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Vol. 24, No.42022䝇䞊䝟䞊䝁䞁䝢䝳䞊䝍䝅䝇䝔䝮㻌 䝆䝵䝤䜽䝷䝇ไ㝈್㻌㻌㼃㼕㼟㼠㼑㼞㼕㼍㻛㻮㻰㻱㻯㻙㻜㻝 䝇䞊䝟䞊䝁䞁䝢䝳䞊䝍䝅䝇䝔䝮䠄㼃㼕㼟㼠㼑㼞㼕㼍㻙㻻䠅㻌 䝆䝵䝤䜽䝷䝇ไ㝈್䠄㻞㻜㻞㻝 ᖺ㻌 㻡 ᭶ 㻝㻠 ᪥䠅㻌䝜䞊䝗ᩘ䈜䠎㻌
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Vol. 24, No.4

2022

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スーパーコンピューティングニュース- 3 -Vol. 24, No.4

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スーパーコンピューティングニュース- 1 -Vol. 24, No.4

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スーパーコンピューティングニュース- 2 -Vol. 24, No.4

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1.2 Oakbridge-CX ࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࢩࢫࢸ࣒͐ ࡞ࡋ

1.3 Ipomoea-01 ኱つᶍඹ㏻ࢫࢺ࣮ࣞࢪࢩࢫࢸ࣒͐ ࢧ࣮ࣅࢫ㛤ጞ (2022.6.1)

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DDN 1U ࢧ࣮ࣂ × 4 ྎ + DDN SFA200NV × 1 ྎ࣓ࢱࢹ࣮ࢱ᱁⣡ࢹࣂ࢖ࢫ

NVMe SSD 3.84 TB × 17

OSS + OST

DDN ES7990X × 5 ྎ + SS9012 × 20 ྎࣇ࢓࢖ࣝࢹ࣮ࢱ᱁⣡ࢹࣂ࢖ࢫSAS-HDD 18 TB × 383 (OSS × 1 ྎ + OST × 4 ྎ ࠶ࡓࡾ)2. ࢯࣇࢺ࢙࢘࢔
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Odyssey
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GENESISMODYLAS
NTChem
OpenMXPHASE/0
SALMON
SMASH
FrontISTRmVMC
AkaiKKRALAMODE
Phonopy

3.5.0
2.0beta3
1.1.0ș
12.1.13.9.9
2021.01
2.0.2
3.0.0
5.2
1.2.0
Cpa2002v010
1.3.0
2.11.0(2022.5.27)

Aquarius
MATLAB

R2022a(2022.5.27)

NVIDIA HPC SDK

v22.2ࠊv22.5(2022.5.27)

gfarm
gfarm2fs

2.7.201.2.16(2022.6.24)

スーパーコンピューティングニュース- 3 -Vol. 24, No.4

2022

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gfarm
gfarm2fs

2.7.201.2.16(2022.6.24)

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2.2 Red Hat Enterprise Linux 7, CentOS 7 (Oakbridge-CX)
SingularityCEv3.9.5(2022.5.25)

MATLAB

R2022a(2022.5.25)

AkaiKKRALAMODE
FrontISTR
GENESIS (ಸ⢭ᗘࠊ༢⢭ᗘ)Hȍ
mVMC
NTChemPHASE/0 (2Dࠊ3D)
Phonopy
SALMONSMASH

cpa2002v010
1.3.0
5.2
1.7.0
3.5.0
1.2.0
12.1.12021.012.12.02.0.2
3.0.0(2022.5.25)

gfarm
2.7.20(2022.6.22)
gfarm2fs
1.2.16
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2.3 Red Hat Enterprise Linux 8 (Ipomoea-01)   ͐ ࢧ࣮ࣅࢫ㛤ጞ (2022.6.1)‫ࣝ࢖࢓ࣇ࡟୺ࡣ࢔࢙࢘ࢺࣇࢯࡢୖࢻ࣮ࣀࣥ࢖ࢢࣟ پ‬㌿㏦᧯సࡸ㌿㏦⏝ࡢࢶ࣮ࣝ➼࡛฼⏝
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Red Hat Enterprise Linux 8ࢥࣥࣃ࢖ࣛGNU ࢥࣥࣃ࢖ࣛ

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Open MPI

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makeࠊgrepࠊgnuplotࠊgzipࠊlessࠊm4ࠊpython2ࠊpython3ࠊperlࠊ
rubyࠊscreenࠊsedࠊsubversionࠊtarࠊtcshࠊtclࠊvimࠊzshࠊgit ࡞࡝

スーパーコンピューティングニュース- 4 -Vol. 24, No.42022

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Wisteria/BDEC-01 ࡢࣟࢢ࢖ࣥࣀ࣮ࢻ⩌࡟࠾࠸࡚ࡣ 2022 ᖺ 6 ᭶ 1 ᪥࠿ࡽࠊOakbridge-CX ࡢࣟࢢ࢖ࣥࣀ
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Wisteria/BDEC-01 ཬࡧ Oakbridge-CX ࣟࢢ࢖ࣥࣀ࣮ࢻ⩌࡟࠾ࡅࡿ Ipomoea-01 ࣇ࢓࢖ࣝࢩࢫࢸ࣒࡬ࡢ࢔
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2022 ᖺ 2 ᭶ 25 ᪥ ࡼ ࡾ ᥦ ౪ ࢆ 㛤 ጞ (https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/guide/application/introductionmatlab.php)ࡋࡓ MATLAB R2021b ࡟ຍ࠼࡚ࠊMATLAB R2022a ࢆ Wisteria/BDEC-01 Aquarius ཬࡧ
Oakbridge-CX ࡟࢖ࣥࢫࢺ࣮ࣝࡋࡲࡋࡓࠋᙜࢭࣥࢱ࣮࡛ࡣࠊMATLAB ࡟࠾ࡅࡿࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ฼⏝⪅ࡢ⮬స࠶ࡿ࠸ࡣ࣮࢜ࣉࣥࢯ࣮ࢫࡢࣉࣟࢢ࣒ࣛ࠿ࡽ㛵ᩘ࡜ࡋ࡚࿧ࡧฟࡍᶵ⬟ࡀ㔜せ࡜⪃࠼࡚࠸ࡲࡍࠋ≉࡟ࢹ࣮ࢱゎᯒࠊᶵᲔᏛ⩦⣔࡟㛵㐃ࡍࡿ㇏ᐩ࡞ᶵ⬟ࡣࠊ฼⏝⪅ࡢィ⟬⛉Ꮫࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥࢥ࣮ࢻࢆ㧗ᗘ໬ࡋࠊ◊✲ࡢᖜࢆᗈࡆࡿࡇ࡜࡟㈉⊩ࡍࡿࡶࡢ࡜ᮇᚅࡋ࡚࠾ࡾࡲࡍࠋMATLAB ࡟ࡘ࠸࡚ࡣᮏㄅグ஦ࠕOakbridge-CX ࡜
Wisteria/BDEC-01 ࡛✌ാࡍࡿᢏ⾡ィ⟬ゝㄒ MATLAB ࡢࡈ⤂௓(MathWorks Japan)ࠖࢆࡈぴ࠸ࡓࡔࡃ࡜ඹ
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スーパーコンピューティングニュース- 5 -Vol. 24, No.42022

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スーパーコンピューティングニュース- 6 -Vol. 24, No.42022

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スーパーコンピューティングニュース- 7 -Vol. 24, No.4

2022

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スーパーコンピューティングニュース- 8 -Vol. 24, No.4

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スーパーコンピューティングニュース- 9 -Vol. 24, No.4

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スーパーコンピューティングニュース- 10 -

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スーパーコンピューティングニュース- 12 -

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スーパーコンピューティングニュース- 16 -

Vol. 24, No.42022५‫ش‬ঃ‫ش‬॥থআগ‫ॱش‬३५ॸ঒َপૠெ HPC ॳকঞথ४ُୖ਻൳ૐभउੴैच
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੢ऽोॊञी‫ؚ‬পૠெ HPC ॳকঞথ४भओਹ৷ৎ৑म 10 ৎႃ৫઩‫ؚ‬โ঩ 9 ৎીവधऩॉऽघ‫؛‬‫ك‬yୖ਻मਁ൳਑धख‫ؚ‬ਠঘ‫ش‬२‫ش‬प଒৒चङ‫ઁؚ‬ऎୖ਻॑൳ૐखऽघ‫଻؛‬য‫఺ؚ‬लॢঝ‫ش‬উपेॊૢ൳ऋ૭ચदघ
ऋ‫ؚ‬૚াप 1 ॢঝ‫ش‬উभ఼৷‫॑ك*ق‬ਉಋधखऽघ‫؛‬yম਑২पेॉ੭ैोञਛટपणःथमਁ৫खथຘऌऽघ‫؛‬ਛટਁ৫पमূ਎প৾ੲਾ੦ೕ७থॱ‫ش‬भ५‫ش‬ঃ‫ش‬॥থআগ‫ॱش‬३५ॸ঒॑ਹ৷ख‫ؚ‬َপૠெ HPC ॳকঞথ४ُ਑২पेढथৰ઱खञ຺॑৥੶खथःञटऌऽघ‫؛‬ऽञ‫ؚ‬َ५‫ش‬ঃ‫ش‬॥থআগ‫ॸش‬ॕথॢॽগ‫ش‬५ُृઁਾ๟ಉषभਛટਾઔ੶হभ෋ൿऩन॑ষढथःञटऌऽघ‫؛‬y७থॱ‫ش‬भ਌ಈ‫ુؚ‬ಈघॊ७঑ॼ‫ؚش‬ড‫ش‬ॡ३ঙॵউಉदओ৅਀ःञटऎৃ়ऋँॉऽघ‫؛‬yਹ৷મসम૮મदघ‫؛‬
* Wisteria/BDEC-01 पउःथम૚া Odyssey द 1 ੯‫ؚ‬Aquarius द 1 ੯‫ؚ‬ਈপ 2 ੯ऽदਭো૭ચ‫ؚ‬ञटख 1 ॢঝ‫ش‬উद Odyssey‫ؚ‬Aquarius ૏্ਹ৷घॊऒधु૭ચ

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2023 ফ 3 া 30 ঩(਽) 10:00 ‫ ع‬31 ঩(স) 9:00

スーパーコンピューティングニュース- 17 -

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Vol. 24, No.4

2022

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2022 ফ 12 া 20 ঩(ౌ) 10:00 ‫ ع‬21 ঩(਷) 9:00
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2023 ফ 1 া 24 ঩(ౌ) 10:00 ‫ ع‬25 ঩(਷) 9:00
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2023 ফ 2 া 16 ঩(਽) 10:00 ‫ ع‬17 ঩(স) 9:00
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2023 ফ 3 া 30 ঩(਽) 10:00 ‫ ع‬31 ঩(স) 9:00

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11 ারഽ

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https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/guide/hpc/

スーパーコンピューティングニュース- 18 -

Vol. 24, No.4

2022

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スーパーコンピューティングニュース- 19 -

Vol. 24, No.4

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スーパーコンピューティングニュース- 20 -

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スーパーコンピューティングニュース- 24 -

Vol. 24, No.4

2022

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WAITIO_DIR=/work/opt/local/aarch64/apps/fj/1.2.35/fjmpi/1.2.35/waitio/1.0
WAITIO_LIB=/work/opt/local/aarch64/apps/fj/1.2.35/fjmpi/1.2.35/waitio/1.0/libᅗ㸰 Odyssey ࡛タᐃࡉࢀࡿ WaitIO ࡢ⎔ቃኚᩘ$module purge$module load intel$module load impi
$module load waitio

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WAITIO_SERVER_HOST=wisteria01
WAITIO_DIR=/work/opt/local/x86_64/apps/intel/2021.2.0/impi/2021.2.0/waitio/1.0
WAITIO_LIB=/work/opt/local/x86_64/apps/intel/2021.2.0/impi/2021.2.0/waitio/1.0/libᅗ㸲 Aquarius ࡛タᐃࡉࢀࡿ WaitIO ࡢ⎔ቃኚᩘ࡞࠾㸪ࢥࣥࣃ࢖ࣛࡸ 03, ⎔ቃࡀ ORDG ࡉࢀ࡚࠸࡞࠸≧ែ࡛ PRGXOHORDGZDLWLR ࢥ࣐ࣥࢻࢆᐇ
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スーパーコンピューティングニュースVol. 24, No.4 2022
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module load fjmpi
module load waitio

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module load intel
module load impi
module load waitio

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export WAITIO_PBID=0
export WAITIO_NPB=2
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mpiexec -np 160 ./nicam

export WAITIO_MASTER_HOST=`waitio-serv -c`
export WAITIO_MASTER_PORT=7100
export WAITIO_PBID=1
export WAITIO_NPB=2
module unload intel
module unload impi
module load gcc ompi
mpiexec -n 20 ./ada

ᅗ㸳 WaitIO ࢆ⏝࠸ࡓ␗ᶵ✀㛫㐃ᡂࡢᐇ⾜ࢪࣙࣈࢫࢡࣜࣉࢺ㸦ᕥᅗ㸸Odyssey, ྑᅗ㸸Aquarius㸧

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mpi_wait ࡢ㸱✀ࡢ㛵ᩘࡢࡳ࡛ᐇ⾜ࡋ࡚࠸ࡿࡓࡵ㸪ࡇࢀࡽࢆ WaitIO ࡢୖグ㛵ᩘ࡟⨨ࡁ᥮࠼ࡿࡔࡅ
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MPI+WaitIO ࡣ኱ᇦ㏻ಙࢆ⾜࠺ࣞ࢖࡛ࣖ㸪ࡇࡇ࡛ࡣ MPI ࡜ WaitIO ࢆ⤌ࡳྜࢃࡏ࡚㏻ಙࢆᐇ⌧ࡋ࡚࠸ࡿࠋලయⓗ࡞᪉ἲࡣḟ࡟ㄝ᫂ࡍࡿࠋୗ࠿ࡽ㸰ẁ┠ࡢᒙࡣᒁᡤ㏻ಙࢆ⾜࠺ࣞ࢖࡛ࣖ࠶ࡿࠋࡇࡇ
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Vol. 24, No.4

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スーパーコンピューティングニュース- 27 -

Vol. 24, No.4

2022 ␗ᶵ✀㛫㐃ᡂࡢලయ౛ ᮏ⠇࡛ࡣࢧࣥࣉࣝࣉࣟࢢ࣒ࣛࢆཧ↷ࡋࡘࡘ㸪␗ᶵ✀㛫㐃ᡂࡢලయⓗ࡞ᡭ㡰࡟ࡘ࠸࡚ㄝ᫂ࡍࡿࠋ
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ࡢࡼ࠺࡟㐃ᡂ⤊஢ࢧࣈ࣮ࣝࢳࣥࡢ࣓ࢵࢭ࣮ࢪࡀฟຊࡉࢀ࡚࠸ࢀࡤᐇ⾜ࡣᡂຌ࡛࠶ࡿࠋ

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スーパーコンピューティングニュース- 28 -

Vol. 24, No.4

2022

#How to make nicam and ada
cd srcexport SYSTEM=odyssey
module purge
module load odyssey
module load waitio
make clean
make nicam
export SYSTEM=aquarius
module purge
module load intel impi
module load waitio
module unload intel impi
module load gcc ompi
make clean
make adaᅗ㸷 ␗ᶵ✀㛫㐃ᡂࢧࣥࣉࣝࣉࣟࢢ࣒ࣛࡢࢥࣥࣃ࢖ࣝᡭ㡰

3

Python APP 㐃ᡂᮏ❶࡛ࡣ h3-Open-UTIL/MP ࡢᣑᙇᶵ⬟ࡢ୍ࡘ࡛࠶ࡿ Python ࢔ࣉࣜࢣ࣮ࢩࣙࣥࡢ㐃ᡂᶵ⬟࡟ࡘ࠸࡚ㄝ᫂ࡍࡿࠋࡣࡌࡵ࡟ Python API ࡢᵓ㐀࡜௙ᵝ࡟ࡘ࠸࡚ㄝ᫂ࡋ㸪ḟ࠸࡛ Python ࢔ࣉࣜࢣ࣮ࢩ
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3.1 Python API ࡢᵓ㐀࡜௙ᵝh3-Open-UTIL/MP ࡢࢥ࣮ࢻࡣ Fortran ࡛グ㏙ࡉࢀ࡚࠾ࡾ㸪ࢿ࢖ࢸ࢕ࣈ࡞ API ࡣ Fortran ࡢࣔࢪ࣮ࣗࣝᙧᘧ࡛ᥦ౪ࡉࢀ࡚࠸ࡿࠋPython ࡣ C ゝㄒࡢ㛵ᩘࢆ࿧ࡧฟࡍᶵ⬟ࢆᣢࡕ C ゝㄒ࡜ࡢ㐃ᦠࡣᐜ࡛᫆࠶ࡿࡀ Fortran ࡢࣔࢪ࣮ࣗࣝࢆ┤᥋౑⏝ࡍࡿࡇ࡜ࡣ࡛ࡁ࡞࠸ࠋࡋ࠿ࡋ࡞ࡀࡽ Fortran2003 ௨㝆࡛ࡣ C ゝㄒࡢ஫᥮࢖ࣥࢱ࣮ࣇ࢙࣮ࢫࢆᥦ౪ࡍࡿ௙⤌ࡳࡀᶆ‽⿦ഛࡉࢀ࡚࠸ࡿࡓࡵ㸪ࡇࡢᶵ⬟ࢆ౑࠺ࡇ࡜࡛ Python ࠿ࡽ C ゝㄒࡢ㛵ᩘ࡜ࡋ࡚ Fortran ࡢࢧࣈ࣮ࣝࢳࣥ㸦ࡸ㛵ᩘ㸧ࢆࢥ࣮ࣝࡍࡿ஦
ࡀ࡛ࡁࡿࠋලయⓗ࡞᪉ἲࢆ h3-Open-UTIL/MP ࡢึᮇ໬ࢧࣈ࣮ࣝࢳࣥࢆ౛࡜ࡋ࡚ㄝ᫂ࡍࡿࠋh3Open-UTIL/MP ࡢึᮇ໬ࢧࣈ࣮ࣝࢳࣥ h3ou_init ࡣࣔࢹࣝྡ࡜タᐃࣇ࢓࢖ࣝྡ㸦࠾ࡼࡧ optional ᘬᩘ࡜ࡋ࡚࢔ࣥࢧࣥࣈࣝᩘ㸧ࢆ୚࠼ࡿ௙ᵝ࡟࡞ࡗ࡚࠸ࡿࠋࡇࡢࢧࣈ࣮ࣝࢳࣥࢆ Python ࠿ࡽ࿧ࡧฟ
ࡏࡿࡼ࠺࡟㸪ࣔࢪ࣮ࣗࣝ࡟ྵࡲࢀ࡞࠸ Fortran ࢧࣈ࣮ࣝࢳࣥࢆᐃ⩏ࡍࡿࠋึᮇ໬ࢧࣈ࣮ࣝࢳࣥࡢ
౛ࢆᅗ 10 ࡟♧ࡍࠋC ゝㄒࡣᩥᏐิࡢᢅ࠸ࡀ Fortran ࡜␗࡞ࡗ࡚࠸ࡿࡓࡵᩥᏐิࢆΏࡍ㝿ࡣඛ㢌఩⨨࡜㛗ࡉࡢ㸰ࡘࡢᘬᩘࢆΏࡍࡇ࡜࡟࡞ࡿࠋࡇࡢ㸰ࡘࡢ್࠿ࡽ㛵ᩘ get_char_str ࡛ Fortran ࡢᩥᏐิ࡟ኚ᥮ࡋ㸪h3-Open-UTIL/MP ࡢࢿ࢖ࢸ࢕ࣈ API ࡛࠶ࡿ h3ou_init ࢆࢥ࣮ࣝࡍࡿࠋࡇࡢࢧࣈ࣮ࣝࢳ
ࣥ࡟ࡣ bind(C)ᒓᛶࡀ௜ຍࡉࢀ㸪ࡇࢀ࡟ࡼࡗ࡚ Python ࠿ࡽࡣ C ゝㄒࡢ㛵ᩘ࡜ࡋ࡚࿧ࡧฟࡍࡇ࡜ࡀ
ྍ⬟࡜࡞ࡿࠋึᮇ໬ࢆྵࡴྛ✀ API ࣮ࣝࢳࣥࡣᅗ㸴ࡢ h3open_py.f90 ࡟᱁⣡ࡉࢀ࡚࠸ࡿࠋḟ࡟࿧ࡧฟࡋഃ࡛࠶ࡿ Python ࡢ㛵ᩘࢆᅗ 11 ࡟♧ࡍࠋࡣࡌࡵ࡟ argtypes ࡛࢖ࣥࢱ࣮ࣇ࢙࣮ࢫࢆᐃ⩏ࡋ㸪ࡘ࠸࡛ restypes ࡛㛵ᩘࡢ㏉್ࢆᐃ⩏ࡍࡿࠋࡇࡇ࡛ࡣ㏉್࡞ࡋ㸦c_void_p㸧ࡀ୚࠼ࡽࢀ࡚࠸ࡿࠋΏ
ࡉࢀ࡚ࡁࡓᘬᩘࡣ C ゝㄒࡢ࣏࢖ࣥࢱᆺ࡟ኚ᥮ࡉࢀᅗ 10 ࡟♧ࡉࢀࡓ Fortran ࢧࣈ࣮ࣝࢳࣥ࡟Ώࡉ
ࢀࡿ࡜࡜ࡶ࡟㸪ᩥᏐิࡢ㛗ࡉࡶ࣏࢖ࣥࢱᘬᩘ࡜ࡋ࡚Ώࡉࢀࡿࠋ

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スーパーコンピューティングニュース- 29 -

Vol. 24, No.42022

subroutine h3oup_init(comp_name, comp_name_len, config_name, &config_name_len) bind(C)use h3ou_py_base, only : get_char_str
use h3ou_api, only : h3ou_init
implicit none
character(len=1):: comp_name(*)
integer, intent(IN) :: comp_name_lencharacter(len=1):: config_name(*)
integer, intent(IN) :: config_name_len
call h3ou_init(trim(get_char_str(comp_name, comp_name_len)), &trim(get_char_str(config_name, config_name_len)))end subroutine h3oup_initᅗ 10 PythonAPP 㐃ᡂ⏝ Fortran API ࡢෆᐜ౛def h3ou_init(comp_name, config_file_name):
h3oupf.h3oup_init.argtypes = [ctypes.POINTER(ctypes.c_char),ctypes.POINTER(ctypes.c_int32),
ctypes.POINTER(ctypes.c_char),ctypes.POINTER(ctypes.c_int32)]
h3oupf.h3oup_init.restype = ctypes.c_void_p
comp= ctypes.create_string_buffer(comp_name.encode("utf-8"))
comp_len = len(comp_name)config= ctypes.create_string_buffer(config_file_name.encode("utf-8"))
config_len = len(config_file_name)h3oupf.h3oup_init(comp, ctypes.byref(ctypes.c_int32(comp_len)), ¥config, ctypes.byref(ctypes.c_int32(config_len)))ᅗ 11 APython APP 㐃ᡂ⏝ API ࡢෆᐜ౛3.2 Python APP ᐇ⾜ࡢࡓࡵࡢ⎔ቃᵓ⠏
Python ࡢ฼Ⅼࡣ㸪㇏ᐩ࡞ࣛ࢖ࣈࣛࣜ⩌ࡀ඲ୡ⏺ࡢ㛤Ⓨ⪅࠿ࡽᥦ౪ࡉࢀ࡚࠾ࡾ㸪ࡇࢀࡽࡢࣛ࢖ࣈ
ࣛࣜࢆ᭷ຠ฼⏝ࡍࡿࡇ࡜࡛㧗ᗘ࡞ᶵ⬟ࢆ⡆༢࡟ᐇ⌧ࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿ㸪࡜࠸࠺Ⅼ࡟࠶ࡿࠋPython࢔ࣉࣜࢣ࣮ࢩࣙࣥࢆ㐃ᡂࡍࡿ㝿ࡶ┠ⓗ࡟ᛂࡌ࡚㐺ษ࡞ࣛ࢖ࣈࣛࣜࢆ࢖ࣥࢫࢺ࣮ࣝࡋ࡚฼⏝ࡍࡿࡇ࡜࡟࡞ࡿࡀ㸪ࡑࡢ㝿㸪ࢩࢫࢸ࣒⎔ቃ࡟ࡣ࢖ࣥࢫࢺ࣮࡛ࣝࡁࡎ࣮ࣘࢨ࣮㡿ᇦ࡟⎔ቃࢆᵓ⠏ࡍࡿࡇ࡜࡟࡞ࡿࠋࡑࡢࡓࡵࡢᡭ㡰ࡣ Wisteria/BDEC-01 ࢩࢫࢸ࣒฼⏝ᡭᘬࡁ᭩㸪᭱᪂∧ࡢᡭᘬࡁ᭩㸦Version
1.1.9㸧࡛ࡣ 192 ࣮࣌ࢪࠕ9.2.5.㏣ຍࣃࢵࢣ࣮ࢪࡢ࢖ࣥࢫࢺ࣮ࣝ᪉ἲࠖ࡟グ㍕ࡉࢀ࡚࠸ࡿࠋࡇࡢᡭ㡰࡟ᚑࡗ࡚/work/groupname/username/packagename ࡟࢖ࣥࢫࢺ࣮ࣝࡉࢀࡓࣛ࢖ࣈࣛࣜ⩌ࡣࢪࣙࣈࢫ
ࢡࣜࣉࢺෆ࡛㸪source /work/groupname/username/packagename/bin/activate
࡜グ㏙ࡍࡿࡇ࡜࡛ࢪࣙࣈ࡟ᢞධࡉࢀࡓ Python ࣉࣟࢢ࣒ࣛ࠿ࡽཧ↷ྍ⬟࡜࡞ࡿࠋ
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Vol. 24, No.4

2022

3.3 Python ࣉࣟࢢ࣒ࣛࡢグ㏙᪉ἲ
h3-Open-UTIL/MP ࡢ Python API ࢥ࣮ࢻࡣ/work/h3-Open-UTIL/MP/h3ou_waitio/include/aquarius ࡟ࣇ࢓࢖ࣝྡ h3ou.py ࡛᱁⣡ࡉࢀ࡚࠸ࡿࠋᚑࡗ࡚㸪ࡇࡢ API ࢆ⏝࠸ࡿ࡟ࡣᅗ 12 ࡟♧ࡍࡼ࠺࡟ᙜヱࢹ࢕ࣞࢡࢺࣜ࡟ࣃࢫࢆタᐃࡋࡓୖ࡛ h3ou ࢆ import ࡍࡿࠋ࢖࣏࣮ࣥࢺࡋࡓࣛ࢖ࣈࣛࣜ࡟ᑐࡋ࡚
h3opp.h3ou_init(comp_name, config_name)ࡢࡼ࠺࡟ API ࢆࢥ࣮ࣝࡍࡿ஦࡛ h3-Open-UTIL/MP ࢆ
Python ࠿ࡽ฼⏝ࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿࠋ

import os
import sys
sys.path.append(os.path.join(os.path.dirname(__file__), ¥"/work/share/h3-Open-UTIL-MP/h3ou_waitio/include/aquarius"))import h3ou as h3opp┬␎print("H3Open Adaptive Data Analyzer initialization start, comp name = ", comp_name)h3opp.h3ou_init(comp_name, config_name)ᅗ 12 Python API ࡢ฼⏝౛

3.4 Python APP 㐃ᡂࡢලయ౛
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スーパーコンピューティングニュース- 31 -

Vol. 24, No.42022ヱศ㔝࡛ࡣ୍⯡ⓗ࡞ィ⟬ᡭἲ࡛࠶ࡿࠋẼ㇟⌧㇟ࡣ㠀⥺ᙧᛶࡀᙉࡃ㸪ࣂࢱࣇࣛ࢖࢚ࣇ࢙ࢡࢺ࡜࠸
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スーパーコンピューティングニュース- 32 -

Vol. 24, No.42022

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スーパーコンピューティングニュース- 33 -

Vol. 24, No.4

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スーパーコンピューティングニュース- 34 -

Vol. 24, No.4

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use h3ou_api, only : h3ou_init, h3ou_get_mpi_parameter
implicit none
character(len=*), intent(IN) :: comp_nameinteger, intent(IN):: comp_id
integer, parameter :: MAX_GRID = 8
integer :: ierror
integer :: num_of_arg
character(len=128) :: arg_ensemble
integer :: num_of_ensemble
intrinsic :: command_argument_count, get_command_argument
my_name = trim(comp_name)my_comp_id = comp_id
num_of_arg = command_argument_count()
if (num_of_arg == 0) then
num_of_ensemble = 0
else
call get_command_argument(1, arg_ensemble)
read(trim(arg_ensemble), *) num_of_ensemble
end ifif (num_of_ensemble >= 1) thencall h3ou_init(my_name, "coupling.conf", num_of_ensemble)
else
call h3ou_init(my_name, "coupling.conf")
end ifᅗ  ࢔ࣥࢧࣥࣈࣝ㐃ᡂࡢึᮇ໬ࣉࣟࢢ࣒ࣛ
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Ensemble coupling : my name = app10000, target name =
ensemble type = 2, coupling flag = T

app20000>>>>>>>>>>>>>>> h3ou_init IN--------------- ensemble information
Ensemble coupling : my name = app10001, target name = NO_TARGET
ensemble type = 2, coupling flag = Fᅗ  ࢔ࣥࢧࣥࣈࣝ㐃ᡂࡢࣟࢢ㸦ୖᅗ㸸㸮␒࢔ࣥࢧࣥࣈࣝ㸪ୗᅗ㸸㸮␒௨እࡢ࢔ࣥࢧࣥࣈࣝ㸧
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スーパーコンピューティングニュース- 35 -

Vol. 24, No.4

2022

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https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/public/VOL24/No3/13_202205-Wisteria-2.pdf[2] ఫඖ┿ྖ㸪ᆏཱྀྜྷ⏕㸪ᯇⴥᾈஓ㸪୰ᓥ◊࿃, Wisteria/BDEC-01 ฼⏝஦౛(3) ࢹ࣮ࢱཷࡅΏࡋ
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https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/public/VOL24/No2/10_202203Wisteria-1.pdf[3] ఫඖ┿ྖ, ᆏཱྀྜྷ⏕, ᯇⴥᾈஓ, ୰ᓥ◊࿃, Wisteria/BDEC-01 ฼⏝஦౛(4) ࢹ࣮ࢱཷࡅΏࡋࣛ
࢖ࣈࣛࣜ h3-Open-SYS/WaitIO(2/2), ࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢸ࢕ࣥࢢࢽ࣮ࣗࢫ Vol.24 No.3,
https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/public/VOL24/No3/12_202205-Wisteria-1.pdf[4] H. Yashiro, H., Terasaki, K., Kawai, Y., Kudo, S., Miyoshi, T., Imamura, T., Minami, K., Inoue, H.,
Nishiki, T., Saji, T., Satoh, M., and Tomita, H.: "A 1024- Member Ensemble Data Assimilation with
3.5-Km Mesh Global Weather Simulations," in SC20: International Conference for High
Performance Computing, Networking, Storage and Analysis (SC), Atlanta, GA, US, 2020 pp. 1-10.
doi: 10.1109/SC41405.2020.00005[5] Arakawa, T., Yashiro, H., Nakajima, K., Development of a coupler h3-Open-UTIL/MP, ACM
Proceedings of the International Conference on High Performance Computing in Asia-PacificRegion(HPC Asia 2022), 2022, https://doi.org/10.1145/3492805.3492809

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ミニマルスパン・チャネル乱流の直接数値計算による
乱流伝熱解析

関本敦

岡山大学学術研究院 環境生命科学学域

1. はじめに壁に沿う流れは工学上極めて重要で，壁面近傍での乱流現象は熱交換器などの壁面摩擦抵抗や熱伝達に大きく影響する．壁乱流の予測制御のためには乱流統計量のデータ取得が必要である．実験計測ではすべての統計量を精度良く計測することは困難であるため，もっぱら支配方程式である Navier-Stokes 方程式をモデルを使わずに直接解く数値シミュレーション (DNS) が用いられる．

乱流の最小スケール渦までを解像できる DNS は，実測では計測困難な三次元の流れ場の情報が得られるため, 乱流現象や統計法則の解明および予測モデルの構築には必要不可欠なツールである．
また，得られたデータは，三次元空間内の時系列データというビッグデータであり，その解析には大規模な計算環境や数値解析の技術が要求される．時々刻々と変化する乱流のダイナミクスの中には，レアなイベントが含まれるため，乱流統計量を正確に取得するためには，長時間の DNS 計

算や複数の初期データから多くの試行計算が必要であり，HPC 環境の発展と共に研究も進展している．

壁近傍の乱流構造は，統計量の予測のみならず，制御対象としても注目すべき対象であり，微細渦から大規模構造まで階層構造を有している．壁面からの熱移動の主要因となる階層化された渦の相互作用の特徴を抽出することが，今後の高精度な乱流モデルや流れの制御，高効率な伝熱機器の設計開発の鍵となる．本研究で対象としたのは，水のような中程度のプラントル数流体から，化学プロセスにみられる高プラントル数流体, もしくは海洋 (海水) などの高シュミット数流体である．
温度の移流拡散方程式と濃度の移流拡散方程式は本質的に同じ形で，区別する必要はないので，本研究では，伝熱問題を対象として，温度成層がある壁面近傍の乱流を考える．プラントル数 (P r ）は粘性係数と熱拡散率との比を表し，高プラントル数流体では，運動量の拡散よりも温度拡散の方が遅くなる．したがって，乱流中の最小スケールの渦に比べて，P r 1/2 倍で小さなスケールの温度変動が生じるため， 非常に多くの計算格子が必要となり，高プラントル数乱流の DNS は現在でも挑戦的な課題である．最近の一様等方性乱流を対象とした研究では，速度場も温度場と同様に高解像度を用いて，浮力が微小スケールに及ぼす影響も詳細に数値シミュレーションで再現されている [1, 2]．壁面近傍の流れにおいては，高プラントル数の DNS を扱う例はまだ少なく，P r = 100程度の壁乱流の詳細を十分な解像で捉えた研究はまだ少ない．特に, 壁面付近の熱伝達は乱流現象の影響が大きく, 浮力による乱流中の大小様々な渦への浮力の影響を詳細に調べることは, 乱流モ
デルのさらなる高精度化への基礎的な知見となる.

本研究では，乱流の最小渦と壁面の相互作用下における，温度場の最小スケール構造の振る舞いを詳細に調べるために，計算領域をスパン方向に絞ることで，速度の最小スケールと温度の最小スケールまでを解像した直接数値シミュレーションを行う．計算コストを抑えながら, 浮力の強さのパラメターであるフルード数 F r を変えた DNS 計算を実施できる. 十分高いレイノルズ数であれば，このような計算手法によっても，壁面近傍の乱流状態を正しく捉えることができ，同様の手法

1
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は粗面乱流の研究でも用いられている [3, 4, 5]. 近年，工学現場でも利用されつつあるラージ・エ

ディ・シミュレーション (LES) においても, 乱流プラントル数という経験定数が扱われるが，その壁面近傍の分布と他のパラメターとの関連性は未解明である．また，近年では機械学習による超解像や，ニューラルネットワークによる物理モデリングなどのための乱流の壁面近傍モデルの高精度化に必要不可欠なビッグデータとして有効利用できる．

2. 結果

壁面近傍の乱流伝熱もしくは物質拡散の予測精度向上に向けて，非圧縮性流体の平行平板間

乱流の高精度直接数値計算 (DNS) を実施した. 壁乱流の DNS には，少ない格子点数でも高精度に計算できるスペクトル法を用いており，計算手法については [5] で述べられているように，

Legendre-Chebyshev 変換を用いて，高精度に Helmholtz 方程式を解く．乱流渦を十分に解像するために壁面近傍に格子を細かく切るため，時間ステップの制約が大きくなる．これを緩和するた
めに，粘性項は時間に対して半陰的に取り扱う．温度場による浮力効果については，浮力項のみに密度変化を考慮するブシネスク近似を用いる．OakForest-PACS を利用して MPI と OpenMP のハイブリッド環境で計算を実行し，壁面熱伝達へのプラントル数の影響を調査するため, P r = 1程度から 100 までの DNS データを取得した.

高プラントル数流体においては，P r 1/2 で温度境界層が薄くなるため, 例えば，P r = 100 (油など) では空気 ( P r = 0.7) と比べて, 1 方向あたり 10 倍の格子解像度が必要である. 本課題ではス

パン方向に計算領域を狭めた計算によって, 高プラントル数の壁面乱流伝熱の DNS を比較的低コストで実現できた. 乱流統計量には，壁面近傍の速度変動のピーク位置よりも更に壁近い位置で，温度変動のピークが観測でき，壁面近傍の温度変動の散逸スケールを十分に捉えることができることを確認した．

図 1 では, 非常に薄い温度の層が再現できている. 壁面近傍では, 温度層が何層にも折り畳まれることで, 伝熱が促進される. この層は流れ方向に非常に引き延ばされながら, 壁面近傍の乱流渦と相互作用していると考えられる. 壁面近傍の温度スカラー場の折りたたみ現象については，これまでに詳細な研究報告はなく，壁面の温度変動や熱伝達率への寄与について詳細な解析が必要であるが，比較的簡単な熱輸送機構であれば，モデル化することによって，高プラントル数流体の伝熱シ
ミュレーションの計算不可の大幅な低減に繋がるものと期待できる．また，この折りたたみ熱伝達機構の制御を目指せば，高効率な乱流伝熱を実現できる可能性も広がる．今後, 本課題で得られた

DNS の時系列データベースを用いて, 詳細な伝熱ダイナミクスの解明を進める．
謝辞

本研究での計算は，東京大学情報基盤センター若手利用 (2019 年度) の援助を受け，OakFoarest-

PACKS を利用した．
参考文献[1] S. Okino, H. Hanazaki, J. Fluid Mech. 874, 821 (2019).
[2] S. Okino, H. Hanazaki, J. Fluid Mech. 891, A19 (2020).
[3] O. Flores, J. Jiménez, Phys. Fluids 22, 071704 (2010).
[4] M. MacDonald, et al., J. Fluid Mech. 816, 5 (2017).
2
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図1

Reτ = 350, P r = 100 のときの冷却壁面近傍の温度の等値面 (T /ΔT = −0.25) で色は

流れ方向の速さを示す (赤が高速, 青が低速部). (上図) Top view (流れは左から右). (下図) 3Dview (流れは手前から奥).

[5] A. Sekimoto, C. Atkinson, J. Soria, J. Phys.: Conf. Series 1001, 012020 (2018).

3
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2022

*HRPHFKDQLFDOPRGHOLQJIRUVXEVXUIDFH&2VWRUDJHZLWKDFWLYHSUHVVXUHPDQDJHPHQW$SUHOLPLQDU\VWXG\<L=KDQJ
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スーパーコンピューティングニュース- 46 -

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1 https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/events/lectures/177/2

https://jp.mathworks.com/products/matlab.html

3 https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/supercomputer/wisteria/service/
4 https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/supercomputer/obcx/service/

5 https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/guide/application/introduction-matlab.php

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スーパーコンピューティングニュース- 51 -

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スーパーコンピューティングニュース- 52 -

Vol. 24, No.4

2022

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スーパーコンピューティングニュース- 53 -

Vol. 24, No.42022

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スーパーコンピューティングニュース- 54 -

Vol. 24, No.4

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スーパーコンピューティングニュース- 55 -Vol. 24, No.4

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スーパーコンピューティングニュース- 56 -

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スーパーコンピューティングニュース- 57 -

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スーパーコンピューティングニュース- 58 -

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スーパーコンピューティングニュース- 60 -

Vol. 24, No.4

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スーパーコンピューティングニュース- 61 -

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スーパーコンピューティングニュース- 62 -

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スーパーコンピューティングニュース- 63 -

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スーパーコンピューティングニュース- 64 -

Vol. 24, No.4

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スーパーコンピューティングニュース- 66 -

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スーパーコンピューティングニュース- 67 -

Vol. 24, No.4

2022

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