巻頭言

巻頭言
Vol. 18, 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

2019 年 8 月に京コンピュータが 7 年間にわたる運用を終えました．この間に機械学習が発展し，GPU 搭載スーパーコンピュータ（スパコン）のこれまで以上に広がるなど大きな変化がありました．そのような大きな変化の中，京コンピュータの後継機である富岳
では，これまで HPC の分野では利用されていなかった ARM アーキテクチャを採用し，CPU にも大きな変化をもたらしています．この ARM アーキテクチャの CPU ですが，京コンピュータの後継機とは別に Cavium（現 Marvell）という会社も独自に開発を行い，製品を出しています．2020 年 1 月現在では，ThunderX2 という ARM アーキテクチャのCPU が利用可能です．京都大学学術情報メディアセンターでは，この ThunderX2 を搭載した HPE 製のサーバを 4 ノードと小規模ですが，次期スパコンシステムの更新に向けた評価機として導入しました．これまでに ARM アーキテクチャの CPU を利用したスパコンのような大規模な計算機システムは日本には無く，その計算性能やどのアプリケーションが動作するのかなど調査をしています．
本号では「ARM サーバでのシミュレーション計算」という特集を組み，導入された
ARM サーバの構成を紹介し，電磁流体（MHD）コードを利用した性能評価結果を報告しています．サーバの構成にあるように，1 ノード当たり 32 コアの ThuderX2 を搭載しており，当センターで運用しているシステム B（Laurel2）の Broadwell Xeon よりもノード
当たりのコア数が多くなっています．一方で，システム A（Camphor2）のメニーコア
CPU である Xeon Phi と同程度のノード当たりコア数です．一方，ThunderX2 では
128bit SIMD 演算までの対応となっているため，同時演算数が少なく，理論性能は高くありません．メモリでは，チャンネル数が ThunderX2 搭載サーバはノード当たり 12 あり，
メモリバンドは Xeon より高くなっています．このような状況のため，計算性能は実際にサーバを使ってみないと分かりません．評価で利用した MHD コードは流体コードで，シンプルな直交格子と差分法を利用しています．そのため似たようなコードを利用されている方には性能の想像が付きやすいと思います．また，他の計算機との性能比較もありますので，相対的に性能を推定することにも役立つと思います．
今後当センターではスパコンの更新準備に入っていき，様々な計算機やアプリケーショ
ンの評価を行っていきます．利用者のみなさまからご意見をいただけるように広報誌などを通じて，できる限り情報を公開していきます．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.18 No.2（ Feb. 2020）− 1

ARM プロセッサの性能評価

Marvell ThunderX2 評価機の紹介
尾形 幸亮

當山 達也

疋田 淳一

京都大学 企画・情報部

1 はじめにHPE Apollo 70 サーバの 1 ノードあたりのハード
ウェア構成を表 1 に示します。

学術情報メディアセンターでは、HPC 向け ARM
プロセッサである Marvell ThunderX2 を搭載した
HPE Apollo 70 サーバ一を ARM プロセッサの評価

表1

HPE Apollo 70 ハードウェア構成

CPU

Cavium ThunderX2機として用意し、性能及び機能面での評価を行ってCN9980-2200[4]います。本稿では、サーバのハードウェア、ネットワ(2.2GHz/32-core)

ーク、およびソフトウェア構成を紹介します。

2 サーバ構成

メモリ

2基

DDR4-2666 128GB(8GB x 16 チャネル)

ノード間

InfiniBand EDR x4 100Gbps

ネットワーク
調達した評価機のハードウェア構成、ネットワー

ローカル

ク構成、およびソフトウェア構成を以下で紹介しま

ディスク

SATA3, 4TB 2 基, RAID1す。

2.1 ハードウェア構成
評価機は、演算サーバとして HPE Apollo 70[1]を 4
ノ ー ド 、 ス ト レ ー ジ と し て Dell PowerEdge
R740xd[2]を 1 ノードで構成しています。ノード間をCPU として、Cavium 社（現 Marvell 社）の ARM
ベースの HPC プロセッサである ThunderX2
CN9980-2200 を 2 基搭載しています。
メモリは、DDR4-2666 を合計で 128GB 搭載しています。ThunderX2 CN9980-2200 は 1 基あたりメ接続するスイッチは Mellanox SB7790 InfiniBand

モリ 8 チャネルまで対応しており、1 ノードで 16 チ

Switch[3]であり、InfiniBand EDR により接続していャネルまで対応可能であるため、メモリ帯域幅を最ます。サーバの外観は図 1 の通りです。

大化するために 8GB のメモリモジュールを 16 枚搭
載しています。これにより、メモリ帯域幅は 340
GByte/sec を達成しています。
ノード間ネットワークとして、InfiniBand EDR x4 に対応しており、ノード間で 100Gbps の通信が可能です。
また、HPE Apollo 70 サーバから参照するストレージの共有領域として、Dell PowerEdge R740xd サーバを導入しています。ディスク実効容量は約 7TB
で、HPE Apollo 70 サーバとは InfiniBand EDR x4
により 100Gbps で接続しています。

図 1 サーバの外観

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

図 2 ネットワーク構成

2.2 ネットワーク構成

ネットワーク、およびソフトウェア構成を紹介しま

評価機のネットワーク構成は、図 2 の通りです。
Apollo 70 および PowerEdge R740xd の各ノードが、Mellanox SB7790 InfiniBand Switch に接続されてした。現在はセンター関係者で評価を行っています
が、ご自身のプログラムでも評価してみたい場合はお問い合わせをお願いします。

おり、ノンブロッキング通信が可能な構成です。
Apollo 70 の内 1 台をログインノードとし、1Gbe
Ethernet ポートを学内ネットワークに接続することでインターネットと接続しています。

参考文献[1] Hewlett Packard Enterprise、『HPE Apollo 70 System』、
https://buy.hpe.com/us/en/servers/apollosystems/apollo-70-system/apollo-70-system/hpe-

2.3 ソフトウェア構成

apollo-70-system/p/1010742472（参照 2019-12-01）

Apollo 70 のソフトウェア構成は、表 2 の通りで

[2] Dell、『PowerEdge R740xd』、

す。コンパイラとして、Arm HPC Compiler 19.1 をhttps://www.dell.com/ja-

導入しています。Arm HPC Compiler は、Arm 社がjp/work/shop/productdetailstxn/poweredge-r740xd

Arm CPU 向けに高速化を図った Clang ベースのコ（参照 2019-12-01）

ンパイラです。また、同様に高速化を図った BLAS

[3] Mellanox、『SB7700 InfiniBand Switch』、

お よ び LAPACK の 実 装 で あ る ArmPL (Armhttps://jp.mellanox.com/page/products_dyn?produc

Performance Libraries) ライブラリを備えます。

t_family=192&mtag=sb7700_sb7790

MPI は、HPE 社の HPE MPI を導入しておりま（参照 2019-12-01）

す。HPE MPI は、HPE 社が MPICH をベースにチ[4] Marvell、『ThunderX2 Arm-based Processors』、

ューニングを行い、高速化を図った製品です。

https://www.marvell.com/serverprocessors/thunderx2-arm-processors/

表 2 ソフトウェア構成（参照 2019-12-01）

OS

RedHat Enterprise Linux 7.6

コンパイラ

Arm HPC Compiler 19.1
GCC 8.2.0

MPI

3 おわりにHPE Performance Software
MPI 1.3

本稿では、HPE Apollo 70サーバのハードウェア、

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.18 No.2（ Feb. 2020）− 3

T hunderX2 評価機を利用した MHD シミュレーションコードの性能評価
深沢 圭一郎京都大学 学術情報メディアセンター

1 は じめに
モバイル系で主に利用されている ARM プロセッ
サは、その主な用途のため、計算性能を制限することで消費電力を下げており、HPC のような高性能
計算には利用されてきませんでした。このような中で Cavium（現 Marvell）は、計算性能を高めたサーバ向け ARM プロセッサ ThunderX2 をリリース
しています[1]。ThunderX2 は、近年の HPC 向けサーバにもいくつか採用されており、また、HPC 向け
SIMD 拡張版 ARM プロセッサが次世代スーパーコ
ンピュータ富岳に採用されていることから、今後
HPC 分野での ARM プロセッサ採用が広がる可能図 1 T h unde rX2 の構造[1]性があります。しかしながら、ThunderX2 は 128bit

ステムは、次世代のスーパーコンピュータの評価を幅 の SIMD 演算までしか行えないため、現在の目的として、
2019 年に試験的に京都大学学術情報メ

Xeon や Xeon Phi に比べて理論性能が劣り、基本的

ディアセンターに導入された評価機です。ここでは、ベンチマークでは、それほど高い性能を発揮してい性能に関する部分だけを紹介します。詳細な構成は、ません[2]。計算機システムの理論性能はカタログス

前稿の「Marvell ThunderX2 評価機の紹介」をご覧

ペックから分かりますが、実際に自分のアプリケー

ください。この計算機システムは図 1 に示されるよ

ションをその計算機で動かした場合にどのようなうな ARMプロセッサである ThunderX2（2.2 GHz 、性能になるのかは予測は困難です。

32 コア、L2 キャッシュ 256 KB/コア、L3 キャッシ

本稿では、これまでに様々なスーパーコンピューュ 32 MB/CPU）を搭載し、1 ノード当たり 2 CPU、タで性能評価を行ってきた電磁流体（MHD）シミュ

64 コア（理論演算性能 1,124GFlops）、128GB メモ

レーションコード[3]を用いた ThunderX2 の性能評

リ（バンド幅 341.2GB/s）となります。

価結果の紹介をします[4]。MHD シミュレーション

ThunderX2 は、同時演算数が 32 である Skylake

は通常の流体シミュレーションに電磁場の効果を（SKL） Xeon（Gold 以上）や京都大学のスーパー考慮したシミュレーションのため、本性能評価の結コンピュータの 1 つである Camphor 2 に搭載され果は流体系のアプリケーションに広く応用でき、まている Xeon Phi KNL と異なり、同時演算数は 8 とた、これまでに評価してきた計算機システムの性能なっているため、理論演算性能がそれらに比べ低くと比較することで、現実的な計算性能を見積もるこなっています。一方で、CPU 当たりのメモリチャンとが可能と思います。

ネルは 8 と Xeon より多いため、メモリバンド幅は

2 T hunderX2 評価機

高くなっています。そのため、メモリバンド幅と理論演算性能の比である B/F 値が 0.30 と Xeon 搭載
計算機システムに比べて高い値となっています。

本性能評価で利用する ThunderX2 搭載計算機シ4 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

3 M H D シミュレーションコード

れるデータ量は CPU アーキテクチャ毎に変わるた
め、最高のパフォーマンスを出すにはそれぞれの調

本評価で利用した MHDシミュレーションコード

整が必要となります。MHD シミュレーションでは、は、惑星磁気圏を解くために利用されています。太

解くべき物理変数が、プラズマ密度、速度 3 成分、陽系では、太陽から太陽風と呼ばれるプラズマの風

圧力、磁場 3 成分の計 8 変数となります。
そのため、が常時吹き出しており、太陽系全体にそのプラズマ

通常は配列を f(x, y, z, m) と定義し、m = 8（物理変が充満しています。この太陽風が惑星の固有磁場と数）としています。数値計算時に同じ場所の物理変相互作用することで、惑星磁場が変形し、磁気圏と数を何度も使うことになるため、一般に Fortran で呼ばれる領域が形成されます。磁気圏では、磁気嵐

は、f(m, x, y, z) と定義することによりキャッシュヒ

など様々な現象が起きており、その領域だけでなく、ット率が上がることがわかっています[6]。しかしな

地上にも様々な形で影響を及ぼしています。このよがら、近年の Xeon 系 CPU のように SIMD 幅向上

うな現象は宇宙天気と呼ばれ、古くから研究が行わに伴いベクトル化が性能向上にとって重要な機構

れてきています。

であるため、更に配列を f(x, m, y, z)と f(x, y, m, z)と定

このような宇宙プラズマ現象の中、グローバルな義した場合の性能評価も行っています。

プラズマ構造である惑星磁気圏をシミュレーショ
ンする場合には、MHD 方程式が使用されています。
MHD 方程式は以下のような形をしています。

∂ρ= −∇ ⋅ ( vρ )
∂t
1
1
∂v
= − ( v ⋅ ∇ ) v − ∇p + J × B
ρ
ρ
∂t
∂p
= −( v ⋅ ∇) p − γp∇ ⋅ v∂t∂B= ∇ × ( v × B)∂t

4 計 算性能評価
ThunderX2 評価機では、コンパイラとして Arm
HPC Compiler 19.1.0 を利用し、MPI は HPE MPI
2.19 を利用しました。計算サイズは基本的にはプロ(1)

セス当たり、64MB（1003 グリッド）となり、Weakscaling の評価を行っています。計測は 5 回行い、その平均値を取りました。Arm HPC Compiler では、Fortran を利用し、コンパイル（オプション含む）には下記を利用しています。

上から、連続の式、運動方程式、圧力変化の式（エネルギーの式）、最後が磁場の誘導方程式となります。簡単に言えば、電磁場を考慮した流体力学方程式です。詳しい説明は参考文献を参照してください[5]。
この MHD 方程式を解く数値計算法としては、
Modified Leap Frog（MLF）法[3、6]という数値計

mpif90 -f90=armflang -Ofast -mcpu=native
オプションの詳細は Arm Allinea Studio[8]のマニ
ュアルをご参照ください。
図 2 に ThunderX2 計算機システムを利用して、3 種類（1 次元、2 次元、3 次元）の領域分割を行っ算法を利用し、Fortran により実装しています。本

た MHD コードの評価結果を示します。前述のよう評価での並列化には MPI のみを使用しています。

に、プロセス当たりの計算量がどの領域分割におい並列化手法としては 3 次元空間を分割する領域分割ても(x, y, z) = (100, 100, 100)となるように設定し、法を用いています。領域分割には、1 次元、2 次元、

ここでは主に領域分割による性能の違いを見てい3 次元分割が考えられ、本評価ではこれらすべてのます。

評価を行いました。

1 次元領域分割と 2 次元領域分割の結果はそこま

一般的に B/F 値の低いスカラ CPU で性能を出すで差がありませんが、並列数が上がると性能差が見ためには、メモリアクセスを減らすためにキャッシ

えてきており、256 プロセスを利用した場合、1 次

ュメモリの有効活用が重要となります。キャッシュ
メモリには、メモリアクセス時に、そのアクセス先

元領域分割で 700 GFlops（実行効率 15.5 %）、2 次
元領域分割で 684 GFlops（同 15.2 %）となってい周辺の数 KB のデータが格納されるます。キャッシます。一方で 3 次元領域分割では、CPU コアをすュメモリの量や、一度にキャッシュメモリに格納さべて使わずコア当たりのメモリバンド幅が高い状
態の 8 プロセスにおいても、1、2 次元領域分割に比京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.18 No.2（ Feb. 2020）− 5

います。図中の 3D xyzm は、図 2 の 3 次元領域分割の結果と同じであり、xyzm は配列の並びを表しています（これは f(x, y, z, m)を意味します）。大まかに見ると、性能が良いものと悪いもので二つに分かれています。3D mxyz と xmyz の性能が高く、3D
xyzm と xymz の性能が低くなっています。256 プ
ロセス利用で、最大性能は 695 GFlops（実行効率15.4 %）であり、最小性能は524 GFlops（同11.6 %）と大きな差となっています。性能が高い場合は、物理変数を示す m が最内に近く、いわゆる AoS（Array
図 ２ 3 種 類の領域分割による MHD コードの性能

of Structure）形式であり、これまでの研究結果によりキャッシュヒット率が高い配列構造です[7]。
一方で低い性能を示した配列は、コード内の主な計算ループが xyz の三重ループであり、Fortran 配
列は最内からメモリアクセスをすることから、ベク
トル長が長い構造をしていると考えられます。
ThunderX2 は近年の Xeon 系 CPU や富岳で利用される ARM 系 CPU と比べ、SIMD 計算の bit 幅が少なく、この配列構造では性能が低くなる可能性があると考えられます。
最後に、計算に利用する配列のサイズによる

図 ３ 配 列並びが異なる場合の MHD コードの性能

ThunderX2 の性能を評価しました。これまでの結果からキャッシュヒット率が高い場合の性能が高いことが示唆されています。そこで配列のサイズを計算で利用するすべての配列がキャッシュメモリに載るようなサイズまで小さくしていくことで、計算性能がどのように変化するかを調べました。図 4では、64 プロセス（1 ノード）利用時にプロセス当たりの総配列利用サイズを 0.4～213 MB（28～13、632 MB/ノード）と変化させた場合の配列構造が異なる MHDコードの性能を示しています。
図中の3D
xyzm は図 3 の場合と同じです。ThunderX2 の L3キャッシュサイズは 32 MB/CPU であり、最小の配図 ４ 異 なる配列データサイズにおける MHD コ
ー ドの性能べ 2.7 %も実行効率が低くなっており（14.0 %）、並列数が上がるにつれて、計算性能にも大きな差が現れています。256 プロセス利用で、534 GFlops であり、約 150 GFlops の性能差が現れています。
次に、配列の並びによる MHD コードの性能変化を評価しました。図 3 に 3 次元領域分割において、
前述のように配列の並びが異なる 4 つの場合にMHD コードがどのような性能を示したかを載せて

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

列サイズでは L3 のサイズを下回っています。
計算サイズによって大きく性能が変化した配列
構造は 3D xymz であり、最もサイズが小さい（L3にオンキャッシュサイズ）では、3D xmyz と同じ性能となっています。3D xymz は図 3 の異なる配列構造の性能では最も性能が低い構造でしたが、同じく2 番目に性能が高かった 3D xmyz の性能と同等になっています。最も配列サイズが小さい場合、z 方向には 10 要素あり、それを除いた場合の配列サイズを計算すると 43 KB となり（xmy と xym 分のサイズ）、L2 キャッシュ（256 KB/core）に載るため、こ表 1 様 々な計算機システムにおける性能の傾向[7，9，10]
C o re/CPU
S X - ACE

1024/256

R m ax R p e ak R m ax Efficiency S u itable
CP U[TFlo ps] [TFlo ps] / C PU[% ]d o m aina r chitecture[GFlops]d e compo sition
29.20

65.50

114.0

45

3D xyzm

Vector

K 262144/32768 914.12

4194.3027.9

22

3D mxyz

SPARC64 VIIIfx

F X 100

16384/512

91.49

576.72178.7

17

3D xyzm

SPARC64 XIfx

X C30

448/32

1.37

16.49

42.8

8

2D xyzm

Xeon (Haswell)

X C40
X e o n Phi
5120
Te sla K20X

1088/16

4.32

48.86

273.3

9

3D xyzm

Xeon Phi KNL

60/1

0.08

1.00

84.0

8

3D xyzm

Xeon Phi KNC

896/1

0.15

1.31

153.3

12

3D xyzm

Kepler

470.10 6912.00

117.5

7

1D xyzm

Xeon (Skylake)

86.9

16

3D mxyz

Arm v8I T O-AThund erX2

72000/4000
256/8

0.70

4.50

の二つの配列構造は結果的に同じ性能を示してい評価以外はいわゆる SoA（xyzm）と AoS（mxyz）

ると考えられます。

を利用した測定しかしていません。また、CPU

一方で、3D xyzm の構造はサイズが小さい場合で（GPU、コプロセッサ）自体の性能を比較しやすいもそれほど性能に変化がなく、最小の場合に少し性ように、CPU 当たりの性能（Rmax/CPU）を表に能向上が見られる程度でした（実行効率で 0.6 %の加えています。

向上）。L3 にはオンキャッシュですが、キャッシュThunderX2 では、3 次元領域分割で、配列構造をヒットに関連する m の要素が L2 にはすべて載らな

AoS 形式とした場合が最も良い性能となりました。

いため、3D xymz のように性能の向上が見られない

評価機には 4 ノード（8 CPUs）しか無く、計算機全と考えられます。同様に 3D mxyz も性能向上が見体の性能は低いため、CPU 当たりの性能を他の計算えませんでした。これは、3D xyzm とは逆に初めか機システムと比較してみます。CPU 当たりの実行性

ら m の部分が L2 キャッシュに載りやすいことで性

能では、
Xeon Phi KNCと同程度となっており、SKL

能向上が行われており、L3 オンキャッシュになって

Xeon である ITO-A より、35 %程度性能が低くなっも性能が変わらないためと考えられます。このようています。一方で ThunderX2 はコア数の多さもあに L3 オンキャッシュサイズまで配列サイズを変化

り、Haswell Xeon より倍以上性能が高くなっていさせた結果、ThunderX2 では L3 ではなく、L2 をます。ThunderX2 では通常 1 ノード 2 ソケットの意識した最適化の効果がある考えられます。

ため、2 ソケットでの性能を考えると、SX-ACE より 50 %程度性能が高く、FX100 と同程度のノード

5 他 計算機システムとの比較性能となっていることがわかります。実行効率を見ると、FX100 と同程度であり、近年の 512bit 幅

今回評価をした ThunderX2 評価機での MHD コ
ードの性能を他の計算機システムでのMHDコード

SIMD 搭載機（Xeon Phi KNL、SKL Xeon）と比べて高い実行効率となっています。

の性能と比較することで、ThunderX2 の相対的な

今回の MHDコードの性能を他のアプリケーショ

性能や各計算機の実性能を理解することに繋がりンの結果と比較するため、ThunderX2 におけるミます。表１に、これまで MHD コードの性能を計測

ニアプリの性能評価[11]と比べてみました。この性

し た い くつか の計算 機システ ムの評 価結果と能評価では、
HPCI[12]でまとめられたミニアプリケ

ThunderX2 評価機の測定結果を掲載しています [7、ーション群を利用して、ThunderX2 の性能評価と9、 10]。今回の性能評価では 3 次元領域分割においSKL Xeon との性能比較をしています。実行環境がて、4 種類の配列構造を利用しましたが、ITO-A のアプリにより様々であり、ハイブリッド並列実行も京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.18 No.2（ Feb. 2020）− 7

Business Unit Marvell, 2019。

多いため、絶対的な比較はできませんが、計算性能（ Rmax ） は SKL Xeon が 高く 、実 行効 率は[3] Ogino. T, R. J. Walker, M. Ashour-Abdalla, "AThunderX2 が高いという点では一致しているよう

global magnetohydrodynamic simulation of theです。性能は、アプリケーションにより異なっていmagnetopause

ますが、MHD コードと近い非定常非圧縮性熱流体

magnetic field is northward", IEEE Trans.

シミュレーションでは、SKL Xeon が 43～57 %計

Plasma Sci. vol. 20, 1992, 817-828.

when

the

interplanetary

算性能が高い結果となっています。こちらの評価結[4]深沢 圭一郎、惑星磁気圏 MHD シミュレーショ

果 よ り 少し大 きな性 能差とな ってい ますが、ンコードによる ThunderX2 ARM プロセッサのThunderX2 はおおよそ SKL Xeon の 50～65 %の性能評価、情報処理学会研究報告、2019-HPC-性能となることが想像されます。

172(1)、1-6、2019.
[5] F. F. Chen, 1974. Introduction to Plasma

6 ま とめPhysics. Plenum Press, NY.
[6] Fukazawa, K., T. Ogino, and R. J. Walker

本 稿 で は 、京都 大学 に試験 的に 導入さ れた(2012), "A Magnetohydrodynamic Simula-tion

ThunderX2 評価機を利用した宇宙プラズマを解く

Study of Kronian Field-Aligned Currents and

MHD シミュレーションコードの性能測定結果を紹Aurora", J. Geophys. Res., 117, A02214,

介しました。領域分割では、コードの構成上可能で

doi:10.1029/2011JA016945.

あれば、1 次元または 2 次元領域分割を利用するこ[7] Fukazawa, K., T. Nanri and T. Umeda,とで性能向上が見込まれ、キャッシュでは、L3 では"Performance

なく、L2 キャッシュを効率的に利用することで、計Simulation for Planetary Magnetosphere on

算性能が向上することが分かりました。

Peta-Scale

ComputerComputing:Accelerating

また、今回の評価結果を、これまでに性能評価しMeasurementsof

FX10",

MHD
ParallelComputational

た計算機システムと比較したところ、ThunderX2単Science and Engineering (CSE), Advances in体（1CPU）の性能は、SKL Xeon の 70 %程度、

Parallel Computing 25, pp.387-394, IOS Press,

FX100 の 50%程度、SX-ACE の 75%程度の性能と2014. (DOI: 10.3233/978-1-61499-381-0-387)

なっていました。1 ノード（2 CPUs）での考えると、

[8]

Arm

Allinea

StudioWeb

FX100 と同等、SX-ACE の 1.5 倍の計算性能となり(https://developer.arm.com/tools-and-ます。ThunderX2 は SIMD 幅が最新の Xeon など

software/server-and-hpc/arm-architecture-と比べて低くなっていますが、実行効率が比較的高tools/arm-allinea-studio).

いため、理論性能の差よりも、実計算性能の差は小site[9] Fukazawa, K., T. Soga, T. Umeda, T. Nanri,
Performance Evaluation and Optimization of

さくなっています。
ThunderX2 に比べ、富岳で採用される ARM 系

MagnetoHydroDynamic

Simulationfor

CPU で ある A64FX では、SIMD 幅 も大きく

Planetary Magnetosphere with Xeon Phi KNL,

（512bit）、メモリバンド幅も高いため、今回の評価

Parallel

結果と一概には比べられませんが、今後の ARM 系

Accelerating Computational Science andCPU の HPC への適用により、高い計算性能が期待

Engineering (CSE), Advances in Parallel

できるかもしれません。

Computing, 178 - 187, DOI:10.3233/978-1-

ComputingisEverywhere:

61499-843-3-178, 2018.
[10] 深沢圭一郎、南里豪志、本田宏明、スーパーコ

参 考文献

ンピュータシステム ITO における MHD シミ[1] Marvell ThunderX2 (https://www。marvell。

情報処理学会研究報告、2018-HPC-166(4)、1-

com/server-processors/)[2]

Geosciences andClimate onュレーションコードの計算性能・消費電力評価、MarvellThunderX2 (White paper), Server Processor

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

6、 2018.
[11] 辻 美和子、 Jean-christophe Weill、 Jean-philippe Nomine、 佐 藤 三 久、ThunderX2
Arm プロセッサにおける Fiber ミニアプリス
イートの性能評価、情報処理学会研究報告、
2019-HPC-171(4)、1-8、2019.
[12] http://www.hpci-office.jp/

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.18 No.2（ Feb. 2020）− 9

サービスの記録・報告システム A 運転状況 ( 2019 年 4 月 ～ 2019 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

サービス再開日時

システムダウン障害発生状況
保守時間[h]2019/04/01

0:00

2019/04/04

9:00

81.00

2019/06/04

9:00

2019/06/04

15:00

6.00

2019/08/06

9:00

2019/08/06

14:30

5.50

障害発生日時

サービス再開日時

2019/06/30

2019/07/01

0:30

0:30

ダウン時間[h]24.00２）サービス状況
ジョブ

サービ
ス時間
[h]

処理
件数

4月

639.0

24,461

5月

744.0

6月

平均稼
動
ノード数

占有
時間[h]

CPU
時間[h]

88,77645,083,955

39,715,990

1,655.9

54.8%

44,329140,905

66,193,466

61,577,210

1,798.5

74.9

%

690.5

46,352

178,404

72,880,199

59,576,419

1,798.1

78.2

%

7月

743.5

68,261

290,584

69,068,483

56,751,241

1,797.2

81.8

%

8月

738.5

69,321

351,701

72,019,836

55,433,211

1,796.6

83.4

%

9月

720.0

41,006217,01170,617,606

58,239,897

1,799.8

79.3

%

計

4269.5

293,730

1,267,381

395,863,545

331,293,968

1,774.4

75.4

%

経過
時間[h]

ノード
利用率

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

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

システム B 運転状況 ( 2019 年 4 月 ～ 2019 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

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]2019/04/01

0:00

2019/04/04

9:00

81.00

2019/06/04

9:00

2019/06/04

15:00

6.00

2019/08/06

9:00

2019/08/06

14:30

5.50

2019/06/30

サービス再開日時
0:30

2019/07/01

0:30

ダウン時間[h]24.00２）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

4月

639.0

55,705478,121

10,958,544

8,221,690

773.2

57.8

%

5月

744.0

75,770615,081

14,260,444

10,791,730

807.9

70.7

%

6月

690.5

146,261

514,116

13,289,562

9,961,608

780.8

69.6

%

7月

743.5

173,176584,712

13,091,625

10,980,761

807.9

69.0

%

8月

738.5

266,877

679,479

14,634,606

11,917,091

807.5

71.6

%

9月

720.0

175,203

584,003

14,350,318

11,459,462

807.9

72.3

%

計

4269.5892,992

3,455,512

80,585,099

63,332,342

797.5

68.5

%

ノード
利用率

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.18 No.2（ Feb. 2020）− 11

システム C 運転状況 ( 2019 年 4 月 ～ 2019 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

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]2019/04/01

0:00

2019/04/04

9:00

81.00

2019/06/04

9:00

2019/06/04

15:00

6.00

2019/08/06

9:00

2019/08/06

14:30

5.50

2019/06/30

サービス再開日時
0:30

2019/07/01

0:30

ダウン時間[h]24.00２）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

639.0

10,494

37,466

209,931

155,850

15.1

37.9

%

5月

744.0

2,982

51,392

463,612362,074

15.6

66.3

%

6月

690.5

5,242

67,872366,660

313,270

15.8

64.6

%

7月

743.5

5,652

45,051

296,967

251,967

15.9

58.9

%

8月

738.5

2,745

54,165344,011

238,850

16.0

46.9

%

9月

720.0

7,006

37,642

393,137

265,036

16.0

62.0

%

計

4269.534,121

293,588

2,074,318

1,587,047

15.7

56.1

%

ノード
利用率

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

センター利用による研究成果―平成 30 年度計算機利用結果報告書から―【1501 生活科学一般】

supermassive black hole seeds with radiation

1.

A. K. Sharma, W. M. C. Sameera, Y. Takeda, S.

transfer: cosmological haloes ：Minakata ： A computational study on the

Notices of the Royal Astronomical Society,mechanism and origin of the reigioselectivity

Vol.479, No.Issue 2, pp.2277 - 2293, 2018

and stereospecificity in Pd/SIPr-catalyzed ring-

7.

Monthly

Yang Luo Kazem Ardaneh Isaac Shlosman

opening cross-coupling of 2-arylaziridines with

Kentaro Nagamine John H Wise Mitchell C

aryl-boronic acids： ACS Catal., 2019

Begelman： Direct Collapse to Supermassive【2103 マイクロ・ナノデバイス】

Black Hole Seeds with Radiative Transfer:2.

山口 謙祐、ムルガナタン マノハラン、水田 博、Isolated Halos： Monthly Notices of the Royal田部 道晴、モラル ダニエル： 第一原理計算をAstronomical Society, Vol.476, No.Issue 3,

用いた外部電場による Si ナノ構造上の不純物へ

pp.3523 - 3539, 2018の影響： 第 66 回応用物理学会春季学術講演会【4601 物理化学】

要旨, 2019

8.

Sandeep K. Reddy, Raphael Thiraux, Bethany【4104 基礎解析学】

A. Wellen Rudd, Lu Lin, Tehseen Adel, Tatsuya

3.

Kengo NAKAI, Yoshitaka SAIKI： Machine-

Joutsuka, Franz M. Geiger, Heather C. Allen,

learning inference of fluid variables from data

Akihiro Morita, and Francesco Paesani： Bulk

using reservoir computing ： Phys. Rev. E,

Contributions Modulate the Sum-Frequency

Vol.98, No.2, pp.023111 - 023116, 2018

Generation Spectra of Interfacial Water on【4305 原子・分子・量子エレクトロニクス・Model Sea-Spray Aerosols： Chem, Vol.4, No.7,
pp.1629 - 1644, 2018

プラズマ】
4.

Jun Tokimoto, Shunji Tsuchiya, and Tetsuro
Nikuni ：Electrolyte and Temperature Effects on Third-

Superfluid Fermi Gas in BCS-BEC Crossover：

Order Susceptibility in Sum Frequency

Journal of Physical Society of Japan, Vol.88,

Generation Spectroscopy of Aqueous Salt

No.023601, 2019

Solutions： J. Phys. Chem. C, Vol.122, No.21,
pp.11407 - 11413, 2018

Ryuma Sato, Hirotaka Kitoh-Nishioka, Koji

【4801 機能材料・デバイス】

Ando, Takahisa Yamato： Electron Transfer

10. Miho

Itoi,

AtsushiOkazawa,

Jun-ichi

Pathways of Cyclobutane Pyrimidine Dimer

Yamaura, Sachiko Maki, Tokutaro Komatsu,

Photolyase Revisited： The Journal of PhysicalIsabelle Maurin, Epiphane Codjovi, Kamel

Chemistry B, Vol.122, No.27, pp.6912 - 6921,

Boukheddaden, and Norimichi Kojima ：2018

Structural

Insight

Transition

and【4403 超高層物理学】
6.

Tatsuya Joutsuka and Akihiro Morita ：Excitation of Higgs Mode in【4306 生物物理・化学物理】
5.

9.

Kazem Ardaneh,

Yang Luo,

into

Order-Disorder

Charge-Transfer

Phase

Isaac

Transition in an Iron Mixed-Valence Complex

Shlosman, Kentaro Nagamine, John H Wise,(n-C3H7)4N[FeIIFeIII(dto)3] with a Two-

Mitchell C Begelman ： Direct collapse to

Dimensional Honeycomb Network： Inorganic

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.18 No.2（ Feb. 2020）− 13

Chemistry, Vol.57, No.21, pp.13728 - 13738,率の測定： 材料, Vol.67, No.4, pp.416 - 423,

2018

2018

【4902 薄膜・表面界面物性】【5004 流体工学】

11. 政岡 壮太・土屋 明宏・薩摩 篤・沢邊 恭一：

20. Yong Hu, Ryoichi Kurose： Partially premixed

ディーゼル酸化触媒表面上での飽和および不飽

flamelet in LES of acetone spray flames ：和炭化水素による被毒作用に関する研究： 第Proceedings of the Combustion Institute, 2018

122 回触媒討論会予稿, 2018

21. Yu Haruki, Abhishek L. Pillai, Tomoaki Kitano,
Ryoichi Kurose： Numerical Investigation of【4905 工学基礎】
12. Shugo Yasuda ：dynamics

Synchronized molecular-

simulation

of

the

thermallubrication of an entangled polymeric liquid：
YasudaandAtomization and Sprays, Vol.28, No.4, pp.357 388, 2018
22. Abhishek

Polymers, Vol.11, pp.131-, 201913. Shugo

Flame Propagation in Fuel Droplet Arrays：

Ryo

L.

Pillai,

Ryoichi

Kurose ：Ookawa ：Combustion noise analysis of a turbulent spray

Solidification of a simple liquid near wall inflame using a hybrid DNS/APE-RF approach：high-speed shear flows： Journal of Physics:

Combustion and Flame, Vol.200, pp.168 - 191,

Conference Series, Vol.1136, pp.012027 - , 20182019

14. Benoit Perthame and Shugo Yasuda： Stiff-

23. Abhishek

L.

Pillai,

Ryoichi

Kurose ：response-induced instability for chemotactic

Numerical investigation of combustion noise inbacteria

an open turbulent spray flame ： Appliedandflux-limited

Keller-Segelequation： Nonlinearity, Vol.31, pp.4065 - 4089,

Acoustics, Vol.133, pp.16 - 27, 2018
24. CharlesTurquand d ’ Auzay, UmairAhmed,

2018
15. Vincent Calvez, Benoit Perthame, and Shugo

Abhishek

L.Pillai,

NilanjanChakraborty,

Yasuda： Traveling wave and aggregation in a

Ryoichi Kurose： Statistics of progress variable

flux-limited Keller-Segel equation ： Kinetic

and mixture fraction gradients in an open

and related models, Vol.11, pp.891 - 909, 2018

turbulent jet spray flame ： Fuel, Vol.247,

16. Shugo Yasuda ：Synchronized Molecular-

pp.198 - 208, 2019

Thermal

25. 横嶋 哲, 菅野 雅也： 壁の透過性が壁乱流の抵

Lubrication of an Entangled Polymeric Liquid：

抗特性に及ぼす影響： 第 32 回数値流体力学シ

Polymers, Vol.11, No.1, pp.131 -, 2019

ンポジウム, pp.D04-3, 2018

Dynamics

Simulation

of

the

26. 横嶋 哲, 菅野 雅也： 透過性を有する平行平板【5001 機械材料・材料力学】
17. Yuta Naito, Shimpei Matsuda, Masaaki
Nishikawa, Naoki Matsuda, Masaki Hojo ：間乱流の直接数値シミュレーション： 第 73 回
土木学会 年次学術講演会, pp.Ⅱ-148, 2018of

27. 横嶋 哲, 菅野 雅也： 壁の透過性がチャネル乱

Reinforcements on Viscoelasticity of Shape-

流に及ぼす影響： 第 21 回応用力学シンポジウ

Memory Polymer Composites ： Proc. ASCム, pp.C000087, 2018

Multi-Scale

Evaluationfor

Effect33rd Annual Technical Conference & 18th US-

28. S. Yokojima, M. Kanno ： Effects of wall

Japan Conference on Composite Materials,

permeability on wall-bounded turbulent flows：

2018

Three

Days

NationalWorkshopon

18. 山本慧： 有限要素法による薄層化 CFRP 擬似等

Understanding Modelling of Turbulent Flows

方積層板における曲げの検討： 第 56 回飛行機and its Progress (UMTFP 2019), pp.C000087,

シンポジウム 講演論文集, 2018201919. 西川雅章, 後藤聡, 北條正樹, 松田直樹： マイク

29. S. Yokojima, M. Kanno ： The relationship

ロボンド法を用いた炭素繊維へのエポキシ樹脂

between the wall permeability and the flowの接着・硬化過程のその場観察と樹脂硬化収縮

resistance in a wall-bounded turbulent flow：

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

5th International Conference on Nanoscience

Velocity Correction Algorithm (C-HSMAC

andmethod) to Incompressible Fluids with Passive

Nanotechnology(ICONN2019),

Scalar Convection： JSST2018 Proceedings,

pp.C000087, 2019

pp.83 - 86, 2018

【5204 水工水理学】
30. 永野浩大, 鳥生大祐, 牛島省： コロケート格子

40. Daisuke

Toriu,

SatoruUshijima：

有限体積法によるマクスウェル流体構成則の計

Computations of non-isothermal compressible

算法： 土木学会第 21 回応用力学シンポジウム

gas flows around moving solid object ：講演概要集, No.C000081, 2018

CMFF'18 Proceedings, 201831. 長野 智絵・津守 博通・稲村 友彦・佐野 肇・小41. Satoru Ushijima, Daisuke Toriu, Hirofumi

林 健一郎・佐山 敬洋・寶 馨： 損害保険のため

Yanagi： Multiphase Model to Predict Manyの日本全域洪水リスク評価モデルの開発（2）：リ

Gravel Particles Transported by Free-Surface

スク評価モデルの構築と適用例： 自然災害科学,

Flows： CMFF'18 Proceedings, 2018

Vol.37, No.2, pp.191 - 203, 2018

【5401 金属物性】

32. 柳 博文, 鳥生 大祐, 牛島 省： 多相場モデルを

42. N. Tsunoda, Y. Kumagai, A. Takahashi, and F.

用いた礫群輸送の３次元並列計算： 計算工学講

Oba： Electrically benign defect behavior in

演会論文集, Vol.23, No.B-10-04, 2018

zinc tin nitride revealed from first principles：

33. 永野 浩大, 鳥生 大祐, 牛島 省： 非圧縮性粘弾性流体の圧力解法： 計算工学講演会論文集,

Phys. Rev. Applied, Vol.10, pp.011001-1 011001-6, 2018
43. Y. Hinuma, Y. Kumagai, I. Tanaka, and F.

Vol.23, No.B-10-05, 201834. 柳 博文, 鳥生 大祐, 牛島 省： 相平均モデルを

Oba： Effects of composition, crystal structure,

用いた鉛直噴流による礫群輸送の数値解析： 第and surface orientation on band alignment of

31 回数値流体力学シンポジウム, No.C01-03,

divalent metal oxides: A first-principles study：

2018

Phys. Rev. Mater., Vol.2, pp.124603-1 - 124603-

35. Kosei Sakakibara, Daisuke Toriu, Satoru
Ushijima ：20, 2018

Implicit Eulerian method for

44. Y. Mochizuki, Y. Kumagai, H. Akamatsu, andtransportation of multiple deformable objects：

F. Oba： Polar metallic behavior of strained

JSST2018 Proceedings, pp.274 - 277, 2018

antiperovskites ACNi3 (A = Mg, Zn, and Cd)

36. Hirofumi Yanagi, Daisuke Toriu, Satoru

from first principles： Phys. Rev. Mater., Vol.2,

Ushijima ：3D parallel computation forNo., pp.125004-1 - 125004-10, 2018transportation of gravel particles due to

45. Y. Mochizuki, H. Akamatsu, Y. Kumagai, anddownward water jets： JSST2018 Proceedings,

F. Oba： Strain-engineered Peierls instability

pp.278 - 281, 2018

in layered perovskite La3Ni2O7 from first

37. Daisuke Toriu, Satoru Ushijima ：explicit

computational

Fully

principles ：Phys. Rev. Mater., Vol.2,

pp.125001-1 - 125001-7, 2018

methodforconvectionusing

46. N. Tsunoda, Y. Kumagai, M. Araki, and F.

reduction technique of pressure propagation：

Oba ： One-dimensionally extended oxygen

JSST2018 Proceedings, pp.305 - 308, 2018vacancy states in perovskite oxides： Phys. Rev.

38. Satoru Ushijima, Wei Liu, Hiroki Tanaka,

B, Vol.99, pp.060103(R)-1 - 060103(R)-5, 2019

Daisuke Toriu： Computational Method for

47. K. Matsuzaki, K. Harada, Y. Kumagai, S.

Compressible Fluids with Pressure-Poisson

Koshiya, K. Kimoto, S. Ueda, M. Sasase, A.

Equations： JSST2018 Proceedings, pp.77 - 80,

Maeda, T. Susaki, M. Kitano, F. Oba, and H.

2018

Hosono： High‐mobility p‐type and n‐typecompressible

natural

39. Satoru Ushijima, Hiroki Tanaka, Wei Liu,

copper nitride semiconductors by direct

Daisuke Toriu ： Applicability of Pressure-nitriding synthesis and in silico doping design：

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.18 No.2（ Feb. 2020）− 15

Adv. Mater., Vol.30, No.31, pp.1801968-1 -55. 山本卓也、方毓、Komarov Sergey： 攪拌時表面

1801968-8, 2018

渦形成と気泡巻き込みに対するそ の場観察を【5402 無機材料・物性】

数値シミュレーション： 化学工学会第 50 回秋

48. Yoyo Hinuma, Yu Kumagai, Isao Tanaka and

季大会 講演概要集, pp.FF215 - , 2018

Fumiyasu Oba： Effects of composition, crystal

56. 山本卓也、Komarov Sergey： アルミニウム溶

structure, and surface orientation on band

湯の機械攪拌における偏心に対する 自由表面alignment of divalent metal oxides: A first-

変形の影響： 軽金属学会第 135 回秋期大会 講

principles study： Physical Review Materials,

演概要集, pp.124 - , 201857. T. Yamamoto, Y. Fang, S. V. Komarov： Surface

Vol.2, pp.124603 - , 201849. Yoyo

Hinuma,TakashiToyao,

Takashivortex formation and free surface deformation

Kamachi, Zen Maeno, Satoru Takakusagi,in an unbaffled vessel stirred by on-axis andShinya Furukawa, Ichigaku Takigawa, andeccentric impellers： Chemical Engineering

Ken-ichi Shimizu： Density Functional Theory

Journal, Vol.367, pp.25 - 36, 2019

Calculations of Oxygen-Vacancy Formation

58. 山本卓也、コマロフセルゲイ： アルミニウム溶and Subsequent Molecular Adsorption on

湯中機械撹拌操作時の移動現象に対する数値シ

Oxide Surfaces： J. Phys. Chem. C, Vol.122,

ミュレーション： 軽金属, Vol.38, No.12, pp.677

pp.29435 - 29444, 2018

- 684, 2018
59. Takashi【5403 複合材料・物性】

Horiuchi,

Lei

Wang,

Takuya50. 岩田晋弥, 植原弘明, 関井康雄, 木谷亮太, 高田

Yamamoto, Atsushi Sekimoto, Yasunori Okano,

達雄： 計算機シミュレーションによる紫外線吸

Toru Ujihara, and Sadik Dost： Numerical

収剤および架橋剤分解残渣の電気トリー抑制効

investigation of optimal crystal growth furnace

果の検討： 放電研究, Vol.61, No.3, pp.25 - 30,

design in the RF-Heating TSSG process： 9th2018

International Workshop on Modeling in

51. S. Iwata, H. Uehara, Y. Sekii, T. Takada ：Crystal Growth, pp.Session 5, 2018

between60. 堀内 鷹之、関本 敦、岡野 泰則、宇治原 徹： 随molecular layers of by-products of dicumyl

伴感度解析を用いた TSSG 法 SiC 結晶成長におperoxide or surfactants in an external electric

けるるつぼ内熱対流の最適化： 化学工学会第 50

field: Computational insight： Computational

回秋季大会, pp.DB208, 2018

Behavior

of

water

molecules

Materials Science, Vol.163, pp.134 - 140, 201961. 堀内 鷹之、関本 敦、岡野 泰則、宇治原 徹：【5501 化工物性・移動操作・単位操作】

TSSG 法 SiC 結晶成長におけるるつぼ温度分布52. Takuya Yamamoto, Aire Suzuki, Sergey V.

最適化に向けた逆解析： 第 47 回結晶成長国内

Komarov, Yasuo Ishiwata： Investigation of会議, pp.01p-P32, 2018

impeller design and flow structures in【5601 航空宇宙工学】

mechanical stirring of molten aluminum ：62. Kengo

Nakamura,

YuichiNakagawa,

Journal of Materials Processing Technology,

Hiroyuki Koizumi, and Yoshinori Takao ：Vol.261, pp.164 - 172, 2018

Numerical Analysis of a Miniature Microwave-

53. T. Yamamoto, Y. Fang, S. V. Komarov ：discharge Ion Thruster Using Water as the

Mechanism of small bubble breakup in an

Propellant： Transactions of the Japan Society

unbaffled

for Aeronautical and Space Sciences, Vol.61,

stirredvessel ：ChemicalEngineering Science, Vol.197, pp.26 - 36, 2019

No.4, pp.152 - 159, 2019

54. 山本卓也、Komarov Sergey： アルミニウム溶

63. Kazuma Emoto, Yoshinori Takao, and Hitoshi

湯機械撹拌における自由表面変形の 基礎メカ

Kuninaka： A Preliminary Study on Radiation

ニズム解明： 軽金属学会第 134 回春季大会 講

Shielding

演概要集, pp.94 - , 2018

Anomalies ： Biological Sciences in Space,

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

Using

MartianMagnetic

Investigation of Electron Extraction from aVol.32, pp.1-5, 2018
64. Kazuki Takase, Kazunori Takahashi, andMicrowave

Discharge

Neutralizer

fora

Yoshinori Takao： Numerical Investigation of

Miniature

Ion

Propulsion

System：Neutral-Injection Effect on an ElectrodelessTransactions

of

the

Societyfor

Plasma Thruster： Transactions of the Japan

Aeronautical and Space Sciences, Aerospace

Society for Aeronautical and Space Sciences,

Technology Japan, Vol.14, No.ists30, pp.Pb_41

Aerospace Technology Japan, Vol.16, No.2,- Pb_46, 2016

Japan

71. Yoshinori Takao, Kenta Hiramoto, Yuichi

pp.105 - 109, 2018
65. Kazuma Emoto, Toshiyuki Tsuchiya, andNakagawa, Yusuke Kasagi, Hiroyuki Koizumi

Yoshinori Takao： Numerical Investigation ofand Kimiya Komurasaki： Electron extraction

Steady and Transient Ion Beam Extraction

mechanisms of a micro-ECR neutralizer ：Mechanisms for Electrospray Thrusters ：Japanese Journal of Applied Physics, Vol.55,

Transactions

No.7S2, pp.07LD09 - , 2016

of

the

Japan

Societyfor

Aeronautical and Space Sciences, Aerospace

72. Yoshinori Takao and Kazunori Takahashi ：Technology Japan, Vol.16, No.2, pp.110 - 115,

Numerical

2018

momentum lost to a lateral wall induced by

66. Kazuki Takase, Kazunori Takahashi, andYoshinori Takao ：Effects of neutral

validation

of

axial

plasmaneutral depletion： Physics of Plasmas, Vol.22,
No.11, pp.113509 - , 2015

distribution and external magnetic field on

73. Yoshinori Takao, Hiroyuki Koizumi, Kimiya

plasma momentum in electrodeless plasma

Komurasaki, Koji Eriguchi, and Kouichi Ono：thrusters： Physics of Plasmas, Vol.25, No.2,

Three-dimensional particle-in-cell simulation

pp.023507 - , 2018of a miniature plasma source for a microwave

67. Kenta Hiramoto, Yuichi Nakagawa, Hiroyuki

discharge ion thruster ：Koizumi, and Yoshinori Takao ： Effects of

ScienceE × B drift on electron transport across the

pp.064004 - , 2014

andTechnology,

Plasma Sources
Vol.23,No.6,

magnetic field in a miniature microwave
discharge neutralizer： Physics of Plasmas,
Vol.24, No.6, pp.064504 - , 2018
68. Kenta Hiramoto and Yoshinori Takao ：Investigation

of

Ion

Beam

Extraction

Mechanism for Higher Thrust Density of Ion
Thrusters： Transactions of the Japan Societyfor

Aeronautical

and

Space

Sciences,

Aerospace Technology Japan, Vol.14, No.ists30,
pp.Pb_57 - Pb_62, 2016
69. Kaito Nakagawa and Yoshinori Takao ：Optimization of Plasma Production with
Impedance Analysis for a Micro RF Ion
Thruster： Transactions of the Japan Societyfor

Aeronautical

and

Space

Sciences,

Aerospace Technology Japan, Vol.14, No.ists30,
pp.Pb_63 - Pb_68, 2016
70. Yoshinori Takao, Hiroyuki Koizumi, Yusuke
Kasagi,andKimiyaKomurasaki：

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.18 No.2（ Feb. 2020）− 17

資料

別表１ スーパーコンピュータシステム
提供サービス
利用負担額
コース

タイプ

セット

エントリ

タイプA
タイプB
タイプC

基本
基本
基本
基本
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
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

パーソナル

タイプA1
タイプA2
タイプA3
タイプB1
グループ
タイプB2
タイプB3
タイプC1
タイプC2
タイプA
大規模ジョブ タイプB
タイプC
専用クラスタ-ストレージ容量追加
ライセンスサービス

システム バッチ

12,600 円/年
100,000 円/年
100,000 円/年
100,000 円/年
200,000 円/年
100,000 円/年
240,000 円/年
60,000 円/年
600,000 円/年
300,000 円/年
210,000 円/年
105,000 円/年
252,000 円/年
63,000 円/年
630,000 円/年
315,000 円/年
130,000 円/年
130,000 円/年
156,000 円/年
78,000 円/年
20,000 円/週(7日）
10,000 円/週(7日）
21,000 円/週(7日）
10,500 円/週(7日）
13,000 円/週(7日）
6,500 円/週(7日）
630,000 円/年
315,000 円/年
10,000 円/年
20,000 円/年

システム資源

経過時間 ストレージ
無料
（時間）
（TB)
利用者数

最大1ノード相当((36コア、128GBメモリ)×1)
1
最大4ノード相当((68コア、16+96GBメモリ)×4)
168
最大4ノード相当((36コア、128GBメモリ)×4)
最大1ノード相当((72コア、3072GBメモリ)×1)
4ノード((68コア、16+96GBメモリ)×4)
優先
2ノード((68コア、16+96GBメモリ)×2)
8ノード((68コア、16+96GBメモリ)×8)A
準優先
2ノード((68コア、16+96GBメモリ)×2)
8ノード((68コア、16+96GBメモリ)×8)
占有
4ノード((68コア、16+96GBメモリ)×4)
4ノード((36コア、128GBメモリ)×4)
優先
2ノード((36コア、128GBメモリ)×2)
336
8ノード((36コア、128GBメモリ)×8)
B
準優先
2ノード((36コア、128GBメモリ)×2)
8ノード((36コア、128GBメモリ)×8)
占有
4ノード((36コア、128GBメモリ)×4)
1ノード((72コア、3072GBメモリ)×1)
優先
1ノード((72コア、3072GBメモリ)×1)
C
2ノード((72コア、3072GBメモリ)×2)
準優先
1ノード((72コア、3072GBメモリ)×1)
8ノード((68コア、16+96GBメモリ)×8)A
占有
4ノード((68コア、16+96GBメモリ)×4)
8ノード((36コア、128GBメモリ)×8)
B
168
占有
4ノード((36コア、128GBメモリ)×4)
2ノード((72コア、3072GBメモリ)×2)
C
占有
1ノード((72コア、3072GBメモリ)×1)
8ノード((36コア、128GBメモリ)×8)
B
4ノード((36コア、128GBメモリ)×4)
ストレージ容量10TBの追加につき可視化ソフト（AVS,ENVI/IDL)およびプリポストウェアの1ライセンスにつき
B
A
B
C

共有
共有
共有
共有

0.2
3.0
3.0
3.0
24.0
12.0
28.8
7.2
48.0
24.0
24.0
12.0
28.8
7.2
48.0
24.0
24.0
24.0
28.8
14.4

-

48.0
24.0

8
4
16
4
16
8
8
4
16
4
16
8
8
8
16
8

-

16
8

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。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、ストレージ容量追加、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． 「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の計算資源が確保されることを保証する。
5． 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。
6． 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。
7 ． 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。
8 ． 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
9,800 円/月
11,500 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

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

別表２ 汎用コンピュータシステム
区

分

利用負担額

仮想サーバホスティングサービス

単位

36,000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、ディスク：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、ディスクを増量することができる。
区

分

利用負担額

単

CPU増量

3,000円／年 2コアにつき(最大8コアまで)

メモリ増量

3,000円／年 4GBにつき(最大64GBまで)

ディスク増量6,000円／年 100GBにつき(最大1,000GBまで)位

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には月数に応じて減額する。

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.18 No.2（ Feb. 2020）− 19

※民間機関利用

別表３ スーパーコンピュータシステム
システム

A

B

C

システム資源

経過時間 ストレージ
無料
（時間）
（TB)
利用者数

利用負担額

8ノード(68コア、16+96GBメモリ)×8)

336

28.8

16

960,000 円/年

12ノード(68コア、16+96GBメモリ)×12)

336

43.2

24

1,440,000 円/年

16ノード(68コア、16+96GBメモリ)×16)

336

57.6

32

1,920,000 円/年

8ノード(36コア、128GBメモリ)×8)

336

28.8

16

1,008,000 円/年

12ノード(36コア、128GBメモリ)×12)

336

43.2

24

1,512,000 円/年

16ノード(36コア、128GBメモリ)×16)

336

57.6

32

2,016,000 円/年

2ノード(72コア、3072GBメモリ)×2)

336

28.8

16

624,000 円/年

3ノード(72コア、3072GBメモリ)×3)

336

43.2

24

936,000 円/年

4ノード(72コア、3072GBメモリ)×4)

336

57.6

32

1,248,000 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。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
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。

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

―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※ 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

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.18 No.2（ Feb. 2020）− 21奥付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．18，No．2
2020 年 2 月 17 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

水谷 幸弘

京都大学学術情報メディアセンター

尾形 幸亮

Academic Center for Computing and Media Studies

熊谷 真由美Kyoto University
Tel. 075-753-7414
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

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

表紙デザイン：中山 豊（中山商店）