Introducing OpenHPC Cross Platform Provisioning Assembly for WarewulfNaohiro Tamura
OpenHPC Wiki User Resources
External Tools:
* Cross Platform Provisioning Assembly for Warewulf (Fujitsu)
allows creation and assembly of aarch64 images on existing x86_64 host using containers
https://github.com/openhpc/ohpc/wiki/User-Resources
OpenHPC cross platform SMS environment for aarch64 on x86_64
https://github.com/NaohiroTamura/cross-sms-aarch64.sh
Introducing OpenHPC Cross Platform Provisioning Assembly for WarewulfNaohiro Tamura
OpenHPC Wiki User Resources
External Tools:
* Cross Platform Provisioning Assembly for Warewulf (Fujitsu)
allows creation and assembly of aarch64 images on existing x86_64 host using containers
https://github.com/openhpc/ohpc/wiki/User-Resources
OpenHPC cross platform SMS environment for aarch64 on x86_64
https://github.com/NaohiroTamura/cross-sms-aarch64.sh
Performed the KeyGraph analysis on papers accepted in NIPS2013. Major topics and key words relate them are extracted. Researchers relationships are also extracted.
A Sensing Coverage Analysis of a Route Control Method for Vehicular Crowd Sen...Osamu Masutani
Simulated evaluation of crowd sensing with vehicles for a Smart City. Route cordination of sensing vehicles is a key to enhance sensing coverage of participatory crowd sensing system. We provide a simple methodology to realize suitable cordinated traffic control method by means of shortest cost finding with dedicated cost function aware of sensing demand in a city.
A Multiple Pairs Shortest Path Algorithm 解説Osamu Masutani
National Cheng Kung UniversityのWang氏の多点間最短経路探索(MPSP)に関する論文の解説。
Wang, I-Lin, Ellis L. Johnson, and Joel S. Sokol. "A multiple pairs shortest path algorithm." Transportation science 39.4 (2005): 465-476.
Clustering of time series subsequences is meaningless 解説Osamu Masutani
UCRのKeoghらの時系列クラスタリングに関する論文の解説。Keogh, Eamonn, and Jessica Lin. "Clustering of time-series subsequences is meaningless: implications for previous and future research." Knowledge and information systems 8.2 (2005): 154-177.
Toward a resilient prediction system for non-uniform traffic data Osamu Masutani
We developed a traffic prediction system which enhances a traffic information service. The prediction method is based on time series analysis and is applicable to short to long term prediction. Traffic information system are real-time and real-world system therefore it suffers various kind of disturbance from environment. To preserve traffic prediction quality, we need fundamental treatment on overall system so that the prediction engine be tolerant toward incomplete traffic data feed or non-stationary traffic data. A solution for incomplete data feed is a combination of data for multiple links. A solution for non-stationary traffic is a traffic simulation dedicated to traffic accidents. With these enhancements toward cyber disturbance and physical disturbance, the system resiliency can be higher.
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが,その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる.一般に,複数物体を同時に組み立てる際は,対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる.ただし,この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし,部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる.この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により,治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた.すなわち,環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して,組み立て作業条件を検討している.本研究ではこの方策に基づいて,複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする.このとき,対象物のロバスト性を考慮することで,仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する.作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ,簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す.さらに,作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する.
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
8. HPC Serverの要件
ヘッドノード
OSとして、Windows Server 2008 R2(64bit)が必要
既存のWindows Serverを利用
Windows HPC Server 2008 R2ライセンスを購入
HPC Pack 2008 R2 Enterprise
HPCを管理するミドルウェア
計算ノード
ヘッドノードと同様
ヘッドノードを併用もできる
計算ノード(Workstation)
OSとして、Windows 7が必要
HPC Pack 2008 R2 for Workstation
※すべてドメインに参加している必要がある
利用側
OS:Windows 7/Vista/XP, Windows Server 2008 R2/2008/2003
HPC Pack 2008 R2 Client Utilities
Copyright 2011 Denso IT Laboratory, Inc.
All rights reserved
9. HPC Serverの利点
使い慣れたWindows環境を利用できる
利用中のWindows Server/Windows 7マシンも利用可
能
ウィザード形式による簡単なインストール
GUIによる簡単な利用、管理
クラウドを容易に統合できる
MPIなど汎用的なAPIの用意
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10. HPC Serverの利用シーン
3D復元
Bologna大
75倍速 (4node 8core)
This 3-D reconstruction of the head of the
thirteenth-century wooden statue Kongo
Rikishi was produced using tomographic
imaging software
http://www.microsoft.com/Casestudies/Ca
se_Study_Detail.aspx?casestudyid=400000
5927
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11. HPC Serverの利用シーン
衛星画像処理
Digital Globe
SGIサーバからの移行で、当初はLinu
xクラスタを導入したが、「ソフトウェ
アのポーティングに大量の時間と労力を
要した」。Windows HPC serverに移行し
て、より素早く対応できるようになっ
た。
http://www.microsoft.com/casestudies/cas
estudy.aspx?casestudyid=4000010064
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13. 東工大TSUBAME
2010年11月の記録で
世界4位
Green500で世界2位
1192TFLOPS
1400ノード
GPGPU
デュアルアーキテクチャ
LINUX / Windows HPC Server 2008
http://tsubame.gsic.titech.ac.jp/software-architecture
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14. その他
クレイのスパコン「Cray CX1」
Windows HPC Server 2008搭載
クアッドコアZeon * 8
350万円
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16. HPC Serverを導入する
HPCクラスタへ参加する
Windows ServerかWindows 7のマシンを参加させる
HPC serverへアクセスして利用する
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17. 導入イメージ
ラボの環境
ここを説明
Compute Node
Workstation Node
HPC Pack 2008 R2
HPC Pack 2008 R2
HPC Pack 2008 R2
Enterprise
Express
Workstation
Head Node
Compute Node
Windows HPC Server 2008 R2
cob
Windows HPC Server
2003 / 2008 / 2008 R2
社内サーバ
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Windows 7
クライアン