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配信講義 計算科学技術特論A (2019) https://www.r-ccs.riken.jp/library/event/tokuronA_2019.html
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精度保証付き数値計算入門 概要： 数値計算には丸め誤差の問題があることを前回の講義で解説した。 計算が正しいことが保証されない数値計算は数学の証明に不向きなように思われ るが、 それを可能とする精度保証付き数値計算について概要を紹介する。
第15回 配信講義 計算科学技術特論B（2022）
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数値計算における丸め誤差 概要： 数値計算には有限桁の精度でよって表現される数が用いられている。 よって，実数演算とは異なることをまず理解しておく必要がある． 本講義では，数値計算の問題点である丸め誤差の問題点について解説し、 数値計算に用いる数の性質を正しく理解することを目的とする。
第14回 配信講義 計算科学技術特論B（2022）
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HPCで始まったGPUによる汎用計算(GPUコンピューティング)は、AI領域でも活用され、そして、AI技術がHPCを加速する相互作用の一助となっている。一講ではGPUコンピューティングのベースとなるGPUのアーキテクチャを、そのプログラミング環境であるCUDAやOpenACCを通して説明する。二講ではHPCとAIが相互にどのように活用されているのか、その現状をGPUコンピューティングの視点から説明する。
第12回 配信講義 計算科学技術特論B（2022）
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第13回 配信講義 計算科学技術特論B（2022）
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本講義では地震分野における大規模有限要素法シミュレーションをスーパーコンピュータ上で高速に実行するための手法について説明する。ここでは、有限要素法におけるSIMDやマルチコアを用いた並列計算方法、また、時間並列アルゴリズムによるさらなる高速化について説明する。
第11回 配信講義 計算科学技術特論B（2022）
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本講義では科学技術計算の一例として、地震分野における大規模有限要素法シミュレーション手法について説明する。ここでは、有限要素法の基礎、大規模線形連立方程式の解法の一種である共役勾配法、及び、共役勾配法の並列計算方法について説明する。
第10回 配信講義 計算科学技術特論B（2022）
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先ず、テンソル縮約処理が支配的な高次相関計算の扱いに触れます。次に、2020年度の試行的利用段階の「富岳」を使った大規模計算の事例を新型コロナウイルスの関連タンパク質を例にお示しします。最後に、高速化と超大規模系対応のプログラム改修、「富岳」を使った応用計算やデータ解析例などの最近のトピックをお話します。
第9回 配信講義 計算科学技術特論B（2022）
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フラグメント分子軌道(FMO)法の概要を基本的な式と処理のフローを交えて解説します。具体的には、ハートリーフォック(HF)、2次および3次のメラープレセット摂動論(MP2, MP3)を取り上げ、スパコンを使ったベンチマーク計算の事例もご紹介します。
第8回 配信講義 計算科学技術特論B（2022）
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第14回 配信講義 計算科学技術特論B（2022）
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第11回 配信講義 計算科学技術特論B（2022）
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第8回 配信講義 計算科学技術特論B（2022）
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・大規模系での高速フーリエ変換2 第6回に引き続いて、大規模系での高速フーリエ変換について講義する。特に自動チューニング、二次元分割を用いた並列三次元FFTアルゴリズム、GPUクラスタにおける並列三次元FFTを紹介する。
第7回 配信講義 計算科学技術特論B（2022）
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・大規模系での高速フーリエ変換1 高速フーリエ変換（FFT）の基礎的なアルゴリズムを、大規模系に適用する方法や問題点について講義する。またブロック三次元FFTアルゴリズム、並列FFTアルゴリズムについて紹介する。
第6回 配信講義 計算科学技術特論B（2022）
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第5回は、「CPU単性性能」の向上について、実際のアプリケーションで発生した性能律速要因とその改善の事例について紹介する。
第5回 配信講義 計算科学技術特論B（2022）
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Realization of Innovative Light Energy Conversion Materials utilizing the Sup...
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Fugaku, the Successes and the Lessons Learned
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第4回は、「CPU単体性能」についての第3回での講義内容をふまえ、「CPU単体性能」を出すために留意しておくべき事項、 ノード内・CPU内・コア内の並列処理並びにメモリアクセスについて紹介する。
第4回 配信講義 計算科学技術特論B（2022）
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第３回は、第２回で講義した「高並列性能最適化」の実例について抗議する。また、第２回で述べたもう一つのポイント「単体CPU実行性能を意識したプログラミング」の基礎となる「単体CPU実行性能」について講義する。
第３回 配信講義 計算科学技術特論B（2022）
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第1回で述べたようなハードウェアの状況のもと、スーパーコンピュータ上で実行されるアプリケーションは、高度な並列化と個々のノード内のハードウェア性能を使い切るための性能最適化、いわゆるチューニングを実施しない限り、ハードウェアのパフォーマンスを十分に活用することはできない。 つまり「並列を意識したプログラミング」と「単体CPU実行性能を意識したプログラミング」という2つのポイントは、何万ものプロセッサを搭載し、さまざまな新機能・強化された機能を備えた現在のスーパーコンピュータを使用するユーザー、研究者、およびプログラマーにとって不可欠のテクニックである。 第２回は、2つのポイントのうち「並列を意識したプログラミング」いわゆる「高並列性能最適化」について抗議する。
第2回 配信講義 計算科学技術特論B（2022）
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現代のスーパーコンピュータは、ノード間プロセス並列とコア間のスレッド並列を組み合わせた高並列なマシンである。またノード内を見ると、キャッシュを含むメモリ階層は複雑であり、さらにノード内の計算資源も高度な並列処理を前提として、高性能計算が可能となっている。 第１回は、まずコンピュータの発展、それに伴うスーパーコンピュータの利用技術の変化について話した上で、上記のような観点から、現代のスーパーコンピュータとは何か、アプリケーションの性能とは何か、について講義する。
第1回 配信講義 計算科学技術特論B（2022）
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210603 yamamoto
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本講義では深層学習フレームワークのPyTorchを用いて画像認識における学習、ハイパーパラメータ最適化、分散並列化などについて解説する。 第14回は科学技術計算と深層学習の差異を明らかにし、サンプルコードを用いた実例を通して便利な機能ついて紹介する。 第15回は発展的な話題として深層学習フレームワーク中でHessianやFisher行列を計算する方法を紹介する。
第15回 配信講義 計算科学技術特論A（2021）
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重力多体問題、いわゆるN体計算のカーネル部分のA64FXプロセッサ向けチューニングについて紹介する。SVE命令を活用すべく、ACLEの組込関数を利用した。IntelアーキテクチャのAVX-512命令を用いた同等のコードとの性能比較も行う。
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Molecular dynamics (MD) is a very useful tool to understand various phenomena in atomistic detail. In MD, we can overcome the size- and time-scale problems by efficient parallelization. In this lecture, I’ll explain various parallelization methods of MD with some examples of GENESIS MD software optimization on Fugaku.
第13回 配信講義 計算科学技術特論A（2021）
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テンソルネットワーク形式による計算問題の記述法と、それを効率的に計算機で計算するための技術について紹介する。
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本講義では、科学技術計算の基盤となる行列計算について、基本的なアルゴリズムの原理と高性能計算技術を紹介する。 第2回ではポストペタ計算機に向けたアルゴリズムの最適化技法を紹介する。
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