2023/12/05

2024 年度 学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点
公募型共同研究

課題募集要項

バージョン情報 Revision History
・ Version 2.0 2023/12/05 別紙 1（1）京都大学 Camphor 3 の最大利用可能資源量の改訂・ Version 1.0 2023/11/15 初版

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はじめに

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1.課題分野22.利用可能な計算機等の資源

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3.共同研究課題の種類

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4.応募資格3

5.共同研究期間

46.施設利用負担金

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7.申込書記載上の留意点と申請可能資源量

48.応募方法7

9.スケジュール

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10.採択後の留意事項

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11.問い合わせ先（応募に関する相談など）

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12.補足：HPCI 資源利用時の所属機関長確認の流れ

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・別紙 1（1）：HPCI 資源リスト(「HPCI-JHPCN システム」として提供される資源）・別紙 1（2）：非 HPCI 資源リスト
・別紙 2：mdx の概要、「大規模データ・大容量ネットワーク利用課題」の例

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はじめに「学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点」（通称：JHPCN）は、文部科学省から学校教育法施行規則に基づく認定を受けた、共同利用・共同研究拠点（ネットワーク型）です。共同利用・共同研究
拠点は、大学の研究ポテンシャルを活用し、研究者が共同で研究を行う体制を整備することを目的としたもので、JHPCN は、北海道大学、東北大学、東京大学、東京工業大学、名古屋大学、京都大学、大阪大学、九州大学の大規模計算機システムを持つセンター（以下構成拠点と呼びます）により構成され、各構成拠点の持つ計算資源の様々な研究への提供（共同利用）や、各構成拠点所属研究者との共同研究を推進しています。
JHPCN では、2024 年度の公募型共同研究課題を募集いたします。共同研究課題は国内の組織に所属する研究者を代表とした、２名以上の研究者のグループが提案できます。いずれかの構成拠点の持つ計
算資源を利用するか、もしくは構成拠点所属の研究者がグループに含まれることが条件です。共同研究
課題の研究分野は特に限定しません。
共同研究課題に採択されると、認められた範囲内で、構成拠点が保有する計算資源やデータ科学・データ利活用に主軸をおいた計算基盤「mdx」（全構成拠点を含む 9 大学 2 研究機関が共同運用）を無償で利用することができます（利用可能な計算資源については別紙参照）。研究成果の国外発表の経費や、出版、関連するシンポジウム等の実施経費が助成される場合もあります。また、共同研究課題への採択
は、拠点シンポジウムへの参加・発表を通じた研究ネットワークの構築や研究・開発の発展にもつながります。
JHPCN の各構成拠点には計算科学・データ科学・計算機科学を専門とする多数の先導的研究者が在籍しており、これらの研究者との共同研究によって、研究テーマの一層の発展を図っていただくこともできます。構成拠点に所属する共同研究相手を探される場合は、JHPCN 窓口にあらかじめご相談ください。具体的に共同研究をしたい相手が決まっている場合には、当該研究者が所属する大学の窓口にご連絡いただいても結構です。
本公募型共同研究（2024 年度）の実施期間は 2024 年 4 月～2025 年 3 月です。申込み締め切りは2024 年 1 月 9 日 10:00（ウェブ申請締め切り）となっております。多くの研究者の方々の応募をお待ちしております。

1. 課題分野
本公募では、（１）大規模計算科学分野および（２）データ科学・データ利活用分野の 2 つの課題分野に分けて、共同研究課題を募集いたします。異なる専門をもつ研究者のグループによる学際的な研究の提案を歓迎します。提案する課題の研究テーマにより適切な課題分野でご応募ください。課題分野によらずいずれの計算資源も使用可能です。これまでに採択された研究課題名や実施報告等の情報は本拠点ウェブサイトを参照ください。なお、明らかに異なる課題分野を選択された場合には課題分野が移動される可能性があり、その際には移動先の課題分野の審査基準が適用されます。

課題分野（１）：「大規模計算科学課題分野」
計算科学に関連する研究を幅広く募集します。多様な分野の先導的な研究者による学際的な研究チー
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ムによる大規模な研究テーマを歓迎します。計算科学シミュレーションのモデルの改良に実データを用いるような研究は本課題分野に応募してください（前年度データ科学・データ利活用課題分野で実施された課題の継続申請を含みます）。
課題分野（２）：「データ科学・データ利活用課題分野」
データ科学・データ利活用に関する研究を幅広く募集します。先端的なデータサイエンス手法の開発
や、人文・社会科学、生命科学、理学・工学にまたがる多様なデータの収集や解析、そして研究コミ
ュニティにおけるデータの共有やプラットフォームの整備など、基礎から応用に至る幅広い手法・分野の研究テーマを歓迎します。なお、実データを扱っていても、計算科学シミュレーションのモデルの改良に実データを用いるような研究は大規模計算科学課題分野に応募してください。

2. 利用可能な計算機等の資源
JHPCN 構成拠点の持つ計算資源の一部は、共用計算環境基盤である革新的ハイパフォーマンス・コン
ピューティング・インフラ（HPCI: https://www.hpci-office.jp/）の計算環境を構成しています。JHPCN
では HPCI と協力して、これらの計算資源の一部を JHPCN の共同研究に提供しています。
これを HPCI資源と呼びます。
これに対して、HPCI を介して提供していない、各拠点が独自に運用する計算資源を非 HPCI 資源と呼びます（データ活用社会創成プラットフォーム mdx を含みます）。
利用可能な資源の一覧を別紙１に示します。
なお、HPCI 資源の利用を申請する場合としない場合とで応募手順が異なりますのでご注意ください。

3. 共同研究課題の種類
研究体制・研究内容に応じて、下記の 3 種のいずれかを応募時に選択ください。なお、(2) 国際共同研
究課題、(3) 企業共同研究課題として応募された課題は、審査の結果、（1）一般共同研究課題として採択される場合があります。
(1) 一般共同研究課題（採択課題数全体の 8 割程度）
(2) 国際共同研究課題（採択課題数全体の 1 割程度）
国際共同研究課題は、国内の研究者のみでは解決や解明が困難である問題について、国外の研究者と学際的な共同研究を実施するものです。本課題では、国外の共同研究者との打ち合わせ
等の出張旅費を助成する制度があります。助成の詳細については事務局までお問い合わせ下さい。応募資格は 4.を参照ください。
(3) 企業共同研究課題（採択課題数全体の 1 割程度）
企業共同研究課題は、産業応用を重視した共同研究を実施するものです。応募資格は 4.を参照ください。

4. 応募資格4

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研究グループは、以下の条件を満たす必要があります。
(1)

研究グループには、課題代表者１名、副代表者１名以上が必要です。任意数の共同研究者を含めることができます。

(2)

課題代表者は、日本国内の機関（大学・研究機関、民間企業等）に所属する者でなくてはなり
ません。

(3)

大学院、大学（短期大学を含む）、高等専門学校、大学または大学院に相当する水準の教育を行っていると大学改革支援・学位授与機構が認定した大学校の学生は共同研究者として参加できます。課題代表者、副代表者にはなれません。

(4)

外国為替及びおよび外国貿易法（外為法）における非居住者及び「特定類型」に該当する居住者(参考 経済産業省「「みなし輸出」管理の明確化について」の 5 ページ目以降)が計算機を利用する場合には、利用する計算機を運用している構成拠点（mdx についてはいずれの構成
拠点でも可）に所属する研究者が研究グループに共同研究者として参加する必要があります。

「国際共同研究課題」は、上記(1)(2)(3)(4)に加えて、下記(5)(6)の条件を満たす必要があります。
(5)

副代表者としては、日本国外の研究機関に所属している研究者を１名以上含む必要があります。また、英文申込書による応募が必須です。

(6)

構成拠点に所属している研究者が共同研究者として参加する必要があります。

「企業共同研究課題」は、上記(1)(2)(3)(4)に加えて、下記(7)(8)の条件を満たす必要があります。
(7)

課題代表者は、民間企業に所属している研究者であることが必要です。

(8)

副代表者としては、構成拠点に所属している研究者を１名以上含む必要があります。

5. 共同研究期間
2024 年 4 月 1 日～2025 年 3 月 31 日
※計算機利用アカウント発行手続きの都合により、計算機利用開始が遅れる場合があります。

6. 施設利用負担金
課題採択時に許可された範囲での利用については計算機などの施設利用負担金を徴収いたしません。
（当該共同研究課題のための使用に限ります）

7. 申込書記載上の留意点、評価のポイント、申請可能資源量
7.1. 申込書記載上の留意点
応募された共同研究課題は、構成拠点内外の委員から構成される共同研究課題審査委員会により審査されます。加えて、HPCI 資源（別紙 1（1）記載の資源）を利用する課題については、産学官の有識者から構成される HPCI 利用研究課題審査委員会においても審査されます。審査においては、科学技術上の妥当性、利用・開発の実施可能性、施設・設備を利用する必要性、また本拠点の重視する研究内容との整合性や学際性等を総合的に考慮します。また、共同研究希望先の構成拠点での利用資源の妥当性、協5

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力・連携体制についても考慮します。なお、前年度からの継続課題及び実質的に継続性があると判断された課題では、前年度の中間報告書の内容が審査時に考慮される場合があります。
申込書記載時は、以下の点に留意してください。
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申込書の様式は前年度から変更されています。必ず最新の様式を使用してください。

⚫

専門分野が異なる審査委員にも容易に理解できるように記載してください。

7.2. 審査の際に高く評価する項目
審査にあたっては以下の項目を高く評価します。該当する事項は申込書中で明確に記述してください。
(1) 課題分野に関わらず高く評価する点
・ 学際的研究体制：JHPCN では、情報科学分野（計算機科学・データ科学）と応用分野の研究者
による、さまざまな学際共同研究の推進を目指しています。そのため、学際的な研究体制を持
つ課題を高く評価します。
・ ソフトウェアおよびデータ活用推進：開発したソフトウェアや構築したデータベースが多くの人に活用されることを目指す課題を高く評価します。単にソフトウェアやデータを公開するだけでなく、成果の幅広い利活用を目指す取り組みを行うことが必要です。
・ IT 基盤技術開発：アーキテクチャーやシステムソフトウェア、セキュリティなど、IT 技術の基盤的研究につながる課題を高く評価します。各構成拠点の IT 基盤技術の研究者との共同研究により、基盤的研究を推進することもできます。

・ 拠点連携：複数構成拠点の資源を活用する、あるいは異なる構成拠点に所属する複数の研究者と連携して取り組む研究課題を高く評価します。例えば、広域分散型の大規模情報システムの研究、アプリケーションのマルチプラットフォーム実装などの複数構成拠点の計算資源を利活用した共同研究などが考えられます。
・ 大規模データ・大容量ネットワーク利用：研究者の研究実施場所等と拠点が提供する資源の間、もしくは構成拠点間で大量のデータ転送を伴う課題を高く評価します。利用できる資源には、国立情報学研究所の協力により SINET が提供する広帯域ネットワーク(L2VPN サービスなどを含む)と密に結合可能なものもあり、広帯域ネットワークの利用を前提とした研究を実施できます（具体的な実施例については別紙２を参照ください）。
(2) 課題分野（１）「大規模計算科学分野」で高く評価する点
・ 計算資源の利用のみを主な目的とする課題（プロダクトラン課題）ではなく、研究的要素が大きい課題を高く評価します。
(3) 課題分野（２）「データ科学・データ利活用分野」で高く評価する点
・ 実社会インパクト：データ活用により実社会の重要だが困難な課題の解決（たとえば、Society
5.0 の実現、SDGs のゴールの達成など）につながるような課題を高く評価します。

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・ データ利活用推進：従来、データの流通と活用があまり進んでいない分野におけるデータ利活用の推進を図る課題を高く評価します。また、異種の研究データ（文献、論文等を含む）を統合的に活用し、高度な解析により新しい発見などにつなげる取り組みも高く評価します。
・ セキュリテイと個人情報保護：医療・健康、教育、経済等の社会的に重要な意義を持つデータを利活用して新たな価値を創出する課題や、そのようなデータのセキュアな利活用技術(個人情報保護技術など)を推進する課題を高く評価します。なお、利用を計画している計算資源が研究に必要な条件を満たしているかについては、応募前に資源提供拠点とご相談・ご確認ください。
利用可能なハードウェア・ソフトウェアの機能・性能だけではなく、たとえば医療情報を扱う
場合であれば、個人情報保護法や厚生労働省、総務省、経済産業省の 3 省ガイドラインへの準拠等が問題となりえます。

7.3. 最大申請可能資源量
申請可能な最大資源量は以下のように定めています。申請資源量は研究計画に照らして妥当であることが必要です。
様々な計算機等の資源の申請可能上限量を一律に規定するために、各資源の申請量を金額に換算して積算します。申請可能上限は以下のとおりです。なお、mdx は 1 拠点として扱います。
・1 拠点が提供する資源のみを利用申請する場合：最大合計 300 万円
・複数拠点が提供する資源を利用申請する場合：最大合計 360 万円
申込書 2 では、各資源の換算式(別紙 1)に基づき、金額が自動計算されます。なお、換算式で用いる利用料率は、各拠点の資源の一般利用等の利用料率とは異なることがあります。
採択後に実際に使用できる資源量は、全体予算や審査結果、資源の利用状況を考慮して調整、削減される場合があります。また、前年度からの継続課題及び実質的に継続性があると判断された課題では、前年度資源が低利用・未利用の場合には、調整の上、研究資源が削減される場合があります。

7.4. 優先確保資源指定（必須な場合のみ指定してください）
前述のように、応募課題が採択された場合でも、審査の結果により使用できる資源の総量が申請に対してある割合で削減されることがあります。この場合、複数の計算機資源を利用する課題では、原則として全ての HPCI 資源と個別予算方式の mdx（別紙 1 (2) 参照）について一律に削減を行います。しかし、特定の資源が申請から削減されることにより課題の実施が不可能となる場合には、優先して確保する資源を指定できます。優先確保資源を指定した場合には、まず、指定されていない資源から資源量を削減します。全体の削減量（金額換算）は、優先確保資源を指定しても変わりません。指定されていない資源を削減しても、さらに削減が必要な場合には、優先確保資源も削減します。
・優先確保資源の指定は必要不可欠な場合のみ行ってください。指定しても、全体の割り当て資源量（削72023/12/05減量）は変わりません。
・単一資源のみの申請では、優先確保資源の指定は無効です。
・原則として、優先確保資源として指定できる資源量は全体の 50%以下です。50％を超える指定（申込書上で警告が表示されます）もできますが、資源の割り当てに極端な偏りが起きる可能性が高くなります。
・優先確保資源の指定の有無にかかわらず、採択後の資源配分の変更には別途審査が必要です。
・優先確保資源に指定できる計算機資源は HPCI 資源と個別予算方式の mdx のみです。
・資源削減については、資源ごとに優先確保資源として指定する以外の細かい指定はできません。

7.5. 必要資源量についての審査
申込書 1 の「資源利用目的と積算根拠」は、課題分野（１）「大規模計算科学分野」の応募課題と、課題分野（２）「データ科学・データ利活用分野」の HPCI 資源または個別予算方式の mdx の利用を申請する
応募課題では、審査における重要な評価項目ですので、明確に記載してください。十分な記載がない場
合には、課題全体の評価が低くなることがあります。
ただし、課題分野に関わらず、新規課題でかつ申請資源の総量が 100 万円以下の場合には、積算根拠の記載は不要です。また、データ科学・データ利活用分野で mdx を共有予算方式で申請する場合は、mdxについては積算根拠は不要です（HPCI 資源も申請する場合には、HPCI 資源については積算根拠を記載してください）。なお、積算根拠が記載不要な場合でも、利用目的については記載が必要です。

7.6. 審査希望区分の選択
申込書 2 では、応募課題の審査を行う審査員の割り当ての参考とするため、「審査希望区分」を指定してください。
情報学とそれを応用する分野の双方の観点から審査を行うため，申込書では分野外の審査委員にも分かりやすい記述を心がけてください。
・指定には科研費の審査区分とキーワードを利用します。
・情報学観点（中区分 60・61）からキーワードを 5 つまで（1 つは入力必須）、応用分野観点から小区分を 2 つまで（任意）指定できます。

8. 応募方法
8.1. 概要・注意点
HPCI 資源（別紙 1（1）に記載の計算資源）を利用する課題と利用しない課題で、応募手順が異なりますのでご注意ください。
・HPCI 資源のみ、もしくは HPCI 資源と非 HPCI 資源を併せて利用 → 応募カテゴリ A・非 HPCI 資源のみ利用、もしくは計算資源の利用なし → 応募カテゴリ B
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2023/12/05※カテゴリ A または B のいずれかへの応募となります。重複応募はできません。
「国際共同研究課題」では、英文による申込書の作成が必要です。

8.2. 応募手順
カテゴリ A：「HPCI 資源を利用する研究課題」の応募手順（非 HPCI 資源を併せて利用する場合も含む）（詳細な手順は「申込みガイド」を参照 https://jhpcn-kyoten.itc.u-tokyo.ac.jp/ja/cfp ）・必要書類：
課 題 申 込 書 １ 、 課 題 申 込 書 ２ （ JHPCN ウ ェ ブ サ イ ト https://jhpcn-kyoten.itc.utokyo.ac.jp/ja/cfp よりダウンロード）、
HPCI 課題申請書（HPCI ウェブサイト https://www.hpci-office.jp/entry/ にて入力）
・提出先：HPCI ウェブサイト
(1) JHPCN ウェブサイトより課題申込書様式（様式 1 および様式 2）をダウンロードし、課題申込書を作成して下さい。
(2) 下記の方は HPCI-ID を取得する必要があります。既に取得済みの方の新規取得は不要です。
・課題代表者
・副代表者 1 名以上（代理申込みや対面認証する副代表者は全員）
・HPCI 資源を利用する副代表者・共同研究者(3) JHPCN ウェブサイトの課題応募ページにて、HPCI 資源を使用することを選択すると、HPCI 申請支援システムへ移動します。必要事項を入力の上、(1)で作成した課題申込書のPDF をアップロードして下さい。
HPCI 申請支援システムで入力した情報は、(4)にて、ウェブ経由で所属機関長に確認依頼をいたしますので、所属機関長のメールアドレスを記入してください。所属機関長とは、大学であれば部局長（学部長・研究科長・研究所長等）、国研や民間企業では大学の部局長に相当する職位の方です。また、指定するメールアドレスは、原則として所属機関長の役職のアドレス（事務組織を窓口とすべき場合には、担当部署のアドレス）としてください。役職のアドレスがない場合には、所属機関長個人のアドレスに加えて、事務担当者・秘書等のアドレスも記載してください。具体的な処理内容は、12 を参照してください。
(4)

申し込み締切後に(3)で入力した情報について、所属機関長に確認依頼のメールが送られますので、あらかじめ所属機関長の了承を得ておいてください。
※ 課題採択された後は、HPCI の定める課題採択後の手続きの要領に従って下さい。
特に、対面認証は、課題代表者もしくは副代表者が、責任をもって行う必要があります。
そのために、計算機利用する全共同研究者の写真付身分証のコピーを持参して認証を受けなければならない場合があります。対面認証を実施する場合は、事前に最寄り構成
拠点（https://www.hpci-office.jp/pages/nearcenter）の実施状況を確認のうえお問い合
わせ下さい。

カテゴリ B：「HPCI 資源を利用しない研究課題」の申し込み手順（併せて HPCI 資源を利用する場合
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はカテゴリ A へ）・必要書類：課題申込書１及び課題申込書２（ JHPCN ウェブサイト https://jhpcnkyoten.itc.u-tokyo.ac.jp/ja/cfp よりダウンロードして入力）
・提出先：JHPCN ウェブサイト
(1) 拠点ウェブページより様式（様式 1 および様式 2）をダウンロードし、課題申込書を作成して下さい。
(2) 拠点ウェブページの課題応募ページから、HPCI 資源を使用しない研究課題の申請画面に移動し、必要事項を入力の上、(1)で作成した課題申込書の PDF をアップロードして下さい。受領通知のメールが研究課題申込ページで登録した電子メールアドレスに送信されます。
※ 「HPCI 資源を利用しない研究課題」では、HPCI 申請支援システムは使用しません。
HPCI-ID の取得も不要です。

8.3.

申込み時の留意事項(1) 採択された課題に提供される計算資源は当該課題の目的以外には使用できません。
(2) 応募は平和利用目的の提案に限ります。
(3) 人権および利益保護に配慮してください。利用を計画している計算資源が研究に必要な条件を満たしているかについては、応募前に資源提供拠点とご相談・ご確認ください。利用可
能なハードウェア・ソフトウェアの機能・性能だけではなく、たとえば医療情報を扱う場合
であれば、個人情報保護法や厚生労働省、総務省、経済産業省の 3 省ガイドラインへの準拠等が問題となりえます。
(4) 応募課題の研究分野において倫理指針やガイドラインが存在する場合には、それらに従ってください。特に、研究倫理審査を必要とする課題では、研究者の所属組織等が行う審査により実施が承認されなくてはなりません。
(5) 実質的に同一の研究課題と思われる課題（ほぼ同様の研究体制・研究テーマの課題や、研究対象のみが異なる課題など）は採択しません。

9. スケジュール(1) 応募関連-

課題代表者向け応募説明会（オンライン）：2023 年 12 月 1 日（金）13:30 --申し込み開始：2023 年 12 月７日（木）-申込み締め切り：2024 年 1 月 9 日（火）10:00【厳守】-所属機関長の確認 (HPCI 資源を利用する課題のみ)：上記締め切りの後、メールにて所属機関長に確認依頼が行われます。所属機関長に申請内容を説明の上、メールの確認を依頼してください。

(2) 結果通知：2024 年 3 月中旬までに結果を通知する予定です。研究実施関連-

共同研究開始：2024 年 4 月 1 日(月)-第 16 回 JHPCN シンポジウム（研究内容の紹介）：2024 年 7 月上旬-

中間報告：2024 年 10 月中旬
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10.

-

共同研究期間終了：2025 年 3 月 31 日(月)-最終報告：2025 年 5 月中旬-

第 17 回 JHPCN シンポジウム（研究成果の報告）：2025 年 7 月上旬

採択後の留意事項(1) 誓約書の提出
研究課題採択が決まった研究グループには、採択結果通知後に、上記「8. 応募方法」の「研究課
題申込み時に留意すべき事項」や本項の内容を遵守することを誓約していただく誓約書を提出していただきます。具体的な提出方法は採択後に案内いたしますが、見本を当拠点のウェブページ
に掲載していますので、予め内容をご確認下さい。
(2) 利用規程
施設の利用に関しては、利用する構成拠点が定めた研究資源に関する利用規程を遵守していただ
きます。
(3) 研究成果報告の提出およびシンポジウムでの報告採択された課題代表者は、成果報告書の提出およびシンポジウムでの発表を行っていただいております。
A) 報告書：
中間報告書および最終報告書を、それぞれ研究期間内および終了後に提出いただきます。最終報告書は原則公開とします（過去の例は当拠点のウェブページ参照）。報告書不提出の場合には、課題の応募ならびに参加資格停止の可能性があります。なお、国際共同研究課題については原則として英文による提出です。
B) シンポジウム発表：
当拠点では、広く計算科学・データ科学・計算機科学に関する学際的研究の発展のためのコミュニティ作りを目指し、毎年 7 月に拠点シンポジウムを実施しています。シンポジウム前
年度の課題および研究期間中の課題について発表をお願いしています。発表者は原則として研究代表者もしくは副代表者とさせていただいておりますが、都合のつかない場合は共同研
究者でも結構です。研究終了課題については、最終評価の参考とさせていただく場合がございます。ご参加のための旅費は当拠点から支出いたします。ポスター発表は事前に原稿ファイルを提出いただき、当拠点のウェブページでも公開いたします。
なお、新型コロナウイルス感染症の状況によっては、オンラインを活用した形式で実施する可能性もございます（2023 年度はハイブリッドでの実施）。
(4) 免責事項
本公募型共同研究に関連して利用者に生じた、いかなる不利益な事項に対しても、各構成拠点は一切の責任を負いません。
(5) 知的財産等の取り扱い
原則として、本公募型共同研究で発生した知的財産は各研究グループに帰属します。ただし、共同研究の実施者における発明者の認定については、各大学の知的財産ポリシー等に基づき対応がなされることを想定しています。詳細やその他の例外的な事項の取り扱いにつきましては、各構成拠点
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までご相談下さい。
(6) 研究倫理教育採択された課題への参加者について（学生を除く）、研究倫理教育に関するプログラムの修了、または、それに相当することの確認（例えば、文部科学省および日本学術振興会が公募する科学研究費助成事業への応募資格を持つこと、あるいは、研究倫理教育を義務化している研究予算の最近の獲得実績を提示すること）が必要です。
所属機関で実施している e-Learning や研修会などの各種研究倫理教育を受講(一般財団法人公正研究推進協会の e-Learning プログラムを含みます)してください。研究倫理教育を義務化している
研究予算の最近の獲得実績を提示することで、本事項に相当することを確認できると見なします。
所属機関で研究倫理教育を実施していない場合は、事務局までお問い合わせ下さい。
このプログラム修了または確認が、研究開始後３ヶ月以内に行われない場合は、当該課題参加者の削除が必要となります。
(7) 研究倫理不正
研究倫理不正（JHPCN 課題以外での不正も対象）が所属機関等で認定された場合には、当該研究者の研究グループからの削除、課題停止、応募資格停止とする可能性があります。
(8) 成果発表時の謝辞の記載
採択された課題の成果として論文等を発表する際には、共同研究との関連性を明確にするため、謝辞の記載をお願いします（例文は当拠点のウェブページ参照）。
(9) その他
A) 応募に際して提供された個人情報は研究課題審査とシステム利用の目的にのみ利用させていただきます。
B) 研究課題採択後に、課題申込書に記載された研究課題名と課題代表者名・所属を公表させていただきます。
C) 研究課題採択後は、利用構成拠点の変更はできません。また、原則として、利用する計算機の変更もできません。
D) 応募に関する相談などは、「11．問い合わせ先」記載の電子メールアドレスにお問い合わせ下
さい（電話でのお問い合わせについては、お答えできませんので、あらかじめご了承下さい）。

11.

問い合わせ先（応募に関する相談など）

・応募に関する相談
学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 事務局
電子メールアドレス : jhpcn.adm@gs.mail.u-tokyo.ac.jp
・構成拠点ごとの利用可能な資源、利用方法、利用資格の詳細や、共同研究を行う拠点所属教員、知的財産の取り扱いなどに関しては、直接、以下の各構成拠点の連絡先にお気軽にお尋ね下さい。
北海道大学情報基盤センター

kyodo@oicte.hokudai.ac.jp

東北大学サイバーサイエンスセンター

joint_research@cc.tohoku.ac.jp

東京大学情報基盤センター

jhpcn.adm@gs.mail.u-tokyo.ac.jp

東京工業大学学術国際情報センター

jhpcn-kyoten@gsic.titech.ac.jp
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12.

名古屋大学情報基盤センター

kyodo@itc.nagoya-u.ac.jp

京都大学学術情報メディアセンター

kyoten-8gm@media.kyoto-u.ac.jp

大阪大学サイバーメディアセンター

system@cmc.osaka-u.ac.jp

九州大学情報基盤研究開発センター

zenkoku-kyodo@iii.kyushu-u.ac.jp

mdx（全拠点が参加する共同運用）

mdx-help@mdx.jp

補足：HPCI 資源利用時の所属機関長確認の流れ①申請者が申請支援システムにて申請する。
➁申請完了後、所属機関長に申請内容を説明し、③項の確認依頼への対応を依頼する。
③所属機関長にメールにて申請内容の確認が依頼される。課題代表者、副代表者、連絡責任者に控えのメールが通知される。
④所属機関長は、Web にて、確認を実施する。確認が完了すると、課題代表者、副代表者、連絡責任者に控えのメールが通知される。
➄事務局にて、所属機関長の確認が完了したことをチェックする。

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別紙１：共同研究で利用可能な構成拠点の研究資源一覧
・国立情報学研究所が提供する SINET に L2VPN で接続可能な資源には 「L2VPN 可」と記載しました。
・申込書の資源利用計画欄の記入に当たっては、資源量の利用可能性などについて、必要に応じて利用拠点に相談・確認の上、記入してください。

別紙 1（1）共同研究で利用可能な HPCI システム資源一覧(「HPCI-JHPCN システム」として提供される資源）
構成拠点名

計算資源、利用形態 （下線部は資源名）《利用人数に応じた基本サービス負担金》
当拠点を利用する場合には，人数に応じた基本サービス負担金が別途必要です．
一般：12,960 円/人
学生：2,160 円/人① スーパーコンピュータ Grand Chariot（グラン・シャリオ：サブシステム A）（2025 年 2 月まで）
《ハードウェア資源》（1 課題当たり最大 8 ノード年，ストレージはサブシステム A・B 共通領域 3TB 単
位で最大 30TB とする）
1,004 ノード，40,160 物理コア，総主記憶容量 386TB，3.1PFLOPS，投入可能

北海道大学
情報基盤セ
ンター

ジョブ：最大 256 ノード
一般利用者と共有《利用金額計算式》
申込書１の資源利用申請シートをご参照ください。
《ソフトウェア資源》【言語コンパイラ】Intel コンパイラ（Fortran/C/C++）, GNU コンパイラ, Java,
Python【 ラ イ ブ ラ リ 】 ARPACK, EigenExa, FFTW, HDF5, Intel MKL, Intel MPI,NetCDF, OpenCV, PETSc, PLASMA, SALS, SLEPc, SuperLU, PARPACK,
Trilinos, z-Pares【 ア プ リ ケ ー シ ョ ン 】 ABINIT-MP, BLAST, Chainer, FrontFlow/blue,
FrontFlow/red,

FrontISTR,GAMESS,

Gaussian,

GENESIS,

Gfarm,

Ghostscript, GIMP, Globus Toolkit, Gnuplot, GROMACS, HΦ, Intel Vtune
Amplifier, Meep, MODYLAS, NAMD, NTChem, OpenFOAM, OpenMX,
15

2023/12/05
ParaView, PHASE, PHASE/0, R, SALMON, SMASH, TensorFlow, VisIT, WRF,
Xcrypt, Arm DDT, V-FaSTAR, MyPresto, Caffe, Intel DAAL
スーパーコンピュータ Polaire（ポレール：サブシステム B）（2025 年 2 月ま②で）《ハードウェア資源》（1 課題当たり最大 9 ノード年，ストレージはサブシステム A・B 共通領域 3TB 単
位で最大 30TB とする）
288 ノード，19,584 物理コア，総主記憶容量 28TB，877TFLOPS，投入可能ジョ
ブ：最大 128 ノード
一般利用者と共有《利用金額計算式》
申込書１の資源利用申請シートをご参照ください。
《ソフトウェア資源》【言語コンパイラ】Intel コンパイラ（Fortran/C/C++, バージョンの都合によりKNL 向けの最適化オプションの利用不可）, GNU コンパイラ, Java, Python【 ラ イ ブ ラ リ 】 ARPACK, EigenExa, FFTW, HDF5, Intel MKL, Intel MPI,NetCDF, OpenCV, PETSc, PLASMA, SALS, SLEPc, SuperLU, PARPACK,
Trilinos, z-Pares【アプリケーション】
ABINIT-MP, BLAST, Chainer, FrontFlow/red, GAMESS, Gfarm, Ghostscript,
GIMP, Globus Toolkit, Gnuplot, GROMACS, Intel Vtune Amplifier, Meep,
NAMD, OpenFOAM, ParaView, PHASE, R, TensorFlow, VisIT, WRF, Xcrypt,
Arm DDT, MyPresto, Caffe, Intel DAAL

インタークラウドシステム（2025 年 2 月まで）③

《ハードウェア資源》
1) 物理サーバ
20x2 コア，メモリ 256GB，ディスク 2TB

5台

追加ストレージ 1TB 単位で可能
2) インタークラウドパッケージ（北大，東大，阪大，九大にそれぞれ 1 台ずつ設置された物理サーバを SINET VPN で相互接続して提供）1 セット
3)仮想サーバ
10 コア，メモリ 60GB，ディスク 500GB
追加ストレージ 1TB 単位で可能《利用金額計算式》
16

8台

2023/12/05
申込書１の資源利用申請シートをご参照ください。
《利用形態》
L2VPN 応相談
《特記事項》
ストレージは 1 課題あたり 20TB、サブシステム AOBA-A, AOBA-B は共有領域、
AOBA-S は個別領域、1TB 単位で追加可能(最大ストレージ容量は応相談)① スーパーコンピュータ AOBA サブシステム AOBA-S(504 ノード)
《ハードウェア資源》
理論ピーク性能 21.05PFLOPS(DP), 主記憶容量 504TB, 最大 256 ノード, 一般利
用者と共有利用《利用金額計算式》
CPU:1NH = 100 円
ストレージ 1TB 年 = 3000 円《ソフトウェア資源》【言語コンパイラ】Fortran コンパイラ, C/C++コンパイラ【ライブラリ】NEC MPI, NEC Numeric Library Collection(BLAS, FFTW,LAPACK, ScaLAPACK を含む), Ftrace Viewer, PROGINF/FTRACE【アプリケーションソフトウェア】 Quantum ESPRESSO, FPSEID21【コンテナ仮想化技術】Singularity (Docker image 可能)

東 北 大 学
サイバーサ
イエンスセ
ンター

② スーパーコンピュータ AOBA サブシステム AOBA-A(72 ノード)
《ハードウェア資源》
理論ピーク性能 1.48PFLOPS(DP), 主記憶容量 45TB, 最大 32 ノード, 一般利用者と共有利用
《利用金額計算式》
CPU:1NH = 75 円
ストレージ 1TB 年 = 3,000 円《ソフトウェア資源》【言語コンパイラ】Fortran コンパイラ, C/C++コンパイラ【ライブラリ】NEC MPI, NEC Numeric Library Collection(BLAS,

FFTW,

LAPACK, ScaLAPACK を含む), Ftrace Viewer, PROGINF/FTRACE【 ア プ リ ケ ー シ ョ ン ソ フ ト ウ ェ ア 】 Quantum ESPRESSO, ABINIT-MP,
PHASE/0, HΦ, FrontFlow/blue, FrontISTR③ スーパーコンピュータ AOBA サブシステム AOBA-B(68 ノード)
《ハードウェア資源》
理論ピーク性能 278.5TFLOPS(DP), 主記憶容量 17TB, 最大 16 ノード,
一般利用者と共有利用《利用金額計算式》
CPU:1NH = 22 円
ストレージ 1TB 年 = 3000 円《ソフトウェア資源》【言語コンパイラ】AOCC (AMD Optimizing C/C++ Compiler), GNU Compiler
Collection(Fortran, C/C++), Intel Compiler(Fortran, C, C++)
【ライブラリ】AMD uProf, AMD Optimizing CPU Libraries, Open MPI
17

2023/12/05【アプリケーションソフトウェア】Gaussian16, GRRM17, MATLAB, Quantum
ESPRESSO, OpenFOAM, GROMACS, LAMMPS, ABINIT-MP, PHASE/0,
GENESIS, MODYLAS, NTChem, SALMON, HΦ, OpenMX, SMASH, mVMC,
ALAMODE, Phonopy, AkaiKKR, FrontFlow/blue, FrontISTR, FFX, FFVHCACE【コンテナ仮想化技術】Singularity (Docker image 可能)① Wisteria/BDEC-01（Odyssey）:「計算・データ・学習」融合スーパーコンピュ
ータシステム／シミュレーションノード群，Fujitsu A64FX 7,680 ノード搭載《ハードウェア資源》
１課題あたり最大資源配分量：276,480 ノード時間，ストレージ 64TB（8,640 ノー
ド時間当たり 2TB）
，Ipomoea-01（共通ストレージ）に 8,640 ノード時間当たり
0.300TB のストレージ割り当て，投入可能ジョブ：最大 2,304 ノード《利用資源計算式》
1 ノード時間＝10.41 円《ソフトウェア資源》【言語コンパイラ】Fortran，C，C++【ライブラリ】MPI，BLAS，LAPACK/ScaLAPACK， FFTW，PETSc，
METIS/ParMETIS【 ア プ リ ケ ー シ ョ ン ソ フ ト ウ ェ ア 】 OpenFOAM ， ABINIT-MP ， PHASE ，
FrontFlow/Blue，FrontISTR，REVOCAP，ppOpen-HPC【コンテナ仮想化】singularity （docker image 可能）

東 京 大 学情報基盤センター

② Wisteria/BDEC-01（Aquarius:一般利用）:「計算・データ・学習」融合スーパーコンピュータシステム／データ・学習ノード群，Intel Xeon Platinum 8360Y・
NVIDIA A100 45 ノード搭載（ノード当たり 8 GPU，合計 360 GPU）
《ハードウェア資源》
１課題あたり最大資源配分量：95,040 GPU 時間，ストレージ 66 TB（8,640GPU 時
間当たり 6TB），Ipomoea-01（共通ストレージ）に 8,640GPU 時間当たり 0.900TBのストレージ割り当て，投入可能ジョブ：最大 8 ノード（64 GPU）
《利用資源計算式》
1GPU 時間＝31.25 円《ソフトウェア資源》【言語コンパイラ】Fortran，C，C++【ライブラリ】MPI，BLAS，LAPACK/ScaLAPACK， FFTW，PETSc，
METIS/ParMETIS【 ア プ リ ケ ー シ ョ ン ソ フ ト ウ ェ ア 】 OpenFOAM ， ABINIT-MP ， PHASE ，
FrontFlow/Blue，FrontISTR，REVOCAP，ppOpen-HPC（一部 GPU 非対応）,
MATLAB (*)(*) 利用対象者はアカデミックユーザ限定です【コンテナ仮想化】singularity （docker image 可能）③ Wisteria/BDEC-01（Aquarius:GPU 専有）:「計算・データ・学習」融合スーパ
ーコンピュータシステム／データ・学習ノード群，Intel Xeon Platinum 8360Y・
NVIDIA A100 45 ノード搭載（ノード当たり 8 GPU，合計 360 GPU）
《ハードウェア資源》
１課題あたり最大資源配分量：69,120 GPU 時間，ストレージ 48 TB（8,640GPU
18

2023/12/05
時間当たり 6TB），Ipomoea-01（共通ストレージ）に 8,640GPU 時間当たり 0.900TBのストレージ割り当て，専有できる GPU 数は「1,2,4,8」です。申込書類には専有
したい GPU 数（1,2,4,8）を明記し，GPU 時間が 8,640 の 1,2,4,8 倍となるようにしてください。8GPU 専有で申し込む場合は，ログインノード持込・カスタマイズ可能です。「Aquarius:GPU 専有」を申し込む場合は必ず東大センター担当窓口（uketsuke@cc.u-tokyo.ac.jp）にご相談ください。
《利用資源計算式》
1GPU 時間＝42.19 円《ソフトウェア資源》【言語コンパイラ】Fortran，C，C++【ライブラリ】MPI，BLAS，LAPACK/ScaLAPACK， FFTW，PETSc，
METIS/ParMETIS【 ア プ リ ケ ー シ ョ ン ソ フ ト ウ ェ ア 】 OpenFOAM ， ABINIT-MP ， PHASE ，
FrontFlow/Blue，FrontISTR，REVOCAP，ppOpen-HPC（一部 GPU 非対応）,
MATLAB(*)(*) 利用対象者はアカデミックユーザ限定です【コンテナ仮想化】singularity （docker image 可能）
注意：Wisteria/BDEC-01 の Odyssey（シミュレーションノード群），Aquarius（データ・学習ノード群）を両方利用したい場合は，①及び②または③をそれぞれ申し込
んでください。①，②，③を全て申し込むことも可能です。ご不明の点がありました
ら東大センター担当窓口（uketsuke@cc.u-tokyo.ac.jp）にご相談ください① TSUBAME4.0《ハードウェア資源》
TSUBAME4.0 は計算ノード 240 台，理論演算性能は 66.84PF (CPU 46,080 コア,
GPU 960 基)である。
（一般ユーザと共有）

東 京 工 業
大 学
学術国際情
報センター

《利用金額計算式》＜利用金額は現時点で未確定のため，確定次第，更新版ファイルを公開いたします＞
計算資源は四半期単位で申請してください．またストレージは HDD(1TB 単位)とSSD(100GB 単位)のそれぞれの年度当初の利用容量を申請してください。
計算資源とストレージの一年分の Unit を合算後に小数点以下を切り上げます。
切り上げ分は計算資源として追加提供します。
なお、Unit は TSUBAME4.0 での資源管理の単位です。
※Unit あたりの金額の詳細は、申込書（2）をご参照ください。
計算資源：400 NH = 1 Unit
※第 4 四半期の１課題あたり提供上限量： 1,600 NH （= 4 Unit）
ストレージ(1 年分)：HDD 1 TB = 6NH = 0.015 Unit
SSD 100GB = 2.4NH = 0.006 Unit
※１課題あたり提供上限量：HDD 500 TB（= 7.5 Unit）
SSD 3 TB ( = 0.18 Unit)《ソフトウェア資源》【OS】Red Hat Enterprise Linux【言語コンパイラ】Intel oneAPI, NVIDIA HPC SDK, Arm Forge, CUDA, GNU
compiler Collection, g++, Python, ruby, perl, PHP【コンテナ】Apptainer【アプリケーション】Gaussian, Gauss View, AMBER(学術研究機関所属者のみ),
VASP(学術研究機関所属者のみ), GAMESS, QUANTUM ESPRESSO, Tinker,
GROMACS, LAMMPS, NAMD, CP2K, OpenFOAM, Alphafold, PyTorch,19

2023/12/05
TensorFlow, POV-Ray, ParaView, VisIt, vmd, VESTA, Hadoop, gimp, gnuplot, R① スーパーコンピュータ「不老」 Type I サブシステム FX1000《ハードウェア資源》
7.782 PFLOPS（2,304 ノード，110,592 コア(+4,800 アシスタントコア)，72 TiB
メモリ）《利用金額計算式》
CPU： 1NH = 31 円
ホットストレージ： 1TB/年= 4900 円《ソフトウェア資源》【OS】Red Hat Enterprise Linux 8【開発環境】富士通 Technical Computing Suite【ライブラリ】BLAS，LAPACK，ScaLAPACK，FFTW，SuperLU，SuperLU M，
SuperLU DIST，METIS，MT-METIS，ParMETIS，Scotch，PT-Scotch，PETSc，
MUMPUS，Xabclib，ppOpen-APPL，ppOpen-AT，ppOpen-MATH，LINSYS_V，
DHPMM_F【アプリケーションソフトウェア】
NetCDF，Parallel netCDF，HDF5，JHPCN-DF，OpenCV，Geant4，Caffe，Chainer，Keras，PyTorch，TensorFlow，Theano，Mxnet，ONNX，conda，Numpy，Scipy，scikit-image，pillow，matplotlib，jupyterlab，OpenFOAM，FrontISTR，
名古屋大学
情報基盤セ
ンター

AMBER，Gaussian，Gromacs，LAMMPS，NAMD，Modylas② スーパーコンピュータ「不老」 Type II サブシステム CX2570《ハードウェア資源》
7.489 PFLOPS（221 ノード，8,840CPU コア+2,263,040 FP64 GPU コア）《利用金額計算式》
CPU：1NH = 154 円
ホットストレージ：1TB/年= 4900 円《ソフトウェア資源》【OS】CentOS 7.7【開発環境・ライブラリ】
Intel コンパイラ，PGI コンパイラ，Arm Forge Proffesional，NVIDIA CUDA SDK，
Singularity，FFTW，SuperLU，SuperLU MT，SuperLU DIST，METIS，MTMETIS，ParMETIS，Scotch，PT-Scotch，PETSc，MUMPUS，Xabclib，ppOpenAPPL，ppOpen-AT，ppOpen-MATH，LINSYS_V，DHPMM_F【アプリケーションソフトウェア】
NetCDF，Parallel netCDF，HDF5，JHPCN-DF，OpenCV，Geant4，
Caffe，Chainer，Keras，PyTorch，TensorFlow，Alphafold, Theano，Mxnet，ONNX, Conda，Numpy，Scipy，scikit-image，pillow，matplotlib，
jupyterlab，OpenFOAM，LS-Dyna，FrontISTR，AMBER，Gaussian，Gamess，Gromacs，LAMMPS，NAMD，Modylas，HyperWorks
1 課題当たりの最大資源配分量
TypeI
96,000 ノード時間積202023/12/05
TypeII 19,400 ノード時間積
ホットストレージ 600 TB/年
ログインノード占有利用 1 台/年
可視化システム 1 式/年
全資源を一般利用者と共用で提供

京 都 大 学
学術情報メ
ディアセン
ター

大 阪 大 学
サイバーメ
ディアセン
ター

1. Camphor3 (Intel Xeon)《ハードウェア資源》赤字部分は ver. 2 で改訂された部分① 通年利用96 ノード、 10,752 コア、652.8 TFLOPS×12 ヶ月（2024 年 4 月 1 日～2025
年 3 月 31 日、１課題あたりの最大は約 16.7 ノード ×12 ヶ月（144,230 NH））② 集中利用96 ノード、10,752 コア、652.8 TFLOPS×8 週（1 課題あたりの最大は約 83.4
ノード×4 週（56,074 NH））
③ ストレージ容量
1 課題あたり最低 10TB を提供。通期利用のノード時間に応じてストレージ容量を増量（720 ノード時間当たり約 1TB が目安）。
10TB 単位でストレージ容量のみ追加が可能（最大ストレージ容量は応相談）《利用金額計算式》① 1NH = 20.8 円② 1NH = 53.5 円③ 10TB = 10,000 円《ソフトウェア資源》【OS】Red Hat Enterprise Linux 8【言語コンパイラ】Intel oneAPI (Fortran, C/C++, OpenMP)【ライブラリ】Intel oneAPI MKL (BLAS，LAPACK，ScaLAPACK)【アプリケーションソフトウェア】Gaussian16，GaussView
SQUID《ハードウェア資源》
汎用 CPU ノード群
共有利用または占有利用にて提供
1,520 ノード, 総主記憶容量 380 TB
共有利用では 1 課題あたり最大 11.07 ノード年まで提供
占有利用では 1 課題あたり最大 1.97 ノード年まで提供
全課題合計で 304 ノード年まで提供
GPU ノード群
共有利用にて提供
42 ノード, 総主記憶容量 21 TB
1 ノードあたり NVIDIA A100 を 8 基搭載
1 課題あたり最大 1.71 ノード年まで提供
全課題合計で 6 ノード年まで提供
ベクトルノード群
共有利用にて提供
36 ノード, 総主記憶容量 4.5 TB,
1 ノードあたり SX-Aurora TSUBASA Type 20A を 8 基搭載
1 課題あたり最大 2.85 ノード年まで提供
全課題合計で 5 ノード年まで提供
ストレージ
Lustre 20.0 PB(HDD) + 1.2 PB(NVMe)
212023/12/05
1 課題あたり最大 HDD: 500 TB、SSD: 10TB まで提供
HDD と SSD の併用は可能
SSD の割当を希望する場合は申請書に明記すること《利用金額計算式》
汎用 CPU ノード群 [共有利用] : 1 ノード時間 = 32.9 円
汎用 CPU ノード群 [占有利用] : 1 ノード月 = 126,500 円
GPU ノード群 [共有利用] :1 ノード時間 = 201.8 円
ベクトルノード群 [共有利用] : 1 ノード時間 = 124.4 円
ストレージ HDD: 5 TB まで 0 円
5 TB 超過分は 1 TB/年= 2,200 円
ストレージ SSD:
1 TB/年 = 5,500 円《ソフトウェア資源》【開発環境】Intel Compiler(FORTRAN, C, C++), NEC SDK for VE(FORTRAN,
C, C++), GNU Compiler(FORTRAN, C, C++), NVIDIA HPC SDK, OpenJDK,Intel OneAPI, NEC Parallel Debugger, Arm Forge, Python, R, Julia, Octave,
CUDA, XcalableMP, Jupyter notebook【通信ライブラリ】Intel MPI, OpenMPI, NEC MPI【科学技術計算ライブラリ】NEC Numeric Library Collection(BLAS, LAPACK,ScaLAPACK, FFT 等 ),Intel Math Kernel Library, GNU Scientific Library,
NetCDF, Parallel netcdf, HDF5, FFTW
【アプリケーション】TensorFlow, Keras, PyTorch, pbdR, Gaussian, MATLAB,
VASP, IDL, Paraview, Gnuplot, ImageMagick, NcView, AVS/Express,
GROMACS, OpenFOAM, LAMMPS, GAMESS, ABINIT-MP, Relion, ADIOS,
Anaconda, VisIt, HΦ, MODYLAS, NTChem, OpenMX, SALMON, SMASH

九 州 大 学
情報基盤研
究開発セン
ター

① ノードグループ A（2024 年 10 月より提供開始）《ハードウェア資源》
1.1 1 課題当たりノード固定 16 ノード・6 ヵ月（ノード固定）
1.2 1 課題当たり共有 14,976 ノード時間積（一般ユーザと共有）
1.3 ノード構成
CPU：Xeon Platinum 8490H 1.9GHz / 60C x2
MEM：512 ㎇
7,296 GFLOPS/node《利用金額計算式》
1.1 1 課題当たりノード固定 16 ノード・6 ヵ月（ノード固定）
16 ノード月＝288,000 円
1.2 1 課題当たり共有 14,976 ノード時間積（一般ユーザと共有）
14,976 ノード時間積＝449,280 円《ソフトウェア資源》【言語コンパイラ】Intel oneAPI② ノードグループ B（2024 年 10 月より提供開始）《ハードウェア資源》
1 課題当たりノード固定 4 ノード・6 ヶ月間（ノード固定）[ノード構成]CPU：Xeon Platinum 8490H 1.9 GHz / 60C x2
GPU：NVIDIA H100(SXM5) x4
22

2023/12/05
MEM：1,024GB
GPU メモリ：94GB/GPU
7,296 GFLOPS/node《利用金額計算式》
4 ノード月＝312,000 円《ソフトウェア資源》【言語コンパイラ】 Intel oneAPI, NVIDIA CUDA SDK, NVIDIA HPC SDK
ストレージは 1 課題あたり 10TB，追加可能。
（最大 100TB まで）《利用金額計算式》
10TB 月＝1,300 円
複数の資源を組み合わせて利用する場合の課題当たりの合計資源量の上限について
は、申請前にお問い合わせください。
複数の資源を希望する場合は利用期間を共通としてください。
ノード固定の資源（1.1）は共有の資源（1.2）と同時に申請できません。
上限以上のストレージ容量をご希望の場合はご相談ください。

232023/12/05

別紙 1（2）共同研究で利用可能な非 HPCI 資源
mdx は各構成拠点を含めた複数機関の共同運用ですが，ここでは独立した拠点による運用とみなして記載しています．
構成拠点名

計算資源，利用形態 （下線部は資源名）
mdx の概要、mdx で利用できる仮想マシンのサービス、資源割り当ての考え方、利用料金等の詳細は https://mdx.jp/ を参照のこと《mdx 全体のハードウェア資源》●

汎用(CPU)ノード：
PRIMERGY CX2550 M6 : Intel Xeon Platinum 8368 (IceLake 38 コア、2.4GHz
× 2 ソケット) × 368 ノード●

演算加速(GPU)ノード：
PRIMERGY GX2570 M6 : (Intel Xeon Platinum 8368 (IceLake 38 コア、2.4GHz
× 2 ソケット)＋NVIDIA A100 GPU ×8) × 40 ノード●

仮想ディスク用ストレージ：約 444 GB●

高速内部ストレージ：
約 9.3 PB、Lustre ファイルシステム●

大容量ストレージ：
約 15.6 PB、Lustre ファイルシステム●

オブジェクトストレージ：
約 9.4 PB、AWS S3 互換ストレージmdx●

外部ネットワーク：
対外接続 400 Gb/s (SINET6 接続)、L2VPN も利用可能 (応相談)●

内部ネットワーク：
Virtual eXtensible LAN (VXLAN) によるオーバーレイネットワーク、プロジェク
ト専用の VLAN を割り当て (複数割り当て可能)《mdx の資源利用方法》「共有予算方式」または「個別予算方式」の２種類の資源割当方式の一方を選択する。
両方選択することは出来ない。mdx を利用する際にはそれらの予算から mdx ポイン
ト（1 ポイント = 1 円）を購入して資源や VM などを申請する。 JHPCN から付与されたポイントの有効期間は 3/31 とする。また、JHPCN から付与されたポイントで足りない場合等に、自己資金でポイントを購入して追加することも可能である(その場合、mdx ポイントの有効期限は、付与された日から６か月または年度末までのいずれか早い日までとする)。
⚫

共有予算方式を選択する場合➢

申込書 2 のフォームで「mdx を利用する(共有予算方式)」を選択する。

➢

申込書 2 のフォーム上では「100 万円」と「360 万円－他拠点での見積額」の24

2023/12/05
うち少ない方が予算となり、詳細な見積もりも必要としない。
➢

mdx 共有予算方式を利用するすべてのプロジェクトの上記予算を合計したものを「共有予算」とし(※)、 全てのプロジェクトで共有して利用可能である。
※正確には下記の 10 万円を除いた額が共有予算となる。

➢

また、共有予算が全てなくなった場合でも、各プロジェクトでは少なくとも10 万円分利用可能である。

⚫

個別予算方式を選択する場合➢

申込書 2 のフォームで「mdx を利用する(個別予算方式)」を選択する。

➢

申込書 2 の資源利用申請シートを利用して、CPU・GPU・ストレージ等の資源利用額の見積もりを行う。

➢

スパコン等の HPCI 資源の場合と同様に、こちらで指定された予算は全て自プロジェクト内で利用できる(共有されない)。

ただし、柔軟な資源分配を目指すために「共有予算方式」の選択を原則とする。100 万円を大きく上回る使用が見込まれ、かつ確実に消費できる資源量の見積もりが出来る場
合のみ「個別予算方式」を選択すること。
《資源の割り当て申請》●

共通：
mdx 全体で空いている資源の範囲内でプロジェクトユーザが必要な資源量を申請し、不要になったら解放する。ただし、mdx 全体の利用可能な資源量と共有予算を加味して申請が却下される場合がある他、全体の資源量が逼迫した場合、各プロ
ジェクトに割り当てた資源量が使用中に減らされることがある。この場合、事前にメール等でユーザに通知される。

●

起動保証 VM・スポット VM：
起動保証 VM はユーザポータルから申請する。スポット VM 資源については申請不要(スポット VM 利用時に指定する)。JHPCN 課題では原則として GPU パックの起動保証資源は利用しないこととするが、課題遂行のためにどうしても必要となる場合には申込書 1 にその旨記述する。

《プロジェクトごとに割り当て可能な資源》
以下の計算資源をプロジェクトごとに申請し、起動した VM にそれぞれ割り当てる。
●

汎用 (CPU)ノード：
1 CPU パック (1 コア (vCPU)。約 1.5 GB/コア・メモリ) 単位で申請●

演算加速(GPU)ノード：
1 GPU パック (1 GPU+18 コア(vCPU)/GPU)、約 57GB・メモリ) 単位で申請●

仮想ディスク用ストレージ、高速内部ストレージ、大容量ストレージ、オブジェクトストレージ：1GB 単位で申請●

グローバル IP アドレス: 1 IP 単位で申請《ソフトウェア資源》●

仮想マシンは仮想化ソフトウェア：VMware vSphere (vCenter, ESXi)上で稼働する。仮想マシンにはプロジェクトに必要なソフトウェア（OS 含む）を各自で25

2023/12/05
インストールする。また、OS やソフトウェアパッケージが予めインストールされた仮想マシンのテンプレートが提供される。
●

利用者は、プロジェクトに配分された資源から、ポータルを通じて、必要な計
算資源、ネットワークを VM に割り当てて使用する●

L2VPN を始めとして mdx 以外の資源との連携を考慮する必要がある場合には、事前にサポート窓口(mdx-help@mdx.jp)宛に相談すること

北海道大学
情報基盤セ
ンター

1. 大判カラープリンタ《ハードウェア資源》
大判カラープリンタ《ソフトウェア資源》

東 北 大 学
サイバーサ
イエンスセ
ンター

(1) 大判カラープリンタ《ハードウェア資源》
大判カラープリンタ《ソフトウェア資源》《利用形態》

東 京 大 学
情報基盤セ
ンター

該当なし

東京工業大
学学術国際
情報センタ
ー

該当なし

名古屋大学
情報基盤セ
ンター

1. ログインノード《ハードウェア資源》
Type I サブシステム又は Type II サブシステム専用のログインノードです。学外から L2VPN にて接続出来，占有利用可能です。利用には個別に接続・設定が必要なた
め、事前にご相談ください。
参考：https://icts.nagoya-u.ac.jp/ja/sc/overview.html#login《利用形態》
L2VPN 可
《利用金額計算式》
ログインノード占有利用：1 台/年= 570,000 円
26

2023/12/05
2. 可視化システム《ハードウェア資源》
185 インチ 8K タイルドディスプレイ，180 インチ円偏光立体視システム，ドーム型
ディスプレイシステム，スーパーコンピュータ「不老」の備える画像処理装置/オン
サイト利用装置(NICE DCV を用いた遠隔可視化も行えます)
参考：https://www.icts.nagoya-u.ac.jp/ja/sc/visualize.html《利用形態》
L2VPN 可
《利用金額計算式》
可視化システム：1 式/年= 20,000 円

京 都 大 学
学術情報メ
ディアセン
ター

1. 仮想サーバホスティング《ハードウェア資源》
標準構成：CPU 2 コア,メモリ 4GB,ディスク 100GB
資源増量：CPU は 2 コア単位で最大 8 コアまで。
メモリは 4GB 単位で最大 64GB まで。
ディスクは 100GB 単位で最大 1TB まで。
総提供資源：CPU32 コア,メモリ 256GB,ディスク 8TB《利用金額計算式》
標準構成：1VM = 38,400 円
資源増量：① CPU 2 コア ＝ 3,600 円② メモリ 4GB ＝ 3,600 円③ ディスク 100GB = 7,200 円《ソフトウェア資源》【ハイパーバイザ】VMware【OS】AlmaLinux8
1.

大 阪 大 学
サイバーメ
ディアセン
ター

データ集約基盤 ONION（オブジェクトストレージ）
大規模計算機システムやクラウドストレージと S3 連携可能なオブジェクトストレージ《ハードウェア資源》
Cloudian HyperStore
1 課題あたり最大 80TB まで割当
《利用金額計算式》
1 TB/年 = 13,200 円

九 州 大 学
情報基盤研
究開発セン
ター

1. タイルドディスプレイ装置《ハードウェア資源》
4K モニターｘ12 枚（4ｘ3）により構成されるタイルドディスプレイ装置
パネルドライバーPC 4 台
サーバーPC 1 台《ソフトウェア資源》
タイルドディスプレイを駆動する ChOWDER システム(※)※ https://github.com/SIPupstreamDesign/ChOWDER《利用形態》
L2VPN 可27

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別紙２：mdx 概要および「大規模データ・大容量ネットワーク利用課題」の例
mdx:データ活用社会創成プラットフォーム共同研究基盤
仮想化技術を用いて、他と分離されたネットワーク、計算機、ストレージからなる情報処理環境（テナント）を複数のプロジェクトに提供します。SINET と連携し、利用者のリクエストに応じて短期間で広域ネットワーク、計算機、ストレージなどから構成される広域にまたがるテナントをプロジェク
トに割り当てます。利用する個々のプロジェクトは、テナントをあたかもそのプロジェクト専用のインフラが整備されたかのように使うことができます。テナントはハードウェアの構成を変更することなく速やかに構築できるため、様々なデータ活用用途で、高性能なインフラを用いた速やかな PoC(Proof of Concept)が可能となります。

利用可能資源《ハードウェア資源》
mdx《ソフトウェア資源》
別紙 1（2）参照
利用形態29

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利用者が mdx を使用する際、ポータルを通じて、必要な計算資源、ストレージ資源、ネットワーク構成を要求する。

本拠点の資源利用と共同研究に関する問い合わせ先
mdx-help@mdx.jp
サービスの詳細https://mdx.jp/

北海道大学 情報基盤センター
インタークラウドシステムの仮想マシンおよび物理マシンを組み合わせた，高性能なバーチャルプラ
イベートクラウドシステム（研究プロジェクトで占有可能な隔離された専用システム）を構築することができます。さらに，インタークラウドパッケージを活用した全国規模の広域分散システムを容易に実現することができます。
利用可能資源スーパーコンピュータシステム，インタークラウドシステム（別紙１参照）
利用形態
物理マシンおよび仮想マシンを組み合わせたバーチャルプライベートクラウドとして共同研究実施のための専用システムを構築することが可能です。さらに，インタークラウドパッケージとして，北大，東大，阪大，九大に設置された物理サーバ群を専用の SINET L2VPN で相互接続した分散システムを設定済みのシステム環境として提供します。さらに，申請者の研究室等に有する計算機やストレージなどと連携したハイブリッドクラウドシステムの構築も可能です。システムへのアクセスについては，
ssh/scp 等による方法に加えて，クラウドミドルウェアが提供する仮想コンソールを用いたウェブブラ
ウザからのアクセス，REST 形式の API による制御も可能となります。

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提供資源（北海道大学ハイパフォーマンスインタークラウド）の概要
本拠点の資源利用と共同研究に関する問い合わせ先
kyodo@oicte.hokudai.ac.jp
想定される研究課題例の詳細•

インタークラウド環境における実験データ解析基盤の構築：インタークラウドシステムにおける仮想・物理マシン，およびストレージを活用し，他大学の計算資源・ストレージとも L2VPN で相互接続したデータ蓄積，解析，共有基盤を構築する。

•

大規模分散ストレージ，分散データベース，IoT 等の情報収集・分析システムなど，SINET6の超高速ネットワークで相互接続された全国規模の大規模分散システムを構築し，その性能を現実のシステム環境において検証する。情報収集にあたっては，SINET 広域データ収集基盤実証実験におけるモバイル網との連携も可能となる予定です。

•

スパコンとインタークラウドの連携による広域分散型プレ・ポストデータ処理環境の構
築：スパコン上で生成されたデータを北海道大学のクラウドシステム上に構築された
Hadoop クラスタにより解析し，その結果をもとに可視化システムを有する拠点において可視化処理を実行など，広域分散連携処理を行うシステム環境を構築する。

•

ネットワーク型研究を支える always-on 型プラットホームに関する研究：北海道大学クラウドシステム，データサイエンスクラウドシステムと，他大学のプライベートクラウドを
SINET6 の L2VPN で相互接続することで，超高速学術ネットワークを活用した広域分散型のプラットホームを構築する。

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東北大学

サイバーサイエンスセンター

研究者が専有して利用可能な，オンデマンド L2VPN 接続環境からなるデータの分散共有環境を提供
します．これにより，日本全国・世界各地に分散配置されている様々なセンサー等で収集される大規模観測データを安全・安心に共有し，かつ必要な大規模データ解析が可能になります．高性能計算システ
ムを用いた高速リアルタイム分散解析，超大規模データの分散共有のためのストレージ・ネットワーク
基盤を提供し，このような情報基盤を積極的に活用する研究課題を募集します．

利用可能資源《ハードウェア資源》
・大規模ストレージ (1 課題あたり最大 100TB 程度)
・スーパーコンピュータ AOBA
・学内外(SINET6)オンデマンド L2VPN 接続環境
《ソフトウェア資源》【OS】Rocky Linux, RedHat Linux【利用可能言語】
AOBA-S, AOBA-A: Fortran, C, C++32

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AOBA-B: Fortran, C, C++, Ruby, Python, java 等【アプリケーションソフトウェア】
センターが用意する基本ソフト, 利用者が開発したソフトの他に，必要に応じて利用者が求めるオープンソース等のソフトウェアの導入支援も行う（事前にお問い合わせください）
利用形態
高性能計算システム(AOBA-S, AOBA-A, AOBA-B)•

ネットワーク経由で ssh を利用した計算ノードへログインが可能•

ネットワーク経由で scp / sftp を利用したノードへのファイル転送が可能

ネットワーク•SINET6 に L2VPN を構築可能

ストレージ
•

SINET6 L2VPN 経由にて NFS を利用したリモートマウントが可能

本拠点の資源利用と共同研究に関する問い合わせ先
joint_research@cc.tohoku.ac.jp
想定される研究課題例の詳細⚫

全国に設置・観測されている観測データ（地震，噴火などの災害観測データ等）の安全安心
なリアルタイム分散共有技術とそのリアルタイム高速処理技術に関する研究⚫

災害に強いネットワーク協調型分散ストレージに関する研究⚫

ＡＩ技術（Machine Learning/Deep Learning 等）を活用した超大規模データの解析技術に
関する研究

⚫

センサネットワーク，エッジネットワークとの連携による効果的な広域データ収集技術に関する研究⚫

観測データのロスレス収集，ネットワーク品質保証技術の研究⚫

大規模データの分散共有可視化技術に関する研究

東京大学 情報基盤センター(1) Wisteria/BDEC-01
Wisteria/BDEC-01 は，Odyssey（シミュレーションノード群）と Aquarius（データ学習ノード群）を有し，高速なファイルシステムを用いたビッグデータ解析が可能です．また，Aquarius の各ノード
は，外部リソース（ストレージ，サーバー，データベース，センサーネットワーク等）に直接接続することも可能です．Odyssey と Aquarius を連携させ「計算・データ・学習」融合ワークロードを実行するためのソフトウェア（h3-Open-BDEC）も利用可能です．Odyssey と Aquarius を両方使用したい場合は，それぞれ別々に申し込んでください。SINET6 L2VPN をログインノードや Aquarius 各ノードに接続することも可能です（外部接続ノードの利用や、L2VPN の具体的な実現方法，OdysseyAquarius 連携については，東大センター担当窓口（uketsuke@cc.u-tokyo.ac.jp）宛てご相談ください）．
利用可能資源33

2023/12/05《ハードウェア資源》
Wisteria/BDEC-01《ソフトウェア資源》
別紙 1 の Wisteria/BDEC-01 参照
利用形態•

ネットワーク経由で ssh を利用したログインノードへのアクセス•

ネットワーク経由で scp / sftp を利用したストレージへのファイル転送（ログインノード
経由）•

Aquarius ノードによるネットワーク経由でのリアルタイムデータ取得（応相談）•

SINET6 L2VPN 経由でログインノード，外部接続ノードへの直接接続（応相談）•h3-Open-BDEC を利用した Odyssey・Aquarius 連携による「計算・データ・学習」融合（応相談）」(2) Ipomoea-01
Ipomoea-01 は東大センターが運用に携わる各スーパーコンピュータシステムからアクセスできる「大規模共通ストレージシステム」です。Wisteria/BDEC-01 に UID を有するユーザーは一人当たり 5TBまでの領域を無料で使用できます。また，各プロジェクトでは，合計割り当てディスク容量の 15％を無料で利用できます。例えば， Wisteria/BDEC-01（Odyssey）で 20TB，Wisteria/BDEC-01（Aquarius：
一般利用）で 10TB，Wisteria/BDEC-01（Aquarius：GPU 専有）で 10TB をそれぞれ割り当てられている場合は，（20+10+10（=40））×0.15=6.00TB を無料で使用できます。

東京工業大学 学術国際情報センター
近年急速に注目を集めるディープラーニングを中心とする機械学習を用いた研究のためには，大規模入力データの格納と，高速演算の双方が必要となります。このために，TSUBAME4.0 スパコンの多数の高速な GPU（システム全体で 960 基）と大容量ストレージ（ユーザグループあたり 500TB まで）という特性を活用し，大規模かつ高速な機械学習を可能とする環境を提供します。プリインストールされ，GPU 利用可能なフレームワークを活用することにより，現在急速に進展している大規模機械学習の研究をスピーディーに推進できることが期待されます。

利用可能資源34

2023/12/05《ハードウェア資源》
別紙 1 の TSUBAME4.0 の欄参照。特に，ノードあたり 4 基の NVIDIA H100 GPU を利用可能。
《ソフトウェア資源》
別紙 1 の TSUBAME4.0 の欄参照。特に本項目に関連の深い点を以下に示す：【OS】Red Hat Enterprise Linux【利用可能言語】Python, R【アプリケーションソフトウェア】PyTorch, TensorFlow
利用形態
TSUBAME4.0
通常の利用形態に準ずる。
本拠点の資源利用と共同研究に関する問い合わせ先
jhpcn-kyoten@gsic.titech.ac.jp
想定される研究課題例の詳細
https://www.gsic.titech.ac.jp/jhpcn/dl

名古屋大学 情報基盤センター「超大規模データ処理系応用分野」向けに、スーパーコンピュータ「不老」ホットストレージと可視化システムを提供します。可視化処理には Type III サブシステムが利用できます。Type III サブシステム
は可視化装置と接続されたインタラクティブ利用向け（可視化用）のノードとバッチジョブ利用ノードの 2 ノードから構成されており、各ノードあたり 24TB の大容量メモリを搭載したシステムです。他サブシステム群と同様にホットストレージに接続されているのに加えて、各ノードに約 500TB のローカ
ルストレージが接続され、さらに可視化用ノードには約 100TB の NVMe SSD が搭載されています。全
サブシステムが同じホットストレージを共有しているため、Type I, II サブシステムで行った計算結果の可視化にも適しています。Type III サブシステム上で大規模数値計算を行うことは想定していません。
「超大容量ネットワーク技術分野」向けに、40GBASE を上限とするネットワーク接続を提供します。
スーパーコンピュータ「不老」のログインノードと学外の拠点との SINET L2VPN 接続を用いた大容量ネットワークに関する実験が可能な環境を提供します。

35

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利用可能資源ハードウェア資源
1. スーパーコンピュータ「不老」Type III サブシステム：HPE Superdome Flex (Intel Xeon Platinum
8280M 28 コア×16 ソケット, 24TiB 共有メモリ, NVIDIA Quadro RTX6000×4, 500TB 外部接続
ローカルストレージ)×2 ノード、可視化用ノードのみ 104TB NVMe SSD 搭載
2. 可視化システム：高精細可視化システム（185 インチ 8K タイルドディスプレイ）、180 インチ円偏光立体視システム、ドーム型ディスプレイシステム、スーパーコンピュータ「不老」 画像処理装置/オンサイト利用装置
3. 40GBASE を上限とするネットワーク接続（学内 VLAN、SINET L2VPN 設定可能）
ソフトウェア資源
1. スーパーコンピュータ「不老」Type III サブシステム⚫

【OS】Red Hat Enterprise Linux 7.7⚫

【開発環境】Intel Parallel Studio XE 2019, CUDA 10.2 など⚫

【アプリケーションソフトウェア】OpenFOAM, FrontFlow blue/red, FrontISTR, Pointwise,
NICE DCV, FieldView, AVS/Express, Paraview, POV-Ray, VMD, 3D AVS Player, ffmpeg,
ffplay, IDL, ENVI など

2. 可視化システム⚫

【可視化用ソフトウェア】NICE DCV, FieldView, AVS/Express, Paraview, POV-Ray, VMD,
3D AVS Player, ffmpeg, ffplay, IDL, ENVI など
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利用形態
・ネットワーク経由で ssh を利用したログインノード経由でのログイン
・ネットワーク経由で scp / sftp を利用したログインノード経由でのファイル転送
本拠点の資源利用と共同研究に関する問い合わせ先
kyodo@itc.nagoya-u.ac.jp
想定される研究課題例の詳細
https://www.icts.nagoya-u.ac.jp/ja/center/jhpcn/suppl/

京都大学学術情報メディアセンター
研究者が保有する実験装置や観測装置からの大規模データを，
京都大学学内 LAN（KUINS）
や SINETL2VPN などの大容量ネットワークあるいはインターネットを経由して 24 時間 365 日の運用体制で収集し，リアルタイムあるいは定期的にスーパーコンピュータシステムで解析を行って，結果を Web な
どで情報発信するための基盤を提供します。

利用可能資源《ハードウェア資源》⚫

スーパーコンピュータシステム
Camphor3(Intel Xeon) １課題あたり最大 32 ノード × 12 ヶ月
ストレージ 1 課題あたり最低 10TB を提供。通期利用のノード時間に応じてストレージ容量を増量（720 ノード時間当たり約 1TB が目安）。

10TB 単位でストレージ容量のみ追加が可能（最大ストレージ容量は応相談）⚫

アカデミッククラウドシステム 仮想サーバホスティング
仮想化環境：VMware
標準構成：CPU 2 コア，メモリ 4GB，ディスク 100GB
37

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資源増量：CPU は 2 コア単位で最大 8 コアまで。
メモリは 4GB 単位で最大 64GB まで。
ディスクは 100GB 単位で最大 1TB まで。
総提供資源：CPU32 コア，メモリ 256GB，ディスク 8TB《ソフトウェア資源》⚫

スーパーコンピュータシステム【OS】Red Hat Enterprise Linux 8【言語コンパイラ】Intel oneAPI (Fortran, C/C++, OpenMP)【ライブラリ】Intel oneAPI MKL (BLAS，LAPACK，ScaLAPACK)【アプリケーションソフトウェア】Gaussian16，GaussView⚫

アカデミッククラウドシステム 仮想サーバホスティング
標準 OS： AlmaLinux8

利用形態⚫

スーパーコンピュータシステム
SSH によるログイン（鍵認証）⚫

アカデミッククラウドシステム 仮想サーバホスティング
SSH によるログイン（Root 権限も付与）
HTTP (80/TCP)，HTTPS (443/TCP)を始め各種サービスポートによるアクセス
複数の仮想ドメインを利用可
VM に SINET L2VPN を直接収容可

本拠点の資源と共同研究に関する問い合わせ先
kyoten-8gm@media.kyoto-u.ac.jp

大阪大学

サイバーメディアセンター

他拠点のシステムと SINET の L2VPN を用いて接続し，データ共有可能です。実験ネットワークの接続要件に関しては，本拠点の資源利用と共同研究に関する問い合わせ先までご相談下さい。

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SQUI

本拠点の資源利用と共同研究に関する問い合わせ先
system@cmc.osaka-u.ac.jp
想定される研究課題例の詳細
http://www.hpc.cmc.osaka-u.ac.jp/for_jhpcn/

九州大学 情報基盤研究開発センター
研究者が遠隔地から利用できるリモート可視化・分析基盤を提供します。これにより，大規模なデー
タを動かさずにデータが生成されたその拠点で一貫してデータ処理が可能となるため，効率的な処理ができます。また，利用する研究者の手元の環境と拠点が提供する資源を L2VPN にて接続して利用できる環境を提供します。本資源は，大規模なシミュレーションデータや観測データを対象に可視化や分析等の研究課題に利用してもらうことを想定しています。提供するソフトウェアがユーザデータに対応してない場合，あるいはユーザが希望する分析機能がない場合でも，相談いただけます。
ユーザの利用シナリオとして，バッチモード（バックエンド資源を利用），インタラクティブモード（フロントエンド資源を利用），インシチュモード（フロントエンドとバックエンドを同時に利用）の 3 種類を想定しています。

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利用可能資源《ハードウェア資源》
ノードグループ A，ノードグループ B（別紙１参照）《ソフトウェア資源》【OS】Linux【利用可能言語】Python, R 等【ソフトウェア】PyTorch, TensorFlow, MLflow, Jupyter Notebook, R, OpenFOAM 等
利用形態
バッチ型環境•ネットワーク経由で ssh を利用したノードへの直接ログインが可能•

ネットワーク経由で scp / sftp を利用したノードへのファイル転送が可能•

従来のバッチ型利用法

対話型環境
•

フロントエンド(バックエンドの一部をログインノード的に利用可能)に ssh でログイン•

フロントエンドで動作する可視化アプリを使いリアルタイム並列可視化・データ分析を実施。バックエンドのノードが動いている状況では，バックエンド⇔フロントエンド間はファイル経由によるインタラクティブ可視化環境を提供。

本拠点の資源利用と共同研究に関する問い合わせ先
zenkoku-kyodo@iii.kyushu-u.ac.jp
想定される研究課題例の詳細
https://www.cc.kyushu-u.ac.jp/scp/
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