COMBO(COMmon Baysian Optimization)をもとに、主に物性分野の研究者をターゲットに開発された、高速でスケーラブルなベイズ最適化のためのPythonライブラリ。あらかじめリストアップした候補パラメータから目的関数値が最大と考えられる候補を機械学習による予測をうまく利用することで選定できる。scikit-learn 等のスタンダードなベイズ最適化の実装よりも、多くのデータを扱うことができる。

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インストールバージョン

1.1.0 (2022/7/25 現在)

物性研スパコンでの利用方法

    1. サンプルスクリプトと入力ファイルの場所
      • サンプルスクリプト: /home/issp/issp/materiapps/intel/physbo/sample_jobscript/physbo.sh
      • 入力ファイル:/home/issp/issp/materiapps/intel/physbo/physbo-1.1.0/examples/
    2. 実行方法
        • 計算環境の準備
        • $ source /home/issp/materiapps/intel/physbo/physbovars.sh
          • これにより、最新バージョンのPHYSBOがインストールされたのpython3へのPATHが通ります。
          • サンプルスクリプトの準備
          • $ cp -rf /home/issp/materiapps/intel/physbo/physbo-1.1.0-1/examples .
            $ cd examples
          • ジョブのサブミット /home/issp/materiapps/intel/physbo/sample_jobscript/physbo.sh にスクリプトのサンプルが用意されているので、カレントフォルダにコピーした上でジョブを投入します。
          • システムBの場合
            1. $ cp /home/issp/materiapps/intel/physbo/sample_jobscript/physbo.sh .
              $ sbatch physbo.sh
          • システムCの場合
            1. $ cp /home/issp/materiapps/intel/physbo/sample_jobscript/physbo.sh .
              $ qsub physbo.sh
          • 結果の確認

            ジョブの出力ファイルに結果が出力されます。(システムBでは slurm-xxxxx.out、システムCでは physbo.sh.oxxxxx、xxxxx はジョブ番号。) PHYSBOに関する詳細についてはマニュアルをご覧ください。

    利用回数の測定について

    • PHYSBOを使用する場合、実行時に 
      $ /home/issp/materiapps/tool/bin/issp-ucount physbo
      を呼び出すことでPHYSBOの物性研スパコン上での利用回数が測定されます。
    • ソフトウェア高度化・開発プロジェクトに採択されたソフトウェアでは、物性研スパコン上での利用数を測定しています。プロジェクトの意義を評価するための重要な指標となりますので、ご協力のほどよろしくお願いいたします。プリインストールされていないバージョンを使用する際にもカウントすることができますので、ソフトウェアの使用状況の把握のためにもカウントにご協力いただけると助かります(詳細についてはこちらをご覧ください)。。

     

    問い合わせ先

    • PHYSBOの利用方法(インプット作成など)、機能などについて
      PHYSBO on GitHub: https://github.com/issp-center-dev/physbo/issues
    • 物性研スパコンシステムにおける実行方法について
      物性研スパコン対応ソフトウェア相談窓口
      center-apps@issp.u-tokyo.ac.jp