ものづくりに HPC を活用するためのツールとケーススタディーQ U A RTE R LY N E WSLE TTE R / FA LL 2014

Y. Okiyama et. al., Chemical Physics Letters 566 (2013) 25-31.
Reproduced from the reference with permission from Elsevier.

フラグメント分子軌道法プログラム ABINIT-MP

創薬からものづくりへ広がる FMO 法の可能性
立教大学 望月祐志／日本大学 福澤 薫

HPCI 戦略プログラム分野4『次世代ものづくり』

開発進む HPCプラットフォーム

ソフトウェアライブラリ

FrontFlow/violet

VO L .

5

計算工学ナビ・レポート

創薬からものづくりへ広がる
ABINIT-MP の可能性
非経験的（ab initio）に分子の電子状態を計算する手法のひとつである「フラグメント分子軌道法」。それを使いやすく実装した国産プログラム"ABINIT-MP" が創薬やものづくりの分野で注目されています。開発

立教大学 理学部化学科
反応解析グループ 教授の中心にいるふたりの研究者に、ABINIT-MP の特徴、応用分野、今後の展開について聞きました。

フラグメント分子軌道法（FMO 法）はど

日本大学 松戸歯学部
化学教室 助教

望月祐志

MP の特徴を教えてください。

福澤 薫

同時に、そのまま解析ツールとしても使えのような意図で提案されたのですか？

るということを証明しています。
FMO 法ではフラグメントを1量体（モタンパク質や水の分子が数百個から数千ノマー）と2量体（ダイマー）に分けて個4量体まで扱うと計算量は膨大になるので個ある凝集系を普通の分子軌道計算と同別に計算を行うのですが、我々の ABINIT-はないでしょうか？

じ精度で実用的に計算したいというのが、MP は3量体（トリマー）と4量体（テト1999年に北浦先生がこの手法を提案されラマー）にも対応しています（FMO4法）。

研究の結果、有効な4量体だけを計算すた意図です。大きな分子をフラグメントとこの拡張によっていろんなことができるよ

ればいいということが分かって、8倍からいう部分部分に分解して計算することで、うになりました。たとえば、薬の分子がタ10倍くらいの計算コストで実現すること高い並列性を実現しながら、タンパク質のンパク質に入ったとき、どのくらい安定にができました。高速化の過程で、京のよういろんな機能や描像が細かく精度よくわか結合しているかを官能基ごとに細かく見るな共有メモリ型の計算機に対応したこともるという特徴があります。

ことができます。こういった解析的な使い重要です。フラグメント内の計算は共有メ方ができるところが FMO 法のアドバンテー

モリに適した OpenMP、フラグメント間ジで、フラグメント化が計算を加速するとは従来通り MPI で並列化しています。もFMO 法の実装系のひとつである ABINIT-

高精度化・大規模化が進む ABINIT-MP の計算事例
2004

2008

2010

核内受容体
HIV プロテアーゼ 300残基

解析の対象と計算規模

インフルエンザ HA
抗原抗体系 1000残基

C 反応性タンパク質
300塩基対 +200残基

計算レベル

MP2*

構造最適化

PDB 一点計算
モデル埋め戻し解析22013計算工学ナビ Vol.5

IFIE*

水和 DNAmFruits
12塩基対 +2500水分子

CIS*CIS(D)
古典 MD
サンプリングCAFI*

FILM/IFIE map

インフルエンザ HA 3量体
抗原抗体系 2400残基

EGFR
チロシンキナーゼ

結晶 - ペプチド複合系(SiO2)250 - 6残基 - 水分子

インフルエンザ NA
タミフル 400残基

高次電子相関・MPn スケーリング
ONIOM（QM/MM）
励起エネルギー

リガンド水和10Å水和殻

FMO4*

FMO-MP2部分最適化
BSSE*

MP2：Møller-Plesset の2次の摂動法		
CIS: Single Excitation CI（配置間相互作用）法
FMO4: 4量体を含む FMO 計算		FMO4-IFIE
IFIE: フラグメント間相互作用エネルギー
CAFI: 軌道相互作用解析
BSSE: 基底関数重ね合わせ誤差の補正

200005.4時間

テトラマー MP2トリマー MP2

計算時間[ 秒 ]15000

ダイマー MP2モノマー MP2テトラマー SCF

10000

トリマー SCF
1.1時間

5000

ダイマー SCF
ダイマー ES
モノマー SCF

012,504ノード

706ノード［図2］京コンピュータによる10万コア規模の計算にも対応

インフルエンザ・ノイラミニダーゼとタミフルの複合系（386残基、706フラグメ［図1］BioStation Viewerント）の4量体の FMO 計算（FMO4）を京コンピュータ上で OpenMP/MPI の混なデータを可視化する段階では、自動処理と対話的な操作の両方に対応するユーザーインタフェイスが不可欠。BioStation Viewer は ABINITMP と並行して開発が進められてきた専用 GUI である。

コア）ではモノマー SCF 以外で高い並列処理能力が発揮されることが分かる。
SCFは各フラグメントの分子軌道の組を最適化するSelf-Consistent-Field 法、
MP2は電子相関を記述する2次の Møller-Plesset 法のこと。

分子を切断しフラグメント化する作業や、ABINIT-MP が生成した膨大成並列で実行し、各ステップの内訳を調べたグラフ。12,504ノード（100,032

うひとつ京で性能を出すために重要だった創薬分野ではすでに実用レベルと考えていとめて、一連のビーズのように扱い計算すのが、コレスキー分解という行列計算の手いでしょうか？

るこの手法について、業界には長年の蓄積法です。これによって64コア程度の一般があるのですが、従来のパラメータ算定のはい。すでに十数社の国内企業が利用し方法には経験的な面があって、うまくいかています。2014年11月には『FMO 創薬ない系もあります。ビーズ間の関係ををうコンソーシアム』という新団体を設立しま

まく描けないことがあるんですね。たとタンパク質を丸ごと精度よく解析できるこした。京や HPCI を用いて出てくるデータえば電池系の膜にはそういうことが多い。とで、どのような応用が可能になったのでをまとめて、創薬に結びつける産学協同のFMO 計算によって非経験的にパラメータしょう？

場とすることが目的です。

を求めることでこの問題を解決できる可能的な PC クラスターでも実用的に使えるレベルまで高速化できました。

また、大規模・超高速 FMO 計算の結果性があります。予備的なテストとしてニト早い段階から創薬に使えるという話があを SPring-8などの X 線構造解析施設に提ロベンゼン＋ヘキサン系を対象に、数千サりました。女性ホルモン受容体を50残基供して、相補的に精度向上を図る試みも始

ンプルを統計的に処理するパラメータ算定にモデル化したタンパク質の電子状態を丸まっています。計算と実験の連携により、のプロトコルが有効であることを確認済みごと計算したのが初期の例です。これを発構造決定がより難しいタンパク質の理解をです。

表すると、製薬企業の方には衝撃だったら進める意味があります。
最後に、セミナーの実施やプログラム公開しく「ぜひやりたい」という声がいくつもあがりました。創薬に繋げる上で重要なのABINIT-MP をものづくり分野に適用すなど、ABINIT-MP の普及活動については相互作用の解析です。薬の分子とまわりる研究も進められていますね。

教えてください。のアミノ酸残基との間の相互作用のエネルギーが分かれば、より良い医薬品を作る上大規模な系であっても相互作用の細かい2014年には高度情報科学技術研究機

ところが分かる ABINIT-MP の特徴はもの構（RIST）と共催で2度のセミナーを実

2010年には、インフルエンザ表面タンづくりにも有効です。すでにペプチドとシ施しました。専用 GUI である BioStation

パク質とタミフルの相互作用を解析しましリカの相互作用を4量体の FMO 計算で解

Viewer と FX-10上 で 動 作 す る ABINIT-た。なぜタミフルでやったかというと、当くことに成功しています。これはナノバイMP を使うハンズオン形式のセミナーです。

時、薬剤耐性の問題が出始めていたからでオ系の界面の問題をシミュレーションで解今後もこうしたセミナーを実施していく予す。耐性をもつウイルスは化合物から認識明する試みと言っていいでしょう。具体的定です。

されないようタンパク質が変化しています。にはドラッグデリバリーやインプラントのそれに対応するためには化合物側の構造を技術開発に繋がります。

での指標として使えます。

プログラムの公開については、最新のIntel 版バイナリーの提供を2014年7月に変える必要がある。つまり、タンパク質ともうひとつ、ものづくり分野での新しい開始しました。現在はソースコードの公開化合物からなる系を丸ごと解いて、精密に取り組みとして紹介したいのが、粗視化シに向けてマニュアル作成などを進めている相互作用の様相を捉える必要があるのです。

ミュレーションへの応用です。

最中です。詳細については『計算工学ナビ』

こうした用途には4量体の計算までやって膜やプラスチックを作るとき、最適な条精度を担保しないといけない。ABINIT-

件を求めるために使われてきた手法が粗視MP ならそれが可能です。

化動力学計算です。分子を4〜5個ずつまの Web サイトでお知らせする予定です。

3

計算工学ナビ・レポート

HPCI 戦略プログラム分野４における成果公開・普及促進活動の状況
HPCI 戦略プログラム分野４『次世代ものづくり』は、ものづくりプロセスの質的・時間的ブレークスルーを実現するため、先端的なシミュレーション技術の開発に取り組ん

東京大学生産技術研究所特任教授

でいます。その成果が産業界で広く利用されることを重視するプロジェクトでもあり、成果公開・普及促進のために多くの施策が実施されています。

HPCI 戦略プログラムは5つの分野から畑田敏夫

る。もうひとつは、その成果を活用、普及化してほしいという要求が強くあります。

。そのなかさせることです。いかに成果を使いやすく京はいちばん大きな計算機ですけど、我々で、分野4『次世代ものづくり』の特徴はするか、成果を活用できる人材をどうやっは京以外にもいろんなスパコンを使って解どういったところにあるのでしょうか。プて育てるか、いかにして成果を知ってもら析している。その結果も DB 化して順次公ロジェクト内で成果の公開と普及に取り組うか……まず知ってもらいファンになって開していきます。その DB は、スパコンとんでいる東京大学生産技術研究所の畑田敏

もらうことが重要で、企業の方に、これは分野４のソフトを使うことで自分たちの製なる国家プロジェクトです[ 図1]

夫特任教授は次のように説明します。

うちでも使えそうだ、という認識を持って品がどう変わるのかを実感として認識する「分野４には、ほかの分野とかなり違う特もらえれば、その先はきっとうまくいくとのに役立つはずです」

徴があると思います。ものづくりにおいて、考えています」

HPC 利用のメリットが認識されたとしシミュレーションは目的ではなく、あくまでも手段なんですね。スパコンを使って大規模かつ高精度な解析を行うのは、そこかても、使うのがあまりに難しいようでは絵

アウトリーチ活動と HPC/PFに描いた餅となってしまいます。同時に「HPC 利用の敷居を低くする」取り組みがら得られる成果を実際の製品開発に適用す分野４におけるアウトリーチ活動の主目るためです。結果をいかに利用するか、と的は「HPC 利用のメリットの明確化」。そ「解析手順があまりに複雑だと誰も使っていう所に踏み込まないといけない」のための施策としてまずあげられるのが、くれないでしょう。ここを自動化するため先端的で実用的なシミュレーション・ソ

この『計算工学ナビ』です。web サイトに知恵を絞らないといけない。我々のこフトウェアを開発することが、分野４の中を通じて、様々な立場のユーザーに向けての課題に対する提案が HPC/PF です（次心的課題ですが、それと同程度に重視されプロジェクトの成果を伝えています。さらページ参照）。分野４で開発されたアプリているのが、開発されたソフトウェアを産に計算工学ナビは知識データベースを含むを HPC/PF から使うことで、敷居が下が業界が実際に活用し、成果を享受できる環ポータルサイトとしての側面も有します。

ります。もうひとつの取り組みはハンズオ

欠かせません。

境作りです。

「シンポ等で研究者の発表を聞いても、そンセミナーです。アプリの使い方を手取り「分野４には2つの柱があります。ひとつれだけでは自分のところで使えるかまでは足取りで何回も体験していただく。この2は技術的な課題を設けてその研究開発をや分からないでしょう。知見をデータベース本立てによって、製品開発に使ってみよう

分野1 予測する生命科学・医療および創薬基盤分野2 新物質・エネルギー創成

分野3 防災・減災に資する地球変動予測
分野4 次世代ものづくり

分野5 物質と宇宙の起源と構造［図1］HPCI 戦略プログラムの5分野

文部科学省「革新的ハイパフォーマンス・コンピューティ
ング・インフラ（HPCI）の構築について」
より今後のものづくりに期待されるシミュレーション技術専門家とユーザーの声から

企画・概念設計

基本設計→詳細設計（製品付加価値の創造）

全設計情報の実証（設計の完成）

今後のニーズ（製造へ）

従来の利活用状況

精緻な解析による現象の顕在化・発想支援

今後のニーズ（戦略プログラム事業以前）

高速シミュレーションを活用した思考の支援
新規アイディア・仮説の検証“感性”のシミュレーション→シミュレーションのイノベーション

パラメーターの網羅的組み合わせ→設計の思考枠組み拡大
多目的最適解導出による設計意思決定の高速化
シミュレーションによる予測をベースとする最新材料の活用
課題克服のためのシミュレーション
ノウハウ（メッシング、モデリング）の組み込み
大規模詳細・連成現象の解析与えられた条件での丸ごと高精度解析

4

計算工学ナビ Vol.5

と決断する人が増えると考えています」

考えられると思います。上流からいくと、用。できたものを丸ごとシミュレーション

まずアイデアを出す段階での利用。性能向

できれば、ムダな実験をせずに性能評価が上に繋がりそうなアイデアが出たときに、可能です。コンセプトドリブン型ものづく

まずはシミュレーションで精度の高い推定りへ移行しつつある現在、とくに上流でのもともと熱工学分野の研究者であり、ができるとものすごく助かるはずです。次発想を助けるような使い方ができる道具をメーカーで空調機や人工衛星といった伝熱が製品設計の段階。最適な設計解を見つけ提供したいというのが私の希望です」

技術を応用した製品開発に携わった畑田氏

るために膨大な計算をして、その結果を設

実用段階に入った分野４のシミュレー

は、自身の経験からシミュレーションを実計者がジャッジする、いわゆるパラメータション・ソフトウェアを、あなたの仕事で験と相補的に使うことを重視しています。

サーベイに使うことができます。３つ目はもぜひ活用してください。

「シミュレーションの利用のしかたは３つ

詳細設計が終わったあとの試験段階での活プロセス変革のツールとして基盤ソフトウェア HPC/PF について

東京大学生産技術研究所
革新的シミュレーション研究センター 特任研究員

川鍋友宏

HPC/PF とは、ウェブサイト『計算工学ナビ』からダウる機能が利用できます。ユーザスクリプトを記述してプリ／ンロード可能な各種ものづくり系解析ソフトウェアを、スパポストとの連携ワークフローの自動実行と組み合わせれば、コン上で簡単に使えるようにする基盤ソフトウェアです。シ

実設計業務にも応用可能です。

ステムの全体構成は図１に示すように、ネットワーク上のHPC/PF は、ほかにもスパコンを利用した解析処理に必知識データベース、ユーザー PC で動作する HPC/PF-GUI、要なさまざまな機能を提供しています。詳しくは計算工学ナ

それからスパコン／ PC クラスタで実行される解析ソフトウェ

ビのサイトに解説記事を掲載していますので、そちらをご覧

アの３つで構成されています。

ください。また、2014年12月1日に第1回 HPC/PF ハンズ

知識データベースは計算工学ナビの "Knowledge Base"として実装されています。各アプリの解析事例が豊富に掲載オンセミナーを開催します。今後も定期的にセミナーを開催予定です。

されており、国プロアプリに興味がある人にとって、各アプリの特徴や性能について知ることが知識データベースできる事例ショーケースとして利用（ウェブサーバ）できます。

識データベースは解析例題の提供場所となります。次に説明する HPC/
PF-GUI と組み合わせて利用することで、簡単に例題の解析実行が可能

解析事例
DB

パラメータ空間
設計・入力支援
ワークフロー
設計・実行
可視化・ポスト処理

HPC/PF-GUI（ユーザーPC）

です。
HPC/PF-GUI は web ブ ラ ウ ザ 上 で 動 作 す る、HPC/PF

INTERNETFFB

HPC/PF

みたい、と考える人にとっては、知HPC/PF-GUI

一歩進んで国プロアプリを使って解析モデル作成

ワサク
フロビス

制御FISTRFFV
UPACS

国プロアプリによる豊富なシミュレータ
ラインナップ

REVOCAP

ポスト処理

解析実行環境（スパコン・PCクラスタ）［図1］HPC/PF 構成図のフロントエンド・アプリケーションです。web サーバに相当するプログラムはユーザ PC にインストールします。Web
ブラウザで知識データベースを閲覧し、興味のある解析事例を見つけたら、その事例に付属する再現実行用のデータセッ
ト一式「解析プロジェクト・アーカイブ」をダウンロードし、そのままシームレスに HPC/PF-GUI で解析実行が可能です。
解析に必要なファイルのスパコンへの転送、スパコンシステムに依存したジョブスクリプトの生成・実行、結果ファイルの回収など、解析業務の本質と関係ない部分で手間の掛かる作業はすべて HPC/PF システムが自動実行するので、ユーザーは解析アプリの学習に専念することができます。
また、GUI パラメータエディタによるパラメータサーベイ空間の設定、サーベイ数に応じて複数ジョブが自動実行され［図2］HPC/PF-GUI

5

ソフトウエア・ライブラリ

三次元非定常熱流体解析プログラム

FrontFlow/violet［フロントフロー バイオレット］

理化学研究所 計算科学研究機構
可視化技術研究チーム

小野 謙二

FrontFlow/violet(FFV) は、短時間でシミュレーションを実行できる三次元非定常の熱流体解析プログラムです。

ます [1]。
当時、エンジンルーム内の熱流解析のた目指す方向めの格子を作成するのに2ヶ月程度かかっ

FFV は CFD システムの家電化を目指し検討に必要な計算結果を短時間で作成ていましたが、これではまったく使えないています。つまり、わかりやすいインターし、さらにそこから検討に必要な情報を抽システムになるという危惧と、何よりヒトフェイスで誰でも簡単に使えるということ。

出することにより設計作業を支援することの労力を格子生成に使うことはもったいな

背後に複雑なメカニズムや高性能な仕組みを目的としています。

いので、それまでの BFC 格子 [ 註１] を用いを持っていたとしても、利用者は出来るだ

特に設計上流での活用を想定し、短時間た方法から格子生成を自動化できる直交格

け簡単に使うことができることを目指してで解析プロセスを実行するために様々なア子法に変更しました。直交格子法は格子生います。

プローチを採用しています。

成の労力を軽減できるポテンシャルはあっ

設計者にとっては CFD を実施すること例えば、流体計算に必要な計算格子の作たのですが、同時に増加する計算格子数にが目的ではなく、ものをつくるための情報

成は、解析プロセスの中で最も作業者の労対処するための高速計算技術や任意の形状を得るために解析を行うのですから、解析力を必要とする処理ですが、この格子生成を扱う高精度化技術などブレークスルーがよりもむしろ解析結果を設計に活かすといを自動化するアプローチを採用しています。

必要なアプローチでした。しかし、発展しう観点を支援できるシステムの構築を目指また、短時間化のために有効な並列計算にていく計算機の能力でカバー出来るだろうしています。そのため、マルチプラットホー

ついても、最近の計算機アーキテクチャのという展望から、研究開発の軸足を移したム、高速化、並列化、自動化、ユーザーイ性能をうまく引き出せる実装方法をアルゴのです。

ンターフェイスなどのキーワードを考慮しリズムレベルから検討することによって、「京」コンピュータの全ノードの性能を引き出すことにも成功しています。

その後、システムを改善しながら、現在の FFV という形をとっています。

た開発を行っています。利用展開の点から、ライセンスはできるだけ活用に制限のない[ 図１]

開発ヒストリー
FFV のルーツは、開発者が某自動車会社に勤めていた1990年半ば頃に開発した直交格子系の解析システムに端を発してい

Ideal
FFV-C

1x106

GFLOPS

1x105
1x104
1x103
1x102
1x101
1

1x101

1x102

1x103

1x104

1x105

Number of Processes［図1］京コンピュータの82944ノードを使ったハイブリッド並列（OpenMP+MPI）の 弱 ス ケ ー リ ン グ 性能。全 ノ ー ド 利用時 に1.2PFLOPS、約90％の並列実行効率
6

計算工学ナビ Vol.5［図2］ 階層的な直交格子による車の周りの流れの計算

［図3］スキームによる一様等[ 註1] BFC 格子、物体適合格子、一般曲線座標系格子といわれ、物体の形状に沿った比較的滑らかな構

Ek

方性乱流のエネルギースペク造型の格子で、計算精度と計算効率がよい計算が可トルの違い (t=3.792[s])能なことが特徴ですが、非常に複雑な形状には対応できません。

2nd
MUSCL
4th
no modelTanahashi (DNS)

0.1
0.01
0.001
0.0001
1e-05
1e-06
1e-07

修正 BSD ライセンスとしています。

オープンな実験プラットフォーム
FFV が従来の他の流体解析システムと大きく異なるところは、その開発スタイル

1k10はデータ構造によっていくつかの派生版の大規模並列計算では、計算規模の増大に開発が並行して進んでいます。

伴い、これまでは許容できていたファイル

ひとつは FFV-C (Cartesian) で、直交等間隔格子を用いますが、現在不等間隔格管理やポスト処理の問題が顕在化し、解析作業を困難にすることになります。
解析システムとしては、CFD に関わる子にも対応中です。
ま た、FFV-C に は ASD（Active Sub

前処理、計算処理、ポスト処理のすべてがDomin）という機能もあります。ASD は大規模並列環境に対応していく必要がありルーツまで遡ると、フルスクラッチでの並列計算で領域分割を行ったあと、計算します。

再構築、その後4回の大きなリファクタリないサブドメインには MPI プロセスを割このような問題点を緩和し、大規模並ングを繰り返してきました。その度に、記り当てずに効率的に計算する手法です。こ

列計算の実行支援を行う実行環境として述言語の変更、オブジェクト指向開発、ラの方法は通信コストは最小化を維持したま

HPC/PFシステムの開発を進めています [4]。

イブラリ化の推進、プログラムの構造や開ま、不規則な計算領域の形に対応できるた

FFV はこの HPC/PF の機能を十分活用

発スタイルを変更し、機能・性能や可搬め、弱スケール性能を維持できるメリットできるように連携して開発を行っています。

性の拡張を果たしてきました。長期にわがあります。

一例として、KDB を用いた検証事例のデーや構築方法だと思います。

たり開発を継続してきた中で、ソーシャ

次 は 階 層 的 な 直 交 格 子 で あ る FFV-タベースを紹介します。

ルコーディングツールである GitHub やHC(Hierarchical Cartesian) で す。

このデータベースはシミュレータの機能

autotoolsパッケージ、Jenkinsテストツー

FFV-HC は空間解像度を局所的に密にすや性能、使い方のガイドラインを示し、ユールなどを活用することによって効率的で完る制御ができるため、FFV-C よりも少なザの活用を支援するものです。基本的な流成度の高いソフトウェア開発が少人数でもい格子点数で計算が可能になる利点がありれの計算により、どの程度の信頼性がある可能になってきました。

ます。のかなどを知るために役立つでしょう [ 図3]。

[ 図 2]

最新版のパッケージでは、領域分割型のもうひとつは FFV-OCT（Octree、八並列計算を記述するライブラリを構築し、分木版）ですが、八分木版はまだ実験段階

そのフレームワークを使って流体シミュです。

レータを開発するという計算工学的なアプ
ローチ [2] を採っており、プログラム開発の方法自体も実験しながら、高性能化や可搬性・メンテナンス性などを検討しています。

設計の革新にむけてものづくりにおいては、設計上流での十HPC/PF との連携
FFV システムの方向性は設計開発に役分な設計検討が、コスト低減・期間短縮・高い品質、魅力ある製品づくりに大きく影響します。

立つ流体解析システムであることは先にお

ここでは、性能や機能、コスト、生産性

特に、オープンソースでソーシャルコー伝えしましたが、流体計算を実行するだけなど異なる指標を俯瞰した、全体的な見地ディングというスタイルを採用することにではその目的を達成することができません。

からの意思決定が最も重要なタスクとなりより、新しいアイデアを持っている方なら迅速な計算を行うためには、大規模並列計ます。

ば誰でも開発に参加できるようになった点算が必須になってきます。

は大きなメリットと感じています。

[3][5]

現時点では、企業においては1000並列を超えるような計算が日常的に実行されて派生バージョン
開発過程の中で、FFV シミュレータにこの意思決定を効果的に支援できるような CAE システムを研究開発していくことが、今後の FFV の進むべき方向です。

いることはあまりありませんが、今後の計算機の性能価格比の向上に伴い、大規模並列計算が日常化することは明らかです。
[1] Ono, et.al, "Applications of CFD Using Voxel Modeling to Vehicle Development," Proc.
of the 3rd ASME/JSME Joint Fluids Engineering Conference, (1999).
[2] Ono, et. al., "Data Centric Framework for Large-scale High-performance Parallel
Computation," Procedia Computer Science, Vol. 29, pp.2336-2350, (2014).
[3] http://avr-aics-riken.github.io/ffvc_package/[4] http://www.cenav.org/20141104_hpcpf_intro/[5] http://www.cenav.org/kdb/

7

ｖっｖ v

今号の表紙

ABINIT-MP による人造ペプチド-シリカ基板の相互作用の解析

ナノバイオ系ものづくりシミュレーションの一例として、人造ペプチドとシリカ基板との相互作用エネルギーを4量体の FMO 法で計算して可視化した図（赤が安定化、青が不安定化を表す）。ペプチド側のアミノ酸は主鎖と側鎖に分割して細かく評価している。左側の2枚はシリカ側を総和（黄色）、右側の2枚はペプチド側を総和して表示。
出典論文 : Okiyama et al., Chemical Physics Letters 566 (2013) 25-31.
（立教大学 望月祐志）

編集後記

本誌を印刷物として受け取った方も、ぜひ一度下記のサイトを開いてみてください。本プロジェクトで開発されたソフトウェアや日々の活動についてお伝えしています。記事で紹介したとおり、解析事例のデータベースも拡充を図っています。皆さんの研究開発の一助となれば幸いです。（F）

計算工学ナビ オフィシャルサイト
本誌の PDF 版やソフトウェアライブラリ、ニュースなどのコンテンツを提供している Web サイトは下記の URL からアクセスできます

http://www.cenav.org/

計算工学ナビ Vol.5
発行日：2014年11月30日
発

行：東京大学生産技術研究所
革新的シミュレーション研究センター〒153-8505 東京都目黒区駒場4-6-1
office@ciss.iis.u-tokyo.ac.jp