Aplicada, Universitat Politècnica de València, Spain)

 What happens if the comparison matrix of a given matrix is a singular M-matrix? This question will be answered and characterizations of H-matrices with singular or nonsingular comparison matrix will be analyzed. In particular, the case of irreducible matrices will be analyzed and some insights into the reducible case will be given. The spectral radius of the Jacobi matrix of the comparison matrix and the generalized diagonal dominance property are used in the characterizations. Finally, from these characterizations, a partition of the general H-matrix set in three classes is obtained.
  In the second part we will focus on the Schur complement of H-matrices. It is well-known that the Schur complement of some H-matrices is an H-matrix. We will study the Schur complement of any general H-matrixt. In particular it is proved that the Schur complement, if it exists, is an H-matrix and it is studied to which class of H-matrix the Schur complement belongs to. In addition, results are given for singular irreducible H-matrices and for the Schur complement of nonsingular irreducible H-matrices.

Further information 




Read More ...

0 コメント

第37回 数値解析セミナー

2012年7月31日(火)16:30-18:00
東京大学工学部6号館3階セミナー室C (372号室)

保國 惠一(総合研究大学院大学 複合科学研究科 情報学専攻)

大規模最小二乗問題に対する内部反復前処理付きGMRES法
GMRES methods with inner-iteration preconditioning for large least squares problems

The conventional methods for solving large least squares problems such as the CGLS and LSQR methods suffer from slow convergence for ill-conditioned problems. Then, one can use a technique called preconditioning to accelerate the convergence. Conventional preconditioners require CPU time and memory for computing factors of a preconditioning matrix. In this talk, we introduce inner-iteration preconditioning using stationary iterative methods, and show that a sufficient condition under which the generalized minimal residual method (GMRES) preconditioned with the inner iterations determines a least squares solution without breakdown is that the iteration matrix is semi-convergent. This condition is satisfied by the Jacobi and successive overrelaxation (SOR) methods applied to the normal equations. Moreover, we analyse the spectrum of the preconditioned matrix. Finally, numerical experiments show that the method is superior to previous methods, especially for ill-conditioned and rank-deficient problems.

Further information
Read More ...

0 コメント

第27回談話会

日時:
2012 年 7 月 11 日 (水) 18:00~

場所:
芝浦工業大学大宮キャンパス5号館2F 演習室(数理棟5284室)

講演者:
今倉 暁氏 (筑波大学計算科学研究センター)

講演題目:
大規模線形方程式のための減速定常反復型前処理付きKrylov部分空間法およびその自動チューニング技法

講演概要:
線形方程式は様々な科学技術計算の根幹となる計算であり, 現在でもその高速解法の開発が活発に行われています.近年では, 問題規模の大規模化に伴い, 特に反復法の一種である前処理付きKrylov部分空間法が広く用いられています.最近我々は, 反復法を用いた前処理である減速定常反復型前処理に着目し, そのパラメータを最適化する自動チューニング技法を提案しました.本講演では, 前処理付きKrylov部分空間法の概略について紹介し, 提案した自動チューニング技法について紹介します.

詳細web:
Read More ...

0 コメント