学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 平成 27 年度共同研究 最終報告書 2016 年 5 月

jh150002-NA01

大規模データ系の VR 可視化解析を効率化する
多階層精度圧縮数値記録(JHPCN-DF)の実用化研究萩田克美（防衛大学校）

本研究では、VR 可視化等のデータハンドリング向上を目的として、大規模データを
JHPCN-DF 圧縮することで、高圧縮でのデータ転送を実現し、実用上の効率について
実証検証を行った。JPHCN-DF 圧縮の特徴は、ビットを分割し下位ビットをゼロパデ
ィングすることと、Huffman 符号化圧縮とを組み合わせることで、可変長データの APIの作成が不要なことである。この特性を生かし、大規模なシミュレーションデータのデータベース公開などにおける実利の即効性が見出され、その普及展開（社会還元）の可能性についても検討を進めた。また、精度保証計算の多倍長データのデータ公開での有効性を検討した。加えて、VR 可視化の関連技術でもある産業用高精細 3d プリンタのク
ラウド利用においても、JHPCN-DF 圧縮が有効な手段であることを確かめた。

1.

共同研究に関する情報
参加研究者
石黒 静児
（核融合研）
大谷 寛明（核融合研）
井上 孝洋（高度情報）
大宮 学（北海道大）
伊達 進
（大阪大）
江川 隆輔
（東北大）
青木 尊之
（東工大）
下條 真司
（大阪大）
深沢 圭一郎
（京都大）
渡部 善隆
（九州大）
片桐 孝洋
（東京大）
安福 健祐
（大阪大）

(1) 共同研究を実施した拠点名
北海道大学

情報基盤センター

東北大学

サイバーサイエンスセンター

東京大学

情報基盤センター

東京工業大学名古屋大学

学術国際情報センター
情報基盤センター

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

九州大学

情報基盤研究開発センター(2) 共同研究分野(3)■

超大規模数値計算系応用分野



超大規模データ処理系応用分野



超大容量ネットワーク技術分野



超大規模情報システム関連研究分野

参加研究者の役割分担

参加研究者
萩田 克美
（防衛大）
荻野 正雄
（名古屋大）
室谷 浩平
（東京大）
加藤 恒彦
（国立天文台）役割分担
総括、JHPCN-DF の有効性の検討
大規模シミュレーションデータ
の JHPCN-DF の有効性の検討
大 規 模 MPS 粒 子 法 に お け る
JHPCN-DF の有効性確認
プ ラ ズ マ PIC 計 算 に お け る
JHPCN-DF の有効性確認

2.

役割分担
プ ラ ズ マ PIC 計 算 に お け る
JHPCN-DF の有効性確認
プ ラ ズ マ PIC 計 算 に お け る
JHPCN-DF の有効性確認
大規模気象気候データにおける
JHPCN-DF の有効性確認
大規模電磁界解析データにおける JHPCN-DF の有効性確認
大 規 模 可 視 化 に お け る
JHPCN-DF の有効性確認
大 規 模 可 視 化 に お け る
JHPCN-DF の有効性確認
大規模可視化でのデータ圧縮活
用の議論
大規模可視化でのデータ圧縮活用の議論
宇宙プラズマ計算における
JHPCN-DF の有効性確認
多倍長計算における JHPCN-DFの有効性確認と精度保証議論
大 規 模 DEM 計 算 に お け る
JHPCN-DF の有効性確認
大 規 模 可 視 化 に お け る
JHPCN-DF の有効性確認

研究の目的と意義

これまで、JHPCN 公募課題として、階層的なデータ圧縮法「JHPCN-DF」の有効性を検討してきた。
下記のような観点での実用性を、ネットワーク
1

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型拠点の強みを活かして短期間に、確かめてきた。

・FEM などの計算力学解析

今年度も引き続き、検証事例を積み増し、さらに、・FDTD 法を利用した電磁界解析

普及展開に向けた活動を行うことが目的である。

・プラズマ PIC シミュレーション

・大規模データの圧縮と、可視化アプリでのデー・流体シミュレーション

タ読み込み時におけるスループット向上

・MPS 法、MD 法、DEM 法などの粒子法におけ・遠隔地のスパコンや大規模ストレージにある大る軌道データ解析

規模データの可視化目的のデータ転送の高速・気象気候シミュレーション(NICAM)化・迅速化

・大規模疎行列の連立 1 次方程式の精度保証
計算（多倍長データ）
加えて、理研 AICS（小野チーム）と共同でのJHPCN-DF 圧縮のビット分割判定処理を高速化するライブラリの公開や、クラウド利用などが活発な
CAE 分野での商業的 HPC 利用での製品化や技術改
下位ビッ トを
Zero-padding

良等への協力など、システムソフトウェア的な検討実施も本年度の活動目的である。

Huffman
符号化で大幅減容

3. 当拠点公募型共同研究として実施した意義
図１ JHPCN-DF 圧縮に係る概念図
本研究は、HPCI スパコン・ネットワーク環境な本手法の基本的なコンセプトは、図 1 に示すよ

どでの JHPCN-DF 圧縮の活用・応用について、分野

うに、可視化や解析などのユーザー定義による数

横断的に検討するものである。JHPCN 活動を通じ値精度（許容誤差）に対する「ビット分割て広く共同研究を募る等、多くのシミュレーショ

（bit-segmentation）と Huffman 符号化圧縮の組ン分野での横断的な検討で、応用対象の拡大を目

み合わせ」である。特に、上位ビット側のデータ指しており、JHPCN のネットワーク型拠点を活用

フォーマットが、既存の可視化などで用いる形式

することが、効果的であると考えている。

のままである特徴から、本手法の応用として、大H26 年度の課題遂行では、JHPCN 拠点の名古屋大

規模シミュレーションデータの DB 公開などで、上学・北海道大学を中心に検討を進め、東北大学・

位ビット側のみを公開することで、コスト削減や

東京工業大学・大阪大学の協力で応用的な検討や

環境配慮などが実現できることが期待される。こ

議論を進めてきた。引き続き、H27 年度中に、東れは、社会に還元しうる成果であり、広く宣伝広京大学・京都大学・九州大学の協力で応用的な検報を行って導入普及を促進させることは、社会的討や議論を拡大させるためにも、JHPCN 公募型共意義が高いと考えられる。ネットワーク型拠点の同研究として実施した。

強みを活かし、JHPCN-DF の宣伝広報と普及導入促

H27 年度は、データアクセス効率化やそれに資進を推進することが、本研究課題の目的である。

する汎用ツール化の検討の強化を念頭に、実証検そのような普及展開に向け、データ圧縮や作業証を強化するとともに、多倍長計算や精度保証計
算の観点からの高度化検討を行った。

性の効率を、様々な大規模なシミュレーションの系で実証検証する必要がある。下記の大規模なシ

大規模 VR 可視化技術に関連して、JHPCN-DF 圧

ミュレーション系のデータについて、検討するこ縮の利用促進・宣伝にも、各情報基盤センターをとが目的である。

通じたものが期待できる点も大きな意義である。
2

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4. 前年度までに得られた研究成果の概要

・プラズマプロセスにおけるナノ粒子群の集団形成および輸送過程の大規模数値シミュレー

プラズマ PIC シミュレーション、FDTD 法に基づション（東北大

く電磁界解析、有限要素法解析、高分子相分離シ生ら）

ミ ュ レ ー シ ョ ン 、 MPS 粒 子 法 な ど の 系 で の江川先生、大阪大

茂田先・MPS 法による大規模な津波シミュレーション

JHPCN-DF 圧 縮 の 有 効 性 に つ い て 確 か め 、（東京大

室谷先生、名古屋大

荻野先生ら）JHPCN 中間報告会でのポスター発表や SC14 のポスター発表、その他の学術的な会合での発表を(2) 圧縮データの品質に関する定量評価行った。また、1 月 20 日に、 JHPCN-DF 圧縮技

これまでの圧縮率の評価に加え、JHPCN-DF 圧縮法を主題として、第 1 回名古屋大学情報基盤セン後のデータを用いた画像等に対し、等値面距離やター

画像類似度等の定量評価手法を検討した。

ネットワーク型共同研究シンポジウムを開催した。

１億自由度モデルの線形静弾性解析を

また、JHPCN-DF 圧縮の核である数値精度に応じ

ADVENTURE solid 1.21 を用いて実施した。計算結

たビット分割処理について高速処理を実現するた果である von Misers 応力を JHPCN-DF 圧縮で圧縮めのライブラリを理研 AICS（小野チーム）と共した場合の特性について評価した。ここで、応力同で作成し、H27 年度に公開した。
（H27.8 に理値に関する等値面ポリゴンを LexADV_WOVis-0.4b

研 AICS で講習会を実施した。ライブラリの改で作成し、固定した許容誤差を 10-1～10-6 まで変化

良・高度化も、継続的に進めている。）この成果をさせた。
非圧縮時の等値面ポリゴン X と圧縮時の等値面

基に、株式会社ヴァイナスが、クラウド管理ソフ
ト CCNV の圧縮機能として製品に組み込むこと

ポリゴン Y の Hausdoroff 距離 dH を計算した。

が決まった。

d H ( X , Y )  max min d ( x, y )xX

未発表ではあるが、気象気候のシミュレーション
データ（NICAM）のデータや、物質系の DFT 第yY

ここで、x,y は、等値面ポリゴンを構成する点で一原理計算の波動関数／電荷密度データに対して、 あり、d(a,b)は、２点 a,b 間のユークリッド距離解析などでの必要な実効精度と JHPCN-DF 圧縮である。結果としては、表１のとおり、圧縮したとの関係について評価し、中長期的なデータ保存

像は、元の像を十分良く再現していると言える。

（大容量データ解析やアーカイブ化）を実現する
表１ 圧縮後のポリゴン数と Hausdoroff 距離ための検討を進めた。


5. 今年度の研究成果の詳細

10-1
10-2
10-3
10-4
10-5
10-6

(1) 圧縮率等のデータ特性に関する検討
情報基盤センターの拠点教員をはじめ、多くの共同研究者が、実際の大規模なシミュレーション(a)# of polygons
1,408,210
1,407,896
1,407,738
1,407,738
1,407,740
1,407,740

dH
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0

(b)
# of polygons
586,006
589,668
591,528
591,990591,994
592,010

dH
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0

データで、JHPCN-DF 圧縮の圧縮率特性の評価を実施している。可視化や数値解析の用途ごとで、実次に、画像類似度による評価を行った。先の１用的な数値精度を保ちつつ、圧縮後のデータの減

億粒子モデルについて、10003～160003 ピクセルの容が実現できることを多分野で確かめている。平

PNM 形式画像を LexADV_WOVis-0.4b にて作成した。

成２７年度には、新たに大規模計算における実用

この画像に対する JHPCN-DF 圧縮の特性を評価し性を実証検証するための計算を実施した。

た。ここでは、非圧縮画像 X と圧縮後画像 Y で、
3

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画素比較により類似度 S を計算した。

の性能劣化要因になると考えられる。）
本研究課題では、大規模な多倍長データのバイ

NP


2 




X
Y
  a,i a,i S ( X , Y )  1  a{ R ,G ,B} i1  100
3

255

N
P







ナリ記録を想定し、JHPCN-DF 圧縮の有効性を実証検証した。そのために、mpfr などの単純な多倍長計算ライブラリではなく、精度保証区間を計算するライブラリとして、LILIB を用いた。なお、他

ここで、Np はピクセル数であり、XR,i,XG,i,XB,i は画のライブラリとして、kv ライブラリや MatLab で像 X における画素 i の RGB 値(0～255)である。結の計算にも、適用拡大する検討を進めている。

果としては、表２のとおり、固定許容誤差=10-2

LILIB(Long Interval LIBrary) は、 C++ で多以下では高い類似度であった。図３の可視化像で倍長精度の精度保証付き区間演算を行うためのラは、=10-1 でモアレ状のアーティファクトが目立

イブラリである。LILIB では、区間情報を中心値

つことと対応することがわかった。

と半径の組み合わせで保持している。 内部では、
uint32_t（無符号整数）に分割して、符号、指数

表２

ピクセル数に対する圧縮後の画像類似度

部、仮数部が記録されている。本検討では、LILIB

Sの一部を改造し、JHPCN-DF 圧縮の処理を円滑にす


-1

10
10-2
10-3
10-4

10003
99.04199.65999.884100

20003
98.73199.56699.89099.99940003
98.29998.42999.81999.991

80003
98.07599.36199.78899.99512000397.99999.33299.77999.98816000397.96299.32199.77499.987

る LILIB 本体の改造方針を検討した。一部改造した LILIB を用いて、図４のようなコードにより、
LILIB の計算結果について、JHPCN-DF 圧縮を適用
したバイナリ記録を行うための環境整備を行った。
//

JHPCN-DF with LILIB
xjhpcndf=x;
int iexponent = xjhpcndf.center.exponent - xjhpcndf.radius.exponent+1;
int iexponent1 = iexponent / 32;
int iexponent2 = iexponent - 32* iexponent1;
if (xjhpcndf.radius.significand > xjhpcndf.center.limb[0]) iexponent2++;

図３ JHPCN-DF 圧縮による画像への影響

ステムサイズが増加し、倍精度浮動小数点計算でcout << "xjhpcn iexp=" << endl << iexponent << "," <<iexponent1 << "," << iexponent2 << endl;
for (i=0; i < limbs; i++ ){if(i == iexponent1) {xjhpcndf.center.limb[i]=(xjhpcndf.center.limb[i]>>(32-iexponent2));xjhpcndf.center.limb[i] =(xjhpcndf.center.limb[i]<<(32-iexponent2));}
if(i > iexponent1) xjhpcndf.center.limb[i]=0;}

は、精度不足となる問題が登場している。この対

xjhpcndf.radius.significand = (xjhpcndf.radius.significand >> 28);
xjhpcndf.radius.significand = (xjhpcndf.radius.significand << 28);

応として、十分な長さの多倍長計算で精度の問題

int outsize=limbs+4;
int outnum=1;
int xout[outsize*outnum];(3) 多倍長データの圧縮に関する検討
コンピュータの性能向上を受け、解析対象のシを解消することができる。また、精度保証計算で

xout[0]=xjhpcndf.radius.exponent;
xout[1]=xjhpcndf.radius.significand;xout[2]=xjhpcndf.center.sign;
xout[3]=xjhpcndf.center.exponent;for (i=0;i<limbs;i++) {xout[4+i]=xjhpcndf.center.limb[i];}信頼できる区間（上端・下端）を評価することにより、必要な多倍長の長さを把握することができる。精度保証の区間は、上端と下端での表現と、中心値と半径の表現の 2 つが主に用いられている。
JPHCN-DF 圧縮の文脈で言えば、中心値の記録に必要なビット数は、半径で定められるという事実を見出すことができる。
（なお、半径の大きさに比べ、より下位のビットの中心値のビットデータは、数

ofstream fout;
fout.open("file.bin", ios::out|ios::binary|ios::trunc);
if (!fout) {cout << "Can not open file.bin (fout)";
return 1;}
fout.write(( char * ) &outsize,sizeof(outsize));fout.write(( char * ) &outnum,sizeof(outnum));
fout.write(( char * ) &xout,sizeof(xout));
fout.close();

図４

理科学的には意味を持たず、Huffman 符号化圧縮
4

多倍長バイナリ圧縮出力のコード例

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原理的に、無駄の少ない、高い圧縮効果が得られとして必要なビット数を決めることができない場ることから、この技術を活用した応用を検討した。

合がある。その場合、中位のビットの一部を転送

大規模な疎行列の連立 1 次方程式の解（精度保証

するが、現在の記録方式は、その転送前処理の最区間付）をデータベース公開する場合に、有効で適化がされていない。デマンドに応じたビット追あるとの結論が得られた。また、多倍長データの加転送を考えると、中位の記録は、ビット毎の転

MPI 通信において、圧縮・展開と通信サイズの事送を想定した形での保存が望ましいと考えられる。

前通信を含めても、pay することを確かめた。

現在、その効果等を評価中である。
（なお、知財権の取得も検討したが、その財源がないため、放棄(4) 遠隔化可視化利用の効率性向上の検討することとした。）さらに、必要なデータセットは、

大規模なデータ処理が実施可能な遠隔可視化に

個々人の個性や業務特性によるものであることか

おいては、データの対話的な転送で JHPCN-DF 圧縮

ら、機械学習などの方法で、効率を向上させられの活用による効率性の向上が期待される。名古屋

る可能性があり、その方向の模索も行っている。

大学には、SGI Altix UV2000 をバックエンドとしまた、代表者が共同研究する JSR 株式会社のた遠隔可視化システムが供用されている。遠隔可「京」産業利用課題（hp150064）において、「京」視化では、手元データの名古屋大学への転送が作の Stage-In/Out の制限のため、大規模系（3 億粒

業上の律速となる。JHPCN-DF 圧縮により、可視化

子の解析）のデータサイズの困難性を、JHPCN-DF作業に必要十分な数値精度でデータ転送すること

圧縮と HDF5 の併用利用により、克服できた。

で、転送時間削減により効率性を高めることができる。現在、実作業上での有効性を検証している。
図５は、北大(6) 次世代計算における IO-pressure 軽減に関す

大宮先生が、実際に検討している

る検討

計算結果の可視化像である。今後、8K フル解像度

今後さらに計算機能力が向上し計算規模が大規での可視化などの作業を進めていく予定である。

模化する中、DFT 計算のチェックポイントファイ
ルなどの増大の問題がある。比較的少ない収束計
算により元のデータが復元できる問題、おそらく変分問題一般、への適用が可能と言える。大規模並列計算における突発障害対策としてチェックポ
イントファイルの出力が欠かせない。この主力と

図５ 電磁界 FDTD 計算の高精細可視化イメージ系の状態を記録するファイル出力において、大規模並列環境にて、大容量の効率的な記録のために(5) 圧縮手法の実応用やその支援に関する検討

は、サイエンスオリエンテッドな減容が必要であJHPCN-DF 圧縮技術の社会への還元として、理研る。あらかじめ系の記述子・モードなどが明確な

AICS（小野チーム）と株式会社ヴァイナスととも場合は物理量の集約は可能であるが、非自明な場に、OpenFOAM や LS-DYNA などの CAE 分野で利用さ合、愚直なシミュレーション変数の記録を効率化れるデータ形式について、JHPCN-DF 圧縮の有効性する必要がある。種々の圧縮法や物理状態記録法

や利便性向上の方策を検討した。これは、CAE 分と連携し、浮動小数点データの無駄なビット記録

野でのクラウド利用技術や、データアーカイブシを抑制することで、IO-pressure を減らす処理は、ステムで、JHPCN-DF 圧縮の実展開を狙っている。

普遍的な技法であり、広い普及が期待できる。

JHPCN-DF 圧縮のコンセプトでは、上位／中位／

最初の応用として、波動関数と電子分布の記録

下位などに分割して記録することを考えている。

のために大容量のメモリを要する DFT 計算につい

CAE などの実務分野では、あらかじめ上位ビットて、複数の国際的なアプリケーションの開発者に
5

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対 し て 、 JHPCN-DF 圧 縮 の 適 用 の 予 備 検 討 結 果

特に、3d プリントの場合、DMM.make 3d print（PWscf や Phase 等）について個別説明し、今後を始め WEB ベースでのシステムの場合、データ容の適用を検討していただく事をお願いした。

量に制限がある場合がある。図７と図８の例については、STL データの圧縮後サイズが 100MB 前後(7) 大規模計算アーカイブデータに関する検討であり、JHPCN-DF 圧縮の併用により、圧縮後のサさらなる社会への成果還元の方策として、シスイズの 3 割程度の削減を実現した。STL データはテムソフトウェアやミドルウェアなどのライブラ

単精度浮動小数点データであり、大幅な削減は期

リの公開・普及は、重要である。気候気象分野や待できないが、一般向けの技術として有効である

地球物理分野では、大規模なシミュレーションデと言える。現在、九州大・理研 AICS 小野先生とータの公開・流通が、進みつつある。JHPCN-DF 圧

ともに、java 等を利用した WEB ベースアプリでフ縮の利用で、セキュリティ対策など高コストな公リーソフトとして、3d プリントの利用者全般への開用サーバのコスト削減が可能性から、普及展開

サービス提供を検討している。

が期待される。加えて、一部の学術雑誌では、シミュレーションデータの公開化の動きもあり、無駄のない（ビット対効果の高い）公開用データ処
理技術は、有望と考えられる。より一般社会での活用を期待して、即効性の高いデータ公開用のデータ減容について、一般向けに宣伝するための資料を作成し、一般向け広報活動を始めた。
(8) 3d プリンタ用 STL データなど多様なデータ形

図７

式に関する検討

高分子ナノ構造の 3d-print。フィラー充填

高分子材料について、ポアソン比０で延伸させた

社会において、浮動小数点データを利用するデ場合の破壊挙動の粗視化 MD シミュレーションのータ形式は多数ある。JHPCN-DF 圧縮技術の利用展

結果について、可視化している。

開の一助として、医療用画像データと 3d プリントのデータについて検討した。浮動小数点データか
らの VR 可視化や 3d プリントにおいて、下位ビットの削減の像への影響は小さく圧縮効果は大きい
ことは、原理的に期待されるとおりであった。

図８

架橋フェノール樹脂の 3d-print。擬似架橋反応によるフェノール樹脂構造の形成シミュレーション（全原子 MD 計算）結果を可視化している。
京産業利用課題(hp140097, hp150096,hp160089)
図６ CT データの 3d 像（AVS にて可視化）等と連携した住友ベークライトとの共同研究。
6

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6.

今年度の進捗状況と今後の展望

Research Report, 1 (2016) 16-22.
・萩田克美, “K4 フェノール樹脂モデルの大規模

今年度の課題申請書で計画した検討項目は、概古典 MD 計算による応力歪関係の予備的検討”,

ね順調に検討が進んでいる。これまでの成果もあ

HPCI Research Report, 1 (2016) 23-29.

り、今年度は予想外の大きな広がりがあった。た・K. Hagita, Y. Ono and S. Tejima, “Stability

とえば、大規模データ公開用サーバシステムのコ

study of ring-like sheet of Ag atoms wrapping

スト削減を狙いとした実応用（のプロモーション）

CNT”, Journal of the Chinese Chemical

や、シミュレーション結果の複雑な 3d プリントにSociety

おけるデータ転送問題の解決など、実用性の高さ

10.1002/jccs.201500375(2016.2)

Onlinepublished

DOI:

・K. Hagita, R. Sahara and Y. Kawazoe, “DFTを示すことができた。
一方で、大規模可視化装置での並列化並列化 VTK

study of Carbon crystals from nested K4

形式(VTU)などでの IO 性能改善に関する評価分析

lattice to BC-8 structure”, Journal of the

下記の項目の検討が遅れている。これについては、

Chinese Chemical Society (2016.2) Online

ハードウェアとの組み合わせで検討する事項でア

published DOI: 10.1002/jccs.201500376
・K. Hagita, H. Morita, M. Doi and H. Takano,

リ、今後も中期的に取り組んでいく。

“Coarse-grained

JHPCN-DF 圧縮については、技術的な基礎や効用

molecular

dynamicsの確認が確立され、技術の普及展開に入りつつあ

simulation of filled polymer nanocomposites

ると考えられる。将来目標は、階層的なデータ保

under uniaxial elongation”, Macromolecules

存のシステムソフトウェア検討などであるが、デ49 (2016) 1972-1983

ータ公開（サーバのコスト削減）という視点で、・L. Liu, and M. Ogino, “Performance evaluation

JHPCN-DF 圧縮の有効性が社会に成果還元できる可of efficient data compression JHPCN-DF for

能性が高まってきた。

large-scale
Mechanical

今後の展望としては、技術の普及を促進するこ

structuralEngineering

analysis”,

LettersVol.

2,

16-00119 (2016)とにも力を入れて、浮動小数点データのデータ公・ K. Hagita, T. Tominaga, and S. Sone,

開で世界のデファクト技術（“エチケット”）とな“Large-scale reverse Monte Carlo analysis

るように努めたい。

for ultra-small-angle X-ray scattering data

7.

研究成果リストof silica nanoparticles in end-modified(1) 学術論文
・京谷篤，大宮rubbers”, submitted.
学，”オフィス環境における隣(2) 国際会議プロシーディングス

接フロア間屋内電波伝搬損失の考察”，映像情報
メディア学会技術報告，vol. 39, no. 28, pp.

(3) 国際会議発表

41-44, Jul. 2015.
・京谷

篤，大宮

学，”無線 LAN システムのオフ

・K. Murotani and S. Koshizuka, “Large-scale

ィス環境複数フロア間での伝搬損失および伝搬

Zoom-up Tsunami Analysis by Distributed

チャネルに関する検討”，映像情報メディア学会

Memory

技術報告，vol. 40, no. 4, pp. 25-28 (2016.2)

Abstract of the 3rd International Workshops

・萩田克美, “K4 格子構造のフェノール樹脂モデon

ル の 電 気 伝 導 性 評 価 の 予 備 的 検 討 ” , HPCI

ParallelAdvancesin

Explicit

MPS

Computational

Method”,
Mechanics(IWACOM-III), p.144 (2015.10) Tokyo7

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・K. Hagita, “Study of system software for化の検討の紹介”, VINAS User Conference 2015,

archiving DFT big-data by “ JHPCN-DF ”(2015.10)

compression”, ACCMS-VO 10, (2015.11) Sendai.

・京谷

篤，大宮

学，”無線 LAN システムの複数・K. Murotani, S. Koshizuka, M. Ogino and R.

フロア透過損失に関する検討”，平成 27 年度電Shioya, “ Development of Explicit Moving

気・情報関係学会北海道支部連合大会，93，北Particle Simulation Framework and Zoom-up

見工業大学(2015.11)

Tsunami Analysis System”, SC15, Regular・萩田克美, “粗視化 MD によるフィラー充填高分

Poster, post131s1, (2015.11) Austin, USA

子系の２次元散乱パターン評価と可視化”, バ・ A. Kyoya and M. Omiya, "Electromagnetic

ーチャルリアリティ技術などを用いた可視化表

Simulations and Numerical Models for an

現法の研究会 (2016.1)

Accurate Prediction of Indoor Radio Wave

・萩田克美, “LAMMPS 粗視化 MD によるフィラー

Propagation in an Office Environment," 2016

充填高分子系の２次元小角散乱パターン評価”,IEEE

第 1 回「京」における材料系ワークショップ〜

International

Conferenceon

LAMMPS を中心として〜 (2016.2)

Computational Electromagnetics (ICCEM 2016) ,・萩田克美, “大規模可視化と HPC の活用で促進

28, pp. 1-3, Guang Zhou, China (2016.2)

させる高分子ナノ複合材料研究”,大阪大学
Cyber HPC Symposium (2016.3)(4) 国内会議発表(5) その他（特許，プレス発表，著書等）

・荻野正雄, 萩田克美. 大規模構造解析における多階層精度圧縮数値記録の性能評価, 日本機械学会第 28 回計算力学部門講演会, 横浜国立大・理研 AICS（小野チーム）と共同で処理高速化ラ学, (2015.10)

イブラリの公開配布。（git-hub)・矢田一馬, 荻野正雄, 石井克哉, 大規模数値解・ 理 研 AICS 第 4 回 AICS 公 開 ソ フ ト 講 習 会

析結果の可視化における多階層精度圧縮数値記「JHPCN-DF」（2015 年 8 月 19 日）

録の性能評価, 第 20 回計算工学講演会, つく・VINAS クラウド管理ソフト CCNV への圧縮転送機

ば国際会議場, (2015.6)

能として製品組み込み。
（2015 年秋リリース）

・荻野正雄, 萩田克美, 大規模有限要素解析にお・名古屋大学情報基盤センターにて、第２回名古ける多階層精度圧縮数値記録の性能評価, 第 20

屋大学情報基盤センター

回計算工学講演会, つくば国際会議場,

研究シンポジウムと、遠隔可視化ワークショッ(2015.6)

プの実施。 (2016 年 2 月 16 日)

・京谷

篤，大宮

学，”無線 LAN システムの屋内

ネットワーク型共同・大阪大学サイバーメディアセンターにて、大伝搬特性推定のための電磁界シミュレーション

阪大学 うめきた 高分子系可視化ワークショッと数値モデル”，2015 年電子情報通信学会ソサプを実施。(2016 年 3 月 6 日)

イエティ大会，B-1-7，(2015.9)

・東北大学サイバーサイエンスセンターにて、東・萩田克美, “材料系 DFT 計算のナショナルアー

北大学 ソフトマター系の 3dVR 可視化ワークシ

カイブ基盤のシステムソフトウェア研究”, 平ョップを開催。(2016 年 3 月 22 日)

成 26 年度 HPCI 成果報告会, 日本科学未来館,

・大阪大学サイバーメディアセンターにて、AVS で(2015.10)のフルカラー3d プリントに関する技術交流会

・萩田克美, “多階層精度圧縮数値記録を実施。名大センターと東北大センターの 3 拠(JHPCN-DF)方式によるデータに関する作業効率点をビデオ会議接続。(2016 年 5 月 11 日)
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