Vol.13, No.2 2 14

センター共同研究報告（平成25年度）【巻頭言】「Vol.13，No.2 号の発刊にあたって」深沢 圭一郎 【スーパーコンピュータ共同研究制度（若手研究者奨励枠）】山本 卓也◎吉元
健治◎深渡瀬 健，吉元 健治◎梅山 有和◎吉田 圭介，牛島 省，田中 龍二，宮木 伸◎斉木 吉隆◎小嶋 弘樹◎中本 真義◎畑中 美穂◎江刺 邦

彦◎中野 直人◎高瀬 和大，谷口 貴志 【プログラム高度化支援事業】山本 義暢◎鈴木 智博◎中畑 和之◎野田 利弘◎浅井 光輝 【スーパーコンピュータ共同研究制度（大規模計算支援枠）】安田 修悟 【解説】
「Cray Revealによるスレッド並列化」武田 大輔

巻頭言Vol. 13, No.2 号の発刊に当たって京都大学学術情報メディアセンター
深沢圭一郎

本号では、学術情報メディアセンターの平成 25 年度共同研究報告について特集いたします．
平成 25 年度では若手研究者の支援事業に関して 12 件，プログラム高度化支援事業について 5
件，大規模計算の支援事業について 1 件の共同研究が実施され，それぞれの報告が掲載されています．数値計算に関する様々な報告が掲載されていますので，計算機を利用される研究者や学生の方の良い参考になればと思います．
若手研究者の支援事業は，40 歳未満の若手研究者(学生を含む)を対象とした利用者向けの奨励研究制度で，優れた研究提案でスーパーコンピュータ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課題に対して計算機利用負担金の全部または一部を本センターが補助しています．今回報告のあった 12 件には化学物性や流体計算，行列分解，経済，物理など多様な研究分野が含まれており，また，北海道大学，一橋大学，山梨大学，京都大学、大阪大学，岡山大学と関西だけで無く全国の若手研究者との共同研究となりました．
プログラム高度化支援事業では，スーパーコンピュータをグループコースまたは専用クラスタ
コースでご利用の研究グループを対象にプログラムの制御構造・データ構造の改良による性能チューニングや並列化手法の改良による高度化・高性能化(共有メモリ型プログラムの分散メモリ
並列化や共有メモリ/分散メモリ階層並列化など)，問題分割・負荷分散方式などの改良による高度化・高性能化といった大規模計算プログラムの高度化・高性能化を支援しています．平成 25
年度では，流体計算、行列分解やコンクリート・地面の構造解析といった研究分野のアプリケー
ション高度化を支援させていただきました．ノード間通信の効率化や GPU での計算効率化、ハイブリッド並列実行の効率化など様々な高度化・高性能化があり，数値計算研究者にとって最適化の良い指標となると思います．
大規模計算の支援事業ですが，スーパーコンピュータをグループコースまたは専用クラスタ
コースでご利用の研究グループを対象に最大で 128 ノード×2 週間の大規模ジョブコース利用支援を行っています．今回は，MD（Molecular Dynamics）計算では計算量が膨大になるため
現在は現実的に複雑な流体解析に利用が難しい問題に対して，流体計算と MD 計算を繋ぐような Synchronized Molecular Dynamics 法を開発し，適用した計算への支援報告となっています．
大規模並列計算機と親和性の高い手法となっており，今後の発展がさらに期待されます．
また，本号では並列プログラミングチュートリアルについても掲載されています．Cray
Reveal と呼ばれるクレイ社製コンパイラがソースコードを解析して得られた情報と Cray Patと呼ばれる性能解析ツールによるプロファイル情報を組み合わせて OpenMP プログラミングを支援する開発ツールの利用方法が紹介されています． GUI で性能解析、OpenMP 指示行を自動生成することができるツールとなっており，OpenMP 初心者から OpenMP 性能最適化を行うエキスパートの方まで広く利用ができます．
今後も皆様の研究，教育にご活用いただけるようにセンター教職員も尽力していきますので，
今後ともご利用，ご支援のほど、よろしくお願いいたします．

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 1

スーパーコンピュータ共同研究制度（若手研究者奨励枠）研究報告

円形液膜内非定常マランゴニ対流の解明
山本	
  卓也
大阪大学大学院基礎工学研究科物質創成専攻

1 緒言した。また、気液界面形状は Young-Laplace 式によって決まるとし、流れによる動的な気液界面変

マランゴニ対流は表面張力勾配によって駆動さ形は考慮しない。
支配方程式は Navier-Stokes 式、れる流れであり、
工学プロセスの一部である乾燥、連続式、energy 式であり、計算にはフリーソース

半導体結晶成長等で見られる。この流れは多くのである OpenFOAM[9]を用いて計算を行った。気場合は浮力対流と共存することによってその流れ

液界面上の境界条件として温度勾配により惹起さの影響が小さくなるが、浮力対流の存在しない微れるマランゴニ対流の境界条件と断熱条件を課し

小重力環境下で、マランゴニ対流は重要となるた

た。物性値としては 293 K の水の値を用い、表面

め、数多くの研究が行われている[1-3]。

張力を除き物性値は温度に依存しないとする。そ

宇宙飛行士の Donald Pettit 博士は 2003 年に”Saturday Morning Science”という一般向けの他の詳細な数値解析手法については著者らの文
献[7]を参照されたい。

の実験を国際宇宙ステーション内で行った[4]。その中に、円形の液膜を用いたマランゴニ対流の実3 結果と考察験が行われたが、その実験結果は今まで説明されてきた現象と異なっていたため数々の研究が行わ

振動流に遷移した数値計算結果を Fig. 2 に示す。

れてきた[5-7]。さらに、2012 年に再び Donald

温度分布より左右対称な振動流が発達したことがPettit 博士によって国際宇宙ステーション内で実わかる。次に、その振動流が発生したメカニズム

験が行われた[8]。この実験では、円形液膜内マラを議論する。水を用いた場合の液膜内マランゴニ

ンゴニ対流に関する複数の実験が行われ、非定常

対流では、Pr 数が大きいため(Pr = 6.96)、液膜の振動マランゴニ対流が液膜内で発達すると報告さ

縁付近で温度勾配が大きくなる。そして、液膜のれた。しかし、このように液膜内で振動流が報告縁で駆動された流れは液膜中心に向かって流れるされた例は少なく、その振動流に遷移するメカニが、液膜中心部では液膜厚みが薄いため、そこでズムは分かっていない。

流体が加速される[7]。そして、液膜中心部で加速

本研究では、液膜内でマランゴニ対流の振動流

された流れは、加熱点と逆の液膜端に到達し、液へと遷移した原因を解明するため、数値流体解析

膜の縁に沿って流れが加熱点に再び戻る(Fig. 2(CFD)を行った。

(a))。そして、高温な流体が加熱点に戻る(Fig. 22 数値解析手法(c))と振動流が発生する。このようにして、振動流が発達したと考えられる。高温部に流体が戻ってきたときに、液膜中心向きの流れが絞られる(Fig.

数値計算に用いた計算領域の概略図を Fig. 1 に

2 (d))。そして、再び液膜中心に向かう流れが押し示す。液膜形状は固-液-気の三重点で固定されて戻す。これらを繰り返すことによって振動流が発いるとした。ここで、液膜形状の静的変形が大き生したと考えられる。このような不安定性の発現い場合に、特に液膜内マランゴニ対流が発達するは V. M. Shevtsova and J. C. Legros の液柱内マ[7]ので、本研究では凹み形状が大きい場合に着目

ランゴニ対流の数値計算結果で”cold finger”が気

2 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

液界面にぶつかることによって生じると不安定性[9] The open source CFD toolbox, OpenFOAM (see[10]と類似していると考えられる。また、この振http://www.openfoam.com).

動流が左右対称であったのは左右対称に加熱をし[10] V. M. Shevtsova and J. C. Legros, Phys. Fluids, 10,たため、加熱点と反対の液膜端に到達したときに

1621-1634 (1998).

左右対称に分岐し、左右対称に加熱点まで戻ってきたためであると考えられる。さらに、境界で与謝辞	
 える熱量を増加させる、もしくは、液膜の凹み具
合がさらに大きい場合に、非線形性が増加し、左	  本共同研究制度(若手研究者奨励枠)を活用させ右対称性が崩れると期待されるが、現段階ではそて頂いたことを、この場を借りて厚く御礼申し上の数値計算をするに至っていない。

げる。また、本研究の一部は科学研究費補助金・基盤 B（課題番号 23360343,	
 25289087）の援助を

4 結言

受けた。	
 

液膜内でのマランゴニ対流の振動流に遷移するメカニズムを解明するため数値計算を行い、左右対称な振動流が熱的な不安定性により生じることが分かった。宇宙飛行士の Donald Pettit 博士がFig. 1 Schematic of thin liquid concave film.

行ったように、左右非対称な振動流に遷移するメ
カニズムに関しては今後更なる研究が必要である。

引用文献	
 
[1]

M.

Fluids,Materials

andNumerical

TechniquesandLappa,

Microgravity:

Insights into Physics,

1stedition (Elsevier

Science, Oxford, U. K., 2005).
[2] H. Kawamura et al., Int. J. Heat Transfer,
134, 031005 (2012).
[3] S. Matsumoto et al., Int. J. Microgravity Sci.
Appl., 31, S51-S79 (2014).
[4] D. Pettit, Saturday Morning Science Vid
eos, 2003 see http://mix.msfc.nasa.gov/IMAG
ES/QTVR/0601211.mov.
[5] H. Kawamura et al., J. Jpn. Soc. Microg
ravity Appl., 23, 157-160 (2006).
[6] I. Ueno et al., Proc. of the second Confer
ence on Microfluidics, Toulouse, 10-203 (2010).
[7] T. Yamamoto et al., Phys. Fluids, 25, 08
2108 (2013).
[8] D. Pettit, Thin Film Physics, 2012 see
http://physicscentral.com/explore/sots/episode3.cf
m.

Fig. 2 Time development of temperature
distribution along a free surface: (a) 3 s, (b) 4 s,(c) 4.5 s, (d) 5 s, (e) 5.5 s, and (f) 6 s, thetemperature increment is 0.333 K and theminimum temperature contour expresses 293.1
K.

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 3スーパーコンピュータ共同研究制度（若手研究者奨励枠）研究報告

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4 − Academic Center for Computing and Media Studies,

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[1] T. Ohta and K. Kawasaki, “Equilibrium
morphology of block copolymer melts,”
Macromolecules, 19(10), 2621-2632 (1986).
[2] K. Yoshimoto and T. Taniguchi,

Large-Scale

Simulations of Directed Self-Assembly with
Simplified Model,” J. Photopolym. Sci. Technol.,26(6), 809-816 (2013).

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 5スーパーコンピュータ共同研究制度（若手研究者奨励枠）研究報告

ジブロックコポリマーの誘導自己組織化シミュレーション
深渡瀬 健 1

吉元 健治 1,2

1 京都大学大学院 工学研究科 化学工学専攻 材料プロセス工学研究室、2 京都大学学際融合教育推進センター

1 緒言

一方で、  の工程の後、300$ の円柱状ドメイ
ンがガイドホール底面まで到達できず、円柱ドメ

近年、半導体回路パターンのさらなる微細化・

インと底面との間に 36 残膜がしばしば形成され高密度化を実現するため、新たなパターニング技てしまう（図２）。36 残膜の厚さは、ガイドホー術の開発が進んでいる。その中で、「ブロックコポ

ルの形状、壁の 36 と 300$ に対する親和性、など

リマーを用いた誘導自己組織化」によるパターニ

により大きく変化すると考えられる。そこで、本

ングは、その簡便さとコスト面からも注目されて研究では、ガイドホールの形状（高さ、直径、テ

いる>@。ブロックコポリマーは、化学特性の異なーパー角）と壁の親和性を変化させて、各ケース

る２つのポリマーから構成され、ナノオーダーのに対して、36 残膜の厚さを調べた。

周期構造を自発的に形成する（自己組織化）。周期

step (1) step (2)step (3)構造の配向や場所を制御するために、予め基板表面を加工しておく方法が誘導自己組織化と呼ばれ、従来のリソグラフィでは作成することが困難なaQP の周期パターンを比較的容易に作成できるようになる。しかし、誘導自己組織化には欠図  ホールシュリンクプロセス

陥構造が生成されやすいという欠点がある。この欠陥構造は実験による検出が困難なために、シミュレーションによる予測が有効と考えられる。そこで、本研究では、ホールシュリンクと呼ばれる
誘導自己組織化プロセス>@に対してシミュレー
ションを行い、欠陥構造の生成を抑制するためのプロセス条件を検討した。

2 ホールシュリンクと欠陥構造
ホールシュリンクプロセスの概要を図１に示す。
 従来のリソグラフィ工程により、基板上に直径約 QP の円柱状の穴 ガイドホール を作成する。  ガイドホール上に、ジブロックコポリ
マー 36E300$ を塗布・熱処理する。ジブロッ
クコポリマーの 300$ ブロック比率は  で、ガイドホール内で相分離後、ガイドホール中心付近で300$ の円柱状ドメインを形成する。  300$ ドメ
インを選択除去後、ガイドホールよりも小さな穴（直径約 QP）が形成される。

6 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

図 300$ ドメイン除去後の断面 7(0 画像

3 シミュレーション
3.1 モデル 本研究では、ジブロックコポリマーのバルクエ
ネルギーには、汎関数理論から導かれる、比較的簡易な 2KWD.DZDVDNL 2. モデルを用いた>@。ガ
イドホールとブロックコポリマーとの相互作用は、
モデルパタメータを２つ含む簡単な制約項で表現
し、各パラメータの値は実験データとの会わせ込
みによって決定した>@。また、動的シミュレーシ
ョンを行うために、密度場の時間発展として時間
発展型 *LQ]EXUJ/DQGDX 式を用いている。

3.2 ガイドホール内でのモルフォロジー
まず、ガイドホールの直径を変化させた場合、
ガイドホール内でのジブロックコポリマーのモルフォロジーがどのように変化するかをシミュレー
ションにより調べた（図３）。ここでは、テーパー角とガイドホールの高さを°と /R に固定
し、ホール直径を /R から /R まで段階

合（中性化）、図  に示すように、300$ ドメインがガイドホール底面に接触することが観測された。
ただし、実プロセスでガイドホールの底面だけ化
学特性を変化させるのは困難なため、現在は材料
変数（例：ジブロックコポリマーのブロック組成比）を調節することで、36 残膜を効果的に減少させる条件を探索している。

的に大きくしている（/Rバルク系でのミクロ相
分離ドメインの  周期分の長さ）。
ガイドホールの直径が大きくなるに従い、300$ ドメインの形状が円柱状、円盤状、リング状へと変化する様子が観測される。このシミュレーション結果は、自己無図  ガイド直径を変化させた時のホール断面図

頓着場理論 6&)7 を用いた先行研究の結果>@と（高さは QP、テーパー角は °に固定）

精度よく一致している。なお、本研究で用いた 2.
モデルでは、図  の各ケースの計算時間は全て数十秒〜数分  コア並列化計算 であるが、6&)7
では、数時間〜数十時間を要する。したがって、本研究で対象とするホール系では、簡易化モデルを用いることで、短時間で比較的精度の高いモルフォロジー予測ができることがわかった。

図  残膜厚さの等高線図。ガイドホールの高さ：（左）QP（中央）QP、 右 QP。

図  ガイドホールの直径とジブロックコポリマーのモルフォロジーの関係

図  ガイドホール底面の親和性によるモルフォ
ロジー変化。 左 300$ 親性大（右）中性。

3.3 PS 残膜の最小化



次に、ガイドホールの直径・高さ・テーパー角

4 結言を変えて、36 残膜の厚さを調べた。図  にガイド
ホール直径だけを変えた時のホール断面図を示す。

 本研究では、ジブロックコポリマーの自己組織ガイドホールの直径を大きくすると、36 残膜厚さ化を利用したホールシュリンクプロセスで問題とが徐々に小さくなるが、やがて 300$ シリンダーがなっている 36 残膜の最小化をシミュレーション

断裂することが確認できる。図 5 にガイドホールで試みた。まず、本研究で用いた 2. モデルの計算の直径とテーパー角を変化させた場合の 36 残膜精度を 6&)7 との計算結果と比較し、高速かつ高精の等高線図を示す。36 残膜厚さにはガイドホール

度でガイドホール内でのジブロックコポリマーのの直径とテーパー角度により変化するものの、そモルフォロジーを予測できることを検証した。次の最小値は約 QP と依然大きな値であった。
したに、ホールシュリンクの実験結果との合わせ込み

がって、ガイドホールの形状を変えるだけでは 36

によりモデルのパラメータを決定し、ガイドホー

残膜を減少させることは難しいと考えられる。一ルの形状やガイド壁の親和性を変えることによっ方で、通常のプロセスでは、ガイドホールの側面て、36 残膜の最小化をシミュレーションによってと底面は 300$ への親和性がより高いが、底面のみ行った。その結果、ガイドホール形状の最適化だ

300$ への親和性と 36 への親和性を同等とした場

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 7けでは 36 残膜厚さはほとんど変わらず、
ガイド底 最後に、本共同研究制度（若手奨励枠）を活用

面の親和性を中性化することで 36 残膜が抑制ささせて頂きましたことに感謝致します。

れる可能性が見つかった。


>参考文献@
[1] R. Gronheid et al., "Readying Directed SelfAssembly for Patterning in Semi-Conductor
Manufacturing," J. Photopolym. Sci. Technol. 26,
779 –791 (2013).
[2] Y. Seino et al., "Contact hole shrink processusing graphoepitaxial directed self-assembly
lithogra- phy," J. Micro/Nanolith. MEMS

MOEMS. 12, 033011 (2013).
[3] K. Yamada et al., “Fddd structure in AB-type
diblock copolymers,” J. Phys.: Condens. Matter, 18,
L421 (2006).
[4] K. Yoshimoto et al., “Optimization of directed
self-assemble hole shrink process with simplified
model,” J. Micro/Nanolith. MEMS MOEMS. 13(3),031305 (2014)[5] N. Laachi et al., "The hole shrink problem:
Theoretical studies of directed self-assembly incylindrical confinement," Proc. SPIE 8680, 868014(2013).

8 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

スーパーコンピュータ共同研究制度（若手研究者奨励枠）
研究報告

色素増感太陽電池を指向した新奇ポルフィリン系色素の構造と	
  	
  	
 
電子構造の解明
梅山有和
京都大学大学院工学研究科分子工学専攻

1 緒言

その相関を解明している 2,3。本研究では、高い太陽電池性能を示す既報の YD-2（Figure 1）より優

現在、化石燃料の枯渇と環境へ与える影響が深れた光捕集能を有する色素分子として、対称性が刻な問題になってきており、太陽電池活用の拡充

低くなるようにジアリールアミノ基を導入したが期待されている。しかしシリコンに代表される

ZnPBAT（Figure 1）を設計した 3。また、参照化

無機太陽電池は、製造コストが高く、広範に普及合物として、エチニレン基を持たない ZnPBAさせることに障害が生じている。一方、有機太陽（Figure 1）も合わせて設計し、その合成と物性評

電池は低コスト、着色による意匠性、柔軟性、軽価を行った。

量という利点が指摘されている。中でも色素増感
太陽電池はエネルギー変換効率（η）が高く、次2 結果と考察世代のエネルギー源として期待されている。現在
までにルテニウム錯体と多孔性酸化チタンを用いた系において 11%を越える高い η 値が報告されている。しかし、ルテニウムは高価で、資源制約もある。そのため、ルテニウム錯体に変わる安価で高性能な色素の開発が求められている。そこで
我々は、安価な金属を利用できるポルフィリン錯体に注目し、新規ポルフィリン系色素の開発を行

2.1 新規ポルフィリン色素の諸物性と色
素増感太陽電池への応用
ZnPBAT、YD2、および ZnPBA のエタノール溶

液中の吸収スペクトルを Figure 2 に示す。
ZnPBATおよび ZnPBA はYD-2 に比べて幅広い範囲で吸収を示し、2 つのジアリールアミノ基の導入によりってきた 1。取り分け、メソ位に導入されたジア

光捕集能が向上することがわかった。また、電気

リールアミノ基の数と導入位置の効果を検討し、第一酸化電位（Eox = 0.85 V vs. NHE）は YD2（Eox =化学測定により求めた ZnPBAT および ZnPBA の
0.93 vs. NHE）と比較して高くなった。

N

C6H13

N

N
N

Zn

N

COOH

N

N

N
N

Zn

N
N

ZnPBAT

YD-2

C6H13

COOH

N

N

N
N

Zn

N
N

COOH

ZnPBA

Figure 1. Structures of porphyrin compounds.

Figure 2. UV/Vis absorption spectra of ZnPBAT (solid line),
YD2(dotted line), and ZnPBA (dashed line) in EtOH.

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 9

ZnPBAT を酸化チタンに吸着させ、色素増感太陽電池を作製して性能評価を行ったところ、η=る。このように、本計算結果は実験結果の理論的解釈の一助となった点で意義がある。

10.1%（JSC = 19.33 mA cm 、VOC = 0.719 V、ff =–2

0.724）であった。
これは、YD-2（η= 9.1%、
JSC = 17.05

mA cm–2、VOC = 0.742 V、ff = 0.718）や ZnPBA（η=8.3%、JSC = 16.26 mA cm–2、VOC = 0.713 V、ff = 0.719）と比べて高い値となっている。さらに、最適条件下での作用スペクトルを測定したところ、吸収の長波長化を反映し、
700-800 nm で ZnPBAT の IPCE
値は他と比較して高くなった。

Figure 3. Some sets of molecular orbital diagrams for

ZnPBAT, YD-2, and ZnPBA obtained by DFT
calculations with B3LYP/6-31G(d).

3 参考文献[1] H. Imahori, T. Umeyama, K. Kurotobi and Y.
Takano,“Self-Assembling

Porphyrins

andPhthalocyanines for Photoinduced Charge Separation
Figure 3. Action spectra of ZnPBAT (solid line),
YD2(dotted line), and ZnPBA (dashed line) cells.

2.2 理論計算
ポルフィリンの再安定化構造およびそのフロ
ンティア軌道の電子構造について知見を得るために、密度汎関数法（DFT）による理論計算（B3LYP）を行った。基底関数系に 3-21G(d)を選択し、Gaussian03 プログラムを用いた。分子軌道の可視化には Molstudio3.0 プログラムを用いた。Figure 3に ZnPBAT、YD2、および ZnPBA の最高被占軌
道（HOMO）と最低空軌道（LUMO）における電子密度分布を示す。一般に、アンカー部位のLUMO の電子密度が大きいほど、励起状態の色素と酸化チタンの 3d 軌道との間の電子カップリン
グが大きくなることが知られている。ZnPBAT は
YD-2 と同様にアンカー部位の LUMO の電子密度が大きくなることがわかり、ZnPBAT の電子注入
効率は YD-2 と同程度に高いと考えられる。そのため、ZnPBAT の高い光捕集能を反映し、YD-2（17.05 mA cm–2）と比べて ZnPBAT（19.33 mA

cm–2）の短絡電流（JSC）値が向上したと考えられ

10 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

and Charge Transport”, Chem. Commun., 48,
4032-4045 (2012).

[2] M. Simon, H. Iijima, Y. Toude, T. Umeyama, Y.
Matano, S. Ito, N. V. Tkachenko, and H. Lemmetyinen

and H. Imahori, “Optical, Electrochemical, andPhotovoltaic Effects of an Electron-Withdrawing
Tetrafluorophenylene Bridge in a Push-Pull Porphyrin

Sensitizer used for Dye-Sensitized Solar Cells”, J. Phys.

Chem. C, 115, 14415-14424 (2011).

[3] H. Hayashi, A. S. Touchy, Y. Kinjo, K. Kurotobi, Y.
Toude, S. Ito, H. Saarenpäa, N. V. Tkachenko, H.
Lemmetyinen,

and“Triarylamine-Substituted

H.

Imidazole-

Imahori,andQuinoxaline-Fused Push-Pull Porphyrin for High

Performance

Dye-Sensitized

ChemSusChem, 6, 508-517 (2013).

SolarCell”,[4] K. Kurotobi, Y. Toude, K. Kawamoto, Y. Fujimori,

S. Ito, P. Chabera, V. Sundström, and H. Imahori,“Highly Asymmetrical Porphyrins with Enhanced

Push-Pull Character for Dye-Sensitized Solar Cells”,

Chem. Eur. J., 19, 17075-17081 (2013).

スーパーコンピュータ共同研究制度（若手研究者奨励枠）
研究報告

流水中の自然石に働く流体力の評価
吉田 圭介1 , 牛島 省2 , 田中 龍二1, 宮木 伸3
1岡山大学大学院 環境生命科学研究科, 2京都大学 学術情報メディアセンター, 3大成建設株式会社

1 諸言
近年，河川のインフラ整備では構造物の堅牢さに加えて自然環境への調和が要求されており，現地で調達した石や木などの自然素材を用いた構造物が河道内に設置される場合がある．例えば，適度な空，根固工お隙を有する水制工，落差工（図 1 参照）
よび水深寸法以上の巨石を河道に配置した工法は，川の流れに多様性をもたせて河川景観を創造した
り，水生生物の生息環境を保全する効果がある．
一方，従前のコンクリート製構造物とは異なり，自然石を用いた工法では材料の要素は必ずしも画一的ではない．そのため，構造物の流水に対する力学的応答が明らかでない場合があり，その結果，自然石からなる構造物の治水機能を検討することは一般に困難である．現在，河川実務では技術者の経験や模型実験[1]などに基づいてこうした構造物の安全度を照査したり推定するのが通例であるが，これには労力や費用が多くかかる上，射流などの急変
流場では計測が困難であるため，設計の信頼性は必
ずしも十分ではないと指摘されている．
そこで，本研究では固気液多相場の数値解析法[2]を利用して，一様な開水路の底面に設置された自然石に働く流体力を解析し，併せて行った室内模型実験との比較から数値解析法の妥当性を検討することとした．本研究の最終目標は，流水中の自然石に働く流体力を精度良く評価できる解析手法を確立
して，水工学の実務に資することである．

2 実験
本研究では長さ 16m，幅 0.6m，高さ 0.4m，勾配
1/1000 の可変勾配型循環水路（図 2 参照）を用いた．
座標系は図に示す通りである．実験では強化プラス
チック製の自然石の模型（図 3 参照）をアクリル製の水路底面に接着して通水し，流水中の流体力と周辺の流れ場を測定した．

図 1 落差工（円山川）
フラップゲート

0.4m

z
0.16m
10m

y

x

ピット

1m

0.6m

5m

図 2 実験水路と座標系

90mm

flow
40mm

図 3 実験で用いた模型の設置状況（側面）

Case
1
2
3

表 1 実験条件
断面平均の
流量
主流速
Q [l / s]U [m/s]
40
0.33
60
0.50
80
0.67

フルード
数 Fr
0.24
0.36
0.48

流体力の計測では水路のピット内中央部に四分
力計(東京計測社製，Y116M2AG4)を設置し，自然石に働く抗力・揚力を 30Hz の時間解像度で測定した．水流の流速計測には 2 次元電磁流速計(KENEK
社製，VM-802H 型)を用い，開水路の底面境界層が京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 11

表 2 数値解析条件表
時間刻み D t [s]計算時間T [s]空間格子幅 (D x, D y, D z) [mm]1.0×10-3
30.0(5.0, 5.0, 5.0)

計算領域 (Lx , Ly , Lz ) [m](3.0, 0.6, 0.2)

流入条件
流出条件
水面条件
側壁・底面条件

一様流速
自由流出
Slip 条件
Non-slip 条件

図 4 自然石模型の 4 面体分割（ yz 平面）

t = 1.0s

t = 3.0s

図 5 模型石を通る鉛直断面の渦度のコンター（計算結果，Case3， t ：計算初期からの経過時間）十分に発達して，主流速の鉛直分布が対数則分布を示すことを確認した．
実験条件は表 1 の通りである．

3 数値解析
本研究では牛島ら[2]の数値解析手法を用いて，自然石に働く流体力を解析した．牛島らの手法では固気液多相場を一流体モデルとして扱い，混合体に対する連続式と運動方程式を非圧縮性条件の下でDNS（直接数値計算）により解く．また，任意形状の固体は四面体要素の集合として表現され，固体領域に働く流体力は抗力係数などの経験的なパラメータからではなく，直接的に適切に算定される．
本研究では実験で用いた模型の 3 次元形状測定を行って，数値解析に必要なデータを作成した（図 4参照）．数値解析の条件は表 2 に示す通りである．
解析では自然石を剛体とみなした．また，解析では直方体格子を用い， x, y, z 各方向に均一に格子分割を行っている．なお，負荷軽減のため，解析では領域分割による並列計算を行っている．

4 結果と考察
図 5 は数値解析結果の一例であり，模型石を通る鉛直断面（ xz 平面）における渦度コンターを示した．
模型石周辺では準周期的な渦構造が生成され，それらが移流された後に，上面境界付近で拡散する様子が観察される．

12 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

図 6 流量と抗力・揚力との関係
図 6 には水理実験と数値解析から求めた，流量毎の抗力と揚力の算定値を示す．図中，実験値にはエラーバーを付した．定性的には流量と抗力には比例関係が認められる．また，定量的には実験値と解析
値は概ね一致する．今後は条件の詳細を検討するな
どして，流体力評価の再現性を向上させたい．

5 参考文献[1] (財)土木研究センター：護岸ブロックの水理特性試験法
マニュアル（第 2 版）
，2003.
[2] 牛島省，福谷彰，牧野統師：3 次元自由水面流中の接触を伴う任意形状物体運動に対する数値解法,土木学会
論文集 B，Vol.64，pp.128-138，2008.

スーパーコンピュータ共同研究制度（若手研究者奨励枠）
研究報告⏤␊ ␯ ࠃਉ⎯࠵ՃՕஞଽҔॵ෱ խງ ∗λֹ੒Ӂ੒Ӂώ࢙Ӂ٥֋ѕ

yoshi.saiki@r.hit-u.ac.jp1⏤␊ ␯ ࠃਉ⎯೑Α଑࠵ՃՕஞ

0.8

p=12
p=13
p=14
p=15
p=16
p=17
p=18
p=19
p=20
p=21
p=22
p=23
p=24
p=25
p=26
p=13
p=16
p=18
p=20
p=23
p=26

0.7

⎔ ⎔ ⎨⎰߹ 2 ߘ‫ࠃ ␯ ␊⏤⎯ٴ‬ਉxn+1 = a − x2n + byn

0.6

angle

0.5

yn+1 = xn

0.4
0.3
0.2

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12

14

16

18
20
period222426

ਹ⎩ ೑Α଑ਪโਹ⎯⎫ ⎚݂ࢡҺ୞ (Ιч݂ࢡҺ୞⎩ ⏉⎷) ⏓ ろGinelli ⏊ (2007) [1] ⎯ࠡ൚⏓ ๆ⎅⎧ ‫⎘ޔظ‬य 2: ࠵ՃՕஞ⎯࠵Ճ⎩ ࠵ՃՕஞࣘ⎯Α଑ਪโਹ⎩ ೑⎠ ゎ य 1 ⎰࠵Ճ⏓ p = 12 ⎌⏊ p = 26 ⎿ ⎨ਊю⎖ ⎜⎠Α଑ਪโਹ⎍⎫ ⎚݂ࢡҺ୞ゎ⎩ ⎎ , ү೑Α଑࠵ՃՕஞ⎬ ԟ⎘ ⎧ ࠵Ճ⎩ ␦ ⏞ ␓␊ ␑ ‫ޱ‬ॅ⏓ ␓␩ ⏿ ␄ ⎘ ⎠⏃ ⎯⎨⎃⏌ ゎ य 2 ⎰࠵Ճ⏓ p = 12 ⎌0.8

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p=12
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p=17
p=18
p=19
p=20
p=21
p=22
p=23
p=24
p=25
p=26

0.7
0.6
lyapunov exponent⎠⏃ ⎯⎨⎃⏌ ゎ a = 1.4 ⎯ࣟ‫ ⎰⎬܄‬, ݂ࢡҺ୞⎍ࢡ⎖ ⎅

0.5
0.4

⎨⎎ ⏌ ゎ

2⏉ ⏌ ⏧ ⏦ ⏵ ஂ‫ظ‬ຟ⎯‫ߐפ‬

0.3
0.2

Grebogi, Ott, Yorke (1988) [2] ⏓ ‫ ⎬۪ދ‬, ⏧ ⏦0.10࠵ՃՕஞଽҔゐ ೑Α଑࠵ՃՕஞ⎬

12

14

16

18
20
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1⎯ natural measure µk (p) ⏓ µk (p) = xkp ∈Ck L1 (xkp )∗ ඕ٥֋⎰௖೐ ‫۝‬Ֆ ޺ (අҍஞ NS ⏹ ␦ ␡ ⍬⏳␣ ␯ ⏶ , ‫ٴ‬අҍஞ(⏤␊ ␯ ࠃਉ⎯ࣟ‫ ⎰܄‬2 ߘ‫ ⏌⎚ ⎩ )ٴ‬ゎ xkp ⎰ p Ѿࠃ⎅݂ࢡҺ୞⏓ ߖ⎢ , ஦⎬ 0 ೒‫ ⏃⎯ ⏃⎯פ‬ਣ‫ ⏌⎚ݚ‬ゎ य

3 ⎰ , ࠵Ճ p = 12 ⎌⏊ p = 18 ⎯ү೑Α଑࠵ՃՕஞ⎬⎨ ‫ ⏌⎚ߐפ‬ゎ L1 (xkp ) ⎰␠ ⏯ ␏ ۱ໆ DM p (xkp ) ⎯ࣾ⎴⏌ ൘‫چ⎯ڽ‬ยખ⎨⎃ ⏌ ゎ ੫⎘ M (x) ⎰ d ߘ‫ࠃٴ‬ਉ੒Ӂ) ⎩ ⎯֩ஔ٥֋⎬ Է⎦⎐ .

1
京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 13

0.7
0.6
0.5

-5.5

0.4
0.3

-6
-6.5
-7

0.2
0.1

original formulamodified formula
fitted line-5ln[delta_mu(p)]lyapunov exponent

-4.5

p=20
p=19
p=18
p=17
p=16
p=15
p=14
p=13
p=12

-7.5
0

0.1

0.2

0.3

0.4
angle

0.5

0.6

0.7

-8

0.8

य 3: ࠵ՃՕஞࣘ⎯Α଑ਪโਹ⎩ ೑Α଑ਪโਹ⎍⎫ ⎚

6

8

10

12

14

16
period

18

20

22

24

26

य 4: ࠵Ճ p (p ⎰ 6 ⎌⏊ 25) ⎯೑Α଑࠵ՃՕஞ⏓ ‫⎤ޡ‬⎠ natural measure ⎯‫( ܴڬ⎯ߐפ‬コ :[2] ⎬Է⎦⎐ ‫ߐפ‬,݂ࢡҺ୞⎩ ␦ ⏞ ␓␊ ␑ ‫ॅޱ‬ゎザ :␦ ⏞ ␓␊ ␑ ‫⎍ॅޱ‬ଊ⎅ (ਪโਹ⎍⎫ ⎚݂ࢡҺ୞⎍ࢡਉ⎯೑ஓ୅, ‫⎅ٿ‬Ԁ⎉ ⏌ ⎩ p ⎿ ⎠ ⎰ p ⎯ชॅ⎯࠵Ճ⎖ ⎅ ) ࠵ՃՕஞ⏓ ෌߄⎘ ⎠ ‫)ߐפ‬ゎ୅⎨ ⎃ ⏌ ゎ ⎔ ⎯թ໱⏓ ມη Ck ௅⎯ু⎧ ⎯೑ஓ୅⎬⎋ ⎅⎧ ۱⎇ ⎩ , ມη Ck ⎯ natural measure ⎯‫ߐפ‬ખ⎰ µ(Ck ) = limn→∞ [ fixed point in Ck λ−1
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3[1] F. Ginelli, P. Poggi, A. Turchi, H. Chate, R. Livi,and A. Poloti, Phys. Rev. Lett. 99, 130601:1-4,
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࠵ՃՕஞଽҔ⎯҉ຜ

[2] C. Grebogi, E. Ott, and J. A. Yorke, Phys. Rev.
A 37, 1711-1724, 1988.

ࣘ⎨⎋⎔ ⎫ ⎤ ⎠࠵ՃՕஞଽҔ⎬⎋⎅⎧ ‫ߐפ‬३୞⎍ͼ⎅࠵Ճ (ຶ⎉ ⎱࠵Ճ p = 13, 16, 18) ⎯࠵ՃՕஞ⎯ય⎬⎰␦ ⏞ ␓␊ ␑ ‫⎍ॅޱ‬ಒ࣢⎬ ࢡ⎖ ⎐ , Α଑ਪโਹ⎩ ೑Α

[3] Y. Lai, Y. Nagai, and C. Grebogi, Phys. Rev.

଑ਪโਹ⎍⎫ ⎚݂ࢡҺ୞⏃ ಒ࣢⎬ࢡ⎖ ⎅⏃ ⎯⏓ ԥ⏔⎨

Lett. 70, 649-652, 1997.

⎅⏌ ゎ ⎔ ⎯⏉ ⎇ ⎫ ␦ ⏞␓␊ ␑ ‫࠵⎅ ⎖ࢡ⎍ॅޱ‬ՃՕஞ⎯214 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

スーパーコンピュータ共同研究制度（若手研究者奨励枠）
研究報告

行列分解タイルアルゴリズムのスーパーコンピュータシステムでの実装
小嶋弘樹
山梨大学

1 はじめに行うことで分解を進めていく．(図 1)
タイル QR 分解には 4 つの計算カーネルがある．

コンピュータの性能が大きく向上したことでコン
ピュータ・シミュレーションは実験に代わる検証法手法として自然科学分野で成長しつつある．これらで扱われる巨大な行列を何らかの扱いやすい形式に変換することを前処理という．この前処理にかかる時間が全体に占める割合は非常大きいので，これを高速に行うことがシミュレーション全体の高速化に繋がる．我々は，前処理に用いられる行列分解の 1つである QR 分解の高速化を行っている．
QR 分解のタイルアルゴリズムに対して，これまで
RightLooking，StaticPipeline，動的スケジューリ
ングなどのスケジューリング手法により、行列分解の行方向の並列化による高速化は行われてきた。クラスタシステムでは，より多くの計算資源が利用できるので，更なる並列化によって行列分解の高速化が見込まれる．
本研究では、列方向の並列化である CAQR[1]をCray XE6 上に実装し，行列分解計算の高速化を目的とする．

GEQRT カーネルと TSQRT カーネルは分解カーネ
ルと呼ばれ，タイルを分解し，変換行列を生成する ．
LARFB カーネルと SSRFB カーネルは更新カーネルと呼ばれ，分解カーネルで生成した変換行列を適用して後続タイルの更新を行う．
計算カーネルは，依存関係を満たしたうえでなら任意の順序で実行可能である．依存関係は i，j，k の
3 方向存在し(図 2)，全ての依存関係を満たしたタイルは計算が可能になる．

2 QR 分解依存関係を満たした上でなら任意の順序で計算を行えるため，タイル QR 分解には様々なスケジュー
リングが考案されている．同一タイル行の更新カー
ネルは並列に実行可能である．これを利用して，行方向の並列化を行ったスケジューリングにRightLooking や StaticPipeline[2]がある．
RightLooking(以下，RL と呼ぶ)は，上のタイルから順番に分解カーネルを適用した後，同一行の更新カーネルを並列に適用し，分解を進めるスケ
ジューリングである．
StaticPipeline(以下，SP と呼ぶ)は，タイル列ごとに担当するスレッドを割り当てるスケジューリング
である．ステップを跨いでサイクリックにスレッドを割
り当てることでスレッド間の負荷分散を行うという特徴がある．

図 1. タイル QR 分解
QR 分解とは，

m× n ( m≥ n ) 行列 A を式(1)となるような

m× n 直交行列 Q と Rの積に変換する行列分解の 1 つである．密行列の三重対角化など前処理で多用される重要な行列分解の 1 つである．

A=QR

(1)

本研究では，タイルアルゴリズムで QR 分解を行う．
タイルアルゴリズムとは，行列を行方向と列方向に分割し，文化いつした小行列(タイル)ごとに計算を

図 2.

依存関係

3 行方向の並列化

4 列方向の並列化
タイル化，行方向並列化により QR 分解の並列度が高まったが，依存関係のため，列方向には逐次実

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 15

行となってしまう．列方向並列化の手法に
CAQR[1]がある．CAQR とは行列を複数のドメインに分割し，各ドメインでタイル QR 分解を行い，結果をマージする QR 分解である．
マージとは，複数ドメインの分解の結果を 1 つのドメインにまとめる操作である．この操作にあたる計算
カーネルが TTQRT である．また，マージに対する後続タイルの更新を TTMQR で行う．
本研究で実装した CAQR は，ドメイン間の並列化を MPI，ドメイン内の並列化を OpenMP で行う
ハイブリット実装である．ドメイン内の分解は，分解
カーネル，同一行タイルの更新カーネルの順でカー
ネルを実行し，各ドメインの下端まで順番に分解と更新を繰り返す．(図 3)

SP と比較して，分解速度が大きく劣っていた理由と し て ， 実 装 し た CAQR の ド メ イ ン 内 分 解 ス ケ
ジューリングに原因があると考えられる．ドメイン内
は RL に似たスケジューリングを行っており，十分な
並列化が行われていないという問題がある．しかし，
RL と分解速度を比較すると，CAQR は RL の 2 倍の速度が出ていることから，列方向並列化による効果が現れていると考えられる．

図 4.

速度比較

6 今後の課題

図 3. 4 ドメイン CAQR

今回実装した CAQR は，ドメイン内の処理を RLに似た形で行っていたが，この部分の処理を SP や先行研究の動的スケジューリング[3]を適用することで更なる高速化が見込める．

5 実験

参考文献

5.1 実験環境[1]J.Kurzak,H.Ltaief,J.Dongarra,Rosa
M.Badia,“ScheDuling Linear Algebra Operations on Multicore Processors”,LAPACK
Working Note 213,(2009).
[2]B.Hadri,H.Ltaief,E.Agullo,J.Dongarra,“Enhancing Parallelism of Tile QR Factorization
for Multicore Architectures”,LAPACK Working Note 222,(2009).
[3]Tomohiro Suzuki,Hideki Miyashita,“OpenMP/MPI implementation of tile QR factorization on T2K open supercomputer”. Proceedings of IEEE 7th International Symposium on Embedded Multicore/Manycore
SoCs (MCSoC-13),Special Session on AutoTuning for Multicore and GPU(ATMG),(2013).

実験には京都大学スーパーコンピュータのシステ
ム A(Cray XE6)の 1 ノードを使用した．システムの概要を表 1 に示す．

表 1. 実験環境
プロセッサ数
2
ノード
メモリ
64GB
プロセッサ名 AMD OpteronCPU
クロック
2.5GHzコア数
165.2 実験内容
RL，SP，CAQR の QR 分解速度を比較した．行列は行:列=10:1 の長方形行列である．RL，SP は 32
スレッド，CAQR は 4 ドメインで実行し，1 ドメインあたり 8 スレッドを割り当てた．タイルサイズは 200 とした．

5.3 実験結果
CAQR は RL の約 2 倍の速度であるが，SP の約半分の速度という結果であった。(図 4)16 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

スーパーコンピュータ共同研究制度（若手研究者奨励枠）
研究報告

固体表面特性の違いによる乱流構造の変化と抵抗低減効果の解明
中本 真義大阪大学大学院基礎工学研究科物質創成専攻

1 緒言

い、壁では no-slip 条件とした。計算領域の大きさ
は、x、y、z、方向にそれぞれ、4π δf、（2 δf + 2 δp）、

固体表面上での流体との摩擦抵抗を低減するこ

2π δf である。多孔質の厚み δp は流体領域の 5%、とは、多くの工業分野において非常に重要な課題

10%、および 20%とした。初期値として、ハーゲとなっている。壁に接する流れ（特に乱流域の流ン・ポアズイユ型の速度分布に微小の攪乱を加えれ）において、壁面特性は摩擦抵抗に多大な影響た速度分布を与えた。計算格子は、x、z 方向にはを及ぼす。そのため、摩擦抵抗の低減させる手段

等間隔格子を用い、y 方向については、多孔質領として物体表面の特性や形状を変化させることに域には等間隔格子を、流体領域は、二つの領域のより、物体周りの流れを制御し、流体抵抗を低減

境界付近に格子点を集中させるために、双曲線正させる研究が数多く報告されている。その一例と接関数を用いて不等間隔格子とした。

して、船舶においては、粘弾性物質であるヒドロ
ゲルポリマーを船底に塗布することで、海水との3 多孔質体モデル

粘性摩擦抵抗が低減されることが知られている。
ヒドロゲルポリマーは様々な物理的性質を持って本研究で用いた多孔質体モデルとしてダルシおり、その周囲の流れ場が複雑化しているため、ー・フォルヒハイマー則に従う圧力勾配を、ナビ

抵抗低減のメカニズムを実験のみで解明すること

エ・ストークス式の外力項として加えた。

は非常に難しい。本研究では、数値流体解析を用F いてヒドロゲルポリマーの乱流抵抗低減効果のメcp
u  F uuK
ρK

カニズムの解明することを目的とする。本報告でここで K は透過係数、cF はフォルヒハイマー

は、ヒドロゲルの多孔質体としての性質に着目し、係数、u は流量平均速度である。本研究に用いる壁の多孔性が周囲の流体に及ぼす影響と乱流抵抗

各物性値は、既往の研究[1]において使用されたセとの関連性について記述する。

ラミックの多孔質体のものを使用し、それぞれ K= 0.020 mm2、cF = 0.17 である。本研究では FIK

2 数値解析手法

恒等式(4)から算出される抵抗係数 Cf の多孔質厚み δp に対する依存性を検証し、各パラメータが支配方程式は、非圧縮性非定常の 3 次元ナビ
エ・ストークス方程式と連続式である。数値計算に用いた計算領域の概略図を Fig. 1 に示す。本研
究で用いる計算領域は、上下に透過性壁を持つ乱乱流構造、乱流抵抗へ及ぼす影響について検討した。

4 結果と考察

流チャネルである。チャネル内部は、流体のみが流れる流体領域と、透過率 φ をもつ多孔質領域の多孔質壁による乱流抵抗の増減効果への影響を二つに分かれており、厚みはそれぞれ、2δf と δp評価するために、抵抗低減率（Drag reduction Ratio :である。本研究では、流体領域と多孔質体領域はDR）を、非透過性壁条件に対する多孔質壁条件で連続であるので、多孔質体の表面の粗さは考慮しの抵抗係数の比から算出した。

ない。境界条件は、x、z 方向に周期境界条件を用京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 17 C pf DR [%] 1 
 100
 C f 0 
ここで、上付きの 0、p はそれぞれ非透過壁条件討したが、表面粗度に境界層の変化や、その他の長さスケールとの関連についても検討すべきであ
る。

引用文献

と多孔質壁条件での抵抗係数を表す。また、抵抗
係数 Cf は完全に発達した平行平板チャネル乱流

Suga, K. et al., International Journal of Heat and[1]

Fluid Flow, 31 (2010), pp. 974-984.

における FIK 恒等式[2]より算出した。
ここで、全ての変数は、チャネルの幅、2(δf + δp)、

[2]

Fukagata, K., Iwamoto, K. and Kasagi, N., Phys.

と流量平均速度、 um 、で無次元化されている。
多孔質体の厚みを流体領域の 5%、10%、20%

Fluids, 14 (2002), pp.73-76.
[3]Hahn, S. J. and Choi, H., J. Fluids Mech., 450(2002), pp. 259-285.

（D005、D010、D020）と変化させたときの DR
を Table 2 に示す。本研究では、壁厚さが最も小さ

謝辞

いケース（D005）で顕著な抵抗低減効果が得られた。多孔質体の厚みを流体領域の 5%、10%、20%

 本共同研究制度(若手研究者奨励枠)を活用させ（D005、D010、D020）と変化させたときの DRて頂いたことを、この場を借りて厚く御礼申し上を Table 2 に示す。本研究では、壁厚さが最も小さげる。

いケース（D005）で顕著な抵抗低減効果が得られた。Figure 2 は、多孔質壁近傍におけるストリー
ク構造を表している。ストリーク構造は平均速度からのずれ（u’ ≡ u - uaverage）を可視化したものであり、 u’ > 0（図中の赤）の領域は高速ストリーク、u’ < 0（図中の青）の領域は低速ストリーク構造をFig. 1 A schematic of the channel flowbounded with two parallel porous walls.

表している。
多孔質壁の厚さが増大するにつれて、主流方向に長いストリーク構造が見られなくなっていることが分かる。この結果は、壁の多孔性にTable 1 Drag reduction ratio of each case.

よって壁近傍の乱流構造が弱くなるという従来のCase

Cf (×103)

DR

 p

結果と同じ傾向[3]を示しており、このような乱流

D005

6.55

9.6

9

構造の崩壊がエネルギー散逸を促進させ、抵抗が

D010

7.16

1.3

18

増大したと考えられる。

D020

7.56

-4.3

37

Flat

7.25

-

-

5 結言
本研究では、多孔質の壁の厚さが、乱流抵抗、乱

(a)

x

(b)

流構造に及ぼす影響について、多孔質体をダルシー則に従う連続体と近似する数値計算により検討zした。
・ 多孔質壁の厚さが最も小さい系において、抵抗低減効果が得られた。この時の壁の厚さは、

(c)

(d)

境界層と同程度の大きさであった。
・ 乱流変動は、多孔質の壁厚みが増大するとともに大きくなり、壁近傍の乱流構造は、弱まった。
本研究では、多孔質体を特徴づける長さスケー
ルのうち、とくに多孔質壁厚さの影響について検18 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

Fig. 2 The streaky structures at y+=20 : (a)impermeable wall, (b) Case D005, (c) Case D010,(d) Case D020.

スーパーコンピュータ共同研究制度（若手研究者奨励枠）
研究報告

構造がゆらぐ希土類錯体を用いる反応の生成物選択性・立体選択性はいかにして制御されているのか
畑中美穂
京都大学福井謙一記念研究センター

構造が揺らぎやすい希土類錯体を触媒として用いる反応の機構を、人工力誘起反応(AFIR)法を用いて明らかにした。柔らかい触媒系における立体選択性の定量的な議論には、遷移状態を決め打ちで求めるだけでは不十分で、AFIR 法を用いる遷移状態の網羅的探索を行うことが必要であると分かった。また、不斉 Eu3+-DOTA 誘導体を触媒とする向山アルドール反応の場合、よりイオン半径の大きい Pr3+などに置換することで、触媒の構造は揺らぎにくくなるため、立体選択性が向上することが分かった。

2 人工力誘起反応(AFIR)法とは

1 はじめに
有機化学の分野で、これまで多くの立体選択的

本研究で用いる AFIR 法について、簡単に説明

反応を可能にする不斉触媒が開発されてきており、する。[1] Figure 1 に示すのは、原子 A と B の距離

その反応機構や遷移状態(TS)の解析に、計算化学(rAB)に対するポテンシャルエネルギーE(rAB)であは大きく貢献してきた。これまで、高い立体選択る。通常、A と B の解離極限と分子 AB の形成の性を実現するためには、触媒自体の構造も TS の間には、反応障壁がある。通常の衝突シミュレー

構造も硬くなければならないという考えが常識でションでは、この反応障壁を超えて AB を形成す

あり、計算化学による立体選択性の研究でも、立る過程が起こることは非常に稀である。

体異性体毎に一つのTS だけを決め打ちで求めて、それらを比較するという方法で議論されてきた。
しかし、近年盛んに研究が行われている希土類イ
オンを含む不斉触媒の場合、開殻 4f 電子が閉殻
5s・5p 電子に外側から遮蔽されるため、配位子とFigure 1. 原子 AB の分子衝突におけるポテンシャ

共有結合を結べず、希土類イオン周りの配位構造

ルエネルギーE(rAB)

が柔らかく揺らいでしまうという問題があった。

ここで、A-B 間距離に比例する人工力項 (rAB)

このような揺らぎの問題があるにも関わらず、一をポテンシャルエネルギーE(rAB)に加えると、

体どのようにして、高い立体選択性が発現するの

Figure 2 のように、(が十分に大きければ) 障壁のだろうか？ 本研究では、水中で希土類(Eu )触媒ない関数 F(rAB)に変換することができる。この関を用いる二種の向山アルドール反応(Scheme 1)に数 F(rAB)上であれば、関数値の最小化から AB に着目し、自動反応経路探索の一つ、人工力誘起反

簡単にたどり着くことができる。最小化の過程で応(AFIR)法を用いた反応経路の解析を行った。

得た F(rAB)関数値から人工力項rAB を除くことで3+

E(rAB)を得、この関数上の極大点を、近似 TS 構造ととらえ、近似構造を初期構造とする TS の構造最適化を行うことで、簡便に TS を得ることがで
Scheme 1. 水中での向山アルドール反応

きる。

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 19

軟性が失われ、不安定化するためであると説明できた。[3,4]

4 不斉 Eu3+DOTA 誘導体を用いる反応
次に、不斉 DOTA 誘導体[5]を配位子にもつ Eu3+
触媒(Scheme 2)を用いる同じ反応の立体選択性の3

Figure 2. 人工力項 rAB を加えることで、反応障発現機構に着目した。まず、この触媒の安定構造

壁のない形状になった F(rAB)を検討したところ、3 つの conformer (A, B, C)が共存していることが分かった。(Figure 3)

Eu3+(H2O)8 触媒を用いる反応
まず初めに、Eu3+(H2O)8 触媒を用いる向山アルドール反応に着目した。この反応では、(i)水存在

Scheme 2. 不斉 Eu3+-DOTA 誘導体

下でのみ反応が進行すること、(ii)立体選択性が、
水添加量を増やすことで、anti 体優勢から syn 体
優勢に逆転することが実験的に知られていた。[2]まず、AFIR 法を用いて反応機構を調べることで、この反応が、C-C 結合生成、水からアルデヒドへのプロトン移動、水の求核付加によるトリメチル

Figure 3. 安定な 3 つの触媒構造とその自由エネ

シリル基の脱離の順に段階的に起きていること、

ルギー(kcal/mol)、及び存在確率(i)の理由が、無水条件下では、生成物が大幅に安得られた3 つの触媒構造を用い、§3 と同様に、定化するトリメチルシリル基の脱離過程が起きず、

C-C 結合生成段階の TS を、AFIR 法により網羅的

逆反応が速く進行してしまうためであることを明に探索した。その結果、構造 B が最も安定な TS[3]らかにした。

を形成し、主立体異性体の生成に寄与することが次に、(ii)の立体選択性を調べるために、それを分かった。これに対し、主生成物とは異なる立体決定する C-C 結合生成段階の TS に着目した。前

異性体の生成には、構造 C が主に寄与していた。

述の通り、Ln3+の配位構造は柔らかく、決め打ち

そこで、構造 C の存在確率を下げれば、より高いによる TS の決定では、重要な TS を見逃す危険性

立体選択性が発現するはずであると考えた。種々がある。そこで、基質同士の配向や接近方向をラの検討の結果、希土類金属を Eu3+よりイオン半径

ンダムに変えた 400 個の初期構造（反応前の構造）の大きい Pr3+に変更することで、構造 B、C の存を用意し、そこから、AFIR 法を用いて C-C 結合

在確率がそれぞれ増加、減少することが明らかに生成反応経路を探索し、それらの TS を求めてみなった。このように、柔軟な構造の触媒設計に必た。その結果、C-C 結合生成段階の TS が syn、anti

要なことは、触媒の構造揺らぎを抑えることだと体を合わせて 164 個得られ、そのうち、安定な 17

提案することができた。

個の TS が、syn：anti 比に影響していることが分[1] S. Maeda, K. Ohno, K. Morokuma., Phys. Chem.

かった。syn、anti 体を与える TS のうち最も安定

Chem. Phys. 2013, 15, 3683.

なものだけを考慮すると、
syn：anti比は64 : 37で、

[2] S. Kobayashi, Synlett 1994, 689.

実験値の 73 : 27 を定性的に再現したが、得られた[3] M. Hatanaka, K. Morokuma, J. Am. Chem. Soc.

全ての TS を考慮すると、syn：anti 比が 75 : 25 と2013, 135, 13972.

なり、定量的に再現できた。得られた TS の解析[4] M. Hatanaka, S. Maeda, K. Morokuma, J. Chem.

から、(ii)の水の有無で立体選択性が逆転する理由

Theory Comput. 2013, 9, 2882.

は、水中での最安定 anti-TS が、基質と Eu の配[5] Y. Mei, P. Dissanayake, M.J. Allen, J. Am. Chem.

位水の間で水素結合を形成するために、構造の柔Soc. 2010, 132, 12871.

3+20 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

スーパーコンピュータ共同研究制度（若手研究者奨励枠）
研究報告ਪઘη‫ث‬Չࡰԋ⎯ஔՃ‫⎬࣐ټ‬ԟ⎚ ⏌ ੒Ց෦ॅખѽॾۛ‫ ޢ‬൧ತ∗අҍஞ੒Ӂ੒Ӂώ๲ӁώॅӁছ‫†ۓ‬

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
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0.8

0.6

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† 2014 ௰୞⏉ ⏋ (ӝ)NTT ␃⍬⏻ߘ⎬ , ⏧ ⏦⏵ଯല໅⎍⏞␄ ␥ ⏫ ⏻ ⎩ ⎘ ⎧ ߹‫⎪⎌ ⏌⏍ ⎖ټ‬

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 21⎇ ⎌⏓ ҷ⎌⏂⏌ ⎠ ⏂⎬ ␍␥ ␝ ⏻ ມη⎬ ⎋ ⎒ ⏌ ⏧ ⏦⏵ ଯല-1

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10

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100 101 102 103 104 105 106 107 108 109tय 3: ⏧ ⏦⏵ല໅Օஞ⎩ ␌⍬⏵␄ ࠵ՃՕஞ⎯݂઄֜๸. (φ=0.7, η=3.5,

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Ƅ⎔ ⎔ ⎨⎰ , ೑Α଑൘‫⎯ڽ‬Ϊ⎫ ⏌ ࠵ՃՕஞ (⏱␅ ␧ , ⏹ ⍬⏵ ) ⎍⏧ ⏦⏵⏞␄ ␥ ⏫ ⏻ ⎯⎪ ⏍⎡⎒ ‫ ⏓⎌⎯ ⏌⎅⎬ ⎐פ‬૛⎺⏌ ⎠ ⏂⎬ , ⏧ ⏦⏵ Օஞ⎩ ⎞ ⏍⏊ ⎯࠵ՃՕஞ⎯֜๸⏓ ਗ⏋ ,‫۪ދ‬ഓ٤
[1] Bonatti, C., Dı́az L. J., and Viana, M., 2005, ”Dynamics Beyond Uniform Hyperbolicity”, Springer.

λ౵‫૳ ⏓ ⎐פ‬Ѭ⎘ ⎠ ߗ⎯֜๸⏓ य 3 ⎬ ಾ⎅⎠ . य 3 ⏉ ⏋ ,[2] Esashi, K., Onozaki, T. and Saiki, Y., Chaotic Itin-⎪ ⎯࠵ՃՕஞ⎬⏃ ⏧⏦⏵Օஞ⎍⎅⎐ ⏊ ⎨⏃ ‫⎍ ⎩ ⎔ ⎐⎦פ‬า

erancy in Regional Business Cycle Synchronization,
submitted to Economics Letters.

২⎖ ⏍, ⏧ ⏦⏵ ⏞ ␄ ␥ ⏫ ⏻ ⎰⎔ ⏍⏊ ⎯⏱␅ ␧ UPO ⎩ ⏹ ⍬⏵ UPO ⏓ ԥ⏔⎨⎅⏌ ⎔ ⎩ ⎍ߟܱ⎖ ⏍⏌ . ⎔ ⏍⎬⏉ ⎤ ⎧ ೑Α଑൘‫⎍ॅڃ⎯ڽ‬Ϊ⎫ ⏌ ࠵ՃՕஞ⎯ਣ‫⎫⎥ ⏓ ⏊⏍ ⎞ ⎩ݚ‬⎑ Օஞ⎯ਣ‫ॅ ⏓ݚ‬ખଯ⎬ ҷ௨⎨⎎ ⎠ . ⎥⎿ ⏋ , ⎔ ⎯‫⏧⎯ذ‬⏦⏵ ଯല໅⎯ఙ‫⎍␧ ⏫ ⏠⏱ٴߘ ␩ ␂␔ ⎬ڤ‬ਣ‫⏌⎅ ⎧ ⎘ݚ‬⎔ ⎩ ⎍ҷ௨⎖ ⏍⎠ .

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through expectations. Physica A 383, 102-107.
[4] Tsuda, I., 2009, Hypotheses on the functional rolesof chaotic transitory dynamics, CHAOS 19, 015113.

スーパーコンピュータ共同研究制度（若手研究者奨励枠）
研究報告

軌道分散の評価時間依存性から見る

Lorenz system の軌道の予測可能性
中野直人 ∗∗

1

独立行政法人科学技術振興機構さきがけ，北海道大学大学院理学研究院

はじめにする．0 ≤ t ≤ 100 までは遷移状態とみなし，アトLorenz system はカオス力学系として有名な系である．その初期値鋭敏性により初期時刻における僅
かな初期値の誤差も時間が経つとともに拡大する性
質を持っている．すなわち，空間内の限りなく小さな領域に限定してもその領域を通過する軌道は拡散してしまうため，pointwise の予測は原理的に不可能

ラクタ上の軌道である t0 := 100 < t ≤ 1100 までの

107 個のデータを採取する (図 1 上)．さらにこれを主成分分析によって得られる第 1，第 2 主成分が張る平面に射影し，これによって得られた時系列デー
タ {X tn = (utn , vtn )}10
n=1 (tn = 100 + n∆t) を解析
7

する時系列データとする (図 1 下)．

であるということを意味している．一方で，このように予測が不可能な系であっても，近い初期値を持つアンサンブルメンバーをいくつか取って，ある基
準時刻における解の分散を計算し，初期値の分散からの拡大率（誤差拡大率に相当する）を調べること
により，その系の予測可能性の指標を相空間内にプロットすることができる．もちろん設定する評価時間や相空間の位置によってその予測可能性の指標は異なる値を取り得る．その指標のプロットを評価時
間を変えながら眺めてみると，相空間のどの位置か
ら軌道が拡散していくかを見ることができる興味深い量であると言える．ここでは Lorenz system の平面射影データに対する拡散の強さに着目し，その拡散行列を計算するための評価時間を変えることで軌

図 1: (上) Lorenz system の数値解による軌道，(下)道の拡散の様子を探ることにする．

平面に射影された Lorenz system の軌道．

2

データ

3

ここで用いるデータは Lorenz system

手法
平面を長さ 0.1 の正方形のセルに分割し，各セル

x′ = p(y − x), y ′ = −y + x(r − z), z ′ = −bz + xyの平面射影データである．ただしパラメータは p =10, r = 28, b = 8/3 である．Lorenz system のデー
タは，初期値を (x0 , y0 , z0 ) = (1, 1, 1) とし，時間間

隔 ∆t = 1.0 × 10−4 で 4 次ルンゲ＝クッタ法で計算

xm を通過するデータ点に対して，ある基準時刻 τ後のデータ点の分散の変化率を計算する：
1 ∑ |X tn +τ − X tn |2B(τ )m =|Tm |2τ
(tn ∈Tm)2
1 ∑ X tn +τ − X tnτ.
−
2 |Tm |
τtn ∈Tm京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 23

ただし，Tm はセル xm を通過する軌道の時刻の集合である．したがって，B(τ ) はセル xm を通過する

データ点に対するアンサンブル平均を用いて計算される分散となっている．この量を全てのセルで計算してプロットすることで，相空間内の分散の多寡から予測可能性を解析する．

4

結果
B(τ ) を τ = 0.01 刻みで 5.00 までの 500 通りで計算し，その変化を観察した．平面データ軌道は予め数値計算によって作成してあるため，B(τ ) の計算はMPI による並列計算を用いている．ここでは，紙面の都合上，図 2 に τ = 0.01, 0.40, 0.80, 1.20, 1.60 のときの B(τ ) の平面プロットを示す．
ここからわかるように，各評価時間において，軌道の分散の度合いが強い（予測可能性の低い）領域は相空間の中で偏在していることがわかる（赤の領域が分散の度合いが強く，青が弱い）．例えば，tau = 0.01のケースでは，非線型性が効く前のごく短い時間の後の軌道の分散を計算しているため，軌道交差領域
のみが分散の度合いが強い．
また，τ = 0.80 のケースでは，軌道は少なくとも半周は廻っており，カオス性の影響を受けたデータの分散の度合いを計っていることになる．実際，0.80 後の時間に軌道が大きく分散する領域というのは，軌道交差部だけでなく，Lorenz バタフライの翅の内側部にも緑色の筋として現れている．
このことより，軌道がカオス性により発散してい
く性質は特定の領域を通過することで生じることがこの図から示唆される．予測可能性の善し悪しが相空間に部分的（筋的）に表現されていることが興味深いことである．そして，τ を大きくしてその緑の筋を辿っていくことにより，軌道が分散していく経路を見出すことができるため，Lorenz system の軌
道の葉層構造の解析につながることが期待される．

参考文献[1] 中野 直人, 稲津 將, 楠岡 誠一郎, 齊木 吉隆, 「時系列データに対する確率微分方程式モデルの統計的係数決定公式と軌道の予測可能性について」, 京都大学
数理解析研究所講究録 1919, pp 38–60, (2014).

図 2: B(τ ) のプロット．上から，τ = 0.01, 0.40, 0.80,

1.20, 1.60．

24 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

スーパーコンピュータ共同研究制度（若手研究者奨励枠）
研究報告

溶融紡糸工程におけるドローレゾナンス現象のマルチスケールシミュレーション
高瀬 和大 ∗ , 谷口 貴志∗∗

1

京都大学大学院工学研究科 化学工学専攻

はじめに

2

高分子流体では、高分子鎖の配向や絡み合いなどのミクロスケールの構成要素の特徴が，マクロスケー
ルの流動特性に強く影響を及ぼすことが知られている．今までの高分子材料の研究で行われてきた多くの流動シミュレーションでは，流体の応力算出のために経験論的な構成方程式が用いられてきた．しかし，構成方程式を用いたマクロスケールの流動解析
ではミクロな構成要素の特徴とそれらの集合体のマクロな性質を” 直接” 関係づけることができない．一方，分子動力学に基づくミクロスケールのシミュレー
ションを巨視的な空間スケールで，かつ，マクロスケールの特徴時間まで行うことは，計算負荷の観点で現実的ではない．
実際，高性能な高分子材料を開発するには，マクロな流動挙動と高分子のミクロな状態という非常に異なるスケールの問題を同時に扱わなければならない．
そのため，スケール間の関係をより詳しく扱えるようにミクロモデル・メソモデル・マクロモデルを相互に組み合わせて行う Multi-Scale Simulation(MSS)
法の確立が強く望まれてきている．MSS では, その方法から明らかになように莫大な量の計算が必要となっている．そのため，計算の並列化が必要不可欠であり，高性能な CPU や GPU が利用できる京都大学学術情報メディアセンターの共同研究制度を利用させて頂いた．
本研究では高分子溶融紡糸工程にマルチスケール
シミュレーション法を適用し，巨視的なレオロジー
特性と微視的な構造変化との関係を明らかにすることを目的として研究を行った．

溶融紡糸工程と数値計算手法
紡糸工程では，ノズルから押し出された高分子溶融
体を巻き取り部で高速で巻き取ることで張力を与えており，エアギャップと呼ばれる短い空気間隔で伸長させた後，水などの媒体に入れることで冷却し成形が行われる (Fig.1)．ノズル出口の速度 Vo と巻き取り速度

Vw の比 Vw /Vo はドロー比と呼ばれている．ドロー比 図 1: Schematic view of aがある一定の値より大きく polymer melt spinning proなると伸長流動の不安定性 cess.

が起こり，糸の断面積が周期的に変動する現象 (ドローレゾナンス現象) が発生することが知られている．また，エアギャップ長や分子量分布も安定性・材
料特性に影響を及ぼす [1,2]．
この紡糸過程は以下で述べる式で表現できる．これらの式では糸の状態を糸の速度 V ，断面積 A を用いて表現しており，断面積は連続の式により，速度
場は力の釣り合いの式から求めることができる．
)∂A(x, t)∂ (=−A(x, t)V (x, t)
(1)
∂t
∂x
(
)
∂
A(x, t)σ(x, t) = 0(2)∂xσ ≡ σxx − (σyy + σzz )(3)

ここで， x は座標， t は時間，σ は応力差である．
応力は高分子の微視的な状態から決定され，その値は高分子鎖の過去の変形履歴に依存するため，ラグランジュ的描像に基づき，流動点上で応力を算出した (Fig.2)．応力の算出には， 高分子の微視的モデ

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 25

ルの１つである Slip-link モデル [3] を用いた．Sliplink モデルは，絡み合いによる束縛のために各高分子鎖がチューブ状の領域を運動するという理論を表現している (Reptation 運動)．各高分子鎖は絡み合い
点 (Slip-link) を結んだ線 (Primitive path) に沿って自由にスライドすることができ，各 Slip-link はバー
チャルな絡み合い情報をもつ．具体的には以下の 5つの手順で計算を行った [3](Fig.2)．

1. 流れ場によるアフィン変形
2. 式 (4) に基づく高分子の長さの緩和
3. Primitive path に沿った鎖の Reptation 運動
4. 絡み合い点 (Slip-link) の生成・消失
5. 式 (5) による応力算出

図 3: Configuration of polymer chains located at x̃ =0.0 (left)，1.0 (right) for the draw ratios=3.0 (blue)，
6.0 (green)，8.0 (orange). Number of polymer chainson a Lagrange point np =1000 and the average numberof entanglements at equilibrium is Zeq = 10.4. (x : flow
direction, y : cross sectional direction)3

図 2: Lagrange points on a spinline and schematic viewof polymer chains expressed by the slip-link model

( )
dL
1
dL
= − (L(t) − Leq )++ g(t) (4)dt
τRdt aﬃne��rα rβα, β ∈ {x, y, z}(5)σαβ = σea|r|
ここで，L は高分子鎖 (primitive path) の全長であり，(平衡状態では Leq =Zeq a , a は Slip-link 間の平均距離) τR は Rouse 緩和時間，g(t) は搖動散逸定理
を満たす熱揺動力，r は隣接する Slip-link の結合ベ
クトル，σe は Slip-link モデルにおける応力の単位である．(· · · ) は１つの Lagrange 点中の高分子鎖の全てのストランドについての統計平均である．Zeq
は 1 本の高分子の平衡時の絡み合い数であり，絡み合い数は分子量 M と絡み合い点間分子量 Me を用
いて Zeq ≡ M/Me と表される．また，応力は，各ラグランジュ点での高分子鎖の統計平均から計算される．具体的には，式 (5) に示すように，高分子鎖上で隣接する Slip-link 間に働く張力から算出される．式(1)〜(5) を無次元化して計算を行う際，無次元パラメータであるデボラ数 De = τR Vo /L が現れる．デボラ数は，紡糸系の代表滞留時間 to = L/Vo と高分子鎖の伸びの緩和時間 τR との比を示している．

26 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

結果および考察

系にラグランジュ点を約 3000 点導入し，各ラグラ
ンジュ点上に 1000 本の高分子鎖が存在するとしてシ
ミュレーションを行った．各高分子鎖は平均約 10 個の絡み合い点を持つため，系全体では約 9000 万の自由度を同時に扱うことになる．Fig.3 に 1 つのラグランジュ点が紡糸線上を流動する際のミクロな高分子
鎖の構造変化についての結果を示す．まず，高分子鎖の伸びと配向に関する結果として，1 つのラグランジュ点上に存在する全ての高分子鎖の構造を重ね合わせた図を Fig.3 に示す．それぞれドロー比 3.0，
6.0，8.0 について，座標 x̃ = 0 と x̃ = 1 付近を通過する際の高分子鎖の状態を示している．グラフから，初期状態ではランダムに配向していた高分子鎖が次第に流れ方向に伸びながら配向していくことがみてとれる．加えて，ドロー比が大きくなるほど変形が顕著になっている．次に，同様の条件の絡み合いの状態の変化を Fig.4 に示す．

図 4: Change in the averaged entanglement number ofpolymer chains in a Lagrange point as a function of its
position on a spinning line.

なる発展のためには並列計算機の大規模な利用が必
要不可欠なため，スーパーコンピュータの役割は重要となるだろう．

参考文献[1] 石原英昭：成形加工, 23(5), 276-285 (2011).
[2] 石原英昭：成形加工, 23(6), 336-346 (2011).
[3] M. Doi and J. Takimoto, Phil. Trans. R. Soc.
Lond. A 361, 641-652 (2003).

図 5: Entanglement density along primitive path atx̃ = 0.0, 0.5, 1.0 for Vw /Vo = 8.0.
Fig.4 は，1 つのラグランジュ点上の高分子鎖の平均絡み合い数をラグランジュ点の座標の関数として示したものである．Fig.4 から，ドロー比が大きくな
ると絡み合い数がエアギャップ末端部で減少することがみてとれる．また，Fig.5 には各々の高分子鎖のPrimitive path 上における絡み合い密度を示す．絡
み合い密度は Primitive path を 10 分割した各区間の平均絡み合い数であり，絡み合い数が減少する際には，高分子鎖の中央付近の絡み合い点が解放されていることがわかる．このことは，絡み合いが消失した後，中央付近は末端部よりも絡み合いが再生成されにくいことに起因していると考えられる．

4

結言

Slip-link モデルを用いたマルチスケールシミュレー
ションを紡糸工程に適用することによって，巨視的な流動状態の変化と微視的な配向・絡み合い構造との関係を明らかにした. 先に述べたように，本研究で用いた手法は，多数のミクロ系を同時に計算するた
め，処理する計算量が膨大となる．そのため本共同研究制度で並列計算機を利用させて頂けたことで並列計算のプログラム開発を滞りなく進めることができ，また，計算結果を修士論文としてまとめることができた．ここに感謝の意を表したい．今後は，並列計算を更に効率よく行うことで計算負荷を低減させ, 力のバランスを計算する部分のアルゴリズムを改善することで，現在まだ計算することできていない
ドロー比が大きな領域（紡糸系が流動不安定を示す領域）でマクロ・ミクロの相互関係を検討すること
や，分子量分布をもつ系などのさらに複雑なミクロな構造を検討していくことが課題である．以上のよ
うに，ミクロとマクロを直接つなぐマルシスケール
シミュレーション法は，現在も発展段階にあり，更京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 27

プログラム高度化支援事業研究報告

高次精度差分法による高レイノルズ数乱流場における大規模構造の直接数値
シミュレーション山本 義暢
山梨大学大学院総合研究部

1 はじめに次精度の中心差分法(5)，壁垂直方向に 2 次精度の中心差分を使用する．時間進行は，対流項及び粘近年，高レイノルズ数壁面乱流場に出現する大性項に 3 次精度の低容量型 Runge-Kutta 法，圧力規模構造に注目が集まっている．この大規模構造

項に Euler 陰解法を適用し，Fractional step 法によは境界層スケールでスケーリングでき，時空間大り解く．この際圧力ポアソン解法には，高速フー

きな揺らぎを伴うこと特徴であり，平均量及び乱リエ変換 ( x, z 方向 ) と 3 重対角行列解法 ( y 方

流統計量分布にも大きな影響を与え，乱流抵抗・向 )による直接解法を使用する．境界条件は，主輸送・制御においてその解明は重要である．

流及びスパン方向に周期境界条件，壁面で no-slip

大規模構造の統計的影響は壁面摩擦速度と境界3条件を課した．温度場に対しては壁温一定 (上壁

層厚に基づくレイノルズ数( Re )で 10 程度から

温度:top > 下壁温度:bed) とし，主流及びスパン方出現するが，その影響が顕著となるのは，Re =向には周期境界条件を課した．

(1)

7000 程度と実験的には報告されている ．この大規模構造を解析する手法としては，直接数値計算( Direct Numerical Simulation, DNS ) が最も有力であるものの，これまでに実行された壁面乱流場の最高レイノルズ数は 4000 程度(2), (3)であり，実験的に報告されているレイノルズ数領域での実行例
は未だ存在しない．
本研究では世界最大規模の高レイノルズ数乱流
場の直接数値計算を目標として，高速かつ大規模
Fig.1 Computational domain and coordinate system.

直接数値計算コード開発を行う．

2 直接数値計算の概要
本研究における直接数値計算の解析対象は，図3 並列化方法の概要
3.1

領域分割/MPI

1 に示す，一定の圧力勾配で駆動される 2 次元チ

本研究では，壁垂直方向 (y 方向 ) への MPI

ャンネル乱流場である．ベースとした直接数値計( Message Passing Interface ) による領域分割によ算コードはの基礎方程式は，非圧縮性流体の運動

る並列化を適用する．
この際に必要となる通信は，

方程式，連続式及びパッシブスカラを仮定した温壁垂直方向の差分演算時に必要となる袖通信，圧(4)力ポアソン方程式の 3 重対角行列解法時の空間離散化手法は，主流及びスパン方向に 10

all-to-all 通信である．袖通信においては，隣接間度場の輸送方程式である ．

28 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

通信となるが，通信データを連続データとするた

time ( h/u, h チャンネル半幅，u 壁面摩擦速度)

めに，プログラミング上，y 軸方向は，3 次元配の N0 倍程度，プロダクト RUN には，N1 倍程度と列の最外ループとした ( fortran の場合 )．

すると．1 タイムステップあたりの時間刻( t+ 上

また all-to-all 通信は，3 重対角行列解法時に，付き添え字は摩擦速度と動粘性係数により無次元

分割方向 ( y 方向 ) に再起参照関係となるため化された値であることを示す)をもちいて，必要タに，これを回避するために分割軸の入れ替えを行

イムステップ数(N)は，次式(1)で求められる．

うが，この際に必要となる．従来の並列化においては分割軸の入れ替えを z 軸方向に行っていたが，チャンネル乱流場では y 軸と z 軸方向の格子数が異なり，各プロセス間での通信量及び演算量のアンバランスが生じる可能性があった．
そこで今回，
分割軸の入れ替え時に転送配列を(x, z, y) の 3 次
元配列から，(xz,y ) の 2 次元配列とし，NxNz の格
子数を MPI プロセスにより領域分割した．

3.2

(1)


N ( N 0  N1 ) Re / t 

4.2 必要演算速度
直接数値計算コードにおいて，1 タイムステップの1格子点当たりに RG[Gflop/grid] の演算量とする．さらに Re =1000 の場合の格子点数を主流，
壁垂直，スパン方向にそれぞれ，Nx, Ny, Nz の格子点数を必要とし，各方向にレイノルズ数の増加にOpenMP

また通信量の削減と並列ノード数を稼ぐことを目的として，ノード内は，OpenMP による並列化を計算コードのほぼ全領域に適用した．また 3 次
元計算の最外ループ ( y 軸 ) で領域分割を行っ伴い，Re に比例して格子点数が増えるものとす
ると，必要演算量[Gflop]は，式(2)で求められる．

R  NRG N x N y N z (Re / 1000)3

(2)ている関係上，最外ループをさらに OpenMP で分

この計算を約 100 日で終了させるとすると，この割すると総並列数が結局 1 次元方向の格子数に制計算に必要な実効演算速度 Rmax[Tflops]は，次式限されるため，OpenMP における collapse 機能を(3)となる．

使用して，これを回避した．また 2D-FFT 部分においては，FFTW3.3 の OpenMP 版を適用した．
3.3

Rmax  R /(100  24  60  60)(3)

5 DNS に必要な格子分解能の算定

メモリ量削減10 次精度差分法では，1 点の微係数を計算する
際に， 10 点（拡散項では，20 点）のステンシルを要する．これに対処するために境界部分にステンシルを拡張すると大幅なメモリ増加をもたらす
ため，境界部分についてはリスト配列を使用し，メモリ量は高次精度差分法においても，2 次精度差分法の場合と同等となるようにした．

DNS においては，最大スケールから最小スケー
ルを解像できる計算領域と格子分解能を適用する必要がある．最小スケールは一般にはコルモゴロ
フスケール程度と見積もられる．しかし乱流エネ
ルギの散逸は，
コルモゴロフスケールの 10 倍程度により担われていることから，コルモゴロフスケールの数倍程度の解像度を適用した DNS の適用

4 DNS に要する計算機資源と演算速度の見積例も多い．また差分法に基づく DNS の場合は，分解解像内においても，差分近似精度に由来する
近似誤差が発生しその影響を加味する必要が生じ

4.1 時間積分長る．そこで本研究では，大規模構造が出現する最乱流の DNS においては発達乱流場を得るためのとし，渦運動のフルスケールを解像する FTS(Full

助走計算と，その後長時間平均による統計量計算

Turbulence Simulation) と低次統計量の再現性を確を行うためのプロダクト RUN を実行する．この保した最低限度の DNS の 2 種類の基準データを助走計算に要する時間積分長は，渦の turn over

スペクトル法(Pseudo-Spectral Method, PSM)コード

低限度のレイノルズ数である，Re = 1000 を対象

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 29

を用いて作成した．次に 10 次精度差分法(10th20order accuracy Finite Difference Method, 10th FDM)

15

kxlK=1.0
kxlK+ =0.7
x+ = 6.7
x =16.7+

x =l+ K +(2/2x =1/lK )

(6)

10

+

の場合に主流方向 ( x, z 方向 ) への解像度を変化させ格子分解能の算定を行った．この計算条件を表 1 に示す．

5
0

100

101
+
y

Table 1 Numerical conditions
Re

Grid number( Nx,Ny,Nz )Resolution( x+, y+, z+ )

PSM

1000

1920, 1032, 1280

6.7, 0.5-2.0, 5.0

PSM
10th FDM

1000
1000

768, 512, 768
512, 512, 768

16.7, 0.5-8.0, 8.3
25.0, 0.5-8.0, 8.3

10th FDM
10th FDM

1000
1000

640, 512, 768
768, 512, 768

20.0, 0.5-8.0, 8.3
16.7, 0.5-8.0, 8.3

10th FDM
10th FDM

1000
1000

960, 512, 768
960, 512, 1024

13.3, 0.5-8.0, 8.3
13.3, 0.5-8.0, 6.3

10th FDM
10th FDM

1000
1000

1152, 512, 768
1280, 512, 1024

11.1, 0.5-8.0, 8.3
10.0, 0.5-8.0, 6.3

5.1

103

Fig. 2 Spatial resolution to resolve the Kolmogorov’s wave
number
0.3(kxlK)2Euu/(lK3/tK2)

Method

102

0.2

0.1

0
0

基準データベースの精度確認

Re=1000+
y =15+
y =150channel center+
red color; PSM x =16.7,
z+=8.3++
black coler; PSM x = 6.7, z =5.0

0.2

0.4

kxlK

0.6

0.8

1

Fig. 3 Dissipation spectra in cases of PSM.

図 2 に本レイノルズ数における壁方向へのコル

5.2

必要格子分解能の算出

モゴロフ長(lK+)解像に必要な格子分解能を示す．

次第に大きくなることがわかる(+ = 17)．FTS として設定したケースの最大格子幅は 6.7 程度であるため，壁面近傍ではコルモゴロフスケールの70%程度 (kx lK = 0.7 ) の解像度となる．しかし図 3に示す通り，壁面近傍では，主流及びスパン方向への散逸スペクトルは，kx lK =0.4 程度でほとんどゼロとなっていることから，本解像度において十分な信頼性を有していると結論付けられる．

+

2

+
+

度は壁近傍で小さく(+ = 4.5)，壁面から離れるとurms , vrms , wrms

コルモゴロフ波数を解像するのに必要な空間解像

3

1

0 0
10

101
+

+

y

102

103

urms
+
vrms
+
wrms
symbol; 10th FDM, x+=25.0, z+=8.3++
dash-line; 10th FDM x =20.0, z =8.3++
dot-line 10th FDM x =16.7, z =8.3++
line; spectral x =16.7, z =8.3

また解像度が低いケースの結果(図 3 中, 赤色

Fig. 4 Grid dependency of turbulent intensities

表示)においてもコルモゴロフスケールまでは解in 10th FDM coarse grid cases.

像できていないものの，散逸スペクトルのピークは完全に解像できていることが確認できる．実際+

スペクトル法においては，本解像程度 (x = 18,

z+ = 9) 程度の分解能を確保した場合は，低次統

次に 10 次精度差分法における乱流強度分布における格子依存性の影響を図 4 及び 5 に示す．図4 に示す低解像度のスペクトル法(x+ = 17, z+ =計量においてはFTSの結果とほとんど差異は見受

8)の以下の格子分解能では，主流方向の乱流強度

けられない(図省略)．

分布を過小評価することがわかる．但し，低解像以上より，スペクトル法の高解像ケース(x+ =6.7, z+ = 5.0) を FTS データとし，低解像度ケース++度と同等の分解能では多少改善している．
図 5 に示す低解像度のスペクトル法(x+ = 17,(x = 17, z = 8) のケースを DNS としての最低

z+ = 8)の以上の格子分解能を用いた場合は，主流限の条件ケースとして使用する．

方向ピーク値は解像度が(x+ = 13, z+ = 8)の場合，若干低めに算出されるものの，(x+ = 11.1, z+ = 8)

30 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

では，ほぼ同等の結果となる．またスパン方向に++

高解像度格子を適用した(x = 13, z = 6)のケーより，10 次精度中心差分法で必要な格子分解能は，最低(x+ = 13, z+ = 8)程度が必要と見積もれる．

スにおいても，主流方向乱流強度のピーク値に関しては，(x+ = 13, z+ = 8)のケースとほとんど変化

5.2

必要演算速度の算出しなかった(図省略)．
時間積分長，演算速度，格子分解能について，

urms+, vrms+, wrms+

3

Re = 1000 の場合に実測した値を表 2 にまとめる．
2

Table 2 Numerical costs in case of 10th FDM DNS code
1

0 0
10

1

10
+
urms+
vrms +
wrms

2

y+

3

10

N1

t+

Nx Ny Nz

R[Gflop]

10

3

0.036

960x512x768

1.6x10-6

10そして表 2 の値を用いて評価した，高レイノル
ズ数乱流場の DNS に必要な実効演算速度を図 7

symbol; 10th FDM, x+=13.3,
z+=8.3
dash-line; 10th FDM x+=11.1, z+=8.3
dot-line 10th FDM x+=10.0, z+=6.3
line; spectral x+=16.7, z+=8.3に示す．現世界最高レイノルズ数の 4000 は，10
[Tflops]，目標とする 8000 では 100[Tflps]程度の実

Fig. 5 Grid dependency of turbulent intensities.

効演算速度が必要となることが見積もれる．

0.1

104

0.08

103
Rmax[Tflops](kxlK)2Euu/(lK3/tK2)

N0

0.06
0.04
0.02
0
0

0.1

0.2
kxlK

0.3

102
101
100
10-1

0.4

10-2
0

Re = 1000, y+=15++
10th FDM x+=16.7, z+= 8.3
10th FDM x =13.3, z = 8.3+
10th FDM x =11.1, z+= 8.3++
10th FDM +x =10.0, + z = 6.3
spectral x =16.7, z = 8.3

4000

8000
Re

12000

16000

Fig. 7 Estimation of effective computational operation
speed.

Fig. 6 Grid dependency of dissipation spectra at buffer

6 開発コードの並列性能

layer.

以上より，10 次精度差分法を適用する場合は，

6.1

10 次精度差分法（CRAY・XE6）

低次統計量の観点からは，スペクトル法と同程度以上の分解能は必要であり，その解像度の影響は

図 8 に京都大学学術情報メディアセンタの主流方向の格子解像度の依存することがわかる．

CRAY・XE6 おいて，計測した 10 次精度中心差分

図 6 に主流方向乱流強度分布のピーク位置 (y +法 DNS コードの演算パフォーマンスを示す．な= 15) 付近における主流方向の散逸スペクトルのお 計 算 条 件 は ， 表 1 に 示 す ， Re =1000,

比較を示す．スペクトル法と同等の解像度(x+ =1152x768x512 のケースで強スケーリングによる

17, z+ = 8)の場合(図中の赤線)，散逸ピーク付近か測定結果である．本計算条件に必要なメモリ量よら解像度不足による過剰評価が見られる．一方そり最小ノード数は 2 (64 cores)となる．また測定結の他のケースでは，散逸ピーク近傍ではスペクト

果は，2 ノード使用時の全体計算時間で規格化しル法の結果と良好に一致し，乱流強度分布の結果ている．

をよく説明できる．

本コードにおける主要演算部分については，良以上の乱流強度分布及びスペクトル解析の結果

好な並列性能が確認できる．

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 31

ただし，赤点線で示した all-to-all 通信部分につ100加が見られ，並列数の増加に比例する通信時間の短縮は得られていない．
しかし，all-to-all 通信部分のコスト比率は現並列数においては，比較的低いため，青点線で示しElapsed times

いては，192 コア使用時(6 ノード)に通信時間の増
10-1
10-2

た全体計算時間は，理論並列性能 (並列化率100% ，黒点線)と同等の値を示している．2 ノー
ドと 8 ノードの結果により算出した並列化率は，99.975%，並列化率は 93.9%であった．また 8 ノード時の実効演算速度は，約 222 [Gflops]であり，これは理論性能の約 8.7%に相当し，十分な並列性能及び実効効率が得られていると結論付けられる．
100

10-3
0

64

128
# of cores

192

256

64/x ( theoretical )total
conv. + diff. of vel.
conv. + diff. of temp.
2D-FFT
TDMA
all-to-all

Elapsed times

Fig.9 Elapsed times by CRAY XE6, in case of 6th
FDM. Re =1000, 1152x768x512 grids

10-1

6.3
10 次精度差分法（Fujitsu ・CX400）

10-2
10-3
0

64

128
# of cores

192

256

64/x ( theoretical )total
conv. + diff. of vel.
conv. + diff. of temp.
2D-FFT
TDMA
all-to-all

本計算条件では，高々8 ノードであるため，ノード数の増加に伴う all-to-all 通信のコスト増加が懸念される．そこで，九州大学情報基盤センタのFujitsu・CX400/64 ノード(1024 cores)を使用したベンチマークを併せて行った．計算条件は CRAY・
XE6 の場合と同様である．図 9 にその計測結果を示す．CX400 は 1 ノードあたりのメモリ量がFig.8 Elapsed times by CRAY XE6, in case of 10th

128GB であるため，1 ノードにおけるベンチマー

FDM. Re =1000, 1152x768x512 grids

クが可能である．また計算結果は，1 ノード使用時の全体計算時間により規格化している。並列数

6.2

6 次精度差分法（CRAY・XE6）が増加した場合においても，本コードにおける主要演算及び通信部分について全てにおいて良好な

また本研究では，6 次精度差分法のコード開発

並列性能が確認できる．また all-to-all 通信部分にも併せて実施した．上記と同一条件における 6 次

ついては，効率はやや落ちるもののノード数の増精度差分法コードの並列性能を図 9 に示す．全体

加に伴い，通信時間の減少が確認できる．CX400

的な傾向は 10 次精度差分法の場合と同様であり，システムのノード間接続はは Fat-Tree によるネ

192 並列時の all-to-all 通信において性能劣化が確

ットワークトポロジであり，3D トーラスタイプ

認できる．
また 10 次から 6 次への演算コストの低の XE6 に比べ，all-to-all 通信において優位性が減に伴い，全体に占める通信コストが若干増加しあるものと考えられる．

ている．2 ノードと 8 ノードの結果により算出し従って，青点線で示した全体計算時間は，理論た並列化率は，99.958%，並列化率は 90.2%であっ並列性能 (並列化率 100% ，黒点線)と同等の値をた．また 256 並列時の 1 タイムステップあたりの示している．1 ノードと 64 ノードの結果により算

計算時間は 10 次精度の場合の約 70%程度であっ出した並列化率は，99.983%，並列化率は 85%でた．

あった．また 64 ノード時の実効演算速度は，約32 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

1.54 [Tflops]であり，これは理論性能の約 7%に相で有り，スペクトル解析等においても，スペクト

当する．

ル法と同等の精度が確保できており，有用であると考えている．

Elapsed times

100

今後は開発コードを用いて，実際に世界最大規模の高レイノルズ数領域における大規模直接数値

10-1

計算を実施する予定である．

10-2

謝辞：プログラム開発においては京都大学学術情
報メディアセンタ及び CRAY JAPN によるサポー

10-3
0

256

512
# of cores

768

1024

トをいただきました．また本スペクトル法の DNS
データは，東北大学サイバーサイエンスセンタ
SX-9 を利用して得られたものです．記して謝意を

16/x ( theoretical )total
conv. + diff. of vel.
conv. + diff. of temp.
2D-FFT
TDMA
all-to-all

表します．
参考文献
(1) Hutchins, N., & Marusic, I. (2007), Evidence of

Fig.10 Elapsed times by Fujitsu CX400, in case ofvery long meandering features in the logarithmic

10th FDM. Re =1000, 1152x768x512 grids

region of turbulent boundary layers, J. Fluid Mech.,579, 1-28.

7 まとめ(2) Lozano-Durana, A. and Jimenez, J. (2014), Effectof the computational domain on direct simulations

本研究では，高レイノルズ数乱流場における大規模構造解析を目的として，高次精度差分法(10次精度)に基づく直接数値計算コードの開発とそ

of turbulent channels up to Re = 4200, Phys.
Fluids, 26, 011702.
(3) Bernardini, M., Pirozzoli, S., and Orlandi, P.
(2014), Velocity statistics in turbulent channel flowの性能評価を行った．その結果，(1) 実験的手法により報告されている高レイノル

up to Re =4000, J. Fluid Mech., 742, 171-191.

ズ数乱流場を対象とした DNS データベースの構(4) Yamamoto, Y. Kunuig, T., and Serizawa, A.,

築には，Re =4000 の場合に 10[Tflops], Re = 8000

Turbulence statistics and scalar transport in anの場合に，100 [Tflops] 程度の実効演算速度を確保

open-channel flow. J. Turbulence, 2(10), 1-16.
(5) Morinishi, Y., Lund, T. S, Vasilyev, O.V., andする必要があることが分かった．
(2) 本開発コードにおいては，10 次精度差分法コMoin, P. (1998), Fully Conservative Higher Orderードの場合，京都大学 CRAY・XE6 を使用した場

Finite Difference Schemes for Incompressible

合に，強スケーリングベンチマークにおいて，並Flow, J. Comp. Phys. 143, 90-124.

列化効率 94%，並列化率 99.975% の高効率計算を(6) Yamamoto, Y., & Kunugi, T. (2011), Discussion

実現した．

on heat transfer correlation in turbulent channel(3) 同様に 6 次精度差分法コードにおいても，並flow imposed wall-normal magnetic field, Fusion

列化効率 90%，並列化率 99.958%を達成した．

Eng. Des., 86(12), 2886-2890.

(4) さらに 10 次精度差分法コードの場合，九州大学 CX400・1024 並列使用時において，約 64 倍の強スケーリングベンチマークにおいて，並列化効
率 85%，並列化率 99.983% の高効率計算を実現し，並列数が増加した場合においても十分な並列性能を確保できることを確認した．
本開発コードは，高次精度差分法に基づくもの

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 33

プログラム高度化支援事業研究報告

動的スケジューリング版タイル QR 分解の

MPI/OpenMP ハイブリッド実装
鈴木 智博 ∗
∗

1

山梨大学

はじめに

Step 0!

密行列の数値解法では，前処理によって元の行列を何らかの望ましい性質を持つ行列に変形した後に処理が行われることが多い．これを前処理と呼ぶ．さDecompose A00

Update trailing tiles

時間が支配的であることが多い．近年の科学技術計
チコア，メニーコアなど最新の計算資源を有効に活用できる前処理，後処理のための行列分解アルゴリ

End of step 1

Step 2!
End of step 3

ズムが求められている．行列分解に対するタイルア
ルゴリズムは，行列を小行列に分割して処理するこ

図 1: タイル QR 分解とで細粒度のタスクを多数生成できるので，近年の高並列環境向けアルゴリズムとして注目されている．
我々はこれまでに QR 分解のタイルアルゴリズム
をマルチコアクラスタシステムに実装した [4]．この実装は，OpenMP によるタスク並列プログラミング
モデル，動的タスクスケジューリングなどの特徴を持つ．平成 25 年度プログラム高度化共同研究支援事
業によって，この実装のノード間通信における問題
点が明らかになり，これを改良することができた．本
報告では，ノード間通信の問題点とその改良法，改良の性能向上について報告する．

2

タイル QR 分解

End of step 0!

らに，計算時間全体に占める前処理（と後処理）の算の大規模化，高速化の要請に応えるために，マルDecompose A10 and
update trailing tiles

Step 1演算が使用できるので，L2 BLAS 演算を多用する
逐次アルゴリズムと比較して高い性能を発揮することができる．
しかし，ブロックアルゴリズムは基本的には縦ブ
ロックの分解と後続行列更新を順に繰り返す逐次ア
ルゴリズムであり，fork-join 型の並列計算モデルである．fork-join 型計算モデルでは原理上必ずストー
ルするスレッドが発生するため，近年の高並列な計算資源を効率的に利用することはできない．
行列分解に対するタイルアルゴリズム [1] は対象とする行列を小行列（タイル）に分割し，分解，更新操作を 1 または 2 タイル毎に行う（図 1）．タイ
ルサイズを適切に選択することで，実行プロセス/ス

QR 分解は数値線形代数の基本的かつ重要なアルゴリズムである．数値線形代数ライブラリ LAPACK

レッド数に対して十分な数のタスクを生成することの QR 分解はブロックアルゴリズムを採用している．

る手法として近年注目されている．

ブロックアルゴリズムは，行列を縦ブロックに分割ができるため，高並列な計算資源を有効に活用でき

し，分解と後続行列更新を縦ブロック毎に繰り返すこm × n 行列 A の QR 分解は以下で定義される．

とで行列全体を分解する．後続行列更新に L3 BLAS

A = QR34 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University(1)ただし，m ≥ n，Q は m × m 直交行列，R は m × n
上三角行列である．以下では，タイルサイズを b × b（正方タイル）とし，行列 A は p × q 個のタイル

Aij (i = 0, . . . , p − 1, j = 0, . . . , q − 1) から成るものとする．ただし，p = ⌈m/b⌉，q = ⌈n/b⌉ とする．

タイル QR 分解は以下の 4 つの基本計算（カーネル）で構成される．

• GEQRT : 対角タイル Akk (k = 0, . . . , q − 1) のブロック化 QR 分解（ブロックサイズ s）を行
ない，上三角行列 Rkk を生成する．変換行列は，単位下三角行列 Vkk と上三角行列 Tkk に格納される．

• TSQRT : 上三角行列 Rkk (k = 0, . . . , p − 1) とその下方にあるタイル Aik (0 ≤ k < i < q) の組に対してブロック化 QR 分解を行い，Rkk

を更新する．変換行列は正方行列 Vik ，上三角

行列 Tik に格納される．

呼ぶ．

ステップ 0 を除いて，ステップ k のすべてのカー
ネルは，ステップ k − 1 における同一タイル上のカーネルの終了後でなければ実行できない．これを k 方
向依存と呼ぶ．

動的スケジューリング

2.2

タイルアルゴリズムにはタスク実行の依存性を考慮したいくつかのスケジューリング方法が存在する[3, 2]．実行可能なタスクがスケジューリングの不備により実行待ちとなることを極力排除するために，
我々はタイル QR 分解のタスクスケジューリング方
式として動的スケジューリング [5] を採用した．動的スケジューリングでは，プロセス/スレッドがタスク

キューから実行可能タスクの情報を取り出し，これを実行する．動的スケジューリングによるタスクス• LARFB : GEQRT によって生成された変換行列
Vkk ，Tkk をその右側タイル Akj (0 ≤ k < j <q) に適用し，これを更新する．

• SSRFB : TSQRT によって生成された変換行列
Vik ，Tik をその右側タイル Akj ，Aij (0 ≤ k <i < p, 0 ≤ k < j < q) に適用し，これを更新
する．

GEQRT と TSQRT を分解カーネル，LARFB と SSRFB
を更新カーネルと呼ぶ．

2.1

後でなければ実行できない 1 ．これを j 方向依存とカーネル実行の依存性

ケジューリングは，多くの静的スケジューリング方
式よりも最適に近い可能性が高い．タスク間の依存性の有無は，プログレステーブルで管理する．
タスクの依存性の有無は，タイルの位置 {i, j, k}に対応したプログレステーブルにその進捗を記録することで判定される．タスクを実行したプロセス/ス
レッドは，その完了によって解消される依存性をた
だちにプログレステーブルに記録し，すべての方向
依存が解消された位置 {i, j, k} をタスクキューに投入する．

3

我々はタイル QR 分解を，前項で示した 4 つのカーネル実行をタスクとしたタスク並列モデルとして実装する．タイルの上から下を “ i 方向”，左からクラスタシステム向け実装
ここではタイル QR 分解のクラスタシステム向け

実装 [4]（以降，SM2013 と参照する）について述べる．

右を “ j 方向”，図 1 のステップ数に相当する方向を実装の基本方針を以下に示す．

“ k 方向” として，タイル QR 分解のタスクには 3• タイルサイズをブロックサイズとした縦方向一方向の依存関係が存在する．
同一タイル列の分解または更新カーネルは上から順に実行しなければならない．この i 方向の逐次性
を i 方向依存と呼ぶ．

同一タイル行の更新カーネルは並列に実行するこ次元ブロックサイクリックデータ分散• 1 ノード 1 MPI プロセス• OpenMP によるワークシェアリング
– 1 ノード t スレッドとができるが，分解カーネルが変換行列を生成した

1 タイル列を逐次的に分解する場合．並列に分解する手法も存在する．

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 35

– 通信スレッド ( thread id (tid) = 0 )1600"– 計算スレッド (tid = 1 · · · t − 1)

8"node1200"

クラスタシステムに対するタイル QR 分解において
縦方向一次元ブロックサイクリックデータ分散を使用した場合，タイル列分解を担当するノードが生成

GFlops∗ 動的タスクスケジューリング

800"

4"node400"

2"nodeする変換行列を他のノードへ送信するブロードキャ

1"node

スト通信が発生する．SM2013 では第 k タイル列の0"

分解を担当するノードは，i 方向すべての分解カー

0"20000"

40000"

60000"

Matrix-size

ネルが終了するまで送信元のままであり，他のノードからの送信は行われなかった．しかし，第 k タイ

図 2: タイル QR 分解の性能

ル列の分解が完了する前に第 k+1 タイル列の一部の分解タスクは実行可能である．第 k タイル列の分解がある程度進んだ後では，第 k+1 タイル列を担当するノードは送信可能な変換行列データを持つが，送信できずにいる状況にある．
ランク k のノードで第 k タイル列の分解を行っているとき，一つの分解カーネルが終了すると，ラン4

性能評価
この節では Cray XE6 上で行った性能評価の結果を示す．表 1 に使用したコンパイラ，ライブラリを示す．ノードあたりのスレッド数は t = 32 とし，プク k のノードから他のノードへ変換行列のブロード表 1: 開発環境

キャストが行われ，このノードを含めたすべてのノードでステップ k の更新カーネルが実行される．ここコンパイラ

Cray C コンパイラ 8.2.2

はステップ k の更新カーネルを実行した後，k 方向

BLAS/LAPACK

Cray LibSci 12.1.3

依存がなくなったステップ k+1 の分解カーネルを同

MPI

Cray MPICH 6.3.0

で，第 k+1 タイル列を担当するランク k+1 ノード

じタイル列で実行することが可能である．第 k タイ
ル列の分解が完了するまでこのノードからは変換行列のブロードキャストが行われないので，これ以外のノードではステップ k のタスクのみが実行可能である．この連続的に発生するノード間の負荷不均衡
が SM2013 の問題点である．
このように SM2013 では，ランク k の第 k タイル
列の分解カーネルがすべて終了するまで，他のノードからの通信は発生しないが，負荷不均衡を解消するためには第 k タイル列分解の完了を待たずに，ステップ k+1 の分解カーネルが生成した変換行列のブ
ロードキャストを開始すればよい．これにより第 k+1
タイル列担当以外のノードにおいてステップ k+1 の更新タスクを実行することが可能となる．この目的のため，通信スレッドが常に送信可能な変換行列の有無を確認し，送信可能な変換行列データを持つノードが随時これをブロードキャストするよう改良を加えた [6]．

36 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

ログラム実行時のオプションを numactl -i all とした．
図 2 に通信改良前後の実装の性能を示す [6]．この
図で，各ノードに２本づつ性能曲線が描かれているが，低速な方が SM2013，高速な方が今回作成した改良版である．ノード数の増加に伴って，SM2013
よりも特に小さい行列サイズで性能差が大きくなっていることが分かる．同図において 1 node の性能においても差が生じている理由は，改良版の実装のカーネルに PLASMA のカーネルを使用しているためである．
図 3 に行列サイズ m = n = 15360 と m = n =35840 における台数効果（強スケール）を示す [6]．
今回作成した実装は SM2013 と比べて，比較的小さい行列に対してもよくスケールしていることが分かる．
図 4 に 1 ノードあたりの行列サイズを m = n =24320 としたときの台数効果（弱スケール）を示す

*"
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("
'"
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%"
$"
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!"

+,(,/.231-./!"##$%"

!"##$%"

+,(,-./01+,$!#%

*"
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("
'"
&"
%"
$"
#"
!"

!" #" $" %" &" '" (" )" *"今後の課題として，まず，タイルサイズ，内部ブ
ロック幅のパラメータチューニング方法を確立することが挙げられる．
!" #" $" %" &" '" (" )" *"&'()$#*

参考文献[1] Buttari, A., Langou, J., Kurzak, J. and Don-

図 3: 台数効果（強スケール）

garra, J.: Parallel tiled QR factorization for
multicore architectures, Concurrency and Com-+,(,-./-0'1'()$#!"##$%"

比較的小さい規模の問題でも強スケールする実装が得られたことを実験で示した．

&'()$#*

*"
)"
("
'"
&"
%"
$"
#"
!"

各ノードに対して十分な数のタスクが割り当てられ，

putation: Practice and Experience, Vol. 20,
No. 13, pp. 1573 – 1590 (2008).
[2] Kurzak, J., Ltaief, H., Dongarra, J. and Badia, R. M.: Scheduling Linear Algebra Operations on Multicore Processors, Concurrency
and Computation:

Practice and Experience,Vol. 21(1), pp. 15 – 44 (2009).

!" #" $" %" &" '" (" )" *"&'()$#*

[3] Kurzak, J., Buttari, A. and Dongarra, J.: Solving systems of linear equations on the CELL
processor using Cholesky factorization, Techni-

図 4: 台数効果（弱スケール）

cal report, Trans. Parallel Distrib. Syst (2007).
[6]．こちらの尺度では SM2013 も新しい実装もよくスケールしている．
性能評価実験より，PLASMA カーネルを使用し，通信処理を改良した実装は 8 ノード実行時に SM2013と比較して最大二倍の性能向上が見られる（m = n =12000 付近）ことが分かった．更に，台数効果を見ると行列サイズが小さい場合でも強スケールしていると言える．これは超並列マシン向けの実装として好ましい性質である．

5[4] Suzuki, T. and Miyashita, H.: OpenMP/MPI
implementation of tile QR factorization on
T2K open supercomputer, Proceedings of IEEE
7th International Symposium on Embedded
Multicore/Many-core SoCs (MCSoC-13), Special Session on Auto-Tuning for Multicore andGPU (ATMG) (2013).
[5] 鈴木智博：タイルアルゴリズムのための動的スケ
ジューラの OpenMP 実装，情報処理学会研究報
告ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC)，

おわりに

No. 2013-HPC-139(13), pp. 1 – 6 (2013).

行列分解に対するタイルアルゴリズムは細粒度のタスクを多く生成することで，高い並列性を持つ最近のマルチコア, メニーコアアーキテクチャの性能を[6] 鈴木智博：クラスタシステム向けタイル QR 分
解のノード間通信の改良，（投稿中）(2014).

発揮できるアルゴリズムとして注目されている．以前の我々のクラスタシステム向けのタイル QR 分解には通信処理に起因して，負荷不均衡が生ずる問題があることを明らかにした．これを改良することで京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 37

プログラム高度化支援事業研究報告

大規模 GPU 計算による 3D イメージベース FIT の効率化
中畑 和之 ∗∗

愛媛大学大学院理工学研究科

1 はじめに社会インフラの構造部材の健全度を非破壊的に評価するために，超音波や電磁波を用いた検査が行われている．これらの波動は不可視であるため，シミュ
レーションによってその伝搬経路や特性を明らかにできれば検査の信頼性は格段に向上する．著者らは，これまでに有限積分法 [1](Finite Integration Technique:

FIT) とイメージベース処理 [2] を組み合わせた超音
波・電磁波のシミュレーション手法 [3] について研究を行ってきた．FIT は，支配方程式 (偏微分方程式)

をセルと呼ばれる微小正方形 (2 次元)or 立方体 (3 次元) で領域積分した後，その積分方程式を離散化する方法である．時間方向には，陽的に解の更新を行う．イメージベース処理によって，2 次元解析ではベクター図やデジカメ等の画像から，3 次元解析では CAD，CT 写真，表面凹凸データ等のデジタル画
像から数値モデルを作成できる．このプリプロセスの労力を減らすことによって，非破壊検査の多様な対象に対して現場で実時間シミュレーションを行う

プログラム高度化支援事業では，2 次元イメージベー
ス FIT を GPU で並列計算した場合の効率改善についてアドバイスを頂いた．この高度化支援事業では，
コード中の分岐命令を有効に減らして GPU のカー

ネル計算自体を高速化すること，また，CPU 計算とGPU のカーネル計算部分を同時に進行させ，時間を要する部分を効果的に隠蔽することで，計算効率の大幅な改善がなされた．これを受けて H25 年度の高度化支援事業では，3 次元イメージベース FIT の GPU計算のためのチューニングをして頂いたので，その報告を行う．3 次元弾性波動場では，応力 6 成分 τij(i, j = 1 ∼ 3) と粒子速度 3 成分 vi (i = 1 ∼ 3) を交互に更新する陽的アルゴリズムであり，2 次元波動場と比較して，1 ステップあたりのカーネルの実行量は多くなる．また，FIT はステンシル計算であり，2 次元版と同様に 3 次元版もメモリアクセス律速となる．高度化前に，CUDA Fortran を用いた著者自身のコードによって，ある程度の性能が出現できていたが，分析依頼の結果，以下のような性能向上の余地があることが分かった．

ことが本シミュレーションの最終目的である．
近年，グラフィックボード上の集積回路である Graph-・いる．その理由の一つとして，PML(波動吸収ics Processing Unit(GPU) を科学技術計算に応用する動きが年々加速している．GPU を画像処理専用のプ

層) のために複雑なネスト構造になっているためである．

ロセッサとしてだけではなく，並列計算ユニットとして利用する試みは General purpose computing on GPU(GPGPU) と呼ばれている．京都大学においても GPU
計算機が整備され，サブシステム B では 1 ノードあたり 1 基の GPU(NVIDIA 社の Tesla M2090) がマウントされており，最大で 64 基の GPU が並列で利用できる．GPU1 基あたり 512 個の並列処理コアが搭載されているため，計算のアルゴリズムによってはCPU 並列計算よりも GPU 計算の方が，FLOPS が大
きくなることが報告されている [4]．平成 24 年度の38 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

Fortran 記述のコードに分岐処理が多用されて・粒子速度 3 成分 (vi ) を数値積分して変位 3 成

分 (ui ) を計算し，それを出力する必要がある．

これは，デバイス－ホスト間のメモリ転送後にホスト側で計算をしている．この処理に多くの時間を要している．
・ スレッド数の調整やキャッシュメモリの使用など，大規模計算のために京都大学の GPU デバ
イス (Tesla M2090) に合わせたカーネルコードの最適化の必要がある．

ここでは，以上のような要因に対する改善策，およ

大数が決められている．1 ブロック内で使用できるスレッドの最大数は，x1 方向が 1024 個，x2 方向がびその成果について報告する．

1024 個，x3 方向が 64 個である．ただし，1 ブロック内の合計スレッド数は 1024 個までという制限があ

2 計算機の仕様と開発環境

る．なお，ブロックやスレッドの ID は構造体で管理

2.1 検証に用いた GPU 計算機

本研究では，サブシステム B を利用した．GPU

ボードとして NVIDIA 社の Tesla M2090 が 1 ノード

あたり 1 基マウントされている．M2090 には，512個の CUDA コアとよばれる最小単位の演算処理ユ

ニットが内蔵されている．この CUDA コアが 32 個

集まって 1 つのストリーミング・マルチプロセッサ(SM) を形成する．SM 内部には，高速メモリである
レジスタに加え，シェアードメモリ，L1 キャッシュ等のオンチップメモリ (計 64KB) がある．GPU のメ

モリ階層は，L2 キャッシュを経由して，グローバル

される．
プログラム実行時に，グリッド上にカーネルを生成し，スレッドそれぞれがそのカーネルを実行する．
従って，GPU 上の各プロセッサは SIMD 型のデータ処理を実行することになるが，CUDA におけるカー
ネルは if 文等の分岐命令も実行できるため，厳密

な SIMD 処理ではなく，NVIDIA 社は SIMT(Single

Instruction Multiple Thread) と呼んで区別して表記している．

3

FIT への GPU 計算の導入

トメモリ等のデータを記憶する DRAM(GDDR5) に

3.1

有限積分法 (FIT)であり，サブシステム B 上の CPU(DDR3) のそれと過去の論文 [3] で記載されているので，ここでは概メモリ，ローカルメモリ，テクスチャ，コンスタン
繋がっている．メモリバンド幅は 177GB/s(公称値)

超音波版の 3 次元 FIT の詳細な定式化については，

比べると 1.7 倍程度大きい．従って，この大きいバ略について述べる．3 次元直交座標系の位置ベクト

つのアプローチとなる．しかし，GPU1 基あたりのを τ (x, t) とする．運動方程式を領域 V (その境界はンド幅を有効利用することが GPU 計算の高速化の 1

DRAM は 6GB であり，大規模な計算を行う場合には，複数の GPU を使用することになる．本研究では，最大 8 基の GPU を用いて検証を行った．

2.2 開発環境

ルを x=(x1 , x2 , x3 ) とし，粒子速度を v(x, t)，応力S) で積分したものは∫∫∂vi(x, t)dV =τij (x, t)nj (x)dS
ρ(x)
∂t
S
V

(1)

と表される．ここで，ρ は密度，n は S 上の法線ベ2.2.1 CUDA Fortran

ここでは，プログラミング環境として CUDA For-

tran を用いた．CUDA Fortran を提供するのは，現在のところ PGI 社のみであり，ここでは PGI Accelerator Fortran Ver.13.3 for Linux(CUDA Toolkit 5.0) を用いた．CUDA Fortran のプログラムは，CPU を動作させるホストコードと GPU を動作させるカーネル

コードの 2 つのコードから成り立つ．ホスト用コー

ドには，通常のプログラミングの他に CUDA のラン
タイム API，Built-in のベクトル型宣言，およびカー

ネル用コードを呼ぶ call 文等が含まれている．

2.2.2 CUDA の階層構造

CUDA はグリッド，ブロック，スレッドという並列計算の粒度単位を持っている．スレッドが計算を行う最小単位であり，そのスレッドの集まりがブロッ
ク，ブロックの集まりがグリッドとなる．ブロックとスレッドは 3 次元的な構造をしており，それぞれ最クトルである．また，応力と速度の構成関係を積分
する．
∫
∫
∂τkl
(x, t)dV =cijkl (x)vi (x, t)nj (x)dS (2)S
V ∂t

上式で，c は弾性スティフネスで 4 階のテンソルであり，等方性の場合，以下のように書き表すことができる．

cijkl = λδij δkl + µ(δik δjl + δil δjk )(3)

上式で，λ と µ は Lamé 定数，δ はクロネッカーのデルタである．この定数を用いれば，縦波 (P 波) と√横波 (S 波) の音速はそれぞれ，cP = (λ + 2µ)/ρ，√cS = µ/ρ と表される．いま，λ，µ，ρ は V 内で一定とし，V を微小な立方体 ∆x3 (ボクセル) として，
式 (2) と (3) を空間方向に離散化する．この V を積分

セルという．離散化後の物理量の節点配置を図 1 に示す．非均質材料の場合，各セルに材料定数を設定

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 39

Grid 3V

Grid 4

∆x
τ11

τ11

(i,j,1)(i,j,1)∆xx3

Thread∆xx2
x1

τ11, τ22, τ33

MPI communication

τ13

τ12
v2

v1

Block

t11

t11

τ23

(1,n,1)(m,n,1)

τ11

τ11

v3

(i,j,1)(i,j,1)

τ11(1,2,1)

図 1: 3 次元 FIT における積分セル V と物理量の節

x2

τ11

点配置．

x3

することで異種材料の界面を簡単に模擬できる．ま

τ11

τ11

(1,1,1) (2,1,1)(m,1,1)

Grid 1

Grid 2(a)x1

た，領域 V の大きさを 3 次元の画像データのボクセ

MPI communication

ルサイズと等しくすれば，例えば CT 画像などを簡

単に数値シミュレーションに取り込めるのが特徴で

CPU

CPU

CPU

CPU

GPU

GPU

GPU

GPU

Grid 1

Grid 2

Grid 3

Grid 4ある．
時間軸については，以下のような中心差分法で近
似する．

{τ }

z+ 12
z

= {τ }z− 12z−1{v} = {v}

+ ∆t{τ̇ }z ,+ ∆t{v̇}

z− 12

(4)
(5)

ここで，z は整数，∆t は時間ステップ幅である．上式は，速度 v と応力 τ を交互に時間更新する陽解法(b)

図 2: CUDA Fortran における計算の階層．各配列のであることを示す．式 (5) は，実際には τ11 (i, j, k) や更新計算はスレッド単位で行われる．

する毎にメモリを上書きしながら利用することになである．本研究では，1 つの配列の計算 (例えば式v1 (i, j, k) といった 3 次元配列を確保して，時間更新

る．ここで，i は x1 方向，j は x2 方向，k は x3 方
向のインデックスを表す．

3.2 スレッドと配列

Tesla M2090 デバイスの場合，DRAM は 6GB 程度であり，これより大きな配列サイズを確保できな
い．従って，計算領域が大きい場合には，計算領域を分割して複数のデバイスに副領域を割り当てるこの場合，gridDim%x=1, gridDim%y=1, gridDim%z=2(4) における τ11 (1, 1, 1) の更新) に 1 つのスレッドを割り当てる．図 2(a) の Grid 4 における 1 つのブロックでは，x1 方向のスレッド数は 4，x2 方向のスレッド数は 3，x3 方向のスレッド数は 2 となる．これは，blockDim%x=4, blockDim%y=3, blockDim%z=2と記述される．従って，1 つのグリッドでは，x1 方向に (gridDim%x) × (blockDim%x) 個，x2 方向に (grid-

常に大きいので，1 つのデバイスで計算可能である場

Dim%y) × (blockDim%y)，x3 方向に (gridDim%z) ×(blockDim%z) 個の粒度でスレッドが作られることに合は，副領域に分割することは避けた方がよい．図なる．

とが必要になる．なお，GPU はメモリバンド幅が非2(a) に配列 τ11 の割り当ての例を示す．この例では，計算領域を 4 つの副領域に分割している．副領域を

1 つのグリッドとし，その中で 2 つのブロックに分かれているとする．グリッド内部のブロックの大きさは CUDA Fortran の構造体表記を用いて表される，こ40 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

Fortran の特徴として，配列は左のインデックスが先に動く順番でメモリ上に並ぶ．従って，ブロック
内でメモリが連続するのは，x1 方向に並ぶ場合であることに注意する．これは，CUDA Fortran でも同様である．また，スレッド処理は 1 ワープ (32 スレッ

ド) 単位で行われるため，スレッド数は 32 の倍数がは数値積分によって変位 ui に変換してファイル出力

推奨されている．

している．

3.3 マルチ GPU 計算

ここでは，図 2(b) に示すように，1 つの副領域の計算を 1 つのデバイスにタイアップする．すなわち，
マルチプロセスに分割後，1 つの CPU プロセスが 1つの副領域を担当する．その 1 つのプロセスに 1 つの GPU デバイスを割当てて，マルチ GPU 計算を行う．本研究では，3 次元 MPI 通信を用いて，プロセス間のデータ通信を行っている．3 次元 MPI 通信時には，隣接する副領域の間で袖部 (図 2(a) に示す色づ

けした帯部分) を交換する必要がある．本研究では，

上述のように 1 プロセスと 1 デバイスをタイアップさせているため，まずホスト側のメモリにデバイス側からデータを転送し，次にホストメモリを介して交換したデータをデバイスメモリに送るという段階を踏んでいる．ここでは，できるだけ最小限の通信となるように，各配列の袖部のみを通信に用いている．なお，通信ライブラリとして MPI-1 と MPI-2 をサポートする Open MPI 1.6 を用いた．ネットワーク
インターコネクトは，InﬁniBand 4x FDR Dual-rail である．
図 3 にプログラム高度化前のフローチャートを示す．基本的に，ホストとの通信が無く，カーネルだ
けを実行するのが理想であるが，FIT では MPI 通信
やファイル出力等でデバイスからホストへメモリ転送をする必要がある．また，図 3 に示すように，vi
㻿㼠㼍㼞㼠

4.1

分岐処理の見直し

高度化前のコードには分岐が多用されていた．その理由の一つとして，PML(波動吸収層) が実装されているためであり，結果として複雑なネスト構造になっていた．ここでは，応力 (τij ) と粒子速度 (vi ) の計算において，PML 処理を別のカーネルとして完全に分離した．カーネルコードを単純化することで，ス
レッドあたりのレジスタ使用量が減り，Occupancy(最大 warp 数) が向上し，約 30%の速度向上が得られた．

4.2

出力処理の最適化

FIT は陽解法であるので，定期的に計算結果を
write する必要がある．非破壊検査への応用を考えて，粒子速度 (vi ) を数値積分して変位 (ui ) に換算し，それを出力する．高度化前のプログラム (図 3) では，粒子速度 vi を計算した後に，GPU のデバイスメモ

リからホストメモリに転送し，ホスト側で変位 ui の計算を行っていた．ホスト処理がカーネル処理よりも多くかかっており，1 ステップ終了時にホストとカーネル実行の同期をとる際にこの部分がネックとなり，全体として多くの時間を要していた．高度化
後は，図 4 に示すようにカーネル処理として変位計算を追加した．また，変位の全メモリを転送するのではなく，出力用に間引いた変位データをホストに転送することによって，計算時間と転送時間の双方を短縮できた．また，デバイス－ホスト間の通信をτij 䛾 㻹㻼㻵 ㏻ಙฎ⌮ (i=1,2,3)

別 stream として非同期通信とした．以上のプロセスによって，出力処理とカーネル処理をオーバーラッvi 䛾ィ⟬ (i=1,2,3)
τii 䛾ィ⟬ (i=1,2,3)vi 䛾 㻹㻼㻵 ㏻ಙฎ⌮ (i=1,2,3)
τij 䛾ィ⟬ (i≠j and i, j=1,2,3)vi㻔 ඲䝯䝰䝸 㻕 䛾䝕䝞䜲䝇䊻䝩䝇䝖㌿㏦
ui 䛾ィ⟬ 㻔㼕㻩㻝㻘㻞㻘㻟㻕䝣䜯䜲䝹ฟຊ

㼡㼜㼐㼍㼠㼑㻫

プすることができ，本申請の最も効果的な改善となった．しかし，この方法はデバイスメモリを多く必要とするため，京都大学のシステム B のようにメモリが豊富にある場合には有効であるが，個人 PC のような環境でメモリを節約したい場合には再考が必要
である．

4.3

カーネルコードの見直し

デバイス－ホスト間転送の性能向上のために，Pinned

㻱㼚㼐
㻳㻼㼁ฎ⌮

4 高速化・効率化のための改良㻳㻼㼁㻙㻯㻼㼁㏻ಙ㻯㻼㼁ฎ⌮

図 3: オリジナルプログラムのフローチャート．

Memory の適用を検討した．この結果，Pinned Memory を使わない場合と比較して，転送時間は 50%程度減少した．また，カーネルメモリの配列に対して
パディングを行った．Fermi 用に 128Byte に揃えるこ

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 41

ている．高度化版は，8GPU 使用時で 6.44 のスケー㻿㼠㼍㼞㼠

ラビリティが得られている．
τij 䛾 㻹㻼㻵 ㏻ಙฎ⌮ (i=1,2,3)㻘㻌㠀ྠᮇ

5 コンクリート中の超音波伝搬のモデル化と計測実験との比較

vi 䛾ィ⟬ (i=1,2,3)䊻ui 䛾ィ⟬
ui 䛾㛫ᘬ䛝ฎ⌮

ここでは，3 次元 FIT によって計算した波形と計τii 䛾ィ⟬ (i=1,2,3)vi 䛾 㻹㻼㻵 ㏻ಙฎ⌮ (i=1,2,3)㻘㻌㠀ྠᮇ㛫ᘬ䛝ฎ⌮ᚋ ui 䛾䝕䝞䜲䝇䊻䝩䝇䝖㌿㏦䝣䜯䜲䝹ฟຊ

τij 䛾ィ⟬ (i≠j and i, j=1,2,3)

測実験で得られた波形の比較を行い，本シミュレー
ションの妥当性を示す．計測用の供試体として，骨材含有率 (V.F.) が 10，30，50%の供試体 (直径 100mm，
高さ 150mm の円柱形) をそれぞれ 3 体づつ，計 9 体作成した．供試体中の粗骨材の最大粒径は 10mm で㼡㼜㼐㼍㼠㼑㻫

あり，水セメント比は 40%で統一した．円柱の上部

㻱㼚㼐
㻳㻼㼁ฎ⌮

㻳㻼㼁㻙㻯㻼㼁㏻ಙ

に直径 20mm の円形探触子 (中心周波数 400kHz) を㻯㻼㼁ฎ⌮

設置し，透過波を底面で受信した．一方，数値モデ

図 4: プログラム高度化後のフローチャート．
とで，3%程度の計算時間の減少が見られた．さらに，スレッドブロックサイズも検討を行った．スレッド
ブロックサイズを blockDim%x=64, blockDim%y=2,

blockDim%z=1 とした場合が良い性能が得られることが分かった．スレッドブロックサイズを色々変化させた場合，20%程度の速度向上が見られた．また，

L1 キャッシュを占有する CUDA オプションも効果的であった．このローカルメモリ分割仕方について
は，cudaDeviceSetCacheConﬁg() 関数を呼び出す事で切り替えることが出来る．
以上の検討結果を含め，オリジナルコードと高度

ルも供試体と同サイズとし，同様の骨材粒径の分布とした．ただし，数値モデルでは骨材は大きさの異なる球形とし，ランダムに配置した．なお微小空隙はモデル化していない．ばらつきを考慮し，数値モ
デルは V.F.=10，30，50%のモデルをそれぞれ 10 個，

計 30 個用意した．セメント硬化体は，cP =3841m/s，ρ=2014kg/m3 であり，これは供試体と同時に作成したセメント硬化体の小片から得たデータである．骨材は，cP =5113m/s，ρ=2570kg/m3 であり，実際の骨材から 1 辺 10mm の立方体を切り出して計測した．

V.F.=50%のときの，FIT によるシミュレーション例
を図 6 に示す．
㏦ಙ᥈ゐᏊ

化コードのスケーラビリティの比較を行ったものを
図 5 に示す．MPI 分割によってノード数毎に最速と20mmなる領域分割が異なるが，それぞれの最速値を選択

100mm

してスケーラビリティを示したのが図 5 である．全150mm

体の問題サイズを変えずに，Strong scaling で評価しཷಙ᥈ゐᏊ䝇䜿䞊䝷䝡䝸䝔䜱

6.44

30µs

䜸䝸䝆䝘䝹
㧗ᗘ໬∧

4.47
3.45

1.92

2.59
1.35

䝜䞊䝗ᩘ 㻔㻳㻼㼁 ᩘ䠅

図 5: ノード数を増やした場合のスケーラビリティの比較 (オリジナル，高度化版)．

42 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

50µs

70µs

図 6: 骨材含有率が 50%のコンクリート中を伝搬する超音波の可視化 (3 GPU 並列)．

ᩘ್ゎᯒ

ィ

材で散乱され，結果として低周波成分が透過するこᐇ㦂とになる．以上の結果から，計測実験とシミュレー

4700

ションは超音波の音速，周波数の観点では良好な一4500致を示した．従って，3 次元 FIT は，骨材の含有具合
による超音波伝搬の変化を定量的にシミュレーショ

P Ἴ㏿ᗘ [m/s]4300

ンできることを示した．

4100

6 まとめ

3900
3700
3500

今回，分岐処理の見直し，出力処理の最適化，カー1030

ネルコードの見直しについてご指導を頂いた．特に，

50

出力処理の最適化が最も効果があり，ホスト処理（フ㦵ᮦྵ᭷⋡ [%](a)ァイル出力）を隠蔽することができた．1 ステップあ500

たりの実行速度が改善されただけで無く，スケーラ
ビリティも向上した．この成果を非破壊検査に応用୰ᚰ࿘Ἴᩘ [kHz]400

し，コンクリート中の超音波伝搬シミュレーション

300

が実時間で実施できることを示した．スパコンの高度化で得られた技術が PC ワークステーションに移200

転でき，性能が発揮されたことは非常に意義がある．
今後の課題は，XeonPhi のコプロセッサを利用し1000た場合の FIT の高速化についても検討を行い，ヘテ
1030㦵ᮦྵ᭷⋡ [%]

50

ロ計算環境において性能が得られるように工夫していくことである．

(b)

図 7: 骨材含有率が 50%のコンクリート中を伝搬する超音波の可視化 (3GPU 並列)．

謝辞： 有益なご助言を頂いた「スーパーコンピュー
タシステム共同研究企画委員会」の皆様，並びに，チューニングコードを提供して頂いたクレイ・ジャ

次に，V.F. を変化させた場合の音速と受信波の周波数の変化をプロットしたものを図 7 に示す．実験

では，送信探触子を供試体の上部に，受信探触子を下部に設置し，超音波を波数 1 波で励起した．数値解析でも同様の送受信配置・励起周波数とし，表面の垂直応力を変動することで超音波を発生した．ボク
セルサイズは ∆x=0.02mm，∆t=20ns とし，5000 回の時間更新を行った．本計算は，研究室所有のワー
クステーション (NVIDIA Tesla C2075, 3GPU，PCI-

Express 2.0 で接続) で行い，1 ケースあたりの計算時

間は 20 分程であった．図 7(a) から，V.F. が増加すると縦波音速は増加することがわかる．これは，V.F. が増加すると速度の大きな粗骨材の割合が増えるためである．また，V.F. の増加に伴い，探触子で得られる受信波の周波数は減少している (図 7(b)) が，これは骨材の増加によって近接する骨材同士の波動散乱が増加するためである．波長の短い高周波成分が骨パン・インクの武田大輔氏に感謝を申し上げます．

参考文献[1] P. Fellinger, R. Marklein, K.J. Langenberg and S. Klaholz, “Numerical modeling of elastic wave propagationand scattering with EFIT –elastodynamic ﬁnite integration technique”, Wave Motion, 21, pp.47-66 (1995).
[2] K. Terada, T. Miura and N. Kikuchi, “Digital imagebased modeling applied to the homogenization analysis of composite materials”, Computational Mechanics,
20(4), pp.331-346 (1997).
[3]

K. Nakahata, K. Terada, T. Kyoya, M. Tsukino and K.
Ishii, Simulation of ultrasonic and electromagnetic wave
propagation for nondestructive testing of concrete using
image-based FIT, Journal of Computational Science andTechnology, Vol.6, No.1, pp.28-37, 2012.

[4] T. Okamoto, H. Takenaka, T. Nakamura and T. Aoki,“Accelerating large-scale simulation of seismic wave
propagation by multi-GPUs and three-dimensional domain decomposition”, Earth, Planets and Space, 62,
pp.939-942 (2010).

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 43

プログラム高度化支援事業研究報告

動的／静的水～土骨格連成有限変形解析コードの高度化
野田利弘
名古屋大学 減災連携研究センター

1 平成 25 年度事業の概要
表１ テストデータ(係数行列)ケース一覧
平成 24 年度（下半期）に続き、平成 25 年度も京

行列次元

非零要素
として確
保された
要素数

左記のう
ち、実際の
値が厳密に
0 である
要素数

2DL

144,241 x 144,241

2,709,993

19,8103D

55,380 x 55,380

3,612,682

47,748テス
トデータ
名平作 24 年度は、筆者らのオリジナルの解析コード（GEOASIA® [1], [2]）において、OpenMP と都大学学術情報メディアセンターのプログラム高度化支援事業に採択いただいた。平成 25 年度事業の報告とともに、計算事例を紹介する。

MPI によるハイブリッド並列化計算を可能にする
ため、それまでの PARDISO に代わり、直接法ライ

表２ 組み込みテスト時の PETSc オプション

ブラリMUMPS 及び反復法ライブラリPETSc を適

オプション

値

用した。なお、GEOASIA は、地盤の静的・動的を収束判定閾値

1.0e-8

問わないで砂から粘土までの広範な土からなる地盤

最大繰返し回数

10000 回の変形・破壊挙動を調べることを目的としている。

前処理

ASM(ILU)

より詳細に興味がある方は「広報」[3]をご覧いただ

ILU fill-in Level

ILU(1)

ソルバ

TFQMR

置換関数

GEMV,TRSV,DOT

きたい。
平成 25 年度事業では、このハイブリッド並列化
した解析コードの高速化を行うため、スレッド並列化を有効化したスレッド並列検討版 PETSc を
GEOASIAに適用し、計測および性能検証を行った。
具体的には、GEOASIA 実行時の係数行列の実行時
スレッド数、CSR 形式データ対角要素からの零要素の排除 Affinity 設定等の影響に加え、PETSc のフラット MPI による収束傾向について検証した。以下
では、この中から一部を報告する。

2 スレッド並列化を適用した PETSc のGEOASIA への適用
各種検証を行うため、テストデータとして、三次元解析（3D ケース）と有限要素数が多い二次元解析（2DLarge ケース）を使用した。各テストデータ係
数行列の詳細を表 １に、計測に使用した PETSc の実行時オプションを表 2 に示す。

44 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

本報では、3D ケースの検討結果の一部として、
図１と図２にそれぞれ Solver 部分と全体の PETScの 1 プロセス 1 スレッド(1p1t)に対する速度向上比を示す。また、図中の「default」はスレッド並列化を行っていないPETSc を利用した計測結果である。
「gemv+dot」はスレッド並列版 PETSc を組み込んだ GEOASIA の計測結果である。
「csr 削除」が記載されている結果は、スレッド並列検討版 PETSc 及び CSR 形式からの零要素の排除の両方を適用した結果である。これは、GEOASIA において、PETScに渡されるデータが CSR 形式で定義されているが、本 CSR 形式のデータの中には零要素も多く含まれており、本零要素に起因して「zero divide」等の不安定な動作が発生していると推察されたため、CSR
形式のデータの零要素の内、特に影響が大きいと推察される対角要素内の零要素を排除した。また、「前

処理再計算」が記載されている結果は、CSR 形式の次に、今後の更なる並列数の増加及びスレッド並

零要素の排除を行うことで「SAME_NONZERO_

列化のための検討材料として、図３はフラット MPIPATTERN」が使用できなくなることから CSR 形

による PETSc の単体実行を行った結果を示す。1式 の 零 要 素 の 排 除 時 の 計 測 で は 「 SAME_

プロセス~16 プロセスまでは 1 ノードで実施し、そPRECONDITIONER」への切り替えを行っていたの他は 2 ノード、4 ノード、8 ノードにて実施した。

が、収束性能が一定の閾値を超えて悪化した場合にこの結果として、並列数の増加に伴い反復回数も増

は再度前処理を計算しなおす修正を加えた。これは加した。しかしながら、計算時間においても並列数

今回、「SAME_PRECONDITIONER」使用時にはの増加に伴い短縮が見られた。このことから、反復

STEP 数の増加に伴いsolver の収束性能の悪化が見回数・計算時間という点では PETSc における更な込まれためである。

るスレッド並列化も可能であると考えられる。

スレッド並列検討版PETSc を組み込んだ結果は、

180

Solver 部分の速度向上はやや見られるものの、全体

160
140
反復回数

時および前処理再計算時には、Solver 部分で約 30%、

120
100
60

れの場合も精度は「default」での実行と比較しほぼ20

差異は見られなかった。2DLarge に関する計測結果

0は省略するが、このケースでは、16 スレッド実行時に反って速度低下が見られたため、係数行列のみ 8

5
4
3

80

全体でも約 10%の速度向上が見られた。なお、いず

6

2

40

実行時間 (sec)

実行時間としては微小な差異にとどまった。
一方で、
CSR 形式のデータの対角要素からの零要素の排除

3D
2D Large
3D time2DL time

1
1p1t

2p1t

0
4p1t 8p1t 16p1t 32p1t 64p1t 128p1t
並列数

図３ MPI 並列数増加に伴う反復回数と実行時間

スレッドで実行した結果、その速度低下は回避でき

3 計算事例の紹介‐横ずれ断層上の表層地盤におけるフラワー構造を伴うリーデルせん断帯群生成シミュレーション [4]ることが分かった。
9
default
gemv+dot
gemv+dot+csr削除
gemv+dot+csr削除+前処理再計算
gemv+dot+前処理再計算

8
7
対比

6
5
4

横ずれ断層上では、被覆層を介して地表面にリーデルせん断帯と呼ばれる雁行状のせん断面群が表れ3ることが知られている。図４[5]の模式図に示すよう

2に、右横ずれ断層の場合、地表面には左雁行配列の1

せん断面群が表れる。
1997 年兵庫県南部地震におい

0

1p1t

1p2t

1p4t 1p8t 1p16t 2p16t 4p16t 8p16t
並列数

図１ 修正を加えた Solver 部分の実行時間の変化
default
gemv+dot
gemv+dot+csr削除
gemv+dot+csr削除+前処理再計算
gemv+dot+前処理再計算

25
20
対比

断帯が確認されている（写真 1 [6]）。Naylor et al. [7]に代表されるように、リーデルせん断帯の再現を目的とした模型実験は多数行われている。上田[8]は、

30

15

X 線 CT スキャンにより、横ずれ断層に伴い、基盤の断層面から被覆層内を花弁状に拡がるフラワー構
造が地表面に達しリーデルせん断帯が形成される様子を可視化している。また、澤田・上田[9]は、構成
式にモール・クーロン破壊規準に基づく弾完全塑性10体を用いた大変形解析を実施し、上記模型実験にて

50ても、野島江崎地区の棚田において、リーデルせん

確認したリーデルせん断等の形成過程をシミュレー
1p1t

1p2t

1p4t 1p8t 1p16t 2p16t 4p16t 8p16t

トしている。

並列数

図２修正を加えた全体の実行時間の変化

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 45

図４ リーデルせん断帯の模式図[5]図５ 有限要素メッシュと境界条件(2) 計算結果
図６に地盤の解析領域表面におけるせん断ひずみ
分布を示す。底面の相対変位の増大に伴って、地表面にリーデルせん断帯群が表れることが分かる。図7 に地盤内部における等せん断ひずみ分布を示す。
地盤内部に断層上を斜めに横切りながらねじれて発達してゆくひずみの局所化領域を確認できる。図７よりこの花弁状のひずみの局所化領域が地表面に達することで、左雁行配列のリーデルせん断帯群が形成されていることが分かる。また，例えば図６(c)および図７(c)に破線で示した断面から見えれば、複数のフラワー構造が地表面に向かって発達しているこ

写真 1 兵庫県南部地震で観察されたリーデルせんとを確認できる（図省略）。以上で示した通り、

断帯[6]GEOASIA により、ひずみの局所化を伴う進行性破(1) 計算条件

壊現象としてフラワー構造を伴うリーデルせん断帯

以下では、今回実施した計算事例として、横ずれの生成を数値的に再現できる。なお、底面に初期不断層運動に伴い表層地盤で観測されるフラワー構造

整のない場合は、図を省略するが、底面にずれが生を伴うリーデルせん断帯の 3 次元生成シミュレーシ

じても平板状のせん断帯が形成されるのみで、フラョン結果を紹介する。なお、間隙水と連成させない

ワー構造やリーデルせん断帯は現れなかった。この一相系で計算を実施した。

ことから、リーデルせん断帯の発生要件として、分計算スケール等は上田[8]による模型実験を参考に決定した。図５は有限要素メッシュと境界条件を示す。y-z 側面は摩擦のない壁を想定して、x 方向の変位を固定した。底面は z 方向の変位を固定し、断層部分を挟んで一様な y 方向の強制変位（定率速度10-6m/s）を逆向き（右横ずれ断層を想定した向き）岐を誘発するための初期不整を挙げることができる。

4 おわりに
平成 25 年度では、スレッド並列検討版 PETSc を
GEOASIA に適用して性能計測を行った。結果は、に与えた。x-z 側面は周期境界を設けて、同様なパ

Solver 部分の時間で若干の性能向上が見られたが、ターンが y 方向に連続する状況を設定した。また、全体の実行時間としては優位な性能向上を見ること

初期不整に伴う分岐モードの発現とひずみの局所化

はできなかった。一方で、係数行列実行スレッド数の誘発[10]を狙って、下端の断層部分の土要素のみの調整や PETSc の実行時オプション等の検討結果

材料定数の一部（正規圧密線の切片）に違い（結果から、今後のアプローチとしては PETSc の前処理

的に初期過圧密比の違い）を与えることで材料の初部分の更なるスレッド並列化や係数行列等を含む領期不整を与えた。

域分割などが考えられることが分かった。幸いなこ

46 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

(b) 相対変位 0.12mm(a) 相対変位 0.09mm
0.007

0

(c) 相対変位 0.45mm

図６ せん断ひずみ分布（初期不整あり）(a) 相対変位 0.09mm(b) 相対変位 0.12mm(c) 相対変位 0.45mm（初期不整あり）
図 7 等せん断ひずみ(s = 0.005)面とに、H26 年度の支援事業にも採択いただき、領域うリーデルせん断帯生成の数値シミュレーション ，

分割法の適用などが継続的に進んでいる。

土木学会第 69 年次学術講演会，Ⅲ-371，741-742.

謝辞 京都大学学術情報メディアセンターの中島[5] 谷和夫, 上田圭一, 阿部信太郎, 仲田洋文, 林泰

浩教授および牛島省教授ならびにクレイ・ジャパ

幸 (1997): 野島地震断層で観察された未固結な表層

ン・インクの方々には、今も非常にご尽力いただい地盤の変形構造, 土木学会論文集, 568/Ⅲ-39, 21-39.

ている。ここに謝意を表します。

[6] 中田高, 岡田篤正編 (1999): 野島断層【写真と解説】兵庫県南部地震の地震断層, 東京大学出版.

5 参考文献[7] Naylor, M. A., Mandl, G. and Sijpesteijn, C. H. K.
(1986): Fault geometries in basement-induced wrench[1] Asaoka, A. and Noda, T. (2007): All soils all states all

faulting under different initial stress states, J. Struct. Geol.,round geo-analysis integration, Int. Workshop on

8, 737-752.

Constitutive Modelling - Development, Implementation,[8] 上田圭一 (2003): 横ずれ断層系の発達過程なら

Evaluation, and Application, Hong Kong, China, 11-27.

びに変位地形の形成過程，電力中央研究所研究報告,[2] Noda, T, Asaoka, A. and Nakano, M.(2008):

U03021.

Soil-water coupled finite deformation analysis based on a

[9] 澤田昌孝, 上田圭一 (2009): 横ずれ断層の進展

rate-type equation of motion incorporating the SYSに伴う地盤の破壊領域評価のための数値シミュレー

Cam-clay model, S&F, 48(.6), 771-790.

ション，電力中央研究所研究報告, N08028.

[3] 京都大学学術情報メディアセンター全国共同研[10] Asaoka, A. and Noda, T. (1995): Imperfection-

究利用版広報，Vol.12, No.2, 33-35.

sensitive bifurcation of Cam-clay under plane strain[4] 川合裕太，野田利弘，山田正太郎，浅岡顕，澤compression with undrained boundaries, S&F, 35(1),田義博(2014)，横ずれ断層に伴うフラワー構造を伴83-100.

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 47

プログラム高度化支援事業研究報告

コンクリート材料の物質拡散・非線形力学を連成した
経年劣化シミュレータの高度化
浅井 光輝
九州大学大学院工学研究院 社会基盤部門

コンクリートの経年劣化は，中性化・アルカリシリカ反応・塩害等さまざまな要因がある．その多くは力学的要因と化学的要因が複雑に連成しており，劣化メカニズムを詳細に把握したうえ
で合理的な対策することは困難である．そこで，コンクリート内部での物質の浸透・拡散現象と同時に，亀裂・はく離損傷等の現象を再現可能なシミュレータを開発してきた． 同シミュレータ
を用いれば，コンクリートアリカリシリカ反応時に観測される自由表面での複雑なひび割れが定性的に再現することができる．材料劣化の促進実験結果との比較検証することで計算の信頼性を確保するためにも大規模計算が不可欠となり，京都大学情報メディアセンターが企画しているプ
ログラム高度化共同研究支援事業を利用させていただき，その高速化・効率化を図った．

1 緒言

分けたメゾコンクリート材料モデルを用いた数値解析モデルを開発し，その並列計算効率の向上を

コンクリート構造物の経年劣化の要因は，中性図った．

化・アルカリシリカ反応(ASR)・塩害等のさまざまな現象が考えられる．その多くは力学的要因と化学的要因が複雑に連成しており，劣化メカニズ
ムを詳細に把握したうえで合理的な対策を行うことは非常に困難である．コンクリート内部での物
質の浸透・拡散現象は，材料内部の膨張あるいは劣化の起点となり，微視的な亀裂，材料界面でのはく離等の損傷を招く．また逆に，微視的な損傷を受けた領域は，拡散現象において高速に物質が写真 1 ASR による損傷事例

拡散する経路となり，物質が局所的な領域に拡散しやすくなる．以上のように，拡散問題と力学の損傷問題は両者が双方向に連成する現象であり，

2 拡散膨張・不連続面進展の連成解析

材料劣化の微視的なメカニズムを解明していくには，連成現象までを再現可能なシミュレータが必要となる．

ASR とはコンクリート材料の母材であるモル
タル内部のアルカリイオンと介在物である骨材がそこで本研究では，まずコンクリート材料のさ反応し，骨材表面にゲル状の物質が生成されるこ

まざまな劣化要因の中から ASR を取りあげ，連とで内部膨張が生じ，この内部膨張に伴い材料界成解析を実施することで，ASR 現象の特徴的な損面のはく離，あるいは母材内部に微視的なひび割傷である亀甲状のひび割れパターン（Fig.1 を参れが進展していくものと考えられている．この一照）を再現することを目標とし，コンクリート材

連の流れをモデル化するものとした．

料をモルタルと骨材，そして両者の界面の 3 相に48 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

コンクリート中へのイオンの浸透には拡散，移流，吸着などの現象が考えられるが，本研究においてはこの力を駆動力とした非線形問題を解く．

いては拡散現象のみを考慮するものとした．基本
的には，非定常拡散解析と内在物膨張に伴う不連続面進展解析とも有限要素法で解析を行い，この両者を組み合わせることで，拡散膨張を考慮した
不連続面進展解析手法の構築を行うことにした．
このコンクリートのアルカリ骨材反応を想定した連成解析の手順を図 1 に示す．
解析手順としては，まず非定常拡散問題を解き拡
散物質の空間分布を予測する．次に，濃度の空間分
布の結果を基に膨張力を決定する．この際，膨張力2.2 損傷モデルによる不連続面の表現
損傷モデルでは連続体損傷力学を導入し，損傷
変数 D を用い，要素剛性（材料割線係数）を段階的に減少させる．損傷変数は 0≦D≦1 であり，
D=0 のときには健全な状態を示し，D=1 は最終的な破壊状態を表す．損傷に伴う微小空隙の発達は材料の剛性低下を引き起こすため本研究では弾性係数の低下によって損傷状態を表わす．
D=によって引張り応力が基準値を超え不連続面と判定される領域（要素）は，拡散係数の高い仮想空隙領域に置換し，再び拡散問題を解く．以上の手順を繰り返すことで，浸透・拡散に伴う不連続面進展解析を実施した１)．以下ではその手法を概説する．

E0 − EE0(2)

E0 は非損傷状態の弾性係数，E は損傷後の弾性係数である．Ce を一般的な等方弾性テンソルとす
ると，損傷を考慮した材料構成則は以下のように規定される．

NON-STATIONARYDIFFUSION ANALYSIS=
σ (1 − D )Ce : ε e(3)concentration of ion

コンクリートは引張り応力に弱い材料であり，COUPLING ANALYSIS ①
next step

圧縮強度に比べて引張強度は，約 1/10 程度である．

Estimation of expansion force
from concentration of ion

そこで，圧縮と引張強度の相対的な影響度を考慮

expansion force

した相当ひずみを用いて破壊損傷を定義すること

DISCONTINUOUS SURFACEDEVELOPMENT ANALYSISが望ましい．本研究では Peerlings ら 2)が提案しcrack propagation

た圧縮域と引張域の強度比を考慮した相当ひずみ

COUPLING ANALYSIS ②(4)の両者を用いることにした．

Element determined as crack
is displaced for porous material

図1

ε eq =

拡散膨張・不連続面進展の連成解析フロー

2.1 ASR 反応に伴う骨材膨張のモデル化

m −1
I1
2m(1 − 2ν )2

1  m −1 
2m+
I1  +J
2m  1 − 2ν 
(1 + ν )2 2

(4)

ここで，I1 はひずみの 1 次不変量，J2 は偏差ひず

アルカリシリカ反応では，コンクリート内のアル

みの 2 次不変量であり，m はコンクリートの圧縮

カリ反応性骨材と微細空隙中のアルカリ溶液が化強度と引張強度の比，νはコンクリートのポアソ学反応することにより生成するアルカリシリカゲ

ン比を示す．

ルが吸水，膨張し骨材周辺からひび割れが進展する．
本研究ではアルカリシリカゲルの吸水による体積膨張を骨材の体積膨張として表現した．具体的には，骨材要素のみに次式に示すように濃度に比例した

この相当ひずみを用い，損傷の進展則に従うも
のとした．
=
D 1−

κ0
[1 − A + A exp{− B(κ − κ 0 )}]κ(5)膨張ひずみを与えることにした．

ここで A，B は損傷の進展を表すパラメータ，κ

{ε }= {εは材料が過去に受けた最大の相当ひずみである．

c

c
x

c
c
ε cy ε zc γ xy
γ cyz γ zx

= {αc αc αc 0 0 0}T

}

T

(1)

κがκ 0 となると損傷が開始するものとし，対応して損傷変数 D は非ゼロの値を持ち始め，最終的にここで，αは膨張係数，cはイオン濃度を表す．このは完全な損傷状態を示す 1.0 に漸近する．

膨張ひずみをもとに膨張力を評価し，力学計算にお京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 49

2.3 損傷係数による拡散係数の変動
先に説明した損傷モデルを用いれば，微視的なクラックが成長することで段階的に剛性を低下していく過程を表現できる．その損傷係数を参照しながら，拡散係数も空隙に相当した大きな値c Bへと段階的に変化させることにした．具体的には，損傷係数を用いて以下の式により損傷後の拡散係数cDを与え

図 3 近接領域とのデータ通信るものとした．
=
cD c + D(cB − c )

(6)
30000

180
26878

3 メモリ分散化並列計算手法

120
100

15000
80
10000

60
6828
40

5000

3635

2104

析 3)を前提としている．この特徴を活かし，単純

20
1172

657

0

1(p1t1)に各計算ノードが担当する要素数を均等に分割す

4(p1t4)8(p1t8)381

255

16(p1t16) 32(p2t16) 64(p4t16) 128(p8t16)256(p64t4)

並列度るように，要素ベースで３次元領域分割を行った

図 4 並列化効率(図 2 参照)．なお，計算過程においては，最大で，面で接し合う領域間（６面），線で接し合う領域間

200

3.5

tuned

180

（各稜線の 12 線），点で接し合う領域間（各頂点

org比

3

160

の８点）での 26 領域間での通信が必要となる（図

2.5

140

メモリ量（MB/proc.)

3 参照）．共同研究制度の支援を受けてチューニン
グした結果として，並列化効率を図 4 に示し，またメモリ分散化したことにより各計算ノードが負担するメモリ使用量が軽減した結果を図 5 に示す．

120

2

100
1.5

80
60

1

40

なお，計測には 50×50×50 要素分割した立方体

20

形状以のモデルを用いた．
ここでは最大 64 プロセ

0

0.5

0

p1

p2

ス×4 スレッド並列のハイブリッド並列まで行っ

p4

p8

p16

p32

p64

p128

プロセス並列度たが，良好な並列化効率・省メモリ対策が実施で

図 5 省メモリ化

きていることが確認できる．

4

解析事例
上記で説明した解析手法を用い，3 次元コンク

リートモデルを解析した結果を報告する．図 6 に示す解析モデルは 500×500×50mm のコンクリー
ト板を想定したものであり，内部に完全球形の骨図 2 領域分割概念図

材をランダムに配置したモデルである.なお，
要素
間隔を 1mm のボクセル要素によりモデルを作成したため，総要素数は 1250 万である．

50 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University0org. シリアル（p1t1）比（速度向上）

造格子状に規則配置した要素を用いた有限要素解

20000

org.比 メモリ量を作成することを想定し，ボクセルと呼ばれる構

140

elapsed time (sec)

解析コードは，材料の断面画像から解析モデル

160
25000

ム高度化共同研究支援事業によりその高度化・高速化を実施した． 高度化の成果として，数千万か
ら億単位の要素を用いた解析が可能となり，実験と一対一のスケールにて比較することが現実的にyなってきた.
zx

サイズ: x=500(mm), y=500(mm), z=50(mm)
1ボクセル: 1mm3(12,500,000要素)
ランダムに球形骨材を配置
拡散係数
モルタル (青) : K=1.0×10-8 cm2/sec
骨材(白) : K=1.0×10-12cm2/sec

500days

図 6 3D コンクリート解析モデル
D=1.0

解析に用いた物性値は表-1 にまとめて示す．その他，損傷モデルのパラメータは A=0.99，B=100，
m=10 とした．境界条件としては，z=0 の xy 平面
以外，全面の変位を拘束し，非拘束面である xy

D=0.0

平面(z=0)から拡散物質を浸透させるものとした．

1,250days

表-1 材料パラメータ一覧
弾性定数

ポアソン

κ0(損傷開始相

(GPa)

比

当ひずみ)

モルタル

20

0.25

2.0×10-4

界面

20

0.25

5.0×10-5

骨材

60

0.25

―

2,250days

2,000days(a) 自由表面上での損傷変数(b) 損傷変数1の等値面(内部損傷状況)

図 7 解析結果
解析結果として，表面上の損傷分布と内部の損傷分布を図 7 に示す．
同図から，変位を拘束せず，
アルカリイオンを与えた表面付近の骨材から膨張

参考文献
1) 渡邉茜，浅井光輝，損傷モデルの概念を導入が始まり，500 日後程度からその周辺で界面割れしたボクセル FEM による物質拡散とひび割が生じ，1250 日後程度からは界面割れが母材であれ進展問題の連成解析,計算工学論文

るモルタルへと進展し，骨材表面での割れを連結するようにひび割れが進展し始め，
2000 日後には，集,No.20130007，2013.
2) R. H. J. Peerlings, R. de Borst, W. A. M.

実際にも観測されるような亀甲状の割れが定性的

Brekelmansに表現することができた．

Gradient-enhanced damage modeling of
concreteandfracture,

M.

G.

Mech.

D.

Geers,

Cohes.-Frict.

Mater., 3, pp.323-342, 1998.

5 結語3) 浅井光輝，山岸道弘，寺田賢二郎，永井学志，

これまでに，非定常拡散解析と内在物膨張に伴非局所型有限要素法の開発とその破壊挙動解

う不連続面進展解析とを組み合わせた連成解析手

析 へ の 適 用 ， 土 木 学 会 論 文 集 , No.759,

法を開発し，コンクリートのアルカリ骨材反応のpp.233-245, 2004.

損傷メカニズム解明を試みてきた．今回は京都大学学術メディアセンターの企画しているプログラ

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 51

スーパーコンピュータ共同研究制度（大規模計算支援枠）研究報告

Synchronized Molecular Dynamics 法による高分子潤滑の解析
安田修悟
兵庫県立大学大学院シミュレーション学研究科

本稿では、最近、著者らが開発した Synchronized Molecular Dynamics（SMD）法 [S.Yasuda and R.
Yamamoto, Phys. Rev. X 4, 041011 (2014)] についての解説とそれを用いて 2 平板間の高分子液体の潤滑挙動を解析した結果について紹介する。SMD 法では、多数の分子動力学（MD）セルを流体の要素に割り当て、各流体要素おける局所的な物理量を MD 法によって計算する。しかし、ある
一定の時間間隔で、システム全体のマクロ物理量（エネルギーや運動量）の輸送方程式が満たされるように、隣接する MD セル間において運動量とエネルギーの交換を行う。これによって、任意の分子モデルを基に、巨視的な移動現象を解析することができるようになる。SMD 法による高分子潤滑の解析では、潤滑中に生じる粘性発熱が高分子液体のレオロジー特性と内部構造にどのように影響するのかを詳細に調べている。せん断流・発熱・内部構造が互いに複雑に関係し合った結果として、せん断流による変形が支配的となる領域と温度上昇による影響が支配的となる領域との間に、興味深い転移挙動があることが明らかにされた。

1

はじめに

開発は、
工学的にも理学的にも重要な課題である。
このような課題に対して、分子シミュレーション

分子動力学（MD）シミュレーションは、複雑と連続体シミュレーションを双方向に接続してシ液体の種々の輸送係数や内部構造などを解析する

ミュレーションをするマルチスケールモデリングのに有効な手段である。MD 法では、液体を構成が一つの有効な解決策として期待されている。[4]する分子をモデル化し、多数の分子の運動を計算

本稿では、最近、著者らが開発した Synchronized

[1,2]

する。

液体の物性値を求める場合には、通常、1 辺が数ナノメートル程度の周期境界条件を考え

Molecular Dynamics（SMD）法[5]を用いて高分子潤滑の問題を解析した結果について紹介する。

た微小なMD セルが用いられる。
また、
最近では、

以下では、具体的な問題設定を行い、その具体

ナノ流路（流路幅が数 10 ナノメートル程度）にお的な解法として SMD 法の解説を行う。高分子潤

ける複雑液体の流動を直接MD 法によってシミュ滑の解析では、2 平板間のせん断流れによる粘性[3]

レーションする研究も行われている。

発熱が、高分子液体のレオロジー特性や内部構造

MD 法は、任意の分子モデルに基づいて解析すにどのように影響するのかについて、文献[5]で得ることが可能であるので、新奇機能性材料の開発られた結果を中心に紹介する。最後に、全体のまやナノ流体技術における種々の解析に役立つと期とめと SMD 法の適用における技術的、概念的な待されている。しかしながら、マイクロスケール

注意点について言及する。

を超えるシステムに対しては、計算量が膨大になるために、計算機性能が発達した今日においても、

2

問題設定

まだまだ現実的にはMD 法を適用することは不可能である。複雑な分子構造を持つ、高分子や生体

2 平板間にある高分子液体を考える。平板は一分子からなる複雑液体の巨視的な流動を、任意の様一定の温度 𝑇𝑇𝑇𝑇0 に保たれており、時刻 𝑡𝑡𝑡𝑡 = 0 で分子モデルを用いてシミュレーションする方法の52 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

片側の平板にせん断応力𝜎𝜎𝜎𝜎0 を加える。図１参照。

高分子液体は、Kremer-Grest の高分子モデル[6]を用いた、ビーズを 10 個だけ繋げた短い高分子鎖から構成される。
平板間の距離が十分に大きいと、平板の動きによって駆動されるせん断流による粘性発熱によって、平板間に不均一な温度分布（温度上昇）が生じる。本稿では、平板間の距離が、10 マイクロメー
トル程度の場合を考える。このとき、一般的な潤滑油に対して、歪速度が 105 s-1 程度の高速せん断

図１：問題設定流において、油の粘度が有意に変化するだけの温度上昇が生じることが、後に定義する無次元パラ

3 Synchronized MD 法

メータによって予測される。
発熱を伴う場合の、2 平板間の高分子液体に対

本節では、SMD 法について解説する。
図 2 参照。

するマクロな輸送方程式は、以下のように書くこ

前節で述べた問題では、平板に垂直な方向に温度、とができる。以下では、𝑥𝑥𝑥𝑥を平板の移動する方向、応力、流速といった巨視的な物理量が空間的に変𝑦𝑦𝑦𝑦を平板に垂直な方向とする。

ρ0

𝜌𝜌𝜌𝜌0

2

𝜕𝜕𝜕𝜕𝛾𝛾𝛾𝛾̇ 𝜕𝜕𝜕𝜕 𝜎𝜎𝜎𝜎𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥=
𝜕𝜕𝜕𝜕𝑡𝑡𝑡𝑡𝜕𝜕𝜕𝜕𝑦𝑦𝑦𝑦 2𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕
𝜕𝜕𝜕𝜕 2 𝑇𝑇𝑇𝑇
= 𝜎𝜎𝜎𝜎𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥 𝛾𝛾𝛾𝛾̇ − 𝜆𝜆𝜆𝜆 2𝜕𝜕𝜕𝜕𝑦𝑦𝑦𝑦
𝜕𝜕𝜕𝜕𝑦𝑦𝑦𝑦

化する。SMD 法では、高分子液体の局所的な温度(1)と応力をMD シミュレーションによって計算する。

(2)

流体要素に割当て、各流体要素における密度と歪ここで、𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾は歪速度、σxy はせん断応力、𝑇𝑇𝑇𝑇は温度、即ち、複数の MD セルを、物理量を求めるべき各速度を拘束条件として、非平衡 MD シミュレー
ション（SLLOD 法[2]）によって各流体要素の物理

λは熱伝導係数、𝜕𝜕𝜕𝜕は単位質量当たりの内部エネル量を計算する。当然、非平衡 MD シミュレーショ

は、高分子液体のマクロ物理量は平板に沿う方向

このとき、計算領域に疎らに割当てられた MD セには一様一定であると仮定している。

ルは、ある一定の時間間隔で、運動量とエネルギー

ギー、ρ0 は密度（一様一定）である。また上式で粘性発熱による温度上昇は、式(2)の右辺第 1 項

ンでは、高分子の内部構造も同時に求められる。

の輸送方程式が局所的に満たされるように、隣接と第 2 項の大きさの比によって決定される。従っする MD セル間で、運動量とエネルギーの交換をて、粘性発熱によるレオロジー特性の変化を調べ行う。即ち、一定の時間間隔𝛥𝛥𝛥𝛥𝑡𝑡𝑡𝑡で、各セルの局所る場合には、次の Nahme-Griffith 数 Na が重要な無的な歪速度と温度が運動量とエネルギー方程式を次元パラメータとなる。

満たすように補正される。

𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 =𝜎𝜎𝜎𝜎0 Γ̇𝐻𝐻𝐻𝐻2𝜆𝜆𝜆𝜆|𝜕𝜕𝜕𝜕log(𝜂𝜂𝜂𝜂0 )/𝜕𝜕𝜕𝜕𝑇𝑇𝑇𝑇0 |−1(3)

ここで、η0 は温度T0 での高分子液体の粘度を表しており、式(3)の分母に含まれる∆T = |𝜕𝜕𝜕𝜕log(𝜂𝜂𝜂𝜂0 )/𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕0 |−1 は高分子液体の粘性が十分に変化するのに必要な温度上昇を表す。即ち、Na>1 ではせん

断流による粘性発熱によって、高分子液体の粘度が有意に変化することが予測される。Γ̇は、両平板の速度差を平板間距離で除したせん断速度を表す。即ち、Γ̇ = 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑤𝑤𝑤𝑤 /𝐻𝐻𝐻𝐻、𝑣𝑣𝑣𝑣𝑤𝑤𝑤𝑤 は上平板の速度。

図２：SMD 法の概略図。

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 53

各 MD セルによって計算される応力Σと温度Θ

物理量は平板間で空間的に変化するが、本稿では、は次のように巨視的な輸送方程式と関係し、各局所的な物理量の空間平均についての結果のみを

MD セルの歪速度と温度補正（運動エネルギーの紹介する。

補正）が計算される。式(1)を時間ステップ𝛥𝛥𝛥𝛥𝑡𝑡𝑡𝑡だけ

熱伝導率をλ = 150とし、平板に加えるせん断応積分する。
𝛾𝛾𝛾𝛾̇ 𝑛𝑛𝑛𝑛 (𝑦𝑦𝑦𝑦) = 𝛾𝛾𝛾𝛾̇ 𝑛𝑛𝑛𝑛−1 (𝑦𝑦𝑦𝑦)

1 𝜕𝜕𝜕𝜕 2 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛+�Σ [𝜏𝜏𝜏𝜏; 𝛾𝛾𝛾𝛾̇ 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 (𝑦𝑦𝑦𝑦)]𝑑𝑑𝑑𝑑𝜏𝜏𝜏𝜏𝜌𝜌𝜌𝜌0 𝜕𝜕𝜕𝜕𝑦𝑦𝑦𝑦 2 (𝑛𝑛𝑛𝑛−1)Δ𝑡𝑡𝑡𝑡 xy(4)によって𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 の歪速度の下に非平衡 MD によって計算される応力Σxy と置換えられる。

隣接するMD セルの温度からフーリエ則にしたがって各 MD セルに流れ込む熱量を計算し、それを用いて各MD セルにおける運動エネルギーの補正を行う。即ち、一定の時間間隔𝛥𝛥𝛥𝛥𝑡𝑡𝑡𝑡で、各 MD セルの運動エネルギーを次のように計算されるδΚだけ補正する。

=−

𝜆𝜆𝜆𝜆 𝜕𝜕𝜕𝜕 2 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛�Θ[𝜏𝜏𝜏𝜏 ; 𝛾𝛾𝛾𝛾̇ 𝑛𝑛𝑛𝑛−1 (𝑦𝑦𝑦𝑦)]𝑑𝑑𝑑𝑑𝜏𝜏𝜏𝜏𝜌𝜌𝜌𝜌0 𝜕𝜕𝜕𝜕𝑦𝑦𝑦𝑦 2 (𝑛𝑛𝑛𝑛−1)Δ𝑡𝑡𝑡𝑡

力σ0 を様々に変化させて計算を実行した。
図 3 に、平板で測定されるレオロジー特性と高分子液体の温度変化の関係を示す。
図3(a)には温度一定のMD
シミュレーションによって計算される粘性係数がここで、式 (1) 右辺のせん断応力𝜎𝜎𝜎𝜎𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥 は MD セルδΚ(y)平板温度を𝑇𝑇𝑇𝑇0 = 0.2、平板間距離を𝐻𝐻𝐻𝐻 = 2500、(5)

式(5)は、エネルギー輸送方程式(2)の右辺第二項の時間積分に対応しており、Θ[τ]は各 MD セルで計算される瞬時の温度を表している。一方、式(2)の右辺第 1 項は、非平衡 MD シミュレーションに
よって自動的に計算される。
（このエネルギー補正の方法は、式 (2)で記述される内部エネルギーの変化に対して、熱流量によってもたらされる部分比較のため表示されている。温度一定の MD は、
熱伝導係数が無限に大きい場合に対応する。𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁が小さいところでは、両者に大きな差が現れないが、𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 > 1で、シアシニングの様子が大きく異なることが分かる。また、図 3(b)から、𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 > 1で歪速度Γ̇ の増加とともに急激な温度上昇が起こることが分かる。𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 > 1では、粘性発熱による温度上昇

がレオロジー特性に大きく影響していることが考えられる。
図 4 にΓ̇と高分子液体の内部構造の関係を示す。
𝑄𝑄𝑄𝑄𝛼𝛼𝛼𝛼𝛼𝛼𝛼𝛼 は高分子の配向テンソルのαβ成分を表す。
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 < 1では、Γ̇が大きくなると伴にせん断方向に引伸ばされ、
特定の方向に配向することが分かる。
しかし、
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 > 1では、この傾向が完全に逆転する。

これは、𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 > 1では、高分子液体の温度上昇の影

響が支配的になるためと考えられる。即ち、𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 > 1では、Γ̇が大きくなると伴に温度が上昇し、高分子鎖の構造は分子の熱運動によってランダムで一様な構造を回復する。

は、分子の内部構造によって決まるポテンシャル
エネルギーよりも分子の運動エネルギーの変化により早く伝わることを前提としている。
）
以上、式(4)、(5)によって計算される歪速度とエネルギー補正を一定の時間間隔で各MD セルに課すことで、全ての MD セルは、系の運動量とエネ
ルギーの輸送方程式を満たすように同期される。

4 計算結果以下では、全ての物理量を Lennard-Jones ポテン
シャルの特徴量を用いて無次元化された無次元量で表す。
また本稿では、定常問題のみを扱うため、結果で示される物理量は全て、定常状態における長時間の時間平均が取られた値が示されている。

54 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

図３（文献[5]からの引用）：粘性係数と温度の変化。図の下矢印は、Na 数が 1 になる歪速度を示す。また、図(a)の*印は、温度一定の MD で計算した結果、□は SMD で計算した結果を示す。

図４（文献[5]からの引用）：内部構造（配向テンソル）の歪速度に対する変化。

図５（文献[5]からの引用）：応力光学特性。+, x,

図 3 で示される温度上昇と、図 4 で示される構
造変化の結果をもとに、図 5 において、高分子液*印は、温度一定の MD で計算した結果を表す。
SMD 計算の結果では、歪速度Γ̇を大きくしたと体の応力光学特性を表示する。ここで、温度一定があることが分かる。

きに線形の応力光学特性への re-entrant な転移のMD シミュレーションの結果を比較のために示す。温度一定の MD シミュレーションは、系の温度が T=0.2、0.4、1.0 に対して実行し、それぞれの5 まとめ

温度に対する結果についてプロットしている。温

本稿では、最近、著者らが開発した SMD 法を

度一定の MD では、温度が異なる場合にも同一の用いて高分子液体の粘性発熱を伴う潤滑問題の解

応力光学特性曲線を与えることが分かる。この曲

析に適用した例を紹介した。
潤滑において発熱は、

線は、𝑄𝑄𝑄𝑄𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥 の値が小さい場合には線形、𝑄𝑄𝑄𝑄𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥 の値が基本的に重要な問題である。しかし、強いせん断

一方、SMD 法の結果は、従来の温度一定の MD

響されるのかはこれまでの解析方法では取扱うこ

シミュレーションとは、大きく異なる振舞いを示とが難しい問題であった。Na 数の定義式(3)から大きい場合には非線形であり、歪速度の増加とと流下において、高分子液体の内部構造が、せん断もに単調に右肩上がりの曲線を描く。

による変形と発熱による温度上昇にどのように影す。𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 < 1の場合には、温度一定の MD と同様も分かるように、粘性発熱による温度上昇の効果増加とともに温度上昇の影響が支配的になり、縦研究で解析した問題は、マクロな移動現象とミク軸の値（𝜎𝜎𝜎𝜎𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥 /𝑇𝑇𝑇𝑇）も横軸の値（𝑄𝑄𝑄𝑄𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥 ）も共に減少し、ロな分子運動が強く相互作用する問題の代表的な境に、せん断変形が支配的な領域と温度上昇が支

マクロが強く相互作用する物理的な難問題に対しに歪速度の増加とともに、右肩上がりに線形の関は、システムサイズが大きいときに高分子液体の係を示す。しかし、𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 > 1の領域では、歪速度のレオロジー特性と内部構造に強い影響を残す。本右肩下がりに線形の関係を示す。即ち、𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 = 1を一例と言える。本研究では、このようなミクロと配的な領域の転移が起こるが、応力光学特性におて、SMD が有効であることを具体的に示すことがいては線形関係がいずれの領域においても成立すできた。実際に、図 5 で得られた結果は、一見、る。

複雑に見える複雑なレオロジーと温度と内部構造の関係の背後に、単純な線形の応力光学特性が成り立つことを示すものであり、物理的に興味深い結果である。
また SMD 法では、複数の MD セルがある一定の時間間隔において互いに独立に計算が実行され京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 55

るため、各 MD セルに一つの CPU ソケットを割巨視的な輸送方程式によって数値計算される。こ当てるようなプロセス並列コードを組むことにのため、メッシュ間隔∆𝑥𝑥𝑥𝑥は、流体の巨視的な振舞

よって、ほぼ理想的な並列化効率を得ることがでいを十分精確に数値計算できるように小さくとらきる。さらに、各 MD セルでは、スレッド並列をなくてはいけない。

実行することによって、効果的なハイブリット並

SMD 法の適用にあたっては幾つかの注意点も列計算も可能である。このように SMD 法は最近必要であるが、SMD 法は、ミクロとマクロが強くの大規模並列計算機との親和性が非常に高いとい相互作用する複雑流体の問題に対して有効な新しう大きな利点がある。

いシミュレーション法であり、また、今後ますま

本稿では、文献[5]の研究成果をもとに、SMDす普及することが予想される大規模並列計算機と法の計算手法と解析結果についてここまで紹介しの親和性が高いという重要な特徴を持っている。

てきた。文献[5]では、これらの結果に加えて、SMD

これらの利点を活かし、SMD 法が今後の複雑流体法の適用における技術的な注意点や適用範囲を調のシミュレーションにおける一つの重要な方法とべるための具体的な数値試験も行われている。本なるように、更に開発を続けていきたいと考えて稿では、その詳細な結果は省略するが、本稿の最いる。

後に、数値試験によって明らかにされた SMD 法の技術的・概念的な注意点を３つ述べる。

文献

一つ目は、時間間隔∆𝑡𝑡𝑡𝑡の設定に関しての条件である。時間間隔∆𝑡𝑡𝑡𝑡は、MD セル間の距離∆𝑥𝑥𝑥𝑥に対し[1]

Simulation of Liquids (Oxford University Press,て粘性力が伝達される時間よりも小さくとる必要
2がある。即ち、∆𝑡𝑡𝑡𝑡 < ∆𝑥𝑥𝑥𝑥 /2𝜂𝜂𝜂𝜂が満たされる必要がある。これは、運動量輸送方程式を陽解法で数値

M. P. Allen and D. J. Tildesley, Computer
New York, 1989).

[2]

D. J. Evans and G. Morris, Statistical

的に解く際の安定性問題と関係しているが、SMD

Mechanics

法では粘性係数ηが自律的に変化するため、この(Cambridge University Press, New York,

条件が満たされないと、数値計算が破たんし実行

2008).

不可能になるのではなく、むしろ上の条件を満た

[3]

of

Nonequilibrium

Liquids

B. H. Kim, A. Beskok, and T. Cagin, “Viscous

すように局所的な粘性係数が “偽の値”を持つこ

Heating in Nanoscale Shear Driven Liquidとになる。二つ目は、SMD 法で生じるノイズが巨Flows”, Microfluid. Nanofluid. 9, 31 (2010).

視的な温度分布に与える影響についての問題であ[4]

G. Karniadakis, A. Beskok, and N. Aluru,

る。せん断速度が小さい場合、せん断応力の値にMicroflows and Nanoflows Fundamentals and

比してノイズの割合が大きくなる。このとき、定Simulation (Springer, New York, 2000).

常状態において、流速分布は、長時間の平均を取[5]

S. Yasuda and R. Yamamoto, “Synchronized

ることによってノイズの影響を取り除くことがで

Molecular-Dynamics

きるが、温度分布は、長時間の時間平均ではノイMacroscopic Heat and Momentum Transfer:

ズを取り除くことができない。このことは、せん

An apprication to Polymer Lubrication”, Phys.

断が小さい場合の解析解との比較によって明らか

Rev. X 4, 041011 (2014).

にされた。従って、せん断が小さい場合に精確に[6]

Simulation

via

K. Kremer and G. S. Grest, “Dynamics of

温度場を求めるためには、MD セルでの粒子数をEngangled

多くすることが必要となる。三つ目は、MD セル

mMolecular-Dynamics Simulation”, J. Chem.

の大きさ𝑙𝑙𝑙𝑙𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀 とセル間∆𝑥𝑥𝑥𝑥についての点である。

Phys. 92, 5057 (1990).

SMD 法では、各 MD セル内では流体の慣性や対流の無い一様な状況を考える。このため、MD セルのスケールでの局所レイノルズ数は、十分に小さくする必要がある。一方で、粘性散逸を含む流体の巨視的な振舞いは、メッシュ間隔∆𝑥𝑥𝑥𝑥の精度で56 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

LinearPolymer

Melts:A

解説

Cray Reveal によるスレッド並列化
武田 大輔
クレイ・ジャパン・インク

1 はじめに2 準備

近年は CPU のマルチコア化が進み、スレッド並

本節では、Reveal を使用するために必要な準備

列処理は HPC の分野に限らず広く一般的にそのについてご説明します。対象となるソースプログラ

重要性を増しています。HPC 分野でも、MPI 等でムが既に存在する (ここでは myprog.[c|cc|f] と既に分散メモリ並列化が実装されているアプリ

します) ものと仮定します。

ケーションに対して、その通信オーバーヘッドを低減するなどの目的でスレッド並列化を加えた、いわゆる「ハイブリッド」並列処理が一般的になってきていますし、GPU やインテル社の MIC アーキテ
クチャ等の多数のコア (演算装置) を備えた「アクセラレータ」と呼ばれるハードウェアにおいては、
その性能を引き出すためにスレッド並列化を行うことが必須要件となっています。
本稿でご紹介する Cray Reveal (以下、単にReveal とします) は、
クレイ社製コンパイラがソー

2.1 ソースコードのバックアップ
Reveal は自動でソースコードに変更を加えてOpenMP 指示行を追加するソフトウェアですので、失敗したときにいつでも元に戻せるよう、ソース
コードのバックアップを取っておくことをお勧めします。

2.2 X Window System 環境の準備

スコードを解析して得られた情報と、Cray Pat とReveal は GUI によって操作を行うアプリケー

呼ばれる性能解析ツールによるプロファイル情報ションですので、X Window System が必要です。

を組み合わせ、OpenMP プログラミングを支援す

サブシステム D で X Window System を使用するための開発ツールです。前述のスレッド並列化のる方法については [1] をご参照ください。

潮流の中で開発された比較的新しいツールでまだ発展途上のものですが、OpenMP に不慣れな方の補助としてお使いいただけるだけでなく、既にOpenMP をよく使用されている方が時間のかかる作業を自動化するツールとしても活用していただ
けるものと考えられます。以下では、スーパーコン
ピュータシステム・サブシステム D を想定して、2.3 modulefile のロード
サブシステム D では module というコマンド
で modulefile と呼ばれる設定ファイルをロードすることによって、使用するコンパイラやライブラリへのパスや、一部のコマンドでは自動で指定される

Reveal を使うための準備から実際に OpenMP 指オプション等を制御するようになっています。した

示行を挿入するまでの一連の手順を解説します。な

わせて module コマンドの設定を行うことが重要

お、Reveal はサブシステム A および E でも利用可能です。

がって、まずはこれから使用するソフトウェアに合です。
Reveal は 、 ク レ イ 社 製 コ ン パ イ ラ (Cray
Compiling Environment、以下「CCE」とします)を使用しますので、PrgEnv-cray モジュールがロー京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 57

ドされていることをご確認ください。通常の設定でCray Pat でプロファイルを取るには再ビルド (コは、サブシステム D にログインした時点でデフォ

ンパイル) が必要ですが、特に Reveal 用のプロ

ルトでロードされています。

フ ァ イ ル を 取 る 際 に は コ ン パ イ ル 時 に -hprofile_generate というオプションを指定してくだ$ module list

さい。なお、-h の後のスペースはあってもなくてもCurrently Loaded Modulefiles:

かまいませんので、-hprofile_generate と書いても(中略)同じ意味になります。他の –h オプションについて

22) PrgEnv-cray/5.2.25

も同様です。

もし、PrgEnv- で始まる名前のモジュールが$ cc -h profile_generate myprog.c # C

PrgEnv-cray でない場合は、module swap コマン$ CC -h profile_generate myprog.cc # C++

ドで切り替えることが可能です。例えば、いま$ ftn -h profile_generate myprog.f # Fortran

PrgEnv-intel (インテルコンパイラ用のプログラミ
ング環境) がロードされている状態であるとすると、

このオプションは、通常の Cray Pat の使用方法では不要ですが、これを指定することによって$ module swap PrgEnv-intel PrgEnv-cray「ループ単位の」実行時間が記録されるようになり、この情報に基づいてどのループを並列処理するかとすることで、CCE のプログラミング環境に移行を決定します (3.5 節でご説明します)。但し、このすることができます。さらに、Cray Pat と Reveal

オプションによってループの最適化が変化し、通常を使用するために、
perftools モジュールをロードし実行時の実行時間とは差異が生じる可能性があります。

ますので、あくまで目安程度の値とお考えください。
なお、分割コンパイルをされている場合は、生成$ module load perftools

された *.o ファイル (オブジェクトファイル) を必
ずとっておくようにしてください。これらは以下でなお、本稿で前提とするバージョンは、CCE 8.3.0、
perftools 6.2.0、Reveal 2.0.0 であり、本稿執筆時点ご説明する pat_build / pat_report の際に必要となります。

ではサブシステム D のデフォルトとなっています

次に、pat_build というコマンドで実行形式プロ

が、他のサブシステムや将来のソフトウェア更新にグラムを「プロファイル取得用」に変換します。そよってバージョンが異なることもありますので、ごの際、-w オプションを指定してください。これは利用の際にはご確認ください。

「トレーシング (tracing) を行う」という意味です

2.4 Cray Pat によるプロファイル
プロファイルとは、プログラムの各部分でどのくらい実行時間がかかっているかを調べたもので、通常は関数単位や行単位で計測した実行時間や IP
サンプリング数で表されます。Reveal を使用するために必須ではありませんが、最適化や並列化を行うにあたって「どこに時間がかかっているか？」というのは重要な情報ですので、通常はこれらの作業を始める前にプロファイルを取るという手順が行われます。
サブシステム D では、Cray Pat というプロファ
イラが用意されていますので、これを使用します。

58 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

が、詳細は [4] [5] をご参照ください。
$ pat_build -w myprog
すると、myprog+pat という別の実行形式ファイルが生成されます。これを実行することでプロファイルを取得します。実行は通常通りの方法で行ってください。システム D での実行に不慣れな方は[2] をご参照ください。
もし、入力データの大きさ等を調整できる場合、あまり小さすぎるデータでプロファイルを取ることは避け、できるだけ実用的なデータでプロファイ
ルを取ることをお勧めします。データのサイズによって実行に時間のかかる部分が大きく変わってさい。ふだん他のコンパイルオプションを指定してしまうことがあり得るからです。また、それでは実いる場合には、それらも同じように指定してくださ

行時間が長くなりすぎてしまう、という場合には、

い。

たとえば繰り返し回数、実行ステップ数等が調整で-h wp (whole program) というオプションは、分きるものであれば、これを調整して実行時間が適切

割コンパイルをしている際に、ファイルをまたがっになるようにしてください。これも、あまりステッ

た手続き間解析 (Inter-Procedural Analysis, IPA)

プ数を小さくしてしまうと初期化と終了処理ばかを行うというオプションで、主に関数・サブルーチ

りが目立ってしまうということになるかもしれま

ンのインライン展開に効果があります。後述するよせんので、それなりの回数は実行するようにした方

うに、ループ中の関数・サブルーチン呼び出しをイがよいでしょう。

ンライン展開することは重要ですので、分割コンパ

さて、実行が終了すると、.xf という拡張子を持つ

イルによってビルドされるプログラムに対してファイルが生成されているはずです。これをReveal を使用する際には -h wp を指定すること

pat_report というプログラムで処理します。

をお勧めします。

$ pat_report *.xf > patreport.txt

先に進む前に、プログラムライブラリについての注意点をいくつかご説明しておきます。

これを実行すると、patreport.txt というファイルに

まず、プログラムライブラリは、ソースコードがテキスト形式のレポート (本稿では参照しません)

変更されたら必ず作り直す必要があります。もしが出力され、さらに .xf というファイルが .ap2 とmake 等でビルドを自動化している場合には、いう拡張子のファイルに変換されます。この ap2

clean 時にプログラムライブラリも削除するようにというファイルが Reveal への入力となります。

しておいた方がよいでしょう。また、分割コンパイ
ルしている場合には、必ずすべてのコンパイルおよ

2.5 プログラムライブラリ

びリンクにおいて同じプログラムライブラリを指対象となるプログラムを Reveal に読み込ませるためには、「プログラムライブラリ (programlibrary)」というものを作成する必要があります。ラ

定する必要があります。すべてのソースファイルが単一のディレクトリに含まれている場合にはあまり問題ないと思いますが、ファイルによってディレ

イブラリというと *.a とか *.so とかの拡張子をクトリが分かれている場合にはプログラムライブ

持ったファイルを連想しがちですが、ここでいう

前節の手順で「Cray Pat によるプロファイル」を「プログラムライブラリ」とは、コンパイラがプログラムを解析して得られた情報を保存しておく

ラリの指定は絶対パスで行う必要があります。
取られた方は、その際のビルドでプログラムライブ

ディレクトリのことで、CCE 専用の用語です。プロ

ラリを作成してしまえばよい、とお考えになるかも

グラムライブラリを作成するには、コンパイラオプ

は、先述した通り -h profile_generate オプション

ションとして -h pl=(ディレクトリ名) を指定します。

しれませんが、これはお勧めできません。その理由によって最適化が変化してしまい、特に関数・サブルーチンがインライン展開されなくなってしまう$ cc -h pl=myprog.pl -h wp myprog.c # C$ CC -h pl=myprog.pl -h wp myprog.cc # C++$ ftn -h pl=myprog.pl -h wp myprog.f # Fortran
この例では、myprog.pl という名前のディレクト
リが作成され、その中にコンパイル情報が格納されます。.pl という拡張子が慣習で使用されますが、特に必要はありませんので、自由に名前を付けてくだことがあるためです。お手数ですが、プロファイル
用のビルドとプログラムライブラリ生成用のビル
ドは分けて行うことをお勧めします。

3 Reveal を使う
3.1 Reveal の起動
さて、以上で Reveal を使う準備は調いましたの

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 59

で、実際に Reveal を起動してみましょう。Reveal

整理されます。また、"Array List" を選択すると、を起動するには、reveal コマンドにプログラムライ

関数ごとに使用している配列名がリストアップさブラリを指定して実行します。

れ、配列名を選択するとソースコード上でその配列がハイライトされるようになります。"Compiler$ reveal myprog.pl

Message" を選択すると、CCE がフィードバック
メッセージを生成した行がリストアップされます。

プロファイルを取得している場合には、ここで同時に ap2 ファイルを指定することもできます。
$ reveal myprog.pl myprog+pat+3218-201t.ap2
但し、ap2 ファイルは後で読み込ませることも可能です。ここでは、前者の方法で起動し、ap2 ファイ
ルは後で読み込ませることにします。正常に起動できると、 図 1 のような画面が表示されます。

図 2 Navigation パネル

3.3 ループマーク
ループマーク (loopmark) とは、コンパイラがループをどのように最適化したかを簡潔に表す記号表記です。例えば、図 3 の 81 行目のループの左側には FVr2 と書かれていますが、これはそれぞれ「F := このループはフラット (サブルーチン呼び
出しがない) である」「V := ベクトル化された」「r2 := 2 回アンロールされた」という意味です。
図 1 Reveal 起動直後の画面

3.2 ナビゲーション
まずは、Reveal 上でソースコードの内容を確認

ループマークの上にマウスカーソルをホバーさせると簡単な意味 ("Vectorized" のような) がツール
チップに表示されます。ループマークの凡例は、メニューの Help → Loopmark Legend で確認することができます。

してみましょう。画面の左側に Navigation という

実は、ループマークは Reveal を使わなくても確パネルがあり、起動時には "Program View" と表示認できます。コンパイラオプション -h list=m

されています (プロファイル情報を読み込ませてい(C/C++ の場合) または -rm (Fortran の場合) をない場合)。これは、プログラム全体を、ソースファ

指定すると、.lst という拡張子のファイルが生成さ

イル、関数・サブルーチン、ループという階層で整れ、その中にループマークと説明が付けられたソー

理してナビゲーションするという意味です。各項目

スコードが出力されます。Reveal では、それをの左にある小さな三角をクリックすると、その項目

GUI 上で確認することができます。

が展開されて子項目が表示されるようになります(図 2)。そして、項目をクリックすると、その項目に該当するソースコード上の内容が右側に表示されます。
"Program View" と表示されているところを"Function List" に変更すると、ソースファイルの階層が表示されなくなり、関数・サブルーチン単位で60 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

れらの合計ではなく、79 行目のループの実行時間として計上されている 54.7308 秒ということになります。

図 3 ループマークの例

3.4 コンパイラフィードバック
Navigation パネルでループを選択すると、画面下方にメッセージが表示されます。これは、コンパイラが生成したフィードバックメッセージで、ループマークの内容を説明したものになっています。

図 4 プロファイル情報の表示例

3.6 変数のスコーピング

メッセージをダブルクリックすると、新しいウィン

前節で時間のかかっているループが特定できま

ドウが開き、そのメッセージの意味のさらに詳しいしたので、これを OpenMP で並列化したいと思い

説明が表示されます。

ます。そのために必要なことは「変数のスコーピング」です。

3.5 プロファイル情報の追加

OpenMP をお使いになったことのある方はおわ

ここまでで、Reveal 上でソースコードをナビ
ゲーションし、特にコンパイラの解析情報を確認することができるようになりました。次に、このプロ
グラムのどこに実行時間がかかっているかを確認してみましょう。それには、プロファイル情報を追加する必要があります。メニューの File → Attach
Performance Data を選択し、先ほど pat_report
で生成した ap2 ファイルを選択してください。すると、Navigation が "Loop Performance" に変わり、各ループが実行時間順にソートされて表示されます。すなわち、いちばん上に表示されているルー
プがいちばん時間のかかっているループということです。但し、ここで注意していただきたいのは、
これらの時間は "inclusive" である、ということです。すなわち、多重ループがある場合、外側のルー
プと内側のループの実行時間は重複して計上されます。したがって、全体の実行時間はそれらの和ではなく、最外ループの実行時間ということになります。図 4 の場合、79 行目、80 行目、81 行目は 3重ループになっていて、同じくらいの実行時間が 3
回表示されています。全体の実行時間はもちろんこかりかと思いますが、ここで少し補足しておきます。
OpenMP では for/do ループを並列化するために
parallel for (C/C++ の場合) または parallel do(Fortran の場合) という指示行を使用します。これは、例えば リスト 1 のようなコードに対して、
ループ変数 (i, j, k) で指定されるループ本体の処理を一つのタスクと見なし、これを各スレッドに割り当てるという意味です。このときに、ループ本体で使用されている変数の「データ共有属性 (datasharing attribute)」を決定する必要があります。例
えば、ループ変数 i, j, k や一時変数 uijk のようなものは、スレッドごとに独立した値を持たなければなりません。このような変数は private であるといいます。一方、配列 u, v のようなものは、すべてのスレッドからアクセスできなければなりません。このような変数は shared であるといいます。diff は、同一のスカラー変数をすべてのスレッドから更新することになり、後述する「排他制御」が必要なよ
うに見えるかもしれませんが、このパターンの時は特別に「リダクション (reduction) 演算」として並列に処理することができます。このように、ループ中の変数の共有属性を決定する作業を、Reveal で京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 61

は「変数のスコーピング」と呼んでいます。
リスト 1 Jacobi 法カーネルの例
do k = 2, NZ-1
do j = 2, NY-1
do i = 2, NX-1
uijk = FACTOR * (u(i,j,k+1) + u(i,j,k-1) &+ u(i,j+1,k) + u(i,j-1,k) &+ u(i+1,j,k) + u(i-1,j,k))v(i,j,k) = uijk
diff = diff + abs(uijk - u(i,j,k))
end doend doend doOpenMP の文法自体はあまり難しくありません
が、実際に使用して難しいと感じたり時間がかかったりすることの一つは、このような変数の共有属性
をひとつずつ確認しなければならないことでしょう。特にループが大きくなり変数の数が増えると、これらを確認するだけでかなりの時間がかかることがあります。また、指定を間違えると、コンパイ
ルは通るが実行時におかしな挙動をするというデバッグしにくいバグの原因になることがあります。
特に、default(shared) 等として private に指定すべき変数を忘れてしまう、というのは典型的なバグの温床です。
Reveal は、この「変数のスコーピング」を自動で行うことができます。実際にやってみましょう。まず、スコーピングしたいループを Navigation パネ
ル上で右クリックし、"Scope Loop" を選択します。
すると、"Scoping Tool" という別の画面が開き、選択したループがリストアップされているはずです。
そこで、左下にあるボタン "Start Scoping" を押すとスコーピングが実行され、ループ本体で使用されている各変数の種類 (スカラー変数か配列変数か)と共有属性 (private か shared か) が自動的に決定され、その結果が "Scoping Result" というウィ
ンドウに表示されます (図 5)。
後述するように、スコーピングは常に成功するとは限りません。スコーピングが成功したループは
Navigation パネル上で緑色の四角で、失敗した
ループは赤色の丸で、それぞれマークされます。

図 5 スコーピングの結果

3.7 OpenMP 指示行の生成
さて、先ほどの例のスコーピングは成功しました
ので、OpenMP 指示行を生成してみましょう。
Scoping Tool の Scoping Result が表示されている下の方に"Insert Directive" と"Show

Directive" と書かれたボタンがあります。まず、Show Directive ボタンを押すと、新しいウィンドウ
が開いて対応する OpenMP 指示行が表示されます。 これで確認 して問題が なければ、Insert
Directive ボタンを押すと、ソースエディタ上に指示行が挿入されます。
リスト 2 自動生成された OpenMP 指示行! Directive inserted by Cray Reveal.
! May be incomplete.
!$OMP parallel do default(none)!$OMP& private (i,j,k,uijk)!$OMP& shared (u,v)!$OMP& reduction (+:diff)&&&

注意点は、この時点ではまだ実際の (ファイルシ
ステム上の) ソースファイルには指示行は書き込まれていない、ということです。メインの画面に戻ると、右上の "Save" というボタンが有効になっていると思います。このボタンを押して初めてファイルに指示行が保存されます。但し、ソースファイルを変更してしまうと、コンパイラが生成した解析情報とソースファイルの整合性がとれなくなってしまうので、再コンパイルしてプログラムライブラリを

62 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

作り直すことが必要となります。したがって、変更点をソースファイルに出力するのは一連の作業の最後に行う必要があります。なお、スコーピングやInsert Directive 等の作業の途中経過は、ソース
ファイルに出力しなくてもプログラムライブラリ
中に保存されていますので、ソースファイルに出力しなくても失われることはありません。
また、プログラムが複数のソースファイルから成り立っている場合、Save ボタンによって変更点を

図 6 "Scope All Loops" を選択する

出力するためにはひとつひとつファイルを選択しこのやり方は簡便ですが、実行時間の短すぎるて行わなければならず、やや面倒です。このようなループも区別なく対象としてしまうのが難点です。

場合は、メニューの File → Save All を選択する

Insert All Valid Directives で対象とするファイルのがよいでしょう。この方法では出力対象とするやループを指定したい場合は、スコーピングの時点

ソースファイルを複数選択して一括保存できます

でそれらのファイル・ループを選択しておく必要がので、より簡単な操作で実行でき、出力漏れも防げあります。
上記手順 (2) で、Start Scoping をクリッ

ると思います。

クする前にそのような選択をしておきましょう (図7)。もし、少数のファイル・ループだけでよいとい

3.8 複数のループを一度に処理する

うことであれば、一度 Edit List → Uncheck All

上記ではひとつのループを選択してスコーピン
グと OpenMP 指示行の挿入を行いましたが、プログラムが大きくなるとこれでは非効率的と感じるかもしれません。逆に、一度にすべてのループを処

Items ですべてのループを選択解除してから必要なものだけ選択すると便利です。"Apply Filter" ボ
タンを使用すると、実行時間やループ長等の条件を与えてループを選択することも可能です。

理することもできます。そのためには次のような手順を行います。
1.

Navigation パネルの上方にある歯車のアイコンをクリックし、"Scope All Loops" を選択す
る (図 6)。

2.

Scoping Tool が 立 ち 上 が る の で "Start
Scoping" をクリックする。

3.

スコーピングが終了したらメニューから Edit
→ Insert All Valid Directives を選択する。
これで、スコーピングが正常終了したすべてのループを対象として、OpenMP 指示行を挿入でき

図 7 スコーピング対象のループを選択するます。多重ループの場合は最外のループにのみ指示行が挿入されます。

また、いったんスコーピングしてしまった後でも、スコーピング情報をクリアして (Edit → Clear All
Scoping Information) やり直すことができます。

4 スコーピングに失敗する場合
次に、Reveal がスコーピングに失敗するケース

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 63

を見ていきます。これらのケースには、Reveal が対たりすることができます。

応していない場合と、そのままのプログラムでは本
質的に並列化できない場合とがあります。

4.1 Reveal では扱えないケース
以下の場合には、Reveal ではループの解析ができません：
図 9 インライン展開された疑似コード
 ループ中に early exit が含まれる場合、
 ループ中に I/O が含まれる場合、
 ループ中に (インライン展開されない) 関数・サブルーチン呼び出しが含まれる場合。
ここで、"early exit" というのは、ループの途中で
break (C/C++)、exit (Fortran)、goto 等でループの外に出てしまうことを言います。early exit は、
Reveal だけでなく OpenMP の仕様として禁止されていますので、OpenMP で並列化を行う際にはいずれにしてもコードの修正が必要です。I/O は、
一般にはスレッドセーフではありませんので、

2.5 節で述べたように、関数・サブルーチンが複数のファイルにまたがって定義されている場合、これらのインライン展開を行うには -h wp オプションが必要です。-h wp オプションはさらにプログラ
ムライブラリの作成を必要としますが、Reveal を利用するときは必ず作成しますので、問題なく -h
wp オプションを追加することができます。Revealを使用する際には -h wp オプションを指定することをお勧めします。

4.3 本質的に並列化できない場合

OpenMP 並 列 領 域 内 で I/O を 行 う 場 合 に は対象となるループが本質的に並列化できない場

critical 指示行等による排他制御が必要です。関数・合は、もちろんスコーピングは失敗します。本質的サブルーチン呼び出しは、それがスレッドセーフでに並列化できない場合の例として、スレッド間で共あれば OpenMP 仕様上は問題ありませんが、有されている変数への書き込みが存在している場

Reveal では残念ながら対応していません。

合があります。この場合は、この処理を並列化すると共有変数に対する更新が競合し、処理のタイミングによって計算結果が異なるものになってしまう
可能性があります。また、ループに依存性がある場合も失敗します。ループの依存性とは、ループ反復のある回の計算が他の回の計算結果に依存することを言います。例えば、配列要素のうち (i-1) 回目

図 8 サブルーチン呼び出しによる失敗例

で更新した値を用いて i 回目の値を計算する、といったケースがこれに該当します。この場合も計算

4.2 インライン展開
ループ中の関数・サブルーチン呼び出しが「インライン展開されていない場合」は上述のように
Reveal では解析できませんが、インライン展開されている場合には問題なく解析することができます。この場合には、スコーピングを実行することができるだけでなく、呼び出し側の関数・サブルーチ
ンにインライン展開されたコードを擬似コードで表示したり、コールサイト (呼び出し元) を追跡し64 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

結果がループ反復の実行順序に依存してしまうた
め、並列処理を行うことができません。このようなループを OpenMP によって並列化するには、
threadprivate 指示行を挿入する、critical/atomic
指示行で排他制御を行う、ループのアルゴリズムを変更する等の対策が必要となりますが、残念ながらこれらを Reveal で自動で行うことはできません。
このようなループを Reveal で処理するとどのような結果が得られるのか試してみましょう。例として、リスト 3 のようなループを考えます。これは、

分子動力学法のプログラムでよく見られるパターになります。これは、「ここを手動で修正する必要がンで、粒子 i と、それと相互作用する粒子 j に働くある」というヒントだとお考えください。ここでは、

力 (fx, fy, fz) を更新するループです。作用反作用の力 (fx, fy, fz) の更新について競合の発生する可能性法則のために力は必ずペアで更新されますが、そのがありますので、atomic 指示行を挿入することにためこの i のループを並列化すると粒子 j に対す

よってこれを排他制御します。その上で、る更新が他のスレッドによる更新と競合する可能

unresolved を shared に変更します。これで、正し性があります。

くコンパイル・実行できるプログラムになりました(リスト 5)。

リスト 3 自動で並列化できないコード例
リスト 4 unresolved を含む指示行

do i = 1, npar
do j = i+1, npar
r = distance(i,j)
if (r .lt. CUTOFF) thencall
calc_twobody_force(i,j,dfx,dfy,dfz)
fx(i) = fx(i) + dfx
fy(i) = fy(i) + dfy
fz(i) = fz(i) + dfz
fx(j) = fx(j) - dfx
fy(j) = fy(j) - dfy
fz(j) = fz(j) - dfz
end ifend doend do! Directive inserted by Cray Reveal.
! May be incomplete.
!$OMP parallel do default(none)!$OMP& unresolved (fx,fy,fz)!$OMP& private (dfx,dfy,dfz,i,j,r)!$OMP& shared (npar)&&&

リスト 5 手動で修正したコード例

このループを Reveal によってスコーピングする と 、 図 10 の よ う に fx, fy, fz に 対 し て"Unresolved" と判定されます。これは、この変数には依存性が疑われるため、スコーピングできない、という意味です。Unresolved がある場合、Revealは正しい並列化ができませんので、先述した通り手動で問題を解決する必要があります。

図 10 Unresolved 変数の例
しかし、この場合でも Reveal によって指示行を生成することは可能です。実際に Insert Directiveを行うと、リスト 4 のような指示行が挿入されます。unresolved という節が指定されていますが、も!$OMP parallel do default(none)!$OMP& shared (fx,fy,fz)!$OMP& private (dfx,dfy,dfz,i,j,r)!$OMP& shared (npar)
do i = 1, npar
do j = i+1, npar
r = distance(i,j)
if (r .lt. CUTOFF) thencall
calc_twobody_force(i,j,dfx,dfy,dfz)!$omp atomic update
fx(i) = fx(i) + dfx!$omp atomic update
fy(i) = fy(i) + dfy!$omp atomic updatefz(i) = fz(i) + dfz!$omp atomic update
fx(j) = fx(j) - dfx!$omp atomic update
fy(j) = fy(j) - dfy!$omp atomic updatefz(j) = fz(j) - dfz
end ifend doend do&&&

このように、依存性等の解決は Reveal を使用しちろんこれは OpenMP ではサポートされていなても自動ではできず、手動で行う必要があります。

いものですので、このままコンパイルするとエラー

しかし、Unresolved をヒントとすることで並列化

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 65

を阻害する要因の特定が容易となり、コンパイラの自動並列化では並列化できないループを選んで手動で並列化することが可能です。また、本来並列化

nz
)
{
(中略)
for (idx = is; idx <= ie; ++idx) {(中略)uijk = FACTOR *(u[idx+1]+ u[idx-1]+ u[idx+nz]+ u[idx-nz]+ u[idx+nz*ny] + u[idx-nz*ny]);v[idx] = uijk;
diff += FABS(uijk - u[idx]);}

してはいけないループを並列化してしまう等の誤りを回避する助けにもなるでしょう。

4.4 C/C++ で複数のポインタを使用している
場合
C/C++ を使用していて、ループ中でポインタを複数使用している場合には、スコーピングが失敗しま

for (idx = is; idx <= ie; ++idx) {u[idx] = v[idx];}

す。これは、ポインタに関していわゆる「エイリアス問題」があるためです。あるコードブロックを実
行中に複数の異なるポインタ変数が同一の実体を参照することがある場合に、これらのポインタ (参照) は互いに「エイリアス (alias、別名)」であると

return diff;}言います。ループ中で使用されているポインタについてこのようなことが発生すると依存性の原因となるため、並列化ができなくなります。コンパイラ
は、コンパイル時にエイリアスが存在するかどうか判断できない場合、安全のため、エイリアスがあっても正常に動作するような (保守的な) コードを生

図 11 ポインタ u,v のスコーピング結果成します。結果として、エイリアスが解決されていないポインタがあると、コンパイラは (Reveal も)
そのループは並列化できないと判断してしまうの

これを解決するには、次のうちのいずれかの方法を適用します。

です。実際には並列化だけでなく、ベクトル化のようなループに対する最適化の多くを適用不可と判

1.

restrict ポインタを使用する。

断してしまうため、大きな性能上の損失を引き起こす可能性があります。

「restrict ポインタ」とは、ポインタに対して「エ例として、リスト 1 と同じ処理を C 言語で記述

イリアスが存在しない」ことを宣言したものです。

した リスト 6 のようなコードをスコーピングすC99 規格で標準化されている他、多くの C/C++ コ

ると、図 11 のように u および v が Unresolved

ンパイラで拡張機能としてサポートされています。

となりスコーピングに失敗してしまいます。処理内

ポインタ u, v を restrict であると宣言するには、容としては Fortran の場合と全く同一ですから並

以下のように restrict または __restrict__ キー

列化できるはずですが、ポインタのエイリアスにつワードを追加します。

いてコンパイラが理解できなかったために、並列化できないと判断されてしまいました。

float * restrict u, // C99 の場合
float * __restrict__ v // C++ の場合

リスト 6 ポインタを使用した Jacobi 法
float jacobi_kernel(
float *u, float *v, int nx, int ny, int

66 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

これによって、コンパイラは u や v にはエイリアスが存在しないと仮定でき、これらを参照している
ループに並列化を含めたより積極的な最適化を適用できます。但し、「本当にエイリアスが発生しない

ようにプログラミングする」のはプログラマの責任となれば幸いです。

です。もし、restrict と宣言したポインタに対して
エイリアスが発生してしまった場合には、計算結果

6 参考文献・リンクが不正になるなどの問題が生じる可能性がありま[1] X Window System (Exceed onDemand) の使

すのでご注意ください。

用方法
2.

-h restrict オプションを使用する。

 http://web.kudpc.kyotou.ac.jp/manual/ja/install/eod

CCE では、ポインタを暗黙に restrict とみなす
オプションが用意されています。-h restrict=a と指定するとすべてのポインタが restrict ポインタで http://web.kudpc.kyotou.ac.jp/manual/ja/login/eod[2] サブシステム D でのジョブ実行方法あると仮定されます。-h restrict=f と指定すると、

 http://web.kudpc.kyoto-u.ac.jp/manual/ja/run

関数引数として与えられたすべてのポインタが http://web.kudpc.kyoto-

restrict ポインタであると仮定されます。リスト 6の場合、u および v は関数引数ですので、-hu.ac.jp/manual/ja/run/batchjob/systema[3] クレイコンパイラ (CCE) 使用方法

restrict=f と指定することでエイリアス問題を解決

man craycc, crayCC, crayftn をご参照くださできます。ソースコードを修正しなくてよいというい。(サブシステム D にログインし、PrgEnv-

便利さはありますが、先述した通り、実際にエイリ

cray モジュールがロードされていることをごアスが発生してしまうとプログラムの実行に支障確認ください。)

をきたす可能性がありますので、慎重に使用するこ[4] Cray Pat 使用方法
man intro_craypat, pat_build, pat_report,とをお勧めします。

pat_help をご参照ください。(サブシステム D
なお、2 つの配列をポインタを経由せず直接アクセスする場合には、コンパイラは 2 つの参照が異にログインし、module load perftools を実行
した後にご利用ください。)

なるメモリ領域を参照していることを認識できる[5] 武田大輔: CrayPat による性能解析, 京都大学

ため、エイリアス問題は発生しません。しかし、学術情報メディアセンター全国共同利用版広

C/C++ では、配列をポインタとして関数の引数に渡報, Vol . 12 No. 1 (2013)

したり、malloc 等で動的にメモリ確保を行うこと[6] Reveal 使用方法は一般的ですから、ポインタを避けて通ることはで

man reveal をご参照ください。(サブシステム

きないでしょう。したがって、ポインタのエイリア

D にログインし、module load perftools を実スに注意を払うことは、
C/C++ プログラムの性能改行した後にご利用ください。)

善にとって非常に重要であると言えます。

5 まとめ
以上、本稿では Reveal の使用方法を概観しました。すべてのループが自動並列化できれば簡単なのですが、それができない場合に、自動並列化と手動による OpenMP 指示行の挿入との間を埋める
ツールが Reveal です。OpenMP 初心者の方は指示行挿入の補助として、エキスパートの方は時間のかかるスコーピング作業の自動化のために、それぞれの目的に合わせてお使いいただけると思います。
本稿の内容が、皆様のプログラムの性能改善の一助

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 67

サービスの記録・報告システム A 運転状況 ( 2014 年 4 月 ～ 2014 年 9 月 )１）保守作業に伴うサービス休止およびシステムダウン障害発生状況
保守作業に伴うサービス休止
保守開始日時システムダウン障害発生状況

サービス再開日時

保守時間[h]障害発生日時2014/04/01

0:00

2014/04/02

9:15

33.15

2014/06/11

9:00

2014/06/13

9:00

48.00

2014/08/05

9:00

2014/08/06

9:00

24.00

サービス再開日時

ダウン時間[h]２）サービス状況
バッチ

サービ
ス時間
[h]

処理
件数

経過
時間[h]

占有
時間[h]

CPU
時間[h]

平均稼動
ノード数

4月

686.45

13,902

62,9598,375,500

7,566,480

939.9

40

%

5月

744.0016,422

82,176

12,399,200

10,634,600

939.7

58

%

6月

672.0014,92571,69911,567,500

9,993,420

923.7

60

%

7月

744.0017,20896,98914,221,200

12,781,000

939.9

64

%

8月

720.0017,26090,00012,009,000

10,760,900

939.9

52

%

9月

720.0018,58180,206

13,600,100

11,779,400

940.0

63

%

計

4286.45

98,298484,030

72,172,500

63,515,800

937.2

56

%

ノード
利用率

ノード利用率(棒グラフ)＋コア利用率(折れ線グラフ)
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

ノード利用率
コア利用率

4月

5月

6月

7月

8月

9月



占有時間 = 合計(経過時間×占有コア数)

平均稼動ノード数 = 電源 ON 状態のノード数の月平均 (10 分間隔のサンプリングデータより算出)



ノード利用率 = 稼動ノードに対するジョブが実行されているノードの割合

68 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

システム B 運転状況 ( 2014 年 4 月 ～ 2014 年 9 月 )１）保守作業に伴うサービス休止およびシステムダウン障害発生状況
保守作業に伴うサービス休止
保守開始日時システムダウン障害発生状況

サービス再開日時

保守時間[h]2014/04/01

0:00

2014/04/02

9:15

33.15

2014/06/11

9:00

2014/06/13

9:00

48.00

2014/08/05

9:00

2014/08/06

9:00

24.00

障害発生日時

サービス再開日時

ダウン時間[h]２）サービス状況
バッチ

サービ
ス時間
[h]

処理
件数

経過
時間[h]

占有
時間[h]

CPU
時間[h]

平均稼動
ノード数

4月

686.45

678,823

216,0222,944,350

268,242

511.5

57

%

5月

744.00348,782509,2133,810,850

312,566

533.9

61

%

6月

672.00527,419

613,9033,122,830

264,409

501.2

58

%

7月

744.00313,035

585,352

3,746,890

312,799

533.0

64

%

8月

720.00253,088526,9423,932,670

325,228

532.4

63

%

9月

718.10257,749

597,627

3,648,760

312,089

532.9

62

%

計

4284.55

2,378,896

3,049,059

21,206,350

1,795,333

524.1

61

%

ノード
利用率

ノード利用率(棒グラフ)＋コア利用率(折れ線グラフ)
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

ノード利用率
コア利用率

4月

5月

6月

7月

8月

9月



占有時間 = 合計(経過時間×占有コア数)

平均稼動ノード数 = 電源 ON 状態のノード数の月平均 (10 分間隔のサンプリングデータより算出)



ノード利用率 = 稼動ノードに対するジョブが実行されているノードの割合

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 69

システム C 運転状況 ( 2014 年 4 月 ～ 2014 年 9 月 )１）保守作業に伴うサービス休止およびシステムダウン障害発生状況
保守作業に伴うサービス休止
保守開始日時システムダウン障害発生状況

サービス再開日時

保守時間[h]2014/04/01

0:00

2014/04/02

9:15

33.15

2014/06/11

9:00

2014/06/13

9:00

48.00

2014/08/05

9:00

2014/08/06

9:00

24.00

障害発生日時

サービス再開日時

ダウン時間[h]２）サービス状況
バッチ

サービ
ス時間
[h]

処理
件数

経過
時間[h]

占有
時間[h]

CPU
時間[h]

平均稼動
ノード数

4月

686.45

107,479

5,537

117,188

88,871

15.2

41

%

5月

744.00

1,032

3,625

26,137

13,595

16.0

11

%

6月

672.00

1,892

4,018

96,66065,508

15.6

37

%

7月

744.0012,664

5,014

89,18953,933

16.0

30

%

8月

720.00

2,454

3,759

20,222

11,201

16.0

12

%

9月

718.10

1,988

3,236

37,013

25,663

16.0

14

%

計

4284.55

127,50925,188386,409258,771

15.8

24

%

ノード
利用率

ノード利用率(棒グラフ)＋コア利用率(折れ線グラフ)
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

ノード利用率
コア利用率

4月

5月

6月

7月

8月

9月



占有時間 = 合計(経過時間×占有コア数)

平均稼動ノード数 = 電源 ON 状態のノード数の月平均 (10 分間隔のサンプリングデータより算出)



ノード利用率 = 稼動ノードに対するジョブが実行されているノードの割合

70 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

システム D 運転状況 ( 2014 年 7 月 ～ 2014 年 9 月 )１）保守作業に伴うサービス休止およびシステムダウン障害発生状況
保守作業に伴うサービス休止
保守開始日時2014/08/05

システムダウン障害発生状況

サービス再開日時
9:00

保守時間[h]24.00

障害発生日時2014/08/23

サービス再開日時

2014/08/06

9:00

7:00

2014/08/25

サービ
ス時間
[h]

処理
件数

経過
時間[h]

占有
時間[h]

CPU
時間[h]

平均稼動
ノード数

7月

744.00

6,488

6,083

2,090,390

144,777

256.0

41

%

8月

670.15

5,064

9,872

2,102,190

813,454

253.7

41

%

9月

720.002,840

11,3082,394,910

206,649

255.5

46

%

計

2134.10

14,392

27,262

6,587,490

1,164,880

255.0

43

%

ダウン時間[h]

8:45

49.45

２）サービス状況
バッチ
ノード
利用率

ノード利用率(棒グラフ)＋コア利用率(折れ線グラフ)
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

ノード利用率
コア利用率

4月

5月

6月

7月

8月

9月



占有時間 = 合計(経過時間×占有コア数)

平均稼動ノード数 = 電源 ON 状態のノード数の月平均 (10 分間隔のサンプリングデータより算出)



ノード利用率 = 稼動ノードに対するジョブが実行されているノードの割合

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 71

システム E 運転状況 ( 2014 年 4 月 ～ 2014 年 9 月 )１）保守作業に伴うサービス休止およびシステムダウン障害発生状況
保守作業に伴うサービス休止
保守開始日時システムダウン障害発生状況

サービス再開日時

保守時間[h]障害発生日時

サービス再開日時

ダウン時間[h]2014/04/01

0:00

2014/04/02

9:15

33.15

2014/04/14

9:35

2014/04/14

11:30

1.55

2014/04/17

12:00

2014/04/17

14:30

2.30

2014/08/23

7:00

2014/08/25

8:45

49.45

2014/06/11

9:00

2014/06/13

10:10

49.10

2014/08/05

9:00

2014/08/06

9:00

24.00

２）サービス状況
バッチ

サービ
ス時間
[h]

処理
件数

経過
時間[h]

占有
時間[h]

CPU
時間[h]

平均稼動
ノード数

4月

682.201,335

17,052

972,087

26,835

353.1

40

%

5月

744.001,827

22,554

1,963,930

36,267

353.9

75

%

6月

670.502,850

13,632815,709

28,495

338.6

34

%

7月

744.003,944

38,2831,450,290

36,077

354.0

57

%

8月

670.152,481

40,563

1,862,810

43,723

353.1

76

%

9月

720.003,762

46,9812,280,770

43,544

357.5

85

%

計

4231.25

16,199179,065

9,345,596

214,941

351.7

61

%

ノード
利用率

ノード利用率(棒グラフ)＋コア利用率(折れ線グラフ)
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

ノード利用率
コア利用率

4月

5月

6月

7月

8月

9月



占有時間 = 合計(経過時間×占有コア数)

平均稼動ノード数 = 電源 ON 状態のノード数の月平均 (10 分間隔のサンプリングデータより算出)



ノード利用率 = 稼動ノードに対するジョブが実行されているノードの割合

72 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

汎用コンピュータシステムのサービス状況
1.

ホスティング・ホームページサービス利用状況

VMホスティングサービス
500

ストリーミングサービス
497

494

493

488

485

473

ホームページサービス

450
400
350
300

275

260

257

256

259

257

250
200
150
100
50
0

2

2

2

2

2

2

平成26年4月

平成26年5月

平成26年6月

平成26年7月

平成26年8月

平成26年9月(平成26年4月から平成26年9月)

大型計算機システム利用承認件数について

平成26年9月末現在、大型計算機システムの利用件数は、2,777件となっています。

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 73

サービスの記録・報告

センター利用による研究成果―平成 25 年度計算機利用結果報告書から―【1000 情報学】

Proc.

1.

Electromagnetic Fields, pp.1 – 2, 2013

Nakada, S., Y. Ishikawa, T. Awaji , T. In, K.
Koyamada, M. Watanobe, H. Okumura, Y.

6.

Masaru Ueno, Tasuku Hiraishi, Motoharu
Nakashima ： Multilingualization Based onbay: High-resolution simulations of Funka

RPC for Job Level Parallel Script Language

Bay, Japan ：Xcrypt： IPSJ Trans. Programing, Vol.6, No.2,

Journal of GeophysicalTakeshi

Iwashita,

Hiroshi

pp.54 – 68, 2013
7.

Kazuki Semba, Koji Tani, Takashi Yamada,Zhao K., S. Nakada, N. Sakamoto, K.

TakeshiKoyamada, C. Bajaj, Y. Ishikawa, T. Awaji, T.

Hiroshi Nakashima：Parallel Performance of

In, S. Saitoh ： A Vasualization for theMulti-threaded

Dynamic Behaviors of the Mixture of Water

Electromagnetic Finite Element Analyses on

Mass for Northwestern Pacific Near Japan：

the Latest Processors： Proc. Progress In

International

Electromagnetics Research Symp., pp.979 –JournalofModeling,

Iwashita,

Yasuhito
ICCG

Takahashi,
Solverin983, 20138.

No.1341002, pp.1 – 18, 2013

Yohei Miyake, Chris M. Cully Hideyuki Usui,

Xun Zhang, Sei-Ichi Saitoh, Toru Hirawake,

HiroshiSatoshi Nakada, Koji Koyamada, Toshiyuki

Simulations of Wake Formation behind a

Awaji, Yoichi Ishikawa, Hiromichi Igarashi：Spacecraft with Thin Wire Booms ： J.

An attempt of dissemination of potential

Geophysics Research, Vol.118, pp.1 – 14, 2013

fishing zones prediction map of Japanese

9.

Nakashima ： Plasma

Particle

Yohei Miyake, Hiroshi Nakashima：Low-Cost

water,

Load Balancing for Parallel Particle-in-Cellsouthwestern Hokkaido, Japan： Proceedings

Simulations with Thick Overlapping Layers：of the Asia-Pacific Advanced Network, Vol.36,

Proc. Intl. Symp. Parallel and Distributed

pp.132 – 141, 2013

Processing with Applications, 2013

common

squid

in

the

coastalKazuki Semba, Koji Tani, Takashi Yamada,【1300 人間医工学】

TakeshiTakahashi,

10. 郭永明、 松山金寛、 石堂康弘：人工股関節

Hiroshi Nakashima：Parallel Performance of

ステムの初期固定性の有限要素解析：日本機械

Multi-threaded

学会九州支部鹿児島講演会講演論文集,

Iwashita,

Yasuhito

ICCG Solver

Based onAlgebraic Block Multi-color Ordering In
FiniteElement

Electromagnetic

Field

Analyses： IEEE Trans. Magnetics, Vol.49,
5.

on

the heat and water mass dynamics of a large

Simulation, and Scientific Computing, Vol.04,

4.

Computation

Hibino,3547, 2013

3.

Conf.

Nishida, S. Saitoh：An integrated approach to

Research Ocean, Vol.118, No.7, pp.3530 –
2.

Intl.

No.138-3, pp.13 – 14, 2013
【4100 数学】
11. 新谷誠, 綱川隆司, 梶博行：日本語と英語

No.5, pp.1581 – 1584, 2013

Wikipedia のカテゴリー構造の整合性についTakeshi Minami, Motoharu Hibino, Tasukuて：言語処理学会第 20 回年次大会, No.B6-3,

Hiraishi,2014

Takeshi

Iwashita,

HiroshiNakashima ：Performance Improvement of【4300 物理学】

Three-Dimensional

Kernel

12. 間嶋拓也，西尾達哉，北島謙生，今井誠，土田Based on Automatic Parameter Tuning ：秀次，伊藤秋男：MeV イオンと微小液滴の衝突

Tiled

FDTD

74 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

I：液滴サイズ分布測定： 日本物理学会講演概Instability in the Presence of a Static

要集, Vol. 69, No.1, pp.196 – 196, 2014

Magnetic Island ：13. Mitsuru TANAKA ： Inverse Transverse
Migration of Small Bubbles in Turbulence：
Journal of the Physical Society of Japan,

Plasma and Fusion

Research, Vol.8, pp.2403040-1 - 2403040-4,
2013
21. Aohua Mao, Jiquan Li, Yasuaki Kishimoto

Vol.82, No.4, 044401-1 - 044401-14, 2013

and Jinyuan Liu：Stability of Double Tearing

14. Takashi Miyake, Kiyoyuki Terakura, Yosuke

Mode in the Presence of Shear Flows ：Harashima, Hiori Kino and Shoji Ishibashi：

PlasmaFirst-principles study of magnetocrystalline

pp.2403121-1 - 2403121-5, 2013

andFusionResearch,

Vol.8,

anisotropy and magnetization in NdFe12,【5000 機械工学】

NdFe11Ti and NdFe11TiN： J. Phys. Soc.

22. 堀司，柴垣大貴，長崎茜，白神洋輔，毛笠明志，

Jpn., Vol. 83, pp.043702-1 - 043702-4, 2014

西家隆行，渡邊裕章，黒瀬良一：【4400 地球惑星科学】

Flamelet/progress-variable 法による管状火炎15. 武村一史：一般座標系を用いた数値モデルによ

バーナの数値解析： 第 51 回燃焼シンポジウム

る山岳波のシミュレーション： 日本気象学会

講演論文集, Vol. 51, pp.184 – 185, 20132013 年度秋季大会講演予稿集, pp.373 – 373,

23. 上田桂，西川雅章，北條正樹，武田一朗：繊維2013

よれを含む繊維強化複合材料の圧縮強度に関す

16. Miyake, Y., C. M. Cully, H. Usui, and H.
Nakashima：Plasma Particle Simulations ofる座屈分岐解析：第４回日本複合材料合同会議
講演論文集, 2013

Wake Formation Behind a Spacecraft with

24. 西川雅章, 北條正樹：繊維強化複合材料におけThin Wire Booms： Journal of Geophysical

る三次元微視変形解析手法の検討：日本材料学

Research, Vol.118, No.9, pp.5681 – 5694, 2013

会 第６２期通常総会･学術講演会 講演論文

17. Miyake, Y., and H. Nakashima：Low-Cost

集, pp.(No. 418), 2013

Load Balancing for Parallel Particle-In-Cell

25. 松田慎平，西川雅章，北條正樹：分子モデルをSimulations with Thick Overlapping Layers：用いた高分子粘弾性特性評価のためのシミュレ

Proc. 12th IEEE International Conference onーション：第 18 回計算工学講演会 講演論文

Trust, Security and Privacy in Computing

集, Vol.18, pp.(D-2-3), 2013
26. 西川雅章, 北條正樹：樹脂の非線形性を考慮しand Communications, pp.1107 – 1114, 2013
【4500 プラズマ科学】

た繊維強化複合材料の微視力学解析法：日本機

18. Paul P. Hilscher, Kenji Imadera, Jiquan Li

械学会 2013 年度年次大会 講演論文集, pp.

and Yasuaki Kishimoto：The effect of weak(J046034), 2013collisionality on damped modes and its

27. 塚本匠，西川雅章，北條正樹：プリフォーム複contribution to linear mode coupling in

合材の力学微視構造と疲労損傷累積過程との相gyrokinetic simulation： Physics of Plasmas,

関に関する解析： 第 38 回複合材料シンポジウ

Vol.20, pp.082127-1 - 082127-14, 2013

ム 講演要旨集, pp.(B1-4-2), 2013

19. Paul P. Hilscher, Kenji Imadera, Jiquan Li

28. 上田桂，西川雅章，北條正樹，武田一朗：圧縮and Yasuaki Kishimoto：Role of Stable Modes

せん断混合負荷下における繊維強化複合材料のin

キンク発生応力に関する有限要素解析：第 38

theITG-Driven

InstabilityinaMode-Coupled System： Plasma and Fusion

回複合材料シンポジウム

Research, Vol.8, pp.1303151-1 - 1303151-3,

pp.(A1-1-3), 201329. 関谷優太，西川雅章，北條正樹：形状記憶複合2013
20. Paul P. Hilscher, Kenji Imadera, Jiquan Li
and

講演要旨集,

Yasuaki

Simulations

Kishimoto ： GyrokineticofShort-Wavelength

ITG

材料を用いたモーフィングスキンにおける材料
特性分布の最適化：日本機械学会 M&M2013
材料力学カンファレンス 講演論文集,

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 75

Findlay, N. Shibata, T.

pp.(OS1613), 2013
30. Masaaki

Nishikawa,Application
Fiber-Basedof

MasakiTaniguchi, K.

Hojo ：

Watanabe, H. Hayashi, T. Sakai, I. Tanaka, Y.

Three-Dimensional

Ikuhara, and S. J. Pennycook ： Atomic

Simulation

toStrength

structureofluminescenthigh-efficiency

withcrystal： Scientific Reports, Vol.4, pp.3778-1 -Microstructural

Heterogeneities： Proceedings of the 13th
Euro-Japanese Symposium on Composite

w-AlN

in

Prediction of Fiber Reinforced Composite
Process-Induced

Ce-doped

centers

single3778-5, 2014
38. A. Gruneis, G. Kresse, Y. Hinuma, and F.
Oba ： Ionization potentials of solids: The

Materials, 2013
31. 後藤聡，西川雅章，北條正樹：繊維基材を用い

importance of vertex corrections： Physical

た複合材料の硬化に伴う残留ひずみの評価：日Review Letters, Vol.112, No. 9, pp.096401-1 -本機械学会 第 21 回機械材料・材料加工技術講

096401-5, 2014

演会 講演論文集, pp.(111), 2013

【5500 プロセス工学】
39. T. Yamamoto, Y. Takagi, Y. Okano, and S.

【5200 土木工学】
32. 川合裕太，野田利弘，山田正太郎，浅岡顕，澤Dost ： Numerical investigation for the

田義博：横ずれ断層に伴うフラワー構造を伴う

thermocapillaryflowobservedin

リーデルせん断帯生成の数値シミュレーショ

"Saturday-Morning-Science" conducted by Dr.

ン：土木学会第 69 年次学術講演会, No.Ⅲ-371,

Donald Pettit： proceedings of ASGSR/ISPS-5,

741~742, 2014

2013
40. T. Yamamoto, Y. Takagi, Y. Okano and S.

【5400 材料工学】
33. T. Yokoyama, F. Oba, A. Seko, H. Hayashi, Y.

Dost ： A three-dimensional simulation ofNose, and I. Tanaka：Theoretical photovoltaic

thermocapillary flow in a circular thin liquid

conversion efficiencies of ZnSnP2 , CdSnP2 ,film under zero gravity ： Trans. JSASS

and Zn1-x Cdx SnP2 alloys： Applied Physics

Aerospace

Express, Vol.6, No.6, pp.061201-1 - 061201-3,

Tech.

Japan,Vol.12,

pp.Pe_19~Pe_27, 2014
41. 山本卓也、高木洋平、岡野泰則： 液膜内2013
34. Y. Hinuma, F. Oba, Y. Kumagai, and I.

thermocapillary 対流の流動方向に対する数値

Tanaka：Band offsets of CuInSe2/CdS and

計算： 第 51 回日本伝熱シンポジウム講演要旨

CuInSe2/ZnS (110) interfaces: A hybrid

集, pp. A343, 2014

density functional theory study： Physical

42. T. Yamamoto, Y. Takagi, Y. Okano and S.

Review B, Vol.88, No.3, pp.035305-1 -Dost ： A three-dimensional simulation of

035305-12, 2013

thermocapillary flow in a circular thin liquid

35. Y. Hinuma, F. Oba, Y. Nose, and I. Tanaka：

film under zero gravity ： Trans. JSASSFirst-principles study of valence band offsets

Aerospace Tech. Japan, Vol.12, pp.Pe_19 -at ZnSnP2/CdS, ZnSnP2/ZnS, and related

Pe_27, 2014

chalcopyrite/zincblende

heterointerfaces ：43. T. Yamamoto, Y. Takagi, Y. Okano and S.

Journal of Applied Physics, Vol.114, No.4,

Dost ： Numerical investigation for the

pp.043718-1 - 043718-6, 2013

direction of thermocapillary flow in a cooled

36. Y. Hinuma, F. Oba, and I. Tanaka：Valence

circular water film ：Proc. IMA7 (7thband offsets at zinc-blende heterointerfaces

Conference of the International Marangoniwith misfit dislocations: A first-principles

Association), Vol.126, 2014

study ： Physical Review B, Vol.88, No.7,
pp.075319-1 - 075319-8, 2013
37. R. Ishikawa, A. R. Lupini, F. Oba, S. D.

76 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

44. 山本卓也、高木洋平、岡野泰則： 液膜内Marangoni 対流の流動方向に対する液膜形状と渦の関係性の影響に関する数値解析： 化学工学会第 46 回秋季大会講演要旨集, pp.O117,
2014【6800 薬学】
45. Takumi Azuma, Yusuke Kobayashi, Ken
Sakata, Takahiro Sasamori, Norihiro Tokitoh,
YoshijiTakemoto：

Synthesis

andCharacterization of Binary-Complex Models
of Ureas and 1,3-Dicarbonyl Compounds:
Deeper Insights into Reaction Mechanisms
Using Snap-Shot Structural Analysis： The
Journal of Organic Chemistry, Vol.79, No.4,
pp.1805 – 1817, 2014
46. Yusuke Kobayashi, Tsubasa Inokuma, Yoshiji
Takemoto ： DevelopmentofInnovative

Hydrogen-Bond-Donor Catalysts Based on
Heterocyclic Scaffolds and Their Applications
to Asymmetric Reactions ：Journal of

Synthetic Organic Chemistry, Japan, Vol.71,
No.5, pp.491 – 502, 2013京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 77

資料

大型計算機システム利用負担金
別表１ スーパーコンピュータシステム
コース

タイプ

セット

タイプA
タイプB
タイプC
パーソナル タイプD
タイプE

基本
基本
基本

エントリ

タイプG
タイプA1
タイプA2
タイプA3
タイプB1
タイプB2
タイプB3
タイプC1
グループ タイプC2

基本
基本
基本

タイプA
タイプB

基本

100,000 円/年
200,000 円/年
200,000 円/年
240,000 円/年
120,000 円/年
600,000 円/年
300,000 円/年
250,000 円/年
250,000 円/年
300,000 円/年
150,000 円/年
750,000 円/年
375,000 円/年
400,000 円/年
200,000 円/年
240,000 円/年
120,000 円/年
300,000 円/年
150,000 円/年
360,000 円/年
90,000 円/年
900,000 円/年
450,000 円/年
280,000 円/年
140,000 円/年
336,000 円/年
84,000 円/年
840,000 円/年
420,000 円/年
250,000 円/年
250,000 円/年
20,000 円/週(7日）
5,000 円/週(7日）
24,000 円/週(7日）
6,000 円/週(7日）
20,000 円/週(7日）
10,000 円/週(7日）
30,000 円/週(7日）
7,500 円/週(7日）
28,000 円/週(7日）
7,000 円/週(7日）
24,000 円/週(7日）
12,000 円/週(7日）
750,000 円/年
375,000 円/年
20,000 円/年

追加単位

最小
追加単位

最小
追加単位

最小
追加単位

最小
追加単位

最小
追加単位

最小
追加単位

最小

最小
追加単位

最小
追加単位

最小

追加単位
最小
タイプC
追加単位
大規模ジョブ
最小
タイプD
追加単位
最小
タイプE
追加単位
最小
タイプG
追加単位

専用クラスタ―ライセンスサービス

12,600 円/年
100,000 円/年
100,000 円/年
100,000 円/年
100,000 円/年
100,000 円/年

最小

追加単位
最小
タイプD1
追加単位
最小
タイプD2
追加単位
最小
タイプD3
追加単位
最小
タイプE1
追加単位
最小
タイプE2
追加単位
最小
タイプE3
追加単位

タイプG1

利用負担額

最小
追加単位

提供サービス
経過時間
（時間）

ディスク
（GB)

利用者
番号

最大1ノード相当((16コア、64GBメモリ)×1)
最大4ノード相当((32コア、64GBメモリ)×4)
最大4ノード相当((16コア、64GBメモリ)×4)
最大2ソケット相当((8コア、384GBメモリ)×2)
最大2ノード相当((28コア、64GBメモリ)×2)
最大2ノード相当((10コア、32GBメモリ + 1MIC)×2)

1
168
168
168
168
168

60
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000

-

共有 最大2ノード相当((16コア、64GBメモリ + 1GPU)×2)

168

1,000

-

4ノード((32コア、64GBメモリ)×4)
336
優先
4ノード((32コア、64GBメモリ)×4)
8ノード((32コア、64GBメモリ)×8)
336
準優先
A
4ノード((32コア、64GBメモリ)×4)
8ノード((32コア、64GBメモリ)×8)
336
占有
4ノード((32コア、64GBメモリ)×4)
4ノード((16コア、64GBメモリ)×4)
336
優先
4ノード((16コア、64GBメモリ)×4)
8ノード((16コア、64GBメモリ)×8)
336
準優先
B
4ノード((16コア、64GBメモリ)×4)
8ノード((16コア、64GBメモリ)×8)
336
占有
4ノード((16コア、64GBメモリ)×4)
4ソケット((8コア、384GBメモリ)×4)
336
優先
2ソケット((8コア、384GBメモリ)×2)
C
4ソケット((8コア、384GBメモリ)×4)
336
準優先
2ソケット((8コア、384GBメモリ)×2)
4ノード((28コア、64GBメモリ)×4)336
優先
2ノード((28コア、64GBメモリ)×2)
8ノード((28コア、64GBメモリ)×8)
336
準優先
D
2ノード((28コア、64GBメモリ)×2)
8ノード((28コア、64GBメモリ)×8)
336
占有
4ノード((28コア、64GBメモリ)×4)
4ノード((10コア、32GBメモリ + 1MIC)×4)336
優先2ノード((10コア、32GBメモリ + 1MIC)×2)
8ノード((10コア、32GBメモリ + 1MIC)×8)
336
準優先
E
2ノード((10コア、32GBメモリ + 1MIC)×2)
8ノード((10コア、32GBメモリ + 1MIC)×8)
336
占有
4ノード((10コア、32GBメモリ + 1MIC)×4)
2ノード((16コア、64GBメモリ + 1GPU)×2)
336
B
優先
(GPU)
2ノード((16コア、64GBメモリ + 1GPU)×2)
8ノード((32コア、64GBメモリ)×8)A
占有
2ノード((32コア、64GBメモリ)×2)
8ノード((16コア、64GBメモリ)×8)
B
占有
2ノード((16コア、64GBメモリ)×2)
4ソケット((8コア、384GBメモリ)×4)
C
占有
2ソケット((8コア、384GBメモリ)×2)
8ノード((28コア、64GBメモリ)×8)
D
占有
2ノード((28コア、64GBメモリ)×2)
8ノード((10コア、32GBメモリ + 1MIC)×8)
E
占有
2ノード((10コア、32GBメモリ + 1MIC)×2)
4ノード((16コア、64GBメモリ + 1GPU)×4)
B
占有
(GPU)
2ノード((16コア、64GBメモリ + 1GPU)×2)
8ノード((16コア、64GBメモリ)×8)
B
4ノード((16コア、64GBメモリ)×4)
可視化ソフト（AVS,ENVI/IDL)およびプリポストウェアの1ライセンスにつき

8,000
8,000
9,600
4,800
16,000
8,000
8,000
8,000
9,600
4,800
16,000
8,000
8,000
4,000
4,800
2,400
8,000
4,000
9,600
2,400
16,000
8,000
8,000
4,000
9,600
2,400
16,000
8,000
4,000
4,000
16,000
8,000

8
8
16
8
16
8
8
8
16
8
16
8
16
8
16
8
8
4
16
4
16
8
8
4
16
4
16
8
8
8
16
8

システム資源システム バッチ
B
A
B
C
D
E
B
(GPU)

共有
共有
共有
共有
共有
共有

備考
1． 利用負担額は、年度単位で算定している。また、総額表示である。
2． 大型計算機システムの全ての利用者は、上記表のサービスの他、次のサービスを受けることができる。
1） 大判プリンタサービス
2） その他、大型計算機システムが提供するサービス、機器の利用
3． 上記表の大規模ジョブコース、ライセンスサービスの申請には、大型計算機システムの利用者であることが必要である。
4． 「共有」： 当該カテゴリのユーザ間で一定の計算資源を共有するベストエフォートのスケジューリングを行う。
「準優先」： 定常稼働状況において記載値（以上）の計算資源が確保されるように優先スケジューリングを行う。
また、稼働状況によらず記載値の1/4の計算資源が確保されることを保証する。
「優先」： 定常稼働状況において記載値（以上）の計算資源が確保されるように優先スケジューリングを行う。
また、稼働状況によらず記載値の1/2の計算資源が確保されることを保証する。
「占有」： 稼働状況によらず記載値（以上）の計算資源が確保されることを保証する。
5． ディスク容量はバックアップ領域（最大で総容量の1/2）を含む。

78 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

6． グループコース及び専用クラスタコースのシステム資源は、下記の負担額を支払うことにより増量することができる。
なお増量は各月１日に実施し、増量した資源は当該年度末までの期間にわたって利用されるものとする。
コース

追加負担金額（増量単位あたり）システム資源増量単位

タイプA120,000 円/月

4ノード((32コア、64GBメモリ)×4)

8,000

タイプA2

12,000 円/月

4ノード((32コア、64GBメモリ)×4)

4,800

タイプA3

30,000 円/月

4ノード((32コア、64GBメモリ)×4)

8,000

タイプB1

25,000 円/月

4ノード((16コア、64GBメモリ)×4)

8,000

タイプB2

15,000 円/月

4ノード((16コア、64GBメモリ)×4)

4,800

タイプB3

37,500 円/月
20,000 円/月
12,000 円/月

4ノード((16コア、64GBメモリ)×4)
2ソケット((8コア、384GBメモリ)×2)
2ソケット((8コア、384GBメモリ)×2)
2ノード((28コア、64GBメモリ)×2)
2ノード((28コア、64GBメモリ)×2)
4ノード((28コア、64GBメモリ)×4)
2ノード((10コア、32GBメモリ + 1MIC)×2)
2ノード((10コア、32GBメモリ + 1MIC)×2)
4ノード((10コア、32GBメモリ + 1MIC)×4)
2ノード((16コア、64GBメモリ + 1GPU)×2)
4ノード((16コア、64GBメモリ)×4)

8,000
4,000
2,400

タイプ

グループ

専用クラスタ

タイプC1
タイプC2
タイプD1
タイプD2
タイプD3
タイプE1
タイプE2
タイプE3
タイプG1

―

15,000 円/月
9,000 円/月
45,000 円/月
14,000 円/月
8,400 円/月
42,000 円/月

25,000 円/月
37,500 円/月

ディスク増量
（ＧＢ）

4,000
2,400
8,000
4,000
2,400
8,000

4,000
8,000

7． グループコース及び専用クラスタコースを通年でなく利用する場合には、下記の負担額を支払うものとする。
ただし、利用期間は当該年度内に限るものとする。
利用期間
最小
追加単位
最小
タイプA2
追加単位
最小
タイプA3
追加単位
最小
タイプB1
追加単位
最小
タイプB2
追加単位
最小
タイプB3
追加単位
最小
タイプC1
追加単位
グループ
最小
タイプC2
コース
追加単位
最小
タイプD1
追加単位
最小
タイプD2
追加単位
最小
タイプD3
追加単位
最小
タイプE1
追加単位
最小
タイプE2
追加単位
最小
タイプE3
追加単位
最小
タイプG1
追加単位
最小
専用クラス
―
タ コース
追加単位

タイプA1

3ヶ月
80,000 円
80,000 円
96,000 円
48,000 円
240,000 円
120,000 円
100,000 円
100,000 円
120,000 円
60,000 円
300,000 円
150,000 円
160,000 円
80,000 円
96,000 円
48,000 円

6ヶ月
120,000 円
120,000 円
144,000 円
72,000 円
360,000 円
180,000 円
150,000 円
150,000 円
180,000 円
90,000 円
450,000 円
225,000 円
240,000 円
120,000 円
144,000 円
72,000 円

9ヶ月
180,000 円
180,000 円
216,000 円
108,000 円
540,000 円
270,000 円
225,000 円
225,000 円
270,000 円
135,000 円
675,000 円
337,500 円
360,000 円
180,000 円
216,000 円
108,000 円

75,000 円
37,500 円
90,000 円
22,500 円
225,000 円
112,500 円
70,000 円
35,000 円
84,000 円
21,000 円
210,000 円
105,000 円

150,000 円
75,000 円
180,000 円
45,000 円
450,000 円
225,000 円
140,000 円
70,000 円
168,000 円
42,000 円
420,000 円
210,000 円

225,000 円
112,500 円
270,000 円
67,500 円
675,000 円
337,500 円
210,000 円
105,000 円
252,000 円
63,000 円
630,000 円
315,000 円

100,000 円
100,000 円
300,000 円
150,000 円

150,000 円
150,000 円
450,000 円
225,000 円

225,000 円
225,000 円
675,000 円
337,500 円

8． グループコース及び専用クラスタコースの利用者番号は利用者あたり年額5,000円を負担することで追加できる。
9 ． 機関・部局定額制度
他機関又は学内における部局（『国立大学法人京都大学の組織に関する規程』第3章第2節から第11節で定める組織をいう。）の組織が、その組織単位でグループコースサービス（年間）の利用を申請する場合、料金表(年間）に掲載額の1.5倍を利用負担金とする。なお、利用負担金額が150万円未満の場合は100人、150万円を超える場合は、150万円毎に100人までの利用者を認める。
10 ． スパコン連携サービス
学術情報メディアセンターのスーパーコンピュータシステムと密な連携により、学内における部局の組織が計算サーバ等を設置する
場合、下記の負担額を支払うものとする。
冷却方式
水冷
空冷

利用負担額
10,300 円/月
12,900 円/月

利用負担額算定単位
水冷冷却方式の計算サーバ等の定格電力 1kWにつき
空冷冷却方式の計算サーバ等の定格電力 1kWにつき

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 79

別表２（汎用コンピュータシステム）
区分
VMホスティングサービス
ホームページサービス
ストリーミングサービス

利用負担額
72,000円／年
6,000円／年
6,000円／年

単位
1仮想マシンにつき1ドメイン名につき1申請につき

備考
１．利用負担額は、総額表示である。
２．上記表の汎用コンピュータシステムのサービスを利用するためには、大型計算機システムの利用者であることが必要である。
３．VM ホスティングサービスにおいて、下記の負担額を支払うことにより CPU、メモリ、ディスクを増量することがで
きる。
利用負担額
18,000円／年
18,000円／年
18,000円／年

区分
CPU増量
メモリ増量
ディスク増量単位
2コアにつき（最大8コアまで）
8GBにつき（最大64GBまで）
200GBにつき（最大1,000GBまで）

４．VM ホスティングサービスにおいて VMware を用いる場合は、下記の負担額を支払うことにより VMware の利用及びCPU、メモリ、ディスクを増量することができる。ただし、システム資源が限られているためサービスの提供を限定することがある。
区分
VMware利用
CPU増量
メモリ増量
ディスク増量

利用負担額
72,000円／年
36,000円／年
36,000円／年
18,000円／年

単位
1仮想マシンにつき2コアにつき（最大8コアまで）
8GBにつき（最大64GBまで）
200GBにつき（最大1,000GBまで）

５．ホームページサービス及びストリーミングサービスにおいて、下記の負担額を支払うことにより公開スペースの上限を拡大することができる。
区分
公開スペース20GBプラン
公開スペース50GBプラン

利用負担額
3,000円／年
9,000円／年

６．利用負担額は、当該年度（4月から翌年3月まで）の利用に対して年額として算定するが、年度途中から利用を開始する場合には月数に応じて減額する。

別表３ スーパーコンピュータシステム（民間機関利用）
システム資源

システム

A

B

D

E

8ノード(32コア、64GBメモリ)×8)
12ノード(32コア、64GBメモリ)×12)
16ノード(32コア、64GBメモリ)×16)
8ノード(16コア、64GBメモリ)×8)
12ノード(16コア、64GBメモリ)×12)
16ノード(16コア、64GBメモリ)×16)
8ノード(28コア、64GBメモリ)×8)
12ノード(28コア、64GBメモリ)×12)
16ノード(28コア、64GBメモリ)×16)
8ノード(10コア、32GBメモリ + 1MIC)×8)
12ノード(10コア、32GBメモリ + 1MIC)×12)
16ノード(10コア、32GBメモリ + 1MIC)×16)

経過時間 ディスク
（時間）
（GB)

336
336
336
336
336
336
336
336
336
336
336
336

利用者
番号

9,600
14,40019,2009,600
14,40019,2009,600
14,40019,2009,600
14,40019,200

16
24
32
16
24
32
16
24
32
16
24
32

利用負担額
960,000 円/年
1,440,000 円/年
1,920,000 円/年
1,200,000 円/年
1,800,000 円/年
2,400,000 円/年
1,440,000 円/年
2,160,000 円/年
2,880,000 円/年
1,344,000 円/年
2,016,000 円/年
2,688,000 円/年

備考
1． 利用負担額は、年度単位で算定している。また、総額表示である。
2． ディスク容量はバックアップ領域（最大で総容量の1/2）を含む。
3． 通年でなく利用する場合には、下記の負担額を支払うものとする。
ただし、利用期間は当該年度内に限るものとする。
システム

A

B

D

E

システム資源
8ノード
12ノード
16ノード
8ノード
12ノード
16ノード
8ノード
12ノード
16ノード
8ノード
12ノード
16ノード

3ヶ月
240,000 円
360,000 円
480,000 円
300,000 円
450,000 円
600,000 円

利用期間
6ヶ月
480,000 円
720,000 円
960,000 円
600,000 円
900,000 円
1,200,000 円

9ヶ月
720,000 円
1,080,000 円
1,440,000 円
900,000 円
1,350,000 円
1,800,000 円

360,000 円
540,000 円
720,000 円
336,000 円
504,000 円
672,000 円

720,000 円
1,080,000 円
1,440,000 円
672,000 円
1,008,000 円
1,344,000 円

1,080,000 円
1,620,000 円
2,160,000 円
1,008,000 円
1,512,000 円
2,016,000 円

80 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

資料

―
1.

サービス利用のための資料一覧―

スーパーコンピュータシステム・ホスト一覧
システム A：camphor.kudpc.kyoto-u.ac.jp



システム B・C：laurel. kudpc.kyoto-u.ac.jp


システム B（SAS 利用時）
：sas.kudpc.kyoto-u.ac.jp



システム D：magnolia.kudpc.kyoto-u.ac.jp



システム E：camellia. kudpc.kyoto-u.ac.jp※ ホストへの接続は SSH(Secure SHell) 鍵認証のみ、パスワード認証は不可

2.

問い合わせ先 & リンク集


情報環境機構のホームページ
http://www.iimc.kyoto-u.ac.jp/



学術情報メディアセンターのホームページ
http://www.media.kyoto-u.ac.jp/



スーパーコンピュータシステムに関する問い合わせ先

利用申請などに関する問い合わせ先【情報環境支援センター】
E-mail : zenkoku-kyo@media.kyoto-u.ac.jp / Tel : 075-753-7424
URL: http://www.iimc.kyoto-u.ac.jp/ja/services/comp/

システムの利用など技術的な問い合わせ先【スーパーコンピューティング掛】
E-mail : consult@kudpc.kyoto-u.ac.jp / Tel : 075-753-7426
URL: http://www.iimc.kyoto-u.ac.jp/ja/services/comp/contact.html


ホームページ・ホスティングサービスに関する問い合わせ先【クラウドコンピューティング掛】
E-mail : whs-qa@media.kyoto-u.ac.jp / Tel : 075-753-7494
URL: http://www.iimc.kyoto-u.ac.jp/ja/services/whs/

コンテンツ作成支援サービスに関する問い合わせ先【コンテンツ作成室】
E-mail : cpt@media.kyoto-u.ac.jp / Tel : 075-753-9012
URL: http://www.iimc.kyoto-u.ac.jp/ja/services/content/

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.2（ Feb. 2015）− 81

編集後記

編 集 後 記京都にやってきて半年近くが経ち、京都の地理や交通にもやっと慣れてきたような気がする。今まで関西には縁が無かったが、今後は京都だけで無く周辺にも足をのばしてみたいと思う。縁が無いと言えば雪が積もる土地にも縁が無かったが、今年は正月に京都で大雪の洗礼にあった。おかげで出かけられなかったが、逆に家でゆっくりでき、久しぶりに寝正月を満喫できた。

逍遥人

先日、リアル脱出ゲームと呼ばれるイベントに参加しました。リアル脱出ゲームは、１時間の制限時
間内に謎（パズルやクイズのようなもの）を解き明かし、閉じ込められた場所から脱出するというものです。と言っても実際閉じ込められているわけではなく、そういう体です。会場に着くと参加者は１チーム６人に振り分けられ、いよいよゲームは始まります。解いたと思ったら新たな謎、迫る制限
時間の中、チーム一丸となり協力した結果・・・残念ながら脱出失敗！！でした。失敗の原因は「チーム内で情報共有が出来ていなかった」「作業分担がうまく出来ていなかった」「思ったこと、感じたことをもっと自由に発言すればよかった」「謎がとけた喜びから細かい見落としがあった」などがあったと思います。あれれ？これって普段の仕事でも起こりうることなのでは？
ペーペー

京都大学学術情報メディアセンター全国共同利用版広報 Vol．13，No．2
2015 年 2 月

25 日発行
広報編集部会

編集者 京都大学学術情報メディアセンター

深沢 圭一郎（部会長）

全国共同利用版広報編集部会

平石 拓（副部会長）

発行者 〒606-8501 京都市左京区吉田本町

秋田 祐哉

沢田 吉広

京都大学学術情報メディアセンター

小林 寿

山口 倉平

Academic Center for Computing and Media Studies

高見 好男

元木 環

Kyoto University
Tel. 075-753-7400
http://www.media.kyoto-u.ac.jp/
印刷所 〒616-8102 京都市右京区太秦森ヶ東町 21-10
株式会社エヌジーピー

82 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

表紙デザイン：谷 卓司（ティアンドティ･デザインラボ）

Vol.13, No.2 2014

[巻頭言]・Vol.13，No.2 号の発刊にあたって ..................................................................................................................................................................................... 1
深沢 圭一郎[スーパーコンピュータ共同研究制度（若手研究者奨励枠）研究報告]
・円形液膜内非定常マランゴニ対流の解明 ...................................................................................................................................................................... 2
山本 卓也
・大規模スケールでのブロック共重合体薄膜の自己組織化形状予測............................................................................................................... 4
吉元 健治
・ジブロックコポリマーの誘導自己組織化シミュレーション.............................................................................................................................. 6
深渡瀬 健，吉元 健治
・色素増感太陽電池を指向した新奇ポルフィリン系色素の構造と電子構造の解明................................................................................. 9梅山 有和
・流水中の自然石に働く流体力の評価 ............................................................................................................................................................................. 11
吉田 圭介，牛島 省，田中 龍二，宮木 伸
・エノン写像の周期軌道展開 ................................................................................................................................................................................................. 13
斉木 吉隆
・行列分解タイルアルゴリズムのスーパーコンピュータシステムでの実装............................................................................................. 15
小嶋 弘樹
・固体表面特性の違いによる乱流構造の変化と抵抗低減効果の解明............................................................................................................ 17
中本 真義
・構造がゆらぐ希土類錯体を用いる反応の生成物選択性・立体選択性はいかにして制御されているのか ........................... 19
畑中 美穂
・多地域景気循環の同期現象に関する大規模数値解析.......................................................................................................................................... 21
江刺 邦彦
・軌道分散の評価時間依存性から見るLorenz systemの軌道の予測可能性................................................................................................ 23
中野 直人
・溶融紡糸工程におけるドローレゾナンス現象のマルチスケールシミュレーション......................................................................... 25
高瀬 和大，谷口 貴志[プログラム高度化支援事業研究報告]
・高次精度差分法による高レイノルズ数乱流場における大規模構造の直接数値シミュレーション .......................................... 28
山本 義暢
・動的スケジューリング版タイルQR分解のMPI/OpenMPハイブリッド実装 ........................................................................................... 34
鈴木 智博
・大規模GPU計算による3DイメージベースFITの効率化 ....................................................................................................................................... 38
中畑 和之
・動的／静的水～土骨格連成有限変形解析コードの高度化................................................................................................................................ 44
野田 利弘
・コンクリート材料の物質拡散・非線形力学を連成した経年劣化シミュレータの高度化............................................................... 48
浅井 光輝[スーパーコンピュータ共同研究制度（大規模計算支援枠）研究報告]
・Synchronized Molecular Dynamics法による高分子潤滑の解析 .................................................................................................................... 52
安田 修悟
[解説]
・Cray Revealによるスレッド並列化.................................................................................................................................................................................. 57
武田 大輔[サービスの記録・報告]
・スーパーコンピュータシステムの稼働状況とサービスの利用状況............................................................................................................. 68
・センター利用による研究成果（平成25年度）......................................................................................................................................................... 74[資料]・大型計算機システム利用負担金 別表............................................................................................................................................................................ 78
・サービス利用のための資料一覧 ....................................................................................................................................................................................... 81[編集後記]
・編集後記、奥付 .......................................................................................................................................................................................................................... 82(February,2 15)