【受賞】塩川浩昭助教,北川博之教授がDEIM2018にて優秀論文賞を受賞

佐藤朋紀氏(CS専攻博士前期2年)、塩川浩昭助教北川博之教授が発表した論文「選択的重要度先読みを用いたObjectRankの高速化」が2018年3月に開催された第10回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2018)にて優秀論文賞を受賞しました。
この論文賞はDEIM2018で発表された約350を超えるすべての論文の中から優秀な論文3件程度に与えられるものです。

公募:助教(計算生体分子医科学分野)

公募人員:助教(任期付)1名

所属組織:筑波大学計算科学研究センター

専門分野:当センター「計算メディカルサイエンス推進事業 計算生体分子医科学分野」では, AMED研究課題「革新的中分子創薬技術の開発:中分子シミュレーション」において, 分子シミュレーションや第一原理計算を用いて(1)中分子の膜透過性評価,(2)タンパク質間相互作用の解析による基質結合能評価, および(3)新しいシミュレーション技術の開発をおこなう, 助教(任期付)を募集します。特に, 着任後は「生命科学研究部門」のメンバーと共同し, 意欲的に医学分野と連携して頂ける方を希望します。また, 応募者の適性を判断して, 理工学群,および数理物質科学研究科において, 教育・研究指導を担当していただきます。

着任時期:2018年10月1日以降, できるだけ早い時期

任期  :2021年3月31日まで

応募資格:博士の学位を有する者, あるいはそれと同等の力量をもつ者

提出書類

 1)履歴書(写真貼付)
 2)業績リスト
 3)主要論文別刷5編(うち4編以上は最近5年以内のもの)
 4)これまでの研究の概要(A4用紙1枚程度)
 5)着任後の研究と教育に関する抱負(A4用紙1枚程度)
 6)外部資金の獲得状況

公募締切:2018年6月29日(金)必着

応募方法:封筒に「計算科学研究センター 計算生体分子医科学分野 教員応募書類在中」と朱書し,簡易書留にて送付してください。なお, 応募書類は審査終了後に廃棄致します。
Email: shigeta[at]ccs.tsukuba.ac.jp ([at]を@に置き換えてお送りください)

【応募先】 〒305-8577 茨城県つくば市天王台1−1−1筑波大学計算科学研究センター
【問合せ先】重田 育照(Tel: 029-853-6496, Email:shigeta[at]ccs.tsukuba.ac.jp)

その他 :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。

121st Colloquium of Center for Computational Sciences

121st Colloquium

Title: Statistics and Machine Learning: Common Goals, Practices, and Interactions!

Speaker: Professor Sam Behseta
Director of Center for the Computational and Applied Mathematics (CCAM) California State University

Date: June 11, 2018 (Mon)

Time: 11:15 – 12:15

Venue: Center for Computational Sciences, Meeting Room B

Language: English

Abstract:
Ever since the advent of correlation and simple linear regression at the turn of the 20th century, Statistics has been known as a data driven discipline within the spectrum of mathematical sciences. Subsequently, the flow of statistical approaches typically has encompassed several stages, including data collection, model fitting, and parameter interpretation. While earlier statistical attempts were mostly devoted to the establishment of a theoretical framework for inference, the growth and popularity of computational techniques in recent years have significantly shifted modern statistical methodologies from theory to applications, and thus have made them far more computationally driven. In particular, robust computational techniques such as Hamiltonian Markov Chain Monte Carlo techniques have emboldened the applications of Bayesian modeling for scientific problem solving. In this talk, I will discuss some areas in which there is a considerable overlap between statistical modeling of Big Data and Machine Learning. For example, I will draw upon the role of mixture models, Dirichlet process priors, Gaussian processes, and dimensionality reduction methods in Statistics to demonstrate their dual functionality in the current approaches for classification and prediction, as practiced in Machine Learning. I will then suggest a potentially unifying infrastructure for both disciplines, where the two cultures can further collaborate to offer more robust solutions for solving scientific inquiries.

Coordinator :Hiroyuki Kitagawa

第121回計算科学コロキウムを、6月11日(月)11:15より開催します

第121回計算科学コロキウムを、6月11日(月)に開催いたします。
多数のご来聴をお願いいたします。

場所:筑波大学 計算科学研究センター 会議室B
日時:2018年6月11日(月)11:15-12:15
講演タイトル:Statistics and Machine Learning: Common Goals, Practices, and Interactions!
講演者氏名:Professor Sam Behseta
Director of Center for the Computational and Applied Mathematics (CCAM) California State University
使用言語:英語

Abstract:
Ever since the advent of correlation and simple linear regression at the turn of the 20th century, Statistics has been known as a data driven discipline within the spectrum of mathematical sciences. Subsequently, the flow of statistical approaches typically has encompassed several stages, including data collection, model fitting, and parameter interpretation. While earlier statistical attempts were mostly devoted to the establishment of a theoretical framework for inference, the growth and popularity of computational techniques in recent years have significantly shifted modern statistical methodologies from theory to applications, and thus have made them far more computationally driven. In particular, robust computational techniques such as Hamiltonian Markov Chain Monte Carlo techniques have emboldened the applications of Bayesian modeling for scientific problem solving. In this talk, I will discuss some areas in which there is a considerable overlap between statistical modeling of Big Data and Machine Learning. For example, I will draw upon the role of mixture models, Dirichlet process priors, Gaussian processes, and dimensionality reduction methods in Statistics to demonstrate their dual functionality in the current approaches for classification and prediction, as practiced in Machine Learning. I will then suggest a potentially unifying infrastructure for both disciplines, where the two cultures can further collaborate to offer more robust solutions for solving scientific inquiries.

世話人:北川 博之 

120th Colloquium of Center for Computational Sciences

120th Colloquium

Title: Keeping-up with the Flood of Data in Extreme Scale Simulations

Speaker: Franck Cappello (Senior Computer Scientist, Argonne National Laboratory)

Date: May 18, 2018 (Fri)

Time: 14:00-15:30

Venue: Center for Computational Sciences, Meeting Room A

Language: English

Abstract:
Many extreme-scale scientific simulations are already generating more data than can be communicated, stored, and analyzed.
The data flood will get even worse with exascale systems. In this talk, we will discuss two projects of the U.S. Exascale Computing Project (ECP) addressing this problem in the contexts of checkpoint/restart and simulation I/O. The first project is VeloC, a multilevel checkpoint/restart environment reducing dramatically the checkpoint time perceived by the application. With minimal code modifications (generally about 10-20 lines of codes), the VeloC environment leverages the different levels of the storage hierarchy to perform fast checkpointing and asynchronous checkpoint movements. We will present early performance results of this environment that is co-designed with ECP applications and that will serve as the main checkpoint/restart library for ECP simulations. The second project, EZ, develops and improves the SZ lossy compressor for scientific data. Scientific data reduction is necessary in order to dramatically accelerate I/O and reduce the data storage footprint. Lossy compression seems the only practical and effective direction to reduce significantly scientific datasets for a broad spectrum of applications. Care must be taken, however, to keep the information that matters for the scientists. We will introduce the latest version of the SZ compressor and discuss its performance for several ECP datasets.

Bio:
Franck is senior computer scientist at Argonne National Laboratory and adjunct associate professor in the department of computer science at University of Illinois at Urbana Champaign. He is the director of the Joint-Laboratory on Extreme Scale Computing gathering seven of the leading high-performance computing institutions in the world: Argonne National Laboratory (ANL), National Center for Scientific Applications (NCSA), Inria, Barcelona Supercomputing Center (BSC), Julich Supercomputing center (JSC), Riken CCS and UTK/ICL. Franck is an expert in fault tolerance for high-performance parallel computing. Recently he started investigating lossy compression for scientific datasets to respond to the pressing needs of scientists performing large scale simulations and experiments for significant data reduction. Franck is member of the editorial board of IEEE Transactions on Parallel and Distributed Computing and has served the steering committees of ACM HPDC and IEEE CCGRID. He is fellow of the IEEE.

Coordinator :Taisuke Boku

第120回計算科学コロキウムを、5月18日(金)14時より開催します

第120回計算科学コロキウムを、5月18日(金)に開催いたします。
多数のご来聴をお願いいたします。

場所:筑波大学 計算科学研究センター 会議室A
日時:2018年5月18日(金)14:00–15:30
講演タイトル:Keeping-up with the Flood of Data in Extreme Scale Simulations
講演者氏名:Franck Cappello (Senior Computer Scientist, Argonne National Laboratory)
使用言語:英語

Abstract:
Many extreme-scale scientific simulations are already generating more data than can be communicated, stored, and analyzed.
The data flood will get even worse with exascale systems. In this talk, we will discuss two projects of the U.S. Exascale Computing Project (ECP) addressing this problem in the contexts of checkpoint/restart and simulation I/O. The first project is VeloC, a multilevel checkpoint/restart environment reducing dramatically the checkpoint time perceived by the application. With minimal code modifications (generally about 10-20 lines of codes), the VeloC environment leverages the different levels of the storage hierarchy to perform fast checkpointing and asynchronous checkpoint movements. We will present early performance results of this environment that is co-designed with ECP applications and that will serve as the main checkpoint/restart library for ECP simulations. The second project, EZ, develops and improves the SZ lossy compressor for scientific data. Scientific data reduction is necessary in order to dramatically accelerate I/O and reduce the data storage footprint. Lossy compression seems the only practical and effective direction to reduce significantly scientific datasets for a broad spectrum of applications. Care must be taken, however, to keep the information that matters for the scientists. We will introduce the latest version of the SZ compressor and discuss its performance for several ECP datasets.

Bio:
Franck is senior computer scientist at Argonne National Laboratory and adjunct associate professor in the department of computer science at University of Illinois at Urbana Champaign. He is the director of the Joint-Laboratory on Extreme Scale Computing gathering seven of the leading high-performance computing institutions in the world: Argonne National Laboratory (ANL), National Center for Scientific Applications (NCSA), Inria, Barcelona Supercomputing Center (BSC), Julich Supercomputing center (JSC), Riken CCS and UTK/ICL. Franck is an expert in fault tolerance for high-performance parallel computing. Recently he started investigating lossy compression for scientific datasets to respond to the pressing needs of scientists performing large scale simulations and experiments for significant data reduction. Franck is member of the editorial board of IEEE Transactions on Parallel and Distributed Computing and has served the steering committees of ACM HPDC and IEEE CCGRID. He is fellow of the IEEE.

世話人:朴 泰祐 

彗星にはなぜ重い窒素が多いのか? ~なぞを解く鍵は太陽が生まれる前にあった~

平成30年4月27日

国立大学法人 筑波大学
国立大学法人 東京大学大学院理学系研究科

概要

国立大学法人筑波大学 計算科学研究センター 古家健次助教、東京大学大学院理学系研究科 相川祐理教授は、宇宙空間における窒素同位体の存在比異常が引き起こされる仕組みを、数値計算によって初めて解明しました。

隕石や彗星などの太陽系物質と、恒星と惑星形成の舞台である星間分子雲に含まれる分子には、窒素同位体の存在比異常が存在します。これら物質中の窒素同位体存在比は、太陽系の物質的起源について重要な情報を持つと考えられています。しかし、どのような機構で窒素同位体存在比の異常が引き起こされるかについては、これまでわかっていませんでした。

今回、数値計算によって窒素同位体の存在比異常が引き起こされる機構が明らかになったことで、今後、窒素同位体の存在比を利用して、太陽系を含め、恒星と惑星系が生まれる際の物質進化の理解がさらに進むことが期待されます。

本研究の成果は、2018年4月20日付の「The Astrophysical Journal」誌で先行公開されました。

図 分子雲において窒素同位体の存在比異常を引き起こす機構。分子雲のガス中において、窒素は主に窒素原子あるいは窒素分子として存在しています。星間紫外線に照らされている分子雲の表面では、14N2とその同位体である14N15Nのどちらも効率的な光解離のため、安定に存在することができません。分子雲のある程度内部では、14N2は自己遮蔽効果により、光解離の効率が落ちます。その一方で、存在量の少ない14N15Nは自己遮蔽効果が効きづらく、効率的に光解離します。そのような領域では、窒素原子が星間塵表面反応により氷に取り込まれることで、ガスは窒素15に乏しく、氷は窒素15に富むようになります。希薄な星間ガスから分子雲ができる際にガスは必ずこのような領域を通過するため、同位体の存在比の異常は分子雲全体に及びます。

プレスリリース全文

2018年度計算科学研究センター一般公開を行いました。(4/21)

科学技術週間期間中の4月21日(土)、計算科学研究センター一般公開「スーパーコンピュータを見に行こう!」を行いました。12:30~16:00の見学時間の間に、79名の方(うち高校生以下の青少年38名)にお越しいただきました。

計算科学研究センター本棟では、スーパーコンピュータ「Oakforest-PACS」および歴代のスーパーコンピュータのノードが見学できるギャラリー展示に加え、小泉 裕康 准教授(量子物性研究部門)による講演「量子コンピュータって何?何はともあれ使ってみましょう」(14:00-15:00)を開催しました。インターネットを通じて実際に使うことができる量子コンピュータ「IBM Q」を使用し、複雑にみえる量子コンピュータの世界に触れて、その特殊な計算方法について学びました。 また、センター別棟では、現在稼働中のスーパーコンピュータ「COMA」をみなさまに見学していただきました。

今回はセンター本棟および別棟と2箇所に分かれての開催となったにもかかわらず、多くの方々にお越しいただき大変ありがとうございました。

2018年度計算科学研究センター一般公開を4月21日(土)に開催します。

2018年度 一般公開「スーパーコンピュータを見に行こう!」

2018年度計算科学研究センター一般公開を、2018年4月21日(土)に開催いたします。

今年は、スーパーコンピュータ「COMA」の見学のほか、センター教員の小泉裕康先生による講演「量子コンピュータって何?何はともあれ使ってみましょう。」を開催いたします。

予約等は不要です。直接会場までお越しください。

※今年は会場が2箇所となります。計算科学センター(本棟)ならびに、大学会館近くの計算科学研究センター【別棟】での開催となります。

[印刷用PDF]

【講演】「量子コンピュータって何?何はともあれ使ってみましょう。」

計算科学研究センター(本棟) ワークショップ室 (14:00-15:00)  

話し手:小泉裕康 先生

*参加予定の方は、ぜひご自身のノートPCやタブレット、スマートフォン等をご持参ください。実際に量子コンピュータにアクセスして計算してみることができます!(なくても構いません。)

【施設見学】

計算科学研究センター 別棟 計算機室 (12:30-16:00): 

現在稼働中のスーパーコンピュータ「COMA」を間近でご覧いただけます!

計算科学研究センター(本棟)1F 展示フロア (12:30-16:00): 

歴代のスーパーコンピュータや最新のスーパーコンピュータ「Oakforest-PACS」のノードを展示しています。

 

日 程:2018年4月21日(土)

場 所:筑波大学計算科学研究センター /計算科学研究センター別棟 交通アクセス

参加費:無料。団体見学可(事前にご連絡ください)。

お問合せ:pr [at] ccs.tsukuba.ac.jp (@を[at]と表示しています)

関連リンク:
科学技術週間 SCIENCE & TECHNOLOGY WEEK

4月21日、筑波大学では計算科学研究センター以外でも、特別授業や科学実験をはじめ、さまざまなイベントを開催します。「一日筑波大生」になって、科学の面白さと大学の魅力を体感しよう!
筑波大学科学技術週間 キッズユニバーシティ

2018年3月22日
一般公開実施担当者一同

大規模一般利用の募集

筑波大学計算科学研究センターでは、2014 年 4 月より運用を開始した COMA(PAX-IX、メニーコア実験クラスタ、ピーク性能 1PFLOPS)及び 2016 年 12 月より運用を開始した 高性能メニーコアクラスタ Oakforest-PACS(Intel Xeon Phi、ピーク性能 25PFLOPS)の 2 台のスーパーコンピュータを運用しております。

筑波大学計算科学研究センターでは全国共同利用機関として、各システムにおいて全ノ ードの 30%(Oakforest-PACS については筑波大割り当てリソース分の 30%)を目安とした計算機資源を大規模ユーザに向けた有償の一般利用に供することと致しました。平成 30 年度(平成 30 年 4 月 1 日から平成 31 年 3 月 31 日まで)の大規模一般利用を以下のように募集しますので、希望される方は以下の要領でご応募下さい。

詳細は以下の大規模一般利用のページをご確認ください。

一般利用

CCS – LBNL Collaborative Workshop 2018

Date: March 5th (Mon) – 6th (Tue), 2018
Venue: International Workshop Room, Center for Computational Sciences, University of Tsukuba

DAY-1 (March 5th)

09:30-09:35 Welcome Address (Masayuki Umemura, CCS)
09:35-09:55 Recent Activities in CCS (Masayuki Umemura, CCS)
09:55-10:25 Berkeley Lab’s Contributions to the DOE Exascale Computing Project (David Brown, LBNL)
10:25-10:55 Development of Computational Methods for Understanding Biological Functions of Proteins and Its Application to Biomedical Issues (Yasuteru Shigeta, CCS)
10:55-11:15 Coffee Break
11:15-11:45 Ab-initio Density Functional Simulation for Nano-optics (Kazuhiro Yabana, CCS)
11:45-12:15 Computing Beyond Moore’s Law and the Missed Opportunity of Exascale (John Shalf, LBNL)
12:15-13:30 Lunch Break
13:30-14:00 OpenCL-ready FPGA Programming for Large-scale Parallel Processing (Ryohei Kobayashi, CCS)
14:00-14:30 Implementation of Parallel FFTs on Cluster of Intel Xeon Phi Processors (Daisuke Takahashi, CCS)
14:30-15:00 Advancing and Enabling Scientific Discovery Through Advanced Algorithms and Computing (Esmond G. Ng, LBNL)
15:00-15:20 Coffee Break
15:20-15:50 Storage System of the Oakforest-PACS supercomputer (Osamu Tatebe, CCS)
15:50-16:20 Solving Nonlinear Eigenvalue Problems with Rational Approximations (Osni Marques, LBNL)
16:20-16:40 Coffee Break
16:40-17:10 3D Energy Spectrum of the Global Atmosphere (Hiroshi Tanaka, CCS)
17:10-17:40 Oakforest-PACS and PACS-X: Present and Future of CCS Supercomputers (Taisuke Boku, CCS)

DAY-2 (March 6th)

09:00-09:30 An Effort toward Fully Fault-tolerant Quantum Computing (Hiroyasu Koizumi, CCS)
09:30-10:00 Status of Quantum Computing Testbed at Berkeley Lab (Jonathan Carter, LBNL)
10:00-10:20 Coffee Break
10:20-10:50 Machine Learning Approach to Automated Sleep Stage Scoring (Hiroyuki Kitagawa & Kazumasa Horie, CCS)
10:50-11:20 Many-core for the Masses: A Year with the Cori System at NERSC (Richard Gerber, NERSC)
11:20-11:50 CCS-LBNL Researchers Only Discussion for Research Collaboration
11:50-12:00 Closing Remarks (Masayuki Umemura, CCS & David Brown, LBNL)

公募:常勤研究員(睡眠データ解析・応用) (締め切り 3月16日)

1.募集人員: 研究員(常勤)1名

2.研究分野: 生体データ解析,睡眠計測・分析,睡眠ビッグデータ利活用に関する研究開発

3.職務内容:
筑波大学計算科学研究センターでは,計算メディカルサイエンス推進事業の一環として,筑波大 学国際統合睡眠医科学研究機構等と連携して,睡眠ビッグデータ解析・自動診断の研究を進めて おります.また,文部科学省・地域イノベーション・エコシステム形成プログラム「つくばイノ ベーションエコシステムの構築(医療・先進技術シーズを用いた超スマート社会の創成事業)」に 関わる研究開発を推進しています.これらの研究開発の推進のため,生体データ(脳波,筋電等) の解析,睡眠計測・分析システムの構築や実験評価,睡眠ビッグデータ利活用等に関わる研究開 発業務を担当できる方を募集します. 関連組織の詳細は下記をご覧下さい.
・ 計算科学研究センター http://www.ccs.tsukuba.ac.jp
・ 国際統合睡眠医科学研究機構 https://wpi-iiis.tsukuba.ac.jp/japanese

4.任期:
年度更新,最長 2021 年 3 月 31 日まで.(予算状況,勤務成績評価に基づく)

5.応募資格:
次の条件を全て満たす方
・博士号を有していること(含取得見込).あるいは,それと同等の活動実績を有していること.
・データ解析や解析ソフトウェアの研究開発に関する業務遂行に必要なスキルを有すること.
・睡眠計測・分析や睡眠ビッグデータ利活用に関する研究開発に情熱を有し,他の共同研究者と力を合わせ研究目標達成に向けて努力できる方.

6.着任時期: 2018 年 4 月 1 日以降できるだけ早い時期

7.待遇: 本学規定に基づく

8.提出書類:
(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)研究業績リスト(学術雑誌論文,国際会議論文,著書,その他の研究発表等に分類したリスト.論文等の共著者名はすべて記入)
(3)これまでの研究開発概要と今後の抱負(A4 版2枚程度)
(4)主要論文別刷またはコピー3編以内
(5)応募者について問い合わせることのできる方1名の氏名と連絡先
書類選考後,面接選考(プレゼンテーションを含む)を実施します.

9.応募締切: 2018 年 3 月 16 日(金) 必着

10.照会先:
計算科学研究センター計算情報学研究部門主任 教授 北川博之
Tel: 029-853-5522 E-mail: kitagawa[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:
〒305-8577 つくば市天王台1-1-1
計算科学研究センター計算情報学研究部門主任 教授 北川博之
封筒には「睡眠データ解析研究員応募書類在中」と朱書し簡易書留か宅配便でお送り下さい.応募書類は返却いたしません.

12.その他: 筑波大学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.

公募要領PDF

筑波大学2017 BEST FACULTY MEMBER表彰式(2/19)

計算科学研究センター 量子物性研究部門の矢花 一浩教授、高性能計算システム研究部門の櫻井 鉄也教授(共同研究員)が、筑波大学2017 BEST FACULTY MEMBERに選ばれました。

日 時: 2月19日(月)14:00-17:00
配信会場: 中央図書館本館2階チャットフレームC アクセス

次 第:  
 14:00-14:30  表彰式
 14:30-17:00  表彰された教員による講演

詳しくは大学ホームページをご覧ください。

 

永田学長と受賞した矢花教授

永田学長と受賞した櫻井教授

 

JAPAN-KOREA HPC WINTER SCHOOL 2018.2.20-22

Date:
February 20th (Tue) – 22nd (Thu), 2018

Venue:
International Workshop Room, Center for Computational Sciences, University of Tsukuba
1-1-1 Tennodai, Tsukuba, Ibaraki 305-8577 Japan
http://www.ccs.tsukuba.ac.jp/

Agenda:
February 20 (Tue): SCHOOL DAY-1

09:00 – 10:30 Fundamentals of HPC and Parallel Processing (Prof. Taisuke Boku, CCS)
10:45 – 12:15 Parallel Processing Systems (Prof. Taisuke Boku, CCS)
13:30 – 15:00 Parallel Numerical Algorithm 1 (Prof. Hiroto Tadano, CCS)
15:15 – 16:45 Parallel Numerical Algorithm 2 (Prof. Daisuke Takahashi, CCS)

February 21 (Wed): SCHOOL DAY-2

09:00 – 10:30 Parallel Programming 1: OpenMP (Prof. Mitsuhisa Sato, RIKEN / U. Tsukuba)
10:45 – 12:15 Parallel Programming 2: MPI (Prof. Claus Aranha, U. Tsukuba)
13:30 – 15:00 Optimization 1: Computation Optimization (Prof. Daisuke Takahashi, CCS)
15:15 – 16:45 Optimization 2: Communication Optimization (Prof. Osamu Tatebe, CCS)

February 22 (Thu): SCHOOL DAY-3

09:00 – 09:15 Introduction of Oakforest-PACS  (Prof. Taisuke Boku, CCS)
09:15 – 09:30 Introduction of KISTI5 (Dr. Jihoon Kang, KISTI)
09:30 – 12:00 KNL Tutorial (Including Hands on session, Dr. Sunghwan Choi and Dr. Chan Park, KISTI)
source code
13:30 – 14:00 Performance Evaluation of Large Scale Electron Dynamics Simulation under Many-core Cluster based on Knights Landing (Mr. Yuta Hirokawa, U. Tsukuba)
14:00 – 14:30 KNL optimization of large-scale electronic structure simulations (Dr. Hoon Ryu, KISTI)
14:30 – 15:00 OpenCL-ready FPGA Programming for High Performance Computing (Prof. Ryohei Kobayashi, CCS)
15:00 – 15:30 FPGA optimization of large-scale sparse matrix-vector multiplication (Mr. Seungmin Lee, KISTI)

 

Call for Associate Professor or Tenure-Track Assistant Professor Position (Division of HPC Systems)

Deadline for Applications: May 31, 2018

Center for Computational Sciences, University of Tsukuba is inviting applications for an Associate Professor or a Tenure-Track Assistant Professor. Our program is interested in recruiting researchers with high performance computing, big data analysis, artificial intelligence system software background (details below).

* Position Details

Position Title: Associate Professor or Tenure-Track Assistant Professor

Number of positions: One

Position Type: Full time, tenured. Tenure-Track Assistant Professor will be tenured after passing a review in five years.

Institution and location: Center for Computational Sciences, University of Tsukuba
1-1-1 Tennodai, Tsukuba, Ibaraki 305-8577 Japan
http://www.ccs.tsukuba.ac.jp/

* Position Description

General Description: Research about system software for high performance computing, big data analysis, and artificial intelligence

Detailed description: Center for Computational Sciences consists of researchers in computer science and computational science, and promotes computational sciences, big data analysis and artificial intelligence designing and exploring supercomputers. The successful candidate is expected to have research background regarding frameworks of computational sciences, big data analysis and artificial intelligence, and system software for parallel I/O and storage system, and to co-design next supercomputers by fostering connections among computer science and computational sciences. Also, he or she is expected to train and advice undergraduate and graduate students in College of Information Science, and Department of Computer Science, and Graduate School of Systems and Information Engineering.

* Applications

General Qualifications: Applicants must meet the following qualifications and demonstrate competency in researching about system software for high performance computing, big data analysis and artificial intelligence.
1) Ph.D. (or it should be obtained by the time of job commencement)
2) Qualified research experience in the research field noted above
3) Qualified skills in advising students in the university and the graduate school

* Required Documents

1) Note for an expected position (associate professor, assistant professor or either)
2) Curriculum Vitae including photo and email address
3) List of publications (should note referred or non-referred)
4) Reprints of five major papers (four or more should be published within five years)
5) Summary of research activities (about 800 words referring to the major papers)
6) Research and education plan (about 800 words)
7) Research funding activities
8) Two or more recommendation letters, or names and contact information of two or more referees
Documents should be submitted by hard copies and a USB memory in PDF format. After screening of application materials, there will be interviews including presentation.

* Contact Information

Prof. Osamu Tatebe
Center for Computational Sciences, University of Tsukuba
Tel: +81-29-853-6484
Email: tatebe[at]cs.tsukuba.ac.jp
* [at] should be replaced with @

* Submission

Prof. Masayuki Umemura
Director, Center for Computational Sciences,
University of Tsukuba
1-1-1 Tennodai, Tsukuba, Ibaraki 305-8577 Japan
Email: umemura[at]ccs.tsukuba.ac.jp
* [at] should be replaced with @

Required documents should be mailed using recorded delivery. Clearly note “Application for faculty position in high performance computing” in red in front of the envelope. The submitted materials will not be returned.

* Equal Opportunity Employer

We are an equal opportunity employer and all qualified applicants will receive consideration for employment without regard to race, color, religion, sex, sexual orientation, gender identity, national origin, disability status, protected veteran status, or any other characteristic protected by law.

[高性能計算システム研究部門]准教授または助教公募(締切:2018年5月31日)

募集人員:准教授または助教1名(助教の場合はテニュアトラック)

専門分野:HPC・ビッグデータ・AIにおけるシステムソフトウェア

職務内容
計算科学研究センターでは、計算機科学と計算科学の研究者が協力してスーパコンピュータの設計を行い、計算科学・ビッグデータ・AIを推進しています。本公募は、計算科学・ビッグデータ・AIにおけるフレームワーク、並列I/O、ストレージシステムに関する研究、スーパコンピュータのコデザインを行っていただける方を求めます。着任後は意欲的にアプリケーション分野とも連携していただける方を希望します。また、情報学群情報科学類ならびにシステム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻において、教育・研究指導を担当していただきます。

任期:なし
(助教の場合は5年間のテニュアトラック期間の最終年度にテニュア獲得審査を行い、合格するとテニュア付き助教となります)

応募資格:博士の学位を有し(着任時期までに取得見込も可)、専門分野において優れた研究業績があり、HPC・ビッグデータ・AIにおけるシステム研究と大学院・学類における研究・教育に熱意を有する方

着任時期:決定後できるだけ早い時期

提出書類
1) 希望職位(「准教授希望」「助教希望」「准教授または助教希望」のいずれか)
2) 履歴書(写真添付、連絡先と電子メールアドレスを明記)
3) 業績リスト(査読論文とその他を区別すること)
4) 主要論文別刷5編(うち4編以上は最近5年以内のもの)
5) これまでの研究の概要(主要論文を適宜参照し1,500字程度)
6) 着任後の研究計画と教育に関する抱負(1,500字程度)
7) 外部資金の獲得状況
8) 意見書2通以上、または照会可能者2名以上の氏名・所属・連絡先
以上について、紙媒体と共にUSBメモリなどのデジタル媒体にPDF形式で記録したものを同封してください。書類選考の後、面接選考(プレゼンテーション含む)を実施します。

応募締切:2018年5月31日(木)必着

照会先
計算科学研究センター高性能計算システム研究部門 建部修見
Tel: 029-853-6484
Email: tatebe[at]cs.tsukuba.ac.jp
*[at] を @ に置き換えて下さい

応募書類送付先
〒305-8577 つくば市天王台1-1-1
筑波大学計算科学研究センター長 梅村雅之
封筒には「計算科学研究センター高性能計算システム研究部門教員応募書類在中」と朱書し、簡易書留か宅急便で送付してください。応募書類とデジタル媒体は返却しません。

その他: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。