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導入事例

2015/10/08

[導入事例] 東京理科大学 武田研究室 様

高速計算機 Deep Learning Entry Server を導入頂きました。

研究内容

 東京理科大学 理工学部情報科学科 武田正之先生にお話しを伺いました。

 

研究内容の紹介

プログラム言語論/情報ネットワーク
  複数の計算機をネットワークで結び、仕事を分散させて全体としての処理を高速化や効率化させる

 という分散処理システムを設計しています。また、多様化するネットワークコミュニケーションに柔

 軟に対応するため、現状のコミュニティの傾向調査をはじめ、個々のユーザの嗜好を考慮したシステ

 ムの研究開発やネットワークコミュニケーションのための基盤の研究を行っています。さらに、利用

 者のプライバシーの確保と提供者の情報セキュリティの向上により、安全で安心して利用可能なネッ

 トワークサービスモデルの研究を行っています。

 

TANPAKUプロジェクト

  平成18年度から基礎工学部生物工学科の山登研究室と共同で、ブラウン動力学(BD)法に基づい

 たタンパク質の立体構造予測を計算機シミュレーションで行っています。計算のアルゴリズムを改良

 するだけでなく、もっと強力な計算能力をもったシステムの上でBDを動かすという手段に注目し、分

 散コンピューティングで計算を行うプロジェクトTANPAKUをスタートしました。

  プロジェクトTANPAKUでは、分散コンピューティングのプロジェクトを実施するためのミドルウェ

 ア BOINC を利用しています。約2年分のプロジェクトの運用ログデータを解析することにより、ボラ

 ンティアコンピューティングに参加しているクライアント端末の振舞いをデータマイニング手法により

 クラスタリングしてユーザモデルの構築を試みています。
 http://tanpaku.is.noda.tus.ac.jp

タンパク質の立体構造

 

Openism:旋律補正に基づく演奏支援機能付き遠隔地セッションシステム
  即興演奏初心者であっても萎縮せずに世界中の演奏者とネットワーク上でジャムセッションが行える

 システムOpenismを開発しました。本システムは「仮想セッション環境」、「旋律補正機能」の2つの

 機能を提供することで、ジャムセッションを行う上で障害となる問題(演奏相手がいない、即興演奏に

 自信がなく参加に躊躇してしまうこと)に対処し、より多くの演奏者がジャムセッションを楽しめる場

 を実現しています。

 

REGREL:リフレクティブなグラフ書換え言語

  近年では、計算の対象として挙げられる問題は多様化しており、様々な問題領域の構文や意味論を任

 意に設定可能であるようなプログラミング環境が望まれています。本研究では、そのような汎用のメタ

 プログラミング環境の構築を目的としています。そのような環境で用いる計算モデルの一つとして、リ

 フレクティブなグラフ書換え言語 REGREL を提案しています。REGREL は頂点と接続の両方にラベル

 を持つ有向グラフを書換え対象とするグラフ書換え系です。プログラムの構造やその値をグラフで表現

 し、計算の意味を書換え規則で表現します。書換え規則自体もまたグラフで表現されているため、高階

 書換えを行うことが可能です。REGREL の動作は並行動作、非決定性動作を基本としており、そのた

 めのプログラミング方法論を研究しています。

 

 

風林火山 

 疾如風、徐如林、侵掠如火、不動如山
 疾(はや)きこと風の如く、徐(しず)かなること林の如く、
 侵掠(しんりゃく)すること火の如く、動かざること山の如し

 

 “The best way to predict the future is to invent it!

 「未来を予測する一番の方法は、未来を発明してしまうことだ」・・・これはコンピュータ科学者でパ

 ソコンの生みの親と言われるアラン・ケイ(Alan Kay)の言葉です。私たちの研究室では、コンピュー

 タとネットワークの高度活用を行うためのソフトウェアを研究しており、未来を発明する意欲のある学

 生を幅広く募集します。

 

    

  東京理科大学 武田研究室 ホームページ
  http://www.mt.is.noda.tus.ac.jp/

導入システム

 

導入システムと使おうと思ったきっかけなどを教えてください

 最近急速に注目されている Deep Learning の研究を行うために導入しました。CPUは最新最速の高クロック 3.40GHz 6コアを2基、メモリは大容量 128GBを搭載しました。また、データアクセスの高速なSSDに OSを入れ、Deep Learning に必要なアプリケーションなども一緒にHPCテックさんにインストール頂きました。

 

導入後の感想や今後の希望などを教えてください

 やはり最速の NVIDIA GeForce GTX TITAN X 搭載 (12GB Memory, 3072 Core)を合計4台搭載したマシンは想像以上に高速でした。Dual CPU に合計128GBメモリを搭載した計算機は特別なものがあります。学生がもっと意欲を持って研究に取り組めるような最新の計算機環境を整えましたので、これから期待が持てます。

最後に

 武田先生、この度は大変お世話になりました。今後の研究室のますますの発展を祈願致します。

 

 

弊社では、科学技術計算や解析などの各種アプリケーションについて動作検証を行い、
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