巻頭言

センター長に就任して京都大学学術情報メディアセンター
センター長 岡部 寿男
本年 4 月 1 日に、学術情報メディアセンターのセンター長に就任しました。私自身にとりましては、1994 年に旧・大型計算機センターの助教授に着任してからちょうど 20 年となります。
その間、本学の大型計算機システムやキャンパスネットワーク KUINS の運用に継続的に関わってきました。昔話になりますが、20 年前のことを顧みることをお許しください。
助教授として着任後の最初の仕事は、センターとしては初の分散メモリ型並列計算機となる、スーパーコンピュータシステム Fujitsu VPP500/15 の導入（1995 年 1 月）でした。それ以前のベクトル計算機が、Fortran で書けばコンパイラが自動ベクトル化してくれるという単純なプロ
グラミングモデルで、ほとんど何もしなくてもスパコンの最大性能を享受することができたことから比べると、新システムでは利用者の方に大きなご負担をかけることになりました。しかし逆に、並列プログラミングの講習などで、利用者の方と直接お話ししプログラムの性能を引き出す
お手伝いができたのは、貴重な経験でした。現在のスパコンが、数百台ないし千台近くものノードからなる多様な構成の MPP (Massively Parallel Processor)システムとなり、大規模並列がごく普通のことになっていることには、感慨深いものがあります。
翌年には、汎用コンピュータシステムの更新と同期して汎用 UNIX サーバ Fujitsu S-4/2000Eを導入しました。これは、24 時間運用を前提とする、センターとしては初の本格的 UNIX サー
バでした。それ以前の汎用コンが IBM 系のいわゆるメインフレームの OS を基本としていたことからの大きな転換でした。この新しい「汎用」のプラットフォームの上に、電子メールサービ
スやホームページサービスを拡充させていき、それが今日の全学メールサービスやホスティング
サービスにつながっています。今の言葉で言えば、アカデミッククラウドのはしりでした。
同じ 1996 年には、「超高速情報ネットワークシステム」として KUINS-II/ATM が導入されました。Windows95 が発売され、インターネットが爆発的に普及した時期です。
それまでの KUINSが主な建物にしか届いていなかったのに対し、全学の全建物で KUINS を使えるようにするというのがキャッチフレーズでした。当時の機器はもうありませんが、このときに敷設した光ファイ
バが、2002 年の KUINS-III 整備のときに全建物で各居室まで敷設した UTP ケーブルとともに、
今日の KUINS のサービスを支えています。また、同時期に行われた全国レベルのマルチメディ
ア通信網実験を通じて、今日では当たり前のリアルタイム映像伝送などにネットワークを活用しておりました。
このように、着任間もない若い助教授の立場で、さまざまなシステムの構築に関わることができ、それぞれが今日の本学の情報基盤につながる貴重な経験をさせていただいたことは、人手不足の裏返しではありましたが、私にとっては幸運でした。またそれを通じて多くの方とお知り合
いになれたことは何よりの財産で、人脈として現在の仕事にも活用させていただいています。
今、センター長として、20 年後を見据えつつ大きな変革につながる仕事、そしてそれを通じて若い研究者が将来につながる仕事のできるような運営をできないかと考えています。なにとぞ
みなさまのご支援とアドバイスをお願いいたします。

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.1（ Sep. 2014）− 1

Vol. 13 No.1 号の発刊にあたって
京都大学学術情報メディアセンター
中島浩

この号は、平成 26 年度に増強した新たな２つのシステム Magnolia と Camellia に関する特集号とすることになりました。これらのシステムの仕様や利用方法については当該の記事をご参照いただくとして、この巻頭言では２システムの増強に関する経緯を紹介します。
まず２基の Xeon プロセッサ (Xeon E5-2695 v3 Haswell) を搭載したノード 416 台を
Dragonfly ネットワークで接続した Cray XC30 システムである Magnolia は、これまでの３シ
ステム Camphor (Cray XE6)、Laurel (Appro GreenBlade 8000)、Cinnamon (Appro 2548X)の調達の際に、レンタル期間中の増強があらかじめ契約されていたシステムです。したがって約3 年前の落札時点での将来技術予想に基づいて仕様が定められており、それをどのような形で実現するかについては若干の紆余曲折もあり、また Haswell の出荷時期が想定よりも遅れたため稼働開始が７月になってしまいましたが、Cray 社や Intel 社の努力もあって契約仕様 400TFlops
を上回る 428TFlops のシステムを無事に提供できることになりました。最新版の Xeon である
Haswell は、チップあたり 500GFlops 以上 (515.2GFlops) の高い演算性能と、最新のメモリテ
クノロジである DDR4-2133 を用いた高いメモリバンド幅（チップあたり 68.3GB/sec）を有しており、ノードあたりの演算性能 (1.03TFlops) は Camphor や Laurel の３倍以上になっています。またこれらの既存システムと命令セットアーキテクチャは互換で、言語・ライブラリ等の互換性も保たれているので、既存システムで稼働しているプログラムの移行は極めて容易です。
一方、いわゆるメニーコアプロセッサである Xeon Phi 5120D (Knights Corner) を中核とするノード 482 台を Dragonfly ネットワークで接続した Cray XC30 システムである Camellia は、
平成２４年度の補正予算事業「高性能汎用計算機高度利用事業：「京」を中核とするＨＰＣＩの産業利用支援・裾野拡大のための設備拡充」により導入したものです。Xeon Phi は、60 個のCPU コアで動作する最大 240 スレッドの並列プログラムを、512 ビット幅の SIMD 演算機構により高スループット処理するプロセッサであり、x86 アーキテクチャと高い互換性があるものの
1TFlops を超える性能の活用にはプログラミングに工夫が求められます。しかしこのようなアーキテクチャは近未来のスーパーコンピューティングの主流の一つであり、Camellia での高性能
プログラミングで得られる知見・経験は、近い将来に必ず大きなリターンをもたらすことは間違いありません。また補正予算事業の趣旨から、Camellia の約 3/4 のノードは HPCI 事業やそれに関連する JHPCN 共同研究に供していますが、もちろん他のシステムと同じように一般の利用申請も受け付けており、実際に８つのユーザグループの研究に活用してもらっています。
これら２つのシステムを加えることで、本センターのシステム全体での性能総計は 1.5PFlops
を超え、ようやく京都大学でも peta-scale の環境を提供できることになりました。昨年度までと比べると性能は約３倍、ノード数では約 1.6 倍となったことで、ユーザの皆様にはさらに高速な計算を快適に実施できる環境となったものと、関係者一同は強く自負しています。皆様の積極的なご活用を、是非お願いいたします。

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

スーパーコンピュータシステム増強

スーパーコンピュータ利用ガイド
2014 年度増強システムの概要と利用方法について
山口 倉平

池田 健二

疋田 淳一

京都大学 情報部

1 はじめに京都大学学術情報メディアセンター（以下、本センター）では、2014 年度にスーパーコンピュータのシステム増強を実施し、新たに 2 つのシステムのサービスを開始しました。本稿では、増強したシステ
ムの概要と利用方法について説明します。
2012 年度よりサービス開始しているシステムの概要、利用方法については、『全国共同利用版 広報
Vol.11,No.1 2012』をご覧ください。
図 2 ノード構成（2012 年度）

2 システム構成増強したシステムは図 1 に示すように、
428.6TFlops のシステム D、583.6TFlops のシステ
ム E の 2 つの演算システムと、ディスク容量 3PBのストレージシステム、およびそれらを結合する
InfiniBand FDR/QDR 結合網により、構成しています。 2012 年度よりサービス開始している、
300.8TFlops のシステム A、242.5TFlops のシステ
ム B、10.6TFlops のシステム C の 3 つの演算シス
テム（図 2）と合わせて、総計 1.5PFlops の演算性能を有しています。

システム D は、Intel Xeon プロセッサを 2 基搭載
し、64GB のメモリ容量をもつノードを高速通信網により 416 台を結合した MPP（Massively Parallel
Processor）システムです。ソフトウェアスタックはシステム A と同等で互換性が高いため、システム A
からの移行がスムーズに行えます。システム E は、
マルチコアプロセッサである 10 コアの Intel Xeon
プロセッサ 1 基とメニーコアプロセッサである
1TFlops, 60 コアの Intel Xeon Phi コプロセッサを1 基搭載し、482 台のノードを高速通信網により結合した MPP システムです。コプロセッサの高い演
算性能を活用するためには、プログラムへの指示文の追加やチューニングが必要となりますが、今後の普及が見込まれるメニーコアプロセッサにプログラ
ムを対応させる足掛かりとなるシステムです。

2.1 ノード種別
本センターのシステムを利用するに当たり、次の3 種類のノード種別が存在します。
図 1 ノード構成（2014 年度増強分）



ログインノード
システムを利用するにあたってのフロントエンド

であり、プログラムのコンパイルや会話型ジョブ、

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.1（ Sep. 2014）− 3

バッチジョブの投入に利用します。システム D とシステムE はそれぞれ独立したログインノードを2 ノードずつ割り当てており、DNS ラウンドロビンによる負荷分散を実施しています。ログインノードにはサービスコースを申し込んだ方のみログインすることが可能です。


ホームディレクトリは、ログイン直後のカレント
ディレクトリ（ディレクトリの現在位置）であり、ホームディレクトリのパスは、図 3 に示すように、/home の後に利用者番号の先頭のアルファベット一
文字、次に利用者番号となっています。

計算ノード
会話型ジョブおよびバッチジョブによりプログラ

ムを実行するノードです。サービスコースの申請に応じて付与されるバッチ処理システムのジョブキューを介し、プログラムを実行することができます。


4.1 ホームディレクトリ（HOME）

ゲートウェイノード
計算ノードでジョブを実行する際の入り口となるノードです。後述する aprun と言うコマンドにより、利用可能な領域として、利用者あたり 60GB の容量を割り当てています。そのうち半分をバックアップ領域としており、実際に利用可能な領域は 30GBとなります。システム構成図（図 1、図 2）に示す
ようにシステム A、B、C とシステム D、E では、別のファイルシステムとなります。システム A、B、
C のホームディレクトリの実体は、 /home0 、シス
テム D、E のファイルシステムの実体は、 /home1

計算ノードにプログラムの実行を依頼します。

となっておりますが、/home にシンボリックリンク

3 スパコンへのログインを作成してあります。

スーパーコンピュータへのログインは、SSH（Secure SHell）の鍵認証に限定しています。ログ
インするには、
以下の流れで作業を行ってください。
1.

SSH クライアントのインストール

2.

鍵ペアの作成（公開鍵、秘密鍵）

3.

利用者ポータルから公開鍵登録

4.

SSH クライアントで秘密鍵を使用してログ

図 3 ホームディレクトリ

インシステムごとのログインノードのホスト名を、エラー! 参照元が見つかりません。に示します。
表 1 ホスト名
システム
D

ホスト名（FQDN）
magnolia.kudpc.kyoto-u.ac.jp(システム D の利用者のみログイン可)Ecamellia.kudpc.kyoto-u.ac.jp

4.2 大容量ディスク領域（LARGE）
パーソナルコースやグループコース等をご利用の方は、大容量ディスク領域（LARGE）を利用できます。割り当て容量は表 2 に示す値の通りとなり、
グループコースはお申込み頂いたノード数により決まります（バックアップ領域を含む）。

(システム E の利用者のみログイン可)

表 2 コース毎の/LARGE 容量

詳細な手順は本稿では割愛しますので、次の URLをご覧ください。
http://web.kudpc.kyoto-u.ac.jp/manual/ja/login

4 ファイルシステム

LARGE 容量

コース
パーソナル

1TB

グループタイプ A1、B1、D1、E1、G1

1 ノードあたり 2TB

グループタイプ A2、B2、D2、E2

1 ノードあたり 1.2TB

グループタイプ A3、B3、D3、E3

1 ノードあたり 2TB

グループタイプ C1

1 ソケットあたり 2TB

グループタイプ C2

1 ソケットあたり 1.2TBプログラムの入力ファイルや計算結果の保存領域

大容量ディスクもホームディレクトリと同様にシとして、ホームディレクトリ（HOME）と大容量デステム A、B、C とシステム D、E では別のファイィスク領域（LARGE）が利用可能です。それぞれ

ルシステムとなります。システム A、B、C はの使い方について紹介します。

/LARGE0 と/LARGE1、システム D、E は/LARGE2

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

と/LARGE3 の 2 つの領域で構成されています。初期設定では/LARGE1、/LARGE3 は/LARGE0 と/LARGE2 のバックアップ領域となっています。
LARGE を利用する際は、図 4、図 5 に示すように、/LARGE{0,1,2,3}の直下にユーザ名（パーソナ
ルコース）、またはグループ名（グループコース）のディレクトリを配置していますので、こちらをご利用ください。

図 6 クロスマウント

5 ソフトウェア環境設定ツール
コンパイラ、ライブラリを利用する際に必要になる環境設定を行うツールとして、module コマンドを提供しています。あらかじめ用意されているモジュールファイル(実行コマンドやライブラリのパスが定義されたファイル)と呼ばれる定義ファイルをmodule コマンドにより指定することで、ソフトウ

図 4 パーソナルの大容量ディスク

ェアを使用する際の環境設定を簡単に切り替えて利用することができます。module コマンドの一覧を
表 3 に示します。詳細な使い方は module help と実行していただくことでヘルプが表示されます。
表 3 module コマンド

図 5 グループ・専用クラスタの大容量ディスク

コマンド
module list
module avail
module show
module load
module unload
module switch

説明
ロード済みモジュールファイルの一覧表示
使用可能モジュールファイルの一覧表示
モジュールファイルの設定内容表示
モジュールファイルのロードモジュールファイルのアンロード
モジュールファイルの切り替え

メインとなるコンパイラやライブラリはログイン時に自動で設定が行われます。システム D は Cray
コンパイラ環境、システム E では、Intel コンパイ

4.3 クロスマウントシステム A、B、C とシステム D、E は、図 6 に示すように、それぞれが独立したストレージシステ
ムに接続していますが、システム A、B、C のログ
インノードからはシステム D、E に近接するファイ
ルシステム（/home1、/LARGE2、/LARGE3）を、システム D、E のログインノードからは、システム
A、B、C に近接するファイルシステム（/home0、/LARGE0、/LARGE1）を NFS（Network File
System）によりマウントすることにより、相互アクセスを可能にしています。計算ノードからは近接するファイルシステムのみアクセス可能です。複数のシステムをご利用の方はご注意ください。

ラ環境が設定されます。

6 プログラム実行モデル（システム E）
システム E では、ホストプロセッサでプログラムを実行するモデル以外に、次の 2 種類の実行モードに対応しています。Xeon Phi の実行モデルとして、ホストプロセッサとコプロセッサを同等に扱い並列計算を行うシンメトリックモードがありますが、シ
ステムEでは対応していませんのでご注意ください。
オフロードモード：ホストプロセッサから、指示文により特定の箇所をコプロセッサにオフロードして実行（図 7 参照）

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.1（ Sep. 2014）− 5ネイティブモード：コプロセッサであるメニ―

7.1 コンパイルコマンド

コアプロセッサのみ使用して実行（図 8 参照）

システム D、E でコンパイル・リンクを行う際は、使用するコンパイラに関わらず共通の専用のコマンドを使用する必要があります。Fortran 言語の場合
は『ftn』、C 言語は『cc』、C++言語は『CC』コマ
ンドになります。使用するコンパイラを切り替える
場合は、前述の module コマンドにより行ってください。

7.2 クレイコンパイラ
Cray コンパイラでサポートしているプログラミ

図 7 オフロードモード

ング言語とコンパイルコマンドを表 5 に示します。
表 5 プログラミング言語とコンパイルコマンド
言語

規格・バージョン

Fortran

ISO/IEC 1539-1:2004

コマンド
ftn

(Fortran 2003)
C

ISO/IEC 9899:1999(C99)

cc

C++

ISO/IEC 14882:2003

CC

7.2.1 FortranFortran のコンパイル・リンクは ftn コマンドを
図 8 ネイティブモード

利用します。


Fortran のコンパイル・リンク$ ftn sample.f90

7 コンパイラ・ライブラリ

Cray コンパイラはデフォルトで高い最適化を行システム D、E では、表 4 に示すコンパイラ、ライブラリが利用できます。主要情報に絞って紹介していますので、より詳細な情報は次の URL より確認してください。

うため、最初はオプションなしでコンパイル・リン
クすることを推奨します。
7.2.2 C/C++

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

C のコンパイル・リンクは、cc コマンド、C++の表 4 利用できるソフトウェア

コンパイル・リンクは、CC コマンドを利用します。
C のコンパイル・リンク

システム Dシステム E

Cray コンパイラ○△

Intel コンパイラ

○

○



MPI

Cray MPI○○$ CC sample.cpp

ライブラリIntel MKL○○

Cray LibSci

○

△

NAG

○

―

IMSL

○

―

分類

名称

コンパイラ

※ △：Xeon Phi 未対応$ cc sample.c

C++のコンパイル・リンク

7.2.3 コンパイルオプション
Cray コンパイラがサポートする主なオプション
を表 6 に、メッセージ出力とデバッグのオプション
を表 7 に示します。

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

表 6 主なオプション
オプション-o FILENAME-O{0|1|2|3}$ ftn sample.f90

説明
オブジェクトファイルの名前を指定します

7.2.7 Intel コンパイラへの切り替え

最適化のレベルを指定します(デフォルトは 2)-h omp

Cray コンパイラからIntel コンパイラに切り替え

OpenMP 指示子を有効にしてコンパイルします（デフォルトで有効）-h noomp

MPI のコンパイル・リンク

OpenMP 指示子を無効にしてコンパイルしるには、次のコマンドを実行してください。

ます$ module switch PrgEnv-cray PrgEnv-intel-h autothread

自動並列化を行います-h byteswapio

ビッグエンディアン形式のファイルをサポートします-h pic –dynamic

2GByte を超えるメモリをサポートします

表 7 メッセージ出力とデバッグのオプション
オプション

説明

-ra

コンパイル時のレポートを作成します-m2

すべての警告メッセージを表示します-h msgs

実施した最適化についての情報を表示します-h negmsgs-Rb

7.3 インテルコンパイラ
Intel コンパイラでサポートしているプログラミ
ング言語とコンパイルコマンドを表 8 に示します。
表 8 プログラミング言語とコンパイルコマンド
言語
Fortran

規格・バージョン
ISO/IEC 1539-1:2004

コマンド
ftn

(Fortran 2003)

実施しなかった最適化についての情報を表示しますC

ISO/IEC 9899:1999(C99)cc

配列の領域外参照を検出します

C++

ISO/IEC 14882:1998

CC

7.2.4 自動並列化

7.3.1 Fortran

ftn、cc、CC のコンパイルコマンド実行時に、-hFortran のコンパイル・リンクは ftn コマンドを

autothread オプションを指定することで、コンパイ

利用します。

ラが自動的にプログラムを並列化します。

$ ftn sample.f90

自動並列化のコンパイル・リンク

Fortran でのコンパイル・リンク$ ftn –h autothread sample.f90

7.3.2 C/C++

7.2.5 OpenMP
ftn、cc、CC のコンパイルコマンド実行時に、-homp オプションを指定することで、プログラムを並列化します。
C のコンパイル・リンクは cc コマンド、C++のコ
ンパイル・リンクは CC コマンドを利用します。


C でのコンパイル・リンク$ cc sample.c

OpenMP のコンパイル・リンク



C++でのコンパイル・リンク$ ftn –h omp sample.f90$ CC sample.cpp

7.2.6 MPI

7.3.3 コンパイルオプション

MPI(Message Passing Interface)は、並列処理アシステム E のメインコンパイラである Intel コン

プリケーション用メッセージパッシングライブラリ

パイラがサポートする主なオプションを表 9 に、メです。システム D ではログイン時に CrayMPI ライ
ブラリが利用できるよう環境設定されます。MPI プ
ログラムも ftn、cc、CC の各コマンドでコンパイル

ッセージ出力とデバッグのオプションを表 10 に示します。

を行います。

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.1（ Sep. 2014）− 7

表 9 主なオプション

います。
MPI のコンパイル・リンク


オプション

説明

-o FILENAME

オブジェクトファイルの名前を指定します-fastプログラムの速度が最大になるように最適$ ftn sample_mpi.f90

7.3.7 Xeon Phi オフロードモード（システム E）

化します-O{0|1|2|3}

最適化のレベルを指定します-ipo

複数ファイル間で、手続き間の処理を最適

オフロードモードで実行するには Intel コンパイ

(デフォルトは 2)化します-openmp

OpenMP 指示子を有効にしてコンパイルしラ用のモジュール環境（PrgEnv-intel）が設定されている必要があります。クレイコンパイラは未対応ますです。オフロードモード実行の場合、-dynamic（動-parallel

自動並列化を行います-mcmodel=medium

2Gbyte を超えるメモリをサポートします的リンク）オプションが必須です。

-shared-intel(システム A、D、E の場合は、-fpic –dynamic も加えてください)-convert



オフロードモード実行のコンパイル例$ cc –openmp –dynamic sample.c

ビッグエンディアン形式のファイルをサポ

big_endian

ートします

-mmic

ネイティブモードで実行可能なバイナリを

7.3.8 Xeon Phi ネイティブモード（システム E）

生成をします(システム E)

表 10 メッセージ出力とデバッグのオプション

ネイティブモードで実行するには Intel コンパイラ（PrgEnv-intel）とネイティブモード実行用のモジュール環境（PrgEnv-knc）が設定されている必

オプション

説明

-opt-report

実施した最適化についての情報を表示しま

要があります。コンパイル前に環境を設定し、-mmic

すオプションを指定することでコンパイルされます。

実施した自動並列化についての情報を表示

クレイコンパイラは未対応です。

します-par-report-vec-report

実施したベクトル化についての情報を表示
します

7.3.4 自動並列化機能
ftn、cc、CC のコンパイルコマンド実行時に、-parallel オプションを指定することで、コンパイラが自動的にプログラムを並列化します。


自動並列化のコンパイル・リンク$ ftn -parallel sample.f90

ネイティブモード実行のコンパイル例$ module load PrgEnv-knc$ cc –mmic –openmp sample.c

8 プログラムの実行方法
プログラムを実行する方法として、会話型ジョブ
形式とバッチジョブ形式について紹介します。

8.1 会話型ジョブ形式
会話型ジョブは通常のコマンド実行のように、対7.3.5 OpenMP
ftn、cc、CC のコンパイルコマンド実行時に、-openmp オプションを指定することで、プログラムを並列化します。


OpenMP のコンパイル・リンク$ ftn -openmp sample.f90

7.3.6 MPIシステム E ではログイン時に CrayMPI ライブラ
リが利用できるよう環境設定されます。MPI プログ
ラムも ftn、cc、CC の各コマンドでコンパイルを行

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

話的にジョブを実行する形式です。プログラム自体は計算ノード上で実行されますが、ログインしているターミナル上にプログラムの出力内容がすぐに返されるため、プログラムのデバッグや対話的に利用するアプリケーションを実行する際にご利用ください。
8.1.1 tssrun コマンド
会話型ジョブを実行するには tssrun コマンドを利用します。



tssrun コマンドの利用方法

tssrun [-q queue] [-A p=x:t=x:c=x:m=x] ¥[-C cpulimit] [-W elapsetime] ./a.out※ オプションの詳細は表 12、表 13、表 14 を参照



逐次実行プログラム$ tssrun -A p=1 ./a.out



OpenMP プログラム（4 スレッド）$ tssrun -A p=1:t=4:c=4 ./a.out

#!/bin/bash#============ LSF Options ============#QSUB -q gr10000d#キュー指定#QSUB -ug gr10000#実効グループ指定#QSUB -W 2:00
#経過時間上限指定#QSUB -A p=1:t=1:c=1:m=2194M #計算資源量の指定#============ Shell Script ============
aprun –n $LSB_PROCS –d $LSB_CPUS ¥–N $LSB_PPN ./a.out

LSF ジョブスクリプトのサンプルを Web ページ

MPI プログラム（8 プロセス）で公開しています。
サンプルをベースに LSF オプシ$ tssrun -A p=8 ./a.out

ョンの修正や必要なスクリプトを追記してください。
http://web.kudpc.kyoto-u.ac.jp/manual/ja/run

8.2 バッチジョブ形式
バッチ処理を実現させるための、ジョブスケジュ
ーリングソフトウェアとして、LSF を導入しています。LSF にバッチジョブを投入するには、実行した
いプログラムを記述したシェルスクリプト（ジョブスクリプト）を作成し、専用のコマンドによってス

8.2.3 LSF オプション
ジョブスクリプトのオプション領域にて、#QSUB句の後にLSFオプションを指定することで、ジョブの属性を設定することができます。LSF の主

クリプトの実行依頼を行います。大規模な計算や本

要なオプションを表 12 に示します。

格的な計算実行は、バッチジョブで行っていただく

表 12 LSF オプション

ことが基本となります。

オプション

8.2.1 バッチキュー名と投入権限利用可能なバッチキューは申し込んだサービスコースにより決まります。キューの種類を表 11 に示します。
表 11 キューの一覧
キュー名

利用条件

説明

-q QUEUENAME

キュー指定-ug GROUPNAME

実効グループ指定-W HOUR:MINUTE

経過時間上限値指定-A p=X:t=X:c=X:m=X

計算資源量(CPU)の指定-AP n=X:p=X:t=X:c=X

計算資源量(MIC)の指定(システム E)-c HOUR:MINUTE

CPU 時間上限値指定-rn

障害発生時のジョブ再実行禁止

また-A オプションで指定できる計算資源量を表 13

eb

すべての利用者が利用可能

p{a|b|c|d|e|g}

パーソナルコース利用者に、-APオプションで指定できる計算資源量を表 14

グループ名 + {a|b|c|d|e|g}

グループコース利用者に示します。

t{a|b|c|d|e|g}

会話型ジョブ用

priority

障害時のリスタート専用(投入不可)

表 13 LSF オプション（-A の詳細）
オプション
p=procs

8.2.2 ジョブスクリプト
ジョブスクリプトは、原則的には bash スクリプ
トとして記述してください。スクリプトはジョブ投
入オプションを記述した LSF オプション領域と実説明
プロセス数 e.g. p=8

t=threads

プロセスあたりのスレッド数 e.g. t=16

c=cores

プロセスあたりのコア数 (基本的に t と同じ値を指定) e.g. c=16

m=memory

プロセスあたりのメモリ容量(単位:M,G,T)
e.g. m=1920M

行するプログラムを記述したユーザプログラム領域から構成されます。次に示すジョブスクリプトは、
システム D 向けのサンプルです。

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.1（ Sep. 2014）− 9

表 14 LSF オプション（-AP の詳細）
オプション

説明

n=nodes

使用する MIC 数 (ネイティブモード時)

p=procs

MIC あたりのプロセス数

t=threads

MIC 内で起動するスレッド数(ネイティブモード時)

aprun -n $LSB_PROCS -d $LSB_CPUS ¥-N $LSB_PPN ./a.out

表 16 aprun コマンドのオプション
オプション

説明

-n procs

プロセス数

プロセスあたりの割当スレッド数-d cores

コア数(ネイティブモード時)-N ppn

ノードあたりのプロセス数

MIC 内で使用するコア数-kシステム E ネイティブモードで実行(オフロードモード時)

c=cores

グラムが起動しません。

(オフロードモード時)
プロセスあたりの割当コア数(ネイティブモード時)

8.2.6 システム E の実行モードの制御

オフロードモード
ジョブスクリプトに-A オプションと-AP オプシ

8.2.4 ジョブスクリプトで利用可能な環境変数
ジョブスクリプト上で利用可能な環境変数のうち、代表的なものを表 15 に示します．
表 15 ジョブスクリプトで利用可能な環境変数
環境変数名

説明

LSB_JOBID

当該ジョブのジョブ ID

LSB_QUEUE

ジョブを投入したキュー

LS_SUBCWD

ジョブを投入したカレントディレクトリ

LSB_PROCS

ジョブ実行時のプロセス数（-A オプションの p の値）

LSB_THREADS

ジョブ実行時のスレッド数（-A オプション

LSB_CPUS

ジョブ実行時のコア数（-A オプションの cの t の値）

ョンが指定されており、かつ、-AP オプションの p
パラメータが指定されていない場合に、オフロード
モードで動作します。ジョブスクリプトのサンプルを次に示します。
#!/bin/bash#============ LSF Options ============#QSUB -q gr10000e#QSUB -ug gr10000#QSUB -W 2:00
#QSUB -A p=2:t=10:c=10:m=4G #資源量(CPU)の指定#QSUB -AP t=120:c=60#資源量(MIC)の指定#============ Shell Script ============
aprun -n $LSB_PROCS -d $LSB_CPUS ¥-N $LSB_PPN ./a.outの値）
LSB_MEMORY

ジョブ実行時のメモリ容量（-A オプションの m の値）

LSB_PPN

LSB_PROCS_MIC

オフロードモード実行を行う場合は、事前に次のジョブ実行時のノードあたりのプロセス

コマンドにより環境設定を行う必要があります。

数（-A の値から自動で算出、システム#bash の場合

A,D,E のみ）

$ . ${INTEL_PATH}/bin/compilervars.sh intel64

システムEネイティブモード時のみ設定さ#tcsh の場合

れる，ジョブ実行時の総プロセス数（-AP$ source ${INTEL_PATH}/bin/compilervars.csh intel64

オプションの n と p の値から算出）
LSB_CPUS_MIC

LSB_PPN_MIC

システムEネイティブモード時のみ設定さ※INTEL_PATH で指定するパスは、使用している Intel コンパイ

れる，ジョブ実行時のプロセスあたりの割

ラのバージョンにより異なります。以下のコマンドにて、現在お当 MIC コア（物理）数使いのバージョンを確認していただき、適宜読み替えた上でコマシステムEネイティブモード時のみ設定さンド実行してください。

れる，ジョブ実行時のノードあたりの割当$ echo $INTEL_PATH

プロセス数/opt/intel/composer_xe_2013_sp1.3.174

8.2.5 プログラムの実行システム D とシステム E では、逐次実行、OpenMP、MPI に関わらず、必ず aprun コマンドを介してプログラムを起動する必要があります。
aprun を利用しないと計算ノード上で正しくプロ

10 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto Universityネイティブモード
ジョブスクリプトに-A オプションを指定せず、かつ、-AP オプションの p パラメータが指定されている場合に、ネイティブモードで動作します。また、
aprun コマンドに -k オプションの指定が必要です。
ジョブスクリプトのサンプルを次に示します。

#!/bin/bash#============ LSF Options ============#QSUB -q gr10000e#QSUB -ug gr10000#QSUB -W 2:00
#QSUB -AP n=1:p=1:t=240:c=60#============ Shell Script ============
aprun -k -n $LSB_PROCS_MIC -d $LSB_CPUS_MIC ¥-N $LSB_PPN_MIC ./a.out

ネイティブモード実行を行う場合は、コンパイル時と同様にネイティブモード実行用のモジュール環境(PrgEnv-knc)の設定をする必要があります。
$ module load PrgEnv-knc# PrgEnv-knc をロード

8.2.7 ジョブ投入できるキューの確認 (qstat)
ジョブを投入できるキューを確認するには、qstat
コマンドを使用します。表示される項目のうち、
NJOBS、PEND、RUN は、それぞれ投入ジョブ数、
実行待ちジョブ数、実行中ジョブ数を表します。
$ qstat
QUEUE_NAME PRIO STATUS MAX JL/U JL/P JL/H NJOBSPEND RUN SUSP

8.2.10ジョブの詳細情報を確認する(qs)
投入したジョブの詳細情報を確認するには、qs コ
マンドを使用します。
$ qs
QUEUE USER JOBID STATUS TYPE PROC THRD CORE MEM MIC
ELAPSE(limit)
gr10001e b59999 123 RUN CPU 2 4 4 3072M 00:06(01:00)
gr10001e b59999 124 RUN NATI - - -- 1

00:00(01:00)

8.2.11投入したジョブをキャンセルする(qkill)
投入したジョブをキャンセルするには、qkill コマ
ンドを使用します。キャンセルしたいジョブの IDを引数に指定することで、実行中、実行待ちに関わらずキャンセルすることができます。
$ qkill 5610
Job <5610> is being terminated

8.2.12実行結果の確認

te 30 Open:Active - - - - 0 0 0 0gr10000e 30 Open:Active 4096 4096 - - 0 0 0 0

実行が終了すると、LSF の結果ファイルが qsub
コマンドを実行したディレクトリに作成されます。

8.2.8 ジョブ実行(qsub)

デフォルトで作成される出力ファイルは、表 17 にキューにジョブを投入するには、qsub コマンドを示す形式で作成されます。

使用します。qsub コマンドにジョブスクリプトファ

表 17 ジョブ実行結果ファイル

イルを指定しジョブを依頼すると、システムからジョブ ID が発行されます。

システム$ qsub sample.shD

Job <5610> is submitted to queue <gr10000e>.
E

8.2.9 ジョブの状態を確認する(qjobs)

内容

ファイル名

標準出力・ジョブ情報

Dmmddhh.oXXXXXX

標準エラー出力

Dmmddhh.eXXXXXX

標準出力・ジョブ情報

Emmddhh.oXXXXXX

標準エラー出力

Emmddhh.eXXXXXX

mmddhh：ジョブが開始された月・日・時投入したジョブの状態を確認するには、qjobs コ

XXXXXX：ジョブ ID

マンドを使用します。投入したジョブの内、実行中(RUN)、実行待ち(PEND)のジョブが表示されます。
$ qjobs

9 おわりに
本稿では、システム D、E の各スパコンシステム

JOBID USER STAT QUEUE FROM_HOST EXEC_HOST JOB_NAMEの利用に必要となる情報を解説しました。より詳細

SUBMIT_TIME
5610

b59999RUN

gr10000e

xm-0001

ださい。

1*nid00005 ./a.out May 1 00:01
5611

b59999PEND

gr10000e./b.out May 1 00:02

な情報、最新の情報は以下 Web ページをご確認く

xm-0001

スーパーコンピュータの使い方
http://web.kudpc.kyoto-u.ac.jp/manual/

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.1（ Sep. 2014）− 11

サービスの記録・報告

システ
テム A 運転状況
運( 2013 年 10 月 ～ 2014 年 3 月 )守作業に伴うサ
サービス休止おおよびシステム
ムダウン障害発
発生状況
１）保守
保守作業
作業に伴うサービス休
休止
保守開
開始日時

サービス再開日
日時

システムダウン障害
シ
害発生状況
保守時
時間[h]

障害発生日時
時

サービス
ス再開日時

ダウン時間[h]ダ

2013/110/14

6:30

2013/10/15

21:15

38.75

2014/01/28

19:45
1

2014/01/228

20:15

0.50

2013/112/17

9:00

2013/12/18

9:00

24.00

2014/02/12

23:55
2

2014/02/113

9:05

9.17

2014/003/27

9:00

2014/04/01

0:00

111.00

２）サー
ービス状況
バッチ
バ

サービ
ス時間
[h]

処理
件数

経過
過
時間
間[h]

占有
時間[h]

CPU
時間[h]

平均稼動
ノード数

10 月

705.15

24,118143,,534

14,993,300
011,654,700

939.4

66

%

11 月

720.0021,489129,,945

14,116,900
011,300,400

940.0

68

%

12 月

720.0022,721

134,,667

14,754,900
011,896,900

939.6

67

%

1月

744.0022,045123,,863

14,390,900
010,907,000

939.9

65

%

2月

663.0022,805

115,,844

13,566,500
010,336,000

939.5

66

%

3月

633.0013,377103,,862

11,761,300
09,550,240

939.5

60

%

計

4,185.15

126,555

751,,715

83,583,800
065,645,240

939.6

65

%

ノー
ード
利用
用率



占有時間 = 合計(経過時間
合間×占有コア数数)

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



ノード利用率率 = 稼動ノーードに対するジ
ジョブが実行さされているノーードの割合

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

システ
テム B 運転状況
運( 2013 年 10 月 ～ 2014 年 3 月 )守作業に伴うサ
サービス休止おおよびシステム
ムダウン障害発
発生状況
１）保守
保守作業
業に伴うサービス休
休止
保守開
開始日時

サービス再開日
日時

システムダウン障害
シ
害発生状況
保守時
時間[h]

障害発生日時
時

サービス
ス再開日時

ダウン時間[h]ダ

2013/10//14

6:30

2013/10/15

21:15

38.75

2013/12/09

16:55
1

2013/122/09

18:00

1.08

2013/12//17

9:00

2013/12/18

9:00

24.00

2014/02/12

23:55
2

2014/022/13

9:05

9.17

2014/02//27

9:00

2014/02/27

10:15

1.25

2014/03//03

9:00

2014/03/03

10:15

1.25

2014/03//27

9:00

2014/04/01

0:00

1111.00

２）サー
ービス状況
バッチ
バ

サービ
ス時間
[h]

処理
件数

経過
時間
間[h]

占有
時間[h]

CPU
時間[h]

平均稼動
ノード数

10 月

705.15

155,9762733,125

4,119,56
60

342,546

543.3

655

%

11 月

720.00123,883

3088,522

4,054,80
00

344,373

555.6

677

%

12 月

720.00233,058

4677,880

3,996,98
80

316,314

559.0

655

%

1月

744.00221,456

5133,774

4,224,530

332,493

564.9

655

%

2月

661.33

203,669

4444,173

3,948,16
60

319,910

564.8

677

%

3月

631.45

147,923

3444,712

3,634,7000

326,170

540.8

644

%

計

4,181.93

1,085,965
1

2,3522,186

23,978,730

1,981,806

554.7

666

%

ノ
ノード
利
利用率



占有時間 = 合計(経過時間
合間×占有コア数数)

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



ノード利用率率 = 稼動ノーードに対するジ
ジョブが実行さされているノーードの割合

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.1（ Sep. 2014）− 13

システ
テム C 運転状況
運( 2013 年 10 月 ～ 2014 年 3 月 )守作業に伴うサ
サービス休止おおよびシステム
ムダウン障害発
発生状況
１）保守
保守作業
業に伴うサービス休
休止
保守開
開始日時

サービス再開日
日時

システムダウン障害
シ
害発生状況
保守時
時間[h]

障害発生日時
時

サービス
ス再開日時

ダウン時間[h]ダ

2013/10//14

6:30

2013/10/15

21:15

38.75

2013/12/09

16:55
1

2013/122/09

18:00

1.08

2013/12//17

9:00

2013/12/18

9:00

24.00

2014/02/12

23:55
2

2014/022/13

9:05

9.17

2014/02//27

9:00

2014/02/27

10:15

1.25

2014/03//03

9:00

2014/03/03

10:15

1.25

2014/03//27

9:00

2014/04/01

0:00

1111.00

２）サー
ービス状況
バッチ
バ

サービ
ス時間
[h]

処理
件数

経過
過
時間
間[h]

占有
時間[h]

CPU
時間[h]

平均稼動
ノード数

10 月

705.15

1,044

5,,831

184,3233

139,631

15.9

58

%

11 月

720.003,756

10,,215215,0299

114,443

16.0

73

%

12 月

720.007,1668,,401

141,9122

83,829

15.8

44

%

1月

744.0011,1696,,78775,184
4

55,323

16.0

30

%

2月

661.33

16,3958,,590156,964
4

76,851

16.0

48

%

3月

631.45

15,276

15,,365

152,9877

87,720

15.1

59

%

計

4,181.93

54,80655,,189

926,3999557,797

15.8

52

%

ノー
ード
利用
用率



占有時間 = 合計(経過時間
合間×占有コア数数)

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



ノード利用率率 = 稼動ノーードに対するジ
ジョブが実行さされているノーードの割合

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

汎用コンピュータシステムのサービス状況
1.

ホスティング・ホームページサービス利用状況

VMホスティングサービス

ホームページサービス

ストリーミングサービス

500
450

462
433

428

423

419

413

400
350
300
250

265

263

262

257

251

247

200
150
100
50
0

3

3

3

平成25年10月 平成25年11月 平成25年12月

3

3

3

平成26年1月

平成26年2月

平成26年3月(平成25年10月から平成26年3月)

大型計算機システム利用承認件数について

平成26年3月末現在、大型計算機システムの利用件数は、2,807件となっています。

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.1（ Sep. 2014）− 15

資料

大型計算機システム利用負担金
別表１ スーパーコンピュータシステム
コース

タイプ

セット

タイプA
タイプB
タイプC
パーソナル タイプD
タイプE

基本
基本
基本

エントリ

タイプG
タイプA1
タイプA2
タイプA3
タイプB1
タイプB2
タイプB3
タイプC1
グループ タイプC2

基本
基本
基本

12,600 円/年
100,000 円/年
100,000 円/年
100,000 円/年
100,000 円/年
100,000 円/年

基本

100,000 円/年

最小200,000 円/年
200,000 円/年
240,000 円/年
120,000 円/年
600,000 円/年
300,000 円/年
250,000 円/年
250,000 円/年
300,000 円/年
150,000 円/年
750,000 円/年
375,000 円/年
400,000 円/年
200,000 円/年
240,000 円/年
120,000 円/年
300,000 円/年
150,000 円/年
360,000 円/年
90,000 円/年
900,000 円/年
450,000 円/年
280,000 円/年
140,000 円/年
336,000 円/年
84,000 円/年
840,000 円/年
420,000 円/年
250,000 円/年
250,000 円/年
20,000 円/週(7日）
5,000 円/週(7日）
24,000 円/週(7日）
6,000 円/週(7日）
20,000 円/週(7日）
10,000 円/週(7日）
30,000 円/週(7日）
7,500 円/週(7日）
28,000 円/週(7日）
7,000 円/週(7日）
24,000 円/週(7日）
12,000 円/週(7日）
750,000 円/年
375,000 円/年
20,000 円/年

追加単位

最小
追加単位

最小
追加単位

最小
追加単位

最小
追加単位

最小
追加単位

最小
追加単位

最小

追加単位
最小
タイプD1
追加単位
最小
タイプD2
追加単位
最小
タイプD3
追加単位
最小
タイプE1
追加単位
最小
タイプE2
追加単位
最小
タイプE3
追加単位

タイプG1
タイプA
タイプB

最小
追加単位

最小
追加単位

最小

追加単位
最小
タイプC
追加単位
大規模ジョブ
最小
タイプD
追加単位
最小
タイプE
追加単位
最小
タイプG
追加単位

専用クラスタ―ライセンスサービス

利用負担額

最小
追加単位

提供サービス
経過時間
（時間）

ディスク
（GB)

利用者
番号

最大1ノード相当((16コア、64GBメモリ)×1)
最大4ノード相当((32コア、64GBメモリ)×4)
最大4ノード相当((16コア、64GBメモリ)×4)
最大2ソケット相当((8コア、384GBメモリ)×2)
最大2ノード相当((28コア、64GBメモリ)×2)
最大2ノード相当((10コア、32GBメモリ + 1MIC)×2)

1
168
168
168
168
168

60
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000

-

共有 最大2ノード相当((16コア、64GBメモリ + 1GPU)×2)

168

1,000

-

4ノード((32コア、64GBメモリ)×4)
336
優先
4ノード((32コア、64GBメモリ)×4)
8ノード((32コア、64GBメモリ)×8)
336
準優先
A
4ノード((32コア、64GBメモリ)×4)
8ノード((32コア、64GBメモリ)×8)
336
占有
4ノード((32コア、64GBメモリ)×4)
4ノード((16コア、64GBメモリ)×4)
336
優先
4ノード((16コア、64GBメモリ)×4)
8ノード((16コア、64GBメモリ)×8)
336
準優先
B
4ノード((16コア、64GBメモリ)×4)
8ノード((16コア、64GBメモリ)×8)
336
占有
4ノード((16コア、64GBメモリ)×4)
4ソケット((8コア、384GBメモリ)×4)
336
優先
2ソケット((8コア、384GBメモリ)×2)
C
4ソケット((8コア、384GBメモリ)×4)
336
準優先
2ソケット((8コア、384GBメモリ)×2)
4ノード((28コア、64GBメモリ)×4)336
優先
2ノード((28コア、64GBメモリ)×2)
8ノード((28コア、64GBメモリ)×8)
336
準優先
D
2ノード((28コア、64GBメモリ)×2)
8ノード((28コア、64GBメモリ)×8)
336
占有
4ノード((28コア、64GBメモリ)×4)
4ノード((10コア、32GBメモリ + 1MIC)×4)336
優先2ノード((10コア、32GBメモリ + 1MIC)×2)
8ノード((10コア、32GBメモリ + 1MIC)×8)
336
準優先
E
2ノード((10コア、32GBメモリ + 1MIC)×2)
8ノード((10コア、32GBメモリ + 1MIC)×8)
336
占有
4ノード((10コア、32GBメモリ + 1MIC)×4)
2ノード((16コア、64GBメモリ + 1GPU)×2)
336
B
優先
(GPU)
2ノード((16コア、64GBメモリ + 1GPU)×2)
8ノード((32コア、64GBメモリ)×8)A
占有
2ノード((32コア、64GBメモリ)×2)
8ノード((16コア、64GBメモリ)×8)
B
占有
2ノード((16コア、64GBメモリ)×2)
4ソケット((8コア、384GBメモリ)×4)
C
占有
2ソケット((8コア、384GBメモリ)×2)
8ノード((28コア、64GBメモリ)×8)
D
占有
2ノード((28コア、64GBメモリ)×2)
8ノード((10コア、32GBメモリ + 1MIC)×8)
E
占有
2ノード((10コア、32GBメモリ + 1MIC)×2)
4ノード((16コア、64GBメモリ + 1GPU)×4)
B
占有
(GPU)
2ノード((16コア、64GBメモリ + 1GPU)×2)
8ノード((16コア、64GBメモリ)×8)
B
4ノード((16コア、64GBメモリ)×4)
可視化ソフト（AVS,ENVI/IDL)およびプリポストウェアの1ライセンスにつき

8,000
8,000
9,600
4,800
16,000
8,000
8,000
8,000
9,600
4,800
16,000
8,000
8,000
4,000
4,800
2,400
8,000
4,000
9,600
2,400
16,000
8,000
8,000
4,000
9,600
2,400
16,000
8,000
4,000
4,000
16,000
8,000

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

システム資源システム バッチ
B
A
B
C
D
E
B
(GPU)

共有
共有
共有
共有
共有
共有

備考
1． 利用負担額は、年度単位で算定している。また、総額表示である。
2． 大型計算機システムの全ての利用者は、上記表のサービスの他、次のサービスを受けることができる。
1） 大判プリンタサービス
2） その他、大型計算機システムが提供するサービス、機器の利用
3． 上記表の大規模ジョブコース、ライセンスサービスの申請には、大型計算機システムの利用者であることが必要である。
4． 「共有」： 当該カテゴリのユーザ間で一定の計算資源を共有するベストエフォートのスケジューリングを行う。
「準優先」： 定常稼働状況において記載値（以上）の計算資源が確保されるように優先スケジューリングを行う。
また、稼働状況によらず記載値の1/4の計算資源が確保されることを保証する。
「優先」： 定常稼働状況において記載値（以上）の計算資源が確保されるように優先スケジューリングを行う。
また、稼働状況によらず記載値の1/2の計算資源が確保されることを保証する。
「占有」： 稼働状況によらず記載値（以上）の計算資源が確保されることを保証する。
5． ディスク容量はバックアップ領域（最大で総容量の1/2）を含む。

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

6． グループコース及び専用クラスタコースのシステム資源は、下記の負担額を支払うことにより増量することができる。
なお増量は各月１日に実施し、増量した資源は当該年度末までの期間にわたって利用されるものとする。
コース

追加負担金額（増量単位あたり）システム資源増量単位

タイプA120,000 円/月

4ノード((32コア、64GBメモリ)×4)

8,000

タイプA2

12,000 円/月

4ノード((32コア、64GBメモリ)×4)

4,800

タイプA3

30,000 円/月

4ノード((32コア、64GBメモリ)×4)

8,000

タイプB1

25,000 円/月

4ノード((16コア、64GBメモリ)×4)

8,000

タイプB2

15,000 円/月

4ノード((16コア、64GBメモリ)×4)

4,800

タイプB3

37,500 円/月
20,000 円/月
12,000 円/月

4ノード((16コア、64GBメモリ)×4)
2ソケット((8コア、384GBメモリ)×2)
2ソケット((8コア、384GBメモリ)×2)
2ノード((28コア、64GBメモリ)×2)
2ノード((28コア、64GBメモリ)×2)
4ノード((28コア、64GBメモリ)×4)
2ノード((10コア、32GBメモリ + 1MIC)×2)
2ノード((10コア、32GBメモリ + 1MIC)×2)
4ノード((10コア、32GBメモリ + 1MIC)×4)
2ノード((16コア、64GBメモリ + 1GPU)×2)
4ノード((16コア、64GBメモリ)×4)

8,000
4,000
2,400

タイプ

グループ

専用クラスタ

タイプC1
タイプC2
タイプD1
タイプD2
タイプD3
タイプE1
タイプE2
タイプE3
タイプG1

―

15,000 円/月
9,000 円/月
45,000 円/月
14,000 円/月
8,400 円/月
42,000 円/月

25,000 円/月
37,500 円/月

ディスク増量
（ＧＢ）

4,000
2,400
8,000
4,000
2,400
8,000

4,000
8,000

7． グループコース及び専用クラスタコースを通年でなく利用する場合には、下記の負担額を支払うものとする。
ただし、利用期間は当該年度内に限るものとする。
利用期間
最小
追加単位
最小
タイプA2
追加単位
最小
タイプA3
追加単位
最小
タイプB1
追加単位
最小
タイプB2
追加単位
最小
タイプB3
追加単位
最小
タイプC1
追加単位
グループ
最小
タイプC2
コース
追加単位
最小
タイプD1
追加単位
最小
タイプD2
追加単位
最小
タイプD3
追加単位
最小
タイプE1
追加単位
最小
タイプE2
追加単位
最小
タイプE3
追加単位
最小
タイプG1
追加単位
最小
専用クラス
―
タ コース
追加単位

タイプA1

3ヶ月
80,000 円
80,000 円
96,000 円
48,000 円
240,000 円
120,000 円
100,000 円
100,000 円
120,000 円
60,000 円
300,000 円
150,000 円
160,000 円
80,000 円
96,000 円
48,000 円

6ヶ月
120,000 円
120,000 円
144,000 円
72,000 円
360,000 円
180,000 円
150,000 円
150,000 円
180,000 円
90,000 円
450,000 円
225,000 円
240,000 円
120,000 円
144,000 円
72,000 円

9ヶ月
180,000 円
180,000 円
216,000 円
108,000 円
540,000 円
270,000 円
225,000 円
225,000 円
270,000 円
135,000 円
675,000 円
337,500 円
360,000 円
180,000 円
216,000 円
108,000 円

75,000 円
37,500 円
90,000 円
22,500 円
225,000 円
112,500 円
70,000 円
35,000 円
84,000 円
21,000 円
210,000 円
105,000 円

150,000 円
75,000 円
180,000 円
45,000 円
450,000 円
225,000 円
140,000 円
70,000 円
168,000 円
42,000 円
420,000 円
210,000 円

225,000 円
112,500 円
270,000 円
67,500 円
675,000 円
337,500 円
210,000 円
105,000 円
252,000 円
63,000 円
630,000 円
315,000 円

100,000 円
100,000 円
300,000 円
150,000 円

150,000 円
150,000 円
450,000 円
225,000 円

225,000 円
225,000 円
675,000 円
337,500 円

8． グループコース及び専用クラスタコースの利用者番号は利用者あたり年額5,000円を負担することで追加できる。
9 ． 機関・部局定額制度
他機関又は学内における部局（『国立大学法人京都大学の組織に関する規程』第3章第2節から第11節で定める組織をいう。）の組織が、その組織単位でグループコースサービス（年間）の利用を申請する場合、料金表(年間）に掲載額の1.5倍を利用負担金とする。なお、利用負担金額が150万円未満の場合は100人、150万円を超える場合は、150万円毎に100人までの利用者を認める。
10 ． スパコン連携サービス
学術情報メディアセンターのスーパーコンピュータシステムと密な連携により、学内における部局の組織が計算サーバ等を設置する
場合、下記の負担額を支払うものとする。
冷却方式
水冷
空冷

利用負担額
10,300 円/月
12,900 円/月

利用負担額算定単位
水冷冷却方式の計算サーバ等の定格電力 1kWにつき
空冷冷却方式の計算サーバ等の定格電力 1kWにつき

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.1（ Sep. 2014）− 17

別表２（汎用コンピュータシステム）
区分
VMホスティングサービス
ホームページサービス
ストリーミングサービス

利用負担額
72,000円／年
6,000円／年
6,000円／年

単位
1仮想マシンにつき1ドメイン名につき1申請につき

備考
１．利用負担額は、総額表示である。
２．上記表の汎用コンピュータシステムのサービスを利用するためには、大型計算機システムの利用者であることが必要である。
３．VM ホスティングサービスにおいて、下記の負担額を支払うことにより CPU、メモリ、ディスクを増量することがで
きる。
利用負担額
18,000円／年
18,000円／年
18,000円／年

区分
CPU増量
メモリ増量
ディスク増量単位
2コアにつき（最大8コアまで）
8GBにつき（最大64GBまで）
200GBにつき（最大1,000GBまで）

４．VM ホスティングサービスにおいて VMware を用いる場合は、下記の負担額を支払うことにより VMware の利用及びCPU、メモリ、ディスクを増量することができる。ただし、システム資源が限られているためサービスの提供を限定することがある。
区分
VMware利用
CPU増量
メモリ増量
ディスク増量

利用負担額
72,000円／年
36,000円／年
36,000円／年
18,000円／年

単位
1仮想マシンにつき2コアにつき（最大8コアまで）
8GBにつき（最大64GBまで）
200GBにつき（最大1,000GBまで）

５．ホームページサービス及びストリーミングサービスにおいて、下記の負担額を支払うことにより公開スペースの上限を拡大することができる。
区分
公開スペース20GBプラン
公開スペース50GBプラン

利用負担額
3,000円／年
9,000円／年

６．利用負担額は、当該年度（4月から翌年3月まで）の利用に対して年額として算定するが、年度途中から利用を開始する場合には月数に応じて減額する。

別表３ スーパーコンピュータシステム（民間機関利用）
システム資源

システム

A

B

D

E

8ノード(32コア、64GBメモリ)×8)
12ノード(32コア、64GBメモリ)×12)
16ノード(32コア、64GBメモリ)×16)
8ノード(16コア、64GBメモリ)×8)
12ノード(16コア、64GBメモリ)×12)
16ノード(16コア、64GBメモリ)×16)
8ノード(28コア、64GBメモリ)×8)
12ノード(28コア、64GBメモリ)×12)
16ノード(28コア、64GBメモリ)×16)
8ノード(10コア、32GBメモリ + 1MIC)×8)
12ノード(10コア、32GBメモリ + 1MIC)×12)
16ノード(10コア、32GBメモリ + 1MIC)×16)

経過時間 ディスク
（時間）
（GB)

336
336
336
336
336
336
336
336
336
336
336
336

利用者
番号

9,600
14,40019,2009,600
14,40019,2009,600
14,40019,2009,600
14,40019,200

16
24
32
16
24
32
16
24
32
16
24
32

利用負担額
960,000 円/年
1,440,000 円/年
1,920,000 円/年
1,200,000 円/年
1,800,000 円/年
2,400,000 円/年
1,440,000 円/年
2,160,000 円/年
2,880,000 円/年
1,344,000 円/年
2,016,000 円/年
2,688,000 円/年

備考
1． 利用負担額は、年度単位で算定している。また、総額表示である。
2． ディスク容量はバックアップ領域（最大で総容量の1/2）を含む。
3． 通年でなく利用する場合には、下記の負担額を支払うものとする。
ただし、利用期間は当該年度内に限るものとする。
システム

A

B

D

E

システム資源
8ノード
12ノード
16ノード
8ノード
12ノード
16ノード
8ノード
12ノード
16ノード
8ノード
12ノード
16ノード

3ヶ月
240,000 円
360,000 円
480,000 円
300,000 円
450,000 円
600,000 円

利用期間
6ヶ月
480,000 円
720,000 円
960,000 円
600,000 円
900,000 円
1,200,000 円

9ヶ月
720,000 円
1,080,000 円
1,440,000 円
900,000 円
1,350,000 円
1,800,000 円

360,000 円
540,000 円
720,000 円
336,000 円
504,000 円
672,000 円

720,000 円
1,080,000 円
1,440,000 円
672,000 円
1,008,000 円
1,344,000 円

1,080,000 円
1,620,000 円
2,160,000 円
1,008,000 円
1,512,000 円
2,016,000 円

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

資料

全国共同利用版広報・Vol.12(2013)総目次［巻頭言］
Vol.12，No.1 号の発刊にあたって ...............................................................................................................1-1
Vol.12，No.2 号の発刊にあたって ...............................................................................................................2-1［新汎用コンピュータシステム運用開始］
新しい汎用コンピュータシステムの概要－大学の情報基盤を支えるクラウド型システムにむけて－ ...................................................................1-2
ホスティング・ホームページサービスの改定について－改定のポイントとサービスの利用方法－ ..............................................................................................1-7［解説］
CrayPat による性能解析 ............................................................................................................................ 1-13
GPU を用いた FEM アプリケーションの高速化 ..................................................................................... 1-20

［スーパーコンピュータ共同研究制度（若手研究者奨励枠）研究報告］
色素増感太陽電池を指向した新奇ポルフィリン系色素の構造と電子構造の解明 ....................................2-2後周期遷移金属錯体触媒を用いる置換アセチレンの重合機構の解析 .......................................................2-4
メニスカスを有する液膜内マランゴニ対流の流動特性...............................................................................2-6
ローレンツ系の不安定周期軌道間のネットワーク構造...............................................................................2-8
フラグメント分子軌道法を用いたタンパク質中電子移動の高精度経路解析法の開発.......................... 2-10
分子軌道計算を用いた水溶性ポリアセチレンの高次構造解析 ................................................................ 2-12
核融合プラズマにおける第一原理に基づいた乱流輸送シミュレーション............................................. 2-14
実河川に繁茂する植生の揺動の数値解析................................................................................................... 2-18
流水中の自然石に働く流体力の評価 .......................................................................................................... 2-20
水～土骨格連成有限変形問題を対象とした土構造物・地盤系の固有振動解析 ..................................... 2-22

［プログラム高度化支援事業研究報告］
コンクリート材料の物質拡散・非線形力学を連成した経年劣化シミュレータ ..................................... 2-24
GPU コンピューティングによるイメージベース FIT の効率化............................................................ 2-28
人工島／埋立地等の耐震性評価を目的とした動的／静的水～土骨格連成有限変形解析コードの高度化.......................................................................................................................... 2-33

［スーパーコンピュータ共同研究制度（大規模計算支援枠）研究報告］
パーティクルフィルタを用いた分布型降雨流出シミュレーションの高度化と不確実性評価 .............. 2-36

［研究紹介］
交通計画分野の高速処理演算需要 .............................................................................................................. 1-30
SIMD 演算を考慮した fill-in 戦略を用いた IC 分解前処理 ..................................................................... 2-40

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.1（ Sep. 2014）− 19

［サービスの記録・報告］
スーパーコンピュータシステムの稼働状況とサービスの利用状況 ...............................................1-38, 2-45
センター利用による研究成果（平成 24 年度）......................................................................................... 2-49

［資料］
大型計算機システム利用負担金 別表..............................................................................................1-42, 2-57
全国共同利用版広報・Vol.11(2012)総目次 ................................................................................................ 1-44
サービス利用のための資料一覧 .........................................................................................................1-45, 2-59

［編集後記］
編集後記、奥付 ...................................................................................................................................1-.46, 2-60

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

資料

―
1.

サービス利用のための資料一覧―

スーパーコンピュータシステム・ホスト一覧
システム A：camphor.kudpc.kyoto-u.ac.jp0

システム B・C：laurel. kudpc.kyoto-u.ac.jp


システム B（SAS 利用時）：sas.kudpc.kyoto-u.ac.jp



システム D：magnolia.kudpc.kyoto-u.ac.jp



システム E:：camellia.kudpc.kyoto-u.ac.jp※ ホストへの接続は SSH(Secure SHell) 鍵認証のみ、パスワード認証は不可

2.

問い合わせ先 & リンク集


情報環境機構のホームページ
http://www.iimc.kyoto-u.ac.jp/



学術情報メディアセンターのホームページ
http://www.media.kyoto-u.ac.jp/



スーパーコンピュータシステムに関する問合わせ先

利用申請などに関する問合わせ先【情報環境支援センター窓口】
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【スーパーコンピューティング掛】
E-mail : consult@kudpc.kyoto-u.ac.jp / Tel : 075-753-7426
URL: http://www.iimc.kyoto-u.ac.jp/ja/services/comp/contact.html


ホームページ・ホスティングサービス関する問合わせ先【クラウドコンピューティング掛】
E-mail : whs-qa@media.kyoto-u.ac.jp / Tel : 075-753-7494
URL: http://www.iimc.kyoto-u.ac.jp/ja/services/whs/

コンテンツ作成支援サービスに関する問合わせ先【コンテンツ作成室】
E-mail : cpt@media.kyoto-u.ac.jp / Tel : 075-753-9012
URL: http://www.iimc.kyoto-u.ac.jp/ja/services/content/

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.13 No.1（ Sep. 2014）− 21

編集後記

編 集 後 記本号ではスパコン増強部分の基本的な使い方の記事のほかに、スパコン上のプログラミングに関する解説記事も企画していたのですが、諸事情により掲載できなくなってしまいました。また、なんとか掲載しようとぎりぎりまで調整していたために結果的に発行も遅れてしまい、読者の皆様には重ねてお詫び申し上げます。今回予定していた記事に関しては次号以降の掲載を予定しておりますのでご期待いただければと思います。
編集部会長

先日、祇園祭に行った。祇園祭自体は 7 月 1 日から 1 か月間にわたって行われているようだが、私が行ったのは多くの屋台が出ている宵山だ。分かっていたことだが暑い。狭い道が多く歩きづらい。そして何よりも人が多い。最初はそんな文句も言いながら歩いていたのだが、一杯ビールを飲めばそれらもビールを美味しく飲むための肴のようにも感じる。また、道を歩けばたくさんの屋台が様々な食べ物を売っており、それを食べながらまたビールを飲む。ビールが残れば食べ物を買い足し、食べ物が残ればビールを買い足す。こんなことをお腹がいっぱいになるまで続けるのだ。お祭りの雰囲気とお酒で気が大きくなり財布もずいぶん軽くなってしまったが、せっかくのお祭りだからと言い訳をして楽しんだ。さて、祇園祭を忘れないうちに次の酒の肴を探そうと思う。
酔人

京都大学学術情報メディアセンター全国共同利用版広報 Vol．13，No．1
2014 年 9 月

19 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

平石 拓 （部会長）

全国共同利用版広報編集部会

秋田 祐哉

沢田 吉広

発行者 〒606-8501 京都市左京区吉田本町

小林 寿

斎藤 紀恵

高見 好男

元木 環

京都大学学術情報メディアセンター
Academic Center for Computing and Media Studies
Kyoto University
Tel. 075-753-7400
http://www.media.kyoto-u.ac.jp/
印刷所 〒616-8102 京都市右京区太秦森ヶ東町 21-10
株式会社エヌジーピー

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

表紙デザイン：谷 卓司（ティアンドティ･デザインラボ）