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

1.0.0 (2021/3/18 現在)

物性研スパコン (システムB) 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-1.0.0
    2. 実行方法
      1. 計算環境の準備
      2. $ 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。
      3. サンプルスクリプトの準備
      4. $ cp -rf /home/issp/materiapps/intel/physbo/physbo-1.0.0 .
      5. 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。
      6. $ cd physbo-1.0.0 && cp /home/issp/materiapps/intel/physbo/sample_jobscript/physbo.sh .
        $ sbatch physbo.sh
      7. 結果の確認 slurm-xxxxx.outに結果が出力されます(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

    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。利用率の測定は、

    /home/issp/materiapps/tool/bin/issp-ucount physbo

    をジョブスクリプトに記載することで行われます。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。

    問い合わせ先

      1. PHYSBOの利用方法(インプット作成など)、機能などについて PHYSBO issue:  https://github.com/issp-center-dev/PHYSBO/issues 
      2. 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