(57)【要約】【課題】未実行のシミュレーションジョブの計算時間を予測する技術を提供する。【解決手段】ジョブ計算時間予測装置１は、過去に実行された複数のジョブの入力データおよび結果データに基づいて生成されたジョブの計算時間を予測する計算モデル１１と、未実行のジョブの入力データの入力を受け付ける入力部１０と、入力部１０に入力された未実行のジョブの入力データと計算モデル１１とを用いて、未実行のジョブの計算時間を算出する計算時間算出部１２とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去に実行された複数のジョブの入力データおよび結果データに基づいて生成されたジョブの計算時間を予測する計算モデルと、
未実行のジョブの入力データの入力を受け付ける入力部と、
前記入力部に入力された前記未実行のジョブの入力データと前記計算モデルとを用いて前記未実行のジョブの計算時間を算出する計算時間算出部と
を備えるジョブ計算時間予測装置。
【請求項２】
前記計算モデルは、過去に実行された複数のジョブの警告データも加味して生成される請求項１に記載のジョブ計算時間予測装置。
【請求項３】
前記計算モデルは、未実行のジョブの計算時間および前記未実行のジョブが収束するか発散するかを予測する請求項１又は２に記載のジョブ計算時間予測装置。
【請求項４】
前記警告データは、ジョブの実行前に出力される警告データを含む請求項２又は３に記載のジョブ計算時間予測装置。
【請求項５】
前記計算モデルを更新するモデル再生成部を備える請求項１から４のいずれか一項に記載のジョブ計算時間予測装置。
【請求項６】
前記モデル再生成部は、ジョブの実行中に出力される警告データを用いて前記計算モデルを更新する請求項５に記載のジョブ計算時間予測装置。
【請求項７】
前記入力部に入力された前記未実行のジョブの入力データと前記計算モデルとを用いて前記未実行のジョブが収束するか発散するかを予測する収束発散予測部を備える請求項２から６のいずれか一項に記載のジョブ計算時間予測装置。
【請求項８】
過去に実行された複数のジョブの入力データ、結果データおよび警告データに基づいて未実行のジョブの計算時間および前記未実行のジョブが収束するか発散するかを予測する計算モデルを生成するモデル生成部を備える請求項１から７のいずれか一項に記載のジョブ計算時間予測装置。
【請求項９】
前記計算時間算出部が算出した計算時間に基づいて未実行のジョブの実行スケジュールを生成するスケジュール生成部を備える請求項１から８のいずれか一項に記載のジョブ計算時間予測装置。
【請求項１０】
前記スケジュール生成部は、単位時間当たりに実行されるジョブ数を最大化するようなジョブ実行スケジュールを生成する請求項９に記載のジョブ計算時間予測装置。
【請求項１１】
前記スケジュール生成部は、実行時間の短いジョブから先に実行されるようなジョブ実行スケジュールを生成する請求項９に記載のジョブ計算時間予測装置。
【請求項１２】
過去に実行された複数のジョブの入力データ、結果データと警告データを記憶するジョブ情報記憶部を備える請求項２から１１のいずれか一項に記載のジョブ計算時間予測装置。
【請求項１３】
前記ジョブ情報記憶部に記憶された結果データから前記入力データと前記警告データの少なくとも１つを所定の抽出条件でジョブ情報記憶部から抽出する情報抽出部を備える請求項１２に記載のジョブ計算時間予測装置。
【請求項１４】
前記過去に実行された複数のジョブの入力データは、部品数、節点数、要素数、自由度数、拘束数、接触数の少なくとも１つを含む請求項１から１３のいずれか一項に記載のジョブ計算時間予測装置。
【請求項１５】
過去に実行された複数のジョブの入力データおよび結果データを記憶するジョブ情報記憶部と、
前記ジョブ情報記憶部に記憶された前記入力データおよび前記結果データに基づいて未実行のジョブの計算時間を予測する計算モデルを生成するモデル生成部と
を備えるジョブ計算モデル生成装置。
【請求項１６】
未実行のジョブの入力データの入力を受け付ける入力ステップと、
前記入力された前記未実行のジョブの入力データと過去に実行された複数のジョブの入力データおよび結果データに基づいて生成されたジョブの計算時間を予測する計算モデルとを用いて前記未実行のジョブの計算時間を算出する計算時間算出ステップと
を備えるジョブ計算時間予測方法。
【請求項１７】
前記計算モデルは、過去に実行された複数のジョブの入力データ、結果データおよび警告データに基づいて生成され未実行のジョブの計算時間および前記未実行のジョブが収束するか発散するかを予測する請求項１６に記載のジョブ計算時間予測方法。
【請求項１８】
過去に実行された複数のジョブの入力データおよび結果データを記憶するジョブ情報記憶ステップと、
前記ジョブ情報記憶ステップで記憶された入力データおよび結果データに基づいて未実行のジョブの計算時間を予測する計算モデルを生成するモデル生成ステップと
を備えるジョブ計算モデル生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ジョブ計算時間予測装置、ジョブ計算モデル生成装置、ジョブ計算時間予測方法およびジョブ計算モデル生成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
シミュレーションは、計算機を用いて物体の挙動などを模擬する解析手法であり、製品設計等で広く用いられている。構造解析で使われるシミュレーションとして、例えば有限要素法がある。有限要素法は、物体を複数のメッシュからなる有限要素に分割し、各メッシュ内で基礎方程式を解くことにより、物体全体の振る舞いを模擬する。シミュレーションにはこれ以外にも、流体解析、身体運動解析、気象予報など様々なものがある。以下、本明細書でシミュレーションというときは、計算機が入力データに基づいてシステムの挙動を模擬し、所定の結果を与えるものを広く含むものとする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−１７００８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
多くの現場においてシミュレーションのジョブは、複数のユーザが共通の計算機を交代で使用することによって実行される。このとき、ジョブを実行したいユーザは、他のユーザが計算機を使用している間、計算機使用の待ち行列に並ばなければならない。さらにジョブは、計算途中で解が収束せずに発散するなど、異常終了に至ることもある。計算機のユーザにとって、こうした待ち時間やジョブの異常終了は事前に予測できることが望ましい。
【０００５】
現状、未実行のジョブの計算時間は、ユーザの経験等に基づいて予測され、自己申告されることが多い。しかしながら、計算時間はジョブの種類によって様々であり、その正確な予測は難しい。またジョブの計算結果が収束するか発散するかは、実際にジョブを実行してみなければ分からないことが多い。その結果、ジョブの実行を待つユーザは、計算機が割り当てられるまでの待ち時間を安定的に予測することができない。これは、業務効率低下の一因となる。
【０００６】
特許文献１は、実行の実績のあるジョブの実行時間の平均値および不標準偏差等に基づいて、ジョブ実行がほぼ完了すると予測される時間を求める技術を開示する。しかしながらこの技術は、過去のジョブ実行の実績が十分でないものや、解析対象が多岐にわたるものに対しては適用が難しい。
【０００７】
本発明は、こうした課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、未実行のシミュレーションジョブの計算時間を予測する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明のある態様のジョブ計算時間予測装置は、過去に実行された複数のジョブの入力データおよび結果データに基づいて生成されたジョブの計算時間を予測する計算モデルと、未実行のジョブの入力データの入力を受け付ける入力部と、入力部に入力された未実行のジョブの入力データと計算モデルとを用いて未実行のジョブの計算時間を算出する計算時間算出部とを備える。
【０００９】
本発明の別の態様は、ジョブ計算モデル生成装置である。この装置は、過去に実行された複数のジョブの入力データおよび結果データを記憶するジョブ情報記憶部と、ジョブ情報記憶部に記憶された入力データおよび結果データに基づいて未実行のジョブの計算時間を予測する計算モデルを生成するモデル生成部とを備える。
【００１０】
本発明のさらに別の態様は、ジョブ計算時間予測方法である。この方法は、未実行のジョブの入力データの入力を受け付ける入力ステップと、入力された未実行のジョブの入力データと過去に実行された複数のジョブの入力データおよび結果データに基づいて生成されたジョブの計算時間を予測する計算モデルとを用いて未実行のジョブの計算時間を算出する計算時間算出ステップとを備える。
【００１１】
本発明のさらに別の態様は、ジョブ計算モデル生成方法である。この方法は、過去に実行された複数のジョブの入力データおよび結果データを記憶するジョブ情報記憶ステップと、ジョブ情報記憶ステップで記憶された入力データおよび結果データに基づいて未実行のジョブの計算時間を予測する計算モデルを生成するモデル生成ステップとを備える。
【００１２】
なお、以上の構成要素の任意の組み合わせや、本発明の構成要素や表現を方法、装置、プログラム、プログラムを記録した一時的なまたは一時的でない記憶媒体、システムなどの間で相互に置換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、未実行のシミュレーションジョブの計算時間を予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】第１実施形態から第３実施形態に係るジョブ計算時間予測装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】第４実施形態に係るジョブ計算時間予測装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図３】第５実施形態に係るジョブ計算時間予測装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図４】第６実施形態に係るジョブ計算時間予測装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図５】第７実施形態に係るジョブ計算時間予測装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図６】第８実施形態に係るジョブ計算時間予測装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図７】第９実施形態に係るジョブ計算モデル生成装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図８】第１１実施形態に係るジョブ計算モデル生成装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図９】第１２実施形態に係るジョブ計算時間予測方法のフロー図である。
【図１０】第１３実施形態に係るジョブ計算モデル生成方法のフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明を好適な実施の形態を基に図面を参照しながら説明する。各図面に示される同一または同等の構成要素、部材、処理には、同一の符号を付するものとし、適宜重複した説明は省略する。
【００１６】
図１は、第１実施形態から第３実施形態に係るジョブ計算時間予測装置１の構成を示す機能ブロック図である。ジョブ計算時間予測装置１は、入力部１０と、計算モデル１１と、計算時間算出部１２とを備える。
【００１７】
［第１実施形態］
以下、図１を参照しながら、第１実施形態に係るジョブ計算時間予測装置１の動作を説明する。
【００１８】
入力部１０は、未実行のジョブの入力データの入力を受け付ける。
【００１９】
入力データは、ジョブを実行するときの基となるデータである。入力データの例としては、有限要素法における部品数、接点数、要素数、自由度数、拘束数、接触数などがある。
【００２０】
ここでジョブの実行に関する結果データを定義する。すなわち結果データとは、上記の入力データに基づいてジョブを実行したときの、結果に関するデータである。結果データの例としては、ジョブの実行に要した計算時間などがある。結果データはまた、ジョブが収束したか発散したかに関する情報を含んでもよい。
【００２１】
計算モデル１１は、過去に実行された複数のジョブの入力データおよび結果データに基づいて生成され、ジョブの計算時間を予測する。
【００２２】
計算時間算出部１２は、入力部１０に入力された未実行のジョブの入力データと、計算モデル１１とを用いて、当該未実行のジョブの計算時間を算出する。
【００２３】
このように本実施形態に係るジョブ計算時間予測装置１は、未実行のジョブの計算時間を予測することができる。この構成によれば、ジョブの実行を待つユーザは、これから実行しようとするジョブの計算時間の予測結果を得ることができるため、業務効率を改善することができる。
【００２４】
［第２実施形態］
次に、やはり図１を参照しながら、第２実施形態に係るジョブ計算時間予測装置１の動作を説明する。
【００２５】
第２実施形態に係るジョブ計算時間予測装置１の計算モデル１１は、過去に実行された複数のジョブの警告データも加味して生成される。
【００２６】
警告データは例えば、ジョブを実行したときに計算結果が発散する可能性が高いと予測される場合に、計算機から出力されるものなどである。
【００２７】
本実施形態における計算モデル１１は、過去に実行された複数のジョブの入力データおよび結果データに加えて、過去に実行された複数のジョブの警告データも加味して生成される。この構成によれば、未実行のジョブの計算時間に関する予測をより正確なものとすることができる。
【００２８】
［第３実施形態］
次に、やはり図１を参照しながら、第３実施形態に係るジョブ計算時間予測装置１の動作を説明する。
【００２９】
第３実施形態係るジョブ計算時間予測装置１の計算モデル１１は、未実行のジョブの計算時間および当該未実行のジョブが収束するか発散するかを予測する。
【００３０】
本実施形態における計算モデル１１は、未実行のジョブの計算時間に加えて、当該未実行のジョブが収束するか発散するかを予測することができる。従ってジョブの実行を待つユーザは、これから実行しようとするジョブの計算時間と、当該ジョブが収束するか発散するかの予測結果を得ることができるため、業務効率をさらに改善することができる。
【００３１】
警告データは、ジョブの実行前に出力される警告データを含んでもよい。このような警告データの例としては、有限要素法において、メッシュ密度やマスター−スレーブの組み合わせが不適切であるために、計算結果が発散する可能性が高いと予測される場合に、ジョブが実行される前に出力されるものなどがある。
【００３２】
この構成によれば、ジョブの実行前に取得された警告データを利用できるため、未実行のジョブの計算時間や当該ジョブの実行結果が収束するか発散するかを迅速に計算して予測することができる。
【００３３】
［第４実施形態］
図２は、第４実施形態に係るジョブ計算時間予測装置１の構成を示す機能ブロック図である。図２のジョブ計算時間予測装置１は、図１のジョブ計算時間予測装置１の構成要素に加えて、モデル再生成部１３を備える。
【００３４】
モデル再生成部１３は、未実行のジョブの計算時間を予測する計算モデルを再生成し、この再生成した計算モデルで計算モデル１１を更新する。
【００３５】
モデル再生成部１３は、過去に算出された未実行のジョブの計算時間が計算時間算出部１２からフィードバックされることにより、計算モデルを再生成して更新してもよい。
【００３６】
本実施形態によれば、ジョブの実行前に予測された計算時間をより正確なものとすることができる。
【００３７】
モデル再生成部１３は、ジョブの実行中に出力される警告データを用いて前記計算モデルを再生成してもよい。ジョブの実行中に出力される警告データの例としては、計算途中の計算値が所定の値より大きく乖離し、このまま計算を続けると結果が発散する可能性が高いと予測される場合に、ジョブ実行中に出力されるものなどがある。
【００３８】
この構成によれば、ジョブの実行中に出力される警告データを計算モデルの生成に反映することができるため、計算時間や計算結果の収束と発散に関する予測をより正確なものとすることができる。
【００３９】
［第５実施形態］
図３は、第５実施形態に係るジョブ計算時間予測装置１の構成を示す機能ブロック図である。図３のジョブ計算時間予測装置１は、図１のジョブ計算時間予測装置１の構成要素に加えて、収束発散予測部１４を備える。
【００４０】
収束発散予測部１４は、入力部１０に入力された未実行のジョブの入力データと計算モデル１１とを用いて未実行のジョブが収束するか発散するかを予測する。
【００４１】
本実施形態に係るジョブ計算時間予測装置１は、未実行のジョブの計算時間と、当該未実行のジョブが収束するか発散するかを予測して別々に出力することができる。この構成によれば、ユーザはこれから実行しようとするジョブの計算時間と、当該ジョブが収束するか発散するかの予測結果を個別に得ることができるため、ユーザの使い勝手が向上する。
【００４２】
［第６実施形態］
図４は第６実施形態に係るジョブ計算時間予測装置１の構成を示す機能ブロック図である。図４のジョブ計算時間予測装置１は、図１のジョブ計算時間予測装置１の構成要素に加えて、モデル生成部１５を備える。
【００４３】
モデル生成部１５は、過去に実行された複数のジョブの入力データ、結果データおよび警告データに基づいて未実行のジョブの計算時間および当該未実行のジョブが収束するか発散するかを予測する計算モデル１１を生成する。
【００４４】
本実施形態によれば、モデル生成部１５がジョブ計算時間予測装置１に一体化されているため、計算モデルを外部で生成する必要なく、ジョブ計算時間予測装置１が計算モデル１１を備えることができる。
【００４５】
［第７実施形態］
図５は第７実施形態に係るジョブ計算時間予測装置１の構成を示す機能ブロック図である。図５のジョブ計算時間予測装置１は、図１のジョブ計算時間予測装置１の構成要素に加えて、スケジュール生成部１６を備える。
【００４６】
スケジュール生成部１６は、計算時間算出部１２が算出した計算時間に基づいて、ジョブ実行スケジュールを生成する。
【００４７】
本実施形態によれば、複数のジョブがなるべく効率的に実行されるように、未実行のジョブをスケジューリングすることができる。
【００４８】
スケジュール生成部１６が生成するジョブ実行スケジュールは、例えば単位時間当たりに実行されるジョブ数を最大化するようなものであってよい。
【００４９】
この構成によれば、単位時間当たりのジョブ実行数が最大となるように実行スケジュールを最適化することができる。
【００５０】
あるいはスケジュール生成部１６が生成する実行スケジュールは、実行時間の短いジョブから先に実行されるようなものであってよい。さらにこのとき、実行時間の長いジョブが休日に実行されるようなものであってもよい。
【００５１】
この構成によれば、未実行のジョブに対する待ち時間が最短となるように実行スケジュールを最適化することができる。
【００５２】
［第８実施形態］
図６は、第８実施形態に係るジョブ計算時間予測装置１の構成を示す機能ブロック図である。図５のジョブ計算時間予測装置１は、図１のジョブ計算時間予測装置１の構成要素に加えて、ジョブ情報記憶部１７を備える。
【００５３】
ジョブ情報記憶部１７は、過去に実行された複数のジョブの入力データおよび結果データを記憶する。
【００５４】
ジョブ情報記憶部１７は、任意の仕方でデータを記憶してよい。例えば、ユーザがジョブを実行するたびに、入力データと結果データをジョブ情報記憶部１７に入力してもよい。あるいは、入力データと結果データが蓄積されるデータベースがジョブの実行ごとに更新され、このデータベースからジョブ情報記憶部１７に、定期的にデータがアップロードされてもよい。
【００５５】
本実施形態に係るジョブ計算時間予測装置１は、過去に実行された複数のジョブの入力データおよび結果データを蓄積することができるため、これらのデータを計算モデルの生成などのために利用することができる。
【００５６】
［第８実施形態］
図７は第９実施形態に係るジョブ計算時間予測装置１の構成を示す機能ブロック図である。図７のジョブ計算時間予測装置１は、図６のジョブ計算時間予測装置１の構成要素に加えて、情報抽出部１８を備える。
【００５７】
情報抽出部１８は、ジョブ情報記憶部に記憶された結果データから、入力データと警告データの少なくとも１つを、所定の抽出条件でジョブ情報記憶部１７から抽出する。
【００５８】
所定の抽出条件は例えば、計算時間算出部１２の算出した予測計算時間が５時間であったとき、実際の実行時間が５時間以上であったときの入力データと警告データの少なくとも１つをジョブ情報記憶部１７から抽出するものであってよい。あるいは所定の抽出条件は、収束発散予測部１４の予測結果がジョブの発散であったとき、実際にジョブが発散したときの入力データと警告データの少なくとも１つをジョブ情報記憶部１７から抽出するものであってもよい。
【００５９】
本実施例によれば、未実行のジョブに関してある予測がされたときに、その予測結果に対応する過去に実行されたジョブの入力データや警告データを得ることができる。
【００６０】
［第１０実施形態］
過去に実行された複数のジョブの入力データは、有限要素法における部品数、接点数、要素数、自由度数、拘束数、接触数の少なくとも１つを含んでよい。
【００６１】
本実施形態によれば、具体的な入力データを特定して計算モデル１１を生成する事ができる。
【００６２】
［第１１実施形態］
図８は、第１１実施形態に係るジョブ計算モデル生成装置２の構成を示す機能ブロック図である。ジョブ計算モデル生成装置２は、ジョブ情報記憶部２０と、モデル生成部２１とを備える。
【００６３】
ジョブ情報記憶部２０は、過去に実行された複数のジョブの入力データおよび結果データを記憶する。
【００６４】
ジョブ情報記憶部２０は、任意の仕方でデータを記憶してよい。例えば、ユーザがジョブを実行するたびに、入力データと結果データをジョブ情報記憶部２０に入力してもよい。あるいは、入力データと結果データが蓄積されるデータベースがジョブの実行ごとに更新され、このデータベースからジョブ情報記憶部２０に、定期的にデータがアップロードされてもよい。
【００６５】
モデル生成部２１は、ジョブ情報記憶部２０に記憶された入力データおよび結果データに基づいて、ジョブの計算時間を予測する計算モデルを生成する。この計算モデルに未実行のジョブに関する入力データが入力されると、当該未実行のジョブを実行したときの計算時間が予測されて出力される。
【００６６】
モデル生成部２１は、任意の仕方で計算モデルを生成してよい。例えば計算モデルの生成は、重回帰分析などの統計学的手法、決定木分析などの機械学習、あるいはディープラーニングや人工知能などに基づくものであってよい。
【００６７】
モデル生成部２１が計算モデルを生成するタイミングは任意であってよい。例えばモデル生成部２１は、ジョブ情報記憶部２０に新たなデータが記憶されるたびに計算モデルを生成してよい。この場合、常に最新の計算モデルを用いて未実行のジョブの計算時間を予測することができる。
【００６８】
あるいはモデル生成部２１は、ジョブ情報記憶部２０に所定の数のデータが蓄積されたタイミングで計算モデル生成してもよい。この場合、計算モデルの生成に要する処理負荷を低減することができる。
【００６９】
あるいはモデル生成部２１は、ジョブ情報記憶部２０に新たなデータが記憶され、かつこの新たなデータが既存のデータと異なるデータだった場合に計算モデルを生成してもよい。この場合、計算モデルの生成に要する処理負荷を低減しつつ、常に最新の計算モデルを用いて未実行のジョブの計算時間を予測することができる。
【００７０】
本実施形態に係るジョブ計算モデル生成装置２によれば、過去に実行されたジョブの入力データを基に、未実行のジョブの計算時間を予測する計算モデルを生成することができる。
【００７１】
［第１２実施形態］
図９は、第１２実施形態に係るジョブ計算時間予測方法のフロー図である。本方法は、入力ステップＳ１と、計算時間算出ステップＳ２とを備える。
【００７２】
入力ステップＳ１で本方法は、未実行のジョブの入力データの入力を受け付ける。
【００７３】
入力データは、ジョブを実行するときの基となるデータである。入力データの例としては、有限要素法における部品数、接点数、要素数、自由度数、拘束数、接触数などがある。
【００７４】
ここでジョブの実行に関する結果データを定義する。すなわち結果データとは、上記の入力データに基づいてジョブを実行したときの、結果に関するデータである。結果データの例としては、ジョブの実行に要した計算時間などがある。結果データはまた、ジョブが収束したか発散したかに関する情報を含んでもよい。
【００７５】
計算時間算出ステップＳ２で本方法は、入力された未実行のジョブの入力データと、過去に実行された複数のジョブの入力データおよび結果データに基づいて生成されたジョブの計算時間を予測する計算モデルとを用いて、当該未実行のジョブの計算時間を算出する。
【００７６】
本実施形態に係るジョブ計算時間予測方法を使用することにより、未実行のジョブの計算時間を予測することができる。この方法によれば、ジョブの実行を待つユーザは、これから実行しようとするジョブの計算時間の予測結果を得ることができるため、業務効率を改善することができる。
【００７７】
計算モデルは、過去に実行された複数のジョブの入力データ、結果データおよび警告データに基づいて生成され、未実行のジョブの計算時間と、当該未実行のジョブの少なくとも１つが収束するか発散するかを予測してもよい。
【００７８】
警告データは例えば、ジョブを実行したときに計算結果が発散する可能性が高いと予測される場合に、計算機から出力されるものなどである。
【００７９】
本実施形態で使われる計算モデルは、未実行のジョブの計算時間に加えて、当該未実行のジョブが収束するか発散するかを予測することができる。この方法によれば、ジョブの実行を待つユーザは、これから実行しようとするジョブの計算時間と、当該ジョブが収束するか発散するかの予測結果を得ることができるため、業務効率をさらに改善することができる。
【００８０】
［第１３実施形態］
図１０は第１３実施形態に係るジョブ計算モデル生成方法のフロー図である。本方法は、ジョブ情報記憶ステップＳ１０と、モデル生成ステップＳ１１とを備える。
【００８１】
ジョブ情報記憶ステップＳ１０で本方法は、過去に実行された複数のジョブの入力データおよび結果データを記憶する。
【００８２】
ジョブ情報記憶ステップＳ１０では、任意の仕方でデータが記憶されてよい。例えば、ユーザがジョブを実行するたびに、入力データと結果データをジョブ情報記憶手段に記憶させてよい。あるいは、入力データと結果データが蓄積されるデータベースがジョブの実行ごとに更新され、このデータベースからジョブ情報記憶手段に、定期的にデータがアップロードされてもよい。
【００８３】
モデル生成ステップＳ１１で本方法は、ジョブ情報記憶ステップＳ１０で記憶された入力データおよび結果データに基づいて、未実行のジョブの計算時間を予測する計算モデルを生成する。この計算モデルに未実行のジョブに関する入力データが入力されると、当該未実行のジョブを実行したときの計算時間が予測されて出力される。
【００８４】
モデル生成ステップＳ１１では、任意の仕方で計算モデルが生成されてよい。例えば計算モデルの生成は、重回帰分析などの統計学的手法、決定木分析などの機械学習、あるいはディープラーニングや人工知能などに基づくものであってよい。
【００８５】
本実施形態に係るジョブ計算モデル生成方法を使用することにより、過去に実行されたジョブの入力データを基に、未実行のジョブの計算時間を予測する計算モデルを生成することができる。
【００８６】
以上、本発明をいくつかの実施形態を基に説明した。これらの実施形態は例示であり、いろいろな変形および変更が本発明の特許請求の範囲内で可能なこと、またそうした変形例および変更も本発明の特許請求の範囲にあることは当業者に理解されるところである。従って、本明細書での記述および図面は限定的ではなく例証的に扱われるべきものである。
【００８７】
［変形例］
以下、変形例について説明する。変形例の説明では、実施の形態と同一または同等の構成要素、部材には、同一の符号を付する。実施の形態と重複する説明を適宜省略し、実施の形態と相違する構成について重点的に説明する。
【００８８】
（変形例１）
ジョブ計算時間予測装置１は、収束発散予測部１４の予測結果に応じて警報を発する警報部（図示しない）を備えてもよい。例えば予測結果がジョブの発散であったとき、警報部は、ブザーや画面表示で警報を発することにより、ジョブが発散することをユーザに通知してよい。
【００８９】
本変形例によれば、ユーザは、ジョブの発散などといった重要な予測結果を迅速に知ることができる。
【００９０】
（変形例２）
ジョブ計算時間予測装置１は、ジョブを実行する計算機（図示しない）と通信可能に接続され、収束発散予測部１４の予測結果に応じて、ジョブを実行する計算機を制御してよい。例えば予測結果がジョブの発散であったとき、ジョブ計算時間予測装置１は、ジョブを実行する計算機に停止信号を送信し、ジョブの実行を停止させてもよい。
【００９１】
本変形例によれば、ジョブの発散などといった重要な予測結果に基づいて、ジョブの実行を迅速に制御することができる。
【００９２】
（変形例３）
ジョブ計算時間予測装置１は、計算時間算出部１２や収束発散予測部１４の予測結果を表示する表示部（図示しない）を備えてもよい。この表示部は、データを表示するための任意のデバイスであってよい。例えば表示部は、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイ、プロジェクタとスクリーンの組み合わせ、スマートフォンなどであってよい。
【００９３】
本変形例によれば、ユーザは、未実行のジョブの予測計算時間や、未実行のジョブが収束するか発散するかの予測結果を視覚的に確認することができる。これにより、例えば、結果が発散すると予測されるジョブの実行を予め排除することができる。
【００９４】
上述した各実施形態と変形例の任意の組み合わせもまた本発明の実施形態として有用である。組み合わせによって生じる新たな実施形態は、組み合わされる各実施形態および変形例それぞれの効果をあわせもつ。
【符号の説明】
【００９５】
１・・ジョブ計算時間予測装置、  ２・・ジョブ計算モデル生成装置、  １０・・入力部、  １１・・計算モデル、  １２・・計算時間算出部、  １３・・モデル再生成部、  １４・・収束発散予測部、  １５・・モデル生成部、  １６・・スケジュール生成部、  １７・・ジョブ情報記憶部、  １８・・情報抽出部、  ２０・・ジョブ情報記憶部、  ２１・・モデル生成部、  Ｓ１・・入力ステップ、  Ｓ２・・計算時間算出ステップ、  Ｓ１０・・ジョブ情報記憶ステップ、  Ｓ１１・・モデル生成ステップ。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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