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

計算 工学ナビ・ニュースレター2018 年 春 号

提供：東京大学／スーパーコンピューティング技術産業応用協議会

設計を革新する多目的設計探査・
高速計算技術の研究開発

JAXA 大山 聖／九州大学 小野謙二／九州大学 飯塚幹夫／理研 AICS 川鍋友宏

VO L .

14

計算工学ナビ・レポート

設計を革新する多目的設計探査・
高速計算技術の研究開発【前編】
最適な設計パラメータを最適化計算によって導き出す多目的設計探査の技術は製品開発を行う上で強力な武器となる力を秘めています。この技術をより効果的で、使いやすいものに育てるため、宇宙航空研究開発機構（JAXA）の大山聖准教授は継続的に研究開

宇宙航空研究開発機構
宇宙科学研究所発を進めてきました。ポスト「京」に向けて新たなステップに入ったプロジェクト ( 重点大山 聖 准教授

課題８ サブ課題Ａ ) の状況と展望を聞きます。

プロジェクト名には「多目的設計探査」とターンアラウンドタイムと制約条件に関す作り、また評価する。この繰り返しです。

「高速計算技術」という2つのキーワード

る課題について、実際にあった事例を教え昆虫のように毎年世代が変わる生き物を考が含まれています。これらはどういう関係てください。

えていただければわかりやすいと思います。

なのでしょうか？

【図1】

マツダと取り組んだ構造設計の最適化をたくさんのプロセッサを持つポスト「京」多目的設計探査を産業界で普及させるた例にとりましょう。まずターンアラウンド

なら各世代の集団サイズを大きくとれます

めには、最適化アルゴリズムの開発だけでタイムについてですが、進化計算アルゴリので、それを利用して少ない世代数で最適なく、コンピュータシミュレーションの評ズムの1世代の計算に1週間という時間が解が得られるアルゴリズムを作ろうとして価回数をたくさん稼ぐための高速化も一緒かかっていました。30世代の計算を実施います。【図2】にやらないといけない課題です。また、研しようとすると30週間かかってしまうこ究者だけでなく現場の設計者が使えるよとになります。これでは開発スケジュールポスト「京」に向けて、他のチームとの連うな形で技術を提供することも必要です。にマッチしません。ポスト「京」の大規模携も深まっていきますね。

我々のプロジェクトでは、最適化手法、高な計算資源をうまく利用して、できれば速化、ワークフローという3つの要素の研1/5くらいまで短縮するのが目標です。

究開発を同時並行で進めています。

2018年度はサブ課題 B と連携して自動制約条件については、設計パラメータが車の設計最適化について実証研究を集中約200あって、それをランダムに振った場的に進めます。その翌年度はサブ課題 C と「京」からポスト「京」へと計算環境が変合、全制約条件を満たす解は1個も出てこターボ機械に取り組む予定です。【図3】化することで、多目的設計探査はどう変わないということがありました。今回はこのただし、まだポスト「京」は使えませんるのでしょうか？

ような複雑な問題も効率的に解けるようにので、当面は「京」を使って、車両の空力します。進化計算の早い世代、たとえば3設計に取り組む予定です。ポスト「京」が「京」では、車両構造の最適化（マツダ株世代目くらいで最初の実行可能解を見つけ動き始めた後は、風の変化に対するロバス式会社）、高速鉄道車両の空力音響最適化て、制約条件を満たす解も積極的に（東海旅客鉄道株式会社）、タイヤの音響最探しにいくようなアルゴリズムにし適化（横浜ゴム株式会社）、ロケットの射たいと考えています。

点形状の最適化（JAXA）といった問題に取り組みました。こうした大規模な数値シここで言う「世代」の意味を教えてミュレーションを必要とする問題であってください。

76?????!=>Z,

:Z8

も、最適化手法が有効であることを示すことができたのが「京」での成果になります。

我々が使っている手法は多目的進

一方で産業界の最適化問題を実際に解い化計算と呼ばれます。クルマを例にてみて新たにわかった課題もいくつかありとると、まず最初にいろんな形のクました。ひとつはターンアラウンドタイム

ルマをたとえば100個作ります。この長さ。計算を始めてから結果が出るまでれが設計候補の初期集団です。次にの期間が非常に長かったのです。もうひと

数値シミュレーションを使って空気

つは、制約条件が厳しい問題で適切な最適抵抗や構造重量といった値を評価し解を得ることが難しいという課題です。て良いものを半分くらい残します。

:2,Y^a;
4Z;
,?
r<Zt0+(Z=

残ったものを元に次の世代の集団を ［図1］多目的進化計算の過程
2

計算工学ナビ Vol.14-s[1] http://www.vinas.com/seihin/idios/index.html

従来手法 (2桁 )従来手法 (4桁 )従来手法 (6桁 )従来手法 (8桁 )従来手法 (16桁 )提案手法

必要な世代数約40％減

従来手法 (2桁 )従来手法 (4桁 )従来手法 (6桁 )従来手法 (8桁 )従来手法 (16桁 )提案手法［図2］ターンアラウンドタイムの削減

図中の GD はパレート最適解の収束性を評価する指標で、小さければ小さいほど優れたパレート最適解が得られていることを示す。IGD はパレート最適解の収束性と多様性を評価する指標で、同様に小さいほど優れた解が得られていることを示す。従来手法では100世代必要だったパレート最適解を60世代程度で得ることができており、ター必要な世代数約40% 減

ンアラウンドタイムが約40% 削減できていることを示している。

世代世代

ト性であるとか、デザイン、美しさといった要素も加味したより高度な最適化を実施したいと考えているところです。
美しさをどう評価するのか興味があります。
この部分はポスト「京」プロジェクトではなくマツダの研究となりますが、人間が見たときの美しさを定量的に評価する手法を開発しています。ポスト「京」が動き出す2、3年後にはこの手法も完成する予定と聞いていますので、うまく組み合わせて、美しさを保ちながらその他の性能を向上させていくような最適化を実現したいですね。
「京」のプロジェクトでは多目的進化計算のためのソフトウエアCHEETAHを開発し、公開しました。
CHEETAH は 株 式 会 社 ヴ ァ イ ナ ス のiDIOS[1] という商用パッケージの一部とし自動車の燃費・高速操縦安定性に関する多目的最適化計算自動車の空力設計では、燃費性能と高速操縦安定性を両立させる等、多目的設計探査による最適化が不可欠です。現状は風洞実験やレイノルズ平均モデル（RANS）による汎用シミュレーションを用いた最適設計が行われていますが、限られた開発時間と汎用シミュレーションの精度では設計変数に制約も多く、十分な多目的最適化がなされているとは言えません。サブ課題 B では、開発中のリアルタイム・リアルワールドシミュレーションによる統合設計システムを自動車

神戸大学 教授／理化学研究所計算科学研究機
構 チームリーダー

坪倉 誠

空力設計に適用し、サブ課題 A と連携して燃費性能と高速操縦安性に関する多目的最適化を実施することで、システムの有用性を実証する予定です。システムの最大の特徴の一つである高速な計算モデルの作成技術を用いることで、車両形状の異なる1,000ケースを超える Large Eddy Simulation (LES) 高精度空力解析を実施し、形状最適化を行います。ここでは京コンピュータ程度の計算機を用いるため、現状の設計開発現場で用いられている解析モデルと同等の車両形状再現性で最適化を行いますが、システム自体はポスト「京」を想定して、実車 CAD データからの直接形状最適化の実現を目指し、その道筋を示します。て利用可能になる予定です。多目的設計探査の活用を考えている産業界のユーザーが必要とするサポートやトレーニングを得られる体制ができました。
ポスト「京」に向けては、名前はまだ決めていませんが CHEETAH の発展版となるソフトウエアを開発しています。これまでと同様にオープンソースとしても公開する予定で、WHEEL【本誌6ページ】からも利用できるようになります。
近年、多目的設計探査は色々な分野で導入され始めていますが、まだまだ使う余地は残されていると思います。我々が開発するソフトウエアによって日本の産業界での利用者がもっと増え、競争力の強化につながることを期待しています。

ターボ機械設計システムの実証解析
サブ課題 C では開発中のターボ機械設計システムの実証解析として、サブ課題 A と連携しファンの性能および騒音の最適化計算を実施する予定です。ファンの設計においては、性能の向上を目的とした最適化計算が実施され一定の効果があることが確認されていますが、サンプル数が数十サンプル程度であるため、探索空間が限定的です。
また、設計現場では、時間平均ベースの RANS 解析が主に用いられています。RANS 解析では騒音の定量予測は困難であるため、低騒音化を目的とした最適計算にまで至っていません。本実証解析では、空力騒音等の乱流現象を高精度に予測することができる LES をベースとし、ファンの性能および騒音の予測に実績のある FrontFlow/

みずほ情報総研株式会
社 サイエンスソリューショ
ン部 シニアコンサルタン
ト／東京大学生産技術研究所 協力研究員

山出吉伸

blue を用います。これをサブ課題 A で開発する収束性に優れる最適化計算システムと連携することにより、1,000サンプル程度を対象とした最適化計算を実施します。これにより、ファンの性能向上と騒音低下を同時に実現する設計技術の確立を目指します。

3計算工学ナビ・レポート

設計を革新する多目的設計探査・
高速計算技術の研究開発【後編】
大規模な多目的設計探査の実現に不可欠な高速計算技術について、3人の研究者から最新の状況を聞きます。最初に、九州大学の小野謙二教授から、担当領域の概要とーつ目の高速化技術「低 B/F アルゴリズム」について伺い、続いて九州大学の飯塚幹夫研究員

九州大学
情報基盤研究開発センター

から、もうーつの高速化手法である「時間並列化」について、理化学研究所の川鍋友宏氏

小野謙二 教授からはソフトウェアプラットフォーム「WHEEL」の開発状況を伝えてもらいます。

JAXA の大山先生と共同で進めているプロジェクトですね。【本誌2ページ】

つかを考えました。
これまでのシミュレーションは、高精度な計算を1回やってその結果からメカニズ令だけでなくデータを継ぎ目無く供給しないといけません。そのための技術を開発します。

はい。まず「上流設計プラットフォーム」

ムを引き出すものだったのですが、1回だという仕組みがあって、プラットフォームけではなく、非常にたくさんの計算を行っもう片方の実装技術「低 B/F アルゴリズム」の上に大山先生の多目的設計探査技術が乗て、その結果生まれる解空間を探査するこに つ い て も 教 え て く だ さ い。Byte per

り、さらに我々の高速化技術が乗って、ソとでよりよい設計パラメータや設計の方向

FLOP[1] とはどういう意味でしょうか？

フトウェアパッケージができあがるイメー性を見出すというアプローチを取ります。

ジです。このパッケージを産業界のユー

必 要 な 計 算 の 量 は1,000ケ ー ス と か

Byte はデータの移動量、FLOP は演算量ザーに提供し、設計活動にパラダイムシフ10,000ケースといった規模になるかもしのことです。最近の計算機の演算能力は非トを起こすことが目標です。

れません。そうすると計算データのハンド常に高くなってきている一方、メモリウォーリングやジョブの投入といった作業も膨大ルの問題が顕在化しています。CPU の近で、もはや人の認識能力を超えてしまいま

くにある速いけれども小さな容量のメモリす。システマティックにやる方法論が必要から、一番遠い所にある容量は大きいけれ「京」の50倍あるいは100倍と言われるポですね。それをサポートするのが上流設計ども遅いメインメモリまでをうまく使うたスト「京」の能力を引き出せる効率的なアプラットフォームで、「京」の頃から続けめには、プログラムの特性として低 B/F でプリケーションを開発することが現在の第てきたものをさらにブラッシュアップしてある必要があるのです。データの移動量は一の目的です。
「京」とポスト「京」はまっ提供したいと考えています。【本誌6ページ】

小さく、その代わり演算量の多いプログラ

ターゲットマシンはポスト「京」ですか？

たく違う計算機です。ポスト「京」はうまムを書かなくてはいけない。ところが従来くプログラムを組まないと計算能力を引き大量のケースを処理しようとすると、個々の方法で偏微分方程式を離散化してプログ出せない計算機。そこで計算技術がより重の計算スピードが重要です。

ラムを書くと、B/F は大きくなってしまう要になってきます。

んですね。

振り返ってみると、「京」は性能を出し高速化のために研究しているふたつの要

この問題を我々は多ベクトル化という方やすい計算機でしたね。ポスト「京」はそ素技術があります。ひとつは飯塚先生に進法で解決します。連立一次方程式を解くの点で少しハードルが高そうです。ユー

めてもらっている時間並列計算法【本誌5ペー時、Ax=b という式が出てきます。行列ベ

ザーみんなが計算機のプロというわけではジ】。もうひとつはプログラムの実装技術クトル積と言われるもので、x はベクトル、ないので、ポスト「京」の性能を引き出すです。後者の実装技術には、高い性能を持A は係数行列です。x を計算するために Aのに必要な要素技術をパッケージ化して、つ GPU[2] をうまく使うための技術とメモをメインメモリからロードしてくるのです

皆さんの使いやすいものにするのが我々のリウォール [3] の問題に対する低 B/F アルが、x の数だけロードしていると B/F は大取り組みです。

ゴリズムの技術が含まれます。

きくなってしまいます。そこで、複数の xベクトルを束ねることにします。係数行列

先述の上流設計プラットフォームとはどうGPU に対応するのですね。

いうものですか？

A は共通ですから使い回すことができるよ
うになってデータ移動量が少なくなり、そ現状、アプリケーションから GPU をうの結果 B/F は小さくなる。これが多ベクト

非常に大規模で高性能な計算機が手にまく使う技術はまだまだこれからです。特ルによる低 B/F アルゴリズムの考え方です。

入ったとして、その計算能力をどう使ったに 各 ノ ー ド が 複 数 の GPU を 持 つ マ ル チ

ら上流過程を含む実際の設計現場の役に立GPU マシンでフルに動かすためには、命4計算工学ナビ Vol.14

開発した高速化技術は他のプロジェクトの[1] 浮動小数点演算[2] Graphics Processing Unit の略。ここでは CPUと併用する演算加速器のこと[3] メインメモリとプロセッサの間のスループット不足により実行性能が制限されることソフトウェアにも適用されますね。
我々はキラーアプリと呼んでいて、たとえば、重点課題６サブ課題 C で開発されてのですが、これが多ベクトルと相性が良い問題の種類によりますが、多ベクトルでのです。従来のように1方位ずつ計算する6倍、GPU で3倍、そして空間方向の並列代わりに、16方位を一度に計算すること化が飽和したあとは時間並列でさらに7倍ができるわけですね。【本誌６ページ】

程度の性能向上を目指しています。これら

いる風力発電のための風況予測ソフトウェ

このようにして、我々の高速化技術を重は独立していますので、効果は相乗的に現

ア RIAM-COMPACT の HPC バージョンに、点課題６と８の他のプロジェクトにも提供れます。解く方程式の種類にもよりますが、この多ベクトル技術を適用します。ある地していく予定です。

全体で100倍程度の高速化が可能だと考え

点の風況を予測するには、16方位あるいは32方位の風向きを計算する必要があるています。
性能向上率の目標値を教えてください。

逐次計算を並列計算する「時間並列計算技術」
時間の進みというのは常に一本道で、勝手ソルバがそれを基に十分正確なシミュレーに切り分けて、それらを同時に進めるなんションをします。粗い初期値が原因で領域てことはできないと思っていました。計算界に誤差が生じるので、コースソルバを使っも並列化できるのは空間的に分割できる場て Newton-Raphson 法的に摺り合わせて合だけだと……。

いくという解き方になります。【図1】

わかりにくいので、これまで色々な説明すぐに出る粗い計算の答を使って、次の計の仕方を試してきました。仮の初期値を与算を始めるわけですね。遠回りのようにもえて反復しながら領域間の誤差を収束させ思えますが、それで速くなるのですか？

飯塚幹夫 特任教授

だんだんと有用さがわかってきました。開発の状況を教えてください。ていくんですよ、という説明をすると、皆さんなんとなく「そうなのかな」という顔

九州大学
情報基盤研究開発センター

並列効率は良くありません。空間並列なら80％の性能向上が得られる問題でも、基礎的な拡散方程式を対象に並列性能の時間並列では10％程度です。Parareal 法評価を行ったところです。その結果、オリここで言う領域とは時間を区切ってできたが発表されたのは2001年ですが、当時はジナルの Parareal 法で8.6倍、待ち時間を領域ですよね。たとえば1秒前と今と1秒効率の悪さに落胆されてあまり注目されま

減らすパイプライン化という処理を加える

後で区切った領域があるとして、今必要なせんでした。しかし、2000年代後半からと16.6倍という並列性能が得られました。

初期値は1秒前の計算が終わってからでな並列計算機のコア数がどんどん増えて使い今後はより大規模な問題にこの手法を適用いとわからないのではないですか？

切れないほどになってくると、効率は良くしてレベルアップを図る段階に入ります。

ないが空間並列と独立に適用できる時間並

また、これまで困難であった移流方程式へ

Parareal 法といって、コース ( 粗い ) ソ列も使い道が出てきたのです。空間並列のの応用もやり方がだんだんとわかってきま

ルバとファインソルバという2つのコード性能が飽和した後でも時間並列によってさした。

を組み合わせて解く計算手法があります。

らに加速が可能になる、というストーリー

コースソルバで初期値を計算し、ファインですね。【図2】になりますね。

時間逐次計算↓時間領域の分割

空間並列のみ空間並列 (4分割 )×時間並列
空間並列 (16分割 )×時間並列
空間並列 (64分割 )×時間並列

キラーアプリはありますか？
次のステップではフェーズフィールド法
222倍

すり合わせていく⇒収束性がポイント［図1］時間並列計算における時間領域の分割リズムが有効で、産業界からの期待も大きい手法です。材料開発や災害対策といった↓仮の初期値を基に逐次時間積分分割した領域の境界値をへの応用を研究します。時間並列のアルゴ分野での応用が考えられます。

ノード数［図2］空間並列と時間並列を併用した場合の性能
空間並列のみでは約70並列で飽和する問題も、時間並列と併用することでさらなる性能向上が見込める。

時間並列は開発の現場にどんな変化をもたらすのでしょうか？
多目的最適化のために1,000ケースの計
5

計算工学ナビ・レポート

リ ア ム ・ コ ン パ ク ト

HPC 版 RIAM-COMAPCTの開発
ポスト「京」重点課題６サブ課題 C の研究開発において、九州大

学応用力学研究所のグループは、九州大学情報基盤研究開発センター算を行うとしましょう。従来の方法では、小野謙二教授の協力を得て、Large-Eddy Simulation（LES）をベー

数か月に及ぶ計算の後で1,000個の結果がスとした数値風況予測シミュレータ「RIAM-COMAPCT」の大規模並列化のチューニングに取り組んでいます。特に今回の開発では、一度に出てきます。待ち時間が無駄ですし、RIAM-COMPACT に対して多ベクトル解法を取り入れ、一度のジョ計算機を長期間占有するこになってしまい

ブで複数の計算を同時に実行できるように改良を加えます。FX10にます。そのような問題であっても、時間並よるベンチマークテストでは、6倍の性能向上を確認し、理論ピーク列を併用することで、一つ目の答をすぐ得

九州大学応用力学研究
所 准教授

内田孝紀

230GFLOPS に対して、128本の解ベクトルで65GFLOPS を達成しました。今回の研究開発は、RIAM-COMPACT の大幅な性能向上に寄られるようになります。まずそれを分析し与し、予測精度や計算時間の短縮が期待できます。また、風車のウて探索方向を決めてから次の計算に進むとエイクを考慮したオフショア・ウィンドファーム（洋上風力発電所）いった使い方ができるようになるでしょう。の大規模数値風況シミュレーションが可能になります。現在、上記待ち時間の少ない柔軟な計算機の運用が可のチューニング作業に加えて、ドイツ北部、北海に浮かぶボルクム島から沖合45km に実在するドイツで初めてとなるオフショア・ウィ

能になれば、設計の現場における多目的最ンドファーム（Alpha Ventus : 5MW 出力の大型風車合計12基、総出適化をもっと使いやすいものに変えられる力は60MW）への適用を準備中です。と考えています。

上流設計プラットフォームのコアシステム〜ワークフローツール WHEEL の紹介
ものづくりは、着想してから製品になる

しかし現実には後工程で何が起こるかをまで、企画、設計、試作、製造など様々な正確に予測することは困難です。このよう段階を経ます。また、それぞれの段階におな「不確かさ」をシミュレーション等によいて制約条件を満たす必要がでてきます。

り定量的に取り扱おうとする取り組みは、例えばコスト・価格の制約は企画段階からUQ(Uncertainty Quantification) と呼ばれ課せられることがほとんどでしょうし、製ています。製品の製造段階では材料品質や造段階では製造機械の制約により製造形状

工作精度のバラつきなどが不確かさの要因

うに、重点課題８サブ課題 A では、ポストが制約されることもあります。ある段階でとして挙げられます。バラつきがあること「京」の能力を最大限に引き出すことを目

制約を満たせない深刻な問題が発生すると、を前提として、モンテカルロ法や実験計画的に、アプリケーションソフトウェアを更前段階に戻ってやり直す（手戻り）などし法などを用いたシミュレーションを行い、に高速化する技術や、多目的設計最適化アて解決しますが、手戻りは貴重な時間のロそのバラつき要因が結果、たとえば製品性ルゴリズムの研究を行っており、それらのスとなります。手戻りを最小限に押さえる

能に与える影響度を上流工程の段階で推定

技術を産業界の実設計、とくに製品企画時には、ものづくりの上流段階の時点においし、手戻りを減らす取り組みが大きく期待など上流設計段階で活用できるようにするて下流で課せられる制約条件を的確に把握されています。

ための研究開発も行っています。これらのする必要があります。つまり、後工程全体UQ の実現には、大量のシミュレーショをシミュレーションできれば、手戻りを減ンを実行するため、大規模な計算資源が必らせるはずです。

要となります。「京」コンピュータの登場によって、ものづく

知識データベースDB

ユーザPC① 事例閲覧＆ダウンロード

スパコン・PCクラスタ
FFB

INTERNET計・入力支援設計・実行② ワークフロー実行

可視化・

ポスト処理

④ 可視化・分析・現象理解［図3］HPC/PF システム概要
6③ 結果回収FFVFISTR
PHASE/0

豊富なシミュレータ
ラインナップABINIT-MP…

ワークフロー

HPC/PFサービス

パラメータ空間設

ワークフロー制御

HPC/PFポータルGUI

解析モデル作成

ポスト処理

理化学研究所 計算科学研究機構
可視化技術研究チーム

川鍋友宏

統合的な技術を「上流設計プラットフォーム」と位置づけています。

HPC/PF から WHEEL へり分野のシミュレー

HPCI 戦略プログラム分野４「次世代ものションは実験に比肩づくり」（H23〜 H27年度）では、「京」コする精度の予測が可

ンピュータを始めとするHPCI 計算資源と国能となりましたが、プロ開発の解析アプリケーションを産業界同レベルの計算精度ユーザに手軽に使ってもらうために、HPC/を維持して UQ を適PF（HPC Platform）を開発しました。【図3】

用するには更に大規

簡単に言えば、Web ブラウザを操作する

模かつ高速な計算機だけでスパコンを使って解析できる仕組みと、シミュレーショと、そのノウハウ集である公開事例データン技術の高度化が必ベースです。各種解析アプリと組み合わせ

要 で す。 本 誌 の 他

たハンズオンセミナーを各所で開催し、解記事でも紹介するよ析アプリ利用者から HPC/PF の使い勝手

計算工学ナビ Vol.14

1

FMO 計算に基づくχパラメータ算定を効率化するWHEELの感想や要望をヒアリングしました。その結果明らかになったのは、キャパシティ・コンピューティング用途における有効性と、柔軟なワークフロー機能の必要性でした。キャパシティ・コンピューティングとは、多種多様な計算を同時に大量実行することです。創薬や物質材料系分野では候補物質探索のため、計算条件を少しずつ変えたシミュレーションを大量に実行します。
こういった用途に HPC/PF はとても便利だと評価頂きました。一方で、商用の解析パッケージソフトの利用者からはワークフローを組み立てる機能が貧弱であると指摘を受けました。具体的には繰り返し処理やポスト「京」重点課題６サブ課題 B の研究開発において、立教大学グループは燃料電池電解質膜に関するマルチスケールシミュレーションの研究開発を行っています。基盤となるのは、ABINIT-MP プ
ログラムを用いたフラグメント分子軌道 (FMO) 計算に基づき、粗視化シミュレーションの手法である散逸粒子動力学 (DPD) で用いる有効相互作用 ( χ ) パラメータを非経験的に算定するワークフロー [1]立教大学理学部 教授

望月祐志

で、2017年度に汎用の処理システム (FCEWS) としてまとめることが出来ました [2]。算定のコストを決するのは、FMO 計算になります

が、最も単純な２成分系としても、組み合わせとしては3通り (1-1,2-1, 2-2) になり、各々2,000個程度の構造サンプルを扱う必要があります。実際に必要となる一連の FMO 計算ジョブを実行するのに、研究室レベルのサーバを用いるより、「京」に代表される超並列資源を使う方が望ましいのは明らかです。一方で、数千〜数万の数のジョブを投入して結果を回収する作業を人手で行うのはきわめて困難なタスクとなります。そこで、重点課題8サブ課題 A で開発されている
WHEEL を用いてこうしたバルクジョブの処理を自動化し、FCEWSとの連携でχパラメータ算定を効率化する試みを始めています。

[1] K. Okuwaki, Y. Mochizuki,
H. Doi, T. Ozawa, J. Phys.
Chem. B 2018, 122, 338-347.
[2] 奥脇弘次 , 土居英男 ,望 月祐 志 , J. Comp. Chem.
Jpn., in press. (DOI: 10.2477/
jccj.2017-0048)

分岐処理を含むワークフローを GUI 上で組み立てることが HPC/PF ではできません「タスク」を箱で表現し、箱と箱を矢印でも、WHEEL に組み込めるように設計してでした。現在開発中のワークフローツール接続することでタスクの順序を指定するこいます。CHEETAH とはファイル経由の疎WHEEL(Workflow in Hierarchical distributEdとができます。また、タスク間のデータフ

結合な API で連携しているので、他のアルparallEL) は、HPC/PF 開発で得た知見をもローは、ファイル単位で行い、ディレクトゴリズムへの切り替えも容易です。とに、上流設計にも応用可能なように再設リやワイルドカードを使った複数ファイル計したものです。の受け渡しが可能です。【図4】WHEEL 機能紹介

マンドラインから実行可能なプログラムをタ

タスク内の処理はシェルスクリプト等のコ
WHEEL は九州大学と理化学研究所が共スクのプロパティ画面で登録します。タスク

同で研究開発を行っているワークフローの実行場所（ローカル／リモート）や実行方

ツ ー ル で す。HPC/PF 同 様、Web ブ ラ ウ

法（コマンドライン／ジョブ投入）、ファイルザを GUI として利用し、Windows、Mac、I/O 定義などもこの画面で設定します。

WHEEL は開発中の段階ではありますが、オープンソースソフトウェアとして公開を予定しています。公開の際には計算工学ナビのサイトで告知します。

上流設計プラットフォームのこれから上流設計にシミュレーションを活用するには、前述した UQ の実現が重要ですが、Linux など様々なデスクトップ環境で利用

上述の通り HPC/PF ではできなかった最上流で活用するには、発想を支援する、可能です。プログラム本体は Node.js とい条件分岐や、繰り返し処理を含むワークフというアプローチが必要です。閃きを得る

う JavaScript のフレームワークで開発されローの組み立てが可能となりました。その他、ためには物事を俯瞰したり、詳細に見たており、通常はユーザ PC にインストール

シミュレータの入力パラメータファイル内のり、視点を変えたりといった試行錯誤が簡してスタンドアロンで使いますが、リモー指定した値の変化幅を任意に設定可能なパ単にできること、これらはシステムの操作トサーバにインストールして、いわゆるクラメータエディタを装備しており、商用を含性が悪くては思考が中断してしまい実現でライアント・サーバ型アプリとして利用す

めさまざまなシミュレータに対応していまきません。つまりユーザーインターフェイることも可能です。GUI 上では処理の単位す。これはパラメータ空間の単純なグリッス（UI）やユーザーエクスペリエンス（UX）ドサーチ（パラメー［図4］WHEEL ワークフロー画面が重要です。

タスタディ）支援をこれまでスパコン応用の研究分野ではする機能で、既に重UI/UX について無頓着な部分があったこと

点課題６サブ課題 Bは否めませんが、上流設計プラットフォーで実証利用されておムでは WHEEL をコアシステムとして、優り、その結果を開発れた UI/UX をもつデータ俯瞰・分析ツーにフィードバックしルなどを備える必要があると考えています。ています。

昨今のビッグデータ解析に対する UI/UX

また、本誌で紹介研究成果なども積極的に取り入れて、ポスされている JAXA 大ト「京」が利用可能となったときにその計山准教授らによる多算能力を産業界のユーザーが存分に利活用

目的設計最適化アルできるプラットフォームシステムとなるよ

ゴリズム CHEETAH

う研究開発を続けます。
7

今号の表紙ファンまわり流れのLES 解析

スーパーコンピューティング技術産業応用協議会（産応協／ ICSCP）が実施する、ファンの性能および騒音の予測に関するベンチマークテ
ストに参加し、ファンまわり流れの LES 解析を実施した。FrontFlow/blue（FFB）により、要素数約4600万の計算格子を用いて計算した。
図はファン表面における静圧と第2不変量等値面の瞬時分布である。これまでの計算により、性能および騒音を概ね良好に予測できることが確認されている。今後は、類似のプロペラファンを対象とし、FFB を用いた性能と騒音の多目的最適化計算を実施する予定である。
みずほ情報総研株式会社 サイエンスソリューション部 シニアコンサルタント
東京大学生産技術研究所 協力研究員

山出吉伸

編集後記

重点課題８「近未来型ものづくりを先導する革新的設計・製造プロセスの開発」と重点課題６「革新的クリーンエネルギーシステムの実用化」の各チームは相互に協力しながら研究開発を進めています。今号の記事ではそうした連携の最新状況もお伝えしています。(F)計算工学ナビ オフィシャルサイト

本誌の PDF 版やソフトウェアライブラリ、ニュースなどのコンテンツを提供している Web サイトは下記の URL からアクセスできます

http://www.cenav.org/

計算工学ナビ Vol.14
発行日： 2018年3月7日
発

行： 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〒153-8505 東京都目黒区駒場4-6-1
office@ciss.iis.u-tokyo.ac.jp