スーパーコンピュータシステム ジョブクラス制限値
Wisteria/BDEC-01 スーパーコンピュータシステム（Wisteria-O） ジョブクラス制限値（2022 年 8 月 2 日）
ノード数※２（最大コア数）

キュー名※１debug-o

1 ～

144

制限時間
（経過時間）(6,912)30 分

メモリー容量（ＧiＢ）※３

一般申込

公募制度
による申込

28

○

○

short-o
1 ～72(3,456)8 時間
28○○(regular-o)small-o
1 ～144(6,912)
48 時間
28
○
○
145 ～
576
(27,648)
medium-o〃〃○○
577 ～ 1,152(55,296)
large-o〃〃○○1,153 ～ 2,304(110,592)
x-large-o
24 時間
〃
○
○
priority-o
1 ～288(13,824)
48 時間
28
○
○
challenge-o
1 ～ 7,680(368,640)
24 時間
28
★
★
(interactive-o) ※４
1(48)
interactive-o_n1
2 時間
28
○
○
2 ～
12
(576)
interactive-o_n12
10 分
〃
○
○
prepost
1
(56)
6 時間
340
○
○
prepost1_n1 ～1(56) 1～6 時間
340○○
prepost4_n1
prepost1_n4
1 ～4(224) 1～6 時間
340○○
prepost1_n8
1 ～8(448) 1～6 時間
340○○★ 審査による課題選定の上，月１回の一定期間のみ利用可能（原則として月末処理日前日の朝～翌日朝）※１ キューの指定(〝#PJM -L “rscgrp=キュー名” ″) は，regular-o，debug-o，short-o を小文字で指定する
regular-o キューはノード数の指定（〝#PJM -L “node=ノード数” ″）でノード数別のキューに投入される※２ トークンの消費係数は 1 ノード当り 1.00。ただし priority-o は優先利用ノード群のためトークン消費係数は 1.50
※３ １ノード当りの利用者が利用可能なメモリー容量※４ インタラクティブジョブの起動は次のとおり （トークン消費なし）
pjsub --interact –g グループ名 -L “rscgrp=interactive-o,node=ノード数”

Wisteria/BDEC-01 スーパーコンピュータシステム（Wisteria-A） ジョブクラス制限値（2021 年 5 月 14 日）
メモリー
公募制度
ノード数・GPU 数※２
制限時間
容量（ＧiＢ）
キュー名※１
一般申込による申込（最大 GPU 数）（経過時間）※３

debug-a

GPU
専有申込

ノード固定

1 ノード

(8)

30 分

448

○

○

○

○

1 ～

2 ノード

(16)

2 時間

448

○

○

○

○

1 ～
3 ～
5 ～

2 ノード
4 ノード
8 ノード
1, 2, 4 GPU

(16)
(32)
(64)

48 時間
〃
24 時間
30 分

448
〃
〃
56

○
○
○
○

○
○
○
○

○
○
○
○

○
○
○
○

1, 2, 4 GPU

2 時間

56

○

○

○

○

1 GPU
2 GPU
4 GPU
1 ～ 39 ノード

48 時間
〃
24 時間
24 時間

56
〃
〃
448

○
○
○
★

○
○
○
★

○
○
○
★

○
○
○
★

(8) 任意 ※４
448
×
×
○
1 ノード
1 ノード
○
○
○
interactive-a ※５
10 分
56
(8)
○
○
○
share-interactive
〃
〃
1 GPU
★ 審査による課題選定の上，月１回の一定期間のみ利用可能（原則として月末処理日前日の朝～翌日朝）※１ キューの指定(〝#PJM -L “rscgrp=キュー名” ″) は，regular-a，debug-a，short-a を小文字で指定する
regular-a キューはノード数の指定（〝#PJM -L “node=ノード数” ″）でノード数別のキューに投入される※２ トークンの消費係数は 1GPU 当り 3.00
※３ １ノード当りの利用者が利用可能なメモリー容量※４ 申込ノード数の合計以内ならば，キュー名・制限時間（原則 48 時間以内）は相談の上，任意に設定可能※５ インタラクティブジョブの起動は次のとおり （トークン消費なし）
pjsub --interact –g グループ名 -L “rscgrp=interactive-a,node=ノード数”○

short-a(regular-a)
small-amedium-alarge-ashare-debug
share-short(share)share-1
share-2
share-4
challenge-a

(312)

任意

スーパーコンピューティングニュース

- 1 -

○
○

Vol. 26, No.1

2024

大規模共通ストレージシステム 利用負担金表
大規模共通ストレージシステム(第１世代、Ipomoea-01) 利用負担金表（2022 年 6 月 1 日）
区分負担金額（税込）【大学・公共機関等 7,200 円, 企業 8,640 円】（1TB の場合，年額）（ディスク容量ごとの負担金額は下表参照, 利用期間は 1 ヶ月単位で設定可）
利用者番号登録数
制限なし
並列ファイルシステム ディスク容量
1 TB[10 TB まで 1 TB 追加当たり]
10 TB[100 TB まで 1 TB 追加当たり]
100 TB[1,000 TB まで 1 TB 追加当たり]
1,000 TB
[以降 1 TB 追加当たり]

一般申込

大学・公共機関等
7,200 円/年
[4,200 円/年]
45,000 円/年[3,000 円/年]
315,000 円/年[2,400 円/年]
2,475,000 円/年[2,100 円/年]

企業
8,640 円/年
[5,040 円/年]
54,000 円/年[3,600 円/年]
378,000 円/年[2,880 円/年]
2,970,000 円/年[2,520 円/年]

※ 東京大学情報基盤センターのスーパーコンピュータシステムのいずれかに利用者番号（教育利用，講習会を除く）を有する場合，利用者ごとにディスク容量 5 TB を無償で付与し、グループごとに登録されているシステム（トークン移行先のシステムを除く）で付与されているディスク容量の 15%を無償で付与する。いずれも申込不要。
申込時点のディスク容量に応じて，1 TB 追加当たりの負担金額は下表参照（無償で付与されたディスク容量は「申込時点のディスク容量」に含まない）

ディスク容量追加

申込時点のディスク容量
1 TB 未満
1 TB 以上
10 TB 未満
10 TB 以上
100 TB 未満
100 TB 以上 1,000 TB 未満
1,000 TB 以上

大学・公共機関等
7,200 円/年
4,200 円/年
3,000 円/年
2,400 円/年
2,100 円/年

企業
8,640 円/年
5,040 円/年
3,600 円/年
2,880 円/年
2,520 円/年

※利用期間については利用開始月から当該年度のサービス終了月までとし，年度を超えないものとする。利用期間の指定がある場合は利用終了月までとする。
※ディスク容量は利用期間内に限り有効とし，利用終了後に残存しているデータは削除するものとする。
※ディスク容量追加の負担金額は追加単位額に追加する資源量および利用期間を乗じたものとする。
※ファイル，ディレクトリの総数制限についてはディスク容量に比例した値を別途定めるものとする。

スーパーコンピューティングニュース- 2 -Vol. 26, No.1

2024ᕳ㢌ゝ㸸ࠕィ⟬࣭ࢹ࣮ࢱ࣭Ꮫ⩦ࠖ⼥ྜ࡜ࡑࡢඛ࡟࠶ࡿࡶࡢ୰ ᓥ ◊ ࿃ᮾி኱Ꮫ᝟ሗᇶ┙ࢭࣥࢱ࣮᪂ࡋ࠸ᖺ㸪2024 ᖺࡢึࡵ࡟࠶ࡓࡗ࡚㸪ⓙࡉࡲ࡜ࡈᐙ᪘㸪ࡈ཭ே㸪࿘ᅖࡢⓙࡉࡲࡢࡈ೺ᗣ㸪ࡑࡋ࡚ୡ⏺ࡢᖹ࿴ࢆᚰ࠿ࡽ࠾♳ࡾ⏦ࡋୖࡆࡿ࡜࡜ࡶ࡟㸪2024 ᖺ 1 ᭶ࡢ⬟Ⓩ༙ᓥᆅ㟈࡛⿕⅏ࡉࢀࡓⓙᵝ࡟࠾ぢ⯙࠸⏦ࡋୖࡆࡲࡍࠋ
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https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/supercomputer/obcx/service/
2 https://www.jcahpc.jp/
3 https://h3-open-bdec.cc.u-tokyo.ac.jp/
4 https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/public/VOL25/No1/02_202301prefatory-2.pdf
5 https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/supercomputer/gpu_porting.phpスーパーコンピューティングニュース- 1 1Vol. 26, No.1

2024఍㸪ẖ᭶ࡢࠕ┦ㄯ఍ࠖ࡞࡝ᵝࠎ࡞ദࡋࡀ࠶ࡾࡲࡍࠋࡇࢀ࠿ࡽ࢔ࣉࣜࢣ࣮ࢩࣙࣥࡢ⛣᳜࡟ྲྀࡾ⤌ࢇ࡛ࡳࡼ࠺࡜⪃࠼࡚࠾ࡽࢀࡿⓙᵝࡶ᫝㠀࠾Ẽ㍍࡟ཧຍ㸪ࡈ┦ㄯࡃࡔࡉ࠸ࠋ2023 ᖺ 10 ᭶ᮎ࡟ࡣ㸪
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7 https://jhpcn-kyoten.itc.u-tokyo.ac.jp/ja/
8 https://chat.openai.com
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スーパーコンピューティングニュースVol. 26, No.1 2024
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スーパーコンピューティングニュース- 4 -Vol. 26, No.1

2024

センターから
サービス休止等のお知らせ
2024 年 1 月下旬からの計算機及びストレージシステムのサービス予定は以下のとおりです。
Wisteria/BDEC-01 スーパーコンピュータシステム○ Wisteria/BDEC-01 スーパーコンピュータシステム サービス休止のお知らせ
日 付

利用者サービスセンター内作業1 月 26 日（金）9:00 ～ 22:00 までサービス休止

月末処理

2 月 22 日（木）9:00 ～ 22:00 までサービス休止

月末処理

3 月 29 日（金）～3/29 9:00 ～ 4/3 17:00 までサービス休止

年度末処理

4 月 3 日（水）・ Wisteria/BDEC-01 システムは，原則 24 時間サービスを行っています。
ただし，月末処理日 (原則として毎月最終金曜日) はサービスを停止します。

○ Wisteria/BDEC-01 スーパーコンピュータシステム 大規模 HPC チャレンジ のお知らせ（*）
大規模 HPC チャレンジ 実施期間
1 月 25 日 (木) 8:30 ～2 月 21 日 (水) 8:30 ～3 月 28 日 (木) 8:30 ～1 月 26 日 (金) 9:00 まで
2 月 22 日 (木) 9:00 まで
3 月 29 日 (金) 9:00 まで

・上記期間中，Wisteria/BDEC-01 の debug-o/a, short-o/a, regular-o/a, priority-o, interactive-o/a, prepost, share,share-debug, share-short, share-interactive, ノード固定及び講義用キューのサービスを休止します。
ログインノードは通常どおり利用できます。

大規模共通ストレージシステム（Ipomoea-01）○ Ipomoea-01 サービス休止のお知らせ
日 付
3 月 29 日（金）～4 月 3 日（水）利用者サービス
3/29 9:00 ～ 4/3 17:00 までサービス休止

センター内作業
年度末処理

・ Ipomoea-01 は，原則 24 時間サービスを行っています。
ただし，月末処理等実施のためサービスを停止する場合もあります。
・ Ipomoea-01 サービス休止期間中においては，他システムからのIpomoea-01 ストレージへのアクセスも行うことはできません。
【注意事項】・ サービス休止等の計画は原稿作成時の予定です。やむを得ずサービスを変更したり，休止したりする場合がありますので，最新の情報
は login 時のメッセージ及びスーパーコンピューティング部門の Web ページの運用スケジュール (https://www.cc.utokyo.ac.jp/supercomputer/schedule.php) をご確認ください。
・ 平日の 9:00～17:00 以外，休日 (土・日・祝日等) は，システム障害等でサービスが停止した場合，運転を継続できない場合があります。その場合は，その時間をもってサービスを中止しますのでご了承ください。
* Wisteria/BDEC-01 における大規模 HPC チャレンジについて、新型コロナウイルス感染症の状況次第で実施時間・実施条件の変更や、中止となる可能性があります。詳細は Web ページ(https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/guide/hpc/)をご覧ください。

スーパーコンピューティングニュース- 5 -Vol. 26, No.1

2024

システム変更等のお知らせ(2023.11.1 － 2023.12.31 変更)
1. ハードウェア
1.1 Wisteria/BDEC-01 スーパーコンピュータシステム… なし

1.2 Ipomoea-01 大規模共通ストレージシステム… なし

2. ソフトウェア
2.1 Red Hat Enterprise Linux 8 (Wisteria/BDEC-01)


Aquarius、ログインノード
NVIDIA HPC SDK



23.11

(2023.12.22)

9.0.83(2023.12.22)

Guacamole サーバ
Apache Tomcat

インストールを実施しました。利用方法については、利用支援ポータルのお知らせ、
またはドキュメント閲覧より利用手引書をご覧ください。
2.2 Red Hat Enterprise Linux 8 (Ipomoea-01)

スーパーコンピューティングニュース

- 6 -

… なし

Vol. 26, No.1

2024

最先端共同 HPC 基盤施設スーパーコンピュータシステム(OFP-Ⅱ)導入のお知らせ
スーパーコンピューティングチーム
Oakforest-PACS (OFP)システムの後継システムについて、「最先端共同 HPC 基盤施設スーパーコンピュータシステム(OFP-Ⅱ)」として最先端共同 HPC 基盤施設(JCAHPC)において共同調達(筑波大学計算科学研究センター、東京大学情報基盤センター)を進めておりました。Web ページ「最先端共同 HPC 基盤施設が「OFP-Ⅱ」の導入を決定」(https://www.cc.utokyo.ac.jp/supercomputer/ofp-II/service/introduction_OFP-II.php)でもお知らせしておりましたが、このたび納入システムが決まりましたので、お知らせいたします。
OFP-Ⅱは、2 つの計算ノード群(汎用 CPU ノード群、演算加速ノード群)、ログインノード群、共有ファイルシステム、管理サーバ群から構成されるシステムで、富士通株式会社が構築を担当します。
OFP-Ⅱの試験運用開始は、2025 年 1 月中を予定しております。サービス内容などの詳細は決まり次第、Web ページ、スーパーコンピューティングニュースなどでお知らせいたします。
1. システム構成
1.1 ハードウェア構成
OFP-Ⅱのシステム構成は以下の通りです (図 1、表 1、表 2)。
図 1. システム構成図

表 1. 全体構成項目

汎用 CPU ノード群

演算加速ノード群

総理論演算性能

1.29 PFLOPS

78.28 PFLOPS

総ノード数

190

1120

総メモリ容量23.75 TiB

220.02 TiB

総メモリバンド幅

608 TB/s

5.07 PB/s

ネットワークトポロジー

フルバイセクション Fat Free

フルバイセクション Fat Tree

ファイルシステム

Lustre (DDN EXAScaler)

サーバ(OSS)DDN ES400NVX2

共有ファイサーバ(OSS)数

10

ルシステム

ストレージ容量

10.32 PB

ストレージ
データ転送速度

スーパーコンピューティングニュース

1.0 TB/s- 7 -Vol. 26, No.12024

表 2. ノード構成
項目

汎用 CPU ノード群

マシン名
プロセッサ名演算加速ノード群

FUJITSU Server PRIMERGY

Supermicro

CX2550 M7

ARS-111GL-DNHR-LCC

Intel Xeon Max 9480

NVIDIA Grace CPU
Arm Neoverse V2 CPU

CPU

GPU

プロセッサ数(コア数)

2 (56 + 56)

1 (72)

周波数

1.9 GHz

2.6 GHz

理論演算性能6.8096 TFLOPS

2.995 TFLOPS

メモリ容量

128 GiB

111.7 GiB

メモリ帯域幅

3.2 TB/s

512 GB/s

プロセッサ名NVIDIA Hopper H100 GPU

搭載数

1

理論演算性能66.9 TFLOPS

メモリ容量89.4 GiB―

メモリ帯域幅4,022 GB/s

CPU-GPU 間接続

NVLink Chip-2-Chip interconnect(片方向 450 GB/s)

SSD

NVMe SSD 1.92 TB (PCIe Gen4 x4)

冷却方式

水冷

水冷

インターコネクト

InfiniBand NDR200 (200Gbps)

InfiniBand NDR200 (200Gbps)

1.2 ソフトウェア構成
OFP-Ⅱのソフトウェア構成は、以下の通りです (表 3)。
表 3. ソフトウェア構成
汎用 CPU ノード群

演算加速ノード群

OS

Rocky Linux 9 (ログインノードは Red Hat Enterprise Linux 9)

ジョブスケジューラ

PBS Professional
GNU コンパイラ
Intel コンパイラ

コンパイラ

NVIDIA HPC SDK

Fortran77/90/95/2003/2008

Fortran77/90/95/2003/2008

C、C++

C、C++
OpenMP、OpenACC
NVIDIA CUDA Toolkit
CUDA C
CUDA C++

メッセージ通信ライブラリ

Intel MPI

Open MPI―

cuBLAS、cuSPARSE、cuFFT、MAGMA、cuDNN、NCCL

ライブラリ

BLAS、CBLAS、LAPACK、ScaLAPACK、SuperLU、SuperLU MT、SuperLU
DIST、METIS、MT-METIS、ParMETIS、Scotch、PT-Scotch、PETSc、Trillinos、FFTW、GNU Scientific Library、NetCDF、Parallel netCDF、 HDF5、Parallel HDF5、OpenCV、Xabclib、ppOpen-HPC、MassiveThreads、Standard
Template Library (STL)、Boost C++

アプリケーション

スーパーコンピューティングニュース

OpenFOAM、ABINIT-MP、PHASE、FrontFlow/blue、FrontISTR、REVOCAP-- 8 -Vol. 26, No.1

2024

Coupler、REVOCAP-Refiner、OpenMX、MODYLAS、GROMACS、BLAST、R
packages、bioconductor、BioPerl、BioRuby、BWA、GATK、SAMtools、Quantum ESPRESSO、Xcrypt、ROOT、Geant4、LAMMPS、CP2K、
NWChem、DeepVariant、Paraview、Vislt、POV-Ray、TensorFlow、
PyTorch、JAX、Keras、Horovod、MXNet、Miniforge、Kokkos
autoconf、automake、bash、bzip2、cvs、emacs、findutils、gawk、gdb、
make、grep、gnuplot、gzip、less、m4、python、perl、ruby、screen、sed、
フリーソフトウェア

subversion、tar、tcsh、tcl、vim、zsh、git など
Julia、CMake、Ninja、Java JDKGrid Community Toolkit、Gfarm、FUSE

コンテナ仮想化

スーパーコンピューティングニュース

Apptainer、Singularity Community Edition、- 9 -Vol. 26, No.1

2024年度の利用申込（新規・継続）について
情報戦略課研究支援チーム
情報基盤センタースーパーコンピューティング部門

 年度のスーパーコンピュータシステム利用申込（新規・継続）は下記のとおり取り扱い
ます。利用申込の内容によって、利用申込期限が異なりますのでご注意ください。
なお、この情報は本稿作成時点での内容のため、変更する場合があります。最新の情報については、スーパーコンピューティング部門:HEページ（KWWSVZZZFFXWRN\RDFMS）でご確認ください。
また、年月からの利用に関する「利用登録のお知らせ」の送付については、年月
末を予定しておりますので、予めご了承ください。



１．新規利用申込
:LVWHULD%'(& >通常利用@年月下旬にスーパーコンピューティング部門:HEページ
（KWWSVZZZFFXWRN\RDFMS）にて年度版の利用申込サイトを公開します。スーパーコンピュータシステム利用規程等をよくお読みになり、利用申込を行ってください。
申込は随時受け付けますが、年月初めからのご利用を希望される場合は、利用申込期限までに手続きを行ってください。
なお、申込状況により利用のお断りもしくは希望セット数どおりの提供ができない場合があります。
■利用申込期限：年月日（金）（早めに手続きを行ってください）


企業利用、若手・女性利用、教育利用、講習会、大規模 HPC チャレンジ、萌芽共同研究公募課題「AI for HPC」
、学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点及び HPCI 等の公募制度による利用を除きます。

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スーパーコンピューティングニュース- 10 -

Vol. 26, No.1

2024

２．継続利用申込
:LVWHULD%'(& >通常利用@年月下旬に代表者の方に年度の登録内容を記載した「継続手続きの案内」を送付します。年度も継続利用される場合は、案内に従い、利用申込期限までに手続きを行ってください。
なお、申込状況により利用のお断りもしくは希望セット数どおりの提供ができない場合があります。
また、提供セット数の決定にあたっては、年度利用実績、研究成果登録状況等を参考にさせていただく場合があります。
■利用申込期限：年月日（金）（早めに手続きを行ってください）


３．問い合わせ先〒
千葉県柏市柏の葉（東京大学情報基盤センター内）
東京大学情報システム部
情報戦略課研究支援チーム
(PDLO：XNHWVXNH#FFXWRN\RDFMS

スーパーコンピューティングニュース- 11 -

Vol. 26, No.1

2024

東京⼤学柏キャンパス⼀般公開 2023
スーパーコンピューティング部門
2023 年度の東京大学柏キャンパス一般公開は 10 月 27 日(金)～28 日(土)に柏キャンパスにおいて、4 年ぶりとなる現地開催に戻し、開催されました。情報基盤センターは柏Ⅱキャンパスにおいて「柏Ⅱ（ツー）で情報通」をテーマに、スーパーコンピュータシステム「Wisteria/BDEC-01」とデー
タ活用社会創成プラットフォーム「mdx」の見学およびガイドツアーを実施し、各研究部門による講演やポスター展示、人工やまびこ装置「テレヤッホー」など多彩なイベントを実施しました。両日とも天候に恵まれ、初めての柏Ⅱキャンパス開催にも関わらず、多くの来場者がお越しくださいました。
なお、講演とポスター展示には国立情報学研究所からもご参加いただきました。
【2 日間の参加者】
情報基盤センター来場者 392 名

1 日目 110 名、2 日目 282 名

ガイドツアー参加者

1 日目 33 名、2 日目 74 名

107 名

講演会の様子柏Ⅱキャンパス正門

スパコン室見学ガイドツアー

人工やまびこ装置「テレヤッホー」

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ＮＳＣＣ議長ら、柏 II キャンパスを訪問
大林由尚
東京大学情報基盤センター
2023 年 11 月 10 日、シンガポール国立スーパーコンピューティングセンター（NSCC）の Quek
Gim Pew 所長らが東京大学柏 II キャンパスを訪問、情報基盤センターのスーパーコンピュータや mdx、産業総合研究所（産総研）柏センターのスーパーコンピュータ ABCI などを視察するとともに東京大学、産総研の研究者らと意見交換を行った。
NSCC の一行は、11 月 12 日から米国で開催される国際会議 SC23 に出席するための渡米に先立って日本へ立ち寄り、兵庫県神戸市の理化学研究所計算科学研究センター（理研 CCS）
、埼玉県和光市の理化学研究所本部、量子コンピュータ研究センターなどとともに、千葉県柏市の東京大学
柏 II キャンパスを訪問した。
理研 CCS の松岡聡センター長に伴われて東大柏 II キャンパスに到着した NSCC 一行は、
情報基
盤センターの会議室で東大情報基盤センターの中島研吾 スーパーコンピューティング研究部門長と華井雅俊 特任助教、
産総研情報技術研究部門の高野了成 サイバーフィジカルクラウド研究グループ長による情報基盤センターの計算機システム Wisteria/BDEC-01 や mdx、産総研柏セン
ターの計算機システム ABCI とそれらを用いた研究についての説明を聞き、意見交換を行ったのちに情報基盤センター、産総研柏センターのシステムの視察を行ない、次の視察地である理研和
光に向けて柏 II キャンパスを後にした。

スーパーコンピューティングニュース- -1 13- -Vol. 26, No.1

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スーパーコンピューティングニュース- 14 -

Vol. 26, No.1

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15:05 - 15:35
16:03 - 16:35
16:40 - 17:00
17:00 - 17:20
17:20 - 17:40
17:40 - 17:45

Kengo Nakajima (The University of Tokyo)
WelcomeElaine Raybourn (Sandia National Laboratories, USA)
Sociotechnical aspects of code collaborations
Osni Marques (Lawrence Berkeley National Laboratory, USA)
Parallel Eigensolvers Based on Minimization Strategies
Mitsuaki Kawamura (online) (The University of Tokyo)
Data accumulation in advanced research infrastructure for materials
Shinji Sumimoto (The University of Tokyo)
A System-wide Communication Library to Couple Multiple MPI programs
using h3-Open-SYS/WaitIO
Kazuya Yamazaki (The University of Tokyo)
Porting an atmospheric simulator to GPUs using OpenACC
Kengo Nakajima (The University of Tokyo)
Closing

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https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/events/ase/43/43.php
https://iciam2023.org/
https://www.sandia.gov/-emraybo/staff/elaine-m-raybourn-ph-d/
https://crd.lbl.gov/divisions/amcr/applied-mathematics-dept/scalable-solvers/members/staffmembers/osni-marques/
https://www.youtube.com/watch?v=FXuL3Mg_C_4

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スーパーコンピューティングニュース

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源や研究事例を紹介するポスターの展示やムービーの上映、パンフレット、グッズの配布なദࡋࡓࠕ+3&,6WLFNHU+XQWࠖࡢࢫࢸࢵ࣮࢝㓄ᕸࡶ⾜࠸ࠊᮇ㛫඲య࡛ᘏ࡭
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ࡢཧຍᶵ㛵࡜ඹྠ㛤どを行った他、高度情報科学技術研究機構(RIST) が HPCI の参加機関と共同開催した「HPCI
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StickerHunt」のステッカー配布も行い、期間全体で延べ 200 名以上の来場者があった。
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スーパーコンピューティングニュース- 21 -

Vol. 26, No.1

2024

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スーパーコンピューティングニュース- 22 -

Vol. 26, No.1

2024

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Vol. 26, No.1

2024

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スーパーコンピューティングニュース- 24 -

Vol. 26, No.1

2024

次世代銀河分光観測に向けたフィールドレベル解析の確立
大里 健
千葉大学 先進科学センター

１．はじめに現代の宇宙物理学は、電子や陽子といった通常の物質に加え、重力のみを通して相互作用する
ダークマターと空間の加速膨張を引き起こすエネルギー源であるダークエネルギーが宇宙を構成し、一般相対性理論によって記述される重力によって星や銀河といった構造が形成されるという描像を確立した。一方で、ダークマターとダークエネルギーの物理的実体は未だ解明されておらず、一般相対性理論とは異なる重力理論の可能性も排除できていないのが現状である。これまで提唱されてきた多数の宇宙モデルの中から一つを決定する有効な手段は、現実の宇宙の観測
結果と理論モデルによる予言とを統計的に照合することである。この研究分野は観測的宇宙論と呼ばれ、観測技術の向上も相まって近年急速な発展を遂げた。ダークマターは宇宙の物質の大部分を占めており、ダークエネルギーは宇宙膨張を加速させることで、重力による構造形成を妨に刻み込まれている。
げる働きがあるため、その性質もまた宇宙の物質分布（宇宙の大規模構造）
したがって、宇宙の大規模構造の観測は、重力の振る舞いや暗黒成分の物理的性質を解明する際に重要な役割を果たす。観測的宇宙論における最も基本的な観測とは、銀河の発する輝線の分光観測からその三次元位置を測定し、銀河の三次元地図を作成する銀河分光観測である。大規模構
造は宇宙の構造形成史を色濃く反映しているが、大部分がダークマターによって構成されているため、光学望遠鏡では直接姿を捉えられない。一方で、銀河は密度の高い場所で形成されるため、その空間分布は背景にある物質分布を反映している。したがって、銀河の三次元地図を元に、物質分布の三次元構造を間接的に描き出すことが可能である[1]。
これまで銀河分光観測のデータ解析においては、銀河分布の情報を要約した統計量が広く用いられてきた。具体的な統計量として、二点相関関数やそのフーリエ変換に対応するパワースペク
トルが挙げられる。統計量は理論的な取り扱いが容易である一方、統計量で表現できない情報が失われてしまうという問題がある。第 1 図に数値シミュレーションによって得られた現実的な宇宙モデルに基づいた宇宙の物質分布とそれと同じパワースペクトルを持つランダムな場（ランダ
ムガウス場）を示す。シミュレーションで得られた物質分布は密度の濃淡がより明確であり、重力によって密度の濃いところにより物質が集積するという性質を反映している。これらの図は目で見ても識別できるほど異なる形態を示しているが、パワースペクトルは完全に同一であり、パワースペクトルの情報だけでは両者を区別できないことを意味している。高次の統計量を考える
ことで、より多くの情報を引き出すことが可能であるが、情報の損失を防ぐには無限次の統計量が必要になる上、高次統計量の解析的な理論予言は計算量の観点から既に現実的ではない。そこ
で、場の持つ情報を最大限利用するため、フィールドレベル解析という手法が提唱された[2]。
これは初期宇宙の密度場から出発し、重力による非線形進化を解くことで、観測された時点における銀河分布と直接比較する手法である。したがって統計量に頼らず場の持つ全ての情報を解析に取り入れるため、観測で得られた情報を余すことなく用いることが可能である。

スーパーコンピューティングニュース- -1 25- -Vol. 26, No.1

2024

500

500

400

400

5

4

200

300
2

±

y [h°1 Mpc]

y [h°1 Mpc]

3
300

200
1
100

100

0

0

0
0

100

200

x [h

300

°1

400

0

500

100

200

300

400

500

°1

x [h°1 Mpc]

Mpc]

第 1 図: 数値シミュレーションで得られた宇宙の物質分布（左）とそれと同一のパワースペクトルを持つランダムガウス場（右）。
明るい場所は密度が高く、暗い場所は密度が低い。実際の宇宙の物質分布は三次元場であるが、ここでは薄い二次元スライスを示している。

２．フィールドレベル解析
次にフィールドレベル解析の詳細を解説する。フィールドレベル解析で推定する宇宙モデルは一般的に宇宙論パラメータというパラメータ（最大でも 10 個程度）で記述される。宇宙論パラ
メータの例として、ダークマターの総量や初期宇宙で生成された密度揺らぎの振幅などが挙げられる。統計量を用いた解析では主にこれら宇宙論パラメータのみを推定するが、フィールドレベ
ル解析では同時に宇宙の初期密度場そのものについても推定する。観測データが与えられたときのこれらパラメータの確率分布は以下のように与えられる。
1 X [δg,obs (x) δg,fwd (x; pcosmo , δin (x))]2
log P (pcosmo , δin (x)|δg,obs (x)) =+ const2 x
σ2

ここで pcosmoは宇宙論パラメータセット、 in (x)は初期密度場、 g,obs (x)は観測された銀河個数密度場であり、xは三次元座標である。フィールドレベル解析で重要な要素の一つが右辺に現れる非線形密度場 g,fwd (x; pcosmo , in (x))であり、これは重力による初期密度場の時間発展を考慮し、観測された時点で理論予言した銀河個数密度場を表している。この時間発展を解く理論モデルはフォワードモデルと呼ばれ、フィールドレベル解析の計算コストの大部分を占める。本研究ではフォワードモデルの具体的なモデルとして GridSPT [3, 4]を採用する。この GridSPT モデルは既存の手法と比較して、微細な構造の重力進化を精度良くかつ高速に解くことが可能である（第2 図）。右辺の意味するところは観測された場（ g,obs (x)）と予言された場（ g,fwd (x; pcosmo , in (x))）
が近い値を持つモデルがより尤もらしいということである。 2は場の分散であり、ここでは簡単のため場所によらず一定とする。
フィールドレベル解析は場の持つ情報を余すことなく考慮するため、従来の統計量を元にした解析と比べ宇宙論パラメータに対する制限は改善することが見込まれる。一方で、フィールドレ
ベル解析はフォワードモデルによる密度場の時間進化を計算する必要があり、統計量と比較するとより多くの計算量が必要となる。さらに、統計解析において初期密度場を推定するが、初期密度場は三次元グリッドとして定義されており、例えば観測した体積を空間一次元あたり 100 分割

スーパーコンピューティングニュース- 2- - 26

Vol. 26, No.1

2024

したとすると、合計で 106=100 万個のパラメータを推定する必要がある。このような多次元のパ
ラメータ空間において、現実的な時間の範囲内で確率分布をサンプリングするには工夫が必要となる。そこで、本研究では Graphic Processing Unit（GPU）を用いたフォワードモデルの高速化と Hamiltonian Monte Carlo 法（HMC 法）による効率的なサンプリング手法の実装に着手した。
GridSPT (z = 1)

1000

600

400

200

1.5

800

1.0

600

0.5

400

0.0

200

°0.5

±

y [h°1 Mpc]

800

y [h°1 Mpc]

Simulation (z = 1)

1000

0

0
0

200

400

x [h

600

°1

800

1000

0

200

400

600

800

1000

°1.0

x [h°1 Mpc]

Mpc]

第 2 図: GridSPT（左）と数値シミュレーション（右）で予言した宇宙の物質分布。
数値シミュレーションは物質分布の重力進化を非常に精度良く解くことが可能な一方、計算コストが非常に高い（1 日程度）。一方で GridSPT では数秒である程度のスケールまでシミュレーションと遜色ない時間発展した物
質場を予言することが出来る。

３．統計解析の高速化
まず、GridSPT フォワードモデルについて解説する。宇宙の物質分布は大スケールにおいて流体描像が有効であり、以下の Vlasov-Poisson 方程式系でその進化がよく記述される。
1@δ+ r · [(1 + δ)v] = 0
δt
a
1
1
@v
+ Hv + (v · r) · v = − r
δt
a
a
1 2
r = 4⇡G⇢m δa2

ここで tは時間、 は密度場の平均からのずれ1、 vは速度場、 aは宇宙の大きさを表すスケールフ
ァクター、 H = ȧ/a は宇宙の膨張率を表すハッブルパラメータである。第三式は重力の Poisson
方程式であり、 は重力ポテンシャル、Gは万有引力定数、 ⇢mは宇宙の平均物質密度である。初期の宇宙では密度揺らぎは小さく（ ⌧ 1）
、重力による非線形成長が進んでいない場合、これらの式を摂動展開し解析的な表式を得ることができる。結果のみ示すと、非線形な密度場 (x, t)と速度場の発散 ✓(x, t) ⌘ r · v(x, t)の展開式は以下のようになる。
XX
δ(x, t) =δn (x, t), ✓(x, t) =✓n (x, t),nn

正確な定義は δ(x) = (⇢(x) ⇢m )/⇢m であり、 ⇢(x)は密度場である。今後、密度を表す物理量として (x)を主に用いるため、こちらを密度場とも呼称する。
1

スーパーコンピューティングニュース- -3 27- -Vol. 26, No.1

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✓

δn (x, t)✓n (x, t)◆=2(2n + 3)(n − 1)✓

n + 12
3
2◆ nX1 ✓

1nm=1(rδm ) · un m + δm ✓n m
1 2
2 r (um · un m )◆ここで r · um ⌘ ✓mである。最低次の項は初期密度場で与えられる。
✓
◆
◆
✓
δ (x)
δ1 (x, t)= D+ (t) in✓1 (x, t)
δin (x)
ここで D+ (t)は線形成長率であり、宇宙論パラメータが与えられれば解析的に計算できる。したがって非線形な密度場 (x, t)は無限級数として表現されるが、現実の計算ではある次数で打ち切る必要がある。以後、5 次の項まで計算する。5 次までの寄与で数値シミュレーションをパーセ
ントレベルで精度良く再現できることが分かっている。
GridSPT の計算において、最も計算コストがかかる部分は多数回の三次元フーリエ変換である。
上式において、微分演算子が関わる項は全てフーリエ空間で計算する必要がある。このフーリエ変換にかかる計算量を削減するため、本研究では GPU を用いて計算を行なった。具体的には
Python ライブラリである JAX [5]を用いて GridSPT を実装した。Wisteria-A 環境 GPU（NVIDIA
A100）1 基で実行した結果、5 次までの GridSPT による非線形密度場の計算にかかる時間は 5 秒であった。一方、CPU (8 threads)を用いた場合 5 分程度時間を要しており、30 倍以上の高速化を実現した。JAX を用いる利点はもう一つあり、自動微分が実装されている点である。自動微分により確率分布のパラメータに対する勾配を自動的に計算し、HMC 法を利用することが可能になった。パラメータの次元が高次元となるフィールドレベル解析においては、HMC 法のような効率的な手法は不可欠である。

４．結果
ここでは実装したフィールドレベル解析の結果について述べる。まず、実際の観測データに適用する前に、数値シミュレーションのデータをフィールドレベル解析の観測データとして入力する。数値シミュレーションを実行する際に仮定された宇宙モデルがフィールドレベル解析によって正しく復元されるかを確かめることで、解析手法の妥当性を検証する。まず、確率分布のサン
プリングを行う前に、最良推定値、すなわち事後確率を最大化するパラメータが十分正解の値に近いか検証を行った。
Best-fit

1000

Initial condition

1000

1.5

1.0

800

800

400

600
0.0

±

y [h°1 Mpc]

y [h°1 Mpc]

0.5
600

400
°0.5
200

200

°1.0
0

0
0

200

400

600

800

0

1000

200

400

600

800

1000

°1.5

x [h°1 Mpc]

x [h°1 Mpc]

第 3 図: 推定された宇宙の初期密度分布（左）と実際のシミュレーションで初期条件として用いた初期密度分布（右）。

スーパーコンピューティングニュース- 4- - 28

Vol. 26, No.1

2024

k 3/2 P (k) [(h°1 Mpc)3/2 ]

175

150

125

100

75

50

Initial condition
GridSPT (Best-fit)

25

0.00

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

0.12

k [h/Mpc]
第 4 図: 推定された初期密度場（橙）と実際のシミュレーションで初期条件として用いた
初期密度分布（青）のパワースペクトル。
黒い点線は解析で用いた最大の波数を示す。フォワードモデルにおいてあまりに大きい波数（小スケール）は摂動展開の近似が破れ精度が悪くなるため、一般に大きいスケールに限って解析に用いる。

第 3 図に推定された宇宙の初期密度分布、第 4 図に初期密度分布のパワースペクトルの比較を示す。視覚的にも正しく初期密度場が見積もられており、パワースペクトルについてもシミュレー
ションで用いた初期密度場から計算した値と矛盾がないことが示された。現状、最良推定値のみ
ではなく、HMC 法を用いた確率分布のサンプリングについて計算を行っている段階である。

５．まとめ
宇宙物理学の最大の謎であるダークマター・ダークエネルギーの正体に迫るべく、大型の銀河分光観測が計画されている。その際、観測された銀河分布から如何に情報を引き出すか、ということが課題となっているが、フィールドレベル解析は原理的に場の持つ情報を余すことなく引き出せるという可能性を秘めている。本研究では、フィールドレベル解析で課題となっていた計算量の問題と高次元パラメータ空間での確率分布のサンプリングという問題に対して、GPU と自動微分を利用した HMC 法を用いて解決を試みた。実装した解析手法を数値シミュレーションで得られた現実的な宇宙の密度分布を基に初期密度場を推定した結果、正しい結果を復元できることを確認した。今後、HMC 法を用いた確率分布サンプリングを行い、既存の統計量と比較してフィー
ルドレベル解析が宇宙モデルに対するより強い制限を与えられるかどうか検証を行う。また、今回用いたシミュレーションは宇宙の物質分布を直接用いているが、本来観測されるのは銀河の分布である。物質分布を元に銀河分布を予言する手法である銀河バイアス展開法[6]という方法が提唱されており、今後はこの手法を実装することで現実的な設定におけるフィールドレベル解析の実装、そしてその妥当性を検証する。

謝辞本 研 究 は 東 京 大 学 情 報 基 盤 セ ン タ ー 2022 年 度 若 手 ・ 女 性 利 用 者 推 薦 課 題 と し て 、Wisteria/BDEC-01 Aquarius の利用支援を受けました。また科学研究費若手研究 22K14036「次世スーパーコンピューティングニュース- -5 29- -Vol. 26, No.12024

代銀河分光観測に向けたフィールドレベル宇宙論解析の確立」（代表：大里 健）として支援頂きました。これらの援助に感謝いたします。

参

考

文

献

[1] Aubourg E. et al., Physical Review D, 92, 123516 (2015)[2] Jasche J., Wandelt B. D., Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 432,
p.894-913 (2013)[3] Taruya A., Nishimichi T., Jeong D., Physical Review D, 98, 103532 (2018)[4] Taruya A., Nishimichi T., Jeong D., Physical Review D, 105, 103507 (2022)[5] Bradbury J. et al., JAX: composable transformations of Python+NumPy programs,
http://github.com/google/jax[6] Desjacques V., Jeong D., Schmidt F., Physics Reports, 733, p.1-193 (2018)

スーパーコンピューティングニュース- 6- - 30

Vol. 26, No.1

2024

Key roles of hydrodynamic interactions in protein folding
Jiaxing Yuan
Research Center for Advanced Science and Technology, The University of Tokyo

１．Introduction
Protein folding is a vital cellular process, orchestrating the creation of a complex
three-dimensional structure, known as the native state, through interactions among
amino acids (1). Recent strides in artificial intelligence have facilitated precise
predictions of the native structure formed by specific amino acid sequences (2, 3).
Despite these advancements, unraveling the non-equilibrium folding pathways to accessnative structures remains a formidable challenge in biophysics research (4–8).
Understanding folding pathways is crucial in protein folding, where significant kinetic
barriers often impede proteins from reaching their global free-energy minimum state,leading to the formation of metastable non-native intermediates (8). Proper folding is
indispensable for proteins' biological functions and human health, as misfolded
proteins can aggregate to form amorphous clusters or amyloid fibrils, contributing tovarious neurodegenerative diseases (9).
Variousexperimental

techniques,

including

X-ray

crystallography,

fluorescence

spectroscopy, nuclear magnetic resonance, circular dichroism spectroscopy, atomic force
microscopy, and magnetic tweezers, have been utilized to study protein folding kinetics.
These techniques have successfully unveiled the complexities of protein folding
dynamics, extending the observation time to hours and days. However, achieving highspatial and temporal resolution simultaneously in experimental folding studies remains
challenging. Molecular dynamics (MD) simulations offer an alternative approach,providing a detailed view of protein structure and dynamics at an extremely highspatiotemporal

resolution.

Nevertheless,MDsimulations

can

be

computationallyexpensive and are limited to timescales from microseconds to milliseconds. In contrast
to atomistic simulations, coarse-grained (CG) minimal models significantly reduce
computational costs, capturing essential protein folding features without delving into
microscopic details. This approach has significantly contributed to a profoundunderstanding of the fundamental mechanisms involved in protein folding.
Hydrodynamic interactions (HI) induced by solvent flow could significantly impact
protein folding, dynamically coupling the motion of amino acid residues. While theroles of HI in phase ordering kinetics of soft matter systems are well-established,less attention has been given to their effects on protein folding. Experimental
investigation is challenging due to the inherent incorporation of HI, making computer
simulations

more

suitable.

However,mostsimulations

have

neglected

momentumconservation, such as Langevin dynamics (LD) and Brownian dynamics (BD), leading to

スーパーコンピューティングニュース- -1 31- -Vol. 26, No.1

2024

varied reports on the effects of HI on protein folding. To date, all CG simulations ofprotein folding have employed the BD method incorporating the Rotne-Prager (RP) tensor
for modeling HI. However, the RP tensor cannot accurately account for the short-range
many-body aspects of HI due to fluid incompressibility, critical in preventing particles
from forming closely packed arrangements during protein folding, known as the "squeezing
flow effect." This short-range contribution is essential for accurately modeling nonequilibrium phase ordering kinetics.
This project employs the fluid particle dynamics (FPD) simulation method [10] based on
the direct computation of the Navier–Stokes equation to study the folding kinetics ofa four-α-helices bundle protein. The findings suggest that HI plays a significant rolein selecting fast folding pathways, preventing kinetic trapping, and accelerating
folding kinetics. The directional flow expedites collapsing dynamics during protein
folding, in line with prior knowledge. Importantly, incompressibility-induced squeezing
flow plays a substantial role in establishing proper hydrophobic contacts, preventing
the accumulation of non-native contacts and averting protein entrapment in local freeenergy minima. The impact of HI is most significant for a biologically relevant quench
depth,

highlighting

theircrucialrole

inproteinfolding,beyondprevious

considerations based on CG simulations neglecting the short-range many-body part of HI.

２．Simulation method
Our coarse-grained (CG) model features a representative four-α-helices bundle protein
positioned in a cubic three-dimensional (3D)-periodic box, incorporating many-bodyhydrodynamic interactions (HI) among particles using the fluid particle dynamics (FPD)
method. The four-α-helices bundle protein comprises four interconnected α-helices,
represented by beads of diameter σ, symbolizing three types of amino-acid residues:hydrophobic (red), hydrophilic (blue), and neutral (yellow) (Fig. 1).

Fig1: The native conformation of four-α-helices bundle protein.
Spherical beads interact through the Lennard-Jones (LJ) potential V LJ, incorporatingenergy coupling ε, harmonic bond potential Vbond, harmonic angle potential Vangle, anddihedral potential Vdihedral. The folding temperature Tf is defined as kBTf/ε ≃ 0.7, where
kB is the Boltzmann constant. In Figure 1, the native structure is illustrated, obtainedby gradually quenching the system to zero temperature. Folding simulations are conducted
as follows: an initial configuration is prepared through equilibrium simulations under

スーパーコンピューティングニュース- 2- - 32

Vol. 26, No.1

2024

the temperature kBTinit/ε = 1, followed by an immediate quenching of the system to T <Tf.

３．Simulation Results
As a reference system, we explore the folding kinetics using BD simulations without
incorporating HI (Fig. 2). We find only 3 out of 14 trajectories produce the correct
folded state, characterized by χ ≈ 0, before t ≈ 1.2 × 10 5 τBD (Fig. 2). We classify
these successful folding pathways into two types, depending on the chronological orderof folding and collapse: The collapse and folding occur almost concurrently for thetype I pathway (f1 in Fig. 2), whereas in the type II pathway (f2−f3 in Fig. 2), folding
is completed much later than the collapse. In the majority of instances, proteins aretrapped in unfolded intermediates with χ ≈ 0.2 − 0.4 despite being collapsed. Among
all the simulations we conducted, the quickest folding pathway has a folding time of
approximately tf ≈ 2 × 10 4 τBD . Even though the native structure of the four-αhelices bundle protein appears to be simple, the selection of indirect folding pathways
with slow relaxation dynamics is quite common.

Fig2: Temporal change of order parameter χ and protein volume for folded andunfolded trajectories in BD simulations. Here the protein volume is determined by
calculating the convex hull of amino-acid residues.
The situation becomes far more different when HI is included. Remarkably, we now
observe that 7 of the 14 trajectories show the correct folded state. In the remaining
simulations, the proteins have remained misfolded until the end of the simulation.
Note, however, that due to the available computational cost, the simulation time in
FPD is 7 ∼ 8 times shorter compared to BD. Thus, it is possible that some of theunfolded states eventually fold after waiting the same amount of time as in BD. Thus,
our results collectively show that HI helps select fast folding pathways to thenative state without being kinetically trapped, speeding up the folding kinetics
compared to its absence.

スーパーコンピューティングニュース- -3 33- -Vol. 26, No.1

2024

4．Conclusion and Outlook
In summary, we have unveiled the crucial roles of hydrodynamic interactions (HI) in
the folding kinetics of a four-α-helices bundle protein employing the fluid particle
dynamics (FPD) method (10). Our findings demonstrate that HI plays a pivotal role inselecting fast folding pathways, significantly accelerating folding kinetics compared
to its absence.
In living cells, our findings suggest that cells could leverage HI to favor fasterfolding

pathways,potentiallyreducingthelikelihoodofproteinaggregation.

Considering that many proteins and other biomolecules, such as RNA (73), have charged
components influencing folding kinetics through electrostatics, it is conceivable toextend

our

study

to

chargedbiomolecules

using

the

FPD

methodincorporating

electrostatic interactions and ion dynamics. The intriguing question of how organisms
have utilized HI during evolution remains, reflecting the remarkable adaptability andcreativity of life that has withstood natural selection.

References
1. Lesk A (2010) Introduction to protein science: architecture, function, and genomics.
(Oxford university press).
2. Jumper J, et al. (2021) Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold.
Nature 596(7873):583–589.
3. Roney JP, Ovchinnikov S (2022) State-of-the-art estimation of protein model accuracy
using AlphaFold. Phys. Rev. Lett. 129(23):238101.
4. Dobson CM (2003) Protein folding and misfolding. Nature 426(6968):884–890.
5. Thirumalai D, O’Brien EP, Morrison G, Hyeon C (2010) Theoretical perspectives onprotein folding. Annu. Rev. Biophys. 39(1):159–183.
6. Freddolino PL, Harrison CB, Liu Y, Schulten K (2010) Challenges in protein-folding
simulations. Nat. Phys. 6(10):751–758.
7. Gershenson A, Gierasch LM (2011) Protein folding in the cell: challenges andprogress. Curr. Opin. Struct. Biol. 21(1):32–41.
8. Englander SW, Mayne L (2014) The nature of protein folding pathways. Proc. Natl.
Acad. Sci.
9. Dobson CM (2002) Protein-misfolding diseases: Getting out of shape. Nature
418(6899):729–730.
10. Tanaka H, Araki T (2000) Simulation method of colloidal suspensions withhydrodynamic interactions: Fluid particle dynamics. Phys. Rev. Lett. 85(6):1338–
1341.

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計算科学概論（工学部物理工学科・理学部物理学科共通開講科目）
藤 堂 眞 治東京大学大学院理学系研究科
本稿では，2023 年度 S セメスターに実施した，計算科学概論（工学部物理工学科・理学部物理学科 4 年生対象，月曜 3 限）の内容について紹介する。東京大学では，計算物理学などの計算科学・工学から情報科学まで様々な学問領域の英知を結集した学際的研究教育プログラム「計算科学アライアンス1」が 2016 年 4 月より開始されている。本講義は，計算科学アライアンスの認定講義として 2017 年度より開講されているものである。
本講義では，計算科学の様々な分野で行なわれている研究やシミュレーション手法の概要を複数の教員によるオムニバス形式で紹介することで，計算科学の現状を俯瞰し，最先端の研究と手法についての知識を得ることを目的としている。また，学生の理解を深める工夫として，座学と実習をセットで行うことで，計算科学の各手法について実際に手を動かして体験できる場を準備している。表 1 に講義日程と各回の担当者，内容を示している。計算科学の幅広い分野に加えて，計算機科学分野も扱い，計 6 テーマのオムニバス形式で実施した。座学 1 回と実習 1 回の計 2 回を基本とし，第 2 回のみ，その内容から，座学 1 回のみとしている。
2020 年度，2021 年度は，新型コロナウイルスの感染拡大の影響により，完全オンライン講義となったが，2022 年度からは再び対面で実施している。本講義は最先端の計算科学の現状を知ることを目的としている。そのためにもスーパーコンピュータを使ったシミュレーションを体験することは重要であり，情報基盤センターの教育利用制度を利用してスーパーコンピュータ（Oakbridge-CX）を利用させて頂いた。実習では，学生が自身の PC から Oakbridge-CX にログイ
ンして行った。ほとんどの学生にとって，スーパーコンピュータの利用は初めてである。第 1，
3 回で，スーパーコンピュータの特性や並列プログラミングの基礎の学習と，Oakbridge-CX の利用方法，及び，OpenMP，MPI プログラミングの実習を行い、第 2 回で高性能計算機のアーキテ
クチャについて学んだ。第 4 回以降では，Oakbridge-CX も使用できることを前提として，各教員がテーマに沿った座学・実習を展開した。第 4，6 回では，有限要素法を例とした大規模疎行列
ソルバー，地震シミュレーションの紹介と有限要素法の SIMD 化，第 5，9 回では，高性能プロ
グラミングの実践として，ベクタ intrinsics 関数による演算の SIMD 化や，OpenMP によるマルチ
コア並列化を扱った。また，第 7，8 回では，密度汎関数電子状態計算により物質科学シミュレーションを，第 10，11 回では，並列化構造解析アプリケーションを扱った。
講義の成績は，各テーマ担当の教員が，講義・実習内容に関連したレポート課題を設定し，学生は合計 6 つの課題のうちから 3 つを選んで提出することで評価した。また，4 つ以上の課題を提出した場合はその内容に応じて加点することとした。35 名の学生が Oakbridge-CX のアカウン
トを取得し実習に取り組んだ。

1

https://www.compsci-alliance.jp/

スーパーコンピューティングニュース- 35 -

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2024

本講義の座学と実習を通じて，計算科学・計算機科学の最先端の研究に関する知識を得るだけ
でなく，実際に手を動かして，アプリケーション利用やプログラミングの実践的な実習ができた
ことが，学生にとって貴重な経験になっていれば幸いである。
表 1 講義日程・担当者・内容
回数
1
2
3

日付

担当者

内容

4 月 10 日(月)

吉本芳英

1

スーパーコンピュータと並列プログラミング(座学)

4 月 17 日(月)2

高性能計算機のアーキテクチャ (座学のみ)

1

スーパーコンピュータと並列プログラミング (実習)4 月 24 日(月)4

5 月 8 日(月)55 月 15 日(月)66 月 5 日(月)7

6 月 12 日(月)8

6 月 19 日(月)96 月 26 日(月)10

7 月 3 日(月)11

7 月 10 日(月)

中村 宏

吉本芳英
市村 強

3

藤田航平 3
田浦健次朗 4
市村 強 3
藤田航平 3

大規模疎行列ソルバー入門 (実習)
高性能プログラミングと性能測定 (座学)
大規模疎行列ソルバー入門 (実習)尾崎泰助 5

第一原理計算による物質科学研究 (座学・実習)

田浦健次朗 4高性能プログラミングと性能測定 (実習)奥田洋司 6並列 FEM と CAE (Computer Aided Engineering) (実習)

1. 大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻
2. 大学院情報理工学系研究科システム情報学専攻
3. 地震研究所計算地球科学研究センター
4. 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻
5. 物性研究所附属物質設計評価施設
6. 大学院新領域創成科学研究科人間環境学専攻

スーパーコンピューティングニュース- 36 -

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大学院工学系研究科電気系工学専攻修士実験
MPI による並列プログラミング入門
下川辺隆史・塙敏博
東京大学情報基盤センター
本稿は 2023 年 S1 タームに実施された大学院工学系研究科電気系工学専攻修士実験「MPI による並列プログラミング入門 」について紹介する。修士実験は同専攻の修士課程（1 年）の学生が 2 人または 3 人が 1 組となって，1 ターム（約 2 ヶ月）のうちに，各教員が提供する課題に基づき実習を行うもので，原則として受講者の専門とは異なる分野の課題を選択することとなっている。
科学技術シミュレーションにおいて大規模並列システムが広く使用されるようになったが，そのためには，並列計算プログラミングに関する知識と経験が必須である。本実験では，分散
並列システムにおいて広く使用されている MPI（Message Passing Interface）による並列プロ
グラミングについて講義，実習を行う。実習では情報基盤センターの Wisteria/BDEC-01 スーパ
ーコンピュータのシミュレーションノード群（Odyssey）を使用する。Wisteria/BDEC-01 は 2021
年に導入されたシステムであり，昨年度に引き続き，本年度も本実験で使用した。
本年度は 1 組，2 名の受講者があり，Zoom を用いてオンラインで実施した。下記内容について座学及び演習を行なった：•

Wisteria/BDEC-01 へのログイン•

MPI 並列プログラミング•

SPMD（Single Program Multiple Data）型パラダイムの習得•

MPI プログラムによる数値積分

スーパーコンピューティングニュース-- 137- -Vol. 26, No.1

2024

RIKEN International HPC Summer School 2023：Society5.0に向けて（RIKEN International HPC Summer School 2023 Toward Society 5.0）
中島研吾
東京大学情報基盤センター
理化学研究所計算科学研究センター
2023 年 9 月 11 日(月)～15 日(金)、「RIKEN International HPC Summer School 2023」1をオンラ
イン配信にて開催した。このスクールは計算科学技術分野の学生、若手研究者等の人材育成プ
ログラムとして 2018 年度より実施、
今回 5 度目の開催となる（2019 年度は IHPCSS（International
HPC Summer School）を神戸で開催したため、開催なし）。学生（大学院生）や研究者、民間企業の方、合計 47 名（うち海外から 23 名）の受講があった。
スクールでは、並列有限要素法、機械学習理論などに関連した並列計算機を使いこなすためのプログラミング手法の習得を目指した講義を受けながら、「Wisteria/BDEC-01（Odyssey）（東京大学情報基盤センター）」を用いた演習を行った。表 1 にスケジュールを示す。
参加者からは「 インストラクターの詳しい説明とわかりやすい実習がとても良かった。」「 講義の内容はとても興味深く、実習もとても役に立った。このサマースクールの参加者同士の意見交換の場が充実しているとさらに良いと思う。」「この研究所を訪れ、スパコンについて詳しく説明をしてもらいたい。」「このようなスクールは地域社会にとって非常に重要である。」などの意見が寄せられた。
表 1 講義・演習スケジュール
September 11 (Mon)
09:00-12:00

Introduction, 1D FEM

Nakajima

13:30-17:00

3D FEM

Nakajima

17:00-18:00

Fugaku Virtual Tour, Overview of Fugaku

ImamuraSeptember 12 (Tue)09:00-12:00

Road to Parallel FEM, Introduction to MPI (1/4)

Nakajima

13:30-18:00

Introduction to MPI (2/4)

Nakajima

September 13 (Wed)09:00-12:00

Introduction to MPI (3/4)

Nakajima

13:30-15:00

Introduction to MPI (4/4)

Nakajima

15:00-18:00

Parallel FEM (1/2)

Nakajima

September 14 (Thu)
09:00-12:00

Parallel FEM (2/2)

Nakajima

13:30-15:00

Parallel Visualization

Nakajima

15:00-18:00

OpenMP/MPI Hybrid

Nakajima

September 15 (Fri)
09:00-12:00

PETSc

Imamura13:30-17:30

CNN

Imamura17:30-

ClosingAll1

https://www.r-ccs.riken.jp/en/outreach/schools/20230911-1/

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第 1 回 Wisteria/BDEC-01(Odyssey)を使った「富岳」講習会（実習付き） 教育利⽤報告⼩林寛

⾼度情報科学技術研究機構神⼾センター
1.

はじめに

2023 年 12 ⽉ 12 ⽇（⽕）、東京⼤学情報基盤センター共催、理化学研究所計算科学研究センター協⼒の下、「第 1 回 Wisteria/BDEC-01(Odyssey)を使った「富岳」講習会（実習付き）」をオンラインで開催した。本講習会の⽬的は、講義と東京⼤学情報基盤センターの Wisteria/BDEC-01(Odyssey:シミュレーションノ
ード群、以下「Odyssey」)を⽤いた実習を通し、A64FX を搭載したシステムの利⽤への理解を深め、⼤規模システムである Odyssey および「富岳」を効率良く利⽤するための技術的知⾒を習得することにある。

2.

開催状況

本講習会には 16 名の受講申し込みがあり、受講者は 13 名（⼤学・研究機関教職員：7 名、⼤学院⽣：3 名、企業の⽅：3 名）であった。
プログラムは、前半（160 分）は簡単なデモを交えた講義、後半（80 分）は Zoomのブレイクアウトルームを使った少⼈数による実習を⾏った。なお、実際に実習まで参加した受講者は 10 名であった。
内容は、以下の項⽬について講義・実習を⾏った。

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単⼀プロセッサーコアの効率的な利⽤
キャッシュの有効利⽤

共有メモリと OpenMP によるスレッド並列
MPI によるノード間通信の特性
ハイブリッド並列（MPI + OpenMP）

各項⽬の中では、RIST で準備したサンプルコードや著名なオープンソースのベンチマークコードの題材とし、A64FX を搭載システムにおける最適化⼿法、数値計算ライブラリの利⽤、そして性能評価について講義した。
Odyssey を⽤いた、最⼤ 12 ノードの利⽤を想定した実習では、受講者を 3 つのブレイクアウトルームに分け (ルームあたり 3-4 名)、各ブレイクアウトルームに TA を配置し、きめ細かなサポートができるよう⼯夫した。
なお、本講義で使⽤した資料およびサンプルコードは、講習会の開催案内ページ（https://www.hpci-office.jp/events/seminars/seminar_odyssey_231212）で公開

スーパーコンピューティングニュース- 39 -

Vol. 26, No.1

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している。
3.

アンケート結果

講習会終了後に実施した受講者アンケートの結果を表１に⽰す。

質問

所属機関
区分

表１ アンケート結果（有効回答数 9）
回答

⼤学等

研究機関

⺠間企業

その他

―

満⾜度

満⾜

やや満⾜

やや不満

不満

―

レベル

⾼すぎた

やや⾼い

ちょうど良

やや低い

低すぎた

1

6

2

0

0

1

2

理解度

コメント
等

7
5

よく理解
できた
0

l
l
l

0
3

2
1

い

0
0

まあまあ理 どちらとも あまり理解で
解できた
⾔えない
きなかった
6

―
―

ほとんど理解できなかった0

ハンズオンのサポート体制に感動しました。この度はありがとうございました。
⾊々勉強になりました。複雑な点も結構ありますが担当様たち説明して下さったので助かりました。
内容が⾮常に⾯⽩く、より深く理解したいので、時間が⾜りな
かったように感じます。より⻑丁場なものもあれば嬉しいです。また、全テーマの講義を⾏ってからハンズオンを⾏う形式でしたが、2〜3 テーマ分の講義とハンズオンを交互に⾏う形式
だとより理解がしやすいようにも感じました。
受講者の満⾜度（「満⾜」と「やや満⾜」の占める割合）は 89%と⾼いものであった。
内容のレベルについては、やや⾼いと感じている⼈が多かった⼀⽅、理解度は 67%の受講者が「まあまあ理解できた」という回答で、全般的に難しい内容ながらも、満⾜度・理解度が⾼い結果となっている。
コメントから、内容や実習（ハンズオン）については⾮常に好意的な評価だと考えている。⼀⽅、開催時間やプログラム構成（講義と実習の順番）については、⼯夫の余地があるとの指摘があった。これらの結果を今後の RIST における講習会運営に活かしたいと考えている。

以上

スーパーコンピューティングニュース- 40 -

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スーパーコンピューティングニュース- 41 -

Vol. 26, No.1

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スーパーコンピューティングニュース- 42 -

Vol. 26, No.1

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スーパーコンピューティングニュース- 43 -

Vol. 26, No.1

2024

第 218 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会「A64FX プログラミング入門」
下川辺 隆史東京大学情報基盤センター
2023 年 10 月 31 日（火）に、第 218 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会「A64FX
プログラミング入門」が開催されました。本講習会では、A64FX という 48 コア搭載された CPU
において、性能を引き出す手法を学びます。A64FX のアーキテクチャ、プロファイラを使った性能ボトルネックの推定、簡単な最適化手法の説明と実習を行います。
本講習会は、東京大学情報基盤センター、PC クラスタコンソーシアム（実用アプリケーション部会）の共催で開催され、富士通株式会社の福本尚人氏、本田巧氏に講師を務めていただきました。本講習会は Zoom によるオンライン講習会として実施され、情報提供や質問対応など、
コミュニケーションツールとして Slack を利用しました。実習には、東京大学情報基盤センタ
ーに設置されたスーパーコンピュータ Wisteria/BDEC-01 を利用しました。本講習会のスケジュールは表 1 の通りです。受講者には実習で使用した Wisteria/BDEC-01 を受講後も利用できるお試しアカウントが与えられます。
表１ スケジュール
日付

時間

内容

10 月 31 日

13:00 - 13:30

スパコンの使い方など

13:30 – 14:20

A64FX アーキテクチャと並列プログラミング（座学）

14:20 – 14:30（休憩）

14:30 – 15:40

OpenMP を活用した並列プログラミング演習
3 重ループを含むプログラムで、OpenMP の指示文挿入によるスレッド並列や SIMD 演算を活用するコードを取り扱います。また、 Intrinsic（ACLE）を使って SIMD 化する
例も取り上げます。

15:40 – 15:50（休憩）

15:50 – 17:00

プロファイラを活用したチューニング演習

スーパーコンピューティングニュース- 1- - 44

Vol. 26, No.1

2024

今回の講習会では、合計 16 名の事前申込があり、11 名が参加しました。参加者の内訳は、大学・研究機関教職員：2 名、大学院学生：3 名、学部学生：2 名、企業の方：4 名でした。講習会終了後に実施したアンケートの質問項目と回答の人数分布は表 2 の通りです。自由回答では、下記の回答をいただきました。


ACLE など ARM 特有の機能については外部の人間なので今後使う機会もなくてあまり興味あ
りませんでした 一般的な OpenMP の演習項目を増やしてほしかったです

「入門」なのにかなり玄人向けの説明が多いなと思います。CPU の構造がいかにすごいのかをあれこれ言われても、エンドユーザーサイドとしては理解できない。テクニカルター
ムはざっくりいうとこういうことですと簡単な解説をつけるか、不要なら説明しなくていいのでは。3 つ目のチュートリアルでは講師の先生がご苦労されていました。先生がそうなら、受講者は難しすぎて誰もできないと思います。こういう入門コースでは、普段はみんな全然別の領域の研究をしている、コンピューターが専門ではない人たちが集まっているわけなので、もっと易しいレベルと説明で十分ではないでしょうか。要望ですが、最後のプロファイルのところにあった深層学習の例で、こういう普段は C ではなく (例えば)Python で書かれたモデルをどのようにして C にして並列計算するのか、というところがあるとエンドユーザーとしては嬉しいです。



より基礎的なところから解説を始めるなど参加者のレベルに応じた講習会があると良い
と感じた.



Fortran 版のコードもあれば嬉しいです。



演習の際に資料を手元で確認できると，演習を進めやすかったと思います．
自由回答を見ると、内容が難しいと感じた受講者が多かったようです。今回の講習会は新規のもので過去資料の掲載がなく、かつ「入門」という名称を付けていたため、並列プログラミ
ングの初歩的内容も期待して参加された受講者が多かったようです。とはいえ、アンケート集
計結果を見ると、多くの方に概ね満足してもらえたようで、講習会タイトルの変更など検討し、次回以降の開催を考えたいと思っております。本講習会でもオンライン開催を望む声が多いことがわかりましたので、オンラインまたはハイブリッド開催を進めていこうと思います。
表２ アンケート集計結果の人数分布と平均

並列プログラミング経験

あり

なし

6

3

評点

1

2

3

4

5

平均

講習会時間

短い <-> 長い3

42

講習会講義内容（プレゼン）簡単 <-> 難

1

3

4

1

3.6

配布資料内容簡単 <-> 難

5

3

1

3.6

サンプルプログラム内容

簡単 <-> 難

6

1

2

3.6

満足度

不満 <-> 満足

2

3

4

4.2

スーパーコンピューティングニュース- -2 45- -2.9

Vol. 26, No.1

2024

➨ 219 ᅇ࠾ヨࡋ࢔࢝࢘ࣥࢺ௜ࡁ୪ิࣉࣟࢢ࣑ࣛࣥࢢㅮ⩦఍
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2 https://jp.mathworks.com/products/matlab.html
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https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/supercomputer/wisteria/service/

4 https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/supercomputer/obcx/service/

5 https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/guide/application/introduction-matlab.php

スーパーコンピューティングニュース- 46 -

Vol. 26, No.1

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スーパーコンピューティングニュース- 47 -

Vol. 26, No.1

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スーパーコンピューティングニュース- 48 -

Vol. 26, No.1

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