ISSN 2436-0066

Vol.53 No.2

2020-4኱つᶍ⛉Ꮫィ⟬ࢩࢫࢸ࣒㛵㐃᱌ෆ㸺኱つᶍ⛉Ꮫィ⟬ࢩࢫࢸ࣒㛵㐃ᴗົࡣࠊࢧ࢖ࣂ࣮ࢧ࢖࢚ࣥࢫࢭࣥࢱ࣮ᮏ㤋ෆࡢ᝟ሗ㒊᝟ሗᇶ┙ㄢࡀᢸᙜࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋ㸼KWWSVZZZVVFFWRKRNXDFMS

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CO2
,1
,

,1

1

,

,2
,1

1

,1

,1
,

1

1

1
2

,
.
.
,

.

,
,

,

surface hopping.
(CO2)2+

,

CO2
.

1.
2

.

,

.

,
,

.
1800

,
Born–Oppenheimer

.

,
.

,
,

.

,

1
.

,
.

,

,
,
.

.

1

,
,

.
,

1927
1

. Born[1], 5.
Oppenheimer
1932

Landau, Zener, Stückelberg

2

[2–
2

4].
,
,
. Zhu–Nakamura

60

1992
Zhu
[5–8]. 1
2
Zhu–Nakamura
5

Nakamura1,

― 2 ―

SENAC Vol. 53, No. （2 2020. 4）

SENAC Vol. 52, No. 1
,

[9]

.

.
,

.
,
,

.

,

,

.

,

.
surface hopping

[10]
,

,
.

,
Zhu–Nakamura
surface hopping

[11].

,
SENAC Vol. 52, No. 1
,
CO2

[9].

,
(CO2)2+.

2.
2.1

surface hopping
Preston,Tully

surface hopping[10] ,
.

,

,

.

,
,
1 .
fewest switches, Tully

Vj (R)
Schrödinger,[12]

Zhu–Nakamura. surface hopping[13–15]

HOP
R(t)

,
[16].

2.2

Ehrenfest

Meyer
mean field

MillerEhrenfest.

Schrödinger

STAY

Vi (R)
R1

surface hopping

.

[17]
,

Vj (R)

,

R(t)

2 .
.

,

Vi (R)
R

,
.

or

2

Ehrenfest.

非断熱分子動力学法の分子会合体への適用：
CO2 二量体カチオンの光解離反応シミュレーション

― 3 ―

2.3
,
[18–20].
, Yonehara
Takatsukaphase-space averaging and natural,branching [18],eigenforce.
eigenforce.
,

Vj (R)
Rj(t)
R(t)
Ri(t)

Vi (R)

R
3 phase-space averaging and.
natural branching

3 .
,
.

2.4
,

,
. Kondorskiy

Nakamura

surface hopping

multiple cloning[21]. Shalashilin
Ehrenfest [22], Martinez
multiple spawning [23].
Ehrenfest
multiple spawning

[24]

,

.

2.5
,
N
HartreeRnni R1 , R2 ,nimn

Rn , tRn.

mn,
Hartree. Meyeri(R1, R2, …, RN, t),t.

, RN , t

m1

m2

1

mN

1

N

ami1m2 mN t

n 1

ni
mn

i

i

1
,

,i

[25]

10

Rn , t(1)i, am1m2 mN t

.1
[26].

Hartree,[27–29].

3.

(CO2)2+
1,
Zhu–Nakamura
surface hopping(CO2)2

,

+

.

,
.

3.1
,

. Zhu–Nakamura.

― 4 ―

SENAC Vol. 53, No. （2 2020. 4）

.
,

. Zhu

1
[15].

Zhu–Nakamura
,
,

.

,
,

.

Zhu
[9]

3.2

SENAC Vol. 52, No. 1.

(CO2)2+(CO2)2+(CO2)2+
CO2+
.

CO2
C2h

4
,

5

[30,31].
. (CO2)2+,
2

5[32,33]

2
.
,

,

.
. (CO2)2

+

,
.

C2h
R = 3.5 Å

4

= 37°

(CO2)2+X.
SA-CASSCF(7,4)/cc-pVTZ.

5

CO2+

.

[33]

.

(CO2)2+
Molpro [34,35].
aug-cc-pVTZ
[36]
, 17
13
SA-CASSCF[37,38]
, C–C
R
6 .
4
.
532 nm
,
X
3
C
.

/ eV

3.3

2

B Au

2

2

X Bu

6

,
surface
hopping
Newton-X [39–41]

.

C

C Ag

,
.

532 nm2

A Bg(CO2)2+

C–C

R/Å

C–C

R
.

CASSCF(17,13)/aug-cc-pVTZ.
.

SA[33]

非断熱分子動力学法の分子会合体への適用：
CO2 二量体カチオンの光解離反応シミュレーション

X

― 5 ―

4
SA-CASSCF.
6
SA-CASSCF(17,13)/aug-cc-pVTZ
Wigner
[42]
10

,

C

, cc-pVTZ

[36]

7

4

4
. X

, X

400 fs

.

300
.

t=0

C

0K
.

,

3.4
7
.
20 fs

,
C

,

X

.
R

C–C

8

.
,
,
.

9
200 – 1500 m s 1.
, 1100 m s 1
,
5

.

.

(b)

C–C

/%

R/Å

(a)

7

/ms 1

/ fs
8

3.5

R
. (b)

C–C

. (a)

9
.

.

fewest switches
Tully

2.1

,
fewest switches

1

200 fsfewestswitches

[33]

37

28

19

53

120

.
fewest switches, 6-31G
[36]

,

%
93

.

― 6 ―

SENAC Vol. 53, No. （2 2020. 4）. 200 fs

R

C–C

7.0 Å
.

4
1

2

200 fs. fewest switches,
52, fewest switches

.
10 %

,

.
C12H10N2,,

fewest switches
,

.
.

2

(CO2)2+
C–C,

R. 200 fs
6Å

.
C–C–O

R

4

10
R
.

2
11

. X

C–C

R > 3.5 Å

,

C

,
(
,

5

0 fs

4

140°)

,

200 fs

7

3

,

X

8
6

,
.

8Å
9

, C
. X

.

,

R/Å

3.6

20 40 60 80 100 120 140 160 180

C–C–O

.
10
C–C

.

R

/ degree
C–C–O

.

/ eV

R/Å

R/Å

3.7
3.6

X

C
C–C–O
11

C–C

R

C–C

C–C

3.5
3.4
3.3

25

/ degree
C–C–O

2

40
45
/ degree

50
t=0

12
.

SA-CASSCF(17,13)/cc-pVTZ.

30
35
C–C–O

C–C

R

C–C–O

非断熱分子動力学法の分子会合体への適用：
CO2 二量体カチオンの光解離反応シミュレーション

t=0
1400 m s 1
,

ms 1

― 7 ―

R

12

500
.t=0

R

R

.

,
2

.

4.
(CO2)2+,.

, (CO2)2
,

+

3

C

X

X

,

[33].

.
.

,
.

,

,

,
.
,

,

,

,

DNA

.
,
.

,
NEC LX 406Re-2
L. Yue. Newton-X.
,

C. ZhuJSPS,JP16H04091

JP18K05022.

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,
,
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― 10 ―

SENAC Vol. 53, No. （2 2020. 4）［共同研究成果］

リアルタイム津波浸水被害推計シミュレーションの性能評価

撫佐昭裕 1,5,8)，岸谷拓海 2)，阿部孝志 3)，佐藤佳彦 6),8)，田野邊睦 7,8)，鈴木崇之 7,8)，
村嶋陽一 3,7,8)，佐藤雅之 2)，小松一彦 1)，伊達 進 4)，越村俊一 3)，小林広明 2)1) 東北大学サイバーサイエンスセンター
2) 東北大学大学院情報科学研究科
3) 東北大学災害科学国際研究所
4) 大阪大学サイバーメディアセンター5) 日本電気株式会社
6) NEC ソリューションイノベータ
7) 国際航業株式会社
8) 株式会社 RTi-cast

リアルタイム津波浸水被害推計シミュレーションは，スーパーコンピュータ SX-ACE を用いて津波発生から 20 分以内に浸水範囲やその被害状況を推計することを目的に開発されたものである．
本研究では，本シミュレーションプログラムにおいて最新のスーパーコンピュータである SXAurora TSUBASA に加え，Intel 製の Xeon Gold と Xeon Phi（Knights Landing）を用いて性能評価を行い，全国規模の被害推計を行うためのコンピュータ資源量の算出を行った．その結果，SXAurora TSUBASA と Xeon Gold を用いた場合，10m 格子を用いて 5 分以内に国内の太平洋全沿岸の被害推計のシミュレーションが可能であることを明らかにした．

１． はじめに2011 年 3 月 11 日に発生した東日本大震災では，関東地方から北海道にかけて津波が襲来し，その被害範囲は沿岸距離 2,000km，浸水面積 500km2 を超えるものであった[1,2]．政府・自治体はこの広範囲に及ぶ被害把握に多くの時間を要し，発災直後の救援活動や被災者への支援活動の初動に遅れが生じてしまった[3]．この教訓をもとに，本研究グループでは，発災直後に津波被害の全体像を把握するため，コンピュータシミュレーションを活用したリアルタイム津波浸水被害推計システムの開発を行っている．本システムは，東北大学サイバーサイエンスセンターと大阪大学サイバーメ
ディアセンターのスーパーコンピュータ SX-ACE を用いて，津波を起こす地震が発生してから 20 分
以内に沿岸部の浸水範囲や被害状況を 10m 格子を用いて推計することができる[4,5]．本システム
は内閣府の総合防災情報システムの一機能として採用され，2017 年 11 月から南海トラフ地震を対象に鹿児島県から静岡県までの被害状況をシミュレーションする体制を整えている [6]．内閣府のシステムでは被害推計を行う範囲が広いため，推計精度を 30m，処理時間を 30 分以内としている．
今後，推計精度を 10m に向上させ，推計範囲を全国に拡大するためには，より高い計算性能が必要になる．
本稿では，津波浸水被害推計シミュレーションを様々な特徴を持つスーパーコンピュータを用いて性能評価を行う．そして，その結果から日本の太平洋全沿岸を推計するために必要なコンピュー
タ資源量について明らかにする．ここで性能評価に用いたシステムは SX-ACE，SX-Aurora
TSUBASA[7]，Xeon Gold，Xeon Phi (Knights Landing)である．

リアルタイム津波浸水被害推計シミュレーションの性能評価― 11 ―

２． リアルタイム津波浸水被害推計システム（１） システムの概要
リアルタイム津波浸水被害推計システムは，図 1 に示したように断層設定サーバ，スーパーコン
ピュータ，データ処理サーバからなる．断層設定サーバは，気象庁の地震・津波情報と国土地理院の衛星測位情報をもとに，津波発生の判定と断層の動きを推計する．スーパーコンピュータは津波発生が予測された場合に断層設定サーバの断層推定結果をもとに津波浸水被害推計シミュレーシ
ョンを実行する．この時，スーパーコンピュータで動作していたジョブは一時的に停止し，津波浸水被害推計シミュレーションを最優先で実行する．そして，データ処理サーバは，津波浸水被害推計シミュレーションで得られた津波浸水の範囲や建屋被害について地図上に可視化し，その情報を政府や自治体等に配信する．これらの処理時間は，南海トラフ地震発生時の高知県の例において，断層設定サーバで約 7 分，スーパーコンピュータで約 5 分，可視化・配信で約 4 分，そしてトータ
ル処理時間は約 16 分である[5]．

図 1 リアルタイム津波浸水被害推計システム構成（２） 津波浸水被害推計シミュレーション
津波浸水被害推計シミュレーションは，式(1)から(5)の非線形長波理論式を Staggered Leapfrog 法と移流項の風上差分を用いて差分化し，津波波源を求める Okada の式と建屋等の被害推計を行うモデルを組み込んでいる[8,9]．
(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

― 12 ―

SENAC Vol. 53, No. （2 2020. 4）

ここで，ηは静水面からの垂直変位，M と N は x と y 方向の全量流量，D は全水深，݃は重力加速度，ｎは粗度係数，u と v は x と y 方向の流速，h は静水深である．

図 2 高知県をシミュレーションした格子構造
本シミュレーションでは計算格子において階層型格子を用いているが，シミュレーションの時間
刻みΔｔを大きくするため，水深の深い領域を避けるように格子を組んでいる[10]．図 2 が本評価で用いている格子構造である．格子サイズが 30m，10m の領域では水深の深いところを避けるように多角形になっている．
本シミュレーションプログラムの並列化は MPI ライブラリを用いて領域分割法で行った．図 2 における 10m から 810m の計算格子において南北方向をベクトル化し、東西方向を分割して並列化を行った．計算負荷を均一にするために，格子 810m，270m，90m の領域は長方形になっているのでその長方形を均等に分割した．また，格子 30m と 10m の領域は複数の長方形を組み合わせた多角形になっているので，図 3 に示したような領域分割を行った．図 3 は多角形の領域を 5 つのプロセスで分割した例である．P0～P4 はプロセス番号であり，各プロセスが演算する格子数を等しくするように長方形を跨いで分割している（茶色の領域が長方形を跨がった分割）．ここで，シミュレーションの諸条件を表 1 に示す．

図 3 多角形領域の領域分割の仕方
表 1 シミュレーションの諸条件
内 容
高知県
範囲
1,288km × 1,025km
座標系
直角座標系
格子構造
多角形格子
格子サイズ
810m, 270m, 90m, 30m ,10m
総格子数
3.5 × 107
Δｔ
0.2 秒
再現時間
6 時間
潮位
朔望平均満潮面
実数データ型
単精度浮動小数点項 目
対象地域

― 13 ―

リアルタイム津波浸水被害推計シミュレーションの性能評価

３． 評価システム
本シミュレーションの性能評価対象として，SX-ACE，SX-Aurora TSUBASA，Xeon Gold，Xeon Phiの 4 つのシステムを用いた．それぞれのシステム諸元を表 2 に示す．なお，Xeon Phi の MCDRAM は
FLAT モードで利用した．

CPU

ノード

表 2 性能評価を行ったシステムの諸元SX-ACESX-Aurora
TSUBASACPU 型番－10AE
動作周波数(GHz)
1
1.584
コア数
4
8
理論コア性能(Gflop/s)
・単精度
64608.25・倍精度
64304.13理論 CPU 性能(Gflop/s)
・単精度
256
4866.0・倍精度
2562433.0
メモリ容量（GB）
64
48
メモリバンド幅(GB/s)
256
1350
MCDRAM 容量（GB）
MCDRAM バンド幅（GB/s）
CPU 数
1
8
メモリ容量（GB）
64
384
ノード間バンド幅（GB/s）
8
25

Xeon Gold

Xeon Phi

6126
2.6

7210
1.3

12

64

166.4
83.2

83.2
41.6

1996.8998.45324.82662.4

96

192

128
-

115.2
16

-

490

2

1

192

192

12.5

12.5

ここでは，新しいシステムである SX-Aurora TSUBASA（Type 10AE は 2019 年度リリース）について概要を説明する．SX-Aurora TSUBASA は SX-ACE の後継システムで図 4 に示したカード型のベクトルスーパーコンピュータである．この赤色のカードにメモリやベクトルプロセッサ 1 台が実装されていて，このカードを Linux サーバに PCI 接続して利用する．図 4 の右図が Linux サーバに 8 つのカードを搭載したもので，本評価で使用したモデルである．一つのカードが１ノード（1 CPU）に相当し 8 コアからなる．利用者は今までのベクトル処理が利用でき，OpenMP や自動並列化により 8 コ
アまでの並列実行が行える．また，カード間や Linux サーバ間を跨がった並列実行もでき，その場
合には MPI による並列化が必要になる．特徴的なのは，カード上で実行しているプログラムが Linux

図 4

SX-Aurora TSUBASA：左が本体のカード，右が Linux サーバに 8
カード装備したモデル

― 14 ―

SENAC Vol. 53, No. （2 2020. 4）

サーバの CPU を呼び出して利用できることであり，その逆として Linux サーバ上のプログラムがカード上のベクトルプロセッサを呼び出して利用することもできる．この機能を利用することによって，ベクトル化しているルーチンはカード上のベクトルプロセッサで，ベクトル化できないルーチ
ンは Linux サーバ上の CPU で実行することができる．なお，本評価ではカード上のベクトルプロセ
ッサで津波浸水被害推計シミュレーションを実行した．
また，表 3 に使用した Fortran コンパイラのバージョンとコンパイルオプションを示した．ここで Xeon Gold と Xeon Phi は Intel 製の Fortran コンパイラを使用した．Intel 製のコンパイラは自動ベクトル化機能を有し，DO ループに対してベクトル化を行うことができる．しかし，コンパイラがベクトル化によって性能が低下すると判断した場合にはベクトル化を行わない仕様になっている．そのため，本プログラムの主要な DO ループはベクトル化可能であるにもかかわらずベクトル化されなかった．ベクトル化はコンパイラ指示行「vector always」をプログラムに挿入することによりコンパイラの判断を無視してベクトル化が行えるので，本評価ではベクトル化を行わなかった
場合と指示行を挿入してベクトル化を行った場合の性能を比較した．なお．SX-ACE と SX-Aurora
TSUBASA では，コンパイラ指示行を使用しなくても効果的にベクトル化が行われている．
表 3 使用した Fortran コンパイラとオプション
システム
バージョン
オプション
SX-ACEFORTRAN 90/SX Rev.536-Chopt -pi
SX-Aurora TSUBASA
Fortran compiler for Vector -O3 –msched-block –finlineEngine 2.5.20
functions
Xeon GoldIntel Fortran 18.0.3.222-O3 –ipo -xCORE-AVX512
Xeon PhiIntel Fortran 18.0.3.222-O3 –ipo -xMIC-AVX512

４． 評価結果（１） シングルコアの評価
性能評価はシミュレーションの実行時間を計測して行った．各システムにおけるシングルコアでの実行時間を図 5 に示す．ここで，図中の「メモリストール」はメモリからデータを読み込む間にCPU がストールしている時間，「CPU」は CPU での処理時間である．なお，本プログラムはファイルの入出力は少なく，無視できる程度である．
「Xeon Phi + direc.」と「Xeon Gold + direc.」は前章で説明した通り，プログラムのベクトル化を行うためにコンパイラ指示行を挿入したものである

図 5 シングルコアでの実行時間

リアルタイム津波浸水被害推計シミュレーションの性能評価― 15 ―

また，「Xeon Phi」は実行時間が長く，計測に使用したシステムの運用時間内に処理が終わらなかったため，津波の再現時間を 6 時間から 2 時間に短縮して，その結果から 6 時間分のシミュレーショ
ン実行時間を推定したものである．
Xeon Gold と Xeon Phi において，ベクトル化を行わなかった場合（｢Xeon Gold｣と「Xeon Phi」）と行った場合（「Xeon Gold + direc.」と「Xeon Phi + direc.」）を比較すると，ベクトル化を行った場合の処理時間の方が短いことがわかる．Xeon Gold で約 1/2，Xeon Phi で約 1/5 の実行時間になっている．この結果から一般にスカラーCPU と呼ばれている Intel 製の CPU でも高速化を行うた
めには，プログラムのベクトル化が必要であることがわかる．また，ベクトル化については，Intelのコンパイラの判断に任せず，コンパイラ指示行を用いてベクトル化を行うことが重要である．
次にメモリストール時間を見てみる．ベクトル型スーパーコンピュータ SX-ACE と SX-Aurora
TSUBASA の「メモリストール」時間は，Xeon Gold や Xeon Phi に比べて短いことがわかる．特に SXACE の「メモリストール」時間は「Xeon Gold + direc.」の約 1/4，SX-Aurora TSUBASA では約 1/17であった．これは 2 つの要因があり，一つ目は SX-ACE と SX-Aurora TSUBASA のメモリバンド幅がXeon Gold や Xeon Phi に比べて大きいことである（ここで Xeon Phi はバンド幅の高い MCDRAM を利用したが，本プログラムのメモリ使用量が 17GB で MCDRAM の容量を超えたため，メインメモリのメ
モリバンド幅で律速されてしまった）．また，もう 1 つは両 SX のベクトル処理のベクトル長が 256と長く，ベクトル演算パイプラインの処理とメモリからのデータ転送をオーバーラップさせ，メモ
リレイテンシを隠蔽できていることである．
全処理時間では，SX-Aurora TSUBASA が最も短く，SX-ACE の約 2/5，
「Xeon Gold + direc.」の約
1/4，「Xeon Phi + direc.」の約 1/11 になっている．しかし，SX-Aurora TSUBASA と SX-ACE の理論
コア性能の比から見ると，SX-Aurora TSUBASA の実行効率は低下している．これは SX-Aurora
TSUBASA のキャッシュメモリのバンド幅が律速となり，ベクトル処理ユニットを十分に活用できてないからである．一方，SX-ACE は評価したシステムの中で最も理論コア性能が低いが，全処理時間
は「Xeon Gold + direc.」の約 2/3，
「Xeon Phi + direc.」の約 1/4 になっており，実行効率が高いことがわかる．

（２） マルチコアの評価
図 6 が各システムにおけるマルチコアでの実行時間である．左図がコア数で実行時間を比較した，Xeon Gold
もの（SX-ACE，SX-Aurora TSUBASA，Xeon Phi はコア数を 64×2n（ｎは 0 以上の整数）n，右図が CPU 数で実行時間を比較したものである（SX-ACE は CPU
は 72×2 でデータをプロットした）n
数を 16×2 ，SX-Aurora TSUBASA と Xeon Phi は CPU 数を 8×2n，Xeon Gold は 6×2n でデータをプロットした）．右図には SX-ACE，SX-Aurora TSUBASA，Xeon Gold それぞれにおいて実行時間が 5 分
以下になった時の CPU 数を記載した．
図 6 の左図において Xeon Phi は他のシステムより実行時間が長いように見える．しかし，Xeon
Phi は，もともとコア性能を抑え，CPU 内に多くのコアを搭載することによって CPU 全体の性能をあげることを目的に作られたものである．そのため，右図の CPU 数による実行時間を見てみると，
Xeon Phi は Xeon Gold と SX-ACE より実行時間が短くなっている．
これはコア数が多いだけでなく，プログラムが使用するメモリが各 CPU に分散され，MCDRAM の容量を超えなかったため，図 5 のシン
グルコア実行より効率的に処理が行われたためである．しかし，32 CPU では演算粒度が小さくなり並列効果が低下している．さらに Xeon Phi の CPU 数を増やして，どこまで実行時間が短縮できるか評価したかったが，測定に利用したシステムが 44 CPU までであったため調査はできていない．
次に SX-ACE では，左図において同じコア数では Xeon Gold より実行時間が短くなっている．しかし，右図では逆転し，同じ CPU 数では Xeon Gold の方が実行時間が短い．これは，SX-ACE の CPU
当たりのコア数が Xeon Gold の 1/3 の 4 であり，SX-ACE と Xeon Gold の CPU 性能に差があるからである．また，右図において SX-ACE と Xeon Gold が 5 分を達成する CPU を見ると，Xeon Gold は SXACE の約 3/5 の CPU 数で良いことがわかる．

― 16 ―

SENAC Vol. 53, No. （2 2020. 4）

最も新しいシステムである SX-Aurora TSUBASA では，コア数（左図）と CPU 数（右図）において，共に実行時間が最も短いことがわかる．左図のコア数 512 では SX-Aurora TSUBASA の実行時間は
SX-ACE の約 1/3，Xeon Gold の約 1/5，Xeon Phi の約 1/30 である．また，右図の実行時間 5 分ではCPU 数として Xeon Gold の約 1/3 である．SX-Aurora TSUBASA は今回評価したシステムの中で，もっともコンピュータ資源として CPU 数が少なく，かつ短時間で津波浸水被害予測が行えるシステム
であることがわかる．これは，SX-Aurora TSUBASA は高いメモリバンド幅と高性能のベクトルコア
を有しているからである．

図 6 マルチコアでの実行時間：（左）コア数，（右）CPU 数（３） システム拡張のためのコンピュータ資源
リアルタイム津波浸水被害推計システムは，現在，南海トラフ地震をターゲットとして図 7 の「西日本の 810m 格子の範囲」（西日本地域と記載する）
を 30m 格子を用いてシミュレーションしている．
そして，このシミュレーションを 5 分以内に完了させるために SX-ACE 388 CPU を利用している．
今後，シミュレーションの精度を上げるため格子サイズを 10m，そして国内の太平洋全沿岸をシミュレーションするためにどの程度のCPU 数を必要とするかについて，
SX-ACE，
SX-Aurora TSUBASA，
Xeon Gold で見積もりを行った．
西日本地域を 10m の格子サイズでシミュレーションを行うことを考える．リアルタイム津波浸水
被害推計シミュレーションは直交座標系を用い，かつ潮位の計算を行っていることから，西日本地域を座標系と潮位を考慮した 15 の領域に分割し，その領域ごとにシミュレーションを行っている．
各領域はその地形に合わせて多角形格子を組み，また海域の水深に合わせたΔt を設定している．
西日本地域の演算量は，式(6)より本評価で実施した高知県の約 27 倍の演算量になる．
演算量の倍率 � ∑���� �

領域�の格子数
高知県の格子数∙

高知県の��
領域�の��

次に，国内の太平洋全沿岸のシミュレーションでは，南海ト
ラフ地震だけでなく，相模トラフ，日本海溝，千島海溝などで発生する地震による津波のシミュレーションを行う必要がある．そのため，東日本地域での 810m 格子の範囲を相模トラフ，
日本海溝，千島海溝を含むように設定する（図 7 の赤色の矩形）．東日本領域での座標系と潮位を考慮すると，東日本地域
も 15 の領域に分割してシミュレーションを行うことになる．
そして，地形に合わせた多角形格子と水深に合わせたΔt から式(6)より，太平洋全沿岸の演算量は西日本地域の約 3 倍になる．また，西日本地域で発生した津波の東日本地域への伝搬やその逆もシミュレーションする必要があるために，日本全体を取り囲む計算領域（図７の 2430m 格子の範囲）も設定した．

�(6)

図 7 太平洋全沿岸の計算範囲

― 17 ―

リアルタイム津波浸水被害推計シミュレーションの性能評価

この計算領域を増やしたことにより太平洋全沿岸の演算量は西日本地域の約 3.5 倍となる．
以上から各システムの CPU 数は表 4 のようになる（1 の位を切り上げた）．現在，SX-ACE において西日本領域の 30m 格子を 388 CPU でシミュレーションをしているが，約 5 倍の CPU 数で 10m 格子のシミュレーションができることがわかる．例えば，サイバーサイエンスセンターの SX-ACE の CPU
数は 2,560 であるので，このシミュレーションを実行することが可能である．しかし，10m 格子の
太平洋全沿岸のシミュレーションは，サイバーサイエンスセンターの SX-ACE の全 CPU 数を超えるため実行できない．
（ちなみに，SX-ACE の最大構成を持つ海洋研究開発機構の地球シミュレータもCPU 数が 5,120 なので実行することはできない）．Xeon Gold においては，西日本地域で 1,110 CPU
なので学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点[11]のスーパーコンピュータなどで実行可能である．太平洋全沿岸では 3,900 に近い CPU 数が必要であり，この規模のシステムを有する機関は少なく，国内では気象庁のスーパーコンピュータシステムなどになる．SX-Aurora TSUBASA では，まだ大規模システムの導入がないが，太平洋全沿岸のシミュレーションは図 4 の右図のサーバ 154 台
で実行可能であり，今回評価したシステムの中でもっと小規模なシステム構成で実現可能である．
表 4 実行時間 5 分を達成するための CPU 数
高知県 10m

西日本 10m

太平洋全沿岸SX-ACE

74

2,000

7,000

SX-Aurora TSUBASA

13

350

1,230

Xeon Gold

41

1,110

3,880

５． まとめ
本稿では，リアルタイム津波浸水被害推計システムに実装されているシミュレーションプログラ
ムを用いて，SX-ACE，SX-Aurora TSUBASA，Xeon Gold，Xeon Phi の 4 つの代表的なスーパーコン
ピュータで性能評価を行った．SX-ACE は，シングルコアでの実行時間で Xeon Gold の約 2/3，Xeon
Phi の約 1/4 であり，Xeon Gold や Xeon Phi に比べて実行効率が高いことを示した．また，2018 年にリリースされた SX-Aurora TSUBASA では，シングルコアでの実行時間は SX-ACE の約 2/5，Xeon
Gold の約 1/4，Xeon Phi の約 1/11 であり，さらに，512 コアでの実行時間は SX-ACE 512 コアの約1/3，Xeon Gold 576 コアの約 1/5，Xeon Phi 512 コアの約 1/30 の時間であった．SX-Aurora TSUBASA
は，評価したスーパーコンピュータの中でもっと高速にシミュレーションを処理できることを明らかにした．また，リアルタイム津波浸水被害推計システムの今後の拡張として，10m 格子による国
内の太平洋全沿岸の 5 分以内のシミュレーションに必要なコンピュータ資源量は，SX-ACE が約7,000 CPU，Xeon Gold が約 3,900 CPU，SX-Aurora TSUBASA が約 1,230 CPU となり，Xeon Gold とSX-Aurora TSUBASA で実現できることが示せた．
今後は，本評価で得られた知見を用いてさらなる高速化を行うために，各システムにおいて命令レベルの最適化と，並列数の拡大による MPI 通信の最適化を行っていく予定である．

謝辞
本研究は東北大学サイバーサイエンスセンターの大規模科学計算システム SX-ACE と大阪大学サイバーメディアセンターの大規模計算機システム OCTOPUS を利用した．研究にあたって両センターの関係各位にご指導とご協力を頂いたことに感謝いたします．また，本研究の一部は，科研費（17H06108，18K11322），学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点（jh190030-NAH），文部科学
省「次世代領域研究開発」（高性能汎用計算機高度利用事業費補助金）の助成のもとに行われた．

― 18 ―

SENAC Vol. 53, No. （2 2020. 4）

参考文献[1] Imamura, F., Anawat, S., “Damage due to the 2011 Tohoku Earthquake Tsunami and its
Lessons for Future Mitigation,” In Proceedings of the International Symposium on
Engineering Lessons Learned from the 2011 Great East Japan Earthquake, Tokyo, Japan,
March 2012.
[2] Mori, N., Takahashi, T., Yanagisawa, H., “Survey of 2011 Tohoku earthquake tsunami
inundation,” Geophysical Research Letters, 38 L00G14, 2016.
[3] Koshiyama, K., “Characteristics of Emergency Response at the Great East Japan
Earthquake,” In 5th International Disaster and Risk Conference Davos 2014
[poster], Davos, Switzland, August 2014.
https://idrc.info/fileadmin/user_upload/idrc/documents/IDRC14_PosterCollection.pdf.
[4] 越村俊一，阿部孝志，撫佐昭裕，村嶋陽一，鈴木崇之，井上拓也，太田雄策，日野亮太，佐藤佳彦，加地正明，小林広明，スーパーコンピュータによるリアルタイム津波浸水被害予
測,SENAC Vol. 51, No. 1、2018.
[5] Musa, A., Watanabe, O., Matsuoka, H., Hokari, H., Inoue, T., Murashima, Y., Ohta,
Y., Hino, R., Koshimusa, S., Kobayashi, H., “Real-time tsunami inundation
forecast system for tsunami disaster prevention and mitigation,” J. Supercomput,
74(7), 3093-3113, 2018. https://doi.org/10.1007/s11227-018-2363-0.
[6] 東北大学，大阪大学，日本電気株式会社，国際航業株式会社，株式会社エイツー，“東北大・
大阪大・NEC・国際航業・エイツー 世界初，地震発生から 30 分以内にスーパーコンピュータを用いて津波浸水被害を推計するシステムが内閣府「津波浸水被害推定システム」として採用，2017 （広報）．
[7] NEC SX-Aurora TSUBASA WEB サイト https://jpn.nec.com/hpc/sxauroratsubasa/index.html[8] Okada, Y., “Internal Deformation due to Shear and Tensile Faults in a HalfSpace,” Bulletin of the Seismological Society of America, 82(2), 1018-1040, 1992.
[9] Koshimura, S., Oie, T., Yanagisawa, H., Imamura, F., “Developing fragility
functions for tsunami damage estimation using numerical model and post-tsunami
data from Banda Ache, Indonesia,” Coastal Engineering Journal, JSCE, 51(3),243273, 2009.
[10] 井上拓也，阿部孝志，越村俊一，撫佐昭裕，村嶋陽一，小林 広明，“多角形領域接続・MPI並列による広域津波解析の効率化”, 土木学会論文集 B2（海岸工学）, Vol.72, No.2,
I_373-I_378,2016．
[11] 学祭大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 WEB サイト https://jhpcn-kyoten.itc.utokyo.ac.jp/ja/

SENAC Vol. 53, No. （2 2020. 4）― 19 ―［共同研究成果］[共同研究成果]

民間航空機開発における大規模 CFD 解析の適用（その４）前田一郎
三菱航空機株式会社

三菱航空機株式会社では、平成 20 年度の先端的大規模計算利用サービスに始まり、平成 23 年
度からは民間企業利用サービスの枠組みで、東北大学サイバーサイエンスセンターにて運用しているベクトル計算機、SX-9/SX-ACE を利用している。このスーパーコンピュータを利用すること
で、数値流体力学（CFD）による空力解析シミュレーションを SpaceJet （旧 MRJ）開発で本格的に活用することが可能となった。これにより、空力に関連する設計リスクを最小限に抑え、飛行安全上のリスク低減を図ることができた。本稿では、これまでの報告[1-3]に引き続き、この空力解析シミュレーションの内容と、SpaceJet 開発における適用状況を紹介する。

1.

はじめに

三菱航空機株式会社では、
平成 20 年度より YS-11 以来半世紀ぶりとなる国産旅客機、Mitsubishi
SpaceJet（旧三菱リージョナルジェット（MRJ）:図 1）の開発を進めている。SpaceJet の開発では、環境負荷低減のため、同クラスの現行ジェット旅客機の燃費に対して、機体の軽量化・低抵抗化と新エンジンの搭載を含めて 2 割以上の燃費削減を目標としており、これを支える要素技術の開発に東北大学や宇宙航空研究開発機構と連携した産官学の共同研究を積極的に活用してきた。
その内容は、空気力学、空力弾性、材料／構造、装備、飛行制御等の各要素技術や、多分野統合
最適化／多目的設計探査の研究など、広範囲にわたっている。本稿では、東北大学との共同研究で開発した数値流体力学（CFD）を用いた空力解析コードについて、東北大学所有の SX-9/SX-ACEによる解析例と SpaceJet 開発における適用状況を紹介する。

図1

Mitsubishi SpaceJet― 20 ―

2.

SENAC Vol. 53, No. （2 2020. 4）

SpaceJet 開発における CFD 解析

SpaceJet の開発においては、平成 20 年度より東北大学サイバーサイエンスセンターのスーパ
ーコンピュータ及び解析ツールを利用して、空力設計、空力データ設定、空力に関連する装備品
設計等に対して CFD 解析を活用してきた。本稿では、その中でも設計や現在実施中の飛行試験において特に重要となる項目に対する解析について紹介する。尚、本稿に記載した解析以外にも、
本システムの利点を活用した計算も数多く実施しており、SpaceJet 開発に大きく貢献して頂いている。その例としては、飛行試験（主には荷重飛行試験）のデータ処理に必要な CFD データベースの構築や飛行試験対応解析等が挙げられる。前者の飛行試験データ処理に関しては膨大なケース数の解析が必要となるため、スーパーコンピュータを適用することで飛行試験データ処理を効率的に実施することが出来た。また、後者の飛行試験対応解析に関しては、スーパーコンピュータの適用により迅速により詳細な CFD 解析を実施することが可能となり、飛行試験で観察された事象の把握や理解に役立てることで飛行試験をより効率的かつ効果的に実施することが出来ている。

3.

CFD 解析コード

SpaceJet 開発には主に東北大学の非構造格子ソルバーTAS（Tohoku University Aerodynamic
Simulation）コード[4-8]を使用している。主に３次元の圧縮性・粘性流体に本ソルバーを適用している。図 2 に解析形状例を、図 3 に解析格子例をそれぞれ示す。
開発した解析コードはベクトル計算機向けにチューニングされており、効率の良い計算領域分割による MPI 並列化を用いて大規模並列計算を実現している。

表面格子及び対称面格子

図 2 解析形状例（巡航形態）

図 3 解析格子例（巡航形態）

民間航空機開発における大規模 CFD 解析の適用（その 4）

4.

― 21 ―

空力解析例

本章では、SpaceJet の開発における空力関連の設計評価・確認への解析適用例を紹介する。
SpaceJet の開発においては、航空機の離陸から着陸後の静止までの一連の形態に対して CFD 解析を適用している。その中には、比較的規模の大きな解析が必要となる形態が含まれる。これまでに、各飛行形態への適用例として離着陸形態（脚下げを含む）、舵面操舵形態、地面効果、スラスト・リバーサー作動状態に対する適用例を紹介したが[1-3] 、今回は左右 2 つあるエンジンのうち片方のエンジンが停止した非対称推力状態について紹介する（図 4～6）。
航空機のエンジンは様々な要因により飛行中に停止する可能性があり、その場合にも飛行を継続し無事に着陸する必要がある。エンジン停止によりその推力が非対称となる場合には機体に非対称の空気力が発生することになる。エンジンの推力も含めて、この状態を風洞試験で模擬することは困難であり、飛行試験のリスク低減及び物理現象の把握のために解析を実施している。今
回は離陸上昇中に右舷側のエンジンが停止した場合について空力的な影響について検討する（離陸形態（脚上げ）、エンジン推力はエンジンの吸気面及び排気面の境界条件で模擬）。
図 4 に右舷エンジンが停止した場合の空力係数の変化を示す。エンジン推力が減少する右舷側において、エンジンナセル及びパイロンの空気力変化が大きく、エンジン停止により揚力が減少している。水平尾翼については揚力が増加しているが、これはエンジンナセルやパイロンを含む
主翼全体の揚力が減少することで吹き下ろしが減少したためである。ピッチングモーメントに関

0(a) 揚力変化
0(b)ピッチングモーメント変化
図 4 空力係数変化

― 22 ―

SENAC Vol. 53, No. （2 2020. 4）

しては、前述の揚力変化と機軸方向のモーメント基準位置の関係により、基準位置より前方のエンジンナセルでは減少、基準位置付近のパイロンでは変化小、基準位置よりも後方の水平尾翼では減少となる（水平尾翼は揚力が増加）。片舷のエンジンが停止することで、揚力等の力が変化す
るだけでなく、ピッチングモーメントも変化し、左右舷での揚力変化の違いによるローリングモ
ーメントや推力そのものの非対称によるヨーイングモーメントも発生する。
図 5 に機体全体の表面圧力分布（Cp 分布）を示す。エンジン停止による影響はエンジンナセル、
パイロン及び水平尾翼付近に限定されており、その傾向は前述の空力係数の変化と対応している。

右舷

左舷

両舷エンジン正常

右舷エンジン停止(a) 上面 Cp

左舷

右舷

両舷エンジン正常

右舷エンジン停止(b) 下面 Cp

図 5 機体表面圧力分布―機体全体

民間航空機開発における大規模 CFD 解析の適用（その 4）― 23 ―

図 6 に右舷エンジン付近の表面圧力分布（Cp 分布）の拡大図を示す。エンジン停止により吸気量が変化するため、エンジンナセル前縁付近の澱点位置が変化し圧力分布も変化するが、高圧の排気の影響（図中の赤部分）がエンジン停止により減少することの方が影響としては大きいと考えられ、エンジンナセル、パイロンともエンジン停止により下面側の圧力が減少（揚力減少）していることが分かる。

両舷エンジン正常

右舷エンジン停止(a) 上面 Cp

両舷エンジン正常

右舷エンジン停止(b) 下面 Cp

図 6 機体表面圧力分布―エンジン付近（右舷）― 24 ―

5.

SENAC Vol. 53, No. （2 2020. 4）

おわりに

民間企業利用サービスにより、世界でもトップレベルの計算機環境を利用することで、当社の計算機環境では困難であった CFD 空力解析の本格活用を SpaceJet 開発で実現することができた。
東北大学で開発された解析コードやスーパーコンピュータを SpaceJet の設計段階から積極活用することにより、空力に関連する設計リスクを最小限に抑え、飛行試験における飛行安全上のリスク低減を図ることができた。今後も引き続き飛行試験や設計確認作業のためにスーパーコンピ
ュータを活用させて頂くとともに、飛行試験データを用いて解析コードの検証や精度向上を図る
予定である。

謝辞
本研究開発は、東北大学サイバーサイエンスセンターのスーパーコンピュータを利用することで実現することができた。解析コードの開発では、東北大学の大林研究室、旧中橋研究室にご協力いただいた。また、計算機利用と解析コードのチューニングにあたっては、同センター関係各位に有益なご指導とご協力をいただいた。ここに感謝の意を表します。

民間航空機開発における大規模 CFD 解析の適用（その 4）― 25 ―.

参考文献[1] 前田一郎, “民間航空機開発における大規模 CFD 解析の適用”, SENAC, Vol. 50, No.3, 2017,
pp.8-14.
[2] 前田一郎, “民間航空機開発における大規模 CFD 解析の適用（その２）”, SENAC, Vol. 51,
No.3, 2018, pp.9-15.
[3] 前田一郎, “民間航空機開発における大規模 CFD 解析の適用（その３）”, SENAC, Vol. 52,
No.3, 2019, pp.8-14.
[4] Nakahashi, K., Togashi, F., Fujita, T. and Ito, Y., “Numerical Simulations on Separation of
Scaled Supersonic Experimental Airplane from Rocket Booster at Supersonic Speed,”
AIAA Paper 2002-2843, June 2002.
[5] Murayama, M. and Yamamoto, K., “Comparison Study of Drag Prediction for the 3rd CFD
Drag Prediction Workshop by Structured and Unstructured Mesh Method,” AIAA Paper
2007-0258, June 2002.
[6] Ito, Y. and Nakahashi, K., “Surface Triangulation for Polygonal Models Based on CAD
Data,” International Journal for Numerical Methods in Fluids, Vol. 39, Issue 1, 2002.
[7] Shrov, D. and Nakahashi, K., “A Boundary Recovery Algorithm for Delaunay Tetrahedral
Meshing,” Proceedings of 5th International Conference on Numerical Grid Generation in
Computational Fluid Simulations, Mississippi State, Mississippi, 1996, pp.229-238.
[8] Ito, Y. and Nakahashi, K., “Improvements in the Reliability and Quality of Unstructured
Hybrid Mesh Generation,” International Journal for Numerical Methods in Fluids, Vol.
45, Issue 1, May 2004, pp.79-108.

― 26 ―

SENAC Vol. 53, No. （2 2020. 4）［大規模科学計算システム］[大規模科学計算システム]

SSH アクセス認証鍵生成サーバの利用方法
共同利用支援係 共同研究支援係

1.

はじめに

大規模科学計算システムでは、セキュリティ強化のため、パスワード認証によるログインを廃止し、
公開鍵暗号方式によるログインのみ許可しています※1。SSH アクセス認証鍵生成サーバ（以下、鍵サーバ）はセンターに SSH アクセスするために必要な公開鍵と秘密鍵のペアを生成し、ユーザのホー
ムディレクトリに公開鍵を自動登録するサーバです。
本稿では、その利用方法についてご紹介します。
表 1 各ホストのログイン認証方式
ログインホスト名
認証方式
front.cc.tohoku.ac.jp

公開鍵

file.cc.tohoku.ac.jp－

利用システムスーパーコンピュータ SX-ACE
並列コンピュータ LX 406Re-2
データ転送サーバ

パスワード※2

利用者端末
大判カラープリンタ※1：HPCI 課題、JHPCN-HPCI 課題で利用する場合は GSI 認証でのログインも可能です。詳し
くは、以下のリンク先の「HPCI ログインマニュアル」をご覧ください。
https://www.hpci-office.jp/pages/hpci_info_manuals※2：センター内施設（利用者端末・大判カラープリンタ）は、ローカルログインのため、パスワー
ド認証でご利用いただけます。利用にあたり、秘密鍵を持参する必要はありません。

2.

公開鍵暗号方式を使用する上での注意事項

以下のような行為は、不正アクセスのリスク（不正ログイン、クライアントのなりすまし、暗号化された通信の暴露、他サーバへの攻撃等）が非常に高く、大変危険です。ご注意願います。





3.

パスフレーズなしの秘密鍵を使用
秘密鍵、パスフレーズの使い回し
秘密鍵のメールへの添付、USB メモリやホームディレクトリへの保存
公開鍵と秘密鍵のペアを同一ノード上に保存

SSH アクセス認証鍵の生成
利用者番号の発行日から 60 日経過後、または鍵を生成すると、鍵サーバへのログインが自動的にロックされます。一度ログアウトすると、以降は鍵サーバにはログインできなくなりますのでご注意ください。鍵の再登録が必要になった場合は共同利用支援係までご連絡下さい。本人確認の上、ロックを解除します。

(1) 鍵サーバに利用者番号と初期パスワード（変更している場合は変更後のパスワード）で SSH 接
続します。

SSH アクセス認証鍵生成サーバの利用方法― 27 ―

SSH アクセス認証鍵生成サーバ
key.cc.tohoku.ac.jp
リスト 1 鍵サーバへの SSH 接続例
localhost$ ssh 利用者番号@key.cc.tohoku.ac.jp
利用者番号@key.cc.tohoku.ac.jp's password: パスワードを入力（初回接続時のメッセージ） : yes を入力
key$（コマンド待ち状態）(2) 以下のコマンド（cckey-gen）を実行し、メッセージに従って公開鍵と暗号鍵の鍵ペアを作成します。必ずパスフレーズ（8 文字以上）を設定して鍵を作成してください。
リスト 2 公開鍵と暗号鍵の作成方法
key$ cckey-gen
Enter passphrase(8 or more characters) : パスフレーズの入力（必ず設定）
Enter same passphrase again: 同じパスフレーズを再度入力（生成された秘密鍵の表示）'利用者番号' registration is completed.
RSA private key is as follws.
8<--------------8<--------------8<--------------8<------------------BEGIN RSA PRIVATE KEY----Proc-Type: 4,ENCRYPTED
DEK-Info: DES-EDE3-CBC,A3C27C703A6DF938
gp5U3M6wVIvuGLX80tYBAWC3WwNzX9TPu8e0CA9Pd/i6ijSNcVKp7lGJtuRzjfXV（中略）
FSwfyL63gRqxPZEmlcZzfDnhyX7ezdNNveZu37U/nq4TQj9+Q+RWHhjF9jwnuW6F-----END RSA PRIVATE KEY----8<--------------8<--------------8<--------------8<-------------(3) 画面に表示された秘密鍵（---BEGIN RSA PRIVATE KEY--- から ---END RSA PRIVATEKEY--- まで）をコピー＆ペーストし、ローカル PC にテキストファイルとして保存します。
公開鍵は自動的にユーザのホームディレクトリに登録されます。秘密鍵はセキュリティを考慮して消去されます。

4.

公開鍵暗号方式によるログイン方法

4.1 Linux/OS X のターミナルソフトから接続する方法
生成された秘密鍵をファイル名「id_rsa_cc」として「~/.ssh/」以下に保存した場合(1) パーミッションを 600 に変更します。
（初回のみ）
リスト 3 パーミッションの変更
localhost$ chmod 600 ~/.ssh/id_rsa_cc

― 28 ―

SENAC Vol. 53, No. （2 2020. 4）(2) i オプションで使用する秘密鍵を指定して SSH 接続を行います。
（i オプションを省略した場合は ~/.ssh/id_rsa あるいは ~/.ssh/id_dsa が利用されます）
リスト 4 ログインホストへの SSH 接続例
localhost$ ssh -i ~/.ssh/id_rsa_cc 利用者番号@front.cc.tohoku.ac.jp
Enter passphrase for key '/home/localname/.ssh/id_rsa_cc':パスフレーズを入力（初回接続時のメッセージ） : yes を入力
front$ （コマンド待ち状態）

4.2 Windows の Tera Term から接続する方法
生成された秘密鍵をファイル名「id_rsa_cc」として「ドキュメント」以下に保存した場合(1) 「ホスト名」を指定、「サービス」は SSH2 を選択し、[OK]を押下します。

(2) 「ユーザ名」に利用者番号、「パスフレーズ」に鍵ペアを作成した際に入力したものを入力、「RSA/DSA 鍵を使う」を選択し、「秘密鍵」に保存した秘密鍵のファイルを指定します。
（秘密鍵ファイルの選択画面では、拡張子「すべてのファイル(*.*)」を選択します）[OK]を押下すると接続されます。

SSH アクセス認証鍵生成サーバの利用方法― 29 ―

4.3 Windows の WinSCP から接続する方法
WinSCP から接続する場合は、PuTTY 形式の秘密鍵を用意する必要があります。初回接続時は、
4.3.1 の手順に従い、鍵サーバで生成した秘密鍵を PuTTY 形式に変換してください。
4.3.1 秘密鍵を PuTTY 形式に変換
鍵サーバで生成した秘密鍵をファイル名「id_rsa_cc」として「ドキュメント」以下に保存した場合(1) WinSCP のログイン画面から WinSCP 付属の鍵生成プログラム「PuTTYgen」を起動します。
（[ツール] 押下→[PuTTYgen を実行] を押下）
PuTTYgen がインストールされていない場合はインストールが必要です。

(2) [Load]を押下し、鍵サーバで生成した秘密鍵ファイルを選択して[開く]を押下します。
（秘密鍵ファイルの選択画面では、拡張子「All Files(*.*)」を選択します）

― 30 ―

SENAC Vol. 53, No. （2 2020. 4）(3) 鍵サーバで生成した秘密鍵のパスフレーズを入力し、[OK]を押下します。

(4) [Save private key]を押下すると、PuTTY 形式に変換された秘密鍵が保存されます。
（保存先／ファイル名は任意。拡張子は.ppk を推奨）

4.3.2 ログイン方法
PuTTY 形式の秘密鍵をファイル名「id_rsa_cc.ppk」として「ドキュメント」以下に保存した場合(1) 「ホスト名」を指定、「ユーザ名」に利用者番号を入力し、[設定]を押下する。

SSH アクセス認証鍵生成サーバの利用方法― 31 ―(2) 「SSH」→「認証」を選択し、「秘密鍵」に PuTTY 形式の秘密鍵のファイルを指定して[OK]を押下します。

(3) [ログイン]ボタンを押下します。

(4) パスフレーズを入力し、[OK]押下すると接続されます。

― 32 ―

SENAC Vol. 53, No. （2 2020. 4）

4.4 その他の OS／アプリケーションから接続する場合
各アプリケーションのヘルプを参照ください。

5.

おわりに

本稿では、SSH アクセス認証鍵生成サーバの利用方法を紹介しました。ご不明な点、ご質問等ございましたら、お気軽にセンターまでお問い合わせください。

SENAC Vol. 53, No. （2 2020. 4）― 33 ―［大規模科学計算システム］

アプリケーションサービスの紹介
情報部情報基盤課 共同利用支援係

はじめに
本センター大規模科学計算システムでは、分子軌道計算、数式処理、データ処理等の各アプリケーションソフ
トウェアをサービスしています。本稿では、並列コンピュータ LX 406Re-2 でサービスを行っているアプリケーションソフトウェアの紹介をします。
表 1. アプリケーションソフトウェアとサービスホスト
アプリケーションソフトウェア
分子軌道計算ソフトウェア

Gaussian16

反応経路自動探索プログラム

GRRM14

統合型数値計算ソフトウェア

Mathematica

対話型解析ソフトウェア

MATLAB

サービスホスト

front.cc.tohoku.ac.jp

アプリケーションソフトウェアの紹介は、以下の URL の本センター大規模科学計算システム Web ページにも掲載しています。
https://www.ss.cc.tohoku.ac.jp/application/index.html
本稿中の内容は 2020 年 4 月現在のものですので、アプリケーションソフトウェアのバージョンアップや利用方法の最新情報については、Web ページを随時ご確認ください。

ご利用の前にn リモートログイン
スーパーコンピュータ、並列コンピュータへリモートログインする手順です。SSH（Secure SHell）接続を行います。アプリケーションを利用する際は、並列コンピュータにログインします。GUI アプリケーションを利用する場合
は、GUI アプリケーションを利用する方法を合わせてご参照ください。
表 2. 計算機システムと日本語環境
システム
並列コンピュータ
LX 406Re-2

ホスト名

OS

日本語環境

front.cc.tohoku.ac.jp

Linux

UTF-8

SSH は通信路上のデータを暗号化することで安全性を高めたプログラムです。利用している端末が Linux,
macOS の場合は SSH クライアントソフトがインストールされています。インストールされていない場合は端末の管理者にご相談ください。
並列コンピュータの OS は Linux です。公開鍵暗号方式による認証のみ利用できます1。アカウント希望の場
合は共同利用支援係に利用申請し、利用者番号と初期パスワードを発行してもらいます。

1

パスワード認証方式は 2015 年 4 月 13 日で廃止しました。

― 34 ―

SENAC Vol. 53, No. （2 2020. 4）

並列コンピュータへの初回ログイン時には公開鍵と秘密鍵のペアを作成する必要があります。鍵ペアの作成

方法については本誌 26 ページの「SSH アクセス認証鍵生成サーバの利用方法」をご参照ください。
なお、他人名義の利用者番号でのシステム利用は禁止します。パスワード、秘密鍵およびパスフレーズの使い
回しは、不正アクセスのリスク（不正ログイン、クライアントのなりすまし、暗号化された通信の暴露、他サーバへの攻撃等）が非常に高く、大変危険です。利用者登録を行うことによる年間維持費等は発生しませんので、利用される方はそれぞれで利用申請をお願いいたします。

【Linux からのログイン】「ターミナル」、「端末」、「terminal」などの SSH クライアントソフトを起動します。コマンドを入力するプロンプトが表示され、コマンドの待ち受け状態になります。
リスト 1. 並列コンピュータへのログイン例（認証鍵生成サーバで作成した秘密鍵のファイル名を id_rsa_cc として~/.ssh 以下に保存した場合）
localhost$ ssh -i ~/.ssh/id_rsa_cc 利用者番号@front.cc.tohoku.ac.jp
Enter passphrase for key '/home/localname/.ssh/id_rsa_cc':パスフレーズを入力（初回接続時のメッセージ） : yes を入力

front1 $ （コマンド待ち状態）【macOS からのログイン】「ターミナル.app」を起動します。接続方法は上記と同じです。

【Windows からのログイン】
l SSH クライアントソフトのダウンロードとインストール
SSH クライアントソフトの一つである「Tera Term」というフリーソフトをインストールします。以下のページからダウンロードできます。2020 年 4 月現在の最新版は 4.105 です。ダウンロード後インストール作業を行ってください。
Tera Term ダウンロードページ：

https://sourceforge.jp/projects/ttssh2/l 並列コンピュータへの接続「ホスト名」を指定、「サービス」は SSH2 を選択し、[OK]を押下します。

アプリケーションサービスの紹介― 35 ―「ユーザ名」に利用者番号、「パスフレーズ」に鍵ペアを作成した際に入力したものを入力、「RSA/DSA 鍵を使う」を選択し、「秘密鍵」に保存した秘密鍵のファイルを指定します。
（秘密鍵ファイルの選択画面では、拡張子「すべてのファイル(*.*)」を選択します）[OK]を押下すると接続されます。

【シェルの初期設定】
大規模科学計算システムでは、 お勧めの初期環境設定を用意しています。 これによりパスなどの基本的な設定、また各アプリケーションの環境変数等が自動的に設定されます。これは、利用登録時に個々の ID にあらか
じめ行っていますので、 通常は作業の必要はありません。
アプリケーションが利用できないという場合には、 この設定が変更されていることが考えられます。 .cshrc ファ
イル(csh を利用する場合、センターの規定値) または .login ファイル（sh を利用する場合）に、センターで用意している初期設定ファイル /usr/skel/Cshrc または/usr/skel/Login を読み込む設定となっていることを確認してください。設定を変更した場合は、設定を反映させるためにログインし直してください。

【ファイル転送】l コマンドラインでのファイル転送
ローカル端末から「scp」、「sftp」コマンドが利用できます。どちらのコマンドも通信経路上は暗号化されていますので安全性の高いファイル転送ができます。利用方法についてはそれぞれのマニュアルをご参照ください。
l アプリケーションを利用したファイル転送
ファイル転送を行う代表的な GUI アプリケーションは Linux では「gftp」、Windows では「WinSCP」、macOSでは「FileZilla」などです。利用方法についてはそれぞれのマニュアルをご参照ください。アプリケーションの設定において、転送プロトコルは SSH2 を選択してください。通信経路上は暗号化されます。

― 36 ―

SENAC Vol. 53, No. （2 2020. 4）

n GUI アプリケーションを利用する方法
GUI を用いたアプリケーション（Mathematica, MATLAB）の実行には、ローカルマシンに X Window System
環境の設定が必要です。

【Unix, Linux からの利用】
標準で X Window System がインストールされています。ローカル端末から以下の様にログインしてください。
X Forwarding によりローカル画面にアプリケーション画面が表示されます。
リスト 2. Matlab を起動する場合（秘密鍵のファイル名を id_rsa_cc として~/.ssh 以下に作成した場合）
localhost$ ssh -i ~/.ssh/id_rsa_cc -X※ 利用者番号@front.cc.tohoku.ac.jp
Enter passphrase for key '/home/localname/.ssh/id_rsa_cc':パスフレーズを入力（初回接続時のメッセージ） : yes を入力

front1 $ matlab※ 大文字の“X”です。

【Windows からの利用】
l 商用のアプリケーションを利用する場合
Windows 用 X サーバは、X サーバソフトとしていくつかのメーカから販売されています。
・ASTEC-X （アステック・エックス）・Exceed（Open Text Exceed オープンテキスト・エクシード）
それぞれの利用方法について詳しくは各社の HP をご参照ください。どちらのソフトも無料評価版があります。
l Windows に仮想的な Linux をインストールする場合
Windows に「Oracle VM VirtualBox」（以下「VirtualBox」）という仮想化ソフトウェアをインストールし、その環境に Linux をインストールします。
「VirtualBox」は以下のページからダウンロードできます。「VirtualBox platform packages」（現在使用している OS に合ったもの）と「VirtualBox Extension Pack」の両方をダウンロードし、インストールを行ってください。インストール方法の詳細はマニュアルをご参照ください。2020 年 4 月現在の最新版は 6.1.4 です。
VirtualBox ダウンロード：

https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads

アプリケーションサービスの紹介― 37 ―

VirtualBox 6.1.4 の起動画面

Linux のディストリビューション、バージョンによっては GUI アプリケーションが正しく表示されない場合があります。センターで動作確認を行っているのは、lubuntu 18.10 です。以下のページからダウンロードし、Virtual
Box の仮想環境にインストールしてください。インストール方法の詳細は各マニュアルをご参照ください。
lubuntu ダウンロード：

https://lubuntu.me/

SSH クライアントソフト「LXTerminal」を起動し、 【Unix, Linux からの利用】 と同様に利用できます。
VirtualBox 上で動作する仮想Ｌｉｎｕｘ（lubuntu 18.10）【macOS からの利用】
macOS では X Window System 環境の「XQuartz」をインストールして下さい。Unix, Linux からの利用と同様に利用可能ですが、GUI アプリケーションによっては表示の不具合がある場合があります。その場合は、Windows に仮想的な Linux をインストールする場合 と同様の方法で、Linux をインストールしてご利用ください。
XQuartz ダウンロード：

https://www.xquartz.org/

― 38 ―

SENAC Vol. 53, No. （2 2020. 4）

アプリケーションソフトウェア
非経験的分子軌道計算プログラム

Gaussian16

反応経路自動探索プログラム

GRRM14

数式処理プログラム

Mathematica ※

科学技術計算言語

MATLAB ※※※ 東北大学の構成員のみ利用できます。
※※東北大学と岩手大学の構成員のみ利用できます。

非経験的分子軌道計算プログラム Gaussian16
Gaussian は、Carnegie-Mellon 大学の Pople を中心として開発された分子軌道計算プログラムパッケージです。広範囲にわたる非経験的モデルおよび半経験的モデルをサポートしています。
本センターの Gaussian には、以下のような特長があります。
•

最大 24 並列までの並列処理が行え、実行時間の短縮が可能です。

• スクラッチファイル(テンポラリファイル)を高速な SSD ディスクに置くことにより、ファイル入出力時間が短縮されます。

n サービスホスト・バージョン
front.cc.tohoku.ac.jp ・ Gaussian16 C.01
n 利用方法以下は Gaussian 利用方法の概要です。

【実行コマンド】
Gaussian のインプットファイルは、拡張子を .com とします。 (例： e2-01.com )インプットファイルを Windows のエディタで作成した場合、拡張子.com のファイルは Windows では実行ファ
イルと認識されるため、 誤ってダブルクリックなどでインプットファイルを実行しないようご注意ください。 また、ファイル転送ソフトで front に転送する際にはアスキーモードを指定し、転送してください。
front.cc.tohoku.ac.jp にログイン後、 subg16 コマンドにキュー名と入力プログラム名を指定することにより、バッチリクエストとして実行されます。リクエストはアプリケーション用の利用形態（経過時間無制限、最大並列数
24、最大メモリ 128GB）に投入します。
リスト 3. e2-01.com を解析するコマンド例(subg16 コマンドに入力ファイルを指定する際は拡張子 .com を省きます)[front1 ~]$ subg16 -q lx -b a e2-01

アプリケーションサービスの紹介― 39 ―【12 および 24 並列実行の指定】
本センターでサービスしている Gaussian では、12 および 24 並列での並列処理が可能です。大きな分子の解析にぜひご活用ください。
12 または 24 並列で実行するには、ルートセクションに Link 0 コマンドの%NProc=並列数を追加します。手入力の場合は、テキストエディタで先頭行に追加、 GaussView 等ではインプットファイル作成画面の Link 0 sectionの項に追加してください。

【使用メモリ量の指定】実行して「メモリ量が足りない」というエラーになった場合は、 Link 0 コマンド %Mem= で使用メモリ量を増やしてください。
リスト 4. 24 並列、メモリ 16GB の設定をしたインプットファイル e2-01.com を実行する例[front1 ~]$ cat e2-01.com ← イン プットファイルの内容を表示%NProc=24← 並列 数%Mem=16Gb← メモ リ量# RHF/6-31G(d) Pop=Full Test
Formaldehyde Single Point
0 1
C

0.

0.

0.

O

0.

1.22

0.

H

.94

-.54

0.

H -.94-.54

0.

[front1 ~]$ subg16 -q lx -b a e2-01【実行結果の確認】
計算が終了すると、インプットファイル名に拡張子.log がつけられた結果ファイル (例： e2-01.log )が作成されます。計算結果をはじめ、CPU 時間などの計算機使用量に関する情報もここに含まれます。
正常終了ならば、このファイルの末尾に 「Normal termination of Gaussian 16.」というメッセージが出力されます。ファイルの末尾を表示する tail コマンドで確認できます。
リスト 5. 実行結果の確認[front1 ~]$ tail e2-01.log:
Job cpu time:

0 days0 hours

0 minutes 30.7 seconds.

― 40 ―

File lengths (MBytes):

SENAC Vol. 53, No. （2 2020. 4）

RWF=

11 Int=0 D2E=

0 Chk=

8 Scr=

1

Normal termination of Gaussian 16 at Mon Apr 2 12:00:00 2019.

•

結果ファイルの詳細な見方は、マニュアル等をご参照ください。

【チェックポイントファイル】
チェックポイントファイルは、デフォルトで作成される結果ファイル（.log ファイル）より詳細な結果が出力され、計算のやり直しや結果を画像表示するためなどに使用されます。チェックポイントファイルを出力するには、ルートセクションに Link 0 コマンドの %Chk=チェックポイントファイル名 を追加します。

n マニュアル本センター本館 1 階 利用相談室に以下の資料を備えてあります。
•

電子構造論による化学の探求 第 3 版,ガウシアン社,2017•

Gaussian 09 User's Reference•

Gaussian 09 IOps Reference•

Gaussian 09 Online Manual, https://www.gaussian.com/•••

Gaussian プログラムによる量子化学計算マニュアル ： 堀憲次，丸善出版
すぐできる量子化学計算ビギナーズマニュアル ： 武次鉄也，講談社
すぐできる分子シミュレーションビギナーズマニュアル ： 長岡正隆，講談社•

Gaussian プログラムで学ぶ情報化学・計算化学実験 ： 堀憲次，丸善出版

Gaussian, GaussView 媒体貸出
東北大学では Gaussian および GaussView のサイトライセンスを取得しており、東北大学内のコンピュータに
インストールすることができます。東北大学所属の教職員または学生の利用が可能です。

n お申し込み
インストールに必要な情報をお知らせしますので、利用を希望される方はサイトライセンス利用申請書作成フォーム https://www.ss.cc.tohoku.ac.jp/application/cgi-bin/gaussian_license.html （東北大学内からのみアクセ
ス可能）で PDF ファイルを作成し、押印（またはサイン）の上、共同利用支援係までご送付（学内便またはメール添付）ください。なお、申請には東北大メール（Gmail）アドレスが必要です。

反応経路自動探索プログラム GRRM14
GRRM は、2002 年に東北大学（教授：大野公一、修士１年：前田理、当時）で制作が開始され、その後開発が進められて、2011 年に GRRM11、2014 年に GRRM14 が発表され、広く利用されるようになりました。
GRRM には、以下のような特長があります。

アプリケーションサービスの紹介― 41 ―• Gaussian プログラム（g09、g03）などの非経験的量子化学計算に基づいて、各化学式で表される構造や反応経路を自動的に探索します。
• 平衡構造から出発し、その周囲に存在する反応経路を、ポテンシャルの非調和下方歪みを検出して、系統的に調べ上げる超球面探索アルゴリズムが搭載されており、反応経路自動探索を行うことができます。
• 励起状態のポテンシャル交差を自動的に調べることができます。
• 解離した状態から、人工力誘起反応法で、反応経路を効率的に調べることができます。

n サービスホスト・バージョン
front.cc.tohoku.ac.jp ・ 14.01

n 利用方法
利用方法はセンターのホームページ（https://www.ss.cc.tohoku.ac.jp/application/grrm14.html）をご覧ください。

n GRRM プログラムの詳細
GRRM の詳細については、NPO 法人 量子化学探索研究所（https://iqce.jp/）を参照してください。また、
GRRM プログラムは現在さらに開発が進められています。利用法の詳細や新しい情報を得るには、開発者と連絡をとることをお勧めします。(連絡先アドレス：ohnok@m.tohoku.ac.jp)

n GRRM プログラムの文献と研究成果発表時の引用義務
GRRM14 を用いて得た成果を公表するときは、次のような形式で、著者名, プログラム名, version 名（GRRM
出力の log ファイル参照）を引用文献として記載してください。

S. Maeda, Y. Harabuchi, Y. Osada, T. Taketsugu, K. Morokuma, and K. Ohno, GRRM14,
Version 14.01, 2014.

また、GRRM プログラムに搭載されたオプションの詳細については、それぞれ下記の文献を参照してください。これらのオプションを利用して得た研究成果を公表する際には、次に示す GRRM に関する３つの基本文
献(1)-(3)および、下に示された各オプションに対応する文献を引用しなければなりません。
l GRRM:(1) K. Ohno, S. Maeda, A Scaled Hypersphere Search Method for the Topography of Reaction
Pathways on the Potential Energy Surface., Chem. Phys. Lett., 2004, 384, 277-282.; (2) S. Maeda, K.
Ohno, Global Mapping of Equilibrium and Transition Structures on Potential Energy Surfaces by the
Scaled Hypersphere Search Method: Applications to Ab Initio Surfaces of Formaldehyde and Propyne
Molecules., J. Phys. Chem. A, 2005, 109, 5742-5753.; (3) K. Ohno, S. Maeda, Global Reaction Route
Mapping on Potential Energy Surfaces of Formaldehyde, Formic Acid, and their Metal Substituted
Analogues., J. Phys. Chem. A, 2006, 110, 8933-8941.
l 2PSHS:S. Maeda, K. Ohno, A New Approach for Finding a Transition State Connecting a Reactant and a
Product without Initial Guess: Applications of the Scaled Hypersphere Search Method to Isomerization
Reactions of HCN, (H2O)2, and Alanine Dipeptide., Chem. Phys. Lett., 2005, 404, 95-99.

― 42 ―

SENAC Vol. 53, No. （2 2020. 4）

l SCW:
S. Maeda, K. Ohno, Conversion Pathways between a Fullerene and a Ring among C20 Clusters by aSphere Contracting Walk Method: Remarkable Difference in Local Potential Energy Landscapesaround the Fullerene and the Ring., J. Chem. Phys., 2006, 124, 174306/1-7.
l LADD, NLowest, NRUN:
S. Maeda, K. Ohno, Structures of Water Octamers (H2O)8: Exploration on Ab Initio Potential Energy
Surfaces by the Scaled Hypersphere Search Method., J. Phys. Chem. A, 2007, 111, 4527-4534.
l Frozen Atom:
S. Maeda, K. Ohno, Lowest Transition State for the Chirality-Determining Step in Ru{(R)-BINAP}Catalyzed Asymmetric Hydrogenation of Methyl-3-Oxobutanoate., J. Am. Chem. Soc., 2008, 130,17228-17229.
l External Atom:
S. Maeda, K. Ohno, K. Morokuma, An Automated and Systematic Transition Structure Explorer in
Large Flexible Molecular Systems Based on Combined Global Reaction Route Mapping andMicroiteration Methods., J. Chem. Theory Comput., 2009, 5, 2734-2743.
l OptX:
S. Maeda, K. Ohno, K. Morokuma, Updated Branching Plane for Finding Conical Intersections without
Coupling Derivative Vectors., J. Chem. Theory Comput., 2010, 6, 1538-1545.
l ModelF:
S. Maeda, K. Ohno, K. Morokuma, Automated Global Mapping of Minimum Energy Points on Seams of
Crossing by the Anharmonic Downward Distortion Following Method: A Case Study on H2CO., J. Phys.
Chem. A, 2009, 113, 1704-1710.; S. Maeda, K. Ohno, K. Morokuma, Exploring Multiple Potential
Energy Surfaces: Photochemistry of Small Carbonyl Compounds, Adv. Phys. Chem. 2012, 2012,
268124.
l Add Interaction and/or MC-AFIR:S. Maeda, K. Morokuma, A Systematic Method for Locating Transition Structures of A + B → X Type
Reactions., J. Chem. Phys., 2010, 132, 241102 (4 pages).; S. Maeda, K. Morokuma, Finding Reaction
Pathways of Type A + B → X: Toward Systematic Prediction of Reaction Mechanisms., J. Chem. Theory
Comput., 2011, 7, 2335-2345.

n マニュアルPDF 形式のマニュアルがセンターのホームページから参照できます。
•

GRRM プログラム利用ガイド•

GRRM の実行方法（東北大学サイバーサイエンスセンター編）

本センター本館 1 階 利用相談室に以下の資料を備えてあります。
•

GRRM14 User Manual（英語版）

数式処理プログラム Mathematica
Mathematica は Stephen Wolfram によって作られた、プログラミング言語を備えた数式処理システムです。
Mathematica の機能は、数値計算、記号計算、グラフィックスという 3 つに大別でき、この 3 つが一体となって使いやすいインタフェースを提供しています。

n サービスホスト・バージョン
front.cc.tohoku.ac.jp ・ version 12.0

アプリケーションサービスの紹介― 43 ―

n 利用方法【Mathematica の起動】
l GUI 版
GUI 版の Mathematica の起動には、並列コンピュータに接続する際に X forwarding の設定を行う必要があります。
リスト 6. GUI 版の起動方法
localhost$ ssh -i ~/.ssh/id_rsa_cc -X 利用者番号@front.cc.tohoku.ac.jp:[front1 ~]$ mathematica

リスト 7. テキスト版の起動方法
localhost$ ssh -i ~/.ssh/id_rsa_cc -X 利用者番号@front.cc.tohoku.ac.jp:[front1 ~]$ math•

Mathematica の基本的な使い方は、 マニュアル・参考資料 や、Web などをご参照ください。

n マニュアル・参考資料
参考資料
本センター本館１階 利用相談室に、以下の資料を備えてあります。
•

スティーブンウルフラム Mathematica ブック (日本語版) ： トッパン•

Mathematica 方法と応用 ： J.W. グレイ，サイエンティスト社•

Mathematica プログラミング技法 ： R. メーダー，トッパン•

入門 Mathematica ： 日本 Mathematica ユーザー会，東京電機大学出版局•

はやわかり Mathematica ： 榊原進，共立出版•

もっと Mathematica で数学を ： 吉田孝之，培風館

― 44 ―

SENAC Vol. 53, No. （2 2020. 4）

科学技術計算言語 MATLAB
MATLAB は高機能な数値計算機能と多彩な可視化機能を備えた技術計算ソフトウェアです。科学的、工学的分野の様々な数値計算(特に行列演算)、データ解析、シミュレーション、およびビジュアライゼーションのための統合環境を提供しています。

n サービスホスト・バージョン
front.cc.tohoku.ac.jp ・ R2019bn Toolbox
センターで導入している Toolbox です。
MATLAB
Simulink
Curve Fitting Toolbox
Communications System Toolbox
MATLAB Compiler
Control System Toolbox
DSP System Toolbox
Fuzzy Logic Toolbox
System Identification Toolbox
Image Processing Toolbox
MATLAB Corder
Model Predictive Control Toolbox
Neural Network Toolbox
Optimization Toolbox
Partial Differential Eauation Toolbox
Fixed-Point Toolbox
Robust Control Toolbox
Simulink Corder
Simulink Control Design
Signal Processing Toolbox
Symbolic Math Toolbox
Simulink Design Optimization
Statistics Toolbox
Simulink Verification and Validation
Wavelet Toolboxアプリケーションサービスの紹介― 45 ―

n 利用方法【MATLAB の起動】
l GUI 版
GUI 版 MATLAB の起動には、並列コンピュータに接続する際に X forwarding の設定を行う必要があります。
リスト 8. GUI 版 MATLAB の起動
localhost$ ssh -i ~/.ssh/id_rsa_cc -X 利用者番号@front.cc.tohoku.ac.jp:[front1 ~]$ matlabl テキスト版
GUI を使用せず、コマンドライン上で起動することもできます。
リスト 9. テキスト版 MATLAB の起動
localhost$ ssh -i ~/.ssh/id_rsa_cc 利用者番号@front.cc.tohoku.ac.jp:[front1 ~]$ matlab –nojvm –nosplash –nodesktop -nodisplay< M A T L A B (R) >Copyright 1984-2019 The MathWorks, Inc.
R2019b (9.7.0.1261785) 64-bit (glnxa64)
Nobember 27, 2019
To get started, type one of these: helpwin, helpdesk, or demo.
For product information, visit www.mathworks.com.
>>

― 46 ―

SENAC Vol. 53, No. （2 2020. 4）

l バッチ処理
MATLAB の組み込み並列処理機能を使用し、24 並列までの処理が可能です。最大メモリも 128GB まで利用可能です。大規模な計算にご利用ください。ただし、バッチ処理ではグラフ描画など画面出力のあるプログラ
ムや、対話的な処理は行えません。
function として作成した test を実行するためには以下の様なバッチリクエスト用シェルスクリプトファイルを作成します。リクエストはアプリケーション専用の利用形態に投入します。
リスト 10. バッチリクエストファイル[front1 ~] cat job-m#PBS –q lx -b a

←バッチリクエストファイルの中身を表示←アプリケーション専用の利用形態を指定

cd $PBS_O_WORKDIR
matlab –nojvm –nosplash –nodesktop -nodisplay –r test

以下のコマンドでリクエストを投入します。
リスト 11. リクエストの投入方法[front1 ~]$ qsub job-m
Request 12345.job submitted to queue: ap.

MATLAB の基本的な使い方は、 マニュアル・参考資料などをご参照ください。

n サンプルプログラム
MATLAB には豊富なデモがありますので、ご利用ください。MATLAB 上で、demo コマンドを実行すると、デモ画面が開きます。

n マニュアル・参考資料【マニュアル】
日本語オンラインマニュアルが公開されています。以下のページをご参照ください。
https://www.mathworks.co.jp/help/ja_JP/techdoc/index.html【参考資料】
本センター本館１階 利用相談室に、以下の資料を備えてあります。
MATLAB による制御理論の基礎 ： 野波健蔵，東京電機大学出版局
MATLAB による制御のためのシステム同定 ： 足立修一，東京電機大学出版局
だれでもわかる MATLAB ： 池原雅章，培風館

アプリケーションサービスの紹介― 47 ―

はやわかり MATLAB 第 2 版 ： 芦野隆一，共立出版
最新 MATLAB ハンドブック第 3 版 ： 小林一行，秀和システム
MATLAB グラフィックス集 ： 小国 力，朝倉書店
MATLAB と利用の実際 ： 小国 力，サイエンス社
MATLAB の総合応用 ： 高谷邦夫，森北出版
最新使える！MATLAB ： 青山貴伸，講談社
使える！MATLAB/Simulink プログラミング ： 青山貴伸，講談社
MATLAB による画像＆映像信号処理 ： 村松正吾，CQ 出版
Matlab によるグラフ描画 ： 西村竜一 (広報誌 SENAC Vol.37 No.1 (2004-1))
高機能数値計算・可視化機能ソフト MATLAB の基本的な使い方 ： 陳国曜 他(広報誌 SENAC Vol.46 No.3 (2013-7))

― 48 ―

SENAC Vol. 53, No. （2 2020. 4）[報 告]第 14 回 サイバーサイエンスセンターセミナー
テーマ：「中学生のための CG プログラミング講座」
開催日：令和元年 12 月 26 日(木)、27 日（金）会 場：東北大学サイバーサイエンスセンター
主 催：東北大学サイバーサイエンスセンター
共 催：東北大学 電気・情報系（工学研究科・情報科学研究科・医工学研究科）
協 賛：計測自動制御学会 東北支部
後 援：情報処理学会 東北支部
代 表：吉澤 誠（東北大学 サイバーサイエンスセンター）
顧 問：菅沼 拓夫（東北大学 サイバーサイエンスセンター）
幹 事：杉田 典大（東北大学 大学院工学研究科）
八巻 俊輔（東北大学 大学院工学研究科）
湯田 恵美（東北大学 大学院工学研究科）
参加者：６名概 要：わが国の小中学生の多くは、テレビゲームに夢中になっている。しかし、テレビゲームが高度な情報技術や数学的アルゴリズムに基づいて作られていることを理解している児童・生徒は、残念ながら少ないと思われる。この講座では、テレビゲーム、映画、アニメ、インターネット、バーチャルリアリティなどで多用されているコン
ピュータ・グラフィクス(CG)の構成方法や CG の基礎となる数学的アルゴリズムを、やさしいプログラミング技術を習得し、楽しみながら理解することで、日本が得意としている CG やテレビゲームを作るための工学技術や情報技術に興味を持っていただくことを目的としている。この講座に参加することによって、最近問題となっている子供たちの理科離れ・数学嫌い・ものづくりへの無関心を少しでも防ぐとともに、単なるゲーム・オタクになってしまうのではなく、数学的に高度な技能と幅広い文化的教養をもった未来のゲーム・クリエイタの卵が生まれるきっかけができると期待される

SENAC Vol. 53, No. （2 2020. 4）― 49 ―[Web 版大規模科学計算システムニュースより]
大規模科学計算システムニュースに掲載された記事の一部を転載しています。 http://www.ss.cc.tohoku.ac.jp/tayori/

令和 2 年度利用負担金について（No.293）
令和 2 年度の利用負担金は、表 1(大学・学術利用)、表 2(民間機関利用)のとおりとなります。なお、
今後電気料金が高騰した場合には、年度途中において負担経費を値上げする場合があります。あらかじめご了承ください。
区

分

項

目

演 算
負担経費

表１ 基本利用負担金【大学･学術利用】
利用
負 担 額
形態
利用ノード数 1(実行数、実行時間の制限有) 無料(備考２)
利用ノード数 1～32 まで
共有

スーパー
コンピュータ占有

経過時間 1 秒につき0.06 円

利用ノード数 33～256 まで 経過時間 1 秒につき(利用ノード数-32)×0.002 円+0.06 円
利用ノード数 257 以上
経過時間 1 秒につき(利用ノード数-256)×0.0016 円+0.508 円
利用ノード数 32
利用期間 3 ヶ月につき400,000 円
利用期間 6 ヶ月につき720,000 円
利用ノード数 64

利用期間 3 ヶ月につき利用期間 6 ヶ月につき720,000 円
1,300,000 円

利用ノード数 128

利用期間 3 ヶ月につき利用期間 6 ヶ月につき1,300,000 円
2,340,000 円

利用ノード数 1～6 まで
経過時間 1 秒につき0.04 円共有
利用ノード数 7～12 まで
経過時間 1 秒につき0.07 円
並列
利用ノード数 13～18 まで 経過時間 1 秒につき0.1 円
コンピュータ
利用ノード数 19～24 まで 経過時間 1 秒につき0.13 円占有
利用ノード数 1
利用期間 3 ヶ月につき160,000 円
利用期間 6 ヶ月につき320,000 円
5TB まで無料、追加容量 1TB につき年額
3,000 円

ファイル
負担経費
出力
大判プリンタによるカラープリント
フォト光沢用紙 1 枚につき
600 円
負担経費
クロス 1 枚につき1,200 円
備考
１ 負担額算定の基礎となる測定数量に端数が出た場合は、切り上げる。
２ 負担額が無料となるのは専用のジョブクラスで実行されたものとし、制限時間を超えた場合には強制終了する。
３ 占有利用期間は年度を超えないものとし、期間中に障害、メンテナンス作業が発生した場合においても、原則利用期間の延長はしない。また、利用期間が 3 ヶ月に満たない場合は、3 ヶ月の負担額を月割りした額とする。なお、占有利用期間中のファイル負担経費は 10TB まで無料とする。
４ ファイル負担経費については申請日から当該年度末までの料金とする。利用期間が 1 年に満たない場合は、月割りをもって計算した額とする。

― 50 ―

区

SENAC Vol. 53, No. （2 2020. 4）

分

項

目

演 算
負担経費

表２ 基本利用負担金【民間機関利用】
利用
負 担 額
形態
利用ノード数 1(実行数、実行時間の制限有) 無料(備考２)
利用ノード数 1～32 まで
共有

スーパー
コンピュータ占有

経過時間 1 秒につき

0.18 円

利用ノード数 33～256 まで 経過時間 1 秒につき(利用ノード数-32)×0.006 円+0.18 円
利用ノード数 257 以上
経過時間 1 秒につき(利用ノード数-256)×0.0048 円+1.524 円
利用ノード数 32 利用期間 3 ヶ月につき1,200,000 円
利用期間 6 ヶ月につき2,160,000 円
利用ノード数 64

利用期間 3 ヶ月につき利用期間 6 ヶ月につき2,160,000 円
3,900,000 円

利用ノード数 128

利用期間 3 ヶ月につき利用期間 6 ヶ月につき3,900,000 円
7,020,000 円

利用ノード数 1～6 まで
経過時間 1 秒につき0.12 円
利用ノード数 7～12 まで
経過時間 1 秒につき0.21 円
並列
利用ノード数 13～18 まで 経過時間 1 秒につき0.3 円
コンピュータ
利用ノード数 19～24 まで 経過時間 1 秒につき0.39 円占有
利用ノード数 1
利用期間 3 ヶ月につき480,000 円
利用期間 6 ヶ月につき960,000 円
5TB まで無料、追加容量 1TB につき年額
9,000 円
共有

ファイル
負担経費
出力
大判プリンタによるカラープリント
フォト光沢用紙 1 枚につき1,800 円
負担経費
クロス 1 枚につき3,600 円
備考
１ 負担額算定の基礎となる測定数量に端数が出た場合は、切り上げる。
２ 負担額が無料となるのは専用のジョブクラスで実行されたものとし、制限時間を超えた場合には強制終了する。
３ 占有利用期間は年度を超えないものとし、期間中に障害、メンテナンス作業が発生した場合においても、原則利用期間の延長はしない。また、利用期間が 3 ヶ月に満たない場合は、3 ヶ月の負担額を月割りした額とする。なお、占有利用期間中のファイル負担経費は 10TB まで無料とする。
４ ファイル負担経費については申請日から当該年度末までの料金とする。利用期間が 1 年に満たない場合は、月割りをもって計算した額とする。
（共同利用支援係）

科 学 技 術 計 算 言 語 M A T L A B の バ ージョンアップについて (No.293)
科学技術計算言語「MATLAB」のバージョンアップを行いましたのでお知らせいたします。
MATLAB は、アルゴリズム開発、データの可視化、数値計算を行うための高レベルなテクニカルコ
ンピューティング言語と対話型環境です。 MATLAB を利用することにより、C、C++、Fortran といった伝統的なプログラミング言語よりも短時間で科学技術計算の問題を解決することが可能です。

SENAC Vol. 53, No. （2 2020. 4）

バージョン名:バージョンアップ日:
サービスホスト:起動コマンド::― 51 ―

MATLAB R2019b2020 年 4 月 3 日 （金）front.cc.tohoku.ac.jp（並列コンピュータ）
matlab（GUI 版）
matlab -nosplash -nodesktop -nodisplay（テキスト版）

新機能の概要、機能の詳細、実行方法については開発元 Web サイト、およびセンターWeb サイトをご覧ください。
開発元 Web サイト
https://www.mathworks.co.jp/products/new_products/latest_features.html
センターWeb サイト
https://www.ss.cc.tohoku.ac.jp/application/matlab.html（共同利用支援係）

令和 2 年度共同研究について(No.294)
本センターでは、大規模科学計算システムの利用者と共同でプログラムやアルゴリズムを開発する
共同研究を行っています。今年度の募集に応募されたものについて共同研究専門部会で審査の結果、以下の 10 件が採択されましたのでお知らせします。
[A] 萌芽型課題
No. 申請者
A-1 有馬 卓司
A-2

春日

A-3

佐々木 大輔
高橋 俊
松岡 浩

A-4

貴志

[B] 一般課題
No. 申請者B-1 大山 聖
B-2

陳

強

B-3

塚原

隆裕

B-4

藤井

孝藏

B-5

前田

一郎

B-6

松下

洋介

所属
東京農工大学
大学院工学研究院
長野工業高等専門学校
電気電子工学科
金沢工業大学 工学部
東海大学 工学部
技術士事務所 ＡＩコンピ
ューティングラボ

研究課題
大規模電磁界解析を可能とする複数領域 FDTD法の開発に関する研究
MPI によるプリント基板の電磁界解析法の高速化
直交格子法による移動境界問題の解法に関する研究
リカレントニューラルネットワークによる高解
像度流体解析コードの開発

所属
宇宙航空研究開発機構
宇宙科学研究所
東北大学
大学院工学研究科
東京理科大学
理工学部
東京理科大学
工学部
三菱航空機株式会社

研究課題
自動車用タイヤ横溝の空力騒音予測

東北大学
大学院工学研究科

先進的な電磁界数値解析法の構築とその応用に関する研究
層流－乱流が共存する亜臨界遷移流れを対象とした大規模計算領域による直接数値解析
プラズマアクチュエータの新たな利用推進と関連課題解決に関する研究その２
民間航空機開発における大規模 CFD 解析の適用
範囲拡大
大きな熱損失を伴う乱流燃焼場への Flamelet
approach の適用（スーパーコンピューティング研究部、共同研究支援係）

― 52 ―

SENAC Vol. 53, No. （2 2020. 4）

計算科学・計算機科学人材育成のためのスーパーコンピュータ無償提供制度について(No.294)

東北大学サイバーサイエンスセンターでは、計算科学・計算機科学分野での教育貢献・人材育成を目的として、無料で大規模科学計算システムを利用できる制度を用意しております。提供の対象
は、大学院・学部での講義実習等の教育目的(卒業論文、修士論文、博士論文での利用を除く)に限ります。利用を希望される場合は以下の情報を添えて、講義開始の 2 週間前までに edu-prog@cc.tohoku.ac.jp
宛お申し込みください。
・講義担当者氏名・同所属・同連絡先（住所，電話，電子メール）・講義名・講義実施日時（１セメスターの中で実習を予定している回数）
・センター端末機室等での実習利用希望の有無（必要であれば予定日時）
・講師派遣の希望の有無
・講義シラバス
・講義ウェブ（もし用意されていれば）・受講者数（予定）・必要とする理由（利用目的：例えば、数値シミュレーションの研修を行うなど）・期待できる教育効果
・居住性チェックリストの提出（受講者に外国人が居る場合）
参照：http://www.ss.cc.tohoku.ac.jp/utilize/index.html#外国人利用者
・その他（センターへの要望等）
なお、講義終了後、報告書（広報誌 SENAC へ掲載）の提出をお願いいたします。
たくさんのお申し込みをお待ちしております。不明な点は、edu-prog@cc.tohoku.ac.jp までお問い合
わせください。
(スーパーコンピューティング研究部，共同利用支援係)

SENAC Vol. 53, No. （2 2020. 4）― 53 ―

民間企業利用サービスについて(No.294)
東北大学サイバーサイエンスセンターでは、社会貢献の一環として大学で開発された応用ソフト
ウェアとスーパーコンピュータを、民間企業の方が無償または有償にてご利用頂ける制度を用意しております。本サービスにおける利用課題区分は以下の２つとなります。
・大規模計算利用(有償利用)
・トライアルユース(無償利用)
詳細については以下を参照し、利用を希望される場合は共同利用支援係までお申し込みください。
http://www.ss.cc.tohoku.ac.jp/utilize/business.html【問い合わせ先】
共同利用支援係(022-795-6251,uketuke@cc.tohoku.ac.jp)(共同利用支援係)

大規模科学計算システムの機関（部局）単位で の利用について(No.294)

東北大学サイバーサイエンスセンターでは、大規模科学計算システムをご利用いただくにあたり、利用負担金を利用者単位のほか、機関（部局）単位で年間定額をお支払いいただくことで利用できるサービスも提供しております。このサービスは、機関（部局）単位でお申し込みいただくことにより、その構成員であれば、各研究室が個別に利用負担金を支払うことなく、下記システムを利用できる仕組みとなっております。
これまで計算機を利用する機会がなかった研究者による新たなニーズへの対応や研究室の計算機では実行できなかった大規模シミュレーションが実行可能であり、また自前で計算機を導入するためのコストや運用コストも削減可能です。すでにご利用いただいている機関（部局）からは、当初の予想を上回るご利用をいただき、ご好評をいただいております。
占有利用・共有利用については必要に応じて取り混ぜながら、ご予算に合わせて、年間定額により利用することが可能となっておりますので、ぜひご相談ください。
記【利用可能なシステム】
・スーパーコンピュータ（SX-ACE）
・並列コンピュータ（LX 406Re-2）
・ストレージシステム
・大判カラープリンター（光沢紙、ソフトクロス紙）【問い合わせ先】
共同利用支援係(022-795-6251,uketuke@cc.tohoku.ac.jp)（スーパーコンピューティング研究部，共同研究支援係，共同利用支援係）

― 54 ―

SENAC Vol. 53, No. （2 2020. 4）

新型コロナウイルス(COVID-19)対策への取り組みについて(No.295)

東北大学サイバーサイエンスセンターは HPCI（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）の一員として、新型コロナウイルス(COVID-19)対策に資する研究課題を臨時募集しています。
詳しくは以下のウェブサイトをご参照ください。
https://www.hpci-office.jp/pages/hpci_covid19
また、当センターの並列コンピュータは、利用者ジョブが実行されていない待機時に、分散コンピューティングプロジェクトの一つである Rosseta@home に計算リソースを提供することでもウイルス対策への貢献に努めています。
Rosetta@home については以下のウェブサイトをご参照ください。
http://boinc.bakerlab.org/rosetta/（スーパーコンピューティング研究部、共同研究支援係、共同利用支援係）

SENAC Vol. 53, No. （2 2020. 4）― 55 ―― SENAC 執筆要項 ―１．お寄せいただきたい投稿内容
サイバーサイエンスセンターでは、研究者・技術者・学生等の方々からの原稿を募集しております。
以下の内容で募集しておりますので、皆さまのご投稿をお待ちしております。なお、一般投稿いただ
いた方には、謝礼として負担金の一部を免除いたします。
・一般利用者の方々が関心をもたれる事項に関する論説・センターの計算機を利用して行った研究論文の概要
・プログラミングの実例と解説・センターに対する意見、要望
・利用者相互の情報交換

２．執筆にあたってご注意いただく事項(1)原稿は横書きです。
(2)術語以外は、「常用漢字」を用い、かなは「現代かなづかい」を用いるものとします。
(3)学術あるいは技術に関する原稿の場合、200 字～400 字程度のアブストラクトをつけてください。
(4)参考文献は通し番号を付し末尾に一括記載し、本文中の該当箇所に引用番号を記入ください。
・雑誌：著者,タイトル,雑誌名,巻,号,ページ,発行年
・書籍：著者,書名,ページ,発行所,発行年
３．原稿の提出方法
原稿のファイル形式は Word を標準としますが、PDF での提出も可能です。サイズ*は以下を参照してください。ファイルは電子メールで提出してください。
－Word の場合－
・用紙サイズ：A4
・余白：上＝30mm 下＝25mm 左右＝25mm 綴じ代＝0
・標準の文字数（45 文字 47 行）＜文字サイズ等の目安＞
・表題＝ゴシック体 14pt 中央 ・副題＝明朝体 12pt 中央
・氏名＝明朝体 10.5pt 中央
・所属＝明朝体 10.5pt 中央
・本文＝明朝体 10.5pt
・章・見出し番号＝ゴシック体 11pt～12pt*余白サイズ、文字数、文字サイズは目安とお考えください。
４．その他(1)執筆者には、希望により本誌（10 部以内の希望部数）と本誌 PDF 版を進呈します。
(2)一般投稿を頂いた方には謝礼として、負担金の一部を免除いたします。免除額は概ね 1 ページ
1 万円を目安とします。詳細は共同利用支援係までお問い合わせください。
(3)投稿予定の原稿が 15 ページを超す場合は共同利用支援係まで前もってご連絡ください。
(4)初回の校正は、執筆者が行って、誤植の防止をはかるものとします。
(5)原稿の提出先は次のとおりです。
東北大学サイバーサイエンスセンター内 情報部情報基盤課共同利用支援係
e-mail uketuke@cc.tohoku.ac.jp
TEL022-795-3406

― 56 ―

SENAC Vol. 53, No. （2 2020. 4）

スタッフ便り私ごとではございますが，2007 年 4 月からこれまでの 13 年間お世話になったサイバーサイエ
ンスセンターを離れることとなりました．在職中は，本学，本センターの教職員，利用者の皆様に限らず，高性能計算分野のコミュティの皆様には大変お世話になりました．あらためまして御礼申し上げます．サイバーサイエンスセンターにおいては，様々な分野の研究者の皆様とお会いし，新たな課題に挑戦させていただく機会を得るなど，大変充実した日々を過ごすことができました．また，当センター教職員，全国の基盤センターの皆様とは，「使い易い，使えるスーパーコ
ンピュータ」の実現に向けて，議論を重ね，試行錯誤をしながら，全国共同利用施設としての学
術情報基盤，我が国の高性能計算基盤の構築，運営に携われたことは，私にとって掛け替えのない貴重な経験でした．今後は本センターでの経験を活かして，教育，研究に真摯に取り組みながら，私自身，次のステップに進んで行きたいと思います．
昨今，大変な状況が続いておりますが，皆様無事に過ごされていること，一刻も早く事態が収束することを心から願っております．最後になりますが，サイバーサイエンスセンターはじめ全国の基盤センター，利用者の皆様のますますのご発展を祈念しております．(R.E)
この号が発行されるころにはどうなっておりますでしょうか？最近は，日を追うごとに緊迫感が増し，テレビを見てもインターネットでニュースを見ても世界中がコロナウィルスと戦っている情報で溢れています．クラスター，オーバーシュート，ロックダウンと日頃あまり聞きなれない言葉を耳にする機会も増えました．国内では，オリンピックも延期，色々なイベントが中止，延期を余儀なくされ，プロ野球は開幕せず，また楽しみにしていた海外サッカーも中断したまま再開の目途がたっていません．不要不急の外出自粛要請など，今まで経験したことのないようなことが起こっています．一刻も早く世界が落ち着くことを願っております．
さて，本センターのスーパーコンピュータは様々な研究分野で活用され，各分野の研究の重要なツールとして認識されております．今年度も新しい利用者のご利用をお待ちしております．(S.O)
サイバーサイエンスセンター・情報部情報基盤課スタッフ退職者と異動のお知らせ
2020.3.31 付け[退職]
江川 隆輔 スーパーコンピューティング研究部准教授（辞職・東京電機大学教授へ）
大川 俊治 情報部長兼情報基盤課長（定年退職）
2020.4.1 付け[転入]
八巻 俊輔 先端情報技術研究部助教（工学研究科助教から）
宇和野周一 情報基盤課長（宮城教育大学財務課長から）川村
眞 本部事務機構付課長（情報基盤担当）（情報推進課長から）早坂 和勝 会計係長（理学研究科経理課経理係長から）[転出]
吉田 貴子 会計係長（共通事務センター川内南キャンパス事務センター資産・調達係長へ）

SENAC 編集部会
滝沢寛之 水木敬明 後藤英昭 伊藤昭彦
早坂和勝 大泉健治 小野 敏 斉藤くみ子

編集・発行

印
開発中の青葉山キャンパス

刷

令和 2 年 5 月発行
東北大学
サイバーサイエンスセンター
仙台市青葉区荒巻字青葉 6-3
郵便番号 980-8578
株式会社 東誠社

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Vol.53 No.2 2020-4［共同研究成果］
非断熱分子動力学法の分子会合体への適用：
CO2 二量体カチオンの光解離反応シミュレーション…………………………………………前田 憲哲・菅野
学・花崎 浩太
中島 祐司・伊藤 悠吏・奥津 賢一
中野 元善・大下慶次郎・美齊津文典
河野 裕彦
リアルタイム津波浸水被害推計シミュレーションの性能評価…………………………………………撫佐 昭裕・岸谷 拓海・阿部 孝志
佐藤 佳彦・田野 邊睦・鈴木 崇之
村嶋 陽一・佐藤 雅之・小松 一彦
伊達進・越村 俊一・小林 広明
民間航空機開発における大規模 CFD 解析の適用（その４）…………………………………………………………………………前田

1

10

一郎

19

［大規模科学計算システム］
SSH アクセス認証鍵生成サーバの利用方法 ………………………………………………

26

アプリケーションサービスの紹介 …………………………………………………………

33

［報 告］
令和元年度サイバーサイエンスセンターセミナー報告…………………………………

48［Web 版大規模科学計算システムニュースより］
令和 2 年度の利用負担金について（No.293）………………………………………………

49

科学技術計算言語 MATLAB のバージョンアップについて（No.293）…………………

50

令和 2 年度共同研究について（No.294）……………………………………………………

51

計算科学・計算機科学人材育成のためのスーパーコンピュータ無償提供制度について（No.294）…………………………………

52

民間企業利用サービスについて（No.294）…………………………………………………

53

大規模科学計算システムの機関（部局）単位での利用について（No.294）……………

53

新型コロナウイルス（COVID-19）対策への取り組みについて（No.295） ……………

54

執筆要項 …………………………………………………………………………………………

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スタッフ便り ……………………………………………………………………………………

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