Wisteria/BDEC-01「計算・データ・学習」融合
スーパーコンピュータシステム
東京大学情報基盤センター
https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/supercomputer/wisteria/service/2001-2005
Hitachi SR8000
1,024 GF

2006-20102011-20152016-2020

Hitachi SR11000
J1, J2

Hitachi SR16K/M1
Yayoi

5.35 TF, 18.8 TF

54.9 TF

Hitachi
SR2201

Hitachi
SR8000/MPP

307.2GF

2,073.6 GF

2026-2030

OBCX(Fujitsu)
6.61 PF

Hitachi HA8000
T2K Todai

OakforestPACS (Fujitsu)

140 TF25.0 PF

Fujitsu FX10
Oakleaf-FX

東京大学情報基盤センターのスパコン
利用者2,600+名
55％は学外2021-2025

OFP-II
100+ PF

Fujitsu
33.1 PF

1.13 PFBDEC02250+ PF

ReedbushU/H/L (SGI-HPE)
3.36 PF

Ipomoea-01 25PB

Ipomoea03

Ipomoea-02

2001-2005
Hitachi SR8000
1,024 GF

SR80002006-2010
Hitachi SR11000
J1, J2
5.35
18.8 TF
IBMTF,
Power5+

Hitachi
SR2201

Hitachi
SR8000/MPP

307.2GF

2,073.6 GF

HARP-1E

2011-20152016-2020

Hitachi SR16K/M1
Yayoi
54.9
TF
IBM Power76.61 PF

OakforestPACS (Fujitsu)

Hitachi HA8000
T2K Todai
AMD Opteron

加速装置付

OFP-II
100+ PF

25.0 PF

140 TF

汎用CPU

2026-2030

Intel CLX
OBCX(Fujitsu)

SR8000

疑似ベクトル2021-2025

AcceleratorsIntel Xeon Phi
Fujitsu FX10
Oakleaf-FX

BDEC02

Fujitsu
33.1 PF

1.13 PFSPACR64 IXfx
ReedbushU/H/L (SGI-HPE)

250+ PFA64FX,
Intel Icelake+
NVIDIA A100

Accelerators

3.36 PFIntel BDW +NVIDIA P100

Ipomoea-01 25PB

Ipomoea03

Ipomoea-02

Reedbush (HPE, Intel BDW + NVIDIA P100 (Pascal))• データ解析・シミュレーション融合スーパーコンピュータ• 2016年7月～2021年11月末• 東大ITC初のGPUクラスタ，ピーク性能3.36 PF

Oakforest-PACS (OFP) (Fujitsu, Intel Xeon Phi (KNL))• JCAHPC （筑波大CCS・東大ITC），2016年10月～2022年3月末• 25 PF, #39 in 58th TOP 500 (November 2021)

Oakbridge-CX (OBCX) (Fujitsu, Intel Xeon CLX)
• 2019年7月～2023年6月末（予定）• 6.61 PF, #119 in 59th TOP500 (June 2022)

Wisteria/BDEC-01（Fujitsu）• シミュレーションノード群（Odyssey）：A64FX (#20)• データ・学習ノード群（Aquarius）：Intel Icelake+NVIDIA A100) (#115)• 33.1 PF, #20 in 59th TOP 500，2021年5月14日運用開始• 「計算・データ・学習（S+D+L）」融合のためのプラットフォーム• 革新的ソフトウェア基盤「h3-Open-BDEC」（科研費基盤（S） 2019年度～2023年度）

Simulation Nodes（Odyssey）

Data/Learning Nodes（Aquarius）

Reedbush

Oakforest-PACS

Oakbridge-CX

2022/4/27

5

2021年度分野別 ■汎用CPU，■GPUOdyssey，Aquariusは8月以降，RB-H，RB-Lは11月末時点
Engineering
工学・ものつくりEngineering
RB-H
バイオ
インフォマ
ティクス
材料科学
生物科学・
生体力学
情報科学：
AI
生物科学・
生体力学
企業利用

工学・
ものつくり

エネルギー・
物理学
材料科学

OBCX

地球科学・
宇宙科学

Engineering
Earth/Space 社会
RB-L
科学
Material
材料科学
Energy/Physics
Info. Sci. : System
Info. Sci.
: Algrorithms
バイオ
情報科学：AI
インフォマ
Info. Sci.
: AI
ティクス
Education
Industry
Bio
生物科学・
Bioinformatics 生体力学
SocialSci. & Economics
Engineering
データ
Data
Earth/Space 科学
Material生物科学・Energy/Physics
生体力学
工学・
Info. Sci. : System ものつくり
Info. Sci. : Algrorithms
Info. Sci. : AI
Education
地球科学・
Industry
宇宙科学
Bio
Bioinformatics
OdysseySocial Sci. & Economics

Earth/Space
Material
OFP
工学・
Energy/Physics ものつくり
Info. Sci. : System
Info. Sci. : Algrorithms
地球科学・
Info.エネルギー・
Sci. : AI
宇宙科学
Education
物理学
Industry
Bio
Bioinformatics 材料科学
SocialSci. & Economics
Engineering
Data
Earth/Space
工学・
Material
ものつくり
Energy/Physics
Info. Sci. : System
情報科学：
Info. Sci. : Algrorithms地球科学・
AI
宇宙科学
Info. Sci. : AI
アルゴリズム
Education
Industry
材料科学
Bio
Bioinformatics
Aquarius
Social Sci. & Economics

地球科学・宇宙科学
Earth/Space
材料科学
Material
エネルギー・物理学
Energy/Physics
情報科学：システム
Info.
Sci. : System
情報科学：アルゴリズム
Info. Sci. : Algrorithms
情報科学：AI
Info.
Sci. : AI
教育
Education
産業利用
Industry
生物科学・生体力学
Bio
バイオインフォマティクス
Bioinformatics
社会科学・経済学
SocialSci. & Economics
Engineering
データ科学・データ同化
Data
Earth/Space
Material
Energy/Physics
地球科学・宇宙科学
Info. Sci. : System⇒
分野ではOFP
Info. Sci. : Algrorithms
Wisteria/BDEC-01
Info. Sci. : AIへの移行が順調に進Education
んでいるIndustry
Bio
Bioinformatics
Social Sci. & Economics

6（シミュレーション（計算）＋データ＋学習）融合（S+D+L）• 東大情報基盤センターでは，2015年頃から「（S+D+L）融合」の重要性に注目し，それを実現するためのハード
ウェア，ソフトウェア，アプリケーション，アルゴリズムに関する研究開発を開始– BDEC計画（Big Data & Extreme Computing）– 「データ＋学習」による，より高度な「シミュレーション」• AI for HPC，AI for Science，Digital Twin

– 地球科学関連では自然な発想（すでに実施されている）• 2021年5月に運用を開始した「Wisteria/BDEC-01」は「BDEC計画」の1号機– Reedbush，Oakbridge-CXは「BDEC」のプロトタイプと位置づけられる– 「計算・データ・学習（S+D+L）」融合を実現する，世界でも初めてのプラットフォーム

7

Wisteria/BDEC-01• 2021年5月14日運用開始– 東京大学柏Ⅱキャンパス

BDEC:「計算・データ・学習（S+D+L）」
融合のためのプラットフォーム（Big Data & Extreme Computing）• 33.1 PF, 8.38 PB/sec. ，富士通製– ~4.5 MVA（空調込み）, ~360m2• Hierarchical, Hybrid, Heterogeneous (h3)• 2種類のノード群– シミュレーションノード群（S, SIM）：Odyssey• 従来のスパコン• Fujitsu PRIMEHPC FX1000 (A64FX), 25.9 PF– 7,680ノード（368,640 コア），20ラック，Tofu-D– データ・学習ノード群（D/L, DL）：Aquarius• データ解析，機械学習• Intel Xeon Ice Lake + NVIDIA A100, 7.2 PF– 45ノード（Ice Lake：90基，A100：360基）, IB-HDR• 一部は外部リソース（ストレージ，サーバー，センサー
ネットワーク他）に直接接続– ファイルシステム：共有（大容量）＋高速8Wisteria/BDEC-01• 2021年5月14日運用開始– 東京大学柏Ⅱキャンパス

BDEC:「計算・データ・学習（S+D+L）」
融合のためのプラットフォーム（Big Data & Extreme Computing）• 33.1 PF, 8.38 PB/sec. ，富士通製– ~4.5 MVA（空調込み）, ~360m2• Hierarchical, Hybrid, Heterogeneous (h3)• 2種類のノード群– シミュレーションノード群（S, SIM）：Odyssey• 従来のスパコン• Fujitsu PRIMEHPC FX1000 (A64FX), 25.9 PF– 7,680ノード（368,640 コア），20ラック，Tofu-D– データ・学習ノード群（D/L, DL）：Aquarius• データ解析，機械学習• Intel Xeon Ice Lake + NVIDIA A100, 7.2 PF– 45ノード（Ice Lake：90基，A100：360基）, IB-HDR• 一部は外部リソース（ストレージ，サーバー，センサー
ネットワーク他）に直接接続– ファイルシステム：共有（大容量）＋高速9Wisteria/BDEC-01• 2021年5月14日運用開始– 東京大学柏Ⅱキャンパス

BDEC:「計算・データ・学習（S+D+L）」
融合のためのプラットフォーム（Big Data & Extreme Computing）• 33.1 PF, 8.38 PB/sec. ，富士通製– ~4.5 MVA（空調込み）, ~360m2• Hierarchical, Hybrid, Heterogeneous (h3)• 2種類のノード群– シミュレーションノード群（S, SIM）：Odyssey• 従来のスパコン• Fujitsu PRIMEHPC FX1000 (A64FX), 25.9 PF– 7,680ノード（368,640 コア），20ラック，Tofu-D– データ・学習ノード群（D/L, DL）：Aquarius• データ解析，機械学習• Intel Xeon Ice Lake + NVIDIA A100, 7.2 PF– 45ノード（Ice Lake：90基，A100：360基）, IB-HDR• 一部は外部リソース（ストレージ，サーバー，センサー
ネットワーク他）に直接接続– ファイルシステム：共有（大容量）＋高速

10Rankings@ISC 2022
June 2022
Odyssey

Aquarius

TOP 500

20

115

Green 500

34

21

HPCG

10

62

Graph 500 BFS

3-HPL-AI10-

システム構成図
シミュレーションノード︓7,680ノード (総理論演算性能 25.9 PFLOPS、総メモリバンド幅 7.8 PB/s)
データ・学習ノード︓45ノード (総理論演算性能 7.2 PFLOPS、総メモリバンド幅 578.2 TB/s)
外部接続ルータ (Ethernet)

シミュレーションノード群

ログインノード

データ・学習ノード群

7,680ノード

ログインノード共有ファイルシステム

20ノード

45ノード

FUJITSU Server
PRIMERGY RX2530 M5 x 20ノード
総理論演算性能(倍精度)︓96TFLOPS
総メモリ容量︓7.5TiB
FUJITSU Supercomputer
シミュレーションノード間
PRIMEHPC FX1000 x 7,680ノード (20ラック) ネットワーク
総理論演算性能(倍精度) : 25.9PFLOPS(TofuインターコネクトD)
バイセクションバンド幅︓13TB/s
総メモリ容量︓240TiB
総メモリバンド幅 : 7.8PB/s

・外部ネットワーク
・柏キャンパス・mdxシステム

FUJITSU Server
PRIMERGY GX2570 M6 x 45ノード(ノードあたり Intel Xeon Platinum 8360Y
Processor (2.40GHz, 36コア) x2)(ノードあたり NVIDIA A100 x 8基)
総理論演算性能(倍精度)︓7.2PFLOPS
総メモリ容量︓36.5TiB,総メモリバンド幅︓578.2TB/s

FUJITSU Server
PRIMERGY RX2530 M5 x 2
ETERNUS DX60 S5 x 1
有効利⽤容量︓14.4TB

データ・学習ノード間ネットワーク 兼 ノード群結合ネットワーク (InfiniBand EDR/HDR)
ライフネットワーク/管理ネットワーク (Ethernet)
高速ファイルシステム
MDS,MDT x1セット

OSS,OST x16セット

ファイルシステム︓FEFS
1PB
ストレージデータ転送速度︓1.0TB/s
MDS︓PRIMERGY RX2530 M5 x 2
MDT︓ETERNUS AF250 S3 x 1
OSS, OST : 2VM/CM, DDN SFA400NVXE x 16

FUJITSU CONFIDENTIAL

管理サーバ群

共有ファイルシステム
MDS,MDT x1セット

管理サーバ群ネットワークストレージ

OSS,OST x16セット
FUJITSU Server
PRIMERGY RX2530 M5
x 13(ジョブ管理x5、運⽤管理x2、
認証x2、Webポータルx2、セキュリティログx2)

ファイルシステム︓FEFS
25PB
ストレージデータ転送速度︓0.5TB/s
MDS︓PRIMERGY RX2530 M5 x 4
MDT︓ETERNUS AF250 S3 x 1
OSS, OST : 1VM/CM, DDN SFA7990XE x 16

11

FUJITSU Server
PRIMERGY RX2530 M5 x 2
ETERNUS DX100 S5 x 1
有効利⽤容量︓420TB

Copyright 2020 FUJITSU LIMITED

項目

Wisteria-O (Odyssey)

Wisteria-A (Aquarius)

25.9 PFLOPS

7.2 PFLOPS

7,680

45

240.0 TiB

36.5 TiB

ネットワークトポロジー

6 次元メッシュ / トーラス

Full-bisection Fat Tree

インターコネクト

TofuインターコネクトD

InfiniBand HDR(200Gbps) x 4

総理論演算性能
総ノード数
総主記憶容量共有ファイルシステム

高速ファイル
システム

12

システム名

FEFS（Fujitsu Exabyte File System）

サーバ(OSS)DDN SFA7990XE

サーバ(OSS)数16

ストレージ容量

25.8 PB

ストレージデータ転送速度

504 GB/s

システム名

FEFS（Fujitsu Exabyte File System）

サーバ(OSS)DDN SFA400NVXE

サーバ(OSS)数16

ストレージ容量

1.0 PB

ストレージデータ転送速度

1.0 TB/s

項目

Wisteria-O (Odyssey)
FUJITSU Supercomputer
PRIMEHPC FX1000

FUJITSU Server PRIMERGY GX2570
M6

A64FX

Intel Xeon Platinum 8360Y（開発コード名：Ice Lake）

プロセッサ数 (コア数)

1 (48+アシスタントコア2 or 4)

2 (36+36)

周波数
理論演算性能
メモリ容量
メモリ帯域幅プロセッサ名
SM数（単体）
メモリ容量（単体）
メモリ帯域幅（単体）
理論演算性能（単体）
搭載数

2.2 GHz
3.3792 TFLOPS
32 GB
1,024 GB/s

2.4 GHz5.53 TFLOPS
512 GiB
409.6 GB/s
NVIDIA A100
108
40 GB
1,555 GB/s
19.5 TFLOPS
8PCI Express Gen4 x 16レーン(1レーンあたり片方向32 GB/s)

マシン名
プロセッサ名CPUGPUCPU-GPU間接続
GPU間接続
13

Wisteria-A (Aquarius)-

NVLink x 12本(1本あたり片方向25GB/s)

14

更に詳細な情報• A64FX（富士通）– https://www.fujitsu.com/jp/products/computing/servers/supercomputer/a64fx/– https://old.hotchips.org/hc30/2conf/2.13_Fujitsu_HC30.Fujitsu.Yoshida.rev1.2.pdf• FUJITSU PRIMEHPC FX1000– https://www.fujitsu.com/jp/products/computing/servers/supercomputer/• 3rd Gen Intel Xeon Scalable– https://www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/news/3rd-gen-intel-xeon-scalablevideo.html#gs.zb3u0m– https://www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/news/3rd-gen-xeon-scalableprocessors.html#gs.zb4d00– https://www.hotchips.org/assets/program/conference/day1/HotChips2020_Server_Processors_Intel_Irm
a_ICX-CPU-final3.pdf• NVIDIA A100 TENSORコア GPU– https://www.nvidia.com/ja-jp/data-center/a100/– https://www.hotchips.org/assets/program/conference/day1/HotChips2020_GPU_NVIDIA_Choquette_v01.pdf

15

ソフトウェア群
項目

Wisteria-O（Odyssey）

Wisteria-A（Aquarius）

OS

Red Hat Enterprise Linux 8 (aarch64)

Red Hat Enterprise Linux 8 (x86_64)

コンパイラ

GNU コンパイラ

GNU コンパイラ

メッセージ通信ライブラリ

富士通社製 コンパイラ(Fortran77/90/95/2003/2008、C、
C++)

Intel コンパイラ(Fortran77/90/95/2003/2008、
C、C++)NVIDIA HPC SDK(Fortran77/90/95/2003/2008、C、C++、
OpenACC 2.7)
NVIDIA CUDA SDK(CUDA C、CUDA C++)

富士通社製MPIIntel MPI、Open MPI

16

項目

ライブラリ

Wisteria-O（Odyssey）

Wisteria-A（Aquarius）

SuperLU、 SuperLU MT、 SuperLU DIST、METIS、MT-METIS、ParMETIS、Scotch、PTScotch、PETSc、Trillinos、FFTW、GNU Scientific Library、NetCDF、Parallel netCDF、HDF5、Parallel HDF5、CMake、Miniconda、Xabclib、ppOpen-HPC、MassiveThreads、Boost C++、
mpiJava
富士通社製ライブラリ(BLAS、CBLAS、
LAPACK、 ScaLAPACK)

アプリケーション

Intel社製ライブラリ(MKL)(BLAS、CBLAS、LAPACK、ScaLAPACK）、cuBLAS、cuSPARSE、cuFFT、MAGMA、cuDNN、NCCL

OpenFOAM、ABINIT-MP、PHASE、FrontFlow/blue、FrontISTR、REVOCAP-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、Chainer、
PyTorch、Keras、Horovod、MXNet
Theanoフリーソフトウェア

autoconf、automake、bash、bzip2、cvs、emacs、findutils、gawk、gdb、make、grep、gnuplot、
gzip、less、m4、python、perl、ruby、screen、sed、subversion、tar、tcsh、tcl、vim、zsh、git など
Globus Toolkit、Gfarm、FUSE

コンテナ仮想化

Singularity Community Edition

Simulation Nodes

Odyssey
25.9 PF, 7.8 PB/s

Fast File
System（FFS）
1.0 PB,
1.0 TB/s

Shared File
System
（SFS）
25.8 PB,
0.50 TB/s

Data/Learning Nodes

Aquarius
7.20 PF, 578.2 TB/s

17

Simulation Nodes

Odyssey
25.9 PF, 7.8 PB/s

Fast File
System（FFS）
1.0 PB,
1.0 TB/s

Shared File
System
（SFS）
25.8 PB,
0.50 TB/s

Data/Learning Nodes

Aquarius
7.20 PF, 578.2 TB/s

18

シミュレーションのためのモデル・パラ
メータのデータ解析，AI/機械学習による最適化（S+D+L）＝AI for HPC

19

技術的な特徴など• Odyssey– SVE (Scalable Vector Extension)• Armv8-A命令セットアーキテクチャをスーパーコンピュータ向けに拡張– FP16– 機械学習・AIワークロードへの適用• Aquarius– HPC・計算科学への適用– CPU：Intel Xeon Ice Lake
• 3rd Generation Intel Xeon Scalable Processors• グラフ処理，推論等：単独での利用は難しいが– GPU：NVIDIA A100 Tensor Core
• Tensor Core + Tensor Float [TF32]• Odyssey-Aquarius– InfiniBand-EDR

20（計算＋データ＋学習）融合によるエクサスケール
時代の革新的シミュレーション手法• エクサスケール（富岳＋クラス）のスパコンによる科学的発見の持続的促進のため，計算科学にデータ科学，機械学習のアイディアを導入した（計算＋データ＋学習（S+D+L））融合による革新的シミュレーション手法を提案– (計算+データ+学習)融合によるエクサスケール時代の革新的シミュレーション手法（科研費基盤S，代表：中島研吾（東大情基セ），2019年度～2023年度）• 革新的ソフトウェア基盤「h3-Open-BDEC」の開発– Wisteria/BDEC-01を「計算・データ・学習」融合プラットフォームと位置づけ，スパコンの能力を最大限引き出し，最小の計算量・消費電力での計算実行を実現する

h3-Open-BDEC

Hierarchical,
Hybrid,「計算＋データ＋学習」融合を実現する革新的ソフトウェア基盤 Heterogeneous

科研費基盤研究（Ｓ）（2019年度～23年度，代表：中島研吾）
https://h3-open-bdec.cc.u-tokyo.ac.jp/

Big Data &ExtremeComputing① 変動精度演算・精度保証・自動チューニングによる新計算原理に基づく革新的数値解法② 階層型データ駆動アプローチ
等に基づく革新的機械学習手法③ ヘテロジニアス環境（e.g.
Wisteria/BDEC-01）におけるソフトウェア，ユーティリティ群21

22

三次元地震シミュレーション＋
リアルタイムデータ同化/観測
JDXnetの観測データを利用したリアルタイ
ムデータ同化/観測

JDXnetJDXnet〔資料提供：古村孝志教授（東大・地震研）〕

The article on my presentation@CSE21
appears in SIAM Newshttps://sinews.siam.org/Details-Page/supercomputer-simulations-of-earthquakes-in-real-time

23

24

MATLABの導入「S+D+L」融合，
AI for HPCの実現• 2022年3月からOBCX，Aquariusで利用可能• MATLAB
 多様な機能 ユーザーのプログラムからの関数呼び出し重視⇒
データ解析，機械学習系の豊富な機能⇒高度化
 MATLABはAquarius（データ・学習ノード群）でのみ稼働するが，h3-Open-BDECと連携させて，
Odyssey（シミュレーションノード群）上で実施する大規模シミュレーションのパラメータ最適化に適用する⇒「S+D+L」融合，AI for HPC• h3-Open-BDECは様々な環境で動作⇒MATLABと組み合わせた使用による普及

25

参考リンク（ビデオ）• Wisteria/BDEC-01利用説明会– https://www.youtube.com/watch?v=1bbZVO6-UQg• h3-Open-BDEC：プロジェクトHP（工事中）– http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/h3-Open-BDEC/• Wisteria/BDEC-01 & h3-Open-BDEC紹介講演（日本語）– https://www.youtube.com/watch?v=CsJ_9aGNXCg– https://www.pccluster.org/ja/event/pccc20/exhibition/itc-u-tokyo.html• Wisteria/BDEC-01 & h3-Open-BDEC紹介講演（英語）– https://www.youtube.com/watch?v=jX51NF2LniE

The article on the Wisteria/BDEC-01
appears in HPCwire
https://www.hpcwire.com/2021/02/25/japan-to-debut-integrated-fujitsu-hpc-ai-supercomputer-this-spring/26

通常利用（一般）（Wisteria/BDEC-01）
https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/supercomputer/wisteria/service/course.php• グループコース（1人またはそれ以上から構成されるグループ）– Wisteria/BDEC-01から「パーソナルコース」は廃止– 代表者は大学・公共機関所属者• トークン（ノード時間）を購入– Odyssey，Aquariusを利用できる– O/Aでそれぞれ消費係数が異なる• 一般利用• ノード固定– Aquariusの1ノード（8GPU）を占有して利用– 審査有り（ヒアリング）• GPU占有– Aquariusの1・2・4GPUを占有して利用– 審査無し

27

28

利用コース（基本コース）
https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/supercomputer/wisteria/service/course.php
グループ

利用負担金
(年額、税込)

60,000円
申込1セット当り（企業：
72,000円）

利用可能
ノード・GPU数

Wisteria-O :最大2304ノード
Wisteria-A :最大64GPU(8ノード)

割当トークン量（年間）及び消費係数

ディスク量8,640 トークン
(Wisteria-O 1ノード、24時間×360日相当)（6.94円／NH）
Wisteria-O 消費係数 : 1.00
(1ノード当たり)※優先利用ノード群(全体の15%程度)は消費係数が1.50 となります
Wisteria-A 消費係数 : 3.00
(1GPU当たり)•グループ (/work) 2TB•利用者 (/home) 50GB

利用コース（ノード固定：Aquarius）（1ノード・8GPU）
審査あり
https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/supercomputer/wisteria/service/course.php
利用負担金(年額、税込)

利用可能
ノード・GPU数

割当トークン量（年間）及び消費係数

ディスク量

207,360 トークン
(8GPU,24時間×360日相当)

ノード固定
Wisteria-A
申込1セット当り

2,160,000円※1セットのみ
申込可能（企業：
2,592,000円）

Wisteria-O :最大2304ノード
Wisteria-A :最大64GPU(8ノード)

Wisteria-O 消費係数 : 1.00
(1ノード当たり)※優先利用ノード群(全体の15%程度)は消費係数が1.50となります。

•グループ (/work) 48TB
•利用者 (/home) 50GB

Wisteria-A 消費係数 : 3.00
(1GPU当たり)• Wisteria-O（Odessey），Wisteria-A（Aquarius）複数ノードを使用することもできるが，その分トークンが消費されるため，ノード固定で利用できるトークン数は減る

29

30

利用コース（GPU専有：Aquarius）審査無し
https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/supercomputer/wisteria/service/course.php
利用負担金(年額、税込)GPU専有
Wisteria-A
申込1セット当り

270,000円※申込単位は
1,2,4セットのみ（1,2,4GPU）（企業：
324,000円）

利用可能
ノード数

割当トークン量（年間）及び消費係数

ディスク量25,920 トークン
(1GPU、24時間×360日相当)
Wisteria-O :最大2304ノード
Wisteria-A :最大64GPU(8ノード)

Wisteria-O 消費係数 : 1.00
(1ノード当たり)※優先利用ノード群(全体の15%程度)は消費係数が1.50となります。

•グループ (/work) 6TB•利用者 (/home) 50GB

Wisteria-A 消費係数 : 3.00
(1GPU当たり)• Wisteria-O（Odessey），Wisteria-A（Aquarius）複数ノードを使用することもできるが，その分トークンが消費されるため，GPU専有で利用できるトークン数は減る

31

ジョブクラス（基本コース）
https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/supercomputer/wisteria/service/job.php• インタラクティヴ• バッチジョブ• プリポスト• 現状ではOdyssey，Aquariusは同時利用はできない（現状）• Wisteria-O（Odyssey）:シミュレーションノード群– XXX-o– priority-o：優先キュー，トークン消費量1.5倍• Wisteria-A（Aquarius）:データ・学習ノード群– XXX-a– share-XXX

ノード単位
GPU単位

• MIG（Multi-Instance GPU）により，GPU内を更に分割可能だが，本システムでは採用せず