SS研HPCフォーラム2024 HPC、どう使ってる？　～HPCをもっと楽しもう！～

投稿日時 : 2024/08/06  システム担当者  カテゴリ:2024年度

印刷用ご案内

日時 2024年8月6日(火) 10:00-16:00
開催方法 場所：富士通ソリューションスクエアS棟3階P1
(住所：東京都大田区新蒲田1-17-25)
ハイブリッド開催(集合 ＋ オンライン配信(ZOOM))
配信は午前中のみとなります。是非、現地での討論にご参加ください。また、現地参加には人数制限があります。先着順となりますのでご了承ください。
参加対象 SS研会員に限らず、どなたでも参加可能。
参加費 無料
参加申込み [開催済]
その他 SS研では本フォーラム以外に以下のオープンフォーラムを開催します。
ご興味がございましたら是非ご参加ください。

開催趣旨

　今回のHPCフォーラムは、従来の講演会形式ではなく、参加者の皆さんが小グループに分かれて議論を行うワークショップ形式で開催し、より良いHPCの使い方について大いに討論して頂きたいと思います。
　昨今、HPC上で実行されるアプリケーションはMPI等を使った並列シミュレーションだけではなく、大規模ワークフローの実行やPythonで記述されたフレームワーク経由でHPCを使う事例が増えてきています。
　このように使い方が多様化するアプリケーションをHPC上でより良く使うには、個々のプログラムの性能や利用者毎の使い勝手だけでなく、システム全体の効率や利用者間の公平性などを総合的に考える必要があります。そこで、今回のHPCフォーラムでは、まず数名の講演者の皆様に、現在HPCがどのように使われているのか、もしくは、より良いHPCの利用に向けてどのような方法が考えられるか、などについてお話しして頂きます。その後、参加者の皆さんに小人数のテーブルに分かれて頂き、昼食も含めて3時間ほど、HPCの使い方について自由に討論（もしくは雑談）して頂きます。最後に、各テーブルでの討論の概要を参加者全体で共有することで、今後のより良いHPC環境の実現に向けた一歩に出来れば、と考えております。
　前半の話題提供はオンラインと現地のハイブリッド開催ですが、後半の討論は現地のみでの開催です。是非この機会に現地でご参加いただき、HPCの使い方についての雑談をお楽しみください。

プログラム(敬称略)※予告なく変更する場合がございます。予めご了承下さい。

【公開可能な資料のみ順次本ページに掲載予定】

9:30- 受付開始　　（現地参加）
9:50- アクセス開始（オンライン参加）
[司会]富士通委員
10:00-10:10
開催趣旨説明
南里 豪志(九州大学)
10:10-12:00
話題提供
話題提供（予定）
創薬DXプラットフォーム
　　千葉 峻太朗（理化学研究所）
　　　　　　プロフィール・アブストラクト
　　　　　　講演資料 （PDF：4.3MB）

天気予報を支えるHPC　～「数値予報」の実際～
　　長谷川 昌樹（気象庁）
　　　　　　プロフィール・アブストラクト
　　　　　　講演資料 （PDF：5.1MB）

生成AIで拓くものづくりの民主化と自動化
　　西口 浩司（名古屋大学）
　　　　　　プロフィール・アブストラクト
　　　　　　講演資料 （PDF：4.3MB）

スーパーコンピュータ「富岳」で学習した大規模言語モデルFugaku-LLM
　　白幡 晃一（富士通株式会社）
　　　　　　プロフィール・アブストラクト
　　　　　　講演資料（PDF：3.0MB）

HPCシステムのインタラクティブ化技術　大規模並列アプリの即時実行・効率化
　　大辻 弘貴（富士通株式会社）
　　　　　　プロフィール・アブストラクト
　　　　　　講演資料（PDF：3.9MB）
12:00-13:00 ランチミーティング(60分)
軽食をご用意します。
13:00-14:10
グループ討論(70分)
複数のグループに分かれて討論
 
14:10-14:20 休憩(10分)
14:20-14:50
討論結果共有(30分)
各グループでの討論結果を共有
14:50-15:00 閉会あいさつ
15:00-16:00 お時間のある方は残って自由討論(60分)

講演者

創薬DXプラットフォーム

lecturer

千葉 峻太朗
理化学研究所　計算科学研究センター　研究員
[略歴]
2017年－現在　　 理化学研究所　研究員
2013年－2017年　東京工業大学大学院　情報生命博士教育院
　　　　　　　　　特任助教
2013年 　　　　　東京工業大学大学院　生体分子機能工学専攻
　　　　　　　　　櫻井実研究室　博士（工学）取得
　
[研究分野、研究テーマ]
  • 生体分子の解析のための分子シミュレーション・機械学習
  • 創薬計算のためのワークフロー構築
[所属学会、受賞歴、著書など]
  • 日本薬学会 構造活性相関部会　幹事・分野ファシリテータ
  • ライフインテリジェンスコンソーシアム（LINC）のWG03「バイオロジクス・ニューモダリティ」のリーダ
  • 構造活性相関シンポジウム優秀発表賞（口頭） 「幾何学的相互作用解析と機械学習による抗原-抗体複合体側鎖モデル構造の妥当性予測」 第48回構造活性相関シンポジウム （2020年）
  • 構造活性相関シンポジウム優秀発表賞（口頭） 「抗原・抗体複合体立体構造に基づく２アミノ酸同時変異戦略による新規抗体創製」第47回構造活性相関シンポジウム （2019年）
[アブストラクト]
創薬には、薬の標的タンパク質の決定、標的タンパク質の機能を制御する化合物のデザイン、その化合物の医薬品としての安全性の担保、薬効の評価など多数のプロセスが存在します。いままで、私たちは個別のプロセスを高効率化するAIやシミュレーション技術を開発してきました。そして、さらにそれらを一つのシステムに統合し、創薬プロセスを一気通貫させる「創薬DXプラットフォーム」の開発によって、創薬プロセスの全体最適化を目指しています。
[キーワード]
  • IT創薬、DX、HPC,ワークフロー, スーパーコンピュータ「富岳」

天気予報を支えるHPC　～「数値予報」の実際～

lecturer

長谷川 昌樹
気象庁 情報基盤部 数値予報課
数値予報モデル基盤技術開発室 調査官
[略歴]
1987年 気象大学校卒業後、旭川地方気象台、札幌管区気象台、気象庁本庁、気象衛星センターにて、気象観測、地震観測、気象予報、計算機システムの運用・整備、技術開発計画の調整、気象衛星の運用計画・整備計画などに従事。気象業務の様々な現場で、計算機システムの導入に取組む。特に、職歴の半分は歴代スーパーコンピュータシステムの導入・運用管理にあたった。

2024年4月 数値予報課 調査官
2023年4月 気象衛星センター所長
2021年4月 気象衛星課長
2019年4月 気象衛星課 衛星運用事業管理官
2017年10月 企画課 技術開発調整官
2014年4月 情報通信課 プログラム班長
1987年-2014年 旭川地方気象台、札幌管区気象台、気象庁本庁
1983年4月 気象大学校
[アブストラクト]
こんにちの天気予報は、「数値予報」を使うことで高い精度で行われている。これは、HPCによって初めて可能となった非常に高度で複雑な処理である。同時に、国民の安全・安心を支える役割を担っており、いつも欠かさず確実に実行することが求められている。気象庁が毎日の天気予報のために計算している数値予報の中身や、その複雑な処理を確実に管理・実行するための工夫の一端を紹介する。
[キーワード]
  • 数値予報、データ同化、可用性、ジョブ制御、ワークフロー

生成AIで拓くものづくりの民主化と自動化

lecturer

西口 浩司 (NISHIGUCH Koji)
名古屋大学 大学院工学研究科 准教授
[略歴]
名古屋大学 大学院工学研究科 准教授、理化学研究所 計算科学研究センター 客員研究員。2015年 広島大学 大学院工学研究科 博士課程修了、博士（工学）。日東電工株式会社、理化学研究所 計算科学研究機構 特別研究員、理化学研究所 計算科学研究センター 特別研究員、名古屋大学 大学院工学研究科 講師を経て、2023年より現職。超並列計算に適したオイラー型構造・流体統一解法とその深層生成モデル，および産業応用の研究に従事。
[研究分野、研究テーマ]
  • 計算力学（非線形構造解析，流体構造連成解析）
  • 高性能計算
  • 3D生成AI
[所属学会、受賞歴、著書など]
International Association of Computational Mechanics
日本計算工学会
日本機械学会
自動車技術会
土木学会
日本建築学会

[受賞歴]
  1. 第29回計算工学講演会グラフィクスアワード特別賞（High performance賞），2024年6月，日本計算工学会
  2. 第27回計算工学講演会グラフィクスアワード最優秀賞，2022年6月，日本計算工学会
  3. 第27回計算工学講演会グラフィクスアワード動画賞，2022年6月，日本計算工学会
  4. 第26回計算工学講演会グラフィクスアワード特別賞（Meshman Data Science賞），2021年5月，日本計算工学会
  5. 応用力学論文奨励賞，2019年6月，土木学会 応用力学委員会
  6. 応用力学シンポジウム講演賞，2016年12月，土木学会 応用力学委員会
  7. 論文賞，2015年5月，日本計算工学会
  8. 奨学褒章，2010年3月，日本船舶海洋工学会
  9. 奨学褒章，2008年3月，日本船舶海洋工学会
  10. エクセレント・スチューデント・スカラシップ，2007年12月，広島大学
[アブストラクト]
2022年以降，Dream Fusion（Google），Magic 3D（Nvidia），Point-E（OpenAI）をはじめとする3D生成AI（text-to-3Dモデル）が続々と登場している．ただし，自然言語・画像・動画に比べ3D形状のデータセット数は少なく，構造力学的情報が含まれたデータセットは提案されていない．そこで我々は，構造最適設計が難しいギガキャスト構造等への応用を目指し，スーパーコンピュータ「富岳」による超多ケース弾塑性解析で作成したデータセットに基づく3D生成AI（parameter-to-3Dモデル）の研究を進めている．本講演では，その現況と今後の展開について述べるとともに，日米欧で活発化している AI for Scienceの最新動向についても概観する．
[キーワード]
  • 3D生成AI, ギガキャスト, スーパーコンピュータ「富岳」, 弾塑性解析, AI for Science

スーパーコンピュータ「富岳」で学習した大規模言語モデルFugaku-LLM

lecturer

白幡 晃一
富士通株式会社　人工知能研究所
シニアプロジェクトディレクター
[略歴]
2015年3月 東京工業大学 大学院情報理工学研究科 博士後期課程修了　博士（理学）
2015年4月　株式会社富士通研究所　コンピュータシステム研究所　入社
2018年10月～2021年3月　株式会社富士通研究所 ICTシステム研究所　シニアリサーチャー
2021年4月～2022年3月　富士通株式会社　ICTシステム研究所　主任研究員
2022年4月～2023年3月　富士通株式会社　コンピューティング研究所　プロジェクトマネージャー
2023年6月～2024年3月　富士通株式会社　コンピューティング研究所　リサーチディレクター
2024年4月～現在　富士通株式会社　人工知能研究所　シニアプロジェクトディレクター
[研究分野、研究テーマ]
  • 深層学習や構造解析・流体・量子化学シミュレーションの高速化
  • 性能と信頼性を両立する大規模言語モデル・生成AIの開発
[所属学会、受賞歴、著書など]
  • 情報処理学会
  • 2020年、2021年スーパーコンピュータ「富岳」およびABCIを用いて機械学習処理性能ベンチマークMLPerf HPCで世界最高性能を達成
[アブストラクト]
日本のトップスパコンである「富岳」では元々大規模言語モデル(LLM) 等の大規模深層学習モデルの学習は想定アプリケーションでなかったため、それに向けた性能最適化は実装されていなかった。大規模深層学習モデルを開発するための計算環境を整備するため、「富岳」を活用したLLMの分散並列学習手法として、「富岳」上で深層学習フレームワークを用いた大規模分散並列実行の性能を最適化し、日本語を中心とした独自のデータで一からLLMを学習した。
[キーワード]
  • 「富岳」、大規模言語モデル、分散並列学習、生成AI、深層学習

HPCシステムのインタラクティブ化技術
　大規模並列アプリの即時実行・効率化

lecturer

大辻 弘貴 (Ohtsuji Hiroki)
富士通株式会社 コンピューティング研究所
プリンシパルリサーチャー
[略歴]
2021年10月 富士通株式会社コンピューティング研究所
　　　　　　　プリンシパルリサーチャー
　2016年4月 株式会社富士通研究所（現富士通株式会社）入社
　2016年3月 筑波大学大学院コンピュータサイエンス専攻
　　　　　　　博士後期課程修了
　　　　　　　博士（工学）
[研究分野、研究テーマ]
  • 高性能計算環境向けシステムソフトウェア
  • 高速並列ファイルシステム
  • ジョブスケジューラシステム
  • 大規模並列システムの設計・構築および運用
[所属学会、受賞歴、著書など]
  • 情報処理学会学会（HPC研究会運営委員）
  • IEEE会員
[アブストラクト]
HPCシステムの多くは投入されたタスクを順次実行するジョブスケジューラにより運用されていることから、数分で終わる処理であったとしても長時間の待機を余儀なくされることがある。この特性は、大容量化が進むAIアプリケーションをHPCシステムで動作させる際に大きな課題となっている。本講演では、富士通が開発を進めている「インタラクティブHPC」技術の解説と適用事例紹介を行う。本技術は、並列処理の時間分割実行を極めて少ない性能劣化で実現することで、インタラクティブ実行を可能にするとともにシステム全体の利用効率を向上させることができる。
[キーワード]
  • HPCシステム, 効率化, ジョブスケジューラ, バッチキューシステム, タイムスライス実行