VOL.

ものづくりに HPC を活用するためのツールとケーススタディー

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計算工学ナビ・ニュースレター2024年春号

Low-noise(LES)High-load(LES)

Low-noise(RANS)

High-load(RANS)

Baseline■計算工学ナビ・特別対談「富岳」に続くHPC のハードウェアとものづくり分野のアプリケーションはどこへ向かうのか

ポスト「富岳」時代の次世代計算基盤とその利活用を展望する
筑波大学計算科学研究センター

朴 泰祐 ・ 東京大学生産技術研究所 加藤 千幸 ・ 理化学研究所計算科学研究センター 大西 順也（司会）■計算工学ナビ・レポート

東京大学生産技術研究所 革新的シミュレーション研究センター 吉川 暢宏
燃料電池自動車用高圧水素タンクの最適設計
ファンから発生する空力音源の解明・制御と設計最適化 WGの活動について
株式会社電業社機械製作所生産本部技術研究所研究課

富松 重行

計算工学ナビ 特 別 対 談「富岳」に続くHPCのハードウェアとものづくり分野のアプリケーションはどこへ向かうのか

ポスト「富岳」時代の次世代計算基盤とその利活用を展望する
対談

朴 泰祐 センター長

筑波大学計算科学研究センター

×加藤 千幸 教授

東京大学生産技術研究所

司会

理化学研究所計算科学研究センター

2021年 3月に共用を開始したスーパーコンピュータ「富岳」は、「HPCG

ついて、
サイエンス・産業・社会のニーズを明確化し、それを実現可能とす（HighPerformance Conjugate Gradient）」「、Graph500」で8 期連続のるシステムなどの選択肢を提案することをめざしています。ポスト
「富岳」

第1位、
「TOP500」
で第4位、AI 計算の能力も加味した計算性能を評価すがどのようなものになるかはまだ明らかではありませんが、
今号では、
次

る
「HPL-MxP（旧名称 HPL-AI）」
でも第3位を獲得したことが、2023年11世代計算基盤に必要な機能や技術的課題、求められる性能などを考えな

月の HPC に関する国際会議「SC23」にあわせて発表されるなど、
「富岳」

がら、
筑波大学計算科学研究センターの朴泰祐センター長にはポスト「富は今も国際的に高い評価を受け続けています。こうしたなか、
文部科学省

岳」
時代のハードウェアの今後の進展について、東京大学生産技術研究所

は2022年夏から「次世代計算基盤に係る調査研究」事業をスタートさせの加藤千幸教授にはアプリケーション（ものづくり分野）に関する展望にました。ポスト「富岳」
時代の次世代計算基盤の具体的な性能・機能などについてお話しいただきました。

ポスト「富岳」へ向けた調査・研究の進展
大西

本日はお忙しいなかお時間をいただき、ありがとうございます。スーパーコンピュータ「富岳」が本格稼働してから約3年が過ぎました。

ム、運用技術調査研究チームに東京大学（事業代表者：塙敏博氏）を代表とするチームが採択されました（P. 4 図1）。理化学研究所計算科学
研究センターは、本事業について「システム設

移動を高度化・効率化するFLOPS to Byte 指向を重視して開発され、ものづくり分野をはじめまで実践することをめざし、オールジャパン体産業、サイエンスに大きな貢献を果たしていま計算基盤のシステム構成や要素技術の調査検討、す。その一方で、文部科学省は「次世代計算基

筑波大学
計算科学研究センター

要な計算性能を確保し、電力制約の下でデータのシステム構築を、アーキテクチャ開発からア

さまざまな分野で優れた成果を創出し、社会や

朴 泰祐 センター長

計の基本理念として演算精度も考慮しながら必「富岳」は多様なアプリケーションを高性能かつ低電力で実行可能とするコデザインの考え方

ルゴリズム設計、アプリケーション技術に至る制のもとで、実効的な性能を向上させる次世代

GPUの一体型を提案するでしょうし、加速器を要素技術の開発などを実施する」と述べていまもたない国内ベンダーは CPUと加速器をどうつ

力当たり性能を実現している国産アクセラレー

きりとは答えられませんがね。

性能と AI 利用の両方 において高い実行効率を

朴盤に係る調査研究」事業をスタートさせました。

す。一方の神戸大学チームは、「世界最高の電するべき技術を特定しつつ、システム（アーキタ技術、AI 応用技術を活用し、従来分野の計算アプリケーション）、新計算原理、運用技術を実現できる汎用 HPC 向けのシステム構築を検ころがはっきりしない」といわれましたが、私加藤と思っています。目標として「何 PFLOPS出す」

ポスト「富岳」時代に日本が独自に開発・維持

テクチャ、システムソフトウェア・ライブラリ、対象とした調査研究及び要素技術の研究開発等討していく」ことを掲げています。

の「次世代計算基盤に係る調査研究」事業のプうのか？」ということについての展望的な記事を実施するとのことです。朴センター長は、こ
ログラムディレクターも務めておられますね。
朴

この事業では、システム調査研究チーム

今日は、「これからの HPC はどこに向かにしたいといわれていますが、私は、今、かな

り厳しい状況にあると思っています。明確なビジョンが見えておらず、一体どこへ行くのだろとして、理化学研究所計算科学研究センターうという印象です。朴先生からお話があったよ

ムと神戸大学（事業代表者：牧野淳一郎氏）を（FS）は進められていますが、めざすところがはっ( 事業代表者：近藤正章氏）を代表とするチー

代表とするチームの2つが採択されています。

また、新計算原理調査研究チームに慶應義塾大学（事業代表者：天野英晴氏）を代表とするチー

うに、次世代計算基盤のフィジビリティスタディ
きりしないというか、見えてこないのです。3次元積層技術とかチップ間直接光通信技術など、景気のいい話も聞こえてくるのですが、性能がどこまで向上するのか、本当に実現するのかと

大西 順也 研究員

理化学研究所
計算科学研究センター

加藤 そうですよね。

先程、加藤先生が FS について「めざすとも、今回の FS の問題点は、目標がないことだということが決まっていないのです。というか、それを決めることさえもFSの役割になっています。
「京」のときは「LINPACK ベンチマークで10 PFLOPS を出す」という明確な目標があり、「富岳」ではアプリケーションで「京」の100倍を達成するというのが目標になっていました。

加藤 主要アプリケーションのすべてでという

わけにはいきませんでしたけれどね。流体解析のFFB（FlontFlow/blue）では40数倍でした。
朴

それでもいい方です。話を戻しますが、私も今回のポスト「富岳」の FS において最も重要なのは、「まず目標を決めることではろいろと新しいプランが出ていますよ。

もそもポスト「富岳」が稼働する想定の2030

それほどないと思っていました。例えば、高い味をもつのかという議論があるわけです。まるCPUとか。

LINPACK は測るでしょうけど、それが開発の目

それでも、システム調査研究チームに入ってよる「TOP500」が誰にどのように運営されて

まあ、それが FS ですからね。それでもい加藤 いろいろあるのですか。私は、選択肢が汎用性をもち、高速で大容量の情報を処理でき
朴

加速器でない部分はそうかもしれません。

いる海外ベンダーなどは、当然ながら CPU と計算工学ナビ Vol.26

なぐかを提案するでしょう。私の口からは、はっいうことになると、なかなか難しいということに。
朴2

大西 順也 研究員

ないか」と話しました。ところがですね、そ年に LINPACK ベンチマークがど れ だけの 意

た、AI をどう評価するかも問題です。もちろん標になるのか、それより2030年に LINPACK にいるのかも不明です。しかも、今やDP（doubleprecision：倍精度）よりむしろメモリ使用量がいうことです。で、そこを活かす部分と、普通少なくて済む HP（half precision：半精度）とに演算器を回してメモリやキャッシュに頼ってだけ出せるかの方が重要だともいわれています。

桁違ってくるわけです。

いうように、AI 向けのプレシジョン性能をどれ
加藤 令和5年度「『富岳』成果創出加速プログ

計算性能を引き出す部分では、出せる性能が1
加藤おそらく1桁以上の違いが出てしまうでラム」の採択課題にもAIの活用が明確に求めらしょうね。

朴 HPC で DP の限界がきているところで、AIですが、マトリクスだったら何百 TFLOPSも出

それが大きなテーマになっているということです。

（Byte per FLOPS）がすごく低いわけです。ただ、新規要素技術はどこまで取り入れられるのか

コアでやり、メモリバンド幅律速なものはそこそ大西 ユーザビリティ向上を考えても、ポストラテジーがいろいろなところで進められています。

れていました。

の助けを借りてどのようにこれを打破していくか。

「富岳」には、AI や機械学習の大規模データ解朴 海外ベンダーなどは、「演算は精々50 TFLOPS
せますよ」と盛んにいってくる、しかもB/F 値

マトリクスで全部やるということではなくて、性能が発揮できるピーキーな計算はマトリクスのはネットワーク（インターコネクト）でしょうか。

この性能のこっちの演算器でやるといったストも相対的に低いです。CPU 性能とネットワーク

加藤 演算器の「そこそこの性能」ってどれく析などをより大規模かつ高速に行えることが求らいですかね。

ラレータの一種であるマトリクス（Matrix）も

加藤 まあ見えていますね。

められますね。そうした状況もあって、アクセ
重要になっているということでしょうか。

朴ですからメモリの技術で、ポスト「富岳」が稼働する想定の2030年ころに実用として安定

4とかになるでしょうか。それ以上のものを入部分が多くて、“ アプリ屋 ”としては何ともやりにくいところがあります。

では、ネットワークのボトルネックを、むしろアルゴリズムやソフトウェアでどう回避するかいいと思いますが、うまく使おうとすると相当か。別にマトリクスに反対するわけではありまリングを誰がやってくれるのかなど、見えないの乖離は甚だしいといわざるを得ません。現状という方向に向かっています。

して動くものというと、高速なデータアクセス

せんが、私たちが使おうとしたとき、スケジュー

朴 正直な話、ネットワークは「京」も「富岳」

朴 結局はメモリバンド幅律速ですからね。

加藤 マトリクスは、中国が先にやりましたね。

独自開発のアクセラレータ、マトリクス2000と加藤 千幸 教授

東京大学生産技術研究所

加藤 現在の Tofuインターコネクトは、設計は工夫しなければいけません。
朴

結局のところ、ノード性能とノード数にを可能にするHBM（High Bandwidth Memory）

よって、ネットワークが高次元接続でなければれてもDP 演算を行う部分では電力の無駄になっ続にする必要はなくて、普通の InfiniBand で問てしまいます。

加藤 電力といえば、CPUとメモリ間で大容量データを低電力で伝送する技術の開発も進んでならないかが決まります。小さければ高次元接題ありません。
「富岳」は約15万ノードもあるから「Tofu インターコネクトしかない」といっているわけです。ですからポスト「富岳」では、CPU、メモリバンド幅、ネットワークのバンド

朴 “ 釈迦に説法 ” ですが、アーキテクチャ的にいますか。

モリから読み出せるかというメモリーバンド幅

モリの技術ということですか。

る可能性があります。

算コアだけを積んでも意味がありませんが、マても、従来の2次元的な配置では配線数を増やとは、光をどこまで入れるかも重要です。

トリクスの積和算ユニットTensor コアをつくっ

タ伝送速度に比例した消費電力の増大も課題で思ったらやるしかないと思います。InfiniBand

なマトリクスがたくさんできればいいだろうと能になりますね。そうすると、残る大きな課題

いうと、単位時間あたりどれだけのデータをメが厳しいわけですね。それを上回って闇雲に演

トリクスなら積み込めます。NVIDIA が4x4のマたのもそういうことです。テンソル計算は小さ

朴 それは、3次元積層のいわゆる3次元実装メ
加藤 そうですね。大量のデータ伝送をしたくすにも限界があります。また、伝送距離とデー
すが、3次元積層なら消費電力を抑えることも可

幅の割合、ノード数などによって選択肢は変わ加藤

おっしゃる通り、変わるでしょうね。あ朴

ネットワークは、1 Tbit/s 以上を出そうとは、もう基本的に光です。電気で出しているのを光にコンバートしているわけです。ところが、

写真左から、加藤 千幸 教授、朴 泰祐 センター長、大西 順也 研究員

3

計算工学ナビ 特 別 対 談
そのコンバートの電力が馬鹿にならないのです。

加藤 マジックのような特別な方法はないようですから、今後はよりCPUに近く、チップの外な気がします。

的にも可能ですし、電気と光を組み合わせるのら。まあ、3次元積層メモリが実装できるようは光というようにつくらないとだめです。技術はもはや限界だと感じています。というより、それをやらなければいけない時代だと思ってい朴 メモリバンド幅は抑えられてしまいますかになれば、電力的にもスループット的にもよくなります。といっても多少よくなるという程度で、ます。
「富岳」だって、ネットワーク・インター

とても10倍になるという話ではありません。

ようと思えばできたはずなんですけどね。

朴 それは、どのメモリを使うかによるでしょう。

ターコネクション技術が取り入れられるというときは「目標演 算性能は『京』の100倍、１ているかもしれないと。

「アプリで100倍」となり、結局、ハードウェア

程度にはなってほしいですね。

「富岳」の40倍というのは難しいでしょうね。

フェイス一体型でつくられているので、光にし加藤 そうすると、ポスト「富岳」は、光インことですね。しかも、1 Tbit/sも当たり前になっ朴 ええ、そう思っています。できれば数テラ
加藤 10テラくらいだと嬉しいですね。

ムーアの法則が終焉を迎えた今、演算性能はどこまで向上するのか大西

近年では「TOP500」上位のマシンのなかでCPUオンリーというのは「富岳」だけです。

加藤 それでも5倍くらいまでいきますかね。
加藤

先程も話が出ましたが、「富岳」開発のEFLOPS 級」をめざしていましたが、途中から的には約40倍でした。ただ、ポスト「富岳」では、朴 そうですね。ただ、普通の演算器なのかマ

トリクスなのかによっても違うと思います。

加藤 うーん。アプリ屋としては、「普通の演算器がどれくらいまでいくのか」をできるだけ早く知りたい。その上で、マトリクスや GPUがどうなるのかがわかるといいですね。実は、次世

代計算基盤に関する「計算ロードマップ」をつ

ポスト「富岳」では、大規模シミュレーション

くってほしいといわれているんです。ただ、今せていくことが求められ、当然 GPU をはじめ、になれば何が可能になる」と書くのが、まさに“ 絵と AI・データサイエンスを高いレベルで両立さ加速機構が取り入れられます。その一方で、そうではない “ 普通の演算器 ” の方では、ムーアの法則の終焉により演算性能は頭打ちです。何か画期的な進展は望めるのでしょうか。

の状況では「10倍になれば何ができる、100倍に描いた餅 ”で、とても虚しい気持ちなのです。
大西 私からも加藤先生にお願いしているのですが、「今、ロードマップを書いても仕方がな▲︎図1 「次世代計算基盤に係る調査研究」実施体制

4

計算工学ナビ Vol.26

加藤 千幸 教授

東京大学生産技術研究所

いでしょう」と加藤先生からいわれています。
朴 いや、おっしゃる通りです。20年前とは考え方も状況も違いますからね。かつては「ハードウェ

アがここまでいけるなら、われわれはこれができます」と比較的具体的なことがいえました。ロードマッ
プの重要性というのは、性能がどこまで達成できるか、どこまで欲しいかを示すことではなく、

出典／文部科学省

のではありませんか。FS が答えを出したところないということです。私は講義や講演などで話プを書くのは気乗りがしません。

をつくらないと、この先は生き残れませんよ」

加藤 そうですよね。ですから、今ロードマッ

朴答えがないことを書けといわれているようなものですからね。
大西

先程、朴先生がいわれた “ ピーキー ” な方についてですが、こちらはマトリクスでいくのですか、それとも GPU の延長線上にあるものでしょうか。

朴 AI やデータサイエンスが重視されているので、何かしらの形でマトリクスを取り入れなけ
ればいけないわけです。AI はマトリクスエンジ

ンがないとどうにもなりません。ただ、GPUというのは、そのなかにすべてマトリクスを持っ朴 泰祐 センター長

筑波大学計算科学研究センター

今いわれたように、ここまで出るなら何ができるかを示すことなのです。ロードマップによって、ているわけです。NVIDIA にしても AMD にしデル）にしても、CNN（Convolutional Neural

Network：畳み込みニューラルネットワーク）
つも「マトリクスをどうするか」が俎上に載っないでしょう。神戸大学が代表機関となっていなくて、アーキテクチャを決める前に、ハードるシステム調査研究チームには、AI 技術の開発

アプリケーション開発者とも、早い段階から膝参画していますが、彼らはマトリクスができるに取り組む PFN 社（Preferred Networks）がずがありませんから。GPU への書き換えは、それほどハードルが高くないと考えている人もいるかもしれません。ただ、本当の GPU 化とは、
OpenACC のディレクティブを入れても速くな

らない、それはなぜなのか、そこを解析することなのです。

大西 今後に向けて、AI やデータサイエンスの活用が重要といわれていますが。

加藤 すでに私たちは、AI を活用した取り組み

壁面近くの予測が非常に大変なのですが、そこの強みは、データを持っていることです。AI については、何でも予測できる便利な方法と勘違いしている人もいると思いますが、実はデータがなければ何もできません。生成 AI でリアルな絵が描けたり、作曲できたり、文章が書けたりするのは、世の中にデータが山ほどあるからです。では、ものづくりの設計に使えるデータは
世の中にどれだけあるかというと、十分に存在するわけではありません。実験やシミュレーショ

環境で、どのように工夫して DP 計算をやるかンをしている各社が、大切なデータを無闇に世

加藤 FFB も完全に最適化してプログラミング

ちはものづくりに必要な良質な大量のデータを

今はお互いの距離が遠い印象です。

という話をしています。

調設計）が重要ということです。今の時期からできるといいのですが。でも、私はそれほど簡

朴 アプリケーション開発側とのコデザイン（協ケーションは、ほかの加速器にも対応できるはに AI を活用しようとしています。私たちの一番

1パッケージに両方入っていることなのです。

ています。マトリクスがなくなることはあり得を詰めて話し合うべきではないかと思いますね。

いとだめです。目の前の GPU 化できないアプリ

LLM（Large Language Models：大規模言語モていません。せっかくFS を進めているのです

ウェア、システムソフトウェア担当者のみならず、と話しています。GPU 化だけは先行してやらなを始めています。たとえば、乱流の計算では、にしても、マトリクスは必須であり、FS でもいから、すべてを昔の延長線のようにやるのではすときに、「今から加速器で扱えるプログラムても、何かしら持っています。GPU の強みは、できることが見えてくることが大事です。

加藤 ところが、今回は、そもそも目標が見え加速器を使わないアプリケーションは生き残れで、まとめていただくのが自然です。

の中に出すわけがないからです。その点、私た保有しています。HPC が計算する膨大なデータ

単ではないと思っています。

を AIに学習させて、何が導き出せるか、さらにれば、より高い実効性能に結びつくはずです。

ながら「どう料理すれば、ちゃんとお皿の上にり組んでいるところです。乱流の計算では、ラ

アプリケーション開発側の協力は欠かせません。

と考えますよね。普通に流体計算をしてきた人

リオリ（a posteriori）という言葉をよく使います。

ます」といっても仕方がない。むしろ「5倍しドが知りたいはずです。アプリケーションをちゃいわれた方がこちらもやる気になります。今回

思っています。

アーキテクチャの性能だけでなく開発側との協調によるアルゴリズム上の工夫などができてい特に今後は加速機構への対応も求められるので、加藤

今の段階で「100倍になったら何ができか上がらないが、アプリ屋は何ができるか」との「『富岳』成果創出加速プログラム」でも、「ア

プリケーションで何とかしよう」という方向に全面的に舵を切りましたから。

朴従来のコードを扱っている人たちは、当然乗ってくれるのか、そのレシピを示してほしい」

たちは、当然、マトリクスエンジンで使えるコー

んと載せられるかは、これからの大きな課題と加藤 すでに、私たちは AIと流体計算を同時に走らせることも計画していますが、マトリクスの部分が流体計算のエンジンとしても使えるこ

さすがにたった5倍なんていうのはないでとが明らかになれば、とてもありがたいです。

りで決まりでしょうから、そのあたりかなと。

加藤 HBM（High Bandwidth Memory）4あた

加速器を使わないアプリケーションは生き残れないかあるのではないですか。そのあたりも近いう

大西 お二人に次世代の計算資源についてお話

朴

しょう。

朴

メモリソリューションは、ほかにもいくつちに見えてくるでしょう。当初、FS の実施期間

いただきましたが、一方で、ポスト「富岳」に見込みで、令和6年の初夏ころまでにはアーキ

んでいかなければならないでしょうか。

は令和4～5年度でしたが、令和6年度まで続くテクチャが固まってくるはずです。予算のなかでどこまでできるか、メモリバンド幅はどれく

らいか、メモリキャパシティは、加速機構は、そしてDP だったらどれくらいでマトリクスだったらどれくらいかなど、全部出揃うはずですから、

そこでもう一度ロードマップを書くことになる

学習と実行をいかに効率よく進めていくかに取

テン語のア・プリオリ（a priori）、ア・ポステア・プリオリはあるモデルを学習させたときに合うかどうか、ア・ポステリオリはそれを組み込んだときに本当にうまくいくかです。実際のところ、ア・プリオリはうまくいくけれど、ア・
ポステリオリは大抵の場合うまくいかないのです。そこが一番のボトルネックになっています。

そこで、私たちは AIを効果的に活用して、この課題を克服したいと考えています。そうしたなかで、次世代計算基盤の FS で、CPU、GPU、マトリクスの3つのエンジンが入ったものができる、マトリクスが流体計算でも使えるというのは、心強いですね。

朴 いや、今の段階では、「3つのエンジン」と断定することはできませんけれどね。重要なの向けてアプリケーション開発側はどのように進は、HPCとAIとがうまくコントロールできなけ

加藤 朴先生のお話をうかがって、だいぶイメー

ションが加速器に対応することが大切だと考えジが湧いてきました。これまで考えていたより
夢があるなという印象です。

朴 ポスト「富岳」がどこへ向かうのかについて、1つだけはっきりしているのは、とにかくればいけないということです。そのためには、
先程からいっているように、すべてのアプリケーています。

大西 本日は、どうもありがとうございました。

5

計算工学ナビ・レポート

燃料電池自動車用高圧水素タンクの最適設計
東京大学生産技術研究所
革新的シミュレーション研究センター

吉川 暢宏 センター長・教授

プの重なりと変形に伴う修正を加えることを試

みております。そのために、単純化したメゾモ

デルと軸対称モデルの照合を通じて、位置によって異なる CFRP テープのメゾ構造の特徴を取り込んだ材料特性設定方法を検討しています。

●最適設計の探索設計に用いるモデルの改良ができたとしても、最適設計の探索は容易ではありません。口金の●タンク開発の現状と課題のタンクでの経験が豊富な欧米のタンクメーカー

寸法、口金近傍のライナーの形状、巻きつける

素をシールするプラスチック製のライナーと呼ばカーが高圧水素タンク開発に乗り出すためには、ないからです。実際のタンクは巻きつけるパター

るための金属ボスを嵌合（かんごう）させ、そえなければなりません。その死の谷をなるべく圧水素に耐えてライナーと金属ボスの境界からで、これまでのタンク開発の現状を打開し、日強化プラスチック(CFRP)をフィラメントワィン

め、（国研）新エネルギー・産業技術総合開発ています。巻きつけ製法は古くは蹴鞠にも用いのためのシミュレーションモデルの高度化と２）手段であり、引張には強いが圧縮により容易に探索システムの開発を行っています。

燃料電池自動車用高圧水素タンクは、高圧水れる内槽とガスを出し入れするバルブを装着す
れらを一体化して補強し140 Mpaを超える超高の水素漏れを防ぐために、テープ状の炭素繊維
ディングと呼ばれる製法で巻きつけて製造されられ、繊維を使って構造を補強するための常套曲がってしまう繊維を効果的に用いる人間の英が先導しており、それに伍して日本のタンクメー
膨大な投資と時間を要する “ 死の谷 ” を乗り越ンを変えて20層以上の積層を行います。それぞ

浅く短くするのが高度シミュレーションの役割

けで、40以上の設計変数をハンドリングする必本のタンクメーカーの開発能力を向上させるた

定して最適なCFRP巻き付けパターンを探索する

要があります。口金の寸法とライナー形状を固だけでも無数の局所解が存在する最適設計問題

機構（NEDO）事業の支援を受けて、１）設計

そのシミュレーションモデルを用いた最適設計には行えないことが想像できるかと思います。

●設計モデルの高度化

えでも都合のよい製法ではありますが、同時に算負荷が高すぎず解析精度もある程度保証されシミュレーションの難しさ、ひいては設計の困難

れの層の厚さと炭素繊維の方向を変数とするだを構成します。それに加えて、口金の寸法と形知が体現されている方法です。巻きつけ製法は、半球状になっているタンクの両端を補強するう

CFRPのパターンを同時に最適化しなくてはいけ

状の変更も想定すれば、最適設計の探索が容易解決策として採用したのが、機械学習により

設計パラメータの変更によるタンクに発生する応

力・ひずみ分布の変化を予測し、遺伝的アルゴ

実機器の最適設計を実施するためには、計

リズムを用いて最適解を探索する方法です。現た有限要素モデルを用いる必要があります。そ分に実施できていないので、便宜的に炭素繊維

ルが現実的であると思われます。実際の容器を探索しました。遺伝子の更新を45世代繰り返状では前述の口金近傍ドーム部の誤差修正が十
破断ひずみの閾値を場所ごとに設定して最適解さの根源となっています。そのため、現状におの観点からは図１上に示すタンクの軸対称モデ

信用されておらず、最適設計という概念を持ちは CFRP テープを巻き付けるので、CFRP の経すことで図２に示すように炭素繊維に発生する

それではどのような開発手法が執られるかとなり方によって非常に複雑な応力・ひずみ場がするトレードオフを示すパレートフロントが推移し、の蓄積」が基本的方法論となっています。した

図１下に示すメゾモデルが必要ですが、「富岳」

いてもシミュレーションを用いた設計はまったく出すことすら憚られるような状況となっています。
いうと、簡単にいえば「試行錯誤による経験則
がってタンクメーカーの経験の差が技術力の差となり、宇宙用の酸素タンクや圧縮天然ガス用

路は厳密にいえば軸対称ではなく、テープの重最大ひずみとタンクの内容積あたりの重量に関発生します。その状況を忠実に表そうとするとグラフ中の右隅に存在するであろう最適解を探を用いても長時間にわたる計算が必要で設計問け出した最適設計の概略も図中に示しています。

大きく、特に金属ボス近傍の曲面上に巻きつけそれにうまく引っかかるようにCFRP 層を形成し過大に評価してしまうことがわかっています。

ることがわかります。口金の形状も半球ではなく題として成立しません。軸対称モデルは誤差がた CFRP に関して100％以上の誤差でひずみを索できることがわかります。45世代を経て見つ

図中えんじ色で示す口金をやや大きめに設定し、て効率よく口金付近を補強する構造になってい軸対称モデルの解析精度を現実的なレベルにま扁平な形状のほうが補強効果は高いようです。

は CFRP テープの重なりを無視して材料特性を

フトウェアを完成させて、2024年9月までにはために、軸対称モデルで設定する材料特性にテーらなるブラッシュアップを図る予定です。

最適探索のパレート図探索された最適容器の形状で修正することが第一の課題です。誤差の要因

平均化してしまうことにあります。誤差低減の

現在開発途上の最適設計まで含めた一連のソ公開し、タンク開発メーカーに活用いただきさ

軸対称モデル

メゾモデル

▲︎図1

6

設計のための対象モデルとCFRPテープの巻き付け製法を再現したメゾモデル

計算工学ナビ Vol.26▲図2 最適設計の探索により形成されたパレートフロントと最適設計容器のCFRP 層構成

計算工学ナビ・レポート

ファンから発生する空力音源の解明・制御と設計最適化WGの活動について
株式会社電業社機械製作所
生産本部技術研究所研究課

富松 重行 課長による最適化は21世代434条件の計算結果をもとにデータ分析を行って得られた結果です。低騒

音ファン、高負荷ファンともにRANSによって最適化された翼形状とLESによって最適化された

翼形状は大きく異なっていることがわかります。

LESとRANSで低騒音ファン、高負荷ファンの最適化された形状に違いが生まれる理由はまだわ

かっていませんが、今後解明していく予定です。
シロッコファンの解析分析は、流体解析は主●活動の内容と目的について

領域の大きさや形状、格子分割方法、計算精度にLESを用いた非圧縮・圧縮計算や、メッシュ「ファンから発生する空力音源の解明・制御とや計算時間、サロゲートモデルなどを用いた最サイズの変更などによる予測精度の改善に取り

ターボ機械協会「流体性能の高精度予測と革新関の間で共有しており、これが本 WG の活動の（FfowcsWilliams-Hawkings） 法 や ダ イ ポ ー ル

目的の一つとなっています。

法を用いて解析を進めています。現状、高周波から10社、ソフトウェアベンダーから7社が参加●主な成果と今後の展開

でいますが、低周波数の騒音の予測値が実測値

コファンを対象に、解析分析 SWG（サブワーキ

クスファンの解析では、乱流モデルとしてSST

設計最適化ワーキンググループ（WG）」は（一社）

的流体設計分科会」の下で活動しているWGの1つです。大学・高専・研究機関から8機関、企業

しています。本 WGではボックスファンとシロッ
ンググループ）と最適設計 SWGに分かれて活動しています。また、これら4つのグループとは別に実験 SWGを設けて、最適設計で得られたボッ適化手法について得られた情報や知見は参加機と比べて過小評価になる、BPF（Blade Passing（Shear Stress Transport）モデルを用いた場合題があり、引き続きこれらの検討を進める予定です。

性能予測が良好な結果となりました。Transition

舌部形状をRANSの解析結果に基づいて最適化

よりもTransition k-kl-ωモデルを用いたほうが、
k-kl-ωモデルは乱流の運動エネルギー（k）、層解析分析 SWGでは、市販アプリケーション、3つの輸送方程式を解くことによって乱流粘性をオープンソースソフトウェア、国プロ開発アプリ

数の騒音予測が精度良く行えるところまで進ん

Fluentを用いたRANSによるベースラインボッ

クスファンの翼形状を実際に製作し、性能と騒音計測を行っています。

組んでいます。また、音響解析では主にFW-H

Frequency）が定量的にとらえられないなどの課

図2にシロッコファンスクロールケーシングのした結果を示します。設計開発期間の短縮を考流の運動エネルギー（kl）、散逸周波数（ω）のえるのであれば、U-RANSよりもRANSの結果に求めていますので、本 WGで対象としているボッ

すが、現状両者の最適化結果が一致しない場合

基づいて最適設計が行えることが望ましいのでがあるという課題があります。解析手法の検討

ケーションなどを使用して「ファン騒音低減技

クスファンの翼周りの流れ場を精度よく解析するで開発された羽根車外径180 mm、動翼枚数5枚、を考慮する必要があることが示唆されました。

継続していく予定です。

ボックスファンの翼形状を示します。RANSによ

コファンを対象に研究を進めていますが、得らにデータ分析を行って得られた結果であり、LES

ことが期待されます。

術開発プロジェクト」（2001年11月～2004年3月）

回転数3,000 rpmの200 mm角のボックスファンの中からベースラインファンと高負荷ファンを対象にベンチマーク計算を進めています。また、

シロッコファンは羽根車外径165 mmのHVAC 用
シロッコファンを対象としており、2次元と3次元には、翼表面上で起きる層流から乱流への遷移

図1に最適化により得られた低騒音と高負荷る最適化は20世代まで270条件の計算結果をもとを含め、これらの課題を解決すべく取り組みを
以上の通り、本 WGではボックスファン、シロッ

れた成果、知見がファンの空力設計に貢献する

スクロールケーシングを有するモデルについて
ベンチマークを進めています。

最適設計 SWG では、前述のボックスファンの翼形状とシロッコファンのスクロールケーシ

ング形状を対象にして最適設計を進めています。ボックスファンの翼形状の最適設計のワー

クフローは翼設計と格子生成、流体計算のプリ
ポスト、流体解析の実行、音響解析の実行、数値最適化から構成されており、多くの計算リ

ソースを必要とする FrontFlow/blue（FFB）に

よる LES（Large Eddy Simulation）は「富岳」で実行しています。最適化計算には（国研）宇宙航空研究開発機構で開発された CHEETAH が利用され、これらの一連の処理は（国研）理▲図1 最適化により得られたボックスファンの翼形状

化学研究所で開発された実行プラットフォー

ム WHEEL で管理されています。流体解析でRANS（Reynolds-Averaged Navier-Stokes）

を用いた最適設計では、CHEETAH、WHEEL

を用いる部分は LES を用いたワークフローと同じですが、流体解析には STAR-CCM+ を使用しています。なお、翼形状の設計にはともにAutoBladeを用いています。また、シロッコファ

ンの最適設計にはメッシュモーフィングソフト
Sculptor、流体解析ソフト STAR-CCM+、最適化計算ソフト HEEDS を用いたワークフローを構 成 し、RANS と U-RANS（Unsteady-RANS）

をベースにそれぞれ最適化を進めています。

解析分析や最適設計を進める上で得られた乱流解析手法、音響解析手法、ファン前後の解析▲図2 最適化により得られたシロッコファンスクロールケーシングの舌部形状

7今号の表紙ファンから発生する空力音源の解明・制御と設計最適化をめざす（一社）ターボ機械協会「流体性能の高精度予測と革新的流体設計分科会」の下で活動しているワーキンググループ（WG）の1つ「ファンから発生する空力
音源の解明・制御と設計最適化 WG」で進めている研究成果の1例。LES（Large

Eddy Simulation）とRANS（Reynolds-Averaged Navier-Stokes）で低騒音ファン、高負荷ファンの最適化により得られた翼形状です。RANS による最適化は20世代まで270条件の計算結果をもとにデータ分析を行って得られた結果であり、LES による最適化は21世代434条件の計算結果をもとにデータ分析を行って得られた結果になります。低騒音ファン、高負荷ファンともに RANS によって最適化された翼形状とLES によって最適化された翼形状は大きく異なっていることがわかります。今後は、LES とRANS で低騒音ファン、高負荷ファンの最適化された形状に違いが生まれる理由を解明していく予定です。

株式会社電業社機械製作所生産本部技術研究所研究課 課長

富松 重行

編集後記

近年では、AI技術によってシミュレーションを加速させたり、大規模シミュレーショ

ン結果を学習データとして活用したりするなど、大規模シミュレーションとデータ

サイエンスを融合させて、新たな成果の創出をめざす研究が盛んに行われており、次世代の、スーパーコンピュータ等の計算機にはそれを見据えた高度な機能・性能が求められています。しかしながら、ムーアの法則の終焉等、関連技術の転換期にあること、必要となる電力量が増大していることなどのため、さまざまな制約があるなかで、その機能・性能を実現するためには、課題が多いのが実情です。このようななか、文部科学省の事業である、スーパーコンピュータ「富岳」本格稼働の翌年（2022年）に開始された「次世代計算基盤に係る調査研究」において、ポスト「富岳」

時代の計算機に係る要素技術や運用技術などの検討が進められているところです。

そこで、今号でも、ポスト「富岳」時代の計算基盤に係るハードウェアとアプリケー

ションについて展望することを目的として、筑波大学計算科学研究センターの朴泰祐センター長と東京大学生産技術研究所の加藤千幸教授に対談いただきました。

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発行日： 2024年3月15日
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