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第9回 JCAHPCセミナー(第4回OFP利活用報告会)「人類と地球を護るスーパーコンピューティング」

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現在,人類と地球は新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) という未曾有の危機に直面しています。
問題解決に向けては「防疫」,「治療」,「創薬」など広範囲にわたり様々な手法による研究開発が急務であり,スーパーコンピュータの有する高速な計算能力,データ処理能力の貢献が期待されております。 このような状況の下,HPCI(革新的ハイパフォーマンス・コンピューティング・インフラ (*1) ) においては,関係機関の協力のもと,関連する研究が必要とする計算資源を提供する臨時の課題募集 「新型コロナウイルス感染症対応HPCI臨時公募課題(*2)」 がおこなわれています。

最先端共同HPC基盤施設(JCAHPC: Joint Center for Advanced High Performance Computing)筑波大学計算科学研究センター東京大学情報基盤センターとが共同で設立した組織です。 JCAHPCでは国内最大級の計算性能を有するOakforest-PACSシステム(OFP)を設計,導入し,2016年10月より共同で運用を開始して以来,最先端の計算科学を推進し,我が国と世界の学術及び科学技術の振興に寄与してまいりました。

筑波大学・東京大学の両センターとJCAHPCは,HPCIシステム構成機関として「新型コロナウイルス感染症対応HPCI臨時公募課題」に計算資源を提供し、新型コロナウイルス感染症に関する研究を支援しています。 2020年8月20日現在,合計13課題が採択されていますが,そのうち3課題が最先端共同HPC基盤施設(JCAHPC)のOakforest-PACSを使用したものであり,2課題が筑波大学計算科学研究センターのCygnus,3課題が東大情報基盤センターのOakbridge-CX(OBCX)となっており,60%以上の課題が筑波大・東大関連のシステムを利用して実施されています。

JCAHPCでは,2017年から毎年10月に「OFP利活用報告会」として利用者,JCAHPC教員により,OFPにおける研究開発事例の紹介を実施してまいりました。 第4回目となる今回は「人類と地球を護るスーパーコンピューティング」として,「新型コロナウイルス感染症対応HPCI臨時公募課題」の事例の他,OFPによるゲリラ豪雨予測リアルタイム実証実験について紹介します。 また,「新型コロナウイルス感染症対応HPCI臨時公募課題」についてはOFPだけでなく,Cygnus(筑波大,1件),OBCX(東大,2件)を利用した課題についても紹介いたします。

(*1)HPCI(革新的ハイパフォーマンス・コンピューティング・インフラ)
文部科学省が整備した日本が誇る強力な研究基盤。国立大学・国立研究開発法人に設置されているスーパーコンピュータ等を高速ネットワークで結び、多様なユーザーニーズに応える革新的な共用計算環境を提供している。
(*2)HPCIシステム構成機関の協力により実現した文部科学省主導プロジェクト。新型コロナウイルス感染症対策の研究のために 学術界、産業界を問わず、新型コロナウイルス感染症対策を行っている研究者に合計114PFLOPSの性能を有する多様なスーパーコンピュータ資源を無償で提供する臨時の公募。詳細は https://www.hpci-office.jp/


本利用活用報告会はオンラインにて開催予定です。

第9回JCAHPCセミナー(第4回OFP利活用報告会)
「人類と地球を護るスーパーコンピューティング」

日時:2020 年 10 月 15 日(木)(13 : 00 ~ 17 : 10)
主催:最先端共同HPC基盤施設(JCAHPC)
共催:東京大学情報基盤センター,筑波大学計算科学研究センター
参加費:無料,「事前参加登録」をお願いいたします。

参加申込

申込フォーム

※必ず事前登録をお願いいたします(セミナーの前日まで受け付けます)

プログラム

時 間 講演者/表題 利 用
システム*
13:00 – 13:15 中島研吾(東京大学 JCAHPC)
Opening
13:15 – 13:45 三好建正(理化学研究所)
ゲリラ豪雨予測のリアルタイム実証実験
OFP
13:45 – 14:15 Marco Edoardo Rosti(OIST)
Spreading of polydisperse droplets
in a turbulent puff of saturated exhaled air
OBCX
14:15 – 14:45 岡田純一(UT Heart 研究所)
COVID-19治療の候補薬:
chloroquine、hydroxychloroquine、azithromycinの
催不整脈リスクの評価ならびにその低減策に関する研究
OFP
14:45 – 15:00 休憩
15:00 – 15:30 杉田有治(理化学研究所)
新型コロナウイルス表面のタンパク質動的構造予測
OFP
15:30 – 16:00 望月祐志(立教大学)
新型コロナウイルスの主要プロテアーゼに関する
フラグメント分子軌道計算
OFP
16:00 – 16:30 重田育照(筑波大学)
Covid-19 関連タンパクに対する統合的インシリコリポジショニング
Cygnus
16:30 – 17:00 星野忠次(千葉大学)
計算機解析によるSARS-CoV-2増殖阻害化合物の探索
OBCX
17:00 – 17:10 朴泰祐(筑波大学 JCAHPC)
Closing
* OFP:Oakforest-PACS、OBCX:Oakbridge-CX

本セミナーの問い合わせ先

〒113-8658 東京都文京区弥生2-11-16
東京大学 情報基盤センター

中島研吾(幹事)
E-mail:nakajima@cc.u-tokyo.ac.jp
(”@”を半角にしてからお送りください。)


[Oakforest-PACS] ゲリラ豪雨予報実証実験に伴う縮退運転について

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現在、Oakforest-PACSシステムについては、「ゲリラ豪雨予報」実証実験のため縮退運転をしております。ユーザーの皆様にはご協力に感謝申し上げます。

昨晩より、1,000ノード程度の計算ノードが運用に組み込めない障害が発生しておりますが、実証実験継続中のため復旧作業を見送っております。従って、約6,000ノードでの縮退運転となっております。ユーザーの皆様には、ご不便をおかけしますが、ご理解いただけますよう、よろしくお願い申し上げます。

CCS HPCサマーセミナー2020(オンライン開催)

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開催主旨

計算科学を支える大規模シミュレーション,超高速数値処理のためのスーパーコンピュータの主力プラットフォームはクラスタ型の並列計算機となってきました.ところが,大規模なクラスタ型並列計算機は,高い理論ピーク性能を示す一方で,実際のアプリケーションを高速に実行することは容易なことではありません.

本セミナーはそのようなクラスタ型並列計算機の高い性能を十二分に活用するために必要な知識,プログラミングを学ぶことを目的としています.超高速数値処理を必要とする大学院生が主な対象ですが,興味をお持ちの方はどなたでもご参加下さい.

開催日時・会場

日程: 2020年9月14日(月) – 9月15日(火)
会場: Zoom によるオンライン開催

参加申し込み

参加申込: こちら から参加登録をお願い致します.
締め切り: 2020年9月13日(日)
参加費: 無料
問い合わせ先: hpc-seminar [at] ccs.tsukuba.ac.jp

参加登録いただいた方に,後日別途 Zoom のアクセス URL をご連絡致します.

プログラム

  9月14日 (月) 9月15日 (火)
09:00 – 10:30 並列処理の基礎 並列数値アルゴリズムI
10:45 – 12:15 並列システム 並列数値アルゴリズムII
13:30 – 15:00 OpenMP 最適化I
15:15 – 16:45 MPI 最適化II

セミナー内容

  セミナー名 セミナー内容 講師
1 並列処理の基礎 アムダールの法則,並列化手法(EP,データ並列,パイプライン並列),通信,同期,並列化効率,負荷バランスなど並列処理に関する基礎事項を学ぶ. 朴 泰祐
2 並列システム SMP,NUMA,クラスタ,グリッドなどの並列計算機システムと,並列計算機システムの性能に大きく関わる事項(メモリ階層,メモリバンド幅,ネットワーク,通信バンド幅,遅延など)を学ぶ. 朴 泰祐
3 OpenMP 並列プログラミングモデル,並列プログラミング言語OpenMPを学ぶ. 李 珍泌
(理化学研究所R-CCS)
4 MPI 並列プログラミング言語MPI2を学ぶ. 建部 修見
5 並列数値アルゴリズムI 代表的な並列数値アルゴリズムである連立一次方程式の解法を学ぶ. 多田野 寛人
6 並列数値アルゴリズムII 代表的な並列数値アルゴリズムである高速フーリエ変換(FFT)を学ぶ. 高橋 大介
7 最適化I 並列計算機システムの計算ノード単体におけるプログラムの最適化手法(レジスタブロック,キャッシュブロック,メモリ割当など)と性能評価に関して学ぶ. 高橋 大介
8 最適化II 並列計算機システム全体における並列プログラムの最適化手法と性能評価に関して学ぶ. 建部 修見

本セミナーを授業として受講する方へ(筑波大生向け)

本セミナーは,筑波大学理工情報生命学術院共通専門基盤科目「計算科学のための高性能並列計算技術」と共通です. 大学院共通科目として本セミナーを受講する方は,TWINS で履修登録して下さい.このページからの参加申し込みは不要です.

 

 

ミトコンドリアのATP産生能力は、真核生物の進化中に複数回失われた

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筑波大学 生命環境系 矢﨑裕規研究員(現 理化学研究所 iTHEMS 特別研究員)と計算科学研究センター 稲垣祐司教授を中心とした研究グループは、単細胞真核生物バルセロナ類(Barthelona spp.)の系統的位置とミトコンドリア代謝機能を、トランスクリプトームデータを基盤とする各種解析により解明しました。

バルセロナ類は低酸素環境中に生息する、系統的位置がはっきりとしない、いわゆる「みなしご生物」の1系統であり、これまで遺伝子配列データは全く報告されていませんでした。本研究では、まずバルセロナ類の実験室内培養株5株を確立し、そのうち1種についてトランスクリプトームデータを取得しました。これをもとに大規模分子系統解析を行ったところ、バルセロナ類はフォルニカータ生物群の原始系統であることが分かりました。好気呼吸を行う真核生物と、低酸素環境に生息するフォルニカータ生物のミトコンドリアとでは、ATP産生機構が大きく異なることが報告されており、フォルニカータ生物群におけるミトコンドリア機能の進化を理解する上で、その原始系統であるバルセロナ類のミトコンドリア代謝機能を解明することは重要です。

次にバルセロナ類のミトコンドリア代謝機能を推測したところ、ミトコンドリアにおけるATP産生に関わるタンパク質群は見つかりませんでした。これは、バルセロナ類のミトコンドリアではATPが産生されず、生存に必要なATPは細胞質で産生していることを示唆します。これまでにATP産生能力が欠失したミトコンドリアは、フォルニカータ生物群に属するランブル鞭毛虫とその近縁種で発見されています。しかしバルセロナ類はそのいずれとも系統的に近縁ではなく、両者のATP産生能力が欠失したミトコンドリアは、フォルニカータ生物群の進化中で独立に確立したと考えられます。本研究の成果は、低酸素環境に適応したミトコンドリア機能の進化が我々の予想以上に複雑であることを示唆します。

図.148遺伝子データにもとづき推測されたバルセロナ類の系統的位置。PAP020株をふくむフォルニカータ生物の系統関係については、該当する枝の上と下に、最尤法ブートストラップ値とベイズ法事後確率(いずれも系統樹の各枝が形成する系統群の確からしさを示す値)のをそれぞれ表示した。PAP020株とランブル鞭毛虫はフォルニカータ生物だが、互いに近縁とはならない。写真左:PAP020株の光学顕微鏡像。2本の鞭毛を矢じりで示した。写真右:PAP020株の細胞内微細構造。ミトコンドリア関連オルガネラ(MRO)を星印で示した。

プレスリリース全文

【受賞】北川教授が情報処理学会コンピュータサイエンス領域功績賞受賞

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計算科学研究センターの北川博之教授が情報処理学会2019年度コンピュータサイエンス領域功績賞を受賞いたしました(授賞式:2020年9月5日)。

コンピュータサイエンス領域功績賞は、同領域の研究会分野において、優秀な研究・技術開発、人材育成、および研究会・研究会運営に貢献したなど、顕著な功績のあった研究者に対して贈られるものです。

学会HPはこちら
https://www.ipsj.or.jp/award/cs-koseki-award-2019.html

【受賞】天笠教授がSQiP Best Paper Effective Award を受賞

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計算科学研究センターの天笠俊之教授は、2020年9月10-11日にオンライン開催された「ソフトウェア品質シンポジウム2020(SQiP2020)」において、国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構(JAXA)ならびに名古屋大学との共同研究の成果を発表しました。

その内容が評価され SQiP Best Paper Effective Award を受賞しました(受賞:2020年9月10日)。
これは、一般発表の中で内容の優れた経験論文に与えられるものです。

発表論文:
波平晃佑、梅田浩貴、大久保梨思子、植田泰士、片平真史(国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構)、森崎修司(名古屋大学)、天笠俊之(筑波大学)、
自然言語処理による情報検索を用いた故障発想支援の提案

プレスリリース(一般財団法人日本科学技術連盟): 
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000023.000027520.html
開催レポート(ソフトウェア品質シンポジウム2020):
https://www.juse.jp/sqip/symposium/report/

12th symposium on Discovery, Fusion, Creation of New Knowledge by Multidisciplinary Computational Sciences

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CCS International Symposium 2020 Parallel Sessions

Session 1

Time
(5 + 2 min. each)

Speaker
(Affiliation)

Title

16:20 – 16:27

Naoya Ukita
(Univ. of Tsukuba)

2+1 Flavor Lattice QCD with the Physical Quark Masses

16:27 – 16:34

Naoya Ukita
(Univ. of Tsukuba)

QCD hadron spectrum on very large volume lattice

16:34 – 16:41

Naruhito Ishizuka
(Univ. of Tsukuba)

Calculation of K meson decay amplitudes

16:41 – 16:48

Takeshi Yamazaki
(Univ. of Tsukuba)

Meson form factors in Nf=2+1 lattice QCD at the physical point

16:48 – 16:55

Eigo Shintani
(Univ. of Tsukuba)

Determination of HVP muon g-2 in lattice QCD

16:55 – 17:02

Norikazu Yamada
(KEK)

Is N=2 large?

17:02 – 17:09

Takashi Kaneko
(KEK)

Test of new physics models through B meson semileptonic decays

17:09 – 17:16

Hideo Matsufuru
(KEK)

Implementation of Lattice QCD common code to large scale parallel supercomputer with manycore and GPU architecture

17:16 – 17:23

Akihiro Shibata
(KEK)

Study of confinement mechanism based on the dual superconductivity

17:23 – 17:30

Shinichiro Akiyama
(Univ. of Tsukuba)

Particle Physics with Tensor Network Scheme

17:30 – 17:37

Hidenori Fukaya
(Osaka Univ.)

Topological excitation in high temperature phase of Quantum Chromodynamics

17:37 – 17:44

Kazuyuki Kanaya
(Univ. of Tsukuba)

Thermodynamic observables in (2+1)-flavor QCD applying the gradient-flow method

17:44 – 17:51

Yoshifumi Nakamura
(RIKEN)

Study of QCD with finite temperature

17:51 – 17:58

Hiroshi Ohno
(Univ. of Tsukuba)

Critical endpoint of 4-flavor QCD at finite temperature

[計算情報学研究部門]助教(テニュアトラック)公募(締切:2020年10月20日)

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1. 募集人員
助教(テニュアトラック) 1名

2. 専門分野
データベース、データ工学およびビッグデータ基盤技術

3. 職務内容
計算科学研究センター*1 におけるデータベース、データ工学、ビッグデータ基盤技術ならびにそれらを活用したビッグデータ解析・応用に関する研究開発。
計算科学研究センター計算情報学研究部門(データ基盤分野)では、ビッグデータ・AI時代のデータ利活用を目的として、データ工学および関連分野の研究開発を推進するとともに、計算科学を中心として理学・工学・医学等の各分野の専門家と連携したビッグデータ解析・応用に関する研究に取り組んでいます。
本公募では、データベース・データ工学を専門とし、これらの研究に関係者と協力しながら熱意を持って取り組んでいただける方を求めます。なお、着任後は、大学院システム情報工学研究群(情報理工学位プログラム*2)における研究・教育、ならびに、情報学群情報科学類*3(学部に相当)における教育も担当していただきます。

*1 計算科学研究センター https://www.ccs.tsukuba.ac.jp
*2 システム情報工学研究群情報理工学位プログラム http://www.cs.tsukuba.ac.jp
*3 情報学群情報科学類 https://www.coins.tsukuba.ac.jp

4. 任期
任期5年間のテニュアトラック(基本年俸表適用職員)
着任時から原則5年目に学内規定に基づくテニュア審査が行われ、テニュアが取得できた場合は任期なしとなります。

5. 応募資格
博士の学位を有し(着任時期までに取得見込みも可)、専門分野において優れた研究業績をお持ちで、上記職務に熱意を持って取り組んでいただける方。

6.  着任時期
2021年2月1日以降のなるべく早い時期

7. 待遇
本学規定に基づく

8. 提出書類:
以下の (1)-(6) を電子メールの添付ファイルで提出して下さい。

(1) 履歴書(写真貼付,連絡先と電子メールアドレスを明記)
(2) 研究業績一覧(査読付き学術雑誌論文、査読付き国際会議論文、著書、その他の研究発表、特許、受賞、外部資金獲得実績等に分類したリスト。論文等の共著者名はすべて記入。
なお主要論文(5編以内,(6)参照)については、インパクトファクタ、引用数、採択率等の情報を記載することが望ましい。)
(3) これまでの研究・教育実績の概要(1,500字程度。(6)の主要論文を適宜参照すること。)
(4) 着任後の研究計画・教育に対する抱負と自己アピール(1,500字程度)
(5) 意見を求めうる方2名の氏名・所属・連絡先
(6) 主要論文別刷(5編以内(最近5年以内のもの。ただし、1編はそれ以前のものでも可)、コピー可。研究業績一覧中で当該論文にマークをすること。)

9. 応募締切
2020年10月20日(火)必着

10. 照会先
筑波大学 計算科学研究センター計算情報学研究部門 教授 天笠俊之
Tel: 029-853-2330 / E-mail: amagasa _AT_ cs.tsukuba.ac.jp
(_AT_ を @ に置き換えてください。)

11. 応募書類送付先
提出書類の (1)-(5) を一つのPDFファイルにまとめパスワードをかけ、(6) の各論文のPDFファイルとともに電子メールの添付ファイルとして、
  koubo-dcidb _AT_ ccs.tsukuba.ac.jp (_AT_ を @ に置き換えてください。)
までお送りください。PDFファイルのパスワードは、「10. 照会先」までお送りください。
・メールの件名は、「データ基盤分野応募書類」としてください。
・ファイルサイズの合計が10MBを超える場合は、事前に照会先までご相談ください。
・メール送信後、二日以内に受領確認のメールが届かない場合は照会先までご連絡ください。

12. その他
(1) 応募書類に含まれる個人情報は、本人事選考のみに使用し、他の目的には一切使用しません。選考終了後はすべての個人情報を適切に破棄します。
(2) 計算科学研究センターは、文部科学省共同利用・共同研究拠点に認定されており、計算機共同利用を含む学際計算科学を推進しています。筑波大学では男女雇用機会均等法を遵守した人事選考を行っています。


【CCSで学ぶ】 阿左美 進也さん

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阿左美 進也(あざみ しんや)さん

数理物質科学研究科 物理学専攻
宇宙物理理論研究室 博士後期課程1 年

 

 

(内容は、2019年7月取材当時のものです。)

今の研究室を選んだ理由

小さいころから自然科学に興味はあって、高校の頃には物理の分野を志していたので、物理の研究で有名な筑波大学を選びました。理工学群物理学類入学後、4 年生の時には素粒子物理学の研究室に所属していました。大学院入試(博士課程前期)の時に、宇宙の研究室に決まりました。

CCS で研究するためにはどんな勉強をしたの?

大学入試では、苦手だった数学に一番苦労しました。英語も化学も苦手でした。大学院入試は物理がメインで、数学や英語もあります。宇宙の分野では物理を扱うことが多いことに気付き、研究室に入ってからは必死に勉強しました。

どんな研究をしているの?

宇宙で最初にできた星に対する輻射の影響を調べています。星ができるときには、エネルギーが輻射(光子)として放出されます。その過程で冷却材と呼ばれる原子や分子をどれくらい壊してしまうかを計算しています。

スーパーコンピュータは使っている?

はい。これまでは、COMA を使って輻射の研究をしていました。これからは、Cygnus とOakforest-PACS を使う予定です。大学院からスーパーコンピュータを使うようになってプログラミングの勉強も始めました。
シミュレーションをするためには、基礎方程式をどのように解くか、解法から考える必要があります。スーパーコンピュータをうまく活用するためには、GPU の使い方などを勉強する必要もあります。個人的には、プログラミングに関することはやっていて楽しいです。

メッセージ

物理はとても楽しいです。色んな学問の基礎に物理があるので、物理を知っていると色々世界も広がると思います!

 

【CCSで学ぶ】 秋山 進一郎さん

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秋山 進一郎(あきやま しんいちろう)さん

数理物質科学研究科 物理学専攻
素粒子理論研究室 博士後期課程1 年

 

 

(内容は、2019年12月取材当時のものです。)

今の研究室を選んだ理由

国際基督教大学(ICU) 在学中に、筑波大の大学院に進学することを決めました。筑波大の素粒子グループ、特にCCS は格子QCD 計算を行う研究機関としては、世界的にも有名で、ここで格子場の理論の研究をしたいと思いました。
格子場に興味を持ったきっかけは、数学的に厳密に定義された基礎理論から出発して、様々な物理現象に関して実際に数値的な予言を与えられる、というこの分野ならではの特色にあります。

どんな研究をしているの?

テンソル繰り込み群と呼ばれる数値手法を使って、格子場の理論の研究を行っています。格子場を研究する道具といえば、多くの場合がモンテカルロ法であり、これまでに数多くの成果を上げてきた一方、モンテカルロ法だとどうしても計算することができないような状況も実はたくさん存在します。そこで、従来のモンテカルロ法では難しかった問題にテンソル繰り込み群でチャレンジしているところです。テンソル繰り込み群はそのルーツを統計物理学、物性物理学の分野に持ちます。そのため、素粒子の分野だけに留まらず、色々な物理の分野を広く跨ぎながら研究を進めています。また、情報科学分野の方とも協力して計算プログラムの開発を行っています。

テンソル繰り込み群による格子場の研究の進め方

 

CCS で研究するためにはどんな勉強をしたの?

大学院入試を外部受験したので、とにかく過去問を多く解きました。6 月に行われた推薦入試で合格できました。学部の間はプログラミングに一切触れずだったので、とても大変でした。先輩やポスドクの方々にたくさん助けてもらい、修士論文の時には、自分で書いたコードも使って研究を行いました。プログラムは普段はFortran で書いています。格子場の理論の計算物理学的な研究では、大型計算機による並列処理が必要となることが多く、そのためC やFortran を使っている人が多いと思います。スーパーコンピュータは、Oakforest-PACS を使っています。以前はCOMA も使っていました。

メッセージ

物理は、「何か気になったことがあったらずっと考えてしまう」、そんな人に向いてると思います。学校の授業で何か分からないことがあったら、自分なりに腑に落ちるまで、その疑問と向き合いながら先に進んでいく姿勢も大事なことかもしれないですね。

 

【CCSで学ぶ】 吉永 真理さん

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吉永真理(Yoshinaga Mari)さん

 

理工情報生命学術院 生命地球科学研究群
生物学学位プログラム
稲垣研究室(微生物分子進化研究室)博士前期課程1年

 

 

(内容は、2020年8月取材当時のものです。)


吉永さんは、筑波大学 生命環境学群 生物学類在籍時に微生物分子進化研究室に入り、稲垣祐司教授の指導のもとで研究を続けています。

今の研究室を選んだ理由

3年生のときに、「分子進化学」という稲垣先生と橋本先生の講義を受けて、とても興味を持ちました。
高校までは、生物というと、マウスやハエなどの生き物を育てたり、実験したりするイメージがとても強かったのですが、稲垣先生たちの講義では、パソコンを使って統計学的な解析をするということで、とても新鮮でした。
それまで、生物の分野でそんな研究ができることも知らなかったので、自分でやってみたいと思いました。

どんな研究をしているの?

卒業研究で行っていた「SMC遺伝子の多様化と二次的喪失」というテーマを続けています。SMC は、染色体構造維持(Structural Maintenance of Chromosomes)の略です。SMCタンパク質は色々な働きを持っています。たとえば、生物が細胞分裂を行うときは、染色体を均等に分ける必要があるのですが、このとき染色体をバラバラにせずコンパクトに圧縮する機能や、複製された二本の姉妹染色分体がバラバラにならないように一緒に束ねておく機能を持っています。


とても重要な機能を担っているので、あらゆる生物が持っていると言われているのですが、本当にすべての生物がSMCタンパク質を持っているのか、そしてその系統について大規模に解析された事例はなかったので、今回私の研究で初めて大規模解析を行いました。
今回推測した系統樹から、真核生物のSMCは単に原核生物(細菌、古細菌)のSMCから進化したのではなく、もっと複雑な進化過程を経て多様化したのではないか、と考察できました。
今は、研究成果を論文として投稿する準備をしています。

 

どんな風に研究をしているの?

まずは色々な種のSMCタンパク質に関する配列を集めてきて、データセットを作ります。データセットをそろえたら、系統解析を行います。
解析には、研究室にある計算機を使います。系統解析の場合、早ければ2−3日で終わりますが、解析に使うモデルが複雑になると1ヶ月近くかかる計算もあります。

大規模解析ではとても複雑な系統樹が推測される


パソコンでの操作は、研究室に入るまでは慣れていなくて、研究室に入ってから勉強したのですが、研究室の先輩が丁寧に教えてくれました。

研究室の先輩たち

CCSで研究するまでにどんな勉強をしたの?

高校の理科は物理と化学を選択していたので、生物はやっていませんでした。でも、生命の不思議について興味があったので、生物の研究環境が整っている筑波大学を受験して入学しました。大学に入ってからは、生物の講義や実習があって、慣れるまでは大変でしたが、周りの人も優しく教えてくれるので、大丈夫でした。

メッセージ

分子進化学は、生物の一般的なイメージとは違って、コンピュータを使った統計解析などをします。生物の分野でも、こんな研究があるということを皆さんにぜひ知ってもらいたいです。

 

塩川浩昭准教授の研究課題が「さきがけ」に採択

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筑波大学 計算科学研究センターの塩川浩昭准教授(計算情報学研究部門 データ基盤分野)の研究課題が、JSTの戦略的創造研究推進事業「さきがけ」に採択されました。
 
研究領域:IoTが拓く未来
採択課題名:超高速な多モーダルIoTデータ統合処理基盤
 
参考リンク:

SC20 Virtual Exhibition

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Welcome to our webpage!
Center for Computational Sciences, University of Tsukuba (CCS) is a multidisciplinary research center for advanced HPC and natural science researches.

*Give Away is in the middle of the page.
(Still in the works; revisit it during Virtual Exhibit Hours, Nov. 17-19.)

Want to ask a researcher directly?

We will open a meeting room on Zoom for your questions and discussion.
【Meeting Hour: 18th Nov. 7:00pm-8:00pm EST】
Zoom URL will open here 5min before the meeting.

Video

180° Camera Tour of CCS

180° Camera Tour of Cygnus

Our New Supercomputer Cygnus 

 

Research Posters

  1. Mission & Chronology of CCS
  2. Supercomputer at CCS: Cygnus
  3. Particle Physics
  4. Astrophysics
  5. Nuclear Physics
  6. Quantum Condensed Matter Physics
  7. Biological Function and Information
  8. Molecular Evolution
  9. Global Environmental Science 
  10. High Performance Computing Systems 1
  11. High Performance Computing Systems 2
  12. Database
  13. Computational Media
  14. Supercomputer Oakforest-PACS
  15. Application on Oakforest-PACS

       

        

        

  

 

 

Give Away

Coming Soon…(Please revisit during Virtual Exhibit Hours, Nov. 17-19.)

 

Report of the Review Committee & CCS Reports for Review

 

 

[All pages: PDF 19MB]

 

Contact

Please contact us using the inquiry form or email to pr[at]ccs.tsukuba.ac.jp. (Replace [at] with @)

 

計算機の顕微鏡で生体分子の「形」と「動き」を解き明かす

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原田 隆平 准教授

生命科学研究部門 生命機能情報分野

生体内では、タンパク質や核酸のような生体分子が様々に形を変えながら機能しています。原田准教授は、こうした生体分子の形や動きをシミュレーションするために、効率の良い計算手法の開発研究を行っています。

 

計算機の“顕微鏡”で見える世界

生体内では様々な生体分子が機能しています。生体分子を構成している原子は絶えず振動していて、静電気力や化学結合といった周囲の原子や分子との間に働く力によって相互に作用し、時に構造の変化が起こります。原子の振動はフェムト秒(1000兆分の1秒、フェムトは10の-15乗)のスケールで起きていますが、タンパク質が機能するための構造の変化にはマイクロ秒(100万分の1秒、マイクロは10の-6乗)以上もの時間がかかります。このような原子・分子にとってとても長い時間がかかる現象のことを、「レアイベント」と呼びます。

タンパク質の構造を解明するためには、タンパク質の結晶をX線で観察するX線結晶解析などの方法が使われています。しかしこうした実験的手法では、実際の生体内部での構造変化をリアルタイムに観測することはできません。そこで、実際に構造がどのように変化していくのかを調べるために用いられている方法が、分子動力学シミュレーション(molecular dynamics: MD)です。

MDでは、まず調べたい構造の最初の状態として原子・分子の位置を設定し、それぞれの原子・分子が周辺の原子・分子からどのような力を受けるのか、その結果、どのように運動するのかを計算します。これを繰り返すことで、パラパラ漫画のように分子が動いていく様子を調べることができます(図1)。まさに、計算することで分子の動きを見る“顕微鏡”です。

(図1:一コマが1000兆分の1秒のパラパラ漫画のイメージ。分子の構造が少しずつ変化していく様子を計算で解析する。)

 

MDでは、全ての原子・分子について計算を行う必要があります。当然、調べたい分子の大きさが大きくなって原子数が増えるほど、また、調べたい時間が長くなるほど、計算量や計算にかかる時間は膨大になります。実際にスーパーコンピュータの計算性能があっても、マイクロ秒以上かかるようなレアイベントを一度に計算するのはとても困難です。

そこで、原田准教授は新しい計算手法を考案しました。

 

まれにしか起こらない “レアイベント” を捉えるために

レアイベントは確率的に起こります。シミュレーションで扱う時間を長くしても起きないこともあれば、時間が短くても起きる場合もある、という点に原田准教授は着目しました。

そこで、ピコ秒(1兆分の1秒、ピコは10の-12乗)という非常に短い時間についてのシミュレーションを同時にたくさん、いろいろな条件で動かし、その中でより目的のものに近づいた結果を次のシミュレーションの初期値として、もう一度いろいろな条件で計算をする、というセットを繰り返す方法を開発しました(図2)。こうすることで、計算によるレアイベントの検出にかかる時間を1,000倍以上短くすることが可能になりました。

(図2:たくさんのシミュレーション結果から、より良いものを選んで次のシミュレーションを実行することで、レアイベント抽出の効率を上げることに成功。tは時間を示す添字。)

この計算方法のポイントは、同時にたくさんの同じような計算をするところにあります。こうした計算は並列型のスーパーコンピュータの得意分野です。原田准教授はCygnusなどのスーパーコンピュータを使いながら、着目する生体分子の状況や特性に合わせたいろいろな種類の計算手法を開発し、アプリケーションを進めています。

 

これまでの研究では、計算の効率を格段にあげることに成功してきました。これからは、使う人のニーズに応えながら、より使いやすいアプリケーションとして公開していくための研究を進めてく段階です。

今は、分子の形が目的のものに近付いたかどうかを判定する指標である「反応座標(注1」を、使う人が経験的に決めるしかありません。人が決めることで恣意的になり、エラーや人による違いも出てしまいます。最適な反応座標を自動的に決めることができれば、「完全な構造変化の予測」に繋がるはずです。

恣意性が入らない完全な構造変化の予測、それが原田准教授の目指す究極のシミュレーションの形です。研究室では、次のステップに向けた研究が始められています。

 


【用語】

1)反応座標:生体分子の構造変化を特徴付ける物理変数で、分子間の距離や結合角度などの情報が使われる。どのような要素を反応座標として用いるのが最適かは取り扱う生体分子によって異なる。

 

さらに詳しく知りたい人へ

 

GPUコンピューティングことはじめ

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額田 彰 准教授

高性能計算システム研究部門

額田教授は、スーパーコンピュータ等の最先端計算機システムを効果的に活用してさまざまな計算の高速化を実現することを目的とした高性能計算の研究者です。

 

GPUとは

GPU(Graphics Processing Unit)は本来グラフィックス処理専用のデバイスです。計算処理はCPUが担当し、可視化処理などだけがGPUに分担され、そのままディスプレイに出力されるのが一般的でした。パソコン用のゲームが普及していった結果、より高解像度のきれいな画像生成をより高速に行う需要が増え、それに応えるためGPUの処理速度が飛躍的に向上していきました。GPUが行う画像処理は定型的で、画面の各ピクセルの値(色)を計算するために同等の処理を多数、別個のデータに対して行うという性質があります。

CPUとGPUの違い

 

このため演算器の数を増大させることがCPUよりずっと容易なアーキテクチャになっており、いつのまにか32bitの浮動小数演算性能において当時のCPUを上回っていました。また多数の演算器にデータを送る必要があるためGPUは少ない容量ながらも専用のメモリを搭載し、そのデータ転送速度はCPUのメインメモリを超えるようになりました。

GPUによる汎用計算

GPUがCPUより高い演算性能を持つとわかるとGPUを計算に使いたくなるものです。元々GPUはグラフィックス処理しかできない構造でしたが、グラフィックス分野も急激に進歩し、GPUのハードウェアも処理内容を詳細にプログラム可能になってきて、2000年代後半ついに、汎用計算向けのプログラム開発環境がGPUベンダーから提供されるようになりました。

これまで様々な計算がGPUプログラムに移植されて高速化を実現しています。しかしどのような計算でもよいわけではなく、「同等の処理を多数」実行するというハードウェアの基本に合わせなければ意味がありません。CPUは多くても数十コアを搭載しているものが主流ですが、GPUのコア数は数千規模でさらにその何倍もの並列性がなければ演算器をフルに活用することができません。提供されているプログラミング言語もこれを想定したものになっていて、その型にはまるようにうまく記述できるような計算内容であればGPUで高速化できることが多いと言えます。

CPU用のプログラムをGPUに移植すると、今後CPU用とGPU用の2つのコードを管理し続けなければなりません。計算内容がもう変わることがないのであれば問題ありませんが、最先端研究で使用されているソフトウェアは頻繁に更新され続けることが多くなっています。そこで近年需要が高まっているのがOpenACCやOpenMPのような、指示詞(コメント文)によるGPU化の方法です。プログラマはコードの中で並列性が高くGPUで高速化可能な箇所を指示し、コンパイラがGPU用のコードを生成してくれます。コンパイラの負担が非常に大きいのですが、これによってCPU用とGPU用の両方の実行プログラムをコンパイラのオプションの切り替えのみで生成でき、コードの管理が楽になります。

指示詞(コメント文)によるGPU化(OpenACCの場合)

 

今後

現在、世界トップ500のスパコンの中にはCygnusを含め多数のGPU搭載システムがあります。これはGPUがすでに汎用計算用のプロセッサとして広く受け入れられていることを示し、またコストパフォーマンスや電力効率においても優れていることもシステム調達の検討時に大きなポイントになっているようです。

 

さらに詳しく知りたい人へ

 


格子QCD数値シミュレーションのゲージ配位データをDOI登録開始

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素粒子に働く強い相互作用を数値的に研究する格子量子色力学(QCD)では、大規模な数値シミュレーションによって「ゲージ配位」と呼ばれるデータが生成され、これを基にして陽子や中性子などハドロンと呼ばれる粒子の質量や反応過程などを計算することができます。大きな計算機資源を使って作られたこのゲージ配位データを共有しようという目的で作られたのがILDG (International Lattice Data Grid)や、その日本でのグリッドであるJLDG (Japan -) です。JLDGは国内の研究機関を結ぶ高速ネットワークの上に築かれたデータグリッドで、格子QCDを含む計算物理のインフラストラクチャ-として重要な役割を果たしています。

JLDGでは国内の研究グループが生成したゲージ配位のデータを公開しています。このたび、これらのデータにDOI (Digital Object Identifier) を登録する仕組みを整備し、最初のゲージ配位データに対するDOI登録が完了しました。

詳しくは以下のページをご覧ください

計算基礎化学連携拠点(JICFuS): 格子QCD数値シミュレーションのゲージ配位データをDOI登録開始

[Oakforest-PACS] ネットワーク伝送路工事による通信中断 (11/30)

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東京大学情報基盤センター(柏)およびJCAHPC(最先端共同HPC基盤施設)の
スーパーコンピュータの外部接続用ネットワーク伝送路を収納する設備に影響する、
国道6号道路改良工事のため以下の日時に通信が中断します。

日時:2020年11月30日(月) 午前3:00 ~ 午前4:00(実断60分以内)

Oakforest-PACS のログインノード、インタラクティブジョブ等をご利用の際はご注意ください。

[webリリース]超巨大ブラックホールから吹く「風」の謎を解明

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宇宙物理研究部門の大須賀教授が参加した研究グループの成果が、国際学術誌「Monthly Notices of the Royal Astronomical Society」に掲載されました。

京都大学からのプレスリリース

概要引用

宇宙には数多くの銀河があり、その中心には超巨大ブラックホールが存在しています。ブラックホールは周りにあるガスを次々に吸い込んでいきますが、なかにはブラックホールに吸い込まれずに、外に向かって高速で吹き出すガスも存在します。強い重力源であるはずのブラックホールから重力に逆らって「風」が吹き出すのは、一見不思議な現象です。このような「風」の存在はこれまでの X 線観測から知られていましたが、どうやって吹いているのかについてはまだ分かっていませんでした。京都大学白眉センター/理学研究科の水本岬希 特定助教を中心とする国際研究グループは、X 線の擬似観測によって実際に観測されている「風」の様子を 定量的に再現し、ブラックホールの周りで生み出される紫外線の力によって「風」が生まれるということを世界で初めて実証しました。今後は、2022 年度に日本で打ち上げが予定されている XRISM 衛星を使うことで、 風の様子をこれまでにないほどはっきりと捉えることができると期待されます。 本成果は 2020 年 11 月 19 日に英国の国際学術誌「Monthly Notices of the Royal Astronomical Society(王立天文学会月報)」にオンライン掲載されました。

論文タイトルUV line driven disc wind as the origin of ultrafast outflows in AGN

著 者:Misaki Mizumoto, Mariko Nomura, Chris Done, Ken Ohsuga, Hirokazu Odaka

掲 載 誌:Monthly Notices of the Royal Astronomical Society

DOI:10.1093/mnras/staa3282

【すぐわかアカデミア。】動画公開

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国立大学共同利用・共同研究拠点協議会が2020年4月より動画配信している「知の拠点【すぐわかアカデミア。】」の No.15 として、筑波大学計算科学研究センターの動画が公開されました。

高性能計算システム研究部門の藤田助教協力のもと、スーパーコンピュータCygnusやCygnusを使った研究などを8分弱の動画で紹介しています。

 

原田准教授、佐藤助教が筑波大学若手教員奨励賞受賞

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本学の研究力向上に貢献し業績をあげた若手教員を顕彰する「筑波大学若手教員奨励事業」において、計算科学研究センター生命科学研究部門の原田隆平准教授と量子物性研究部門の佐藤駿丞助教が令和2年度若手教員奨励賞を受賞しました。
 
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