Xeon E5-2697v2 搭載24コアマシンの性能と消費電力をチェック

先月記事にしたように（Ivy Bridge世代のXeon E5-2600 V2 の最上位CPUを比較）、2 CPU構成が可能なIvy Bridge世代のワークステーション向け新CPU Xeon E5-2600 v2シリーズが発売されています。

先日、最上位の12コアCPU Xeon E5-2697 v2 を2CPU搭載したマシンを試す機会がありましたので、性能と消費電力調査を行いました。

Intel BX80635E52697V2 Xeon processor 12-Core E5-2697v2(Ivy Bridge-EP)

Xeon E5-2697 v2 のスペック

コア数	12 core (HTT on ならば 24 thread実行）
CPU周波数	2.7 GHz
ターボ時最大周波数	3.5 GHz
TDP	130 W

なおフルコア使用時はターボブーストにより規格周波数より0.3 GHz 高い 3.0 GHz で動作していました。
（調べる方法は以前の記事を参照 CentOSにおけるintel CPU ターボブースト動作の確認）

AMBER pmemd 並列計算結果

AMBERによるOpen MPI を用いたフルコア使用での並列MD計算時間を調査しました。
　計算系：約45000原子の周期境界系、ハイパースレッディングはOFF
同じMD計算を実行して終了までにかかった時間を計測

搭載CPU	並列数	計算時間
Xeon E5-2697 v2 (12 core) × 2	24並列	1149 sec
Xeon E5-2670 (8 core) × 2	16並列	1659 sec
Xeon E5-1650 (6 core) × 1	6並列	3725 sec
Xeon X5680 (6 core) × 2	12並列	2498 sec

前世代の Sandy Bridge 世代のCPU（Xeon E5-2670）よりコア数が1.5倍（8 core → 12 core)になっている分、早くなっている感じです。

消費電力

ワットチェッカーで消費電力を実測しました。

サンワサプライ ワットチェッカーplus TAP-TST7

搭載CPU	待機時消費電力	フルコア使用時消費電力
Xeon E5-2697 v2 (12 core) × 2	126 W	356 W
Xeon E5-2670 (8 core) × 2	116 W	330 W
Xeon E5-1650 (6 core) × 1	77 W	198 W
Xeon X5680 (6 core) × 2	163 W	316 W

Xeon E5-2670 と比べるとコア数が1.5倍になっているにもかかわらず、負荷時の消費電力はわずかに26 W 増えただけでした。

なお消費電力は走らせるジョブの性質に依存して変わります。
今回のMD計算はほぼCPU負荷オンリーでメモリ・IO負荷はほぼ０なので、メモリを酷使するようなアプリケーションだとより大きな消費電力になると推定できます。

ノーベル化学賞を共同受賞したWarshelとKarplusは複雑な人間関係？

昨日発表があった2013年のノーベル化学賞は、Martin Karplus, Michael Levitt, Arieh Warshel の３人がマルチスケールシミュレーションの業績で共同受賞しました。

３人は分子動力学計算プログラムCHARMMの開発等で共同で研究していた時期があるため友好的な間柄にあると推測できるのですが、どうも発表されている論文でのやりとりを見るとWarshelとKarplusの間柄は単純に友好なものとはいえないのではないか？と感じる部分があります。

論文の内容をめぐるKarplusとWarshelのやりとり

2007年にKarplusは実験家のグループと共にアデニル酸キナーゼという酵素タンパク質の酵素反応に関する論文をNatureに発表しています。
その結果を受けてWarshelは2009年に別の論文で反論を行い、それに対するKarplusのコメントとWarshelのさらなるコメントが2010年に論文誌に載りました。

ものすごくざっくりとまとめた内容は以下の通りです。

2007年 Karplusグループの論文 Nature 2007, 450, 838–844.
・実験とシミュレーション結果を総合すると、アデニル酸キナーゼの構造ゆらぎは酵素反応を促進するような成分を持っているようだ。

2009年 Warshelグループの論文 PNAS 2009, 106, 17359–17364. オープンアクセス
・アデニル酸キナーゼの粗視化モデルシミュレーションを実行したら、構造揺らぎは酵素反応を促進しないという結果になったぞ。

2010年 Karplusからのコメント PNAS 2010, 107, E71 オープンアクセス
・2009年のWarshelの論文のシミュレーションは我々の2007年の論文と見ているプロセスが違うし、シミュレーションで使ったアデニル酸キナーゼの実験値（k_cat）に問題があるし、粗視化モデルにも問題があるぞ。

2010年（上のコメントと同時掲載）コメントに対するWarshelの返答 PNAS 2010, 107, E71 オープンアクセス
・我々の2009年の論文のシミュレーションでは実験値（k_cat）は単なる一例として使っているだけでkcatの大小は論文の結論に影響を与えないし、粗視化モデルだってちゃんとチェックしたぞ。

科学者同士が解釈をめぐって議論を交わすこと自体は珍しくないのですが、最後のWarshelからKarplusへのコメントに対する返答がかなり辛辣な表現を使っているように感じます。

例えばこんな表現があります。

Readers who are preoccupied with the exact source of k_cat are welcome to embrace the idea that enzymes work by dynamics.
（私の訳）正しい k_cat に没頭している読者はどうぞご自由にダイナミクスが酵素活性に重要だという意見を持っていてください。

意見が異なっておりk_catについて指摘した Karplus に対して辛辣に「そんなことを言うならば、どうぞあなたはそう思っていてください」という突き放した雰囲気を感じてしまいます。

ノーベル賞が伝えられた直後のWarshelに対する電話でのインタビューが公開されていますが、ここでも

[インタビュアー] It must be very nice to be linked together with Martin Karplus, and particularly Michael Levitt, with whom you've worked so closely.
[Warshel] Yes, particularly with Mike, yes.

（私の訳）
[インタビュアー]一緒に仕事をされていたMartin Karplus, Michael Levittとの共同受賞とは素晴らしいですね。
[Warshel]そうですね、特に Mike (おそらくMichael Levittのこと）とは。

と、Karplusのことはスルーしているように感じられます。

１２月上旬にノーベル賞授賞式があるわけですが、その場でKarplusとWarshelはどのように振る舞うのかが気になるところです。

2013年ノーベル化学賞は多階層シミュレーション（QM/MM計算）の３人に

さきほど2013年ノーベル化学賞が発表され、 Martin Karplus, Michael Levitt, Arieh Warshel の３人が「for the development of multiscale models for complex chemical systems (複雑な化学系のマルチスケールモデルの開発に対して)」の仕事で受賞しました。

受賞した３人とも分子動力学シミュレーションで世界的に使われているプログラムパッケージ「CHARMM」の開発に携わっています。（私はCHARMMは使ったことが無く、あまり詳しくはないのですが）

ちなみにCHARMMと双璧をなすもう一つの有名なプログラムパッケージ「AMBER」の開発者である Peter Kollman は既に亡くなられており、もしご存命でしたら今回受賞されていたかもしれません。

マルチスケール（多階層）モデルのシミュレーションとは

今回の受賞では「multiscale models（多階層モデル）」という言葉が入っています。

これは「計算量は小さいが化学結合の切断を表現できないニュートン方程式に従う古典的計算」と「計算量が大きいがきちんと電子の状態を解くシュレディンガー方程式をベースとする量子的計算」を組み合わせる手法となっています。

（古典的な計算（MD計算）の動画はいくつか作成してアップロードしていますので、興味のある人はこちらを見てください）

原子の数が増えると量子的計算では爆発的に計算量が増えますが、古典的計算では計算量の増え方は穏やかです。
そこでこの両者の手法を組み合わせたわけです。

この組み合わせ計算はよくQM/MM（Qmantum Mechanically 量子力学的/Molecular Mechanically 分子力学的、古典的計算のこと）と呼ばれ、最近では非常によく使われる手法となっています。

これは以前書いた記事（諸熊奎治先生 文化功労者に選ばれる）で出てきたONIOM法もQM/MMに近い思想の計算方法です。
諸熊先生の貢献もノーベル賞サイトのプレスリリース資料に記述されており、同じ分野の受賞は喜ばしいとコメントを出されています。
ノーベル化学賞逃し…諸熊教授「同じ分野の受賞、喜ばしい」

例えばタンパク質の性質を計算したい場合、古典的計算は計算量が少ないのでタンパク質まるごとの数万〜数十万原子の計算を行うことは十分に可能です。

その代わり古典的計算では計算できることは限られており、化学結合の切断、生成といった反応を取り扱うことはできませんし、電子状態を計算して電子分布の偏りをチェックしたり、福井先生のノーベル賞で有名なHOMO/LUMOといった電子軌道の解析も不可能です。

かといって電子状態をまともに計算する量子的計算は計算量が極めて大きく、現実的に計算できるのは数百原子程度が限界で、タンパク質まるごとの量子的計算をすることは現在のコンピュータ資源ではたとえスパコン「京」を使ったとしても難しいのが現状です。
（2013/10/10 01:08 追記 フラグメント分子軌道法等の大きな系の量子的計算を実現するアルゴリズムを使えばタンパク質まるごとの量子的計算も可能になりつつありますが、それでも分子動力学計算のように量子的計算を何度も繰り返す用途に使うには計算時間がかかりすぎるのが現状です。）

例えば下の図は2008年のノーベル化学賞であったGFPタンパク質ですが、このタンパク質の「色」を調べるためには量子的な計算をして電子状態を知る必要があります。

しかしながら周囲の水分子を含むタンパク質全体を量子的に計算することは計算時間がかかりすぎて不可能です。

そこでタンパク質内部に埋もれている色素の部分だけは量子的に計算し、その周りは古典的に計算するという今回の受賞対象の手法QM/MM計算が使われるわけです。
（当然ですが量子的な計算の部分と古典的な計算の部分をつなぐためにはいろいろな工夫が必要となります）

他にも酵素タンパク質に対しては、化学結合の切断や生成等の化学反応を起こす部位だけは量子的に扱い、その他のタンパク質や水溶媒の部分は古典的に計算するQM/MM計算も頻繁に行われています。

また創薬を目的として、ある薬の候補となる分子がターゲットタンパク質の特定部位とどれだけ強く結合できるのかどうかを精密に計算するために、結合に重要な部分だけは量子的に計算して精密な相互作用計算を行うことも行われています。

酵素反応の解析、創薬のための精密な相互作用計算等、さまざまな応用にも展開されており、QM/MM計算はノーベル賞を受賞するに十分に値する強力な計算化学手法となっているわけです。

続きを書きました
ノーベル化学賞を共同受賞したWarshelとKarplusは複雑な人間関係？

参考文献

QM/MM計算の応用等、分子シミュレーション分野の最新の知見がまとめられています。

巨大分子系の計算化学: 超大型計算機時代の理論化学の新展開 (CSJカレントレビュー)

参考サイト

【速報】ノーベル化学賞2013は「分子動力学シミュレーション」に！
コンピュータで分子の形を見るー2013年ノーベル化学賞

2013年ノーベル生理学・医学賞「小胞輸送」について３時間で勉強してまとめてみた

先ほど今年のノーベル生理学・医学賞が発表されました。

http://www.nobelprize.org/nobel_prizes/medicine/laureates/2013/press.html

受賞者は「小胞輸送」という現象の解明をしたアメリカの３教授（James E. Rothman, Randy W. Schekman and Thomas C. Sudhof）です。

手元にあった分子生物学の定番の教科書「Molecular Biology of THE CELL 細胞の分子生物学 第5版」をチェックしてみたところ、１つの章（第13章）がそのものズバリ「細胞内における小胞の移動」となっており、教科書の章１つに相当する重要な発見だったことがわかります。

細胞の分子生物学

そこでノーベル賞プレスリリースとこの教科書１３章を読んで、「小胞輸送」という現象のエッセンスと受賞した３人の業績を３時間ほどでまとめてみました。
（専門の方から見て変なところがあったら是非つっこんでください）

小胞輸送とは

小胞輸送とは何かといいますと、細胞内のタンパク質等の物質を正しく輸送するために細胞内で起きている現象です。

例えば細胞内でのタンパク質合成は小胞体という部分で行われますが、小胞体で合成されたタンパク質はそれぞれ仕事をする場所に運ばれる必要があります。

この輸送の第一段階として、まず輸送されるタンパク質が集められ、小胞として放出されます。

この放出された小胞はタンパク質を必要とする組織まで運ばれ、その組織と小胞が融合することでタンパク質が供給されます。

このようにタンパク質等の物質を細胞内で輸送する現象が小胞輸送です。

Randy Schekman 博士は小胞輸送に重要な遺伝子を発見

小胞は供給元から供給先まで正しく輸送される必要がありますが、この輸送に関わる遺伝子をRandy Schekman博士は発見しました。
酵母の細胞である遺伝子を壊すと輸送が正しくおこなわれず、小胞の分布が変に偏ることを示して輸送に関わる遺伝子を特定したのです。

James Rothman 博士は小胞の運び先を特定するタンパク質を発見

小胞は正しい相手にだけ中身を渡す必要があり、相手の種類を認識する必要があります。
この認識は小胞表面および運び先の組織の表面に存在するタンパク質の組み合わせによって行われていることをJames Rothman博士は発見しました。

Thomas C. Sudhof 博士は小胞の中身が放出されるタイミング制御機構を発見

小胞輸送は化学物質の放出によるシナプス間での神経伝達でも利用されています。
神経を伝わる信号は正しいタイミングで伝えられないと非常に困ったことになりますが、このタイミング制御のメカニズムをThomas C. Sudhof 博士は発見しました。

下の図はカルシウムイオンによるタイミング制御が行われる様子の模式図です。
シナプス表面には神経伝達物質を含む小胞が集まっており、そこにカルシウムイオンが流入してくるとそれをトリガーとして小胞がシナプス表面の膜と融合して正しいタイミングで神経伝達物質が放出されます。
このようにカルシウムイオンを検知して小胞の融合を引き起こす小胞表面のタンパク質をThomas C. Sudhof 博士は発見しました。

Ultrabook にピッタリなUSB3.0 から (ギガビット有線LAN＋USB3.0×3) に接続するアダプタを購入

先日購入した Vaio Pro11 には有線LAN接続が無く（ACアダプタに接続するワイヤレスルータはありますが）、大量のデータをやりとりする時には有線LANのギガビットイーサネットによる高速データ転送を行いたくなります。

そのためギガビット有線LANを接続可能なドッキングステーションの購入を検討したのですが（Windows 8のウルトラブックで使えるドッキングステーションを調べてみた）、なかなか これだ！ というものが見つからずにいました。

そんな中、ちょうどよさそうなUSB接続のLANアダプタを見つけたので購入してしまいました。

Logitec 有線LANアダプタ USB3.0 USB HUB付 LAN-GTJU3H3

このアダプタはUSB 3.0接続によりギガビットLAN接続が可能であり、さらに USB 3.0 のポートが３つついており、簡易的なドッキングステーションと言ってしまってもよいものです。

なお私の Vaio Pro11 では接続しただけでは有線LANを認識してくれず、Logitecのサイト（http://dl.logitec.co.jp/index.php?pn=LAN-GTJU3H3）からドライバをダウンロードしてインストールする必要がありました。

USBポートの数が少ないUltrabookのようなマシンには、USB１ポートを使って、USB３ポート＆有線LANに接続できるこの製品はかなり便利でオススメできます。

博士課程に進む人が（主に経済的な面で）覚悟しておくべきこと

データ分析業界の博士人材がアカデミア（学術界）から民間のコンサルタント等に転身しているひとが多いという記事がありました。

ここ最近の博士人材の動向を見ながら感じていること -銀座で働くデータサイエンティストのブログ-

大学の助教・講師・准教授・教授といったポジションは少子化の進行、大学の予算削減のあおりもあって今後は減る一方ですので、博士号を取得した人が民間に転身して活躍できる社会になりつつあるという点は極めて好ましいものだと考えます。

（上記事はビックデータといった流行の分野であるデータ分析関連だから就職がしやすくなっているだけなのかもしれませんが。
私の所属している計算機シミュレーション分野でも少しずつは博士人材の民間就職は増えつつあるらしいと聞きますが、実態はどうなのかな？？）

博士号は足の裏のご飯粒だ。取らないと気になってしょうがないが、取っても喰えない

博士号持ちの人も徐々に民間就職しやすい方向に社会は変わりつつあるようですが、それでも飛びぬけて優秀な人を除く普通の人にとっては、修士卒で民間就職をするほうが安定した収入を長期にわたって得ることができる良質な職を得るチャンスは大きいと思います。

自分は博士後期課程に進学することを決めるまえにこの本を読んで、博士号取得後の就職の難しさを知ったことを覚えています。（この本はもう絶版ですが、古書なら手に入るようです）

博士号とる?とらない?徹底大検証!―あなたが選ぶバイオ研究人生

確かこの本で出てきたものだと思いますが、「博士号は足の裏についたご飯粒だ。なぜなら取らないと気になってしょうがないが、取っても喰えないからだ。」というフレーズを覚えています。

小中高校と勉強ができた人にはアカデミックな業界への憧れを持っている人が多く、実際に修士卒で民間企業に就職した人で「博士号をとって研究する人生への未練がある」と言うひとがそこそこいます。
（この点はまさに「取らないと気になってしょうがない」を表しています）

じゃあ博士課程に行けばいいじゃないというと、やはり将来の就職の困難さを見据えると喰っていくのが厳しいのは目に見えているからそれは諦めたという返事が返ってきます。
（まさしく「（博士号を）取っても喰えない」わけです）

それでも博士課程に進学したい人が覚悟しておくべきこと

博士号取得者のアカデミック・民間を含めた就職状況は厳しいことは確かですが、それでも飛びぬけて優秀な人であれば（少なくとも自分の見える化学系の分野では）何らかの職を得ることは十分に可能です。

ちなみに私が持っている「飛びぬけて優秀」の具体的なイメージとしては

• 修士課程修了までに「ほぼ自力で」論文を複数本執筆・発表して、博士進学とともに学振をゲットできる
  • ほとんどの修士の学生は教員・先輩の補助をたっぷりと受けて論文を出すことになりますが、それだけでは将来自力で論文を量産することができると証明することにはならない。（それでも修士の間に論文を出せればそれだけでも平均以上の実績になりますが）
• 博士課程在学中・博士取得後にある程度以上の水準の雑誌に毎年４報以上の論文をコンスタントに発表し続ける、またはNature Scienceクラスのホームラン級の業績を上げる。

このくらいのことができる人ならどこかしらでアカデミックポジションを得ることは十分に可能だと思います。
（自分はこのレベルには全然達していないので、日々四苦八苦しておりますが）

それでは並みの能力の人が博士進学をしたいならばどういう「覚悟」が必要でしょうか？
私としては以下の点を覚悟する必要があると考えます。

• 研究の世界で生きていくことを断念する可能性と、その後の食いつなぐ方針を覚悟しておく
  • 私の場合はプログラミング能力は人並み以上にあると自負していますので、いざとなったらプログラマーで食いつなげばいいと考えています。また人によっては「いざとなればラーメン屋でもやるさ」なんて言っている人がいたりまします。
  • ポスドクを何年もやって業績があがらなくなって「これからの人生どうしよう・・・」なんて鬱になってしまう人もいますので、いざという時にどう食いつなぐのかを事前に覚悟しておくことは精神衛生上も重要なポイントです。
• 博士号取得後も10年間のオーダーで年雇い・ボーナス無しのポスドクを続ける覚悟をしておく
  • 博士ゲット直後に任期なしの助教等になれる人はごくわずかであり、ほとんどの人は１年・３年契約等のポスドクで食いつなぐことになります。ポスドクと一言に言っても待遇はさまざまです。
    • 社会保険に入れる・入れない
    • 時給制（たとえば時給2,000円、週30時間勤務で月給約240,000円）だったり年俸制（年俸3,000,000円で毎月250,000円が支給される）だったり
    • ボーナスはほとんどの場合無し（大学時代の友人に会って「ボーナスで車かったぜー」なんて聞いてへこんだり）
• 収入が（民間と比べて相対的に）低い、不安定であることを考慮して、生活費を安くキープする、計画的に貯蓄をする
  • 雇い主のプロジェクトが終了してポスドクの任期が終了した場合、次のポスドク先を見つけるまで１年間無収入になったりすることはちょくちょくあります。この無収入期間を乗り換えるための低生活費・貯蓄あるいは実家からの援助がなければその時点でアカデミアを諦めなければならなくなります。
  • 不安定な職なのでポスドクの間は一軒家・マンション購入なんてのは「夢のまた夢」です。

これから博士課程に進学することを考えているひとは、（自分に飛びぬけた研究の才能があると自負しており、実際に実績も残している人は別として）このような（主に経済的な面で）覚悟をしておく必要があると考えます。

海外出張の時はスーツケースに目印をつけて写真を撮っておこう

この記事を読んで以前出張時に空港でスーツケースが出てこなかったトラブルに遭ったときのことを思い出しました。

英語が、だめだ・・ - 女性教授奮闘記　from Toyama -

日本を出発してマレーシア・クアラルンプールの空港に到着したのですが、自分のスーツケースがいつまで経っても出てこなかったのです。
こういう時はバゲージクレーム（baggage claim）に行くのですが、行った先にいた４０代くらいのおばさまの係員さんに荷物がでてこないと伝えたところ、すごい早口で「ｶﾗｶﾗｶﾗｶﾗｶﾗｶﾗ」と言い出して？？？と思って何度も聞き直したところ
「あなたのバゲージ（荷物）の色は何色なんだ？」
ということを聞いていたんだとやっと理解できました。

スーツケースには目印をつけて、さらに写真をとっておこう（できればサイズも把握しておこう）

空港職員はスーツケースを探すために、色、形、サイズを聞いてきます。
この時のスーツケースは借り物で、色もサイズもうろ覚えで説明するのに苦労しました。
（最終的にはスーツケースが他の空港に運ばれてしまっていたことがわかり、翌日ホテルまで届けてもらえて助かりましたが）

この経験以来、スーツケースには自分のものだと分かるように目印をつけ、さらに係員さんに英語で説明をするときの助けになるようにスーツケースの写真を事前にスマホで撮っておくようにしています。

目印としては手軽にできるのでシールを貼っておくという人が多いようですね。
自分はアルファベットのシールを適当な英単語になるように貼ってあります。（これだと係員にどんなシールが貼ってあるか口頭で説明できていい）

ヘルマラベル #4158(防水シール)【アルファベット】 304158

さらにシール以外にベルト（バンド）を巻くことも工夫としてやっています。
スーツケースは同じようなサイズ・色のものが多いため遠目には区別がつきにくいですが、ベルトの色で自分のものだとわかりやすくなりますので。

スーツケースベルト トリコロール SL-60