スーパーコンピュータ AOBA の運用状況と利用者支援について
森谷 友映 1) , 佐々木 大輔 1) , 齋藤 敦子 1) , 山下 毅 1) ,小野 敏 1) , 大泉 健治 1) , 滝沢 寛之 2)
1) 東北大学 情報部情報基盤課
2) 東北大学サイバーサイエンスセンター
t-moriya@cc.tohoku.ac.jp

Operation status and user support of Supercomputer “AOBA”
Tomoaki Moriya1) , Daisuke Sasaki1) , Atsuko Saito 1) , Takeshi Yamashita 1) ,Satoshi Ono1) ,Kenji Oizumi1) ,Hiroyuki Takizawa2)
1) Information Infrastructure Division, Information Department, Tohoku Univ.
2) Cyberscience Center, Tohoku Univ.

概要
東北大学サイバーサイエンスセンターは，全国共同利用設備として大規模科学計算システムの整備と，HPCI の資源提供機関としての役割を担っている。本稿では，2020 年 10 月から運用を開始したスーパーコンピュータ AOBAの運用状況と利用者支援について紹介する。

置を搭載している。

1 スーパーコンピュータ AOBA

サブシステム AOBA-A(以下，AOBA-A) は，1VH

東北大学サイバーサイエンスセンター (以下，本と 8VE が構成単位となる B401-8 モデルを採用し，センター) では，2020 年 10 月からスーパーコンピ

全体では 72 個の VH と 576 個の VE で構成される。

ュータ AOBA の運用を開始した [1]。スーパーコンピ

VE と VH を合わせたシステム全体の理論演算性能

ュータ AOBA はサブシステム AOBA-A(SX-Aurora

は，1.48PFLOPS(倍精度)，総主記憶容量は 45TB，総TSUBASA B401-8，日本電気株式会社製)，サブシステ

メモリバンド幅は 895.68TB/s となり，高い演算性能

ム AOBA-B(LX 406Rz-2，日本電気株式会社製) の 2とメモリ性能の両立を実現している。

種類の計算機システムと，ストレージシステム (DDN

1.2

サブシステム AOBA-B

SFA7990XE，DDN 社製)，大判プリンタ，講習会端

LX 406Rz-2 は，1 ノードに AMD EPYC プロセッ

末およびそれらを接続するネットワーク機器群で構成

サ 7702(64 コア) を 2 基と 256GB の主記憶装置を搭される。図 1 にシステム構成図を示す。

載し，合計 68 ノードで構成される。ノードあたりの以下では，スーパーコンピュータ AOBA の性能について紹介する。

1.1

理論演算性能は 4.096TFLOPS(倍精度) ，全体の理論演算性能は，278.5TFLOPS(倍精度)，総主記憶容量はサブシステム AOBA-A

17TB，総メモリバンド幅は 27.2TB/s となる。サブ

SX-Aurora TSUBASA はアプリケーション演算処システム AOBA-B (以下，AOBA-B) は，ベクトル演理を行うベクトルエンジン (以下，VE) 部と，主に OS算に不向きなプログラムや，商用アプリケーション，処理を行うベクトルホスト (以下，VH) 部により構成

オープンソースソフトウェアの高速な実行を目的としされる。PCIe カードに搭載される VE 部はベクトルて導入されている。

プロセッサおよび高速メモリから構成され，x86/Linuxが動作する VH と PCIe 経由で接続される。
本センターが導入した VE(Type 20B) は，理論演

2 計算機利用状況
2.1

稼働利用率

算性能 2,456GFLOPS(倍精度) となるマルチコア (8スーパーコンピュータ AOBA を導入した 2020 年コア) ベクトルプロセッサを 1 基と 48GB の主記憶装

10 月から 2021 年 8 月までの月ごとの稼働利用率をサ111

図1

スーパーコンピュータ AOBA 構成図

図 2 AOBA-A：稼働利用率の推移

図 3 AOBA-B：稼働利用率の推移

ブシステムごとに図 2 および図 3 に示す。ここで稼働利用率とは，稼働していた計算資源の総 VE/ノード時間と，実際に利用された総 VE/ノード時間との比率であり，サービス提供可能だった計算資源が実際に使われた割合を示している。なお，2020 年 10 月は試験運用期間で算出に必要なデータを採取していなかったた
め，稼働利用率の掲載は割愛する。
図 2 および図 3 から分かる通り，AOBA-A，AOBA-

B 共に 80% を超える高い稼働利用率で運用が続いている。

112

2.2

実行時間

本センターでは，スーパーコンピュータ AOBA のジョブの利用形態として以下の 2 つがある。

• 共有利用：利用する VE/ノード数を指定してジョブ投入した際，利用者間で VE/ノードを共有しジョブ実行する。

• 占有利用：VE/ノードを占有して確保し，ジョブ投入をすることができる。その際，他の利用者のジョブ終了を待つ必要がない。

図 6 AOBA-A 実行件数の割合

図 4 AOBA-A 実行件数

図 7 AOBA-B 実行件数の割合

3 利用者支援活動
本センターでは，計算機利用に関する利用相談窓口を設けている。相談者は学内外問わず，本センター利図 5 AOBA-B 実行件数用者と利用予定者である。主に，Web フォームまたは事前予約制による面談 (コロナ禍のためオンライン共有利用を対象に，2020 年 10 月から 2021 年 8 月

ツール活用) にて問い合わせを受け付けている。対応までの期間における，実行時間ごとのジョブ件数をサは，技術職員とテクニカルアシスタントが行うが，内ブシステムごとに図 4 および図 5 に示す。AOBA-A，容によっては，ベンダーへ協力依頼をする。

AOBA-B 共に，利用 VE/ノード数によらず，「24 時

図 8 に，2020 年 10 月から 2021 年 8 月までの問い合わせ件数を示す。

間以内」で実行終了したジョブが最多であった。
次に，図 4 および図 5 を比率で表したものをそれぞ

運用開始最初の 2020 年 10 月は集計期間の中で最もれ図 6 および図 7 に示す。「24 時間以内」で実行終了多く，76 件の問い合わせがあった。多くあった問い合したジョブは実行件数が多く，全体において AOBA-わせは，コンパイルコマンドの変更，ライブラリの指A：99%，AOBA-B：98% を占めた。24 時間を超える定方法，ログイン操作に関するものだった。従前のシジョブの割合を抽出すると，AOBA-B で特徴的な点

ステムからスーパーコンピュータ AOBA へアーキテとして，「168 時間以上」のジョブが 12% を占めていクチャの変更や，セキュリティ対策の一環としてログた。このことから，シミュレーションを大規模化し，インノードを設けるなどシステムの構成および利用法

長時間実行する利用者が一定数いることが分かる。に変更があったためと考えられる。

スーパーコンピュータ AOBA では，占有利用，共2020 年 11 月と 12 月には，利用者向け講習会を計

有利用どちらでも 1 つのジョブを最大 720 時間まで7 回開催した。その効果もあり，2021 年 1 月以降，問実行することができる。そのうち，実際に実行されたい合わせは落ち着いてきた。今後も問い合わせが多い

ジョブの最大実行時間は，AOBA-A では共有利用がトピックは，マニュアルや FAQ 等へフィードバック

360 時間，占有利用が 720 時間，AOBA-B では共有利していく予定である。
また高速化支援活動として，以下の 2 点を実施して用が 440 時間，占有利用が 720 時間であった。

113

表1

高速化支援活動実績

直近では 2021 年 3 月と 8 月にそれぞれ実施し，今後も計画予定である。詳細は，8 月時に広報した本セン
ターの大規模科学計算システムの Web ページ*1 を参照いただきたい。

4 まとめ
本稿では，東北大学サイバーサイエンスセンターにおける 2020 年 10 月から 2021 年 8 月までのスーパーコンピュータ AOBA の利用状況を報告し，利用者支援の取り組みについて紹介した。

AOBA-A・AOBA-B 共に稼働利用率では，2020 年11 月以降 80% を超える利用があり，引き続き維持できるよう努めたいと考える。利用者支援活動では，問い合わせ内容をもとにマニュアルや FAQ のコンテン
図8ツを充実させていく予定である。そして，性能向上に問い合わせ件数の推移関するサポート面では，高速化支援活動を継続して実施していきたい。
いる。

参考文献

1 点目は，利用者のジョブ実行履歴情報から実行性能を抽出し，該当利用者へプログラムの高速化に対するサポートを実施している。これまで本センターが行ってきた，高速化支援の成果を表 1 に示す。1997 年
から 2020 年にかけて 237 件の高速化支援を行った。

[1] 山下毅，森谷友映，佐々木大輔，齋藤敦子，小野敏，大泉健治，滝沢寛之，「スーパーコンピュータ

AOBA の紹介」，SENAC Vol.54 No.1（2021-1），
pp.50-55，2021．

単体性能では平均約 15.0 倍の性能向上を，並列性能では約 10.1 倍の性能向上を得ることができ，大幅な向上を実現している。この活動により利用者のプログ
ラムは性能改善しているが，大規模化・長時間化をする様々なプログラムに今後も対応すべく，高速化支援活動を推進していきたい。

2 点目は，各サブシステムの最大規模（AOBA-A：576VE，AOBA-B：68 ノード) まで利用できる機会として大規模並列ジョブチャレンジを実施している。

114*1 https://www.ss.cc.tohoku.ac.jp/n20210714-1/