1月21日、重田 育照教授（センター長）、朴泰祐教授（前センター長）、ドアン グアン ヴァン准教授（地球環境部門）、ならびにビタノバ・リディア博士（CCS共同研究員、Gate研究所所属）は、マリエタ・アラバジエヴァ ブルガリア駐日大使と会談しました。会合では、筑波大学とGate研究所の更なる連携に加え、イノベーション、研究教育、文化における国境を越えたパートナーシップを通じて、ブルガリアと日本の連携を強化する可能性について意見交換を行いました。
左から、筑波大学計算科学研究センター（CCS）ドアン・グアン・ヴァン准教授、GATE Institute研究員及び筑波大学CCS共同研究員のLidia Vitanova博士、駐日ブルガリア大使Marieta Arabadjieva氏、重田育照CCSセンター長、朴泰祐CCS前センター長・HAIRDESCセンター長
2026年1月22日
京都⼤学
理化学研究所 仁科加速器科学研究センター
⼤阪⼤学 核物理研究センター
筑波⼤学 計算科学研究センター
概要
京都⼤学⼤学院理学研究科 ⼟⽅佑⽃博⼠課程学⽣（研究当時）、銭廣⼗三准教授、理化学研究所仁科加速器 科学研究センター核反応研究部 上坂友洋部⻑、⼤阪⼤学核物理研究センター 松⽥洋平教授、⼤⽥晋輔教授、 筑波⼤学計算科学研究センター 宮城宇志助教、東京⼤学原⼦核科学研究センター 横⼭輪助教らの国際共同研 究グループは、⼆重閉殻構造[1]を持つ不安定原⼦核(不安定核) [2]である質量数 132 のスズ (以降 132Sn と表記) の物質半径[3]を初めて測定し、その値が第⼀原理計算[4]による予⾔値より⼩さいことを明らかにしました。本 研究成果は原⼦核分野にとどまらず中性⼦星[5]の構造研究など宇宙分野にも⼤きな貢献をもたらすことが期 待されます。 原⼦核の⼤きさ（半径）は、その性質を表す最も基本的な量の⼀つです。安定な原⼦核では、半径と原⼦核 質量の間に「1/3 べき乗則」[6]が成り⽴つことがよく知られていますが、陽⼦数に⽐べて中性⼦数が⾮常に多 い中性⼦過剰領域ではこの系統性からズレが⽣じる事例が報告されており、実験・理論双⽅から研究が進めら れていました。特に⼆重閉殻構造を持つカルシウムの安定・不安定同位体では、最先端理論で説明のできない 異常が報告されており、他の⼆重閉殻な原⼦核での半径データが待ち望まれていました。 今回、本国際共同研究グループは、理化学研究所 RI ビームファクトリー(RIBF)において得られる⾼強度な 132Sn ビームと固体状態の⽔素標的[7]の散乱測定を実施しました。この測定から得られた弾性散乱[8] データを⽤ い、132Sn 物質半径の精密測定に世界で初めて成功しました。新しく得られた結果は、最先端の相互作⽤を⽤ いた第⼀原理計算の予⾔値に⽐べ⼩さいことを⽰しており、カルシウムで⾒られた半径異常が、中性⼦過剰核 のより広い領域に渡っていることを明らかにしました。 従来の信頼度の⾼い理論では再現できておらず、今後の更なる研究が期待されます。
First Extraction of the Matter Radius of 132Sn via Proton elastic scattering at 200 MeV/Nucleon
Researchers at University of Tsukuba conducted a three-year observational study (January 2019-December 2021) using a network of live cameras to monitor characteristic clouds around Mount Fuji, including cap clouds, Tsurushi clouds (mountain-wave lenticular clouds), and Hata clouds (clouds similar to banner clouds but meteorologically distinct). By systematically analyzing visual records together with meteorological data, the researchers—for the first time—scientifically verified the occurrence frequency and formation conditions of these clouds, which were previously understood only based on empirical hypotheses.
Tsukuba, Japan—Characteristic clouds, such as cap clouds, Tsurushi clouds (mountain-wave lenticular clouds), and Hata clouds (similar to banner clouds but meteorologically different), are frequently observed in the vicinity of Mount Fuji and are well known to the public. Despite their familiarity, the meteorological mechanisms and environmental conditions responsible for their formation have not been thoroughly investigated. In this study, researchers established a dedicated live-camera observation network surrounding Mount Fuji and conducted long-term monitoring to classify these clouds in detail and determine their occurrence frequency and associated meteorological conditions.
The analysis demonstrated that the dominant subtypes were the “summit-covering” type among cap clouds, the “elliptical” type among Tsurushi clouds, and the “horse’s mane” type among Hata clouds. Although cap clouds and Tsurushi clouds exhibited similar seasonal occurrence patterns, their vertical wind and humidity profiles differed markedly. In particular, Tsurushi clouds were associated with weak vertical wind shear and moist layers at high altitudes. The results confirmed that Tsurushi clouds are primarily generated by mountain waves, which are vertical atmospheric oscillations induced by airflow over topography. However, the influence of airflow convergence downstream of Mount Fuji, as suggested in some previous studies, is relatively small.
In contrast, Hata clouds displayed distinctly different seasonal and diurnal characteristics, occurring predominantly during winter under large vertical wind shear and moist layers at low altitudes. Moreover, these clouds differed fundamentally from the well-known banner clouds observed at the Matterhorn with respect to formation processes and structural features, indicating that Hata clouds constitute a distinct cloud category.
Overall, the study provides the first scientific validation of the characteristics of cap clouds, Tsurushi clouds, and Hata clouds, which have long been recognized but previously understood only through empirical knowledge, based on comprehensive observational data.
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This study was supported by JSPS KAKENHI (grant number: JP23H05494).
2026年度筑波大学計算科学研究センター「学際共同利用」プログラム（MCRP2026）の公募が始まりました。
詳しくは学際共同利用のページをご覧ください。
奮ってのご応募をお持ち申し上げます。
公募締切：2026年1月23日（金）
| タイトル | 講演者 | 所属 | |
| 10:00-10:05 | オープニング | ||
| 10:05-10:55 | 計算光バイオイメージング | ||
| 10:05-10:25 | 脳出血診断に向けた診断システムの開発 | 矢島 秀伸 | 筑波大学計算科学研究センター |
| 10:25-10:55 | 生体組織光学に基づく光治療のin silico評価 | 西村 隆宏 (オンライン | 大阪大学大学院情報科学研究科 |
| 10:55-11:45 | 睡眠ビッグデータ解析・自動診断 | ||
| 10:55-11:20 | Assessment of the Impact of Sleep Scoring on Arousal Detection Using Multitask and Transfer Learning in U-Net Models for In-Home EEG Signals | ネイラ・アルマンザ・ファン・カルロス | 筑波大学国際統合睡眠医科学研究機構 |
| 11:20-11:45 | 神経雪崩解析を用いた新規睡眠ステージ判定手法の開発 | 岡 楓莉 | 筑波大学情報理工学位プログラム |
|
11:45-13:00 |
（お昼休憩） | ||
| 13:00-13:50 | 計算生体分子医科学 | ||
| 13:00-13:25 | クライオ電子顕微鏡データから拓く創薬・生命科学シードの創出 | 谷 一寿 | 筑波大学計算科学研究センター |
| 13:25-13:50 | 生体内環境を模倣する計算モデルの開発と疾患研究への応用 | 原田 隆平 | 筑波大学計算科学研究センター |
| 13:50-14:40 | 3D Surgical Vision | ||
| 2025年度活動中間報告 | 北原 格 | 筑波大学計算科学研究センター | |
| 肘超音波画像に基づく異常検知および診断法 | 赤堀 史津香 | 筑波大学知能機能システム学位プログラム | |
| 2D/3D Registration for Intraoperative X-ray Guidance in Orthopedic Surgery | Pragyan Shrestha | 筑波大学エンパワーメント情報学プログラム | |
| 14:40-14:45 | クロージング |
Molecular simulations can reveal enzyme catalytic mechanisms and functionally relevant dynamics. Simulations can be used as computational ‘assays’ of activity, e.g. to predict drug resistance or effects of mutation, and to inform molecular design and protein engineering. Combined quantum mechanics/molecular mechanics (QM/MM) methods allow modelling of reactions in proteins, identifying transition states, intermediates and catalytic interactions. QM/MM simulations can reveal determinants of catalytic activity: e.g. showing the active site electric field determines carbapenemase activity of class A b-lactamases [1]. Electric fields are optimized in natural enzymes for specific catalytic activities and provide a guide for enzyme design [2]. Electric field calculations and molecular dynamics (MD) simulations can be included in evolutionary enzyme design to accelerate enzyme engineering and design [3]. Evolution, natural and directed, often introduces distal mutations [4]. Dynamical-nonequilibrium MD (D-NEMD) simulations are emerging as a powerful approach to predict distal sites that affect activity, revealing allosteric networks and binding sites, and positions associated with drug resistance [5]. D-NEMD simulations can identify sites for mutation for enzyme engineering [6]. Biomolecular simulations accelerate protein design workflows, complementing other computational design tools, contributing to the design, engineering and directed evolution of natural enzymes and de novo biocatalysts, and of redox proteins for biomolecular electronics. Simulations are also contributing to the emerging evidence that activation heat capacity is important in the temperature dependence of enzyme activity at different temperatures. Simulations identify the dynamical networks associated with evolution of activity and adaptation to different temperatures [4,5,6,7].
1. Electric Fields Are a Key Determinant of Carbapenemase Activity in Class A b-Lactamases. H. Jabeen et al. ACS Catalysis 14 7166 (2024)
2. Solvent channels and electric fields guide proton delivery to the active site of heme peroxidases. R. Suardiaz et al. Angewandte Chemie International Edition e202515743 (2025)
3. AI.zymes–A modular platform for evolutionary enzyme design. L. Merlicek et al. Angewandte Chemie International Edition 64 e202507031 (2025)
4. Epistasis arises from shifting the rate-limiting step during enzyme evolution of a β-lactamase. C. Fröhlich et al. Nature Catalysis 7 499 (2024)
5. Dynamical nonequilibrium molecular dynamics simulations reveal allosteric networks, signal transduction mechanisms, and sites associated with drug resistance in biomolecular systems. B. Balega et al. Molecular Physics 123 e2428350 (2024)
6. Dynamical Responses Predict a Distal Site that Modulates Activity in an Antibiotic Resistance Enzyme M. Beer et al. Chemical Science 15 17232 (2024)
7. Cooperative Conformational Transitions Underpin the Activation Heat Capacity in the Temperature Dependence of Enzyme Catalysis. E. Walker et al. ACS Catalysis 14 4379 (2024)
Coordinator: Kowit Hengphasatporn
＊第153回計算科学コロキウムは中止となりました（2026.1.14追記）＊
第153回計算科学コロキウムを開催いたします。多数のご来聴をお待ちしております。
講演タイトル：Enzyme Mechanism, Dynamics and Evolution — from Drug Resistance to Protein Design and Engineering
講演者：Prof. Adrian J. Mulholland (Centre for Computational Chemistry, School of Chemistry, University of Bristol)
Website: https://mulhollandgroup.wordpress.com/
日時：2026年1月21日（水）9:20-10:05
場所：計算科学研究センター ワークショップ室
言語：英語
Research Interests (proposed wording):
Computational enzymology, QM/MM simulations, reaction mechanisms, enzyme evolution, drug resistance, and computational design of biomolecular systems.
講演内容：
Molecular simulations can reveal enzyme catalytic mechanisms and functionally relevant dynamics. Simulations can be used as computational ‘assays’ of activity, e.g. to predict drug resistance or effects of mutation, and to inform molecular design and protein engineering. Combined quantum mechanics/molecular mechanics (QM/MM) methods allow modelling of reactions in proteins, identifying transition states, intermediates and catalytic interactions. QM/MM simulations can reveal determinants of catalytic activity: e.g. showing the active site electric field determines carbapenemase activity of class A b-lactamases [1]. Electric fields are optimized in natural enzymes for specific catalytic activities and provide a guide for enzyme design [2]. Electric field calculations and molecular dynamics (MD) simulations can be included in evolutionary enzyme design to accelerate enzyme engineering and design [3]. Evolution, natural and directed, often introduces distal mutations [4]. Dynamical-nonequilibrium MD (D-NEMD) simulations are emerging as a powerful approach to predict distal sites that affect activity, revealing allosteric networks and binding sites, and positions associated with drug resistance [5]. D-NEMD simulations can identify sites for mutation for enzyme engineering [6]. Biomolecular simulations accelerate protein design workflows, complementing other computational design tools, contributing to the design, engineering and directed evolution of natural enzymes and de novo biocatalysts, and of redox proteins for biomolecular electronics. Simulations are also contributing to the emerging evidence that activation heat capacity is important in the temperature dependence of enzyme activity at different temperatures. Simulations identify the dynamical networks associated with evolution of activity and adaptation to different temperatures [4,5,6,7].
1. Electric Fields Are a Key Determinant of Carbapenemase Activity in Class A b-Lactamases. H. Jabeen et al. ACS Catalysis 14 7166 (2024)
2. Solvent channels and electric fields guide proton delivery to the active site of heme peroxidases. R. Suardiaz et al. Angewandte Chemie International Edition e202515743 (2025)
3. AI.zymes–A modular platform for evolutionary enzyme design. L. Merlicek et al. Angewandte Chemie International Edition 64 e202507031 (2025)
4. Epistasis arises from shifting the rate-limiting step during enzyme evolution of a β-lactamase. C. Fröhlich et al. Nature Catalysis 7 499 (2024)
5. Dynamical nonequilibrium molecular dynamics simulations reveal allosteric networks, signal transduction mechanisms, and sites associated with drug resistance in biomolecular systems. B. Balega et al. Molecular Physics 123 e2428350 (2024)
6. Dynamical Responses Predict a Distal Site that Modulates Activity in an Antibiotic Resistance Enzyme M. Beer et al. Chemical Science 15 17232 (2024)
7. Cooperative Conformational Transitions Underpin the Activation Heat Capacity in the Temperature Dependence of Enzyme Catalysis. E. Walker et al. ACS Catalysis 14 4379 (2024)
世話人：Kowit Hengphasatporn
2025.11.25
国立大学法人筑波大学
富士山周辺に発生する笠雲、吊るし雲、旗雲などの特徴的な雲について、ライブカメラを用いた2019年1月から2021年12月まで3年間にわたる観測を実施し、そのデータを検証することで、これまで経験的な仮説にとどまっていたこれらの雲の発生頻度や発生条件を初めて科学的に明らかにしました。
(provided by Hiroyuki Kusaka)
富士山の周辺では、笠雲、吊るし雲、旗雲など、特徴的な雲がしばしば発生します。これらの雲は、多くの人々に親しまれる馴染み深い存在です。しかし、その発生条件や仕組みについては十分に解明されておらず、これまでの理解の多くは経験的な仮説にとどまっていました。
本研究では、富士山を囲むように独自にライブカメラ網を設置し、長期にわたる観察を行うことで、これらの雲をより詳細に分類し、それぞれの発生頻度や発生条件を明らかにしました。
その結果、笠雲の中では「接地笠」、吊るし雲の中では「楕円型」、旗雲の中では「馬のたてがみ型」が主要なタイプであることが分かりました。また、笠雲と吊るし雲は発生する季節や時刻が似ているものの、風速や湿度の鉛直分布が大きく異なること、さらに、吊るし雲の発生要因は主に山岳波（大気の上下振動）であり、一部で指摘されてきた「風が富士山を迂回後に収束する効果」の影響は小さいことが明らかになりました。また、旗雲は、笠雲や吊るし雲とは発生する季節・時刻・気象条件が大きく異なっていました。
本研究成果は、身近でありながら経験的な理解にとどまっていた笠雲、吊るし雲、旗雲の性質を、実際の観測データによって初めて科学的に検証したものです。
2025年11月21日
理化学研究所
神戸大学
筑波大学
理化学研究所（理研）数理創造研究センター数理基礎部門の平島敬也基礎科学特別研究員、神戸大学大学院理学研究科の斎藤貴之准教授、牧野淳一郎特命教授、筑波大学計算科学研究センターの吉川耕司准教授らの国際共同研究グループは、人工知能（AI）とスーパーコンピュータ「富岳」[1]のシステム全体（約15万ノード）を利用し、星や星間ガスなどを表す3,000億個の粒子を用いて星一つ一つまでを分解した世界最高解像度となる天の川銀河のシミュレーションを実現しました。
本研究成果により、天の川銀河の渦状腕構造（渦巻銀河が持つ、円盤上で中心から外側に向かって渦を巻いて伸びる腕状の構造）や、銀河内の元素の循環、太陽系や生命の材料の起源解明に貢献することが期待されます。
国際共同研究グループは、ボトルネックとなっていた超新星爆発[2]直後の急激な変化を、AIを用いたサロゲート・モデル[3]で高速予測しつつ、大規模並列化粒子法[4]向け汎用高性能ライブラリ（FDPS[5]）や多様なアーキテクチャ対応の最適化ツール（PIKG[6]）を統合し、銀河シミュレーションのためのコード「ASURA-FDPS-ML」の開発を行いました。その成果として、「富岳」だけでなく、GPU（画像処理装置）を搭載したスーパーコンピュータ「Miyabi」[7]のシステム全体（約1,000ノード）を用いた計算でも高い並列化効率を達成しました。この成果により、星一つ一つまで分解した天の川銀河サイズのシミュレーションを世界で初めて実現しました。
本研究は、国際会議「The International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage, and Analysis（SC25）」（11月20日）において発表され、同論文集に掲載されました。
＜タイトル＞
The First Star-by-star N-body/Hydrodynamics Simulation of Our Galaxy Coupling with a Surrogate Model
＜著者名＞
Keiya Hirashima, Michiko S. Fujii, Takayuki R. Saitoh, Naoto Harada, Kentaro Nomura, Kohji Yoshikawa, Yutaka Hirai, Tetsuro Asano, Kana Moriwaki, Masaki Iwasawa, Takashi Okamoto, Junichiro Makino
＜雑誌＞
SC’25: Proceedings of The International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage, and Analysis
11月16日から21日にかけて米国セントルイスで開催される SC25 (The International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage, and Analysis; ハイパフォーマンスコンピューティング、ネットワーク、ストレージおよび解析についての国際会議）において、ブース出展（#2812）を行います。
17日のGala Openingでは、ブーストークも行います。センターのブースへぜひお越しください。
Booth Talk Schedule
@Booth #2812
Nov. 17 (Mon)
20:00-20:15
AMD’s engine inside Sirius (PACS12.0) at CCS of Tsukuba University
Brian Johnson, Senior Director of Business Development, HPC/AI GPU
20:15-20:30
New unified memory supercomputer at CCS with AMD MI300A: Sirius
Norihisa Fujita, University of Tsukuba
SC25 Exhibition will be held on November 17-21 at the America’s Center in St. Louis!
Please stop by our booth #2812, “CCS/JCAHPC, University of Tsukuba”.
We will have several booth talk sessions in our booth at SC25!
Booth Talk Schedule
@Booth #2812
Nov. 17 (Mon)
20:00-20:15
AMD’s engine inside Sirius (PACS12.0) at CCS of Tsukuba University
Brian Johnson, Senior Director of Business Development, HPC/AI GPU
20:15-20:30
New unified memory supercomputer at CCS with AMD MI300A: Sirius
Norihisa Fujita, University of Tsukuba
Coordinator: OTANI Minoru
第152回計算科学コロキウムを開催いたします。多数のご来聴をお待ちしております。
講演タイトル：Science at the Post-Exascale Computing, Quantum Computing & AI Crossroads
講演者：Prof. Aiichiro Nakano (University of Southern California)
日時：2025年10月30日（木）11:00-11:45
場所：計算科学研究センター ワークショップ室
言語：英語
講演内容：
As the Exaflop/s computing matures, computing landscape is evolving rapidly. While quantum computers have outperformed the fastest supercomputers for certain problems, artificial intelligence (AI) is transforming every aspect of our life. These changes pose an existential challenge for traditional computational sciences based on simulation and modeling.
To address this challenge, we have developed a divide-conquer-recombine (DCR)/metamodel-space-algebra (MSA) paradigm to solve hard multiscale/multiphysics problems harnessing emerging trends of computing hardware. Based on this paradigm, we have developed a MLMD (multiscale light-matter dynamics) software composed of first-principles DC-MESH (divide-and-conquer Maxwell-Ehrenfest-surface hopping) module for nonadiabatic quantum dynamics (NAQMD) and AI-accelerated XS-NNQMD (excited-state neural-network quantum molecular dynamics) module to expand the spatiotemporal scale of NAQMD.
Using 60,000 GPUs of the Aurora supercomputer, MLMD has achieved 1.87 Exaflop/s performance, thus allowing the simulation of light-induced switching of topological superlattices for future ferroelectric ‘topotronics’. This work suggests new algorithm-hardware co-design pathways at the postexa-quantum-AI crossroads.
世話人： 大谷実
10月23日に都内で開催された第8回HPCIコンソーシアムシンポジウムにおいて、日本におけるHPC及びAIの研究開発を支援する新組織「次世代HPC・AI研究開発支援センター (HAIRDESC)」の設立が発表されました。
本センターは文部科学省の公募事業「次世代HPC・AI開発支援拠点形成事業」の採択を受けて設置されるもので、高度情報科学技術研究機構（RIST）が代表機関、筑波大学、東京大学、東京科学大学が中核機関として参画します。現・筑波大学計算科学研究センターの朴泰祐教授がセンター長を務め、GPU・CPU開発ベンダー等とも連携し、新規および既存のアプリケーション開発者に対する技術支援や必要な研究開発を推進します。あわせて、次期フラッグシップシステムを見据えたGPU対応や人材育成にも取り組みます。
筑波大学計算科学研究センターは、これまで運用してきた数々のGPUシステムで培った知見と、最先端のGPUスーパーコンピュータ資源を提供することで、本事業に貢献してまいります。
関連ニュース記事：
計算科学やAI開発を支援、筑波大など中核のセンター新設 文科省 （日本経済新聞 2025/10/23）
Tsukuba Conference 2025 was held at the Tsukuba International Congress Center from October 1 to 3, 2025.
On October 2, the Center for Computational Sciences (CCS) co-organized a special session titled “Smart Cities and Digital Health Futures” with Bulgaria’s GATE Institute. Speakers from the GATE Institute, the University of Tsukuba’s Institute of Medicine and Institute of Engineering, Information and Systems, and the Saitama Institute of Environmental Sciences shared insights from diverse perspectives including medicine, urban science, and meteorology. The session provided a valuable opportunity to discuss future collaborations between GATE and the University of Tsukuba.
[Click here for the session program.]
On October 4, the University of Tsukuba and the GATE Institute signed a comprehensive partnership agreement at the Bulgaria Pavilion of Expo 2025 Osaka, Kansai.
Prof. Sylvia Ilieva, Director of the GATE Institute, attended online, and H.E. Ms. Marieta Arabadjieva, Ambassador of Bulgaria to Japan, participated onsite. From the University of Tsukuba, President Nagata attended and signed the MoU. Attendees onsite were CCS Director Prof. Shigeta, Prof. Boku, Prof. Kusaka, and Assoc. Prof. Doan from CCS, Prof. Fujii from the Institute of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba, and Researcher Vitanova from the GATE Institute engaged in discussions on future collaboration.
Left: H.E. Marieta Arabadjieva, Ambassador of Bulgaria to Japan;
Right: Prof. NAGATA Kyosuke, President of the University of Tsukuba.
The GATE Institute serves as a hub for fundamental and applied research, innovation, and education in big data and AI with strong societal impact. CCS has long collaborated with GATE, particularly in the field of meteorology—an essential domain for building smart societies. Going forward, we will expand our joint efforts to include digital health and smart cities, promoting research that contributes to both academic advancement and societal benefit.
2025年10月1-3日の日程で、つくば国際会議場にて筑波会議2025が開催されました。
計算科学研究センターでは、ブルガリアのGATE研究所と共催で、10月2日に『Smart Cities and Digital Health Futures』と題したスペシャルセッションを開催しました。
本セッションでは、ブルガリアGATE研究所のほか、筑波大学医学医療系、システム情報系、埼玉県環境科学国際センターから登壇者をお招きし、医学、都市、気象の幅広い観点からの講演が行われ、GATE研究所と筑波大学との今後の共同研究の発展につながる有意義な議論が交わされました。
当日のプログラムなどはこちらをご覧ください。
筑波会議 S-01
つづく10月4日には、Expo2025（2025年大阪・関西万博）ブルガリアパビリオンにおいて、筑波大学とGATE研究所との包括連携協定を締結しました。
GATE研究所からは、Sylvia Ilieva 所長がオンラインで、Marieta Arabadjieva 駐日ブルガリア大使がオンサイトで出席され、本学からは永田学長が出席し、MoUに署名しました。
また筑波大学からは、計算科学研究センターの重田センター長、朴教授、日下教授、ドアン准教授、システム情報系の藤井教授、GATE研究所からはVitanova研究員がオンサイトで出席し、Arabadjieva 駐日ブルガリア大使、永田学長とともに今後の連携について議論しました。
（写真左：駐日ブルガリア大使Marieta Arabadjieva氏、右：永田学長）
GATE研究所は社会的インパクトの高いビッグデータ・AI分野の基礎・応用研究と、イノベーション、教育を推進する拠点です。計算科学研究センターは、これまでもスマートソサエティの構築に重要な気象分野を中心に、GATE研究所との共同研究、交流を進めてきましたが、今後はデジタルヘルス、スマートシティへと分野を広げ、筑波大学とGATE研究所との共同研究の促進、社会に還元できる研究の推進に注力してまいります。
On September 24, Acad. Nikolai Denkov, Member of Parliament, former Prime Minister of Bulgaria and a scientist, Petar Nikolaev, First Secretary of the Embassy of Bulgaria in Japan, and Dr. Lidia Vitanova, Senior Researcher at the GATE Institute, visited the Center for Computational Sciences (CCS) at the University of Tsukuba and held discussions with Professor Takashi Nakatsukasa, Vice Director of CCS.
The discussions covered the achievements of past joint research between the GATE Institute and CCS, as well as an overview of the University of Tsukuba, the history of CCS, and its research fields.
Following the discussions, the delegation toured the supercomputer Pegasus, which is operated by CCS.
Collaborative research between the University of Tsukuba and the GATE Institute is clearly stated in the “Joint Statement on the Establishment of a Strategic Partnership between Japan and the Republic of Bulgaria”, which was signed in May this year. This visit marked an important opportunity to further strengthen bilateral relations and promote future research collaboration.
(Scene from the meeting. From left: Prof. Takashi Nakatsukasa, Vice Director of CCS; Mr. Petar Nikolaev, First Secretary of the Embassy of Bulgaria; Acad. Nikolai Denkov, Member of Parliament and Former Prime Minister of Bulgaria; Dr. Lidia Vitanova, Senior Researcher at the GATE Institute)
(Touring the supercomputer Pegasus.)
9月24日、ブルガリアの国会議員および前首相で科学者のニコライ・デンコフ博士、ブルガリア大使館のペタル・ニコラエフ一等書記官、GATE研究所のリディア・ビタノバ主任研究員が筑波大学計算科学研究センター（CCS）を訪問し、中務孝副センター長と懇談しました。
懇談では、これまでに進めてきたブルガリアGATE研究所とCCSとの共同研究の成果に加え、筑波大学の概要やCCSの成り立ち、研究分野について意見交換が行われました。
その後、一行はCCSが運用するスーパーコンピュータ「Pegasus」を視察しました。
筑波大学とGATE研究所の共同研究は、日本とブルガリア両国間で取り交わされた「日・ブルガリア戦略的パートナーシップ構築に関する共同声明」にも明記されており、今回の訪問は今後のさらなる関係強化と研究交流の発展に向けて重要な機会となりました。
（懇談の様子。左から、中務孝副センター長、ペタル・ニコラエフ一等書記官、ニコライ・デンコフ前首相、リディア・ビタノバ主任研究員）
（スーパーコンピュータPegasus視察の様子）
筑波大学計算科学研究センターでは来年2月にAMD MI300A APUを搭載したスーパーコンピュータSirius (PACS12.0)を導入することとなりました。
MI300A APUはCPUとGPUが同一ソケットに搭載され、高バンド幅メモリHBM3を共有するユニファイドメモリ型の構成となっています。本講習会はMI300A APUの特徴、プログラミング、ML/AI、デバッガ、プロファイラなどを深く学ぶことを目的としており、GPUプログラミングの導入、GPUのAIでの利用
だけではなく、他GPUのプログラムからの移行についても有用な情報が得られます。
オンラインでも参加可能ですので是非ご参加ください。
25.11.27 講演の内容をYouTubeに掲載しました（https://youtube.com/playlist?list=PLGC9oF17TLrum8J0pKDK4Z_uce8uUtqUx&si=c0P2_O6FcTYUcXjw）
日時：2025年10月21日～23日
場所：筑波大学計算科学研究センターワークショップ室 / オンライン
参加登録
参加登録は締め切りました
Day 1
8:40 – 9:00 Welcome and walk-in time
9:00 Host Organization Intro <Host>
9:10 AMD Presentation Roadmap and Introduction to Exercises
9:20 Introduction to AMD Architecture and APU_Programming_Model
9:45 Programming Model Exercises
10:00 Introduction to OpenMP® Offloading
10:30 Coffee Break
10:50 OpenMP® Exercises
11:15 Real World OpenMP® Language Constructs
11:40 Language Constructs Exercises
12:00 – Lunch
13:00 Intro to HIP and ROCm
13:30 HIP Exercises
13:50 Porting to HIP
14:15 Porting Exercises
14:30 Afternoon Break
14:45 OpenMP and HIP interoperability
15:10 Interoperability Exercises
15:25 Performance portability frameworks (Kokkos, Raja etc)
15:45 Portability Framework Exercises
15:55 Wrapup
Day 2
9:00 Advanced OpenMP
9:40 Advanced OpenMP Exercises
10:00 Advanced HIP
10:30 Coffee Break
10:50 Advanced HIP Exercises
11:15 GPU-Aware MPI
11:40 GPU-Aware MPI Exercises
12:00 Lunch
13:00 MPI Ghost Exchange Examples
13:40 MPI Exercises
14:15 Python on AMD GPUS – CuPy, MPI4Py
14:45 Python Exercises
15:00 ML/AI on AMD GPUs
15:30 ML/AI Exercises
15:45 AI Programming Assistant
15:55 Wrapup
Day 3
9:00 ROCgdb debugger
9:30 Debugger Exercise
9:45 Rocprofv3 – basic profiler
10:10 Rocprofv3 Exercises
10:30 Coffee Break
11:00 Rocprof-sys – timeline profiling
11:40 Timeline Profiling Exercises
12:00 Lunch
13:00 Rocprof-compute – kernel profiling
13:40 Kernel profiling Exercises
14:00 Newer: Rocprof-tracedecoder and Omnistat
14:40 HPC Community Tools
15:00 Afternoon Break
15:20 System Administration Resources
15:50 Additional Training Resources and Wrapup
Training materials
Tsukuba_University_Exercises
AI-related materials
02. Overview of ML and AI on AMD GPUs
03. AI Workflow Examples – with HPE containers
04. Using_the_AI_Assistant
05. HIP-Python
06. CuPy and CuPy-Xarray
07. MPI4Py and RCCL
08. Creating_the_AI_assistant
01. AI Optimizations and Profiling Overview
02. Pytorch Profiling
03. Inference Benchmark Tutorial
04 Training Version 1 Tiny LLaMa Example
09_Accelerating PyTorch models with LLM augmented HIP kernels
10_Neural_Operators
11_AI_Surrogates_as_Adjuncts_to_Traditional_HPC_Simulations
12_AI surrogate models, interpretability, and uncertainty quantification_20250220
Bob Robey is a Principal Member of Technical Staff in the Data Center GPU Software Solutions Group at AMD and is the global training Lead for GPU software. He has an extensive background in modeling compressible fluid dynamics with shock waves. He has led the Parallel Computing Summer Research Internship program at Los Alamos National Laboratory for seven years. He is also a co-author with Yuliana Zamora for book Parallel and High Performance Computing, Manning Publications. He has over thirty years of experience in parallel computing and a decade in GPU computing.
Giacomo Capodaglio is a Member of the Technical Staff at AMD, working on developing and delivering trainings on AMD GPU software. He has a PhD in Applied Mathematics from Texas Tech University and a Master’s in Energy Engineering from the University of Bologna (Italy). Prior to joining AMD, Giacomo was a Scientist at Los Alamos National Laboratory, working on numerical methods for the ocean and sea ice components of the Department of Energy’s climate model E3SM. Besides climate, Giacomo’s work includes urban flooding modeling, uncertainty quantification and probability density estimation, and numerical methods development for nonlocal problems.
![[Cancel] 153rd Colloquium of the Center for Computational Sciences](https://www.ccs.tsukuba.ac.jp/wp-content/uploads/sites/14/2025/12/260121-fig1-825x262.png)
