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2020年11月

新型コロナ 何が正解なの? コロナ対策 ~感染制御の専門家に聞く~( バーベキューなど、野外なら安全ではない「三密」に注意!! 「マイクロ飛沫。飛距離は8メートルにも」)

新型コロナ 何が正解なの? コロナ対策 ~感染制御の専門家に聞く~ ( 堀賢・順天堂大学大学院教授 )(  バーベキューなど、野外なら安全ではない「三密」に注意!!  「マイクロ飛沫。飛距離は8メートルにも」)
新型コロナの感染 注意

堀賢・順天堂大学大学院教授
マイクロ飛沫 8m

飛沫が飛ぶ様子(堀賢教授提供)【時事通信社】

 新型コロナウイルスの猛威が続いています。1日の感染者数が全国で2000人を超える日もあり、第3波の襲来とも言われています。
 これからどうなるのか。不安の声がある中、どのように行動すればいいのか、戸惑う人も多いと思われます。そこで、感染制御の専門家で、明快な解説で知られる順天堂大学大学院教授の堀賢先生に、私たちができる対策について伺いました。(聞き手・本文 医師・海原純子)

新型コロナの感染 注意

新型コロナウイルスはどうやって感染するか(堀賢教授提供)【時事通信社】

 ――11月の第2週以降、感染者の急増に伴い、世の中の緊迫感が急に高まったように感じます。それまでは、春頃と比べて、かなり緩いなという雰囲気でした。

 春頃は、非常に強い緊張感が、社会全体を覆っていました。そこには、五つの要因があったと思います。

 一つは、新型コロナウイルスが全く未知のウイルスであったということ。二つ目は、PCRの検査体制も十分とはいえなかったこと。当時は1日300検体くらいしかできなかったですね。

 三つ目は、治療法が分からなかったこと。四つ目は、医療の受け入れ態勢が整備されていなかったこと。五つ目は、メディアで連日、あおるような報道がされたこと。それらが、社会的危機感を生んだのだと思います。

 これに対して、秋以降は「第2波の時は、ロックダウンもせずに、何とか乗り越えてきたじゃないか」という安堵感がある一方で、「コロナ疲れ」という感じも広がってきていました。緊張感が薄れていた感じですね。

 新型コロナウイルスは、潜伏期間が長く、きょうの行動の結果が2週間後に出るという状況ですから、感染の予測が立てにくく、「この様子なら、まあ大丈夫じゃないかな」という気持ちになっていたのでしょう。

 ◆コロナとの闘いは長丁場
マイクロ飛沫 8m

(図1)上=通常の飛沫。約1~2メートル飛んでいる。下=マイクロ飛沫。飛距離は8メートルにも(堀賢教授提供)【時事通信社】

 ――新型コロナは、経済にも大きな打撃を与えています。政府は、コロナ対策と経済の両立を目指していますが、そもそも、両立は可能なのでしょうか。

 コロナとの闘いは、長丁場と言われています。重症者や死亡者を増やさないように、行動変容を呼び掛け、医療のキャパシティーを増やしながら、経済を可能な限り回すという方針だと思います。

 今は状況を見ながら、ぎりぎりのところまで経済を動かすということでしょう。ただ、重症者の在院日数は長いですから、すぐにはベッドが空きません。

 重症者のベッドが逼迫(ひっぱく)した段階でブレーキを踏んでも、その後、2週間は重症患者が一定割合で増え続けますから、超過死亡※が出てくる恐れがあります。余裕を見ながら、早め早めの対応が必要です。

 ※超過死亡=統計などから予想される死者数を実際の死者数が上回る現象。パンデミックでは、急激な医療需要増で医療が受けられない人々が出たときに発生しやすい。

 ――医療体制も日々、状況が変化しています。地方によっては、医療崩壊が起こるリスクもあるのでしょうか。


 北海道などは、札幌市を中心に、すでに医療供給体制が逼迫してきています。また、流行が急激に拡大すると、スタッフや一般診療の患者が市中で感染し、院内に持ち込むケースが必然的に増えます。

 そうなると、院内クラスターが発生して、診療停止に追い込まれる医療機関が増えて、さらに医療崩壊のスピードが速まる可能性が高くなります。11月中旬以降の旭川市がその状態に陥っています。


◆マイクロ飛沫はすごく飛ぶ
コロナ禍 旅 対策

(図2)旅行関連の業界団体などで作った「新しい旅のエチケット」ポスター。この他、交通編、飲食編、宿泊編など、場面ごとの新エチケットを提案したバージョンがある(日本旅行業協会ホームぺージより)【時事通信社】

 ――これから乾燥がひどくなる季節です。でも、寒くて窓を開けるのが嫌で、換気も十分にできないことが増えそうです。この季節に気を付けたいポイントを教えてください。

 湿度が低い場合、飛沫が飛びやすく、漂う時間が長いということは、実験で分かっています。動物実験では、湿度が低い方が感染が拡大しやすいことが、確かめられています。ただ、それがそのまま、人間の感染拡大に当てはまるかどうかは、確認されていません。

 ウイルスは粒子ですから、意思を持っているわけではなく、冬になったことをウイルス自身が察知して、感染力を強くするわけではありません。ただ、ウイルスを運ぶ水滴の状態が変化して、感染力に変化を及ぼす可能性はあるかもしれません。

 新型コロナウイルスは、マイクロ飛沫という普通の飛沫より小さい粒子が、感染の拡大に関わっているとされています。(図1参照)

 飛沫は、感染者の口から飛び出した後、1~2メートルで自然落下して、これが人の目、鼻、口の粘膜に直接触れることで感染します。これに対し、マイクロ飛沫は、粒子が小さく、気流に乗って数十メートル先にも飛び、その先にいる人にエアロゾル感染を引き起こします。

 「3密」状態というのは、密閉、密集、密接な状態ですから、マイクロ飛沫が長時間漂う条件がそろっており、クラスターを引き起こしやすいと考えられています。

 ◆野外なら食事も安心?
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(図3)新型コロナウイルス感染症対策分科会が発信した「感染リスクの高まる5つの場面」(内閣官房ホームページより)【時事通信社】
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 ――感染予防対策ですが、施設によって、かなり差があると思います。飲食店だと、しゃべりながら食べている客に注意しない、できない管理者などが気になります。ハンバーガー店の密な状態で、大声で話しながら食べている若者とか。対策の徹底が大事なのに、行政は施設側に任せている状態です。

 難しいですね。店としては、やっと来てくれたお客に対して、注意しにくいですよね。しかも、自分もあまり詳しくは知らないことですので、反論されたら、引き下がるしかありません。

 むしろ、この件は、日本人の「他人に迷惑を掛けないようにする感性」を利用して、マナーやエチケットとして、国民共通のおしゃれなキャンペーンのようなもので解決を目指したらいいのではないでしょうか。

 旅行関係団体が作った「新しい旅のエチケット」(図2)のポスターは、嫌みもなく、なかなかよくできていますよね。

 ――感染予防対策も、企業によって、かなり格差があるのが気になります。

 よく観察すると、ポイントを外した対策をしている企業も、かなり多いですね。例えば、会社の喫煙室で、話しながら喫煙している場面では、空気清浄機によってウイルスが除去されたとしても、至近距離で会話をすることで、依然として飛沫を浴びていることになります。

 バーベキューなど、野外なら安全と考えている人がいます。野外では、風でマイクロ飛沫が希釈されたり、飛んで行ったりしたとしても、人の口から出た飛沫は、目の前の食べ物の上に落ちたりして、感染のリスクがあるんです。

 ――なぜ、そういうふうになってしまうのでしょうか。

 それは、分科会(新型コロナウイルス感染症対策分科会)が発信した「感染リスクの高まる5つの場面」(図3)を見れば、よく分かります。

 この絵は、「注意しましょう!」だけで終わってしまっていて、「だから、こうしましょう!」という発信がない。ですから、市井の人たちには「どうしたらいいのか」が十分、伝わってきません。そんなことでは納得できないから、行動変容が起きるわけないんです。

 納得していない人が、これまでの自分の行動を変えたりできますか。感染制御を専門にしている人たちは、政府の発信に、ちょっと歯がゆい思いを抱いています。


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堀 賢(ほり・さとし)


 順天堂大学大学院医学研究科感染制御科学教授、英国感染制御専門資格、ICD制度協議会感染制御ドクター。1991年順天堂大学卒業、95年同大学大学院修了、99年から英国ノッティンガム大学微生物・感染症学リサーチフェロー、2001年ロンドン大学衛生熱帯医学大学院修了。順天堂大学大学院感染制御科学講師を経て13年より現職。

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macで分析【Q&A】新型コロナ感染の「第3波」とは?

macで分析【Q&A】新型コロナ感染の「第3波」とは?
新型コロナ感染の「第3波」とは 2020-11-26





 新型コロナウイルスの新規感染者の数が再び全国的に急増しています。日本医師会の中川俊男会長は「いわゆる『第3波』と考えて良いのではないか」との見方も示しています。「第3波」との言葉はニュースで耳にすることもあると思います。では、「第1波」「第2波」とはどのような波で、この「第3波」にはどのような特徴があるのでしょうか。



Q:新型コロナウイルスの「波」って何?
一般的に、メディアなどでは感染確認者の数が急激に増えたヤマのことを「波」と表現しています。図表を見れば分かる通り、4月下旬ごろを頂点とする波が「第1波」、8月上旬~中旬ごろを頂点とする波が「第2波」と呼ばれています。そして、11月に入って以降、急激に上昇している波が「第3波」です。

Q:政府は「第3波」とは呼ばないの?
政府は「第3波」と定義づけはしていません。しかし、西村康稔(やすとし)経済再生担当相は「3月、4月、5月に大きな流行を経験した。そして7月、8月にも大きな流行を経験した。それに匹敵するような大きな波になりつつあるということに強い危機感を持っている」(11月12日の会見)と語っており、“3回目の大きな流行”が来つつあるとの認識は示しています。

国立感染症研究所(感染研)はゲノム解析の結果を踏まえ、中国・武漢由来のウイルスによる流行を「第1波」、その後の欧州由来のものを「第2波」と定義しています。

Q:「第1波」の特徴は?
国内では1月16日に初めての感染者が確認されました。2月には初の死者が出ました。そして3月の、特に下旬以降に感染者が急増しました。3月27日には全国での1日の感染者の報告数が初めて100人を超えています。
第1波 説明(略)



当時の安倍晋三首相は4月7日の会見で、「医療現場はまさに危機的な状況。もはや時間の猶予はないという決断に至った」などと述べ、東京都と神奈川県、埼玉県、千葉県、大阪府、兵庫県、福岡県の計7都府県を対象に、新型インフルエンザ等対策特別措置法(特措法)に基づく「緊急事態宣言」を発出しました。その後、対象地域は全国に拡大されました。

Q:緊急事態宣言とは?
「緊急事態宣言」が発出されると、都道府県の知事は、(1)住民に対する外出自粛の要請(2)学校、映画館、劇場、音楽ホールや人が集まる施設の使用制限(3)仮設病院を設置するための土地収用――などのより強い措置が取れるようになります。

緊急事態宣言は段階的に解除され、5月25日に全都道府県で解除されました。

Q:「第2波」の特徴は?
緊急事態宣言が解除された後、新規感染者は一時的に減少しました。繁華街など「夜の街」での感染に着目し、東京・新宿区では6月に歌舞伎町で集中的なPCR検査が行われました。第2波では、接待を伴う飲食店など繁華街での感染例が多く報告され、感染が全国に広がっていったことが政府のコロナ分科会でも指摘されています。この時期の感染者は若い世代が多かったのが特徴です。

Q:「第3波」の特徴は?
第2波での感染者数は8月上旬~中旬をピークに減少傾向に入りました。しかし、第1波の時のようなペースでは下がり切らず、一定の感染レベルが維持された「下げ止まり」状態が続きました。

クラスター(集団感染)発生の場も、繁華街や病院だけでなく、職場や会食の場でも目立つようになりました。

そして、10月下旬から再び全国的に感染者が増加。この「3つ目の波」では、幅広い地域、幅広い年代層に感染が広がっているのが特徴です。例えば東京都では、職場や学校、会食などで感染した人が家庭内に持ち込んだとみられる「家庭内感染」が最も多い感染経路となっています。

新型コロナウイルスでは、年齢が高いほど重症化しやすい傾向があります。第3波では、感染者の年齢層が上がり、重症者が出るタイミングが早まっているとの専門家の指摘もあります。

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【年表】新型コロナ「第1波」で起きたこと 時系列で振り返る
第1波 説明(詳細)




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外国人向け 英語
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外国人向け飲食 英語



外国人にもやさしく、ううつらない、うつさせない、家族、同僚、友人、ファミリーを守ろう!! みんなで、生き延びよう!! 



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冬は、感染拡大しやすい理由

重要 新型コロナ第1波対応を検証 「アベノマスクは失敗。一部の暴走」新型コロナ対応、民間臨調が検証 / コロナ第1波対応を検証 民間の調査会が報告書 水面下で何が 

第一波 の頃 検証00用



重要 新型コロナ「正しく恐れて」 わかってきた特徴と対策  チャートで見る感染再拡大 (第2波)

第二波 の頃 検証




重要 新型コロナ感染者 増加傾向 専門家「第3波の可能性も」 

第3波の予兆  感染



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新型コロナ 冬場の感染対策のポイントは / 【国内感染】1739人 3日連続で最多更新(14日23時)/ 西村経済再生相 「マスク外す場面は特に注意」「飲食店では、アクリル板の設置や十分な換気などの対策の強化が必要だ」 

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あなたは 「消毒液 派」VS「非接触グッズ 派」 それとも「両方」/数理モデル  PCR検査を倍にすれば、接触「5割減」でも収束可能??だったかも「話」
 

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スパコン「富岳」再び世界一 2期連続で性能4冠達成 / 富岳は、主要なスパコンベンチのすべてで1位を獲得することが重要

スパコン「富岳」再び世界一 2期連続で性能4冠達成 / 富岳は、主要なスパコンベンチのすべてで1位を獲得することが重要
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スパコン「富岳」再び世界一 2期連続で性能4冠達成


 スーパーコンピューターの計算速度を競う世界ランキング「TOP500」が16日発表され、理化学研究所と富士通が共同開発したスーパーコンピューター「富岳(ふがく)」(神戸市)が世界一となり、今年6月の前回発表に続く連覇を達成した。性能ランキング4部門で1位となり、世界初の「4冠」となった前回の地位を守り抜いた。

 ランクは国際会議で約半年ごとに発表される。日本勢の連覇は、先代の「京(けい)」が2011年6月と同11月に世界一になって以来の快挙。計算速度は1秒間に44京2010兆回(京は1兆の1万倍)と、前回の41京5530兆回を上回った。前回は機材の搬入から間もなかったこともあってマシン全体を使えなかったが、今回は全てを使い、性能が向上した。

 2位の米オークリッジ国立研究所「サミット」の14京8600兆回におよそ3倍の性能差をつけた。米国の「シエラ」、中国の「神威太湖之光」が続き、4位までの顔ぶれは前回と変わらなかった。

 富岳は計算速度のほかにも、自動車や飛行機の設計などに用いられる産業用ソフトウエアの処理性能、人工知能(AI)開発向けの計算性能、大規模データの解析性能-の3部門の指標でトップだった。

 理研・計算科学研究センターの松岡聡センター長は「突出して世界最高性能であることを、6月の前回のランキングの時点からさらに性能を向上させる形で、再び示すことができた」とコメントし、「新型コロナに代表される多くの困難な社会問題を解決し、わが国のイノベーションを先導していく」と期待を込めた。


 富岳は来年度の本格稼働を目指しているが、すでに新型コロナウイルス関連の研究で今年4月から使われ、大きな成果を出している。

主なスパコンの順位と計算速度(1秒当たりの計算回数、京は1兆の1万倍)は以下の通り。

(1)日本・理化学研究所「富岳」 44京2010兆回

(2)米国・オークリッジ国立研究所「サミット」 14京8600兆回

(3)米国・ローレンスリバモア国立研究所「シエラ」 9京4640兆回

(4)中国・無錫スパコンセンター「神威太湖之光」 9京3014兆回

(5)米国・半導体大手エヌビディア「シリーン」 6京3460兆回

(6)中国・広州スパコンセンター「天河2A」 6京1444兆回

(7)ドイツ・ユーリッヒ研究センター「ジュエルス・ブースターモジュール」 4京4120兆回 ※

(8)イタリア・エネルギー大手エニ「HPC5」 3京5450兆回

(9)米国・テキサス大学「フロンテラ」 2京3516兆回

(10)サウジアラビア・国有石油会社サウジアラムコ「ダンマーム-7」 2京2400兆回 ※

(14)日本・産業技術総合研究所「AI橋渡しクラウド(ABCI)」 1京9880兆回

(19)日本・宇宙航空研究開発機構(JAXA)「TOKI-SORA」 1京6592兆回 ※

※は初めてランキングに登場したスパコン。


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スパコン「富岳」 世界ランキング4部門で再び1位に

神戸市の理化学研究所にあるスーパーコンピューター「富岳」が、国際会議が発表する最新の世界ランキングの4つの部門で、再び世界一となりました。

スーパーコンピューターの世界ランキングは、専門家による国際会議が半年ごとに発表しています。

17日発表されたランキングで、理化学研究所にある「富岳」は、4つの部門でことし6月の前回に続き、1位となりました。

このうち計算速度を競う部門では1秒間に1兆の44万倍以上の計算が可能で、2位のアメリカのスーパーコンピューターのおよそ3倍でした。

このほか、シミュレーションなどの計算方法や、人工知能の学習性能、それに、ビッグデータの処理性能を示す部門でも再び1位となりました。

いずれの点数も前回を上回り、2位以下に大きな差をつけました。

理化学研究所は「前回のランキング発表のことし6月の時点よりもさらに性能を上げている。『富岳』によって新型コロナに代表される困難な社会問題を解決していきたい」とコメントしています。

計算科学研究センター長「国民にフィードバックしていければ」
「富岳」が世界一になったことをうけて、理化学研究所はオンラインで記者会見し、計算科学研究センターの松岡聡センター長は「富岳は来年度から実用に入っていくうえで世界一という大きな成果を出したことは有意義なことだ。富岳のプロジェクトは国民の協力なしではなしえなかったことなので、国民にフィードバックしていければと思う」と話していました。
加藤官房長官「さまざま課題の解決への成果に期待」
加藤官房長官は、午後の記者会見で、「大変喜ばしいことで、関係者の努力に敬意を表したい。『富岳』は、来年度からの本格運用に先駆けて、現時点で活用可能な一部のシステムを提供し、飛まつの拡散に関するシミュレーションを行うなど、新型コロナウイルス対策などに貢献している。『富岳』の能力を生かして、わが国が直面するさまざま課題の解決に資する成果が生み出されていくことを引き続き期待したい」と述べました。

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スパコン富岳、再び世界一 性能ランキング4冠、理研


理化学研究所は17日、計算科学研究センター(神戸市)のスーパーコンピューター「富岳」が、性能ランキング4部門で前回6月に続き世界1位になったと発表した。2期連続の「4冠」は世界初。このうちTOP500と呼ばれる部門では計算速度が毎秒44京2010兆回に達し、2位の米オークリッジ国立研究所のスパコン(同14京8600兆回)に比べ約3倍の性能を示した。

日本スパコン9年ぶり1位 理研「富岳」が世界初4冠

 TOP500のランキングの3位は米国、4位は中国のスパコンだった。日本勢は14位に産業技術総合研究所の「AI橋渡しクラウド」、19位に宇宙航空研究開発機構(JAXA)の「TOKI―SORA」が入った。
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富岳は、主要なスパコンベンチのすべてで1位を獲得することが重要


 理化学研究所のスーパーコンピュータ「富岳」が、スーパーコンピュータに関する世界ランキングである「TOP500」、「HPCG(High Performance Conjugate Gradient)」、「HPL-AI」、「Graph500」の4部門において、2位に大差をつけて1位を獲得したことを受け、11月17日、理化学研究所計算科学研究センターの松岡聡センター長や、富士通の新庄直樹理事などの関係者がオンラインで会見を行なった。

 理化学研究所計算科学研究センターの松岡センター長は、「富岳は、主要なスパコンベンチマークのすべてで1位を獲得することが重要である」と強調。「富岳は、Society 5.0の早期実現を含む、国民の関心事に応える幅広い分野のアプリケーションを、世界レベルで加速することが目的である。それぞれのベンチマークは、一部のアプリをモデル化したものであり、富岳がその目的通りに設計されていれば、どこで切りとっても、あらゆるベンチマークでトップ性能を示す。もし、一部のベンチマークでのみ、トップ性能がでるというのではあれば、設計目的をまったく満たしていないことになり、失敗したことになる。よって、主要な、スパコンベンチマークのすべてで1位になることが重要である。今回の結果からも、富岳は、開発目標を満たしたものであることが証明された」とした。


理化学研究所計算科学研究センターの松岡センター長

富岳の特徴

なぜ主要ベンチすべてで1位が重要なのか
 一方で、「富岳のこれからの性能向上は、まったく見込めないというわけではないが、研究が進み、よほど画期的なことがない限り、今回の4つのベンチマークについては、頭打ちの状況になってくるだろう。だが、実際のアプリケーションの速度という点では、まだ発展の余地があり、別のベンチマークなどで高い性能を得ることができる」などとした。

 富士通の新庄直樹理事は、「そう遠くない時期に、ベンチマークで抜かれることは仕方がない。だが、富岳の実アプリケーションの性能や使いやすさには自信を持っている。米国のスパコンはアクセラレータで性能を稼ぐ傾向が強い。AIなどの得意分野には活用できるが、富岳のように、広い分野で高い性能は出にくい。富岳は広い分野で高い性能が出る。その点では負けない」とした。


富岳に搭載したA64FX CPUの計算速度と省電力性
 今回の4部門における2期連続のトップは、現在、オンラインで開催中のHPC(ハイパフォーマンスコンピューティング)に関する国際会議「SC20」において発表されたものだ。同ランキングは、半年に1度のベースで発表されており、富岳は、2020年6月の発表でも、4部門で世界1位を獲得しており、2期連続の4冠となった。

 今回の測定に使用した富岳のシステムは、432筐体、15万8,976ノードの構成で、フルスペックによるものとなっている。科学技術計算や産業アプリケーションで使用される倍精度浮動小数点数の演算能力を計測している「TOP500」では、LINPACK性能は442.01PFLOPS、実行効率は82.3%を達成。2位の米国Summitの148.6PFLOPSに約3倍の性能差をつけた。


4部門の概要
 富士通プロセッサシステム事業本部の三吉郁夫シニアプロフェッショナルエンジニアは、「今回のベンチマークは、京の42倍の性能を実現している。従来よりも精度の高いシミュレーション、より多くのシミュレーションが実行可能になり、基礎性能の高さやシステムの完成度を実証したといえる。16万CPUが6次元ネットワークで緻密に連携し、高い演算効率を損なわないように通信をしながら、連立一次方程式の解を求めた。『京の100倍のアプリ実効性能を目指す』という性能の実現に近づいた」と述べた。


実アプリで京の100倍の実効性能を目指す
 航空機や自動車の構造解析といった産業利用などのアプリケーション実行で用いられる共役勾配法の処理速度をランキングした「HPCG」では、16.00PFLOPSを達成。2位のSummitの2.93PFLOPSに約5.5倍の性能差をつけた。

 富士通プロセッサシステム事業本部の細井聡シニアマネージャーは、「京の26.5倍の性能を実現している」とし、「これは、連立1次方程式Ax=bを高速に解くことを競うものであり、TOP500の場合と異なり、Aに0が多く、その特徴に向いた反復法で解くことが求められる。富岳は、ノードあたりのメモリアクセス性能が高いこと、ノードの計算結果を、必要とする他ノードに高速に転送することに優れ、さらに、これらを活かすソフトウェアのチューニングを行なった成果が出た」とした。

 現在、富岳で行なっている新型コロナウイルスの飛沫感染のシミュレーションでは、HPCGで評価された高い性能が生かされているという。

 AIのディープラーニング(深層学習)に用いられる単精度や、半精度演算処理に関する性能ベンチマークである「HPL-AI」では、2.004EFLOPS(エクサフロップス)を達成。2位のSummitの0.55EFLOPSに比べて、約3.6倍の性能差となった。

 理化学研究所計算科学研究センターフラッグシップ2020プロジェクトの今村俊幸氏は、「2020年6月時点の1.421EFLOPSを大きく上回った。プログラムには大きな変更は加えておらず、使用筐体数が約1.2倍に増加したこと、ブーストモードを2GHzであったものを、2.2GHzで動作させたことなどが、性能向上の主な要因である。富岳の高い性能を証明するとともに、AIの計算やビッグデータ解析の研究基盤として、Society 5.0社会の推進に大いに貢献し得ることを示した」と述べた。この性能を活用して、新型コロナウイルスの治療薬候補の同定シミュレーションなどを行なっているという。

 ビッグデータ解析などにおいて、重要な指標となる大規模グラフ解析性能を測る「Graph500」では、102,955GTEPSとなり、2位の中国Sunway TaihuLightの23,756GTEPSに比べて、4倍以上の性能差をつけている。

 理化学研究所計算科学研究センターフラッグシップ2020プロジェクトの中尾昌広氏は、「Graph500は、約2兆2,000億個の頂点と、約35兆2,000億本の枝を持つ超大規模グラフを利用して処理速度を計測した。これまでにない最大規模の計測である。1TTEPSは、1秒間にグラフの枝を1兆本処理する速度であり、富岳は1秒間に103兆本を処理できる」と語った。

 今回の4冠について、理化学研究所の松岡センター長は、「富岳は、実アプリで京に比較して数10倍、最大100倍以上を目標に開発したものであり、今回のランキングでは、2位に対して3倍から5.5倍近い性能差を実現した。だが、富岳は、社会的課題、科学的課題の解決に向けて、アプリケーション性能の向上を狙って開発したものであり、ベンチマークで1位を取ることが開発目標ではない。2020年6月時点に比べると、シミュレーションによる性能向上を果たしながらも、AIやビッグデータについては、より高い性能向上を果たした。

 しかも、それが汎用CPUによって達成されている。近年のスパコンは、特殊性能を持ったプロセッサによって計算を行ない、ランキングの上位入賞を達成したものであった。スーパーカーは性能が高いが、日常の買い物の用途などには使いにくい。通常のCPUをファミリーカーとすれば、富岳は、スーバーカーと同等か、それ以上の性能を持つファミリーカーを実現したともいえる。富岳は、特定のシミュレーションに計算能力が発揮されるのではなく、性能と汎用性を両立していることから、さまざまな社会課題の解決に活用できる」と総括した。


富岳は汎用CPUを搭載しながら世界一に
 さらに、「日本のスパコン政策は正しかったといえる。汎用性が高く、高い性能を実現しただけでなく、アプリケーションも同時に研究開発を行う取り組みを行なってきたことが大きい。新型コロナウイルスの飛沫感染シミュレーションは、自動車の内燃機関の燃料噴射のシミュレーションを生かしたものであり、アプリケーションの研究開発を同時に行なっていたからこそ、今回の危機に迅速に対応できた。アプリの開発まで2~3年待つというような状況にはならなかった」と語った。


富岳の新型コロナウイルス対策に関する貢献
 また、「富岳の本格稼働時期は、2021年度中を予定している。諸般の事情によって、それ以上の時期については言えないが、今後は実アプリの稼働段階に入っていくことになる」と述べた。

 富士通の新庄直樹理事は、「富士通が40年に渡って培った、ハードウェアからソフトウェアにいたるスパコン技術をすべて結集することで、巨大システムである富岳の実現に貢献してきた。シミュレーションとデータ解析の両輪で、社会課題の解決や、DXを支えるインフラへの利用が拡大しており、富岳の世界最高速の性能は、高いシミュレーションと、AI処理能力が必要となるSociety 5.0の実現に貢献できると期待できる。富士通はスパコンが生み出す成果を通じて、豊かで夢のある未来を世界中の人々に提供することを目指す。デジタル時代を迎え、高いシミュレーション能力、AI処理能力を有するスパコンは、より一層、さまざまな分野での活用が拡がると考えている」とした。

 富士通では、商用アプリケーションの拡大にも取り組んでおり、2020年10月からは、Poyntingを提供。2020年第4四半期からはLS-DYNAを提供する予定であり、継続的に、構造解析や流体解析、エレクトロニクスといったエンジニアリング分野での商用アプリケーションの研究開発を進めていることも示した。


商用アプリケーションの拡大
 また、富士通では、富岳で採用した技術をグローバルにビジネスに展開しており、富岳の技術を活用したスーパーコンピュータ「PRIMEHPCFXシリーズ」を投入。仏GENCI、独レーゲンスブルク大学、米サンディア国立研究所などに導入した実績も紹介した。さらに、米HPでは、富岳に搭載したCPU「A64FX」を採用した商用スーパーコンピュータ「HPE Apollo80」を製品化。独ライプニッツスーパーコンピュータセンターや、英ブリストル大学、米ロスアラモス国立研究所などに導入した実績があるという。

 また、富士通は、スペインのBarcelona Supercomputing Centerとの共同研究の実施、独Jülich Supercomputing Centreや、英EPCCへの評価環境の提供などを行なっており、「A64FX のArmSVEを活かしたアプリ評価とエコシステム開発を進めている」と述べた。

 富士通では、富岳の成果創出加速プログラムとして、東京医科歯科大と富士通研究所が共同で、「大規模データ解析と人工知能技術によるがんの起源と多様性の解明」に取り組んでいることを発表している。

 会見で、理化学研究所計算科学研究センターフラッグシップ2020プロジェクトの石川裕プロジェクトリーダーは、富岳の整備状況について説明。「2020年6月時点と比較して、安定稼働している。今回のベンチマークのための測定作業もスムーズに終了した。だが、富岳は、正式運用に向けて引き続き調整中であり、ハードウェアの安定化と、システムソフトウェアの安定化およびチューニングに取り組んでいる。

 ソフトウェアの安定化は、ハードウェアの安定化の次に行なうものになる。9分野におけるターゲットアプリケーションも、7分野において評価結果が出ており、目標にしていた性能以上の結果となっている。残りの2分野においても協調設計を進め、評価を行なっている段階である。富岳は、まだ調整中ではあるが、システムの一部を使って、COVID-19課題、成果創出加速プログラム、試行的利用課題での利用が始まっている」と報告した。

次期スパコンは、新マシンも念頭に、より汎用性を
 今回の会見では、記者の質問に答えるかたちで、次期スパコンの考え方についても言及した。

 松岡センター長は、「ベンチマークに向けたチューニングをすることで、富岳および富岳に利用したテクノロジーの限界が理解できる。乾いた雑巾を絞るように、これ以上、効率的にはならないというところまでやっている。これは、今後、次世代のスーパーコンピュータ、次世代のアーテキクチャーを作るときに、どこに限界があるのか、どこを改善していくのかといったことの指標になる。次のマシンがあるとすれば、今回のベンチマークは、フィードバックにつながり、世界を驚かせるような成果につなげることができるだろう」とした。

 また、「次のマシンをどうすべきかというかたちが少しずつ見えてきた。今回の4つのベンチマークのなかで、次のマシンで一番大切なのは、HPCGであると考えている。ムーアの法則で示された演算速度の進化が厳しくなっている。一方で、多くのアプリでデータを動かすということが重視され、評価されるようになっている。また、AIでも演算能力が重視されているが、汎用性を持った富岳が、アクセラレータを搭載したス―パーコンピュータよりも、HPL-AIで高い性能を打ち出している。いまは、研究を進めながら、白書の執筆をはじめており、それらによって、次の姿を定めていくことになる」と述べた。

 また、「次世代スーパーコンピュータを、富岳の拡張によって実現するのは物理的に難しく、コストとしても見合わない。次のマシンはかなり先になるが、富岳を活用しながら、まったく新たなマシンとして作るということも考えられる。富岳での学びは、汎用的な利用に寄ったマシンを作り、多くアプリが動くことが大切であるということ。次のマシンは、富岳よりも汎用性を持ち、一般的な用途にも対応できるようなものであるべきで、そこに高い性能を両立させなくてはいけない。その観点からも富岳を拡張するという考え方ではなく、新たなアイデアで作るべきだと考えている」とした。

 なお、神戸新交通は、11月17日に、ポートライナーの理化学研究所の最寄り駅を、「京コンピュータ前」から「計算科学センター」に変更することを発表した。2021年6月に変更する予定だ。

 松岡センター長は、「前後の駅が医療センター、神戸空港という継続性のある駅名である。京や富岳は、スーパーコンピュータとしては一時代を築くものであるが、駅名としてはライフタイムが短い。本当は計算科学研究センターとしてほしかったが、この駅の周りには、理化学研究所のほかに、神戸大学や兵庫県立大学などの計算科学の機関や出先がある。持続性という点でも望ましい駅名である」と語った。

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Preferred Networksがスパコン省電力ランキングで世界2位 「富岳」は10位に

 AI開発を手掛けるPreferred Networks(PFN、東京都千代田区)は11月17日、神戸大学や理化学研究所と開発した深層学習用スーパーコンピュータ「MN-3」が、スパコンの省電力性能ランキング「Green500」で世界2位になったと発表した。前回6月のランキングでは1位だった。

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深層学習用スーパーコンピュータ「MN-3」
 1ワット当たりの計算速度は、26.039GFLOPS(ギガフロップス)で、今回1位となった米NVIDIAの「NVIDIA DGX SuperPOD」(26.195GFLOPS)と0.156GFLOPS差だった。連立一次方程式を解く計算速度は1.653PFLOPS(ペタフロップス)で、前回の測定結果を1.621PFLOPSを上回った。

 米バージニア工科大学が半年に1回発表するGreen500は、消費電力当たりの演算処理速度を競うランキング。同時に発表された処理性能ランキング「TOP500」の4部門で2期連続の世界1位を獲得した「富岳」は10位に、富岳のプロトタイプは6位にランクインした。

 MN-3は、低消費電力の深層学習用プロセッサ「MN-Core」を搭載した深層学習用スパコン。5月にMN-3の試験稼働を始め、ソフトウェアやシステムの開発に取り組んできた。PFNは今後、自動運転、ロボティクス、創薬などの研究開発にMN-3を活用するとしている。

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 日本製世界No.1スパコン「富岳」の天下がしばらく続きそうな理由 米中ハイテク覇権争いの影響がここにも

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布マスクでも拡散防止効果、スパコン「富岳」で計算 ( 不織布マスクには少し劣るものの、布マスクも7~8割の飛沫をキャッチできることが判明。)




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スパコン富岳 マスクで7~8割の“ウイルス飛沫”を抑制 / 教室は対角線上の換気が効果的  市販と手作りマスク 飛沫防止の効果同等 スパコン富岳で分析





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スパコン「富岳」世界ランク1位に ( 理化学研究所と富士通により共同で開発 )






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新型コロナ 飛まつの広がり スーパーコンピューター「富岳」が予測(電車は、(進行方向に対して)後方の方が換気?促進?)カラオケ店 歌う人は、排気口の下で歌う? 新型コロナ UPDATE(アップデイト)




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仕切り板、顔より低いと効果小 スパコンで防止策を解析 ( 仕切り 140cm以上 理想は150cmか?) 新型コロナ UPDATE(アップデイト)新型コロナ





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飲食楽しめるフェースシールド 「富岳」成果参考に開発―理研・サントリーなど


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富士通など 「富岳」飛沫拡散を計算 “座り位置”で飛沫5倍に / 乾燥すると飛沫拡散、スパコン「富岳」で模擬実験 

 


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富岳検証 マスク-s
東大 マスク-s
 
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スパコン「富岳」 高い確率で「線状降水帯」予測 気象庁が解析




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参考1

参考2


参考3


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グーグル 新型コロナ感染者数など独自の予測データ公開開始 /グーグル、日本のコロナ感染拡大を予測 AI活用し情報提供/ Google AIが予測 1週間後の感染者数は...

グーグル 新型コロナ感染者数など独自の予測データ公開開始 /グーグル、日本のコロナ感染拡大を予測 AI活用し情報提供/ Google AIが予測 1週間後の感染者数は...
グーグル 予想 コロナ01


グーグル 新型コロナ感染者数など独自の予測データ公開開始
グーグル 予想 コロナ02

 アメリカの大手IT企業、グーグルはAI=人工知能を使って予測したこの先、およそ1か月間の日本の新型コロナウイルスの感染者数や死者数などの予測データの公開を17日から日本向けに始めました。


グーグルは、ハーバード大学と共同でAIを活用して新型コロナウイルスの感染者数などを予測する技術を開発し、アメリカでは、ことし8月から予測情報をウェブサイトで公開しています。

グーグルは、この技術を活用し、日本でこの先4週間に新たに検査で陽性となる人の数や死亡者数、それに入院者数などを都道府県ごとに予測したデータの公開を17日からウェブサイトで始めました。

17日時点の予測では今月15日から来月12日までの4週間に検査で陽性となる人の数は全国で合わせて5万3321人とし、都道府県別では北海道が最も多い1万6877人、次いで東京都が1万164人、大阪府が7756人などと予測しました。

グーグルによりますと予測には厚生労働省が公表している感染者数などの数値やグーグルが独自に集めた人の移動に関するデータなどを使っていて、過去の実際のデータを使って予測精度を確認したということです。

日本向けの予測データの公開についてグーグルは、医療機関や自治体などの公的機関が感染拡大の兆候に早く気付き、準備をするため情報の1つとしてほかの情報と合わせて活用してもらうためだとしています。

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グーグル、日本のコロナ感染拡大を予測 AI活用し情報提供

米グーグルは16日(日本時間17日)、人工知能(AI)を活用した新型コロナウイルスの感染予測情報の提供を日本向けに始めた。向こう4週間に予測される陽性者数、入院患者数などを都道府県ごとに示す。サイトは一般に公開され、医療機関や行政機関に対策の準備で役立ててもらう狙いがある。

 グーグルが公表した日本の新型コロナウイルスの感染状況の予測(同社提供・共同)
グーグルが公表した日本の新型コロナウイルスの感染状況の予測(同社提供・共同)
 この日公表された予測では、日本全体の今月15日~12月12日の陽性者数は5万3321人で、いずれも増加傾向を示す。グーグルは今年8月、米研究機関と協力し、感染予測の提供を米国で始めた。日本版は、厚生労働省のデータや、グーグルによる混雑状況を示すデータなどを使用。精度は検証済みで「予測結果には日本独自の状況が反映されている」(グーグル)としている。

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グーグル、日本向け感染予測公表 都道府県別に把握―新型コロナ


 【シリコンバレー時事】米グーグルは16日、日本向けに新型コロナウイルスの感染予測の提供を始めた。向こう28日間に予測される死者数、陽性者数、入院や療養が必要な患者数を都道府県別に把握できる。医療機関や行政当局が情報源の一つとして活用することを想定し、医療物資の展開計画や感染拡大の早期発見などに役立ててもらう狙い。
<新型コロナウイルス都道府県別感染者数・死者数>

 米国では8月に感染予測の提供を始めており、日本が2カ国目となる。日本独自の状況を反映させたモデルを開発した。
 感染予測のサイトは「https://datastudio.google.com/reporting/8224d512-a76e-4d38-91c1-935ba119eb8f/page/4KwoB」。
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Google AIが予測 1週間後の感染者数は...

新型コロナウイルスの新規感染者数が急速に増えている。
17日の1日に確認された感染者数をまとめた地図。
赤色で示された200人台の東京・大阪、ピンクで示された100人台の北海道・神奈川・兵庫など、全国であわせて1,699人となっている。
そんな中、17日、IT大手のグーグルが、AIを使って、今後予測される日本国内の感染者数や、死亡者数などの公表を始めた。
この予測は、厚生労働省のデータや人の移動データなどをもとに作成されたもので、自治体が行う外出自粛などの対策も組み込んだうえでの予測だという。
グーグルが予測した1週間後、11月24日時点の感染者数を見てみると、全国の人数は減るものの、東京は100人近く多い384人、大阪・北海道も250人以上まで増える予測となっている。
グーグルは、「医療機関や行政機関などに、今後の対応の検討や準備に役立ててもらいたい」としている。
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Google、都道府県別コロナ予測「COVID-19感染予測(日本版)」提供開始



米Googleは11月17日、8月に米国向けに公開した新型コロナウイルス感染予測サービス「COVID-19 Public Forecasts」の日本版「COVID-19感染予測(日本版)」を公開した。


日本全国での新型コロナ感染に関する予測情報を、都道府県別に提供する。向こう4週間に予測される死亡者数、陽性者数、入院・療養等患者数などをダッシュボードで示す。

また、医療機関や研究機関向けにGoogle Cloud Platformで提供されるビッグデータ解析プラットフォーム「BigQuery」やCSVファイルとしても提供する。

 オリジナルのCOVID-19 Public Forecastsは、Google Cloud AI と米Harvard Global Health Instituteが提携して開発した。ジョンズ ホプキンス大学、Descartes Lab、米国国勢調査局などが一般公開しているデータを使用してトレーニングされており、今後も更新が続けられる。

 COVID-19 Public Forecastsの予測モデルのローカライズに当たっては、日本のデータセットのみを利用してトレーニングした。利用したのは、GitHubやBigQueryで一般公開されている「Googleコミュニティモビリティレポート」や「Covid-19 World Symptom Survey」、厚生労働省のオープンデータ、首相官邸の発表、国立感染研究所感染症情報センターのデータなど。トレーニングに国内データを使うことで、予測結果には日本独自の状況が反映されているとしている。

 予測モデルを特定の日付までトレーニングした後、実測値と同じ期間の予測値とを比較して精度検証を行ったところ、一般的な疫学的コンパートメントモデルや、検証用の米国データで十分な精度を示した簡易版モデルと比較して、精度が優れていることを確認したという。

 日本版モデル開発に当たっては、慶應義塾大学医療政策・管理学教室の宮田裕章教授が監修した。

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