生成AIカンファレンス2024〜徹底解剖「トップランナーから見た日本が挑む生成AIの最前線」〜 2024.05.08 - 2024.05.08 実験のシミュレーションをLLMが生成する岡野原大輔氏：（スライドを示して）ここでは、LLMの弊社の中での利用事例をいくつか紹介していきたいと思います。1つ目が材料探索のデモで、弊社は「Matlantis」と呼ばれる計算科学向けのシミュレーターを製品として出していて、これは非常に高精度に、いろいろな材料の性質、例えば電池や半導体や触媒を作る時の材料の性質を、高精度でシミュレーションできる製品ですが、これを使うためには計算科学のプログラムの知識が必要です。 なので、なかなかその実験で科学者が使うことが難しいです。そこで人間の言葉で、こういう実験のシミュレーションをしたいと指示すると、それに合わせたプログラムを、ファインチューニングされたLLMが生成する
はじめに 最近、以下の新しい論文を投稿しました。 Effects of polymers on the cavitating flow around a cylinder: A Large-scale molecular dynamics analysis 高分子が円柱を過ぎる流れに対して与える影響を分子動力学法で解析したものです。私も共著者には入っていますが、筆頭著者である浅野さんが中心となって計算、解析したものです。 計算規模は、概ね100ノード20万コア5億原子100時間/1ランを複数回実行するくらいです。この論文は物理の論文ですが、本稿ではこの計算の「大きさ」についてつらつら書いてみようと思います。 分子動力学法の計算コスト この論文で用いられている計算手法は分子動力学法(Molecular Dynamics method, MD)と呼ばれるもので、原子の間に働く力を計算し、位置を
2013年6月に発表された第41回TOP500で、中国の天河2号がLINPACKで33.86PFlopsをたたき出して1位になったことは一般紙でも報じられている。しかし、今回、TOP500の主催者の1人であるテネシー大のJack Dongarra教授から、LINPACKに変わるベンチマークの提案が行われ、将来、ランキング方法が変わる可能性が出てきた。 LINPACKは連立1次方程式を解くという計算で、TOP500の初期には100元とか1000元の連立方程式を解いていたが、スパコンの性能向上に伴い、現在では、元数は自由に選んでよいことになっている。 大きな元数を選んだ方が高い性能を出し易いので、京コンピュータでは1187万208元、天河2号では996万元の連立方程式を解いている。そして、京コンピュータの場合は、この計算に約23時間を要しており、天河2号の場合は5～6時間と思われる。しかし、プ
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