学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 平成 28 年度共同研究 最終報告書 2017 年 5 月

jh160028-NAJ

Multi-platform Development of Fusion Plasma
Turbulence Code toward Post-Petascale Era
前山伸也（名古屋大学）

概要 本研究課題の目的は、プラズマ乱流シミュレーションコードの高度化とそれを利用した物理解析を行い、核融合プラズマの研究開発に資することである。シミュレーシ
ョンの高度化に関連して、近年のメニーコア化に対応するため、コード全体の GPU 移植および性能評価を TSUBAME2.5 上で行った。さらに、FX100 のメニーコア CPU 環
境とアシスタントコアを利用した通信・演算オーバーラップ手法の性能評価を行い、理論モデルに基づく考察から OpenMP のスケジューリングオーバーヘッドの顕在化による問題を同定し、Dynamic スケジューリングにおけるチャンクサイズスキャンを実施することで通信・演算オーバーラップの最適化を提案した。物理解析に関しては、経済性に優れる高圧力プラズマで不安定化すると考えられるマイクロティアリングモードの線形解析により、磁気シアとプラズマベータ値が不安定化のキーパラメータであることを明らかにした。また、プラズマ乱流の非線形シミュレーションを行い、マイクロティアリングモードと電子温度勾配モードという異なるスケールの二つの不安定性が存在する場合に、両者の間でマルチスケール相互作用が起こることを新たに発見した。

1.

共同研究に関する情報補の一つと期待される核融合プラズマの研究開(1) 共同研究を実施した拠点名発に資することを目的とし、シミュレーション

東京工業大学

コードの高度化とそれを利用した物理解析を行名古屋大学う。計算科学の観点からは、核融合プラズマの乱流解析に用いられる 5 次元ステンシル計算(2) 共同研究分野

を如何にして最先端のメニーコアアーキテクチ☑

超大規模数値計算系応用分野

ャ上で高速実行するかという問題があり、異な

超大規模データ処理系応用分野

るアーキテクチャの特性を考慮したマルチプラ



超大容量ネットワーク技術分野

ットフォーム開発を行うことで、問題の特性と超大規模情報システム関連研究分野対策を明らかにする。核融合学の観点からは、開発したシミュレーションコードを用いて、経(3) 参加研究者の役割分担

済性に優れた高圧力プラズマの解析を行い、低代表者の前山伸也（名古屋大学）は核融合プ圧力プラズマの場合とは異なる機構で駆動されラズマ中の乱流輸送現象に関する物理解析を担る乱流がプラズマ閉じ込め性能に与えるインパ当する。副代表者の朝比祐一（フランス原子力

クトを明らかにする。これらは計算科学および庁）はシミュレーションコードのマルチプラッ

核融合学が直面している挑戦的課題であり、将トフォーム開発およびコードの最適化を担当す来の HPC に対する核融合プラズマシミュレーる。課題参加者の青木尊之（東京工業大学）とションコードの適応性を明らかにするとともに、荻野正雄（名古屋大学）は、それぞれ TSUBAME

核融合エネルギー開発に資する物理的知見を得上での GPU への最適化および FX100 上でのるという点から、学術的・社会的意義が高い。

CPU への最適化支援を担当する。

3. 当拠点公募型共同研究として実施した意義
2.

JHPCN では、FX100、TSUBAME2.5 など研究の目的と意義
本研究課題は、将来の基幹エネルギー源の候

最先端のメニーコアアーキテクチャ利用環境が1

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複数提供されており、本研究で行うマルチプラットフォーム開発に最適の環境である。マルチプラットフォームでアプリ開発を行い、アーキテクチャの特性を活かした最適化手法を確立することは、ポストペタスケールでの研究展開の礎となる。特に、次世代のスーパーコンピュー
タではノード間通信コストが演算コストと比べボトルネックになることが予想されるため、通信を可能な限り回避し、代わりに演算を多く行うアルゴリズムに置き換えるなど、従来とは全く異なるアプローチが適している場合があり、実アプリを GPU 移植し最適化方針を探ることは利点が大きい。FX100 の CPU は、従来型の図 1. 32-128GPU を用いた場合の演算性能

マルチコア CPU の延長線上にあるが、高い演算性能を発揮するために従来より大きい SIMD考えられる。そこで本課題では、GPU への移幅を有し、またコア数が大幅に増加するなど、植に際し、メモリアクセスの演算への置き換え

やはり既存のマルチコア CPU 向けに書かれたによる、メモリ使用量削減及び演算密度の向上

コードそのままでは性能を発揮できない。こうを図った。メモリ使用量削減により GPU 上でしたマルチプラットフォーム対応は、JHPCN超並列計算を行う上で欠かせない、すべての演の枠組みを活用することで初めて可能となる。

算を GPU 上で行うという最低条件を満たすことができた。図 1 に、1 0 億格子点計算に関する複数 GPU 計算時のスケーラビリティを示す。

4. 前年度までに得られた研究成果の概要
新規課題のため該当しない。

本コードの主要演算は、差分演算(Derivative)、スペクトル法による畳み込み積分(Spectral)、5. 今年度の研究成果の詳細

粒子密度評価のための総和演算(Field)からなシミュレーションコードのマルチプラットる。通信は、差分演算時の袖通信を示す。図１

フォーム開発(TSUBAME2.5 および FX100)とからわかるように比較的小規模の並列計算ま核融合プラズマ物理解析への適用の成果につでは、演算と通信のオーバーラップ無しでも良いて、H28 年度前・後期に分けて各節で解説す

好なスケーラビリティが得られるが、徐々に通る。

信コストの比率が増大することが確認された。

5.1. TSUBAME2.5 上のコード開発成果（前期）5.2. TSUBAME2.5 上のコード開発成果（後期）

まず、我々が開発を進めてきたプラズマ乱流さらなる単体性能向上のために、高次元差分シミュレーションコード GKV の GPU への移演算カーネルにおけるレジスタメモリの活用、植を行った。プラズマ乱流シミュレーションに複数のカーネルを結合することによるメモリおける G P U 利用については、粒子シミュレーアクセスの削減などを行った。これらの最適化ションへの適用が大半であり、当該コードを含により FX100 版と同程度以上の単体性能が得む五次元の格子シミュレーションコードへのられた。FX100 の実行メモリバンド幅(320適用例はない。主な理由としては、複雑な通信GB/s)は、Tesla K20X のバンド幅 (180 GB/s)

パターン、メモリ使用量が膨大である点などがの倍程度であることを踏まえるとこれは十分2

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な性能と言える。

総和演算カーネルの簡易化、次世代アーキテク中間報告での課題審査委員コメントでも指チャにおける組み込み関数の活用など CUDA

摘されたように、GPU 版と FX100 版の実効性

Fortran では実現できない実装を行うことがで能の定量的な評価を行うために、両者のスケーきる。また、フランス原子力庁において新たにラビリティの比較を行った結果を図 2 に示す。

開発した転地通信の隠蔽手法を GPU 版コード

GPU 版と FX100 版では Flops が異なるため、にも適用する予定である。

指標としては格子ボルツマン法の性能評価で
よ く 用 い ら れ る MLUPS (Mega Lattice

5.3. FX100 上のコード開発成果（前期）Update Per Second)を用いた。図 2 に示される

次に、FX100 上での最適化として、OpenMP

ように、並列時の GPU 版の性能は FX100 版のを用いた MPI 通信と演算のオーバーラップに1/2~1/3 程度にとどまった。また、FX100 ではよる通信隠ぺい[1]に対し、FX100 独自のアシ良好なスケーラビリティが得られているのにスタントコアを利用した場合の性能評価を行対し、GPU 版では、GPU 数の上昇による顕著った。この際、タスク分散に Dynamic スケジな性能劣化が見られた。これは通信と演算がオューリングを利用する従来法（後述するように、ーバーラップされていないことによる。実際、デフォルトではチャンクサイズ 1）に比べ、アCUDA Fortran + openmpi 系で通信演算オーシスタントコアを利用し、かつ、Static スケジバーラップのテストを行ったところ、オーバーューリングを利用した場合の方が性能が改善

ラップが行われていないことが明らかとなっされる事例（OpenMP による分割されるループた。CUDA + openmpi 系で同一のテストを行っ長 2880 の例について測定）が発見された。

たところ、オーバーラップが行われることを確

この事例を解析するため、OpenMP を用いた認した。そのため将来の展望としては、コード通信・演算オーバーラップ性能の理論予測[2]全体を CUDA/Thrust に移植し、オーバーラッをアシスタントコアや異なるスケジューリンプを実現することが必要であること考えられグの系に適応した。OpenMP のスレッド数を Nる。移植により、通信演算のオーバーラップのとし、MPI 通信処理時間を T[sec]、演算を 1みならず、物理結果の出力で必要となる煩雑なコアで処理した場合にかかる時間を C[sec]、アシスタントコアの起動オーバーヘッドをT a [sec]とすると、計算全体の処理時間の見積もり S[sec]は以下で与えられる。
(ア) 通信・演算オーバーラップをしない場合
S 1 = T + C/N(イ) アシスタントコアを利用せず、Dynamic ス
ケジューリングでループ分割する場合
S 2 = max{T, (T+C)/N}(ウ) アシスタントコアを利用し、Dynamic スケ
ジューリングでループ分割する場合
S 3 = max{T, (T a +C)/N}(エ) アシスタントコアを利用し、Static スケジューリングでループ分割する場合
S 4 = max{T, T a + C/N}
ここで、演算コスト C はスケジューリング方法

図 2. FX100 版と GPU 版のスケーラビリティ
3

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 平成 28 年度共同研究 最終報告書 2017 年 5 月に依存しないことを仮定した。実測値との比較

見矛盾する。その理由は、計算コストがスケジの一例を表 1 に示す。オーバーラップなしのケューリングに依存しないという仮定が破れてース①とオーバーラップありのケース②を比いることによる。先の事例ではメニーコア対応

べると、通信コストがおよそスレッド数分の一を意識してノード当たりのループ長が長くとに削減され、効果的に通信隠蔽が行われているられていたため、チャンクサイズ 1 の Dynamicことがわかる。さらに、アシスタントコアを利ループ分割ではタスクアロケーションのオー用するケース③では、一般に MPI 通信時間 Tバーヘッドが無視できなくなり、演算にかかる＞アシスタントコア起動オーバーヘッド T a で時間が増大していたことが性能劣化を引き起あるために、その差分だけ処理が高速化され、こしたと考えられる。

全体として 2~3%の速度改善がなされた。しかしながら、Static スケジューリングを用いるケ

5.4. FX100 上のコード開発成果（後期）
前期 5.3 節の結果を踏まえて、GKV コードース④では、マスタースレッドがアシスタントの共同開発者であり、名古屋大学と同様のコアの起動オーバーヘッドを担いつつ、スレーブスレッドと同じだけの演算処理をする必要があるため、ロードインバランスとなり、結果的にケース③より性能が劣化することが示された。上記の考察は理論見積もりと実測値がよい一致を示していることからも妥当である。このことから、演算コストがスケジューリング方法に依存しない場合にはアシスタントコアを利用し、かつ、Dynamic スケジューリングを用いる手法が、通信削減と負荷分散平滑化の観点から最適性能を与えることが明示された。
上記の理論的考察およびループ長 256 の例についての実測結果は、Static スケジューリングの事例の方が性能が向上する場合があるといいう先の問題提起（ループ長 2880 の例）と一理論見積もケ ーケ ーケ ー

ケ ー

ス①

ス②ス③

ス④－0.394

0.386

0.447
図 3. チャンクサイズスキャンにおける処理時

り[sec]
実測値[sec]

0.571

0.4030.391

間の測定値の例。ここで、OpenMP により分割

0.431

表 1. 通信と演算のオーバーラップの理論見積されるループ長 2880 とし、アシスタントコア

もりと実測値の比較（OpenMP 16 スレッド。

を利用した通信と演算のオーバーラップを行

並列 FFT 計算部分について。ループ長 256 のった。水色が並列 FFT の演算にかかる時間、例について測定）。ケース①－④は文中の理論赤色（マスタースレッドのみに存在）が転置見積もり①－④にそれぞれ対応する。基準とな

MPI 通信にかかる時間（実質、アシスタントコる MPI 通信コスト T, 演算コスト C はケース①アの起動オーバーヘッドのみ）、灰色がバリアの詳細計測から取得した。

同期待ち時間である。紫・緑部については割愛。
4

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Fujitsu FX100 システムを持つ核融合科学研究た。磁気シア s は磁力線が構成するトーラス上所の仲田資季博士らの協力の下で、チャンクサでの磁力線ピッチ q のトーラス小半径 r 方向へイズに関する性能スキャンを行った。その結果の変化率として以下のように定義される。

を図 3 に示す。チャンクサイズを大きくしていs = (r/q)(dq/dr)

くとともに、並列 FFT の演算処理にかかる時

一方、プラズマベータ値 β はプラズマ圧力 P と間が減少していき、最終的に Static 分割よりも磁気圧 B2/(2μ 0 )の比として定義される。
β = 2μ 0 P/B2

高速な処理が行われていることがわかる（前述した通り、Static ではマスタースレッドのアシ

いずれも、磁気シアは磁力線のつなぎ替えが起

スタントコア起動オーバーヘッド程度のバリこるための基本的なパラメータであり、プラズア同期待ちが残るためである）。このことから、マベータ値は乱流が作る磁場揺動の影響の大Dynamic スケジューリングにおいて、チャンきさを特徴づけるパラメータであるため、マイクサイズを大きくしていくとタスクアロケークロティアリングモードの不安定化に対し本シ ョ ンの オー バー ヘッド が 小さ くな るた め質的なパラメータといえる。これら磁気シアとStatic の場合と同程度の演算コストで済み、さプラズマベータ値の 2 次元的パラメータ平面内らに負荷分散平滑化の効果により、総合的にはの依存性を調べる際、それぞれ 20 通りずつ、Static の場合よりも高速な処理が行われるとい系 400 パターンの組み合わせを異なる複数のう理論予測が実証された。

波数領域に適用したため、数千ケースに及ぶパラメータスキャンを実施した。その結果の一部を図 4 に示す。図からは、プラズマベータ値 05.5. 物理解析への適用成果（前期）
物理解析に際しては、FX100 上で経済性に優の静電近似の極限ではイオン温度勾配モードれる高圧力プラズマに関する解析を行った。核と呼ばれる静電的不安定性が存在すること、こ融合プラズマにおいて、電子の熱輸送はしばしの線形固有モードは磁気シアまたはプラズマば極微細ないわゆる電子スケールで起こる電ベータ値が高くなると安定化されること、磁気子温度勾配不安定性に起因する乱流（電子スケシアが十分に小さい領域では、プラズマベータール乱流）が支配的になり得ると考えられてき値の上昇とともに運動論的バルーニングモーた[3]。しかし、近年の乱流物理モデルの高精度化により、比較的大きなイオンスケールで起こ成長率[R/vti]るマイクロティアリングモードの顕在化が指摘され、特に次世代核融合装置 ITER ではその影響が顕著になるとする報告もなされている[4]。この状況を鑑みて、我々はマイクロティアリングモード解析の準備を進めてきた[5]。
上半期は特に、マイクロティアリングモードの基本的特性を解析するために、線形固有関数解析を重点的に行った。マイクロティアリングモード解析事例のある英国の MAST 装置、米図 4. 磁気シアとプラズマベータ値に対する線

国の NSTX 装置、独国の ASDEX-U 装置の実形固有モードの成長率の変化。青、赤、緑の線験パラメータを基準とし、磁気シアやプラズマがそれぞれマイクロティアリングモード

ベータ値、衝突周波数などに代表されるプラズ(MTM)、イオン温度勾配モード(ITG)、運動論マパラメータを変えたときの依存性を解析し的バルーニングモード(KBM)に対応。
5

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ドと呼ばれる電磁流体力学的不安定性が急速で系統的に行うのは難しいため、ここではまず、に不安定化されることなどがわかる。今回焦点

イオンスケールと電子スケール乱流のスケーを当てているマイクロティアリングモードにル分離を仮定した単一スケール乱流シミュレ関しては、有限の磁気シア領域（本例では s~1ーションを行った。その結果、磁気シアやプラ付近）かつ、プラズマベータ値が高い場合に不ズマベータ値の値によっては非線形飽和が得安定化することが見て取れる。これは、もう一られないパラメータ領域があること（特に、低つの電子熱輸送の候補と考えられている電子

磁気シアかつ高ベータ値の場合に飽和が得ら温度勾配モードが、プラズマベータ値に依存せれにくい）が判明した。線形解析で得られた不ず、磁気シアにより安定化されるという依存性安定性のパラメータマップを頼りに非線形シとは大きく異なる。そのため、磁気シアとプラミュレーションのテストを進めることで、マイズマベータ値をキーパラメータとして、マイククロティアリングモードと電子温度勾配モーロティアリングモードと電子温度勾配モードドの両方で飽和が得られるパラメータ領域をの不安定化の比率を制御し、どのような場合に発見することができた。

マイクロティアリングモードあるいは電子温度勾配モードが卓越するかを解析できる見通

5.6. 物理解析への適用成果（後期）しが得られた。その他にも、マイクロティアリ

さらに、マイクロティアリングモードと電子ングモードの不安定化には速度依存衝突周波温度勾配モードの相互作用について調べるた数を持つ衝突項が本質的であるという 1980 年

めに、短時間ではあるが両者を同時に解像する代の理論[7]とは異なり、トーラス系では無衝突マルチスケール乱流シミュレーションを行っ極限でも不安定化し得るという最近の数値シた。その結果を図 5 に示す。イオンスケールのミュレーション研究の結果[8]も再現できるなマイクロティアリングモードのみを扱う低解どの確認が取れた。
線形解析では不安定性が存在すること、および線形固有モードの振幅が非常に小さい場合の周波数・成長率しか与えることができず、定常的に得られる乱流揺動スペクトルや熱輸送フラックスを評価することができない。こうした乱流揺動の飽和振幅を決定するためには、揺動自身が作り出す電磁場による E×B ドリフトや揺動磁場に沿った移流の効果を取り入れた非線形解析が必要となる。非線形解析では、乱流揺動スペクトルを与える全モードの非線形

図 5. 乱流による電子熱輸送の時間発展。磁場揺結合を、微小な渦の時間スケールで解く必要が動による電子熱輸送を青、静電揺動による電子あるため、線形解析に比べて数 100 倍程度の計熱輸送を赤で表示している。点線がイオンスケ算コスト増となる。加えて、イオンスケールとールのマイクロティアリングモード(MTM)の電子スケール乱流を同時に取り扱う先進的なみ扱う低解像度シミュレーションの結果である。

マルチスケール乱流の直接計算では、両時空間

時刻 86.4R/v ti を境に高解像度化し、電子温度勾スケールを改造するために、さらに 100 倍以上配モードとマイクロティアリングモードを同時の計算コスト増となる。このような超大規模のに扱うマルチスケール乱流シミュレーション

マルチスケール乱流解析を本研究の計算資源(ETG/MTM)を行った結果を実線で示す。
6

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像度乱流シミュレーションでは、マイクロティとによるメモリアクセスの削減などを行った。

アリングモードによる磁場揺動が支配的な電これらの最適化により FX100 版と同程度以上子熱輸送を引き起こす。一方、途中で計算メッの単体性能が得られた。一方、並列時の GPU

シュを高解像度化し、マイクロティアリングモ版の性能は FX100 版の 1/2~1/3 程度にとどまっードだけでなく電子スケールの電子温度勾配た。また、FX100 では良好なスケーラビリティモードも同時に扱うマルチスケール乱流シミが得られているのに対し、GPU 版では、GPUュレーションを行うと、電子温度勾配モードの数の上昇による顕著な性能劣化が見られた。今成長とともに、それに伴う静電揺動による電子後の課題としては、CUDA/Thrust 系へのコー熱輸送が増大すること、同時に、マイクロティド移植が挙げられる。これにより、通信と演算アリングモードの磁場揺動による電子熱輸送のオーバーラップや、煩雑な総和演算カーネルが抑制されることが新たに明らかとなった。さの簡易化、次世代アーキテクチャにおける組みらに乱流揺動スペクトルや電流分布の自己相込み関数の活用が期待できる。また、フランス関などを詳細に解析した結果、マイクロティア原子力庁と共同研究中の転地通信の隠蔽手法をリングモードの持つ局所的電流シート構造がGPU 版コードにも適用する予定である。

電子温度勾配モード駆動乱流によって破壊さ次に、FX100 上の最適化に関しては、アシスれることで、マイクロティアリングモードが安タントコアの性能評価を完了し、理論的指針も定化される可能性が示唆された。

得られた。理論モデルの解析結果を考慮し、ノ[1] Y. Idomura, et al., Int. J. High Perform.

ード当たりのループ長が長いケースでのチャン

Comput. Appl. 28, 73 (2014).

クサイズスキャンを実施し、アシスタントコア[2] S. Maeyama, et al., Parallel Comput. 49, 1

を利用し、かつ、Dynamic スケジューリングを(2015).

用いた通信・演算オーバーラップを行うことで[3] F. Jenko, et al., Phys. Plasmas 7, 1904

性能が向上することを実証した。今年度は特に(2000).

ボトルネックとなる MPI 通信の隠ぺい処理に[4] D. R. Hatch, et al., Nuclear Fusion 56,

焦点を当てたが、課題審査委員コメントでも指104003 (2016).

摘されていたように FX100 の持つ SIMD 演算[5] S. Maeyama, et al., Plasma Fusion Res.

機構に関する評価・解析などの単体チューニン

11, 2403011 (2016).

グを進めることで、更なる高速化を見込まれる[6] S. Maeyama, et al., Phys. Rev. Lett. 114,と期待される。

255002 (2015).

物理解析に関しては、計画していた経済性[7] N. T. Gladd, et al., Phys. Fluids 23, 1182に優れる高圧力プラズマで顕著になると考え(1980).

られるマイクロティアリングモードの線形パ[8] I. Predebon and F. Sattin, Phys. Plasmas

ラメータスキャンが実施され、さらに電子スケ

20, 040701 (2013).

ールとイオンスケールの乱流相互作用を考慮したマルチスケール乱流の非線形解析につい6.

今年度の進捗状況と今後の展望ても着実に進展した。特に後者の成果は、これシミュレーションコードのマルチプラットフまでイオン温度勾配モードと電子温度勾配モォーム開発について、まず TSUBAME 上へのードの間の相互作用の解析のみしか適用事例移植を行い、GPU による超並列計算を可能としがなかった核融合プラズマにおけるマルチスた。今年度は、差分演算カーネルおけるレジス

ケール乱流シミュレーションを初めて別のマタメモリの活用、複数のカーネルを結合するこルチスケール系（マイクロティアリングモード7学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 平成 28 年度共同研究 最終報告書 2017 年 5 月と電子温度勾配モード）に適用した開拓的な研experimental plasmas, Nagoya, Japan,

究成果である。また、次世代核融合装置 ITER

March 3, 2017.
[6]の高閉じ込め放電における電子熱輸送の候補とされる両者[4]の間に直接的な相互作用があGyrokinetic

ることを示したという点で、将来の核融合炉開Meeting 2016, Madrid, Spain, September発に資する成果であるといえる。

30, 2016.
[7]7.

（ 口 頭 ， 国 際 会 議 ） S. Maeyama,
TheoryWorkingGroup（ポスター，国際会議）S. Maeyama, T.-H.
Watanabe, A. Ishizawa, M. Nakata, and研究成果リスト(1) 学術論文

M. Nunami, 26th IAEA Fusion Energy[1]

S. Maeyama, T.-H. Watanabe, Y. Idomura,Conference, Kyoto, Japan, October 18,

M. Nakata, A. Ishizawa, and M. Nunami,

2016.

“Cross-scaleinteractions[8]

between（口頭）前山伸也 ，渡邉智彦，石澤明宏，turbulence driven by electron and ion

第 72 回日本物理学会年次大会，大阪大学，temperature gradients via sub-ion-scale2017 年 3 月 17 日．
[9]structures”, Nuclear Fusion 57, 066036（口頭）前山伸也 ，第 6 回 IFERC-CSC 研究会，東京，2017 年 1 月 10 日．

(2017).
[2] Y. Asahi, G. Latu, T. Ina, Y. Idomura, V.

[10] （口頭）前山伸也 ，平成 28 年度閉じ込め輸Grandgirard, and G Xavier, “Optimization

送研究会，核融合研，2016 年 12 月 15 日．

of fusion kernels on accelerators with

[11] （口頭）前山伸也 ，平成 28 年度 MHD 研究

indirect or strided memory access patterns”,

会，核融合研，2016 年 12 月 13 日．

IEEETransactions

Distributed

onSystems,

Paralleland[12] （ポスター）前山伸也 ，渡邉智彦，石澤明(2016).

doi:宏，第 33 回プラズマ・核融合学会年会，東26

北大学，2016 年 11 月 29 日．

10.1109/TPDS.2016.2633349.

[13] （口頭）前山伸也 ，プラズマシミュレータ(2) 国際会議プロシーディングス

シンポジウム 2016，核融合研，2016 年 9[3]月 7 日．

S. Maeyama, T.-H. Watanabe, A. Ishizawa,
M. Nakata, and M. Nunami, “Gyrokinetic
analysis of the effects of electron-scale(4) その他（特許，プレス発表，著書等）

turbulence[14] 前山伸也 ，プラズマ・核融合学会第 21 回学onion-scale術奨励賞（2016 年 11 月）

micro-instabilities”, 26th IAEA Fusion
Energy Conference, TH/P2-1 (2016).
(3) 会議発表(口頭，ポスター等)[4]（口頭，国際会議，招待講演）S. Maeyama,
21st Joint EU-US Transport Task Force
Meeting, Leysin, Switzerland, September
7, 2016.

[5]（ 口 頭 ， 国 際 会 議 ） S. Maeyama,
Mini-workshop on plasma turbulence inheliospheric,astrophysical,and8