新スーパーコンピュータシステムの性能（1）京都大学研究支援 SPIRITS プログラム 2021−2022年度「プラズマ粒子シミュレーションの応用による
野生ウマの行動数値実験 モデルの確立」研究報告【巻頭言】「Vol.22, No.1 号の発刊に当たって」深沢 圭一郎【新スーパーコンピュータサービス開始】「新スー
パーコンピュータシステムの性能（1）」深沢 圭一郎【研究プロジェクト報告】「京都大学研究支援 SPIRITS
プログラム 2021−2022年度「プラズマ粒子シミュレーションの応用による野生ウマの行動数値実験 モデルの確立」研究報告」深沢 圭一郎

巻頭言

巻頭言
Vol. 22, No.1 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
昨年度の夏に旧スーパーコンピュータ（スパコン）システムを停止し、実質的なリプレイ
スが始まりましたが、CPU の出荷遅れなど予期しない様々な問題が起こり、新システム Bの稼働開始が今年度からとなってしまいました。昨年 11 月にはクラウドシステムとストレージの稼働、その後に新システム B の代替としてシステム D が稼働しましたが、利用者のみなさまには大変ご迷惑をおかけし、申し訳ありません。また、計画通りとはいえ、新シス
テム A が今夏稼働というところで、現在もリプレイス中であり、計算資源不足が続いています。この号が出る頃には新システム A が稼働または稼働間近と思います。本号の特集記事でわずかに新システム A の CPU（Xeon CPU Max）の性能を Intel の協力により掲載しています。高メモリバンドなメモリを搭載した CPU のため、かなり実行性能が高いことが確認できており、待ったかいがあるシステムになると期待しています。
本号の特集記事の主テーマは新システム B の性能評価報告となっています。理論性能に関しては、これまでにご報告しているところですが、システム B の CPU である第 4 世代
Xeon は開発が遅れた結果、その実際の性能についてはほぼ報告がありませんでした。今回
は、京都大学のスパコンのリプレイス時に利用している様々なベンチマークアプリケーシ
ョンを実際にシステム B で動かして、旧システムとの実際の性能向上について報告しています。このアプリケーションは、スパコン向けによく利用されるものから、京都大学独自の粒子計算、流体計算が含まれており、利用者のみなさまのアプリケーションに近い計算もあると思います。すでにシステム B は利用できますが、ご自分のアプリケーションの実行性能向上に関して参考にいただければと思います。記事内では、深沢のアプリケーションになりますが、システム D とクラウドシステム、システム G との性能比較もしています。こちらも参考にしていただければと思います。
また、学術情報メディアセンターの研究プロジェクト報告として、「プラズマ粒子シミュ
レーションの応用による野生ウマの行動数値実験モデルの確立」を紹介しています。こちら
は野生のウマの動きをシミュレーションする際に、宇宙プラズマ粒子シミュレーションを応用するという研究となっています。分野は全く違いますが、意外に応用がうまく行き、またスパコンを利用することでその計算が実現できています。
まだリプレイス中ということで、利用者のみなさまにはご迷惑をおかけします。新システ
ムでは使い方が一部変わっていますが、できるだけ使いやすく、またプログラムのチューニ
ングもなく性能が出る計算機を目指して準備しています。システム A の性能に期待しつつフル稼働までもう少しお待ちください。今後ともセンターを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.22 No.1（ Jun. 2023）− 1

新スーパーコンピュータサービス開始

新スーパーコンピュータシステムの性能（1）深沢 圭一郎京都大学学術情報メディアセンター

前号（Vol.21 No.1）では、新しく京都大学に導入

め、図中に CPU の型式や性能について記載がされされたスーパーコンピュータシステム（新スパコン）ています。新スパコンのうちシステム A と高速ストの構成を紹介しました。前システムの後継としてのレージを除いたシステムが第 1 段階として 2022 年

システム A（Camphor3）、システム B（Laurel3）、

11 月から 2023 年 4 月にかけて導入が行われ、稼働

システム C（Cinnamon3）、新たに導入された GPU

を開始しています。今回は、主にシステム B の性能システムであるシステム G（Gardenia）とストレーについて、旧システムとの比較や簡易的な性能調査

ジシステムを紹介しました。新スパコンの概要は図結果を紹介します。

1 のようになります。前号では CPU の情報が公開

新システム B は、最新の Xeon（コードネーム

されていませんでしたが、現在は公開されているた

Sapphire Rapids）と DDR5 メモリから構成されま

図 1 新スーパーコンピュータシステム概要

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

表 1 新システム B（Laurel3）と前システム B（Laurel2）のノード仕様
理論演算

メモリ

AVX2 理論
演算性能

周波数

最大同時

性能

バンド幅

コア数

[GHz]

演算数

[GFlops][GB/s]

B/F[GFlops]

B/F

Laurel3

112

2.0

32

7168

614.4

0.086

3584.00.171

Laurel2

36

2.1

16

1209.6

153.6

0.127

1209.6

0.127

性能比

3.11

0.95

2.00

5.93

4.00

0.675

2.963

1.349

す。まず、前システム B と新システム B のノード仕アプリケーションにとって、その実行効率に強く関様に関して表 1 に示します。表 1 では、Laurel3 の係する値になります。一方で AVX-512 を最大限にLaurel2 に対する性能比も示しています。コア数は利用できず前システム B で利用可能であった AVX2

大きく向上し 3 倍以上の 112 コアになり、AVX-512

相当の場合、新システム B の B/F は 1.3 倍以上となが使えるため最大同時演算数も 2 倍になっています。

ります。
システム全体としては、
新システム B は 370

これらにより周波数に大きな変化はありませんが、ノードとなっており、前システム B の 850 ノードと1 ノードの理論演算性能は 6 倍近くになっています。

比べ半分以下になっています。前述のようにノード

新システム B ではメモリが DDR5 になり、メモリ

単体の性能では大きな向上があるために、システム

チャンネル数も増加したことからメモリバンド幅全体の理論演算性能で 2.5 倍以上、メモリサイズでが 4 倍になっています。表 1 では記載していません

1.7 倍以上となっています。
次に、様々なアプリケーションが前システム B にシステム B の 2.67 倍）となっています。理論演算比べて新システム B でどの程度性能向上している性能向上のほうがメモリバンド幅向上よりも大きか図 2 に示します。横軸にアプリケーション、縦軸

いため、B/F（メモリバンド幅/理論演算性能）は新が何倍性能向上しているかを示しています。各アプ

システム B の方が低くなっています。B/F は多くのリケーションを簡単に説明します。

Performance gain [times]

が、新システム B ではメモリサイズは 512GB（前図 2 様々なアプリケーションの新システム B での性能

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.22 No.1（ Jun. 2023）− 3

Performance [GFlops]

図 3 利用コア数を変化させた場合の mhd-single の性能
 S-DEGEMM：行列積演算プログラム（1 ノード） S-FFTE：高速フーリエ変換プログラム（1 ノード） HPL：LINPACK ベンチマーク（32 ノード）
 G-FFTE：MPI 並列版高速フーリエ変換プログ
ラム（32 ノード） poisson-omp：スレッド並列マルチグリッドポア
ソンソルバ（1 ノード） poisson-mpi：MPI 並列マルチグリッドポアソ
ンソルバ（32 ノード） pic-omp：スレッド並列プラズマ粒子シミュレー
ションプログラム（1 ノード） pic-hybrid：ハイブリッド並列プラズマ粒子シミュレーションプログラム（32 ノード） fdtd-omp：スレッド並列 FDTD シミュレーションプログラム（1 ノード） fdtd-hybrid：ハイブリッド並列 FDTD シミュ
レーションプログラム
 mhd-single：電磁流体（MHD）シミュレーショ
ン（1 ノード） mhd-sys：MHD シミュレーション（32 ノード） cfd-mpi：計算流体力学プログラム（23 ノード）
 STREAM：メモリ性能ベンチマーク（1 ノード）の性能向上が新システム B 利用時の参考になると思います。
図 2 の性能向上を見ると最大で 5 倍程度、最低で2.2 倍となっています。G-FFTE の性能向上が最も低いですが、ノード内実行の S-FFTE が 3.86 倍となっていることを考えると、ノード間通信がボトルネックで性能向上が制限されていると考えられます。理論性能では、5.93 倍であり、B/F が 0.675 倍を考慮すると、5.93×0.675＝4.00 倍の性能向上が想像されます。また、AVX-512 を活用できない場合、
理論演算性能は 2.963 倍になりますが、B/F が 1.349倍になるため、2.963×1.349＝4.00 倍の性能向上が期待されます。このため、前システム B と新システ
ム B では実行性能として 4 倍が見込まれます。図 2
では 3.35～3.97 倍となっているアプリケーション
が 7 つあり、多くはその期待通りの性能向上となっています。一方で 5 倍近い性能向上を示すアプリケ
ーションも 4 つあります。これらは、メモリよりもCPU をよく使う計算バンドのアプリケーションか、CPU のキャッシュが上手く働き見かけ上のメモリ
バンドが上昇している可能性があります。fdtdhybrid と cfd-mpi では性能向上が 3 倍を切っています。fdtd-omp が 3.41 倍の性能向上からこれらもノード間通信がボトルネックになっている可能性

行列演算、FFT、ポアソンソルバ、粒子シミュレーが高いです。STREAM ではメモリ性能を測定しま

ション、流体シミュレーションなど様々なアプリケ

すが、理論性能が 4 倍になっている一方で 3.52 倍ーションをベンチマークとして利用しています。ごの性能向上となり、メモリチャンネルが多くなった

自分のアプリケーションと近いアプリケーション

結果や、CPU のタイル構造など前システム B と比4 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

表 2 システム B、D、G とクラウドシステムの mhd-single のノード性能仕様
MHD 実行性能

MHD 実行効率

[GF]

[%]

システム B（7.17TF＋614GB/s）

665

9.3

システム D（3TF＋256GB/s）

201

6.7

クラウドシステム（3.5TF＋410GB/s）

350

10

システム G GPU（9.7TF＋2039GB/s）

885

9.1

Performance [GFlops]※D は Skylake 世代、クラウドシステムは Icelake 世代の Xeon

図 4 計算サイズを変化させた場合の mhd-single の性能
べてメモリを扱う際に注意が必要と考えられます。

ロセス当たりの計算サイズ、縦軸が実行性能になり

次に mhd-single（Flat MPI）を利用して、1 ノーます。計算サイズが最も小さいときに最も高い性能

ド（2～112 コア）～24 ノード（2688 コア）と実行を示しています。このサイズは L2 キャッシュにデノード数を変化させた場合の Weak スケーリング性ータが載るため、メモリではなくキャッシュのバン

能を図 3 に示します。横軸がコア数、縦軸が実行性

ド幅が利いており、高い性能となっています。計算

能となります。両軸とも対数表示になっています。

サイズが 100MB 程度までは実行性能が下がってい1CPU 内に 56 コアあるため、利用コアを 2、4，8，ます。その後、200～300MB では性能が上がってい16，32，56 と変化させると、小コア利用時にはコアます。詳しい原因は分かっていませんが、mhd-

当たりのメモリバンド幅大きく利用できるため、56

single の構造上 100MB 周辺では、キャッシュの活コア以上の利用時より実行効率が良くなっている

用がうまくいっていないと考えられます。このようことが分かります。これにより性能スケーリングがに計算サイズを小さくすることで性能が上がると一部悪く見えるため、図 3 には傾きが 3 つに分かれは限らないので、計算サイズをいくつか試して最適るように見えています。1 ノードから 24 ノードまでなサイズで計算を実行することが重要です。

はスケーラビリティも高く、良好な並列計算性能が最後に、mhd-single を利用して、新システム B と新システム B が導入前にあったシステム D、クラウ

得られています。
また、同じ mhd-single で計算サイズを変化させドシステム、さらにシステム G（GPU）の 1 ノードた場合の 1 ノード性能を図 4 に示します。横軸がプ（GPU は 1 枚）性能測定結果を表 2 に載せていま

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.22 No.1（ Jun. 2023）− 5

す。システム D は Skyalake 世代の Xeon、クラウドシステムは Icelake 世代の Xeon です。システム
D とは B/F も同程度ですが、システム B の実行効率が高く、良い性能向上が見えます。クラウドシス
テムは、システム B よりも B/F が高いこともあり、実行効率が高くなっています。ただし、ノード性能
では 2 倍近くシステム B が高くなっています。シス
テム G の GPU は NVIDIA A100 であり、理論演算性能、メモリバンド幅も高くなっています。実行性
能もシステム B より高くなっています。システム G
では OpenACC を利用して mhd-single を GPU で実行しています。
CPU 実行に比べて手間はあります
が、GPU に合うアプリケーション（ベクトル効率が高いアプリケーション）であれば、高い性能の恩恵を受けることができます。一方で GPU を利用する
場合は GPU 間通信とノード間通信に注意し、最適化が必要になります。実際に複数 GPU や複数ノードを利用した場合のスケーラビリティは CPU に比べて低くなることが多いです。1 ノードや 1GPU に収まる計算であれば、手軽に GPU の性能を活用できるため、上手い使い分けが必要です。
今回は、稼働が開始されたシステム B に関してその実行性能に関して紹介しました。近年の CPU は理論性能からはその実行性能が分からないことが多くあります。京都大学学術情報メディアセンター
では、利用者のアプリケーションが実際に早くなることを第一に、見かけ上の理論性能よりも実行性能の高さを重要視してスパコンを設計しています。今回のリプレイスでは、半導体不足や CPU 開発遅れにより新スパコンの稼働が遅れ、また半導体価格高
騰や円安により新スパコンのノード数が想定より減るなど利用者のみなさまにはご迷惑をおかけしています。今回の性能評価により高い性能が確認できていますので、これからよりみなさまにご活用いただけるようにセンターとしても準備を続けていきます。また、新システム A がまだ導入されておらず、2023 年 9～10 月にご利用いただける予定となっています。CPU としてはシステム B と同じですが、高メモリバンド幅の HBM2 を搭載しており、より高い実効性能が期待できます。試験機ではあり
ますが、Intel 社の協力により mhd-single で 3 倍以上の性能を現在確認しています。次号ではシステム
A の実行性能に関して紹介します。

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

研究プロジェクト報告

京都大学研究支援 SPIRITS プログラム 2021－2022 年度「プラズマ粒子シミュレーションの応用による野生ウマの行動数値実験
モデルの確立」研究報告
深沢 圭一郎 1、井上 漱太 2、前田 玉青 3、鈴木 臣 4、山本 真也 5、平田 聡 6
1．京都大学 学術情報メディアセンター

2．名古屋大学大学院 環境学研究科

3．京都大学大学院 理学研究科

4．愛知大学 地域政策学部

5．京都大学 高等研究院

6．京都大学 野生動物研究センター

1 はじめにでは、SPIRITS プログラム参加者によるウマに関する研究紹介や科学館の学芸員によるネズミの行動

SPIRITS と は 、 Supporting Program forに関する研究が紹介されました。サイエンスカフェ

Interaction-based Initiative Team Studies の略でということで、どちらも飲み物を片手に 15 人程度あり、文部科学省研究大学強化促進事業[1]においての少人数でのイベントであり、参加者との距離が近京都大学が実施している学際・国際・人際融合事業

いため、たくさんの質問があり、活発な議論が行わ「知の越境」融合チーム研究プログラム[2]になりまれました。

す。このプログラムでは、国際化の推進、未踏領域・未科学への挑戦、イノベーションの創出を目指す融合チーム研究による新たな取り組みや企画を、資金面だけでなくプロジェクトの推進においても支援しています。
本研究は 2021－2022 年度の 2 年間
「プ
ラズマ粒子シミュレーションの応用による野生ウ
マの行動数値実験モデルの確立」として、SPIRITS
プログラムに支援を受け推進されました。
この SPIRITS プログラムの支援は、一般的な研究に対してだけでなく、その運営に対してもあります。運営に対する支援を上手く活用することで、シンポジウムの開催や研究内で開発したモデルや研究成果の広報活動などが行えました。シンポジウム
は「α×SC2021K 行動学とスーパーコンピュータ
に関するシンポジウム」[3]や「α×SC 群れとスー
パーコンピュータに関するシンポジウム」[4]として本全国共同利用版「広報」Vol.20 No.2 と Vol.21 No.1
で紹介しています。シンポジウム以外では、サイエ
ンスカフェを福岡市[5]と名古屋市[6]で開催し、研究者以外への広報活動も行いました。図 1 はサイエン

図 1 サイエンスカフェ（福岡市開催版）

スカフェのポスターになります。サイエンスカフェ

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.22 No.1（ Jun. 2023）− 7

2 研究の背景と目的きるのではないかと考えられます。個体間距離に働
く場は、ウマの行動心理から考えられるウマの振るこの研究では、研究タイトルにもあるように野生舞いを表現する関数とします。このように、本研究のウマを対象としています。野生ウマは高度な社会では宇宙プラズマの粒子シミュレーションを応用性を持ち、固定されたメンバーで群れを作りますが、することで、野生ウマの行動規則を考慮した野生ウ詳しい調査研究がほとんど行われておらず、その生

マの行動数値シミュレーションモデルを開発する

態はよく分かっていません。これまでの野生ウマのことを目的としました。図 2 のようにこのモデルを

群れの観察は、双眼鏡を使い、ビデオで記録するこ

利用し、どの行動規則がどのようにウマの行動を決とが一般的な方法でしたが、近年、ドローン技術の定づけているのか明らかにすることを目指してい発展により動物を空から観察することができるよます。

うになってきました。上空からウマを見ることにより、これまで分からなかった個体同士の位置関係が正確に分かるようになり、ウマ個体間距離の分布も3 野生ウマ行動数値シミュレーションモ
デル

正確に測れるようになってきています。この分布を解析すると、個体同士が近づくと離れ、遠くに行く

前述しましたが、ウマの群れは、構成するウマのと近づく様子が示されており、何らかのウマの行動数に変動がなく安定しています。このようなウマの心理が働いていると考えられますが、なぜそのよう群れを解析すると、各ウマ間の距離のヒストグラム

な分布となるのかは明らかになっていません。

がガンマ分布に従っていることが分かりました。こ一方、宇宙プラズマでは、電荷を帯びたプラズマ
粒子が動くと、電磁場が電荷の影響を受け変動し、のことからウマに引力と斥力のようなものが働き、距離間を調整していると考えられています。

その変動した場によりプラズマ粒子が動くことをこの引力と斥力のような働きを考えるとき、重力繰り返します。プラズマ粒子は膨大に存在するためのように“場”の考え方を導入し、ウマ間距離が近プラズマ全体としてのダイナミクスの理解が難し

いと上り坂になり、遠いと下り坂になるウマの距離いですが、この一連の動きを数値シミュレーション

間に働く力（Horse distance force: HF）を定義する

により再現することで、宇宙プラズマダイナミクスことができます。例えば、中心にあるウマがいて、の理解が進んでいます。私たちは、このプラズマ粒

そのウマと別のウマとの間に HF が発生すると考え子の動きとウマの行動に類似点を見いだし、宇宙プると、図 3 のような場が考えられます。図 3 は二次

ラズマシミュレーションを基に、ウマの行動を再現

元空間であり、中心近くでは HF が大きくなり（傾する数値シミュレーションモデルの開発ができる

きが正）、ウマが中心に近づけなくなり、中心から離のではないかと考えました。

れると HF が小さくなり（傾きが負）、ウマが中心に

ここで、プラズマ粒子をウマとし、電磁場をウマの固体間距離に働く場と考えると、ウマそれぞれが持った場の重ね合わせで、ウマの行動が決まるということが想像され、固体間距離分布をうまく再現で

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

近づくように場が働くことが分かります。
ここで、中心にいるウマから別のウマまでの距離を r とすると、
𝑟𝑟𝑟𝑟 = �𝑥𝑥𝑥𝑥 2 + 𝑦𝑦𝑦𝑦 2(1)これらのパラメータを0.1ずつ変化させるとすると、
45 × 10 × 25 × 25 = 281250 通りの計算になります。パラメータ 1 セット当たりの計算が約 1 秒だとすると、
281,250 秒 = 約 78 時間となり、かなり時間のかかる計算になります。このパラメータを変化させる計算は独立に行って良いので（パラメータセット間に依存関係が無いので）、並列化することができ、また通信が必要無いため並列計算 scalability が高いと想定されるため、スーパーコンピュータを利用し、64並列計算を行うと約 1.2 時間で計算が終わります。
この HF(r)を使い、ウマの運動方程式を解くこと

図 3 ウマの距離間場（HF）分布

で、ウマの動きをシミュレーションし、ウマの位置となり，HF は下記で表現できます。
𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻(𝑟𝑟𝑟𝑟) = − �+𝑐𝑐𝑐𝑐 �1

1

1 + exp�−𝑎𝑎𝑎𝑎(𝑟𝑟𝑟𝑟 − 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑎𝑎𝑎𝑎 )�
�

1+exp�−𝑎𝑎𝑎𝑎(𝑟𝑟𝑟𝑟−𝑑𝑑𝑑𝑑𝑟𝑟𝑟𝑟𝑎𝑎𝑎𝑎 )�

ただし、図 3 では分布を求めることができます。運動方程式𝑭𝑭𝑭𝑭 = 𝑚𝑚𝑚𝑚𝒂𝒂𝒂𝒂（F は力、m は質量、a は加速度ベクトル）より、− 𝑏𝑏𝑏𝑏�(2)

𝑎𝑎𝑎𝑎 = 2、𝑏𝑏𝑏𝑏 = 0.75、𝑐𝑐𝑐𝑐 =0.25、𝑑𝑑𝑑𝑑 = 2.5、𝑟𝑟𝑟𝑟𝑎𝑎𝑎𝑎 = 6.5を利用しています。この式(2)はシグモイド関数の足し合わせで表現しています。

HF の形は𝑎𝑎𝑎𝑎、𝑏𝑏𝑏𝑏、𝑐𝑐𝑐𝑐、𝑑𝑑𝑑𝑑、𝑟𝑟𝑟𝑟𝑎𝑎𝑎𝑎 によって変わります。

a は図 3 における中心の斥力が高い部分と、外側の引力が強い部分をなめらかに繋ぐための係数で、小𝑑𝑑𝑑𝑑𝒗𝒗𝒗𝒗
𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑

=

𝑭𝑭𝑭𝑭

𝑚𝑚𝑚𝑚

=

𝑯𝑯𝑯𝑯𝑭𝑭𝑭𝑭=

𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻(𝑟𝑟𝑟𝑟,𝑑𝑑𝑑𝑑)

解くために、(3)を差分化すると、𝑣𝑣𝑣𝑣𝑟𝑟𝑟𝑟𝑡𝑡𝑡𝑡+1 −𝑣𝑣𝑣𝑣𝑟𝑟𝑟𝑟𝑡𝑡𝑡𝑡∆𝑑𝑑𝑑𝑑

𝑣𝑣𝑣𝑣𝑟𝑟𝑟𝑟𝑑𝑑𝑑𝑑+1 =∆𝑑𝑑𝑑𝑑

合は正となります。HF が第二項との足し合わせのため、0 < b < 1 の範囲をとります。c は距離が遠いところに引力を作成するパラメータになります。引力を作る場合は c > 1 − b となり、引力が無い場合は c= 1−b、斥力の場合は c < 1 − b となります。d は引力をどこまで働かせるかのパラメータです。d = 1 で引力は発生せず、d > 1 で引力が発生します。r = d × ra
で引力が無くなります。ra は斥力を働かせる始点で(5)

次に、ウマの位置を求めます。ウマの位置は速度𝑑𝑑𝑑𝑑𝒓𝒓𝒓𝒓です。b = 0 の場合は第一項が負となり、b = 1 の場

(4)となり、速度の時間発展が式(5)のように求まります。

接続することになります。1 未満では直線的に接続

b は(2)右式第一項の値をシフトさせるパラメータ𝑚𝑚𝑚𝑚

𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻(𝑟𝑟𝑟𝑟, 𝑡𝑡𝑡𝑡) + 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑟𝑟𝑟𝑟𝑑𝑑𝑑𝑑

𝑚𝑚𝑚𝑚の微分で求まるので、

す。

(3)

ここで、v は速度ベクトル、t は時間です。計算機でさいほどなめらかに接続し、大きいとステップ状にします。現実的には 0.5～5 が取り得る範囲になりま

𝑚𝑚𝑚𝑚

𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑= 𝑣𝑣𝑣𝑣(𝑟𝑟𝑟𝑟, 𝑡𝑡𝑡𝑡)(6)

これを差分化して、
𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑡𝑡𝑡𝑡+1 −𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑡𝑡𝑡𝑡
∆𝑑𝑑𝑑𝑑

= 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑟𝑟𝑟𝑟𝑑𝑑𝑑𝑑+1

𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑑𝑑𝑑𝑑+1 = ∆𝑡𝑡𝑡𝑡𝑣𝑣𝑣𝑣𝑟𝑟𝑟𝑟𝑑𝑑𝑑𝑑+1 + 𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑑𝑑𝑑𝑑

(7)
(8)

となり、ウマの位置の時間発展がわかります。これによりウマが HF を受けて移動する様子がシミュレーションできます。
式(5)と(8)を使って実際にシミュレーションを行いました。ここでは Δr = 1.0、t = 0.01 とし、ウマの初期位置、初期速度はランダムに与えました。また、初期値が異なるが同じパラメータセットの計算をす（b によりズレはあります）。どこまでウマが近づ

61 回のシミュレーションを行い、初期値依存性を減くと斥力が働くかを決めているパラメータです。

らしました。その結果から観測結果のヒストグラム

それぞれ、想定される範囲は下記になります。
0.5 < a < 5.0、0 < b < 1、c = 0.25、1.5 < d < 4.0、
5 < ra < 7.5と合うウマ間距離の分布をとったものが図 4 になります。ここでは、すべてのパラメータ計算をして 4パラメータが観測と似た結果となりました。パラメ
ータ a、b、c、d の取り方で分布に変化は出るため、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.22 No.1（ Jun. 2023）− 9

観測0.04500.03000.00000.0150

存在確率

0.0600

シミュレーション

0

20

40

距離[horse body]

距離[horse body]

図 4 観測結果とシミュレーション結果の比較
最適な結果にするためには更に調整が必要ですが、用し、HF の形を考える計算やパラメータサーベイ

ガンマ分布に近い結果が得られています。

という計算を試行錯誤することができ、最終的には観測結果に近いシミュレーション結果を得ること

4 まとめと今後の展望ができました。
この HF は、現在ではより観測結果を再現する形

本記事では、SPIRITS プロジェクトによる宇宙プに最適化が進んでおり、またウマが整列して一列にラズマ粒子シミュレーションの野生ウマ行動数値

歩くことを再現できる HF も作成しています。今後

シミュレーションへの応用について報告しました。

は、計算負荷は上がりますが、ウマの高さを考慮でこのプロジェクトでは、ウマの研究者、数値シミュ

きる 3 次元化や HF が働く条件などをウマの行動理

レーション研究者、数値解析の研究者との共同研究

論や仮定に従い導入するなどより現実に近いモデによって、新しく野生ウマの数値実験が可能なシミルの高精度化が必要と考えています。

ュレーションモデルが開発できました。他分野の研究者が参加したことで、これまでに無い応用ができ参考文献たと感じています。
また、プロジェクトのサポートのおかげで、研究者向け異分野交流シンポジウムや一般の方向け研究啓蒙活動など様々な活動を実施することができ[1] 研究大学強化促進事業
https://www.mext.go.jp/a_menu/kagaku/sokushinhi/[2] 融合チーム研究プログラム SPIRITSました。イベントの準備は手間がかかりますが、そhttps://www.kura.kyoto-u.ac.jp/results/list/re13/の価値はあることが今回の経験でよく分かりまし[3] α×SC2021K 行動学とスーパーコンピュータ

た。

に関するシンポジウム

野生ウマの行動数値シミュレーションの開発でhttps://sites.google.com/kyoto-u.ac.jp/sc2021k/

は、理学的な物理法則から力を考えるモデルではな[4] α×SC 群れとスーパーコンピュータに関する

く、意思を持った動物の動きを再現する力自体を考シンポジウムえる必要がありました。ある意味勝手に作成した力

https://sites.google.com/kyoto-u.ac.jp/sc2022k/のため、大量のパラメータサーベイが必要となりま[5] https://sites.google.com/kyoto-u.ac.jp/science-

す。このパラメータサーベイは、スパコンを利用しないと数日かかる計算のため、何度も数値実験を繰り返すことが難しく、一般的には採用されない研究手法だと思われます。しかし、今回はスパコンを利

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

cafe-fukuoka-2022/[6] https://sites.google.com/view/science-cafenagoya-2022/

サービスの記録・報告システム A 運転状況 ( 2022 年 4 月 ～ 2022 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2022/04/01

サービス再開日時
0:00

2022/04/04

システムダウン障害発生状況
障害発生日時保守時間[h]13:00

サービス再開日時

85.00

ダウン時間[h]なし２）サービス状況
ジョブ

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

ノード
利用率

4月

635.00111,774

180,679

48,136,574

34,192,634

1770.2

59.5

%

5月

744.00193,057

255,769

62,467,476

45,197,236

1798.7

71.4

%

6月

720.00112,853

128,120

59,702,724

45,892,097

1721.3

65.4

%

7月

665.0027,790161,519

57,207,644

40,262,323

1621.6

65.3%

165,544,290

1,728.0

65.4

%

8月

システム更新に伴う運転休止期間

9月

システム更新に伴う運転休止期間
2,764

計

445,474

726,087

227,514,418

ノード利用率
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

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.22 No.1（ Jun. 2023）− 11

システム B 運転状況 ( 2022 年 4 月 ～ 2022 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2022/04/01

サービス再開日時
0:00

2022/04/04

システムダウン障害発生状況
障害発生日時保守時間[h]13:00

サービス再開日時

85.00

ダウン時間[h]なし２）サービス状況
サービス
時間[h]

ジョブ
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

ノード
利用率

4月

635.00114,365

624,511

11,722,127

9,387,576

772.7

64.7

%

5月

744.0075,090550,873

15,428,584

12,461,782

814.0

70.6

%

6月

720.00239,700

569,585

14,346,153

11,638,501

813.9

71.4

%

7月

665.00131,572

471,125

13,009,448

10,371,171

793.3

64.6

%

798.5

67.8

%

8月

システム更新に伴う運転休止期間

9月

システム更新に伴う運転休止期間

計

2,764

560,727

2,216,094

54,506,312

43,859,030

ノード利用率
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

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

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

システム C 運転状況 ( 2022 年 4 月 ～ 2022 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2022/04/01

サービス再開日時
0:00

2022/04/04

システムダウン障害発生状況
障害発生日時保守時間[h]13:00

サービス再開日時

85.00

ダウン時間[h]なし２）サービス状況
サービス
時間[h]

ジョブ
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

ノード
利用率

4月

635.002,106

32,458294,017

181,793

15.2

54.5

%

5月

744.001,713

37,475439,250

245,180

16.0

67.8

%

6月

720.001,382

31,593432,700

153,528

16.0

70.2

%

7月

665.001,869

33,771

440,570

160,466

15.6

68.9

%

740,967

15.7

65.4

%

8月

システム更新に伴う運転休止期間

9月

システム更新に伴う運転休止期間

計

2,764

7,070

135,297

1,606,537

ノード利用率
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

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.22 No.1（ Jun. 2023）− 13

システム D 運転状況 ( 2022 年 10 月 ～ 2023 年 3 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

サービス再開日時

システムダウン障害発生状況
障害発生日時保守時間[h]2023/02/16

10:00

2023/02/17

12:00

26.0

2023/02/24

13:00

2023/02/28

10:00

93.0

2023/03/28

9:00

2023/03/31

23:59

87.0

サービス再開日時

ダウン時間[h]なし２）サービス状況
サービス
時間[h]

ジョブ
処理
件数

経過
時間[h]

占有
時間[h]

10 月

システム更新に伴う運転休止期間

11 月

システム更新に伴う運転休止期間

12 月

システム更新に伴う運転休止期間

CPU
時間[h]

平均稼動
ノード数

ノード
利用率

1月

443.0

27,76370,6165,730,329

2,373,834

508.4

21.8

%

2月

553.0

25,646

109,749

10,097,843

2,712,330

434.7

44.2

%

3月

657.0

14,59898,15314,147,323

5,543,172

504.0

54.1

%

計

1653.068,007

278,518

29,975,495

10,629,336

480.2

40.0

%

2月

3月

ノード利用率
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

10月

11月

12月

1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

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

システム E 運転状況 ( 2022 年 10 月 ～ 2023 年 3 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

サービス再開日時

システムダウン障害発生状況
障害発生日時保守時間[h]2023/02/16

10:00

2023/02/17

12:00

26.0

2023/02/24

13:00

2023/02/28

10:00

93.0

2023/03/28

9:00

2023/03/31

23:59

87.0

サービス再開日時

ダウン時間[h]なし２）サービス状況
サービス
時間[h]

ジョブ
処理
件数

経過
時間[h]

占有
時間[h]

10 月

システム更新に伴う運転休止期間

11 月

システム更新に伴う運転休止期間

12 月

システム更新に伴う運転休止期間

CPU
時間[h]

平均稼動
ノード数

ノード
利用率

1月

443.0

694

15,18998,852

26,654

19.7

19.5

%

2月

553.0

521

10,487

127,531

12,116

15.5

20.7

%

3月

657.0

655

18,017

71,115

21,957

19.5

11.6

%

計

1653.01,870

43,693

297,498

60,727

18.2

17.3

%

2月

3月

ノード利用率
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

10月

11月

12月

1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.22 No.1（ Jun. 2023）− 15

システム G 運転状況 ( 2022 年 10 月 ～ 2023 年 3 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

サービス再開日時

システムダウン障害発生状況
障害発生日時保守時間[h]2023/02/16

10:00

2023/02/17

12:00

26.0

2023/02/24

13:00

2023/02/28

10:00

93.0

2023/03/28

9:00

2023/03/31

23:59

87.0

サービス再開日時

ダウン時間[h]なし２）サービス状況
サービス
時間[h]

ジョブ
処理
件数

経過
時間[h]

占有
時間[h]

10 月

システム更新に伴う運転休止期間

11 月

システム更新に伴う運転休止期間

12 月

システム更新に伴う運転休止期間

CPU
時間[h]

平均稼動
ノード数

ノード
利用率

1月

443.0

736

107

8,646

1,134

15.8

2.5

%

2月

553.0

927

1,497

118,870

23,194

12.5

13.5

%

3月

657.0

1,062

987

104,538

8,252

15.3

8.5

%

計

1653.0

2,725

2,591

232,054

32,580

14.2

8.2

%

2月

3月

ノード利用率
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

10月

11月

12月

1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

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

センター利用による研究成果―2021 年度計算機利用結果報告書から―【1010 統計科学】

Microtremor array surveys and development1.

春名純一, 兎子尾理貴, 中野直人： リザバー計

of the velocity model in the Hakodate Plain,

算機における普遍性と高次統計量： 第 24 回情Hokkaido, Japan： Earth, Planets and Space,

報論的学習理論ワークショップ講演要旨，発表

Vol.74, No.94, pp.1 - 25, 2022

番号 19, 2021

【2301 基礎ゲノム科学】
7.

【1501 生活科学一般】
2.

N. Thushara, T. Darshani, S. R. Samarakoon,

Nishihama R： Development and Molecular

I. C. Perera, F. R. Fronczek, W. M. C. Sameera,

Genetics of Marchantia polymorpha： Annu

T. Perera： Synthesis, characterization and

Rev Plant Biol., Vol.72, pp.677 - 702, 2021

biological

3.

4.

Kohchi T, Yamato KT, Ishizaki K, Yamaoka S,

evaluationof

dipicolylamine

8.

Iwasaki M, Kajiwara T, Yasui Y, Yoshitake Y,

sulfonamide derivatized platinum complexes

Miyazaki M, Kawamura S, Suetsugu N,

as potential anticancer agents： RSC Adv.,

NishihamaVol.11, No., pp.17658 - 17668, 2021

Hashimoto K, Kuchitsu K, Montgomery SA,

T. Nguyen, Y. Oba, W. M. C. Sameera, A.

Singh S, Tanizawa Y, Yagura M, Mochizuki T,

Kouchi, N. Watanabe ： Experimental and

Sakamoto M, Nakamura Y, Liu C, Berger F,

Computational

StudiestheYamato KT, Bowman JL, Kohchi T ：Physicochemical

Behavior

Phosphine

Identification of the sex-determining factor in

Induced by Reactions with H and D Atoms on

the liverwort Marchantia polymorpha reveals

Interstellar Ice Grains： Astrophys. J. 2021.,

unique evolution of sex chromosomes in a

Vol.198, No., pp.73 - , 2021

haploid system： Curr. Biol., Vol.31, No.24,

Taiki Fujita, Mina Yamane, W. M. C. Sameera,

pp.5522 - 5532, 2021

onof

Harunobu Mitsunuma, and Motomu Kanai：

9.

R,

Yamaoka

S,

Wanke

D,

Montgomery SA, Tanizawa Y, Galik B, Wang N,

Siloxy Esters as Traceless Activators of

Ito T, Mochizuki T, Akimcheva S, Bowman JL,

Carboxylic

Catalyzed

Cognat V, Maréchal-Drouard L, Ekker H,

Chemoselective Asymmetric Aldol Reaction：

Hong SF, Kohchi T, Lin SS, Liu LD, Nakamura

Angew. Chem. Int. Ed., Vol.60, No., pp.24598 -Y, Valeeva LR, Shakirov EV, Shippen DE, Wei

24604, 2021

WL, Yagura M, Yamaoka S, Yamato KT, Liu C,【2202 自然災害科学】

Berger F： Chromatin Organization in Early

5.

Reika Nomura et al.： Multiscale Evaluation

Land Plants Reveals an Ancestral Association

Method of the Drag Effect on Shallow Water

betweenFlow through Coastal Forests based on 3DConstitutive Heterochromatin： Curr. Biol.,Numerical Simulations ：Vol.30, No.4, pp.573 - 588, 2020

6.

Acids:

Boron-

International

H3K27me3,

Transposons,andJournal for Numerical Methods in Fluids,【4103 数学一般（含確率論・統計数学）】

Vol.94, No.1, pp.32 - 58, 2021

10. Kengo NAKAI, Yoshitaka SAIKI： Machine-

Asano, K., T. Iwata, K. Yoshida, N. Inoue, K.

learning construction of a model for a

Somei, K. Miyakoshi, and M. Ohori ：macroscopic fluid variable using the delay-

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.22 No.1（ Jun. 2023）− 17

coordinate of a scalar observable： Discreteof Volcanology and Geothermal Research,and Continuous Dynamical Systems Series S,

Vol.421, No.107446, 2022
19. 菅原嵩史・大倉敬宏・成田翔平： 阿蘇火山のマ

Vol.14, No.3, pp.1079 - 1092, 2021
11. M. Kobayashi, K. Nakai, Y. Saiki, and N.

グマだまりに対する 2016 年熊本地震の断層変

Tsutsumi： Dynamical system analysis of a

位による影響： 日本火山学会講演予稿集 2021

data-driven model constructed by reservoir

年度 秋季大会, 2021

computing ： Physical Review E, Vol.104,【4402 気象・海洋物理・陸水学】

No.044215, pp.1 - 7, 2021

20. 越後友利果・伊藤海彦・磯田豊： 日本海深層に12. 関山 雄大： データ並列プログラムによるおける近慣性周期 Gyroscopic Wave の海底反Turyn 型列の分類： 第 19 回情報学ワークショ

射： 海の研究, Vol.31, No.3,4, pp.71 - 98, 2022

ップ (WiNF2021) 抄録集, pp.9 - 9, 2021

【4601 物理化学】

13. 関山 雄大： データ並列プログラムによる

21. Tatsuya Joutsuka and Koji Ando： Efficient

Turyn 型列の分類： 静岡大学大学院修士論文,

Free-energy Calculation of Proton Transfer by

2022

Constrained Density Functional Theory and

14. Araya and Tokihisa ：The existence ofGeometricallyRestrained

Molecular

partitioned balanced tournament designs ：Dynamics Simulation ： Chemistry Letters,

Journal of Combinatorial Designs, Vol.30,

Vol.50, No.7, pp.1325 - 1328, 2021

pp.621 - 625, 2022

22. Yoshino Katsurayama, Yasuhiro Ikabata,【4303 物性 II】

Hajime Maeda, Masahito Segi, Hiromi Nakai,

15. 春名純一, 兎子尾理貴, 中野直人： リザバー計

Taniyuki Furuyama ：Direct Near ‐算機における普遍性と計算能力のサイズ依存

Infrared‐Light‐Activatable Phthalocyanine

性： 日本物理学会 2021 秋季大会講演要旨，領Catalysts： Chemistry – A European Journal,

域 11，講演番号 22pL4-6, 2021

Vol.28, No.2, pp.e202103223 -, 2022
23. Ayaki Sunaga, Trond Saue： Towards highly【4306 生物物理・化学物理】
16. Akihiro Kimura, Hirotaka Kitoh-Nishioka,

accurate calculations of parity violation in

Yasuteru Shigeta, Shigeru Itoh： Comparison

chiral molecules: relativistic coupled-cluster

between the Light-Harvesting Mechanisms oftheory including QED-effects ：Type ‑ I Photosynthetic Reaction Centers ofPhysics, Vol.119, pp.e1974592 -, 2021

Heliobacteria and Photosystem I: Pigment Site

24. Kuroda,

Naoya;

Oho,

Takumi;Molecular
Senami,

Energy Distribution and Exciton State： The

Masato; Sunaga, Ayaki： Enhancement of the

Journal of Physical Chemistry B, Vol.125,

parity-violating energy difference of H2X2

No.15, pp.3727 - 3738, 2021

molecules by electronic excitation： Phys. Rev.

17. S Sakuraba, Q Xie, K Kasahara, J Iwakiri, H

A, Vol.105, pp.012820 -, 2022

Kono： Extended ensemble simulations of a

25. 砂賀彩光： 相対論的量子化学計算に基づく

SARS-CoV-2 nsp1–5’-UTR complex： PLOS

UO2(2+), UN2 の化学結合解析： 大洗・アルフ

Computational Biology, Vol.18, No.1, pp.

ァ合同研究会, 2021
26. 砂賀彩光, Maen Salman, Trond Saue： 重元素

e1009804 -, 2022
【4401 固体地球惑星物理学】

系の分子物性における量子電磁力学効果：高精

18. Yamasaki, T., Sigmundsson, F., Iguchi, M.：

度相対論的分子理論の開発と応用： 第 15 回分

magmatic

子科学討論会, 2021

deformation source beneath Aira caldera after

27. Ayaki Sunaga ：Variable

inflation

rate

of

a

Parity-violating energy

the 1914 eruption of Sakurajima volcano:difference in chiral molecules enhanced byInferences from a linear Maxwell viscoelastic

electronic excitation ：model constrained by geodetic data： Journal

Symposium, 17th International Conference of

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

Quantum Science

Computational Methods in Sciences andEngineering(ICCMSE)

2021(Video28. Ayaki Sunaga： Many-body calculation for theEDM

searches:

Naoto Chatani ： Origin of the Enhanced
Reactivity in the ortho C – H Borylation ofConference (Streaming)), 2021
electron

35. Ken Yamazaki, Supriya Rej, Yusuke Ano, andmechanismofBenzaldehydes with BBr3： Organic Letters,
Vol.24, No.1, pp.213 - 217, 2021

enhancement for effective electric field and

36. Qiyuan He, Ken Yamazaki, Yusuke Ano, andmany-body theory including QED effects ：Naoto Chatani： Palladium-Catalyzed Site-

Fundamental Physics Using Atoms (FPUA

Selective [5 + 1] Annulation of Aromatic2021), 2021

Amides with Alkenes: Acceleration of β -29. Ayaki Sunaga： Effective QED potentials for

Hydride Elimination by Maleic Anhydride

relativistic correlated molecular calculations

from Palladacycle ： ACS Catalysis, Vol.12,

including QED effects： 24nd DIRAC working

pp.1595 - 1600, 2022
37. Yoshino, J.; Sekikawa, T.; Hatta, N.; Hayashi,Group Meeting, virtual via ZOOM, 2021
30. Ayaki Sunaga, Maen Salman, Trond Saue：N.; Higuchi, H. ： Photoinduced Solid-State

of

Coloring Behavior of Boronium Complexes：

spectroscopic constants and chemical bondings

Tetrahedron Lett., Vol.57, pp.5489 - 5492, 2016

including QED effects： 第 23 回理論化学討論

38. Yoshino, J.; Konishi, S.; Kanno, R.; Hayashi,

Relativistic

molecular

calculations

N.; Higuchi, H. ： An Azide ‐ Substituted

会, 2021
31. Tatsuya Joutsuka and Koji Ando： Efficient

Triarylborane: A Key Compound for the FacileFree-Energy Calculation of Proton Transfer by

Synthesis

Constrained Density Functional Theory andBearing Triazole Moieties as Connectable π‐

Geometrically

Conjugated System Linkages： Eur. J. Org.

Restrained

Molecular

Dynamics Simulation ： Chemistry Letters,of

Fluorescent

Triarylboranes

Chem., Vol.2019, pp.6117 - 6121, 201939. Yoshino, J.; Hirono, Y.; Akahane, R.; Higuchi,

Vol.50, No.7, pp.1325-1328, 2021

H.; Hayashi, N.： Effects of π-Conjugation on【4602 有機化学】
32. Hisakazu Miyamoto and Hiroki Takahashi：

the Solid-State Photoresponsive Coloring

Crystal structure and photoreactive behaviour

Behavior of Bipyridine-Boronium Complexes：of

Photochem. Photobiol. Sci., Vol.19, pp.1517 -N,N-diisopropyl(p-phenylphenyl)

glyoxylamide： Acta Crystallographica Section
E, Vol.E77, pp.653 - 657, 2021

1521, 2020
40. Yoshino, J.; Kawaguchi, S.; Takata, S.; Hayashi,

33. Ken Yamazaki, Supriya Rej, Yusuke Ano, andN.： Triarylboranes Bearing a Benzimidazole

Naoto Chatani： An Unusual Perpendicularor Quinoline Ring Attached to the Boron Atom:

Metallacycle Intermediate is the Origin of

Synthesis, π-Conjugation, and Fluorescence：

Branch Selectivity in the Rh(II)-Catalyzed C–

Results Chem., Vol.4, pp.100342 -, 2022

H Alkylation of Aryl Sulfonamides with

【4804 高分子・繊維材料】

Vinylsilanes： Organometallics, Vol.40, No.23,

41. 稲田壮偉・曽川洋光・三田文雄： アルギン酸由
来の高接着性材料の開発： 第 70 回高分子学会

pp.3935 - 3942, 2021
34. Ken Yamazaki, Sanjit K. Mahato, Yusuke Ano,

年次大会, Vol.70, No.1, 2021

and Naoto Chatani： Double 1,2-Migration of

42. 稲田壮偉・曽川洋光・三田文雄： カテコール基Bromine and Silicon in Directed C – Hを有するアルギン酸の合成と接着能： 日本接着

Alkynylation Reactions with Silyl-Substituted

学会第59 回年次大会, Vol.59, pp.105 - 106, 2021

Iridium

43. 稲田壮偉・曽川洋光・三田文雄： 海洋バイオマ

Vinylidene Intermediate ： Organometallics,

スを利活用した水溶性接着剤の開発： 日本ゴム

Vol.41, No.1, pp.20 - 28, 2021

協会主催第 32 回エラストマー討論会要旨集,

AlkynylBromidesthroughan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.22 No.1（ Jun. 2023）− 19

No.1221024, pp.1 - 13, 2021

Vol.32, pp.35 - 36, 2021

52. Jiangao Zhang, Yasunori Okano, Sadik Dost：【4902 薄膜・表面界面物性】
44. Kyoichi Sawabe, Atsushi Satsum： Theoretical

Effect of ambient temperature on thermal-

Study on Carbon Monoxide Adsorption on

solutal Marangoni convection in a shallow

Unsupported and γ-Al2O3-Supported Silver

rectangularNanoparticles: Size, Shape, and Support

perpendicular temperature and concentration

Effects： ACS Omega, Vol.7, No.5, pp.4405 -gradients. ： The 8th Asian Symposium on4412, 2022

Computational Heat Transfer and Fluid Flow

45. 沢邊恭一、薩摩篤： γ-Al2O3(110)面に担持した

cavitywithmutually(ASCHT2021), 2021

Ag 双晶ナノ粒子の CO 吸着に関する理論研究：【5005 熱工学】

第 15 回分子科学討論会予稿, 2021

53. Tianyi Wei, Zhicheng Yuan, Ryoichi Kurose：

46. 沢邊恭一、村田和優、薩摩篤： 第一原理分子動

濡れ性を考慮した平面への液滴の衝突過程に力学法を用いた Pd ナノ粒子と Al2O3 表面相互関する数値解析： 第 35 回数値流体力学シンポ

作用の解明： 第 128 回触媒討論会予稿, 2021

ジウム講演論文集, 2021

【5001 機械材料・材料力学】【5102 電子・電気材料工学】

47. 篠原綾汰，西川雅章，伊藤明彦，松田直樹，北條

54. Kosuke O. Hara： Discovering Low-Electron-

正樹： 熱硬化性 CFRP の積層構成が熱特性およAffinity Semiconductors for Junction Partners

び燃焼挙動に与える影響についての検討： 第 12of Photovoltaic BaSi2 by Database Screening回日本複合材料会議（JCCM-12）講演論文集,

and First Principles Calculations ：2021

Journal of Physical Chemistry C, Vol.125,

48. 水田東吾，西川雅章，松田直樹，北條正樹： AP-

The

pp.24310 - 24317, 2021

PLY 積層を用いた薄層テープ基材の半球型賦形【5202 構造工学・地震工学・維持管理工学】

に関する検討： 第 46 回複合材料シンポジウム

55. Naotoshi Yasuda： Vibration characteristics of

講演論文集, 2021
49. Ryota

Shinohara,

spalling defects in concrete lining： Tunnelling
MasaakiNishikawa,Akihiko Ito, Naoki Matsuda, Masaki Hojo：and Underground Space Technology, Vol.124,
pp.104441 -, 2022

Evaluation of heat conduction properties of【5203 地盤工学】

thermoset CFRP with different laminate

56. 辻勲平，浅井光輝，笠間清伸： ISPH-DEM によconfigurations during combustion： Proc. 17th

るマウンド変形・ケーソン滑動を考慮した防波Japan International SAMPE Symposium &堤浸透崩壊シミュレーション： 土木学会論文集

Exhibition (JISSE-17), 2021

A2（応用力学）, Vol.77, No.2, pp.I_105-I_116,
2022【5004 流体工学】
50. Jiangao Zhang, Yasunori Okano, Sadik Dost：
Numerical

simulationof

Marangoni

convection in a shallow rectangular cavity with

57. 佐伯勇輔，辻勲平，浅井光輝： SPH 法による負圧領域を含むカルマン渦現象の再現： 令和 3 年
度西部支部研究発表会, 2022

a linear solutal boundary condition： Int. J.

58. 辻勲平，浅井光輝，笠間清伸： SPH-DEM を用Heat Mass Transfer, Vol.178, No.121578, pp.1 -いた津波による防波堤崩壊解析および河川堤防13, 2021の浸食解析への応用： 第 9 回河川堤防技術シン

51. Jiangao Zhang, Yasunori Okano, Sadik Dost：

ポジウム, 2022

Effect of radiative heat transfer on thermal-

59. 辻勲平，竹崎奏詠，浅井光輝，ハザリカ・へマン

solutal Marangoni convection in a shallow

タ： 蛇篭補強を施した粘り強い防波堤設計のた

rectangular

めの ISPH-DEM 連成シミュレーション： 令和

cavitywithmutually

perpendicular temperature and concentration

3 年度土木学会第 76 回年次学術講演会, 2022

gradients.： Int. J. Heat Mass Transfer, Vol.183,

60. 竹崎奏詠，辻勲平，ハザリカ・へマンタ，浅井光

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

輝： 粘り強い防波堤の構築に向けた捨石マウン

Oba： Point defects in CuMO2 (M = Al, Ga, In):

ドの洗掘低減効果の解析的検討： 第 56 回地盤

A first-principles study： Materials Research

工学研究発表会, 2022

Meeting 2021, 2021

61. 辻勲平，竹崎奏詠，浅井光輝，ハザリカ・へマン

70. S. Kiyohara, D. M. Fonz, A. Shluger, Y.

タ： SPH-DEM マクロ型連成解析手法による防Kumagai, and F. Oba： Analysis of unique

波堤の浸透・洗掘破壊シミュレーション： 第 26

atomic and electronic structures of oxygen

回計算工学講演会, 2022

vacancies in amorphous SnO2 by first-

62. Kumpei Tsuji, Mitsuteru Asai, Hemanta

principles calculations and machine learning：

Hazarika： ISPH-DEM Coupled Simulation

Materials Research Meeting 2021, 2021

for Designing Resilient Breakwater with

71. F. Oba：Computational design and exploration

Gabion Reinforcements： PARTICLES 2021,

of ternary zinc nitride semiconductors： 2021

2022

MRS Fall Meeting & Exhibit, 2021

63. Kumpei Tsuji, Mitsuteru Asai, Kiyonobu
Kasama：SPH-DEM simulation for estimating【5402 無機材料・物性】
72. Yoyo Hinuma, Ichigaku Takigawa, Masanori

seepage failure of breakwaters： ICADD15,

Kohyama, Shingo Tanaka ：2022

methodology for the modeling of interfaces of

64. Mitsuteru Asai, Daniel S. Morikawa, Kumpei
Tsuji ：

Fluid-Soil-Structure interaction

simulation for natural disaster damage

A simplified

elementary metals： AIP Advances, Vol.11,
No.11, pp.115020 - 115020, 2021
73. Kazuhiro

Hikima,Sou

Taminato,

Yoyo

estimation using a particle method： ICADD15,

Hinuma, Keisuke Shimizu, Kota Suzuki,

2022

Masaaki Hirayama, Satoshi Yasuno, Kazuhisa

65. Kumpei Tsuji, Mitsuteru Asai, Kiyonobu

Tamura, Ryoji Kanno： Influence of Chemical

Kasama： Simulation of Breakwater Failure

Composition and Domain Morphology of

induced by Tsunami Using an ISPH-DEM

Li2MnO3 on Battery Properties： Batteries &Coupled Method： COUPLED PROBLEMSSupercaps, Vol.4, No.3, pp.493 - 503, 2020

2021, 2022

74. Y Hinuma, S Mine, T Toyao, T Kamachi, K【5204 水工水理学】

Shimizu： Factors determining surface oxygen

66. 大山 純佳, 仲吉 信人, 小野村 史穂, 金子 凌,

vacancy formation energy in ternary spinel

井戸 滉昇, 髙根 雄也, 中野 満寿男： 東京都区

structure oxides with zinc ：部のクールルーフ導入による夏季気温低下量のChemistry Chemical Physics, Vol.23, No.41,

検証： 土木学会論文集 B1（水工学）, Vol.77, No.2,

pp.23768 - 23777, 2021

pp.I_1339 - I_1344, 2021

Physical75. Hinuma, S Mine, T Toyao, Z Maeno, K【5401 金属物性】

Shimizu ：67. T. Gake, Y. Kumagai, A. Takahashi, and F.

scavenger metal nanorod adsorption on TiH 2,

Oba ： Point defects in p-type transparent

TiC, TiN, and Ti 2 O 3： Physical Chemistry

conductive CuMO2 (M = Al, Ga, In) from first

Chemical Physics, Vol.23, No.31, pp.16577 -principles ：16593, 2021

Phys. Rev. Mater., Vol.5,

pp.104602-1 - 104602-12, 2021

Surface activation by electron【5406 金属生産工学】

68. T. Gake, Y. Kumagai, A. Takahashi, and F.

76. T. Yamamoto, S. V. Komarov： Enhancement

Oba： First-principles study of point defects inof oscillation amplitude of cavitation bubble

CuMO2 (M = Al, Ga, In) ：The 12th

due to acoustic wake effect in multibubble

International Conference on the Science andenvironment ： Ultrasonics Sonochemistry,

Technology for Advanced Ceramics, 2021

Vol.78, pp.105734 -, 2021

69. T. Gake, Y. Kumagai, A. Takahashi, and F.

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.22 No.1（ Jun. 2023）− 21

【5601 航空宇宙工学】
77. Kazuma Emoto, Kazunori Takahashi, andYoshinori Takao： Numerical investigation ofinternal plasma currents in a magnetic nozzle：
Physics of Plasmas, Vol.29, No.9, pp.093506-1 093506-11, 2021
78. Kazuma Emoto, Kazunori Takahashi, andYoshinori Takao： Axial momentum gains ofions and

electrons in magnetic

nozzleacceleration ： Plasma Sources Science andTechnology, Vol.30, No.11, pp.115016-1 115016-11, 2021
79. Kazuma Emoto, Kazunori Takahashi, andYoshinori Takao ： Vector Resolved Energy
Fluxes and Collisional Energy Losses in
Magnetic Nozzle Radiofrequency Plasma
Thrusters ：Frontiers in Physics, Vol.9,

pp.779204-1 - 779204-13, 2021

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

資料

別表１

スーパーコンピュータシステム
区分

提供サービス
利用負担額

コース

タイプ

エントリ

パーソナル

グループ

システム資源

経過時間 ストレージ
無料
（TB)
（時間）
利用者数

-

基本

12,600 円/年

B

共有

最大0.5ノード相当((112コア、512GBメモリ)×0.5)

1

0.2

-

基本

100,000 円/年

A

共有

最大2ノード相当((112コア、128GB高速メモリ)×2)

168

8.0

-

タイプB

基本

100,000 円/年

B

共有

最大2ノード相当((112コア、512GBメモリ)×2)

168

8.0

-

タイプC

基本

100,000 円/年

C

共有

最大1ノード相当((112コア、2048GBメモリ)×1)

168

8.0

-

タイプG

基本

100,000 円/年

G

共有

最大1GPU相当((16コア、128GBメモリ＋1GPU)×1)

168

8.0

-

タイプA0

最小/追加

110,000 円/年

準々優先

1ノード((112コア、128GB高速メモリ)×1)

168

6.4

2

タイプA1

最小/追加

275,000 円/年

優先

1ノード((112コア、128GB高速メモリ)×1)

336

16.0

4

タイプA2

最小/追加

330,000 円/年

準優先

2ノード((112コア、128GB高速メモリ)×2)

336

19.2

6

タイプA3

最小/追加

412,500 円/年

占有

1ノード((112コア、128GB高速メモリ)×1)

336

16.0

4

タイプB0

最小/追加

120,000 円/年

準々優先

1ノード((112コア、512GBメモリ)×1)

168

6.4

2

タイプB1

最小/追加

300,000 円/年

優先

1ノード((112コア、512GBメモリ)×1)

336

16.0

4

タイプB2

最小/追加

360,000 円/年

準優先

2ノード((112コア、512GBメモリ)×2)

336

19.2

6

タイプB3

最小/追加

450,000 円/年

占有

1ノード((112コア、512GBメモリ)×1)

336

16.0

4

タイプC0

最小/追加

132.000 円/年

準々優先

1ノード((112コア、2048GBメモリ)×1)

168

6.4

2

タイプC1

最小/追加

330,000 円/年

優先

1ノード((112コア、2048GBメモリ)×1)

336

16.0

4

タイプG0

最小/追加

86,000 円/年

タイプG1

最小/追加

430,000 円/年

タイプA
タイプB

ストレージ

システム バッチ

タイプA

大規模ジョブ専用クラスタセット

最小110,000 円/週(7日）

追加単位

27,500 円/週(7日）

最小

120,000 円/週(7日）

追加単位

30,000 円/週(7日）

A

B

C
G
A
B

準々優先

1GPU((16コア、128GBメモリ＋1GPU)×1)

168

6.4

2

優先

2GPU((16コア、128GBメモリ＋1GPU)×2)

336

32.0

8

占有

8ノード((112コア、128GB高速メモリ)×8)
2ノード((112コア、128GB高速メモリ)×2)

占有

8ノード((112コア、512GBメモリ)×8)
2ノード((112コア、512GBメモリ)×2)

最小900,000 円/年

追加単位

450,000 円/年

大容量ストレージ

10,000 円/年

高速ストレージ

10,000 円/年

高速ストレージ容量2TBの追加につきネットワークストレージ

5,000 円/年

ネットワークストレージ容量1TBの追加につき20,000 円/年

可視化ソフトおよびプリポストウェアの1ライセンスにつき

タイプB

ライセンスサービスB-

2ノード((112コア、512GBメモリ)×2)
1ノード((112コア、512GBメモリ)×1)

168
168
-

-

-

-

-

-

-

-

-

32.0

8

16.0

4

大容量ストレージ容量10TBの追加につき

備考
1． 利用負担額は、年度単位（大規模ジョブコースは週単位）で算定している。また、総額表示である。
パーソナルコース、グループコース又は専用クラスタコースを年度途中から利用を開始する場合及び年度途中で利用を終了する場合の利用負担額は、上記表中の利用負担額を12で除した後、利用月数を乗じて算出するものとし、100円未満に端数が出た場合は、10円単位を四捨五入するものとする。
なお、月途中から利用を開始する場合及び月途中で利用を終了する場合は、それぞれ1月の利用とする。
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、ストレージコース、ライセンスサービスの申請には、スーパーコンピュータシステムの利用者であることが必要である。
4． 上記表のバッチの種類は、次のとおりとする。
「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。
「準々優先」： 定常稼働状況において記載値の計算資源が確保されるように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準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の計算資源が確保されることを保証する。
5． システム障害、電力不足又は電気代の高騰に伴う節電、天災等の要因により、定常稼働が困難な状況においては、
上記表に規定するバッチにかかわらず、ベストエフォートのスケジューリングを行う。
6． ストレージ容量はバックアップ領域（最大で総容量の1/2）を含む。
7． 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。
8 ．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を利用申請する場合の利用負担額は、別表１に規定する1.5倍の額とする。
なお、利用負担額が年額150万円未満の場合は100人、年額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。
ストレージは、1.5倍の容量とする。
9 ．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
下記の負担額を支払うものとする。
区分
スパコン連携サービス

冷却方式

利用負担額

水冷

23,200 円/月

水冷冷却方式の計算サーバ等の定格電力 1kWにつき利用負担額算定単位

空冷

27.500 円/月

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.22 No.1（ Jun. 2023）− 23

別表２

アカデミッククラウドシステム

区

分

仮想サーバ
ホスティングサービス

利用負担額

単

位

38,400円／年 1仮想サーバにつき

備考
1．利用負担額は、総額表示である。
2．上記表の仮想サーバホスティングサービスを利用するには、
スーパーコンピュータシステムの利用者であること。
3．1仮想サーバに割当てるシステム資源は、CPU：2コア、メモリ：4GB、ストレージ：100GBである。
4．仮想サーバ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、
ストレージを増量することができる。
区

分

CPU増量
メモリ増量
ストレージ増量

利用負担額

単

位

3,600円／年 2コアにつき(最大8コアまで)
3,600円／年 4GBにつき(最大64GBまで)
7,200円／年 100GBにつき(最大1,000GBまで)

5．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及び申請時において年度途中で利用を終了することが明らかな場合には月数に応じて減額する。

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

別表３
システム

A

B

スーパーコンピュータシステム（民間機関利用）
経過時間
（時間）

ストレージ
（TB)

無料
利用者数

2ノード((112コア、128GB高速メモリ)×2)

336

19.2

6

1,320,000 円/年

3ノード((112コア、128GB高速メモリ)×3)

336

28.8

9

1,980,000 円/年

4ノード((112コア、128GB高速メモリ)×4)

336

38.4

12

2,640,000 円/年

2ノード((112コア、512GBメモリ)×2)

336

19.2

6

1,440,000 円/年

3ノード((112コア、512GBメモリ)×3)

336

28.8

9

2,160,000 円/年

4ノード((112コア、512GBメモリ)×4)

336

38.4

12

2,880,000 円/年

システム資源利用負担額

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。
年度途中から利用を開始する場合及び年度途中で利用を終了する場合の利用負担額は、上記表中の利用負担額を12で除した後、利用月数を乗じて算出するものとし、100円未満に端数が出た場合は、10円単位を四捨五入するものとする。
なお、月途中から利用を開始する場合及び月途中で利用を終了する場合は、それぞれ1月の利用とする。
2．ストレージ容量はバックアップ領域（最大で総容量の1/2）を含む。

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―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 (Camphor3)：camphor.kudpc.kyoto-u.ac.jp



システム B (Laurel3)：laurel. kudpc.kyoto-u.ac.jp



システム C (Cinnamon3) ：cinnamon. kudpc.kyoto-u.ac.jp



システム G (Gardenia)

アプリケーションサーバ ：app.kudpc.kyoto-u.ac.jp

ファイル転送サーバ：gardenia.kudpc.kyoto-u.ac.jp：hpcfs.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/



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
URL: http://www.iimc.kyoto-u.ac.jp/ja/services/comp/contact.html

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

MEMO

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.22 No.1（ Jun. 2023）− 27

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．22，No．1
2023
年 ６月
6 月
日発行
２
０２３年
１６日xx
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

鳥生 大祐（副部会長）

発行者 〒606-8501 京都市左京区吉田本町
京都大学学術情報メディアセンター

當山 達也
熊谷 真由美Academic Center for Computing and Media Studies
Kyoto University
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

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

表紙デザイン：中山 豊（中山商店）

Vol.22, No.1 2023

【巻頭言】
・Vol.22, No.1 号の発刊に当たって.................................................................................................................................................... 深沢 圭一郎 ........... 1【新スーパーコンピュータサービス開始】
・新スーパーコンピュータシステムの性能（1）.......................................................................................................................... 深沢 圭一郎 ........... 2【研究プロジェクト報告】
・京都大学研究支援 SPIRITS プログラム 2021−2022 年度「プラズマ粒子シミュレーションの応用による野生ウマの行動数値実験 モデルの確立」
研究報告......................................................................... 深沢 圭一郎 ........... 7【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（2022 年 4 月〜 2022 年 9 月）.................................................................................................. 11・スーパーコンピュータシステムの稼働状況（2022 年 10 月〜 2023 年 3 月）............................................................................................... 14・センター利用による研究成果（2021 年度）.................................................................................................................................................................... 17【資料】
・大型計算機システム利用負担金 別表 .............................................................................................................................................................................. 23・サービス利用のための資料一覧 ......................................................................................................................................................................................... 26