Oakbridge-CX スーパーコンピュータシステム 利用負担金表（2022 年 4 月 1 日）
負担金額（税込）
区分
ディスク容量大学・公共機関等
企業

一般申込

申込 1 セット当り
100,000 円（8,640 トークン）

申込 1 セット当り
120,000 円（8,640 トークン）

ノード固定

申込 1 セット当り
150,000 円（8,640 トークン）

申込 1 セット当り
180,000 円（8,640 トークン）

一般申込（最小セット）8,400 円（720 トークン）

トークン量追加

8,400 円（720 トークン）

ディスク容量追加

備考

グループ 1 セット当り/work 4TB
利用者当り
/home 50GB

利用期間 12 か月の金額・ト
ークン量（利用期間は 1 ヶ月単位で設
定可）/work 4 TB
利用者当り
/home 50 GB

利用期間は当該年度末まで

10,000 円（720 トークン）
1TB 単位で申込可（/work のみ）

6,480 円／（1TB*年）※Oakbridge-CX においてもパーソナルコースとグループコースの区分を廃止し、これまでのパーソナルコースは一般申込に統合した。
※トークン消費係数は 1.00，ただしトークン消費係数 1.50 のノード群(優先利用向け)を全体の 15%程度設ける。
※1 ジョブで利用可能な最大ノード数は 256 ノード。
※括弧（）内は付与するトークン量。実行したジョブのノード時間積と消費係数に応じてトークンが消費される。
付与したトークンは，利用期間内に全量が使用できることを保証するものではない。
トークンは利用期間内に限り有効とし，利用終了後に残量がある場合でも繰越や利用負担金の返還は行わない。
トークンの他のシステムへの移行については，「トークン移行におけるトークン量の換算表」を参照。
※ノード固定の申し込みには審査を要する。
※/home のディスク容量は複数のグループに所属している場合でも利用者当り 50GB 固定。

トークン移行におけるトークン量の換算表
移行先
Oakbridge-CX
移行元
システム

Wisteria/BDEC-01
システム

Oakbridge-CX システム－

1.6

Wisteria/BDEC-01 システム

0.6－

移行先に追加されるトークン量＝移行トークン量×係数
注意事項（Wisteria/BDEC-01, Oakbridge-CX スーパーコンピュータシステム 共通）
・ 「大学・公共機関等」は大学，高等専門学校及び大学共同利用機関，文部科学省所管の独立行政法人，学術研究及び学術振興を目的とする国又は地方公共団体が所管する機関，並びに文部科学省科学研究費補助金の交付を受けて学術研究を行う者に適用する。
・ 「企業」の申し込みには，企業利用申込書添付書類の提出および審査を要する。
・ 利用期間は，利用開始月から終了月の末日またはサービス休止前までとする。利用期間内に計算機利用を中止した場合であっても利用負担金額の変更は行わない。年度の途中で利用開始または終了する場合の負担金額は月数別利用負担金表（Web ページ）を参照すること。
・ 前掲の利用負担金表は基本セットの内容であり，最小セットについては Web ページを参照すること。
・ 利用負担金は，原則として利用開始月に応じ，以下の月に一括して請求する。
- 利用開始月が 4 月から 9 月までは 12 月，10 月から 12 月までは 3 月，1 月から 3 月までは 3 月末。
- 前年度内に事前申込をした分については，利用開始月に関わらず，11 月の請求となる。
・ 利用負担金額が減額となる変更はできない。
・ ディスク量は，グループ全体の上限値である。

スーパーコンピューティングニュース- 1 -Vol. 24, No.6

2022

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
○
○
medium-o
〃
〃
○
○
145 ～
576
(27,648)
large-o〃〃○○577 ～ 1,152(55,296)x-large-o
24 時間
〃
○
○
1,153 ～ 2,304 (110,592)
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
ノード数・GPU 数※２
公募制度
GPU
制限時間
容量（ＧiＢ）
キュー名※１
一般申込
による申込 専有申込
（最大 GPU 数）（経過時間）

ノード固定※３

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

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

○
○
○
★

○
○
○
★

○
○
○
★

○
○
○
★

(312)

任意

(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”

スーパーコンピューティングニュース

- 2 -

○
○
○

Vol. 24, No.6

2022

Oakbridge-CX スーパーコンピュータシステム ジョブクラス制限値（2019 年 7 月 1 日）
ノード数※２（最大コア数）

キュー名※１

制限時間（経過時間）

メモリー
容量
（ＧＢ）

一般
申込

ノード
固定

○

○

※３

debug

1 ～

16

(896)

30 分

168

short
1 ～
8
(448)
8 時間
168
○
○
(regular)
small
1 ～
16
(896)
48 時間
168
○
○
medium64(3584)
〃
〃
○
○
17 ～
large
128
(7168)〃〃○○
65 ～x-large256(14336)
24 時間
〃
○
○
129 ～
challenge
1 ～1368(76608)
24 時間
168
★
★
任意
申込数
任意 ※４
168
×
○
(interactive) ※５
interactive_n1
1
(56)
2 時間
168
○
○
2 ～
interactive_n8
8
(448)
10 分
〃
○
○
★ 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，debug，short を小文字で指定する
regular 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 1.00
※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,node=ノード数”

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- 3 -Vol. 24, No.6

2022ࢭࣥࢱ࣮࠿ࡽ
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スーパーコンピューティングニュース- 1 -Vol. 24, No.62022

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スーパーコンピューティングニュース- 2 -Vol. 24, No.6

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v12.2.0(2022.10.28)

ffmpeg4.2.7-1(2022.9.16)

NVIDIA HPC SDK

v22.7(2022.10.28)¾

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2.3 Red Hat Enterprise Linux 8 (Ipomoea-01)

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スーパーコンピューティングニュース- 3 -Vol. 24, No.62022

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1.2 2022 ᖺᗘ Oakbridge-CXࠊWisteria/BDEC-01 ࡟࣮ࣘࢨ ID ࢆᣢࡓ࡞࠸ሙྜ
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スーパーコンピューティングニュース- 4 -Vol. 24, No.6

2022

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スーパーコンピューティングニュース- 5 -Vol. 24, No.6

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スーパーコンピューティングニュース- 6 -Vol. 24, No.6

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スーパーコンピューティングニュース- 7 -Vol. 24, No.6

2022

東京⼤学柏キャンパス⼀般公開 2022
スーパーコンピューティング部門
2022 年度の東京大学柏キャンパス一般公開は、引き続き新型コロナウイルスの感染拡大に配慮
しオンライン（一部現地開催あり）にて 10 月 21 日（金）～28 日（金）に開催されました。情報基盤センターでは、スーパーコンピューティング部門からスーパーコンピュータシステムの概要説明や研究紹介、並列プログラミングやシミュレーションなどの講座を、データ科学研究部門からは mdx のOS 仮想化について、ネットワーク研究部門からは東大のネットワークとインターネットについて、情報基盤センターに関する様々な話題を紹介しました。10 月 21 日（金）から 23 日（日）にはウェブ会議システム（Zoom）を利用した講座とバーチャル見学会を開催し質問にお答えしました。
■柏キャンパス一般公開 2022 情報基盤センター
https://www.itc.u-tokyo.ac.jp/opencampus/■東京大学柏キャンパス一般公開 2022
https://park-ssl.itc.u-tokyo.ac.jp/utkk/opc2022/【開催期間中ののべ数】
柏キャンパス一般公開 2022 情報基盤センターウェブアクセス数 509 件
動画 視聴回数 840 回（ウェブ会議システム）講義 参加者 242 名

スーパーコンピューティングニュース- 8 -Vol. 24, No.6

2022

2022
2022
年度
年度
インターン・後期
インターン・後期
東京大学情報基盤センター「若手・女性利用者推薦」採択課題
東京大学情報基盤センター「若手・女性利用者推薦」採択課題
2022 年度 インターン・後期
東京大学情報基盤センター「若手・女性利用者推薦」採択課題

スーパーコンピューティングチーム
スーパーコンピューティングチーム

スーパーコンピューティングチーム
2022
2022
年 4年月4 1月日時点におい
1 日時点におい
東京大学情報基盤センター（以下、センター）では、若手研究者（
東京大学情報基盤センター（以下、センター）では、若手研究者（
て 40
て 40
歳以下、学生を含む）及び女性研究者（年齢は問わない）による、スーパーコンピュータ、
歳以下、学生を含む）及び女性研究者（年齢は問わない）による、スーパーコンピュータ、
2022 年 4 月 1 日時点におい東京大学情報基盤センター（以下、センター）では、若手研究者（て データプラットフォームなどの大型計算資源を使用した研究を対象とした公募型プロジェクト
40 データプラットフォームなどの大型計算資源を使用した研究を対象とした公募型プロジェクト
歳以下、学生を含む）及び女性研究者（年齢は問わない）による、スーパーコンピュータ、を実施しています。センターの教員による審査の上、年間で数十件の優れた研究提案課題を採を実施しています。センターの教員による審査の上、年間で数十件の優れた研究提案課題を採
データプラットフォームなどの大型計算資源を使用した研究を対象とした公募型プロジェクト
択する予定です。採択された課題では申請した計算資源を無料で使用することができます。
択する予定です。採択された課題では申請した計算資源を無料で使用することができます。
を実施しています。センターの教員による審査の上、年間で数十件の優れた研究提案課題を採前期・後期に募集を行う一般枠と、学部学生・大学院生を対象とし、主に夏期における利用を
前期・後期に募集を行う一般枠と、学部学生・大学院生を対象とし、主に夏期における利用を択する予定です。採択された課題では申請した計算資源を無料で使用することができます。
想定したインターン制度があります。一般枠の課題は想定したインターン制度があります。一般枠の課題は
1 年または半年単位（後期は半年のみ）
1 年または半年単位（後期は半年のみ）、イ、イ
前期・後期に募集を行う一般枠と、学部学生・大学院生を対象とし、主に夏期における利用をンターン制度の課題は半年の実施となります。各制度では、一名で行う研究課題を募集します。
ンターン制度の課題は半年の実施となります。各制度では、一名で行う研究課題を募集します。
想定したインターン制度があります。一般枠の課題は
1 年または半年単位（後期は半年のみ）、イ
一般枠で採択された課題のうち、特に優れた課題で「学際大規模情報基盤共同利用・共同研究
一般枠で採択された課題のうち、特に優れた課題で「学際大規模情報基盤共同利用・共同研究
ンターン制度の課題は半年の実施となります。各制度では、一名で行う研究課題を募集します。
拠点（
拠点（
JHPCN
JHPCN
）」の萌芽型共同研究課題の条件を満たすものについては、本センターより同拠）」の萌芽型共同研究課題の条件を満たすものについては、本センターより同拠
一般枠で採択された課題のうち、特に優れた課題で「学際大規模情報基盤共同利用・共同研究
点萌芽型共同研究課題として推薦する予定です。同拠点共同研究課題審査委員会で審査の上、
点萌芽型共同研究課題として推薦する予定です。同拠点共同研究課題審査委員会で審査の上、点
萌芽型共
同 研 究 課 題 と し て 推 薦 し て い ま す 。 同 拠 点 共 同 研 究 課 題 審 査 委 員 会 で審 査 の上 、
拠点（
JHPCN
）」の萌芽型共同研究課題の条件を満たすものについては、本センターより同拠

JHPCN
JHPCN
の萌芽型共同研究課題としても採択された場合、毎年の萌芽型共同研究課題としても採択された場合、毎年7 月に開催される
7 月に開催される
JHPCN
JHPCN
のシン
のシン
点萌芽型共同研究課題として推薦する予定です。同拠点共同研究課題審査委員会で審査の上、ポジウムにて発表の機会が与えられる場合があります。本制度に採択された課題は終了後、得ポジウムにて発表の機会が与えられる場合があります。本制度に採択された課題は終了後、得JHPCNの萌芽型共同研究課題としても採択された場合、毎年 7 月に開催される JHPCN のシンられた成果をもとに、られた成果をもとに、「学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点（「学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点（
JHPCN
JHPCN
）」の公募型共同）」の公募型共同ポジウムにて発表の機会が与えられる場合があります。本制度に採択された課題は終了後、得研究（一般課題、国際課題、企業課題）等へと進展することが大いに期待されます。なお、イ研究（一般課題、国際課題、企業課題）等へと進展することが大いに期待されます。なお、イられた成果をもとに、「学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点（JHPCN）」の公募型共同ンターン制度で採択された課題はンターン制度で採択された課題は
JHPCN
JHPCN
萌芽型共同研究課題としての推薦は行いません。
萌芽型共同研究課題としての推薦は行いません。
研究（一般課題、国際課題、企業課題）等へと進展することが大いに期待されます。なお、インターン制度で採択された課題は JHPCN 萌芽型共同研究課題としての推薦は行いません。
2022
2022
年度インターンは
年度インターンは4 件の課題を、後期
4 件の課題を、後期
このたび、以下の基準による厳正な審査のうえ、
このたび、以下の基準による厳正な審査のうえ、は 7は件の課題を採択いたしました。
7 件の課題を採択いたしました。
2022 年度インターンは 4 件の課題を、後期
このたび、以下の基準による厳正な審査のうえ、は 7 件の課題を採択いたしました。
• • 本制度が提供する計算機システムを利用することで、学術的にインパクトがある成果
本制度が提供する計算機システムを利用することで、学術的にインパクトがある成果•を創出できると期待される提案を積極的に採択します。
を創出できると期待される提案を積極的に採択します。
本制度が提供する計算機システムを利用することで、学術的にインパクトがある成果• スーパーコンピュータの利用環境の改善に寄与すると期待されるソフトウェア開発に関• スーパーコンピュータの利用環境の改善に寄与すると期待されるソフトウェア開発に関を創出できると期待される提案を積極的に採択します。
する提案を歓迎します。
する提案を歓迎します。
• スーパーコンピュータの利用環境の改善に寄与すると期待されるソフトウェア開発に関• 現状の環境にとどまらず、将来の先端的なスーパーコンピュータ環境を目指した提案は• 現状の環境にとどまらず、将来の先端的なスーパーコンピュータ環境を目指した提案はする提案を歓迎します。
特に歓迎します。
特に歓迎します。
• 現状の環境にとどまらず、将来の先端的なスーパーコンピュータ環境を目指した提案は

• 特に、
• 特に、
mdx
mdx
については、理工系・人文系にまたがる多様なデータの収集・整備、研究コについては、理工系・人文系にまたがる多様なデータの収集・整備、研究コ
特に歓迎します。
ミュニティにおけるデータの共有やプラットフォームの整備、そして機械学習等の先端
ミュニティにおけるデータの共有やプラットフォームの整備、そして機械学習等の先端• 特に、
mdx については、理工系・人文系にまたがる多様なデータの収集・整備、研究コ的なデータサイエンス手法を用いたデータ解析など、多様なデータ科学・データ利活用
的なデータサイエンス手法を用いたデータ解析など、多様なデータ科学・データ利活用
ミュニティにおけるデータの共有やプラットフォームの整備、そして機械学習等の先端研究を歓迎します。
研究を歓迎します。
的なデータサイエンス手法を用いたデータ解析など、多様なデータ科学・データ利活用
研究を歓迎します。
本制度の詳細は、以下の本制度の詳細は、以下のHPHPをご覧ください。
をご覧ください。

https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/guide/young/
https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/guide/young/
本制度の詳細は、以下のHP をご覧ください。
https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/guide/young/

スーパーコンピューティングニュース- 9 -Vol. 24, No.62022

■ 2022 年度 インターン 採択課題
課題名

SED フィッティングによる大規模データからの若返り銀河の検出

代表者名（所属）田中 匠（東京大学 理学部）

利用システム名

Oakbridge-CX

実施期間

半年

スペクトルエネルギー分布 (SED) フィッティングは観測された銀河のスペクトルにモデルスペ
クトルをフィットして、星形成活動の時間変化や質量といった銀河の物理量を推定する手法である。若返り銀河と呼ばれる種類の銀河は、星形成活動の抑制を経験した上で直近に星形成を再開
した希少な銀河であり、本課題ではノンパラメトリックな SED フィッティング手法を面分光のデータを持つ約 1 0000 個の銀河からなるサンプルに適用することで、かつてない規模で正確な若返り銀河のサンプルを構築する。構築したサンプルを用いて、若返り・星形成活動抑制のメカ
ニズムや銀河の多様性、活動銀河核と星形成との関係等を議論する。 また SED フィッティングの実行結果は極めて汎用性のあるデータベースであり、論文出版時に公開することを計画している。申請者自身も、若返り銀河の研究の後にサンプル内の全銀河を用いた宇宙の星形成史の研究を行なう予定である。

課題名

乱流促進装置による層流-乱流遷移現象の大規模 DNS

代表者名（所属）

市坪 翔（横浜国立大学 理工学部）

利用システム名

Oakbridge-CX

実施期間

半年

本研究では、超低速水槽試験での従来型乱流促進装置の性能評価及び効率的な新しい乱流促進方法の開発を目的として、平板上にスタッド形状の突起物を設けた際の境界層の層流-乱流遷移現象について直接数値計算（Direct Numerical Simulation、DNS）を用いて大規模な乱流解析を行う。乱流促進装置に関する基礎的研究は理論的・実験的研究が 1960 年代から行われているが、船舶流体工学において層流-乱流遷移を直接的に測定・解析した研究はほとんどなく、本課題を実施することで得られる解析データベースは今後の超低速航行船の開発や対応する水槽試験に有意義な知見を与えると期待できる。解析条件としては模型船を用いた水槽試験での曳航速度を基準として境界層での一様流入速度の設定を行う。また、境界層上流に設置する乱流促進装置のス
タッドについては、従来の水槽試験で用いられている形状や配置を基準とするが、新しい装置形
状・配置についても実施するためパラメトリックスタディが必要となり、必要とする計算機資源は増大する。

スーパーコンピューティングニュース- 10 -

Vol. 24, No.6

2022

課題名

Forest Type Classiﬁcation Based on Deep Learning Techonologies

代表者名（所属）裴 慧卿（東京大学 農学生命科学研究科）

利用システム名

Wisteria/BDEC-01 Aquarius

実施期間

半年

Deep learning technology and remote sensing data set has developed rapidly. Convolutional
neural networks and graph convolutional neural network could be combined to the monitoringand management of natural resource such as forest type classiﬁcation, merchant volume andcarbon stock estimation with high accuracy automatically. Super computation system could
provide high quality and computation appliance for the management which could not run in
the normal computer and complicated models

課題名

Optimality Comparison of Chemical Kinetic Mechanism for Large Eddy
Simulation of Turbulent Non-premixed Hydrogen Combustion

代表者名（所属）

Rahmat Waluyo（Institute of Industrial Sciences, University of Tokyo）

利用システム名

Oakbridge-CX

実施期間

半年

Comprehensive comparison of previously developed chemical kinetic mechanism is proposedto evaluate mechanism optimality in terms of computational resource usage and simulation
accuracy. Optimality parameters is quantiﬁed by simulation CPU time and deviation ofsimulated ﬁeld value from experimental data both of which are combined linearly to form
objective function as basis for determining mechanism optimality.

スーパーコンピューティングニュース- 11 -

Vol. 24, No.62022

■ 2022 年度後期 採択課題
課題名

investigating tropical cloud organization and its interaction with largescale circulation using global storm-resolving model

代表者名（所属）

HUNG CHING SHU（東京大学 理学系研究科）

利用システム名

Wisteria/BDEC-01 Odyssey

実施期間

半年

Organized cloud systems contribute signiﬁcantly to tropical rainfall, global hydrological cycle, and energy balance. Understanding the physics of tropical cloud organization and its
interaction with large-scale circulation is essential to understanding tropical weather andglobal climate. This study will use a global storm-resolving model explicitly simulating
motions at kilometer-scale to investigate tropical cloud organization mechanisms and theirrelationship with large-scale circulation.

課題名

Key roles of hydrodynamic interactions on coil-globule transition ofpolyelectrolytes

代表者名（所属）

Jiaxing Yuan（東京大学 先端科学技術研究センター）

利用システム名

Wisteria/BDEC-01 Aquarius

実施期間

半年

The goal of the project is to utilize an eﬃcient hydrodynamic solver called ﬂuid particle
dynamics (FPD) to study the coil-globule transition (CGT) of polyelectrolyte. Unlike current
state-of-the-art simulations, our numerical calculations will enable detailed understanding of
many-body hydrodynamic interactions in the CGT of a polyelectrolyte which can be relevantto the rational design of exciting functionalities.

課題名

データ駆動的アプローチを用いた水素燃焼現象の予測

代表者名（所属）大平 和季（東京大学 工学系研究科）

利用システム名

Oakbridge-CX

実施期間

半年

カーボンニュートラルに向けて化石燃料からカーボンフリー燃料への代替が求められおり、水素やアンモニアの燃焼方式の解析が求められている。従来のシミュレーションでは時間平均モデル

RANS （Reynolds Averaged Numerical Simulation）が使われていたが、非定常な現象を計算できないため、実際の運用で問題となる逆火や振動などの不安定性を解析できなかった。そこで時間推移に合わせて変化を直接計算する LES（Large Eddy Simulation）実用性の高い解析として注目されている。しかしこの LES という解析手法は計算負荷が高い。さらに解析対象の水素は燃焼速度が大きいので空間的、時間的解像度を上げる必要性がありこ、計算負荷が高い。このような背景により水素燃焼の LES は需要があるにも拘らず進んでいないのでここを研究対象として特に研究例の少ない水素アンモニア混焼の LES に注力する。この混焼解析結果は発電用のガスタービンのシミュレーションの等への実用化が期待される。

スーパーコンピューティングニュース- 12 -

Vol. 24, No.6

2022

課題名

Al2O3 表面上における炭素膜の成長過程に関する研究代表者名（所属）

YUE QIANG（岡山大学 自然科学研究科）

利用システム名

Oakbridge-CX

実施期間

半年

新しい機能性材料 Q カーボンの製造には、前駆体として Al2O3 基板上に成長したアモルファス
カーボン膜が必要であるが、Al2O3 基板上における炭素膜の成長プロセスは現在不明である。分
子動力学シミュレーションは、原子レベルで物質の特性を研究することができ、それにより、炭素膜の微視的な成長メカニズムを研究することが可能である。本研究では、オープンソースソフ
トウェアの Lammps を使用してシミュレーションを実行することを目的としている。本研究を通じて、Al2O3 基板上に炭素膜の生成過程と膜の性質があきらかにされると期待している。

課題名

衛星データと数値シミュレーションに基づく超低周波波動とリングカレン
トイオンの波動粒子相互作用の解明

代表者名（所属）山本 和弘（東京大学 理学系研究科）

利用システム名

Oakbridge-CX

実施期間

半年

地球周辺の宇宙環境には、太陽から吹き付けてくる太陽風や流出した地球大気に由来する、中程度まで加速されたエネルギーイオンが存在する。これらのイオンが存在する領域をリングカレン
トと呼び、中エネルギーイオンの運動論的効果を考慮すると、超低周波（Ultra-Low Frequency）
波動と呼ばれる波動を励起することが、科学衛星による観測で実証されている。これらの波動が宇宙空間にどのように分布し、宇宙プラズマ環境がどのように変動するかは定かではなく、運動論的効果を含んだリングカレントの数値モデルの構築を介して、ULF 波動の励起機構の解明が試みられている。本研究では、複数の領域にまたがる衛星データを境界条件として組み込みつつ、
リングカレントのグローバルモデルである GEMSIS-RC モデルを利用した数値シミュレーショ
ンを行い、再現された U LF 波動と衛星による実際の観測例を比較し、ULF 波動の励起機構やプ
ラズマ環境への影響を明らかにする。

スーパーコンピューティングニュース- 13 -

Vol. 24, No.6

2022

課題名

南極沿岸の棚氷の融解を促進するメカニズムの解明

代表者名（所属）

松田 拓朗（北海道大学 低温科学研究所）

利用システム名

Wisteria/BDEC-01 Odyssey

実施期間

半年

棚氷は南極大陸を覆う氷床が海洋に流出するのを防いでいるため、棚氷の融解は海面高度や全球の気候システムに大きな影響を与えることが知られている。たとえば、縄文時代に生じた棚氷の大規模な融解に伴い、海面高度が約５ m 上昇したと考えられている。そのため、地球温暖化に伴う棚氷の融解の正確な見積もりは、地球科学的な興味に加えて社会的にも重要である。棚氷の融
解は Circumpolar Deep Water(CDW) と呼ばれる暖水が亜熱帯域から南極沿岸に輸送されることで促進されると考えられている。温暖な CDW が南極沿岸で海面まで湧昇することで棚氷の底部を融解する。しかし、CDW の輸送経路や輸送を担う経路はまだ十分に解明されていない。そこで、本課題は CDW の輸送を担うメカニズムの解明を目指す。特に、CDW の輸送において重要だと予想されている渦活動に着目して、渦が運ぶ CDW の熱量の定量化を目指す。

課題名

クラックを含む資料の荷重への応答の分子動力学法を用いた解析

代表者名（所属）

舩橋 郁地（東京大学 理学系研究科）

利用システム名

Oakbridge-CX

実施期間

半年

素材の変形、破壊に伴って放出される弾性波であるアコースティック・エミッション（AE）に対し、変形、破壊中の様々な過程が励起源として提案されている。種々の励起源に関し、発せられる AE の特徴を掴むことが AE や素材の変形、破壊過程の理解のために重要である。本利用課題
では、クラックを含む資料への、クラック伸長を伴うとは限らない荷重という新たな AE 励起源を提案し、その妥当性の検討や、発生する AE の特徴の調査を行う。具体的には、様々な形状、サイズのクラックを持つ試料に対する荷重を分子動力学法を用いてシミュレーションし、振動の発生や伝搬を観察する。申請者は特定の条件のもとでの振動現象を既に確認しており、本利用課
題ではスケーリング則を用いた AE 観測実験との比較を目指す。
以上

スーパーコンピューティングニュース- 14 -

Vol. 24, No.6

2022

スーパーコンピュータシステム「大規模 HPC チャレンジ」採択課題のお知らせ
1. はじめに Wisteria/BDEC-01、Oakbridge-CX では「大規模 HPC チャレンジ」を実施しています。
「大規模 HPC チャレンジ」は、スーパーコンピュータシステムがもつ最大規模のノード数を、最大 24 時間・1 研究グループで計算資源の専有利用ができる公募型プロジェクトです1。
（※）
 課題審査委員会による厳正な審査の結果、以下の課題を採択しましたのでお知らせいたします。
※ 新型コロナウイルス感染症拡大防止に配慮し、通常から実施時間を変更して実施しています。
実施時間は 8 時間（実施日当日 9:00～17:00）
2. 採択課題 システム：Wisteria/BDEC-01
 募集期間：2022 年度 第 2 回再募集 2022 年 6 月 30 日～7 月 25 日
 1 件の応募があり、以下の課題を採択しました。
 採択課題一覧
課題名

DCB ライブラリを使用した効果的な負荷分散の検討

代表者名（所属） 河合 直聡（東京大学 情報基盤センター スーパーコンピューティング研究部門）
さまざまなアプリケーションでスーパーコンピュータを効率的に使用するために、OpenMP+MPI のハイ
ブリッド並列化が行われている。しかし、問題の特徴などから、均衡な負荷バランスの維持が難しい場合が多く、また、負荷バランスを維持するために、大きなコーディングコストが必要となされる場合も多い。
著者らはこれらの問題に対応するために、Dynamic Core Binding(DCB)ライブラリを開発、研究している。DCB ライブラリは、プロセス毎に割り当てるコア数を動的に変化させる機能を持っており、プロセス毎の負荷の不均衡をコアレベルで簡易に均衡化する環境を提供する。これまでの評価で DCB ライブラリの使用により、アプリケーションの計算時間短縮や、計算時間をほとんど変化させずに消費電力を削減する効果を確認している。今回申し込ませていただく大規模 HPC チャレンジでは、DCB ライブラリを適用した Lattice-Hmatrix の、大規模並列環境での評価を目的とする。加えて、ノード全体の消費電力への影
響も合わせて、評価を行いたい。
システム：Oakbridge-CX
 募集期間：2022 年度 第 2 回再募集 2022 年 6 月 30 日～7 月 25 日
 1 件の応募があり、以下の課題を採択しました。
 採択課題一覧
課題名

DCB ライブラリを使用した効果的な負荷分散の検討

代表者名（所属） 河合 直聡（東京大学 情報基盤センター スーパーコンピューティング研究部門）
さまざまなアプリケーションでスーパーコンピュータを効率的に使用するために、OpenMP+MPI のハイ
ブリッド並列化が行われている。しかし、問題の特徴などから、均衡な負荷バランスの維持が難しい場合が多く、また、負荷バランスを維持するために、大きなコーディングコストが必要となされる場合も多い。
著者らはこれらの問題に対応するために、Dynamic Core Binding(DCB)ライブラリを開発、研究している。DCB ライブラリは、プロセス毎に割り当てるコア数を動的に変化させる機能を持っており、プロセス毎の負荷の不均衡をコアレベルで簡易に均衡化する環境を提供する。これまでの評価で DCB ライブラリの使用により、アプリケーションの計算時間短縮や、計算時間をほとんど変化させずに消費電力を削減する効果を確認している。今回申し込ませていただく大規模 HPC チャレンジでは、DCB ライブラリを適用した Lattice-Hmatrix の、大規模並列環境での評価を目的とする。加えて、ノード全体の消費電力への影
響も合わせて、評価を行いたい。

1「大規模 HPC チャレンジ」

https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/guide/hpc/

スーパーコンピューティングニュース- 15 -

Vol. 24, No.6

2022ᄂᆮ঺ௐ↝ႇ᥵↝ⅹᫍⅳ‒
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͖Δʰ‫ڂݜ‬੔Վౌ࿧ʱͶ਒ΞͲ͚ͫ͠͏ɽ͵͕ɼ͟ๅࠄ͏ͪͫ͏಼ͪ༲ͺɼ‫ڂݜ‬੔Վυʖνϗʖη΃͹ౌ࿧ɼຌιϱνʖ൅ߨ͹߁ๅࢿ‫ ;ٶ‬:HE ϘʖζͶ‫ͫͪ͘͏ͱͦ͠ࡎܟ‬Ήͤ͹Ͳɼ͟྅ট
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スーパーコンピューティングニュース- 16 -

Vol. 24, No.6

2022

スーパーコンピューティングニュース

8・9月のジョブ統計
1．Wisteria/BDEC-01スーパーコンピュータシステム（Odyssey） ジョブ処理状況 （RedHat Enterprise Linux 8）- 17 -

ログイン（実CPU）

演算時間 [ノード時間] （経過時間）

平均ﾉｰﾄﾞ

ﾉｰﾄﾞ

プリポスト

インタラクティブ
ジョブ

バッチジョブ

利用数

利用率

8,037.82366

45703,985(ノード)
1,139.2(%)

1,203,879

1,312

1,387,835

2,068.13

578

73

1,114,477

1,524.7

19.9

55,5201,539

1,784,645

4,563.54

616

114

1,473,641

2,083.6

27.1

60,29464,2001,693

2,447,243

7,460.21431

124

2,587,977

3,540.3

46.1

51,99030,8481,757

2,652,316

4,662.02504

291

2,312,530

3,906.6

50.9

920

43,593

46,290

1,905

3,123,150

8,952.28

689

757

2,531,647

3,581.7

46.6

76

150

20,431

19,769434

246,063

1,944.79281

40

204,279

289.0

3.8

256

226

12,75927,589580

396,240

836.51284

85

351,435

480.9

6.3

76

311

7,340

26,676774

515,631

3,092.91

86

91

147,549

208.8

2.7

76

366

9,752

31,952

837

833,732

1,879.83

12364

672,591

920.1

12.0

7,329

92

220

27,10833,550961

979,806

1,926.47

25660

801,198

1,096.0

14.3

6,015

168

275

13,44929,553

1,105

1,021,929

2,675.51496

124

813,968

1,235.3

16.1

1,131

1,007,327

9,642.52322

42

1,222,254

1,715.7

22.3

55,798

4,751

1,870

14,733,252

処理件数
登録者数

実利用者数

2022年4月

1,687

5月

年月

インタラクティブ
バッチジョブ
ジョブ

接続時間
[時間]

ファイル使用量 [GiB]
/home

ログイン

プリポスト

456

6,822

184

241

13,25630,076

1,225

1,794

506

8,152

228

647

38,58155,029

6月

1,727

531

68,991

225

682

27,267

7月

1,749

489

8,578

222

586

8月

1,777

473

12,780

232

536

9月

1,869

451

23,670276

2021年9月

1,058

196

3,835

10月

1,193

311

5,221

11月

1,279

256

5,337

12月

1,286

298

6,189

2022年1月

1,323

294

2月

1,293

269

3月

1,221

265

合計

6,896

135

187

60,26531,203

165,980

2,170

5,197

365,654

462,486・試運転は、2021年5月14日より開始。正式サービスは、2021年8月2日より開始/lustre・ノード利用数： インタラクティブおよびバッチジョブの経過時間を1ノードが100%動作したと仮定した場合の利用ノード数。

・接続時間： ログイン時間の累計

計算式＝1ヶ月のインタラクティブおよびバッチジョブ経過時間合計÷1ヶ月の稼動時間

・ログイン（実CPU）： コア時間単位

・ノード利用率： サービスノードに対する利用比率。 計算式＝ノード利用数÷サービスノード数×100

・2021年9月分は合計に含まない

月別利用状況

演算時間(ノード時間)

ノード利用率

利用率(％)
100

2,800,000

60,0002,400,000

50,0002,000,000

40,0001,600,000

30,0001,200,000

40

20,000800,000

30

10,000400,000

90
80
70
60
50

20

3月

2月

2023年1月

12月

11月

10月

9月

8月

7月

6月

ログイン件数
インタラクティブ件数
バッチジョブ件数
演算時間(バッチ経過)

5月

3月

2月

2023年1月

12月

11月

10月

9月

8月

7月

6月

2022

5月

10
0

0

2022年4月

0
2022年4月

Vol. 24, No.6

70,00014.8

2．Wisteria/BDEC-01スーパーコンピュータシステム（Aquarius） ジョブ処理状況 （RedHat Enterprise Linux 8）
スーパーコンピューティングニュース

処理件数

演算時間 [GPU時間](経過時間)

平均GPU

GPU

バッチジョブインタラクティブ
ジョブ

利用数

利用率

277

59,779

(GPU)
97.2

(%)

4,911

541

6,831

338

88,557

121.6

33.8

6月

955

5,330

837

82,946

118.5

32.9

7月

659

18,181883

89,355

123.4

34.3

8月

740

21,165651

52,512

89.8

24.9

9月

711

29,980633

71,306

101.7

28.3

2021年9月

480

3,599

358

45,671

65.1

18.1

10月

272

3,139

91

63,871

87.5

24.3

11月

1,122

5,824

1,107

63,864

91.9

25.5

12月

1,077

7,209

957

107,582

148.5

41.2

2022年1月

615

8,846

623

100,024

137.7

38.2

2月

863

6,116

801

96,072

147.0

40.8

3月

479

7,204

417

108,978

150.1

41.7

8,456

124,736

7,615

984,846

年月

インタラクティブ
ジョブ

2022年4月

422

5月

合計

バッチジョブ・試運転は、2021年5月14日より開始。正式サービスは、2021年8月2日より開始

27.0

・GPU利用数： インタラクティブおよびバッチジョブの経過時間を1GPUが100%動作したと仮定した場合の利用GPU数。

- 18 -

・登録者数、実利用者数、ログイン件数、接続時間、ファイル使用量、計算式＝1ヶ月のインタラクティブおよびバッチジョブ経過時間合計÷1ヶ月の稼動時間

ログイン（実CPU）はWisteira/BDEC-01(Odyssey) と共通。

・GPU利用率： サービスGPUに対する利用比率。 計算式＝GPU利用数÷サービスGPU数×100

・2021年9月分は合計に含まない

月別利用状況
演算時間(GPU時間)
30,000180,000

25,000150,000

20,000120,000

15,00090,00010,00060,0005,000

30,000

GPU利用率
利用率(％)
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10

2022

演算時間(バッチ経過)

3月

2月

12月

11月

10月

9月

8月

7月

6月

2023年1月

バッチジョブ件数

5月

3月

2月

12月

2023年1月

11月

10月

9月

8月

7月

6月

5月

インタラクティブ件数

2022年4月

00
2022年4月

Vol. 24, No.6

0

処理件数

ファイル使用量 [GiB]

プリポスト

インタラクティブ
ジョブ

バッチジョブ

接続時間
[時間]

10

310

75,24524,901

1,461

12,1650851

248,400

40,747

1,465

登録者数

実利用者数

ログイン

2022年4月

1,095

312

6,123

5月

1,185

324

年月

/home

ログイン
（実CPU）

1,384,480

3,981.48

1,423,688

2,470.79/work

演算時間 [ノード時間] （経過時間）

平均ﾉｰﾄﾞ

ﾉｰﾄﾞ

プリポスト

インタラクティブ
ジョブ

バッチジョブ

利用数

利用率

112

389,831

(ノード)
630.5

(%)

0
0

254

597,464

818.0

46.1
59.8

6月

1,213

398

9,040

18

691

81,53245,535

1,539

1,471,204

7,255.128359

648,084

917.3

67.1

7月

1,258

397

8,977

0

621

65,475

48,152

1,587

1,615,433

2,141.06

0433

733,409

1,004.2

73.4

8月

1,257

321

6,430

10

618

45,434

26,764

1,581

1,726,576

1,838.8427

425

549,014

992.0

72.5

9月

1,272

341

7,722

0

801

51,87039,136

1,708

1,792,729

1,968.390562

638,117

1,042.9

76.2

2021年9月

1,067

284

6,700

17

1,585

31,851

32,0681,095

1,592,894

2,314.470592

646,063

1,015.7

74.2

10月

1,120

305

8,969

29

3,898

72,26848,5651,183

1,697,798

3,616.60

3

1,253

772,159

1,057.7

77.3

11月

1,179

348

8,683

0

7,370

63,78849,2891,227

1,860,386

3,446.550881

740,267

1,048.5

76.6

12月

1,187

362

9,052

2

763

73,50043,544

1,377

1,883,279

2,295.560258742,688

1,016.8

74.3

2022年1月

1,200

375

10,9150497

84,72150,652

1,522

1,941,483

7,899.930262

726,123

994.1

72.7

2月

1,229

328

7,404

0

521

70,221

38,572

1,507

1,842,598

2,126.96

0192

609,550

925.1

67.6

3月

1,245

317

1,579

1,674,826

3,006.83

0228

589,505

830.9

60.7

42,04838

4,824

7,195,143

合計

6,767

0

403

48,19539,693102,247

69

17,344

980,649495,550・ノード利用数： インタラクティブおよびバッチジョブの経過時間を1ノードが100%動作したと仮定した場合の利用ノード数。
計算式＝1ヶ月のインタラクティブおよびバッチジョブ経過時間合計÷1ヶ月の稼動時間

・2021年9月分は合計に含まない・ノード利用率： サービスノードに対する利用比率。 計算式＝ノード利用数÷サービスノード数×100

月別利用状況
演算時間(ノード時間)
1,000,000

100

270,000

900,00090

240,000

800,000

80

210,000

700,00070

180,000

600,000

60

150,000

500,000

50

120,000

400,000

40

90,000300,000

30

60,000200,000

20

30,000100,000

3月

2月

2023年1月

12月

11月

8月

7月

6月

5月

3月

2月

ログイン件数
インタラクティブ件数
バッチジョブ件数
演算時間(バッチ経過)

2022年4月

2022

2023年1月

12月

11月

10月

9月

8月

7月

6月

5月

10
0

0
2022年4月

Vol. 24, No.6

300,0000

ノード利用率

利用率(％)

9月- 19 -

・接続時間： ログイン時間の累計
・ログイン（実CPU）： コア時間単位

10月

スーパーコンピューティングニュース

3．Oakbridge-CX スーパーコンピュータシステムジョブ処理状況 （Red Hat Enterprise Linux 7、CentOS 7）

4．Ipomoea-01大規模共通ストレージシステム使用状況
登録者数

実利用者数 ログイン数

接続時間
[時間]

ログイン
（実CPU）

ファイル使用量 [GiB]
/home

/work

使用率

実効容量
(GiB)

(%)

2022年6月

2,063

80

345

4,118

179.0

924,920

203,168

4.8

7月

2,153

45

152

4,257

19.5

938,652

206,481

4.8

23,657,187.6

8月

2,245

30

120

338

10.5

936,208

213,445

4.9

23,657,187.6

9月

2,322

140

16

451

262.5

938,110

213,876

4.9

23,657,187.6

633

9,164

472

合計

23,657,187.6・接続時間： ログイン時間の累計
・ログイン（実CPU）： コア時間単位
・使用率： 実効容量にに対する使用比率。 計算式=ファイル使用量÷実効容量×100
・下線部分の値に誤りがござました。お詫びして訂正いたします。

月別利用状況

使用量（GiB）

使用率（%）

3月

2月

2023年1
月

12月

11月

9月

8月

7月

6月

5月

10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
2022年4月- 20 -

1,000,000
900,000
800,000
700,000
600,000
500,000
400,000
300,000
200,000
100,000
0
10月

スーパーコンピューティングニュース

年月

/home
/work
使用率

Vol. 24, No.6
2022ɍɋɍɍ໩๗̛оીыҔҝҘӥҺ࿋сဖᆿӉӟҢӛӑӥҢ৬଺‫ލ̛ݵ‬ਹ௡ࢳ
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スーパーコンピューティングニュース- 21 -

Vol. 24, No.6

2022

第 186 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会
第 186 回「OpenFOAM
初級・自動車空力解析」実施報告「OpenFOAM
初級・自動車空力解析」実施報告
今野 雅
東京大学情報基盤センター客員研究員
2022 年 9 月 27 日（火）， PC クラスタコンソーシアム（実用アプリケーション部会・HPC オ
ープンソースソフトウェア普及部会）、オープン CAE 学会との共催で，第 186 回お試しアカウン
ト付き並列プログラミング講習会「OpenFOAM 初級・自動車空力解析」がオンラインで開催された。本講習会は，センターに設置されたスーパーコンピューター(以降，スパコン)の利用促進とスパコンを用いた数値流体解析の普及を目的として実施されたものである。なお，本講習会
はセンターのお試しアカウント付き並列プログラミング講習会として行われた 23 回目のOpenFOAM の講習会である。受講者は，大学・研究機関教職員 3 名，大学院学生 3 名，学部学生
1 名，企業の方 2 名であり，事前申込者 10 名，受講者合計は 9 名であった。センターが運営するスパコン Wisteria/BDEC-01 を用い， Wisteria/BDEC-01 の概要，利用方法，OpenFOAM の演
習が 1 日終日の日程で行われた。当日のプログラムを表 1 に掲載する。なお，講習会終了後約1 ヶ月有効なお試しアカウント(Wisteria-O，最大ノード数 12，最大実行時間 15 分)が受講者に与えられた。
表 1 講習会プログラム【2022 年 9 月 27 日（火）】10：00 - 12：00 講習会の準備・概要説明
10：00 - 10：10 イントロダクション (約 10 分間)
10：10 - 10：12 ログインノードへのログイン (約 2 分間)
10：12 - 11：02 講習会の準備 (約 50 分間)
11：02 - 11：15 module による OpenFOAM の環境設定 (約 13 分間)
11：15 - 11：45 ParaView の起動テスト (約 30 分間)
11：45 - 12：00 Wisteria/BDEC-01 概要 (約 15 分間)
13：00 - 14：35 自動車空力解析演習 I
13：02 - 13：34 解析モデル (約 32 分間)
13：34 - 14：15 ベース格子生成 (4941 分間)
14：15 - 14：35 ベース格子の可視化 (約 20 分間)
14：47 - 15：45 自動車空力解析演習 II
14：47 - 15：22 格子生成 (35 分間)
15：22 - 15：43 最終格子の可視化 (約 21 分間)
15：43 - 15：45 流体解析その 1 (約 2 分間)
16：00 - 18：00 自動車空力解析演習 III
16：00 - 17：28 流体解析その 2 (約 88 分間)
17：28 - 17：39 解析結果の可視化 (約 11 分間)
17：39 - 17：49 実測値との比較 (約 10 分間)
17：49 - 18：00 解析演習・質疑 (約 11 分間)

スーパーコンピューティングニュース- 22 -

Vol. 24, No.6

2022

講習会終了後のアンケート集計結果(回答数 8)を表 2 に示すが，参加した満足度の平均は 5 点
満点中，4.63 と高かった。また，参加者から表 3〜5 に示すご意見を頂いた。前回までは Apache
Guacamole によるリモートデスクトップを用いて演習を行なっていたが，リモートデスクトップの事前準備が終わっていない参加者が散見されたので，今回は事前準備を簡素化したが，資料の説明が足りなかった事もあり，事前準備が終わっていない参加者の割合は変わらなかった。
今後も適切な事前準備や演習環境のあり方について検討を重ねていきたい。
表 2 アンケート集計結果
評

講習会の講義内容

サンプルプログラム

講習会の時間

配布資料の内容点

参加した満足度(プレゼン)

1

短い

2
3

簡単

0
適切

4
5

0

4

0

平均

3.50

0

簡単

0
適切

4
長い

内容

5

平均

0
3.38

簡単

1

0
適切

3
難

0

6

平均

0
3.25

0

0
適切

6

2
難

不満

0
普通

1

1
難
平均

1

0

満足

6

2.88

平均

4.63

表 3 Zoom によるオンライン講習会で良かったこと(原文ママ)• 手元のパソコンを自由にアレンジできます。
• 時間や場所による制約を受けない。
• I can ask question• 画面共有ができる点

表 4 Zoom によるオンライン講習会で悪かったこと(原文ママ)• 今回の講習会では、Zoom が支障なく進んできましたと（個人に）思います。
• オンラインではなかなか質問しづらい。
• The speaker cannot get access to my computer. Is any remote control software allowedin UTokyo?
表 5 本講習会に対するご意見(原文ママ)• 講習会に対して、特に意見や要望がないです。とても完璧な講習会です。色々講師に助言して頂き、誠にありがとうございました。一方、私は手元の OpenFOAM 計算を本学のスーパーコンで（できる限り速く）動かしてみたいため、別途お問い合わせする可能性があります。またどうぞよろしくお願い致します。
• Hope more in English.
• 参加者の事前準備の不備で，最初の導入の部分でかなり時間がかかっていました．その場で個別に対応すると時間がかかるので，参加者の自己責任ということで，ある程度放置してもよいかと思います．その分，きちんと準備してきた参加者が，より多くの有益な情報を得られるよう，十分な時間を確保できると思います．
最後に，本講習会の資料や演習用ケースファイル，動画については講習会の WEB ページ(https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/events/lectures/186/)から閲覧できるので参照頂きたい。
スーパーコンピューティングニュース- 23 -

Vol. 24, No.62022

187th Parallel Programming Workshop with Trial Account"Supercomputing for Beginners"
Hayato Shiba
Information Technology Center, The University of Tokyo
Information Technology Center, with PC Cluster Consortium (Practical Application Working Group,
HPC Open-Source Software Working Group), organized and held an online workshop entitled“Supercomputing for Beginners” on 29th Sep. 2022. This course was intended for those who want to learn
basic knowledge on how to use supercomputers, and was held in English, reflecting the increase in nonJapanese speaking users of supercomputer center at the Information Technology Center. The tutorials
proceeded along the schedule as indicated below:
11:00 - 12:00

Introduction to Supercomputers @ ITC, Login to OBCX (lecture & exercise)

12:00 - 13:00

Lunch break

13:00 - 14:15

Parallel computing using sample programs (lecture & exercise)

14:30 - 16:00

Running machine learning on supercomputers (lecture & exercise)

We had 11 participants in total. For myself, the lecturer, this lecture was a fresh experience as I had
never experienced talking for such consecutive hours. Some participants made questions very actively tocompensate the shortage of my lecture skills, and I sincerely thank all the participants for actively
participating in the session. It has turned out that, with Zoom application, it is equally possible to hold thelectures in English as well, by asking the participants react via the Zoom system (“raise hand” and chat, forexample). The feedbacks we received were mostly positive. Please refer to a separate article wherein
the results of the feedback surveys are summarized.
We plan to provide further opportunities for English tutorials. Please contact Research Support Teamat the Information Technology Center if you have any specific requests regarding the forthcoming tutorial
workshop.

■本記事は当センターで初めて開催した英語による講習会についての報告になるため、英語の記
事として記載いたしました。

スーパーコンピューティングニュース- -1 24- -Vol. 24, No.6

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スーパーコンピューティングニュース- 25 -

Vol. 24, No.6

2022

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