Prometech Simulation Conference 2015
~ Create the future 進化するものづくり ~
併催企画「GPU Computing Workshop for Advanced Manufacturing」
2015年9月17日(木) 虎ノ門ヒルズフォーラム
2015年9月17日(木) 虎ノ門ヒルズフォーラム
プロメテックはこれまで3回のPrometech Simulation Conrferenceを開催し、年々規模を拡大してきました。今回は、「~ Create the future 進化するものづくり ~」をテーマに、次の時代を切り拓く最先端シミュレーション技術、近年著しい進化を遂げつつある人工知能、そしてそれらを支えるハードウェア・プラットフォーム技術の現在、そしてこれからの展望をご紹介します。
招待講演には、人工知能研究の第一人者、東京大学 松尾豊准教授をお迎えします。今後どのように私たちの社会、ビジネスに人工知能が関わってくるのか、最新の研究動向から今後の展望についてご講演いただきます。特別講演は、株式会社ユーグレナ 代表取締役社長 出雲充様にご登壇いただきます。ミドリムシに着目してユーグレナを設立された経緯やこれまでの成長の軌跡、そして新たに取り組まれているバイオ燃料ビジネスについてご講演いただきます。「粒子法 産業応用セッション」では、産業界へ導入が進む「Particleworks」の活用事例についてユーザー様よりご講演いただきます。「粒子法アカデミックセッション」では、大学における粒子法シミュレーションの最新研究についてご発表いただきます。
併催する「GPU Computing Workshop for Advanced Manufacturing」では「GPUテクニカルセッション」、「CUDAチュートリアルセッション」の2セッションを行ないます。「GPUテクニカルセッション」は、GPUコンピューティングをはじめ、ディープ・ラーニング研究者に、最新の研究成果をご講演いただきます。「CUDAチュートリアルセッション」は、エヌビディアCUDAエンジニアが、翌日に開催される「GTC Japan 2015」の内容を一部先出しして情報提供いただきます。「GTC Japan 2015」とともに「CUDAチュートリアルセッション」もぜひご活用ください。翌日9月18日(金)には、同会場でエヌビディア社主催の「GTC Japan 2015」が開催されます。CUDAチュートリアルセッションは「GTC Japan 2015」と同一内容を準備しております。翌日の「GTC Japan 2015」のプログラムと組み合わせてのご参加もぜひご検討下さい。
GTC Japan 2015 URL: http://www.gputechconf.jp
GTC Japan 2015 URL: http://www.gputechconf.jp
未来のものづくりを語り合う「Prometech Simulation Conference 2015」にぜひご参加ください。
プロメテック・ソフトウェア株式会社
招待講演・特別講演・基調講演
第3世代のAI ≪ディープラーニング≫
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僕はミドリムシで世界を救うことに決めました。株式会社ユーグレナ 代表取締役社長
出雲 充 様
21世紀を迎え、近い将来必ず直面するといわれている食料問題や環境問題。株式会社ユーグレナは微細藻類ミドリムシ(学名:ユーグレナ)の屋外大量培養に2005年、世界で初めて成功し、ミドリムシを広める技術を確立しました。ミドリムシは59種類もの豊富な栄養素を含んでおり、機能性食品やサプリメントへ活用しています。またミドリムシが含有する油脂がバイオ燃料に適していることから、バイオジェット燃料やバイオディーゼル燃料への研究開発も行っています。ミドリムシを用いて世界の食料問題、そして環境問題の解決への貢献を目指す当社の取り組みについてご紹介します。 東京大学農学部卒、2002年東京三菱銀行入行。2005年8月株式会社ユーグレナを創業、代表取締役社長就任。 同年12月に、世界でも初となる微細藻ユーグレナ(和名:ミドリムシ)の食用屋外大量培養に成功。 世界経済フォーラム(ダボス会議)Young Global Leader選出(2012年)、第一回日本ベンチャー大賞「内閣総理大臣賞」(2015年) 受賞。 著書に『僕はミドリムシで世界を救うことに決めました。』(ダイヤモンド社)がある。 |
粒子法シミュレーションの最前線2015東京大学大学院 工学系研究科 システム創成学専攻 教授
越塚 誠一 先生 Click to set custom HTML
MPS(Moving Particle Simulation)法に関して、アルゴリズム、表面張力モデル、混相流モデル、および高速化手法に関するこれまでの研究をまとめて紹介します。さらに、関連学会(日本機械学会計算力学講演会および計算工学講演会)で発表された粒子法に関する最新の研究動向について紹介します。 1984年 東京大学工学部原子力工学科卒業 1986年 同上修士課程修了 東京大学助手 1991年 博士(工学) 講師 1993年助教授 2004年教授(~現在) 2005年プロメテック・ソフトウェア株式会社 取締役(~現在) |
【併催企画】GPU Computing Workshop for Advanced Manufacturing
エヌビディアGPUが加速するディープラーニング
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開催概要
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2015年9月17日(木) 10:00 - 19:00 *受付9:30より |
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虎ノ門ヒルズフォーラム 5階
〒105-6305 東京都港区虎ノ門1-23-3 虎ノ門ヒルズ森タワー 5階 アクセス:銀座線「虎ノ門駅」1番出口 徒歩5分 |
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無料(懇親会含む) *事前登録制となります。 |
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500名 *定員になり次第、締め切らせていただきます。 |
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プロメテック・ソフトウェア株式会社 |
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Program & Summary
スポンサー&展示製品のご紹介
本カンファレンスは、多くのスポンサーの皆様に支えられて開催しております。
皆様のご支援とご協力に心より感謝申し上げます。
皆様のご支援とご協力に心より感謝申し上げます。
共催
ダイヤモンドスポンサー
エヌビディア合同会社NVIDIA Tesla
世界最速のGPUアクセラレータTesla K80と、GPUが加速するディープラーニングについてご紹介します。
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プラチナスポンサー
株式会社 構造計画研究所粒子法Particleworks×SDK×格子法FloEFDが実現する新たな可能性
粒子法Particleworksは、SDKを用いることで独自の物理モデルを組み込むことが可能になります。
構造計画研究所ブースではSDKを用いた解析事例や、粒子法Particleworksと格子法FloEFDの連成事例をご紹介いたします。 |
ゴールドスポンサー
富士通株式会社FUJITSU Server PRIMERGY
富士通は、最新PCサーバ「FUJITSU Server PRIMERGY」で構成されたPCクラスタ環境をご紹介いたします。
Particleworksをはじめとした様々なアプリケーションを、その高い品質・拡張性からお客様が安心かつ快適に利用することが可能です。 |
菱洋エレクトロ株式会社NVIDIA Jetson TK1/Quadro
NVIDIA Jetson TK1開発キットは、GPUのパワーを組み込みアプリケーション用に開発するのに必要なものをすべて提供します。CUDAを使用可能で、マシンビジョン、コンピュータビジョン、ロボットなど様々な用途での活用が期待できます。
Quadro最新モデルQuadro M5000/M4000を展示します。 |
シルバースポンサー
広告スポンサー
講演概要一覧
粒子法研究4巨大津波被害予測に向けたマルチスケール・フィジックス粒子法解析九州大学大学院
工学研究院 社会基盤部門 構造解析学研究室 准教授 浅井 光輝 先生 2011年3月東北地方太平洋沖地震による津波により、橋梁の流失被害、 堤防の崩壊など公共構造物の被害が多数報告されました。たとえば橋梁流失により幹線道路が寸断され、救済活動のための迅速な人や物資の輸送、および社会インフラ構造物の復旧が遅延しました。今後危惧されている巨大地震・津波災害時には、まずは現有する都市での被害予測をできるだけ精緻に行い、今後の具体的な対策を検討する必要があります。そこで粒子法によるマルチスケール・フィジックス解析により、構造物の崩壊までを予測する試みの現状を講演します。
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講演1CUDA Fortranの利便性を高めるFortran言語の機能長岡技術科学大学
特任准教授 出川 智啓 先生 GPUの普及に伴い、これまで蓄積してきたFORTRANコードをGPUへ移植したいという要望が高まっています。FORTRANコードをGPUへ 移植するにはいわゆるCUDA Fortranを利用することになりますが、CUDA FortranではFortran 90/95 /2003等の機能を利用することができます。 本講演ではCUDA Fortranで利用できるFortran 90/95/2003の機能を紹介すると同時に、オブジェクト指向プログラミングを導入してCPUコードのGPU移植を簡略化した例をご紹介します。
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講演2CUDA C/CUDA Fortranの併用とそのベンチマーク事例岐阜大学
工学部 機械工学科 准教授 永井 学志 先生 本講演では、1) Fortran77/90/95ユーザ視点からみた、CUDA C とCUDA Fortranの混合プログラミング法、および 2) イメージベーストFEMを具体例とした CUDA Fortranベンチマーク実験結果についてお話しさせて頂きます。結論は予想通り、CUDA FortranカーネルよりもCUDA Cカーネルのほうが最終チューンを掛け易く、2,3割ほど速くすることができます。ただ、もしその2,3割が気になる場合、Fortran77/90/95に慣れ親しんだ科学技術計算マジョリティにとって、Fortran77にクラシカルなCを結合して混合プログラミングすればよいだけということをお伝えします。
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GPUテクニカルセッション |