年報 第 15 号
2013 年度

Annual Report No.15
2013

東京大学情報基盤センター
Information Technology Center
The University of Tokyo目

次

巻頭言 ·········································································· 1

PART1 概組

況 ································································· 3

織 ··········································································· 5
組織図 ········································································· 5
職員数 ········································································· 5
教職員 ········································································· 6
平成 25 年度中の人事異動 ······················································ 11
東京大学情報基盤センター運営委員会委員名簿 ··································· 14

予算 ·········································································· 15
収入・支出 ···································································· 15
外部資金 ······································································ 15

補助金等 ········································································ 17
平成 25 年度科学研究費助成事業採択状況 ········································ 17
平成 25 年度受託研究費受入状況 ················································ 20
平成 25 年度共同研究費受入状況 ················································ 21
平成 25 年度政府系委託費受入状況 ·············································· 23
平成 25 年度政府系補助金受入状況 ·············································· 24
平成 25 年度奨学寄附金受入状況 ················································ 24

PART2 センター活動報告 ·················································· 25
学際情報科学研究体 ····························································· 27
学際情報科学研究体概要························································ 29
学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 ····································· 31
HPCI（革新的ハイパフォーマンス・コンピューティング・インフラ） ·············· 42
PKI ··········································································· 44

その他 ·········································································· 47
最先端共同 HPC 基盤施設 ······················································· 49
臺大理論科學研究中心（國立臺灣大學）との研究交流協定
覚書（Memorandum of Understanding）締結 ······································· 53

PART3 各研究部門 研究活動報告 ········································· 55
情報メディア教育研究部門 ······················································ 57
情報メディア教育研究部門概要 ················································· 59

柴山 悦哉 ····································································· 64
ソフトウェアの信頼性とセキュリティに関する研究

田中 哲朗 ····································································· 70
ゲームプログラミングに関する研究

品川 高廣 ····································································· 75
準パススルー型仮想マシンモニタ「BitVisor」の研究

関谷 貴之 ····································································· 81
計算機科学関連カリキュラムの分析及び初学者によるプログラムトレーシングにおける誤答の分析

丸山 一貴 ····································································· 87
教育用計算機システムにおける端末及びプリントサービスの利用範囲拡充

学術情報研究部門 ······························································· 91
学術情報研究部門概要 ·························································· 93
中川 裕志 ····································································· 96
統計的機械学習とその応用

佐藤 一誠 ···································································· 104
確率的潜在変数モデルの統計的機械学習に関する研究—周辺化変分ベイズ法の大規模データへの適用—

ネットワーク研究部門 ························································· 111
ネットワーク研究部門概要 ···················································· 113
若原

恭 ···································································· 123
ネットワークの機能の高度化と設計・運用・保守・管理の合理化

中山 雅哉 ···································································· 131
広域分散環境の高度基盤技術に関する研究

小川 剛史 ···································································· 135
人々の実生活を支援する情報メディア技術に関する研究

関谷 勇司 ···································································· 142
SDN を効率的に利用したクラウドと IX の構築に関する研究

中村 文隆 ···································································· 151
コンピューターサイエンス教育の充実と普及

妙中 雄三 ···································································· 154
ブロードバンド無線環境実現にむけた基盤技術の研究

宮本 大輔 ···································································· 162
サイバーセキュリティに関する研究

田崎

創 ···································································· 168
マルチレイヤ脅威分析およびサイバー防御の研究開発

スーパーコンピューティング研究部門 ·········································· 175
スーパーコンピューティング研究部門概要 ······································ 177
中島 研吾 ···································································· 194
大規模並列シミュレーション手法に関する研究、教育

金田 康正 ···································································· 204
スーパーコンピューターに基づく大規模数値計算に関する研究佐藤 周行 ···································································· 214
検証付き言語処理系とサービス体系におけるセキュリティ保証の研究 Optimization
Verifying Compiler, Privilidge Design in Federation Service, and Trust Models in Security

片桐 孝洋 ···································································· 222
ソフトウェア自動チューニングおよび高性能数値計算ライブラリの研究と HPC 教育

田浦 健次朗 ·································································· 230
高生産・高性能並列プログラミング言語・データ処理フレームワークの研究大島 聡史 ···································································· 240
様々な並列計算ハードウェアを用いた高性能計算に関する研究

實本 英之 ···································································· 247
エクストリームスケール高性能計算を対象とした耐故障機能及び支援システム

Balazs Gerofi ································································· 253
Memory Management Issues on Many-core Processors at the Operating System Level塙

敏博 ···································································· 263
演算加速機構と通信機構との統合環境に関する研究

松本 正晴 ···································································· 270
適合格子細分化法を用いたマルチスケールシミュレーションに関する研究

学際情報科学研究体 ···························································· 277
伊藤 祥司 ···································································· 279
線形方程式求解アルゴリズムに対する求解品質の改善

佐藤 芳樹 ···································································· 285
HPC のためのソフトウェアモジュール化技術、及び、センター業務への取り組み

PART4 教育・サービス活動報告 ········································· 293
情報メディア教育 ······························································ 295
情報メディア教育支援サービス概要 ············································ 297
教育用計算機システム運用報告 ················································ 299
学内組織向けメールサーバ（MAILHOSTING）運用報告 ·························· 305
WEB PARK サービス運用報告 ·················································· 307
学内組織向け DNS ホスティング運用報告 ······································· 311
遠隔講義支援サービス運用報告 ················································ 312
LMS 運用報告 ································································ 314
部局負担による携帯端末接続環境運用報告 ······································ 322
その他のサービス運用報告 ···················································· 324

学術情報 ······································································· 327
学術情報概要 ································································· 329
デジタルコンテンツサービス ·················································· 330
学術情報リテラシー支援······················································· 332
図書館関係システム運用・管理 ················································ 345

ネットワーク ·································································· 347
ネットワーク概要 ····························································· 349

東京大学情報ネットワークシステム（UTnet3）の運用管理 ························ 352
セキュリティ対応 ····························································· 363
東京大学情報システム緊急対応チーム（UT-CERT）との連携 ······················ 366
学内ソフトウェアライセンス ·················································· 368
ハウジングサービス ··························································· 370

スーパーコンピューティング ··················································· 371
スーパーコンピューティング概要 ·············································· 373
スーパーコンピューティング業務 ·············································· 376
講習会 ······································································· 384
シンポジウム・研究会 ························································· 389
公募型研究プロジェクト······················································· 393
スーパーコンピュータの企業利用支援 ·········································· 398
スーパーコンピュータ利用による研究成果報告（2013 年） ························ 401
その他イベント ······························································· 406

PART5 その他 ······························································· 411
委員会委員等 ································································· 413
講習会・セミナー ····························································· 417
報道関係一覧 ································································· 420

巻頭言

巻 頭 言

東京大学情報基盤センター長 中村 宏
2013 年度の東京大学情報基盤センター年報をお届けします。
当センターは、情報メディア教育研究部門、学術情報研究部門、ネットワーク研
究部門、スーパーコンピューティング研究部門の 4 研究部門と、それらを横断し機能する学際情報科学研究体から構成される組織であり、研究・教育ならびにサービスの提供をミッションとしています。サービスの提供においては、本学の教育研究のための高度な情報基盤を提供するとともに、全国の研究者に対してもその情報基盤を共同利
用・共同研究の形で提供します。研究・教育においては、第２のミッションであるサー
ビス提供・実現の過程で新たな技術・知見を生み出すとともに、これからの情報基盤技
術を担う人材を育成します。この研究・教育は、当センターの最先端情報基盤があってこそ可能となるものであり、上記２つのミッションは相互に深い関係を持ち相乗的な効果をあげることを目指しています。
2013 年度も、前任者の石川裕センター長のリーダーシップの下、教職員が一丸となってセンターのアクティビティの活性化が図られました。各部門の活動報告はそれぞれの報告に譲るとして、センター全体の大きな事柄について簡単に紹介させていただきます。
当センターは、全国 8 大学の情報基盤系共同利用センターから構成される学際大規
模情報基盤共同利用・共同研究拠点 (略称：JHPCN) において中核拠点の役割を担っておりますが、2013 年度に行われた中間評価において JHPCN は A 評価をいただくことができました。JHPCN はまた、文部科学省が推進し、当センターも計算資源を提供する HPCI(革新的ハイパフォーマンス・コンピューティング・インフラ)との連携を2013 年度より始め、全国の研究者にさらに充実した計算資源と共同研究の機会を提供するようになりました。さらに、全く新しい試みとして、当センターは筑波大学計算科
学研究センターと連携し、両センターの次期スーパーコンピュータシステムを設計、共同運営・管理するための組織として「最先端共同 HPC 基盤施設」を設置しその活動を開始しました。

－1－

巻頭言

海外との連携も進めており、当センターと國立臺灣大學理論科學研究中心 （Center
for Advanced Study in Theoretical Sciences, National Taiwan University）は 2014
年 2 月 17 日にハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）及び計算科学・工学分野における基礎的，学術的な共同研究の促進を目的とした研究交流協定覚書（Memorandum of Understanding）を取り交わし、共同研究に着手しました。また、
欧州 4 ヶ国と国内の大学・企業等計 9 組織と連携し、様々なサイバー攻撃の迅速な検知と防御及び制御の実現を目的として、プロジェクト NECOMA（Nippon-European
Cyberdefense-Oriented Multilayer threat Analysis）を 2013 年 6 月に立ち上げ、共同研究を開始しました。
残念なこともありました。当センター特任講師の金子勇氏が 2013 年 7 月 6 日に永眠されました。2012 年 12 月にスーパーコンピューティング研究部門に着任され、これからという矢先のことであり、さぞかしご本人は無念であったであろうと思います。故人の遺志を継ぎ、さらなるアクティビティの活性化を図る所存です。
本年報が、我々のアクティビティの紹介を通し、新たな共同利用・共同研究につながることを期待しております。皆様からのご意見やご提案をお待ちしております。
最後に、本年報をまとめるにあたり、年報編集委員長の品川高廣先生をはじめとする年報編集委員の皆様に感謝申し上げます。
2014 年 5 月吉日－2－PART 1

概

況

織

予

算

PART 1

組

補助金等

－3－

組

組

織

織

組織図
情報基盤センター

セ ン タ ー 長

センター運営委員会

情 報 メ デ ィ ア 教 育 専 門 委 員 会
学 術 情 報 電 子 化 専 門 委 員 会
ネ ッ ト ワ ー ク 専 門 委 員 会
スーパーコンピューティング専門委員会

研

究

部

門

情 報 メ デ ィ ア 教 育 研 究 部 門
学

術

ネ

ッ

情
ト

報

研

ー

ク

ワ

究
研

究

部

門

部

門

スーパーコンピューティング研究部門
学

際

情

報

科

学

研

究

体

拠 点 運 営 委 員会
情報システム部

情報要員養成担当課
情

報

戦

略

課

情報戦略チーム
総務チーム
会計チーム
研究支援チーム

情報システム支援課

情報システム支援チーム
ソフトウェア管理チーム

情

報

基

盤

課

情報メディア教育支援チーム
学術情報チーム
ネットワークチーム
スーパーコンピューティングチーム

備考：情報基盤センターに事務部門はなく、情報システム部が行っている。

職員数
情報基盤センター
専
セ ン タ ー 長
教
授
准
教
授
講
師
助
教
研
究
員
事 務 補 佐 員
技 術 補 佐 員
合
計

任

兼

務

特

任

務

特

任



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情報システム部
専
事 務 職 員
技 術 職 員事 務 補 佐 員
技 術 補 佐 員
派 遣 職 員合計+
合 計



任

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－5－

兼




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+
合 計

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

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

組

織

教職員
平成 26 年 3 月 31 日現在
情報基盤センター長    石 川   裕（情報理工学系研究科教授）
秘書（特任専門職員）渡 邉 かがり
研究部門
情報メディア教育研究部門
教 授       柴 山 悦 哉
准教授       田 中 哲 朗
准教授       品 川 高 廣
助 教       関 谷 貴 之
客員研究員     丸 山 一 貴
学術情報研究部門
教 授       中 川 裕 志助 教       佐 藤 一 誠
事務補佐員     吉 冨 美 樹
技術補佐員     牛 丸 太 希
技術補佐員     風 間 正 弘
技術補佐員     佐 野 敦 子
ネットワーク研究部門
教 授       若 原   恭
准教授       中 山 雅 哉
准教授       小 川 剛 史
准教授       関 谷 勇 司助 教       中 村 文 隆
助 教       妙 中 雄 三助 教       宮 本 大 輔
特任講師      田 崎   創
学術支援専門職員  飯 村 卓 司
事務補佐員     川 崎 しのぶ
技術補佐員     中 村   遼
臨時用務員     吉 澤 文 代
スーパーコンピューティング研究部門
教 授       中 島 研 吾
教 授       金 田 康 正
准教授       佐 藤 周 行
准教授       片 桐 孝 洋

－6－

組

准教授（兼務）   田 浦 健次朗
助 教       大 島 聡 史助 教       實 本 英 之助教（兼務）
    Gerofi Balazs

特任准教授     塙   敏 博
特任講師      松 本 正 晴
客員研究員     黒 川 原 佳
客員研究員     堀   敦 史
客員研究員     山 本 啓 二
協力研究員     大 野 善 之
協力研究員     亀 山 豊 久
協力研究員     島 田 明 男
協力研究員     畑 中 正 行
事務補佐員     亀 田 文美代
事務補佐員     高 橋 弘 美
事務補佐員     伊 東 雅 美
技術補佐員     思     敏
技術補佐員     本 山 裕 一
技術補佐員     松 尾 勇 気
学際情報科学研究体
教 授（兼務）   柴 山 悦 哉
教 授（兼務）   中 島 研 吾
准教授（兼務）   品 川 高 廣
准教授（兼務）   関 谷 勇 司
准教授（兼務）   佐 藤 周 行
准教授（兼務）   片 桐 孝 洋
助 教（兼務）   佐 藤 一 誠
助 教（兼務）   妙 中 雄 三助 教（兼務）   實 本 英 之
特任准教授     伊 藤 祥 司
特任講師      佐 藤 芳 樹
事務補佐員     福 島 たかね

－7－

織

組

織

情報システム部部 長         井 戸 清 隆
情報要員養成担当課長  貴 志 武 一
情報戦略課
課 長        水 上 順 一

情報戦略チーム
係 長       阿 部 仁 志
係 長       松 村   光
主 任       今 田 哲 也
事務補佐員     宮 村 美貴子
総務チーム
主 査       藤 田 英 子
係 長       岩 崎 直 樹
係 長       丸 山   忍係 長       清 水 隆 志
主 任       齊 藤 暁 子
一般職員      中 田 幸 夫
事務補佐員     麦 谷 真 弓
会計チーム
専門員       風 間   勉
主 査       渡 邉   康
係 長       海 津   聡
係 長       平 原 康 道
主 任       木 崎 信 一
主 任       岡 戸 彰 二
事務補佐員     池 田 由 香
研究支援チーム
副課長       新 井   忠
専門職員      中 村 昇 平
係 長       金 子 伸 一
一般職員      猿 田 明 奈
事務補佐員     西 川 恵 美

－8－

組

情報システム支援課
課 長        香 田 健 二
情報システム支援チーム
専門職員      清 野 一 男
係 長       佐 野   徹係 長       垂 水 美奈子係 長       長谷川   聖
一般職員      廣 本 和 哉
事務補佐員     島 田 知 子
ソフトウェア管理チーム
係 長       丹 下 藤 夫
係 長       中 山 仁 史
情報基盤課
課 長        早 野 裕 士
情報メディア教育支援チーム
専門職員      有 賀   浩
係 長       松 岡 喜美代
係 長       前 田 光 教係 長       伊 藤 真 之係 長       石 崎   勉
係 長       佐々木   馨
主 任       安 部 達 巳
主 任       松 本 浩 一
主 任       岩 藤 健 弘
技術職員      秋 田 英 範
技術補佐員     加 藤 康 一
技術補佐員     宮 北 美 保
技術補佐員     柏   芳 美
技術補佐員     竹 尾 朋 子
派遣職員      後 閑 直 子
派遣職員      五 味 由美子
派遣職員      高 谷 智 子
派遣職員      簑 輪 由 佳

－9－

織

組

織

学術情報チーム
専門員       本 多   玄
係 長       佐 藤 英 之係 長       小 松 陽 一係 長       成 澤 めぐみ
主 任       濱 田 智恵子
一般職員      松 原   恵
一般職員      楳 原 衣 恵
事務補佐員     笹 原 可 恵
ネットワークチーム係 長       井 爪 健 雄
係 長       下 田 哲 郎
主 任       小 薗 隆 弘
技術職員      駒 井 優 哉
技術補佐員     井 上   滋
技術補佐員     山 崎 友 理
スーパーコンピューティングチーム
副課長       平 野 光 敏係 長       宮 嵜   洋係 長       小 川 大 典
係 長       佐 島 浩 之係 長       山 本 和 男
主 任       佐 藤 孝 明
特任専門職員    原 田   浩
事務補佐員     高 橋 陽 子
事務補佐員     佐々木 友 博
技術補佐員     長谷川 康 弘
派遣職員      蛯 原   純
派遣職員      藤 本 大 輔

－ 10 －

組

織

平成２５年度中の人事異動
情報基盤センター（転入・昇任・配置換等）
  松 本 正 晴   スーパーコンピューティング研究部門特任講師／新規採用
（任期 ～）
  佐 藤 一 誠   学際情報科学研究体助教（兼務）／学術情報研究部門
  齊 藤 智 之   スーパーコンピューティング研究部門技術補佐員／新規採用
  岩 切 直 晃   スーパーコンピューティング研究部門技術補佐員／新規採用
  堀 田 俊 樹   スーパーコンピューティング研究部門技術補佐員／新規採用
  田 崎   創   ネットワーク研究部門特任講師／新規採用
（任期 ～）
  松 尾 勇 気   スーパーコンピューティング研究部門技術補佐員／新規採用
  佐 藤 芳 樹   学際情報科学研究体特任講師／新規採用
～

（任期

）

  *HURIL%DOD]V   スーパーコンピューティング研究部門助教（兼務）
  柳 澤 孝 一   スーパーコンピューティング研究部門技術補佐員／新規採用
  飯 村 卓 司   ネットワーク研究部門学術支援専門職員／新規採用
  思     敏   スーパーコンピューティング研究部門技術補佐員／新規採用
  牛 丸 太 希   学術情報研究部門技術補佐員／新規採用
  風 間 正 弘   学術情報研究部門技術補佐員／新規採用
  塙   敏 博   スーパーコンピューティング研究部門特任准教授／新規採用
（任期

～

）

  岩 切 直 晃   スーパーコンピューティング研究部門技術補佐員／新規採用
  佐 野 敦 子   学術情報研究部門技術補佐員／新規採用
（転出・退職等）
  吉 田   稔   学術情報研究部門助教／徳島大学大学院ソシオテクノサイエ
ンス研究部講師へ  思     敏   スーパーコンピューティング研究部門技術補佐員／辞職
  松 尾 勇 気   スーパーコンピューティング研究部門技術補佐員／辞職  金 子   勇   スーパーコンピューティング研究部門特任講師／退職  岩 切 直 晃   スーパーコンピューティング研究部門技術補佐員／辞職  齊 藤 智 之   スーパーコンピューティング研究部門技術補佐員／辞職  堀 田 俊 樹   スーパーコンピューティング研究部門技術補佐員／辞職  柳 澤 孝 一   スーパーコンピューティング研究部門技術補佐員／辞職  岩 切 直 晃   スーパーコンピューティング研究部門技術補佐員／辞職  吉 澤 文 代   ネットワーク研究部門臨時用務員／定年退職  高 橋 弘 美   スーパーコンピューティング研究部門事務補佐員／退職  思     敏   スーパーコンピューティング研究部門技術補佐員／退職

－ 11 －

組

織  本 山 裕 一   スーパーコンピューティング研究部門技術補佐員／任期満了  松 尾 勇 気   スーパーコンピューティング研究部門技術補佐員／退職

情報システム部（転入・昇任・配置換等）
  藤 田 英 子   情報戦略課総務チーム主査／経済学研究科等事務部主査から
  清 野 一 男   情報システム支援課情報システム支援チーム専門職員／情報システム支援課情報システム支援チーム係長から  金 子 伸 一   情報戦略課研究支援チーム係長／工学系・情報理工学系等事
務部財務課経理チーム係長から  石 崎   勉   情報基盤課情報メディア教育支援チーム係長／情報基盤課
スーパーコンピューティングチーム係長から  阿 部 仁 志   情報戦略課情報戦略チーム係長／農学系事務部総務課総務
チーム係長から  田 川 善 教   情報基盤課スーパーコンピューティングチーム係長／東京国立博物館学芸企画部博物館情報課情報管理室専門職員から  猿 田 明 奈   情報戦略課研究支援チーム／教育・学生支援部入試課入試企
画・広報チームから  松 原   恵   情報基盤課学術情報チーム／附属図書館総務課（文部科学省
研修生）から  楳 原 衣 恵   情報基盤課学術情報チーム／教養学部等事務部図書課利用者
サービス係から  長谷川 康 弘   情報基盤課スーパーコンピューティングチーム技術補佐員／
新規採用
  西 川 恵 美   情報戦略課研究支援チーム事務補佐員／新規採用
  清 水 隆 志   情報戦略課総務チーム係長／国立文化財機構本部事務局総
務企画課係長 総務・人事担当 併 東京国立博物館総務部から  平 原 康 道   情報戦略課会計チーム係長／宇宙航空研究開発機構契約部相模原契約課主査 係長相当 から  佐々木   馨   情報基盤課情報メディア教育支援チーム係長／国文学研究資
料館管理部学術情報課システム管理係長から  丹 下 藤 夫   情報システム支援課ソフトウェア管理チーム係長／情報基盤課スーパーコンピューティングチーム係長から  中 山 仁 史   情報システム支援課ソフトウェア管理チーム係長／情報基盤課ネットワークチーム係長から  井 上   滋   情報基盤課ネットワークチーム技術補佐員／新規採用


－ 12 －

組

織（転出・退職等）
  植 木 祐 輔   情報戦略課総務チーム専門員／情報学環・学際情報学府専門員へ  野 口 陽 生   情報戦略課情報戦略チーム専門職員／法学政治学研究科等専
門員へ  坂 井 朱 美   情報基盤課情報メディア教育支援チーム主任／東京国立博物館学芸企画部博物館情報課情報管理室専門職員へ  高 橋 朝 一   情報戦略課研究支援チーム主任／教養学部等経理課研究支援室主任へ  田 口 忠 祐   情報基盤課学術情報チーム主任／農学系総務課図書チーム主任へ  胡 内 奈都子   情報基盤課学術情報チーム主任／附属図書館情報管理課資料契約係主任へ  諏 佐 賢 司   情報戦略課研究支援チーム／総合企画部評価分析課大学評価チームへ  後 藤 和 彦   情報戦略課総務チーム専門職員／統計数理研究所極地研・統数研統合事務部企画グループ 統数研担当 総務チームリーダ
ー（専門員相当）へ
  山 口 挙 史   情報戦略課会計チーム主任／国立青少年教育振興機構本部管理部財務課出納係長へ  友 西   大   情報基盤課ネットワークチーム主任／日本学術振興会総務企
画部企画情報課システム管理係長へ  永 岡 陽 香   情報戦略課総務チーム主任／辞職  阿 部   大   情報基盤課ネットワークチーム技術補佐員／任期満了  池 田 由 香   情報戦略課会計チーム事務補佐員／辞職  島 田 知 子   情報システム支援課情報システム支援チーム事務補佐員
／任期満了


－ 13 －

組

織

東京大学情報基盤センター運営委員会委員名簿
任期：平成２５年４月１日～平成２７年３月３１日
平成２５年４月１日
氏㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 名㻌所㻌 㻌 㻌 属㻌 㻌 ・㻌 㻌 職㻌 㻌 㻌 名㻌適㻌 㻌 㻌 㻌 用㻌

石㻌 㻌 川㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 裕㻌

情報基盤センター長㻌

規則第３条第１号㻌

金㻌 㻌 田㻌 㻌 康㻌 㻌 正㻌

情報基盤センター・教授㻌

規則第３条第２号㻌

中㻌 㻌 川㻌 㻌 裕㻌 㻌 志㻌

情報基盤センター・教授㻌

規則第３条第２号㻌

若㻌 㻌 原㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 恭㻌

情報基盤センター・教授㻌

規則第３条第２号㻌

柴㻌 㻌 山㻌 㻌 悦㻌 㻌 哉㻌

情報基盤センター・教授㻌

規則第３条第２号㻌

中㻌 㻌 島㻌 㻌 研㻌 㻌 吾㻌

情報基盤センター・教授㻌

規則第３条第２号㻌

太㻌 㻌 田㻌 㻌 勝㻌 㻌 造㻌大学院法学政治学研究科・教授㻌

規則第３条第３号㻌

相㻌 㻌 田㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 仁㻌

大学院工学系研究科・教授㻌

規則第３条第３号㻌

堀㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 浩㻌 㻌 一㻌大学院工学系研究科・教授㻌

規則第３条第３号㻌

近㻌 㻌 山㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 隆㻌大学院工学系研究科・教授㻌

規則第３条第３号㻌

佐㻌 㻌 藤㻌 㻌 隆㻌 㻌 夫㻌大学院人文社会系研究科・教授㻌

規則第３条第３号㻌

星㻌 㻌 野㻌 㻌 真㻌 㻌 弘㻌

大学院理学系研究科・教授㻌

規則第３条第３号㻌

阿㻌 㻌 部㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 誠㻌大学院経済学研究科・教授㻌

規則第３条第３号㻌

山㻌 㻌 口㻌 㻌 和㻌 㻌 紀㻌

大学院総合文化研究科・教授㻌

規則第３条第３号㻌

山㻌 㻌 口㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 泰㻌

大学院総合文化研究科・教授㻌

規則第３条第３号㻌

森㻌 㻌 下㻌 㻌 真㻌 㻌 一㻌大学院新領域創成科学研究科・教授㻌

規則第３条第３号㻌

須㻌 㻌 田㻌 㻌 礼㻌 㻌 仁㻌

大学院情報理工学系研究科・教授㻌

規則第３条第３号㻌

中㻌 㻌 村㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 宏㻌

大学院情報理工学系研究科・教授㻌

規則第３条第３号㻌

喜連川㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 優㻌

生産技術研究所・教授㻌

規則第３条第３号㻌

山㻌 㻌 口㻌 㻌 英㻌 㻌 男㻌

史料編纂所・教授㻌

規則第３条第３号㻌

古㻌 㻌 田㻌 㻌 元㻌 㻌 夫㻌附属図書館長㻌

規則第３条第４号㻌

オブザーバー 相田 仁 総長補佐（大学院工学系研究科・教授）－ 14 －

予予 算収入・支出

平成２５年度決算額 㻌収入
区   分

決算額（千円）

奨 学 寄 附 金 収 入７，２７５

受 託 研 究 費 等 収 入

５８７，０８２

自４８０，７９４

己

収

入

計

１，０７５，１５１

区   分

決算額（千円）



支出
人

件

費      ６６７，０８０

物件

費    ３，３６１，３８８

計   ４，０２８，４６８




外部資金

１）科学研究費補助金（平成２５年度）㻌



内    訳


受入件数

受入額（千円）

情報メディア教育研究部門

２

１，７００

学術情報研究部門

３

４，２００

ネットワーク研究部門

４

３，０３０

スーパーコンピューティング研究部門

８

１０，５００

学際情報科学研究体

１

１，６００

１８

２１，０３０計２）受託研究（平成２５年度）㻌



内    訳



受入件数

受入額（千円）

情報メディア教育研究部門

１

７８０

学術情報研究部門

１

３，３８０

ネットワーク研究部門

１

５，９００

スーパーコンピューティング研究部門

２

５１，０７７５

６１，１３７

計－ 15 －算予算３）共同研究（平成２５年度）㻌



内    訳



受入件数

受入額（千円）

情報メディア教育研究部門

   学術情報研究部門   ５

７３５

ネットワーク研究部門

   ３

１，５００

スーパーコンピューティング研究部門

   ７２，８７０

  １５

５，１０５

計















４）政府系委託費（平成２５年度）㻌



内    訳受入件数情報メディア教育研究部門

受入額（千円）

   １

学術情報研究部門

６，１１０



ネットワーク研究部門

   ２５６，８２７

スーパーコンピューティング研究部門

   ２

４２０，８５２計   ５

４８３，７８９













５）政府系補助金（科学研究費補助金を除く。）（平成２５年度）
内    訳受入件数受入額（千円）

情報メディア教育研究部門



学術情報研究部門



ネットワーク研究部門



スーパーコンピューティング研究部門

   １

１６，０２１   １

１６，０２１

計６）奨学寄附金（平成２５年度）㻌



内    訳

受入件数


受入額（千円）

情報メディア教育研究部門



学術情報研究部門



ネットワーク研究部門



スーパーコンピューティング研究部門

   １７，２７５   １７，２７５

計

－ 16 －

補助金等

補助金等


平成２５年度 科学研究費助成事業採択状況

研究代表者

准教授 片桐 孝洋

研究種目

基盤研究（%）【一部基金】

研究期間

平成 ～ 年度

研究課題

実行時自動チューニング機能付き疎行列反復解法ライブラリのエクサスケ
ール化

研究費

 円（平成  年度）



研究代表者

准教授 品川 高廣

研究種目

基盤研究（&）
【基金】

研究期間

平成 ～ 年度

研究課題

準パススルー型仮想マシンモニタの研究

研究費 円（平成  年度）



研究代表者

准教授 関谷 勇司

研究種目

基盤研究（&）
【基金】

研究期間

平成 ～ 年度

研究課題

ＤＮＳＳＥＣに対応した広域分散ＤＮＳサービス環境シミュレータの設計
と実装

研究費

 円（平成  年度）



研究代表者

准教授 小川 剛史

研究種目

基盤研究（&）
【基金】

研究期間

平成 ～ 年度

研究課題

拡張現実感における視覚・触覚・聴覚のクロスモダリティを用いた感覚提示
方式

研究費

 円（平成  年度）



研究代表者

助教 妙中 雄三

研究種目

基盤研究（&）
【基金】

研究期間

平成 ～ 年度

研究課題

端末密集による無線ＬＡＮ品質低下の改善に関する研究

研究費 円（平成  年度）













－ 17 －

補助金等

研究代表者

教授 金田 康正

研究種目

基盤研究（&）
【基金】

研究期間

平成 ～ 年度

研究課題

科学技術計算に有用な超高速  倍長演算に関する研究

研究費 円（平成  年度）



研究代表者

准教授 佐藤 周行

研究種目

基盤研究（&）
【基金】

研究期間

平成 ～ 年度

研究課題

認証・権限情報を制御可能なワークフロー特定ドメイン言語システムの研究

研究費 円（平成  年度）



研究代表者

特任准教授 伊藤 祥司

研究種目

基盤研究（&）
【基金】

研究期間

平成 ～ 年度

研究課題

大規模線形方程式の数値解析のための合理的な前処理技法の研究

研究費 円（平成  年度）



研究代表者

教授 中川 裕志

研究種目

挑戦的萌芽研究【基金】

研究期間

平成 ～ 年度

研究課題

相関を持つデータベースに対する差分プライバシーに関する研究

研究費 円（平成  年度）



研究代表者

助教 関谷 貴之

研究種目

挑戦的萌芽研究【基金】

研究期間

平成 ～ 年度

研究課題

初学者のプログラミング教育におけるプログラミング能力の把握とその改
善

研究費

 円（平成  年度）



研究代表者

助教 佐藤 一誠

研究種目

若手研究（%）
【基金】

研究期間

平成 ～ 年度

研究課題

確率的潜在変数モデルを用いた分散学習と統合に関する研究

研究費 円（平成  年度）

















－ 18 －

補助金等

研究代表者

助教 大島 聡史

研究種目

若手研究（%）
【基金】

研究期間

平成 ～ 年度

研究課題

ＧＰＵプログラム最適化のための指示分を用いた自動チューニング機構の
開発

研究費

 円（平成  年度）



研究代表者

特任講師 松本 正晴

研究種目

若手研究（%）
【基金】

研究期間

平成 ～ 年度

研究課題

磁気プラズマセイル評価に向けたマルチスケール対応プラズマシミュレー
ション

研究費

 円（平成  年度）



研究代表者

日本学術振興会特別研究員 大岩 秀和

研究種目

特別研究員奨励費

研究期間

平成 ～ 年度

研究課題

ノイズを含むストリームデータ環境における省メモリかつ高速なオンライン学習（受入研究者：中川裕志）

研究費

 円（平成  年度）





研究分担者

助教 實本 英之
（研究代表者：東京工業大学・松岡聡教授）

研究種目

基盤研究（6）

研究期間

平成 23～25 年度

研究課題

１０億並列・エクサスケールスーパーコンピュータの耐故障性基盤
（分担事項等：エクサスケールシステム障害復旧機構）

研究費

 円（平成  年度）





研究分担者

准教授 佐藤 周行
（研究代表者：情報理工学系研究科・須田礼二教授）

研究種目

基盤研究（$）

研究期間

平成 23～25 年度

研究課題

汎用自動チューニング機構を実現するためのソフトウェア基盤の研究（分担事項等：プログラミング領域、特にアルゴリズム変種）

研究費 円（平成  年度）

















－ 19 －

補助金等

研究分担者

准教授 佐藤 周行（研究代表者：法政大学・金井敦教授）

研究種目

基盤研究（ ）

研究期間

平成 24～26 年度

研究課題

ハイブリッドクラウドにおける動的セキュリティ検知・調停制御技術の研究
開発及び構築（分担事項等：セキュリティ検知・可視化・ポリシ調停）
円（平成

研究費
研究分担者

年度）

准教授 中山 雅哉（研究代表者：大学院新領域創成科学研究科・斉藤馨教授）

研究種目

基盤研究（C）

研究期間

平成 23～25 年度

研究課題

インターネット森林観察サイトの構築と運用試験（分担事項等：ライブモニタリングシステムのネットワーク運用の検討）

研究費

30,000 円（平成 25 年度）

平成２５年度

受託研究費受入状況

研究代表者

准教授 品川 高廣

相手機関名（独）科学技術振興機構

研究期間

平成 25～27 年度

研究課題

高セキュリティ・高信頼のクラウドコンピューテイング環境実現に向けた基盤システムソフトウェア「
円（平成

研究費

」の研究開発年度）

研究代表者

助教 佐藤 一誠

相手機関名（独）科学技術振興機構

研究期間

平成 25～27 年度

研究課題

統計的潜在意味解析によるデータ駆動インテリジェンスの創発
円（平成

研究費

年度）

研究代表者

准教授 関谷 勇司

相手機関名（独）情報通信研究機構

研究期間

平成

研究課題

論理的管理仮想化ルータ群の連携機構の実装方法に関する研究開発

研究費

～

年度
円（平成

年度）

－ 20 －

補助金等

研究代表者

教授 中島 研吾

相手機関名（独）科学技術振興機構

研究期間

平成

研究課題

自動チューニング機構を有するポストペタスケールアプリケーション開～年度

発・実行環境のための基盤ソフトウェア
研究費

47,567,000 円（平成研究代表者

教授 中島 研吾

相手機関名（独）科学技術振興機構

研究期間

平成

研究課題

ポストペタスケールコンピューティングのためのヘテロジニアス環境向け

～

年度）

年度

アプリケーション開発基盤
円（平成

研究費

年度）

平成２５年度

共同研究費受入状況

研究代表者

教授 中川 裕志

相手機関名

日本電気（株）

研究期間

平成

研究課題

属性自動最適化技術の改良

研究費

円（平成

年度
年度）

研究代表者

教授 中川 裕志

相手機関名（株）ネクスト

研究期間

平成

研究課題

地域密着型メディアにおける情報レコメンデーション

研究費

年度

円（平成

年度）

研究代表者

教授 中川 裕志

相手機関名

日本電信電話 株 コミュニケーション科学基礎研究所

研究期間

平成

研究課題

コンテクストを表現する画像特徴量の自動獲得

研究費

年度

円（平成

年度）

研究代表者

教授 中川 裕志

相手機関名（株）リクルートキャリア

研究期間

平成

研究課題

応募・採用活動における情報提供の最適化

研究費

年度

円（平成

年度）

－ 21 －

補助金等

研究代表者

助授 佐藤 一誠

相手機関名

日本電信電話 株 コミュニケーション科学基礎研究所

研究期間

平成

研究課題

関係データ解析のための

研究費

年度

円（平成

に基づく統計的機械学習技術の研究

年度）

研究代表者

准教授 中山 雅哉

相手機関名（独）情報通信研究機構

研究期間

平成

研究課題

センサーネットワークに関する研究開発

研究費

～

年度

円（平成

年度）

研究代表者

准教授 関谷 勇司

相手機関名（株）デジタルハーツ

研究期間

平成

研究課題

年度

サイトへの攻撃防御手法に関する手続き的知識の体系化
円（平成

研究費

年度）

研究代表者

助教 宮本 大輔

相手機関名（株）デジタルハーツ

研究期間

平成

研究課題

年度

サイトへの攻撃防御手法に関する手続き的知識の体系化
円（平成

研究費
研究代表者

教授 石川 裕相手機関名

富士通（株）

研究期間

平成

研究課題

将来の

研究費

～

年度
システムに関する調査研究のための性能分析と検討

円（平成

年度）

研究代表者

教授 石川 裕相手機関名（株）日立製作所

研究期間

平成

研究課題

将来の

研究費

年度）

～

年度
システムに関する調査

円（平成

年度）

研究代表者

教授 中島 研吾

相手機関名

独 理化学研究所

研究期間

平成

研究課題

ポストペタスケールを目指したシステムソフトウェアに関する共同研究

研究費

～

円（平成

年度
年度）

－ 22 －

補助金等

研究代表者

教授 中島 研吾

相手機関名

（独）国立環境研究所地球環境研究センター

研究期間

平成  年度研究課題

大量ジョブの効率的な処理方式に関する研究

研究費 円（平成  年度）



研究代表者

准教授 片桐 孝洋

相手機関名

国立大学法人愛媛大学・（株）日立製作所

研究期間

平成 ～ 年度

研究課題

実行時自動チューニングの研究

研究費

 円（平成  年度）



研究代表者

准教授 片桐 孝洋

相手機関名

新日鐵住金（株）

研究期間

平成  年度研究課題

非構造格子流体解析コードの大規模・高速化対応

研究費 円（平成  年度）



研究代表者

特任准教授 塙 敏博

相手機関名

日本電信電話 株 アクセスサービスシステム研究所

研究期間

平成  年度研究課題ＣＰＵとＧＰＧＰＵを用いた光通信処理技術に関する研究

研究費 円（平成  年度）










平成２５年度 政府系委託費受入状況

研究代表者

准教授 品川 高廣

相手機関名

総務省

研究期間

平成  年度研究課題

広域分散ベアメタル・クラウド環境のためのハイパーバイザの開発

研究費 円（平成  年度）



研究代表者

准教授 関谷 勇司

相手機関名

総務省

研究期間

平成 ～ 年度

研究課題

日欧協調によるマルチレイヤ脅威分析およびサイバー防御の研究開発

研究費 円（平成  年度）





－ 23 －

補助金等

研究代表者

助教 妙中 雄三

相手機関名

総務省

研究期間

平成  年度研究課題

無線メッシュネットワークのバックボーン帯域向上のためのチャネル多重化及び有効利用技術の研究開発

研究費 円（平成  年度）



研究代表者

教授 石川 裕

相手機関名

文部科学省

研究期間

平成 ～ 年度

研究課題

ＨＰＣＩの運営（ＨＰＣＩ共用ストレージ等の運用・保守）

研究費 円（平成  年度）



研究代表者

教授 石川 裕

相手機関名

文部科学省

研究期間

平成 ～ 年度

研究課題

レイテンシコアの高度化・高効率化による将来のＨＰＣＩシステムに関する
調査研究

研究費

 円（平成  年度）








平成２５年度 政府系補助金受入状況

研究代表者

教授 石川 裕

相手機関名

文部科学省

研究期間

平成  年度研究課題

研究力強化実現構想

研究費 円（平成  年度）


平成２５年度 奨学寄附金受入状況

研究代表者

教授 中島 研吾

相手機関名

インテル

研究期間

平成

研究課題

ＵＴベンチマークの最適化

研究費

7,275,100 円（平成～27 年度
年度）

－ 24 －

PART 2

センター活動報告

その他－ 25 －PART 2

学際情報科学研究体

学際情報科学研究体

学際情報科学研究体

学際情報科学研究体概要
学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点
HPCI（革新的ハイパフォーマンス・コンピューティング・インフラ）
PKI－ 27 －

学際情報科学研究体

学際情報科学研究体
概要

研究体長

柴山悦哉

学際情報科学研究体は、情報基盤センターの研究部門を横断する形で活動する組織であり、以下のようなミッションを持つ。

• 学際情報科学およびそれを支える情報基盤に関する研究• 学際大規模情報処理に関わる人材育成のための関係教育部局と連携した教育活動• 学際大規模情報処理に関わる学内教育・研究基盤構築• 学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点活動の推進• HPCI コンソーシアムに関わる活動の推進• PKI の運用・普及
今年度、学際情報科学研究体に所属したのは、次に掲げる専任の特任准教授および特任講師各 1 名と各研究部門を本務とする教員 9 名であった。
柴山悦哉 (研究体長)
中島研吾 (副研究体長)
片桐孝洋
佐藤周行
品川高廣
関谷勇司
伊藤祥司
佐藤芳樹
佐藤一誠
實本英之
妙中雄三

教授 (兼務; 情報メディア教育研究部門)
教授 (兼務; スーパーコンピューティング研究部門)
准教授 (兼務; スーパーコンピューティング研究部門)
准教授 (兼務; スーパーコンピューティング研究部門)
准教授 (兼務; 情報メディア教育研究部門)
准教授 (兼務; ネットワーク研究部門)
特任准教授
特任講師
助教 (兼務; 学術情報研究部門)
助教 (兼務; スーパーコンピューティング研究部門)
助教 (兼務; ネットワーク研究部門)

この PART では、学際情報科学研究体として今年度行なった以下の活動について報告する。各教員の研究成果等については、各研究部門の活動報告のページをご覧いただきたい。
学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点: 情報基盤センターは、8 大学 (東京大学の他に、北海道大学、東北大学、東京工業大学、名古屋大学、京都大学、大阪大学、九州大学) のスーパーコン
ピュータセンターから構成されるネットワーク型の共同利用・共同研究拠点の中核機関として活動している。今年度は、8 大学全体で 44 件の公募型共同研究課題を採択し、共同研究を実施した。なお、今年度から、革新的ハイパフォーマンス・コンピューティング・インフラ (HPCI) との連携を始め、44 件の採択課題のうち 31 件は HPCI の課題としても採択されている。

－ 29 －

学際情報科学研究体

革新的ハイパフォーマンス・コンピューティング・インフラ (HPCI): 「京」コンピュータを中心に大学のスーパーコンピュータや大容量共用ストレージなどを連携させた最先端科学研究のための基盤である HPCI に、情報基盤センターでは、スーパーコンピュータや共用ストレージなどの資源を提供している。また、HPCI の運営に必要となる利用者支援システムなどを整備し、実際の運営も行なった。

PKI: CSI UPKI プロジェクトの「オープンドメイン証明書発行実験」に参加し、従来から行っていたサーバ証明書の発行を継続した。また、無線 LAN ローミングサービス eduroam のテスト運用などにも参加した。

－ 30 －

学際情報科学研究体

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2.1

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－ 31 －

学際情報科学研究体

7

Web

2.2

8

2.3

HPCI

2.4

8

－ 32 －

学際情報科学研究体

Sakai Foundation

HPCI
HPCI

HPCI
HPCI

HPCI

HPCI

2.5
8

3

25
25

25

HPCI

3.1
24
24
25
25
25
25

11
12
12
1
3
4

2
14
10

25
25

8
15
1

－ 33 －

学際情報科学研究体£Á 25 ¤ 7 ô 11Ƕ12 ê£Á 26 ¤ 3 ô 31 ê£Á 26 ¤ 5 ô 12 ê

3.2

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研究課題名

研究
分野

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学際情報科学研究体

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－ 36 －

学際情報科学研究体

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－ 38 －

学際情報科学研究体

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－ 39 －

学際情報科学研究体

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学際情報科学研究体

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2.1.1

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CPU
MemoryHDD
Network

AMD Opteron Processor 8356(2.3GHz, 4cores)x 4
32 GB
250 GB (OS ྵࡴ)
Myrinet-10G (10Gbps) x 4

฼⏝㔞
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ࢫࢺ࣮ࣞࢪ౑⏝㔞᥇ᢥㄢ㢟ᩘ

1588792.98 ࣀ࣮ࢻ᫬㛫
6414 GB5௳

2.1.2

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ࢫ࣌ࢵࢡ⾲
CPU
MemoryHDD
Network

Intel Xeon Processor X5680(3.33GHz, 6cores) x2
96 GB
600 GB(OS ྵࡴ)
InfiniBand 4xQDR (40Gbps)－ 42 －

学際情報科学研究体

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2

学際情報科学研究体

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学際情報科学研究体

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最先端共同HPC基盤施設
臺大理論科學研究中心（國立臺灣大學）との研究交流協定
覚書（Memorandum of Understanding）締結－ 47 －

その 他

その他

学際情報科学研究体

最先端共同 HPC 基盤施設
石川 裕

1

概要

最先端共同 HPC 基盤施設は東京大学と筑波大学によって運営されている。本施設を中心に筑波大と東大の共同研究により 2015 年度を目途に共同で設置するスーパーコンピュータシステムの仕様を策定するとともにシステムソフトウェアを開発している。本稿では現在検討中のスーパーコンピュー
タシステム仕様の概略および東京大で研究開発中のシステムソフトウェアについて報告する。

1.1

背景

2013 年 3 月、筑波大学と東京大学は計算科学・工学及びその推進のための計算機科学・工学の発展に資するため、最先端共同 HPC 基盤施設の設置に合意し協定を締結した。最先端共同 HPC
基盤施設は東京大学柏キャンパスの東京大学情報基盤センター内に双方のスーパーコンピュータ
システムを設置して、最先端の大規模高性能計算基盤を構築・運営するための組織である。筑波大
学と東京大学のこの共同基盤施設では、各機関のスーパーコンピュータシステムを、通常はそれぞれのユーザに対するサービスを提供し、ある一定期間、2 つのシステム全体を使った大規模計算を実施することを想定している。これにより、各機関が単独でスーパーコンピュータシステムを保有している場合よりも大規模な計算が可能となる。
設置されるスーパーコンピュータシステムは 2008 年にそれぞれの機関に設置された T2K オープ
ンスーパーコンピュータの思想を継承し、企業が市場に投入しているシステムにとらわれず筑波大と東京大学の共同研究に基づき 2015 年度中に調達手続きを完了する予定である。以降設置予定のスーパーコンピュータシステムを Post T2K と呼ぶ。T2K オープンスーパーコンピュータの調達では、筑波大学、京都大学、東京大学の 3 機関が共同研究の成果として仕様書を策定した。今回の調達
では、筑波大学と東京大学が共同でシステム仕様を策定するとともにプログラミング言語環境、数値
計算ライブラリ、オペレーティングシステムなどのシステムソフトウェアを研究開発する。本稿ではシス
テム仕様策定の状況とオペレーティングシステム研究開発について報告する。

1.2

内容

1.2.1

システム仕様策定

T2K オープンスーパーコンピュータは Intel x86 アーキテクチャを基にしたクラスタシステムを基本とした。2020 年までのコモディティ CPU 開発動向を見据えると、60 基以上の CPU コアを有するメニーコ
アアーキテクチャを要素技術としたメニーコア型 PC クラスタが有望であると判断し、Post T2K は x86
ISA(Instruction Set Architecture)を基にしたメニーコアアーキテクチャを基本とする。消費電力は冷却設備も含めて最大 4MW、設置面積 800m2、耐荷重 600kg/m2 という制限の中で、当初以下の要求事項をまとめた。
 理論倍精度浮動小数演算性能：20～30 PFlops
 メモリ B/F 値：0.3、インターコネクト B/F 値：0.03 (T2K マシンと同等)
 総メモリ容量：0.8～1 PB－ 49 －

学際情報科学研究体

ストレージ容量：30PB
システムソフトウェア環境：T2K からのシームレスな移行を支援するソフトウェアスタック
CPU 製品動向を調査していくと、メニーコアにおける B/F 値は期待したほど高くはなく、また、ノード性能は 3TFlops 以上、主記憶容量は 96GB 以上搭載可能となることが予想された。また、2015 年度に利用可能な高速インターコネクト性能は 12.5GB/sec であることからもインターコネクト B/F 値も 1
桁下がってしまう。ノード数は T2K の 10 倍規模の 1 万台前後となる。運用のことを考えると全系でnon-blocking fat tree トポロジを用意する必要はない。実運用での使われ方を考慮にしながら nonblocking fat tree で構成されるノード群をグループとし、ファイル I/O 性能を考慮してグループ間およびファイルサーバとのネットワーク性能を検討していくことにした。これら考慮事項を踏まえてシステム構成を検討し資料招請を行った。
1.2.2

オペレーティングシステム研究開発

1 万ノードから構成されるメニーコア型 PC クラスタでは、コア数の増大に伴い次のような課題について検討する必要がある。
・ データの局所性と配置
一般にコアの数が増大するにつれてサーバ系コアに比べてキャッシュ容量や TLB サイズおよび
タグ連想度（way 数）、全体演算性能に対するメモリバンド幅、などが小さくなる。例えば、Intel 社
Xeon Phi（Knights Corner）の L1 および L2 キャッシュ容量はそれぞれ 32KB/core, 512 KB/core
あるのに対し、Xeon E5-2670v2 (Ivy-bridge)は L1, L2, L3 の３階層あり、容量はそれぞれ
32KB/core、256KB/core、25MB/socket ある。メニーコアの能力を最大限引き出すため、キャッシ
ュや TLB のミスヒット率を下げる必要がある。X86 系アーキテクチャにおいて、TLB のミスヒットはページテーブルを走査することになり(Page walk)複数回のメモリアクセスが発生する可能性があり、ワーキングセットが大きい場合のペナルティは大きくなる。
・ 共有資源と排他制御
カーネル内にはコア間で共有される資源が多く、それら資源の排他制御が必要となる。科学技
術計算のようなデータ並列型アプリケーションは SPMD (Single Program Multiple Data)実行モ
デルが基本である。計算ノード内におけるスレッド並列のスケーラビリティの限界から、ノード内
で複数プロセスを生成するアプリケーションがある。このような場合、プロセス群は同時に同じシ
ステムコールを発行する。カーネル内において最大限の並列処理が行われるよう共有資源を管理する必要がある。
・ OS ノイズLinux など通常の OS では、複数のカーネルスレッドあるいはシステムデーモンによりファイルやプロセス間通信の非同期処理が実現されている。またバッチジョブシステムやシステム管理情報を収集する目的でデーモンが起動される。これら OS アクティビティによりユーザ実行が妨げられる。本現象は OS ノイズと呼ばれる。SPMD 実行モデルで動作している並列プロセスはローカル
計算とノード間通信を繰り返す。OS ノイズによりノード間通信の終了が一番遅いプロセスに律速され実行時間が遅くなる。従来から OS ノイズは問題になっているが、OS ノイズを最小限にする
OS 構成法が必要となる。
・ 高性能通信機構
ノード内計算性能が向上する一方でノード間通信性能の向上は限定的である。スケーラビリティを担保するために、MPI 通信ライブラリや XcalableMP などの並列プログラミング言語実行時環
境の実装に使われる通信ソフトウェアオーバヘッドを極力なくした低遅延かつ高いスループットを有する通信機構を設計する必要がある。
これら課題に取り組むために、Intel 社製メニーコア CPU である Xeon Phi 上に新しいマイクロカーネ
ル McKernel および低通信機構 LLC (Low-Level Communication)の研究開発を行ってきている。
McKernel の構成を図 1 に示す。図において左側の構成を Attached、右側の構成を Builtin と呼んで

－ 50 －

学際情報科学研究体

いる。Attached 構成は現在の Xeon Phi 上のカーネル構成である。現在の Xeon Phi はホストマシンに
PCI Express 経由で接続する方式となっている。将来は通常の Xeon 同様単独でブートできるようになるといわれている。Builtin 構成は現在の Xeon サーバで動作するカーネル構成である。

図 1 McKernel 構成
McKernel はアプリケーションが動作しているコアで動作する軽量マイクロカーネルである。McKernel
では、メモリ管理、プロセス・スレッド生成、シグナル処理、同期機構、プロセス・スレッドスケジューリングなどコアで動作すべき OS サービスが実装されている。そのほかのサービスは Linux カーネ
ルに委譲することによりすべての Linux API が実装されている。最小限の OS 機能をアプリケーションが動作しているコアで動作させることによりカーネルが使用するメモリ容量を抑えることができ、データの局所性が増し、また OS ノイズも抑えることができる。ファイル I/O の非同期処理、システム管理デーモン、バッチジョブデーモンなどは Linux 側で動作し、McKernel およびアプリケーションに影響を与えない。

LLC が仮定する階層構造
図 2 通信層
図 2 に示す通り LLC 通信層は MPI 通信ライブラリ、並列 I/O、可視化、ジョブ間通信、並列プログラ
ミング言語実行時環境などで必要とされる通信ミドルウェアを提供する層として設計開発を進めている。LLC は Infiniband や富士通社 TOFU ネットワークなどのネットワークハードウェアインターフェ
イスを隠蔽し LLC ユーザに対してポータビリティを保証する。
従来構成

1.3

具体的成果

PostT2K 仕様に関しては、システム要件をまとめ、2013 年 7 月 16 日から 2014 年 2 月 28 日までの期間資料招請を行った。その後資料招請に応じた企業のヒアリングを実施した。2014 年度、ヒアリングの結果を踏まえ仕様を決定する。
McKernel および LLC の研究開発の一部は、東京大学情報基盤センターが文部科学省の科学技術試験研究委託事業による委託業務として、九州大学、富士通、日立製作所、日本電気が実施した「レイテンシコアの高度化・高効率化による将来の HPCI システムに関する調査研究」において実施された。McKernel の開発では日立製作所、日本電気、富士通の３機関と進めた。McKernel は国際会議 SC13 において配布した。LLC の開発では日本電気と共に仕様書のたたき台および実装を行った。McKernel および LLC の成果を基に日米科学技術協力の一部として米国アルゴンヌ国立研－ 51 －

学際情報科学研究体

究所とともに共同研究を今後進めていく予定である。また、Intel 社とは将来のメニーコアアーキテク
チャ上のシステムソフトウェアに関して McKernel を基に意見交換を開始した。

2

成果要覧

招待講演／招待論文[招待 1] 石川裕：PostT2K 構想、第 5 回「学際計算科学による新たな知の発見・統合・創出」シンポジ
ウム、2013 年 11 月
[招待 2] 石川裕：Towards Post-Petascale Computing、京都大学計算科学ユニット第１０回研究交流会、2013 年 11 月

査読付論文
[査読付 1] Min Si, Yutaka Ishikawa, and Masamichi Takagi: Direct MPI Library for Intel Xeon Phi coprocessors, The 3rd Workshop on Communication Architecture for Scalable Systems (CASS 2013)
in conjunction with IPDPS2013, 2013.
[査読付 2] Masamichi Takagi, Yuichi Nakamura, Atsushi Hori, Balazs Gerofi, and Yutaka Ishikawa:
Revisiting Rendezvous Protocols in the Context of RDMA-capable Host Channel Adapters andMany-Core Processors, EuroMPI2013, 2013.

公開ソフトウェア[公開 1] McKernel: Operating System Kernel for Intel Xeon Phi, SC13

その他の発表論文[発表 1] 石川 裕、堀 敦史、Gerofi Balazs、高木 将通、島田 明男、清水 正明，佐伯 裕治、白沢 智
輝、中村 豪、住元 真司、小田和 友仁 「次世代高性能並列計算機のためのシステムソフトウェアス
タック」、 情報処理学会、2013-OS-125(3)、pp. 1-7、2013.
[発表 2]佐伯 裕治、清水 正明、白沢 智輝、中村 豪、高木 将通、Gerofi Balazs、思 敏、石川 裕、堀敦史、「ヘテロジニアス計算機上の OS 機能委譲機構」、 情報処理学会、2013-OS-125(15)、pp. 17、2013.

報道関連[報道 1] 日本経済新聞社 2013 年 6 月 25 日、「スパコンＯＳ開発、日米が連携 東大や富士通参加」－ 52 －

学際情報科学研究体

臺大理論科學研究中心（國立臺灣大學）との研究交流協定
覚書（Memorandum of Understanding）締結

東京大学情報基盤センターと臺大理論科學研究中心1（Center for Advanced Study in Theoretical
Sciences（CASTS），國立臺灣大學（National Taiwan University, NTU））は 2014 年 2 月 17 日にハイ
パフォーマンスコンピューティング（HPC）及び計算科学・工学分野における基礎的，学術的な共同研究の促進を目的とした研究交流協定覚書（Memorandum of Understanding）を取り交わしました。
國立臺灣大學（台湾 台北市）は 1945 年 11 月に設置された台湾を代表する高等研究・教育機関
であり，1928 年に設立された臺北帝國大學にその源を発しています。
最先端の計算機システムは大規模化，アーキテクチャの複雑化により，その性能を引き出すことは一層困難となっています。当情報基盤センターでは次世代のスーパコンピュータシステム上で稼働する，安定で性能の高いアプリケーションの開発支援環境の整備が急務と認識しており，アプリケー
ション，数値アルゴリズム，計算機システムの研究者が一体となった研究開発を進めています。
臺大理論科學研究中心の研究機関である臺大應用數學科學研究所2（Institute of Applied Mathematical Sciences（iAMS））の王偉仲教授（Professor Weichung Wang）等の研究グループと情報基盤
センタースーパーコンピューティング研究部門は個人レベルでは 10 年以上の交流があり，2013 年 3月 26 日～29 日には自動チューニング（Automatic Tuning，AT）に関する日台交流ワークショップ（2013 Conference on Advanced Topics and Auto Tuning in High Performance and Scientific Computing3（@2-HPSC））を台北で開催するなど，活発な研究交流を実施しています。
王教授等の研究グループと当センターは次世代スーパコンピュータシステムに向けたアプリケー
ション開発支援環境について同様の価値観を共有しており，より一層の協力を推進するため，特に下記の分野を中心とした研究交流協定覚書を締結した次第です：
 科学技術計算のための数値計算ライブラリ 科学技術計算ベンチマーク
 ポストペタ／エクサスケール環境へ向けた並列プログラミングモデル
 科学技術計算における自動チューニング
 並列固有値計算アルゴリズム，直接法及び反復法による並列疎行列計算アルゴリズム

1

http://www.casts.ntu.edu.tw/2

http://www.math.ntu.edu.tw/~iams/

3

http://www.math.ntu.edu.tw/~wwang/Activities/2013/hpsc/－ 53 －

学際情報科学研究体

2014 年 3 月 14・15 日にも 2013 年と同様に HPC における自動チューニングに関する日台交流のための会合（2014 Conference on Advanced Topics and Auto Tuning in High Performance Scientific
Computing4（ATAT））を開催しました。東大情報基盤センターと臺大理論科學研究中心は情報科学，
応用数学分野の多岐にわたる多様な研究者を擁しており，今後は協力分野を更に広げることも検討していく予定です。

研究交流協定覚書に署名する石川裕教授（東京大学情報基盤センター長（当時），2014 年 2 月3 日），Professor Yutaka Ishikawa (Former Director, Information Technology Center, the University of Tokyo, February 3, 2014.)

https://sites.google.com/site/atathpsc/

4－ 54 －

研究交流協定覚書に署名する林長壽教授（臺大理論科學研究中心主任，2014 年 2 月17 日），Professor Chang-Shou Lin (Director,
Center for Advanced Study in Theoretical Sciences, National Taiwan University, February
17, 2014.)

PART 3
各研究部門

研究活動報告学術情報研究部門
ネットワーク研究部門
スーパーコンピューティング研究部門
学際情報科学研究体－ 55 －PART 3

情報メディア教育研究部門

情 報 メ ディ ア 教 育 研 究 部 門

情報メディア教育研究部門

情報メディア教育研究部門概要
柴山 悦哉

ソフトウェアの信頼性とセキュリティに関する研究田中 哲朗

ゲームプログラミングに関する研究

品川 高廣

準パススルー型仮想マシンモニタ「BitVisor」の研究

関谷 貴之

計算機科学関連カリキュラムの分析及び初学者によるプログラムトレーシングにおける誤答の分析

丸山 一貴

教育用計算機システムにおける端末及びプリントサービスの利用範囲拡充－ 57 －

情報メディア教育研究部門

情報メディア教育研究部門
概要

部門長

柴山悦哉

情報メディア教育研究部門では、今年度、教授 1 名、准教授 2 名、助教 1 名、客員研究員 1 名が以下にあげるような研究を行った。
実運用システムの設計・改善等を直接の目的とした研究: 本研究部門が企画、設計、調達、構築、運用などに関与している教育用計算機システムなどは、教育機関が管理運用するエンドユーザ向けの情報基盤としては、我が国の中でも有数の規模と複雑度を有する。そのため、既存のノウハウだけに頼っていては、安定的かつ効率的な運用は不可能であり、研究として解決すべき課題も多い。また、この規模と複雑さのシステムの実運用から得られた知見やノウハウには、他の組織にとって有用なものも多く、これらを系統的な形にまとめて公開することが研究活動として意味を持つこともある。
今年度は、2012 年 3 月から稼動を開始した教育用計算機システム ECCS2012 の運用状況に関するデータの収集と解析などを行い、設計上のゴールとして設定した学外サービスやユーザ所有機器との連携による利便性の向上の達成状況の評価を行なった。また、デュアルブート運用を行な
う iMac を仮想マシン技術を用いてスケジュール起動する方式に関する研究も行なった。今年度の研究成果発表としては、次のような内容のものを行なった。

• リモートアクセス及びプリントサービスの利用範囲拡充 (丸山)• iMac での Windows のスケジュール起動 (品川)情報システムの構成や開発に関連した研究: 業務として運用しているシステムを直接的に対象とする
ものではなく、より一般的に、情報基盤を開発・運用するための技術に関連した研究も行っている。今年度は次のような研究と成果発表を行った。

• 通信プロトコルのソフトウェア実装を対象とした形式検証とテストに関する研究 (柴山)• Java アプリケーションを対象としたプログラム理解支援に関する研究 (柴山)• 将棋プログラムの大規模並列実行 (田中)• 仮想マシンモニタによるシステムイメージの完全性保護 (品川)• 仮想マシンモニタによるボランティアコンピューティング基盤の実現 (品川)• 仮想マシンモニタによる物理デバイスドライバ検証環境の実現 (品川)• 仮想マシンモニタによる 2 要素認証方式の実現 (品川)• 仮想マシンモニタによるクラウドコンピューティング基盤の実現 (品川)• 仮想マシンモニタによるスーパーコンピュータ向け仮想計算環境の実現 (品川)

このうち「将棋プログラムの大規模並列実行」に関しては、第 2 回将棋電王戦でその研究成果を利用し、教育用計算機システムの一部をなす 666 台の iMac(計 2,664 コア) を含む多数のコンピュータを用いた大規模並列処理を行い、結果的には、将棋のトッププロに勝利することができた。

－ 59 －

情報メディア教育研究部門

情報メディアの使い勝手の向上と教育支援に関連した研究: 本研究部門は、教育用計算機システム、
メールホスティングサービスなど延べ合計では 4 万人以上のエンドユーザを対象に情報基盤を提供している。そのため、システムのユーザビリティの向上、情報メディアに容易にアクセスするための支援、情報技術を用いた教育の支援は重要な課題であり、これに関連した技術の研究開発も行っている。今年度は次のような研究と成果発表を行った。

• 計算機科学関連カリキュラムの分析 (関谷)• 初学者によるプログラムトレーシングにおける誤答に関する分析 (関谷)－ 60 －

情報メディア教育研究部門

情報メディア教育研究部門 成果要覧
査読付論文
[査読付 1] Izuru Kume, Masahide Nakamura, Etsuya Shibayama: A Feature Model of Framework Applications, Proceedings of IEEE/ACIS International Conference on Software, Engineering, Artiﬁcial
Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing, pp. 511-516, 2013.
[査読付 2] Kuniyasu Suzaki, Toshiki Yagi, Akira Tanaka, Yutaka Oiwa, Etsuya Shibayama: Rollback Mechanism of Nested Virtual Machines for Protocol Fuzz Testing, Proceedings of ACM Symposium
on Applied Computing, 2014.
[査読付 3] Izuru Kume, Naoya Nitta, Masahide Nakamura, Etsuya Shibayama: A Dynamic Analysis Technique to Extract Symptoms That Suggest Side Effects in Framework Applications, Proceedingsof ACM Symposium on Applied Computing, Poster, 2014
[査読付 4] Yoshiaki Yamaguchi, Tetsuro Tanaka, Kazunori Yamaguchi: Cylinder-Inﬁnite-Connect-Four except for Widths 2, 6, and 11 is Solved: Draw Proceedings of Computer Games 2013, Yokohama,Aug. 2013.
[査読付 5] 忠鉢 洋輔, 表 祐志, 品川 高廣, 加藤 和彦．軽量ハイパバイザによるシステムイメージの完全性保護．情報処理学会論文誌，第 54 巻，第 12 号，2402-2412 頁，2013年 12 月．
[査読付 6] 関谷 貴之, 松田 源立, 山口 和紀: 情報系学科のカリキュラムの比較, 情報教育シンポジウム
SSS2013, pp. 33–40, 2013 年 8 月.
[査読付 7] T. Sekiya and K. Yamaguchi: Tracing Quiz Set to Identify Novices’ Programming Misconceptions, Proceedings of the 13th Koli Calling International Conference on Computing Education
Research, Koli Calling ’13, Koli, FINLAND, pp. 87–95, Nov. 2013.
[査読付 8] K. Maruyama and T. Sekiya, Takayuki: ECCS2012 Makes PCs and Printers in Computer Labs
Accessible from Off-campus Environment, Proceedings of the 41st Annual ACM SIGUCCS
Conference on User Services, SIGUCCS ’13, pp. 105–108, Nov. 2013.
[査読付 9] Kazutaka Maruyama and Takayuki Sekiya : ECCS2012 makes PCs and printers in computer labs
accessible from off-campus environment, Proceedings of the 2013 ACM Annual Conference on
Special Interest Group on University and College Computing Services, pp.105–108, 2013.

その他の発表論文[発表 1] 柴山悦哉, 次の 30 年に向けて, コンピュータソフトウェア, 岩波書店, Vol. 30, No. 2, p. 1, 2013 年.
[発表 2] 久米出, 新田直也, 中村匡秀, 柴山悦哉: フレームワークアプリケーションに於ける副作用の兆候を抽出する動的解析手法, 情報処理学会研究会報告, 2013-SE-182(4), pp. 1-8, 2013 年.
[発表 3] 久米出, 中村匡秀, 新田直也, 柴山悦哉: フレームワーク誤用による副作用の可視化手法, 情報処理学会 ソフトウェア工学研究会ウィンターワークショップ, 2014 年.
[発表 4] 久米出, 新田直也, 中村匡秀, 柴山悦哉: フレームワーク・アプリケーションに於ける予期せぬ副作用の効率的なデバッグに向けて, 信学技報, Vol. 113, No. 489, SS2013-80, pp. 49-54, 2014 年.

－ 61 －

情報メディア教育研究部門[発表 5] 増子直樹, 田中哲朗: 定跡データベースの評価法の提案, 情報処理学会ゲーム情報学研究会,
Vol.2013-GI-030, No.3, pp. 1-8, 石川, 2013 年 6 月.
[発表 6] 深井 貴明, 表 祐志, 品川 高廣, 加藤 和彦．物理マシン間のライブマイグレーション手法の提案．第 127 回システムソフトウェアとオペレーティング・システム研究会．情報処理学会研究報告，第 2012-OS-127 巻，情報処理学会，2013 年 12 月．
[発表 7] 品川 高廣, 榮樂 英樹, 松原 克弥．iMac での Windows のスケジュール起動．大学 ICT 推進協
議会 2013 年度年次大会，千葉，2013 年 12 月．
[発表 8] 品川 高廣．次世代スーパーコンピュータ向けの軽量な仮想計算機環境の実現に向けた研究開発．学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点第 5 回シンポジウム，東京，2013 年 7 月．
[発表 9] Daichi Serikawa, Yushi Omote, Takahiro Shinagawa, Kazuhiko Kato. Towards Secure and Efficient
Volunteer Computing. 4th Asia-Pacific Workshop on Systems (APSYS 2013), Singapore, Jul. 2013.
[発表 10] Yushi Omote, Takahiro Shinagawa, Kazuhiko Kato. Towards agile and elastic bare-metal clouds.
The 24th ACM Symposium on Operating Systems Principles (SOSP ’13), Pennsylvania, Nov. 2013.
[発表 11] 深井 貴明, 表 祐志, 品川 高廣, 加藤 和彦．物理マシン間のライブマイグレーション手法の提案．第 25 回コンピュータシステムシンポジウム，豊洲，2013 年 12 月．
[発表 12] 石井 智也, 忠鉢 洋輔, 表 祐志, 品川 高廣, 加藤 和彦．VMM を用いた 2 段階認証の支援．第25 回コンピュータシステムシンポジウム，豊洲，2013 年 12 月．
[発表 13] 忠鉢 洋輔, 品川 高廣, 加藤 和彦．Preventing Accidental Data Disclosure in Commodity Operating Systems．第 11 回 ディペンダブルシステムワークショップ (DSW 2013)，熱海，2013 年
12 月．
[発表 14] Yushi Omote, Takahiro Shinagawa, Kazuhiko Kato. Towards agile and elastic bare-metal clouds.
第 11 回 ディペンダブルシステムワークショップ (DSW 2013), 熱海, Dec. 2013.
[発表 15] 芹川 大地, 表 祐志, 品川 高廣, 加藤 和彦．VMM による軽量な Trusted Computing 環境に関する研究．第 11 回 ディペンダブルシステムワークショップ (DSW 2013)，熱海，2013 年 12 月．
[発表 16] 島田 恭平, 表 祐志, 品川 高廣, 加藤 和彦．VMM によるデバイスドライバのテスト手法に関する研究．第 11 回 ディペンダブルシステムワークショップ (DSW 2013)，熱海，2013 年 12 月．
[発表 17] 深井 貴明, 表 祐志, 品川 高廣, 加藤 和彦．物理マシン間のライブマイグレーション手法の提案．第 11 回 ディペンダブルシステムワークショップ (DSW 2013)，熱海，2013 年 12 月．
[発表 18] 石井 智也, 忠鉢 洋輔, 表 祐志, 品川 高廣, 加藤 和彦．VMM を用いた 2 段階認証の支援．第11 回 ディペンダブルシステムワークショップ (DSW 2013)，熱海，2013 年 12 月．
[発表 19] 関谷 貴之, 松田 源立, 山口 和紀: LDA と Isomap を用いたカリキュラムの可視化, 人工知能学会 インタラクティブ情報アクセスと可視化マイニング 第 5 回研究会研究発表会予稿集,
SIG-AM-05-06, pp. 33–40, 2013 年 10 月.

－ 62 －

情報メディア教育研究部門

特記事項[特記 1] GPS 将棋: 第 23 回世界コンピュータ将棋選手権 3 位, コンピュータ将棋協会, 2013 年 5 月.
[特記 2] 金子知適, 田中哲朗 : 現役プロ棋士に勝ち越したコンピュータ将棋 〜第 2 回電王戦，第 23 回
世界コンピュータ将棋選手権速報〜：2. 多数の計算機を活用したゲーム木探索技術の進歩 三浦弘行八段と GPS 将棋との対局を振り返って-, 情報処理学会誌, Vol. 54, No. 9, pp. 914-922,
2013 年 9 月.
[特記 3] BitVisor Summit 2 開催（第 25 回コンピュータシステム・シンポジウム 併設イベント），2013
年 12 月，http://www.bitvisor.org/summit2/

報道関連[報道 1] 日本テレビ 2013 年 4 月 19 日 16:50-17:53「news every」.
[報道 2] NHK 2013 年 4 月 20 日 19:00-19:30 「ニュース 7」.
[報道 3] 朝日新聞 2013 年 4 月 21 日朝刊 38 面: A 級棋士も敗退.
[報道 4] 日経新聞 2013 年 4 月 21 日朝刊 30 面: 将棋ソフト、プロ軍団破る.
[報道 5] 産経新聞 2013 年 4 月 21 日朝刊 26 面: トップ棋士電脳に完敗.
[報道 6] 産経新聞 2013 年 4 月 21 日朝刊 28 面: トップ棋士敗れる.
[報道 7] 朝日新聞 2013 年 4 月 22 日朝刊 1 面: 天声人語.
[報道 8] 読売新聞 2013 年 4 月 22 日朝刊 11 面: 人間 vs ソフト 次の段階へ.
[報道 9] 朝日新聞 2013 年 4 月 23 日夕刊 4 面: 電王戦、将棋界を刺激.
[報道 10] 朝日新聞 2013 年 4 月 24 日朝刊 35 面: 将棋電王戦、二つの発見.
[報道 11] NHK 2013 年 4 月 24 日 14:05-14:55 「情報まるごと」.
[報道 12] 産経新聞 2013 年 4 月 26 日朝刊 6 面: 将棋電王戦: “観戦” 活況、230 万人が興奮共有.
[報道 13] 産経新聞 2013 年 4 月 27 日朝刊 6 面: 電脳はプロ棋士を超えたのか.
[報道 14] FRIDAY2013 年 5 月 10-17 日号: 東大ソフト開発者は「人間と将棋を指したことがない」.
[報道 15] NHK 教育「サイエンス ZERO」7 月 14 日 23:30-24:00: 世界最強!? 人間を超えた人工知能.
[報道 16] 朝日中学生ウィークリー 2014 年 2 月 9 日 19 面: 囲碁 (下) 盤面の勝負で柔道上達/大学でも活用.

－ 63 －

情報メディア教育研究部門

ソフトウェアの信頼性とセキュリティに関する研究
柴山 悦哉

1

概要

今日の社会では、重要インフラから小型のデバイスまで、さまざまな機器やシステムがネットワーク
化され、ソフトウェアに駆動される形で稼動している。そして、このように社会の隅々にまで浸透した情報システムに 人々の日々の生活がますます強く依存するようになっている。しかも、このような傾向が今後さらに顕著となることが予見される。
一方で、ネットワーク化された情報システムへの依存が強まると、わずかな綻びがネットワーク効
果により増幅され、大きな被害に結びつく可能性が高まる。また、情報システムを制御するソフトウェ
アは、巨大化・複雑化の一途をたどり、バグや脆弱性などの綻びの種が世の中に蔓延している。シス
テム障害や悪意のある攻撃が、大事故・大事件につながる可能性を無視できない。
そこで、社会の基盤を制御するソフトウェアの信頼性、安定性、セキュリティなどを向上させるための研究活動を以前より行っている。今年度は、昨年度に引き続き、主として以下のような研究を行った。

1. 通信プロトコルのソフトウェア実装を対象とした形式検証とテストのためのネストした仮想マシン環境に関する研究 [査読付 2]
2. Java のフレームワークを用いたアプリケーションを対象としたプログラム理解支援に関する研究[査読付 1, 査読付 3, 発表 2, 発表 3, 発表 4]
最初の項目は、ネットワーク機器やネットワークに接続されたコンピュータで稼働する通信プロトコ
ル処理のソフトウェアを主な対象に、信頼性、安定性、セキュリティなどを向上させるために行なった研究である。基本的な方式としては、厳密かつ網羅的な形式検証とサンプリングに基づくより軽量のソフトウェアテストを組み合わせるものであり、この方式自体は以前から提案しているものである。
今年度は、二重にネストした仮想マシンを用いて、通信プロトコルのソフトウェア実装のブラックボッ
クステストを自動化するツールに関する研究を行なった。
2 番目の項目は、ソフトウェアの設計や動作の理解を促進するための支援技術に関する研究である。
フレームワークを用いて構築される Java アプリケーションを対象に、ソフトウェアを構成するクラスを、次の 3 種類に分類し、これらの境界を超えるメソッド呼び出しに注目することで、Inversion ofControl などのプログラム理解の妨げとなる現象の了解性を高める方式について検討を続けている。

1. フレームワークに属するもの
2. Java の標準ライブラリなどのフレームワーク以外のライブラリに属するもの
3. アプリケーション固有のもの
今年度は、それぞれ Hidden Update, Aliasing, Outdated State と呼ばれる副作業の症状を定義し、その分類に基づく分析を進めた。フレームワークアプリケーションの場合、境界内に収まらない副作用が特に問題になる。

－ 64 －

情報メディア教育研究部門

これらの研究の他に、革新的ハイパフォーマンス・コンピューティング・インフラ (HPCI) の利用者支援システムの二つのサブシステムの安定化のための作業を行なった。この安定化の対象となったサブシステムは、HPCI 利用者のためのヘルプデスクシステムとコンテンツマネジメントシステム (CMS)である。HPCI では、スーパーコンピュータやストレージが全国の複数の機関に分散して配置されており、利用者だけでなく運用担当者も全国に分散している。そのため、相互の連絡を円滑に行なうためのサポートが強く求められている。この利用者支援システムを用いることで、利用者の問い合わせや広報の窓口を一カ所にまとめ、ワンストップ化することが可能となる。

2通信プロトコルのソフトウェア実装を対象とした形式検証とテストに関

2.1

背景

する研究

今日の我々の社会で、インターネットや Web は欠かすことのできない重要な情報インフラの一部となっている。そして、この情報インフラを構成する要素技術として、TCP/IP, HTTP, SSL/TLS などの通信プロトコルは重要なものであり、これら実装が安定動作しないと、多くのトラブルが発生する。

しかし、これらプロトコルの実装が、十分な信頼性を持っているとはとは必ずしも言えない。プロ
トコルの設計自体に問題が指摘されるケースもあれば、ネットワーク機器やネットワークに接続されたコンピュータで稼働するプロトコル実装のバグが指摘されるケースもある。これらは時に、ネットワーク停止やセキュリティ侵害などを引き起こし、社会基盤としての情報インフラの信頼性、安定性、
セキュリティなどに深刻な悪影響を与える。
しかも、実装のミス自体は些細なものであったとしても、結果として発生する問題の影響は、非常に大きくなりうる。たとえば、パケットの構文解析部のバグにより、規約に違反した長さのパケットを受け取った時にネットワーク機器が不調をきたし、本センターのサービスに重大な障害を及ぼしたケースが実在する。

一方で、ソフトウェアの検証あるいは検査を行うための技術は少しずつではあるが進歩しており、定理証明支援系を用いた形式検証、モデル検査、テストケースの自動生成、フォルトインジェクショ
ンなどの研究が進んでいる。これらの技術を組み合わせることで、ネットワークプロトコルを実装するソフトウェアの信頼性やセキュリティを向上させることができる可能性がある。

2.2

内容

前節で述べたような検証や検査の技術を組み合わせることで、通信プロトコルのソフトウェア実装の信頼性、安定性、セキュリティを高める方式について、以前から産業技術総合研究所の研究者と共同研究を行なっている。基本的なアイデアは次のようなものである (図 1)。

1. 自然言語等で記述されたプロトコルの仕様 (図 1 では「規格」) を形式的で機械可読な形式に翻訳した形式仕様を作成する。
2. ソースコードが入手可能なプロトコル実装 (図 1 では「実装 (C 言語)」) の形式検証を 1 で得られた形式仕様に基づき行う。
3. 1 で得られた形式仕様から実行可能なプログラムを抽出し、参照実装を得る。
4. 参照実装とテスト対象となる実装 (図 1) では「実装 (バイナリ)」) を対向でつなげてテストを行う。
今年度は、4 の部分で用いるブラックボックス実装のロールバックを含むテストの制御機構に関する研究を進めた。昨年度までに開発した技術を用いて、網羅的なテストのためのテストケースを生成－ 65 －

情報メディア教育研究部門

規格

1	
翻訳

2	

証

検

実装
（C言語）

形式仕様
（文法記述）
プロトコル
インタプリタ

翻訳

参照実装
テストケース生成
ファジング
カバレージ解析
ロールバック

3	
仮想マシン
4	

ブラック
ボックス
テスト

実装	
(バイナリ)	
ロールバックフォルト注入図 1: 全体の構成

テスト用	
  
参照実装	

外部仮想	
  
マシン	
  
	
  
	
   内部
	
   プロ
	
   キシ	
	

外部
プロ
キシ	

内部仮想マシン	
  
	
  
テスト	
  
	
  
対象実装	
	

図 2: 二重の仮想化
し、さらにこのテスト制御機構を用いて、バックトラック実行を可能とすることで網羅的なテストを効率的に行なうことができる。
網羅的なテストのためにロールバック機能が重要となるのは、特に SSL/TLS のようなセキュアプロ
トコルを対象とする場合である。これらのプロトコルは暗号技術を用いるため、乱数に依存している。
通常の逐次処理であれば、プログラムの先頭から再実行することで、以前の処理の途中状態を再現することが比較的容易であるが、ハードウェアの乱数生成器を利用するプログラムでは、再実行による状態の再現が不可能である。網羅的なテストのためには、過去の状態の再現ができることが望まれる。
ブラックボックスの実装でも、通常、仮想マシンの中で動かせば、仮想マシンモニタの機能を用いてスナップショットを取ることができる。単純に考えると、このスナップショットから過去の仮想マシンの状態を復元することで、ロールバックが容易に行なえると思うかもしれない。しかし、この方法で復元できるのは 1 台の仮想マシンの状態である。対向で通信する 2 台のコンピュータによるテストの状態を復元するためには、分散スナップショットを取る必要がある。すなわち、2 台のコンピュータとその間のネットワークの状態に関して、矛盾の無いスナップショットが必要になる。ところが、このような状況における仮想マシンのスナップショットイメージの中には、2 台のコンピュータをつな
ぐネットワークの状態は含まれない。
そこで、ネットワークの状態まで含めた分散スナップショットを取るために、仮想マシンを二重にネストさせ、さらに二つのプロキシを用いる方式を用いた (図 2)。この方式では、ネットワークの状
態を図 2 の内部プロキシに持たせ、内部プロキシを外部仮想マシン上で稼働させる。さらに外部プロ
キシには状態を持たせないようにすることで、外部仮想マシンモニタのスナップショット機能により、
ロールバックに必要な状態を取得することが可能となる。なお、今回は、内部仮想マシンモニタとして QEMU、外部仮想マシンモニタとして KVM を用いた。また、内部プロキシと外部プロキシはとも－ 66 －

情報メディア教育研究部門

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図 3: VTP プロトコルに Perl を用いて実装した。
さらに、スナップショットとロールバックの制御のためのコマンドとテスト対象となるプロトコルのパケットを多重化し、参照実装とテスト対象の実装の間でやり取りするために、VTP(Virtual Test
Protocol) と呼ばれる通信プロトコルを設計した。VTP は次の 3 種類のプロトコルから構成される。

Capsule プロトコル テスト対象となるプロトコルのパケットをカプセル化して送る。
Take Snapshot プロトコル 分散スナップショットを取るコマンドを送る。返り値として、スナップショッ
トの ID を取得することができる。
Rollback プロトコル スナップショットの ID を指定し、ロールバックによりその指定されたスナップ
ショットの状態に戻すコマンドを送る。
参照実装から送信された Take Snapshot プロトコルと Rollback プロトコルのパケットは、外部プロキ
シを経由して外部仮想マシンに転送される。一方、Capsule プロトコルでテスト対象プロトコルの通信をカプセル化したパケットが参照実装から送信されると、外部プロキシと内部プロキシを経由してテスト対象の実装に渡される (図 3)。
このメカニズムを用いた実験を、セキュアプロトコルとして重要な TLS (Transport Layer Security)
を対象に、四つのソフトウェア実装 (OpenSSL, CyaSSL, GnuTLS, PolarSSL) に対して行なった。なお、
この実証実験に用いたのは、それぞれの実装のハンドシェーク (SSL 証明書の検証部は除く) の処理を行なう部分である。このような選択を行なったのは、セキュアプロトコルとして重要でかつ脆弱性が問題となりやすい箇所が、ハンドシェークの部分に集中的に現れるためである。
実験的なテストの結果、CyaSSL と PolarSSL のバグを発見できた。

2.3

具体的成果

今年度は、以上のような成果について論文にまとめ、ACM の Symposium on Applied Computing で共同研究者が発表を行なった。

3

HPCI の整備

3.1

背景

革新的ハイパフォーマンス・コンピューティング・インフラ (HPCI) は、スーパーコンピュータ「京」、
当センターを含む 9 大学センターなどに設置されたスーパーコンピュータ群、大容量の共用ストレー
ジ、高速ネットワーク、可視化装置などを利用し、計算科学に基づく先端的研究開発を推進する国家事業である。
スーパーコンピュータなどの資源を提供する全国のセンター群は、HPCI が始まる前は、基本的に独立に設備の運用を行なっていた。そのため、申請や問い合わせの窓口、発行されるアカウント等がセンター毎に分かれており、また、複数センター間でデータの共有を行なう方法も整備されていなかっ－ 67 －

情報メディア教育研究部門

ワークフロー	

	
  	
  	
	
  	
  

	
  	

	
  	
   	
   	
  	
   	
  	
	
  	
  	
  	
  	
  	
	
  	
  	
 	
  	

	
  	
	
  	
   	
  	

採択課題	

	
  	

わせ
合
	
問い 回答

1	

3	

	

HPCIヘルプデスク	

1	問い合わせ	HPCI	  運用事務局	
  

切り分け	
 2	
回答

5	

3	

課題内	
情報共有	
情報提供	
4	
HPCI情報共有CMS	
CMS

	

HPCI	
  システム	
  
構成機関	
  

	
提供
情報
4	

図 4: HPCI ヘルプデスクシステムと HPCI 情報共有 CMS
た。その結果、複数センターを利用して先端的科学研究を行なう研究者にとって、利用申請、アカウ
ント管理、データ共有などの利便性に問題があった。

3.2

内容

今年度は、文部科学省委託業務「HPCI の運営」により、東京大学では共用ストレージ等の運用とヘ
ルプデスクシステムとコンテンツマネジメントシステム (CMS) の安定化のための作業を行なった。このうち、ヘルプデスクシステムと CMS の安定化を担当した。これらのシステムは、概ね次のような利用方法を想定したものである (図 4)。

1. HPCI の課題採択者等が、ワンストップの窓口であるヘルプデスクシステムを介して、問い合わ
せを等を行なう。
2. HPCI 利用者に対する窓口業務を担う HPCI 運用事務局のヘルプデスク担当者が、1 次切り分けを行い、問い合わせを適切な HPCI システム構成機関（計算資源を HPCI に提供する機関、当セン
ターを含む）に転送する。
3. HPCI システム構成機関が問題を解決すると、回答がヘルプデスクシステム経由で問い合わせ等を行なった HPCI 課題採択者に通知される。
4. 各 HPCI システム構成機関の担当者が、計算資源の運用や障害などに関する広報や利用者向けのドキュメントなどを作成し、情報共有 CMS に掲載する。全ての HPCI システム構成機関の広報やドキュメントが一カ所に集められ、HPCI 課題採択者等の閲覧に供される。このとき、特定の計算資源の利用者にのみアクセスを限定する等の制御が可能である。
5. HPCI の採択課題を単位とした閉じた情報共有の空間を作り、課題採択者間で Wiki や Blog のインタフェースによる情報共有を行なう。

－ 68 －

情報メディア教育研究部門

今年度は、以下のような作業を行なった。

• メールを用いたヘルプデスクシステム利用時の利便性と安定性の向上• ログ取得の改善• パフォーマンスの改善• セキュリティの改善• ヘルプデスクシステムのワークフローの見直し• 非居住者の登録等の例外処理の実現• 課題終了時におけるコンテンツのエキスポート処理の支援

3.3

具体的成果

ヘルプデスクシステムについては、HPCI 利用者からの年間約 1,900 件の問い合わせの処理や記録のために利用された。情報共有 CMS については、HPCI に採択された全課題のスペース等が作成され、活用されている。

4

成果要覧

査読付論文
[査読付 1] Izuru Kume, Masahide Nakamura, Etsuya Shibayama: A Feature Model of Framework Applications, Proceedings of IEEE/ACIS International Conference on Software, Engineering, Artificial
Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing, pp. 511-516, 2013.
[査読付 2] Kuniyasu Suzaki, Toshiki Yagi, Akira Tanaka, Yutaka Oiwa, Etsuya Shibayama: Rollback Mechanism of Nested Virtual Machines for Protocol Fuzz Testing, Proceedings of ACM Symposium
on Applied Computing, 2014.
[査読付 3] Izuru Kume, Naoya Nitta, Masahide Nakamura, Etsuya Shibayama: A Dynamic Analysis Technique to Extract Symptoms That Suggest Side Effects in Framework Applications, Proceedingsof ACM Symposium on Applied Computing, Poster, 2014

その他の発表論文[発表 1] 柴山悦哉, 次の 30 年に向けて, コンピュータソフトウェア, 岩波書店, Vol. 30, No. 2, p. 1, 2013 年.
[発表 2] 久米出, 新田直也, 中村匡秀, 柴山悦哉: フレームワークアプリケーションに於ける副作用の兆候を抽出する動的解析手法, 情報処理学会研究会報告, 2013-SE-182(4), pp. 1-8, 2013 年.
[発表 3] 久米出, 中村匡秀, 新田直也, 柴山悦哉: フレームワーク誤用による副作用の可視化手法, 情報処理学会 ソフトウェア工学研究会ウィンターワークショップ, 2014 年.
[発表 4] 久米出, 新田直也, 中村匡秀, 柴山悦哉: フレームワーク・アプリケーションに於ける予期せぬ副作用の効率的なデバッグに向けて, 信学技報, Vol. 113, No. 489, SS2013-80, pp. 49-54, 2014 年.

－ 69 －

情報メディア教育研究部門

ゲームプログラミングに関する研究
田中哲朗

概要

1

ゲームプログラミング研究の一環として、2003 年から他研究室と共同でオープンソース将棋プログラ
ムの開発を行っていて、2010 年度から大規模クラスタ環境用の並列探索に関する研究に取り組んでいる。今年度は、研究の集大成として、思考時間が長時間の時に計算機リソースを有効に活用できる並
列探索の枠組みを実装し、第 2 回将棋電王戦において将棋のトッププロと対戦して、勝利することができた。[特記 2]。
強くなったコンピュータ将棋の次のテーマとしては、人間の作成した定跡に頼らず自動的に序盤データベースを作成するということがある。これに関しても序盤データベースの評価法に関する提案をおこなった [発表 1]。

2

将棋プログラムの大規模並列実行

2.1

背景

1997 年に、チェスプログラムが初めて人間の世界チャンピオンを破ったが、将棋も同様のレベルに達しつつあり、コンピュータ将棋に関する研究は一番面白い時期を迎えようとしている。
コンピュータ将棋研究の全体的なレベルアップを狙って、公開を前提で将棋プログラムの開発を 2003
年からおこなっている1 。将棋プログラム名は GPS 将棋で、開発メンバーは田中研究室の卒業生の他に、総合文化研究科の教員、ポスドク、会社員などが加わっている。2013 年度はクラスタ並列化を主なテーマに研究をおこなった。
2.1.1

クラスタ上でのゲーム木探索

主記憶を共有するマルチコアマシン上でスレッドを複数用いて、ゲーム木探索を効率的におこなう手法としては PVS(Principal Variation Splitting) およびその改良の様々な手法が考案され、コンピュー
タ将棋の分野でも広く使われるようになっている。
一方、主記憶を共有しないクラスタ環境のゲーム木探索への適用は遅れている。これは、マルチス
レッドによる並列化と比較して、以下のような不利な点があるためと考えられる。

• 通信遅延プロセッサと主記憶上との通信と比較して、別プロセッサ間の通信はスループットが数桁小さい
が、通信遅延の方は更に差が大きい。そのため、全体の性能を落とさないためには、細かい通信ではなく、まとまった単位での通信をおこなう必要がある。
• トランスポジションテーブル共有の困難
合流がある木探索の場合は、トランスポジションテーブルを共有しないと同じノードを重複して
1

http://gps.tanaka.ecc.u-tokyo.ac.jp/gpsshogi－ 70 －

情報メディア教育研究部門

探索する可能性がある。トランスポジションテーブルの参照、更新は高頻度で発生するので通信のみで実現するとオーバーヘッドが大きい。

• 負荷分散の困難
通信遅延が大きいため、実行すべきタスクを持たないプロセッサがあり、別のプロセッサに実行可能なタスクが余っていても、タスクの割り当ては瞬時にはおこなわれない。
• 不要な探索の即時中断の困難
枝刈りの結果、あるノード以下の木を探索することが不要になることもあるが、探索の中断と別のタスクへの割当てが瞬時に行われない。
研究レベルでは、これらの弱点を克服するための有望なアルゴリズムがいくつか発表されているが、多くのプログラムが開発されているコンピュータチェスの世界でもクラスタ並列化は一般的にはなっていない。
将棋における大規模クラスタ並列化には、GPS 将棋が 2010 年度から取り組んでいるが、今年度は研究を更に進展させて、思考時間が長時間の時に計算機リソースを有効に活用できる並列探索の枠組
みに取り組んだ。

2.2

内容

2.2.1

GPS 将棋のクラスタ並列化

一般には台数に比例するスピードアップを並列化の目標とすることが多いが、GPS 将棋では、台数の平方根に比例するスピードアップしか実現できない並列化モデルを用いている。
実装を容易にするために図 1 のようなマスター・ワーカーモデルを用いると共に、必要なプロセス数を抑えるための工夫をおこなっている。以下に概要を述べる。

• 一手ごとの探索時間は局面の進行度と持ち時間、経過時間、手数などから決定する。持ち時間が4 時間で、1 分未満切り捨ての第 2 回電王戦では残り時間が十分ある時は、1 手 3 分 55 秒程度の時間を使う。実際には相手の持ち時間も、相手の手番の局面での探索を行う。
• 新規の局面を探索する時は、短い時間 (制限時間 1 秒) で、PV 候補のいくつかの手について、複数のワー カーを使って並列に探索 (presearch) し、その時の rank(順序) に応じて、子供 ノードにリソース (ワーカー群) の数を調整して割り当てる。これを再帰的におこなう。
• 1 局に渡って対局する時は、1 手指された (自分でも相手でも) 時点で探索木のすべてが無効になるわけではない。有力な手であった場合は、もともと複数のワーカーで探索していたので、それらのワーカーによる探索はそのまま継続させる。その上で、1 手指された結果、到達不能になった局面の探索に割り当てられていたワーカー群を用いて、探索木の拡張をおこなう。これは、コンピュータチェスの世界で optimistic pondering, tree pipeline として提案されている手法である。
• 木の浅いところの「残りの手」が有力そうだと分かった時は、他のノードを探索中だった複数のワーカーを再割り当てして、深く読ませる。
第 2 回電王戦では以下の構成で参加した。

• マスター Xeon X5365(3GHz) x 2, 8core, マスタープログラム (C++) のみを動かす。
• ワーカー– Xeon E5-4650 x 4 (32 core) 2 台– Xeon X5690 x 2 (12 core) 1 台－ 71 －

情報メディア教育研究部門

MasterUSI

USI

Worker̲0

Worker̲1

Worker̲2

Worker̲N

図 1: マスターワーカーモデルによる実現– Xeon X5680 x 2 (12 core) 1 台– Xeon X5570 x 2 (8 core) 1 台– Xeon W3680 (6 core) 1 台– Xeon X5470 x 2 (8 core) 1 台– Phenom II X6 1090T (6 core) 2 台– Opteron 2376 x 2 (8 core) 3 台– Core i5(2.5GHz), 4 core 666 台

2.3

具体的成果

前節で示す構成でクラスタ並列版で動かした GPS 将棋は 2013 年 3 月から 4 月にかけておこなわれたコンピュータ将棋と将棋のプロ棋士との団体戦、第 2 回将棋電王戦において、大将として 2013 年 4 月
20 日に三浦八段と戦い 102 手で勝利を収めた。将棋自体も、トッププロの一人である三浦八段の得意とする戦型で、GPS 将棋が新手を出してそのまま押し切るという内容だった。
タイトル保持者との対戦は行われていないし、また、1 局の勝敗 (団体戦という枠では 5 局で 3 勝 1
敗 1 分) では統計的に「プロを超えた」、「プロに追いついた」などという主張するには対局数が不足しているが、「コンピュータ将棋がプロ棋士に勝っても不思議はない」、「何年後には確実に人間のトップを超えている」と多くの人に思わせたという意味で、意義のある勝利だった。
将棋電王戦は学術的なイベントではなく2 、商業的なイベントであり、出演料が出るような関連イベ
ントには協力しなかったが3 、多くの取材を受けた。
チェスの世界では、1997 年にコンピュータチェス「ディープ・ブルー」が当時の世界チャンピオン
を破ったが、対局後に「ディープ・ブルーの指し手の決定には、コンピュータの思考結果だけではな
く、人間の手が加わっていたのではないか」というクレームがあった。本対局においては、そのようなことがないように、対局中から、図 24 のような探索木を公開した。
電王戦の 2 週間後に、第 23 回世界コンピュータ将棋選手権に参加した。この大会は昨年度優勝したが、今年度は、持ち時間が短いことにより表面化した並列探索の不具合などの問題が出て、表 1, 2のように 3 位に終わった。

成果要覧

3

査読付論文
[査読付 1] Yoshiaki Yamaguchi, Tetsuro Tanaka, Kazunori Yamaguchi: Cylinder-Infinite-Connect-Four except for Widths 2, 6, and 11 is Solved: Draw Proceedings of Computer Games 2013, Yokohama,
第 2 回電王戦に関しては、ルールの制定にコンピュータ将棋協会という大学関係者が主体の団体を関与させるなど一定の考慮はあった。
3
GPS 将棋自体はオープンソースで公開しているソフトウェアであり、ラインセンスに従って無保証で勝手に使うのは禁止していない。そのため、電王戦関連イベントでもこの条件で利用されただ。
4
将棋電王戦 2(先手: 三浦八段, 後手: GPS 将棋) 探索木表示 ( http://www.tanaka.ecc.u-tokyo.ac.jp/ktanaka/denou2/ )2－ 72 －

情報メディア教育研究部門

図 2: 将棋電王戦 2 の探索木表示

Aug. 2013.

その他の発表論文[発表 1] 増子直樹, 田中哲朗: 定跡データベースの評価法の提案, 情報処理学会ゲーム情報学研究会,
Vol.2013-GI-030, No.3, pp. 1-8, 石川, 2013 年 6 月.

特記事項
[特記 1] GPS 将棋: 第 23 回世界コンピュータ将棋選手権 3 位, コンピュータ将棋協会, 2013 年 5 月.
[特記 2] 金子知適, 田中哲朗 : 現役プロ棋士に勝ち越したコンピュータ将棋 〜第 2 回電王戦，第 23 回
世界コンピュータ将棋選手権速報〜：2. 多数の計算機を活用したゲーム木探索技術の進歩 三浦弘行八段と GPS 将棋との対局を振り返って-, 情報処理学会誌, Vol. 54, No. 9, pp. 914-922,
2013 年 9 月.

報道関連
[報道 1] 日本テレビ 2013 年 4 月 19 日 16:50-17:53「news every」.

－ 73 －

情報メディア教育研究部門

表 1: 世界コンピュータ将棋選手権 2 次予選での GPS 将棋の対戦

対戦相手

GPS の手番
勝敗

1 回戦
ひまわり
後手
勝

2 回戦
Sunfish
後手
勝

3 回戦
YSS
先手
勝

4 回戦
ponanza
後手
負5 回戦
NineDayFever
先手
勝

6 回戦
激指
先手
勝

7 回戦
習甦
先手
勝

8 回戦
Bonanza
後手
勝

9 回戦
ツツカナ
後手
負

表 2: 世界コンピュータ将棋選手権決勝での GPS 将棋の対戦
対戦相手

GPS の手番
勝敗

1 回戦
習甦
先手
勝

2 回戦
ツツカナ
先手
勝

3 回戦
YSS
後手
勝

4 回戦
NineDayFever
後手
勝

5 回戦
激指
後手
負

6 回戦
ponanza
先手勝

7 回戦
Bonanza
後手
負[報道 2] NHK 2013 年 4 月 20 日 19:00-19:30 「ニュース 7」.
[報道 3] 朝日新聞 2013 年 4 月 21 日朝刊 38 面: A 級棋士も敗退.
[報道 4] 日経新聞 2013 年 4 月 21 日朝刊 30 面: 将棋ソフト、プロ軍団破る.
[報道 5] 産経新聞 2013 年 4 月 21 日朝刊 26 面: トップ棋士電脳に完敗.
[報道 6] 産経新聞 2013 年 4 月 21 日朝刊 28 面: トップ棋士敗れる.
[報道 7] 朝日新聞 2013 年 4 月 22 日朝刊 1 面: 天声人語.
[報道 8] 読売新聞 2013 年 4 月 22 日朝刊 11 面: 人間 vs ソフト 次の段階へ.
[報道 9] 朝日新聞 2013 年 4 月 23 日夕刊 4 面: 電王戦、将棋界を刺激.
[報道 10] 朝日新聞 2013 年 4 月 24 日朝刊 35 面: 将棋電王戦、二つの発見.
[報道 11] NHK 2013 年 4 月 24 日 14:05-14:55 「情報まるごと」.
[報道 12] 産経新聞 2013 年 4 月 26 日朝刊 6 面: 将棋電王戦: “観戦” 活況、230 万人が興奮共有.
[報道 13] 産経新聞 2013 年 4 月 27 日朝刊 6 面: 電脳はプロ棋士を超えたのか.
[報道 14] FRIDAY2013 年 5 月 10-17 日号: 東大ソフト開発者は「人間と将棋を指したことがない」.
[報道 15] NHK 教育「サイエンス ZERO」7 月 14 日 23:30-24:00: 世界最強!? 人間を超えた人工知能.
[報道 16] 朝日中学生ウィークリー 2014 年 2 月 9 日 19 面: 囲碁 (下) 盤面の勝負で柔道上達/大学でも活用.

－ 74 －

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準パススルー型仮想マシンモニタ「BitVisor」の研究
品川 高廣

1

概要

本研究は、仮想マシンモニタやハイパーバイザと呼ばれるシステムソフトウェアに関するものである。
仮想マシンモニタとは、オペレーティングシステム（OS）の下で動作してハードウェアを仮想化する
ソフトウェアであり、既存の OS に依存することなく新たな機能の追加を安全かつ容易に実現できるといった利点がある。そのため、近年様々な応用に向けた研究が盛んにおこなわれている。
本研究で対象としているのは、我々が考案した「準パススルー型」という新しいアーキテクチャの仮想マシンモニタである。準パススルー型とは、物理的なハードウェアを敢えて仮想化せずに可能な
限り OS に対して直接そのまま見せる、すなわち OS からハードウェアへのアクセスをなるべく通過（パススルー）させつつ、必要最小限のアクセスだけを捕捉・変換する方式である。準パススルー型
アーキテクチャは、(1) OS よりも高いセキュリティを実現できる、(2) OS の機能に依存せずに新たな機能を追加できるといった仮想マシンモニタの利点を保ちつつも、VMWare や Xen のような従来型
アーキテクチャの仮想マシンモニタと比べて、(1) 仮想化のオーバーヘッドを大幅に削減できる、(2)
ゲスト OS がハードウェアの機能を最大限活用できる、といった利点がある。
今年度は、準パススルー型アーキテクチャを実装した仮想マシンモニタ「BitVisor」をベースとして、主に以下のテーマに関して研究をおこなった。

• 仮想マシンモニタによるシステムイメージの完全性保護 [査読付 1]

OS のシステムイメージの完全性保護とを目的として、ファイルシステムを事前に解釈して作成したセキュリティポリシーに基づき、軽量な仮想マシンモニタを用いてシステムファイルを書き込
み禁止とすることで、OS が乗っ取られても再起動により元に戻るシステムの研究をおこなった。

• 仮想マシンモニタによるボランティアコンピューティング基盤の実現 [発表 4, 発表 10]

企業等の科学技術計算を一般ユーザの PC 上で行うボランティアコンピューティングにおいて、情報漏洩や情報破壊、計算結果の改ざんなど、一般ユーザ側と企業側の双方のセキュリティ問題
を同時に解決しつつ、オーバーヘッドも低く抑えられる計算基盤を実現した。

• 仮想マシンモニタによる物理デバイスドライバ検証環境の実現 [発表 11]

物理デバイスのデバイスドライバのデバッグや検証を目的として、仮想マシンモニタにより物理
デバイスの状態を微妙に変化させることによって通常は起こりにくい状況を作り出し、デバイス
ドライバが適切に対応できるかどうか検証できる環境を実現した。

• 仮想マシンモニタによる 2 要素認証方式の実現 [発表 7, 発表 13]

Web サービスへの不正なログインを防止することを目的として、携帯端末等を用いた 2 要素認証の代わりに仮想マシンモニタを用いて単一のデバイスでありながらも、安全にログイン出来るよ
うにするために認証機構について研究をおこなった。

－ 75 －

情報メディア教育研究部門• 仮想マシンモニタによるクラウドコンピューティング基盤の実現 [発表 1, 発表 5, 発表 6, 発表 9,
発表 12]
高信頼のクラウドコンピューティング環境の実現に向けて、動的仮想化レベル変動技術、ベアメ
タル・マイグレーション技術、ゼロ・オーバーヘッド仮想化技術などにより、高性能、高セキュ
リティ、高信頼性、導入容易性などを併せ持った仮想マシンモニタを研究開発した。

• 仮想マシンモニタによるスーパーコンピュータ向け仮想計算環境の実現 [発表 3]

多数のノードから構成されるスーパーコンピュータ環境において、OS のオーバヘッドを最小化するために OS のカスタマイズを可能にしつつ、必要な安全性や管理を仮想マシンモニタを用いて極めて低いオーバーヘッドで実現する仕組みについて研究をおこなった。

これらの研究は、主に以下の事業による支援により実施された。

• 総務省 先進的通信アプリケーション開発推進事業「広域分散ベアメタル・クラウド環境のためのハイパーバイザの開発」 （開発代表者）（平成 25 年 11 月〜平成 26 年 3 月）
• JST 研究成果最適展開支援プログラム (A-STEP) 産学共同促進ステージ（ハイリスク挑戦タイプ）（研究責任者）（平成 26 年 1 月〜平成 28 年 12 月）• 科学研究費補助金基盤研究 (C)（研究代表者）（平成 24 年度〜平成 26 年度）• 学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点（JHPCN）（平成 25 年度）
研究成果は、情報処理学会論文誌に 1 件論文が掲載されたほか、国際会議でのポスター発表を 2 件、国内会議での発表を 3 件、国内会議でのポスター発表を 8 件おこなった。12 月には、第 25 回コンピュー
タシステム・シンポジウムの併設イベントとして、BitVisor Summit 2 を企画立案・開催した。本サミッ
トは 2 件の招待講演と 6 件の一般発表で構成し、40 名前後の参加者があった。
さらに、本年度はセキュア OS に関する研究もおこなった [発表 8]。本研究では、セキュア OS におけるポリシー記述の難しさに対応するために、ユーザが直感的に扱えるように適切な抽象度でのポリシー設定を可能にしつつ、OS カーネルにおいて動的に情報を追跡することにより、抽象度の高いポ
リシーを適切なアクセス制御に変換して実施する仕組みを研究した。
以下、2 章では、仮想マシンモニタによるシステムイメージの完全性保護について、3 章では、仮想マシンモニタによるボランティアコンピューティング基盤の実現について、4 章では、仮想マシンモ
ニタによる物理デバイスドライバ検証環境の実現について、5 章では、仮想マシンモニタによる 2 要
素認証方式の実現について、概要を述べる。

2

仮想マシンモニタによるシステムイメージの完全性保護

2.1

背景

近年、OS のカーネル権限を不正に取得する攻撃が増加している。攻撃者は、カーネルルートキットと呼ばれるソフトウェアを使うことで OS のカーネル権限を取得し、セキュリティソフトウェアを無効にするなどして、カーネル権限での不正アクセスを継続的におこなうことが出来る。
攻撃者は、OS が再起動されても不正アクセスを継続するためには、カーネルルートキットをハード
ディスク等にインストールして永続化する必要がある。永続化が、システムの基幹部分のファイルであるシステムイメージを改ざんすることでおこなわれた場合、ファイルが隠蔽されたりセキュリティ
ソフトが無効にされたりするため、その検出や除去は非常に困難になる。
カーネル権限を取得する攻撃を防止する手法としては、仮想マシンモニタを用いて OS の外部から監視する手法が研究されている。しかし、OS のファイルシステムのレベルで完全性保護をおこなう－ 76 －

情報メディア教育研究部門

ためには、仮想マシンモニタからファイルシステムを解釈する必要があり、セマンティックギャップと呼ばれる問題を解決する必要がある。

2.2

内容

本研究では、軽量な仮想マシンモニタを用いて、システムイメージの完全性を保護する手法を提案している。ファイルシステムの仕様に基づいて、事前にファイルのデータとメタデータのストレージデ
バイス内での位置を正確に把握し、書き込み禁止箇所をバイト単位で指定したセキュリティポリシー
を作成する。このセキュリティポリシーに基づいて、仮想マシンモニタによりストレージへのアクセスを捕捉してシステムイメージへの書き込みを確実に防止する。仮想マシンモニタの TCB(Trusted
Computing Base) のサイズを小さく抑えて安全性を向上させるために、仮想マシンモニタはディスクに対して能動的にはアクセスせず、受動的に書き込みを検査するだけでシステムイメージの完全性を保護できる手法を実現した。

2.3

具体的成果

提案手法に基づいて、仮想マシンモニタとして BitVisor を使用して、OS から透過的にバイト粒度でのストレージ保護を実現するシステムを実装した。また、実際に FAT32 上で動作する WindowsXP を対象として、セキュリティポリシーの作成をおこない、実際にシステムイメージの完全性が保護されていることを確認した。
研究成果は、情報処理学会論文誌に論文として掲載された [査読付 1]。

3

仮想マシンモニタによるボランティアコンピューティング基盤の実現

3.1

背景

ボランティアコンピューティングとは、一般の PC ユーザーがボランティアとして計算資源の余剰分を提供し、企業や研究機関（組織）がその計算資源を用いて計算処理をおこなう仕組みである。組織
側は高価なコンピュータを持たずに大規模計算をおこなえるという利点がある。
ボランティアコンピューティングでは、組織側及びボランティア側のそれぞれに問題が存在する。
まず組織側にとっては、悪意のあるボランティアが組織側の計算結果などを漏洩・改竄してしまう恐れがある。例えば、重要な計算結果が外部に流出する危険性があるほか、そもそも計算結果が正しいことを保障することが困難である。
ボランティア側にとっては、組織側の計算コードがボランティアの PC 環境を壊してしまう恐れがある。ボランティアコンピューティングでは基本的には組織は信頼できることを想定しているが、組織側の計算コードのバグによってマシン環境が壊されてしまう可能性は否定できない。

3.2

内容

本研究では、信頼できる仮想マシンモニタにより、ボランティアコンピューティングにおける組織側
及びボランティア側の双方のセキュリティを実現する手法を提案している。まず、組織が用意した計算結果などの漏洩・改竄を防止するために、計算処理をボランティアの PC 上で動作する仮想マシン
モニタの内部でおこなう。仮想マシンモニタは OS よりも高い特権で動作しており、ボランティアのOS 側から VMM 内の計算コードやデータにアクセスすることを防止できる。組織側は、仮想マシン
モニタと暗号通信をおこなうほか、仮想マシンモニタ自身が改竄されていないことを検証する。
また、ボランティア側の PC 環境が壊されてしまうことを防止するために、組織側の計算コードは、仮想マシンモニタ内部の保護ドメインでアクセス権が制限して実行する。保護ドメイン内では、あらかじめ割り当てられた資源へのアクセスのみが可能であり、ボランティアのマシン環境を保護する事が出来る。

－ 77 －

情報メディア教育研究部門

また、準パススルー型アーキテクチャを活用して、ゲスト OS からハードウェアへのアクセスの大部分をパススルーとしつつ、計算コードに最低限必要な CPU・メモリなどの計算資源の確保と、計算
コードの実行環境に対する保護のみを仮想マシンモニタで実現することにより、オーバーヘッドを削減するほか、既存のインストール済みの環境に対する導入を容易にする。

3.3

具体的成果

提案手法に基づいてボランティアコンピューティング基盤のプロトタイプの設計と実装をおこなった。
また、本年度は組織側の計算コードのために専用 CPU コアを割り当てる方式を実装した。CPU のホッ
トプラグ機能を利用して、ゲスト OS から CPU コアを一つ hot remove して、組織側の計算のために使用する。専用コアを割り当てることにより、スケジューリングなどシステムの実装が簡便になるほか、ボランティア側と組織側で相互に性能が影響しあうことももなくなるという利点がある。
実装したプロトタイプを用いて予備的な実験をおこなった。モンテカルロ法により円周率計算をおこなうプログラムを実装し、仮想マシンモニタに制御が戻って来るたびに一定回数の計算をおこなうようにした。実験の結果、通常のシステム上で計算した場合には 23.79 秒かかったのに対し、提案システム上では 16.88 秒しかかからなかった。これは、CPU コアを専用に割り当てることで割り込みなどの影響が発生せずに、計算コードのみを全力で実行するようになったためと考えられる。
研究成果は、国際会議 APSys (4th Asia-Pacific Workshop on Systems) や国内会議 DSW 2013（第 11回ディペンダブルシステムワークショップ）でポスター発表をおこなった [発表 4, 発表 10]。

4

仮想マシンモニタによる物理デバイスドライバ検証環境の実現

4.1

背景

Windows や Linux のなど多くの OS では、デバイスドライバがシステムクラッシュの原因の多くを占める。例えば、Linux カーネルではデバイスドライバのコードが約 70%を占め、その不具合の密度はデバイスドライバ以外のコードに比べて、3〜7 倍であることが知られている。そのため、OS の安定性を維持するためには、デバイスドライバの検証が重要である。
しかし、特定のまれな条件やタイミングでのみ起こるような不具合は、再現することが難しい。例
えば、デバイスがハードウェアエラーを起こした時のエラー処理などは、実際に試すためには意図的にハードウェアエラーを引き起こす必要があるが、これは一般には用意には実現できない。そのため、このような場合のエラー処理は十分に検証をおこなえない可能性がある。

4.2

内容

本研究では、仮想マシンモニタを用いて、OS やハードウェア、デバイスドライバのソースコードに依存せずに、一般的なハードウェア上で実デバイスドライバの検証を行う手法を提案している。
まず、デバイスとデバイスドライバの状態を把握するために、対象となるデバイスドライバが動作する OS を、準パススルー型仮想マシンモニタ上で動作させる。これにより、ゲスト OS のデバイス
ドライバに物理デバイスを直接見せて制御させつつ、デバイスドライバから物理デバイスへの I/O を監視する。
また、検証対象となるデバイスの状態遷移を監視するために、仮想マシンモニタ内でデバイスの仕様に基づいて状態遷移を監視するオートマトンを動作させる。特定のまれな条件やタイミングで不具合が発生しないことを検証するために、仮想マシンモニタ で指定したタイミングで I/O やレジスタの値を強制的に変更する。これにより、仕様では規定されているものの通常はめったに発生しない状態
遷移を意図的に引き起こし、デバイスドライバが正しく動作することを検証する。

－ 78 －

情報メディア教育研究部門

4.3

具体的成果

Linux の既知のデバイスドライバのバグとして、ATA デバイスドライバの不具合を用いて、実際にバグが再現するかどうかの実験をおこなった。
このバグは、デバイスがビジー状態であるかどうかを判定するコードに関係するものである。具体的には、特定のコントローラの busy 状態を表す値が、他の種類のコントローラーにおいても busy 状
態として処理されているために、デバイスのリセット時に ATA デバイスが初期化出来なくなるというものである。
このバグが再現するように準パススルー型仮想マシンモニタである BitVisor をベースとして、デバイスの状態遷移を変更するシステムを実装して実験をおこなった。その結果、バグのあるカーネルではバグが再現することが確認された。また、他のバグがないバージョンや Windows や FreeBSD など
他の OS でも試してみたところ、同様のバグは存在していないことがわかった。
研究成果は、国内会議 DSW 2013（第 11 回ディペンダブルシステムワークショップ）でポスター発表をおこなった [発表 11]。

5

仮想マシンモニタによる 2 要素認証方式の実現

5.1

背景

近年、ログイン時に携帯端末を用いた２要素認証を提供する Web サービスが増えている。2 要素認証とは、1 回の認証に 2 つの要素を用いておこなう方式であり、例えば Google ではログイン時のユーザ
名とパスワードに加えて、予め登録した携帯端末によって生成されるワンタイムパスワードを入力する方式を提供している。

2 要素認証を用いることにより、仮にユーザ名とパスワードが流出したとしても、もう 1 つの要素となる携帯端末を持っていない限りログインすることが出来なくなるため、不正アクセスの防止として有効な手法である。
しかし、2 要素認証では複数のデバイスを常時用意する必要がある他、紛失や故障などによりデバイスが利用できなくなった場合にログイン出来なくなるなどの問題がある。

5.2

内容

本研究では、2 要素認証を実現する方式として、携帯端末の代わりに仮想マシンモニタを用いる手法を提案している。仮想マシンモニタによりワンタイムパスワードの生成やパスワードの生成に必要な鍵の保護などをおこなうことにより、デバイスが 1 台であっても安全に 2 要素認証を実現することが可能である。

5.3

具体的成果

実際に Google で用いられている TOTP(Time-based One-Time Password) アルゴリズムを仮想マシンモ
ニタ BitVisor の内部で実行できるようにした。アルゴリズムは変更可能にするために、認証用サーバから実行可能ログラムを入手するようにした。また、ワンタイムパスワードを画面の一部に強制的に表示できるようにした。
これらの実装により、実際に Google において 2 要素認証を用いたログインを安全に行えることを確認した。
研究成果は、国内会議 ComSys 2013（第 25 回コンピュータシステムシンポジウム）及び DSW 2013（第 11 回ディペンダブルシステムワークショップ）でポスター発表をおこなった [発表 7, 発表 13]。

－ 79 －

情報メディア教育研究部門

6

成果要覧

査読付論文
[査読付 1] 忠鉢 洋輔, 表 祐志, 品川 高廣, 加藤 和彦 ．軽量ハイパバイザによるシステムイメージの完全性保護．情報処理学会論文誌，第 54 巻，第 12 号，2402-2412 頁，2013 年 12 月．

その他の発表論文[発表 1] 深井 貴明, 表 祐志, 品川 高廣, 加藤 和彦．物理マシン間のライブマイグレーション手法の提案．第 127 回システムソフトウェアとオペレーティング・システム研究会．情報処理学会研究報告，第 2012-OS-127 巻，情報処理学会，2013 年 12 月．
[発表 2] 品川 高廣, 榮樂 英樹, 松原 克弥．iMac での Windows のスケジュール起動．大学 ICT 推進協
議会 2013 年度年次大会，千葉，2013 年 12 月．
[発表 3] 品川 高廣．次世代スーパーコンピュータ向けの軽量な仮想計算機環境の実現に向けた研究開発．学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点第 5 回シンポジウム，東京，2013 年 7 月．
[発表 4] Daichi Serikawa, Yushi Omote, Takahiro Shinagawa, Kazuhiko Kato. Towards Secure and Efficient
Volunteer Computing. 4th Asia-Pacific Workshop on Systems (APSYS 2013), Singapore, Jul. 2013.
[発表 5] Yushi Omote, Takahiro Shinagawa, Kazuhiko Kato. Towards agile and elastic bare-metal clouds.
The 24th ACM Symposium on Operating Systems Principles (SOSP ’13), Pennsylvania, Nov. 2013.
[発表 6] 深井 貴明, 表 祐志, 品川 高廣, 加藤 和彦．物理マシン間のライブマイグレーション手法の提案．第 25 回コンピュータシステムシンポジウム，豊洲，2013 年 12 月．
[発表 7] 石井 智也, 忠鉢 洋輔, 表 祐志, 品川 高廣, 加藤 和彦．VMM を用いた 2 段階認証の支援．第 25
回コンピュータシステムシンポジウム，豊洲，2013 年 12 月．
[発表 8] 忠鉢 洋輔, 品川 高廣, 加藤 和彦．Preventing Accidental Data Disclosure in Commodity Operating
Systems．第 11 回 ディペンダブルシステムワークショップ (DSW 2013)，熱海，2013 年 12 月．
[発表 9] Yushi Omote, Takahiro Shinagawa, Kazuhiko Kato. Towards agile and elastic bare-metal clouds.
第 11 回 ディペンダブルシステムワークショップ (DSW 2013), 熱海, Dec. 2013.
[発表 10] 芹川 大地, 表 祐志, 品川 高廣, 加藤 和彦．VMM による軽量な Trusted Computing 環境に関する研究．第 11 回 ディペンダブルシステムワークショップ (DSW 2013)，熱海，2013 年 12 月．
[発表 11] 島田 恭平, 表 祐志, 品川 高廣, 加藤 和彦．VMM によるデバイスドライバのテスト手法に関する研究．第 11 回 ディペンダブルシステムワークショップ (DSW 2013)，熱海，2013 年 12 月．
[発表 12] 深井 貴明, 表 祐志, 品川 高廣, 加藤 和彦．物理マシン間のライブマイグレーション手法の提案．第 11 回 ディペンダブルシステムワークショップ (DSW 2013)，熱海，2013 年 12 月．
[発表 13] 石井 智也, 忠鉢 洋輔, 表 祐志, 品川 高廣, 加藤 和彦．VMM を用いた 2 段階認証の支援．第11 回 ディペンダブルシステムワークショップ (DSW 2013)，熱海，2013 年 12 月．

特記事項[特記 1] BitVisor Summit 2 開催（第 25 回コンピュータシステム・シンポジウム 併設イベント），2013
年 12 月，http://www.bitvisor.org/summit2/－ 80 －

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計算機科学関連カリキュラムの分析及び初学者によるプログラムトレーシングにおける誤答の分析
関谷 貴之

1

概要

講義のシラバスを用いてカリキュラムを分析する研究、及びプログラムをトレースする能力とプログ
ラミング能力との関係に関する研究を行っている。
なお業務面では、学習管理システムの更新に当たっての仕様検討や既存システムに関する情報収集を実施した。更新後のシステムは、2014 年 3 月より ITC-LMS として運用される。

2

計算機科学関連カリキュラムの分析

2.1

背景

情報科学の理論から計算機等のハードウェア、更には各種アプリケーションの応用分野など、大学では「情報系」の学部や学科は多い。しかし、学部や学科の名称は様々で、実際に当該学科で扱われる
カリキュラムの内容は多岐にわたるため、ある学科がどのような教育や研究を行っているのかを知るのは容易でない。
そこで、大学等のカリキュラムを把握しやすくするために、講義内容を説明するシラバスの相互関係に従って配置したマップを生成する方法を研究している。マップを可視化することにしたのは、カリキュラムに知識のある人が読み取る事で、その人の知識を活用し、機械的には抽出が困難な情報も読み取れることを期待してる。
マップ生成のための手法としては、確率的な文書モデルである Latent Dirichlet Allocation (LDA)と次元圧縮手法である Isomap を用いている。LDA を用いることで、カリキュラム標準に定義された領域をトピックとして抽出し、抽出したトピックを用いて、学会等が作成したカリキュラム標準の領域に基づくトピック空間の中に、一般のカリキュラムのシラバスを配置することができる。また、
Isomap を用いることで、空間中の局所的な関係をできるだけ保存したままで、全体を平面上に射影することができる。

2.2

内容2013 年度は、情報系の分野の教育や研究を行っている学科をなるべく広く対象として、学科によるカ
リキュラムの違いを分析した。まず、国内大学の学科について、その名称から情報系の内容を扱っていると推測される 5 つの学科を選び、当該学科のカリキュラムを示すシラバスを Web サイト等から取得した。次に取得したシラバスに用いて、カリキュラムマップを作成した。マップの作成に当っては、情報処理学会によるカリキュラム標準のうち、コンピュータ科学領域の J07-CS と情報システム領域の J07-IS の 2 種類を用いた。その結果、工学の分野で「コンピュータを利用する力を重視する」学
科や、理学の分野で「計算機・情報そのものを研究対象とする」学科などの特徴がカリキュラムマッ
プに反映されることが分かった。これによって、マップから学科のカリキュラムの特徴を知ることができる。

－ 81 －

情報メディア教育研究部門

2.2.1

手法

次に述べる方法で分析対象となる学科のシラバスを取得した。

1. 最初に国内大学の学科名の一覧として、688 大学 4,513 学科の名称を取得した。
2. 1. で取得した学科について、大学名・学部名・学科名のいずれかに、単語として「情報」「コンピュータ」「ソフトウェア」を含む学科を「情報系」の学科とみなす。前述の学科のうち 412 学科
が「情報系」学科であった。
3. 2. の情報系学科から、ランダムに学科を選択して学科単位でのシラバスの取得を試みる。シラバスの取得に当っては、各学科の Web サイトを手動で確認し、サイト内にある当該学科のシラバスを説明する Web ページや、全学的なシラバスデータベース等で公開されている資料を、wgetなどのツールを使って一括ダウンロードする。2. の情報系学科から、9 個の学科を選択後、シラバスが公開されており、かつツール等を用いて比較的容易にシラバスを取得できたのは 5 つの学科であった。
表 1 に、本研究で分析対象とした 5 つの学科の概要を示す。項番は以後の説明で用いるために独自に設定した記号である。分類は、文部科学省作成の資料に基づいており、対象とした学科が国公立私立のいずれの大学か、またそれぞれの学科の研究及び教育内容がどのように分類されるか (大分類及びその大分類を更に細かく分けた中分類) を示している。学科概要は、各学科の Web サイトで当該学科を説明する文章を抜粋したものである。

なお、今回分析の対象とした表 1 の学科のうち、A 学科と C 学科は学科の Web サイトに、また D
学科は全学的なシラバスのサイトで、HTML ファイルの形式で公開されていたため、シラバスの抽出処理が比較的簡単であった。一方、B 学科と E 学科は、シラバスのデータベースが Web アプリケー
ションとしてシステム化されていたことで、本研究のようなシラバスの一括取得が容易でなかった。
また、今回抽出した情報系の学科の中で分析対象とはしなかった学科のうち、3 学科は全学的なシラ
バスシステムから学科単位のシラバスを検索或いは取得できなかった。また、1 学科は学部名に「情報」が含まれるものの学科のカリキュラムは建築系の講義が中心であった。

以上の 5 つの学科のシラバスを用いて、以前から研究してきたカリキュラムのマップの生成手法を用いてマップを作成した。カリキュラムに含まれるシラバスに対応する記号の分布全体から、カリキュ
ラムの特徴に注目する「全体的な分析」と共に、マップの中で楕円から大きく外れるなど他とは異な

項番

分類

A

国立 工学 その他

B

私立 工学 その他

C

国立 理学 数学関係

D

公立 工学 電気通信
工学関係
私立 工学 電気通信
工学関係

E

表 1: 本研究で分析した情報系の学科
学科概要

社会的に新たな価値を創造することのできる想像力と企画力を備えたメディア環境設計の専門家を養成する。
社会で必要とされるコンピュータを利用する力を重視し、効率的な使い方、便利な使い方を実践的に学ぶ。
情報処理の根本原理の究明・まったく新しい動作原理の計算機の設計・計算機の新しい使い方の提案というように、計算機・情報そのものを研究対象とする。
システム全体の強調と調和を図る幅広い視野と創造的な技術者、研究者を育成。
情報ネットワーク技術、情報コミュニケーション技術の先駆的分野を開拓する人材を育成。

－ 82 －

情報メディア教育研究部門

る場所に配置された記号に対応するシラバスについて、トピックとの関わりの度合いに注目する「個別的な分析」をすることで、異なる学科のカリキュラムのマップの比較を行う。

2.2.2

実験

情報系のカリキュラムを分析するに当って、分析の基準となる Model Curriculum として情報処理学会が作成したコンピュータ科学領域のカリキュラム標準 J07-CS の BOK(Body of Knowledge) 全体
を、そして、マップ生成の基準となる Reference Curriculum として J07-CS の BOK 及び情報処理学会が一般情報教育用の教科書として作成した「情報とコンピューティング」1 と「情報と社会」2 を用いた結果を示す。
図 1-a は、J07-CS のマップである。マップ中の丸い記号は、Reference Curriculum においてシラ
バス文書として扱う J07-CS のユニット及び教科書の各節に相当する。Model Curriculum を LDAで処理する際には、「LDA のトピック = J07-CS のエリア」となるように、J07-CS の同一のエリアのユニットに対応するシラバスのテキストに、当該エリアを説明する共通のテキストを含めている。そこで、マップ中の楕円の領域には J07-CS のエリアの名称を示している。マップは高次元の多様体をReference Curriculumn のシラバスの配置に基づいて 2 次元に射影しているため、軸の意味は大局的に一定ではないが、図 1-a においては、左は人や社会に、右は理論に関するものが多く、上は管理、
下はアーキテクチャに関するものが多い。例えば 「SP 社会的視点と情報倫理」の領域は、社会的な視点の内容から左の方に延び、逆に「AL アルゴリズム」や「PL プログラミング言語」の領域は最も右にある。また、「MR マルチメディア表現」は、ディジタル表現のような理論的な内容から、国際的な文字コードなどと、理論と社会の両方を含むことから、左右に跨がっていると考えられる。
図 1 の b–f は、図 1-a の Reference Curriculum を用いて、表 1 の各学科のカリキュラムを Target
Curriculum として生成したマップである。
最初に全体的な分析を行う。5 つの学科のマップからは、A 学科、C 学科、D 学科、E 学科において、シラバスが全体的に広く分布しており、J07-CS のエリアの上では幅広い内容を扱ったカリキュラ
ムであることが推測される。A 学科は、全体の中では「PL プログラミング言語」に関わるシラバスが少なく、「GV グラフィックとビジュアルコンピューティング」や「SP 社会的視点と情報倫理」「MRマルチメディア表現」等に関わる講義が多く、メディア環境設計の専門家を育成するとの特徴を反映している。B 学科は全体的には比較的狭い範囲にシラバスが分布しており、右の理論的な内容や下のアーキテクチャに関する内容は少ない。これは B 学科が「コンピュータの利用」を重視していることが反映されている。C 学科は、「AL アルゴリズム」「PF プログラミング」「AR アーキテクチャと構「SE ソフトウェア工学」
成」「DS 離散構造」のような、図中では右の方にあるエリアの内容が多いが、や「IM 情報管理」のシラバスが少ない。「理学 数学関係」の学科で、情報科学的側面を表している。
D 学科はまさに幅広い分野のシラバスを含むし、E 学科も同様である。公立と私立の違いはあるが、いずれも「工学 電気通信工学関係」の学科であることが共通している。
次に一部のマップについて個別的な分析を行う。ここで注目するシラバスを表 2 に示す。B 学科の
図 1-c には、最も関連が強いトピックは「OS オペレーティングシステム」だが、OS の領域から大きく外れたシラバスがある。このシラバスは「UNIX 入門」で OS、SE、PL と同程度に関わりが強いた
め、SE などの領域に近付いたことが分かる。シラバスには「ディレクトリの操作」や「プログラミン
グ入門」などの用語が見られ、オペレーティングシステムの技術的な詳細ではなく、OS の使い方を重視していることが分かる。C 学科の図 1-d には、最も関連が強いトピックは「AL アルゴリズム」だ
が、AL の領域から外れた中央付近に配置されたシラバスがある。このシラバスは「知識処理論」で、AL の次には IM や SE との関わりが強いため、AL と IM の間に配置されたことが分かる。シラバスには「大規模高次元データから知識抽出を行うための統計的データ解析の理論、および、テキスト処1
2

川合慧監修、河村一樹編著、オーム社、2004 年
川合慧監修、駒谷昇一編著、オーム社、2004 年－ 83 －

情報メディア教育研究部門

MR マルチメディア表現
IM 情報管理

HC ヒューマン

コンピュータイ
ンタラクション

MR マルチメディア表現

PF プログラミング基礎

DS 離散構造PL プログラミ

IM 情報管理

HC ヒューマン

コンピュータイ
ンタラクション

PF プログラミング基礎

DS 離散構造PL プログラミング言語

SE ソフトウェア工学

AL アルゴリズム

ング言語

SE ソフトウェア工学

AL アルゴリズム

AR アーキテクチャとAR アーキテクチャと

構成

情報倫理

IS インテリジェント

情報倫理

システム

IM 情報管理

HC ヒューマン

コンピュータイ
ンタラクション

PL プログラミ

b. A 学科 (国立 工学 その他) のマップ
MR マルチメディア表現
IM 情報管理ング言語

SE ソフトウェア工学

AL アルゴリズム

UNIX入門SP 社会的視点と
情報倫理

AL アルゴリズム

OS オペレーティングシステム

MR マルチメディア表現
IM 情報管理

HC ヒューマン
コンピュータイ
ンタラクション

PF プログラミング基礎

DS 離散構造PL プログラミング言語

SE ソフトウェア工学

AL アルゴリズム
CN 計算機科学と AR アーキテクチャと数値計算
構成

AR アーキテクチャと構成

情報科学基礎実験D

GV グラフィックスとビジュアルコンピューティング
SP 社会的視点と情報倫理

IS インテリジェントシステム
NC ネットワーク
コンピューティング

IS インテリジェントシステム

d. C 学科 (国立 理学 数学関係) のマップ

PL プログラミ
ング言語

CN 計算機科学と数値計算

CN 計算機科学と数値計算

NC ネットワーク
コンピューティング

PF プログラミング基礎

DS 離散構造SE ソフトウェア工学

SP 社会的視点と
情報倫理

AL アルゴリズム

GV グラフィックスとビジュアルコンピューティングc. B 学科 (私立 工学 その他) のマップ

GV グラフィックスとビジュアルコンピューティング

ング言語

AR アーキテクチャと構成

OS オペレーティングシステム

NC ネットワーク
コンピューティング

IM 情報管理

PL プログラミ

SE ソフトウェア工学

SP 社会的視点と情報倫理

HC ヒューマン
コンピュータイ
ンタラクション

PF プログラミング基礎

DS 離散構造AR アーキテクチャと構成

IS インテリジェントシステム

MR マルチメディア表現

HC ヒューマン

コンピュータイ
ンタラクション

知識処理論

CN 計算機科学と数値計算

GV グラフィックスとビジュアルコンピューティングシステム

コンピューティング

PF プログラミング基礎

DS 離散構造

OS オペレーティング

NC ネットワーク

システム

a. J07-CS (Reference Curriculum) のマップ
MR マルチメディア表現

IS インテリジェント
システム

OS オペレーティング

NC ネットワーク

数値計算

ュアルコンピューティング
SP 社会的視点とコンピューティング

CN 計算機科学とGV グラフィックスとビジ

数値計算

ュアルコンピューティング
SP 社会的視点と構成

CN 計算機科学とGV グラフィックスとビジ

OS オペレーティング
システム

オブジェクト指向
概論 (B1)

IS インテリジェントシステム
NC ネットワーク
コンピューティング

OS オペレーティングシステム

e. D 学科 (公立 工学 電気通信工学関係) のマップ f. E 学科 (私立 工学 電気通信工学関係) のマップ
図 1: J07-CS (Reference Curriculum) 及び J07-CS を Reference とする情報系学科のマップ

理や知識処理の基本的な技法に関する講義を行う」とあり、純粋なアルゴリズム論ではなくデータ解析など IM の内容があることが分かる。
このようにカリキュラムマップによる全体的な分析及び個別的な分析によって、カリキュラムや個々のシラバスの特徴が分かり、それは学科概要や学科の分類を反映していると言える。

－ 84 －

情報メディア教育研究部門

2.3

具体的成果

他のカリキュラム標準を用いた実験結果と共に、以上の情報系学科のカリキュラムの比較結果について、[査読付 1] として発表して、優秀論文賞を受賞した。カリキュラムマップの生成手法全般も含めた形では、[発表 1] でも発表した。

3

初学者によるプログラムトレーシングにおける誤答に関する分析

3.1

背景

プログラミングの初学者に対する教育に関して、プログラミングに関わる能力に注目した様々な研究があるが、そこではプログラムを読むスキルや、読んだコードを説明できるスキル、プログラム中の変数の値などの変化を追うスキル (トレーシング)、書くスキル (ライティング) などが提案されている。
その中でもトレーシングは基本的かつ重要なスキルであるが、初学者にとっては困難であるといわれる。また、トレーシングはテストなどで用いて能力を身に付けたか否かを判定することが、他のスキルと比較すると比較的容易である。
しかし、単にトレーシング問題を解かせて変数の値を答えさせた場合、トレーシングスキルが身に付いていないことが原因の誤答なのか、単に解答時の不注意だったのかを判断する必要が有る。そこで本研究では、トレーシングにおいて初学者が陥りやすい誤った解釈に注目して、その解釈と同様の出力を与えられたプログラムから得る仕組みを開発している。この仕組みを用いて、初学者の誤りのパターンを見つけた上で、更にその誤答パターンと成績との関係を分析している。

3.2

内容

2013 年度は、ツールの部分的な改良や過去のデータの整理が中心であった。

3.3

具体的成果

これまでの成果について、[査読付 2] で発表した。

4

成果要覧

査読付論文
[査読付 1] 関谷 貴之, 松田 源立, 山口 和紀: 情報系学科のカリキュラムの比較, 情報教育シンポジウム
SSS2013, pp. 33–40, 2013 年 8 月.
[査読付 2] T. Sekiya and K. Yamaguchi: Tracing Quiz Set to Identify Novices’ Programming Misconceptions, Proceedings of the 13th Koli Calling International Conference on Computing
Education Research, Koli Calling ’13, Koli, FINLAND, pp. 87–95, Nov. 2013.
[査読付 3] K. Maruyama and T. Sekiya, Takayuki: ECCS2012 Makes PCs and Printers in Computer
Labs Accessible from Oﬀ-campus Environment, Proceedings of the 41st Annual ACM
SIGUCCS Conference on User Services, SIGUCCS ’13, pp. 105–108, Nov. 2013.

学
科

B
C

表 2: シラバス例と J07-CS トピックの関係
講義名関連の強い上位 3 つのトピックと関連度 (%)

UNIX 入門
知識処理論

OS: 14.82
AL: 19.77

SE: 14.80
IM: 17.22－ 85 －

PL: 13.05
SE: 14.72

情報メディア教育研究部門

その他の発表論文[発表 1] 関谷 貴之, 松田 源立, 山口 和紀: LDA と Isomap を用いたカリキュラムの可視化, 人工知能学会 インタラクティブ情報アクセスと可視化マイニング 第 5 回研究会研究発表会予稿集,
SIG-AM-05-06, pp. 33–40, 2013 年 10 月.

－ 86 －

情報メディア教育研究部門

教育用計算機システムにおける端末及びプリントサービスの利用範囲拡充
丸山 一貴

1

はじめに

情報基盤センター情報メディア教育部門で運用する教育用計算機システムは、以下の各システム（サービス）か
らなる。

• 端末
• メール
• ファイルサーバ• プリンタ• ネットワーク• 認証
前システムである ECCS2008 で学外（システム外）から利用可能だったのは、これらのうちメールの機能と、端末及びファイルサーバの一部機能に限られていた。ECCS2012 では、導入システムを学外（システム外）からも利用可能として利便性を高めるため、端末の全サービスを利用可能とするリモートアクセスシステムと、学外から及び学外へ印刷可能なプリントサービスを新たに実現した。プリントサービスでは、課金プリントの交通系電子マネーによる決済も導入している。本稿では、運用開始初期におけるこれらの利用状況について報告する。

2

リモートアクセスシステム

ECCS 端末には講義で利用するアプリケーションがインストールされており、また、ごく一般的な市販 PC とは環境が若干異なっている。従って、学生が自習目的で研究室や自宅から、非常勤講師が講義準備のために学外のオフィス等から ECCS 端末を利用できるようにすることが重要であると考えた。ECCS2012 ではリモートアク
セスシステムと呼ぶサブシステムを構成し、システム外からの接続専用に 30 台の端末を配置して、ネットワー
ク経由でサービスを提供している。
図 1 に本システムの構成を示す。演習室で講義に利用される ECCS 端末は iMac であるが、リモートアクセ
ス専用端末はサーバ室内に設置し、コンソールを常時持つ必要がないため、ハードウェアとして Mac mini を利用している。各端末には、HTML5 ベースで実装され、Web ブラウザ経由でリモートデスクトップの機能を提供する Guacamole1 を導入することで、利用者は特別なクライアントをインストールすることなくサービスを利用できる。セッション管理サーバは利用者の認証を行うとともに、バックエンドにあるリモートアクセス専用
端末をプールとして管理しており、新たな接続要求があればプールから 1 台を利用者に割り当て、利用終了した端末があればこれを再起動して再びプールに戻して利用可能にする。
1 http://guac-dev.org/－ 87 －

情報メディア教育研究部門

Users'
own PCHTTPS
Session management
serverHTTPS, ssh

30 Mac minis forremote access system

...
...

図 1: リモートアクセスシステムの構成
利用者は各自の PC で HTML5 に対応した Web ブラウザを起動し、セッション管理サーバが提供する Web
ページに接続する。当該ページでは各自の通信帯域に応じて適切な解像度を選択し、システムのアカウントによりログインするとプールから 1 台が割り当てられ、当該端末が提供する Guacamole のログイン画面が表示される。再度ログインを行うと、通常端末利用時と同じデスクトップ 2 が表示され、講義用アプリケーションの利用やホームディレクトリ内のファイルを使用した作業が可能となる。本稿執筆時点では、HTML5 対応ブラウ
ザの中で Firefox または Chrome のパフォーマンスが優れている。
リモートアクセスシステムは、本来は演習室設置の ECCS 端末と完全に同等の機能を提供するべきであったが、ライセンスの問題により、現在は Mac OS の環境のみを、Microsoft Office を除いた上で提供している。
リモートアクセスを利用しユーザは、ユニーク数で 1584 ユーザ、2012 年 4 月から約 1 年間での通算ログイ
ン時間のトップ 30 は図 2 の通りであった。接続元は学内の IP が約 15%、学外が約 85%となっており、学生の自宅や非常勤講師のオフィスから利用してもらうという目的に則した結果である。同時ログイン数は最大が 8であり、同時 30 ログインを可能にしたことはやや過大であったことが分かる。Guacamole による接続は zeroclient で安価であるが、パフォーマンスが高くない。これを改善すればより多くのユーザが利用する可能性があると考えている。

3

プリントサービス

プリントサービスでは、学外リソースとの連携により以下を実現した。

1. 学外で印刷可能とする仕組み
2. 交通系電子マネーによる課金
3. 研究室や自宅等、システム外からの印刷ジョブ送信ー印刷
これらのうち、第 1 と第 3 は、図 3 に示す学外印刷用プリントポータルを介してシステム内外にプリントジョ
ブを流通させることで実現している。ECCS 端末と、第 3 の機能を利用するシステム外クライアント（利用者の研究室や自宅にある PC）にはプリントポータルと連係する仮想プリンタを設定しておき、これに印刷ジョブを送信するとプリントポータルへ送られる仕組みである 3 。学外で印刷する場合は、富士ゼロックスが運営する
ネットプリントのアカウントを利用者自身が取得し、セブンイレブン店頭のマルチコピー機で操作することにより出力が可能である。
2 解像度の違いにより、アイコンの配置等は変わる。

3 ECCS 端末では、プリントポータル送信後に ECCS 内プリンタでの印刷に変更する場合を考慮して、ECCS 内プリンタへも同時送信可能な設計となっている（図中の (2)）。

－ 88 －

情報メディア教育研究部門

図 2: 合計ログイン時間の上位 30 ユーザ(1)
Printing job spooler

PC terminal(2)(2) (3)On-campus
MDF

Off-campus equipments
cooperating with ECCS2012(3)Users' own
PC

(1)
(2)
(3)

Printing portal
in Fuji Xerox DC(2)(3)
Off-campus MDF
in 7-Eleven Japan(1) On-campus to on-campus(2) On-campus to Printing portal (sent to both on- and off-campus)(3) Off-campus to Printing portal (sent to both on- and off-campus)

図 3: プリントサービスの構成－ 89 －

情報メディア教育研究部門

図 4: プリント決済方法の内訳
プリントポータルを介したジョブ送信は、2012 年 3 月から 2013 年 3 月の間に合計 1285 回。そのうち、NPS
へのジョブ送信は約 9%であった。学内で印刷する場合に比べ、モノクロで 2 倍の金額であり、学生にはやや使いにくい金額設定のためと考えられる。プリントポータルへの接続元 IP は、約 68%が学内からであり、学生自身が持ち込んだノート PC や、研究室からのジョブ送信である。USB メモリや PC 端末を介さずに印刷可能にした効果が現れている。同時に、学外からのジョブ送信も約 32%となっており、自宅等から印刷ジョブを送信しておき、大学に来てからプリントアウトするという利用スタイルも確立されていると言える。
課金決済については、従来の課金プリントではプリペイドカードに 1000 円のものしかなく使いにくいとの声があったため、商業施設でも利用可能な一般的な決済手段である交通系電子マネーを導入した。電子マネーへのチャージはキャンパス近隣の駅やバスで行う。2012 年 5 月から 2013 年 3 月において、プリペイドカードによる出力が 726,543 ページ、電子マネーによるものが 704,846 ページであり、合計ではプリペイドカードが多い。
図 4 の通り、電子マネーによる決済は増えているものの、プリペイドカードの利用も依然として大きな割合を占める。生協でのコピーを目的としてカードを持っているユーザが多いことに加え、1000 円のプリペイドカー
ドが 1050 円分の印刷権を持つといったことも理由の 1 つと考えられる。電子マネーによる決済は便利なものであるが、約半々という傾向は今後もあまり変わらないと考えている。

4

まとめ

本論文では教育用計算機システム ECCS2012 のサブシステムのうち、学外（システム外）にあるリソースと連携する試みとして、リモートアクセスとプリントサービスについて述べた。また、運用開始当初におけるそれぞれの利用状況を紹介した。次期システムの要件を検討するため、今後も継続して利用状況を調査していく。

5

具体的成果

共著で論文を執筆し、国際会議でポスター発表を行った（成果要覧の [査読付 1]）。

6

成果要覧

査読付論文
[査読付 1] Kazutaka Maruyama and Takayuki Sekiya : ECCS2012 makes PCs and printers in computer labs accessible from off-campus environment, Proceedings of the 2013 ACM Annual Conference on Special Interest
Group on University and College Computing Services, pp.105–108, 2013.

－ 90 －

学術情報研究部門概要
中川 裕志

統計的機械学習とその応用

佐藤 一誠

確率的潜在変数モデルの統計的機械学習に関する研究
̶周辺化変分ベイズ法の大規模データへの適用̶

－ 91 －

学術情報研究部門

学術情報研究部門

学術情報研究部門

学術情報研究部門
概要

中川裕志

1

概要

2013 年度は，主に統計的機械学習とその応用に関して研究を行った．具体的には，以下に示すテーマの研究を行った．
•
英語学習者の語彙能力推定を行うアルゴリズム開発およびシステム構築を行った．これらは ACM の査読ジャーナル論文[査読付 1]およびその応用を[発表 1] にて公表した．
•

統計的機械学習のオンライン教師有り学習で分類システムを学習するとき，正則化を使って計算に寄与する素性の少ない分類器を学習する方法として，L2+L0 正則化項を利用した方法[査読付 4]，過去の教師データを正解に導くことに寄与した素性を重視する学
習アルゴリズム[発表 4]を発表した．

•

オンライン学習では入力データに対しての正解ラベルとして選択した分類枝に対して，その分類についての選択時点での報酬しか分からないという情報が少ない状態での情報源の状態推定を行うマルチアームド・バンディットに関して理論的検討を行った．具体的には，枝選択を変えてはいけない期間すなわちロックアップ期間がある場合の非定常状態を対象にする理論解析を行った．[査読付 1] [査読付 5]•

プライバシー保護データマイニングのうち，暗号化を基礎におく秘密計算において結託攻撃に対する耐性のあるアルゴリズムを考案した．[発表 5]•

プライバシー保護において重要な匿名化の技術に関して，完全な匿名化手法が存在しないことを示し[発表 2]，さらに k-匿名化が濡れ衣という副作用を持つことを示し，解消する方向を提案した．[発表 3]•

ネットワーク構造に潜むコミュニティ構造を、潜在コミュニティ数の推定も含めて抽出する方法として、量子アニーリングに基づく最適化手法を提案し、FX10 による並列計算を行い従来手法よりも高速に抽出できることを示した。[査読付 2]

2

成果要覧

査読付論文
[査読付 1]小宮山 純平 , 佐藤 一誠 , 中川 裕志: ロックアップ期間による制約を考慮した確率的
バンディット問題， 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM）,6(3),pp.11-22 2013年 12 月－ 93 －

学術情報研究部門[査読付 2]Issei Sato, Shu Tanaka, Kenichi Kurihara, Seiji Miyashita,Hiroshi Nakagawa: Quantum
Annealing for Dirichlet Process Mixture Models with Applications to Network Clustering, Neurocomputing achive, 121, pp.523-531 , Dec. 2013.
[査読付 3] Yo Ehara, Nobuyuki Shimizu, Takashi Ninomoya, Hiroshi Nakagawa: Personalized Reading Support for Second-Language Web Documents. ACM Transactions on Intelligent Systems andTechnology, 4(2) pp. 31.1-31.19. 2013. DOI 10.1145/2438653.2438666,[査読付 4] Hidekazu Oiwa, Issei Sato, and Hiroshi Nakagawa: Novel Sparse Modeling by L2 + L0
Regularization. NIPS2013 DISCML Dec. 2013
[査読付 5] Junpei Komiyama, Issei Sato, and Hiroshi Nakagawa: Multi-armed Bandit Problem with
Lock-up Periods.The 5th Asian Conference on Machine Learning: ACML2013 (JMLR: Workshop
and Conference Proceedings 29). pp.100-115, Canberra, Australia. Nov.13-15, 2013
[査読付 6] Tengfei Ma and Hiroshi Nakagawa: Automatically Determining a Proper Length for Multi-document Summarization: A Bayesian Nonparametric Approach. EMNLP2013(ACL SIGDAT
Conference of Emprical Methods on Natural Language Processing),pp.736-749 Seattle, USA.
Oct.2013[査読付 7] Yo Ehara, Issei Sato, Hidekazu Oiwa,and Hiroshi Nakagawa: Understanding seed selection. EMNLP2013 Workshop;TextGraphs-8, Seattle, USA. Oct.18, 2013

その他の発表論文[発表 1]江原遥，宮尾祐介，中川裕志. リンク予測を利用した語学学習用 SNS 上の友人関係グ
ラフ分析 言語処理学会第 20 回大会 C3-3 札幌，2014/3/19[発表 2] 板倉陽一郎，伊藤孝一，菊池浩明，高木浩光，高橋克巳，中川裕志，疋田敏朗，廣田啓一，山口利恵，渡辺創:「完全な匿名化」幻想を超えて Beyond the Fantasy of ”Perfect Anonymity”.SCIS 2014 The 31st Symposium on Cryptography and Information Security 3D14.Kagoshima, Japan, Jan. 23, 2014. The Institute of Electronics,Information and Communication
Engineers[発表 3] 中川裕志，角野為耶: 滞在場所の k-匿名化と濡れ衣. 情報処理学会.第 62 電子化知的財産・社会基盤研究発表会(EIP 研究会) Vol.2013-EIP-62, No.12.2013 年 11 月
[発表 4]大岩秀和，中川裕志：授かり効果付きオンライン学習. 第 27 回人工知能学会全国大会，1E4-6in，富山，2013 年 6 月(全国大会学生奨励賞)[発表 5]楊斌，中川裕志：Collusion-Resistant Privacy-Preserving Data Mining. 第 27 回人工知能学会全国大会，3L3-OS-06b-1, 富山，2013 年 6 月[発表 6] 日向野 達郎, 中村 早紀, 増田 英孝, 山田 剛一, 清田 陽司, 中川 裕志 ： 機関横断型文
献情報 Wiki による著者情報対応付けとその編集支援機能の提案. 第 27 回人工知能学会全国大会，4G1-6in , 富山，2013 年 6 月[発表 7] 馬 騰飛, 佐藤 一誠, 中川 裕志 :A Hybrid Nested/Hierarchical Dirichlet
Process for Topic Modeling with Word Differentiation. IBISML 2013 ワークショップ,
東工大，2013 年 11 月
[発表 8] 牛丸 太希, 佐藤 一誠, 中川 裕志 :拡張 3 次元 Haar 特徴量を用いたハンドジェ
スチャー認識. IBISML 2013 ワークショップ,東工大，2013 年 11 月
[発表 9] 風間 正弘, 佐藤 一誠, 中川 裕志 : ランダムでない欠損値を考慮した推薦システム.
IBISML 2013 ワークショップ,東工大，2013 年 11 月

－ 94 －

学術情報研究部門[発表 10] 石黒 勝彦, 佐藤 一誠 , 上田 修功: 周辺化変分ベイズ法による無限関係モデル推論の検討. IBISML 2013 ワークショップ,東工大，2013 年 11 月

特記事項
[特記 1] 中川裕志，佐久間淳，神嶌敏弘，荒井ひろみ. 主催：第 27 回人工知能学会全国大会，
オーガナイズドセッション「OS-06 情報の保護と中立性に配慮したデータ分析」. 富山，2013 年 6 月[特記 2] 佐藤一誠: 混合分布学習の基礎から最先端, 第１６回 講演 （NEC 基幹技術フォーラム）, 2013 年 4 月 4 日[特記 3] 佐藤一誠: 機械学習入門－データからの知識獲得とその転移－. 第 5 回次世代コンピ
ュータ支援診断ソフトウェア臨床使用・評価プラットフォーム研究会. 2013 年 6 月 16 日
[特記 4] 佐藤一誠: 点過程と機械学習の数理. IBM 豊洲事業所 招待講演，2013 年 7 月 3 日－ 95 －

学術情報研究部門

統計的機械学習とその応用㻌
㻌
㻌

㻌

㻝

中川裕志㻌

㻌

概要㻌

㻞㻜㻝㻟 年度は㻘主に統計的機械学習とその応用に関して研究を行った。具体的には、以下に示すテーマの研究を行った。㻌
•英語学習者の語彙能力推定を行うアルゴリズム開発およびシステム構築を行った。これらは
㻭㻯㻹 の査読ジャーナル論文㼇査読付 㻝㼉およびその応用を㼇発表 㻝㼉㻌にて公表した。㻌
•統計的機械学習のオンライン教師有り学習で分類システムを学習するとき、正則化を使って計算に寄与する素性の少ない分類器を学習する方法として、㻸㻞㻗㻸㻜 正則化項を利用した方法㼇査
読付 㻠㼉、過去の教師データを正解に導くことに寄与した素性を重視する学習アルゴリズム㼇発表㻠㼉を発表した。㻌

•オンライン学習では入力データに対しての正解ラベルとして選択した分類枝に対して、その分類についての選択時点での報酬しか分からないという情報が少ない状態での情報源の状態推定を行うマルチアームド・バンディットに関して理論的検討を行った。具体的には、枝選択を変
えてはいけない期間すなわちロックアップ期間がある場合の非定常状態を対象にする理論解析を行った。㼇査読付 㻝㼉㻌㼇査読付 㻡㼉㻌•

プライバシー保護データマイニングのうち、暗号化を基礎におく秘密計算において結託攻撃に対する耐性のあるアルゴリズムを考案した。㼇発表 㻡㼉㻌㻌•

プライバシー保護において重要な匿名化の技術に関して、完全な匿名化手法が存在しないことを示し㼇発表 㻞㼉、さらに 㼗㻙匿名化が濡れ衣という副作用を持つことを示し、解消する方向を提案した。㼇発表 㻟㼉㻌㻌
紙数の関係から以下では、㼗㻙匿名化が誘発する濡れ衣という副作用について述べる。㻌

㻞㼗㻙匿名化と濡れ衣㻌

㻞㻚㻝

背景㻌



濡れ衣の被疑㻌㻌

インターネット上のデータや諸機関が収集した大規模データ（ビッグデータと呼ばれる）については、
その有効な利用を巡る議論が活発になされている。しかし、個人に係わる情報である場合、ビッグデータ利用において個人特定をできることがプライバシー保護の観点から問題であることが指摘され、プライバシー保護データマイニングの分野で匿名化手法の研究が進んだ。一方、個人が自身に直接関係しない情報で否定的な事情を疑われること、すなわち濡れ衣の被疑はこれまで見過ごされてきた問題であろう。以下では、このような問題意識から匿名化と濡れ衣の関係について考察する。㻌

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

濡れ衣の被疑の実例：人名検索㻌

個人 㻭 が濡れ衣を着せられるとは 㻭 以外の人の犯罪行為を 㻭 の犯罪とみなされてしまうことであり、法律的には冤罪ということである。だが、濡れ衣を着せられなくても、濡れ衣の被疑は潜在的にもっと多いであろう。濡れ衣被疑で当事者に不利なものとしては以下のような例を容易に想像できる。㻌
•消費者金融に行ったという濡れ衣。㻌㻌
•ドラッグを買ったのではないかという濡れ衣。㻌
上記 㻞 例は、就職、婚活で不利になるかもしれない。㻌㻌
•感染症で病院に行ったのではないかという濡れ衣。当人のせいではないが、職場や友人関係で不利なことがあるかもしれない。㻌
㼗㻙匿名化を巡る問題㻌

インターネットやビッグデータにおいて、仮に個人名を消した匿名化を行っても、名前以外の情報（郵便番号、年齢、居住地、性別など。これらは疑似 㻵㻰 と呼ばれる。）から個人が特定される問題は㻞㻜㻜㻜 年以降さかんに指摘された。その対策として 㻿㼣㼑㼑㼚㼥 によって提案された 㼗㻙匿名化は、事象 㻿の当事者が一意に識別されないように、事象 㻿 と関係する当事者を含むデータベースに改変を加える方法である。表 㻝 のようなデータベースを例にして説明する。㻌
このデータベースでは個人識別フィールドの名前は匿名化されている。匿名化された名前㻔㻭、㻮、
㻯、㻰㻕を仮名と呼ぶ。誕生日、性別、郵便番号という疑似 㻵㻰 を組み合わせると仮名と一意の対応が付き、病名が分かる。病名のような個人にとって重要な情報が記載されたフィールドは機微な属性㻔㼟㼑㼚㼟㼕㼠㼕㼢㼑㻌㼒㼑㼍㼠㼡㼞㼑㻕が記載されたフィールドだが、ここでは問題事象フィールドと呼ぶことにする。㻌
㻌
仮名㻌

誕生日㻌

㻭㻌
㻮㻌
㻯㻌
㻰㻌

㻞㻝㻛㻝㻛㻣㻥㻌
㻝㻜㻛㻝㻛㻣㻥㻌
㻞㻝㻛㻞㻛㻤㻟㻌
㻝㻥㻛㻠㻛㻤㻞㻌

表 1 データベース
性別㻌 郵便番号㻌
男㻌㻡㻟㻣㻝㻡㻌
女㻌㻡㻡㻠㻝㻜㻌
男㻌㻜㻞㻞㻣㻠㻌
男㻌㻜㻞㻞㻟㻣㻌

病名㻌
インフルエンザ㻌風邪㻌
口内炎㻌
インフルエンザ㻌㻌
もし、別のデータベースで疑似 㻵㻰 と個人名の対応が分かれば、問題事象フィールドに記載された機微な個人情報である病名が特定されうる。例えば、米国では選挙人名簿が公開されているため、個人特定は 㻥㻜％に近い確率で可能である。そこで、㼗㻌㻙匿名化では、疑似 㻵㻰 の内容のデータの精度を落とすことによって、疑似 㻵㻰 のデータを組み合わせても、同じ疑似 㻵㻰 の組み合わせを持つ人が少なくとも 㼗 人以上存在するようにして、個人を特定できないようにする。㻌
㻌
表 㻞㻌 㻞㻙匿名化㻌仮名㻌 誕生日㻌 性別㻌 郵便番
病名㻌
号㻌
㻭㻌 㻖㻛㻝㻛㻣㻥㻌㻖㻌㻡㻖㻖㻖㻖㻌
インフルエンザ㻌㻮㻌 㻖㻛㻝㻛㻣㻥㻌㻖㻌㻡㻖㻖㻖㻖㻌
風邪㻌
㻯㻌 㻖㻛㻖㻛㻤㻟㻌 男㻌㻜㻞㻞㻖㻖㻌
口内炎㻌
㻰㻌 㻖㻛㻖㻛㻤㻞㻌 男㻌㻜㻞㻞㻖㻖㻌
インフルエンザ㻌㻌
例えば、表 㻞 のように疑似 㻵㻰 フィールドのデータの一部を㻖で置き換えると 㻞 人以下には絞り込めないので 㻞㻙匿名性が実現できる。なお、このような改変を行ったとき、データマイニングにおいて、どの程度の有用な情報が取り出せるかは、応用分野依存である。㻌

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

位置情報の匿名化と危険性㻌

ビッグデータの中でも価値が高いとされているのが個人の行動履歴である。地理的行動履歴は、公共機関の設計や販売戦略に役立つと言われている。しかし、個人情報が流出することの危険性の指摘は既にあり、例えば、㻞㻜㻝㻟 年 㻣 月に 㻶㻾 東日本が 㻿㼡㼕㼏㼍 の行動履歴データを匿名化した上で日立製作所を経由して販売するという報道がされたとたんに、反対意見や多くの懸念が 㻿㻺㻿 などで噴出し、販売計画は中止されている。㻌
したがって、個人の行動履歴などをビッグデータとして活用するための社会的コンセンサスを得る
ためには、ビッグデータを使った場合の危険の程度、対策などを技術的に把握し、周知することが必須となる。その上で、ビッグデータ利用の社会的コンセンサスに至るのが理想であろう。㻌
位置情報の 㼗㻌㻙匿名化は位置情報の最小単位を点ではなく領域と考え、その内部に 㼗 人滞在するような広さに領域を拡大することによって実現する。当然、㼗 が大きくなると領域が拡大し、情報の位置精度が劣化する。技術的には領域の形状を工夫することによって 㼗㻌㻙匿名化を実現して、可能な限り情報の位置精度を確保することが目的になる。㻌
㻌
㻞㻚㻞

内容㻌



濡れ衣被疑の構造㻌

既に述べた例のように病院に行ったことが知られることによって感染症の患者であることを疑われる
濡れ衣の被疑は、従来、ビッグデータとの関連は注目されてこなかったが、その発生のメカニズムを明らかにしておくことは意味がある。㻌㻌
㻌㻞㻚㻞㻚㻞㻌㻌濡れ衣の形式的記法㻌
濡れ衣とその被疑についての形式的な記法を説明する。㻌
ビッグデータやインターネット上の情報環境では、与えられた情報環境 㻯 において議論を進める必要がある。そこで、ここでは情報環境 㻯 が与えられたとき、個人 㼄 に対して事象 㻿 の当事者である疑いを持つか否かを表わす論理式を㻌
f(t(𝑋𝑋, 𝑆𝑆), 𝐶𝐶)㻌 㻌 (1) で表わす。情報環境 㻯 とはビッグデータに含まれる情報、あるいは外部から与えられた情報を意味
し、具体例は後に述べる。㻌
与えられた情報環境 㻯 において、㼄 の 㻿 を疑う度合い、すなわち主観確率を次式で表わす。㻌
𝑝𝑝𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 (f(t(𝑋𝑋, 𝑆𝑆), 𝐶𝐶))(2)㻌濡れ衣の被疑を実際受けてしまえば、その被害額や救済法ということが問題になるが、それは法律的ないし社会制度的な問題なので、ここでは扱わない。ビッグデータやインターネット上の情報環境で問題になるのは、式㻔㻞㻕で表わされた主観確率である。しかし、これまでは式㻔㻞㻕の濡れ衣の被疑の主観確率を小さくしようという問題意識は示されてこなかった。㻌㻌


濡れ衣の被疑を誘発する認知の構造㻌

まず、情報環境 㻯 が与えられたとき、事象 㻿 が発生している確率を㻌𝑝𝑝(𝑆𝑆|𝐶𝐶)㻌とする。例えば、インフ
ルエンザの患者の多い病院において、インフルエンザ患者数が通院した 㻝㻜㻜 人中 㻟 名ということが㻯 として与えられていたとしよう。すると、通院していた患者がインフルエンザであるという事象 㻿 の確率㻌𝑝𝑝(𝑆𝑆|𝐶𝐶) = 0.03㻌である。㻌
さて、インフルエンザにかかってしまうと、痛みや熱で苦しんだり、勤務先や学校を 㻝 週間くらい休んだりしなければならず、損害𝐿𝐿(𝑆𝑆)が発生する。インフルエンザ患者と接触したときうつされてしまう
確率を𝑝𝑝𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 とする。このとき病院に行った人と接触したことによって被る損害額の期待値は㻌
㻌 E[𝐿𝐿(𝑆𝑆)] = 𝑝𝑝(𝑆𝑆|𝐶𝐶) ∙ 𝑝𝑝𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 ∙ 𝐿𝐿(𝑆𝑆)㻌 㻌 㻌 (3)㻌－ 98 －

学術情報研究部門である。一方、少し熱が出たというような状況で病院に行き半日、仕事をしないなどということで発生するインフルエンザ対策コストをCostとする。すると、経済的効果を元に行動するなら式㻔㻟㻕の損害額の期待値㻌E[𝐿𝐿(𝑆𝑆)]が 㻯㼛㼟㼠 より大きければ病院にいくなどの対策を実行するであろう。㻌
したがって、病院に行った人にインフルエンザであると疑う主観確率𝑝𝑝𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 (f(t(𝑋𝑋, 𝑆𝑆), 𝐶𝐶))は、自分に降りかかる損害額の期待値と対策のコストの小さい方を選ぶという最適化をするなら以下の式、あるいは𝑝𝑝(𝑆𝑆|𝐶𝐶)を横軸にとった場合は図 㻝 の階段状の折れ線で示したものになる。㻌
㻌
if E[𝐿𝐿(𝑆𝑆)] < Cost then 𝑝𝑝𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 (f(t(𝑋𝑋, 𝑆𝑆), 𝐶𝐶))㻩㻜㻌
otherwsie 𝑝𝑝𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 (f(t(𝑋𝑋, 𝑆𝑆), 𝐶𝐶)) = 1 㻌 㻌 (4)㻌㻌
もっとも、現実世界では、インフルエンザ罹患確率が小さくても、疑いを持ち対策を実行する人もい
れば、インフルエンザ罹患確率が相当大きくても楽観視して対策を行わない人もいる。よって、実際は図 㻝 のＳ字に近い曲線で描かれたシグモイド関数風な形になるであろう。㻌
図 㻝 の𝑝𝑝𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 (f(t(𝑋𝑋, 𝑆𝑆), 𝐶𝐶))㻌は病院に行った人がインフルエンザ患者である疑われる主観確率であり、㻯 を「病院に行った」という文脈情報とする。㻌
𝑝𝑝𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 (f(𝑡𝑡(𝑋𝑋, 𝑆𝑆), 𝐶𝐶))101𝑝𝑝(𝑆𝑆|𝐶𝐶)

図 㻝㻌濡れ衣被疑の主観確率㻌㻌㻞㻚㻞㻚㻠㻌匿名化と濡れ衣の被疑㻌
匿名化の有力名手法である 㼗㻙匿名化が誘発する濡れ衣の被疑を説明するために表 㻟 のデータベースについて考えてみる。㻌
㻌
表 㻟㻌所在場所のデータベース例㻌
名前㻌 年 性別㻌 住所㻌㻺 月 㻹 日 㻼 時の所在㻌
一郎㻌 㻟㻡㻌
文京区本郷 㼄㼄㻌
㻷 消費者金融店舗㻌
齢㻌 男㻌
次郎㻌 㻟㻜㻌 男㻌
文京区湯島 㼅㼅㻌
㼀 大学㻌三夫㻌 㻟㻟㻌 男㻌
文京区弥生 㼆㼆㻌
㼀 大学㻌四郎㻌 㻟㻥㻌 男㻌
文京区千駄木 㼃㼃㻌 㼅 病院㻌㻌
㻌 最左列は人名だが、これは匿名化されなければならない。㻞㻘㻟㻘㻠 列は、疑似識別フィールドと呼ばれ、㻝㼪㻠 列が総合されると、就活や婚活中に人にとっては、最右列の所在地に消費者金融が記載されていることは芳しくない。そこで、名前を 㻭、㻮、㻯、㻰 と仮名化し、疑似識別フィールドの情報を粗いものに変更して表 㻠 のように改変する。こうすると疑似識別フィールドは 㻠 人とも同じになるので、
㻠㻙匿名化が実現でき、消費者金融に行った人を特定できない。㻌
㻌－ 99 －

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表 㻠㻌 㻠㻙匿名化したデータベース㻌
仮名㻌 年齢㻌 性別㻌 住所㻌㻺 月 㻹 日 㻼 時の所在㻌
㻭㻌㻟㻜 代㻌 男㻌

文京区㻌 㻷 消費者金融店舗㻌㻮㻌㻟㻜 代㻌 男㻌

文京区㻌 㼀 大学㻌㻯㻌㻟㻜 代㻌 男㻌

文京区㻌 㼀 大学㻌㻰㻌㻟㻜 代㻌 男㻌

文京区㻌 㼅 病院㻌㻌
事象 㻿 を消費者金融に行ったこととし、情報環境 㻯 を 㻠 人同一の疑似識別フィールド情報を持つ人がいるとすれば、𝑝𝑝(𝑆𝑆|𝐶𝐶) = 1/4であるので、式㻔㻟㻕に示される主観確率で消費者金融に行ったという
濡れ衣の被疑を他の 㻟 人が受けることになる。㼗㻙匿名化の 㼗 を大きくすると、𝑝𝑝(𝑆𝑆|𝐶𝐶)が小さくなるので、事象 㻿 の当事者は特定されにくくなる。同時に濡れ衣を疑われる主観確率は減少するが、濡れ衣の被疑者数も増大する。㻌
㻌

濡れ衣の被疑の減少法㻌

図 㻝 に示された式㻔㻞㻕の𝑝𝑝𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 (f(t(𝑋𝑋, 𝑆𝑆), 𝐶𝐶))の構造をみると、𝑝𝑝(S|C) <

Cost
㻌の部分で
𝑝𝑝𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 ∙ L(𝑆𝑆)𝑝𝑝𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 (f(t(𝑋𝑋, 𝑆𝑆), 𝐶𝐶)) ≪ 1㻌となる。𝑝𝑝𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 (f(t(𝑋𝑋, 𝑆𝑆), 𝐶𝐶))は𝑝𝑝(S|C)が十分小さいとき非線形に減少する。すなわち、図 㻝 に示されたように、𝑝𝑝(S|C)に対して階段状あるいはＳ字型曲線で増加するので、𝑝𝑝(S|C) <Cost
㻌となるような大きな 㼗 を用いる、換言すれば小さな𝑝𝑝(S|C)になるような 㼗㻙匿名化
𝑝𝑝𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 ∙ L(𝑆𝑆)をすれば濡れ衣被疑の主観確率は０に近づくほどに低減できる。㼗 人を含む領域中に存在する 㻿 の当事者 㼟 が小さくなるように領域の範囲を定めれば𝑝𝑝(S|C) = 𝑠𝑠/𝑘𝑘㻌が小さくなり、上記の目的を満足する。仮に病院や店にように狭い領域に事象 㻿 の当事者が 㼟㻜 人いるなら、後に示す図 㻞 のようにこの領域を分割して 㼟㻛㼗 を小さくする領域の構造を求めることが解決策となる。㼟 は「領域の構造」によって決まるので、以後、領域を意識する必要があるときは 㼟㻔領域の構造㻕と書く。㻌


濡れ衣の被疑の減少する領域の拡大法㻌

個人が存在した場所の情報からの濡れ衣被疑の主観確率を低減する手法で領域の形状を変化させる場合のヒューリスティックについて述べる。㻌
病院のような特定に施設に滞在した場合は、そもそも施設に滞在した人数が多い。病院そのものに行ったことを隠したい情報とすれば、病院を含む大きな領域を作り 㼗㻙匿名化するためには、極端に大きな領域を作らなくてはならず、データの利用価値が著しく低下しかねない。そこで、図 㻞 に示
すように、病院を 㼙 個（この図では 㻠 個）に分割し、分割された病院の一部分に滞在した人数を減らした上で領域の拡大を行う方法が考えられる。㻌 図中の四角形の中には 㼗 人滞在し、病院の滞在者
数 㼟 人のうち、㼟㻛㻠 人だけが一つの領域に入っている。この手法を施設分割あるいはポイント分割ヒューリスティックと呼ぶことにする。㻌
㻌－ 100 －

学術情報研究部門

  
  
         
病院

  

 

図 㻞㻌病院を 㻠 分割して拡大した領域㻌㻌㻌㻌 ポイントとなる病院、貸し金融店舗、裁判所、警察署、風俗店などを上記のように分割すると、㼗㻌㻙匿
名化は、まずこれらのポイントを含む 㼗 人以上内部に滞在する 㼗㻙匿名化の領域を作りことになる。こうして作られた 㼗㻙匿名化の領域でカバーされていな場所を適当に分割して 㼗㻙匿名化すればよいので、一種の分割統治型のアルゴリズムになる。ただし、異なるポイントを含む２個以上の 㼗㻙匿名化領
域が重複した場合の処理は工夫が必要であり、今後の課題である。㻌
㻞㻚㻟

具体的成果㻌



最適化問題としての定式化㻌

この節では、２節で述べた濡れ衣被疑の構造の定式化と上で述べた 㼗㻙匿名化における濡れ衣被疑とその低減方法を、最適化問題として定式化する。㻌
㼗㻙匿名化の安全性は 㼗 だけで表されているとする。また 㼗 人中、事象 㻿 の当事者を 㼟 人とし、この状態を情報環境 㻯 とする。以下では 㼟 の値はデータベースを分析して知られているとしている。㻌


濡れ衣被害総額㻌

まず、㼗㻙匿名化の領域内の事象 㻿 に関係しない 㼗㻙㼟 人の 㻝 人当たりの濡れ衣被害額の期待値
E[𝐷𝐷𝑓𝑓 (𝑋𝑋, 𝑆𝑆)]は次式となる。 𝐵𝐵𝑓𝑓 (𝑆𝑆)は事象 㻿 の濡れ衣被害額である。㻌
E[𝐷𝐷𝑓𝑓 (𝑋𝑋, 𝑆𝑆)] = 𝐵𝐵𝑓𝑓 (𝑆𝑆)𝑝𝑝𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 (f(t(𝑋𝑋, 𝑆𝑆), 𝐶𝐶))𝑝𝑝(¬t(𝑋𝑋, 𝑆𝑆)) 㻌 㻌 (5)㻌ここで、𝑝𝑝(¬t(𝑋𝑋, 𝑆𝑆))は 㼄 が事象 㻿 に関係しない確率だから㻌(6)㻌
𝑝𝑝(¬t(𝑋𝑋, 𝑆𝑆)) = 1 − 𝑠𝑠⁄𝑘𝑘
よって、式㻔㻝㻝㻕は次のように書ける。㻌
E[𝐷𝐷𝑓𝑓 (𝑋𝑋, 𝑆𝑆)] = 𝐵𝐵𝑓𝑓 (𝑆𝑆)𝑝𝑝𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 (f(t(𝑋𝑋, 𝑆𝑆), 𝐶𝐶))(1 − 𝑠𝑠⁄𝑘𝑘 ) 㻌 㻌 (7)㻌事象 㻿 に関係しない 㼗㻙㼟 人が受ける濡れ衣被害総額の期待値E[𝐷𝐷𝑘𝑘−𝑠𝑠,𝑓𝑓 (𝑋𝑋, 𝑆𝑆)]は次の式のようになる。㻌
㻌E[𝐷𝐷𝑘𝑘−𝑠𝑠,𝑓𝑓 (𝑋𝑋, 𝑆𝑆)] = (𝑘𝑘 − 𝑠𝑠)E[𝐷𝐷𝑓𝑓 (𝑋𝑋, 𝑆𝑆)]= (𝑘𝑘 − 𝑠𝑠)𝐵𝐵𝑓𝑓 (𝑆𝑆)𝑝𝑝𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 (f(t(𝑋𝑋, 𝑆𝑆), 𝐶𝐶))(1 − 𝑠𝑠⁄𝑘𝑘 )
= 𝐵𝐵𝑓𝑓 (𝑆𝑆)(𝑘𝑘−𝑠𝑠)2
𝑘𝑘

𝑝𝑝𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 (f(t(𝑋𝑋, 𝑆𝑆), 𝐶𝐶))㻌㻔㻤㻕㻌

次に事象 㻿 の起こった場所を図 㻞 のように 㼙 分割しよう。すると、㼟 は 㼟㻛㼙 になり、期待値は事象 㻿
を含む 㼙 個の領域全てで計算しなければならない。よって、事象 㻿 に関連する領域全部における濡れ衣被害総額の期待値E[𝐷𝐷m,𝑘𝑘−𝑠𝑠,𝑓𝑓 (𝑋𝑋)]は次式となる。ただし、主観確率も 㻿 の発生確率が低い場合に変更する。これは情報環境 㻯 が変更されたと考えられるので、これを𝑝𝑝𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 (f(t(𝑋𝑋, 𝑆𝑆), C(𝑠𝑠⁄𝑚𝑚)))と

書く。㻌
㻌
㻌

－ 101 －

学術情報研究部門

E[𝐷𝐷m,𝑘𝑘−𝑠𝑠,𝑓𝑓 (𝑋𝑋)]㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌= 𝐸𝐸𝑚𝑚領域 [(𝑘𝑘 − s⁄𝑚𝑚)𝐵𝐵𝑓𝑓 (𝑆𝑆)𝑝𝑝𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 (f(t(𝑋𝑋, 𝑆𝑆), C(𝑠𝑠⁄𝑚𝑚))) (1 −


㻌

𝑠𝑠
)]
𝑚𝑚𝑚𝑚

(9)㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㼗㻙匿名化による情報損失㻌 㻌

次に 㼗㻙匿名化による情報損失を算定する。これは、事象 㻿 の当事者の推定では本来、確率１で推定できたものが 㼟㻛㼗 でしか推定できないので情報量の損失、つまり曖昧さの増加、は 㻝 人あたり
log(𝑠𝑠⁄𝑘𝑘 )である。また、事象 㻿 の当事者でない人も同様に考えれば 㻝 人あたりlog(1 − 𝑠𝑠⁄𝑘𝑘 )である。
情報損失を経済的価値（平たく言えば金額）に換算する比例定数を𝐶𝐶econ とする。すると、㼗㻙匿名化による情報損失は次式で表され、できるだけ小さくしたい。㻌



𝑠𝑠
𝑘𝑘

𝑠𝑠
𝑘𝑘

𝑠𝑠
𝑘𝑘

𝑠𝑠
𝑘𝑘

𝐶𝐶𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑘𝑘 ( ∙ 𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙 ( ) + (1 − ) 𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙 (1 − ))㼗㻙匿名化による場所情報の誤差㻌㻌㻌㻔㻝㻜㻕㻌

㼗㻙匿名化された領域の場所は、領域の中心点などが相当すると考えられる。すると、各個人 㼕 の滞在場所は中心点からの距離だけ誤差を持つ。この誤差が引き起こすデータマイニングにおける損失額を 㻯㼑㼞㼞 とする。㻌
式㻔㻝㻜㻕の情報損失と滞在場所誤差から生じる損失 㻯㼑㼞㼞 の和がデータマイニングにおける損失となり、以下ではこの 㻞 つの和を𝐶𝐶𝑑𝑑𝑑𝑑 と記す。よって最適化問題は 㼗 が予め与えられているなら、領域の構造によって決まる𝑠𝑠/𝑚𝑚を動かして解く最少化問題になる。㻌
㻌
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑠𝑠(領域構造) [E[𝐷𝐷m,𝑘𝑘−𝑠𝑠,𝑓𝑓 (𝑋𝑋)] + E[𝐷𝐷m,𝑠𝑠 (𝑋𝑋)] + 𝐶𝐶𝑑𝑑𝑑𝑑 ]㻌subject to 図 2 のような地理的制約条件(11) 

これらの最適化問題は 㼗 人のグループを同等に扱っているが、別の事象 S’が関連する隣接する領域群を考慮して最適化する必要がある大規模データに対して、これらの領域の構造を変化させて解
く最適化問題の近似解法アルゴリズムの開発は今後の課題である。㻌

㻟

成果要覧㻌

査読付論文㻌
>査読付 㻝@小宮山㻌純平㻌㻘㻌佐藤㻌一誠㻌㻘㻌中川㻌裕志㻦㻌ロックアップ期間による制約を考慮した確率的
バンディット問題㻘㻌 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（㼀㻻㻹）㻘㻢㻔㻟㻕㻘㻌 㼜㼜㻚㻌 㻝㻝㻙㻞㻞㻌 㻞㻜㻝㻟 年 㻝㻞月㻌>査読付 㻞@㻵㼟㼟㼑㼕㻌㻿㼍㼠㼛㻘㻌㻿㼔㼡㻌㼀㼍㼚㼍㼗㼍㻘㻌㻷㼑㼚㼕㼏㼔㼕㻌㻷㼡㼞㼕㼔㼍㼞㼍㻘㻌㻿㼑㼕㼖㼕㻌㻹㼕㼥㼍㼟㼔㼕㼠㼍㻘㻴㼕㼞㼛㼟㼔㼕㻌㻺㼍㼗㼍㼓㼍㼣㼍㻦㻌㻽㼡㼍㼚㼠㼡㼙㻌㻭㼚㼚㼑㼍㼘㼕㼚㼓㻌㼒㼛㼞㻌㻰㼕㼞㼕㼏㼔㼘㼑㼠㻌㻼㼞㼛㼏㼑㼟㼟㻌㻹㼕㼤㼠㼡㼞㼑㻌㻹㼛㼐㼑㼘㼟㻌㼣㼕㼠㼔㻌㻭㼜㼜㼘㼕㼏㼍㼠㼕㼛㼚㼟㻌㼠㼛㻌㻺㼑㼠㼣㼛㼞㼗㻌㻯㼘㼡㼟㼠㼑㼞㼕㼚㼓㻘㻌㻺㼑㼡㼞㼛㻙㼏㼛㼙㼜㼡㼠㼕㼚㼓㻌㼍㼏㼔㼕㼢㼑㻘㻌㻝㻞㻝㻘㻌㼜㼜㻚㻡㻞㻟㻙㻡㻟㻝㻌㻘㻌㻰㼑㼏㻚㻞㻜㻝㻟㻌>査読付 㻟@㻌 㼅㼛㻌 㻱㼔㼍㼞㼍㻘㻌 㻺㼛㼎㼡㼥㼡㼗㼕㻌 㻿㼔㼕㼙㼕㼦㼡㻘㻌 㼀㼍㼗㼍㼟㼔㼕㻌 㻺㼕㼚㼛㼙㼛㼥㼍㻘㻌 㻴㼕㼞㼛㼟㼔㼕㻌 㻺㼍㼗㼍㼓㼍㼣㼍㻦㻌 㻼㼑㼞㼟㼛㼚㼍㼘㼕㼦㼑㼐㻌㻾㼑㼍㼐㼕㼚㼓㻌㻿㼡㼜㼜㼛㼞㼠㻌㼒㼛㼞㻌㻿㼑㼏㼛㼚㼐㻙㻸㼍㼚㼓㼡㼍㼓㼑㻌㼃㼑㼎㻌㻰㼛㼏㼡㼙㼑㼚㼠㼟㻚㻌㻭㻯㻹㻌㼀㼞㼍㼚㼟㼍㼏㼠㼕㼛㼚㼟㻌㼛㼚㻌㻵㼚㼠㼑㼘㼘㼕㼓㼑㼚㼠㻌㻿㼥㼟㻙㼠㼑㼙㼟㻌㼍㼚㼐㻌㼀㼑㼏㼔㼚㼛㼘㼛㼓㼥㻘㻌㻠㻔㻞㻕㻌㼜㼜㻚㻌㻟㻝㻚㻝㻙㻟㻝㻚㻝㻥㻚㻌㻞㻜㻝㻟㻚㻌㻰㻻㻵㻌㻝㻜㻚㻝㻝㻠㻡㻛㻞㻠㻟㻤㻢㻡㻟㻚㻞㻠㻟㻤㻢㻢㻢㻘㻌>査読付 㻠@㻌㻴㼕㼐㼑㼗㼍㼦㼡㻌㻻㼕㼣㼍㻘㻌㻵㼟㼟㼑㼕㻌㻿㼍㼠㼛㻘㻌㼍㼚㼐㻌㻴㼕㼞㼛㼟㼔㼕㻌㻺㼍㼗㼍㼓㼍㼣㼍㻦㻌㻺㼛㼢㼑㼘㻌㻿㼜㼍㼞㼟㼑㻌㻹㼛㼐㼑㼘㼕㼚㼓㻌㼎㼥㻌㻸㻞㻌㻗㻌㻸㻜㻌㻾㼑㼓㼡㼘㼍㼞㼕㼦㼍㼠㼕㼛㼚㻚㻌㻺㻵㻼㻿㻞㻜㻝㻟㻌㻰㻵㻿㻯㻹㻸㻌㻰㼑㼏㻚㻌㻞㻜㻝㻟㻌－ 102 －

学術情報研究部門>査読付 㻡@㻌㻶㼡㼚㼜㼑㼕㻌㻷㼛㼙㼕㼥㼍㼙㼍㻘㻌㻵㼟㼟㼑㼕㻌㻿㼍㼠㼛㻘㻌㼍㼚㼐㻌㻴㼕㼞㼛㼟㼔㼕㻌㻺㼍㼗㼍㼓㼍㼣㼍㻦㻌㻹㼡㼘㼠㼕㻙㼍㼞㼙㼑㼐㻌㻮㼍㼚㼐㼕㼠㻌㻼㼞㼛㼎㼘㼑㼙㻌㼣㼕㼠㼔㻌㻸㼛㼏㼗㻙㼡㼜㻌㻼㼑㼞㼕㼛㼐㼟㻚㼀㼔㼑㻌㻡㼠㼔㻌㻭㼟㼕㼍㼚㻌㻯㼛㼚㼒㼑㼞㼑㼚㼏㼑㻌㼛㼚㻌㻹㼍㼏㼔㼕㼚㼑㻌㻸㼑㼍㼞㼚㼕㼚㼓㻦㻌㻭㻯㻹㻸㻞㻜㻝㻟㻌㻔㻶㻹㻸㻾㻦㻌㼃㼛㼞㼗㼟㼔㼛㼜㻌㼍㼚㼐㻌㻯㼛㼚㼒㼑㼞㼑㼚㼏㼑㻌㻼㼞㼛㼏㼑㼑㼐㼕㼚㼓㼟㻌㻞㻥㻕㻚㻌㼜㼜㻚㻝㻜㻜㻙㻝㻝㻡㻘㻌㻯㼍㼚㼎㼑㼞㼞㼍㻘㻌㻭㼡㼟㼠㼞㼍㼘㼕㼍㻚㻌㻺㼛㼢㻚㻝㻟㻙㻝㻡㻘㻌㻞㻜㻝㻟㻌>査読付 㻢@㻌 㼀㼑㼚㼓㼒㼑㼕㻌 㻹㼍㻌 㼍㼚㼐㻌 㻴㼕㼞㼛㼟㼔㼕㻌 㻺㼍㼗㼍㼓㼍㼣㼍㻦㻌 㻭㼡㼠㼛㼙㼍㼠㼕㼏㼍㼘㼘㼥㻌 㻰㼑㼠㼑㼞㼙㼕㼚㼕㼚㼓㻌 㼍㻌 㻼㼞㼛㼜㼑㼞㻌 㻸㼑㼚㼓㼠㼔㻌 㼒㼛㼞㻌㻹㼡㼘㼠㼕㻙㼐㼛㼏㼡㼙㼑㼚㼠㻌 㻿㼡㼙㼙㼍㼞㼕㼦㼍㼠㼕㼛㼚㻦㻌 㻭㻌 㻮㼍㼥㼑㼟㼕㼍㼚㻌 㻺㼛㼚㼜㼍㼞㼍㼙㼑㼠㼞㼕㼏㻌 㻭㼜㼜㼞㼛㼍㼏㼔㻚㻌 㻱㻹㻺㻸㻼㻞㻜㻝㻟㻔㻭㻯㻸㻌 㻿㻵㻳㻙㻰㻭㼀㻌 㻯㼛㼚㼒㼑㼞㼑㼚㼏㼑㻌 㼛㼒㻌 㻱㼙㼜㼞㼕㼏㼍㼘㻌 㻹㼑㼠㼔㼛㼐㼟㻌 㼛㼚㻌 㻺㼍㼠㼡㼞㼍㼘㻌 㻸㼍㼚㼓㼡㼍㼓㼑㻌 㻼㼞㼛㼏㼑㼟㼟㼕㼚㼓㻕㻘㼜㼜㻚㻣㻟㻢㻙㻣㻠㻥㻌 㻿㼑㼍㼠㼠㼘㼑㻘㻌㼁㻿㻭㻚㻌㻻㼏㼠㻚㻞㻜㻝㻟㻌>査読付 㻣@㻌㼅㼛㻌㻱㼔㼍㼞㼍㻘㻌㻵㼟㼟㼑㼕㻌㻿㼍㼠㼛㻘㻌㻴㼕㼐㼑㼗㼍㼦㼡㻌㻻㼕㼣㼍㻘㼍㼚㼐㻌㻴㼕㼞㼛㼟㼔㼕㻌㻺㼍㼗㼍㼓㼍㼣㼍㻦㻌㼁㼚㼐㼑㼞㼟㼠㼍㼚㼐㼕㼚㼓㻌㼟㼑㼑㼐㻌㼟㼑㼘㼑㼏㻙㼠㼕㼛㼚㻚㻌㻱㻹㻺㻸㻼㻞㻜㻝㻟㻌㼃㼛㼞㼗㼟㼔㼛㼜㻧㼀㼑㼤㼠㻳㼞㼍㼜㼔㼟㻙㻤㻘㻌㻿㼑㼍㼠㼠㼘㼑㻘㻌㼁㻿㻭㻚㻌㻻㼏㼠㻚㻝㻤㻘㻌㻞㻜㻝㻟㻌

その他の発表論文㻌
>発表 㻝@江原遥㻘宮尾祐介㻘中川裕志㻦㻌 リンク予測を利用した語学学習用 㻿㻺㻿 上の友人関係グラフ
分析㻌 言語処理学会第 㻞㻜 回大会㻌 㻯㻟㻙㻟㻌札幌㻘㻞㻜㻝㻠㻛㻟㻛㻝㻥㻌>発表 㻞@㻌 板倉陽一郎㻘伊藤孝一㻘菊池浩明㻘高木浩光㻘高橋克巳㻘中川裕志㻘疋田敏朗㻘㻌 廣田啓一㻘山
口利恵㻘渡辺創㻦「完全な匿名化」幻想を超えて．Beyond the Fantasy of ”Perfect Anonymity”㻚㻿㻯㻵㻿㻌㻞㻜㻝㻠㻌㼀㼔㼑㻌㻟㻝㼟㼠㻌㻿㼥㼙㼜㼛㼟㼕㼡㼙㻌㼛㼚㻌㻯㼞㼥㼜㼠㼛㼓㼞㼍㼜㼔㼥㻌㼍㼚㼐㻌㻵㼚㼒㼛㼞㼙㼍㼠㼕㼛㼚㻌㻿㼑㼏㼡㼞㼕㼠㼥㻌㻟㻰㻝㻙㻠㻚㻷㼍㼓㼛㼟㼔㼕㼙㼍㻘㻌㻶㼍㼜㼍㼚㻘㻌㻶㼍㼚㻚㻌㻞㻟㻘㻌㻞㻜㻝㻠㻚㻌㼀㼔㼑㻌㻵㼚㼟㼠㼕㼠㼡㼠㼑㻌㼛㼒㻌㻱㼘㼑㼏㼠㼞㼛㼚㼕㼏㼟㻘㻵㼚㼒㼛㼞㼙㼍㼠㼕㼛㼚㻌㼍㼚㼐㻌㻯㼛㼙㼙㼡㼚㼕㼏㼍㼠㼕㼛㼚㻌㻱㼚㼓㼕㼚㼑㼑㼞㼟㻌>発表 㻟@㻌 中川裕志㻘角野為耶㻦㻌 滞在場所の 㼗㻙匿名化と濡れ衣㻚㻌 情報処理学会㻚第 㻢㻞 電子化知的財産・社会基盤研究発表会㻔㻱㻵㻼 研究会㻕㻌㼂㼛㼘㻚㻞㻜㻝㻟㻙㻱㻵㻼㻙㻢㻞㻘㻌㻺㼛㻚㻝㻞㻚㻞㻜㻝㻟 年 㻝㻝 月㻌>発表 㻠@大岩秀和㻘中川裕志：授かり効果付きオンライン学習㻚㻌 第 㻞㻣 回人工知能学会全国大会㻘㻝㻱㻠㻙㻢㼕㼚㻘富山㻘㻞㻜㻝㻟 年 㻢 月㻌
>発表 㻡@楊斌㻘中川裕志：㻯㼛㼘㼘㼡㼟㼕㼛㼚㻙㻾㼑㼟㼕㼟㼠㼍㼚㼠㻌 㻼㼞㼕㼢㼍㼏㼥㻙㻼㼞㼑㼟㼑㼞㼢㼕㼚㼓㻌㻰㼍㼠㼍㻌㻹㼕㼚㼕㼚㼓㻚㻌 第 㻞㻣 回人工知能学会全国大会㻘㻟㻸㻟㻙㻻㻿㻙㻜㻢㼎㻙㻝㻘㻌富山㻘㻞㻜㻝㻟 年 㻢 月㻌
>発表 㻢@㻌日向野㻌達郎㻌中村㻌早紀㻌増田㻌英孝㻌山田㻌剛一㻌清田㻌陽司㻌中川㻌裕志㻌：㻌機関横断型文献
情報 㼃㼕㼗㼕 による著者情報対応付けとその編集支援機能の提案㻚㻌 第 㻞㻣 回人工知能学会全国大会㻘㻠㻳㻝㻙㻢㼕㼚㻌㻘㻌富山㻘㻞㻜㻝㻟 年 㻢 月㻌

特記事項㻌
>特記 㻝@㻌 中川裕志㻘佐久間淳㻘神嶌敏弘㻘荒井ひろみ㻚㻌 主催：第 㻞㻣 回人工知能学会全国大会㻘オー
ガナイズドセッション「㻻㻿㻙㻜㻢㻌情報の保護と中立性に配慮したデータ分析」㻚㻌富山㻘㻞㻜㻝㻟 年 㻢 月㻌㻌－ 103 －

学術情報研究部門

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学術情報研究部門

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2

Latent Dirichlet allocation (LDA)

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ཧɺιʔγϟϧωοτϫʔΫղੳɺ৘ใ‫ࡧݕ‬ɺ৘ใਪનͳͲ͞·͟·ͳ෼໺ͰԠ༻ՄೳͰ͋Δ͜ͱʹ‫ى‬Ҽ͢Δɻ

2.2

ఆࣜԽ֬཰తજࡏม਺ϞσϧͰ͸ɺજࡏม਺ͱ͍͏֬཰ม਺Λ֬཰Ϟσϧʹಋೖ͢ΔɻLDA ͷ৔߹ɺจॻத
ͷ֤୯‫͕ޠ‬ɺ཭ࢄ஋ΛऔΔજࡏม਺Λ΋͓ͬͯΓɺͦͷજࡏม਺ͷ஋͕ಉ͡୯‫ޠ‬͸ɺಉ͡τϐοΫʹ
ଐ͢Δͱ͍͏Ծఆ (ϞσϧԽ) Λߦ͏ɻจॻ਺Λ M ͱ͢Δɻ୯‫ޠ‬ͷछྨ਺Λ V ͱͯ͠ɺ୯‫߹ूޠ‬Λ V = {1, 2, · · · , V } ͱ͢Δɻจॻ d ͷi ൪໨ͷ୯‫ޠ‬Λ wj,i ∈ V ͱͯ͠ɺจॻ௕Λ nd ͱ͢Δɻ֤୯‫ ޠ‬wj,i ʹରԠͯ͠જࡏม਺ zj,i ΛԾఆ͠ɺ཭ࢄ஋ 1, 2, · · · , T ΛͱΔɻ֤જࡏม਺ͷ஋͸ɺજࡏτϐοΫͱ‫ݺ‬͹ΕɺͦΕͧΕ୯‫ޠ‬ͷग़‫ݱ‬෼෍
ϕt (t = 1, 2, · · · , T ) ʹରԠ͢Δɻ୯‫ޠ‬ͷग़‫ݱ‬෼෍ ϕt = (ϕt,1 , · · · , ϕt,V ) ͸ɺV ্ͷ֬཰෼෍Ͱɺϕt,v͸ɺજࡏτϐοΫ t Ͱ୯‫ ޠ‬v ͕ग़‫͢ݱ‬Δ֬཰Λද͢ɻLDA Ͱ͸ɺจॻ͸ෳ਺ͷτϐοΫ͔Βߏ੒͞Εɺͦͷߏ੒ൺΛ཭ࢄ෼෍ͱͯ࣋ͭ͠ɻθd,t Λɺจॻ d ͰτϐοΫ t ͕ग़‫͢ݱ‬Δ֬཰ (จॻ d ͰͷτϐοΫt ͷߏ੒ൺ཰) ͱ͠ɺτϐοΫ෼෍Λ θ d = (θd,1 , · · · , θd,T ) ͱ͢ΔɻҎԼɺLDA ʹ͓͚Δจॻͷੜ੒աఔʹ͍ͭͯઆ໌͢Δɻϕt ΍ θ d ͸ɺ֬཰ϕΫτϧͰ͋ΔͷͰɺ֬཰ϕΫτϧ্ͷ֬཰෼෍ͱͯ͠ɺDirichlet ෼෍ (Dir(·) ͱද‫ )ه‬ΛԾఆ͢Δɻ·ͨɺ୯‫ ޠ‬wd,i ΍જࡏτϐοΫ zd,i ͸཭ࢄ஋ͳͷͰɺଟ߲෼෍ (Multi(·) ͱද‫ )ه‬Λੜ੒෼෍ͱͯ͠Ծఆ͢Δɻ͢ͳΘͪɺθ d ∼ Dir(γ) (d = 1, · · · , M ), ϕt ∼ Dir(β) (t = 1, · · · , T ),(1)͜͜Ͱɺγ = (γ1 , · · · , γT ) ͸ T ࣍‫ݩ‬ϕΫτϧɺ β = (β1 , · · · , βV ) ͸ V ࣍‫ݩ‬ϕΫτϧͰɺ͍ͣΕ΋
Dirichlet ෼෍ͷύϥϝʔλͰ͋Δ.
֤จॻ d(= 1, · · · , M ) ʹ͓͍ͯɺ֤୯‫ޠ‬͸ҎԼͷੜ੒աఔΛԾఆ͢Δɻ

zd,i ∼ Multi(θ d ) (i = 1, · · · , nd ), wd,i ∼ Multi(ϕzd,i ) (i = 1, · · · , nd ).

2.3

(2)

पลԽม෼ϕΠζ๏

LDA Ͱ͸ɺ౷‫ܭ‬తֶशͱͯ͠ϕΠζֶशΛߦ͏ɻϕΠζֶशͰ͸ɺσʔλू߹ D ͕༩͑ΒΕͨԼͰɺજࡏม਺΍ଞͷ֬཰ม਺ͷࣄ‫཰֬ޙ‬෼෍Λਪఆ͢Δ͜ͱͰ౷‫ܭ‬తͳ৘ใΛநग़͠ɺσʔλղੳ΍༧ଌΛߦ͏ɻͨͩ͠ɺ͜ͷࣄ‫཰֬ޙ‬෼෍ͷਪఆ͸ɺզʑ͕ѻ͏େྔͷσʔλʹ͓͍ͯ͸‫ྔࢉܭ‬తʹࠔ೉Ͱ
͋ΔͨΊɺۙࣅ‫ࢉܭ‬Λ൐͏ɻLDA Ͱ͸ɺۙࣅख๏ͱͯ͠ɺม෼ϕΠζ๏΍Ϛϧίϑ࿈࠯ϞϯςΧϧϩ
๏͕༻͍ΒΕ͖͕ͯͨɺۙ೥ߴਫ਼౓ͳۙࣅख๏ͱͯ͠पลԽม෼ϕΠζ๏͕ఏҊ͞ΕͨɻҎԼɺपลԽม෼ϕΠζ๏ʹ͍ͭͯ֓ཁΛઆ໌͢Δɻ

－ 105 －

学術情報研究部門

LDA Ͱ͸ɺࣄ‫ޙ‬෼෍ͱͯ͠ɺp(z, θ, ϕ|w) Λਪఆ͢Δඞཁ͕͋Δɻ͜͜Ͱɺw = {wd }M
d=1 ɺz =MMT{z d }d=1 ɺθ = {θ d }d=1 ɺϕ = {ϕt }t=1 ͱͨ͠ɻ͔͠͠ɺ͜ͷࣄ‫ޙ‬෼෍͸‫ྔࢉܭ‬తʹࠔ೉Ͱ͋ΔͨΊɺม෼ϕΠζ๏Ͱ͸ɺҎԼͷۙࣅ෼෍Λਪఆ͢Δɻq ∗ (z)q ∗ (θ)q ∗ (ϕ) = argmin KL[q(z)q(θ)q(ϕ)|p(z, θ, ϕ|w)].
(3)∏M ∏ n d∏M∏Tͨͩ͠ɺq(z) = d=1 i=1 q(zd,i )ɺq(θ) = d=1 q(θ d )ɺq(ϕ) = t=1 q(ϕt ) ͱಠཱੑΛԾఆɻ্‫ه‬ͷ࠷దԽ໰୊͸ɺۙࣅ෼෍ q ∗ (z)q ∗ (θ)q ∗ (ϕ) ͕ɺ‫ʹ͍ޓ‬ಠཱͰ͋ΔΑ͏ʹۙࣅ (ฏ‫ۉ‬৔ۙࣅ) ͢Δ͜ͱʹΑͬͯɺղੳతʹղ͘͜ͱ͕ՄೳͰ͋Δɻ
౰વɺ͜ͷಠཱԾఆ͕ਪఆਫ਼౓ʹѱӨ‫ڹ‬Λ‫͢΅ٴ‬ɻͦ͜ͰɺपลԽม෼ϕΠζ๏Ͱ͸ɺ·ͣҎԼͷΑ͏ͳఆࣜԽΛߟ͑Δɻ
q ∗ (z)q ∗ (θ, ϕ|z) = argmin KL[q(z)q(θ, ϕ|z)|p(z, θ, ϕ|w)].

(4)͔͠͠ɺ͜ͷఆࣜԽ͸ɺ‫ྔࢉܭ‬తʹࠔ೉ͳ q ∗ (θ, ϕ|z) Λ‫ؚ‬ΜͰ͠·͍ͬͯΔͨΊɺ࠷దԽ͸ࠔ೉Ͱ͋Δɻ
∫∫p(z, θ, ϕ|w)dθdϕͦ͜Ͱɺp(z, θ, ϕ|w) ʹ͓͚Δ θ ͱ ϕ ΛपลԽ (ੵ෼ফ‫͠ )ڈ‬ɺ͢ͳΘͪ p(z|w) =ͱ͠ɺҎԼͷ࠷దԽ໰୊Λղ͘͜ͱΛߟ͑Δɻ

q ∗ (z) = argmin KL[q(z)|p(z|w)].

(5)∏ M ∏n d

ͨͩ͠ɺq(z) = d=1 i=1 q(zd,i ) ͱಠཱੑΛԾఆɻ͜ͷ࠷దԽ໰୊Λղੳతʹղ͘͜ͱ͕Ͱ͖Ε͹ɺಠཱੑͷԾఆ͕ม෼ϕΠζ๏ʹൺ΂ͯ؇࿨͞Ε͍ͯΔͨΊɺपลԽม෼ϕΠζ๏͸ΑΓߴਫ਼౓ͳֶश
ΞϧΰϦζϜͱ‫͑ݴ‬Δɻ࣮ࡍʹ͸ɺ͜ͷ࠷దԽ͸ղੳతʹղ͘ࣄ͕Ͱ͖ͳ͍͕ɺςΠϥʔల։ʹΑΔ
ۙࣅʹΑͬͯղ͘͜ͱ͕ՄೳͰ͋Δɻ۩ମతʹ͸ɺςΠϥʔల։ͷ 0 ࣍ۙࣅΛ༻͍ͯҎԼΛಘΔɻ

q(zd,i = t) ∝\d,i

β + E[nt,wd,i ]\d,iV β + E[nt,· ]\d,i(γt + E[nd,t ]).

(6)͜͜Ͱɺδ(wd,i = v) Λ wd,i = v ͷͱ͖ 1ɺͦ͏Ͱͳ͍࣌͸ 0 Λग़ྗ͢Δؔ਺ͱͯ͠

E[nd,t ] =

nd
∑
i=1

E[nt,v ] =

∑
d,i

\d,i

q(zd,i = t), E[nd,t ] = E[nd,t ] − q(zd,i = t)\d,iq(zd,i = t)I(wd,i = v), E[nt,v ] = E[nt,v ] − q(zd,i = t)δ(wd,i = v)

(7)
(8)

Ͱ͋Δɻ
͜ͷΞϧΰϦζϜ͸ɺҰ‫ݟ‬ɺେ୾ͳۙࣅͷΑ͏ʹࢥ͑Δ͕ɺ࣮͸ɺα ৘ใྔ࠷খԽͷ‫͔఺؍‬Βಋ͚
Δ͜ͱΛզʑ͸ࣔͨ͠ɻࠓճఏҊͨ͠ΞϧΰϦζϜ͸ɺ͜ͷ α ৘ใྔ࠷খԽʹΑΔपลԽม෼ϕΠζ๏ͷఆࣜԽʹ‫͍͍ͯͮج‬Δ(6) ͔ࣜΒ෼͔Δ௨Γɺq(zd,i = t) Λߋ৽͢Δࡍʹ͸ɺ֤े෼౷‫͔ྔܭ‬ΒɺͦΕ·Ͱͷ q(zd,i = t) Λࠩ͠Ҿ͍ͯߋ৽͢Δඞཁ͕͋Δɻ͜Ε͸ɺ੍‫ޚ‬ཧ࿦ʹ͓͚ΔωΨςΟϒϑΟʔυόοΫͱ‫ͱ͜͢ͳݟ‬͕Ͱ͖ΔͨΊɺ͜ͷࠩҾͷ༗ແΛʮωΨςΟϒϑΟʔυόοΫͷ༗ແʯͱ‫͢ʹͱ͜Ϳݺ‬Δɻq(zd,i = t)ͷߋ৽࣌ʹɺωΨςΟϒϑΟʔυόοΫΛద༻͢ΔͨΊʹ͸ɺߋ৽͢Δલͷ q(zd,i = t) Λ͓֮͑ͯ͘ඞཁ͕͋Δɻ͢ͳΘͪɺ͢΂ͯͷ୯‫ ޠ‬wd,i ʹରͯ͠ɺq(zd,i = t) ͷ৘ใΛৗʹอ࣋ͯ͠ஔ͘ඞཁ͕͋
Δɻ͜Ε͸ɺඇৗʹϝϞϦޮ཰͕ѱ͘େ‫ن‬໛σʔλ΁ద༻͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖ͳ͍ɻ΋ͬͱ΋୯७ͳํ๏
ͱͯ͠͸ɺ\d, i Λͤͣʹq(zd,i = t) ∝β + E[nt,wd,i ](γt + E[nd,t ])V β + E[nt,· ](9)ͱͯ͠͠·͏͜ͱͰ͋Δɻ͜ͷΞϧΰϦζϜΛωΨςΟϒϑΟʔυόοΫແ͠ͷΞϧΰϦζϜͱ‫Ϳݺ‬͜ͱʹ͢Δɻ࠷‫ࣔ͢Ͱݧ࣮ʹޙ‬௨Γɺ͜ͷํ๏Ͱ͸൚ԽೳྗΛ௿Լͤͯ͞͠·͏ɻ－ 106 －

学術情報研究部門

3ఏҊख๏ఏҊख๏͸ɺपลԽม෼ϕΠζ๏Λ α ৘ใྔ࠷খԽͱͯ͠ఆࣜԽ͠ɺα ৘ใྔ࠷খԽ໰୊Λஞ࣍࠷దԽΞϧΰϦζϜΛ༻͍ͯղ͘͜ͱͰಋग़ͨ͠΋ͷͰ͋Δɻ·ͣɺα ৘ใྔ࠷খԽʹ͍ͭͯઆ໌͠ɺ࣍
ʹͦͷஞ࣍࠷దԽΞϧΰϦζϜʹ͍ͭͯઆ໌͢Δɻ

3.1

α ৘ใྔ࠷খԽͱͯ͠ͷपลԽม෼ϕΠζ๏४උͱͯ͠ α ৘ใྔ࠷খԽͱͯ͠ͷपลԽม෼ϕΠζ๏ʹ͍ͭͯ֓આ͢Δɻα ৘ใྔ͸ α ∈ (−∞, ∞) Λύϥϝʔλͱͯ֬͠཰෼෍ؒͷ৘ใྔΛ࣍ͷΑ͏ʹҰൠԽͨ͠΋ͷͰ͋Δ.
∫
αp(x) + (1 − α)q(x) − p(x)α q(x)1−α dx,(10)Dα [p||q] =α(1 − α)͜͜Ͱɺॏཁͳ఺ͱͯ͠ p(x)ɺq(x) ͸ਖ਼‫ن‬Խ͞Ε͍ͯΔඞཁ͸ͳ͍ɻp = q ͷͱ͖ α ৘ใྔ͸ 0 ͱͳΔɻ͜ ͜ · Ͱ ड़ ΂ ͯ ͖ ͨ Α ͏ ʹ ɺֶ श Ξ ϧ ΰ Ϧ ζ Ϝ ͸ ɺ͋ Δ ‫ ࠔ ࢉ ܭ‬೉ ͳ ֬ ཰ ෼ ෍ p(x) (x =∏{x1 , x2 , · · · , xn }) Λۙࣅ෼෍ q(x) = ni=1 q(xi ) Ͱۙࣅ͢Δ͜ͱ͕໨తͱͳ͍ͬͯΔɻͦ͜Ͱɺզʑ͸α ৘ใྔ (10) Λ໨తؔ਺ͱͨ͠࠷దԽ໰୊ͱֶͯ͠शΞϧΰϦζϜͷҰൠԽΛߟ͑Δɻ͜ͷ࣌ɺߋ৽ࣜ͸ҎԼͷΑ͏ʹ༩͑ΒΕΔ

q(xi ) ∝E[(p(x)
q(x\i ))α ] 1α(11)q(x\i )

ଟ͘ͷ໰୊Ͱ͸ɺ͜ͷ‫ظ‬଴஋‫ࢉܭ‬͸‫ࠔࢉܭ‬೉ͱͳΔ৔߹͕ଟ͍͕ɺ

q(xi ) ∝E[(p(x\i )p(xi |x )q(x\i )\i)α ] 1α(12),q(x\i )

Ͱ͋Δ͜ͱ͔Βɺ p(x\i ) Λ q(x\i ) ͱަ‫ͯ͠׵‬ɺ]1[
αq(xi ) ∝E p(xi |x\i )α
.
\i

(13)

q(x )

ͱ͢Δɻ͜ͷߋ৽ࣜ͸ α = 1 ͷ৔߹ɺ Belief Propagation (BP) ·ͨ͸ Expectation Propagation (EP) ͱ‫ݺ‬͹ΕΔख๏Ͱ͋Δɻ·ͨɺ͜ͷߋ৽ࣜ͸ɺ࣍ͷΑ͏ʹ‫ॴہ‬తʹ α ৘ใྔΛ༻͍ࣹͨӨͱ‫ݟ‬Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δɻ

q ∗ (xi ) = argmin Dα [p(xi |x\i )q(x\i )||q(x)].

(14)

q(xi )

࣍ͷઅͰ͸ɺ͜ͷࣹӨΞϧΰϦζϜͱपลԽม෼ϕΠζ๏ͷؔ܎ʹ͍ͭͯड़΂Δɻ3.2

α ৘ใྔ࠷খԽͱͯ͠ͷपลԽม෼ϕΠζ๏
\d,i

\d,i

\d,i

·ͣɺਖ਼‫ن‬Խ͍ͯ͠ͳ͍ۙࣅࣄ‫ޙ‬෼෍෼෍ q̃(zd,i ) Λ ύϥϝʔλ ad,t ɺ bt,v ɺ ct͏ʹఆٛ͢Δɻq̃(zd,i = t) =

\d,i

bt,v

\d,i
a .
\d,i d,t
ct－ 107 －

Λ༻͍ͯҎԼͷΑ(15)

学術情報研究部門

͜ΕʹΑΓɺपลԽม෼ϕΠζ๏͸ɺ্‫ͭ̏ه‬ͷύϥϝʔλਪఆͱͯ͠ߟ͑Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δɻ͜͜Ͱɺ
\d,i
\d,i
\d,i
q̃(zd,i ) ͕ bv = {bt,v }Tt=1 ͷؔ਺Ͱ͋Δ͜ͱΛ‫ڧ‬ௐ͢Δඞཁ͕͋Δ৔߹ɺ ද‫ ه‬q̃(zd,i |bv ) Λ͠͹͠͹༻͍Δ͜ͱʹ͢Δ. ଞͷύϥϝʔλʹ͍ͭͯ΋ಉ༷Ͱ͋Δɻ\d,iߋʹҎԼɺ‫͔ͭز‬ͷఆٛΛߦ͏ɻ·ͣɺq̃ \b (zd,i = t) = q̃(zd,i = t)/bt,v =
\d,i

\d,i

ad,t

\d,i

ct

\d,i

\d,i

. ·ͨɺbt,v ͱ nt,v +βΛަ‫ ͯ͠׵‬q̃ b→n (zd,i = t) = (nt,v + β)q̃ \b (zd,i = t).
\d,iͯ͞ɺbt,v ʹؔͯ͠ɺα ৘ใྔ࠷খԽΛߦ͏ɻα = 1 ͷ৔߹Λߟ͑Δͱɺ\d,i)].
min D1 [q̃ b→n (zd,i )q(z \d,i )||q̃(zd,i |b\d,iv )q(z

(16)

\d,i

bt,v

\d,i

\d,i

͜ͷ࠷খԽ໰୊͸ɺղੳతʹղ͘͜ͱ͕Ͱ͖ͯɺbt,v = E[nt,v ] + β ͕ղͱͳΔ.
\d,i

\d,i

\d,i

ಉ༷ʹ, ad,t = E[nd,t ] + γk ‫ ͼٴ‬ct
͕Ͱ͖Δɻ

\d,i

= E[nt,· ] + V β ͕ɺҎԼͷ࠷খԽ໰୊ͷղͱͯ͠ಘΔ͜ͱ\d,imin D1 [q̃ a→n (zd,i )q(z \d,i , α, π)||q̃(zd,i |ad )q(z \d,i , α, π)],(17)

min D−1 [q̃ c→n (zd,i )q(z \d,i )||q̃(zd,i |c\d,i )q(z \d,i )].

(18)

\d,i
ad,t

\d,i

ct

\d,i

͜͜Ͱ ad

\d,i

\d,i

\d,i

\d,i

͕ͨͬͯ͠ɺ ad,t ɺ bt,v ɺ ct৽͕ࣜಘΒΕΔɻ4\d,i T}t=1 Ͱ͋Δɻ

= {ad,t }Tt=1 ɺ c\d,i = {ctͷղΛ (15) ࣜͷ q̃(zd,i = t) ΁୅ೖ͢ΔͱपลԽม෼ϕΠζ๏ͷߋपลԽม෼ϕΠζ๏ͷஞֶ࣍श
\d,i

\d,i

\d,i

∑

\d,i
v bt,v ͱͯ͠
\d,i
\d,i
‫ٻ‬ΊΔ͜ͱ͕Ͱ͖ΔͷͰɺbt,v Λɺจॻू߹ʹରͯ͠ஞ࣍తʹֶशग़དྷΕ͹ྑ͍ɻ͕ͨͬͯ͠ɺbt,v

α ৘ใྔʹΑΓ࠷খԽͰ͸ɺad,t ͸ɺจॻ‫ݻ‬༗ͷύϥϝʔλͰ͋Γɺct

͸ɺct

=

ͷஞֶ࣍शʹ͍ͭͯઆ໌͢Δɻ
·ͣɺ௨ৗͷߋ৽ࣜΛߟ͑Δͱɺwd,i = v ͷͱ͖
\d,i

\d,i

(19)

bt,v = E[nt,v ] + β,Ͱ͋Δɻ͜Ε͸ҎԼͷΑ͏ʹɺεςοϓαΠζ ρ Λಋೖ͢Δͱ‫ݻ‬ఆ఺൓෮๏ͱͯ͠ҎԼͷΑ͏ʹ‫ࢉܭ‬
Ͱ͖Δ͜ͱΛද͍ͯ͠Δɻ
\d,i

\d,i

\d,i

\d,i

\d,i

\d,i

bt,v ← (1 − ρ)bt,v + ρ[E[nt,v ] + β] = bt,v + ρ[E[nt,v ] + β − bt,v ].

(20)࣍ʹɺे෼౷‫ྔܭ‬͸
\d,iE[nt,v ] = (nv − 1)Ͱ͋Δ͔ΒɺҎԼͷे෼౷‫ྔܭ‬∑d′ ,i′ ̸=d,i1
q(zd′ ,i′ = t)δ(wd′ ,i′ = v).
nv − 1\d,iñt,v = n\d,iv q(zd′ ,i′ = t) = (nv − 1)q(zd′ ,i′ = t).

(21)

(22)

ͱަ‫͢׵‬Δ͜ͱͰ (͜͜Ͱ (d′ , i′ ) ̸= d,( i) ͸ wd′ ,i′ = v Ͱ͋ΔΑ͏ͳαϯϓϧͰ͋Δʣɺ(20) ࣜΛҎԼͷΑ͏ʹۙࣅ͢Δɻ
\d,i

\d,i

\d,i

bt,v ← bt,v + ρ[n\d,iv q(zd′ ,i′ = t) + β − bt,v ].

(23)

ρ ʹରͯ͠ಛఆͷ৚݅ԼͰɺ্‫ه‬ͷۙࣅߋ৽ࣜΛ‫܁‬Γฦ͠ߦ͏͜ͱͰɺα ৘ใྔ࠷খԽ໰୊ͷۙࣅղ\d,ibt,v ΛಘΔ͜ͱΛɺϚϧνϯήʔϧͷऩଋఆཧʹΑΓࣔ͢͜ͱ͕Ͱ͖Δɻwd′ ,i′ ͸ɺ࣮ࡍʹ͸ɺ‫ॲʹط‬ཧࡁΈͷֶशσʔλͰ͋Δɻ－ 108 －

学術情報研究部門

ਤ 1: ࣮‫݁ݧ‬Ռ5࣮‫݁ݧ‬Ռͱ·ͱΊ

Pubmed σʔληοτ1 ͱ‫ݺ‬͹ΕΔֶज़࿦จͷΞϒετϥΫτू߹ʹରͯ͠ɺఏҊख๏ͷ࣮‫ݧ‬Λߦͬͨɻจॻ਺ M ͸ 1,000,000(100 ສ)ɺ‫ޠ‬ኮ਺ V ͸ 50,161(͓Αͦ 5 ສ)ɺ૯୯‫ ਺ޠ‬N ͸ 92,380,343(͓Αͦ9000 ສ) Ͱ͋Δɻ‫ࢺף‬΍‫ػ‬ೳ‫ޠ‬ͷΑ͏ͳετοϓϫʔυͱ௿ස౓‫ޠ‬͸ɺֶशʹѱӨ‫ڹ‬Λ༩͑ΔͨΊ࡟আͯ͋͠Δɻ͜ͷΑ͏ͳେ‫ن‬໛ͷσʔλʹରͯ͠ɺपลԽม෼ϕΠζ๏͸ɺ(¸KN ) ͷϝϞϦۭؒΛඞཁͱ͢ΔͨΊద༻͢Δ͜ͱ͸Ͱ͖ͳ͍ɻఏҊख๏Ͱ͸ɺO(KV ) ͷϝϞϦۭؒͰࡁΉͨΊద༻ՄೳͰ
͋ΔɻωΨςΟϒϑΟʔυόοΫ‫ߏػ‬ͷ༗ແͰɺ൚ԽೳྗΛද͢ Perpleixty ΛධՁ͢ΔɻT = 1000 ͱͨ͠ɻਤ 1 ʹ࣮‫݁ݧ‬ՌΛࣔ͢ɻԣֶ͕࣠शͨ͠จॻ਺Ͱɺॎ͕࣠ Perplexity Ͱ͋Δɻ࣮‫݁ݧ‬Ռ͔Β΋෼͔Δ௨ΓɺωΨςΟϒϑΟʔυόοΫ‫ߏػ‬Λඋ͑ΔΞϧΰϦζϜ͸จॻ਺ͷมԽʹؔΘΒͣɺωΨςΟϒϑΟʔυόοΫΛඋ͍͑ͯͳ͍ΞϧΰϦζϜΑΓ΋൚Խೳྗ͕ߴ͍͜ͱ͕Θ͔Δɻ·ͨɺωΨςΟϒϑΟʔυόοΫ‫ߏػ‬Λඋ͑Δ͜ͱͰɺ30 ສจॻఔ౓͔Βͷֶश݁ՌͰ΋ɺωΨςΟϒϑΟʔυόοΫ‫ߏػ‬Λඋ͑ͳ͍ΞϧΰϦζϜ͕ 100 ສจॻ͔Βֶशͨ݁͠Ռʹඖఢ͢Δ͜ͱ͕Θ͔Δɻ

6

੒Ռཁཡ

ࠪಡ෇࿦จ
[ࠪಡ෇ 1] 2]Issei Sato, Shu Tanaka, Kenichi Kurihara, Seiji Miyashita,Hiroshi Nakagawa: Quantum Annealing for Dirichlet Process Mixture Models with Applications to Network Clustering, Neurocomputing, 121, pp.523-531 , 2013.

ಛ‫߲ࣄه‬[ಛ‫ ه‬1] ࠤ౻Ұ੣: ࠞ߹෼෍ֶशͷ‫͔ૅج‬Β࠷ઌ୺, ୈ̍̒ճ NEC ‫ٕװج‬ज़ϑΥʔϥϜ ট଴ߨԋ, 2013೥4݄4೔[ಛ‫ ه‬2] ࠤ౻Ұ੣: ‫ػ‬ցֶशೖ໳ʵσʔλ͔Βͷ஌ࣝ֫ಘͱͦͷసҠʵ. ୈ 5 ճ࣍ੈ୅ίϯϐϡʔλࢧԉ਍அιϑτ΢ΣΞྟচ࢖༻ɾධՁϓϥοτϑΥʔϜ‫ڀݚ‬ձ ট଴ߨԋ. 2013 ೥ 6 ݄ 16 ೔[ಛ‫ ه‬3] ࠤ౻Ұ੣: ఺աఔͱ‫ػ‬ցֶशͷ਺ཧ. IBM ๛ऱࣄ‫ ॴۀ‬ট଴ߨԋɼ2013 ೥ 7 ݄ 3 ೔1https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Bag+of+Words－ 109 －

ネットワーク研究部門

若原恭

ネットワークの機能の高度化と設計・運用・保守・管理の合理化

中山 雅哉

広域分散環境の高度基盤技術に関する研究

小川 剛史

人々の実生活を支援する情報メディア技術に関する研究

関谷 勇司

SDNを効率的に利用したクラウドとIXの構築に関する研究

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コンピューターサイエンス教育の充実と普及

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ブロードバンド無線環境実現にむけた基盤技術の研究

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サイバーセキュリティに関する研究

田崎

創

マルチレイヤ脅威分析およびサイバー防御の研究開発－ 111 －

ネ ット ワ ー ク 研 究 部 門

ネットワーク研究部門概要

ネットワーク研究部門

ネットワーク研究部門
概要

部門長

若原 恭

情報通信ネットワークは、情報社会の発展とともに、経済・社会・文化等に係わる日々の活動に必要不可欠な社会基盤となった。このようなネットワークへの要求は量的にも質的にも拡大する一方であり、これに応えるため、ネットワーク基盤技術、ネットワーク応用システム、ネットワークセキュ
リティ技術等に関し、基礎技術から実用技術まで幅広く研究に取り組んでいる。2013 年度の研究の取り組みの概要は以下の通りであり、これらの研究に対し、指導学生の受賞を含め、関連学会等から計6 件の表彰を受けた。

[１] ネットワーク基盤技術
近年、ノートパソコン、スマートフォン、タブレット端末等の無線端末の急速な発展と普及に伴って無線ネットワークの利用は拡大する一方である。このような無線ネットワークの性能、特に単位時間当たりに授受できる情報量（スループット）を増大可能とする基盤技術について研究を進めた。
無線 LAN 環境において多数の端末が一つの基地局にアクセスする場合、送信情報の衝突が増え、再送の頻発及び再送を含む送信待ち時間の増大によって、スループットが大幅に低下するという基本問
題を解決するための検討を行った。その結果、衝突がほとんど発生しない無線端末同士をグループにまとめ、グループ毎に順次アクセス可能とする新しいアクセス制御法を発案し、大幅なスループット向上が達成できることを実証した。無線端末の中継によって情報を授受するマルチホップ無線通信におけるスループットの向上策について検討を行った。その結果、各中継時の送信開始タイミングを適切に制御することによって、衝突や無駄な待ちを回避し、理論的限界近くまでスループットを大幅に改善できることを確認した。
多くの無線端末がメッシュ状の無線リンクで相互接続された無線メッシュネットワークにおいて複数組みの無線端末間で同時に情報授受を行う場合にスループットが著しく劣化するという問題を解決するための技術を検討した。その結果、使用可能な無線チャネルを柔軟に切り替えることによって全チャネルを無駄なく利用可能とし、更にこれらチャネルを無線端末間での情報フローに均等に割り当てることによって無線チャネルを実際の情報送信に徹底的に有効利用する手法を考案した。そして、
フローやその方向によって伝送レートが異なる場合等多様な条件下で現場実験を実施し、考案した方法によって総合的なスループットを大幅に向上できることを実証した。
ネットワークの一基本技術はコンピュータ技術であり、その教育の充実は重要な課題である。特に、小規模環境で技術の全体を把握でき、本質をとらえる経験を積み重ねることが肝要である。この認識の下、2012 年 2 月にリリースされたシングルボードコンピュータ Raspberry Pi には、Linux 等の多様な OS が動作するうえ、GPIO 等の外部 I/O 端子が整備されている等の特徴があり、このような教育に極めて適していると判断し、Raspberry Pi に関する教科書を執筆した。
[２] ネットワーク応用システム
無線ネットワークの応用として、道路における車両トラヒックのルートを適切に制御し、車両混雑を回避して所要走行時間の短縮等を図る高度道路交通制御システムの技術確立を進めている。具体的には、そのような制御に必須となる車両の走行速度の的確な予測を行うための新しい手法を考案して詳細に設計し、シミュレーション実験によって、その有効性を評価した。その結果、従来方法に比較－ 113 －

ネットワーク研究部門

して、予測精度を大幅に向上できることを確認した。
近年、新しいネットワーク技術として SDN（Software Defined Networking）が注目され、様々な SDN
コントローラ、及びそれらコントローラから制御可能なネットワーク機器が利用可能となってきた。一方、プライベートクラウド環境を構築するためのオープンソースソフトウェア、及びそれに付随する多くの技術や製品が入手可能となった。そこで、SDN の活用によって、クラウドに適したネットワー
クを低コストで実現する技術や手法を開拓するための検討を進めた。特に、クラウド環境において柔軟なネットワークを構築するための要素技術として、SDN 技術の適用可能性と規模性を調査し評価して明らかにした。
今日の社会生活では、インターネットに代表される広域分散環境は必要不可欠になっており、気象センサや振動センサ等の様々な小型デバイスや音声・映像を定期的に取得する定点観測装置もネット
ワークに接続されるようになってきた。その一例として、東京近郊の高校や大学に設置された気象センサで観測される環境情報を用いて都市部特有の短時間強雨（ゲリラ豪雨）の発生状況の把握や防災
意識向上のための降雨情報提供システムを構築し、高校や小中学校等の環境教育の授業で活用した。
また、気象センサに加え、音声と映像を定期的に取得する定点観測装置を複数の森林等に設置し、樹木や野生動物の季節変動に伴う生態観測を行うフェノロジー研究を進めた。
ネットワークの応用として、コンピュータが生成した仮想物体等の電子情報を現実世界に重畳することによって、直観的に分かりやすく様々な情報を現実世界に提示する拡張現実感（AR: Augmented
Reality）技術を活用して日常生活を支援する技術の検討を進めた。まず、視覚と前庭感覚の相互作用によってユーザの歩行を支援するシステムを検討した。例えば、傾斜が急な上り坂を擬似的に緩やかな傾斜に見せ、精神的な疲労感を低減させる方式を検討し、主管評価と客観評価によって、その効果を明らかにした。次に、水中に発生させた気泡に映像を投影しユーザによる気泡の形状制御に応じて映像を動的に変更することによって新しいインタラクションを実現するバブルディスプレイの考案と設計、並びに性能の評価を行った。更に、飛行ロボットの操作に関し、現実空間内に操作内容を重ねて表示することによって、直感的で容易な操作を実現できる技術の検討を進めた。
[３] ネットワークセキュリティ技術
情報通信ネットワークを介した不正アクセスなどセキュリティ脅威が社会的な問題となっている。
このような脅威のうち、OS やアプリケーションの新たな脆弱性を攻撃する不正アクセスに対処するため、web サーバへの通常アクセスに紛れて行われる不正アクセス攻撃の具体的な動作を監視してハニーポットに誘導するシステムを仮想マシン環境上で構築する手法について検討を進めた。
近年、様々な分散型サービス妨害攻撃（DDoS）が頻発するようになってきたが、攻撃元の特定や従来のファイアウォール機器での防御は難しい状況にある。そこで、インターネットバックボーンに近い位置にあるネットワーク相互接続システム IX（Internet eXchange）において DDoS 攻撃を効果的に防御する方針に基づき、特に SDN 技術の応用を主眼にした防御機構の検討を進めた。
昨今被害が大きくなり社会問題となってきた悪意あるウェブサイトへの対策を検討している。具体的には、ユーザが騙されるまでの思考過程を解明するために、ユーザのどのような生体情報を外部から観測すべきかについて調査を行った。その結果、視線追跡と顔表面温度観測が有力であるとの結論を得た。そして、この結論に基づき、フィッシングサイトを用いて利用者の視線追跡を行い、フィッシ
ング対策の可能性を検討した。
2013 年 6 月から、総務省の日欧 ICT 協調課題「サイバー脅威に対する回復性強化のためのサイバー
セキュリティ」に関し、日欧における大学企業等計 9 組織と共同で、様々なサイバー攻撃に対し回復力に優れた防御システムの技術確立を目的とした研究開発プロジェクト NECOMA を開始した。そして、脅威の検知や防御のために必要となる多種多様な超多量の観測データを効率良く解析するのに適したデータ格納方法等を検討し、その結果に基づき、観測データ解析基盤を構築した。今後、脅威の予知・検知・解析・防御の研究を進めるために実証実験を推進する計画であるが、その準備の一環として、脅威の予知・検知・解析・防御結果の再現、実時間実験の制御、実験の進行や結果の容易な分析－ 114 －

ネットワーク研究部門等を目標として、これまで研究開発してきたエミュレーション技術 DCE（Direct Code Execution）の活用方法を具体的に検討した。また、サイバー脅威の検知・解析・防御及びそれら技術の研究開発に必要となる様々な関連情報の共有と交換を逸早く安全にかつ円滑に進めることが可能で、更に利用者に応じて必要な情報を的確に収集できる新しい仕組みを開発することとし、その中核となる基本部を設計し構築した。

－ 115 －

ネットワーク研究部門

ネットワーク研究部門 成果要覧
受賞関連
[受賞 1] Zilu Liang, and Yasushi Wakahara: Best Paper Award, XVIII International Conference on Systems
Science (ICSS2013), September 2013.
[受賞 2] Zilu Liang, and Yasushi Wakahara： Best Student Paper Award, XVIII International Conference on
Systems Science (ICSS2013), September 2013.
[受賞 3] 関谷 勇司: Interop Tokyo 開催 20 回記念表彰 ShowNet 部門, Interop Tokhyo 実行委員会, 2013年 6 月.
[受賞 4] 田川 真樹, 妙中 雄三, 塚本 和也: 学生奨励賞, 電子情報通信学会インターネットアーキテク
チャ 研究会, 2014 年 2 月.
[受賞 5] 廣井 慧, 妙中 雄三, 砂原 秀樹: 学生奨励賞, 情報処理学会インターネットと運用技術研究会,
2013 年 5 月.
[受賞 6] 松井 加奈絵, 妙中 雄三, 山形 与志樹, 砂原 秀樹: 学生奨励賞, 情報処理学会インターネットと運用技術研究会, 2013 年 5 月.

招待講演／招待論文[招待 1] 若原 恭, ヤオ シンルー: マルチホップ無線ネットワークのスループット, 電子情報通信学会技術報告, IN2013–125, pp. 45–50, 2014 年 1 月.
[招待 2] Yuji Sekiya: Challenges and Applications of SDN in Interop Tokyo ShowNet 2013, IEICE Tech.
Report, vol. 133, no. 240, IA2013-31, pp. 29–34, 2013 年 10 月, ソウル, 韓国.
[招待 3] 関谷 勇司 : SDN 動向, 第 2 回 SDN/クラウドセミナー, 一般社団法人沖縄オープンラボラトリ,
東京大学, 2013 年 11 月.
[招待 4] Daisuke Miyamoto: Boosting Humans: Protecting the Weakest Link in Information Security, Advanced Industry Data Analysis and Applications Workshop, Department of Computing, Unitec
Institute of Technology, Sept. 2013.

著書／編集[著書 1] 関谷勇司, 佃 昌: SDN の利用シーン 〜Interop で見えた最新のユースケース〜, すべてわかる
SDN 大全, 日経 BP マーケティング, pp. 142–147, 2013 年 10 月.
[著書 2] 中村 文隆: ラズベリー・パイで作る手のひら Linux パソコン, CQ 出版社, 2013 年 8 月．

査読付論文
[査読付 1] Xinru Yao, Yasushi Wakahara: Synchronized Multi-Hop Protocol with High Throughput for
an IEEE 802.11 Multi-Hop Wireless Network, Proceedings of IEEE Smart Communications in
Network Technologies (SaCoNeT2013), Jun. 2013.
[査読付 2] Zilu Liang, Yasushi Wakahara: Automatic Route Shortening based on Link Quality Classification in Ad Hoc Networks, Proceedings of XVIII International Conference on Systems Science(ICSS2013), Sept. 2013.

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ネットワーク研究部門[査読付 3] Xinru Yao, Yasushi Wakahara: Application of Synchronized Multi-Hop Protocol to TimeVariable Multi-Rate and Multi-Hop Wireless Network, Proceed-ings of the 15th Asia-Pacific
Network Operations and Management Symposium (AP-NOMS2013), Sept. 2013.
[査読付 4] Zilu Liang, Yasushi Wakahara: Urban Traffic Prediction in the Scope of Intelligent Transport
System, Proceedings of the 15th Asia-Pacific Network Op-erations and Management Symposium(APNOMS2013), Sept. 2013.
[査読付 5] Zilu Liang, Yasushi Wakahara: City Traffic Prediction based on Real-time Traffic Information
for Intelligent Transport System, Proceedings of IEEE International Conference on Intelligent
Transportation Systems (ITSC2013), Oct. 2013.
[査読付 6] Kengo Michishita, Yasushi Wakahara: High Throughput Access Control based on Groups ofVisible Terminals for Wireless Network, accepted for presen-tation at International Conference
on Wireless Network at World Congress in En-gineering (ICWN2014), Jul. 2014.
[査読付 7] 廣井 慧, 妙中 雄三, 横山 仁, 中谷 剛, 三隅 良平, 中山 雅哉, 砂原 秀樹: 気象センサネット
ワークを活用した災害情報提供による高校生への防災教育, 情報処理学会, DICOMO2013,
pp. 996–1001, 2013 月 7 月.
[査読付 8] Satoru Teramura, Daisuke Miyamoto, Masaya Nakayama: Intercept: A proposal of VM-based
High-interaction honypot, インターネットコンファレンス 2013, 2013 年 10 月.
[査読付 9] Kei Hiroi, Yoshihito Seto, Futoshi Matsumoto, Yuzo Taenaka, Hideya Ochiai, Haruo Ando, Hitoshi Yokoyama, Masaya Nakayama, Hideki Sunahara: Accurate and Early Detection of Localized Heavy Rain by Integrating Multivendor Sensors in Various Installation Environments, Proc.
of IEEE SENSORS 2013, Nov. 2013.
[査読付 10] Daisuke Miyamoto, Satoru Teramura, Masaya Nakayama: INTERCEPT: High-interaction
Server-type Honeypot based on Live Migration, In Proceedings of the 2nd Workshop on Emulation Tools, Methodology and Techniques, Mar. 2014.
[査読付 11] 廣井 慧, 妙中 雄三, 中山 雅哉, 横山 仁, 中谷 剛, 三隅 良平, 砂原 秀樹: 気象観測網を活用した水害向け危険指標生成モデルの提案とその評価, 電子情報通信学会論文誌 B, Vol. J96–B,
No. 10, pp. 1198–1205, 2013 年 10 月.
[査読付 12] 佐川 俊介, 小川 剛史: バブルディスプレイにおける水の特性を考慮したインタラクション
手法, 情報処理学会マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム (DICOMO2013)
論文集, pp. 170–174, 2013 年 7 月．
[査読付 13] Xueting Lin and Takefumi Ogawa: An Estimation Method for Blurring Effect in Augmented
Reality, in Proceedings of ACM SIGGRAPH 2013 Posters, ACM, Anaheim, CA, U.S.A., Article
69, July 2013．
[査読付 14] Xueting Lin and Takefumi Ogawa: Blur with Depth: A Depth Cue Method Based on Blur
Effect in Augmented Reality, in Proceedings of IEEE International Symposium on Mixed andAugmented Reality (ISMAR2013), IEEE, Adelaide, Australia, pp. 1–6, Oct. 2013．
[査読付 15] 米澤 和也, 小川 剛史: 飛行ロボット操作性向上のための仮想平面を利用した操作手法, VR
学研報, Vol. 18, No. CS–4, CSVS2013–31, pp. 5–8, 2013 年 12 月．

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ネットワーク研究部門[査読付 16] 佐川 俊介, 小川 剛史: バブルディスプレイ：水中の気泡を用いたインタラクティブ映像シ
ステム, 情報処理学会論文誌（デジタルコンテンツ）, Vol. 2, No. 1, pp. 16–23, 2014 年 2 月．
[査読付 17] Ryo Nakamura, Yuji Sekiya, and Hiroshi Esaki : Implementation and Operation of User Defined Network on IaaS Clouds Using Layer3 Overlay, In Proceedings of 3rd International Conference on Cloud Computing over Servicce Science 2013 (CLOSER 2013), May 2013.
[査読付 18] 岡田 和也, 関谷 勇司, 門林 雄基 : SDN を利用した IX の設計に関する一検討, インターネット
コンファレンス 2013, 日本ソフトウェア科学会研究会資料シリーズ No.72, ISSN 1341-870X,
インターネットコンファレンス 2013 論文集, pp. 43–49, 2013 年 10 月.
[査読付 19] Yuzo Taenaka and Kazuya Tsukamoto: An efficient traffic management framework for multichannel wireless backbone networks, IEICE Communications Express, Vol. 3 (2014), No. 3,
pp. 98-103, 2014.
[査読付 20] Shigeru Kashihara, Takuma Hayashi, Yuzo Taenaka, Takeshi Okuda, and Suguru Yamaguchi:
Data Delivery Method Based on Neighbor Nodes Information in a Mobile Ad Hoc Network,
The Scientific World Journal, Volume 2014 (2014), Article ID 793171, 12 pages, Feb. 2014.
[査読付 21] Yuzo Taenaka, Shigeru Kashihara, Kazuya Tsukamoto, Suguru Yamaguchi, and Yuji Oie: An
Implementation Design of a Cross-Layer Handover Method with Multi-Path Transmission for
VoIP Communication, Elsevier Ad Hoc Networks, Volume 13, Part B, pp. 462-475, Feb. 2014.
[査読付 22] Yuzo Taenaka, Kazuya Tsukamoto, Shigeru Kashihara Suguru Yamaguchi, and Yuji Oie: An
Implementation Design of a WLAN Handover Method based on Cross-layer Collaboration for
TCP Communication, IEICE Transactions on Communications, Vol. E96–B, No. 07, pp. 17161726, Jul. 2013.
[査読付 23] Jane Louie Fresco Zamora, Noriyuki Suzuki, Hiroaki Takemoto, Shigeru Kashihara, Yuzo Taenaka, Suguru Yamaguchi: Battery-saving Message Collection Method for Disrupted Communication Service Areas, In proceedings of the 11th annual IEEE Consumer Communications andNetworking Conference (CCNC 2014), Las Vegas, Nevada USA, Jan. 2013.
[査読付 24] Shin nosuke Yamaguchi, Yoshimasa Ohnishi, Kazunori Nishino, Yuzo Taenaka, Yoshimi Fukumura, Hideki Yukawa: The Support of the a Blackboard Based Lecture by High Resolution Video
on The Tablet Computer, In proceedings of The Second International Conference on E-Learningand E-Technologies in Education (ICEEE2013), pp. 64-69, Lodz, Poland, Sept. 2013.
[査読付 25] 廣井 慧, 井上 朋哉, 仲倉 利浩, 妙中 雄三, 加藤 朗, 砂原 秀樹: 定点観測カメラを活用した
浸水観 測ネットワーク FloodEye の構築と評価, インターネットコンファレンス 2013, 2013年 10 月.
[査読付 26] Daisuke Miyamoto, Takeshi Takahashi: Toward Automated Reduction of Human Errors basedon Cognitive Analysis, In Proceedings of the 7th International Workshop on Advances in Information Security, Jul. 2013.
[査読付 27] Daniel Câmara, Hajime Tazaki, Emilio Mancini, Mathieu Lacage, Thierry Turletti, and Walid
Dabbous: DCE: Test the real code of your protocols and applications over simulated networks,
Communications Magazine, IEEE, Mar. 2014.

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ネットワーク研究部門[査読付 28] Hajime Tazaki, Frédéric Urbani, Emilio Mancini, Mathieu Lacage, Daniel Câmara, Thierry
Turletti, and Walid Dabbous: Direct Code Execution: Revisiting Library OS Architecture for
Reproducible Network Experiments. In CoNEXT 2013, Santa Barbara, California, Dec. 2013.
[査読付 29] Hajime Tazaki, Emilio Mancini, Daniel Camara, Thierry Turletti, and Walid Dabbous: MSWIM
Demo Abstract: Direct Code Execution: Increase Simulation Realism Using Unmodified Real
Implementations, In Proceedings of the 11th ACM International Symposium on Mobility Management and Wireless Access, MobiWac ’13, pages 29–32, New York, NY, USA, Nov. 2013,
ACM.

公開ソフトウエア[公開 1] Tomohiro Ishihara, Hajime Tazaki, and Yuji Sekiya: ns-3 Direct Code Execution (DCE) based
DNSSEC simulator, http://dnssec.sekiya-lab.info/, March 2014.

特許申請／取得
その他の発表論文[発表 1] Xinru Yao, Yasushi Wakahara: Analysis of Synchronized Multi-Hop Protocol and Proposal of Its
S ACK Extension under Time-Variable Multi-Rate and Multi-Hop Wireless Network、電子情報通信学会技術報告, RCS2013–140、pp. 99-―104, 2013 年 8 月.
[発表 2] Zilu Liang, Yasushi Wakahara: Real Time Traffic Prediction in Urban Traf-fic Networks、電子情報通信学会技術報告, ITS2013-13, pp. 27–32, 2013 年 9 月.
[発表 3] Zilu Liang, Yasushi Wakahara: Urban Traffic Prediction based on Spatio-Temporal Correlation, 電子情報通信学会通信ソサイエティ大会, BS–7–37, 2013 年 9 月.
[発表 4] Xinru Yao, Yasushi Wakahara: Application of Synchronized Multi-Hop Protocol to Multi-Hop
Wireless Network with Variable Transmission Rates, 電子情報通信学会通信ソサイエティ大会,
BS–7–8, 2013 年 9 月.
[発表 5] Zilu Liang, Yasushi Wakahara: Proactive Route Guidance System based on Vehicle Ranking, 電子
情報通信学会総合大会, BS–1–75, 2014 年 3 月.
[発表 6] 小原 知也, 若原 恭: 早期再送によるアドホックネットワーク上の TCP 転送のグッドプット改
善, 電子情報通信学会総合大会, B–6–158, 2014 年 3 月.
[発表 7] 小原 知也, 若原 恭: アドホックネットワークにおける TCP 通信のグッドプットを改善する早期再送, 電子情報通信学会技術研究報告, MoNA2013–76, pp. 119–124, 2014 年 3 月.
[発表 8] 道下 賢吾, 若原 恭: 無線 LAN のスループットの改善を目的とした端末のグループ化とハイブ
リッドアクセス制御, 電子情報通信学会技術研究報告, NS2013–272, pp. 555–560, 2014 年 3 月.
[発表 9] 斎藤 馨, 中村 和彦, 渡辺 隆一, 藤原 章雄, 岩岡 正博, 中山 雅哉, 大辻 永, 小林 博樹: インターネット森林観察ウェブサイトの構築, 第 124 回日本森林学会大会, B02, 2013 年 3 月.
[発表 10] 横山 仁, 安藤 晴夫, 瀬戸 芳一, 廣井 慧, 中山 雅哉, 楠 研一, 真木 雅之, 斎藤 勇人, 高橋 日出
男: 都市の極端気象観測に向けた地上気象モニタリング (1): 夏季における東京都内の気象特性, 日本地球惑星科学連合 2013 年大会, AAS23–06, 2013 年 5 月.

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ネットワーク研究部門[発表 11] 瀬戸 芳一, 横山 仁, 安藤 晴夫, 廣井 慧, 中山 雅哉, 楠 研一, 真木 雅之, 斎藤 勇人, 高橋 日出男:
都市の極端気象観測に向けた地上気象モニタリング (2): 都市部で発生する夏季の短時間強雨時における降水量分布と地上風系との関係, 日本地球惑星科学連合 2013 年大会, AAS23–07,
2013 年 5 月.
[発表 12] 斎藤 馨, 藤原 章雄, 中村 和彦, 小林 博樹, 岩岡 正博, 中山 雅哉: 多地点型森林ライブモニタリ
ングシステムの構築, 第 125 回日本森林学会大会, B03, 2014 年 3 月.
[発表 13] 岡崎 成晃, 小川 剛史: 拡張現実感による床面傾斜提示が歩行者に及ぼす影響, VR 学研報,
Vol. 18, No. CS–2, CSVS2013–14, pp. 79–83, 2013 年 6 月．
[発表 14] 王 夢, 小川 剛史: 視覚と聴覚のクロスモーダル知覚を用いた音像定位システムに関する基礎検討, 情報処理学会研究報告, Vol. 2013–DCC–4, No. 7, 2013 年 6 月．
[発表 15] 米澤 和也, 小川 剛史: 仮想平面を利用した飛行物体操作手法の提案, VR 学研報, Vol. 18,
No. CS–3, CSVS2013–24, pp. 107–112, 2013 年 9 月．
[発表 16] 佐川 俊介, 小川 剛史: SoundROKA: 日常生活における言葉の伝達を視覚的に提示する水槽,
エンターテインメントコンピューティング 2013 論文集, pp. 62–63, 2013 年 10 月．
[発表 17] 佐川 俊介, 小川 剛史: バブルディスプレイの表示性能とインタラクション手法に関する評価,
信学技報, Vol. 113, No. 468, MVE2013–90, pp. 133–138, 2014 年 3 月．
[発表 18] 奥澤 智子, 関谷 勇司 : BGP を用いたデータセンターネットワークの構築, 電子情報通信学会,
信学技報, vol. 113, no. 200, IA2013-16, pp. 1–4, 2013 年 9 月.
[発表 19] 中村 遼, 堀場 勝広, 関谷 勇司 : SDN を用いたクラウドサービスネットワークの実現, 電子情報通信学会, 信学技報, vol. 113, no. 200, IA2013-17, pp. 5–10, 2013 年 9 月.
[発表 20] 長谷川 幹人, 関谷 勇司 : Ethernet OAM/CFM の相互接続の課題とこれから, 電子情報通信学会, 信学技報, vol. 118, no. 200, IA2013-18, pp. 11–15, 2013 年 9 月.
[発表 21] 石原 知洋, 櫨山 寛章, 関谷 勇司 : 失効したルート鍵を持つ DNSSEC 検証サーバの挙動調査と対策についての一考察, 情報処理学会, 研究報告インターネットと運用技術 (IOT), Vol. 2013IOT-23, No. 5, pp. 1–4, 2013 年 9 月.
[発表 22] Tomohiro Ishihara, Hajime Tazaki, and Yuji Sekiya : Design and Implementation of DNSSEC
Simulator using Unmodified Real Implementations, IEICE Tech. Report, vol. 113, no. 240,
IA2013-27, pp. 7–12, Oct. 2013.
[発表 23] 藤居 翔吾, 田崎 創, 関谷勇司: MultiPath TCP 適用時のデータセンターネットワークでのフロー
サイズが与える影響に関する一考察, 電子情報通信学会, 信学技報, vol. 113, no. 364, IA2013-65,
pp. 47–52, Dec. 2013.
[発表 24] Hajime Tazaki, Kazuya Okada, Yuji Sekiya, Youki Kadobayashi: MATATABI: Multi-layer Threat
Analysis Platform with Hadoop, In IEICE Technical Report, Vol. 113, No. 502, IEICE-ICSS201377, pp. 113–118, Mar. 2014.
[発表 25] Tomohiro Ishihara, Hajime Tazaki, Kazuya Okada, Daisuke Miyamoto, Yuji Sekiya : DNS Traffic
Analysis Platform with Hadoop Framework, In IEICE Technical Report, Vol. 113, No. 502, IEICEICSS2013-80, pp. 131–135, Mar. 2014.

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ネットワーク研究部門[発表 26] 和田 祐太郎, 田川 真樹, 塚本 和也, 妙中 雄三: 無線バックボーンネットワークにおける複数
チャネル有効利用を目的とした通信制御手法の評価, 電子情報通信学会術研究報告書, vol. 113,
no. 472, NS2013–271, pp. 549–554, フェニックス・シーガイア・リゾート, 2014 年 3 月.
[発表 27] 田川 真樹, 妙中 雄三, 塚本 和也: 無線メッシュバックボーンネットワークにおける複数チャネルを用いたアップ・ダウンストリーム分離と均等フロー割当手法の設計・実装, 電子情報通信学会術研究報告書, vol. 113, no. 443, IA2013–97, pp. 165–170, 山代温泉 瑠璃光, 2014 年 2 月.
[発表 28] 妙中 雄三, 塚本 和也: 無線メッシュバックボーンネットワークのための複数チャネル有効利用手法の検討, 電子情報通信学会術研究報告書, vol. 113, no. 443, IA2013–96, pp. 159–164, 山
代温泉 瑠璃光, 2014 年 2 月.
[発表 29] 竹本 裕明, Jane Louie Fresco Zamora, 樫原 茂, 妙中 雄三, 高井峰生, 金田 茂, 山口 英: スマー
トフォンのバッテリ消費モデルの実装について, Scenargie Workshop 2013, ポスター発表, 御茶ノ水ソラシティカンファレンスセンター, 2013 年 12 月.
[発表 30] 竹本 裕明, ジェーン ルイ フレスコ ザモーラ, 樫原 茂, 妙中 雄三, 高井 峰生, 金田 茂, 山口 英:
通信被害地域における要救助者間の情報共有手法の評価と考察, 電子情報通信学会術研究報
告書, vol. 113, no. 304, MoNA2013–43, pp. 11–16, 熊本大学, 2013 年 11 月.
[発表 31] 樫原 茂, 妙中 雄三, ジェーン ルイ フレスコ ザモーラ, 山口 英: SOScast における現状の問題分
析と今後の展開シナリオに関する一検討, 電子情報通信学会技術研究報告書, vol. 113, no. 168,
MoNA2013–23, pp. 59-62, 北海道大学, 2013 年 8 月.
[発表 32] 妙中 雄三, 松井 加奈絵, 山形 与志樹: Android 間 PSN を用いたメッセージングアプリケー
ションの試作・デモ, DTN とその未来に関するワークショップ, 岩手県立大学アイーナキャン
パス, 2013 年 5 月.
[発表 33] 廣井 慧, 妙中 雄三, 砂原 秀樹: 水害発生時における災害情報の到達率向上を目的とした情報
共通インタフェースの提案, 情報処理学会インターネットと運用技術研究会, 弘前大学, 2013年 5 月.
[発表 34] 妙中 雄三, 松井 加奈絵, 山形 与志樹: 都市のレジリエンス向上を目指したすれ違い通信基盤(SABA) の試作・動作実験, 情報処理学会インターネットと運用技術研究会, 弘前大学, 2013年 5 月.
[発表 35] 松井 加奈絵, 妙中 雄三, 山形 与志樹, 砂原 秀樹: 都市のレジリエンス向上のためのすれ違い
通信型情報伝搬の分析手法の一考察, 情報処理学会インターネットと運用技術研究会, 弘前大学, 2013 年 5 月.
[発表 36] Daisuke Miyamoto, Takeshi Takahashi: MILE Working Group, Internet Engineering Task Force,
Mar. 2014[発表 37] 田崎 創, 岡田 和也: NECOMA プロジェクトにおける事例紹介, 大学・高等教育機関におけるサイバーセキュリティ能力向上と体制整備に関するワークショップ, Dec. 2013.

特記事項[特記 1] 若原 恭: 高校生のための東京大学入門, ジョイントセミナー＠東大, 2013 年 8 月.
[特記 2] 若原 恭: 岐高生のための東京大学入門, 岐阜高校：進路意識啓発のための体験プログラム, 2013年 12 月.

－ 121 －

ネットワーク研究部門[特記 3] 若原 恭: 情報ネットワークに関する研究事例, 岐阜高校：進路意識啓発のための体験プログラム、2013 年 12 月.
[特記 4] 妙中雄三 (研究代表者), 塚本和也 (九州工業大学大学院、研究分担者), 総務省, 平成 25 年度
SCOPE(電波有効利用促進型研究開発 若手ワイヤレス研究者等育成型フェーズ I) 採択－ 122 －

ネットワーク研究部門

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ネットワーク研究部門

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－ 129 －

ネットワーク研究部門

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ネットワーク研究部門

広域分散環境の高度基盤技術に関する研究
中山雅哉

概要

1

Internet に代表される広域分散環境は、今日の社会生活に不可欠な存在となっている。これまでは、コンピュータをノードとしてネットワークを構成することが中心であったが、最近では、気象センサや振動センサといった様々な小型デバイスや映像や音声を定期的に取得する定点観測装置などもネット
ワークの構成要素として接続される様になってきた。
これらの小型デバイスの一例として、東京近郊の高校や大学に設置された小型気象センサで観測される環境情報を用いて都市部特有の短時間強雨 (ゲリラ豪雨) の発生状況の状態把握や防災意識向上のための降雨情報提供システムの構築を行うことで、高校や小中学校などの教育機関で環境教育の授業で活用する研究を行っている。また、これら小型気象センサとともに音声ならびに映像を定期的に取得する定点観測装置を複数の森林等に設置し、樹木や野生動物の季節変動に伴う生態観測を行うフェノロジー研究を行っている。
一方、Inetrnet が日常の社会生活で不可欠な存在が故に、ネットワークを介した不正アクセスなどが社会的な問題となっている。不正アクセスの多くは、OS やアプリケーションの脆弱性を突いてシス
テムへの侵入を試みるものが多く、侵入検知システム (IDS) では、既知の脆弱性を突く攻撃を監視する手法が用いられている。しかし、新たな脆弱性への攻撃の行動を監視する事は困難である。そこで、
web サーバなどを対象として一般の通常アクセスに紛れて行われる不正アクセス攻撃の行動を監視し、
ハニーポットシステムに誘導するシステムの VM 環境上での構築手法について研究を行っている。
本研究室では、上述したように広域分散環境における高度基盤技術に資する基礎技術の確立を中心とした各種の研究に取り組んでいる。

2

ネットワークに接続された小型センサの活用方法に関する研究

2.1

背景

今日の社会生活に不可欠な存在である広域分散環境 (Internet) には、最近は計算機だけでなく気象セ
ンサや振動センサなどの様々な小型センサがノードとして接続される様になってきた。
これらの小型センサは、自律分散ノードとして観測されたデータを集約ノードなどに常時送信する機能を持っており、集約ノードに集められた情報に基づいて、社会生活に対する安心情報としてネットワーク利用者に提供されている。
その一例として、小型の気象センサを都市部の工業高校や大学を中心に集中展開することで、短時間強雨やヒートアイランド現象などの都市部特有の現象を観測し可視化する方法の検討を進めてきた。
また、複数の森林等に小型気象センサや音声／映像取得装置を設置して定点観測を長期間に渡って行うことで、樹木や野性動物の季節変動に伴う生態観測を行うフェノロジー研究での活用を進めている。
ここでは、これまでの研究で培われた技術を組み合わせることで行った研究成果について報告する。

－ 131 －

ネットワーク研究部門

2.2

内容

本研究では、図 1 に示す様な気象観測ユニット (Vaisala 社の WXT510 ウェザートランスミッター
や Oregon Scientific 社の WM918 気象ステーション) と 小型ネットワーク PC (Atmark Techno 社のArmadillo 210 や Echelon 社の i.LON 100) を組み合わせた「ディジタル百葉箱」を小型センサとして用い、インターネット網を介して集約サーバ (Live E! Server) に SOAP ／ XML の形態で定期的に観測データを転送するシステムを構築している。

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図 1: ディジタル百葉箱の構成「気象センサを活用した環境
この小型気象センサを東京近郊の高校や大学 30 箇所以上に設置して、学習」に関する高大連携事業を実施し、教育／研究の両面で小型センサーから得られた情報の活用を行っている。
また、農学部附属演習林などに小型気象センサに加えて音声／映像取得装置を設置し、長期間の定点観測を行うことでフェノロジー研究での活用を行っている。

2.3

具体的成果

今年度は、先に述べた小型気象センサを用いて観測された環境情報と気象庁のアメダスや東京都水防
災雨量計、大気汚染常時監視測定局の気象データを用いて短時間強雨の発生状況の実態把握のための解析を行い、東京都環境研と共に日本地球惑星科学連合 2013 年大会 [発表 2, 発表 3] ならびに IEEESENSORS 2013 国際会議 [査読付 3] にて発表を行った。
さらに、短時間強雨に関する防災意識向上のため、センサ等による観測値から危険指標を生成してスマートフォンに提供するプロトタイプシステムの構築を昨年度から行っており、その有効性を示す評
価結果を電子情報通信学会論文誌 B にまとめている [査読付 5]。上記に加えて高校生の学校生活に適応した降雨情報提供システムの設計を行い、情報処理学会 DICOMO2013 にて発表を行った [査読付 1]。
また、農学部附属演習林などに小型気象センサに加えて音声／映像取得装置を設置した、森林ライ
ブモニタリングシステムの構築を進めている。構築したシステムは、森林などの同一地点で長期間に－ 132 －

ネットワーク研究部門

渡って定点観測を行うことで、樹木や野性動物の季節変動に伴う生態観測を行うフェノロジー研究で活用されている。構築したシステムの概要について日本森林学会大会にて発表を行った [発表 1, 発表 4]。
このように、本研究は小型気象センサーによる観測データの利活用に関する側面や、観測データの処理方法を含めた教育／研究の側面などの幅広い分野で成果をあげている。

3

ネットワークセキュリティに関する研究

3.1

背景

Inetrnet が日常生活で不可欠な存在が故に、ネットワークを介した不正アクセスなどが社会的な問題となっている。不正アクセスの多くは、OS やアプリケーションの脆弱性を突いてシステムへの侵入を試みるものが多く、侵入検知システム (IDS) などは、既知の脆弱性を突く攻撃を監視する手法が用いられているが、未知の攻撃を監視することは困難である。
このため本研究室では、VM (仮想計算機) 環境を利用して、新たな脆弱性への攻撃行動を通常のアクセスから隔離して監視を行うシステムの構築方法について検討を行っている。

3.2

内容

Inetrnet を用いた不正アクセスは、OS やアプリケーションの脆弱性を突いてシステムへの侵入を試みるものが多いが、特に未知の攻撃を監視することは困難である。これらの攻撃の監視には、ハニーポッ
トと呼ばれる攻撃監視のためのシステムが用いられているが、無作為に攻撃対象を選ぶ攻撃者の行動を監視できるに限られている。
そこで本研究では、一般の web サーバを VM 環境上に構築し、一般の通常アクセスに紛れて行われる不正アクセス攻撃の行動を併設して用意するハニーポットシステムに誘導して監視するシステムの構築方法について検討を行い、プロトタイプシステムを実装して基本性能の評価を行った。

3.3

具体的成果

未知の攻撃を監視するためのハニーポットシステムでは、通常のシステムと同等の応答をすることでシステムへの不正侵入の行動を監視することができるが、通常の web サーバなどを監視システムとして機能させることは、不正侵入の行動監視を行うことで重要なデータへのアクセスを許す危険性が生じるため併設することは困難であった。
本研究では、VM 環境上のライブマイグレーション機能を利用することで、一般の通常アクセスに紛れて行われる不正アクセス攻撃のみを分離して、ハニーポットシステムとして動作する別システムに誘導する仕組みの検討を行っている。本システムを KVM ベースで作成したプロトタイプシステムの実装に関してインターネットコンファレンス 2013 にてポスター発表を行うとともに [査読付 2]、両システムが独立して起動するまでの所要時間などの基本性能の評価を行った結果について EMUTools
2014 国際会議において発表した [査読付 4]。

4

成果要覧

査読付論文
[査読付 1] 廣井慧, 妙中雄三, 横山仁, 中谷剛, 三隅良平, 中山雅哉, 砂原秀樹: 気象センサネットワークを活用した災害情報提供による高校生への防災教育, 情報処理学会, DICOMO2013, pp.9961001, 2013 月 7 月.
[査読付 2] Satoru Teramura, Daisuke Miyamoto, Masaya Nakayama: Intercept: A proposal of VM-based
High-interaction honypot, インターネットコンファレンス 2013, 2013 年 10 月.

－ 133 －

ネットワーク研究部門[査読付 3] Kei Hiroi, Yoshihito Seto, Futoshi Matsumoto, Yuzo Taenaka, Hideya Ochiai, Haruo Ando, Hitoshi Yokoyama, Masaya Nakayama, Hideki Sunahara: Accurate and Early Detection of Localized Heavy Rain by Integrating Multivendor Sensors in Various Installation Environments, Proc.
of IEEE SENSORS 2013, 2013 年 11 月.
[査読付 4] Daisuke Miyamoto, Satoru Teramura, Masaya Nakayama: INTERCEPT: High-interaction
Server-type Honeypot based on Live Migration, EMUTools 2014, 2014 年 3 月.
[査読付 5] 廣井慧, 妙中雄三, 中山雅哉, 横山仁, 中谷剛, 三隅良平, 砂原秀樹: 気象観測網を活用した水害向け危険指標生成モデルの提案とその評価, 電子情報通信学会論文誌 B, Vol.J96-B, No.10,
pp.1198-1205, 2013 年 10 月.

その他の発表論文[発表 1] 斎藤馨, 中村和彦, 渡辺隆一, 藤原章雄, 岩岡正博, 中山雅哉, 大辻永, 小林博樹: インターネット
森林観察ウェブサイトの構築, 第 124 回日本森林学会大会, B02, 2013 年 3 月.
[発表 2] 横山仁, 安藤晴夫, 瀬戸芳一, 廣井慧, 中山雅哉, 楠研一, 真木雅之, 斎藤勇人, 高橋日出男: 都市の極端気象観測に向けた地上気象モニタリング (1): 夏季における東京都内の気象特性, 日本
地球惑星科学連合 2013 年大会, AAS23-06, 2013 年 5 月.
[発表 3] 瀬戸芳一, 横山仁, 安藤晴夫, 廣井慧, 中山雅哉, 楠研一, 真木雅之, 斎藤勇人, 高橋日出男: 都市の極端気象観測に向けた地上気象モニタリング (2): 都市部で発生する夏季の短時間強雨時における降水量分布と地上風系との関係, 日本地球惑星科学連合 2013 年大会, AAS23-07, 2013年 5 月.
[発表 4] 斎藤馨, 藤原章雄, 中村和彦, 小林博樹, 岩岡正博, 中山雅哉: 多地点型森林ライブモニタリング
システムの構築, 第 125 回日本森林学会大会, B03, 2014 年 3 月.

－ 134 －

ネットワーク研究部門

人々の実生活を支援する情報メディア技術に関する研究
小川 剛史

1

概要

拡張現実感 (AR: Augmented Reality) 技術とは、コンピュータが生成した仮想物体などの電子情報を現
実世界に重畳して、現実世界に直感的に分かりやすく情報を提示するための技術で、多大なマニュア
ルの参照が必要となる航空機整備のような作業支援や、街中での効果的な広告提示やゲーム、外科手術の支援など様々な分野での応用が期待されている。本研究室では、人々の日常生活を支援することを目的に AR 技術を応用したシステムの構築を進めており、主に、クロスモダリティを応用したインタフェース技術、新しいインタラクションを実現するディスプレイシステム、飛行ロボットの操作イ
ンタフェース関する研究に取り組んでいる。

2

拡張現実感におけるクロスモダリティを用いた歩行支援システム

2.1

背景

クロスモーダルな感覚情報提示は、異なる複数の感覚モダリティ間の相互作用により、入力した感覚
刺激とは異なる知覚刺激を提示することが可能である。例えば、視聴覚のクロスモーダルにより微細な凹凸の知覚閾値を画像表示によって変化させる研究や、視覚と嗅覚情報を重畳提示することにより味覚を変化させる研究などがある。これらは、人の感覚を直接刺激するもので一種の錯覚とも言え、意味解釈を必要とすることなく人間はシステムが意図した刺激を知覚する。
本研究では、視覚と前庭感覚のクロスモーダルを用いることで、ユーザの歩行を支援するシステムの実現を目指している。具体的には、傾斜の急な上り坂を擬似的に緩やかな傾斜に見せることで、坂道を登った際の精神的な疲労感を低減したり、逆に緩やかな傾斜を急な傾斜に見せることで、普通に登るよりも肉体的な負荷を増加させたりできれば、トレーニングやリハビリなどに応用できると期待している。また、床面を擬似的に左右に傾斜させることで、ユーザが直進しているつもりでも、横方向に擬似的な力を感じることができれば、ナビゲーションなどへの応用が期待できる。

図 1: 擬似傾斜提示システム－ 135 －

ネットワーク研究部門

図 2: 左右方向の擬似傾斜提示

図 3: 進行方向の擬似傾斜提示

本年度は、特に左右方向の擬似的な傾斜および擬似的な坂道提示がユーザの歩行に与える影響の調査を行った。

2.2

内容

2.2.1

拡張現実感技術を用いた擬似傾斜提示

USB カメラから取得したユーザの視点画像に対して、画像処理により擬似的に傾斜させ、ユーザが装着する HMD に提示する。図 1 にプロトタイプの概略図を示す。左右方向の傾斜に関しては、図 2に示すように、アフィン変換を用いて、視界の鉛直方向は変化させずに水平面だけを傾斜させた。進行方向の傾斜に関しては、図 3 に示すように、廊下の床面と壁面が交わる直線に注目した時の消失点の位置が途中で変化するように画像処理を行い、床面の傾斜が途中で変化しているようなシーンを作
成した。
2.2.2

被験者実験

左右擬似傾斜に関して、まず被験者の擬似傾斜に対する知覚の有無による影響も検討するために擬似傾斜の知覚閾値を調査した。HMD に提示する床面の傾斜角度（擬似傾斜角）を徐々に変化させてたところ、傾斜角が 5 °から 10 °程度の傾斜でほとんどの被験者が、視界が斜めになっていることに気付くことが分かった。この結果から左右に 20 °まで 5 °刻みで傾斜させたシーンをユーザに提示して、廊下の中央を前進するよう指示した。図 4 にあるユーザの移動軌跡を示す。このユーザは傾斜に対して下側にズレながら移動する傾向が見られる。一方、傾斜に対して上側にズレながら移動する傾向が見られるユーザもおり、常に低い方向へユーザが誘導されるわけではないことが分かった。また、全被験者に共通して、傾斜角が 20 °の時よりも、5 °の時のほうが、廊下の中央線からのズレが大きくなる傾向があることも分かった。
進行方向の擬似傾斜に関しては、擬似的に見せられた坂の昇り降りで、精神的および肉体的な影響があるかどうかを調べるために、アンケートによる主観評価と表面筋電図による客観評価を行った。
視覚的な認知傾斜角に関するアンケート結果を図 5 に、内側腓腹筋の%MVC を図 6 に示す。伸縮割合
C とは傾斜を擬似的に見せる際の画像の縮尺を示しており、0.3、0.6、1、1.5、2.0 はそれぞれ、強い
下り坂、弱い下り坂、平坦な道 (変形なし)、弱い上り坂、強い上り坂となっており、図 6 は C=1(平坦な道) との比を示している。一次元配置分散分析を行ったところ、視覚認知傾斜角は伸縮割合による
傾斜の感じ方に有意差が見られた [F (4, 40) = 24.58, p < 0.05]。一方、%MVC は、一元配置分散分析を行ったところ、伸縮割合による効果に有意差は見られなかった。

2.3

具体的成果

左右擬似傾斜提示がユーザ歩行へ与える影響に関する調査については研究成果を、国内研究会 [発表 1]
で発表した。

－ 136 －

ネットワーク研究部門

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図 5: 視覚による認知傾斜角

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図 4: 被験者の歩行軌跡

図 6: 内側腓腹筋の筋電位図

本テーマに関連して、視覚と聴覚のクロスモダリティを用いた音像定位に関する研究も進めた。例
えば、２つのスピーカからの同じ音を出した場合、人は２つのスピーカの中央から音がなっているよ
うに感じる。現実空間の自由な場所に音源があるように音を提示するために、スピーカアレイのような大規模なシステムを利用する手法が提案されているが空間の任意の場所に音像を知覚することは困難である。本研究室では拡張現実感による視覚刺激を用いて、音像の定位を補完する手法を提案し、国内研究会 [発表 2] で発表した。

3

映像とのインタラクションを可能にするバブルディスプレイ

3.1

背景

多様化する情報を提示するために、ユーザの要求に対して、柔軟に形状を変えたり、直感的に操作できるディスプレイが求められている。そこで、水を媒体としたディスプレイが注目を浴びている。水
ディスプレイのひとつであるフォグスクリーンは、既にアミューズメント施設などのエンターテイメ
ント分野において実用化されており、水という自然な素材であるためパブリックスペースなどにも受け入れられやすい。また、水独特の波や濡れという現象を用いることで聴覚や触覚を刺激し、マルチモーダルな表現方法も可能となる特徴がある。
本研究では、今までの水ディスプレイとは異なり、水中に発生させた気泡に映像を投影するディス
プレイを提案し、プロトタイプの構築を行ってきた。提案システムでは、水をかき混ぜたり、波を起
こすといったユーザの行動によって変化する気泡の動きや形状に着目し、気泡の形状変化に対応した画像を提示することでユーザと映像とのインタラクションを可能にしている。
本年度は、気泡の発生箇所を制御する機構の実装とバブルディスプレイの評価を行った。

－ 137 －

ネットワーク研究部門

図 7: バブルディスプレイのシステム構成

3.2

内容

3.2.1

バブルディスプレイ

図 8: 気泡への画像投影の例

バブルディスプレイのシステム構成と気泡に気泡に映像を投影している様子をそれぞれ図 7、図 8に示す。一辺 200mm の立方体ガラス水槽に水を入れ、下部に直径 25mm の丸形エアストーンを格子状に 9 個配置した。吐出流量が毎分約 3.2〜5.2 リットルのエアポンプによって空気を送り気泡を発生させている。Arduino MEGA 2560 とサーボモータで構成される気泡制御機構を実装し、気泡の発生制
御を行っている。気泡には、水槽背面にある明るさ 12 ルーメンの住友スリーエム社製ポケットプロ
ジェクター MPRO120 を使用して、映像を投影する。水槽側面に設置した赤外線投光器で気泡を照らし、水槽背面に設置した赤外線カメラでリアルタイムに気泡群を撮影、検出している。

3.2.2

バブルディスプレイの性能評価

バブルディスプレイは、既存のディスプレイとは映像提示方法や表示能力が異なるため、従来の映像コンテンツでもバブルディスプレイに対する適正は分かれる。そのため、評価実験によりディスプ
レイ特性を検証し、適切なコンテンツの指標を示す必要がある。そこで、映像を投影する気泡群の厚さが、ユーザの知覚に与える影響を解像度と視野角に関して調査した。

解像度実験: バブルディスプレイにチェッカパターンを投影し、ユーザが各ブロックを識別できる解像度 (画像解像度) と、チェッカパターンと同じ輝度のグレー画像を提示した場合にグレー画像とチェッカパターンを見分けることができる解像度 (限界解像度) を調べた。実験結果を図 9、10 に示す。被験者平均は、画像解像度が 11ppi、限界解像度が 19.5ppi となり、気泡群の厚さを要因とした一元配置分
散分析では有意差は見られなかった。

視野角実験: バブルディスプレイにアルファベット (A, H, O, T, X) をランダムに提示し、アルファベッ
トの可読性がバブルディスプレイを見る方向によって影響をうけるかどうかを調査した。実験結果を
図 11 に示す。視野角 60 °、80 °で気泡群が厚くなるに従い、正答率が下がったが、気泡群の厚さを要因とした一元配置分散分析では有意差は見られなかった。

3.3

具体的成果

映像情報にユーザが直接インタラクションできるディスプレイとして提案しているバブルディスプレイの実装を進め、評価を行った。これらの研究成果を、論文誌 [査読付 5] および国内研究会 [査読付 1]
にて発表した。
本テーマに関連して、日常生活における言葉の伝達を視覚的に提示するシステムを開発した。周囲の音に邪魔されて意図したとおりに自分の言葉が相手に伝わらないという状況はよく経験するシーンである。本システムでは、公園や高架下などの騒音の多い自然環境をメタファとしたフィルタを用い－ 138 －

ネットワーク研究部門

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図 9: 画像解像度評価

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図 10: 限界解像度評価

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図 11: 視野角評価て、ユーザが発した言葉がどのように変換されるのかを可視化するインタラクティブシステムである。
本研究の成果は、国内研究会 [発表 4] にて発表した。

4

仮想平面を用いた飛行ロボットの操作インタフェース

4.1

背景

ロボット技術の発展によって、工場内のラインで部品を自動運搬するロボットから一般家庭で利用されるお掃除ロボットまで、ロボットの活躍の場は着実に拡がり、一般ユーザであってもロボットに接する機会が増加している。しかし、家庭用に普及しているロボットは、あらかじめ決められたプログ
ラムの動作しか行えず、ユーザの望む柔軟な操作を行うことは簡単ではない。
本研究では、ユーザから見た視点で飛行ロボットを操作するインタフェースに関する研究を進めた。
拡張現実感の技術を用いて、現実空間内に直接、操作内容を記述することで、直感的で容易な操作を実現している。

4.2

内容

ロボットの移動経路をレーザポインタで床面に描いて指示する研究があったが、本研究で想定するような空中に浮かぶロボットの移動経路をレーザポインタで描くことはできない。そこで、本研究では拡張現実感の技術を用いて、空間に仮想平面を設置し、その仮想平面上に移動経路を描くインタフェースを構築した。図 12 に提案システムの概略を示す。タブレットを通して見た飛行ロボット上に補助平面を重畳し、この補助平面上で飛行ロボットに対する “離着陸”、“旋回”、“移動”、“動作の中断” を指示する。図 13 に、提案システムにおける操作方法を示す。
移動: ロボットが飛行状態のときに、仮想平面上にロボットの移動ルートを自由曲線で記述する。仮想平面は飛行ロボットを中心に回転でき、平面の頂点や辺をドラッグすることで大きさを変更して、広い範囲での移動指示も可能である。仮想平面を用いた移動ルート指定では、ロボットが障害物により一時的に視認できなくなるような状況でも、移動ルートの指示が可能である。また、飛行ロボットの移動速度は、操作者による移動ルートの記述スピードに対応させ、速く描いたルートは速いスピー
ドで、遅く描いたルートは遅いスピードで移動させる。
離着陸: 着地状態の飛行ロボットに重畳表示した仮想平面上へ上方向のルートを記述することで離陸を指示する。またロボットが飛行状態のときに床面との距離が閾値以下になるまで下方向のルートを記述することにより着陸を指示する。閾値の具体的な値に関しては、操作するロボットの仕様にも影響を受けるため任意に指定できるものとし、仮想平面上に閾値の境界を表示する。
旋回: ロボットが飛行状態のときに、 2 本指のドラッグで鉛直方向を軸に仮想平面を回転させること
で、旋回を指示する。

－ 139 －

ネットワーク研究部門

図 12: 飛行ロボット操作システム

図 13: 制御コマンド

飛行ロボットには、Parrot 社製 AR.Drone 2.0 を採用し、Apple 社製 MacBook Air (OSX 10.8.5) 上で、プログラミング言語に Proccesing 1.5 と ARToolKit を利用して実装した。今回の実装はすべてラップ
トップ上で行い、飛行ロボットの撮影は Logicool 社製 Web カメラ HD Pro Webcam C920t を用いた。
提案システムでは仮想平面の設定と移動軌跡の描画で飛行ロボットの移動操作を行うことが可能であり直感的な移動指示が可能である。ユーザの視点にも影響を受けないためジョイスティックで操作する場合のような移動方向の齟齬は生じない。また、ユーザの移動を必要としないため、ユーザが移動できない場合でもロボットの操作が可能である。既存手法では、ロボットを視認できなくなると操作（移動）できないシステムが多かったが、提案システムでは移動ルートの指定が完了すれば、障害物によって一時的にロボットをカメラで捉えられなかったとしても移動できる操作方法となっている。

4.3

具体的成果

本年度はラップトップ PC 上でのプロトタイプを実装し、仮想平面を用いた操作インタフェースに関する技術課題を検討した。この研究成果は、国内研究会 [査読付 4, 発表 3] にて発表した。
本研究に関連し、仮想オブジェクトのリアリティの向上を目的として、拡張現実感におけるぼけ効
果に基づく奥行き表現に関する研究も進めた。ユーザが拡張された空間を正しく安全に理解するためには、現実物体と仮想物体の位置関係を即座に理解できる環境を構築する必要がある。本研究では、
実世界と仮想世界を重畳するための方式であるビデオシースルー方式において、現実環境を撮影する
カメラの性能や焦点ずれによるぼけなどの画質劣化を考慮した画像の合成方式を提案し、カメラ画像と CG の画質による整合性問題を解決し、仮想物体と実物体、もしくは仮想物体同士の位置関係の把握を支援している。本研究の成果を国際会議 [査読付 2, 査読付 3] にて発表した。

5

成果要覧

査読付論文
[査読付 1] 佐川 俊介, 小川 剛史: バブルディスプレイにおける水の特性を考慮したインタラクション
手法, 情報処理学会マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム (DICOMO2013)
論文集, pp. 170–174, 2013 年 7 月．
[査読付 2] Xueting Lin and Takefumi Ogawa: An Estimation Method for Blurring Effect in Augmented
Reality, in Proceedings of ACM SIGGRAPH 2013 Posters, ACM, Anaheim, CA, U.S.A., Article
69, July 2013．
[査読付 3] Xueting Lin and Takefumi Ogawa: Blur with Depth: A Depth Cue Method Based on Blur Effectin Augmented Reality, in Proceedings of IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR2013), IEEE, Adelaide, Australia, pp. 1–6, Oct. 2013．

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ネットワーク研究部門[査読付 4] 米澤 和也, 小川 剛史: 飛行ロボット操作性向上のための仮想平面を利用した操作手法, VR
学研報, Vol. 18, No. CS–4, CSVS2013–31, pp. 5–8, 2013 年 12 月．
[査読付 5] 佐川 俊介, 小川 剛史: バブルディスプレイ：水中の気泡を用いたインタラクティブ映像シ
ステム, 情報処理学会論文誌（デジタルコンテンツ）, Vol. 2, No. 1, pp. 16–23, 2014 年 2 月．

その他の発表論文[発表 1] 岡崎 成晃, 小川 剛史: 拡張現実感による床面傾斜提示が歩行者に及ぼす影響, VR 学研報,
Vol. 18, No. CS–2, CSVS2013–14, pp. 79–83, 2013 年 6 月．
[発表 2] 王 夢, 小川 剛史: 視覚と聴覚のクロスモーダル知覚を用いた音像定位システムに関する基礎検討, 情報処理学会研究報告, Vol. 2013–DCC–4, No. 7, 2013 年 6 月．
[発表 3] 米澤 和也, 小川 剛史: 仮想平面を利用した飛行物体操作手法の提案, VR 学研報, Vol. 18,
No. CS–3, CSVS2013–24, pp. 107–112, 2013 年 9 月．
[発表 4] 佐川 俊介, 小川 剛史: SoundROKA: 日常生活における言葉の伝達を視覚的に提示する水槽, エ
ンターテインメントコンピューティング 2013 論文集, pp. 62–63, 2013 年 10 月．
[発表 5] 佐川 俊介, 小川 剛史: バブルディスプレイの表示性能とインタラクション手法に関する評価,
信学技報, Vol. 113, No. 468, MVE2013–90, pp. 133–138, 2014 年 3 月．

－ 141 －

ネットワーク研究部門

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http://cve.mitre.org/
3
https://nvd.nist.gov/
2－ 142 －

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2.3

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OpenFlow Ûüåúýö»®¹¿Uw¿¾¡ÛüåúýöºãÝåd¿ 7çâåûýØÐQ8°Í
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4

http://trema.github.io/trema/
http://osrg.github.io/ryu/6
http://www.noxrepo.org/
7
http://www.opendaylight.org/
5－ 143 －

ネットワーク研究部門

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OpenDaylight RE·±µÍÏ¦&}z{rDÉÉÏ¬t OpenDaylight
Hydrogen  Virtualization Edition qOpenStack Neutron ¼È§ ÎzxqOpenStack z
OpenDaylight e¦È¡¶·±µÍÏ¦&r?q iL`ldr6b9qTremaqRyuqPOXq OpenDaylight uq4k%  Flow-Mod cf$]B V8Nr}q®»µ¡¢ OpenFlow Ã±­Ï« E{mINqv Flow £ÎµÉ¬ ±°+ y:^n,=}M,r[ 1 q]BH ©ÎµÌÏÈ¹Ï«ÇÎ E
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Trema
0.4.6
Ruby 1.9.3p194
Ryu
3.6
Python 2.7.4, PyPy 1.9.0
POX
0.2.0
Python 2.7.4, PyPy 1.9.0
OpenDaylight
1.0
Java 1.7.0_51
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Python !Zw PyPy !Z ]B rPyPy  Python _d~ Python ETtqe# Python ETA JIT ©Îº Ê!Zf$~}
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cbench ¸Ï¶[ 2 : ]BHu >7
CPU
Xeon E5-2420 1.9GHz
Core i7 3770K 3.5GHz

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16GB
32GB

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SDN-IX

3.1

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ネットワーク研究部門

3.2

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3.3

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－ 146 －

ネットワーク研究部門－ 147 －

ネットワーク研究部門

4.2

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4.3

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ネットワーク研究部門

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2013  6 

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 ShowNet , Interop Tokhyo ,[ 1] Yuji Sekiya: Challenges and Applications of SDN in Interop Tokyo ShowNet 2013, IEICE
Tech. Report, vol 133, no 240, IA2013-31, pp29-34, 2013  10 , $"',－ 149 －

ネットワーク研究部門[84 2] u  : SDN , _ 2  SDN/ º¯¨¸°Á, g[ONdÁµÀº¶º®
», H"&, 2013 0 11 E
[hC 1] u,@: SDN T¥ÁÀ Interop lD>¹Á¦¢Á¦,  SDN " , ?b BP ·Á¢¬À¡, pp.142-147, 2013 0 10 E







[Jq 1] Ryo Nakamura, Yuji Sekiya, and Hiroshi Esaki : Implementation and Operation of User
Defined Network on IaaS Clouds Using Layer3 Overlay, In Proceedings of 3rd International Conference on Cloud Computing over Servicce Science 2013 (CLOSER 2013), 2013 0 5 E[Jq 2] -U , u , }I  : SDN T IX omKn, ÀªÁ±«®£À´½À¦ 2013, ?F©´®\& Z] v=¥»Á§ No.72, ISSN 1341-870X,
ÀªÁ±«®£À´½À¦ 2013 t<, pp. 43 -- 49, 2013 0 10 E[  ~ 1] Yuji Sekiya, Tomohiro Ishihara, and Hajime Tazaki : DNSSEC Simulator,
http://dnssec.sekiya-lab.info/, 2013 0 7 E





[Vk 1] Tomohiro Ishihara, Hajime Tazaki, Kazuya Okada, Daisuke Miyamoto, Yuji Sekiya : DNS
Traffic Analysis Platform with Hadoop Framework. In IEICE Technical Report, Vol. 113, No. 502,
IEICE-ICSS2013-80, pp.131-135, 2014 0 3 E[Vk 2] Hajime Tazaki, Kazuya Okada, Yuji Sekiya, Youki Kadobayashi. MATATABI: Multi-layer
Threat Analysis Platform with Hadoop. In IEICE Technical Report, Vol. 113, No. 502, IEICEICSS2013-77, pp.113-118, 2014 0 3 E[Vk 3] i+ e, U. , u  : MultiPath TCP yTA­Áª¨ÀªÁ±«®¿Á ´¾Á¤§53f), %6 w & , &7 , vol. 113, no. 364,
IA2013-65, pp. 47-52, 2013 0 12 E
[Vk 4] Tomohiro Ishihara, Hajime Tazaki, and Yuji Sekiya : "Design and Implementation of DNSSEC Simulator using Unmodified Real Implementations", IEICE Tech. Report, vol. 113, no. 240,
IA2013-27, pp. 7--12, 2013 0 10 E
[Vk 5] Y XP, M, (^, u  : #¼Á®{9 DNSSEC Kp¤Á²:
sJ*` f), 6 S& , Z] ÀªÁ±«®xT7j(IOT), Vol.
2013-IOT-23, No. 5, pp. 1--4, 2013 0 9 E[Vk 6] |u/ 1, u  : Ethernet OAM/CFM W;cr, %6& , &7 , vol. 118, no. 200, IA2013-18, pp.11--15, 2013 0 9 E

w[Vk 7] G z, ! 2, u  : SDN T  º¯¤Á³¦±«®¿Á 'R, %6
w & , &7 , vol. 113, no. 200, IA2013-17, pp. 5--10, 2013 0 9 E[Vk 8] $Q B%, u  : BGP T ­Áª¨ÀªÁ±«®¿Á La, %6, &7 , vol. 113, no. 200, IA2013-16, pp. 1--4, 2013 0 9 E－ 150 －w&

ネットワーク研究部門

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2
2.1

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1

http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/NEWS/20131029/514542/－ 151 －

ネットワーク研究部門

2.2



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ネットワーク研究部門

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3.1

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3.2



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 2 Linux ­¢¾, CQ GP, 2013 * 8 ;－ 153 －

ネットワーク研究部門

ブロードバンド無線環境実現にむけた基盤技術の研究
妙中雄三

1

概要

平成 25 年度は、大容量で広域な無線ネットワーク環境を実現するために、ネットワーク容量の拡張を実現する無線バックボーンネットワーク（WBN）基盤技術の研究を主に行った。また、これまでに継続して実施していたクライアント端末移動時において、良好な品質の無線 LAN を切り替え、利用するハンドオーバ技術の論文化も行った。本報告では、WBN 基盤技術を主に説明し、最後に具体的な成果をまとめる。

2

柔軟なチャネル利用によるネットワーク容量拡張を実現する無線バック

2.1

はじめに

ボーンネットワーク基盤技術に関する研究

無線メッシュネットワーク（WMN: Wireless Mesh Network）では、一部のアクセスポイント（AP）（IGW: Internet Gateway）が有線接続によるインターネット接続性をもち、全ての AP で無線 LAN のア
ドホックモードの相互接続による無線バックボーンネットワーク（WBN: Wireless Backbone Network）
を構成する。インターネット接続性は、WBN 上でマルチホップ転送を介して供給される。

WMN は、WBN 部分が狭帯域でありながらも広い範囲で無線 LAN 接続を供給する手段として利用された。近年は Machine-to-Machine（M2M）通信やスマートグリッド（スマートメータ通信）、モバ
イルオフローディング（スマートフォン通信）等の利用拡大に伴い、広範囲でインターネット接続可能とする WMN 技術が再注目されている。センサ機器やスマートメータ、スマートフォンは今後爆発的に増える事が予想され、その通信量も急激に増加する。モバイルデータ通信に限ると、Cisco Visual
Networking Index 「全世界のモバイル データトラフィックの予測、2013〜2018 年アップデート」において、今後 5 年で 10 倍の通信量増加が予測されている。また、これらの通信はインターネット接続を必要とするため、WBN で収容したトラフィックは IGW へ向けた経路上に大容量通信が集中する事となる。従って、将来の大容量無線ネットワーク実現には、狭帯域であった WBN のネットワーク容量をより柔軟に拡張可能とする技術が必要不可欠である。
既存技術では、全ての制御・データ通信が 1 つのチャネルを経由するため、電波干渉や共有メディアが原因の混雑やフレーム衝突等に起因してネットワーク容量が急激に低下する。共有メディアでは
1 チャネルの通信容量は限られるため、ネットワーク容量拡張には複数チャネルの利用が必須となる。
既存研究では、複数チャネルを用いた経路制御やチャネル割当、MAC プロトコルの研究が主に行われている。これらの研究では、隣接 AP 間に複数リンク（チャネル）がある場合に、それら全てを同時に有効利用できない。また、AP 毎にチャネル数の上限がある事から、空きチャネルがある場合でも全ての利用が困難な問題がある。
上記から、ネットワーク容量を拡張するためには、WBN の利用チャネル数を柔軟に切替える技術－ 154 －

ネットワーク研究部門

Ch. A

Ch. A
AP2-1

Ch. B

Ch. B
AP2-2

AP1-2

Ch. A

Ch. C

AP4-1

AP3-1
Ch. B

AP4-2

AP3-2
Ch. C

Ch. C

AP1-3

AP2-3

AP3-3

AP4-3

仮想AP1

仮想AP2

仮想AP3

仮想AP4

副AP

OpenFlow スイッチソフトウェア

AP1-1

主 AP

マルチホップ転送

図 1: 複数チャネルを用いた WBN 構成と複数チャネル構成の WBN 上で全チャネルを有効利用するチャネル利用手法が必要となる。本研究では未使用チャネルを柔軟に活用する、OpenFlow を用いた WBN 制御フレームワークを提案する。また、利用する全チャネルを有効利用する制御手法を提案する。チャネル制御手法では、トラフィックの方向で利用チャネルを決めるアップ・ダウンストリーム分離手法と、チャネル上でフローの数を均等にする均等フロー割当手法を提案する。ただし、均等フロー割当手法は 2 種類のマルチホップ転送方式を含むため、それらも含めて合計 3 種類の手法を提案する。また、1 チャネルで構成する既存のWBN と比較を行うと共に、提案手法 3 つについても相互に比較して有効性評価を行う。なお、平成
25 年度は、提案するチャネル利用手法の有効性を示す事を目的とするため、マルチホップ転送の経路を事前に指定した、2 チャネル 3 ホップの小規模な WBN 環境での研究開発を行う。

2.2

提案手法

2.2.1

複数チャネルを用いた WBN アーキテクチャと制御フレームワーク

本研究では、図 1 に示す仮想 AP（VAP）と VAP を用いた WBN を提案する。図 1 の様に、複数のAP を Ethernet ケーブルでデイジーチェーン型に接続し、AP それぞれが異なるチャネルで WBN を構成する。この有線接続された AP 群を複数チャネル利用する 1 つの VAP として制御する。VAP の中では、デイジーチェーンの 1 台目の AP を主 AP、その他の AP を副 AP と呼ぶ。主 AP のみがクライ
アント端末の接続を受付け、主・副 AP の両方で異なるチャネル上の WBN を構成する。それぞれのVAP は、パケット送信時に、必要に応じて有線接続を介した AP 間のパケット転送を行う事で、チャネル切替えができる。この WBN 構成において、理想的には各 VAP に AP を数の制限なく追加でき、AP の数で柔軟にチャネル数を増やす事ができる。
次に、上記の WBN 上で複数チャネルを有効に利用するための OpenFlow を用いた、通信制御フレー
ムワークを提案する。前述の通り、この WBN では宛先までの経路（経由する VAP の順番）は既知である事を想定し、その VAP の順番に沿って複数チャネルを有効利用したマルチホップ転送を行う。こ
の通信制御のために、本研究では OpenFlow 技術を利用する。OpenFlow は、トラフィックの制御単位を入力ポートと送信元・送信先 MAC アドレス、送信元・送信先 IP アドレス、TCP/UDP ポート番号の任意の組み合わせで定義したフローとする。また、このフロー定義にマッチするパケットに対して、出力ポートの指定と上記の情報の書き換え操作が可能である。具体的には、OpenFlow にはフローの定義（マッチングルール）と操作（アクション）を決定する OpenFlow コントローラ（OFC）と OFCが決定した定義・操作に応じて実際にパケット処理を行う OpenFlow スイッチ（OFS）が必要となる。
本研究では、OFS を全 AP に導入する。それら OFS が起動直後に OFC に接続すると、OFC はフロー－ 155 －

ネットワーク研究部門

エントリ（マッチングルールとアクションの対）を OFS に送信する。OFS は受け取ったフローエント
リを自身が持つフローテーブルに登録する。以降、OFS はフローテーブルの情報に従ってパケット処理を行う。ただし、どのフローエントリにも一致しないパケットが届いた場合は、OFC にそのパケッ
ト到着を知らせ（packet in と呼ぶ）、OFC がそれに応じたフローエントリを OFS に登録する。OFS が
OFC に接続した時点と packet in 時のどちらにおいても、OFC は、当初何もフローエントリを持たな
いため、2(1).3 節で述べるチャネル利用手法に加えて、WBN 内のマルチホップ転送や VAP 内の有線接続を介したパケット転送等、WBN を構成する上で必要なネットワーク機能全ての検討が必要である。（これらネットワーク機能の検討結果は本研究の本質部分ではないので、報告書では省略する。）
以上の様に、OpenFlow による制御フレームワークは、OFC は全 OFS と連携して WBN 上で転送する
全フローの動的制御が可能となる。従って、トラフィックに応じて適切な通信制御を行う事でチャネルの利用率を高め、ネットワーク容量の拡張が可能となる。

2.2.2

チャネル有効利用手法

2.2.1 節で説明した、制御フレームワークを用いて、複数チャネルを有効利用する制御手法を提案する。以下に本研究で提案する 3 つの手法についてそれぞれ説明する。
(a) アップ・ダウンストリーム分離手法
2 チャネルの並列利用の有効性確認のため、シンプルな 2 チャネル利用手法を提案する。具体的には、トラフィックの転送方向でフローを定義し、アップ・ダウンストリーム毎に異なるチャネ
ルを割当てることでマルチホップ転送を行う。従って、WBN 上を流れる伝送レートが双方向で同じであれば、2 倍のネットワーク容量が得られる事が予測される。
(b) 均等フロー割当、同一チャネル利用手法
手法 (a) では転送方向で利用チャネルを決めるため、現実のインターネットにある上下のデータ転送量が非対称な通信では片方のチャネルの占有時間が急増し、全てのチャネルを有効利用できない。本手法では、送信元・先の IP アドレスとポート番号の対でフローを定義し、表 1 のように新規フローの packet in が OFC に届く順番でチャネルを割当てる。つまり、フローの方向によらず、全てのチャネルが利用される。また、そのフローは OFC が決定したチャネルが全ホップで利用され、宛先までマルチホップ転送される．この制御によって、本手法ではトラフィックの方向に偏りがある場合においても、2 チャネルを有効に利用できる事が予測できる。
(c) 均等フロー割当、順次チャネル切替手法
本手法では手法 (b) と同様に OFC への packet in の到着順でチャネルを割当てる。インターネッ
ト上ではフローごとに伝送レートが異なるため、手法 (b) ではチャネル利用が片方に偏ってしまい、全チャネルを有効利用できない。そこで、表 2 に示す様に、ホップを経る度にチャネルを切り替える手法を提案する。この制御では、偏りのあるフローの伝送レートを 2 チャネルに分散する事で、チャネル占有時間が片方のチャネルに集中する事を回避できるため、チャネルの有効利
用とネットワーク容量増加が見込まれる。

2.3

性能評価

本節では、2.2.1、2.2.2 節で提案した複数チャネル WBN と複数チャネル有効利用手法を実際の AP へ
実装し、性能評価を行う。実験は図 3 に示す、2 チャネル 3 ホップの環境を用いて、提案手法の有効性検証を行った。無線には 100 と 116 チャネルで IEEE802.11a を利用する。各 AP には Stanford の OFS
をインストールした。OFC には、trema を使用し、trema 上で提案手法の実装を行った。OFC と PC は
VAP に有線接続し、WBN でのチャネル利用制御以外の影響を可能な限り避ける構成とした。

－ 156 －

ネットワーク研究部門

PC1

70cm

70cm

VAP1

PC2

VAP2

VAP3

VAP4

OFC

図 2: 実験構成
表 1: 各方向でのスループット (Mbps)(a) 既存 WBN 実装

方向

最大値

中央値

最小値

平均値

PC1 → PC2
PC2 → PC1

2.82
2.93

2.72
2.82

2.66
2.70

2.74
2.82

(b) 手法 (a)

方向

最大値

中央値

最小値

平均値

PC1 → PC2
PC2 → PC1

8.15
7.69

8.06
7.36

7.89
7.04

8.04
7.34

(i) 既存実装と手法 (a) の比較
本節では、既存実装として経路を固定した 1 チャネル 3 ホップの WBN を用い、2 チャネル利用の最もシンプルな手法 (a) との比較を行う。本実験では、PC1 と PC2 がお互いに 10Mbps の UDP
フロー 1 つを 30 秒間送信する。表 1 に方向毎の平均スループット、表 2 に双方向の合計を示す。
どちらの手法も双方向ほぼ同等のスループットを得ている。しかし、双方向の合計に着目すると
1 チャネルのみ利用する場合に比べて、手法 (a) が 2 チャネルを使用して、ほぼ 3 倍の結果を得られており、2 チャネル並列利用の有効性が確認できる。また、中央値の時系列変化を調査した所、合計スループットが最小でも 14Mbps であった事から、以降の実験では、本実験環境（2 チャネ
ル 3 ホップ）でパケットロスが発生しない 1 チャネル容量を 7Mbps と想定する。
(ii) 各チャネルのフロー方向の偏りによる評価
実環境では、フロー毎の異なる伝送レートや複数の通信が同時に行われ、通信方向による伝送レー
トも非対称である。以降の実験は、現実に即した状況を想定した実験を行う。本実験では PC1 から PC2 へ 7Mbps の UDP フローを 2 本、送信し、トラフィッック方向に偏りがある状態で行う。2
本目のフローが送信されて 5 秒後から 30 秒間合計の平均スループットを表 3 に示す。手法 (a) では、チャネル利用がフローの向きに対して固定するため、一方向からのみの送信の場合は、2 フ
ローで 1 チャネルのネットワーク容量を共有する事となる。一方、その他の手法はフローの方向に対してチャネル割当が固定されていないため、合計 14Mbps（2 チャネル分のネットワーク容量）のほぼ全てを転送できた。
(iii) 伝送レートの異なるフローとチャネル偏りによる評価
本実験では、フローの方向と伝送レートに偏りがある環境で実験する。まず、PC1 から PC2 へ
1Mbps と 100kbps の UDP フローを交互に 12 本送信し、その後 100kbps の UDP フローを 8 本（合計 14Mbps）送信する。最後のフローを送信してから 30 秒間のスループットを表 4 に示す。手－ 157 －

ネットワーク研究部門

表 2: 双方向の合計スループット (Mbps)
最大値 中央値 最小値 平均値

既存 WBN
手法 (a)

手法 (a)

手法 (b)
手法 (c)

5.74
15.73

5.41
14.97

5.57
15.38

表 3: フローの偏り (Mbps)
最大値 中央値 最小値

平均値

8.44
14.10
14.10

5.52
15.51

8.39
14.10
14.10

8.26
14.08
14.08

8.39
14.09
14.09

法 (b)(c) は、どちらもフロー流入時に 2 チャネルを順番に割当てるため、1Mbps フロー 12 本と100kbps フロー 4 本（計 12.4Mbps）の集合と 100kbps フロー 16 本（計 1.6Mbps）の集合がそれぞれのホップで同チャネルを経由する。従って、手法 (b) では 12.4Mbps が 3 ホップ全てで同一チャネルを利用するため、最もスループットが小さく、手法 (c) では 2 チャネルをホップ毎に切替える
事でチャネル利用が分散され、手法 (b) より良い結果を示している。従って、フローの伝送レートに偏りがある場合において、手法 (c) が有効に複数チャネルを利用可能と言える。

(iv) 制御フレームワークの拡張性評価
本実験では、図 2 に示すトポロジにおいて、VAP 内の AP 数を 3 台に増やし、制御フレームワークの拡張可能性の評価を行う。使用するチャネル利用手法は手法 (b) とする。まず、OpenFlow 制御の有無による通信性能の違いを調査するため、OpenFlow 制御による 1 チャネル 3 ホップの WBNと、固定経路による 1 チャネル 3 ホップのメッシュを準備し、比較実験を行った。実験環境において、PC1 から PC2 へ向けて 10Mbps のフローを送信し、その時のスループットの時系列変化を図3(a) に示す。図 3(a) より、OpenFlow 制御の有無による性能差が無い事が得られた。次に、チャネ
ル数の増加に伴う、ネットワーク容量の拡張性能を調査する。実験では、PC1 から PC2 へ 1Mbpsの UDP フローを送信した。このとき、図 3(a) より、1 チャネルの容量は 8Mbps である事が得られたため（実験は上記実験とは異なる環境で実施したため、上記の 7Mbps とは異なる値となっている）、1 チャネル毎のフロー数は 8（1 チャネル辺り最大 8Mbps）を上限とした。図 3(b) に VAP
内の AP 数が 1、2、3 台（チャネル数 1、2、3）のそれぞれについてスループットの時間変化を示す。図 3 より、チャネル数が増えるに伴って、ネットワーク容量もチャネルの数だけ増加する事がわかる。従って、本研究で提案した制御フレームワークは未使用チャネルを全て有効利用できる可能性が高いと言える。

3

具体的な成果

前項で述べた WBN の基盤技術について、WBN 構成技術と制御フレームワークについて、論文誌[査読付 1] で発表を行った。また、チャネル利用手法の手法提案とその実装詳細、評価の詳細をそれ
ぞれ国内研究会で対外発表を行った [発表 3, 発表 1, 発表 2]。またこの時の発表について、指導学生が学生奨励賞を受賞した [受賞 1]。なお、これらの成果は総務省の戦略的情報通信研究開発推進事業（SCOPE）電波有効利用促進型研究開発 若手ワイヤレス研究者等育成型フェーズ I の採択を受けて実施している [特記 1]。
加えて、継続して実施しているモビリティ技術について、海外の権威ある論文誌 Elsevier Ad Hoc
Netowrks に採録される等含めて、論文誌 3 編を対外発表した [査読付 2, 査読付 3, 査読付 5]。他にも、昨－ 158 －

ネットワーク研究部門

表 4: 伝送レートに偏りがある場合 (Mbps)
最大値 中央値 最小値 平均値

手法 (b)
手法 (c)

10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0

10.64
14.27

10.35
13.51
25

9.31
12.88

10.24
13.65

24MbpsThroughput [Mbps]

Throughput [Mbps]

20
15 16Mbps
10

OpenFlow
Static routing
0

5

10

15 20
Time [s]25(a) OpenFlow 有無の性能差評価

30

5
0

8Mbps

0

3 channel (24 UDP flows)
2 channel (16 UDP flows)
1 channel (8 UDP flows)
50

100
150
Time [s]200250(b) チャネル数に応じたスループット（Mbps）

図 3: 実験結果
年度より実施しているすれ違い通信に関連する DTN 技術の対外発表を行った [査読付 6, 発表 4, 発表 5,
発表 6, 発表 7, 発表 9, 発表 10]。また、この時の発表について、共同で研究開発を行ってる学生が学生奨励賞を受賞した [受賞 3]。他にも、防災技術とそれに関連する教育や、オンライン教育に関わる技術について対外発表も行っている [査読付 4, 査読付 7, 査読付 8, 査読付 9, 査読付 10, 発表 8]。

4

成果要覧

受賞関連
[受賞 1] 田川真樹, 妙中雄三, 塚本和也: 学生奨励賞, 電子情報通信学会インターネットアーキテクチャ研究会, 2014 年 2 月.
[受賞 2] 廣井慧, 妙中雄三, 砂原秀樹: 学生奨励賞, 情報処理学会インターネットと運用技術研究会, 2013年 5 月.
[受賞 3] 松井加奈絵, 妙中雄三, 山形与志樹, 砂原秀樹: 学生奨励賞, 情報処理学会インターネットと運用技術研究会, 2013 年 5 月.

査読付論文
[査読付 1] Yuzo Taenaka and Kazuya Tsukamoto: An efficient traffic management framework for multichannel wireless backbone networks, IEICE Communications Express, Vol. 3 (2014), No. 3, pp.
98–103, 2014.
[査読付 2] Shigeru Kashihara, Takuma Hayashi, Yuzo Taenaka, Takeshi Okuda, and Suguru Yamaguchi:
Data Delivery Method Based on Neighbor Nodes’ Information in a Mobile Ad Hoc Network,
The Scientific World Journal, Volume 2014 (2014), Article ID 793171, 12 pages, February 2014.

－ 159 －

ネットワーク研究部門[査読付 3] Yuzo Taenaka, Shigeru Kashihara, Kazuya Tsukamoto, Suguru Yamaguchi, and Yuji Oie: An
Implementation Design of a Cross-Layer Handover Method with Multi-Path Transmission for
VoIP Communication, Elsevier Ad Hoc Networks, Volume 13, Part B, pp. 462–475, February2014.
[査読付 4] 廣井慧, 妙中雄三, 中山雅哉, 横山仁, 中谷剛, 隅良平, 砂原秀樹: 気象観測網を活用した水害
向け危険指標生成モデルの提案とその評価, 電子情報処理学会論文誌, Vol.J96-B, No.10, pp.
1198–1205, 2013 年 10 月.
[査読付 5] Yuzo Taenaka, Kazuya Tsukamoto, Shigeru Kashihara Suguru Yamaguchi, and Yuji Oie: An
Implementation Design of a WLAN Handover Method based on Cross-layer Collaboration for
TCP Communication, IEICE Transactions on Communications, Vol.E96-B, No.07, pp.1716–
1726, July 2013.
[査読付 6] Jane Louie Fresco Zamora, Noriyuki Suzuki, Hiroaki Takemoto, Shigeru Kashihara, Yuzo Taenaka, Suguru Yamaguchi: Battery-saving Message Collection Method for Disrupted Communication Service Areas, In proceedings of the 11th annual IEEE Consumer Communications andNetworking Conference (CCNC 2014), Las Vegas, Nevada USA, January 2013.
[査読付 7] Kei Hiroi, Yoshihito Seto, Futoshi Matsumoto, Yuzo Taenaka, Hideya Ochiai, Haruo Ando,
Hitoshi Yokoyama, Masaya Nakayama, and Hideki Sunahara: Accurate and Early Detection of
Localized Heavy Rain by Integrating Multivendor Sensors in Various Installation Environments,
In proceedings of IEEE SENSORS 2013, Baltimore, Maryland USA, November 2013.
[査読付 8] Shin’nosuke Yamaguchi, Yoshimasa Ohnishi, Kazunori Nishino, Yuzo Taenaka, Yoshimi Fukumura, Hideki Yukawa: The Support of the a Blackboard Based Lecture by High Resolution Video
on The Tablet Computer, In proceedings of The Second International Conference on E-Learningand E-Technologies in Education (ICEEE2013), pp. 64–69, Lodz, Poland, September 2013.
[査読付 9] 廣井慧, 井上朋哉, 仲倉利浩, 妙中雄三, 加藤朗, 砂原秀樹: 定点観測カメラを活用した浸水観
測ネットワーク FloodEye の構築と評価, インターネットコンファレンス 2013, 2013 年 10 月.
[査読付 10] 廣井慧, 横山仁, 妙中雄三, 砂原秀樹: 気象センサネットワークを活用した災害情報提供による高校生への防災教育, マルチメディア，分散，協調とモバイル (DICOMO2013) シンポ
ジウム, 2013 年 7 月.

その他の発表論文[発表 1] 和田祐太郎, 田川真樹, 塚本和也, 妙中雄三: 無線バックボーンネットワークにおける複数チャ
ネル有効利用を目的とした通信制御手法の評価, 電子情報通信学会術研究報告書, vol. 113, no.
472, NS2013-271, pp. 549-554, フェニックス・シーガイア・リゾート, 2014 年 3 月.
[発表 2] 田川真樹, 妙中雄三, 塚本和也: 無線メッシュバックボーンネットワークにおける複数チャネ
ルを用いたアップ・ダウンストリーム分離と均等フロー割当手法の設計・実装, 電子情報通信学会術研究報告書, vol. 113, no. 443, IA2013-97, pp. 165-170, 山代温泉 瑠璃光, 2014 年 2 月.
[発表 3] 妙中雄三, 塚本和也: 無線メッシュバックボーンネットワークのための複数チャネル有効利用手法の検討, 電子情報通信学会術研究報告書, vol. 113, no. 443, IA2013-96, pp. 159-164, 山代温
泉 瑠璃光, 2014 年 2 月.

－ 160 －

ネットワーク研究部門[発表 4] 竹本 裕明, Jane Louie Fresco Zamora, 樫原 茂, 妙中 雄三, 高井 峰生, 金田 茂, 山口 英: スマー
トフォンのバッテリ消費モデルの実装について, Scenargie Workshop 2013, ポスター発表, 御茶ノ水ソラシティカンファレンスセンター, 2013 年 12 月.
[発表 5] 竹本裕明, ジェーン ルイ フレスコ ザモーラ, 樫原茂, 妙中雄三, 高井峰生, 金田茂, 山口英: 通
信被害地域における要救助者間の情報共有手法の評価と考察, 電子情報通信学会術研究報告
書, , vol. 113, no. 304, MoNA2013-43, pp. 11-16, 熊本大学, 2013 年 11 月.
[発表 6] 樫原茂, 妙中雄三, ジェーン ルイ フレスコ ザモーラ, 山口英: SOScast における現状の問題分
析と今後の展開シナリオに関する一検討, 電子情報通信学会技術研究報告書, vol. 113, no. 168,
MoNA2013-23, pp. 59-62, 北海道大学, 2013 年 8 月.
[発表 7] 妙中雄三, 松井加奈絵, 山形与志樹: Android 間 PSN を用いたメッセージングアプリケーショ
ンの試作・デモ, DTN とその未来に関するワークショップ, 岩手県立大学アイーナキャンパス,2013 年 5 月.
[発表 8] 廣井慧, 妙中雄三, 砂原秀樹: 水害発生時における災害情報の到達率向上を目的とした情報共通インタフェースの提案, 情報処理学会インターネットと運用技術研究会, 弘前大学, 2013 年 5月.
[発表 9] 妙中雄三, 松井加奈絵, 山形与志樹: 都市のレジリエンス向上を目指したすれ違い通信基盤（SABA）の試作・動作実験, 情報処理学会インターネットと運用技術研究会, 弘前大学, 2013年 5 月.
[発表 10] 松井加奈絵, 妙中雄三, 山形与志樹, 砂原秀樹: 都市のレジリエンス向上のためのすれ違い通信型情報伝搬の分析手法の一考察, 情報処理学会インターネットと運用技術研究会, 弘前大学,
2013 年 5 月.

特記事項
[特記 1] 妙中雄三（研究代表者）、塚本和也（九州工業大学大学院、研究分担者）、総務省、平成 25 年
度 SCOPE（電波有効利用促進型研究開発 若手ワイヤレス研究者等育成型フェーズ I）採択

－ 161 －

ネットワーク研究部門

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－ 162 －

ネットワーク研究部門

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－ 163 －

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[ࠪಡ෇ 1] Daisuke Miyamoto, Satoru Teramura, Masaya Nakayama: INTERCEPT: High-interaction
Server-type Honeypot based on Live Migration, In Proceedings of the 2nd Workshop on Emulation Tools, Methodology and Techniques, March 2014[ࠪಡ෇ 2] Daisuke Miyamoto, Takeshi Takahashi: Toward Automated Reduction of Human Errors basedon Cognitive Analysis, In Proceedings of the 7th International Workshop on Advances in Information Security, July 2013ͦͷଞͷൃද࿦จ
[ൃද 1] Daisuke Miyamoto, Takeshi Takahashi: MILE Working Group, Internet Engineering Task Force,
March 2014[ൃද 2] ੴ‫ ݪ‬஌༸ɺా࡚ ૑ɺԬా ࿨໵ɺ‫ٶ‬ຊ େีɺؔ୩ ༐࢘: Hadoop Λར༻ͨ͠ DNS τϥώοΫ
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[ট଴ 1] Daisuke Miyamoto: Boosting Human: Protecting the Weakest Link in Information Security, Advanced Industry Data Analysis and Applications Workshop, Department of Computing, Unitec
Institute of Technology, September 2013

－ 167 －

ネットワーク研究部門

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netflow
sflow
DNS querylog
SPAM email

as-is
csv
csv
ssv (bind9)SSVද 1: Data conversion into HDFS.
parserdata size (per day)

PcapDeserializer
CSV
CSV
SSV

－ 169 －

5GB
1.2GB
4.1GB
1.5G
4.5MB

remarklzo compressedlzo compressedネットワーク研究部門

API (JSON)DNS querylog
dns-pcapsﬂow
netﬂow
spam
open resolver
phishing
darknettopology
endpoint
user behavior
client honeypot

Measurement
Data

DGA
Analyzer
Hive/
PrestoDDoS
detection
Thriftanomalydetection

MahoutRhadoop

hadooppcap

HDFS(3) Analysis
Module(1) Data
Storage(2) Data
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Streaming

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Record per second (rps)Response Time (sec)2500

1.2e+06
1e+06

shell-grep
Hiveprestodb
Streaming

8000006000004000002000000

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Amount of data duration (day)

1

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31
Amount of data duration (day)(a) Response time for each data processing as a function of (b) Number of record processed per second as a function of thethe amount of data (DNS querylog).
amount of data (DNS querylog).

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ネットワーク研究部門

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Amount of data duration (day)

1e+06
Record per second (rps)Response Time (sec)100000shell-grep
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Streaming

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Amount of data duration (day)(a) Response time for each data processing as a function of (b) Number of record processed per second as a function of thethe amount of data (DNS pcap).
amount of data (DNS pcap).

ਤ 4: όΠφϦσʔλ (pcap ϑΝΠϧ) ͷղੳ଎౓ࠨɿσʔλྔʹର͢Δ‫ࡧݕ‬ฦ౴࣌ؒɺӈɿσʔλྔʹର͢Δ୯Ґ࣌ؒ͋ͨΓͷσʔλॲཧ݅਺M ATATABI ͸ͦͷϓϩτλΠϓ࣮૷͕‫ྃ͠׬‬ɺγεςϜӡ༻ɺσʔλऔΓࠐΈɺγεςϜ૿‫ڧ‬ͷ‫ݕ‬౼ͳͲΛ௨͡‫ܧ‬ଓతʹӡ༻͠ɺ‫ڴ‬Җ෼ੳͷ‫ج‬൫ͱͯ͠ NECOMA ϓϩδΣΫτʹͯར༻͍ͯ͠Δɻ͜ͷ‫ج‬൫্ʹͯɺղੳϞδϡʔϧΛ֦ॆ͍ͤͯ͘͞ࣄɺ·ͨղੳ݁ՌΛ֎෦γεςϜͱ࿈‫ͤ͞ܞ‬ΔͨΊͷΠϯλʔϑΣʔε (API) ͳͲΛఏ‫ࣄ͍ͯ͘͠ڙ‬Λ‫ݕ‬౼͍ͯ͠Δɻ

2.3

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3.1

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3.2

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－ 171 －

ネットワーク研究部門

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DataRate = 1Mbps
Packet Size=1024 bytes

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100ms delay
5% packet loss

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400
350
300
250
200
150
100
50
0

ns-3

NSC Linux

Linux
2.6.32-28

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3.3

۩ମత੒Ռ

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4

੒Ռཁཡ

ࠪಡ෇࿦จ
[ࠪಡ෇ 1] Daniel Câmara, Hajime Tazaki, Emilio Mancini, Mathieu Lacage, Thierry Turletti, and Walid
Dabbous. DCE: Test the real code of your protocols and applications over simulated networks.
Communications Magazine, IEEE, March 2014.
[ࠪಡ෇ 2] Hajime Tazaki, Frédéric Urbani, Emilio Mancini, Mathieu Lacage, Daniel Câmara, Thierry
Turletti, and Walid Dabbous. Direct Code Execution: Revisiting Library OS Architecture for
Reproducible Network Experiments. In CoNEXT 2013, Santa Barbara, California, December
2013.
3

Tazaki et al., DCE cradle: simulate network protocols with real stacks for better realism, http://dx.doi.org/10.4108/
icst.simutools.2013.251586－ 172 －

ネットワーク研究部門[ࠪಡ෇ 3] Hajime Tazaki, Emilio Mancini, Daniel Camara, Thierry Turletti, and Walid Dabbous. MSWIM
Demo Abstract: Direct Code Execution: Increase Simulation Realism Using Unmodified Real
Implementations. In Proceedings of the 11th ACM International Symposium on Mobility Management and Wireless Access, MobiWac ’13, pages 29–32, New York, NY, USA, November
2013. ACM.

ͦͷଞͷൃද࿦จ
[ൃද 1] ౻‫ډ‬ᠳ‫ޗ‬, ా࡚૑, and ؔ୩༐࢘. MultiPath TCP ద༻࣌ͷσʔληϯλʔωοτϫʔΫͰͷϑϩʔαΠζ͕༩͑ΔӨ‫ؔ͢ʹڹ‬ΔҰߟ࡯. In IEICE Tech. Rep., volume 113 of IA, pages 47–52,
December 2013.
[ൃද 2] Tomohiro Ishihara, Hajime Tazaki, and Yuji Sekiya. Design and Implementation of DNSSEC Simulator using Unmodified Real Implementations. In IEICE Tech. Rep., volume 133 of IA, pages
7–12, October 2013.
[ൃද 3] H. Tazaki, K. Okada, Y. Sekiya, and Y. Kadobayashi. Matatabi: Multi-layer threat analysis platform
with hadoop. In IEICE Technical Report, volume 113 of ICSS2013-77, pages 113–118, Okinawa,
March 2014. Thu, Mar 27, 2014 - Fri, Mar 28 : Meio Univiersity (ICSS, IPSJ-SPT).
[ൃද 4] T. Ishihara, H. Tazaki, K. Okada, D. Miyamoto, and Y. Sekiya. Dns traffic analysis platform withhadoop framework. In IEICE Technical Report, volume 113 of ICSS2013-77, pages 131–135,
Okinawa, March 2014. Thu, Mar 27, 2014 - Fri, Mar 28 : Meio Univiersity (ICSS, IPSJ-SPT).
[ൃද 5] ా࡚૑ and Ԭా࿨໵. NECOMA ϓϩδΣΫτʹ͓͚Δࣄྫ঺հ. େֶɾߴ౳‫ڭ‬ҭ‫͚͓ʹؔػ‬ΔαΠόʔηΩϡϦςΟೳྗ޲্ͱମ੍੔උʹؔ͢ΔϫʔΫγϣοϑ, December 2013.

ެ։ιϑτ΢ΤΞ
[ެ։ 1] T. Ishihara, H. Tazaki, and Y. Sekiya. ns-3 Direct Code Execution (DCE) based DNSSEC simulator,
http://dnssec.sekiya-lab.info/, March 2014.

－ 173 －

スーパーコンピューティング研究部門

スーパーコンピューティング研究部門概要

中島 研吾

大規模並列シミュレーション手法に関する研究、教育

金田 康正

スーパーコンピューターに基づく大規模数値計算に関する研究大島 聡史

様々な並列計算ハードウェアを用いた高性能計算に関する研究

實本 英之

佐藤 周行

検証付き言語処理系とサービス体系におけるセキュリティ保証の研究
Optimization Verifying Compiler,
Privilidge Design in Federation Service,
and Trust Models in Security

Balazs Geroﬁ

Memory Management Issues on Many-core
Processors at the Operating System Level

片桐 孝洋

塙

ソフトウェア自動チューニングおよび
高性能数値計算ライブラリの研究とHPC教育

敏博

演算加速機構と通信機構との統合環境に関する研究

田浦 健次朗

高生産・高性能並列プログラミング言語・データ処理
フレームワークの研究－ 175 －

松本 正晴

適合格子細分化法を用いたマルチスケールシミュレーションに関する研究

スーパーコンピュー ティング研 究 部 門

エクストリームスケール高性能計算を対象とした耐故障機能及び支援システム

スーパーコンピューティング研究部門

スーパーコンピューティング研究部門
概要
部門長 中島 研吾

1

はじめに計算科学が、理論、実験に続く「第三の科学」と呼ばれるようになって久しい。スーパーコンピュー
ティングは計算科学を支える重要な基盤であり、ペタスケール、エクサスケールコンピューティングの時代を迎えて、スーパーコンピューティング研究部門の果たすべき役割は大きい。
スーパーコンピューティング研究部門は、平成 26 年 3 月現在で 8 名のセンター専任教員（教授：2、准教授：2、助教：2、特任准教授：1、特任講師：1）、1 名の兼任教員（准教授 1）を擁しており、大学院兼担教員による大学院生としては、工学系研究科電気系工学専攻，情報理工学系研究科数理情報学専攻の修士課程、博士課程学生が在籍している。
専門分野は、計算機システムからコンパイラ、数値アルゴリズム、各種科学技術アプリケーション、
セキュリティまで、また理論的研究から実用的研究まで多岐にわたっているほか、業務部門と協力して ス ー パ ー コ ン ピ ュ ー タ シ ス テ ム （ Hitachi HA8000 ク ラ ス タ シ ス テ ム （ T2K 東 大 ） ､ Hitachi
SR16000/M1（Yayoi）、Fujitsu PRIMEHPC FX10（Oakleaf-FX））の運用にあたり、利用環境の向上、利用者拡大のための広報・普及活動を実施している。成果は各分野の学会において研究論文等として発表されており、高い評価を得ている。また各学会の役員、各種会合運営、セッションオーガナ
イザ等としても活発に活動している。
以下に研究、教育活動の概要を示す。

2

主な研究プロジェクト

スーパーコンピューティング研究部門として取り組んでいるプロジェクトとして以下のようなものがある：

2.1「ポストペタスケールコンピューティングのためのヘテロジニアス環境向けアプリケー
ション開発基盤」（JST-ANR）

平成 22 年度から、戦略的国際科学技術協力推進事業 （共同研究型） 日本（JST）－フランス（ANR）共同研究「ポストペタスケールコンピューティングのためのフレームワークとプログラミング（FP3C）」の一環として、京都大学 学術情報メディアセンター、筑波大学 計算科学研究センター、東京工業大学学術国際情報センター及びフランス側各機関との国際協力プロジェクトとして実施しており、統合数値計算ライブラリと実行時環境に関する研究から構成される。統合数値計算ライブラリに関する研究では、様々な科学技術手法の様々な処理に対応するライブラリの集合体に基づく科学
技術アプリケーション開発基盤を開発し、ポストペタスケール環境における移植性、信頼性の高い科
学技術アプリケーションの効率的な開発のためのフレームワークを提供する。実行時環境に関する研究では、マルチコア/メニーコア、GPU やそれらのクラスタ等の計算機システム向けに 1) 高性能通
信ライブラリの研究開発、2) GPU、ネットワーク、ファイルシステム、ノードを含む計算資源の故障を検知し、故障をプログラムに通知するための機構の研究開発、を実施し XMP 処理系に統合する。
平成 25 年度は最終年度に当たり、研究成果のとりまとめ、公開ソフトウェアの整備を実施し、平成 26
年 3 月にフランスで最終報告会を実施した。

－ 177 －

スーパーコンピューティング研究部門

2.2「自動チューニング機構を有するアプリケーション開発・実行環境（ppOpen-HPC）」（JST CREST）

平成 23 年度から、科学技術振興機構戦略的創造研究推進事業（JST CREST）「ポストペタスケー
ル高性能計算に資するシステムソフトウェア技術の創出」研究領域において、東京大学各部局（大気海洋研究所、大学院情報学環、大学院新領域創成科学研究科）、京都大学 学術情報メディアセンター、海洋研究開発機構と協力して開発を進めている。複雑化、大規模化するスーパーコンピュータ（スパコン）上でのプログラム開発とその安定な実行は困難な課題である。本研究では、計算機の専門家でない科学者や技術者がスパコン向けの様々なシミュレーションプログラムを容易に開発し、高速・安定に実行するための環境 ppOpen-HPC を開発する。異なるスパコンでも、自動チューニ
ング機構 ppOpen-AT によりプログラムの修正無しに最適な性能で安定に実行可能となり、本研究の成果は、スパコンを利用して新しい科学を開拓する人材の育成にも大いに貢献する。平成 25 年度
は平成 25 年 11 月に ppOpen-HPC の公開（Ver.0.2.0）を実施し、平成 25 年 12 月には海外からの招待講演者を含めて国際ワークショップ（SPNS 2013（International Workshop on Software for PetaScale Numerical Simulation））を開催した。

2.3「レイテンシコアの高度化・高効率化による将来の HPCI システムに関する調査研究」

本調査研究は文部科学省「将来の HPCI システムのあり方の調査研究（フィージビリティスタディ、FS）」の一環として平成 24～25 年度に実施したプロジェクトである。「将来の HPCI システムのあり方の調査研究」は「今後の HPCI 技術開発に関する報告書」に基づき 10 年後の我が国の社会的・科学的課題の解決という視点から複数（2～3）のシステムを選定し、ハードウェアの技術動向調査、シス
テム設計研究・システムソフトウェアの検討等を行い、5～10 年後の我が国の HPCI システムに必要な技術的知見を獲得することを目的としている。
東京大学情報基盤センターが中心となり、東京大学（情報理工学系研究科）、九州大学、富士通、
日立製作所、日本電気とともに取り組んでいる「レイテンシコアの高度化・高効率化による将来の
HPCI システムに関する調査研究」では「今後の HPCI 技術開発に関する報告書」で述べられている
汎用型プロセッサのアプローチに基づき、広範なニーズに適応する計算環境を提供することを目指す。2018 年に設置面積 2000m2、消費電力 20MW～30MW という制限下で実現できるシステムの概念設計および研究開発計画をまとめる。東京大学物性研究所、工学系研究科および大気海洋研究所で開発されているアプリケーション群をターゲットアプリケーションとする。すなわち、強相関量子格子モデル計算 ALPS、実空間第一原理分子動力学計算 RSDFT、全球雲解像大気大循環モデル計
算 NICAM、超高解像度海洋大循環モデル COCO 等を利用する。平成 25 年度はアプリケーション
分野と連携し、更に幅広いアプリケーションのニーズに応える高性能並列実行環境の概念設計を実
施した。

2.4

ポスト T2K システムに向けた取組：最先端共同 HPC 基盤施設（JCAHPC）

平成 25 年 3 月，筑波大学と東京大学は，計算科学・工学及びその推進のための計算機科学・工学の発展に資するため，最先端共同 HPC 基盤施設の設置に合意し，協定を締結した。最先端共同
HPC 基盤施設（JCAHPC）は，東京大学柏キャンパスの東京大学情報基盤センター内に，双方のスーパーコンピュータシステムを設置して，最先端の大規模高性能計算基盤を構築・運営するための組織である。この施設を連携・協力して運営することにより，最先端の計算科学を推進し，我が国の学術及び科学技術の振興に寄与していくことを目指す。
平成 25 年度は本施設発足を記念し，「最先端共同 HPC 基盤施設発足記念シンポジウム」
を 7 月 24 日に実施した他，資料招請を実施して，仕様書原案の策定に入っている。筑波大学と協力して性能評価ツール，ベンチマークプログラムなどの整備にも着手している。

－ 178 －

スーパーコンピューティング研究部門

3

研究活動項目

3.1

計算機システムソフトウェア

容易に耐故障性を実現するアプリケーションチェックポイントフレームワーク
クロスコンパイル環境でインストール時チューニングを容易にするミドルウェア開発
密結合演算加速機構に関する研究

3.2

プログラム開発環境










プログラムの性能改善のためのコンパイラ最適化の理論
分散アプリケーションのモデル検証を可能にする Centralization の一般化
タスク並列プログラム用プロファイラ
分散メモリ用タスク並列処理系
自動チューニング機構を有するアプリケーション開発環境 ppOpen-HPC
GPU プログラミング環境
並列実行性能の高い数値計算ライブラリ及びプログラム開発環境
ユーザー駆動型・拠点協調フレームワークの開発と検証

3.3

数値計算ライブラリ・アルゴリズム

Fujitsu FX10、HA8000 クラスタシステム、SR16000/M1 を主たるターゲットとし、ペタスケール・エク
サスケールシステムに向けて高性能数値計算手法・ライブラリの研究開発を実施した。PC からスー
パーコンピュータに至る広範な計算機環境において、自動的に性能チューニングが達成できるソフト
ウェア（ソフトウェア自動チューニング）に関する、理論、方式、言語、およびライブラリに関する総合的研究を実施したほか、並列プログラミングモデルに関する研究も実施した。この他、基礎的な数理
アルゴリズムに関する研究も実施した。









並列プログラミングモデル
ソフトウェア自動チューニング
GPU、Xeon Phi を用いたアプリケーション高速化
高効率・高可搬性ライブラリ開発
超並列高性能数値計算ライブラリ開発
並列多重格子法アルゴリズム
マルチコアクラスタ環境における悪条件問題のための前処理手法
GPU、Xeon Phi を用いた疎行列ベクトル積

3.4

大規模並列シミュレーション

並列計算機を使用した大規模シミュレーションについて、アプリケーションの研究開発とそれを使用した科学的な研究の他､並列アプリケーション開発に必要な基盤技術の研究開発を実施した。






大規模プラズマシミュレーション
GPU を用いた有限要素法に関する研究
拡張階層型領域分割に基づく有限要素法の開発
並列前処理手法、領域分割手法
大規模並列形状処理、大規模並列可視化－ 179 －

スーパーコンピューティング研究部門

3.5

セキュリティ関連分野






クラウドを前提としたオンライントラスト
認証フェデレーションにおけるプライバシー
Graded Trust の研究
セキュリティの対費用効果の検討

3.6

省電力分野



GPU プログラミング環境と省電力化

3.7

学際的分野



ポストペタスケール環境における大規模疎行列解法のための数値計算・通信ライブラリに関する
研究

4

教育活動

人材育成の取り組みの一環として、本センターが所有するスーパーコンピュータを受講学生が活用できる新しい形態の全学的な教育プログラム（学際計算科学・工学人材育成プログラム）を、本センターが主導して実施している。従来スーパーコンピューティング研究部門教員が担当している下記の 4 科目については、継続して実施した：


スパコンプログラミング（工学部・工学系研究科共通科目）
並列計算プログラミング・先端計算機演習（大学院理学系研究科地球惑星科学専攻、理学系研究科大学院教育高度化プログラム）
科学技術計算Ⅰ・Ⅱ（有限要素法プログラミング）（大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻）
コンピュータ科学特別講義Ⅰ・Ⅱ（有限要素法プログラミング）（大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻）

基礎的な並列プログラミング教育を目的とした、国内に例を見ないユニークな取り組みとして「お試しアカウント付きスパコン利用講習会」がある。2013 年度は同講習会を 6 回実施した。
その他、「2013 RIKEN AICS Summer School（平成 25 年 8 月 5 日～9 日）」、「2014 RIKEN AICS
Spring School（平成 26 年 3 月 5 日～7 日）」（主催：理化学研究所計算科学研究機構、神戸大学大学院システム情報学研究科、東京大学情報基盤センター）ではプログラム策定、実行に貢献した。

5

公募型共同研究プロジェクトの推進

公募型研究プロジェクトとしては、「学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 公募型共同研究」、「スーパーコンピュータ若手・女性利用者推薦」、「大規模 HPC チャレンジ」を実施した。
平成 22 年 4 月より、北大、東北大、東大、東工大、名古屋大、京大、阪大、九州大の大型スーパ
ーコンピュータを有する 8 大学の情報基盤センターによる学際大規模情報基盤共同利用・共同研究
拠点（JHPCN）が正式に発足し、活動を開始した 。本共同利用・共同研究拠点は 8 機関によるネット
ワーク型拠点であり、東京大学情報基盤センターはその中核拠点である。
平成 24 年 12 月に本年度公募型共同研究の課題募集を開始し、3 月に外部委員を含む審査委
員会による厳正な審査の結果、応募 55 課題のうち 44 課題が採択された。東大情報基盤センターと共同研究を行うのはこのうち 18 課題であった。更にこのうち 10 件は新規採択課題であった。平成－ 180 －

スーパーコンピューティング研究部門

25 年度からは JHPCN 公募型研究課題は HPCI の一部として実施されるようになった。平成 24 年度
報告会、平成 25 年度採択課題紹介を兼ねた第 5 回シンポジウムは平成 25 年 7 月 11 日（木）・12
日（金）に THE GRAND HALL（品川）で開催された。
「スーパーコンピュータ若手・女性利用者推薦」は、概ね 40 歳以下の若手研究者及び女性研究者（学生を含む）を対象としており、採択された課題の計算機利用負担金（半年分）をセンターが負担する。年 2 回公募し、年間で 4 件程度の優れた研究提案を採択する。継続申請と再審査の上で、最大で 1 年間の無料利用ができる。平成 25 年度は、前期 4 件、後期 3 件の合計 7 件の課題を採択した。
東京大学情報基盤センターでは、スーパーコンピュータの大規模計算機資源を占有可能なサービスを毎月実施してきた。平成 24 年度から Fujitsu PRIMEHPC FX10（Oakleaf-FX）の全 4,800 ノード（76,800 コア、ピーク性能 1.13 PFLOPS）を占有できる「大規模 HPC チャレンジ」を実施している。
これは国内の公開されているスーパーコンピュータシステムで占有可能な最大の計算資源である。
平成 25 年度は全部で 8 課題が採択された。

6

広報・研究会活動

本部情報基盤課スーパーコンピューティングチームと協力して､広報誌「スーパーコンピューティン
グニュース」を 6 回発行した。
部門の研究活動として、平成 25 年度は先進スーパーコンピューティング環境研究会（Advanced
Supercomputing Environment, ASE）（略称：ASE 研究会）を 4 回開催した。

－ 181 －

スーパーコンピューティング研究部門

εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯά‫ڀݚ‬෦໳ ੒Ռཁཡड৆ؔ࿈
[ड৆ 1] Takahiro Katagiri, Cheng Luo, Reiji Suda, Shoichi Hirasawa, Satoshi Ohshima, Best Paper Award
in IEEE MCSoC-13, 2013 ೥ 9 ݄ɽট଴ߨԋʗট଴࿦จ
[ট଴ 1] தౡ‫ޗݚ‬ɼϙετϖλεέʔϧɾΤΫαεέʔϧγεςϜ΁޲͚ͯͷ౦‫ژ‬େֶ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔͷऔ૊ɼ෺ੑ‫ݚ‬εύίϯ‫ڞ‬ಉར༻ɾCMSI ߹ಉ‫ڀݚ‬ձʢୈ 4 ճ CMSI ‫ڀݚ‬ձʣɼ౦‫ژ‬େֶʢദʣɼ2013 ೥ 12 ݄ 10 ೔[ট଴ 2] தౡ‫ޗݚ‬ɼϙετϖλɾΤΫαεέʔϧ࣌୅ͷΞϓϦέʔγϣϯ։ൃɼ໻ੜ‫ڀݚ‬ձʮཻࢠ๏
‫ڀݚ‬ձʯɼ౦‫ژ‬େֶʢຊ‫ڷ‬ʣɼ2014 ೥ 3 ݄ 11 ೔
[ট଴ 3] Nakajima, K., Challenges in Sparse Linear Solvers for Post-Peta/Exascale Systems, Latest Advances in Scalable Algorithms for Large Scale Systems, International Supercomputing Conference(ISC ʟ13), Leipzig, Germany, 2013.06.09[ট଴ 4] Nakajima, K., Parallel Geometric Multigrid Method for Large-scale Simulations of 3D Groundwater Flow through Heterogeneous Porous Media, LBNL Seminar, Lawrence Berkeley National
Laboratory, Berkeley, CA, USA, 2013.09.13[ট଴ 5] Nakajima, K., Iterative Linear Solvers for Post-Peta/Exascale Systems, International Workshop
on Collaborative Development of Simulation Software of Next Generation (CO-DESIGN), Guilin,
China, 2013.10.30[ট଴ 6] Nakajima, K., Recent Activities in Japan towards Post-Peta/Exascale Systems, Fujitsu Open Petascale Libraries SC13 Workshop, Denver, CO, USA, 2013.11.17[ট଴ 7] Nakajima, K., Parallel Preconditioning Methods for Ill-conditioned Problems, 2014 Conference
on Advanced Topics and Auto Tuning in High Performance Scientific Computing (2014 ATAT in
HPSC), Taipei, Taiwan, 2014.03.15[ট଴ 8] Takahiro Katagiri: ppOpenʖ AT : Yet ɹ Another Directiveʖ base AT Language, Dagstuhl Seminar
13401, Automatic Application Tuning for HPC Architectures, Schloss Dagstuhl, Leibniz-Zentrum
fur Informatik, Dagstuhl, Germany, September, 2013.
[ট଴ 9] ย‫޹ۅ‬༸ɼࠇా‫ٱ‬ହɿ࿈ཱҰ࣍ํఔࣜͷ൓෮ղ๏ιϧόʔʹ͓͚Δฒྻॲཧͱऩଋਫ਼౓ͷ໰୊ʹ͍ͭͯɼୈ̎ճ CMSI ਓࡐҭ੒γϯϙδ΢Ϝʮେ‫ن‬໛‫ʹࢉܭ‬൐͏਺஋‫ͼٴࠩޡ‬ՄࢹԽʯɼ
2013 ೥ 12 ݄ɽ[ট଴ 10] ย‫޹ۅ‬༸ɿ౦େ FS ʹ͓͚ΔΞϓϦέʔγϣϯ࠷దԽͱҟ‫ػ‬छ‫Ͱڥ؀ػࢉܭ‬ͷੑೳධՁɼʮ‫ژ‬ʯʹ͓͚Δߴ଎ԽϫʔΫγϣοϓɼ2013 ೥ 12 ݄ɽࠪಡ෇࿦จ[ࠪಡ෇ 1] Nakajima, K., Automatic Tuning of Parallel Multigrid Solvers using OpenMP/MPI Hybrid Parallel Programming Models, Lecture Notes in Computer Science 7851, 435-450, 2013

－ 182 －

スーパーコンピューティング研究部門[ࠪಡ෇ 2] Nakajima, K., Large-scale Simulations of 3D Groundwater Flow using Parallel Geometric Multigrid Method, Procedia Computer Science 18, 1265-1274, Proceedings of IHPCES 2013 (Third
International Workshop on Advances in High-Performance Computational Earth Sciences: Applications and Frameworks) in conjunction with ICCS 2013, Barcelona, Spain, June 2013[ࠪಡ෇ 3] Nakajima, K., Parallel Preconditioning Methods for Iterative Solvers Based on BILUT(p,d,t),
HPC in Asia Poster Session, International Supercomputing Conference (ISC ʟ14), Leipzig, Germany, 2014 (in press)[ࠪಡ෇ 4] Masaharu Matsumoto, Futoshi Mori, Satoshi Ohshima, Hideyuki Jitsumoto, Takahiro Ka-tagiri
and Kengo Nakajima: Implementation and Evaluation of an AMR Framework for FDM Applications, 4th International Workshop on Advance High-Performance Computational Earth Sciences: Applications & Frameworks (IHPCES 2014) in conjunction with International Conference on Computational Science 2014 (ICCS 2014), Procedia Computer Science, 2014. (accepted)[ࠪಡ෇ 5] Shigeaki Tanimoto, Yorihiro Sakurada, Yoshiaki SEKI, Motoi Iwashita, Hiroyuki Sato, Atsushi
Kanai, A Study of Data Management in Hybrid Cloud Configuration, Computer Information
Science, Vol. 492, 247257, 2013.
[ࠪಡ෇ 6] ୩ຊໜ໌ , ؔྑ໌ , ‫ؠ‬Լ‫ ج‬, ࠤ౻पߦ , ۚҪರ : ϏοάσʔλΛ‫ͨ͠༻׆‬αʔϏεʹؔ͢ΔϦεΫΞηεϝϯτ , ిࢠ৘ใ௨৴ֶձ࿦จࢽ A, Vol.J96-A, No. 4, 189194, 2013.
[ࠪಡ෇ 7] ੢ଜ ݈ , தଜ ૉయ , ࢁ஍ Ұఓ , ࠤ౻ पߦ , େ୩ ੣ , Ԭ෦ णஉ , ીࠜ‫ ొ ݪ‬: ࢀՃऀ͝ͱʹҟͳΔϙϦγʔΛ൓өՄೳͳೝূϑΣσϨʔγϣϯ‫ߏػ‬ͷ࣮‫ ݱ‬, ిࢠ৘ใ௨৴ֶձ࿦จࢽ
D, Vol.J96-D, No. 6, 14001412, 2013.
[ࠪಡ෇ 8] SATO, Hiroyuki, OKABE, Yasuo, NISHIMURA, Takeshi, YAMAJI, Kazutsuna, NAKAMURA,
Motonori: Privacy Enhancing Proxies in Attribute Releases: Two Approaches,COMPSAC
W(MidArch 2013), 379384, 2013.
[ࠪಡ෇ 9] Motonori Nakamura, Takeshi Nishimura, Kazutsuna Yamaji, Hiroyuki Sato, Yasuo Okabe:Privacy Preserved Attribute Aggregation to Avoid Correlation of User Activities Across
Shibboleth SPs, COMPSAC W(MidArch 2013), 367372, 2013.
[ࠪಡ෇ 10] Lei Ma, Cyrille Artho, Hiroyuki Sato: Analyzing Distributed Java Applications by AutomaticCentralization, COMPSAC W(IEESD & TIP 2013), 691696, 2013.
[ࠪಡ෇ 11] Yuuki KAJIURA, Atsushi KANAI, Hiroyuki SATO, Shigeaki TANIMOTO: A Filedistribution
Approach to Achieve High Availability and Confidentiality for Data Storage on Multi-cloud,
COMPSAC W(SAPSE 2013), 212217, 2013.
[ࠪಡ෇ 12] Mario Chapa and Sato Hiroyuki: Performance Model for the Impact of Hardware Characteristics in Accelerated Processing Units, The 19th International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications, 343349, 2013.
[ࠪಡ෇ 13] Shoichi Yoneda, Shun Makino, Shigeaki Tanimoto, Hiroyuki Sato, Atsushi Kanai: Information Security Management System with Physical Security - Improvement of Risk Recognition
Function with Multi-sensor ?, 7th International Conference on Project Management (PROMAC),
2013.

－ 183 －

スーパーコンピューティング研究部門[ࠪಡ෇ 14] Daisuke Obata, Shigeaki Tanimoto, Shinsuke Matsui, Hiroyuki Sato, Atsushi Kanai: BusinessContinuity Planning / Disaster Recovery Configuration for Deployment with Cloud Computing,
7th International Conference on Project Management (PROMAC), 2013.
[ࠪಡ෇ 15] Lei Ma, Cyrille Artho, Hiroyuki Sato: Managing Product Variants by Project Centralization, toappear in 2013 6th International Conference on Computer Science and Information Technology(ICCSIT 2013), 2013.
[ࠪಡ෇ 16] Lei Ma, Cyrille Artho, Hiroyuki Sato: Improving Automatic Centralization by Version Separation, IPSJ Transactions (PRO) 6(4) 6577, 2013.
[ࠪಡ෇ 17] Lei Ma, Cyrille Artho, Hiroyuki Sato: A Graph Coloring Based Approach for Project Centralization, Proc. ACM Symp. Applied Computing 2014.
[ࠪಡ෇ 18] Reiji Suda, Luo Cheng, Takahiro Katagiri: A Mathematical Method for Online Autotuning ofPower and Energy Consumption with Corrected Temperature Effects, Eighth international Workshop on Automatic Performance Tuning (iWAPT2013) (In conjunction workshop with International Conference on Computational Science, ICCS2013), Proceedings of the International
Conference on Computational Science, ICCS 2013, Vol.18, pp.1302?1311, June 2013.
[ࠪಡ෇ 19] Takao Sakurai, Takahiro Katagiri, Hisayasu Kuroda, Ken Naono, Mituyoshi Igai, Satoshi
Ohshima: A Sparse Matrix Library with Automatic Selection of Iterative Solvers and Preconditioners, Eighth international Workshop on Automatic Performance Tuning (iWAPT2013) (Inconjunction workshop with International Conference on Computational Science, ICCS2013),
Proceedings of the International Conference on Computational Science, ICCS2013, Vol.18,
pp.1332?1341, June 2013.
[ࠪಡ෇ 20] Takahiro Katagiri, Cheng Luo, Reiji Suda, Shoichi Hirasawa, Satoshi Ohshima: Energy Optimization for Scientific Programs Using Auto-tuning Language ppOpen-AT, Special Session:
Auto-Tuning for Multicore and GPU (ATMG) (In Conjunction with the IEEE MCSoC-13),
pp.123-128, September 2013. (Best Paper Award in IEEE MCSoC-13)[ࠪಡ෇ 21] Takahiro Katagiri, Satoshi Ito, Satoshi Ohshima: Early Experiences for Adaptation of Autotuning by ppOpen-AT to an Explicit Method, Special Session: Auto-Tuning for Multicore
and GPU (ATMG) (In Conjunction with the IEEE MCSoC-13), Proceedings of MCSoC2013,
pp.153-158, September 2013.
[ࠪಡ෇ 22] Abdelhalim Amer, Naoya Maruyama, Miquel Perics, Kenjiro Taura, Rio Yokota, and Satoshi
Matsuoka. Fork-join and data-driven execution models on multi-core architectures: Case studyof the FMM. In Supercomputing, pages 255266. Springer, 2013.
[ࠪಡ෇ 23] Ting Chen and Kenjiro Taura. A selective checkpointing mechanism for query plans in a parallel
database system. In Big Data, 2013 IEEE International Conference on, pages 237245. IEEE,2013.
[ࠪಡ෇ 24] Shinya Hayashi and Kenjiro Taura. Parallel and memory-efficient burrows-wheeler transform.
In Big Data, 2013 IEEE International Conference on, pages 4350. IEEE, 2013.

－ 184 －

スーパーコンピューティング研究部門[ࠪಡ෇ 25] An Huynh, Jun Nakashima, and Kenjiro Taura. A performance analyzer for task parallel applications based on execution time stretches. In ઌਐత‫جࢉܭ‬൫γεςϜγϯϙδ΢Ϝ༧ߘू ,2013. ( ๖ժ࿦จ ).
[ࠪಡ෇ 26] Jun Nakashima, Sho Nakatani, and Kenjiro Taura. Design and implementation of a customizable work stealing scheduler. In Proceedings of the 3rd International Workshop on Runtime andOperating Systems for Supercomputers, page 9. ACM, 2013.
[ࠪಡ෇ 27] Jun Nakashima and Kenjiro Taura. MassiveThreads: A Thread Library for High Productivity
Languages. In Festschrift of Symposium on Concurrent Objects and Beyond: From Theory toHigh-Performance Computing (to appear as a volume of Lecture Notes in Computer Science),
2012.
[ࠪಡ෇ 28] Miquel Perics, Abdelhalim Amer, Kenjiro Taura, and Satoshi Matsuoka. Analysis of data reusein taskparallel runtimes. In 4th International Workshop on Performance Modeling, Benchmarking and Simulation of High Performance Computer Systems (PMBS13). IEEE, 2013.
[ࠪಡ෇ 29] Kenjiro Taura, Takuya Matsuzaki, Makoto Miwa, Yoshikazu Kamoshida, Daisaku Yokoyama,
Nan Dun, Takeshi Shibata, Choi Sung Jun, and Jun ʟichi Tsujii. Design and implementationof gxp make ʕ a workflow system based on make. Future Generation Computer Systems,
29(2):662672, 2013.
[ࠪಡ෇ 30] େ౵༟೭ , தౡ५ , and ాӜ݈࣍࿕ . λεΫฒྻॲཧ‫͚͓ʹܥ‬Δ cpu ͷར༻ޮ཰ʹண໨ͨ͠εέδϡʔϦϯάख๏ . In ઌਐత‫جࢉܭ‬൫γεςϜγϯϙδ΢Ϝ༧ߘू , 2013. ( ๖ժ࿦จ ).
[ࠪಡ෇ 31] ٠஍༔ฏ and ాӜ݈࣍࿕ . Cellsql: େ‫ن‬໛σʔλॲཧͷͨΊͷද‫ࢉܭ‬ιϑτ΢ΣΞ . In ઌਐత‫جࢉܭ‬൫γεςϜγϯϙδ΢Ϝ༧ߘू , 2013. ( ๖ժ࿦จ ).
[ࠪಡ෇ 32] Masaharu Matsumoto, Hideyuki Usui, Masanori Nunami, Masao Nakamura and Iku Shinohara: Two-Dimensional AMR-PIC Plasma Simulation for Mini-Magnetosphere of MagnetizedObject, Plasma and Fusion Research, Vol.8, 2406132, 2013. (DOI: 10.1585/pfr.8.2406132)[ࠪಡ෇ 33] Hideyuki Usui, Yohei Yagi, Masaharu Matsumoto and Masanori Nunami: Development of
Parallelized AMR-PIC Plasma Simulation Code with Dynamic Domain Decomposition, Plasma
and Fusion Research, Vol.8, 2401149, 2013. (DOI: 10.1585/pfr.8.2401149)[ࠪಡ෇ 34] দຊਖ਼੖ɺ໦੒࿠ɺԞ໺‫ت‬༟ɿ਺஋‫ʹࢉܭ‬ΑΔϨʔβʔ‫ۦ‬ಈ MHD ൃిͷ‫ૅج‬త‫ݕ‬౼ɺ೔ຊߤۭӉ஦ֶձ࿦จूɺ2014ɽ(accepted)[ࠪಡ෇ 35] Hideyuki Usui, Akihide Nagara, Masanori Nunami and Masaharu Matsumoto: Develop-mentof a Computational Module for Block-Based AMR Simulations, 4th International Workshop
on Advance High-Performance Computational Earth Sciences: Applications & Frameworks(IHPCES 2014) in conjunction with International Conference on Computational Science 2014
(ICCS 2014), Procedia Computer Science, 2014. (accepted)[ࠪಡ෇ 36] Futoshi Mori, Masaharu Matsumoto and Takashi Furumura: Performance of the FDM simulation of Seismic Wave Propagation using the ppOpen-APPL/FDM library on Intel Xeon Phi
Coprocessor, Proceedings of 11th International Meeting High Performance Computing for Computational Science (VECPAR 2014), 2014. (accepted)－ 185 －

スーパーコンピューティング研究部門[ࠪಡ෇ 37] Hideyuki Jitsumoto, Yoshikazu Kamoshida, ”Application-Level Checkpoint/Restart Framework with Optimal Checkpoint Interval”, HPC in Asia Session at ISC13 (Poster Session), June
2013.
[ࠪಡ෇ 38] Gerofi, B., Shimada, A., Hori, A., and Ishikawa, Y.: Partially Separated Page Tables for Efficient Operating System Assisted Hierarchical Memory Management on Heterogeneous Architectures. In Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGrid), 2013 13th IEEE/ACM International
Symposium on, May 2013. [best paper nominee][ࠪಡ෇ 39] Gerofi, B., Shimada, A., Hori, A., Masamichi, T., and Ishikawa, Y.: CMCP: A Novel Page
Replacement Policy for System Level Hierarchical Memory Management on Many-cores. In
High Performance Distributed Computing (HPDC), ACM International Symposium on, June
2014. [to appear][ࠪಡ෇ 40] Soma, Y., Gerofi, B., and Ishikawa, Y.: Revisiting Virtual Memory for High Performance Computing on Manycore Architectures: A Hybrid Segmentation Kernel Approach. In Runtime andOperating Systems for Supercomputers (ROSS), ACM International Workshop on, June 2014.
[to appear].
[ࠪಡ෇ 41] Gerofi, B., Masamichi, T., and Ishikawa, Y.: Exploiting Hidden Non-uniformity of Uniform
Memory Access on Manycore CPUs: A Cache-line Latency Aware Memory Allocator. In EuroPar Parallel Processing (Euro-Par), 20th International Conference on, Aug 2014. [under submission].

ެ։ιϑτ΢ΤΞ
[ެ։ 1] GXP grid & cluster shell. http://www.logos.ic.i.u-tokyo.ac.jp/gxp/.
[ެ։ 2] MassiveThreads:
a lightweight thread
http://code.google.com/p/massivethreads/.

libraryforhighproductivity

languages.

[ެ։ 3] ppOpen-HPC ver.0.2ɺhttp://ppopenhpc.cc.u-tokyo.ac.jpɺ2013 ೥ 11 ݄.

ͦͷଞͷൃද࿦จ
[ൃද 1] தౡ‫ޗݚ‬, લॲཧ෇͖ϚϧνεϨουฒྻૄߦྻιϧόʔ, ৘ใॲཧֶձ‫ڀݚ‬ใࠂʢHPC-1396ʣɼ2013 ೥ 5 ݄ 29 ೔[ൃද 2] தౡ‫ޗݚ‬ɼย‫޹ۅ‬༸ɼࡾ࣍‫ݩ‬༗‫ࠩݶ‬෼๏ίʔυͷ ppOpen-AT ʹΑΔ࠷దԽɼୈ 10 ճઓུతߴੑೳ‫ࢉܭ‬γεςϜ։ൃʹؔ͢ΔϫʔΫγϣοϓʢSDHPCʣ, ϛχΞϓϦηογϣϯʵϛχΞϓϦΛͲ͏࡞ΔɼͲ͏࢖͏ɼͲ͏ҭͯΔʁʵɼ๺‫۝‬भɼ2013 ೥ 7 ݄ 30 ೔[ൃද 3] தౡ‫ޗݚ‬ɼϙετϖλεέʔϧγεςϜͷͨΊͷฒྻલॲཧ෇͖൓෮๏ɼ೔ຊԠ༻਺ཧֶձ
ʮߦྻɾ‫ݻ‬༗஋໰୊ͷղ๏ͱͦͷԠ༻ʯ‫ڀݚ‬෦ձʢMEPAʣɼ2013 ೥ฒྻʗ෼ࢄʗ‫ڠ‬ௐॲཧʹؔ͢Δ ʰ๺‫۝‬भʱαϚʔɾϫʔΫγϣοϓʢSWoPP ๺‫۝‬भ 2013ʣɼ2013 ೥ 8 ݄ 1 ೔[ൃද 4] Nakajima, K., ppOpen-HPC and beyond, International Workshop on Software for Peta-Scale Numerical Simulation (SPNS2013), Tokyo, December 5-6, 2013?
[ൃද 5] Nakajima, K., Optimization of Communications/Synchronizations for Preconditioned Iterative Linear Solvers, 16th SIAM Conference on Parallel Processing for Scientific Computing (PP14): Parallel Methods and Algorithms for Extreme Computing Part-II of III, Portland, OR, USA, February
18-21, 2014.

－ 186 －

スーパーコンピューティング研究部門[ൃද 6] Satoshi Ohshima, Takahiro Katagiri, Kengo Nakajima: Preconditioned Iterative Solvers on Manycore Architectures, SIAM PP14, Marriot Portrand Dowtown Waterfront (Portland, Oregon), Feburuary 18-21, 2014[ൃද 7] ย‫޹ۅ‬༸ɼେౡ૱࢙ɼதౡ ‫ޗݚ‬ɼถଜਸɼ‫۽‬ಎ޺थɼඉ‫ޱ‬ਗ਼ོɼ‫ڮ‬ຊণਓɼߴࢁ߃Ұɼ౻ಊᚸ࣏ɼ‫ాؠ‬५Ұɼ಺ా࿨೭ɼࠤ౻ਖ਼थɼӋ֯ത߁ɼࠇ໦੟෉ɿϨΠςϯγίΞͷߴ౓Խɾߴ
ޮ཰ԽʹΑΔকདྷͷ HPCI γεςϜʹؔ͢Δௐࠪ‫ڀݚ‬ͷͨΊͷΞϓϦέʔγϣϯ࠷దԽͱҟ‫ػ‬छ‫Ͱڥ؀ػࢉܭ‬ͷੑೳධՁɼ৘ใॲཧֶձ‫ڀݚ‬ใࠂ 2012-HPC-139ɼ2013 ೥ 5 ݄ɽ[ൃද 8] ย‫޹ۅ‬༸ɼେౡ૱࢙ɼதౡ‫ޗݚ‬ɼถଜਸɼ‫۽‬ಎ޺थɼඉ‫ޱ‬ਗ਼ོɼ‫ڮ‬ຊণਓɼߴࢁ߃Ұɼ౻ಊᚸ࣏ɼ‫ాؠ‬५Ұɼ಺ా࿨೭ɼࠤ౻ਖ਼थɼӋ֯ത߁ɼࠇ໦੟෉ɼ҆ୡ੪ɼߐ‫ޱ‬ٛ೭ɿϨΠςϯγ
ίΞͷߴ౓Խɾߴޮ཰ԽʹΑΔকདྷͷ HPCI γεςϜʹؔ͢Δௐࠪ‫ڀݚ‬ͷΞϓϦέʔγϣϯͷҟ‫ػ‬छ‫Ͱڥ؀‬ͷධՁ ʙϝχʔίΞ‫ڥ؀‬Λத৺ʹʙɼ৘ใॲཧֶձ‫ڀݚ‬ใࠂ 2014-HPC-147ɼ
2014 ೥ 3 ݄ɽ[ൃද 9] দຊਖ਼੖ɺӓҪӳ೭ɺপ೾੓ྙɺதౡ‫ޗݚ‬ɿద߹֨ࢠࡉ෼Խख๏Λ༻͍ͨϓϥζϚ PIC γϛϡϨʔγϣϯͷ։ൃɺ2014 ೥ϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯάͱ‫ࢉܭ‬Պֶγϯϙδ΢Ϝ
ʢHPCS2014ʣɺ౦‫ژ‬ɺ2014 ೥ 1 ݄ɽ[ൃද 10] େౡ૱࢙ɼย‫޹ۅ‬༸ɼதౡ‫ޗݚ‬ɼถଜਸɼ‫۽‬ಎ޺थɼඉ‫ޱ‬ਗ਼ོɼ‫ڮ‬ຊণਓɼߴࢁ߃Ұɼ౻ಊᚸ࣏ɼ‫ాؠ‬५Ұɼ಺ా࿨೭ɼࠤ౻ਖ਼थɼӋ֯ത߁ɼࠇ໦੟෉: ϨΠςϯγίΞͷߴ౓Խɾߴޮ
཰ԽʹΑΔকདྷͷ HPCI γεςϜʹؔ͢Δௐࠪ‫͚͓ʹڀݚ‬ΔΞϓϦέʔγϣϯͷ࠷దԽͱෳ
਺ͷ‫Ͱڥ؀ػࢉܭ‬ͷੑೳධՁɼSACSIS2013 - ઌਐత‫جࢉܭ‬൫γεςϜγϯϙδ΢Ϝ -ɼ2013೥ 5 ݄ 23 ೔ (ϙελʔൃද)[ൃද 11] Ҫ্ ༟‫و‬, ۚా ߁ਖ਼: άϨʔεέʔϧը૾ͷ‫ۂ‬ઢʹΑΔநग़, ύλʔϯೝࣝɾϝσΟΞཧղ‫ڀݚ‬ձʢPRMUʣɺૣҴాେֶɺ2014 ೥ 3 ݄ 14 ೔ɺిࢠ৘ใ௨৴ֶձɺPRMU2013-214ɺpp.
277-282ɺ2014ɻ( http://www.ieice.org/ken/search/index.php?search_mode=form&year=21&psort=&pskey=code%3APRMU2013-214&ps1=1&ps2=1&ps3=1&ps4=1&ps5=1&layout=&lang=)[ൃද 12] தଜૉయ , ੢ଜ݈ , ࢁ஍Ұఓ , ࠤ౻पߦ , Ԭ෦णஉ : ֶׂαʔϏε࣮‫ݱ‬ͷͨΊͷ SAML-OpenIDήʔτ΢ΣΠͷࢼ࡞ , IPSJ IOT ‫ڀݚ‬ձ , 2013-IOT-21(28), 17. ߂લ , 2013 ೥ 5 ݄[ൃද 13] Motonori NAKAMURA, Takeshi NISHIMURA, Kazu YAMAJI, Hiroyuki SATO, Yasuo OKABE, Takao YAMASAKI, Tsuyoshi MINAMI, Nat SAIKIMURA: PEOFIAMP: Privacy Enhancements for Open Federated identity/Access Management Platforms, Terena Networking Conference
2013 (Poster), 2013 June 2, Maastricht.
[ൃද 14] Ԭ෦ णஉ , ࠤ౻ पߦ , ੢ଜ ݈ , ࢁ஍ Ұఓ , தଜ ૉయ : ଐੑఏ‫ڙ‬αʔόʹରͯ͠αʔϏεఏ‫ڙ‬αʔόΛൿಗ͢Δಗ໊ԽϓϩΩγ , ϚϧνϝσΟΞɼ෼ࢄɼ‫ڠ‬ௐͱϞόΠϧ (DICOMO2013)γϯϙδ΢Ϝ , 8F-2, ଳ޿ , 2013 ೥ 7 ݄ .
[ൃද 15] தଜ ૉయ , ੢ଜ ݈ , ࢁ஍ Ұఓ , ࠤ౻ पߦ , Ԭ෦ णஉ , ࢁ࡚ ਸੜ , ࡚ଜ Ն඙ : ৘ใྲྀ௨࿈‫ܞ‬ͷͨΊͷΦʔϓϯͳ ID ࿈‫ܞ‬ϓϥοτϑΥʔϜʹ͓͚ΔϓϥΠόγʔอ‫ػޢ‬ೳͷߴ౓Խ , ϚϧνϝσΟΞɼ෼ࢄɼ‫ڠ‬ௐͱϞόΠϧ (DICOMO2013) γϯϙδ΢Ϝ , 8F-4, ଳ޿ , 2013 ೥ 7 ݄ .
[ൃද 16] ౡԬਖ਼‫ ج‬, ࠤ౻पߦ : ֶೝʹ͓͚Δଐੑަ‫׵‬ϑϨʔϜϫʔΫ , ίϯϐϡʔληΩϡϦςΟγ
ϯϙδ΢Ϝ 2013, 486493, ߴদ , 2013 ೥ 10 ݄

－ 187 －

スーパーコンピューティング研究部門[ൃද 17] Sato, H., Tanimoto, S., Kanai, A.: Dynamic and Fine Grained Control of Policies by XMLed
Policy management, 3C2-1, ҉߸ͱ৘ใηΩϡϦςΟγϯϙδ΢Ϝ (SCIS), ࣛࣇౡ , 2014 ೥ 1
݄[ൃද 18] ຊؒതྱ , ۚҪರ , ୩ຊໜ໌ , ࠤ౻पߦ : ਓ෺ϑΥʔϝʔγϣϯΛߟྀͨ͠‫౓ݥة‬ఆྔԽख๏ , 1A2-4, ҉߸ͱ৘ใηΩϡϦςΟγϯϙδ΢Ϝ (SCIS), ࣛࣇౡ , 2014 ೥ 1 ݄[ൃද 19] ٠஑ঘ໵ , ۚҪರ , ୩ຊໜ໌ , ࠤ౻पߦ : ൿີ෼ࢄΛ༻͍ͨෳ਺Ϋϥ΢υͷσʔλ؅ཧํࣜ,3C1-5, ҉߸ͱ৘ใηΩϡϦςΟγϯϙδ΢Ϝ (SCIS), ࣛࣇౡ , 2014 ೥ 1 ݄[ൃද 20] ‫ेޒ‬ཛྷҁ , ۚҪರ , ୩ຊໜ໌ , ࠤ౻पߦ : ൿີ෼ࢄΛ༻͍ͨηΩϡϦςΟ‫౓ڧ‬ՄมϓϩτίϧͷఏҊ , 3F1-1, ҉߸ͱ৘ใηΩϡϦςΟγϯϙδ΢Ϝ (SCIS) , ࣛࣇౡ , 2014 ೥ 1 ݄[ൃද 21] Ԭ෦णஉ , ࠤ౻पߦ , ࢁ஍Ұఓ , தଜૉయ : ଐੑ৘ใͱೝՄ৚݅Λ૬‫ʹޓ‬ൿಗ͢Δೝূ࿈‫ܞ‬ϓϩΩγ , ిࢠ৘ใ௨৴ֶձ ୈ 88 ճΠϯλʔωοτΞʔΩςΫνϟ‫ڀݚ‬ձ 6772, ੴ઒‫ ݝ‬,
2014 ೥ 2 ݄[ൃද 22] ԣ୩ ඦ߹ , ۚҪ ರ , ୩ຊ ໜ໌ , ࠤ౻पߦ : μΠφϛοΫͳΫϥ΢υબ୒ͷͨΊͷ SLA ͷ
XML Խʹؔ͢ΔఏҊ , ৘ใॲཧֶձɹୈ 158 ճ DPS ‫ڀݚ‬ձ , ౦‫ ژ‬, 2014 ೥ 3 ݄[ൃද 23] ย‫޹ۅ‬༸ɼେౡ૱࢙ɼҏ౦ᡏɿཅղ๏ΧʔωϧͷͨΊͷࣗಈνϡʔχϯά‫ه‬ड़‫ ޠݴ‬ppOpen-ATͷ৽‫ػ‬ೳʹ͍ͭͯɼୈ 18 ճ‫ߨֶ޻ࢉܭ‬ԋձɺOS27ɿΤΫαεέʔϧʹ޲͚ͨࣗಈνϡʔχϯάٕज़ͷ࠷৽‫ڀݚ‬ಈ޲ɼ‫ߨֶ޻ࢉܭ‬ԋձ࿦จूɼVol.18ɼ2013 ೥ 6 ݄ɽ[ൃද 24] ย‫޹ۅ‬༸ɼඌ࡚ࠀ‫ٱ‬ɼԮా෢࢙ɼେੴਐҰɼߴਫ਼౓ߦྻ-ߦྻੵΞϧΰϦζϜͷૄߦྻԋࢉԽʹΑΔߴ଎Խ 1ɼ೔ຊԠ༻਺ཧֶձߦྻɾ‫ݻ‬༗஋໰୊ͷղ๏ͱͦͷԠ༻෦ձɺ2013 ೥ฒྻʗ෼ࢄʗ‫ڠ‬ௐॲཧʹؔ͢Δ ʰ๺‫۝‬भʱαϚʔɾϫʔΫγϣοϓʢSWoPP ๺‫۝‬भ 2013ʣ ɺ2013೥ 7 ݄ɽ
[ൃද 25] ย‫޹ۅ‬༸ɼେౡ૱࢙ɼদຊਖ਼੖ɿppOpen-AT ʹΑΓࣗಈੜ੒͞Εͨ ppOpen-HPC ίʔυʹ͓͚Δࣗಈνϡʔχϯά‫ػ‬ೳͷੑೳධՁɼ೔ຊԠ༻਺ཧֶձ 2013 ೥౓೥ձɺਖ਼ձһओ࠵ OS:ࣗಈνϡʔχϯάٕज़ͱͦͷपลɼ೥ձ༧ߘूɼ 2013 ೥ 9 ݄ɽ
[ൃද 26] Ճ౻३໵ɼՏଜ঵ଠɼ஛ా޺ɼย‫޹ۅ‬༸ɼງ୺߁ળɿϚϧνΧϥʔ઀৮൑ఆ֨ࢠΛ༻ཻ͍ͨࢠ઀৮൑ఆ‫ࢉܭ‬ͷ OpenMP ʹΑΔฒྻԽɼ৘ใॲཧֶձ‫ڀݚ‬ใࠂ 2013-HPC-142ɼ2013 ೥
12 ݄ɽ[ൃද 27] ย‫޹ۅ‬༸ɿ࣮ߦ࣌ࣗಈνϡʔχϯά‫ػ‬ೳ෇͖ૄߦྻ൓෮ղ๏ϥΠϒϥϦͷΤΫαεέʔϧ
Խɼୈ 5 ճ ࣗಈνϡʔχϯάٕज़ͷ‫ݱ‬ঢ়ͱԠ༻ʹؔ͢Δγϯϙδ΢Ϝɼ2013 ೥ 12 ݄ɽ[ൃද 28] Takahiro Katagiri, Junichi Iwata, and Kazuyuki Uchida: Extreme-Scale Parallel Symmetric
Eigensolver for Very Small-Size Matrices Using A Communication-Avoiding for Pivot Vectors,
MS34: Auto-tuning Technologies for Extreme-Scale Solvers - Part I of III, February 2014.
[ൃද 29] Takahiro Katagiri: Towards Auto-tuning Facilities into Supercomputers in Operation- The FIBER
approach and Minimizing Software-stack Requirements -, 2014 Conference on Advanced Topics
and Auto Tuning in High Performance Scientific Computing, National Taiwan University, March2014.
[ൃද 30] େౡ૱࢙ɼۚࢠ༐, ย‫޹ۅ‬༸: Xeon Phi ʹ͓͚Δ SpMV ͷੑೳධՁ, ৘ใॲཧֶձ ‫ڀݚ‬ใࠂ
(Vol.2013-HPC-140 No.33), SWoPP2013 ๺‫۝‬भ, ๺‫۝‬भࠃࡍձٞ৔, 2013 ೥ 8 ݄ 2 ೔－ 188 －

スーパーコンピューティング研究部門[ൃද 31] େౡ૱࢙, ۚࢠ༐, ย‫޹ۅ‬༸: ϝχʔίΞΞʔΩςΫνϟ޲͚ͷ SpMV ࠷దԽͱࣗಈνϡʔχϯά, ೔ຊԠ༻਺ཧֶձ 2013 ೥౓೥ձ, ΞΫϩε෱Ԭ, 2013 ೥ 9 ݄ 10 ೔[ൃද 32] ాӜ݈࣍࿕ and தౡ५ . 6 छͷλεΫฒྻॲཧ‫ܥ‬ͷൺֱධՁ . In IPSJ SIG Notes, volume
2013-HPC-140(16), pages 110, 2013.
[ൃද 33] தᖒོ‫ ٱ‬and ాӜ݈࣍࿕ . লϝϞϦͰεέʔϥϒϧͳϚʔδιʔτΞϧΰϦζϜ . In IPSJSIG Notes, volume 2013-HPC-140(2), pages 18, 2013.
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2013.
[ൃද 35] ӓҪӳ೭ɺകᖒඒࠤࢠɺদຊਖ਼੖ɺ੢໺ਅ໦ɺࡾ୐༸ฏɿϓϥζϚཻࢠγϛϡϨʔγϣϯʹ
ΑΔଠཅ෩ʵখ‫ܕ‬μΠϙʔϧ࣓৔૬‫༻࡞ޓ‬ͷղੳͱͦͷ Reiner Gamma ࣓৔΁ͷԠ༻ɺ೔ຊ
஍‫ٿ‬࿭੕Պֶ࿈߹ 2013 ೥େձɺນுɺ2013 ೥ 5 ݄ɽ[ൃද 36] കᖒඒࠤࢠɺӓҪӳ೭ɺদຊਖ਼੖ɺ੢໺ਅ໦ɺࡾ୐༸ฏɿଠཅ෩ϓϥζϚͱ݄໘‫࣓ॴہ‬৔ͷ૬‫ؔ͢ʹ༻࡞ޓ‬ΔཻࢠγϛϡϨʔγϣϯɺ೔ຊ஍‫ٿ‬࿭੕Պֶ࿈߹ 2013 ೥େձɺນுɺ2013೥ 5 ݄ɽ
[ൃද 37] Masaharu Matsumoto, Yohei Yagi, Hideyuki Usui and Masanori Nunami: Development of Parallelized Plasma PIC Simulation Code with Adaptive Mesh Refinement, 2013 International Supercomputing Conference (ISC’ 13), HPC in Asia Session 10a, Leipzig, Germany, June 2013.
[ൃද 38] Misako Umezawa, Hideyuki Usui, Masaharu Matsumoto Masaki Nishino and Yohei Miyake:
Particle-In-Cell Simulation on the Interactions between the Solar Wind and a Magnetic Anomaly
on the Moon, The 11th International School/Symposium for Space Simulations, PF01, Taiwan,
July 2013.
[ൃද 39] Akihide Nagara, Masanori Nunami, Masaharu Matsumoto and Hideyuki Usui: Development of a
Module for Adaptive Mesh Refinement Simulation, The 11th International School/Symposium forSpace Simulations, PG07, Taiwan, July 2013.
[ൃද 40] Kazuki Tsuchiya, Masaharu Matsumoto and Hideyuki Usui: Electromagnetic Field Treat-ment in
AMR-PIC Code, The 11th International School/Symposium for Space Simulations, PG09, Taiwan,
July 2013.
[ൃද 41] ໦੒࿠ɺদຊਖ਼੖ɺԞ໺‫ت‬༟ɿύϧεϨʔβ‫ۦ‬ಈ MHD ൃి‫ػ‬ͷి࣓ྲྀମγϛϡϨʔγϣϯɺి‫ֶؾ‬ձ৽ΤωϧΪʵɾ‫ڀݚڥ؀‬ձɺ௕Ԭɺ2013 ೥ 9 ݄ɽ[ൃද 42] Akihide Nagara, Masanori Nunami, Masaharu Matsumoto and Hideyuki Usui: Development of a
Computational Module for Adaptive Mesh Refinement Simulations, 23rd International Toki Conference, P2-50, Toki, Nov 2013.
[ൃද 43] Masaharu Matsumoto: Development of an Adaptive Mesh Refinement Framework for
ppOpen-APPL/FDM, International Workshop on Software for Peta-Scale Numerical Simulation(SPNS2013), Tokyo, Dec 2013.

－ 189 －

スーパーコンピューティング研究部門[ൃද 44] Hideyuki Usui, Misako Umezawa, Yohei Miyake, Masaharu Matsumoto and Masaki Ni-shino:
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[ൃද 45] Masaharu Matsumoto, Shigeo Takagi and Yoshihiro Okuno: Feasibility Study of a Laser Beamed
Magnetohydrodynamic Energy Conversion, Asian Joint Conference on Propulsion and Power 2014,
AJCPP-2014-59, Jeju, South Korea, Mar 2014.
[ൃද 46] େౡ૱࢙ɼۚࢠ༐: ϝχʔίΞϓϩηοα Xeon Phi ͷੑೳධՁɼ৘ใॲཧֶձ ‫ڀݚ‬ใࠂ
(Vol.2013-HPC-139 No.20ʣ, ౦‫ژ‬େֶദΩϟϯύε, 2013 ೥ 5 ݄ 30 ೔[ൃද 47] Satoshi Ohshima: Performance Evaluation of SpMV on Current Parallel Processors – CPU vs
GPU vs MIC –, HPC in Asia session at ISC’13, Congress Center Leipzig, Leipzig, Jun 17, 2013(ϙελʔൃද)[ൃද 48] େౡ૱࢙: GPU(Kepler) ޲͚ͷߴ଎ͳ SpMV ࣮૷ʹ͍ͭͯ, Լ࿊Թઘϗςϧ͔͘͞΂ΞϧϝϦΞ, AT ϚΠΫϩϫʔΫγϣοϓ, 2013 ೥ 10 ݄ 30 ೔[ൃද 49] Satoshi OHSHIMA: Fast SpMV Implementation on GPU/Manycore Architectures and its
Application, 2013 International Workshop on Software for Peta-Scale Numerical Simulation(SPNS2013), Earthquake Research Institute (ERI), The University of Tokyo, December 6, 2013[ൃද 50] େౡ૱࢙: GPU ϓϩάϥϜ࠷దԽͷͨΊͷࢦࣔจΛ༻͍ͨνϡʔχϯά‫ߏػ‬ͷ։ൃ, ୈ 5 ճࣗಈνϡʔχϯάٕज़ͷ‫ݱ‬ঢ়ͱԠ༻ʹؔ͢Δγϯϙδ΢Ϝ, ౦‫ژ‬େֶ ࢁ্ձ‫ؗ‬, 2013 ೥ 12 ݄
25 ೔
[ൃද 51] Satoshi Ohshima: Implementation and Performance Evaluation of SpMV on Modern Parallel
Processors, 2014 Conference on Advanced Topics and Auto Tuning in High Performance Scientific
Computing, National Taiwan University (Taipei), March 14, 2014[ൃද 52] መຊ ӳ೭, ‫ྑాࢤי‬࿨, ”ద੾ͳνΣοΫϙΠϯτप‫ظ‬Λ༩͑ΔΞϓϦέʔγϣϯϨϕϧνΣο
ΫϙΠϯτϥΠϒϥϦ”, ৘ใॲཧֶձ ‫ڀݚ‬ใࠂ 2013-HPC-139(10),1-7, May 2013.
[ൃද 53] Hideyuki Jitsumoto, Application-Level Checkpoint/Restart Framework with Checkpoint Interval Optimization, International Workshop on Software for Peta-scale Numerical Simulation(SPNS2013), Tokyo, Dec 2013[ൃද 54] Hideyuki Jitsumoto, Yuki Todoroki, Mitsuhisa Sato, ”Design and Evaluations of Application
Based Fault Tolerance Framework with stencil model”, G8 ESC Workshop at Kobe, Mar 2014.
[ൃද 55] ‫ߒ ాݪ‬, ᥩ‫ ݪ‬७, ౻ຊ େี, መຊ ӳ೭, ฏ໺ ޫහ,”౦‫ژ‬େֶ HPCI ‫༻ڞ‬ετϨʔδʹ͓͚Δ
Φʔϓϯιʔειϑτ΢ΣΞͷ‫”༻׆‬, AXIES େֶ ICT ਪਐ‫ڠ‬ٞձ೥࣍େձ, ϙελʔൃද
T1A-19, Dec 2013.
[ൃද 56] ‫ߒ ాݪ‬, ౻ຊ େี, ᥩ‫ ݪ‬७, መຊ ӳ೭, ฏ໺ ޫහ,”όονεέδϡʔϥ࿈ಈ‫ܕ‬লిྗπʔϧͷ։ൃͱӡ༻”, AXIES େֶ ICT ਪਐ‫ڠ‬ٞձ೥࣍େձ, ϙελʔൃද T1A-20, Dec 2013.
[ൃද 57] ‫ߒ ాݪ‬, ‫ݐ‬෦ म‫ݟ‬, ฏ઒ ֶ, ౻ຊ େี, ᥩ‫ ݪ‬७, መຊ ӳ೭, ‫ٶ‬ቌ ༸, ࠤౡ ߒ೭,”౦‫ژ‬େֶ HPCI‫༻ڞ‬ετϨʔδʹ͓͚ΔΦʔϓϯιʔειϑτ΢ΣΞͷ‫”༻׆‬, AXIES େֶ ICT ਪਐ‫ڠ‬ٞձ೥࣍େձ, ‫ا‬ըηογϣϯ T3G-5, Dec 2013.

－ 190 －

スーパーコンピューティング研究部門[ൃද 58] Balazs Gerofi: Overview Presentation of Interface for Heterogeneous Kernels and McKernel @Argonne National Laboratory, Chicago, IL, USA, Dec 2013.
[ൃද 59] Balazs Gerofi: Design and Implementation Presentation on Interface for Heterogeneous Kernels,
McKernel, Hierarchical Memory Management and Hybrid Segmentation Kernel @ Intel Corporation, Santa Clara, CA, USA, Mar 2014.

ಛ‫߲ࣄه‬[ಛ‫ ه‬1] தౡ‫ޗݚ‬, ֶࡍ‫ࢉܭ‬Պֶɾ޻ֶਓࡐҭ੒ϓϩάϥϜɼhttp://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/CSEedu/[ಛ‫ ه‬2] தౡ‫ޗݚ‬, ฒྻ‫ࢉܭ‬ϓϩάϥϛϯάɼઌ୺‫ػࢉܭ‬ԋशɼ౦‫ژ‬େֶେֶӃཧֶ‫ڀݚܥ‬Պ஍‫ٿ‬࿭੕Պֶઐ߈ɼhttp://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/13e/[ಛ‫ ه‬3] தౡ‫ޗݚ‬, Պֶٕज़‫ࢉܭ‬ɾɼ౦‫ژ‬େֶେֶӃ৘ใཧ޻ֶ‫ڀݚܥ‬Պ਺ཧ৘ใֶઐ߈ɼhttp://nkl.cc.utokyo.ac.jp/13s/ɼhttp://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/13w/[ಛ‫ ه‬4] தౡ‫ޗݚ‬, ίϯϐϡʔλՊֶಛผߨٛɾɼ౦‫ژ‬େֶେֶӃ৘ใཧ޻ֶ‫ڀݚܥ‬ՊίϯϐϡʔλՊֶઐ߈ɼhttp://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/13s/ɼhttp://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/13w/[ಛ‫ ه‬5] தౡ‫ޗݚ‬, General Council Member , IACM (International Association for Computational Mechanics)[ಛ‫ ه‬6] தౡ‫ޗݚ‬, Member of Program Committee, The 19th International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS 2013), Boston, MA, USA, 2013[ಛ‫ ه‬7] தౡ‫ޗݚ‬, Member of Program Committee, International Conference on Computational Science(ICCS 2013), Barcelona, Spain, 2013[ಛ‫ ه‬8] தౡ‫ޗݚ‬, Member of Program Committee, Third International Workshop on Advances in HighPerformance Computational Earth Sciences: Applications and Frameworks (IHPCES) , Barcelona,
Spain, 2013[ಛ‫ ه‬9] தౡ‫ޗݚ‬, Member of Research Paper Committee, International Supercomputing Conference (ISC ʟ13), Leipzig, Germany, 2013[ಛ‫ ه‬10] தౡ‫ޗݚ‬, Co-Chair of Technical Papers Committee, 2013 IEEE International conference on highperformance computing, networking, storage, and analysis (SC13)ɼDenver, CO, 2013.
[ಛ‫ ه‬11] தౡ‫ޗݚ‬, Co-organizer of Mini-Symposium, 16th SIAM Conference on Parallel Processing for
Scientific Computing (PP14): Parallel Methods and Algorithms for Extreme Computing Part I-III,
Portland, OR, USA, 2014[ಛ‫ ه‬12] தౡ‫ޗݚ‬, Co-Organizer, 2014 Conference on Advanced Topics and Auto Tuning in High Performance Scientific Computing (2014 ATAT in HPSC), Taipei, Taiwan, 2014[ಛ‫ ه‬13] தౡ‫ޗݚ‬, Member of Program Committee, The 20th International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS 2014), Phoenix, AZ, USA, 2014[ಛ‫ ه‬14] தౡ‫ޗݚ‬, Member of Program Committee, 14th IEEE/ACM International Symposium on Cluster,
Cloud and Grid Computing (CCGrid 2014), Chicago, IL, USA, 2014

－ 191 －

スーパーコンピューティング研究部門[ಛ‫ ه‬15] தౡ‫ޗݚ‬, Member of Program Committee, International Conference on Computational Science(ICCS 2014), Cairns, Australia, 2014[ಛ‫ ه‬16] தౡ‫ޗݚ‬, Co-Chair, Program Committee, Fourth International Workshop on Advances in HighPerformance Computational Earth Sciences: Applications and Frameworks (IHPCES) , Cairns,
Australia, 2014[ಛ‫ ه‬17] தౡ‫ޗݚ‬, Member of Research Paper & Poster Committee, International Supercomputing Conference (ISC ʟ14), Leipzig, Germany, 2014[ಛ‫ ه‬18] தౡ‫ޗݚ‬, Chair, Scientific Committee, 11th International Meeting on High-Performance Computing for Computational Science (VECPAR 2014), Eugene, OR, USA, 2014[ಛ‫ ه‬19] தౡ‫ޗݚ‬, Member of International Scientific Committee, 11th World Congress of Computational
Mechanics (WCCM 2014) , Barcelona, Spain, 2014[ಛ‫ ه‬20] தౡ‫ޗݚ‬, Member of Program Committee, 16th IEEE International Conference on HighPerformance Computing and Communications, Paris, France, 2014[ಛ‫ ه‬21] தౡ‫ޗݚ‬, Member of Program Committee, Euro MPI/Asia 2014, Kyoto, Japan, 2014[ಛ‫ ه‬22] தౡ‫ޗݚ‬, Member of Program Committee, The 20th International Conference on Parallel andDistributed System (ICPADS ʟ14), Hsinchu, Taiwan, 2014[ಛ‫ ه‬23] εʔύʔίϯϐϡʔλएखར༻ऀਪન੍౓ 2013 ೥౓ʢલ‫ظ‬ʣ̐݅ʢ৽‫ ن‬2 ݅ɼ‫ܧ‬ଓ 2 ݅ʣɼ2013 ೥౓ʢ‫ظޙ‬ʣ̏݅ʢ৽‫݅̎ن‬ɼ‫ܧ‬ଓ̍݅ʣɽ[ಛ‫ ه‬24] ౦‫ژ‬େֶ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔεʔύʔίϯϐϡʔςΟϯά෦໳ओ࠵ɼAdvanced Supercom-puting
Environment (ASE) ‫ڀݚ‬ձ: ୈ 14 ճ ASE ‫ڀݚ‬ձʢ2013 ೥ 9 ݄ 25 ೔ʢਫʣʣɺୈ 15 ճ ASE ‫ݚ‬‫ڀ‬ձʢ2013 ೥ 10 ݄ 23 ೔ʢਫʣʣɺୈ 16 ճ ASE ‫ڀݚ‬ձʢ2013 ೥ 12 ݄ 4 ೔ʢਫʣʣɺୈ 17 ճ
ASE ‫ڀݚ‬ձʢ2014 ೥ 3 ݄ 6 ೔ʢ໦ʣʣͷ 4 ճ࣮ࢪɽ[ಛ‫ ه‬25] ย‫޹ۅ‬༸, ͓ࢼ͠ΞΧ΢ϯτ෇͖ฒྻϓϩάϥϛϯάߨशձʢย‫୲ۅ‬౰෼ʣɿ2013 ೥ 8 ݄ 5
೔ʙ6 ೔ɺ2013 ೥ 9 ݄ 3 ೔ʙ4 ೔ɺ2014 ೥ 3 ݄ 11 ೔ʙ12 ೔ɺ2014 ೥ 3 ݄ 24 ೔ʙ25 ೔ ͷ 4ճ࣮ࢪɽ[ಛ‫ ه‬26] ย‫޹ۅ‬༸, ϛχγϯϙδ΢ϜɾΦʔΨφΠβʔɼMS34: Auto-tuning Technologies for ExtremeScale Solvers - Part I of III, Organizers: Takahiro Katagiri (The University of Tokyo, Japan),
Osni A. Marques (Lawrence Berkeley National Laboratory, USA), Toshiyuki Imamura (RIKEN,
Japan), and Leroy A. Drummond (Lawrence Berkeley National Laboratory, USA), SIAM Conference on Parallel Processing (PP14), Marriott Portland, Downtown Waterfront, Portland, Oregon,
USA, February 18-21, 2014.
[ಛ‫ ه‬27] ย‫޹ۅ‬༸, ࠃࡍϫʔΫγϣοϓɾΦʔΨφΠβʔɼ2014 Conference on Advanced Topics andAuto Tuning in High Performance Scientific Computing, National Taiwan University, March 14-15,2014.
[ಛ‫ ه‬28] ย‫޹ۅ‬༸, େౡ૱࢙, ACS ࿦จࢽฤूҕһ[ಛ‫ ه‬29] ย‫޹ۅ‬༸, େౡ૱࢙, ϓϩάϥϜҕһ, SACSIS2013 - ઌਐత‫جࢉܭ‬൫γεςϜγϯϙδ΢Ϝ
-, ઋ୆ࠃࡍηϯλʔ, 2013 ೥ 5 ݄ 22-24 ೔－ 192 －

スーパーコンピューティング研究部門[ಛ‫ ه‬30] ాӜ݈࣍࿕, ϓϩάϥϜҕһձ ෼໺νΣΞʢϓϩάϥϛϯάγεςϜ෼໺ʣ SC2013[ಛ‫ ه‬31] ాӜ݈࣍࿕, ϓϩάϥϜҕһձ HPDC 2013[ಛ‫ ه‬32] ాӜ݈࣍࿕, ϓϩάϥϜҕһ௕ SACSIS2013 ઌਐత‫جࢉܭ‬൫γεςϜγϯϙδ΢Ϝ , ઋ୆ࠃࡍηϯλʔɽ[ಛ‫ ه‬33] দຊਖ਼੖, ࣓‫ؾ‬ϓϥζϚηΠϧධՁʹ޲͚ͨϚϧνεέʔϧରԠϓϥζϚγϛϡϨʔγϣϯɺ‫ڀݚ‬୅දऀɺ೔ຊֶज़ৼ‫ڵ‬ձֶज़‫ॿڀݚ‬੒‫ॿۚج‬੒ۚʢՊ‫ݚ‬අʣɺएख‫ڀݚ‬ʢBʣɺ2012-2014೥౓[ಛ‫ ه‬34] দຊਖ਼੖, খ‫ͱݍؾ࣓ܕ‬ଠཅ෩ͷ૬‫ؔ͢ʹ༻࡞ޓ‬Δ AMR-PIC γϛϡϨʔγϣϯɺ‫ڀݚ‬୅ද
ऀɺ2013 ೥౓‫౎ژ‬େֶి೾Պֶ‫૷ݧ࣮ػࢉܭ‬ஔʢKDKʣ‫ڞ‬ಉར༻[ಛ‫ ه‬35] দຊਖ਼੖, Publicity Chair: International Workshop on Software for Post-Peta Scale Numerical
Simula-tion (SPNS2013), Earthquake Research Institute, The University of Tokyo, Dec 2013.
[ಛ‫ ه‬36] দຊਖ਼੖, ଠཅ࣓‫׆ؾ‬ಈͷେ‫ن‬໛γϛϡϨʔγϣϯɺ‫ڞ‬ಉ‫ऀڀݚ‬ɺ2013 ೥౓ֶࡍେ‫ن‬໛৘ใ‫ج‬൫‫ڞ‬ಉར༻ɾ‫ڞ‬ಉ‫఺ڌڀݚ‬ʢJHPCNʣެื‫ڞܕ‬ಉ‫ڀݚ‬[ಛ‫ ه‬37] দຊਖ਼੖, ppOpen-HPC ϓϩδΣΫτͷ Web αΠτ؅ཧ (http://ppopenhpc.cc.u-tokyo.ac.jp)ɺ
ͳΒͼʹ ppOpen-HPC ver.0.2 ϥΠϒϥϦ‫ެ܈‬։΁޲͚ͨ੔උ[ಛ‫ ه‬38] େౡ૱࢙, Co-Chair, 2013 International Workshop on Software for Peta-Scale Numerical Simulation (SPNS2013)ɼ౦‫ژ‬େֶ஍਒‫ॴڀݚ‬ɼ2013 ೥ 12 ݄ 5-6 ೔[ಛ‫ ه‬39] େౡ૱࢙, PC member, Auto-Tuning for Multicore and GPU (ATMG) (In Conjuction with theIEEE MCSoC-13), ࠃཱ৘ใֶ‫ॴڀݚ‬, 2013 ೥ 9 ݄ 26 ೔[ಛ‫ ه‬40] େౡ૱࢙, ϓϩάϥϜҕһձ෭ҕһ௕ (࿦จ୲౰)/࣮ߦҕһ, HPCS2014 2014 ೥ϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯάͱ‫ࢉܭ‬Պֶγϯϙδ΢Ϝ, Ұ‫ڮ‬େֶ Ұ‫ߨڮ‬ಊ, 2014 ೥ 1 ݄ 7-8 ೔[ಛ‫ ه‬41] େౡ૱࢙, Ұൠࣾஂ๏ਓΦʔϓϯ CAE ֶձ ཧࣄ[ಛ‫ ه‬42] େౡ૱࢙, ୈ 32 ճ͓ࢼ͠ΞΧ΢ϯτ෇͖ฒྻϓϩάϥϛϯάߨशձʮMPI ‫ૅج‬ɿฒྻϓϩάϥϛϯάॳ‫ڃ‬ೖ໳ʯ, 2013 ೥ 8 ݄ 5-6 ೔, 2013 ೥ 9 ݄ 3-4 ೔, 2014 ೥ 3 ݄ 11-12 ೔, Ұ෦ͷߨࢣΛ୲౰[ಛ‫ ه‬43] େౡ૱࢙, GTC Japan 2013 ࢀՃใࠂ, εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάχϡʔε, Vol.15 No.5 (2013೥ 9 ݄)[ಛ‫ ه‬44] መຊӳ೭, Member of Program Committee, 3rd Workshop on Fault-Tolerance for HPC at Extreme
Scale (FTXS2013), https://sites.google.com/site/ftxsworkshop/home/ftxs-2013 .
[ಛ‫ ه‬45] SWoPP ๺‫۝‬भ 2013 ࢀՃใࠂ, εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάχϡʔε, Vol.15 No.5 (2013 ೥ 9݄)[ಛ‫ ه‬46] SC13 ࢀՃใࠂ, εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάχϡʔε, Vol.16 No.1 (2014 ೥ 1 ݄)[ಛ‫ ه‬47] ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔ޿ใࢽ Digital Life 2013.9 Vol.21 ISC’13 ࢀՃใࠂ[ಛ‫ ه‬48] ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔ޿ใࢽ Digital Life 2014.3 Vol.22 SC’13 ࢀՃใࠂ[ಛ‫ ه‬49] εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάχϡʔε Vol.16 No.1 SC’13 ࢀՃใࠂ－ 193 －

スーパーコンピューティング研究部門

大規模並列シミュレーション手法に関する研究、教育
中島 研吾

1

概要
有限要素法を中心とした、大規模並列シミュレーション手法に関する研究、教育を実施した。主な実施項目を以下に示す：

 大規模数値アルゴリズムに関する研究
多重格子法を中心として、ポストペタスケール、エクサスケールシステムを目指した大規模連立一次方程式解法、前処理手法及び自動チューニングに関する研究を継続して実施した。並列プロ
グラミングモデルとして、ノード（ソケット）内に OepnMP などのスレッド、ノード（ソケット）間にメッセージパッシング（MPI）を適用する「Hybrid」並列プログラミングモデルを使用した。2012 年度に開発した Coarse Grid Aggregation（CGA）の通信削減版である hCGA（Hierarchical CGA，階層型
CGA）を提案し、また疎行列格納法を変更して、Fujitsu PRIMEHPC FX10（Oakleaf-FX）システム
4,096 ノードを使用した計算、評価を実施した〔招待 3,4,5〕〔査読付 1,2〕〔発表 3,5〕。その他、悪条件問題向けの並列前処理手法 BILUT(p,d,t)に関する検討を実施した〔招待 3〕〔査読付 3〕。
 ハイエンド計算機環境におけるアプリケーション開発環境に関する研究
昨今、マルチコアクラスタ、GPU など様々な HPC 環境の利用が可能となっているが、科学技術計算に携わる科学者、技術者にとって、ハードウェアの能力を充分に引き出し、効率的なアプリケー
ションプログラムを開発することは至難の業である。一般に科学技術アプリケーションは様々な処理から構成されており、各プロセスを最適化することもまた科学者、技術者にとっては困難な作業である。本研究では、計算機の専門家でない科学者や技術者がスパコン向けの様々なシミュレー
ションプログラムを容易に開発し、高速・安定に実行するための基盤を開発する。異なるスパコン
でも、自動チューニング機構によりプログラムの修正無しに最適な性能で安定に実行可能となる。
2012 年度に引き続いて開発を実施し、SC13（Denver, CO, USA）にて成果物の第 2 回公開を実施した〔招待 1,2,6〕〔発表 2,4〕 。
 HPC 教育
Fujitsu PRIMEHPC FX10（Oakleaf-FX）システムを使用した HPC 教育プログラム策定、講義、演習を実施した〔特記 1～4〕。

－ 194 －

スーパーコンピューティング研究部門

2

大規模問題向け並列多重格子法の開発

2.1

概要

本研究では、図１に示すような不均質な多孔質媒体中の三次元地下水流れを並列有限体積法（Finite Volume Method、FVM）によって解くアプリケーションを扱う。対象とする問題は以下に示すような、ポアソン方程式および境界条件である：

 q,  0 at z z max    x, y, z ここで、は水頭ポテンシャル、(x,y,z)は透水係数で位置座標の関数であり、セル（cell）ごとに異なっている。透水係数は、地質統計学の分野で使用される Sequential Gaussian アルゴ
リズム〔引用 1〕により発生させた値を使用した（図 1（a））。q は体積フラックスであり、本研究では一様（=1.0）に設定されている。透水係数の最小値、最大値、平均値はそれぞれ10-5、10+5、100 となるように設定されている。有限体積セルは一辺長さ 1.0 の立方体である。
このような問題設定では、条件数が 1010 のオーダーとなるような対称、正定な悪条件マトリクスを係数とする線形方程式を解く必要がある。本研究で対象とするモデルは、各々1283 セルから構成される同じ不均質場に基づく部分モデルの集合である。したがって、x、y、z 各方向に周期的に同じ不均質パターンが繰り返される。
（a）

（b）

図 1 不均質多孔質媒体中の地下水流れの例、（a）透水係数分布、（b）流線

本研究では、ポアソン方程式を有限体積法によって離散化して得られる対称、正定（Symmetric Positive Definite，SPD）な行列を係数行列とする連立一次方程式を、多重格子法（Mulrigrid）による前処理を施した共役勾配法（Conjugate Gradient Method，CG）によって解く。このような前処理付き共役勾配法を MGCG 法〔引用 2,3〕と呼ぶ。残差ノルム|{b}〔A〕{x}|/|b| が 10-12 未満となるまで反復が繰り返される。本研究では、 8 個の「子（children）」セルから 1 個の「親（parent）」セルが生成されるような等方的な幾何学的多重格子法に基づき、格子間のオペレーションとしては、最密格子と最疎格子の間を直線的に動く V サイクル〔引用 2,3〕を採用した。
多重格子法では、各レベルにおける線形方程式を緩和的に計算するための演算子を緩和演
算子（smoothing operator，smoother）と呼んでいる。緩和演算子として代表的なものは－ 195 －

スーパーコンピューティング研究部門

Gauss-Seidel 法であり多くの研究で使用されているが、悪条件問題向けには不完全 LU 分解、
不完全コレスキー分解が有効である〔引用 2,3〕。本研究では、フィルインを生じない不完
全コレスキー分解（IC(0)）を緩和演算子として採用した。IC(0)のプロセス（分解、前進後退代入）は大域的な処理を含むため、並列化は本来困難である。各領域において独立にIC(0)処理を実施するような、ブロック Jacobi 型の局所処理によって並列化は可能であるが、特に悪条件問題の場合、領域数が増えると収束が悪化する。ここで、加法シュワルツ法（Additive Schwartz Domain Decomposition，以下 ASDD）〔引用 2,3〕を組み合わせることにより、並列計算においても安定した解を得ることが可能となる。
OpenMP/MPI ハイブリッド並列プログラミングモデルで、FVM によるアプリケーションを並列化する場合、領域分割された各領域に MPI のプロセスが割り当てられ、各領域内でOpenMP による並列化が行われる。各領域においては、不完全コレスキー分解のように大域的な依存性を含むプロセスについては、各要素の並べ替え（reordering）により依存性を排除
し、並列性を抽出する手法が広く使用されている〔引用 2,3〕。本研究では、並列性が高く
悪条件問題に対して安定な CM-RCM 法による並び替えを適用している〔引用 2,3〕。本手法
は、Reverse Cuthill-McKee （RCM）法とサイクリックに再番号付けする Cyclic マルチカラー
法（cyclic multicoloring，CM）を組み合わせたものである。CM-RCM 法では各「色」内の要素は独立で、並列に計算を実行することが可能である。CM-RCM 法の色数の最大値は RCM
におけるレベル数の最大値である。本研究では多重格子法の各レベルにおいて CM-RCM 法を適用している。

2.2

hCGA（Hierarchical CGA，階層型 CGA）

〔引用 2〕に示すオリジナル手法では、各 MPI プロセスにおける格子数が 1 となる最も粗い格子レベルで 1 コアに集めて Coarse Grid Solver を適用している。Coarse Grid Solver の問題サイズは領域数（MPI プロセス数）と等しくなる。〔引用 2〕では Coarse Grid Solver としてマルチグリッド（V-cycle）を適用し、収束するまで V-cycle を繰り返している（図 2）。
並列多重格子法では、MPI プロセス数が増加した場合、特に粗いレベルにおける通信によるオーバーヘッドによる低下が懸念されている。〔引用 3〕では、粗いレベルにおけるプロ
セスを aggregate する CGA 法（Coarse Grid Aggregation）（図 2）により、通信によるオーバーヘッドを削減することを試みた。CGA 法ではオリジナル手法よりも細かい格子レベル（レベル数が少ない場合）で Coarse Grid Solver に移行する。オリジナル手法では Coarse
Grid Solver は 1 コアで実行していたが、CGA 法では 1 MPI プロセスに集め、OpenMP による
マルチスレッド並列化を実施している。〔査読付 2〕では更に疎行列格納法を従来の CRS（Compressed Row Storage）から ELL（Ellpack-Itpack）に変更した。ELL-CGA による MGCG 法は
CRS 法によるオリジナル手法〔引用 2〕と比較して、Oakleaf-FX 4,096 ノードを使用して弱スケーリン
グで 13%～35%、強スケーリングで 40%～70%の性能改善を得ることができた。
図 3 は Oakleaf-FX 4,096 ノード（65,536 コア）、HB 8×2 を使用した場合の、 ELL 格納形式、
CGA 法の効果である。メッシュ数は 17,179,869,184 である。コロン（:）の後の 2 桁整数値は収－ 196 －

スーパーコンピューティング研究部門

束までの反復解法である。CGA 法の適用により Coarse Grid Solver への移行がより細かい格子レベル（レベル数が少ない場合）で実施されるほど反復回数が減少している。CGA 法を適用すると、IC(0)スムージングが 1 MPI プロセス上で実行される割合が増えるため、より収束が安定化するためと考えられる〔引用 3〕〔査読付 2〕。格子レベル＝6 において Coarse
Grid Solver へ移行した場合、反復回数は減少するが、Coarse Grid Solver の計算時間が増加するため、格子レベル＝7（最適値）で移行した場合と比較して全体の計算時間は長くなる。
本研究では、更に粗い格子レベルでの通信オーバーヘッドを回避するため、hCGA 法（Hierarchical Coarse Grid Aggregation、階層型 CGA 法）（図 4）を提案し、その評価を実施した。hCGA 法と従来の CGA 法との相違は 1MPI プロセスによる CGA 法への移行前に複数の MPI プロセスを統合し全体のプロセス数を減少させることにより、通信オーバーヘッドを削減することにある。
図 5 は図 3 に示したのと同じメッシュ数 17,179,869,184 の問題を Oakleaf-FX 4,096 ノード（65,536 コア）、HB 8×2 によって解いた場合の hCGA 法の効果である。格子レベル 6 で 4,096
ノードから 128 ノードへ移行し、その後、格子レベル 7 で 1 MPI プロセス（8 コア）に移行することによって CGA 法の最適値と比較して計算時間が短縮されており、hCGA 法の有用性が示されている。

Fine
Level=1
Level=2

Level=m-3
Level=m-2• Communication overhead
could be reduced

Coarse• Coarse grid solver is more
expensive than original
approach.
• If process number is larger,
this effect might be significant

Coarse grid solver on asingle MPI process (multithreaded, further
multigrid)

図 2 CGA 法（Coarse Grid Aggregation）－ 197 －

スーパーコンピューティング研究部門

図 3 CGA 法の Oakleaf-FX 4,096 ノード（65,536 コア）での性能，MGCG 法の実行時間（HB 8×2，17,179,869,184 自由度）

Fine
Level=1
Level=2

Level=m‐3

Level=m‐3
Level=m‐2

Coarse grid solver at a single
MPI process (multi‐
threaded, further multigrid)

Coarse
図4

hCGA 法（Hierarchical Coarse Grid Aggregation）－ 198 －

スーパーコンピューティング研究部門

図 5 CGA 法，hCGA 法の Oakleaf-FX 4,096 ノード（65,536 コア）での性能，MGCG 法の実行時間（HB 8×2，17,179,869,184 自由度）

3

学際計算科学・工学人材育成プログラム

3.1

並列計算プログラミング・先端計算機演習（理学系研究科）「学際計算科学・工学人材育成プログラム」 〔特記 1〕の一環として、大学院理学系研究科地球惑
星科学専攻で「並列計算プログラミング・先端計算機演習」を実施した〔特記 2〕。2013 年度夏季集
中講義として、2013 年 8 月～9 月に 13 回の講義と演習を実施した。本講義・演習は、21 世紀 COE
プログラム「多圏地球システムの進化と変動の予測可能性（観測地球科学と計算地球科学の融合拠点の形成）」（2003 年度～2007 年度）において 2004 年度より開講されたもので、2008 年度からは「理学系研究科大学院教育高度化プログラム」に認定され、夏季集中講義として開講された。
本講義・演習は、科学技術計算プログラミングに必須の項目である「SMASH（Science-ModelingAlgorithm-Software-Hardware）」を、できるだけ幅広くカバーし、広い視野を持った人材を育成することを最終的な目標とし、特に、MPI（Message Passing Interface）を使って、差分法、有限要素法、境界要素法等によるアプリケーションを並列化する能力を身につける、ことを重視している。2013 年度は2012 年度に作成した有限要素法をターゲットとした教材を使用し、Fortran 及び C 言語向けの両方の教材を準備した。プログラミング能力を高めるためには実習が必須である。本講義・演習では
Fujitsu PRIMEHPC FX10（Oakleaf-FX）を使用したプログラミング実習を実施した。2013 年度は合計
47 名の受講者があった。2014 年度も引き続き 8 月から 9 月にかけて集中講義を実施予定である。

－ 199 －

スーパーコンピューティング研究部門

3.2

科学技術計算Ⅰ・Ⅱ／コンピュータ科学特別講義Ⅰ・Ⅱ（科学技術計算プログラミング（有限要素法））（大学院情報理工学系研究科）「学際計算科学・工学人材育成プログラム」の一環として、大学院情報理工学系研究科において「科学技術計算Ⅰ・Ⅱ：科学技術計算プログラミング（有限要素法）（数理情報学専攻）」、「コンピュータ科学特別講義Ⅰ・Ⅱ（コンピュータ科学専攻）」を 2013 年夏・冬学期に実施した〔特記 3，4〕。偏微
分方程式の数値解法として、様々な科学技術分野のシミュレーションに使用されている有限要素法
について、背景となる基礎的な理論から、実用的なプログラムの作成法まで、連立一次方程式解法などの周辺技術も含めて講義を実施し、情報基盤センター教育用計算機システム（ECCS2012）を使用したプログラミングの実習を行なった。題材としては一次元及び三次元弾性静力学を扱った（夏学期：Ⅰ）。更に、冬学期（Ⅱ）では、並列計算プログラミングのためのデータ構造の考え方、並列アル
ゴリズム、並列プログラムの作成法に関する講義、Fujitsu PRIMEHPC FX10（Oakleaf-FX）実習を実施した。2013 年度は夏学期（41 名）と冬学期（15 名）の受講者があった。2014 年度も引き続き開講の予定である。

4

成果要覧

招待講演
〔招待 1〕 中島研吾，ポストペタスケール・エクサスケールシステムへ向けての東京大学情報基盤センターの取組，物性研スパコン共同利用・CMSI 合同研究会（第 4 回 CMSI 研究会），東京大学（柏），2013 年 12 月 10 日
〔招待 2〕 中島研吾，ポストペタ・エクサスケール時代のアプリケーション開発，弥生研究会「粒子法研究会」，東京大学（本郷），2014 年 3 月 11 日
〔招待 3〕 Nakajima, K., Challenges in Sparse Linear Solvers for Post-Peta/Exascale Systems, Latest
Advances in Scalable Algorithms for Large Scale Systems, International Supercomputing Conference (ISC’13), Leipzig, Germany, 2013.06.09〔招待 4〕 Nakajima, K., Parallel Geometric Multigrid Method for Large-scale Simulations of 3D
Groundwater Flow through Heterogeneous Porous Media, LBNL Seminar, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, CA, USA, 2013.09.13〔招待 5〕 Nakajima, K., Iterative Linear Solvers for Post-Peta/Exascale Systems, International Workshop on Collaborative Development of Simulation Software of Next Generation (CO-DESIGN),
Guilin, China, 2013.10.30〔招待 6〕 Nakajima, K., Recent Activities in Japan towards Post-Peta/Exascale Systems, Fujitsu Open
Petascale Libraries SC13 Workshop, Denver, CO, USA, 2013.11.17－ 200 －

スーパーコンピューティング研究部門〔招待 7〕 Nakajima, K., Parallel Preconditioning Methods for Ill-conditioned Problems, 2014 Conference on Advanced Topics and Auto Tuning in High Performance Scientific Computing (2014
ATAT in HPSC), Taipei, Taiwan, 2014.03.15

査読付論文リスト〔査読付 1〕 Nakajima, K., Automatic Tuning of Parallel Multigrid Solvers using OpenMP/MPI Hybrid Parallel Programming Models, Lecture Notes in Computer Science 7851, 435-450, 2013
〔査読付 2〕 Nakajima, K., Large-scale Simulations of 3D Groundwater Flow using Parallel GeometricMultigrid Method, Procedia Computer Science 18, 1265-1274, Proceedings of IHPCES 2013
(Third International Workshop on Advances in High-Performance Computational Earth Sciences:
Applications and Frameworks) in conjunction with ICCS 2013, Barcelona, Spain, June 2013
〔査読付 3〕 Nakajima, K., Parallel Preconditioning Methods for Iterative Solvers Based on BILUT(p,d,t), HPC in Asia Poster Session, International Supercomputing Conference (ISC’14), Leipzig, Germany, 2014 (in press)

その他発表論文リスト〔発表 1〕 中島研吾, 前処理付きマルチスレッド並列疎行列ソルバー, 情報処理学会研究報告（HPC-139-6），2013 年 5 月 29 日
〔発表 2〕 中島研吾，片桐孝洋，三次元有限差分法コードの ppOpen-AT による最適化，第 10 回戦
略的高性能計算システム開発に関するワークショップ（SDHPC）,ミニアプリセッション－ミニアプリ
をどう作る，どう使う，どう育てる？－，北九州，2013 年 7 月 30 日
〔発表 3〕 中島研吾，ポストペタスケールシステムのための並列前処理付き反復法，日本応用数理学
会「行列・固有値問題の解法とその応用」研究部会（MEPA），2013 年並列／分散／協調処理に関する 『北九州』サマー・ワークショップ（SWoPP 北九州 2013），2013 年 8 月 1 日〔発表 4〕 Nakajima, K., ppOpen-HPC and beyond, International Workshop on Software for Peta-Scale
Numerical Simulation (SPNS2013), Tokyo, December 5-6, 2013
〔発表 5〕 Nakajima, K., Optimization of Communications/Synchronizations for Preconditioned Iterative Linear Solvers, 16th SIAM Conference on Parallel Processing for Scientific Computing(PP14): Parallel Methods and Algorithms for Extreme Computing Part-II of III, Portland, OR, USA,
February 18-21, 2014

－ 201 －

スーパーコンピューティング研究部門

特記事項〔特記 1〕 学際計算科学・工学人材育成プログラム，http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/CSEedu/〔特記 2〕 並列計算プログラミング，先端計算機演習，東京大学大学院理学系研究科地球惑星科学
専攻，http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/13e/〔特記 3〕 科学技術計算Ⅰ・Ⅱ，東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻，
http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/13s/，http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/12w/〔特記 4〕 コンピュータ科学特別講義Ⅰ・Ⅱ，東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータ科
学専攻，http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/13s/，http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/12w/〔特記 5〕 General Council Member , IACM (International Association for Computational Mechanics)〔特記 6〕 Member of Program Committee, The 19th International Parallel and Distributed Processing
Symposium (IPDPS 2013), Boston, MA, USA, 2013
〔特記 7〕 Member of Program Committee, International Conference on Computational Science (ICCS2013), Barcelona, Spain, 2013
〔特記 8〕 Member of Program Committee, Third International Workshop on Advances in HighPerformance Computational Earth Sciences: Applications and Frameworks (IHPCES) , Barcelona,
Spain, 2013
〔特記 9〕 Member of Research Paper Committee, International Supercomputing Conference (ISC’13),
Leipzig, Germany, 2013
〔特記 10〕 Co-Chair of Technical Papers Committee, 2013 IEEE International conference on high performance computing, networking, storage, and analysis (SC13)，Denver, CO, 2013.
〔特記 11〕 Co-organizer of Mini-Symposium, 16th SIAM Conference on Parallel Processing for Scientific Computing (PP14): Parallel Methods and Algorithms for Extreme Computing Part I-III,
Portland, OR, USA, 2014
〔特記 12〕 Co-Organizer, 2014 Conference on Advanced Topics and Auto Tuning in High Performance Scientific Computing (2014 ATAT in HPSC), Taipei, Taiwan, 2014
〔特記 13〕 Member of Program Committee, The 20th International Parallel and Distributed Processing
Symposium (IPDPS 2014), Phoenix, AZ, USA, 2014
〔特記 14〕 Member of Program Committee, 14th IEEE/ACM International Symposium on Cluster,
Cloud and Grid Computing (CCGrid 2014), Chicago, IL, USA, 2014
〔特記 15〕 Member of Program Committee, International Conference on Computational Science(ICCS 2014), Cairns, Australia, 2014

－ 202 －

スーパーコンピューティング研究部門〔特記 16〕 Co-Chair, Program Committee, Fourth International Workshop on Advances in HighPerformance Computational Earth Sciences: Applications and Frameworks (IHPCES) , Cairns,
Australia, 2014
〔特記 17〕 Member of Research Paper & Poster Committee, International Supercomputing Conference(ISC’14), Leipzig, Germany, 2014
〔特記 18〕 Chair, Scientific Committee, 11th International Meeting on High-Performance Computing
for Computational Science (VECPAR 2014), Eugene, OR, USA, 2014
〔特記 19〕 Member of International Scientific Committee, 11th World Congress of Computational
Mechanics (WCCM 2014) , Barcelona, Spain, 2014
〔特記 20〕 Member of Program Committee, 16th IEEE International Conference on High-Performance
Computing and Communications, Paris, France, 2014
〔特記 21〕 Member of Program Committee, Euro MPI/Asia 2014, Kyoto, Japan, 2014
〔特記 22〕 Member of Program Committee, The 20th International Conference on Parallel and Distributed System (ICPADS’14), Hsinchu, Taiwan, 2014

引用文献
〔引用 1〕 Deutsch, C.V., Journel, A.G., GSLIB Geostatistical Software Library and User's Guide,
Second Edition. Oxford University Press (1998)〔引用 2〕 Nakajima, K., New Strategy for Coarse Grid Solvers in Parallel Multigrid Methods using
OpenMP/MPI Hybrid Programming Models, ACM Proceedings of PPoPP/PMAM 2012, New Orleans, LA, USA, ACM Digital Library (DOI: 10.1145/2141702.2141713), 2012
〔引用 3〕 Nakajima, K., OpenMP/MPI Hybrid Parallel Multigrid Method on Fujitsu FX10 Supercomputer System, IEEE Proceedings of 2012 International Conference on Cluster Computing
Workshops, 199-206, IEEE Digital Library: 10.1109/ClusterW.2012.35, 2012

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and Trust Models in Security
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スーパーコンピューティング研究部門

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－ 215 －

スーパーコンピューティング研究部門

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2.3

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3.1

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－ 216 －

スーパーコンピューティング研究部門

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－ 217 －

スーパーコンピューティング研究部門

4.3

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5.3

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ͳ͓ɺ೔ຊͷେֶͱͯ͠ॳΊͯɺࢁ‫ܗ‬େֶ͕ 2013 ೥ 8 ݄ʹ FICAM LoA1 Λऔಘ͠ɺߏஙͯ͠
͍ΔτϥετϑϨʔϜϫʔΫ͕࣮ࡍʹ‫ػ‬ೳ͢Δ΋ͷͰ͋Δ͜ͱΛ಺֎ʹࣔͨ͠ɻ͞ΒʹɺJIPDEC ͕ 2013 ೥౓ʹߦͬͨʮID ࿈‫ܞ‬τϥετϑϨʔϜϫʔΫʯͷߏஙͷͨΊͷ࣮ূࣄ‫͍͓ͯʹۀ‬ɺ೔ຊͷຽؒʹ͓͚ΔτϥετϑϨʔϜϫʔΫͷߏஙʹ͍ͭͯ΋ҙ‫ݟ‬Λड़΂ͨɻҎ্ʹ͍ͭͯ͸ҎԼͷΑ͏ʹੵ‫ۃ‬తʹൃ‫ݴ‬Λߦ͍ͬͯΔɻ

• Hiroyuki Sato as US ICAM LOA 1 LISTED ASSESSORS, in http://openidentityexchange.org/certifiedproviders (LAD 2014/03/31)• ࠤ౻पߦଞɿID ӡ༻؅ཧͷཧ૝ͱ‫࣮ݱ‬ɹʙֶೝΞϯέʔτͱ ID ӡ༻؅ཧࣄྫʙʢύωϧʣ,
ID&IT Management Conference, 2013.

－ 218 －

スーパーコンピューティング研究部門• ࠤ౻पߦɿʮ೔ຊͷΞΧσϛΞʹ͓͚Δτϥετͷߏஙɹ– ೝূ৘ใΛ૬खʹ৴༻ͯ͠΋Β͏ʴೝূ৘ใΛར༻͢Δ૬खΛ৴༻͢Δ –ʯୈ 7 ճ౷߹ೝূγϯϙδ΢Ϝ, ࠤլେֶ, 2013.
• ࠤ౻पߦ, ࢁ஍Ұఓ: τϥετϑϨʔϜϫʔΫɹར༻ऀͷརӹΛकΔʗαʔϏεఏ‫ऀڙ‬Λ੍‫ޚ‬͢ΔͨΊʹ, ૯຿লύʔιφϧσʔλͷར༻ɾྲྀ௨ʹؔ͢Δ‫ڀݚ‬ձ (ୈ 5 ճ), 2013.
• ࠤ౻पߦ: ID ύεϫʔυͷ‫ݶ‬ք͔ΒଟཁૉɼIC ΧʔυೝূͷՄೳੑɹ in ΞΧσϛοΫΫϥ
΢υΛࢧ͑Δֶೝ, Japan Identity and Cloud Summit, 2014.
• ࠤ౻पߦଞɿࣗ෼ͷଐੑอূɻτϥετͷ߈ΊͱकΓɺֶೝΞϯέʔτΛఴ͑ͯ in Japan
Identity and Cloud Summit, 2014.
͞ΒʹɺӉ஦ઢ෺ཧͷࠃࡍ‫ڞ‬ಉϓϩδΣΫτͰ͋Δ LIGO ͓Αͼ KAGRA ʹରͯ͠ࠃࡍ collaboration Λߦ͏ͨΊͷΞΠσϯςΟςΟ؅ཧΛఏ‫ͨ͠ڙ‬ɻ͜Εʹ͍ͭͯ͸ҎԼʹ‫͕͋ٴݴ‬Δɻ

• Jim Basney and Scott Koranda, A Study of Three Aproaches to International Identity Federation
for the LIGO Project, Center for Trustworthy Scientific Cyberinfrastructure, 2014.

6

੒Ռཁཡ

ࠪಡ෇࿦จϦετ
[ࠪಡ෇ 1] Shigeaki Tanimoto, Yorihiro Sakurada, Yoshiaki SEKI, Motoi Iwashita, Hiroyuki Sato, Atsushi Kanai, A Study of Data Management in Hybrid Cloud Configuration, Computer Information Science, Vol. 492, 247–257, 2013.
[ࠪಡ෇ 2] ୩ຊໜ໌, ؔྑ໌, ‫ؠ‬Լ‫ج‬, ࠤ౻पߦ, ۚҪರ:ϏοάσʔλΛ‫ͨ͠༻׆‬αʔϏεʹؔ͢ΔϦεΫΞηεϝϯτ, ిࢠ৘ใ௨৴ֶձ࿦จࢽ A, Vol.J96-A, No. 4, 189–194, 2013.
[ࠪಡ෇ 3] ੢ଜ ݈, தଜ ૉయ, ࢁ஍ Ұఓ, ࠤ౻ पߦ, େ୩ ੣, Ԭ෦ णஉ, ીࠜ‫ొ ݪ‬: ࢀՃऀ͝ͱʹҟͳΔϙϦγʔΛ൓өՄೳͳೝূϑΣσϨʔγϣϯ‫ߏػ‬ͷ࣮‫ݱ‬, ిࢠ৘ใ௨৴ֶձ࿦จࢽ
D, Vol.J96-D, No. 6, 1400–1412, 2013.
[ࠪಡ෇ 4] SATO, Hiroyuki, OKABE, Yasuo, NISHIMURA, Takeshi, YAMAJI, Kazutsuna, NAKAMURA, Motonori: Privacy Enhancing Proxies in Attribute Releases: Two Approaches,
COMPSAC W(MidArch 2013), 379–384, 2013.
[ࠪಡ෇ 5] Motonori Nakamura, Takeshi Nishimura, Kazutsuna Yamaji, Hiroyuki Sato, Yasuo Okabe:
Privacy Preserved Attribute Aggregation to Avoid Correlation of User Activities Across
Shibboleth SPs, COMPSAC W(MidArch 2013), 367–372, 2013.
[ࠪಡ෇ 6] Lei Ma, Cyrille Artho, Hiroyuki Sato: Analyzing Distributed Java Applications by Automatic Centralization, COMPSAC W(IEESD & TIP 2013), 691–696, 2013.
[ࠪಡ෇ 7] Yuuki KAJIURA, Atsushi KANAI, Hiroyuki SATO, Shigeaki TANIMOTO: A Filedistribution Approach to Achieve High Availability and Confidentiality for Data Storage on
Multi-cloud, COMPSAC W(SAPSE 2013), 212–217, 2013.

－ 219 －

スーパーコンピューティング研究部門[ࠪಡ෇ 8] Mario Chapa and Sato Hiroyuki: Performance Model for the Impact of Hardware Characteristics in Accelerated Processing Units, The 19th International Conference on Parallel andDistributed Processing Techniques and Applications, 343–349, 2013.
[ࠪಡ෇ 9] Shoichi Yoneda, Shun Makino, Shigeaki Tanimoto, Hiroyuki Sato, Atsushi Kanai: Information Security Management System with Physical Security - Improvement of Risk Recognition Function with Multi-sensor ?, 7th International Conference on Project Management(PROMAC), 2013.
[ࠪಡ෇ 10] Daisuke Obata, Shigeaki Tanimoto, Shinsuke Matsui, Hiroyuki Sato, Atsushi Kanai: Business Continuity Planning / Disaster Recovery Configuration for Deployment with Cloud
Computing, 7th International Conference on Project Management (PROMAC), 2013.
[ࠪಡ෇ 11] Lei Ma, Cyrille Artho, Hiroyuki Sato: Managing Product Variants by Project Centralization, to appear in 2013 6th International Conference on Computer Science and Information
Technology (ICCSIT 2013), 2013.
[ࠪಡ෇ 12] Lei Ma, Cyrille Artho, Hiroyuki Sato: Improving Automatic Centralization by Version
Separation, IPSJ Transactions (PRO) 6(4) 65–77, 2013.
[ࠪಡ෇ 13] Lei Ma, Cyrille Artho, Hiroyuki Sato: A Graph Coloring Based Approach for Project Centralization, Proc. ACM Symp. Applied Computing 2014.

ͦͷଞͷൃද࿦จϦετ[ൃද 1] தଜૉయ, ੢ଜ݈, ࢁ஍Ұఓ, ࠤ౻पߦ, Ԭ෦णஉ: ֶׂαʔϏε࣮‫ݱ‬ͷͨΊͷ SAML-OpenIDήʔτ΢ΣΠͷࢼ࡞, IPSJ IOT ‫ڀݚ‬ձ, 2013-IOT-21(28), 1–7. ߂લ, 2013 ೥ 5 ݄[ൃද 2] Motonori NAKAMURA, Takeshi NISHIMURA, Kazu YAMAJI, Hiroyuki SATO, Yasuo OKABE, Takao YAMASAKI, Tsuyoshi MINAMI, Nat SAIKIMURA: PEOFIAMP: Privacy Enhancements for Open Federated identity/Access Management Platforms, Terena Networking
Conference 2013 (Poster), 2013 June 2, Maastricht.
[ൃද 3] Ԭ෦ णஉ, ࠤ౻ पߦ, ੢ଜ ݈, ࢁ஍ Ұఓ, தଜ ૉయ: ଐੑఏ‫ڙ‬αʔόʹରͯ͠αʔϏεఏ‫ڙ‬αʔόΛൿಗ͢Δಗ໊ԽϓϩΩγ, ϚϧνϝσΟΞɼ෼ࢄɼ‫ڠ‬ௐͱϞόΠϧ (DICOMO2013)γϯϙδ΢Ϝ, 8F-2, ଳ޿, 2013 ೥ 7 ݄.
[ൃද 4] தଜ ૉయ, ੢ଜ ݈, ࢁ஍ Ұఓ, ࠤ౻ पߦ, Ԭ෦ णஉ, ࢁ࡚ ਸੜ, ࡚ଜ Ն඙: ৘ใྲྀ௨࿈‫ܞ‬ͷͨΊͷΦʔϓϯͳ ID ࿈‫ܞ‬ϓϥοτϑΥʔϜʹ͓͚ΔϓϥΠόγʔอ‫ػޢ‬ೳͷߴ౓Խ, ϚϧνϝσΟΞɼ෼ࢄɼ‫ڠ‬ௐͱϞόΠϧ (DICOMO2013) γϯϙδ΢Ϝ, 8F-4, ଳ޿, 2013 ೥ 7
݄.
[ൃද 5] ౡԬਖ਼‫ج‬, ࠤ౻पߦ: ֶೝʹ͓͚Δଐੑަ‫׵‬ϑϨʔϜϫʔΫ, ίϯϐϡʔληΩϡϦςΟγ
ϯϙδ΢Ϝ 2013, 486–493, ߴদ, 2013 ೥ 10 ݄

－ 220 －

スーパーコンピューティング研究部門[ൃද 6] Sato, H., Tanimoto, S., Kanai, A.: Dynamic and Fine Grained Control of Policies by XMLed
Policy management, 3C2-1, ҉߸ͱ৘ใηΩϡϦςΟγϯϙδ΢Ϝ (SCIS), ࣛࣇౡ, 2014 ೥ 1
݄[ൃද 7] ຊؒതྱ, ۚҪರ, ୩ຊໜ໌, ࠤ౻पߦ:ਓ෺ϑΥʔϝʔγϣϯΛߟྀͨ͠‫౓ݥة‬ఆྔԽख๏, 1A2-4, ҉߸ͱ৘ใηΩϡϦςΟγϯϙδ΢Ϝ (SCIS), ࣛࣇౡ, 2014 ೥ 1 ݄[ൃද 8] ٠஑ঘ໵, ۚҪರ, ୩ຊໜ໌, ࠤ౻पߦ:ൿີ෼ࢄΛ༻͍ͨෳ਺Ϋϥ΢υͷσʔλ؅ཧํࣜ,3C1-5, ҉߸ͱ৘ใηΩϡϦςΟγϯϙδ΢Ϝ (SCIS), ࣛࣇౡ, 2014 ೥ 1 ݄[ൃද 9] ‫ेޒ‬ཛྷҁ, ۚҪರ, ୩ຊໜ໌, ࠤ౻पߦ: ൿີ෼ࢄΛ༻͍ͨηΩϡϦςΟ‫౓ڧ‬ՄมϓϩτίϧͷఏҊ, 3F1-1, ҉߸ͱ৘ใηΩϡϦςΟγϯϙδ΢Ϝ (SCIS) , ࣛࣇౡ, 2014 ೥ 1 ݄[ൃද 10] Ԭ෦णஉ, ࠤ౻पߦ, ࢁ஍Ұఓ, தଜૉయ: ଐੑ৘ใͱೝՄ৚݅Λ૬‫ʹޓ‬ൿಗ͢Δೝূ࿈‫ܞ‬ϓϩΩγ, ిࢠ৘ใ௨৴ֶձ ୈ 88 ճΠϯλʔωοτΞʔΩςΫνϟ‫ڀݚ‬ձ 67–72, ੴ઒‫ݝ‬, 2014 ೥ 2 ݄[ൃද 11] ԣ୩ ඦ߹, ۚҪ ರ, ୩ຊ ໜ໌, ࠤ౻पߦ: μΠφϛοΫͳΫϥ΢υબ୒ͷͨΊͷ SLA ͷ
XML Խʹؔ͢ΔఏҊ, ৘ใॲཧֶձɹୈ 158 ճ DPS ‫ڀݚ‬ձ, ౦‫ژ‬, 2014 ೥ 3 ݄－ 221 －

スーパーコンピューティング研究部門

ソフトウェア自動チューニングおよび
高性能数値計算ライブラリの研究と HPC 教育
片桐 孝洋

1

概要
本報告は、以下の研究・教育・業務報告に大別される。
 ソフトウェア自動チューニング研究 研究室の PC から、国家が提供するスーパーコンピュータに至る広範な計算機環境で、自動的に性能チューニング（ソフトウェア自動チューニング、以降「AT」と記載する）ができるソフトウェアの理論、方式、言語、およびライブラリに関する総合的研究。
 超並列高性能数値計算ライブラリ研究開発
 アルゴリズムと実装方式を自動チューニングする機能を有する、疎行列反復解法ソルバの研究開発（E-サイエンスプロジェクト成果物に関する研究開発）。
 ポストペタスケールに資する数値計算ミドルウェア、および ppOpen-HPC のための AT 機構の開発（ppOpen-HPC および ppOpen-AT プロジェクト）。
 超並列計算機に向く固有値ソルバのアルゴリズムおよび実装技術開発[発表 7]。
 次世代スーパーコンピュータの設計に関するフィージビリティ・スタディ（FS）
 文部科学省「将来の HPCI システムのあり方の調査研究」に基づき採択された課題「レイテンシコアの高度化・高効率化による将来の HPCI システムに関する調査研究」（平成24 年度～平成 25 年度）を、東京大学と株式会社富士通を中心としたチームで実施。
 2018 年頃設置可能並列システムを汎用型プロセッサからのアプローチで FS を行う。
 株式会社日立製作所と共同で、アプリケーション性能予測に関する研究を担当する。対象アプリケーションの最適化と異機種性能評価[発表 1，8]を行った。
 高性能計算（HPC）における学部・大学院教育およびスーパーコンピュータユーザ教育業務
 センターのスーパーコンピュータを用いて行う並列プログラミングの授業。
 東京大学工学部・工学系研究科共通科目：スパコンプログラミング（１）（Ⅰ）
 駒場の教養学部学生を対象に行う全学ゼミ：スパコンプログラミング研究ゼミ
 並列プログラミング教育および新規ユーザ獲得支援業務。
 若手・女性利用者推薦
 Advanced Supercomputing Environment（ASE）研究会
 お試しアカウント付き並列プログラミング講習会
 スーパーコンピュータによる社会貢献業務
 東京大学情報基盤センター企業利用支援制度－ 222 －

スーパーコンピューティング研究部門

2

ソフトウェア自動チューニング研究

2.1

背景

近年の数値計算ソフトウェアは、性能に影響を及ぼす計算機上やアルゴリズム上のパラメタが多数存在する。これは平易な利用の妨げになるばかりか、高性能を達成するため時間を浪費し、職人芸的な知識を必要とする。この背景から、本研究では以下を目的とする。
1. ソフトウェア工学的観点から、ソフトウェア自動チューニングという新しい汎用的ソフトウェア・
パラダイムの研究をおこなう。AT研究により、パラメタチューニング作業が自動化され、最適プログラムが自動選択される。このことで、ソフトウェアの再利用性を格段に高め、コスト削減を実現することができる。
2. AT機能を付加した実用的な数値計算ソフトウェアの研究開発を行う。日本発となる、自由入手可能なソフトウェアの普及を目指す。
3. AT機構をソフトウェアに実装するための計算機言語、ミドルウェア、システムソフトウェア、およびAT支援ツールの研究開発を行う。

2.2

内容

本研究により、数値計算や並列処理を専門としない利用者に対し、容易に利用できる高性能数値
ソフトウェアが初めて開発できるようになる。世界に先駆け、数値計算ライブラリに限定しないATパラ
ダイムやAT技術の提案を行ってきた。

2.3

具体的成果

本研究は 2002 年から継続して成果を出してきている。主な研究成果は以下である。
1. 汎用的ATインターフェースおよびATライブラリの開発（Xabclibプロジェクト）[査読付1，2]：
いままでのAT機能付きライブラリでは、汎用的なユーザインターフェースが存在しないので、AT機能の再利用性が低い。そこで、汎用的ATインターフェースOpenATLibを設計し、ATに必要な機能の一部を実現した。本研究は、日立製作所中央研究所との共同研究である。
2. 超省電力数値計算ライブラリの研究 ：低電力を実現するシステム上において、数値計算ライブラリレベルで行う省電力化方式の基礎研究である。なお本研究は、JST-CREST、「ULP-HPC：次世代テクノロジのモデル化・最適化による超低消費電力ハイパフォーマンス
コンピューティング」(研究代表者: 東京工業大学 松岡聡 教授）の支援により、愛媛大学黒田久泰准教授、東京大学須田礼仁教授との共同研究を発展させたものである[査読付3]。
3. ポストペタスケール時代における数値計算ミドルウェアおよびそのためのAT言語の開発（ppOpen-HPC および ppOpen-AT プロジェクト）[招待1][査読付4][発表2,4,9]：ポストペタ
スケール時代で利用される数値計算ミドルウェア開発プロジェクトである。なお本研究は、JST-CREST「自動チューニング機構を有するアプリケーション開発・実行環境」（研究代表者：東京大学 中島研吾 教授）における東大グループの一員として実施されている。また、実行環境として開発される数値計算ミドルウェアppOpen-HPCのためのAT言語ppOpenATの開発を主として行っている。
4. 学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点（2010年4月に発足、以降「拠点」とよぶ）の共同研究：実用アプリケーションにおける並列化、演算高性能化、数値ア
ルゴリズム改良、AT機能の適用の研究である。本研究は、７大学スパコンセンター
および東工大による拠点の共同研究で行われている。片桐は東大・基盤センター側の研究者として参加し、今まで関連する共同研究は8件に上る。単に事務的・技術提供的な補助ではなく、基盤センターと核融合研究所と共同研究を行った。本研究成果を筆頭著者として発表も行っている。本年度共同研究を行った課題[発表5]は、
平成25年度の拠点の新規課題に採択されており拠点での共同研究が活発化される。

－ 223 －

スーパーコンピューティング研究部門

ＡＴに関連する研究では、情報学の分野で権威のあるセミナーとして知られている、Dagstuhlセミナーへの招待された[招待1]。また、米国応用数理学会（SIAM）の会議で継続して日本および世界の自動チューニング研究を紹介するミニシンポジウムの企画[特記4]、および日本・台湾の共同国際
ワークショップの企画[特記5]を実施している。海外においてもAT研究の情報を発信し続けている。さ
らに本年度は、ATのための言語ppOpen-ATを用いて、電力最適化を行う研究で、Best paper awardを受賞した[受賞1]。

3

ポストペタスケール時代における数値計算ミドルウェア ppOpen-HPC のた
めの自動チューニング機構 ppOpen-AT の研究開発

3.1

背景

先進計算機のハードウェア構成が複雑化している。非均質アクセスのメモリ、多階層キャッシュ、チ
ップ上に多数のコアを配置したマルチコア CPU やメニーコア CPU、GPU に代表される演算アクセレータを搭載した計算機が普及し、いまや普通に使えるようになっている。このように複雑化した計算機では、理工学で必要となる科学技術計算プログラムのチューニングが、高性能計算を専門としない科学者やエンジニアにとって困難になってきている。
そこで我々は、大規模並列計算機上での実用的なシミュレーションコード開発と、コード最適化を支援するソフトウェア基盤 ppOpen-HPC を開発している．ここで“pp”とは，post-peta（ポストペタ）の略語であり、ペタスケール計算機の後に来る計算機環境のことを指している。
このポストペタ環境では、非均質な計算ノードを持つことが予想されている。マルチコアで CPU と
GPU の構成が計算機アーキテクチャのトレンドからすると、主流になる。これら複雑化された計算機
ハードウェアにおいても、低コストで高性能を達成可能な数値計算のためのソフトウェア基盤が、強く要請されている。

3.2

内容（１） ppOpen-HPC の概要
ppOpen-HPC の対象は、現在主流の数値計算法によるプログラムである。主にFEM、FDM、BEM、DEMによる数値計算法を対象としている。一方、自動チューニング（Auto-tuning （AT））技術が、先進的計算機環境での高性能計算には必須となるといわれている。そこでppOpen-HPCはAT技術を採用して開発をする前提を置く。
ppOpen-HPCのためのAT基盤ソフトウェアをppOpen-AT と呼ぶ。図1に、ppOpen-HPC におけるppOpen-AT の位置づけと、その機能をまとめる。
（２） ppOpen-AT 概要
ppOpen-AT は、ppOpen-MATH と ppOpen-SYS に AT 機能を提供する。ppOpen-AT の AT 機
能を利用することで、計算機資源選択（CPU と GPU もしくはメニーコアへの自動切り替えの機能の意味）を実現する。AT 機能により、コードのデータアクセスパターンの最適化を行う。
図 1 の AT 機能は、ppOpen-AT の AT 機能と、ユーザ環境ごとに異なるコンパイラ最適化機能を合わせて使うことにより ppOpen-AT 専用プリプロセッサを通し実現される。このことで、幅広い計算機環境での AT を可能にする。計算機環境に依存しないで高性能を達成する（「性能可搬性」）―
AT 機能の本質的問題―を実現する。
ppOpen-AT の最適化対象は、ppOpen-HPC で実装されている数値計算法のカーネル、プログラ
ム、実装方式に限定することで開発コストを削減する。 ppOpen-APPL の原始コード（C、C++、
Fortran90）が対象である。

－ 224 －

スーパーコンピューティング研究部門

図1

3.3

ppOpen-HPC と ppOpen-AT の提供機能

具体的成果（１）これまでの成果の概要：有限差分法 ppOpen-APPL/FDM の演算カーネルに向くループ
変換を基にしたＡＴ機能であるループ融合とループ分割、および、式並べ機能のＡＴ方式を開発した。境界要素法 ppOpen-APPL/BEM に向くループアンローリングのＡＴ方式を評価した。現在普及しているマルチコアＣＰＵで、これらＡＴ機能の効果の検証を行った。
（２）本年度の成果：実用的な状況でのＡＴの性能評価、および、いままでの性能評価により明らかとなったＡＴ機能について高度化を行った。また、今後普及すると予想されるメニーコアＣＰＵで、
これまでに開発してきたＡＴ機能の有効性を検証した。
ppOpen-APPL / FDM ver.0.2、および ppOpen-AT ver.0.2 を用い、
ppOpen-APPL / FDM の主要演算カー
ネル ppOhFDM_update_stress など、主
要 3 カーネルを評価した。メニーコアＣＰＵである Intel Xeon Phi コプロセッサ（CPU： Xeon Phi 5110P (B1 stepping)1.053 GHz，60 core）1 ノード用いた。
実行形態は native 実行である。ハイブ
リッド MPI-OpenMP の実行形態で性能評価を行う。表記として、PXTY という表
図 2 ppOpen-APPL/FDM におけるＡＴ効果記をする。ここで、Ｘは MPI プロセス数、(ppOhFDM_update_stress カーネル、Y は 1 プロセスから派生する OpenMP
Xeon Phi, 1 ノード，HT4 実行)
スレッド数である。ハイブリッド MPIOpenMP のＡＴ効果を図 2 に示す。

－ 225 －

スーパーコンピューティング研究部門

図 2 より、ppOhFDM_update_stress カーネルの AT 効果は、ハイブリッド MPI-OpenMP 実行形態に依存するが、1.34x～1.63x におよぶ。メニーコアＣＰＵにおいても、ＡＴの有効性が示された。

4

HPC 教育関連業務

4.1

背景

東京大学情報基盤センター特任准教授として 2007 年 4 月 1 日に赴任後、教育業務として並列プ
ログラミング基礎の講義と、本センターのスーパーコンピュータを用いた演習を、東京大学工学部・工学系研究科の共通科目「スパコンプログラミング（１）および（Ⅰ）」として、通年（夏学期・冬学期）各
１コマ行っている。また、駒場キャンパスの教養学部の学生に工学部と同様の授業を教えることで、
天才プログラマを早期から育成することを目指す、全学ゼミ「スパコンプログラミング研究ゼミ」を開講している。本講義は、「学際計算科学・工学人材育成プログラム」の一環で開講されている。
内容は、通信ライブラリ MPI を利用し情報基盤センターに設置されている FX10 スーパーコンピュ
ータシステム（FX10）、12 ノード（192 コア） を受講生に利用させた計算機演習を行う。スーパーコン
ピュータの利用方法の講習を含む。情報基盤センターのスーパーコンピュータの将来的な新規ユー
ザ獲得も狙った講義である。

4.2






4.3


内容（HPC 教育業務全般）
スーパーコンピュータ若手・女性利用者推薦（2007 年 10 月から実施）
 概要：概ね 40 歳以下の若手研究者（学生を含む）、および、女性研究者を対象とした利
用者向けのスーパーコンピュータ若手・女性利用者推薦（以降、若手推薦）による課題公募である。スーパーコンピューティング研究部門の教員により審査の上、採択された課
題の計算機利用負担金（半年分）をセンターが負担する。
 詳細：年 2 回公募し、年間で 4 件程度の優れた研究提案を採択する。継続申請と再審査の上で、最大で 1 年間の無料利用ができる。採択者には、報告書の提出、研究成果の発表の際に若手推薦を利用したことの明記、およびセンターが発行する「スーパーコ
ンピューティングニュース」誌の原稿執筆を採択の条件とする。また、共同研究実施のため、基盤センターの教員との共同研究のための旅費、１週間分が支給される。
お試しアカウント付き並列プログラミング講習会（2008 年 3 月から実施）
 趣旨：センターに設置されたスーパーコンピュータの利用者における利用促進、および利用を検討している新規ユーザを対象とした、並列プログラミング講習会（MPI および
OpenMP を用いるもの）を実施した。
 対象者：センターのスーパーコンピュータのアカウントを所有しているユーザのみならず、
センターのスーパーコンピュータの利用資格を有し、今後の利用を検討している方（大学教員、および学生など）、および企業所属の方も対象にする。
先進スーパーコンピューティング環境（ASE）研究会（2008 年 3 月から実施）
 概要：センターに設置されたスーパーコンピュータに関係する最新の研究成果をユーザが知ることは、スーパーコンピュータの利用成果を創出するために必要である。また、センターのユーザが個別に所有する情報に関して、ユーザ間での情報交流の活性化も必要である。この趣旨から、スーパーコンピューティング部門が主催する、スーパーコンピュ
ータ環境に関する研究会を行う。

具体的成果
東京大学における HPC 教育（2013 年度）－ 226 －

スーパーコンピューティング研究部門








工学部共通科目（夏学期・冬学期）において、登録人数合計 52 名、単位取得者数 24名を達成した。
 教養学部の全学ゼミにおいては、登録 6 名、合格 4 名であった。
スーパーコンピュータ若手・女性利用者推薦（2013 年度、前期、後期）[特記 1] 本学、神戸大、早稲田大、から合計７件の課題を採択した。
お試しアカウント付き並列プログラミング講習会（2013 年度は 4 回実施（片桐担当分）[特記 3]）
 講習会全体では、他大学、研究機関、企業を含む、合計 74 名の参加登録があった。
先進スーパーコンピューティング環境研究会（ASE 研究会）（2013 年度は 4 回実施[特記 2]）
 招待講演として、以下の講師を招へいした。
 国立台湾大学から王偉仲 教授
 フ ラ ン ス Maison de la Simulation/CNRS お よ び University Lille 1 か ら
Serge G. Petiton 教授
 米国ローレンスバークレー国立研究所から Francois-Henry Rouet 博士
 フランスボルドー大学から Samuel Thibault 博士
 米国ローレンスバークレー国立研究所から Osni Marques 博士
 米国サンディエゴ・スーパーコンピュータセンターから Yifeng Cui 博士
 参加者合計は 37 名だった。高性能計算分野において活発な最新情報の交換、および、研究者間の交流に貢献した。

5

スーパーコンピュータによる社会貢献業務

5.1

背景

本業務は、東京大学情報基盤センターが民間企業にスーパーコンピュータを有償利用に供するための業務である。

5.2

内容

東京大学情報基盤センター業務は、スーパーコンピュータを民間企業に供する場合、企業ユーザの利用資格を審査したうえで、限定資源に対し有償利用を行う。

5.3


6

具体的成果
東京大学情報基盤センターにおける企業利用者支援に対する業務

成果要覧

受賞関連
[受賞 1] Takahiro Katagiri, Cheng Luo, Reiji Suda, Shoichi Hirasawa, Satoshi Ohshima, Best Paper
Award in IEEE MCSoC-13, 2013 年 9 月．

招待講演／招待論文[招待 1] Takahiro Katagiri: ppOpen‐AT : Yet Another Directive‐base AT Language, Dagstuhl
Seminar 13401, Automatic Application Tuning for HPC Architectures, Schloss Dagstuhl, Leibniz-Zentrum fur Informatik, Dagstuhl, Germany, September, 2013.

－ 227 －

スーパーコンピューティング研究部門[招待 2] 片桐孝洋，黒田久泰：連立一次方程式の反復解法ソルバーにおける並列処理と収束精度の問題について，第２回 CMSI 人材育成シンポジウム「大規模計算に伴う数値誤差及び可視化」，
2013 年 12 月．
[招待 3] 片桐孝洋：東大 FS におけるアプリケーション最適化と異機種計算機環境での性能評価，「京」における高速化ワークショップ，2013 年 12 月．

査読付論文リスト[査読付 1] Reiji Suda, Luo Cheng, Takahiro Katagiri: A Mathematical Method for Online Autotuning of Power and Energy Consumption with Corrected Temperature Effects, Eighth international
Workshop on Automatic Performance Tuning (iWAPT2013) (In conjunction workshop with International Conference on Computational Science, ICCS2013), Proceedings of the International
Conference on Computational Science, ICCS 2013, Vol.18, pp.1302–1311, June 2013.
[査読付 2] Takao Sakurai, Takahiro Katagiri, Hisayasu Kuroda, Ken Naono, Mituyoshi Igai, Satoshi
Ohshima: A Sparse Matrix Library with Automatic Selection of Iterative Solvers and Preconditioners, Eighth international Workshop on Automatic Performance Tuning (iWAPT2013) (In conjunction workshop with International Conference on Computational Science, ICCS2013), Proceedings of the International Conference on Computational Science, ICCS2013, Vol.18,
pp.1332–1341, June 2013.
[査読付 3] Takahiro Katagiri, Cheng Luo, Reiji Suda, Shoichi Hirasawa, Satoshi Ohshima: Energy
Optimization for Scientific Programs Using Auto-tuning Language ppOpen-AT, Special Session:
Auto-Tuning for Multicore and GPU (ATMG) (In Conjunction with the IEEE MCSoC-13),
pp.123-128, September 2013. (Best Paper Award in IEEE MCSoC-13)[査読付 4] Takahiro Katagiri, Satoshi Ito, Satoshi Ohshima: Early Experiences for Adaptation of
Auto-tuning by ppOpen-AT to an Explicit Method, Special Session: Auto-Tuning for Multicore
and GPU (ATMG) (In Conjunction with the IEEE MCSoC-13), Proceedings of MCSoC2013,
pp.153-158, September 2013.

その他の発表論文リスト[発表 1] 片桐孝洋，大島聡史，中島 研吾，米村崇，熊洞宏樹，樋口清隆，橋本昌人，高山恒一，
藤堂眞治，岩田潤一，内田和之，佐藤正樹，羽角博康，黒木聖夫：レイテンシコアの高度化・高効率化による将来の HPCI システムに関する調査研究のためのアプリケーション最適化と異機種
計算機環境での性能評価，情報処理学会研究報告 2012-HPC-139，2013 年 5 月．
[発表 2] 片桐孝洋，大島聡史，伊東聰：陽解法カーネルのための自動チューニング記述言語
ppOpen-AT の新機能について，第 18 回計算工学講演会、OS27：エクサスケールに向けた自動チューニング技術の最新研究動向，計算工学講演会論文集，Vol.18，2013 年 6 月．
[発表 3] 片桐孝洋，尾崎克久，荻田武史，大石進一，高精度行列-行列積アルゴリズムの疎行列演算化による高速化 1，日本応用数理学会行列・固有値問題の解法とその応用部会、2013 年並列／分散／協調処理に関する 『北九州』サマー・ワークショップ（SWoPP 北九州 2013） 、2013 年 7月．
[発表 4] 片桐孝洋，大島聡史，松本正晴：ppOpen-AT により自動生成された ppOpen-HPC コードにおける自動チューニング機能の性能評価，日本応用数理学会 2013 年度年会、正会員主催
OS: 自動チューニング技術とその周辺，年会予稿集， 2013 年 9 月．

－ 228 －

スーパーコンピューティング研究部門[発表 5] 加藤淳也，河村祥太，竹田宏，片桐孝洋，堀端康善：マルチカラー接触判定格子を用いた粒子接触判定計算の OpenMP による並列化，情報処理学会研究報告 2013-HPC-142，2013 年
12 月．
[発表 6] 片桐孝洋：実行時自動チューニング機能付き疎行列反復解法ライブラリのエクサスケール
化，第 5 回 自動チューニング技術の現状と応用に関するシンポジウム，2013 年 12 月．
[発表 7] Takahiro Katagiri, Junichi Iwata, and Kazuyuki Uchida: Extreme-Scale Parallel Symmetric
Eigensolver for Very Small-Size Matrices Using A Communication-Avoiding for Pivot Vectors,
MS34: Auto-tuning Technologies for Extreme-Scale Solvers - Part I of III, February 2014.
[発表 8] 片桐孝洋，大島聡史，中島研吾，米村崇，熊洞宏樹，樋口清隆，橋本昌人，高山恒一，藤堂眞治，岩田潤一，内田和之，佐藤正樹，羽角博康，黒木聖夫，安達斉，江口義之：レイテンシ
コアの高度化・高効率化による将来の HPCI システムに関する調査研究のアプリケーションの異機種環境での評価 ～メニーコア環境を中心に～，情報処理学会研究報告 2014-HPC-147，
2014 年 3 月．
[発表 9] Takahiro Katagiri: Towards Auto-tuning Facilities into Supercomputers in OperationThe FIBER approach and Minimizing Software-stack Requirements -, 2014 Conference on Advanced Topics and Auto Tuning in High Performance Scientific Computing, National Taiwan University, March 2014.

特記事項[特記 1] スーパーコンピュータ若手利用者推薦制度 2013 年度（前期）４件（新規 2 件，継続 2 件），
2013 年度（後期）３件（新規２件，継続１件）．
[特記 2] 東京大学情報基盤センタースーパーコンピューティング部門主催， Advanced Supercomputing Environment (ASE)研究会: 第 14 回 ASE 研究会（2013 年 9 月 25 日（水））、第 15 回 ASE研究会（2013 年 10 月 23 日（水））、第 16 回 ASE 研究会（2013 年 12 月 4 日（水））、第 17 回
ASE 研究会（2014 年 3 月 6 日（木））の 4 回実施．
[特記 3] お試しアカウント付き並列プログラミング講習会（片桐担当分のみ）：2013 年 8 月 5 日～6日、2013 年 9 月 3 日～4 日、2014 年 3 月 11 日～12 日、2014 年 3 月 24 日～25 日 の 4 回実
施．
[特記 4] ミニシンポジウム・オーガナイザー，MS34: Auto-tuning Technologies for Extreme-Scale
Solvers - Part I of III, Organizers: Takahiro Katagiri (The University of Tokyo, Japan), Osni A.
Marques (Lawrence Berkeley National Laboratory, USA), Toshiyuki Imamura (RIKEN, Japan),and Leroy A. Drummond (Lawrence Berkeley National Laboratory, USA), SIAM Conference on
Parallel Processing (PP14), Marriott Portland, Downtown Waterfront, Portland, Oregon, USA,
February 18-21, 2014.
[特記 5] 国際ワークショップ・オーガナイザー，2014 Conference on Advanced Topics and Auto
Tuning in High Performance Scientific Computing, National Taiwan University, March 14-15,
2014.

－ 229 －

スーパーコンピューティング研究部門

高生産・高性能並列プログラミング言語・データ処理フレーム
ワークの研究田浦 健次朗1

概要

大規模並列計算機上で, 高生産性と高性能を両立するためのプログラミング環境を目指して, 図 1 のロードマッ
プで研究を進めている. 並列プログラミングにおいて高生産性と高性能を両立させることは困難な課題であるが,我々はそのための鍵は「階層的な並列アルゴリズム」を簡潔に記述し, 効率よく実行できるプログラミングモデ
ルを設計・実現することであると考えている. そもそも現在及び今後の計算機では, ノード間でもノード内でも,逐次アルゴリズムであっても並列アルゴリズムであっても, 参照の局所性を活かすことが性能のために最重要で,そのために計算を階層的に分割して行くアルゴリズムがしばしば用いられる. 現在支配的な, MPI, MPI+OpenMP,

MPI+CUDA などのモデルでは, このような階層性を活かすためのプログラミングは煩雑になりがちである.
適応格子, 粒子系応用のためのDSL

応用

既存言語
への適用

MPP用スレッドライブラリ
MassiveThreads/DM

軽量スレッドライブラリ
MassiveThreads

タスク並列用PGASライブラリ

図 1: 高生産・高性能言語ロードマップ
一方, タスク並列性をサポートするプログラミングモデルではそのようなアルゴリズムは再帰的な関数で記述された分割統治法により簡潔に記述できる. ワークスティーリングに基づいたスケジューラがそれらを, 計算の粒度を大きく保ったまま自動的に負荷分散する. 我々はそれを大域アドレス空間 (PGAS) と組み合わせて, 分散
メモリ計算機でも共有メモリ環境と同様の記述で実行できることを目指している.
以下では本年度までの成果の一部として以下について述べる.

• タスク並列プログラム用のプロファイラ DAG Recorder と，それによる BOTS を用いたタスク並列処理系の比較 (2 節)• 分散メモリ用タスク並列処理系 MassiveThreads/DM と，Oakleaf FX10 上での大規模実験 (3 節)

2

タスク並列プログラム用のプロファイラ

2.1

背景

タスク並列プログラミングモデルでは，プログラマは並列性の抽出をタスク生成という形で行い，処理系はそれをプロセッサにマッピング（負荷分散）する．これはプログラマの負担を小さくし，負荷が簡単に等分できな不規則な問題に対しても，容易に台数効果が得られるという利点がある．

－ 230 －

スーパーコンピューティング研究部門

A() {for(i=0;i<2;i++) {task_group tg;
tg.run(B);tg.run(C);D();
tg.wait();
}
}
D() {
task_group tg;
tg.run(E);tg.wait();}

MakeSection
CreateTask
WaitTasks
EndTask

B

B

C

C

E

E

D()

D()

CreateCreateCont
Wait
WaitCont

図 2: タスク並列プログラムとその DAG
一方で処理系が負荷分散を決めるため，性能が実行時処理系に依存する割合が大きくなる上，それがプログ
ラマからは理解しづらいという課題もある．例えば以下のような要因で，同じアプリケーションの性能が，処理系やスケジューリングアルゴリズムに依存する．

• タスク生成，タスクの移動，同期などの操作にかかるコストが処理系の品質に依存する．
• タスクの移動に伴ってキャッシュミスの増加し，その度合いも負荷分散アルゴリズムに依存する．
タスク並列プログラムにおいては，プログラマが記述しているのは論理的なタスクであり，それがどうコア上にマップされたかはスケジューラに依存すす．そのためタスク並列プログラムの性能をプログラマに正確に提示するには，逐次プログラムで一般的なホットスポットの提示や，マルチスレッドプログラムで一般的な各コアの状態（アイドル・ビジーなど）の表示だけでは不十分である．論理的な並列度がアプリケーションにどれだけ内在しているか，スケジューラがその論理的な並列度を十分素早くスケジューリングしたか，各論理タ
スクがどのコア上で実行され，それによって各論理タスクの実行時間がキャッシュミス増加等，影響を受けたかなど「タスク視点」でのプロファイリングが必要である．

2.2

内容

そこで我々はプログラマに見える論理タスクの視点でプロファイリングを行うプロファイラ DAG Recorder を開発した．DAG Recorder の概念は非常に単純で，タスク並列プログラムの実行を詳細に記録した有向グラフをプロファイリング結果として記録する．例えば図 2 のプログラムを実行すると，同図右のような有向グラフが得られる．グラフの各ノードは，タスク並列関係のプリミティブを含まない，アプリケーションコード（仕事）のみの実行を表しており，タスク生成によってそれが分岐し，同期によって合流する．
各ノードには，開始時刻，終了時刻，そのノードを実行したワーカ番号などが記録され，結果として，実行
中各時点での実際の並列度（実行中のタスク数），論理的な並列度（実行可能なタスク数）などのプロファイル
を DAG から容易に導くことができる．また，スケジューリングが動的（非決定的）であっても，多くのプログ
ラムで DAG 自身は決定的なので，異なるスケジューラや設定（プロセッサ数）の実行を比べることで，各ノードの実行時間の伸びを得ることもできる．各ノードを実行したワーカも記録されているので，それがタスクの移動やスケジューリング順序と関係があるのか，などの解析も行うことができる．
たとえば図 3 は，Barcelona OpenMP Task Suite 中の，FFT を Intel TBB を用いて，48 ワーカで実行した際の，実際の並列度（赤）と，論理的な並列度（青，緑）の時系列である．これを見ると，論理的な並列度が多くあるにも関わらず，実際の並列度が 48 未満という時間が多く存在することがわかる．これは，TBB においては，
ひとつのタスクは一旦実行が始まると他のワーカに移動できないことが原因で生ずるもので，これを見ると少－ 231 －

スーパーコンピューティング研究部門

700

running
end
createcreate contwait cont

600
500
400
300
200
100
0

0 2e+084e+086e+088e+081e+09
1.2e+09
1.4e+09
図 3: An example parallelism profile

なくともプログラマは，アプリケーション自身の並列度の少なさ以外の性能ロスがあることを理解することができる．
一般にはこのようなグラフから，台数効果を阻害する要因をいくつかに分類して提示することができる．
並列度の無さ (lack of parallelism): アプリケーションの並列度のなさに起因する部分
スケジューラによる遅延 (scheduler laziness): 実行時処理系のオーバーヘッドやスケジューリングによる，並列度抽出の遅れに起因する部分
仕事量の増加 (work time inflation): キャッシュミスの増加などによる仕事量の増加に起因する部分
また，文字通り全てのノードに対して各種の属性を記録すると，DAG を記録するためのメモリが大量に必要になり，ごく短時間の実行しかプロファイルできない．そこで，あまり重要でないと思われる範囲で DAG の一部を，実行時に縮約する手法を開発した（次の節で詳述する）．

2.3

具体的成果

DAG Recorder を，各種のタスク並列処理系に適用できるよう，移植性の高い方式で実装し，以下のシステムに適用した．

• OpenMP (task, taskwait)• Intel Threading Building Block (task group クラス)
• Cilk (spawn/sync)• MassiveThreads (task group クラス)
• Qthreads (task group クラス)
• Nanos++ (task group クラス)
MassiveThreads, Qthreads, Nanos++は C 言語用のスレッドライブラリであり，我々はその上に Intel Threading
Building Block が提供する task group と同じインタフェースを持つクラスと実装し，DAG Recorder は，そのクラスのメソッドにプロファイリング用 API を挿入することで行っている．
基本的にはタスク並列プリミティブ（タスクの生成や同期）に遭遇するごとに，DAG の新しいノードを割り当て，それを追加する．しかし前述したとおり，全てのプリミティブごとに新しいノードを割り当てると，タ
スク生成，同期の回数に直接比例したノード数が必要になってしまう．そこで，ある一つのタスク（その子孫
タスクを含む）や，「一連のタスク生成＋同期（生成されたタスクの子孫を含む）」が，同一のワーカで実行さ－ 232 －

スーパーコンピューティング研究部門

task
section
MakeSection

B

CreateTask

C

WaitTasks

E

EndTaskCreateCreateCont
Wait
WaitCont

B C

E

図 4: DAG と，縮約可能な部分グラフapp

表 1: 用いたベンチマークプログラム
other args
tasks

cutoffwaits

粒度 (cycles)alignment
8563364950
3320491
18593

Alignment
FFT--f prot.100.aa-n $((16 * 1024 * 1024))

Fib
Floorplan

manualmanual-n 47-f input.20

1023
18245

1023
622

10585669
1751613

HealthNqueens
Sort

manualmanual--f medium.input-n 13-n $((128 * 1024 * 1024)) -a 512 -y 512

486180182
288350817515985
146
10922297943
38810546
9601

Sparse LU
StrassenUTS

manual--n 50 -m 50-n 2048 -x 5 -y 64-f tiny.input

11675
2800
14251755

100
400
14251756

8562842356300
1044

4856630

れ，かつ実行時間が事前に指定された閾値よりも少ない場合に，それらを表す部分グラフをひとつのノードに縮約する（図 4）．
このようにして，必要なメモリ消費量を大幅に削減することができる．

Barcelona OpenMP Task Suite (BOTS) のすべてのベンチマークを用いて評価を行った．表 1 に各ベンチマー
クプログラムの諸元を示す．粒度は，タスク並列プリミティブが呼ばれる平均間隔をサイクル数で示している．
図 5 はそれぞれのアプリケーションを DAG Recorder によるプロファイリングを，なし，ありで実行した時間を比較したものである．すべてのアプリケーションで，実用的なオーバーヘッドでプロファイリングを行えている．10 個中 8 個のアプリケーションではオーバーヘッドは 20%以下である．当然のことながらオーバーヘッ
ドはタスク並列プリミティブが呼ばれる頻度（粒度）に関係し，最もオーバーヘッドの大きいかった UTS の粒
度は 1000 サイクル程度であった．
表 2 は，グラフの縮約の効果を示している．すべてのノードをそのまま縮約せずに保存した場合のノード数
が，all nodes に示されており，最終的に縮約されずに保存されたノード数が actual nodes に示されている．その比はアプリケーションごとに異なり，縮約の効果が低いものでは 0.485 程度，高いものでは約 3 桁の削減になっているものもある．縮約の効果が低いものはそもそも作られたノード数が少なく，逆に言えばひとつのワーカで実行されるタスクの数が少ないのはアプリケーションの性質というべきものである．評価らは，実際に残ったノード数が，作られたノード数には強く依存せず，発生したスチール回数に応じて増えていることが読み取れ，総じて期待通りの動作をしていることがわかる．

－ 233 －

スーパーコンピューティング研究部門

no D.R.

with D.R.

time (sec)

MassiveThreads MagnyCours 48 workers
1.8
1.6
1.4
1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0

ali fft fib flo hea nq sor spa str uts
gn
orp lth uee t
rse asse
me
ns
lan
lu n
nt

no D.R.

with D.R.

time (sec)

TBB MagnyCours 48 workers
2.5
2
1.5
1
0.5
0

ali fft fib flo hea nq sor spa str uts
gn
orp lth uee t
rse asse
me
ns
lan
lu n
nt

time (sec)no D.R.
6
5
4
3
2
1
0

with D.R.

Qthreads MagnyCours 48 workers

f
fib
gn ft
me
nt

ali

flo hea nq sor spa str uts
orp lth uee t
rse asse
lan
ns
lu n

図 5: DAG Recorder のプロファイリングによるオーバーヘッド

表 2: グラフの縮約の効果．実際にメモリ上に残されたノード数と，実行中に作られたすべてのノード数，及び
その比

app

actual nodes

all nodes

actual/all

steal

nqueens

407

840

4.85e-01

167

fibstrassenalignment

1564
2517
9904

5117
9202
14854

3.06e-01
2.74e-01
6.67e-01

176
932
4834

sort
floorplan

11248
12231

10834984
55981

1.04e-03
2.18e-01

1529
4190

sparselu
ffthealth23550
34234
101251235227
3233108364905126.69e-01
1.06e-02
2.77e-02

11381
6080
460948uts

217525171258779

3.05e-02566303－ 234 －

スーパーコンピューティング研究部門

3

分散メモリ用タスク並列処理系

3.1

背景

現在主流の並列プログラミングモデルである MPI は、並列計算機のハードウェアを単純に抽象化したものであり、プログラマは各プロセッサで行う処理と、プロセッサ間の協調動作（通信や同期など）プロセッサ中心の視点で記述する．このようなプログラミングモデルにおいては、データと計算のプロセッサへの割り当てを手動で最適化して，並列計算機の性能を最大限まで引き出すことができる一方で、それらに伴って発生する協調
処理をすべてプログラマが記述しなくてはならず，プログラムの生産性が低いという問題点が存在する．特に，非均質な計算で負荷を容易に均等化できないような計算でこの傾向が顕著である（高速多重極展開法，適応格子法など）．また，ノード内の並列度の増加に伴って，1 コアに 1 ランクを割り当てるようないわゆるフラット

MPI モデルは，大規模化が困難となっていく．そのためノード内は 1 プロセスでメモリを共有した OpenMP で記述しなくてはならず，ノード間とノード内の並列化を別々のモデルで記述しなくてはならないなど，並列プ
ログラミングに要求されるエフォートがますます大きくなっている．

3.2

内容

そこで我々の研究グループにおいては、分散並列計算機用のタスク並列プログラミングの研究を進めている．タ
スク並列プログラミングは機能面で言えば動的に作られたタスクの動的負荷分散をサポートするプログラミン
グモデルである．プログラマは，実行中任意の時点でタスクを生成することができる．並列化は多くの場合，計算全体を再帰的に分割しながらタスクを生成するような形で記述される．処理系による負荷分散は，そのようにして生成されるタスクの入れ子を，なるべく木の根本に近いところで負荷分散することにより，タスク移動のオーバーヘッドや，逐次と比べた際の余分な通信が発生しないことを目指して行われる（ワークスチーリング）．
我々は具体的な処理系として，MassiveThreads/DM を開発している．これは，共有メモリ環境でのタスク並
列処理系 MassiveThreads [6] を元に，分散メモリ計算機用に拡張されたもので，• C 言語からライブラリとして利用可能（C で記述したタスクが，ノード間を移動可能），• 類似の処理系に見られる，Bag of Tasks に限定されたプログラミングモデルではなく，OpenMP の task プ
ラグマ，Intel TBB の task group, Cilk の spawn/sync などが実現可能な，fork-join モデルに基づく，という特徴を持っている．
また，タスク並列処理系では計算が処理系によってノード間を動くことから，分散透明なデータ（大域的なアドレス空間）なしにプログラムを記述することは困難である．そのためのアプローチとして大きく 2 つの方向性が考えられる．ひとつは UPC のように，大域的なデータとローカルなデータを区別し，予測可能なデータ配置を行い，処理系はキャッシュや一貫性の管理などを行わない，いわゆる PGAS に基づくアプローチである．
もうひとつは，分散共有メモリのように，キャッシュやその一貫性の管理を処理系が行い，プログラマに共有メモリに近いモデルを提供するものである．タスク並列処理は計算のノードへの配置をプログラマではなく処「ローカルな
理系が行うので，大域的なデータとローカルなデータを区別する PGAS 処理系との整合性は悪い．
データ」も，タスクが移動しうるポイントをまたげばローカルであるという保証はない．また，既存の PGASは SPMD を前提とした，静的なデータの分散のみをサポートしており，計算の動的な移動に合わせてデータを追随させることができない．一方の分散共有メモリは，プログラマから見た透明性も高く，キャッシュによって，タスクの移動にデータが追随するという利点もある．しかし一方で，分散共有メモリをソフトウェアによって実現するとデータアクセスのオーバーヘッドが大きくなりすぎ，ページテーブルなどの機構を用いると通信の単位がページ単位に限定され，フォールスシェアリングによる性能低下や，ページを超えたバルク転送などの最適化が行えないなど，性能上の欠点が大きい．そこで我々は，両者の利点を併せ持つような，動的なデータの移動をサポートする PGAS を，MassiveThraeds/DM とともに開発している．

－ 235 －

スーパーコンピューティング研究部門

3.3

具体的成果

本年度末に，Oakleaf FX10 の大規模利用の機会を利用して，ノードをまたがった動的負荷分散のスケーラビリ
ティを大規模な環境で実証した．
実験の目的は，MassiveThreads/DM で採用している「iso-address 法に基づく軽量スレッドのプロセス間マイグレーションを用いた負荷分散方式」について，4800 ノード 76800 コアという大規模な並列環境で正常に動作することを確認し，性能評価を通して高並列環境での課題を明らかにすることである．動作確認と性能評価にあたっては，次の 3 つのベンチマークプログラムを用いて，そのタスク生成性能 (1 秒間あたりのタスク生成数)を計測した．

• 二分木状再帰タスク生成: 指定した再帰レベルまで，各タスクが二つの子タスクを再帰的に生成するベンチマークである．比較的負荷分散が容易なベンチマークであり，処理系の基礎的な負荷分散性能を評価するために用いる．

• Unbalanced Tree Search: 乱数を用いて不規則な状態空間を再帰的に探索するベンチマークである．このベンチマークは，負荷分散性能の評価を目的として作られたもので，近年，タスク並列処理系の評価に広く用いられている．

• N クイーン問題: N クイーン問題を解くベンチマークプログラムであり，BOTS ベンチマークスイートからMassiveThreads/DM 上に移植した．このベンチマークもタスク並列処理系の評価に広く用いられているものである．
また，MassiveThreads/DM を実装するにあたっては，次のソフトウェアを用いている．

• gcc 4.6.1 (オプション: -O3)
• GASNet 1.20.0 (オプション: MPI-conduit, SEGMENT EVERYTHING)
各ベンチマークの評価結果を図 6, 図 7, 図 8 に示す．グラフ凡例中の depth，N は問題規模を示しており，小さな
問題サイズとして 32768 コア使用時に 10 秒から 30 秒程度の実行時間となるもの，大きな問題サイズとして 50-100秒程度のものを選んでいる．また，max backoff は，ワークスチーリングに失敗したときの exponential backoffの上限を示している (バックオフ時間は，ワークスチーリングに連続で失敗した回数を Nf ail (≤ max backoff) ，
前回のワークスチーリングにかかった時間を Tsteal として，rand(0, 1) × 2Nf ail × Tsteal で表わされる)．

結果として，各ベンチマークについて，32768 コアまでの動作を確認し，性能についても良好な台数効果が得られていることがわかった．また，パラメータを変化させた場合の傾向については，どのベンチマークについてもほぼ同様に，問題サイズが大きいほど性能が良く，また max backoff が 32 の場合よりも 1 の場合の方がよ
り良い性能が得られていることが確認できる．小さな問題サイズで性能が劣化しているのは，生成したタスクが全てのプロセッサコアへ拡散し切るまでに数秒程度の時間がかかっており，数十秒程度の問題サイズであれ
ば，実行時間全体に占める (タスクが各プロセッサコアに拡散し切るまでの) アイドル時間の割合が大きくなってしまうためだと考えられる．
一方で，今回の実験では，65536 コアおよび 76800 コアを使用する設定で各ベンチマークプログラムを動作させることができなかった．これは，MassiveThreads/DM の実装に利用している通信ライブラリ GASNet について，初期化処理がスケーラブルでなく，65536 コア使用時には少なくとも 1 時間以上初期化に時間がかかってしまい，実験の継続を断念したことによる．また，32768 コア以下の設定でも，まれに実行途中で “bad AM
category” というエラーが出力され，異常終了することを確認している．このエラーは，GASNet の MPI 実装
内部で使用されている AMMPI ライブラリにおいて，不適切な引数が与えられた場合に出力されるものであり，

GASNet のバグである可能性がある．

4

基盤センター業務関連活動• 例年通り, スーパーコンピューティング部門の一員として, Oakleaf FX 運用に関わる業務活動への参加－ 236 －

12000
10000
8000
6000
4000

depth=37, max backoff=1
depth=37, max backoff=32
depth=38, max backoff=1
depth=38, max backoff=32

2000
0
0

5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000

Throughput per core (millions of tasks per sec)

Throughput (millions of tasks per sec)

スーパーコンピューティング研究部門

0.4
0.35
0.3
0.25
0.2
0.15

depth=37, max backoff=1
depth=37, max backoff=32
depth=38, max backoff=1
depth=38, max backoff=32

0.1
0.05
0
0

(a) タスク生成性能

5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000(b) 1 コアあたりのタスク生成性能

4500
4000
3500
3000
2500
2000
1500

depth=17, max backoff=1
depth=17, max backoff=32
depth=18, max backoff=1
depth=18, max backoff=32

1000
500
0
0

5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000

Throughput per core (millions of tasks per sec)

Throughput (millions of tasks per sec)

図 6: 二分木状再帰タスク生成におけるタスク生成性能(a) タスク生成性能

0.14
0.12
0.1
0.08
0.06
depth=17, max backoff=1
depth=17, max backoff=32
depth=18, max backoff=1
depth=18, max backoff=32

0.04
0.02
0
0

5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000(b) 1 コアあたりのタスク生成性能

図 7: Unbalanced Tree Search ベンチマークにおけるタスク生成性能• メニーコア型クラスタ導入に伴う仕様策定への参加• PostT2K の仕様策定への参加• センター機関誌スーパーコンピューティングニュースで，SC 参加報告の執筆

5

成果要覧

査読付論文
[査読付 1] Abdelhalim Amer, Naoya Maruyama, Miquel Pericàs, Kenjiro Taura, Rio Yokota, and Satoshi Matsuoka.
Fork-join and data-driven execution models on multi-core architectures: Case study of the FMM. In
Supercomputing, pages 255–266. Springer, 2013.
[査読付 2] Ting Chen and Kenjiro Taura. A selective checkpointing mechanism for query plans in a parallel databasesystem. In Big Data, 2013 IEEE International Conference on, pages 237–245. IEEE, 2013.
[査読付 3] Shinya Hayashi and Kenjiro Taura. Parallel and memory-efficient burrows-wheeler transform. In Big Data,
2013 IEEE International Conference on, pages 43–50. IEEE, 2013.
[査読付 4] An Huynh, Jun Nakashima, and Kenjiro Taura. A performance analyzer for task parallel applications basedon execution time stretches. In 先進的計算基盤システムシンポジウム予稿集, 2013. (萌芽論文).

－ 237 －

Throughput (millions of tasks per sec)

700
600
500
400
300
N=17, max backoff=1
N=17, max backoff=32
N=18, max backoff=1
N=18, max backoff=32

200
100
0
0

5000

10000 15000 20000 25000 30000 35000

Throughput per core (millions of tasks per sec)

スーパーコンピューティング研究部門

0.025
0.02
0.015
0.01
N=17, max backoff=1
N=17, max backoff=32
N=18, max backoff=1
N=18, max backoff=32

0.005
0

(a) タスク生成性能

05000 10000 15000 20000 25000 30000 35000(b) 1 コアあたりのタスク生成性能

図 8: N クイーンベンチマークにおけるタスク生成性能[査読付 5] Jun Nakashima, Sho Nakatani, and Kenjiro Taura. Design and implementation of a customizable work
stealing scheduler. In Proceedings of the 3rd International Workshop on Runtime and Operating Systems
for Supercomputers, page 9. ACM, 2013.
[査読付 6] Jun Nakashima and Kenjiro Taura. MassiveThreads: A Thread Library for High Productivity Languages.
In Festschrift of Symposium on Concurrent Objects and Beyond: From Theory to High-Performance Computing (to appear as a volume of Lecture Notes in Computer Science), 2012.
[査読付 7] Miquel Pericàs, Abdelhalim Amer, Kenjiro Taura, and Satoshi Matsuoka. Analysis of data reuse in taskparallel runtimes. In 4th International Workshop on Performance Modeling, Benchmarking and Simulationof High Performance Computer Systems (PMBS13). IEEE, 2013.
[査読付 8] Kenjiro Taura, Takuya Matsuzaki, Makoto Miwa, Yoshikazu Kamoshida, Daisaku Yokoyama, Nan Dun,Takeshi Shibata, Choi Sung Jun, and Jun’ichi Tsujii. Design and implementation of gxp make — a workflow system based on make. Future Generation Computer Systems, 29(2):662–672, 2013.
[査読付 9] 大筒裕之, 中島潤, and 田浦健次朗. タスク並列処理系における cpu の利用効率に着目したスケジューリング手法. In 先進的計算基盤システムシンポジウム予稿集, 2013. (萌芽論文).

[査読付 10] 菊地悠平 and 田浦健次朗. Cellsql: 大規模データ処理のための表計算ソフトウェア. In 先進的計算基
盤システムシンポジウム予稿集, 2013. (萌芽論文).

公開ソフトウエア[公開 1] GXP grid & cluster shell. http://www.logos.ic.i.u-tokyo.ac.jp/gxp/.
[公開 2] MassiveThreads:alightweight

threadlibraryforhighproductivity

languages.

http://code.google.com/p/massivethreads/.

その他の発表論文[発表 1] 田浦健次朗 and 中島潤. 6 種のタスク並列処理系の比較評価. In IPSJ SIG Notes, volume 2013-HPC140(16), pages 1–10, 2013.
[発表 2] 中澤隆久 and 田浦健次朗. 省メモリでスケーラブルなマージソートアルゴリズム. In IPSJ SIG Notes,
volume 2013-HPC-140(2), pages 1–8, 2013.
[発表 3] An Huynh, Jun Nakashima, and Kenjiro Taura. A performance analyzer for task parallel applications basedon execution time stretches. In IPSJ SIG Notes, volume 2013-HPC-140(10), pages 1–6, 2013.

－ 238 －

スーパーコンピューティング研究部門

特記事項[特記 1] プログラム委員会 分野チェア（プログラミングシステム分野） SC2013[特記 2] プログラム委員会 HPDC 2013
[特記 3] プログラム委員長 SACSIS2013 先進的計算基盤システムシンポジウム, 仙台国際センター．

－ 239 －

スーパーコンピューティング研究部門

༷ʑͳฒྻ‫ࢉܭ‬ϋʔυ΢ΣΞΛ༻͍ͨߴੑೳ‫ؔ͢ʹࢉܭ‬Δ‫ڀݚ‬
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1

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΢Ϝ΍‫ڀݚ‬ձ౳ʹͯൃදͨ͠ [ൃද 1, ൃද 2, ൃද 3, ൃද 4, ൃද 5, ൃද 6, ൃද 7, ൃද 8, ൃද 9]ɻ
࣍ੈ୅εʔύʔίϯϐϡʔλͷઃ‫ؔ͢ʹܭ‬Δ‫׆‬ಈ কདྷͷ HPCI γεςϜʹؔ͢Δௐࠪ‫( ڀݚ‬ϑΟʔδϏϦςΟɾελσΟɺFS) ʹ͓͚ΔʮϨΠςϯγίΞͷߴ౓Խɾߴޮ཰ԽʹΑΔকདྷͷ HPCI γεςϜʹؔ͢Δௐࠪ‫ڀݚ‬ʯ(‫ڀݚ‬୅දऀɿੴ઒༟‫ڭ‬त) ʹࢀՃ͠ɺλʔήοτΞϓϦέʔγϣϯͷੑೳධՁʹ‫ܞ‬Θͬͨ ([ൃද 10])ɻ
εʔύʔίϯϐϡʔλɾߴੑೳ‫ؔ͢ʹࢉܭ‬Δ‫ۀ‬຿ͱ GPGPU/CAE/HPC ͷ‫ܒ‬໤΍‫ڭ‬ҭͳͲʹؔ͢Δ‫׆‬ಈຊ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔʹ͓͚Δ‫ػࢉܭ‬γεςϜͷ࢓༷ࡦఆͱಋೖ͓Αͼӡ༻ࢧԉʹ‫ܞ‬Θͬͨɻ
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2

Xeon Phi ͷੑೳධՁ

2.1

എ‫ܠ‬

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スーパーコンピューティング研究部門

ද 1: ࣮‫ڥ؀ݧ‬ίΞ਺ɺεϨου਺
ಈ࡞प೾਺
౥ࡌϝϞϦ
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Xeon E5-2670(ϗετ CPU)8, 16
2.6 GHzGDDR3 (64GB)
166.4 GFLOPS
51.2 GByte/s
icc/ifort 13.1.1

Xeon Phi 5110P(ࢀߟ)
60, 240
1.053GHzGDDR5 8GB
1.0108 TFLOPS
320 GByte/sec
icc/ifort 13.1.1
MPSS 2.1.6720-13

Preproduction Xeon Phi(࣮ߦ‫)ڥ؀‬57, 228
1.10 GHzGDDR5 5GB
1.0032 TFLOPS
320 GByte/sec
icc/ifort 13.1.1
MPSS 2.1.6720-13ͳ͖ͬͯͨɻγϯϓϧͳ‫ࢉܭ‬ίΞΛඇৗʹଟ͘ (1000 Ҏ্) ౥ࡌͨ͠ GPU(Graphics Processing Unit) ͷී‫༻׆ͱٴ‬΋·͢·͢ਐΜͰ͍ΔɻͦͷҰํͰɺ‫ط‬ଘͷ CPU ΑΓ΋΍΍୯७ͳίΞΛଟ਺౥ࡌ͢Δ͜ͱʹΑΓߴ͍ϐʔΫੑೳͱϓϩάϥϚϏϦςΟΛཱ྆ͤ͞ΔϝχʔίΞΞʔΩςΫνϟ΋஫໨ΛूΊ͍ͯΔɻIntel ࣾͷ Knights Corner(Xeon PhiɺҎԼ MIC) ͸ɺ‫ੈچ‬୅ͷΞʔΩςΫνϟʹ‫ͮ͘ج‬γϯϓϧͳ‫ࢉܭ‬ίΞΛ 60 ఔ౓౥ࡌ͠ɺ࠷
େͰ 240 ఔ౓ͷεϨουΛಉ࣌ʹ࣮ߦ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δϋʔυ΢ΣΞͰ͋ΔɻMIC ͸ߴ͍ฒྻ౓ʹ‫ج‬ͮ͘ߴ͍ϐʔΫੑೳΛඋ͍͑ͯΔ͏͑ʹैདྷͷ CPU ޲͚ͱಉ༷ͷϓϩάϥϛϯά‫( ڥ؀‬ϓϩάϥϛϯ
ά‫ޠݴ‬ɺϥΠϒϥϦɺฒྻԽख๏ͳͲ) ͕ར༻Ͱ͖ΔͨΊɺϦϦʔεલ͔Βେ͖ͳ஫໨ΛूΊ͍ͯͨɻ‫Ͱࡏݱ‬͸ MIC Λଟ਺౥ࡌͨ͠εʔύʔίϯϐϡʔλ΋ӡ༻͞Ε࢝Ί͍ͯΔɻ
ຊ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔ͕‫ࡏݱ‬αʔϏεӡ༻͍ͯ͠Δεʔύʔίϯϐϡʔλ͸͍ͣΕ΋ϚϧνίΞ CPUͷΈΛ‫ࢉܭ‬ϋʔυ΢ΣΞʹ༻͍ͨ΋ͷͰ͋Δɻ͔͠͠ͳ͕Βࠓ‫ޙ‬ͷ HPC ͷൃలʹ͍ͭͯߟ͑ͨ৔߹ɺ
·ͨࠓ‫Ͳޙ‬ͷΑ͏ͳεʔύʔίϯϐϡʔλΛ༻͍Δ͔Λ‫ݕ‬౼͢Δ্Ͱ͸ɺMIC ͳͲͷ৽͍͠‫ࢉܭ‬ϋʔυ΢ΣΞʹ͍ͭͯ΋ධՁΛߦ͏͜ͱ͸ॏཁͰ͋Δɻ

2.2

಺༰

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ͷΈͰϓϩάϥϜͷ࣮ߦ͕Մೳͳ native ϞσϧΛ༻͍͍ͯΔɻ
STREAM ϕϯνϚʔΫ
STREAM ϕϯνϚʔΫ͸ϝϞϦసૹੑೳΛଌఆ͢ΔϕϯνϚʔΫϓϩάϥϜͰ͋ΔɻϓϩάϥϜ
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৅͸લॲཧ෇͖ CG ๏Ͱ͋Γɺલॲཧ΍ૄߦྻϕΫτϧੵ͕ͷ࣮ߦ͕࣌ؒੑೳʹେ͖͘Ө‫͢ڹ‬Δɻ

2.3

۩ମత੒Ռ

֤ϕϯνϚʔΫʹΑͬͯಘΒΕͨ݁Ռ (ੑೳ) Λࣔ͢ɻ࣮ߦ‫ͯ͠ͱڥ؀‬͸ Preprodoction Xeon Phi Λ༻͍ͨ (ද 1)ɻ－ 241 －

スーパーコンピューティング研究部門

STREAM ϕϯνϚʔΫ
affinity ઃఆ΍ίϯύΠϧΦϓγϣϯͳͲ‫͔ͭز‬ͷύϥϝλΛ࠷దԽͯ͠ಘΒΕͨ݁ՌΛ‫ط‬ଘͷ CPUʹΑΔ݁Ռͱൺֱͨ͠ɻ݁ՌΛਤ 1 ʹࣔ͢ɻ࣮‫ݧ‬ͷ݁ՌɺMIC ͷϝϞϦసૹੑೳ͸ Xeon(SandyBridge-EP) ΍ SPARC64 IXfx ͱൺ΂Δͱߴ͍͜ͱ͕֬ೝͰ͖ͨɻͦͷҰํͰಛʹϝϞϦసૹੑೳ͕ߴ͍ CPU ͷ 1 ͭͱͯ͠஌ΒΕ͍ͯΔ Power7 ͱൺ΂Δͱେ͖͘ྼΔ݁Ռͱͳͬͨɻ

ਤ 1: STREAM ͷੑೳ

DGEMM ͱ HPL ϕϯνϚʔΫ໰୊αΠζ N Λ 10,000 ʹ‫ݻ‬ఆ͠ɺϒϩοΫαΠζͱฒྻ౓ઃఆ (ϓϩηε਺ x εϨου਺) Λม͑ͯੑೳΛଌఆͨ݁͠ՌɺMIC ʹ͓͚Δ HPL ϕϯνϚʔΫͷੑೳ͸ 167.1GFLOPS (N=15,000ɺϒϩοΫαΠζ 48) Ͱ͋Δ͜ͱ͕֬ೝ͞Εͨɻ͜ͷੑೳ͸ɺXeon CPU ʹ͓͚Δ࣮ଌੑೳ 184.2GFLOPS (N=60,000ɺϒϩοΫαΠζ 88) ͱൺ΂ͯ௿͍ੑೳͰ͋Δɻ

MIC ͕ߴ͍ HPL ੑೳΛಘΒΕͳ͔ͬͨओͳ‫ݪ‬Ҽ͸ɺMIC ʹΑΓྑ͍ੑೳΛಘ΍͍͢େ͖ͳߦྻαΠζͷ DGEMM Ҏ֎ͷ෦෼ͷੑೳͰ͋Δͱߟ͑ΒΕΔɻ͢ͳΘͪɺ͔֬ʹ HPL ͷੑೳ͸ DGEMM ʹେ͖ͳӨ‫ڹ‬Λड͚Δ͕ɺੑೳଌఆͷൣғʹ͸ DGEMM Ҏ֎ͷॲཧ΋গͳ͔Βͣ‫·ؚ‬Ε͍ͯΔɻ·ͨ
DGEMM ࣗମ΋େ͖ͳߦྻαΠζͷ‫ͱࢉܭ‬খ͞ͳߦྻαΠζͷ‫ࢉܭ‬ͷ྆ํ͕‫·ؚ‬Ε͓ͯΓɺਤ 2 ʹࣔ͢Α͏ʹɺMIC ͱ CPU ʹΑΔ DGEMM ͷੑೳΛൺ΂Δͱେ͖ͳߦྻαΠζͷ DGEMM Ͱ͸ MIC ͷํ͕ߴ଎ͱͳΔ͕ɺখ͞ͳߦྻαΠζͰ͸ CPU ͷํ͕ߴ଎Ͱ͋ΔɻҎ্ΑΓɺMIC ͸େ͖ͳߦྻαΠζͷ DGEMM ͸ߴ଎ʹ࣮ߦͰ͖ͨҰํͰͦͷଞͷ෦෼Λߴ଎ʹ࣮ߦͰ͖ͣɺϕϯνϚʔΫશମͷੑೳ͕͋·Γྑ͘ͳ͔ͬͨͱߟ͑ΒΕΔɻ
GeoFEM ϕϯνϚʔΫ
GeoFEM ϕϯνϚʔΫͷ࣮ߦ݁Ռ (ಘΒΕͨੑೳ) Λଞͷ‫͔ͭز‬ͷ‫ػࢉܭ‬γεςϜʹ͓͚Δ݁Ռͱ͋Θͤͯද 2 ʹࣔ͢ɻ໰୊αΠζ͸ɺ౥ࡌϝϞϦ༰ྔ͕গͳ͍ MIC Ͱ͸ 10x10x10ɺଞͷ CPU Ͱ͸
40x40x40 ͱͨ͠ɻ࣮‫ݧ‬ͷ݁ՌɺMIC ͸ଞͷଟ͘ͷ CPU ͱൺ΂ͯߴ͍ੑೳΛୡ੒ͨ͠ɻͨͩ͠ϐʔΫੑೳʹର͢Δׂ߹Λ‫ݟ‬Δͱ MIC ͷੑೳ͸௿͘ɺHPL ಉ༷ʹ GeoFEM ϕϯνϚʔΫͷશͯΛ MIC Ͱ࣮ߦͯ͠͠·ͬͨ͜ͱʹΑΔੑೳ௿Լ΍ɺΩϟογϡαΠζͷখ͕͞͞Ө‫ͨ͠ڹ‬Մೳੑ͕͋Δͱߟ͑ΒΕΔɻͳ͓ɺϝϞϦੑೳ͕ඇৗʹߴ͍ Power7 ͷੑೳʹ͸େ͖͘‫ٴ‬͹ͳ͔ͬͨɻ

－ 242 －

スーパーコンピューティング研究部門

ਤ 2: DGEMM ͷੑೳද 2: GeoFEM ͷੑೳҎ্ͷΑ͏ʹɺMIC ͸ಉੈ୅ͷ CPU ‫( ܈‬আ Power7) ͱಉ౳Ҏ্ͷੑೳΛಘͨɻͦͷ͏͑ CPU ޲͚ͷϓϩάϥϜΛ΄ͱΜͲमਖ਼͢Δ͜ͱͳ͘ར༻Ͱ͖͓ͯΓɺMIC ͷ‫ʹ༻׆‬ΑΔ༷ʑͳΞϓϦέʔγϣϯͷߴ଎Խ͕‫ظ‬଴͞ΕΔɻͦͷҰํͰɺnative ϞσϧʹΑΓ MIC ্ͰΞϓϦέʔγϣϯશମΛ࣮ߦ͢
Δͱ MIC ্Ͱͷ࣮ߦʹద͞ͳ͍ॲཧͷͨΊʹશମੑೳ͕௿Լ͢Δͱ͍͏໰୊΋࿐‫͍ͯ͠ݟ‬Δɻࠓ‫ޙ‬͸ɺ࣮૷ͷखؒ͸૿͑Δ͕ϓϩάϥϜதͷ೚ҙͷ෦෼ͷΈΛ MIC ্Ͱ࣮ߦͰ͖Δ offload Ϟσϧͷ‫׆‬༻ͳͲʹ͍ͭͯ΋‫ݕ‬౼ɾධՁΛߦ͏΂͖Ͱ͋Δɻ

3

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3.1

എ‫ܠ‬

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－ 243 －

スーパーコンピューティング研究部門

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3.2

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－ 244 －

スーパーコンピューティング研究部門

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4

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[ൃද 1] େౡ૱࢙ɼۚࢠ༐: ϝχʔίΞϓϩηοα Xeon Phi ͷੑೳධՁɼ৘ใॲཧֶձ ‫ڀݚ‬ใࠂ
(Vol.2013-HPC-139 No.20ʣ, ౦‫ژ‬େֶദΩϟϯύε, 2013 ೥ 5 ݄ 30 ೔[ൃද 2] Satoshi Ohshima: Performance Evaluation of SpMV on Current Parallel Processors – CPU vs GPU
vs MIC –, HPC in Asia session at ISC’13, Congress Center Leipzig, Leipzig, Jun 17, 2013 (ϙελʔൃද)[ൃද 3] େౡ૱࢙ɼۚࢠ༐, ย‫޹ۅ‬༸: Xeon Phi ʹ͓͚Δ SpMV ͷੑೳධՁ, ৘ใॲཧֶձ ‫ڀݚ‬ใࠂ
(Vol.2013-HPC-140 No.33), SWoPP2013 ๺‫۝‬भ, ๺‫۝‬भࠃࡍձٞ৔, 2013 ೥ 8 ݄ 2 ೔[ൃද 4] େౡ૱࢙, ۚࢠ༐, ย‫޹ۅ‬༸: ϝχʔίΞΞʔΩςΫνϟ޲͚ͷ SpMV ࠷దԽͱࣗಈνϡʔχϯά, ೔ຊԠ༻਺ཧֶձ 2013 ೥౓೥ձ, ΞΫϩε෱Ԭ, 2013 ೥ 9 ݄ 10 ೔[ൃද 5] େౡ૱࢙: GPU(Kepler) ޲͚ͷߴ଎ͳ SpMV ࣮૷ʹ͍ͭͯ, Լ࿊Թઘϗςϧ͔͘͞΂ΞϧϝϦ
Ξ, AT ϚΠΫϩϫʔΫγϣοϓ, 2013 ೥ 10 ݄ 30 ೔[ൃද 6] Satoshi OHSHIMA: Fast SpMV Implementation on GPU/Manycore Architectures and its Application, 2013 International Workshop on Software for Peta-Scale Numerical Simulation (SPNS2013),
Earthquake Research Institute (ERI), The University of Tokyo, December 6, 2013

－ 245 －

スーパーコンピューティング研究部門[ൃද 7] େౡ૱࢙: GPU ϓϩάϥϜ࠷దԽͷͨΊͷࢦࣔจΛ༻͍ͨνϡʔχϯά‫ߏػ‬ͷ։ൃ, ୈ 5 ճࣗಈνϡʔχϯάٕज़ͷ‫ݱ‬ঢ়ͱԠ༻ʹؔ͢Δγϯϙδ΢Ϝ, ౦‫ژ‬େֶ ࢁ্ձ‫ؗ‬, 2013 ೥ 12 ݄
25 ೔
[ൃද 8] Satoshi Ohshima, Takahiro Katagiri, Kengo Nakajima: Preconditioned Iterative Solvers on Manycore Architectures, SIAM PP14, Marriot Portrand Dowtown Waterfront (Portland, Oregon), Feburuary 18-21, 2014[ൃද 9] Satoshi Ohshima: Implementation and Performance Evaluation of SpMV on Modern Parallel Processors, 2014 Conference on Advanced Topics and Auto Tuning in High Performance Scientific
Computing, National Taiwan University (Taipei), March 14, 2014[ൃද 10] େౡ૱࢙ɼย‫޹ۅ‬༸ɼதౡ‫ޗݚ‬ɼถଜਸɼ‫۽‬ಎ޺थɼඉ‫ޱ‬ਗ਼ོɼ‫ڮ‬ຊণਓɼߴࢁ߃Ұɼ౻ಊᚸ࣏ɼ‫ాؠ‬५Ұɼ಺ా࿨೭ɼࠤ౻ਖ਼थɼӋ֯ത߁ɼࠇ໦੟෉: ϨΠςϯγίΞͷߴ౓Խɾߴޮ
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－ 246 －

スーパーコンピューティング研究部門

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スーパーコンピューティング研究部門

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2.2.2

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1. ฒྻδϣϒߏ੒ϓϩηεશମɺ͋Δ͍͸୅ද͕ϥϯλΠϜ৘ใΛଌఆɺFault Resilience BackboneΛ༻͍ͯ࠷దԽαʔόʔʹૹΔɻitem ࠷దԽαʔό͸ɺ࣮ߦ‫ڥ؀‬ͷ৘ใ΍ɺϓϩηε͔ΒૹΒΕͨϥϯλΠϜ৘ใΛ‫࠷ʹݩ‬దԽΛߦ͏ɻ࠷దԽ݁Ռ͸ Fault Resilience Backbone Λ௨֤ͯ͡ϓϩηεʹ఻͑ΒΕΔ
2. ֤ϓϩηε͸৽͍͠࠷దԽ৘ใΛ༻͍ͯɺνΣοΫϙΠϯτީิ஍఺ʹͯνΣοΫϙΠϯτΛ࡞
੒͢ΔɻͦͷࡍɺνΣοΫϙΠϯτʹ͸࠷దԽ৘ใΛ৽ͨʹద༻ͨ͜͠ͱΛࣔ͢ԿΒ͔ͷϑϥά－ 248 －

スーパーコンピューティング研究部門

P1
P2
P3
Information
Results
Fault Resilient
Backbone
Srv
Environmental
information

GarbageCollection

Auto tuning
calculation
Time for loop
Time for ckpt.

int main(){
int i, data[30];#pragma MICP init
#pragma MICP enable i, data(0-29)
for(iter i){
calculate(i, data);#pragma MICP ckpt}
#pragma MICP disable#pragma MICP fini}

ਤ 2: ఏҊγεςϜͷར༻๏ਤ 1: ఏҊγεςϜͷಈ࡞γφϦΦΛཱͯΔɻ

3. ฒྻϓϩηε͕‫ࢉܭ‬Λଓߦ͢Δͷͱಉ࣌ʹɺ࠷దԽαʔό͸ϑϥάΛ༻͍ͨνΣοΫϙΠϯτͷ
ΨϕʔδίϨΫγϣϯΛߦ͏ɻ࠷దִؒͷड৴λΠϛϯά͸֤ϓϩηεຖʹҟͳΔɻ͜ͷͨΊɺਤͷΑ͏ʹҰ࣌తʹҰ؏ੑΛຬͨ͞ͳ͍νΣοΫϙΠϯτ‫ͱ͕܈‬ΒΕͯ͠·͍ɺෳ਺ͷੈ୅ͷνΣοΫϙΠϯτΛอ͓࣋ͯ͘͠ඞཁ͕
͋ΔɻৗʹϓϩάϥϜ্ͰͷνΣοΫϙΠϯτҐஔ͕ܾఆ͍ͯ͠Δ͜ͱʹΑΓɺΨϕʔδίϨΫγϣ
ϯ͸࠷େͰ΋ O(p) (p: ϓϩηε਺) Ͱߦ͏͜ͱ͕ՄೳͰ͋Δɻ·ͨɺಉ͡൓෮ճ਺ͷνΣοΫϙΠϯ
τ‫ʹ܈‬ҰͭͰ΋ෆదͳσʔλ͕ଘࡏ͢Δ৔߹ɺͦͷνΣοΫϙΠϯτ‫܈‬Λશͯ࡟আͰ͖ΔͨΊɺνΣοΫϙΠϯτʹར༻͞ΕΔετϨʔδαΠζ͸े෼νΣοΫϙΠϯτִ͕ؒ޿͘ɺ࡟আ͕଎΍͔ʹߦΘΕΔ৔߹ɺ2 δΣωϨʔγϣϯ෼ʹ཈͑Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δɻ(࠷‫ޙ‬ͷҰ؏ੑ͕ͱΕͨνΣοΫϙΠϯͱ࠷৽ͷνΣοΫϙΠϯτͰΨϕʔδίϨΫγϣϯͷ൑ఆΛ଴͍ͬͯΔ΋ͷʣ

2.2.3

࣮૷ʗ࣮ߦ‫ߏڥ؀‬ஙεʔύʔίϯϐϡʔλʹ͓͍ͯɺ࠷దԽαʔόɺͦͷ΄͔ͷ؅ཧαʔόͱ MPI δϣϒΛ࿈੒࣮ͯ͠
ߦ͢ΔΑ͏εέδϡʔϥʹࢦఆ͢Δͷ͸೉͍͠ɻ͜ͷͨΊɺຊ࣮૷Ͱ͸લઅ Parallel Iteration-based
Checkpoint ϨΠϠʹͯ MPI δϣϒ͕‫ى‬ಈ࣌ʹࣗ਎Ͱ؅ཧαʔό‫܈‬Λ‫ى‬ಈ͢ΔΑ͏ʹ࣮૷͞Ε͍ͯΔɻ

1. ֤ϊʔυʹΞαΠϯ͞ΕΔ MPI δϣϒϓϩηεͷ͏ͪ̍ϓϩηε͕ࣗಈతʹ؅ཧϓϩηεʹͳΔɻ
2. ؅ཧϓϩηε͸࠷దԽαʔό΍ΞϓϦɾαʔόؒ௨৴ख๏ (FTB) ͷߏ੒αʔό‫ى‬ಈ౳Λߦ͏ɻ
2.2.4

ར༻ྫʗνΣοΫϙΠϯτִؒͷ࠷దԽࡢ೥౓ɺ࣮૷ͨ͠΋ͷͰɺ֤ϓϩηε͕ଌఆͨ͠ɺνΣοΫϙΠϯτอଘ࣌ؒɺ‫ͱؒ࣌ࢉܭ‬ɺ࣮ߦ‫ڥ؀‬ͷ‫ނ‬ো཰Λ‫࠷ʹݩ‬దԽαʔό͕࠷దͳνΣοΫϙΠϯτִؒΛ‫͠ࢉܭ‬ɺνΣοΫϙΠϯτ͢΂͖൓෮൪߸͓Αͼ࣍ͷνΣοΫϙΠϯτ·ͰͷετϥΠυΛૹΔͱ͍͏ख๏ʹΑΓ࣮‫͞ݱ‬Ε͍ͯΔʢਤ
5ʣɻΨϕʔδίϨΫγϣϯʹ༻͍Δϑϥά͸൓෮ճ਺ͦͷ΋ͷͱͳΔɻຊ೥౓͸ɺେ‫ن‬໛‫Ͱڥ؀‬ͷ࣮ߦΛ૝ఆͱͨ͠ຊར༻ྫͷੑೳͱͯ͠‫ߏڥ؀‬ஙͷίετΛධՁͨ͠ɻਤ 3,4 ʹ؅ཧϓϩηεɾ‫ࢉܭ‬ϓϩηεͷબ୒࣌ؒ (spawn tool)ɺFTB ͷؔ࿈αʔό‫܈‬Λ‫ى‬ಈ͢Δ࣌ؒ (ftb build)ɺ࣮ߦ։࢝લͷಉ‫( ؒ࣌ظ‬sync proc) ͷੵࢉΛࣔͨ͠ɻX ࣠ͷ nXpY ͸ϊʔυ਺ Xɺϊʔυ಺ϓϩηε਺ Y Λࣔ͠ɺY࣠ͷ୯Ґ͸ඵͰ͋Δɻ͜ΕΛ‫ݟ‬Δͱɺspawn tool ͷ࣮ߦ͕࣌ؒϓϩηε਺૿େʹ൐͍૿Ճ͍ͯ͠Δɻ
spawn tool ͸ MPI Allreduce, MPI Gather Λ࢖͏ͨΊɺ͜ͷੑೳ͕Ө‫͍ͯ͠ڹ‬Δɻ͜ΕΛϊʔυ਺ґଘʹ͢ΔΑ͏ͳ࢓૊ΈΛߟ͑Δඞཁ͕͋Δɻ΋ͪΖΜɺࣄલʹ֤‫ࢉܭ‬ϊʔυʹ؅ཧϓϩηεΛ্ཱ͓ͪ͛ͯ͘͜ͱ͕Ͱ͖Ε͹ɺ‫ߏڥ؀‬ஙͷίετ͸΄΅ 0 ʹ࡟‫͖Ͱݮ‬Δͱߟ͍͑ͯΔɻ

－ 249 －

スーパーコンピューティング研究部門

50

sync_proc

60

ftb_make

Initialization cost (sec.)

Initialization cost (sec.)

60

40
spawn_tool
30
20
10
0

sync_proc

50

ftb_make40
spawn_tool
30
20
10
0

ਤ 3: ‫ߏڥ؀‬ஙΦʔόʔϔουʢϊʔυ಺ϓϩηε ਤ 4: ‫ߏڥ؀‬ஙΦʔόʔϔουʢϊʔυ਺มߋʣ
਺มߋʣ
P1

5

P3

5
Loop time
CKPT time ETC.
Auto tuning
calculation

Srv
Environmental
information

P1

6

5

P2

P2

6

P3

6

Log with message destination(may be use filesystem??)

From 5th loop, every loops
Fault Resilient
Backbone
Time for loop
Time for ckpt.

Environmental
information

ਤ 5: ఏҊγεςϜͷར༻ྫɿνΣοΫϙΠϯτ࠷
దԽ

2.2.5

Auto tuning
calculation

Srv

Clustering information
Fault Resilient
Backbone
Time for loop
Time for ckpt.

ਤ 6: ఏҊγεςϜͷར༻ྫɿάϧʔϓ࠷దԽར༻ྫʗ෦෼νΣοΫϙΠϯτͷͨΊͷάϧʔϓ࠷దԽࡢ೥౓͔ΒɺUncoordinated/Coordinated ख๏Λ࢖͍෼͚ΔͨΊͷάϧʔϐϯά‫ߏػ‬ͷ࠷దԽʹؔ
͢Δ‫ݕ‬౼Λߦ͖ͬͯͨɻ͜ͷख๏͸ɺUncoordinated ͳνΣοΫϙΠϯτͰൃੜ͢Δେྔͷϩάίε
τΛ௿‫͢ݮ‬ΔͨΊͷख๏ͰɺϓϩηεΛ͋Δఔ౓άϧʔϓԽ͠ɺάϧʔϓؒͰ͸ϩάϕʔεͷνΣο
ΫϙΠϯτɺάϧʔϓ಺Ͱ͸ Coordinated ͳख๏Λ༻͍Δͱ͍͏΋ͷͰ͋Δɻ͜ͷͨΊɺ௨৴ྔʢ˺
ϩάίετʣΛ࠷దͳঢ়ଶʹ཈͑Δߴ଎ͳΞϧΰϦζϜ͕ඞཁͰ͋ͬͨɻࡢ೥౓ͷ࣌఺Ͱɺεςϯγϧ‫ࢉܭ‬Λର৅ʹͨ͠ΞϓϦέʔγϣϯϓϩηεͷ஍ཧత഑ஔͱ‫ܗ‬ঢ়Λར༻ͨ͠ΞϧΰϦζϜʢਤ 8ʣΛఏҊ͓ͯ͠Γɺੑೳ‫ূݕ‬ͷͨΊͷ࣮૷Λߦ͍ͬͯͨɻຊ೥౓͸ΑΓৄࡉͳੑೳ‫ͱূݕ‬ɺ࣮ࡍʹνΣοΫϙΠϯλͱͯ͠ར༻͢ΔͨΊͷγφϦΦ‫ͼٴ‬ɺఏҊϑϨʔϜϫʔΫ্Ͱͷ࣮૷ʹ͍ͭͯ‫ݕ‬౼Λߦͬͨɻ͜ͷ݁Ռɺैདྷͷ METIS, SCOTCH ͱ͍ͬͨ௨৴Τοδ਺ʹґଘ͢Δख๏ʹର͠ɺϊʔυ਺ґଘ͔ͭ‫ྔࢉܭ‬ͷ௿͍ΞϧΰϦζϜͰ͋Δ͜ͱΛ֬ೝͰ͖ͨɻ࣮૷ͷ‫ݕ‬౼ʹ͍ͭͯલઅʹ͋Δਤ 6 ʹࣔ
ͨ͠ɻ

2.3

۩ମత੒Ռ

εςϯγϧߏ଄Λ΋ͭ൓෮‫ࢉܭ‬Λओͱ͢ΔՊֶٕज़‫ࢉܭ‬Λର৅ͱͯ͠ɺϥϯλΠϜ৘ใΛՃຯͨ͠࠷దԽΛߦ͏νΣοΫϙΠϯτʗϦελʔτΛ༰қʹ࣮૷͢ΔϑϨʔϜϫʔΫΛఏҊɺ࣮૷ͨ͠ɻྫ
࣮ࣔ૷Ͱ͋ΔɺνΣοΫϙΠϯτִؒͷ࠷దԽʹ͍ͭͯɺྫ࣮ࣔ૷ͱখ‫ن‬໛ධՁͷ݁ՌΛࠃ಺‫ڀݚ‬ձ
HPC139 ʹͯ‫ޱ‬಄ൃදͨ͠ [ൃද 1]ɻ·ͨɺେ‫ن‬໛ධՁʹ͍ͭͯ͸ࠃࡍձٞ ISC13 ซઃͷϫʔΫγϣοϓ HPC IN ASIA ʹͯϙελʔൃද [ࠪಡ෇ 1] Λɺ·ͨಉ༷ʹࠃࡍϫʔΫγϣοϓͰ͋Δ SPNS2013ʹͯ‫ޱ‬಄ൃදΛߦͬͨ [ൃද 2]ɻɹ·ͨɺྫ࣮ࣔ૷ͱͯ͠৽ͨʹ Uncoordinated/Coordinated ͳख๏ΛϋΠϒϦουʹߦ͏ͨΊͷάϧʔϓ࠷దԽΛ‫ݕ‬౼ͨ͠ɻՃ͑ͯάϧʔϓ࠷దԽΞϧΰϦζϜʹ͍ͭͯৄࡉͳੑೳൺֱΛߦͬͨɻ͜Εʹؔͯ͠͸ɺ‫ؾ‬৅ΞϓϦέʔγϣϯʹؔ͢ΔϫʔΫγϣοϓ G8ESC
ʹͯ‫ޱ‬಄ൃදΛ͓͜ͳͬͨ [ൃද 3]ɻͳ͓ɺ࠷దԽΞϧΰϦζϜࣗମͷධՁʹؔͯ͠͸ɺ2014 ೥ 6 ݄－ 250 －

スーパーコンピューティング研究部門

ਤ 7: άϧʔϓ෼ׂΞϧΰϦζϜɿ·ͣɺϓϩηε͸ϊʔυຖʹάϧʔϓԽ͞Ε͍ͯΔঢ়ଶ͔Β࢝·ΔɻStep1,2 ద౰ͳϊʔυΛ࢝఺ͱ͠ɺ෯Λଌఆ͢ΔɺStep3, 4 ෯ͷதԝΛఆΊ͔ͦ͜Βߴ͞Λଌఆ
͢ΔɺStep5, 6 ߴ͞ͷதԝΛܾΊɺ‫ڥ‬քͰ۠੾ΔɻҎ߱͜ͷ 2 ෼๏Λ࠶‫ؼ‬తʹద༻͢Δ

ʹࠃࡍձٞ DSN ʹซઃͯ͠ߦΘΕΔϫʔΫγϣοϓ FTXS2014 ʹ౤ߘ͍ͯ͠Δɻ

3

Պֶٕज़‫͚͓ʹࢉܭ‬Δޮ཰ͷྑ͍ෳ਺‫఺ڌ‬ར༻ͱͦΕΛ࣮‫͢ݱ‬ΔϢʔβ‫ۦ‬ಈ‫ܕ‬ɾ‫ڠ఺ڌ‬ௐϑϨʔϜϫʔΫͷ։ൃͱ‫ূݕ‬

3.1

എ‫ܠ‬

Պֶٕज़γϛϡϨʔγϣϯͷ෼໺ʹ͓͍ͯ͸େ‫ن‬໛‫ݯࢿػࢉܭ‬Λར༻͢Δ͜ͱʹΑͬͯɼ͜Ε·Ͱୡ੒ෆՄೳͰ͋ͬͨΑ͏ͳେ‫ن‬໛ɼৄࡉͳγϛϡϨʔγϣϯ͕Մೳͱͳͬͨɻ·ͨɼෳ਺ͷ෺ཧ՝ఔΛ࿈੒࣮ͯ͠ࢪ͢ΔͨΊͷख๏΋։ൃ͞Ε͖͓ͯͯΓɼΑΓෳࡶͳ෺ཧ‫ݱ‬৅ͷղ໌΋ঃʑʹՄೳͱͳͬ
͍ͯΔɻ·ͨɼγϛϡϨʔγϣϯɼՄࢹԽॲཧͷ࿈੒ɺ͓ΑͼϚϧνεέʔϧΞϓϦέʔγϣϯ౳ͰߦΘΕΔσʔλॲཧΛϩʔΧϧͰಉ࣌ʹ࣮ߦ͢Δख๏΋‫ʹط‬։ൃ͞Ε͍ͯΔɻͦ͜Ͱຊ‫Ͱڀݚ‬͸ɺ޿Ҭ෼ࢄ‫ࢉܭ‬΍࿈੒‫ࢉܭ‬ͷඞཁ৚݅ͱཁૉٕज़ͷ‫ݕ‬౼ͱ੔උʹয఺Λ߹ΘͤΔࣄʹΑΓɺ൚༻ੑΛඋ͑ͨϑϨʔϜϫʔΫͷ‫ૅج‬Λ‫ݻ‬ΊΔɻ

3.2

಺༰

ຊ‫Ͱڀݚ‬͸ɺΑΓେ‫ن‬໛ʹ‫ݯࢿػࢉܭ‬Λ‫͢༻׆‬ΔͨΊʹɼ1) ଟ‫Ͱ఺ڌ‬ͷΞϓϦέʔγϣϯ࣮ߦ‫ج‬൫ͱϓϩάϥϛϯάϞσϧɺ2) ଟ‫߹ʹߦ࣮఺ڌ‬ΘͤͨΞϓϦέʔγϣϯ੍‫͕ޚ‬ඞཁͰ͋Δͱߟ͑Δɻ͜Ε·Ͱɺ͜ͷΑ͏ͳ࿈‫ܞ‬ϑϨʔϜϫʔΫ͸ଟʑߟ͑ΒΕ͖͕ͯͨɺେ͕͔ΓͳγεςϜ͕ଟ͘ɺ֤‫఺ڌ‬ͷӡ༻ϙϦγʔͷௐ੔΍αʔϏεͷ࣮૷ʹେ෯ͳ࣌ؒΛऔΒΕ͖ͯͨɻ͜ͷͨΊɺຊ‫Ͱڀݚ‬͸Ϣʔβ͕ಠࣗʹ֤‫఺ڌ‬ͷࢿ‫ݯ‬Λ؅ཧͰ͖ΔΑ͏ͳϢʔβઐ༻ͷ࿈‫ܞ‬γεςϜΛߏங͢Δ͜ͱΛओ‫͠ͱ؟‬ɺͦͷͨΊʹ SSH ͱ͍ͬͨɺ֤‫Ͱ఺ڌ‬ͷϙϦγʔͷ͢Γ͋ΘͤΛߦ͏ඞཁͷͳ͍ɺWell-known ͳαʔϏεΛར༻͢Δɻ·ͨɺ‫ؒ఺ڌ‬ͷϝοηʔδΛ؅ཧ͢ΔσʔϞϯΛ֤‫఺ڌ‬ͷϩάΠϯϊʔυʹஔ͘͜ͱͰɺ૒ํͰߦΘΕΔδϣϒ࣮ߦ։࢝࣌ؒͷͣΕ౳ʹ΋ରԠ͢Δɻ

3.3

۩ମత੒Ռ

ϑϨʔϜϫʔΫʹඞཁͱ͞ΕΔཁ݅ͷ‫ݕ‬౼Λߦ͍ɺγεςϜΛઃ‫ͨ͠ܭ‬ɻ·ͨɺ͜ͷ‫ܭڀݚ‬ըΛֶࡍେ‫ن‬໛৘ใ‫ج‬൫‫ڞ‬ಉར༻ɾ‫ڞ‬ಉ‫( ఺ڌڀݚ‬JHPCN) ʹԠื͠ɺ࠾୒͞Εͨɻདྷ೥౓ΑΓৄࡉͳઃ‫ٴܭ‬ͼධՁΛߦ͍ͬͯ͘༧ఆͰ͋Δɻ

－ 251 －

スーパーコンピューティング研究部門

ਤ 8: σʔϞϯͱ API ʹΑΔϑϨʔϜϫʔΫ֓ཁ

4

੒Ռཁཡ

ࠪಡ෇࿦จ
[ࠪಡ෇ 1] Hideyuki Jitsumoto, Yoshikazu Kamoshida, ”Application-Level Checkpoint/Restart
Framework with Optimal Checkpoint Interval”, HPC in Asia Session at ISC13 (Poster
Session), June 2013.

ͦͷଞͷൃද࿦จ
[ൃද 1] መຊ ӳ೭, ‫ྑాࢤי‬࿨, ”ద੾ͳνΣοΫϙΠϯτप‫ظ‬Λ༩͑ΔΞϓϦέʔγϣϯϨϕϧνΣο
ΫϙΠϯτϥΠϒϥϦ”, ৘ใॲཧֶձ ‫ڀݚ‬ใࠂ 2013-HPC-139(10),1-7, May 2013.
[ൃද 2] Hideyuki Jitsumoto, Application-Level Checkpoint/Restart Framework with Checkpoint
Interval Optimization, International Workshop on Software for Peta-scale Numerical Simulation (SPNS2013), Tokyo, Dec 2013[ൃද 3] Hideyuki Jitsumoto, Yuki Todoroki, Mitsuhisa Sato, ”Design and Evaluations of Application Based Fault Tolerance Framework with stencil model”, G8 ESC Workshop at Kobe,
Mar 2014.
[ൃද 4] ‫ߒ ాݪ‬, ᥩ‫ ݪ‬७, ౻ຊ େี, መຊ ӳ೭, ฏ໺ ޫහ,”౦‫ژ‬େֶ HPCI ‫༻ڞ‬ετϨʔδʹ͓͚Δ
Φʔϓϯιʔειϑτ΢ΣΞͷ‫”༻׆‬, AXIES େֶ ICT ਪਐ‫ڠ‬ٞձ೥࣍େձ, ϙελʔൃද
T1A-19, Dec 2013.
[ൃද 5] ‫ߒ ాݪ‬, ౻ຊ େี, ᥩ‫ ݪ‬७, መຊ ӳ೭, ฏ໺ ޫහ,”όονεέδϡʔϥ࿈ಈ‫ܕ‬লిྗπʔϧͷ։ൃͱӡ༻”, AXIES େֶ ICT ਪਐ‫ڠ‬ٞձ೥࣍େձ, ϙελʔൃද T1A-20, Dec 2013.
[ൃද 6] ‫ߒ ాݪ‬, ‫ݐ‬෦ म‫ݟ‬, ฏ઒ ֶ, ౻ຊ େี, ᥩ‫ ݪ‬७, መຊ ӳ೭, ‫ٶ‬ቌ ༸, ࠤౡ ߒ೭,”౦‫ژ‬େֶ HPCI‫༻ڞ‬ετϨʔδʹ͓͚ΔΦʔϓϯιʔειϑτ΢ΣΞͷ‫”༻׆‬, AXIES େֶ ICT ਪਐ‫ڠ‬ٞձ೥࣍େձ, ‫ا‬ըηογϣϯ T3G-5, Dec 2013.

ಛ‫߲ࣄه‬[ಛ‫ ه‬1] Member of Program Committee, 3rd Workshop on Fault-Tolerance for HPC at Extreme
Scale (FTXS2013), https://sites.google.com/site/ftxsworkshop/home/ftxs-2013 .
[ಛ‫ ه‬2] ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔ޿ใࢽ Digital Life 2013.9 Vol.21 ISC’13 ࢀՃใࠂ[ಛ‫ ه‬3] ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔ޿ใࢽ Digital Life 2014.3 Vol.22 SC’13 ࢀՃใࠂ[ಛ‫ ه‬4] εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάχϡʔε Vol.16 No.1 SC’13 ࢀՃใࠂ－ 252 －

スーパーコンピューティング研究部門

Memory Management Issues on Many-core Processors at
the Operating System Level- CMCP: A Novel Page Replacement Policy for System Level Hierarchical Memory
Management on Many-cores- Revisiting Virtual Memory for High Performance Computing on Manycore Architectures: A
Hybrid Segmentation Kernel Approach- Exploiting Hidden Non-uniformity of Uniform Memory Access on Manycore CPUs: A
Cache-line Latency Aware Memory Allocator

1

Introduction

Balazs Gerofi

The Information Technology Center at The University of Tokyo hosts a 32 nodes high-performancecomputing cluster which features Intel’s latest many-core co-processor, the so-called Intel Xeon Phi(see the architectural overview in Section 2). This document enumerates partially finished as wellas ongoing research efforts, which have been carried out using the aforementioned cluster, considering operating system issues related to many-core CPUs. Particularly, we are focusing on memory
management and discuss the following three topics in further detail:• A Novel Page Replacement Policy for System Level Hierarchical Memory Management on
Many-cores [ࠪಡ෇ 2]
In this work we first show that state of the art page replacement policies, such as approximations of the least recently used (LRU) policy, are not good candidates for hierarchical memory
management on massive many-cores due to their inherent cost of remote translation lookaside
buffer (TLB) invalidations, which are inevitable for collecting page usage statistics. Building
upon our previous proposal, per-core Partially Separated Page Tables (PSPT), in this study wepropose Core-Map Count based Priority (CMCP) page replacement policy, which exploits theauxiliary knowledge of the number of mapping CPU cores of each page and prioritizes them accordingly. As a result, it can avoid TLB invalidations for page usage statistic purposes altogether
and outperform state of the art page replacement policies by up to 38%.
• Revisiting Virtual Memory for High Performance Computing on Manycore Architectures:
A Hybrid Segmentation Kernel Approach [ࠪಡ෇ 3]
Page-based memory management (paging) is utilized by most of the current operating systems(OSs), however, stores virtual to physical mappings in page tables that also reside in main
memory. Because translating virtual to physical addresses requires walking the page tables,
which in turn implies additional memory accesses, modern CPUs employ translation lookaside
buffers (TLBs) to cache the mappings. Nevertheless, TLBs are limited in size and applications
that consume a large amount of memory and exhibit little or no locality in their memory accesspatterns, such as graph algorithms, suffer from the high overhead of TLB misses.
This work proposes a new hybrid kernel design targeting many-core CPUs, which manages
the application’s memory space by segmentation and offloads kernel services to dedicated CPU
cores where paging is utilized. The method enables applications to run on top of the low-cost
segmented memory management while allows the kernel to use the rich features of paging.

－ 253 －

スーパーコンピューティング研究部門• Exploiting Hidden Non-uniformity of Uniform Memory Access on Manycore CPUs: A
Cache-line Latency Aware Memory Allocator [ࠪಡ෇ 4]
Manycore architectures come with complex on-chip networks for inter-core communication andmultiple memory controllers for accessing off-chip RAM modules. Intel’s Xeon Phi, boasts up
to 60 CPU cores combined with eight memory controllers. Although the chip provides Uniform
Memory Access (UMA), we find that there are substantial (as high as 60%) differences in accesslatencies for different cache lines depending on which CPU core issues the request, resembling
Non-Uniform Memory Access (NUMA) architectures. In this study we propose a cache-line
latency aware memory allocator, which assigns memory addresses to the requesting CPU coresin a fashion that it minimizes access latencies.

2

Background and Motivation

Although Moore’s Law continues to drive the number of transistors per square mm, reducing voltage in proportion to transistor size, so that the energy per operation would be dropping fast enoughto compensate for the increased density, is no longer feasible. As a result of such transition, heterogeneous architectures are becoming widespread. In a heterogeneous configuration, multicore
processors, which implement a handful of complex cores that are optimized for fast single-thread
performance, are accompanied with a large number of simpler, and slower, but much more powerefficient cores that are optimized for throughput-oriented parallel workloads.
R
The Intel⃝
Xeon PhiTM product family is Intel’s latest design targeted for processing highly parR
allel workloads. The Pre-Production Intel⃝
Xeon PhiTM card, used in cluster at the Information
Technology Center at The University of Tokyo, provides a single chip with 60 x86 cores, with eachprocessor core supporting a multithreading depth of four. The chip also includes coherent L1 andR
L2 caches and the inter-processor network is a bidirectional ring. Currently, the Intel⃝
Xeon PhiTM
is implemented on a PCI card, and has its own on-board memory, connected to the host memory
through PCI DMA operations. This architecture is shown in Figure 1.

ਤ 1: Architectural overview of a multicore host computer equipped with a manycore coprocessor, connected through PCI Express.

The on-board memory is faster than the one in the host, but it is significantly smaller. Only 8
Gigabytes on the card, as opposed to hundreds residing in the host machine. The issues discussed inthis document are motivated by the following observations:• The limited on-board memory of the Xeon Phi requires partitioning computational problems－ 254 －

スーパーコンピューティング研究部門

into pieces that can fit into device’s RAM. At this time, it is the programmer’s responsibility topartition larger computational problems into smaller pieces that can run on a co-processor andachieve high performance by efficiently overlapping computation and communication.
• Although the chip provides Uniform Memory Access (UMA), due to the complex on-chip networks for inter-core communication and multiple memory controllers for accessing off-chip
RAM modules (the Xeon Phi boasts up to 60 CPU cores combined with eight memory controllers) we find that there are substantial (as high as 60%) differences in access latencies fordifferent cache lines depending on which CPU core issues the request, resembling Non-Uniform
Memory Access (NUMA) architectures.
• Page-based memory management (paging) is utilized by most of the current operating systems(OSs) due to its rich features such as prevention of memory fragmentation and fine-grained access control. Page-based virtual memory, however, stores virtual to physical mappings in pagetables that also reside in main memory. Because translating virtual to physical addresses requires
walking the page tables, which in turn implies additional memory accesses, modern CPUs (suchas the Xeon Phi) employ translation lookaside buffers (TLBs) to cache the mappings. Nevertheless, TLBs are limited in size and applications that consume a large amount of memory andexhibit little or no locality in their memory access patterns, such as graph algorithms, sufferfrom the high overhead of TLB misses.

3

Hierarchical Memory Management

3.1

Introduction

Current programming models for heterogeneous systems execute applications primarily on the multicore host which in turn offloads highly parallel sections to the co-processor. The small on-board
memory requires partitioning computational problems into pieces that can fit into the device’s RAM
and orchestrate data movement along with computation, which at this time is the programmer’s responsibility. This architecture with user managed data movement is shown in Figure 2a.

(a) Manual data movement between
the host and manycore co-processor
on current heterogeneous architectures. (Offload model.)(b) OS driven data movement between the host and manycore coprocessor on current heterogeneousarchitectures. (Proposed model.)(c) OS driven data movement on
future standalone many-core CPUs
with multiple levels of memory hierarchy. (Proposed model.)ਤ 2: Overview of data movement scenarios on current heterogeneous systems and future standalone manycore CPUs with multiple levels of memory hierarchy.

In the future, however, focus will very likely shift towards the manycore unit itself. Intel has
already announced details of its next generation Xeon Phi chip, codenamed Knights Landing, which
will come in a standalone bootable format and will be equipped with multiple levels of memory－ 255 －

スーパーコンピューティング研究部門

hierarchy1 , called ”near” and ”far” memory, respectively. Similarly, Nvidia has also argued that
additional levels of memory hierarchies will be necessary for future massively parallel chips. Keeping
this architectural direction in mind, we primarily focus on the manycore unit itself and investigate
how the host memory can be utilized from the co-processor’s point of view.
R
Because the Intel⃝
Xeon PhiTM co-processor features a standard memory management unit
(MMU), it is capable to provide much larger virtual memory than that is physically available. The
operating system can keep track of the physical memory, manage the mapping from virtual to physical addresses, and move data between the card and the host in an application transparent fashion.
This proposed OS level data movement on current heterogeneous architectures and future standalone
many-cores is shown in Figure 2b and Figure 2c, respectively.
We have already proposed per-core partially separated page tables (PSPT) to alleviate the TLB
problem of frequent address remappings [ࠪಡ෇ 1]. Further investigating co-processor based hierarchical memory management, we are focusing on page replacement policies in this work. We
show that state of the art replacement algorithms, such as approximations of the least recently used
(LRU) policy, are not good candidates for massive many-cores due to their inherent cost of TLB
invalidations required for tracking page usage statistics.
To address this issue, we propose a novel page replacement policy which relies on the auxiliary
knowledge of the number of mapping CPU cores for each address obtained from the per-core pagetables. Intuitively, pages that are mapped by a large number of CPU cores are likely more important
than those mapped by only a few. Furthermore, swapping out such pages requires TLB invalidations
on a large number of CPU cores. Therefore, our algorithm prioritizes victim pages based on thenumber of mapping CPU cores and in turn it can avoid remote TLB invalidations for page usage
statistics altogether.

3.2

DesignState of the art page replacement algorithms, such as approximations of the LRU policy, aim at
minimizing the number of page faults during execution by means of estimating the working set ofthe application and keeping it in RAM. To estimate the working set, the operating system monitors
memory references, relying on the access bit of page table entries. Specifically, the OS scans PTEs
checking and clearing the accessed bit in a periodic fashion. In case of the x86 architecture, however,every time the accessed bit is cleared, it is also required to invalidate the TLB entry (on all affected
CPU cores) corresponding to the given PTE in order to ensure that the hardware will set the accessbit when the page is referenced again.
In order to overcome the aforementioned issue, we propose a novel page replacement policy that
exploits the auxiliary knowledge of the number of mapping CPU cores of each memory page, which
we gather from the per-core partially separated page tables. Note that such information cannot be
obtained from regular page tables due to their centralized book keeping of address mappings.
The high level design of the algorithm, which we call Core Map Count based Priority replacement(CMCP), is shown in Figure 3b. Physical pages are separated into two groups, regular pages (left sideof the Figure) are maintained on a simple FIFO list, while the priority pages (shown on the right) are
held on a priority queue according to the number of mapping CPU cores for each page. (The numberof mapping cores is determined by the per-core separated page tables which is shown in Figure 3a.)When a new PTE is set up by a CPU core, it first consults PSPT to retrieve the number of mapping
1

The term multiple levels of memory hierarchy does not refer to multiple levels of caches in this document.

－ 256 －

スーパーコンピューティング研究部門(a) Per-core Partially Separated Page Tables.

(b) Core-Map Count based Priority Replacement.

ਤ 3: Overview of per-core partially separated page tables and the core-map count based page
replacement algorithm.

cores for the particular page, and it tries to place the page into the prioritized group. If the ratio ofprioritized pages already exceeds the enforced limit and the number of mapping cores of the newpage is larger than that for the lowest priority page in the prioritized group, then the lowest priority
page is moved to FIFO and the new page is placed into the priority group. Otherwise, the new page
goes to the regular FIFO list. The most important thing to notice is that there are no extra remote
TLB invalidations involved in the decision process.

3.3

Experimental Results

This section provides some experimental results assessing the performance of PSPT with/without
CMCP. We use the OpenMP version of three representative algorithms from the NAS Parallel Benchmarks. Namely, CG (Conjugate Gradient), LU (Lower-Upper symmetric Gauss-Seidel) and BT(Block Tridiagonal) and the Scalable Computing for Advanced Library and Environment (SCALE),a stencil computation code for weather and climate modelling developed at RIKEN AICS.
For each benchmark we ran five configurations. First, using regular page tables and providing
sufficient physical memory so that data movement does not occur. This is indicated by the legend no data movement. We limit physical memory so that FIFO replacement using PSPT achieves
approximately half of the performance of the no data movement configuration. We measured theperformance of FIFO replacement for both regular and partially separated page tables, indicated byregular PT + FIFO and PSPT + FIFO, respectively. Additionally, we compare the performance ofpage replacement policies by evaluating the effect of LRU, denoted by PSPT + LRU, and Core-Map
Count Based replacement, indicated by PSPT + CMCP. Results are shown in Figure 4.
The first thing to point out is the fact that there is nothing wrong with regular page tables in case nodata movement (and thus no address remapping) is performed by the OS. However, when frequent
page faults occur concurrently on several cores, regular page tables hardly scale up to 24 cores,
resulting in completely unacceptable performance. In fact, one can observe slowdown in most cases
when more than 24 cores are utilized.
On the other hand, partially separated page tables provide relative speed-ups (i.e., scalability) similar to the no data movement configuration. The key observation with regards to page replacement
policies is the superior performance of the Core-Map Count based Replacement policy, which consistently outperforms FIFO, yielding 38%, 25%, 23%, and 13% better results when running on 56 CPU
cores for BT (Figure 4a), LU (Figure 4b), CG (Figure 4c), and SCALE (Figure 4d), respectively.

－ 257 －

スーパーコンピューティング研究部門(a) bt.B(b) lu.B(c) cg.B(d) SCALE (sml)ਤ 4: Performance measurements of NAS Parallel benchmarks and SCALE (sml) comparing
regular page tables and PSPT using various page replacement policies.

4

Hybrid Segmentation Kernel

4.1

Introduction

As mentioned earlier in Section 2, due to the limited size of translation lookaside buffers (TLBs),
which cache page table entries when paging is used for virtual memory, applications that consume
a large amount of memory and exhibit little or no locality in their memory access patterns, such asgraph algorithms, suffer from the high overhead of TLB misses.
This work proposes a new hybrid kernel design targeting many-core CPUs, which manages theapplication’s memory space by segmentation and offloads kernel services to dedicated CPU cores
where paging is utilized. The method enables applications to run on top of the low-cost segmented
memory management while allows the kernel to use the rich features of paging.

4.2

DesignWe introduce a new design of OS kernel in which the main OS kernel runs on paging, but certain
applications (those targeting high performance) can be executed using segmentation based memory
model. In this design, the OS kernel using paging (paging kernel) works in harmony with another tiny
kernel, running on another CPU core, which enables the segmented memory (segmentation kernel).
High level overview is shown in Figure 5a.
The segmentation kernel provides a minimalistic execution environment for applications and delegates kernel functions to the paging kernel. Memory mappings of the application is accessible bothfrom the segmentation and the paging kernels, as shown in Figure 5b. Utilizing manycore archi-－ 258 －

スーパーコンピューティング研究部門





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





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

(a) Hybrid paging and segmentation kernel architecture.








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







(b) Memory mappings of an application executedby the segmentation kernel.

ਤ 5: Overview of the hybrid segmentation kernel architecture and the memory mappings
between the segmentation and paging kernels.

tectures, we use a few cores to execute the paging kernel and the rest of the cores may run oversegmentation.

4.3

Experimental Results

All experiments were carried out on Intel’s Xeon Phi co-processor. The first measurement we performed is a micro benchmark to assess random memory access performance for which we used astandard code from the HPC Challenge Benchmark (results are shown in Figure 6a). In order toexplore the benefits of segmentation on a real application we also evaluated our design using theGraph500 benchmark, for which 6b illustrates the measurements.

(a) Normalized execution time of random access bench- (b) Normalized average execution time of BFS search inmark using 4kB/2MB pages compared to segmentation Graph500 using 4kB/2MB pages on MPSS Linux comas the function of memory footprint.
pared to segmentation with McKernel as the function ofgraph scale.

ਤ 6: Evaluation of segmentation performance over paging on various bechmarks.

The key observation is that for each benchmark segmentation outperforms paging when a large
amount of memory is used. For example, in case of random access is up to 200% and 15% for 4kB
and 2MB pages, respectively. Similarly, when using a large enough graph in Grap500, segmentation
gives 81% and 9% performance improvements for regular and large pages, respectively.

－ 259 －

スーパーコンピューティング研究部門

5

Cache-line Sensitive Memory Allocator

5.1

Introduction

Although manycore CPUs tend to come with complex networks-on-chip (NOC) and with multiple memory controllers, with respect to memory access there are mainly two approaches. Uniform
memory access (UMA) architectures provide uniform access latencies for the entire physical memory
regardless which CPU core is generating the request, while on the other hand, non-uniform memory
access (NUMA) architectures allow explicit differences in terms of memory access latencies depending on the physical address and the CPU core that is accessing it. Despite the fact that the large
number of CPU cores and complex on-chip networks make it increasingly difficult to keep accesslatencies uniform, most of the existing manycore processor do follow the UMA approach for thesake of easy programmability.
The Xeon Phi also provides uniform memory access officially. However, we find that memory
access latencies differ significantly depending on which CPU core accesses a given physical address.
Access latencies to the same cache line can vary by up to 60% when issuing requests from different
CPU cores.

5.2

Designਤ 7: Cache line latency aware per-core allocator lists. The colored cache lines on the left indicate
low latency accesses from the CPU cores denoted by the same color.

The basic idea of the cache line latency aware allocator is that when memory is requested by
the application the runtime system pre-allocates a large chunk of memory and queries the physicaladdresses of the corresponding pages from the acquired mapping. Once the physical addresses are
known, the latency data base is consulted to determine which cache lines have low latency accessfrom CPU cores used by the application and the runtime places the addresses onto the corresponding
per-core allocator lists. Although we are explicitly targeting small memory requests in this paper, it
is worth mentioning that larger allocations can be still satisfied simply by falling back to the regularglibc memory allocator.

－ 260 －

スーパーコンピューティング研究部門

The architecture of the allocator is shown in Figure 7. The colored addresses on the left of the
Figure represent cache lines which can be accessed with low latency by the CPU core designatedby the same color. The per-core lists hold these addresses (denoted by the black squares) for eachapplication core and memory allocation requests are directly satisfied from these lists.

5.3

Experimental Results

We used the A* algorithm solving the 16 tile puzzle problem to evaluate our proposal, but it is worth
noting that our approach could be generally applied to a wide range of Recursive Data Structures(RDSs). All measurements were performed on the Intel Xeon Phi chip. Since we are focusing on theeffect of hidden non-uniformity of memory accesses, we simply use different goal states on different
CPU cores. This keeps the parallel code simple, because open and closed sets are separated per core,and it also eliminates the possibility of false sharing.

ਤ 8: Relative performance of the cache line latency aware allocator compared to regular preallocation on the A* algorithm solving a 16 tile puzzle.

We measured the number of graph nodes the algorithm explores in unit time and report the normalized improvement of the cache line aware allocator compared to the regular pre-allocation. Results
are indicated by Figure 8, where each measurement was repeated three times and the chart shows theaverage values. As seen, performance improvement scales from 17% to 28% and varies dependingon the number of CPU cores utilized in the application.

6

੒Ռཁཡ

ࠪಡ෇࿦จ
[ࠪಡ෇ 1] G EROFI , B., S HIMADA , A., H ORI , A., AND I SHIKAWA , Y. Partially Separated Page
Tables for Efficient Operating System Assisted Hierarchical Memory Management on
Heterogeneous Architectures. In Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGrid), 2013
13th IEEE/ACM International Symposium on (May 2013) [best paper nominee].
[ࠪಡ෇ 2] G EROFI , B., S HIMADA , A., H ORI , A., M ASAMICHI , T., AND I SHIKAWA , Y. CMCP: A
Novel Page Replacement Policy for System Level Hierarchical Memory Management on－ 261 －

スーパーコンピューティング研究部門

Many-cores. In High Performance Distributed Computing (HPDC), ACM International
Symposium on (June 2014) [to appear].
[ࠪಡ෇ 3] S OMA , Y., G EROFI , B., AND I SHIKAWA , Y. Revisiting Virtual Memory for High Performance Computing on Manycore Architectures: A Hybrid Segmentation Kernel Approach. In Runtime and Operating Systems for Supercomputers (ROSS), ACM International Workshop on (June 2014) [to appear].
[ࠪಡ෇ 4] G EROFI , B., M ASAMICHI , T., AND I SHIKAWA , Y. Exploiting Hidden Non-uniformityof Uniform Memory Access on Manycore CPUs: A Cache-line Latency Aware Memory
Allocator. In Euro-Par Parallel Processing (Euro-Par), 20th International Conferenceon (Aug 2014) [under submission].

ͦͷଞͷൃද࿦จ
[ൃද 1] verview Presentation of Interface for Heterogeneous Kernels and McKernel @ Argonne
National Laboratory, Chicago, IL, USA (Dec 2013)[ൃද 2] esign and Implementation Presentation on Interface for Heterogeneous Kernels, McKernel,
Hierarchical Memory Management and Hybrid Segmentation Kernel @ Intel Corporation,
Santa Clara, CA, USA (Mar 2014)－ 262 －

スーパーコンピューティング研究部門

演算加速機構と通信機構との統合環境に関する研究
塙 敏博

1

概要

2013 年 12 月の着任以降，主に以下の研究，および業務を行った。
• 密結合演算加速機構 (Tightly Coupled Accelerators:TCA) と実証クラスタ HA-PACS/TCA に関する研究
GPU に代表される演算加速機構を用いた高性能計算システムにおいて，演算加速機構同士がノードをまたいで通信を行う際にオーバヘッドが大きく，アプリケーション性能に影響を与える。そこで，ノードをまたいだ演算加速機構同士の通信を可能にする，密結合演算加速機構に関する研究を行った [招待 1, 査読付 1, 査読付 4, 発表 1, 発表 2, 発表 3, 発表 4, 発表 6, 発表 8] 。また，2012
年 12 月に行った本研究に関する発表 [1] に対して，情報処理学会山下記念研究賞 [受賞 1] を受賞した。本研究の一部は，筑波大学における文部科学省特別経費「エクサスケール計算技術開拓による先端学際計算科学教育研究拠点の充実」事業，および JST-CREST 研究領域「ポストペタス
ケール高性能計算に資するシステムソフトウェア技術の創出」，研究課題「ポストペタスケール
時代に向けた演算加速機構・通信機構統合環境の研究開発」（研究代表者：朴泰祐教授）による。
• GPU クラスタ向け並列言語 XMP-dev に関する研究

並列言語 Xcalable-MP(XMP) を GPU などの演算加速機構に拡張する XMP-dev が筑波大学・理研を中心に開発されている。XMP-dev におけるランタイムとして，へテロなマルチコア環境のためのランタイムシステムである StarPU を用いた GPU/CPU 動的負荷分散機能を実現する研究を行った [査読付 2, 査読付 3, 発表 7]。

• GPU を用いたアプリケーション開発

OpenFMO コードにおける Fock 行列計算の GPU 化に関する研究を行った [発表 5]。

• CPU, GPU を用いた光通信処理技術に関する研究

次世代の光通信に必要不可欠な信号処理について，従来は専用ハードウェアを用いていた処理の一部を，CPU または GPU を用いた場合の実現可能性について調査した。本研究は，NTT アクセ
スサービスシステム研究所との共同研究として実施した。

• 最先端共同 HPC 基盤施設 (JCAHPC: Joint Center for Advanced High Performance Computing) に関する業務
筑波大学計算科学研究センターと共同で柏キャンパスの情報基盤センター内に国内最先端の大規模高性能計算基盤を構築・運営するための組織で，2013 年 3 月に両大学間で協定が締結され活動を始めている。構築するスーパーコンピュータシステムについての設計・仕様検討を行った。

－ 263 －

スーパーコンピューティング研究部門• HPCI(革新的ハイパフォーマンス・コンピューティング・インフラ) の運用業務

HPCI 連携サービス運営・作業部会メンバーとして，HPCI 連携サービス運営業務を行った。また，
HPCI 資源提供機関として，T2K (HA8000 クラスタシステム)，Oakleaf-FX (FX10 スーパーコン
ピュータシステム)，および HPCI 共用ストレージ東拠点の運用業務を行った。

以降，密結合演算加速機構に関する研究，および最先端共同 HPC 基盤施設に関する業務について
述べる。

2
2.1

密結合演算加速機構 (Tightly Coupled Accelerators:TCA) と実証クラス

タ HA-PACS/TCA
背景近年，GPU (Graphics Processing Unit) を始めとする演算加速機構の持つ高い演算性能とメモリバンド
幅に着目し，様々な HPC アプリケーションへの適用が盛んに行われている。また，電力効率の良さにも注目されており，2013 年 11 月の GREEN500 リスト [2] では Top10 を NVIDIA 社 K20 搭載の GPU
クラスタが占めた。

演算加速機構はホストに対して IO バスにより接続されるが，このようなシステムでは複数ノードをまたがる演算加速機構間の通信が必要になる。従来は，CPU メモリを介してノード間を転送するた
め数回のデータコピーが必要となっていた。特にサイズの小さいデータ転送の場合にレイテンシの増加により顕著な性能低下を引き起こすことが知られている．
そこで，ノード間接続および GPU 間接続に，レイテンシとバンド幅の改善を目指した独自開発の専用相互結合機構 TCA (Tightly Coupled Accelerators) の開発を行っている。

2.2

内容

TCA の基本的なハードウェア技術としては，PCI Express (以降，PCIe) を応用したものである [3]。8から 16 ノード程度を TCA で結合し，特にメッセージサイズが小さく低レイテンシを要求するアルゴ
リズムにこれを適用する。このノードグループをサブクラスタと呼ぶ．全てのノードはベースクラス
タと同様 InfiniBand でも結合され，TCA と InfiniBand の階層ネットワークを構成する．特に大規模並列 GPU アプリケーションでは，高速な局所通信と大規模な一般通信とを組み合わせた最適化が可能になると考えられる．現時点で TCA が対象にする演算加速機構は，NVIDIA 社の Kepler アーキテク
チャTesla 版 GPU であり，GPUDirect Support for RDMA[4] (以降 GDR) により PCIe デバイスとの間で直接 GPU メモリの読み書きが可能になる。
TCA アーキテクチャを実現するインタフェースボードとして，FPGA チップを搭載した PEACH2(PCI Express Adaptive Communication Hub ver.2) ボードを開発してきた [5]。PCIe では CPU とデバイス間において双方向パケット通信を行っており，PEACH2 においてはこれをノード間の通信に拡張する。PEACH2 では PCIe パケットのヘッダの書き換えによる中継処理，高度な DMA 転送などをハードワイヤード処理で行う。FPGA を使用することにより，動作速度やレイテンシの面では大きな制約を受ける一方で，回路を柔軟に変更することができ，機能の改善や，様々な機能追加が後から可能であり，また，制約の中で注意深く設計することにより，十分な性能を得ることができる。
TCA を用いた実証システムとして，HA-PACS/TCA クラスタが 2013 年 11 月に筑波大学計算科学
研究センターに導入された。HA-PACS/TCA では図 1 に示す構成を用いている。CPU ソケットから直接 PCIe Gen3 を 40 レーン持つ Intel 社 Xeon E5 (SandyBridge/IvyBridge-EP) プロセッサを前提とする．
従って，2 ソケット用いると Gen3 80 レーンを持つ．GPU は従来通りホストに直接接続される．一方，PEACH2 ボードは別の PCIe スロットに接続し，GPU メモリにアクセスする必要がある．この図 1 の－ 264 －

スーパーコンピューティング研究部門

場合にも，全てのデバイスは単一の PCIe アドレス空間に配置され，GPU と PEACH2 の間は CPU に内蔵された PCIe スイッチを介して直接 PCIe プロトコルで通信可能である。

Intel プロセッサにおいては，複数 CPU ソケット間のインタコネクトとして QPI が用いられている
が，GPU0 または GPU1 と，GPU2 または GPU3 の間の QPI をまたぐデバイス間通信には性能上問題があり，PEACH2 からのアクセスは図 1 中の GPU0, GPU1 のみに限定することを想定している。

G2
x8	
G2
x8	

PEA
CH2	

G2
x8	

G2
x8	

QPI	

Port W

CPU	

G3
x16	

G3 PCIe	
x16	

G3
x16	

G3
x16	

GPU
0	

GPU
1	

GPU
2	

GPU
3	

G3
x8	

MemoryNIOS(CPU)

To PEACH2(Root Complex /Endpoint)

IBHCA	

図 1: HA-PACS/TCA におけるノード構成

DMAC

To PEACH2(Root Complex)CPU	

CPU & GPU side
(Endpoint)

Routingfunction

Port ETo PEACH2(Endpoint)

Port NPort S

図 2: PEACH2 の構成

PEACH2 チップの構成は図 2 に示すように N(orth), E(ast), W(est), S(outh) の 4 つの PCIe Gen2 x8
ポートを持つ。E ポート, W ポートは，隣接ノードの PEACH2 との間でリングを構成し，S ポートはリング同士を接続するために用いられる。
PEACH2 は，PIO と DMA の 2 つの通信方式を備えている。PIO 通信は，CPU の store 操作によってリモートノードに書き込みを行うことであり，小サイズのデータに向いている．一方，DMA として 4 チャネルのコントローラを持つ。各コントローラは，chaining DMA 機能を備え，複数の DMA を
効率よく実行することができる。また，ブロックストライド転送機能を持ち，ステンシル計算における 3 次元配列データの袖領域通信などを効率よく実現できる。
図 3 に PEACH2 ボードを示す．このボードは，PCIe ボード規格に準拠しており，Gen2 x8 のエッジ
コネクタ (N ポート) と，左側面には PCIe ケーブルポートが合計 3 個 (E, W, S ポート) 備わっている。

図 3: PEACH2 ボードの写真 (左：パネル面，右：基板面，中央左のヒートシンク下に FPGA が隠れている．)

HA-PACS/TCA は 64 ノードで構成される。図 4 に示すように，各計算ノードには PEACH2 ボードが内蔵され，ボード同士を PCIe 外部接続ケーブルで接続することによって TCA サブクラスタが構成される。現在の構成では，TCA サブクラスタは 16 ノードからなり，HA-PACS/TCA 全体では 4 つのTCA サブクラスタを含む。

－ 265 －

スーパーコンピューティング研究部門

図 4: TCA 計算ノード前面 (左)，TCA 計算ノード背面 (右，中央部にあるのが PEACH2 ボード)

2.3

具体的成果

• TCA 向けドライバの開発

Linux から PEACH2 ボードを利用可能にするためのドライバ，および GDR 機能を実現するためのドライバの開発を継続して行った。以下に必要な基本的な通信機能は完成し，改良を加えている。

• TCA におけるプログラミング環境の開発

TCA のための API は，NVIDIA から提供されている CUDA 開発環境を基本とし，従来の同一ノード内における GPU 間メモリコピーをノード間に拡張した [発表 1]。実際には，(1) 受信用メモリ
ハンドル登録，(2) リモート書き込みパターンの登録，(3) 送信 (DMA) 実行，(4) 受信確認または受信待ち，の手順になる。ステンシル計算のように同じ通信パターンを繰り返す場合には，各反復中では (3), (4) のみを実行すればよく，オーバヘッドが削減できる。
また，TCA による通信を支援するプログラミング言語として，PGAS 言語である Xcalable MP の
TCA 拡張である，XMP-dev/TCA について検討し実装を行った [発表 2]。

• HA-PACS/TCA における性能評価

基本性能の測定を行った結果，ping-pong 通信における最小レイテンシは，PIO の場合の CPU間で 0.8µs, DMA の場合，CPU 間で 1.8µs, GPU 間で 2.3µs の性能が得られた。InfiniBand QDR
上で MVAPICH2-GDR 2.0b による CUDA-aware MPI による場合には，GPUDirect off では 17µs,
GPUDirect on でも 6.5µs であり，TCA の方が 2.8 倍以上良い性能を示した。また 64KB 以下のサイズでは TCA の方がレイテンシが低かった。また，通信バンド幅については，CPU 間では 3.5GB/sと理論ピーク性能の 95%以上得られている。GPU 間では 2.7GB/s の性能が得られている。大きなメッセージサイズの場合には，敢えてホストメモリに一旦コピーし，パイプライン処理で送信することによって，CPU 間でのバンド幅に近づけることは可能であると考えられる。ブロック-ス
トライド転送における性能測定の結果，ブロック転送と同等，あるいはそれ以上の性能を示すことが分かった [発表 4]。

• PEACH2 の機能拡張および PEACH2 を用いたアプリケーション

PEACH2 ボードに搭載した FPGA 内部の空きロジックを用いて，通信中にリダクションを実現する機能の実装について検討している [発表 3]。また，PEACH2 の機能をタスクレベルパイプライン処理に用いるフレームワークについても検討している [査読付 1, 査読付 4]－ 266 －

スーパーコンピューティング研究部門

3

最先端共同 HPC 基盤施設 (JCAHPC: Joint Center for Advanced High

3.1

背景

Performance Computing) に関する業務

現在国内では，HPCI により，京コンピュータを始め，国内の情報基盤センター群や附置研究所など
が HPC における計算資源を提供している。今後も，世界最高水準の HPC 基盤を提供し続けるためには，これらの資源提供機関が協力して体制を整えて行く必要がある。
そこで，筑波大学計算科学研究センターと共同で「最先端共同 HPC 基盤施設」(JCAHPC: Joint Center
for Advanced High Performance Computing) を設置し，次期スーパーコンピュータシステムの共同設計
開発および共同運転・運営を行う。両センターは，これまでにも京都大学と合わせて T2K オープン
スーパーコンピュータアライアンスにより，T2K システムの共同仕様を策定，調達のプロジェクトを行ってきた経緯がある。

3.2

内容

両機関の教職員が中心となって次期スーパーコンピュータシステムの設計を行い，東京大学柏キャンパスの情報基盤センター内に設置、最先端の大規模高性能計算基盤を共同で構築・運営する。
実際のユーザ利用に際しては，東大と筑波大の両センターで，計算資源量によってシステムを案分し，センター毎に，それぞれユーザへのサービス，運用を行う。システムが一体であることで，各センターが個別に導入するのに比べて大規模な計算が可能となるのと同時に，導入コスト・管理コストを削減することができる。

3.3

具体的成果

• 2013 年 3 月：東京大学と筑波大学との間で「計算科学・工学及びその推進のための計算機科学・工学の発展に資するための連携・協力 推進に関する協定」が締結され，その協定の基で最先端共
同 HPC 基盤施設が設置された。
• 7 月 16 日：資料招請の官報公告• 7 月 22 日：導入説明会• 7 月 24 日：柏キャンパスにおいて，両センター合同のキックオフシンポジウムを開催• 2014 年 2 月 28 日：導入説明会を受けて，各ベンダからの資料提出

この他，定期的に仕様策定のための打ち合わせを行った。ベンダへのヒアリングについても両セン
ターのメンバーが合同で行った。

4

成果要覧

着任した 12 月以降の成果について示す。

招待講演／招待論文[招待 1] Toshihiro Hanawa, Yuetsu Kodama, Taisuke Boku, Mitsuhisa Sato: GPU Cluster with Proprietary
Interconnect Utilizing GPU Direct Support for RDMA,GPU Technology Conference 2014, S4383,
Mar. 2014.

受賞関連[受賞 1] 塙 敏博: 2013 年度山下記念研究賞，情報処理学会，2014 年 3 月－ 267 －

スーパーコンピューティング研究部門

査読付論文[査読付 1] Takaaki Miyajima, Takuya Kuhara, Toshihiro Hanawa, Hideharu Amano, and Taisuke Boku:
Task Level Pipelining on Multiple Accelerators via FPGA Switch, the 12th IASTED International Conference on Parallel and Distributed Computing and Networks (PDCN2014), Track
811-026, Feb 2014.
[査読付 2] 小田嶋 哲哉, 朴 泰祐, 塙 敏博, 児玉 祐悦, Raymond Namyst, Samuel Thibault, Olivier Aumage,佐藤 三久: GPU クラスタ向け並列言語 XMP-dev における GPU/CPU 動的負荷分散機能，ハイ
パフォーマンスコンピューティングと計算科学シンポジウム (HPCS2014) 論文集, pp. 87–96,
2014 年 1 月．
[査読付 3] Tetsuya Odajima, Taisuke Boku, Mitsuhisa Sato, Toshihiro Hanawa, Yuetsu Kodama, RaymondNamyst, Samuel Thibault, Olivier Aumage: Adaptive Task Size Control on High Level Programming for GPU/CPU Work Sharing, International Symposium on Advances of Distributedand Parallel Computing (ADPC 2013) in conjunction with ICA3PP, Lecture Notes in Computer
Science Volume 8286, 2013, pp. 59–68, Dec. 2013.
[査読付 4] Takaaki Miyajima, Takuya Kuhara, Toshihiro Hanawa, Hideharu Amano, Taisuke Boku: Task
level pipelining with PEACH2: An FPGA switching fabric for high performance computing,International Conference on Field Programmable Technology (FPT2013), Demo paper, pp. 466–
469, Dec. 2013.

その他の発表論文[発表 1] 藤井 久史，塙 敏博，児玉 祐悦，朴 泰祐，佐藤 三久，藏増 嘉伸，Mike Clark: GPU 向け
QCD ライブラリ QUDA の TCA アーキテクチャによる実装， 情報処理学会研究報告, Vol.
2014-HPC-143(35), pp. 1–7, 2014 年 3 月[発表 2] 中尾 昌広，村井 均，下坂 健則，田渕 晶大，塙 敏博，児玉 祐悦，朴 泰祐，佐藤 三久: Tightly
Coupled Accelerators アーキテクチャに向けた XcalableMP 拡張， 情報処理学会研究報告, Vol.
2014-HPC-143(34), pp. 1–8, 2014 年 3 月[発表 3] 久原 拓也，宮島 敬明，塙 敏博，天野 英晴，朴 泰祐: PEACH2 を用いたノード間通信中のFPGA/GPU 協調動作， 電子情報通信学会技術報告 (VLD/CPSY/SLDM/RECONF 合同研究会),
vol. 113, no. 417, CPSY2013-79, pp. 37–42, 2014 年 1 月.
[発表 4] 塙 敏博，児玉 祐悦，藤井 久史，朴 泰祐，佐藤 三久: HA-PACS/TCA システムにおけるマル
チノード GPU 間通信性能評価」，Vol. 2014-ARC-208(20)，pp. 1–8, 2014 年 1 月．
[発表 5] Hiroaki Umeda, Toshihiro Hanawa, Mitsuo Shoji, and Taisuke Boku: GPU accelerated Fock matrix
preparation routine in OpenFMO, 4th AICS symposium, Dec. 2013.
[発表 6] Hisafumi Fujii, Toshihiro Hanawa, Yuetsu Kodama, Taisuke Boku, Mitsuhisa Sato: Evaluation ofparallel GPU application using Tightly Coupled Accelerators, 4th AICS symposium, Dec. 2013.
[発表 7] Tetsuya Odajima, Taisuke Boku, Mitsuhisa Sato, Toshihiro Hanawa, Yuetsu Kodama, RaymondNamyst, Samuel Thibault, Olivier Aumage: Work Sharing with GPU and CPU on PGAS Programming Language XcalableMP-dev, 4th AICS symposium, Dec. 2013.
[発表 8] Yuetsu Kodama, Taisuke Boku, Toshihiro Hanawa, Mitsuhisa Sato: HA-PACS/TCA, 4th AICS
symposium, Dec. 2013.

－ 268 －

スーパーコンピューティング研究部門

特記事項[特記 1] 最先端共同 HPC 基盤施設ホームページ http://jcahpc.jp

参考文献[1] 塙 敏博，児玉 祐悦，朴 泰祐，佐藤 三久: Tightly Coupled Accelerators アーキテクチャ向け通信機
構の予備評価，情報処理学会研究報告 (HOKKE-20)，Vol.2012-ARC-202 No.13/Vol.2012-HPC-137
No.13, pp. 1-8, 2012 年 12 月．
[2] http://www.green500.org/[3] 塙 敏博，児玉 祐悦，朴 泰祐，佐藤 三久：Tightly Coupled Accelerators アーキテクチャのための通信機構，情報処理学会研究報告 (アーキテクチャ)，Vol. 2012-ARC-201, No. 26, pp. 1–8 (2012).
[4] NVIDIA Corp.: NVIDIA GPUDirect. http://developer.nvidia.com/gpudirect.
[5] Hanawa, T., Kodama, Y., Boku, T. and Sato, M.: Interconnect for Tightly Coupled Accelerators Architecture, IEEE 21st Annual Sympsium on High-Performance Interconnects (HOT Interconnects 21), pp.
79–82 (2013).

－ 269 －

スーパーコンピューティング研究部門

適合格子細分化法を用いたマルチスケールシミュレーションに関する研究
松本 正晴

1

概要

2013 年度の主な研究実施項目を以下に示す。
ppOpen-HPC プロジェクトでは、計算機の専門家でない科学者や技術者がスパコン向けの様々なシミュレーションプログラムを容易に開発し、高速・安定に実行するための環境 ppOpen-HPCを開発している。本研究は、プロジェクトで提供される ppOpen-APPL ライブラリ群に対して、適合格子細分化（Adaptive Mesh Refinement, AMR）法を導入し、ポストペタスケールの計算機環境においてライブラリの更なる計算性能の向上とマルチスケールシミュレーション手法の確立を目指す。本年度は特に ppOpen-APPL/FDM ライブラリを対象にした AMR フレームワークの開発・評価を行った[査読付き 4、6、公開 1、発表 10]。本フレームワークの特徴として、AMR 機能だけではなく、MPI プロセス並列化に伴い発生する各プロセス間の計算負荷の不均一を是正する機構として動的領域分割（Dynamic Domain Decomposition, DDD）法を実装している。なお本研究は科学技術振興機構（JST）戦略的創造研究推進事業（CREST）領域名「ポストペタスケール高性能計算に資するシステムソフトウェア技術の創出」、採択課題「自動チューニング機構を有す
るアプリケーション開発・実行環境（ppOpen-HPC）」の一部として行われている。

プラズマシミュレーション手法の一つである Full Particle-In-Cell（PIC）法に AMR 法を導入した
AMR-PIC 法の開発を進めている。従来の Full PIC 法はプラズマ中の電子・イオンをともに超粒子として取り扱う手法であり、全粒子の運動論効果を取り入れた第一原理的シミュレーションを行うことができる一方で、電磁場が定義される格子間隔をプラズマの Debye 長程度に設定しなければならず、広い領域を対象としたシミュレーションをすることが難しい。AMR 法を導入することで上記の問題を解決することを目指す。本年度はプラズマ現象過程を想定した物理シミュレーションとして、小型磁気圏-太陽風相互作用に関する AMR-PIC シミュレーションを実施するとともに、その有効性について示した[査読付き 1、2、5、発表 1-6、9、11、12]。なお本研究は神戸大学、核融合科学研究所との共同研究として進めている。



3000K 以上の高温燃焼ガスや、それよりもさらに温度が高い１0,000K 程度の（弱電離プラズマ状態にある）気体の熱エネルギーを有効に利用するエネルギー変換技術は確立されていない。
このような高温作動流体の熱エネルギーを有効に利用する電磁流体エネルギー変換技術の開発を目指し、短時間のパルス的な加熱により生成される高温・高圧の作動流体を利用する電磁流体力学（MHD）発電の実現可能性と有用性に関する数値的研究を行っている。2013 年度はレーザーの集光によって発生する高温・高圧のデトネーション波を対象に数値シミュレーションを行い、その有用性に関する検討を行った[査読付き 3、発表 8、13]。なお本研究は東京工業大学との共同研究として進めている。
以下では ppOpen-APPL/FDM のための AMR フレームワークの開発についての詳細を述べる。

－ 270 －

スーパーコンピューティング研究部門

2

ppOpen-APPL/FDM のための AMR フレームワークの開発

2.1

背景

従来提案の有限差分法（FDM）に代表されるステンシル計算アプリケーションにおいて、計算負荷を低減させる一般的な手法として適合格子細分化（AMR）法がある。図 1 に示すように、AMR 法ではシミュレーション内に生起する現象の空間的特性長を各格子点においてモニターし、それに対応した最適な空間分解能をもつ格子システムを局所階層的かつ動的に導入することにより、全体としてマルチスケールシミュレーションを可能にする。一方で我々は ppOpen-HPC プロジェクトの一環として、
ppOpen-APPL/FDM の開発を進めている。これはポストペタスケールシステムでの実行に適した、弾性 （ 地 震 ） 波動 解 析 用 FDM 計算 ラ イ ブラ リ であり、 フ リ ーソ フ トウ ェ ア として 公開 さ れて い る（http://ppopenhpc.cc.u-tokyo.ac.jp/）。本研究では ppOpen-APPL/FDM ライブラリのための AMR フレ
ームワーク開発し、更なる高性能化を実現することを目的とする。
FDM シミュレーションにおいて高い計算性能を実現するために Message Passing Interface（MPI）
を用いた領域分割による並列化が一般的に行われる。これは計算開始時に全体の計算領域をいく
つかの小領域に分割し、各プロセッサ（プロセス）へ割り当てることで計算の並列化を行うが、AMR
法では各格子点における物理量の状況によって局所的に格子細分化が行われるため、計算開始時に割り当てた各プロセス間の計算負荷バランスが崩れる可能性がある。このような負荷不均衡は領域分割による並列化の下では計算性能を劣化させる原因の一つとなる。そこで、本研究で開発する
AMR フレームワークでは MPI プロセス並列化に伴い発生する各プロセス間の計算負荷の不均一を是正する機構として動的領域分割（DDD）法を実装している。DDD 法ではシミュレーション中に各プロセスの計算負荷をモニターし、図 2 に示すように、負荷バランスが崩れた際には負荷バランスが一定となるように計算領域を再分割しなおすことで計算性能の劣化を防ぐ。

2.2

内容

本 AMR フレームワークでは、複雑な物理現象を解像するために、設定された criteria に従って空間格子が動的かつ局所的に細分化される。AMR 機能は計算コストを低減させる非常に有効な手法である一方で、格子配列の取り扱いが複雑になり非一様となることが問題となる。そこで、本フレーム
ワークでは格子配列に多階層レベルを含む Fully Threaded Tree（FTT）データ構造を採用している。
FTT は AMR 格子を効率よく取り扱うための一般的な手法として知られている。本 AMR フレームワー
クで使われている FTT データ構造の基本的なコンセプトを図 3 に示す。高解像度が必要な領域では、格子間隔が半分の格子データが追加され、また高解像度が不必要となる領域では自動的にLevel-0

Level-1

Level-2

図 1：適合格子細分化の概念図

図 2：動的領域分割による負荷不均衡の修正－ 271 －

スーパーコンピューティング研究部門

図 3：本 AMR フレームワークの Fully Threaded Tree データ構造。計算領域の各格子セルは構造体
変数により構成されており、各格子が有するポインタによって物理空間における隣接接続が保持されている。
削除される。各格子セルは自身のセルに対する neighbor、parent、child セルを指し示すためのポインタを有しており、格子の細分化に伴いこれらのポインタを接続しなおすことで、物理空間における各格子の隣接接続を保つ。本 AMR フレームワークでは各階層間の境界にオーバーラップ領域を設けることで、各階層内での計算が閉じるように設定されている。これにより、親階層に対して子階層は
空間格子間隔 Δx だけではなく、時間刻み Δt も 1/2 に設定することが可能となる。つまりこれは、親階層に対して子階層では時間を合わせるために時間ステップ 2 回分の計算を必要とする。子階層で 2回解いた段階で親階層とのオーバーラップ領域において親階層の格子へ物理量を平均化する一方で、子階層のオーバーラップ領域へは親階層からの線形補間により物理量をコピーすることで、各階層間の物理量を取り扱う。

2.3

具体的成果

図 4 は我々が開発した AMR フレームワークを用いた線形移流方程式のテストシミュレーションの結果を示している。AMR 機能によって細分化される格子の階層は全 4 階層 (Lv.0:粗い格子～Lv.3:
細かい格子)に設定されている。ここで、式の離散化には Constrained Interpolation Profile（CIP）法を用いている。移流方程式はもっともポピュラーで単純、かつ基礎的な方程式であり、波動解析や流体解析など数多くの FDM 計算における支配方程式はこの方程式と同型の双曲型偏微分方程式で構成されている。言うまでもなく、線形の移流方程式の一般解は、初期波形が特性速度で平行移動するということがよく知られているが、これを数値的に解くことが単純ではないこともまたよく知られている。
図 4 はある特性速度を持つ矩形波が初期条件として計算領域の中央に配置されており、それが右上方向へ伝播する様子を示している。ここで境界条件は周期的境界条件に設定されており、格子の細分化は波形の急勾配領域で行われるように設定されている。細かい格子が波形の移動に伴い動的に構成される様子がわかる。
図 5 に代表的な計算条件（512 MPI プロセス並列時）における 3 次元移流方程式のシミュレーショ
ン結果として 1) DDD を導入しない場合（各プロセスが対応する計算領域を固定、青線）と、2) DDDを導入する場合（赤線）の計算時間の変化を示す。DDD を導入しない場合には、各プロセスが担当
する計算領域は初期に決めた領域から変化することなく計算中は常に一定としている。この場合、図5 左より、計算の進展とともに計算時間が大きく変化することがわかる。これは図 4 で示すような矩形波が各プロセスを跨いで伝播する際に、あるプロセスに細かい格子が多く存在する時間と、多プロセスに比較的均等に格子が割り振られる時間が交互に現れることで、計算負荷の集中と緩和が交互に－ 272 －

スーパーコンピューティング研究部門

図 4：新たに開発した AMR フレームワークによる移流方程式のシミュレーション例（上：波形のコンタ
ー図、下：計算格子）。波形は図中の矢印方向へ伝播し、境界は周期境界条件、急勾配領域を細分化するように AMR criterion を設定。

図 5：代表的な計算条件における DDD の有無による毎計算ステップに対する計算時間（512MPI
プロセス並列時）
起きることに起因している。つまりこれは、あるプロセスに計算負荷が集中してしまうことによって、他のプロセスが計算待ちの状態に陥り、全体としての計算性能が大きく劣化してしまうことを意味している。一方、DDD を導入することによって、各プロセス間で計算負荷に偏りが生じた際に、負荷バラン
スが均衡するよう計算領域を動的に再分割し、負荷の偏りによる計算速度の劣化を抑える。その結果として図 5 左に示すように DDD を導入しない場合に比べ DDD を導入することによって計算時間を低減させることができる。これは、全体の計算負荷が均等に各プロセスへ割り振られることによって
DDD を導入しない場合に現れる、ある特定のプロセスへの負荷の集中がなくなり、各プロセスが効率よく計算を行うことにより、全体としての計算性能の劣化を抑えることができることを意味している。
DDD 機能は常に各プロセス間の負荷の状況を観測しており、設定された DDD criterion に応じて動的に ON/OFF を行う。図 5 右は DDD が ON/OFF 時それぞれの場合における計算時間の違いを示しており、この差が DDD 機能のオーバーヘッドとなるが、これを含めても DDD を導入しない場合と比較して十分に DDD の効果があることがわかる。

－ 273 －

スーパーコンピューティング研究部門

3

成果要覧

査読付論文
[査読付 1] Masaharu Matsumoto, Hideyuki Usui, Masanori Nunami, Masao Nakamura and Iku Shinohara: Two-Dimensional AMR-PIC Plasma Simulation for Mini-Magnetosphere of Magnetized Object, Plasma and Fusion Research, Vol.8, 2406132, 2013. (DOI: 10.1585/pfr.8.2406132)[査読付 2] Hideyuki Usui, Yohei Yagi, Masaharu Matsumoto and Masanori Nunami: Development of
Parallelized AMR-PIC Plasma Simulation Code with Dynamic Domain Decomposition, Plasma andFusion Research, Vol.8, 2401149, 2013. (DOI: 10.1585/pfr.8.2401149)[査読付 3] 松本正晴、髙木成郎、奥野喜裕：数値計算によるレーザー駆動 MHD 発電の基礎的検討、日本航空宇宙学会論文集、2014．(accepted)[査読付 4] Masaharu Matsumoto, Futoshi Mori, Satoshi Ohshima, Hideyuki Jitsumoto, Takahiro Katagiri and Kengo Nakajima: Implementation and Evaluation of an AMR Framework for FDM Applications, 4th International Workshop on Advance High-Performance Computational Earth Sciences: Applications & Frameworks (IHPCES 2014) in conjunction with International Conference on
Computational Science 2014 (ICCS 2014), Procedia Computer Science, 2014. (accepted)[査読付 5] Hideyuki Usui, Akihide Nagara, Masanori Nunami and Masaharu Matsumoto: Development of a Computational Module for Block-Based AMR Simulations, 4th International Workshop on
Advance High-Performance Computational Earth Sciences: Applications & Frameworks (IHPCES
2014) in conjunction with International Conference on Computational Science 2014 (ICCS 2014),
Procedia Computer Science, 2014. (accepted)[査読付 6] Futoshi Mori, Masaharu Matsumoto and Takashi Furumura: Performance of the FDM simulation of Seismic Wave Propagation using the ppOpen-APPL/FDM library on Intel Xeon Phi Coprocessor, Proceedings of 11th International Meeting High Performance Computing for Computational Science (VECPAR 2014), 2014. (accepted)

公開ソフトウェア[公 開 1] 森 太志、 松本正 晴、古 村孝 志： ppOpen-APPL/FDM ver.0.2、 http://ppopenhpc.cc.u-tokyo.ac.jp、2013 年 11 月

その他の発表論文[発表 1] 臼井英之、梅澤美佐子、松本正晴、西野真木、三宅洋平：プラズマ粒子シミュレーションによる太陽風－小型ダイポール磁場相互作用の解析とその Reiner Gamma 磁場への応用、日本地
球惑星科学連合 2013 年大会、幕張、2013 年 5 月．
[発表 2] 梅澤美佐子、臼井英之、松本正晴、西野真木、三宅洋平：太陽風プラズマと月面局所磁場の相互作用に関する粒子シミュレーション、日本地球惑星科学連合 2013 年大会、幕張、2013 年
5 月．
[発表 3] Masaharu Matsumoto, Yohei Yagi, Hideyuki Usui and Masanori Nunami: Development of
Parallelized Plasma PIC Simulation Code with Adaptive Mesh Refinement, 2013 International Supercomputing Conference (ISC' 13), HPC in Asia Session 10a, Leipzig, Germany, June 2013.
[発表 4] Misako Umezawa, Hideyuki Usui, Masaharu Matsumoto Masaki Nishino and Yohei Miyake:
Particle-In-Cell Simulation on the Interactions between the Solar Wind and a Magnetic Anomaly on
the Moon, The 11th International School/Symposium for Space Simulations, PF01, Taiwan, July2013.

－ 274 －

スーパーコンピューティング研究部門[発表 5] Akihide Nagara, Masanori Nunami, Masaharu Matsumoto and Hideyuki Usui: Developmentof a Module for Adaptive Mesh Refinement Simulation, The 11th International School/Symposiumfor Space Simulations, PG07, Taiwan, July 2013.
[発表 6] Kazuki Tsuchiya, Masaharu Matsumoto and Hideyuki Usui: Electromagnetic Field Treat-ment
in AMR-PIC Code, The 11th International School/Symposium for Space Simulations, PG09, Taiwan,
July 2013.
[発表 7] 片桐孝洋、大島聡史、松本正晴：ppOpen-AT により自動生成された ppOpen-HPC コードにおける自動チューニング機能の性能評価、日本応用数理学会 2013 年度年会、福岡、2013 年 9月．
[発表 8] 髙木成郎、松本正晴、奥野喜裕：パルスレーザ駆動 MHD 発電機の電磁流体シミュレーシ
ョン、電気学会新エネルギ－・環境研究会、長岡、2013 年 9 月．
[発表 9] Akihide Nagara, Masanori Nunami, Masaharu Matsumoto and Hideyuki Usui: Developmentof a Computational Module for Adaptive Mesh Refinement Simulations, 23rd International Toki Conference, P2-50, Toki, Nov 2013.
[発表 10] Masaharu Matsumoto: Development of an Adaptive Mesh Refinement Framework for
ppOpen-APPL/FDM, International Workshop on Software for Peta-Scale Numerical Simulation(SPNS2013), Tokyo, Dec 2013.
[発表 11] Hideyuki Usui, Misako Umezawa, Yohei Miyake, Masaharu Matsumoto and Masaki Nishino: PIC simulations on plasma response to a meso-scale magnetic dipole, The American Geophysical Union’s 46th annual Fall Meeting, P51E-1761, San Francisco, Dec 2013.
[発表 12] 松本正晴、臼井英之、沼波政倫、中島研吾：適合格子細分化手法を用いたプラズマ PIC
シミュレーションの開発、2014 年ハイパフォーマンスコンピューティングと計算科学シンポジウム（HPCS2014）、東京、2014 年 1 月．
[発表 13] Masaharu Matsumoto, Shigeo Takagi and Yoshihiro Okuno: Feasibility Study of a Laser
Beamed Magnetohydrodynamic Energy Conversion, Asian Joint Conference on Propulsion andPower 2014, AJCPP-2014-59, Jeju, South Korea, Mar 2014.

特記事項[特記 1] 磁気プラズマセイル評価に向けたマルチスケール対応プラズマシミュレーション、研究代表
者、日本学術振興会学術研究助成基金助成金（科研費）、若手研究（B）、2012-2014 年度[特記 2] 小型磁気圏と太陽風の相互作用に関する AMR-PIC シミュレーション、研究代表者、平成25 年度京都大学電波科学計算機実験装置（KDK）共同利用[特記 3] Publicity Chair: International Workshop on Software for Post-Peta Scale Numerical Simulation (SPNS2013), Earthquake Research Institute, The University of Tokyo, Dec 2013.
[特記 4] 太陽磁気活動の大規模シミュレーション、共同研究者、平成 25 年度学際大規模情報基盤
共同利用・共同研究拠点（JHPCN）公募型共同研究[特記 5] ppOpen-HPC プロジェクトの Web サイト管理 (http://ppopenhpc.cc.u-tokyo.ac.jp)、ならびに
ppOpen-HPC ver.0.2 ライブラリ群公開へ向けた整備－ 275 －

学際情報科学研究体

伊藤 祥司

線形方程式求解アルゴリズムに対する求解品質の改善

佐藤 芳樹

HPCのためのソフトウェアモジュール化技術、及び、センター業務への取り組み

学際情報科学研究体－ 277 －

学際情報科学研究体

線形方程式求解アルゴリズムに対する求解品質の改善
伊藤 祥司

1

概要

2013 年度は、「線形方程式求解アルゴリズムに対する求解品質の改善」の研究として、前処理付き
CGS 法に注目し、その従来版と改善版の違いについて解析した。
センター業務関係では、学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点（情報基盤拠点）における文部科学省の中間評価への対応等を実施した。

2

線形方程式求解アルゴリズムに対する求解品質の改善

2.1

背景

自然現象や工学問題の解明では、数値シミュレーションを用いた解析が盛んである。その過程では、多くの場合、大規模な n  n の係数行列を持つ線形方程式
Ax  b(1)の求解に帰着され、シミュレーションに要する時間の多くがこの計算に費やされる。
線形方程式に対する求解アルゴリズムも、ガウス消去法に代表される“直接法”、一定の求解式を繰り返し実行して解に収束させる“反復法”があり、さらに反復法は“定常反復法”と“クリロフ部分空間法に代表される“非定常反復法”とに分かれる。両反復法とも、解への収束を改善するための“前処理”と呼ばれる技法を併用することが多い。本研究では、現在、クリロフ部分空間(KSP: Krylov
subSPace)法に基づく解法を対象としてきており、それらの解法と併用する前処理の影響も併せて議論してきている。ここでは、あらためて、解法と前処理技法とを組み合わせたものを“求解アルゴリズ
ム”と呼ぶことにする。
線形方程式(1)に対して、KSP 法を用いて解く場合、多くの場合、前処理技法を併用する。この前処理の効果とは、大雑把ながら一般的な説明方法に基づくと、係数行列 A に対し、 M  A となるよ
うな前処理行列 M を何らかの方法で生成し、元の線形方程式を

 M AM   M x   M b(2)

M  M LM R

(3)

1
L

1
R

R

1
L

と変換することに基づく。ここで、である（(3)ではガウス消去法に基づく LU 分解を用いている）。このとき、前処理変換後の係数行列M L1 AM R1 は単位行列 I に近くなり、性質の良い（解き易い）問題へと変わることが期待される。ここ
での前処理変換とは、係数行列の両側から前処理行列を作用させているので“両側前処理変換”とML M
, M R I の場合は“左前処理変換”、 M L  I , M R  M の場合は“右前処理変も呼ばれ、換”と呼ばれる。しかし、実際には、(1)から(2)などへの変換自体は行わず、(2)の変換と等価となるよ
うに、KSP 法のアルゴリズム中に表れる行列やベクトルを変換して前処理付きアルゴリズムを記述する。すなわち、元々の(1)に対し、“前処理付き KSP 法”を適用して求解する。このとき、前処理に関わる演算は必ずしも(3)の分解を行う必要は無く、前処理付きアルゴリズムの中では、何らかの手段で u= M-1v の演算（前処理演算）を行えば良い。

－ 279 －

学際情報科学研究体

ところが、従来から国際的にも標準・典型的とされてきている前処理付きアルゴリズムの記述では、数学上の問題点があることが分かった。本研究では、その問題点に対する適正化、言わば、“アルゴリズム記述の品質改善”に成功した[査読付 1]。そして、従来から用いられてきているアルゴリズムでは求解できなかった問題に対して、本提案手法により求解可能となる事例も確認された。本提案手法の適用範囲は、１つの解法に限らず、“双ランチョス系統”と呼ばれる解法群全てに対して適用できるものであり、本研究成果の波及効果は大きい。

2.2

内容

ここ数年間に亘って、双ランチョス系統の KSP 法の中から、CGS 法（Conjugate Gradient Squared
method，自乗共役勾配法）の前処理付きアルゴリズム（PCGS：Preconditioned CGS）の研究に取り組んできている。前年度（2012 年度）の報告書では PCGS アルゴリズムの改善版について説明したが、その論文が 2013 年度に出版された[査読付 1]。今回の報告書では、その論文の中から、前年度の報告書には記載していなかった部分を中心に記述する。
線形方程式(1)の非対称な係数行列 A を転置した行列を係数行列とする双対系（シャドウ系とも呼ばれる）(4)
AT x #  b #を導入し、(4)に基づくシャドウ残差ベクトル#rk
b #  AT xk#(5)と線形系(1)の残差ベクトルrk  b  Axk(6)との双直交系を構成する BiCG 法（Bi-Conjugate Gradient method，双共役勾配法）を基にして、様々な双ランチョス系統のアルゴリズムが提案されてきた。ここで、(5)(6)に表れる添え字 k は反復回数である。双直交性とは、簡単に説明すると、 ri # と rj との内積 ri # , rj に対し

ri # , rj  0 (i  j )(７)となることであり、k=0 のとき、 r0# , r0  0 を満たすよう初期シャドウ残差ベクトル r0# を与える。
また、KSP 法は、基本演算に現れる漸化式のベクトルを反復更新する度に、解を構成する部分空間が拡張される。その空間を探索するための、線形系における探索方向ベクトル pk と双対系におけるシャドウ探索方向ベクトル pk# の間には、次の双共役性が成り立つ。

pi# , Ap j  0 (i  j ).

(8)

実際の BiCG 法においては、これら双共役と双直交に基づく演算は、アルゴリズム中の各反復において算出される係数  k ，  k として表現される。
アルゴリズム 1： BiCG アルゴリズム

r0 b  Ax0 ,r0# , r0  0, e.g., r0# 
r0 ,  1 
0,
For k  0,1, 2, ; Dopk rk   k 1 pk 1 ,#p
rk#   k 1 pk#1 ,kk rk# , rk
pk# , Apk,

－ 280 －

学際情報科学研究体

xk 1  xk   k pk ,rk 1 rk   k Apk ,rk#
rk#   k AT pk# ,1

k 

rk#1 , rk 1,

rk# , rk

End Do
一方、CGS 法は、BiCG 法で用いられているベクトルを次のように多項式表現した上で、双直交と双共役に関する演算の等価な変形を行い得られる解法である。CGS 法では AT に関する演算が現れないことが特長である。
rk R
pk Pk  A  r0 ,(9)
k  A  r0 ,

 

 

T

rk# R
r0# , pk# Pk AT r0# .
k A

(10)

これらの多項式は下記の漸化式を満たす。

RI,  1 0,
0 ( A)
Rk ( A)   k 1 Pk 1 ( A), k 
0,1, 2, , Pk ( A) 
Rk ( A)   k APk ( A), k 
0,1, 2,.
 Rk 1 ( A) 
以上を用いて、BiCG 法の係数は、以下のとおり CGS 法の係数へと変換され、等価な関係である。



BiCG
k



BiCG
k




rk# , rk#k

p , Apk
rk#1 , rk 1#
kr , rk

Rk ( AT )r0# , Rk ( A)r0

r0# , Rk2 ( A)r0

r0# , rkCGS

r0# , Rk21 ( A)r0

r0# , rkCGS
1

 #
 #
 kCGS ,2
CGS
Pk ( A )r , APk ( A)r0
r0 , APk ( A)r0
r0 , ApkT#0

Rk 1 ( AT )r0# , Rk 1 ( A)r0
T#
0

Rk ( A )r , Rk ( A)r0



#
0

2
k

r , R ( A)r0



#
0

CGS
k

r ,r

  kCGS .

(11)

(12)

前処理付き BiCG（PBiCG：Preconditioned BiCG）アルゴリズムは、(2)の求解と等価となるよう
BiCG アルゴリズムを変換する。標準的な PBiCG アルゴリズムは、前処理無し BiCG（アルゴリズム 1）に現れる全ての行列とベクトルの上にチルダを付した上で、A  M L1 AM R1 , x  M R xk , b  M L1b, p k  M R pk , rk  M L1rk ,A T  M T AT M T , p #  M T p # , r #  M T r #
R

L

k

L

k

k

R

(13)

k

と前処理変換して導出される。ここで  記号は，各々のチルダ付き行列とベクトルに対する前処理変換を表す。
以上の議論から、数理的には前処理付き CGS も前処理付き BiCG と等価となるべきであるが、従来から国際的にも用いられてきている前処理付き CGS アルゴリズムでは、その等価性が成り立っていない。本研究では、ここに焦点を当てて研究を進めてきており、この問題点に対する改善版 PCGSを[査読付 1]における１つ目の話題として提案し、前年度（2012 年度）の報告書の中では、数値実験における改善版の効果も含めて報告した。

－ 281 －

学際情報科学研究体

2.3

具体的成果

今年度の報告では、[査読付 1]の 2 つ目の話題について報告する。上記の(9)～(12)式は前処理無しの系においての記述であったが、前処理系においても同様に扱える。このことを応用して、従来版 PCGS と改善版 PCGS との違いについて、前処理付き BiCG における双直交と双共役の構造に立ち返って解析した。
前処理系における各ベクトルの多項式表現：

 
 

r
R
 A  r , p P  A  r .

 rk R
p k Pk A r0 ,k A r0 ,
#
k

T

k

#
0

#
k

k

T

#
0

(14)
(15)

前処理変換(13)により導出される PBiCG における双直交演算の構造：rk# , rk  Rk ( A T )r0# , Rk ( A )r0

 Rk ( M RT AT M LT ) M RT r0# , Rk ( M L1 AM R1 ) M L1r0(16)

 M T Rk ( AT M T )r0# , Rk ( AM 1 )r0 .
前処理変換(13)により導出される PBiCG における双共役演算の構造：   P ( A T )r # , AP
 ( A )r
p k# , Ap
k
k
0
k
0

 Pk ( M RT AT M LT ) M RT r0# , ( M L1 AM R1 ) Pk ( M L1 AM R1 ) M L1r0(17)

 M T Pk ( AT M T )r0# , ( AM 1 ) Pk ( AM 1 )r0 .
改善版 PCGS の前処理変換は、BiCG に対する前処理変換(13)に基づくものであるため、その双直交演算と双共役演算の構造についても、上記の(16)と(17)のとおりである。
一方、従来版 PCGS の前処理変換は、BiCG の前処理変換に置き換えると、A  M L1 AM R1 , x  M R xk , b  M L1b, p k  M L1 pk , rk  M L1rk ,A T  M T AT M T , p #  M T p♭, r #  M T r♭
R

L

k

L

k

k

(18)

L k

である。
前処理変換(18)により導出される PBiCG における双直交演算の構造：rk# , rk  Rk ( A T )r0# , Rk ( A )r0

1
1
1
 Rk ( M RT AT M LT ) M LT r♭
0 , Rk ( M L AM R ) M L r0

(19)

1
 Rk ( M T AT )r♭
0 , Rk ( AM ) r0 .

前処理変換(18)により導出される PBiCG における双共役演算の構造：   P ( A T )r # , AP
 ( A )r
p k# , Ap
k
k
0
k
0

1
1
1
1
1
 Pk ( M RT AT M LT ) M LT r♭
0 , ( M L AM R ) Pk ( M L AM R ) M L r0
1
1
 Pk ( M T AT )r♭0 , ( AM ) Pk ( AM ) r0 .

－ 282 －

(20)

学際情報科学研究体

以上から、改善版 PCGS と従来版 PCGS について、双直交に関しては(16)と(19)の違いがあり、双♭共役に関しては(17)と(20)の違いがあることが確認された。また、従来版で用いた記号 r♭k と pk については、BiCG や改善版 PCGS で用いている双対系の残差ベクトル rk# と探索方向ベクトル pk# に対し、
T #r♭rk 、 p♭k  M T pk# という関係である[査読付 1]。これも、本研究をとおして明らかになった事
k  M

柄である。
その他にも[査読付１]では、従来版 PCGS の変種アルゴリズム、改善版 PCGS の変種アルゴリズムも導出し、合計 4 種類のアルゴリズム間の関係も解析し、従来版と改善版の構造の違いについても議論している。これらの詳細は[査読付 1]を参照。
最後に今後の展望について述べる。上記の議論で扱った PCGS の他に、従来から用いられてきている典型的な PCGS の一つとして、“左前処理系 PCGS”というものも存在する。この左前処理系と従来版 PCGS は、線形方程式求解において一長一短があるが、両者の長所のみから構成されているアルゴリズムが、本研究で提案した改善版 PCGS（およびその変種）であることも明らかになった。これについては、2012 年度の報告書の中で「その他の発表論文リスト」の[発表 3] 伊藤祥司，杉原正顯: 様々な前処理付き CGS 法に対するクリロフ部分空間に注目した解析，日本応用数理学会 2013 年 研究部会 連合発表会「行列・固有値問題の解法とその応用」研究部会セッション，東洋大学 白山キャンパス（文京区），2013 年 3 月．
として挙げているが、2014 年度において、これの本格的な発表を行う。
また、当報告書の[発表 1]として挙げている「日本応用数理学会 2013 年度年会（2013 年 9 月）」の内容は、上記 2012 年度報告書の[発表 3]の研究に次ぐ位置付けの研究成果であり、こちらの本格的な発表は、2014 年度後半～2015 年度頃を予定している。
従来版 PCGS と改善版 PCGS におけるメカニズムの本質については、文献[査読 1]に基づいた本報告の内容に加えて、今後発表する上述の 2 つの研究を経て、ようやく明らかになる見込みである。

3

センター業務への取り組み

3.1

背景

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点（情報基盤拠点）を主に担当している。

3.2

内容

2013 年度前半に文科省の中間評価が実施され、それに向けた報告書等の作成を行った。当拠
点では 2012 年 7 月から翌 2 月にかけて、外部評価を兼ねて中間評価の準備にも取り組んだ。中間
評価の調書自体は、意見招請として前年度から様式案が配布されていたため、外部評価でも、その様式案と評価項目に沿った形で調書を作成した。その他の詳細については、PartII の「学際大規模
情報基盤共同利用・共同研究拠点」を参照。
また、当拠点用の Web ツールを整理し、必要に応じてテンプレートなども用意した。

3.3

具体的成果

中間評価の結果は、「Ａ：拠点としての活動は概ね順調に行われており、今後、共同利用・共同研
究を通じた成果や効果が期待され、関連コミュニティへ貢献していると判断される。」であり、当拠点の立ち上げ状況については順調だったようである。その他の詳細については、PartII の「学際大規模
情報基盤共同利用・共同研究拠点」を参照。
これまでの期間で自作してきた当拠点用の Web ツールをある程度整理し、必要に応じてテンプレートなども用意した。特に、課題採択審査については、限られた時間内で間違いなく作業する必要があるため、使用するツールや環境整備のためのリハーサル環境も用意した。これらにより、いくらか、システムのメンテナンス性や再利用性を高められたと考えている。

－ 283 －

学際情報科学研究体

4

成果要覧

査読付論文
[査読付 1] 伊藤祥司，杉原正顯: 導出過程に着目した CGS 法の前処理付きアルゴリズム, 日本応用数理学会論文誌，23(2)，pp.253-286, 2013．

その他の発表論文リスト[発表 1] 伊藤祥司，杉原正顯: 前処理付き BiCG に対する初期シャドウ残差ベクトルの構成方法と前処理系の切り替えについて，日本応用数理学会 2013 年度年会，アクロス福岡（福岡市），2013
年 9 月．

特記事項[特記 1] 日本応用数理学会 「行列・固有値問題とその解法」研究部会 運営委員会委員[特記 2] 理化学研究所 情報基盤センター 客員研究員[特記 3] 中央大学理工学部 兼任講師（担当科目：数値解析）－ 284 －

学際情報科学研究体

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2

HPC ޲͚ߴਫ४ϓϩάϥϛϯά‫ ޠݴ‬X10 ͷධՁ

2.1

എ‫ܠ‬

X10 ͸ɺ2002 ೥͔Β 2010 ೥ʹਪਐ͞Εͨถ DARPA ͷ HPCS ϓϩάϥϜʹ‫͖ͮج‬ɺIBM ͷ PERCSϓϩδΣΫτͷҰ‫Ͱ؀‬ɺHPC ΞϓϦέʔγϣϯͷੜ࢈ੑ޲্Λ໨ࢦͯ͠։ൃ͞ΕͨΦϒδΣΫτࢦ޲ϓϩάϥϛϯά‫͋Ͱޠݴ‬ΔɻX10 ͕࠾༻͢Δ PGAS(Partitioned Global Address Space) ϓϩάϥϛϯά
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学際情報科学研究体

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Λ࠾༻ͨ͠ Tofu ΠϯλʔίωΫτʹΑΓ઀ଓ͞ΕΔɻ
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ͷ‫ࢉܭ‬ੑೳΛे෼ʹ‫͖Ͱ༻׆‬Δ͔ͱ͍ͬͨ՝୊΋͋Δɻྫ͑͹ɺ6 ࣍‫ݩ‬ϝογϡʗτʔϥεΞʔΩςΫνϟΛҙࣝͯ͠ɺX10 ͷΞΫςΟϏςΟͷδϣϒ഑ஔΛ࠷దʹׂΓ෇͚ΒΕΔ͔ɺ͋Δ͍͸ෳ਺ύετϥϯΩϯάɺRDMA ௨৴ɺTofu ߴ‫ػ‬ೳόϦΞ௨৴ͷΑ͏ͳΞʔΩςΫνϟ‫ݻ‬༗ͷ‫ػ‬ೳΛར༻Ͱ͖Δ͔ɺ͕‫͛ڍ‬ΒΕΔɻਤ 1: MPIɼ෼ࢄ‫ڞ‬༗ϝϞϦɼPGAS ͷൺֱ
1
2C++‫ڥ؀‬Java ‫ڥ؀‬－ 286 －

学際情報科学研究体

2.2

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2. Managed X10 ߏஙɹ FX10 ޲͚ʹΦʔϓϯιʔεͷ Java ‫ڥ؀‬Λߏங͢ΔɻNative X10 ͱൺֱͯ͠ɺϓϩάϥϜͷ࣮ߦੑೳ͸ྼΔ͕ɺScala ΍ Fortress ͷΑ͏ͳผͷ JVM ϕʔεͷ෼ࢄϛυϧ΢ΣΞΛ‫͖Ͱ༻׆‬Δͱ
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3. ϋΠϒϦου X10 ։ൃ
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Θͪɺ௨ৗͷ PC αʔόΛ Managed X10 ΛՔಇͤ͞ΔΫϥΠΞϯτ‫ ͠ͱڥ؀‬XRX ΍ X10RT Λಈ࡞ͤ͞ɺΞϓϦέʔγϣϯϓϩάϥϜதͷ at ϒϩοΫͰғ·ΕͨϦϞʔτίʔυΛ Native X10 ޲͚ʹ෦෼ίϯύΠϧ͢ΔɻΫϥΠΞϯτ‫Ͱ্ڥ؀‬ಈ࡞͢Δ Managed X10 ͸ɺϦϞʔτίʔυΛ࣮ߦ͢ΔࡍʹɺFX10 ΁ϦϞʔτ࣮ߦ͢ΔΑ͏ʹॲཧΛσΟεύον͢ΔɻσΟεύονॲཧ͸ɺ
Java ͱ C ͷΠϯλϑΣʔεͰ͋Δ JNI Λར༻ͨ͠Γɺ͋Δ͍͸ผϓϩηεΛϑΥʔΫͯ͠όονॲཧΛ‫ى‬ಈ͢ΔΑ͏ͳΞϓϩʔν͕ߟ͑ΒΕΔɻ౰વɺC++෦෼΁ίϯύΠϧ͞Εͨ X10 ίʔυ͔Βͷ X10 ‫΁ڥ؀‬ͷΞΫηεɺଈͪ෼ࢄ഑ྻɺάϩʔόϧࢀর΁ͷΞΫηε΍ɺΞΫςΟϏςΟ
ੜ੒͕ඞཁͱͳΔɻͦͷͨΊʹɺNative X10 ‫ڥ؀‬ͷҰ෦ʢXRXʣΛ FX10 ্ʹߏங͢Δඞཁ͸͋Δ͕ɺͦͷ։ൃίετ͸ X10 શମͷҠ২ͱൺֱ͢Ε͹খ͍͞ɻ·ͨɺϦϞʔτίʔυ಺ͰͷσʔλΞΫηεΛσʔλϑϩʔղੳ͢Ε͹ɺXRX ΛҠ২ͤͣͱ΋ɺίʔυม‫ʹ׵‬ΑΔϝιουҾ਺ͷ௥ՃͰ୅༻Ͱ͖ΔՄೳੑ΋͋Δɻ͔͠͠ɺOakleaf-FX Ͱ͸ɺManaged X10 ‫ڥ؀‬ͷಈ࡞ՄೳͳϩάΠϯϊʔυͱ FX10 ‫ࢉܭ‬ϊʔυ΁ͷ௨৴͕ɺFJMPI ͷόονεέδϡʔϥʹҰ‫ݩ‬؅ཧ͞Ε͍ͯΔ
ͨΊɺϦϞʔτίʔυ΁ͷσΟεύον͸όονॲཧΛ‫ܦ‬༝͢Δඞཁ͕͋Δɻ‫ࢉܭ‬ϊʔυͱͷϓϩηεؒ௨৴੍͕‫͞ݶ‬ΕΔͨΊɺϦϞʔτίʔυͱͷσʔλަ‫͍ͯͭʹ׵‬΋ɺϝϞϦΛετϨʔδ΁ӬଓԽ͢Δख͕ؒൃੜ͢Δɻ

2.3

۩ମత੒Ռ

‫ʹͰ·ࡏݱ‬ɺFX10 ্Ͱͷ Native X10 ߏங‫ ͼٴ‬Managed X10 ߏங͕‫ͨྃ͠׬‬ɻ۩ମతʹ͸ɺԼ‫ه‬ͷ੒Ռ͕‫͛ڍ‬ΒΕΔɻੑೳධՁͷৄࡉ͸εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάχϡʔε Vol.15 No.6 (2013 ೥ 11 ݄)ʹ΋‫ͨ͠ࡌܝ‬ɻ

1. X10 2.4.0 C++‫( ڥ؀‬Native X10) ͷߏங‫ͼٴ‬ੑೳධՁ
2. X10 2.4.0 Managed ‫( ڥ؀‬Managed X10) ͷߏங‫ͼٴ‬ੑೳධՁ
3. OpenJDK 1.6.0 24 ΠϯλϓϦλ‫ ͼٴ‬Server/Client JIT ίϯύΠϥҠ২‫ͼٴ‬ੑೳධՁ－ 287 －

学際情報科学研究体

ਤ 2: ϋΠϒϦου X10 ‫ڥ؀‬

4. Tofu ্Ͱͷ OpenMPI Java Bindings 1.7 ͷߏங‫ͼٴ‬ಈ࡞֬ೝ͜ΕʹΑΓɺOakleaf-FX εʔύʔίϯϐϡʔλ্Ͱ͸ɺX10 ‫͕ڥ؀‬ར༻Ͱ͖Δ͚ͩͰͳ͘ɺJava ‫ڥ؀‬΋ར༻Ͱ͖ΔΑ͏ʹͳͬͨɻ·ͨɺOpenMPI Java Bindings ͷΑ͏ͳɺ‫ط‬ଘͷ Java ϥΠϒϥϦΛ‫༻׆‬ͨ͠ Oakleaf-FX ͷར༻΋Մೳͱͳ͍ͬͯΔɻຊ੒ՌΛ΋ͱʹͯ͠ɺ‫ޙ‬ड़͢Δ Java Λର৅ͱͨ͠ฒྻ
ίϨΫγϣϯɺϢχοτςετϑϨʔϜϫʔΫͷ‫ʹڀݚ‬ணख͍ͯ͠Δɻ

3

εςϯγϧ‫͚޲ࢉܭ‬ฒྻίϨΫγϣϯ

3.1

എ‫ܠ‬

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学際情報科学研究体௨৴ճ਺Λ࡟‫͢ݮ‬Δ࣌ؒϒϩοΩϯάख๏ͷΑ͏ͳ࠷దԽΛࢪͨ͢Ίʹ͸ɺίϨΫγϣϯཁૉؒͷࡉ΍͔ͳ࣮ߦॱং੍‫ޚ‬΋ඞཁͱͳͬͯ͘Δɻ

3.2

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/ ∗ d e f a u l t method ∗ /d o u b l e c a l c u l a t e ( i n t i , i n t j ) ⟨[1, MaxX-2], [0, MaxY-1]⟩ {double curr = c e l l [ i ] [ j ] ;d o u b l e n e x t = ( c e l l [ i + 1 ] [ j ] + c e l l [ i −1][ j ]+ c e l l [ i ] [ j ] + c e l l [ i ] [ j +1] + c e l l [ i ] [ j −1])/5
c e l l [ i ] [ j ] = next ;r e t u r n Math . a b s ( c u r r −n e x t ) ;}/∗ c e n t r a l region ∗/d o u b l e c a l c u l a t e ( i n t i , i n t j ) ⟨MaxX-1, [0, MaxY-1]⟩ > {return default . calculate ( i , j );}/ ∗ shadow r e g i o n ∗ /d o u b l e c a l c u l a t e ( i n t i , i n t j ) ⟨MaxX-1,?⟩ precedes ⟨MaxX-1, *⟩ {pack ( ) ; / / ૹ ৴ σ ʔ λ Λ ४ උ
r e q s = exchange ( . . . ) ;// ௨৴Request . Waitall ( reqs ) ; / / ಉ ‫ ॲ ظ‬ཧ
unpack ( . . . ) ; / / ड ৴ σ ʔ λ Λ ഑ ྻ ΁ ֨ ೲ
return default . calculate ( i , j );}ιʔείʔυ 2: ෦෼ྖҬΛࢦఆͨ͠εςϯγϧ‫ྫࢉܭ‬

3.3

۩ମత੒Ռ

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－ 289 －

学際情報科学研究体

4

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4.1

എ‫ܠ‬

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4.2

಺༰

ຊ‫ڀݚ‬ςʔϚͰ͸ɺ൓෮తͳϧʔϓॲཧΛ࣋ͭՊֶٕज़‫͍͓ͯʹࢉܭ‬ɺ෼ׂͷਖ਼͠͞Λ‫ࠪ͢ݕ‬Δ‫ࢉܭ‬ൣғςετ (calculation coverage testing) ͷඞཁੑΛ௥‫͠ٻ‬ɺͦͷπʔϧαϙʔτͷ։ൃʹऔΓ૊ΜͰ͍Δɻ‫ࢉܭ‬ൣғςετͱ͸ɺ࠷దԽʹΑͬͯάϧʔϓԽ͞Εͨϧʔϓॲཧͷ‫ࢉܭ‬ൣғ‫ͦͼٴ‬ͷ࣮ߦॱংΛςετ͢Δ୯ମςετΛҙຯ͢Δɻ͜ΕʹΑͬͯɺϓϩάϥϜͷ‫ࢉܭ‬࿙Ε΍ॏෳɺॱংͷ‫ޡ‬ΓΛςετʹΑͬͯ‫ݕ‬ग़͢Δ͜ͱΛ໨తͱ͍ͯ͠Δɻ‫ࢉܭ‬ൣғςετͷ༗ޮੑΛධՁ͢ΔͨΊʹɺJava ޲͚ͷςετϑϨʔϜϫʔΫ HPCUnit Λ։ൃ͠
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4.3

۩ମత੒Ռ

ຊ‫ڀݚ‬ςʔϚʹ͓͍ͯ͸ɺఏҊ͢ΔςετΞϓϩʔνʹ͍ͭͯࠃࡍձٞ࿦จʹ౤ߘதͰ͋Γɺ༧උతʹ࣮૷ͨ͠ HPCUnit ͷ੒Ռ͸‫ڞ‬ஶऀͱͯ͠ࠃ಺ֶձൃදΛߦ͍ͬͯΔ [ൃද 3]ɻ

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5.1

എ‫ܠ‬

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τ΢ΣΞ੔උʯΛࢧԉ͠ɺOakleaf-FX ΁ͷ Java ‫ڥ؀‬ͷಋೖΛߦͬͨɻ

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学際情報科学研究体

5.3

۩ମత੒Ռ

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2. Ϣʔβརศੑ޲্ͷͨΊͷγεςϜιϑτ΢ΣΞ੔උͷࢧԉ޻਺΍೉қ౓ͷ‫͔఺؍‬Βɺࠔ೉ͳ࡞‫ة͕ۀ‬ዧ͞Ε͍͕ͯͨɺ౰֘ௐୡʹର͢Δམࡳ‫ڠͱऀۀ‬ٞ͠ͳ͕Βԁ‫ʹ׈‬ਐΊΔ͜ͱ͕Ͱ͖ͨɻ2014 ೥౓͔Β Java ‫ͦͼٴڥ؀‬ͷ্Ͱͷ MPI Λఏ‫͖Ͱڙ‬Δ‫ج‬൫Λ੔උͨ͠ɻ

6

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[ൃද 1] फࡩࢠ, ࠤ౻๕थ, ઍ༿࣎: ॲཧͷࠩҟͱॱংΛߟྀͨ͠ฒྻίϨΫγϣϯ޲͚ Java ‫֦ޠݴ‬ு,
ୈ 140 ճϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯά‫ൃڀݚ‬දձ, 2013.
[ൃද 2] ึੵढ़ฏ, ࠤ౻๕थ, ઍ༿࣎: HPC ΞϓϦέʔγϣϯ޲͚‫ࢉܭ‬໢ཏੑɾ‫ॱࢉܭ‬ংΛςετ͢Δπʔϧ, ୈ 140 ճϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯά‫ൃڀݚ‬දձ, 2013.
[ൃද 3] ึੵढ़ฏ, ࠤ౻๕थ, ઍ༿࣎Պֶٕज़‫͚͓ʹࢉܭ‬Δ࠷దԽʹ൐͏෼ׂͷਖ਼͠͞Λ‫ࠪ͢ݕ‬ΔϢχοτςετϑϨʔϜϫʔΫ HPCUnit, ୈ 16 ճϓϩάϥϛϯά͓Αͼϓϩάϥϛϯά‫ޠݴ‬ϫʔΫγϣοϓ (PPL2014), 2014.

ಛ‫߲ࣄه‬[ಛ‫ ه‬1] ৘ใॲཧֶձ ιϑτ΢ΣΞ޻ֶ‫ڀݚ‬ӡӦձҕһ－ 292 －

PART 4

教育・サービス活動報告

学術情報
ネットワークスーパーコンピューティング－ 293 －PART 4

情報メディア教育情 報 メ ディ ア 教 育

情報メディア教育

教育用計算機システム iMac 端末（ 駒場情報教育棟大演習室１）－ 295 －

情報メディア教育

情報メディア教育支援サービス
概要

部門長 柴山悦哉

専門職員 有賀浩

情報基盤センターでは、情報メディア教育支援サービスとして、教育研究目的で利用可能なさまざまな機器、ソフトウェア、サービスなどを、東京大学に所属する学生および教職員に対して提供している。そして、これらに付随する運用・管理、ユーザサポート、システム設計、研究開発などの業務も行っている。
現在提供中のシステムやサービスのうち、代表的なものを以下で紹介する。これらは、研究室、学科・専攻、部局等で個別に運用・管理を行うことが困難であったり、大学全体で共有して運用・管理を集約化する方が費用面等で有利であったりするものである。
教育用計算機システム (ECCS)： 年度末時点で約 28,000 名の登録ユーザに対し、本郷、駒場、柏の 3キャンパスに分散配置した 1,321 台の iMac により、Mac OS X 環境と Windows 環境の利用サービスを提供している。両環境には、Office スイートや数式処理システムなどの商用アプリケーショ
ンと多数のフリーソフトウェアが用意されており、授業などの教育目的を中心にさまざまな用途に利用されている。この他に、学内外からネットワーク経由で同時に最大 30 名が Mac OS X 環境を利用できるリモートアクセスサービスも提供している。また、3 キャンパスで計 28 台の複合機を設置し、ECCS の iMac からだけでなく、自宅や研究室の PC からのリクエストにも対応可能な
プリントサービスを提供している。このプリントサービスは、全国のセブン-イレブンに設置されたマルチコピー機への出力、学内設置複合機での交通系電子マネー (Suica, PASMO など) による決済などにも対応している。
一般ユーザが直接触れることはないが、分散配置された多数の機器を一元管理するために、認証
サーバ、ファイルサーバ、管理サーバなどを用いた集中管理体制を取っている。他にも、メールサービスなどを各ユーザに対して提供している。また、新規利用者向け講習会の開催、ヘルプデスクの設置、相談員（学生アルバイト）の雇用などによりソフトなサービスにも力を入れている。
メールホスティング： 学内組織を対象にメールホスティングサービスを提供しており、年度末時点で495 ドメイン、約 18,000 名のユーザが利用している。ECCS ユーザ向けのメールサービスと合わせると、延ユーザ数は約 46,000 名に達する。

Web ホスティング： 学内組織を対象に Web ホスティングサービスを提供しており、1 月末時点で 785
組織が利用している。従来オンプレミスでのサービス提供を行なって来たが、利便性、コストなどを総合的に検討し、今年度の 2 月より外部事業者への委託に切り替えた。
DNS ホスティング： 学内組織を対象とした DNS ホスティングサービスを提供しており、年度末時点
で 24 組織が利用している。
ストリーミングサービス： 映像配信用のストリーミングサーバを利用したサービスの提供を行っており、TODAI OCW、TODAI TV をはじめさまざまな用途に利用されている。また、映像作成のための機材の提供も行っている。

－ 297 －

情報メディア教育

学習管理システム (LMS)： 教材のオンライン配布、課題の出題とレポートの提出、クイズの出題と回答、掲示板、学生証を用いた出欠管理などの教育支援機能を提供する学習管理システムの運用を学内むけに行なっている。今年度は 259 の講義で利用された。
従来、学習管理システムとしてオープンソースシステム CFIVE の開発と運用を行ってきたが、CFIVE の利用は今年度の授業までとし、来年度の授業からは新たに導入した ITC-LMS に切り替える。そのための準備作業も今年度行なった。
遠隔講義支援: テレビ会議システムを備えた遠隔講義室、多地点接続装置などを用意しており、遠隔講義や遠隔会議に利用されている。
部局負担による携帯端末接続環境: 教育用計算機システムの携帯端末接続環境 (無線および有線 LAN)と同様の機器を部局が自己負担で導入し、情報基盤センターが運用・管理することにより、ユー
ザ認証後にインターネットに接続できる環境を提供している。なお、無線 LAN のサービスは今年度で終了し、その代わりとして、utroam 用のアクセスポイントを部局に貸し出すサービスを今年度より開始した。
その他のサービス: 部局設置機器の管理代行、認証情報の提供、大判プリンターのサービスなどを提供している。このうち認証情報に関しては、utroam、SSL-VPN などの全学を対象としたサービスの他に、部局所有機器への提供サービスも行っている。

－ 298 －

情報メディア教育

教育用計算機システム運用報告

情報メディア教育支援チーム

1

運用報告

1.1

ECCS2012 の運用

ECCS2012 の端末は Apple iMac で、駒場キャンパス、本郷キャンパス、柏キャンパスに合計 1,321
台設置している。OS は端末起動時に Mac OS(Mac 環境)と Windows(Windows 環境)から選択することができる。
システムイメージの更新は OS のバージョンアップ、セキュリティアップデート、アプリケーションのイ
ンストールやアップデートに伴って行っていた。
2013 年度の主な更新は以下の通りである。
Mac 環境2013 年 7 月 24 日
- AdobeFlashPlayer- AdobeReader XI- AdobeReader fontpack(簡体字)- Firefox 22- Google Chrome 27- JavaForOSX 2013_004- JDK_7u25- JMP_Pro 10- JRE_7u25- Office2011_1436Update- Safari 6.0.5- セキュリティアップデート 2013_002- Thunderbird 17- VLC 2.0.7
2013 年 10 月 3 日- AdobeFlashPlayer- Firefox 24- Google Chrome 29- Office2011_1437Update- セキュリティアップデート 2013_004- Thunderbird 24
2013 年 12 月 13 日
- AdobeFlashPlayer- Firefox 25- Google Chrome 31- Thunderbird 24- xcode 4.6.3- vlc 2.1.1－ 299 －

情報メディア教育2014 年 2 月 28 日
- AdobeFlashPlayer- Google Chrome 33.0.1750.117- Mathematica 9- command line tools- Office update2014 年 3 月 26 日
- MATLAB 2013b- STATA/SE 13- Adobe Reader 11.0.06- ソフトウェア・アップデート
Java for OS X 2013-005
Safari 6.1.2
セキュリティアップデート 2014-001- google chrome 33.0.1750.152- Microsoft Office error reporting 更新- VLC 2.1.4- flash player 12.0.0.77- java 7 update 51 (jre,jdk)
Windows 環境
2013 年 5 月 20 日
- Windows update- R 作業ディレクトリ変更- Winbugs 1.4.3- makalii- Astrometry of Asteroids- Mathematica 9.0.1- firefox 21.0
- Thunderbird 17.0.5- Google chrome 26.0.1410.64m- flash player 11.7.700.202(IE9、Firefox)- VLC 2.0.6- java 7u21
- adobe reader 中国語簡体字フォントパック- adobe reader 10.1.7- sophos 定義ファイル更新、フルスキャン
2013 年 9 月 10 日
- WindowsUpdate- makalii アンインストール- JMP Pro 10- Adobe Reader X 11.0.3- firefox 23- googleCrome 28- thunderbird 17.0.8- vlc 2.0.7- jre 7 update 25- JDK 7 update 25- flash player 11.8.800.94－ 300 －

情報メディア教育- @risk- Eview 8- Stata/SE 12 level 09 Jul 2013
- Sophos 定義ファイル更新、フルスキャン
2013 年 11 月 11 日
- Firefox 25- Thunderbird 24.1.0- Flash player- Java 7u45
- Google chrome 30.0.1599.101- minitab 162013 年 11 月 25 日
- windows update2014 年 1 月 30 日
- Firefox 26- Thunderbird 24.2.0- Flash player- Java 7u51
- Google chrome 32.0.1700.76- autodesk inventor 不具合修正- Windows Update

1.2

無線 LAN 実験サービス終了

無線 LAN 実験サービスは、2001 年 7 月から本郷、駒場地区の 5 エリアに無線 LAN ステーションを設置して、教育用計算機システムのユーザ向け実験をおこなってきたが、全学無線 LAN サービス
（utroam）の運用開始に伴い、本サービスの AP も utroam の全学的な無線 LAN システム基盤共通化に参加、協力することとした。それに伴い、本実験サービスは 2014 年 3 月末を以って終了した。
2014 年 4 月以降は、utroam を利用していただくこととした。

2

講習会開催報告2.1

新規利用者向け講習会

学部学生、大学院生および研究生が教育用計算機システムのりようを新規に申し込む際には、新規利用者向け講習会を受講する必要がある。本講習会についてはセンター主催が基本であるが、部局からの依頼による出張講習会も実施している。
2013 年度の実施状況は次ページのとおりである。

－ 301 －

情報メディア教育

表 1. センター主催の新規利用者向け講習会受講者数
本郷地区
駒場地区
柏地区
福武ホール
情報教育棟
柏図書館
開催数

受講者数

開催数

受講者数

4月
5月
6月
7月
8月
9月
10 月
11 月
12 月
1月
2月
3月
合計

42
42
24
27
19
17
42
27
17
13
10
12
292

650
170
46
49
42
23
252
59
26
16
10
17
1360

15
6
5
1
1
2
4
1
2
3
1
0
43

254
17
7
1
1
2
36
1
3
3
1
0
326

開催日
4月1日
4月2日
4月5日
4月6日
10 月 4 日

表 2. 部局依頼による出張講習会
依頼部局
対象者
法科大学院
法科大学院新入生
法科大学院
公共政策大学院新入生
教養学部
学部新入生(文科)教養学部
学部新入生(理科)
教養学部
PEAK,GPEAK,AIKOM 学生

3

サービス統計3.1

部局別利用者数

開催数

受講者数

2
2

82
11

2

17

4

140

10

250

受講者数
245
55
1,301
1,852
64

教育用計算機システムを一度でも利用したことのある学部学生、大学院生、研究生、教職員の月
毎累積の部局別実利用者数を図 1 に示す。比較のため、2013 年度(各月右側)と 2012 年度(同左側)を載せてある。

－ 302 －

情報メディア教育

図 1. 部局別実利用者数

3.2

端末利用状況

教育用計算機システムの端末は、本郷地区では情報基盤センター(浅野地区)の演習室に端末を集中配置するとともに、総合図書館、福武ホール、各学部/研究科等の 15 箇所にも端末を分散配置している。駒場地区では、情報教育棟に端末を集中配置し、駒場図書館にも端末を配置している。
柏地区は柏図書館に端末を配置している。
これらの配置場所のうち、利用の多い本郷地区の総合図書館と駒場地区の情報教育棟、駒場図書館の利用状況を図 2 から図 7 に示す。図の中で濃い灰色が Mac 環境利用、薄い灰色が Windows
環境利用である。

図 2. 駒場情報教育棟 1F 自習室 (124 台)

図 3. 駒場情報教育棟 2F 大演習室 1 (165 台)－ 303 －

情報メディア教育

図 4. 駒場情報教育棟 3F 大演習室 2 (135 台) 図 5. 駒場情報教育棟 2F 大演習室 3 (108 台)

図 6. 駒場図書館 1F メディアパーク (58 台)

3.3

図 7. 総合図書館 2F,3F メディアプラザ 2,3 (69 台)

利用者対応

利用者への対応について、窓口、電話対応件数、メールによる対応件数を表 3 に示す。

4月
5月
6月
7月
8月
9月
10 月
11 月
12 月
1月
2月
3月
合計

情報基盤センター
窓口対 電話対応
応
475
349
345
203
291
131
235
123
134
70
141
85
353
119
274
78
197
64
226
75
136
64
142
122
2,949
1,483

表 3. 利用者対応件数
福武ホール
駒場情報教育棟
窓口対応 電話対応 窓口対応 電話対応
329
258
225
178
124
135
410
272
163
150
113
141
2,498

50
58
41
44
27
22
70
57
30
37
40
35
511

－ 304 －

999
317
168
116
54
87
328
154
89
86
78
85
2,561

40
18
11
8
11
8
23
15
16
12
17
30
209

メール
146
138
88
79
56
64
162
94
59
56
72
109
1,123

情報メディア教育

学内組織向けメールサーバ(MAILHOSTING)運用報告

情報メディア教育支援チーム

1

経過2013 年度は、システム更新等は行っていない。

2

参加組織

2013 年度末時点において、本サービスを利用している組織は、494 組織であり、それらの申し込
み口数の合計は 23,110 口である。2012 年度末に比べ、31 組織、1,420 口増加している。

2014/3/31

23,11022,000

利用ドメイン数

20,000

廃止申請ドメイン数

18,000

利用口数総計

494

600
550
500
450

16,000400

14,000350

12,000300

10,000

250

8,000

200

6,000

150

4,000

100

2,000

50

0

3

メールホスティング年度別登録状況

13

14

15

16

17

18 19 20 21
年度（年）

22

23

24

25

ドメイン数（個）口数（口）24,0000

利用者管理システム

MAILHOSTING サービスの利用手続きである、新規申請、継続申請、口数変更申請、登録者情報変更、廃止申請の各種情報を利用者自身に入力、更新してもらうための利用者管理システムを2012 年 3 月から運用を開始し、今年度末で約 2 年間運用を行った。

－ 305 －

情報メディア教育4

広報
本年度に行った主な広報は、以下の通りである。
2013 年4 月 30 日 4/29 フィッシングメールに対する注意喚起
5 月 15 日 【利用者向け】迷惑メール隔離リストの対処方法
5 月 15 日 【管理者向け】MailSuite での迷惑メール隔離の管理
5 月 21 日 5/21 システムメンテナンスに伴うドメイン管理インターフェイスの停止について【終了】
6 月 7 日 【管理者向け】ドメイン管理インターフェイスの表示不具合について【終了】6 月 25 日 6/25 システムメンテナンスに伴うドメイン管理インターフェイスの停止について【終了】
7 月 24 日 メール配送遅延について
11 月 6 日 【MailHosting-M】システム(mh002)の移行【終了】11 月 18 日 11/18 フィッシングメールに対する注意喚起
11 月 22 日 メールシステムの障害について
2014 年
1 月 30 日 ルート証明書の期限切れ
3 月 5 日 2/8 フィッシングメールに対する注意喚起
3 月 7 日 メーリングリストの利用は口数を消費しますか？

－ 306 －

情報メディア教育

WEB PARK サービス運用報告
情報メディア教育支援チーム

1

概要

2013 年度は、オンプレミスシステムである従来の WEB PARK システムを運用する一方で、2014 年
2 月からサービスを開始した外部事業者への委託による WEB PARK 2014 システムへの調達および移行作業を行った。

2

運用報告

WEB PARK サービスは 2000 年から開始した学内組織向けの Web ホスティングサービスである。
2009 年度末に行ったシステム更新後 4 年目の運用となる 2013 年度は、引き続き安定したサービス提供に努めた。
2013 年度に利用を開始した組織数は 37 組織、利用を中止した組織数は 35 組織であった。2013
年 1 月末現在の総利用組織数は 785 組織である。うち、762 組織が新システムへ移行した。利用組
織数の変化を図１に、部局別利用組織数を表１に示す。
なお、2013 年 6 月 26 日に行われた第 45 回情報メディア教育専門委員会において、利用負担金免除制度の適用継続を希望していた 4 組織に対し、制度の適用継続が認められた。

900
800
700
600
500
400
300
200
100
0

図１ 利用組織数－ 307 －

情報メディア教育

表１ 部局別利用組織数（2014 年 1 月末現在）
部局名
法学系研究科／法学部
医学系研究科／医学部
工学系研究科／工学部
文学部
理学系研究科／理学部
農学生命科学研究科／農学部
経済学研究科／経済学部
総合文化研究科／教養学部
教育学研究科／教育学部
薬学系研究科／薬学部
新領域創成科学研究科
情報理工学系研究科
情報学環・学際情報学府
公共政策大学院
医科学研究所
東洋文化研究所
社会科学研究所
生産技術研究所
大気海洋研究所
物性研究所
先端科学技術研究センター
アイソトープ総合センター
環境安全研究センター
低温センター
人工物工学研究センター
大学総合教育センター
政策ビジョン研究センター
情報基盤センター
本部
機構・委員会等
その他

3

利用組織数
35
38
210
1
10
130
43
99
2
3
98
14
1
2
2
1
1
5
19
1
24
1
5
1
3
2
1
9
14
3
7

システム更新WEB PARK のシステムは導入から 4 年が経過したため、システム更新を行い 2014 年 2 月 3 日より新システムによる WEB PARK 2014 のサービスを開始した。なお、以下の理由により今回より外部委託を利用することとなった。
WEB PARK には、24 時間切れ間なくサービスを提供するという基本的な要求があり、サービス提供中には、不正アクセスによるデータ改ざん・情報漏洩、サーバや設備の不具合等によるサービス
停止を最小限に抑える必要がある。そのため、安定稼働を行うには、サーバや設備等の状態について常時監視を行うことが求められる。しかし、センターの限られた人員では、24 時間体制での対応は困難である。
一方、24 時間体制で管理・運用を行なう Web ホスティングサービスが、外部事業者により比較的安価に提供されている。そこで監視業務を含めた Web ホスティングサービスを外部委託することで、
WEB PARK のセキュリティ、安定性、可用性の向上を図ることとした。

－ 308 －

情報メディア教育

3.1

システム調達以下の日程により、システム調達を行った。政府調達の結果、提供事業者は「さくらインターネット
株式会社」に決定した。
2013 年 5 月 8 日
2013 年 6 月 6 日
2013 年 7 月 29 日
2013 年 8 月 2 日
2013 年 9 月 2 日
2014 年 2 月 1 日

3.2

第１回仕様策定委員会
入札公告
入札締切
第１回技術審査委員会
開札
納入期限

提供機能

WEB PARK 2014 では、民間事業者 (さくらインターネット株式会社) のレンタルサーバを利用する。センターのサービス名称、さくらのレンタルサーバにおけるサービス名称およびディスク容量上限
値は以下のとおりである。
100GB
WEB PARK 2014 標準（スタンダード）
200GB
WEB PARK 2014 大容量（プレミアム）提供される機能は、以下のとおりである。
・主なサーバ環境・OS 環境OS: FreeBSD
ログインシェル: csh (tcsh)、bash
リモートアクセス: SSHv2 接続 (パスワード、公開鍵認証方式)、sftp、FTP、FTPS
文字コード: EUC-JP (ujis)
WEB サーバソフトウェア: Apache 2.2.x
SSL 利用可能
アクセス制限: .htaccess により設定可能
アクセス解析ツール: Webalizer
・プログラム、ソフトウェア環境
Perl 5.14.x
Ruby 1.8.x
Python 2.7.x
PHP 5.2.x、CGI モード
WordPress (利用者がインストールすることで利用可能)
Movable Type Open Source (利用者がインストールすることで利用可能)
XOOPS Cube (利用者がインストールすることで利用可能)
WAF (SiteGuard) (利用者が設定することで利用可能)
・データベース環境
MySQL 5.5、SQLite （PostgreSQL の利用は不可）
データベース管理ツール phpMyAdmin－ 309 －

情報メディア教育

3.3

システム更新作業

以下の日程により、システム更新作業を行った。なお、WEB PARK 利用者の移行は希望調査により移行方法および移行時期について 2 種類に分割した。
(A) 2 月 3 日にセンターがデータを新システムにコピーし、3 月末までに旧 WEB PARK の利用を終了する組織(B) 7 月末までに利用組織がデータ移行を完了する組織(C) WEB PARK 2014 へ移行しない組織
2013 年 12 月 20 日（金）2014 年 1 月 10 日（金）2014 年 2 月 3 日（月）2014 年 2 月 20 日（木）2014 年 7 月 31 日（木）予定

3.4

旧 WEB PARK の受付終了作業
新 WEB PARK の利用者受付開始
新 WEB PARK 2014 によるテストサービス開始
新 WEB PARK 2014 による正式サービス開始（DNS 設定変更）
および旧 WEB PARK の DB 試行サービス終了
旧 WEB PARK のサービス終了

利用説明会

以下の日時に利用説明会および個別面談を行った。なお、利用説明会の主会場以外(*)はテレビ
会議システムによる中継である。
2013 年 10 月 16 日(水)10:00-12:00
2013 年 10 月 22 日(火)10:00-12:00
2013 年 10 月 29 日(火)14:00-16:00
2013 年 10 月 31 日(木)14:00-16:00
2014 年 2 月 14 日(金)10:00-11:30
2014 年 2 月 14 日(金)15:00-16:30
2014 年 2 月 17 日(月)10:00-11:30
2014 年 3 月 3 日(月)2014 年 3 月 4 日(火)2014 年 3 月 5 日(水)
会場
本郷会場
駒場会場
柏会場
柏図書館

本郷会場、(*)駒場会場、(*)柏会場
柏図書館、(*)本郷会場、(*)駒場会場
駒場会場、(*)本郷会場、(*)柏会場
本郷会場
本郷会場
柏会場
駒場会場
個別面談（駒場）個別面談（駒場）個別面談（駒場）

情報基盤センター１階遠隔講義室
情報教育棟４階遠隔講義室
第二総合研究棟３階 315 会議室
柏図書館１階メディアホール

－ 310 －

情報メディア教育

学内組織向け DNS ホスティング運用報告
情報メディア教育支援チーム

1

経過2013 年度は、システム更新等は行っていない。

2

参加組織
2013 年度末時点において、24 組織が利用中である。2012 年度末に比べ 3 組織増加した。

3

システム作業等
本年度に行った主なシステム作業等は以下の通りである。
2013 年8 月 5 日 BIND の脆弱性修正に対応したファームウェアアップデート

4. 広報
本年度に行った主な広報は、以下の通りである。
2013 年7 月 11 日 Infoblox の使い方について
7 月 11 日 Infoblox で設定したレコードはどのようにしたらスレーブサーバに反映されるのでしょうか
8 月 5 日 コンテンツサーバのメンテナンス(8/5)【終了】－ 311 －

情報メディア教育

遠隔講義支援サービス運用報告
情報メディア教育支援チーム

1

運用報告

遠隔地と講義・会議ができるような TV 会議システムを本郷・駒場の遠隔講義室に提供して利用のサポートを行なっている。また MCU(テレビ会議システム多地点接続制御装置）を提供してる。
1.1 遠隔講義室
遠隔地と講義・会議ができるような TV 会議システムを本郷・駒場の遠隔講義室に提供して利用のサポートを行なっている。2013 年度行った本郷・駒場：遠隔講義室の施設改善は以下のとおりである。
・本郷と駒場の遠隔講義室について、ECCS の無線 LAN 実験サービスが終了し 3 月末に
全学無線 LAN サービス（utroam)に切替った。
1.2 インターネットライブ中継サポート
学内で行われる卒業式、イベント、最終講義等のライブ中継サポートを行なっている。2013 年度
は 1 件の中継サポートを行った。
1.3 撮影機材貸し出し
ビデオカメラ及び三脚等の撮影機材の貸出を行っている。2013 年度は 8 件の貸出を行った。

2

サービス統計2013 年度においては、遠隔講義支援に関わる設備等は次の利用回数があった。なお、会議等の利用状況については、学外との接続利用のみの回数である。また遠隔講義室の授業利用に関して
は学期毎にまとめて１回として集計している。
70
60
50

本郷遠隔

40

駒場遠隔

30

MCU

20

ライブ中継

10
0

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

図 1.遠隔講義支援サービス利用数経年変化(2005-2013)－ 312 －

情報メディア教育

MCU の接続拠点数と利用頻度を集計した。MCU の接続数は最大１5 拠点の接続が可能である。
12
10
利用回数
8
6
4
2
0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

図 2.MCU 接続拠点数別利用頻度(2013)3その他
関連 URL http://elearn.itc.u-tokyo.ac.jp/－ 313 －

1415

(接続拠点数)情報メディア教育

LMS 運用報告
情報メディア教育支援チーム

1

概要

2013 年度は、CFIVE の運用を行うとともに、2014 年度サービスを開始する新学習管理システムの調達および導入作業を行った。

2

CFIVE 運用報告

CFIVE はプログラムソースを公開している学習管理システムであり、2004 年 4 月より東京大学でのサービスを開始した。サービス開始以来 CFIVE を利用する講義数は順調に増加しており、2005 年
度 35 講義、2006 年度 63 講義、2007 年度 104 講義、2008 年度 126 講義、2009 年度 143 講義、2010 年度 157 講義、2011 年度 165 講義、2012 年度 218 講義、2013 年度 259 講義で利用された。
2013 年度に改良された機能、利用説明会、利用された講義名等を以下に示す。
なお、2013 年度以前に CFIVE 上に登録されたデータを参照できるように、2014 年 4 月以降もしばらくの間は CFIVE も新規受付なしで運用する予定である。

2.1

機能追加・改善2013 年度に CFIVE に新たに追加・改善された機能は、以下の通りである。
・ダイレクト URL の不具合修正

2.2

利用説明会

2013 年 9 月 26 日(木) 13:30-15:00 駒場：情報教育棟 3 階大演習室 22013 年 9 月 27 日(金) 13:30-15:00 本郷：情報基盤センター1 階大演習室 2

2.3

夏学期の利用夏学期（2013 年 4 月－2013 年 9 月）に CFIVE を利用した講義は以下の通りである。
1

その他

研究倫理/医療倫理Ⅱ

武藤香織 渡邉俊樹

2

その他

研究倫理/医療倫理Ⅰ(水 4)

武藤香織 渡邉俊樹

3

その他

東大での『一般情報教育』を体験しよう 2013

萩谷 昌己

4

教養学部後期課程

特殊講義「ヨーロッパ国際政治経済Ⅰ」(水 3)

高橋直樹

5

教養学部後期課程

日本研究特殊講義Ⅳ/専門英語（57）(金 3)

アルヴィなほ子

6

教養学部後期課程

行動生態学(水 3)

齋藤慈子

7

教養学部後期課程

情報人文社会科学 III，総合分析情報学特論 II(火 1)

植田一博

8

教養学部後期課程

情報工学 IV(水 2)

山口 泰

9

教養学部後期課程

情報工学 III(金 3)

山口和紀

10

教養学部後期課程

情報数理科学演習 II(水 5)

山口和紀, 金子知適

11

教養学部後期課程

情報数理科学 II(月 2)

田中 哲朗

12

教養学部後期課程

国際経済政策演習(水 3)

荒巻健二

13

教養学部後期課程

計量社会科学研究 II(火 4)

来島 愛子

14

教養学部後期課程

ラテンアメリカ政治論(金 4)

大串和雄

15

教養学部後期課程

イギリス言語芸術論 I(金 4)

アルヴィなほ子－ 314 －

情報メディア教育16

教養学部後期課程

専門英語/テクスト分析演習 II(火 2)

吉国浩哉

17

経済学部

金融システムの諸問題と行政(水 4)

天谷知子

18

理学部

計算数理演習(金 3)

齊藤宣一

19

理学部

計算数学 I(金 4)

一井信吾

20

工学部

グローバル共生基礎論 I(水 5)

岩月 純一・齋藤 希史

21

工学部

社会計量分析 I(火 4./5）Ｉ

和田毅

22

工学部

言語情報解析 I/ 言語と人間Ⅰ

広瀬友紀

23

工学部

西欧基層文化論 II(水 5)

アルヴィなほ子24

工学部

実現型プロジェクト２(金 3,4)

松島 潤, 稗方 和夫

25

工学部

実現型プロジェクト１(金 3,4)

松島 潤, 稗方 和夫

26

工学部

物質科学のための計算数理 I(金 3)

岩田潤一

27

工学部

計算機工学概論(火 1)

矢入 健久, 堀 浩一

28

工学部

先端技術と社会特別講義Ｉ(木 3)

美馬 秀樹

29

公共政策大学院

エネルギー安全保障(月 5)

田中 伸男

30

公共政策大学院

Globalization and Economic Structural Policy(火 4)

林 良造

31

公共政策大学院

Human Security: Asian Perspectives(金 3)

SHANI, Giorgiandrea

32

公共政策大学院

立法学(月 1)

塩田智明

33

公共政策大学院

租税政策(水 4)

中里 実

34

公共政策大学院

財政法(水 2)

中里 実

35

法学部

Comparative Political Institutions in Asia(水 4)

大森佐和

36

法学部

ローマ法(金 1)

源河 達史

37

法学部

政治学史(月 4,水 1)

川出 良枝

38

法学部

比較政治 II（発展途上国の政治）（月 3）

大串和雄

39

法学部

租税法(月 4,水 1)

中里 実

40

法学部

金融法演習 商事信託法の諸問題(水 5)

小野 傑

41

法学部

政治学(月 2)

加藤 淳子

42

法学部

行政法第１部(月 3,水 1)

交告 尚史

43

法学部

租税法演習(水 4)

中里 実

44

法学部

商法第１部(火 2,金 3)

山下友信

45

法学部

民法第 1 部(月 4,水 5)

加毛明

46

教養学部前期課程

情報(共通)

情報担当講師47

教養学部前期課程

中級英語(W)Thinking and Writing(水 1)

ペティート ジョシュア

48

教養学部前期課程

全学自由研究ゼミナール(社会・制度 II)(木 1)

ウィンクラー クリスティアン

49

教養学部前期課程

情報システム利用入門(金 5)福田 玄明, 金子 知適50

教養学部前期課程

平和のために東大生ができること(木 6)

岡田 晃枝

51

教養学部前期課程

実践的プログラミング(月 6)金子 知適, 福田 玄明

52

教養学部前期課程

教養英語 I(水 3)

荒木 純子

53

教養学部前期課程

教養英語 I(水 2)

荒木 純子

54

教養学部前期課程

グローバル時代をどう生きるか(月 5)

真船 文隆

55

教養学部前期課程

学術俯瞰講義 「社会と倫理 －＜人間＞の限界を問う」

高橋哲哉、山本芳久

56

教養学部前期課程

学術俯瞰講義 「物質の神秘－その生い立ちから私たちの未来 まで」

小島憲道、永田敬

57

教養学部前期課程

法と社会(木 4)

岩田 太

58

教養学部前期課程

モンゴル語初級(木 5)

木村理子

59

教養学部前期課程

経済Ⅰ(金 4)

荒巻健二

60

教養学部前期課程

政治 I(金 4)

高橋直樹

61

教養学部前期課程

情報(金 4)品川 高廣

62

教養学部前期課程

情報(金 4)

蔡 東生

63

教養学部前期課程

図形科学 II(金 4)

金井崇，奈尾信英－ 315 －

情報メディア教育64

教養学部前期課程

基礎統計(金 3)

岡田 謙介

65

教養学部前期課程

生命科学 I(1)(金 3)

増田建

66

教養学部前期課程

図形科学 II(金 3)

奈尾信英，金井崇

67

教養学部前期課程

情報(金 3)

金子 知適

68

教養学部前期課程

情報(金 3)

蔡 東生

69

教養学部前期課程

情報(金 2)

垣村 尚徳

70

教養学部前期課程

情報(金 2)

広田 光一

71

教養学部前期課程

情報(金 2)中村 政隆

72

教養学部前期課程

基礎演習(金 2)

荒巻健二

73

教養学部前期課程

情報(金 1)

広田 光一

74

教養学部前期課程

基礎演習(金 1)

四本 裕子

75

教養学部前期課程

英語二列 R(金 1)

河合祥一郎

76

教養学部前期課程

情報科学概論 I(木 5)

増原英彦

77

教養学部前期課程

情報(木 3)

辰己 丈夫

78

教養学部前期課程

図形科学 II(木 3)

深野暁雄, 舘知宏

79

教養学部前期課程

基礎演習(木 3)

岡田 晃枝

80

教養学部前期課程

情報(木 3)

垣村 尚徳

81

教養学部前期課程

英語二列 C（C）(木 3)

広瀬友紀

82

教養学部前期課程

英語二列（Ｃ）(木 3)

菅原克也

83

教養学部前期課程

情報(木 2)

増原 英彦

84

教養学部前期課程

図形科学 II(木 2)

舘知宏, 深野暁雄

85

教養学部前期課程

情報(木 2)

石崎 雅人

86

教養学部前期課程

英語二列Ｒ(木 2)

吉国浩哉

87

教養学部前期課程

英語二列Ｃ（C）(木 2)

アルヴィなほ子88

教養学部前期課程

化学基礎(木 1)

ウッドワード・ジョナサン・ロジャー

89

教養学部前期課程

図形科学演習 II(木 1)

山口 泰

90

教養学部前期課程

情報(木 1)

中村 周吾

91

教養学部前期課程

現代国際社会論(水 5)

嘉治美佐子

92

教養学部前期課程

情報(水 4)中村 政隆

93

教養学部前期課程

図形科学 II(水 4)川原田寛, 俵 丈展

94

教養学部前期課程

英語二列Ｃ（C）(水 4)

アルヴィなほ子95

教養学部前期課程

英語二列（Ｃ）(水 4)

菅原克也

96

教養学部前期課程

情報(水 4)開 一夫

97

教養学部前期課程

人間行動基礎論（理科生）(水 3)大久保 街亜98

教養学部前期課程

図形科学 II(水 3)

俵 丈展, 川原田寛

99

教養学部前期課程

情報(水 3)

日暮 英治

100

教養学部前期課程

情報(水 3)

福永 アレックス

101

教養学部前期課程

情報(水 2)

開 一夫

102

教養学部前期課程

情報(水 2)

米谷 玲皇

103

教養学部前期課程

東洋古典学(金 4)

佐藤浩一

104

教養学部前期課程

国際関係論 I(火 5)

石田 淳

105

教養学部前期課程

英語二列Ｒ(火 5)

吉国浩哉

106

教養学部前期課程

情報(火 4)山口 泰

107

教養学部前期課程

英語二列 C（C）(火 4)

広瀬友紀

108

教養学部前期課程

図形科学 II(火 4)

福田 玄明

109

教養学部前期課程

情報(火 4)

谷川 智洋

110

教養学部前期課程

図形科学 II(火 3)横山 ゆりか111

教養学部前期課程

情報(火 3)

美馬 秀樹

112

教養学部前期課程

情報(火 3)

中谷 多哉子－ 316 －

情報メディア教育

2.4

113

教養学部前期課程

情報(火 2)

植田 一博

114

教養学部前期課程

情報(火 2)

萩谷 昌己

115

教養学部前期課程

全学自由研究ゼミナール(心理)(火 1)

四本 裕子

116

教養学部前期課程

心理Ⅰ(火 1)

田中 章浩

117

教養学部前期課程

社会Ｉ(火 1)

久木元真吾

118

教養学部前期課程

法 I(Tue1)

大澤逸平

119

教養学部前期課程

情報(月 5)

田中 哲朗

120

教養学部前期課程

基礎統計(月 4)

竹内文乃

121

教養学部前期課程

情報(月 4)

河内谷 幸子

122

教養学部前期課程

図形科学 II(月 4)田中一郎, 柏原 賢二

123

教養学部前期課程

情報(月 4)

田村 肇

124

教養学部前期課程

英語二列 C（C）(月 4)

広瀬友紀

125

教養学部前期課程

政治 I(月 3)

鹿毛利枝子

126

教養学部前期課程

情報(月 3)

柴山 悦哉

127

教養学部前期課程

生命科学 I(月 3)

佐藤直樹

128

教養学部前期課程

情報(月 3)

河内谷 幸子

129

教養学部前期課程

図形科学 II(月 3)

柏原賢二, 田中一郎

130

教養学部前期課程

英語二列 C（C）(月 3)

広瀬友紀

131

教養学部前期課程プログラム構成論(月 2)

山口和紀

132

教養学部前期課程

物質化学 II(文科生)(月 2)

渡辺 正

133

教養学部前期課程

認知脳科学(月 2)

四本 裕子

134

教養学部前期課程

中国語初級（インテンシヴコース）(月 2 ほか)

王雪萍ほか

135

教養学部前期課程

国際関係論 I(月 2)

古城佳子

136

教養学部前期課程

情報(月 1)

山口 和紀

137

教養学部前期課程

生命科学(月 1)

白髭克彦

138

教養学部前期課程

初修外国語スペイン語(公開講座,履修者以外も全員登録)

スペイン語部会全教員

冬学期の利用冬学期（2013 年 10 月－2014 年 2 月）に CFIVE を利用した講義は以下の通りである。
1

教養学部後期課程

言語情報科学特別講義 II（火 4）

広瀬友紀

2

教養学部後期課程

国際金融（土 2）

浅川雅嗣

3

教養学部後期課程

共通英語(２４)(養 08A0024)(水 3)

椎名紀久子

4

教養学部後期課程

知覚心理学演習 （水 5）

四本 裕子

5

教養学部後期課程

教養学部統合自然科学学科 （月 2）

四本 裕子

6

教養学部後期課程

情報人文社会科学 I(月 2)植田一博，石田英敬，河口洋一郎，田中純

7

教養学部後期課程

プログラミング演習Ⅲ（木 2）

山口 泰

8

教養学部後期課程

プログラミング演習 II(月 3）山口和紀、金子知適

9

教養学部後期課程

情報工学Ⅴ(火 3）

山口 泰

10

教養学部後期課程

情報数理科学 I(金 5）

山口和紀

11

教養学部後期課程

総合情報学基礎論 I（水 2）

山口和紀、山口泰、福永アレックス12

教養学部後期課程

論文指導Ⅱ【北アメリカ研究コース】（火 1）

ロビンズ・ロジャー13

教養学部後期課程

特殊研究演習 V【イギリス研究コース】/専門英語（42）(月 4)

アルヴィなほ子

14

教養学部後期課程

専門英語（４９）(金 3)

高橋直樹

15

教養学部後期課程

食の安全科学(木 2)

中嶋 康博

16

教養学部後期課程

地球環境とバイオマス利用(木 3)

鮫島 正浩

17

教養学部後期課程

言語情報解析 I（火 2）

広瀬友紀

18

教養学部後期課程

言語の認知科学Ⅲ（木 2）広瀬友紀－ 317 －

情報メディア教育

コンピュータネットワーク研修

コンピュータネットワーク研修担当教職員

農学部

冬作物管理学（通年）

岡田謙介

農学部

国際作物モデル学（火 3）

岡田 謙介

22

農学部

国際食料資源学(月 2)岡田謙介、小林和彦、黒倉寿

23

農学部

生物統計学(木 1)

岸野洋久

24

農学部

情報工学（木 3）

中村 典裕

25

理学部

計算数学 II(金 4)

一井信吾

26

文学部

知の冒険(月 5)

冨澤かな

27

文学部

社会学特殊講義／「質的」調査研究の諸問題（月 4）

祐成 保志

28

農学部

国際農業開発学セミナー（金 2）

岡田謙介

29

農学部

国際農業開発学演習(木 2)

岡田謙介

30

総合文化研究科

物質科学のための計算数理Ⅱ（金 3）

岩田潤一

31

総合文化研究科

北米・中南米地域文化演習 II（火 5）

和田 タケシ

32

工学部

システム制御工学(火 1)

大和 裕幸

33

工学部

コンピュータ及び演習（水１）阿久津 好明34

工学部

プログラミング基礎(金 4,5)

白山晋、鳥海不二夫、小林肇

35

工学部

プログラミング基礎演習（金 5）

川原圭博

36

工学部

ソフトウェア第一/機械ソフトウェア演習(水 4,5)

正宗賢, 高野渉, 杉田直彦

37

公共政策大学院

事例研究（解釈・立案の実践的法律学）(金 1,2)

外山秀行

38

公共政策大学院(事例研究)エネルギー安全保障と国際機関（月 6）

田中伸男

39

公共政策大学院

事例研究（海洋問題演習 Vb）(月 5)

村上 裕一

40

公共政策大学院

エネルギー安全保障（月 5）

田中伸男

41

公共政策大学院

現代中国の政治と外交（水 4）

高原明生

42

公共政策大学院

Development Economics: Macroeconomic Approach(月 2)

塩路悦朗

43

公共政策大学院

Governance and Development（月 6）

桑島京子

44

公共政策大学院

Comparative Analysis of Japanese Economic Policy-Making
Process（火 4）

林 良造

45

公共政策大学院

法制執務の基礎と応用ー法治国家の政策対応(火 6)

外山秀行

46

公共政策大学院

地方自治法(木 2)

太田 匡彦

47

法学政治学研究科

資本市場と公共政策（水 5）

小野 傑

48

法学部

特別講義 現代オセアニアの政治(木 2）

関根政美

49

法学部

現代日本政治(月 2)

谷口 将紀

50

法学部

消費者法（金 1）

道垣内弘人

19

情報基盤センター

20
21

51

法学部

ローマ法（金 1）

源河 達史

52

法学部

ヨーロッパ政治史(水 4,金 2)

中山 洋平

53

法学部

行政法第２部(水 3,金 1)

交告尚史

54

法学部

民事訴訟法第 3 部(水 1)

松下淳一

55

法学部

民法第３部（月 4,木 2）

米村滋人

56

法学部

民法第 1 部(月 4,水 5)

加毛明

57

教養学部前期課程

テーマ講義「国際機関で働く」（火 5）

荒巻健二、嘉治美佐子、古城佳子、西沢敏郎

58

教養学部前期課程

英語Ⅰ列(水 2)

河合祥一郎

59

教養学部前期課程

モンゴル語初級(木 5）

木村理子

60

教養学部前期課程

共通英語(38)(養 08A0038)（水 5）

ロビンズ・ロジャー

61

教養学部前期課程

情報メディア表現論（木 2）

中村 周吾

62

教養学部前期課程

プログラミング基礎(金 4,5)

鳥海不二夫

63

教養学部前期課程

アクティブラーニングで自然科学を楽しむ

山口和紀

64

教養学部前期課程

テーマ講義(月 2)

岩月 純一

65

教養学部前期課程

情報科学概論 II(木 1)

植田一博、福永 Alex－ 318 －

情報メディア教育66

教養学部前期課程

国際関係論Ⅱ（月 2）

岡田 晃枝

67

教養学部前期課程

法・政治（金 4）

岩澤 雄司

68

教養学部前期課程

データ分析 （金 4）

来島 愛子

69

教養学部前期課程

情報科学(金 4)

金子 知適

70

教養学部前期課程

適応行動論（金 3）

齋藤 慈子

71

教養学部前期課程

情報科学(金 3)

大山 恵弘

72

教養学部前期課程

情報科学(金 2)

久野 靖

73

教養学部前期課程

身体運動科学（金１）

中澤公孝

74

教養学部前期課程

情報科学(金 1)

中山 英樹

75

教養学部前期課程

教養英語（木 4）

ペティート ジョシュア

76

教養学部前期課程

情報科学(木 3)

増原 英彦

77

教養学部前期課程

英語二列 R（木 3）

小林 薫

78

教養学部前期課程

英語Ⅰ列(木３)

河合祥一郎

79

教養学部前期課程

情報科学(木 2)

千葉 滋

80

教養学部前期課程

英語二列 R（木 2）

小林 薫

81

教養学部前期課程

法と国家（水 5）

山元一

82

教養学部前期課程

中級英語（LS）(水 5)

椎名紀久子

83

教養学部前期課程

宇宙素粒子物理学のフロンティア(水 4)

岸本 康宏

84

教養学部前期課程

中級英語（LS）(水 4)

椎名紀久子

85

教養学部前期課程

図形科学 I(水 4)

椎名久美子

86

教養学部前期課程

情報科学(水 4)

田中 哲朗

87

教養学部前期課程

教養英語 I (水 3）

荒木 純子

88

教養学部前期課程

教養英語（水 3）

ペティート ジョシュア

89

教養学部前期課程

教養英語 I (水 2）

荒木 純子

90

教養学部前期課程

進化学（水 1）

増田建

91

教養学部前期課程

哲学演習（水 1）

橋本毅彦

92

教養学部前期課程

法 II(水 1)

源河 達史

93

教養学部前期課程

法 II(水 1)

中里 実

94

教養学部前期課程

平和のために東大生ができること（火 5）

岡田 晃枝

95

教養学部前期課程

情報科学(PEAK)(火 4)

垣村 尚徳

96

教養学部前期課程

情報科学(火 4）

山口和紀

97

教養学部前期課程

情報科学(火 2)

山口 泰

98

教養学部前期課程

心理 II（火 1）

工藤恵理子

99

教養学部前期課程

実践的プログラミング（月 6）金子 知適, 福田 玄明

100

教養学部前期課程

ライティング＆プレゼンテーション(PEAK)（月 5）ロビンズ・ロジャー

101

教養学部前期課程

駒場で「食」を考える（月 5）渡邊 雄一郎， 岡田 晃枝

102

教養学部前期課程

法と国際社会(月 5）

西村 弓

103

教養学部前期課程

国際交流論（月 5）

石井梨紗子

104

教養学部前期課程

情報科学(月 5)

伊知地 宏

105

教養学部前期課程

人間行動基礎論(理科生)（月 4）

本吉 勇

106

教養学部前期課程

情報科学(月 4)

伊知地 宏

107

教養学部前期課程

ことばと文学 IV(月 3)

アルヴィなほ子108

教養学部前期課程

惑星地球科学(月 2)

小河正基

109

教養学部前期課程

システム論 (月 2）

福永 Alex110

教養学部前期課程

人間行動基礎論（理科生）（月 2）

大久保 街亜111

教養学部前期課程

中国語初級（インテンシヴコース）（月 2）

王雪萍

112

教養学部前期課程

中級英語(R)(月 2）

ロビンズ・ロジャー

113

教養学部前期課程

全学自由研究ゼミナール 情報システム利用入門(月 1)

垣村 尚徳

114

教養学部前期課程

現代生命科学 II（文科生）（月 1）

永田典子－ 319 －

情報メディア教育

2.5

115

教養学部前期課程

情報科学(月 1)

中尾 彰宏

116

教養学部前期課程

社会教育論Ⅰ(月 3）

李 正連

117

教養学部前期課程

社会システム工学基礎（月 3）

白山 晋

118

教養学部前期課程

最適システム設計論(月 1)

大和 裕幸

119

教養学部前期課程

学術俯瞰講義「この国のかたち-日本の自己イメージ」（木 4）長谷部恭男、福岡安都子

120

教養学部前期課程

学術俯瞰講義 「生命の堅牢性と可塑性」(月 2）

多羽田哲也、水島昇、大杉美穂

121

教養学部前期課程

初修外国語スペイン語(公開講座,履修者以外も全員登録)

スペイン語部会全教員

組織別の利用状況
開講組織
教養学部前期課程
教養学部後期課程
法学部
公共政策大学院
工学部
総合文化研究科
農学部
理学部
経済学部
文学部
情報基盤センター
その他
合計

2.6

広報
1
2
3
4
5
6
7

3

講義数
158
31
21
16
14
2
7
3
1
2
1
3
259

ユーザ登録について
SSO の不具合について
平成 25 年度冬学期のコース作成(教職員向け)
CFIVE のサービス終了(2014/3)について
教養前期過程の履修者登録
レポート登録時のシステムエラーについて（学生向け）
学習管理システムの更新について

2013/5/20
2013/6/28
2013/9/5
2013/10/1
2013/11/19
2014/1/29
2014/3/13

システム更新2014 年度より新しい学習管理システム(Learning Management System、LMS)のサービスを開始する
ため、2013 年度にシステム調達作業を行った。
新学習管理システムには、本学で開発・運用してきた従来の学習管理システム (CFIVE) の 9 年間にわたる知見を活かし、従来にも増して様々な教育活動を支援する機能の充実、より多くの講義での利用を可能とするシステムの導入を目指した。
また、ECCS などのサービスを維持するために、サービスの一部機能を補完するサーバ群などがあり、これらサーバ群は仮想マシン環境基盤上で動作しており、学習管理システム本体も同基盤の上で動作させれば、機器の集約によってハードウェアの運用コストや消費電力削減などの効果が期待されることから、新学習管理システムと一体で調達を行うこととした。

－ 320 －

情報メディア教育

なお、新 LMS の名称は「ITC-LMS」とした。

3.1

システム調達以下の日程により、システム調達を行った。政府調達の結果、提供事業者は「キヤノン IT ソリューシ
ョンズ」に決定した。
2013 年 5 月 21 日
2013 年 6 月 4 日
2013 年 7 月 5 日
2013 年 8 月 26 日
2013 年 8 月 29 日
2013 年 9 月 4 日
2013 年 9 月 30 日
2014 年 2 月 28 日

3.2

第１回仕様策定委員会
第２回仕様策定委員会
入札公告
入札締切
第１回技術審査委員会
第２回技術審査委員会
開札
納入期限

提供機能

ITC-LMS は、UTask-Web または ECCS アカウントを使用し、Web システムにより利用するシステム
であり、従来の学習管理システム (CFIVE)で提供してきた機能とほぼ同様の機能を提供している。教員は、教材・講義資料の配布、課題の出題とレポートの受領、コメントの返却、小テストの出題と採点、出欠管理などを行うことができる。さらに、アンケート、掲示板、通知機能なども提供している。以下の2 つの新機能を ITC-LMS では提供している。
(1) 通知機能
通知機能とは、教員が作成した教材やテスト、学生が提出したレポートなどを見逃すことを防ぐた
めに、ログイン後の画面に分かりやすく表示したり、更新情報を 1 日 1 回指定したメールアドレスに送信することができる機能である。
(2) データ連携機能
教養学部教務課が運用する UTask-Web で登録された講義及び履修者の情報を、ITC-LMS に
自動的に反映させる。これによって、教養学部前期課程の講義を担当される先生方は、事前に情報基盤センターに申請しなくても、ITC-LMS の利用が可能となる (それ以外の講義で ITC-LMS を利用するためには、事前の申請を行う必要がある)。

3.3

利用説明会

以下の日時に教員向け利用説明会を行った。
2014 年 3 月 14 日(金) 14:30-16:30
2014 年 3 月 19 日(水) 15:15-17:15

本郷：情報基盤センター1 階遠隔講義室（主会場）
駒場：情報基盤センター4 階遠隔講義室
駒場：情報基盤センター4 階遠隔講義室（主会場）
本郷：情報基盤センター1 階遠隔講義室－ 321 －

情報メディア教育部局負担による携帯端末接続環境運用報告
情報メディア教育支援チーム

1

参加組織

2014 年 3 月現在、携帯端末接続環境を利用している組織は 12 である。有線接続サービスを提供している場所数は 60、口数が 681 であり、無線接続サービスを提供している場所数は 68、アクセ
スポイント数が 79 である。2013 年度に行った変更作業は以下のとおりである。
2013 年度の新設、移設、廃止等
4 月 8 日 廃止 経済学研究科 赤門総合研究棟 有線 300 口
5 月 23 日 廃止 教養学部 学生会館 無線 7AP
5 月 29 日 廃止 情報学環・学際情報学府 本館 無線 6AP
6 月 5 日 変更 法学政治学研究科 総合教育棟等 有線 822 口→313 口

2

広報2013 年度に行った主な広報は以下のとおりである。
5 月 31 日 携帯端末接続環境(無線)の障害について
6 月 7 日 全学無線 LAN サービス(utroam)用 AP 提供サービス
8 月 20 日 8/20 携帯端末接続環境(無線)の障害について
11 月 1 日 11/1(金) 携帯端末接続環境(有線・無線)の障害について
11 月 11 日 11/11(月) 携帯端末接続環境(有線・無線)のサービス停止について
11 月 12 日 携帯端末接続環境（無線 LAN）の終了について

3

無線接続サービス終了

2014 年 3 月末をもって無線接続サービスを終了し、2014 年 4 月からは全学無線 LAN サービス
(utroam)用 AP 提供サービスを開始する。なお、有線接続サービスについては 2014 年度も引き続き提供する。
無線接続サービス終了に伴い、全学無線 LAN サービス(utroam)用 AP 提供サービスへの移行を希望する組織について 2014 年 2 月に utroam 用アクセスポイントへの移行作業を行った。
移行作業を行ったアクセスポイントは以下のとおりである。
●本郷地区
・第二本部棟 6F 廊下 1、6F 廊下 2、7F 自習室 1、7F 自習室 2
・法学部 3 号館 1F116、2F209、3F 図書事務室、4F 図書閲覧室 、4F402、4F409
・法学部 4 号館 1F 自習室、2F 自習室 1、2F 自習室 2、3F 自習室 1、3F 自習室 2、6F 廊下
・法学政治学系総合教育棟 1F101、1F102、2F203、3F301、3F305、4F401
・農学生命科学図書館 3F 図書室
・総合図書館 4F 閲覧室南側－ 322 －

情報メディア教育●駒場地区
・教養学部 2 号館 3F 第 1 共同研究室、4F 第 3 共同研究室、5F 国際社会学図書室
・教養学部 18 号館 2F 大学院学習室●白金地区
・医科学研究所 1 号館 2F 図書室－ 323 －

情報メディア教育

その他のサービス㻌 運用報告
情報メディア教育支援チーム

1

その他のサービス

情報メディア教育部門において実施されている、その他のサービス（部局設置機器の管理、一時アカウント使用、認証情報の提供、大判プリント、AP 提供サービス）について報告する。

2

部局設置機器の管理
部局設置端末の運用代行申込組織は以下のとおりである。
1 組織、端末数 63 台

3

一時アカウント使用
一時アカウントの発行状況は、申込み数は 11、合計口数は 250 である。
利用月  部局        口数  内容
5 月  工学系研究科     18  西野研究室実験演習
6 月  新領域創成科学研究科 5  生命科学実験解析学
7 月  経済学研究科     23  評価インセンティブに関わる経済実験
7 月  情報理工学系研究科  50  東大での『一般情報教育』を体験しよう 20138 月  大気海洋研究所    41  福島第一原子力発電所事故に係る環境汚染 シミュレーション講習会
10 月  経済学研究科     31  経済学実験
11 月  情報システム部    11  平成 25 年度コンピュータネットワーク研修
12 月  経済学研究科     15  社会ゲームの理論と実験
12 月  総合文化研究科    15  国際生物学オリンピック派遣生徒特別訓練
12 月  工学系研究科     10  実験演習
2 月  経済学研究科     31  経済学実験

4

認証情報提供
教育用計算機システムの認証情報の提供サービスは SSL-VPN の他は、以下のとおりである。
組織数：5
対象：部局管理の Active Directory（2 組織）、部局管理サーバ、Utask-Web、
SNOWBALLS システム

5

大判プリント
大判プリント提供サービスの利用は以下のとおりである。㻌
なお、駒場については、㻞㻜㻝㻠 年 㻞 月 㻝㻜 日に行われた第 㻠㻣 回情報メディア教育専門委員会において、㻞㻜㻝㻠 年 㻟 月末をもってサービスを終了することが了承された。㻌
本郷（福武ホール㻌 教材編集室）㻌 221 件
駒場（情報教育棟㻌 教材作成室）㻌 0 件－ 324 －

情報メディア教育

6

AP 提供サービス
2001 年から ECCS 無線 LAN 実験サービスの付帯サービスとして提供していた部局負担による携帯端末接続環境を、全学無線 LAN 提供サービス(utroam)対応とするためサービス内容を更新し、2014 年 4 月より新たに AP 提供サービスとして提供する予定である。
㻌 㻌 㻌 それに先駆け、2013 年 10 月から AP 提供サービスの受付を開始した。また、既存の携帯端
末接続環境利用部局については情報基盤センターによる機器更新を行うこととし、2013 年 5 月に AP 提供サービスへの移行希望調査を行い、6 部局 28AP が 2014 年 2 月までに機器を更新、AP 提供サービスへ移行した。

－ 325 －

データベースリーフレット

学術情報

学術情報

ネットでアカデミック

学術情報へのアクセスガイド

東京大学 OPAC－ 327 －

学術情報学術情報
概要

部門長 中川裕志

1

専門職員 本多玄図書館システムの運用管理とサービスの提供

ここで言う「図書館システム」とは、本学図書館室の図書館業務を行う際の業務システム的部分と、その結果蓄積された図書・雑誌の書誌・所在情報を「東京大学 OPAC」を窓口として学内外のユー
ザの利用に供するためのサービスシステムとしての側面も有するものであり、附属図書館が提供する
各種サービスの中核をなすシステムである。それ故、業務の効率化に資することと、サービスにおける利便性を高めることが絶えず求められる。
現在本システムで管理する書誌情報は約 290 万件、所蔵情報は約 886 万件に及んでおり、本学の図書資産台帳としての役割も兼ねている。
また、学内外の他システムとの連携も進めており、2013 年度は附属図書館で導入のディスカバリ・サービスと図書館システムとの連携を目的とした改修を行っている。

2

東京大学機関リポジトリの運用管理と情報発信

本学の研究成果を世界に向けて発信することは本学としても重要なことである。これに資するため
附属図書館と連携して「東京大学機関リポジトリ」システムの運用管理を行っており、約 3 万件のコンテンツが登録されている。
また 2013 年度は学位規則の改正により、原則的に博士学位論文は機関リポジトリを通して全文公開することとなったため、研究成果発信の中核的システムとして今後ますます重要な役割を果たすことになろう。

3

学術情報に関するポータルサイトの提供と各種講習会の企画・運営

大学として各種データベースや電子ジャーナル等情報資源整備を行う必要がある一方、ユーザがそれら情報資源の存在を認識し、かつ活用できなければ意味がない。
このため学術情報チームでは自分の目的に合ったデータベースを探すためのポータルサイト「GACoS」を提供するとともに、様々なテーマによる文献探索のための講習会開催、案内冊子・パン
フレット等の作成を附属図書館と連携しがら行っている。

4

その他

その他サービスとしては SSL-VPN ゲートウェイによる学外からの電子ジャーナル等へのアクセスサービスや貴重書電子化への協力を行っている。

－ 329 －

学術情報

デジタルコンテンツサービス

デジタル・ライブラリ担当

1

運用報告

 東京大学学術機関リポジトリの構築㻌 東京大学学術機関リポジトリとは、東京大学で生産されたさまざまな研究成果を電子的な形態で集中的に蓄積・保存し、学内外に公開することを目的としたインターネット上の発信拠点である。2004 年度から附属図書館と連携して構築を行い、2006 年 4 月 1 日から「東京大学学術機関リポジトリ」としてサービスを開始している。2013 年度は、ハーベスティング用メタデータのフォーマット変更に対応した（Junii2.ver3.0）。
(http://repository.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/) コンテンツ作成と著作権許諾処理
紀要、学位論文、学術雑誌論文を中心としてコンテンツの収集と作成を行い、㻞㻜㻝㻟 年度末には約㻟㻜㻘㻤㻜㻜 件のデータを公開しており、順調に増加している。㻌
機関リポジトリでは本文そのものを 㻼㻰㻲 等で公開するため、単に電子化作業を行うだけではなく、著作権の許諾処理を必須として作業を行っている。著者本人や共著者の許諾はもちろんであるが、学術雑誌掲載論文では出版者の許諾も必要であるため、機関リポジトリへの掲載許諾情報を調査し、必要に応じて学協会等へ個々に許諾の確認を取る作業を行っている。㻌
また、学位規則改正による博士論文のリポジトリでの公表義務化に伴い、関係部署と運用方法を検討し、ガイドライン作成等を行った。㻌

 電子ジャーナルのゲートウェイサービス
㻌 学内からのアクセスに限定されている情報リソースの一部を学外からアクセス可能にするサービスである。㻞㻜㻜㻢
年度より 㻿㻿㻸㻙㼂㻼㻺㻌 㻳㼍㼠㼑㼣㼍㼥 サービスとして実施している。
現在、㻝㻝㻜 件程のデータベースや電子ジャーナルのパッ
ケージが利用可能である。㻞㻜㻝㻟 年度は、従来からの学生用アカウントに加えて、教職員用アカウントを使った認証方法でも利用できるようになった㻔認証 㻳㼃 サービス㻕。㻌
㻌－ 330 －

学術情報

 東京大学学位論文要旨データベースの構築
学位論文データベースは従来冊子体で刊行されていた「東京大学博士学位論文の内容の要旨と審査結果の要旨」を電子化して公開している。㻌
㻞㻜㻝３年度は 㻞㻜㻝１年度論文要旨約 㻝㻘㻟㻡㻜 件の電子化を行った。前年度同様に、提出電子ファイルを全面的に利用し、データベース作成の効率化と経費の削減を図った。㻌
(http://gakui.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/)

 貴重資料の公開支援㻌 例年総合図書館や部局で作成した貴重書の電子ファ
イルを利用して、web サイトで公開している。2013 年度
は数理科学研究科で作成した高木貞治先生自筆ノートを公開した。本ノートは、日本最初の世界的な数学者である高木貞治(東京帝國大学教授 1904-1936)の東京大学数学科での自筆講義ノートあるいは研究ノートと思われるものである。
(http://gazo.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/takagi/)－ 331 －

学術情報

学術情報リテラシー支援

学術情報リテラシー担当

1

運用報告

1.1

情報探索ポータルサイト GACoS(Gateway to Academic Contents System)の運用

電子的な学術情報にアクセスするためのポータルサイトとして、GACoS（日本語・英語・中国語・韓国語版）を継続的に構築、運用した。
また、検索サービス「TREE(UTokyo REsource Explorer)」が 2014 年度本学に新規導入され学術情報へのアクセスが大きく変化することから、印刷版資料とウェブの情報を連携させて今後の検索サービスの変更等に迅速に対応する方針とし、リニューアルの準備を進めた。リニューアルに伴い、中国語・韓国語版は 2014 年度より英語版に統合となる。
（http://www.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/gacos/）

1.2

リテラシー支援資料の作成･改訂

1.2.1「レポート・論文支援ブック」

東京大学における文献収集のガイドブックとして作成してきた「ネットでアカデミック」については、TREE 導入に伴い、名称を「レポート・論文支援ブック：ここから始めよう」と変更して 2014 年度版から大幅なリニューアルを行うこととした。形態も 40 ページの小冊子から、目次と概要を掲載した 8 ページのリーフレットタイプに変更となる。日本語・英語・中国語・韓国語の 4 か国語版を作成するのは従来のとおり。各項目の本文は日英 2 か国語として GACoS へコーナーを新設し、掲載する。
(http://www.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/gacos/supportbook.html）
1.2.2

リーフレット「自宅からデータベースや電子ジャーナルを使うには？」東京大学で利用できるデータベース等のサービスについて、各々の概要や機能を紹介したリーフレット「文献探しのヒント」4 種（日本語・英語版）についても、「レポート・論文支援ブック」へ統合することとして今年度版が最後となった。今後は、問合せが多く、2013 年度に新しく「認証 GW サービス」が開始となった学外アクセスサービスについてのみ、「レポート・
論文支援ブック」別冊として 2 種類のアクセスサービスをまとめて説明したリーフレット「自宅からデータベースや電子ジャーナルを使うには？」を発行する。
(http://www.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/gacos/supportbook.html)－ 332 －

学術情報

1.2.3

の

のリーフレット

資料

データベース検索 連情報として、学 利用 の学外アクセスに 要となる ECCS アカウントの（日本語・英語・中国語・韓国語版）や、学L AN の用リーフレット（日本語版・英語版）
を作成した。
また 別のは行 ないが 要の る情報として、新・統 の検索についての資料を、との形で作成し、GACoS「」コーナーへ掲載した。
1.2.4

「

用 イ 」

東京大学の
を めて利用する学 等を対 とした、「
学術情報リー
集、日本語・英語版）の作成についても、TREE 導入に伴い、2014 年度より大幅な
となる。
1.2.5

「文

利用ガイド 2014」（
した。「利用ガイド」に

探 のクイック イ 」

ウェブ版アニ ーンのクイックガイド（日本語・英語・中国語・韓国語版）を継続的に運用した。
なお、クイックガイドの中国語・韓国語版については、GACoS のリニューアルに伴い、2013 年度までの 開となる。
(http://www.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/gacos/literacy.html)
1.2.6

「

GACoS

ポイ ト

」

Ustream（）による各 3後の「東大 GACoSした。
(http://www.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/gacos/literacy.html)

1.3

L itetopi ール

東京大学構成ガジン」を、年 25

1.4」を継続的に運用

ジ のを対 に、新規サービスやの情報を発 する「L itetopi（リ ト ） ール
発行した。 ックナン ーは GACoS で 開を行っている。

Twitter のの 報 ール、またナンス情報な をタイ リーに

する

2

報告

・

の開
やデータベースのとして、Twitter の発 を行った。

データベース等の電子的学術資料を学 ・・
情報探索ガイ ンス各コースを開 した。2013 年度は

2.1

ンポイント

テー

イ

に
15 4

的な ン

的に利用してもらうことを目的とし、開 し、1, 9 7 5
の
が った。

ス

1 つの ー について検索をながら 説する、 ー 別ガイ ンスを 11 コース開 した。
2013 年度は、利用 の多い 料学術情報検索 ンジン Google Scholar を対 とした「Google
Scholar 用 」、文献検索と文献の 本 2 コースをまとめた「論文準備ここからスタート 」、・のニー に応 る「してからの文献検索・文献」、国連機 の情報や資料－ 333 －

学術情報検索の初心者向けコース「国連情報の探し方入門」（資料協力：北海道大学附属図書館）の 4 コース
を新たに実施した。
コース名
月日
回数 人数
内容
はじめての論文の4/9, 4/18, 5/8,
4
46
参考文献リストの見方、図書や電子ジャ
探し方
5/21
ーナル、雑誌論文など、基本的な文献の検索方法
自宅から電子ジャー 4/11, 4/17,
435
学外からも利用できるデータベース、電ナルを読むには？
5/24, 7/19
子ジャーナルの利用手続きやアクセス
方法、手続き不要で一般に公開されているデータベースや電子ジャーナルの紹介
554
論 文 準 備 の た め の 5/15, 7/29,
RefWorks を使った文献検索結果の保文献管理 RefWorks 9/10, 10/10(文存・整理方法、参考文献リストの自動作
献管理ツールク
成方法
ローズアップデー), 11/20
Google Scholar 活用 6/5, 9/3, 11/8,
457
Google Scholaｒの検索のコツや、検索結法
1/14
果画面の見方、Google Scholar で見つけた論文の入手方法を説明。その他のおすすめデータベース等を紹介。
文献検索早わかり
6/11, 10/9
218
図書や電子ジャーナル、雑誌論文、新聞記事など、各種の文献検索方法をコ
ンパクトに紹介。
Web of Science +218
6/14（自然科学
Web of Science の検索方法、およびRefWorks系）,6/14（人文その書誌データを RefWorks に取り込
社会科学系）
み、参考文献リストを自動作成する方法
論文準備のための文 7/10, 9/4,
21
日本語論文の代表的なデータベース
3
献 検 索 CiNii Arti- 11/14
CiNii Articles と英語論文の代表的なデ
cles と Web of Sciータベース Web of Science の基本的な
ence
検索方法
論文投稿シミュレー 8/29, 10/25
2
7
インパクトファクターを調べて投稿先をション：JCR と決める手がかりの 1 つとし、RefWorks でRefWorks を使って
参考文献リストの作成。文献データの整
理～投稿誌の選定～投稿誌の規定に沿った文献リスト自動作成の流れをシミュレーション460
論文準備ここからス 12/5, 1/22,【論文準備のための文献検索 CiNii Arti2/14, 3/19
タート！
cles と Web of Science】講習会と、【論文(文献検索から文献リ準備のための文献管理：RefWorks】講
スト作成まで)習会の内容を、90 分コース１回にまとめ
12/5 は「論文準備はこて実施
れで OK」として実施

卒業してからの文献
検索・文献管理

2/27

1

9

国連情報の探し方

3/11

1

4

－ 334 －

東京大学を卒業・退職される方向けに、卒業・退職してからも文献検索や文献管理に利用できる、無料の各種ツールを紹介
国連機関の会議資料・プレスリリースな学術情報

ど Web 上にある国連情報の探し方や、総合図書館国際資料室にある紙の国連
資料の探し方を解説する、初心者向け
のコース

入門

合計

2.2

32 回

329
名

夜間ガイダンス

昨年度の試行に引き続き、完全予約制夜間ガイダンスを継続して開催した。試行段階では 1 名のみでも開催としていたが、2013 年度は前日までに 3 名以上の参加確定をもって開催することとした。
コース名
月日
回数 人数
内容
論文準備のための7/30、10/23
2
5
内容はテーマ別ガイダンスと同じ
文献管理：※7/30 は予約がなかったため中止
RefWorks
論文投稿シミュレー 8/20
1
6〃
ション：JCR と
RefWorks を使って論文準備のための文
9/12
1
3
〃
献検索

CiNii Articles とWeb of Science
文献検索早わかり

10/8

1

0

Google Scholar 活用法

11/27, 1/20

2

15

〃
※予約 2 名のため中止〃

論文準備はこれでOK(文献検索から文

12/10

1

13

〃

3/13

1

13

〃

7回
(開
催予
定は
9 回)

55 名

献リスト作成まで）卒業してからの文献
検索・文献管理合計

2.3

留学生向け情報探索ガイダンス

留学生を対象に、韓国語および中国語コースをネイティブの講師により開催した。
コース名
月日
時間
韓国語コース
5/10
15:00-16:00
留学生向け情報探索ガイダンス
10/15
13:10-14:10
中国語コース
10/15
15:00-16:00
合計
3回－ 335 －

人数
20
10
3
33 名

学術情報

2.4

外部講師ガイダンス （H24 年度まで「データベースユーザトレーニング」）

データベースの提供元等から講師を招き、高度な専門性を必要とするデータベース等を対象として開催した。「文献管理ツール・クローズアップデー」企画のなかでは、EndNote Web から名称および機能が変更となった EndNote basic のセミナーを新たに開催した。
コース名
月日
時間
人数
会場
Westlaw International、Westlaw
医学系研究科医療倫理
5/22
15:30-17:00
12
学教室/医学部３号館
Japan
eol
LexisNexis Academic
OECD iLibrary
SciFinder
EndNote basic
EndNote（ソフトウェア版）
国連資料講座：安全保障理事会
と国連文書

6/20

15:00-16:00

10

総合図書館

10/30

14:50-16:20

5

柏図書館

6/26
6/28
7/18
10/24
11/28
10/10
10/10

15:00-16:00
15:00-16:00
14:50-16:20
14:50-16:20
14:50-16:30
13:30-14:30
15:00-16:30

13
10
13
11
7
11
10

総合図書館
総合図書館
総合図書館
理学部化学本館

11/15

15:00-17:00

15

総合図書館

合計

2.5

11 回

柏図書館

総合図書館
総合図書館

117 名

秘書さんのためのはじめての論文の探し方講習会

研究補助従事者を主対象として夏期に開催した。（会場：総合図書館）
月日
時間
人数
内容
8/9
11:00-12:00
12
参考文献リストの見方、図書や電子ジャーナル、雑誌論文な
8/20
15:00-16:00
11
ど、基本的な文献の検索方法。
合計
2回
23 名

2.6

出張・オーダーメイド講習会

利用者（教員、学生等）や部局からの依頼に合わせた内容で行う、出張講習会を実施した。
オーダーメイド講習会
研究科・研究室名など

情報学環学際情報学府

文学部現代文芸論研究室

月日

4/2（火）

4/5（金）

時間

人数

講習内容

会場

11:30-12:00

東京大学 OPAC の講
習、JapanKnowledge
福武ホール地下 2階福武ラーニング
105 ＋、CiNii Articles、
Web of Science の紹 シアター介。

15:00-16:30

東京大学 OPAC、
Literature Resource
Center with MLA、
11 CiNii Articles の検索
実習(60 分)＋文学部
3 号館図書室ツアー(30 分)。

－ 336 －

総合図書館 1 階
講習会コーナー、
文学部 3 号館図
書室

学術情報

（学部生）
13:00-14:00

33(大学院生）
14:50-15:50

26

教育学部 265 ゼミ
室

文学部「心理学実験演習
4/19（金）
2・3」

13:10-14:10

東京大学 OPAC、
Web of Science、
24
PsycINFO、CiNii Articles の検索実習。

文学部 111 教室

4/22（月）14:50-16:20

20

4/23（火）13:00-14:30

21

4/25（木）

13:30-14:30

4/26（金）教育学部 RefWorks 講習
4/16（火）会

駒場情報教育棟

10:40-12:10

JapanKnowledge＋、
22 東京大学 OPAC、
CiNii Articles の検索
23 実習。

4/30（火）14:50-16:20

25

駒場図書館

5/1（水）

10:40-12:10

21

駒場情報教育棟

教養学部「基礎演習」

4/23（火）

15:15-16:15

ALESA プログラム（TA 対象）4/25（木）情報学環・学際情報学府
4/30（火）「社会情報学基礎」

附属病院リハビリテーショ
5/2（木）
ン部鍼灸部門理学系研究科生物科学専攻

文学部「Academic Writing」

RefWorks の講習。
（講義形式）

教育学部 156 教
室

5/2（木）

5/7（火）

15:15-16:15

13:00-14:30

13:30-14:30

15:00-17:00

13:10-14:10－ 337 －

JapanKnowledge＋
7 （英語辞典）、
LexisNexis
Academic、Web of
Science の講習。（講8 義形式）

駒場ライターズス
タジオ

JapanKnowledge＋、CiNii Articles、Web of
総合図書館 1 階
14 Science、RefWorks の講習会コーナー実習。

医中誌 Web、PubMed
総合図書館 1 階
5 の実習。
講習会コーナーJapanKnowledge＋、
PubMed、Web of Science、東京大学
3 OPAC、RefWorks の実習。

JapanKnowledge＋、東京大学 OPAC、
CiNii Articles、
17
Periodicals Index
Online、Web of Science の検索実習。

総合図書館 1 階
講習会コーナー

総合図書館 1 階
講習会コーナー

学術情報

附属病院医療機器管理部

5/20（月）17:40-19:10

医中誌 Web、

5 PubMed、RefWorks の 附属病院入院棟
実習。ほか

A 地下 2 階 ME センター

5/23（木）

17:40-19:10

11

5/27（火）13:15-15:20（15 分休憩）

PubMed、Web of Science、東京大学
16
OPAC、RefWorks の実習。

附属病院リハビリテーショ
6/12（水）ン部

17:45-18:45

医中誌 Web、
PubMed、東京大学
8 OPAC の検索実習。

文学部「Academic Writing」

13:10-14:10

9

13:30-15:00

医中誌 Web、PubMed
総合図書館 1 階
1 の検索実習。
講習会コーナー

理学部生物化学科

6/25（火）[個人オーダーメイド講習]
8/2（金）
医学系研究科

工学部精密工学科

10/3（木）

13:00-14:30[個人オーダーメイド講習]
10/25(金） 16:00-16:30
工学系研究科

教育学研究科「臨床心理10/28(月） 14:50-16:30
学研究法Ⅱ」

文学部「社会心理学調査
10/30(水）
実習」

11:1012:10(2)総合図書館 1 階
講習会コーナー

東京大学 OPAC、
CiNii Articles、Web of 工学部 14 号館 3
37 Science、Engineering 階計算機演習室
Village の検索実習。 326 号室

Google Scholar の検1 索実習。

総合図書館 1 階
講習会コーナーCiNii Articles、 医中誌 Web、PubMed、
Web of Science、東京 総合図書館 1 階
13 大学 OPAC の検索実講習会コーナー習。

JapanKnowledge＋、

11/5(火)総合図書館 1 階
講習会コーナー2 グループにわかれJapanKnowledge＋、
12 CiNii Articles、Web of
Science、PsycINFO、総合図書館 1 階
東京大学 OPAC の検講習会コーナー
索実習(60 分）＋総合
図書館/文学部図書13 室ツアー（各 30 分）

10:0011:00(1)

文学部「Academic Writing」

RefWorks の実習。

情報基盤センター（浅野）1 階大演習室2

13:10-14:10

13 東京大学 OPAC、
CiNi Articles、 Peri-－ 338 －

総合図書館 1 階
講習会コーナー

学術情報

odicals Index Online、
Web of Science の検索実習。

JCR、 RefWorks の実
13 習。

教育学研究科「臨床心理11/11(月） 14:50-16:30
学研究法Ⅱ」

辞典ツール、新聞記
事、英語書籍の検索
8 実習。

教養学部イギリス科「特殊11/12(火） 13:00-14:30
研究演習Ⅱ」CiNii Articles、Web of
Science、Historical
11 Abstracts、東京大学 駒場情報教育棟
OPAC の検索実習。

教養学部イギリス科「特殊11/19(火） 13:00-14:30
研究演習Ⅱ」

教養学部イギリス科「特殊12/3（火）研究演習Ⅱ」

13:00-14:30

8

文学部「Academic Writing」

13:10-14:10

11

合計 35 回

駒場情報教育棟

国立国会図書館サー
チ、東京大学
OPAC、CiNii
駒場情報教育棟
27 Articles、ERIC（EBSCOhost）の検索実習。

教育学部 「教育資料調査
11/18(月） 9:00-10:30
演習」

1/7（火）

総合図書館 1 階
講習会コーナー

RefWorks の実習。

駒場情報教育棟

RefWorks の実習。

総合図書館 1 階
講習会コーナー

講習内容

場所

602 名

附属図書館・室等との共催講習会
研究科・研究室名など

月日

時間

人数

総合図書館留学生ガイダ
4/4（木）
ンス OPAC 入門(日本語）

14:30-15:00

東京大学 OPAC、電子ジャーナル、自宅
14 からの利用方法

4/9（火）

10:30-11:00

9

4/11（木）

15:00-15:30

12 子ジャーナル、自宅

4/17（水）

15:00-15:30

8

総合図書館オリエンテー
ション OPAC 入門(日本語）－ 339 －

東京大学 OPAC、電からの利用方法

総合図書館 1 階
講習会コーナー

総合図書館 1 階
講習会コーナー

学術情報

総合図書館オリエンテー
ション OPAC 入門（英語）

4/19（金）

15:00-15:30

4

4/10(水）

15:00-15:30

17 東京大学 OPAC、電4/18（木）

15:00-15:30

７

15:00-15:30

5 子ジャーナル、自宅

総合図書館留学生ガイダ
4/15(月）ンス OPAC 入門(英語）

15:30-16:00[薬学図書館共催]「薬学研究のための文献検索講習会：基礎編」

4/15（月）[医学図書館・Global30 共催]※英語コース
4/17（水）「Introduction to Medical
Document Databases as
Research Tools」（「研究ツールとしての医学文献デ 4/19（金）ータベース入門」）[地震研図書室共催]「研究者と研究支援者の4/24（水）ための文献の探し方＠地震研」[附属病院看護部・医学図 4/24（水）書館共催]「医学系文献検索早わかり」
5/10（金）[生産研図書室・先端研図 4/25（木）書室共催]「文献検索早わかり in 駒場Ⅱ」

5/8（木）[理学部生物学図書室共催]
5/7（火）
理学部生物学科 A 系(人類学系）[大学院数理科学研究科
図書室共催]
5/9（木）「MathSciNet 講習会」

11:00-12:00

17:00-18:30

17:00-18:30

15:00-16:30

17:30-18:30

子ジャーナル、自宅からの利用方法東京大学 OPAC、電からの利用方法

総合図書館 1 階
講習会コーナー

東京大学 OPAC、 医中誌 Web、 Web of
15 Science の講習。（講義形式）

薬学系総合研究棟 10 階 E10 セミナー室

14

5 東京大学 OPAC、

PubMed、Web of Science、RefWorks の実習。

10:30-11:40

15:00-16:10

医学図書館 1 階
マルチメディアコ
ーナー

9東京大学 OPAC、
CiNii Articles、 Web
23 of Science、 GeoRefの講習。（講義形式）

地震研 1 号館 3階会議室

医中誌 Web、東京大21 学 OPAC の講習。
（講義形式）

17:30-18:30

総合図書館 1 階
講習会コーナー47
東京大学 OPAC、
15 CiNii Articles、 Web
of Science、 Engineering Village の検索説明。（講義形式）

附属病院中央診療棟 2・7 階大会
議室

生産研 As 棟３F
中セミナー室 4

21

10:30-11:30

JapanKnowledge＋、
PubMed、 Web of5
Science、 東京大学
OPAC の実習。

総合図書館 1 階
講習会コーナー

14:50-16:20

9

MathSciNet、東京大学 OPAC の実習。

大学院数理科学研究科棟 2 階計
算機室－ 340 －

学術情報

[理学部生物学図書室共催]
5/14（火）理学部生物学科 B 系(基礎生物学系）

15:00-16:00

12:10-12:45

5/16（木）[工学・情報理工学図書館
共催]
5/16（木）「RefWorks コース」
[生産研図書室・先端研図
書室共催]「文献管理ツー
5/17（金）ル RefWorks ガイダンス in
駒場 II」[医学図書館共催]「論文準備のための医学系文献検索」[柏図書館共催]「文献検索早わかり」[駒場図書館共催]「自然科学系のためのWeb of Science + RefWorks」

6/6（木）

6/17（月）[柏図書館共催]「秘書さんのためのはじめ 6/18（火）ての論文の探し方」

6/24（月）RefWorks の実習。

13:00-14:00

11

10:30-11:30

RefWorks の講習。
（PC 持参者のみ実
9 習）

第1回
15:30-16:30

13 医中誌 Web、第2回
17:30-18:30[駒場図書館共催]「人文社会科学系のため
6/17（月）の Web of Science + RefWorks」[薬学図書館共催]

CiNii Articles、 Web
of Science、
工 2 号館図書室
15 Engineering Village の 閲覧室
検索実習（PC 持参者
21 のみ実習）

5/31（金）[附属病院看護部・医学図書館共催]「医学系文献検 6/5（水）索早わかり」

総合図書館 1 階
講習会コーナー13 東京大学 OPAC、5/14（火）[工学・情報理工学図書館
共催]「文献検索早わかりコー 5/15（水）ス」

JapanKnowledge＋、
PubMed、 Web of
20
Science、 東京大学
OPAC の実習。

17:30-18:30

15:00-16:15

12

PubMed、東京大学
OPAC の実習。

医中誌 Web、東京大学 OPAC の講習。
53 （講義形式）

東京大学 OPAC、
13 CiNii Articles、Webof Science の実習。

10:40-12:10

Web of Science、
4 RefWorks の実習。

14:50-16:20

Web of Science、
14 RefWorks の実習。

第1回
13:30-14:45

5 CiNii Articles、Web

総合図書館 1 階
講習会コーナー

生産研 As 棟３F
中セミナー室４

医学図書館 1 階
マルチメディアコ
ーナー

附属病院中央診療棟２・７階大会議室
柏図書館 1 階ラーニングサポートサービス
駒場図書館地下
1 階会議室

駒場図書館地下
1 階会議室東京大学 OPAC、

of Science の実習。
（同内容で 2 回開催）

柏図書館 1 階ラーニングサポートサービス

第2回
15:15-16:30

6

11:00-12:00

9 PubMed、Web of Sci- 薬学部資料館 4F－ 341 －

学術情報

「薬学研究のための文献検索上級編 + RefWorks」[柏図書館共催]「論文準備のための文献管理：RefWorks」

ence、RefWorks の実習。

6/27（木）[医科学研究所図書室共催]
7/23（火）「文献検索早わかり in 医科研」

15:00-16:15

15:00-16:20

14

RefWorks の実習。

医中誌 Web、
PubMed、Web of Sci8 ence、東京大学
OPAC の実習。

15:00-16:00

Business Source
Complete、eol の実
11 習。

17:30-18:30

5 医中誌 Web、東京大17:30-18:30

学 OPAC の講習。
9 （実習形式）[医科学研究所図書室共催]
9/5（木）
論文準備のための文献管
理：RefWorks in 医科研

15:00-16:00

13

10/8（火）13:15-13:45

9[経済学図書館共催]「経済学・経営学系のため
8/1(木）の論文・企業情報の探し方」[医学図書館共催]
8/22（木）「医学系文献検索早わか8/27(火）り」

14:30-15:00
総合図書館留学生ガイダ
10/16(水）
ンス OPAC 入門(英語）
15:00-15:30
10/21(月） 13:15-13:45

RefWorks の実習。

10 東京大学 OPAC、電子ジャーナル、自宅
11 からの利用方法。

柏図書館 1 階ラーニングサポートサービス

医科学研究所 1
号館 2 階セミナー
室

経済学研究科棟
4 階トレーディン
グ・ラボ
医学図書館 1 階
マルチメディアコ
ーナー
医科学研究所 1
号館 2 階セミナー室

総合図書館 1 階
講習会コーナー2
東京大学 OPAC、電総合図書館留学生ガイダ
10/17(木） 15:00-15:30
ンス OPAC 入門(日本語）

3 子ジャーナル、自宅[工学・情報理工学図書館 10/15(火） 12:10-12:50
共催]「文献検索早わかりコース」（英語）

東京大学 OPAC、
5 CiNii Articles、 Web
of Science、 Engineering Village の検索実習。（講義形式+
9 持込 PC での実習）

10/16(水） 12:10-12:50

情報室

からの利用方法。

総合図書館 1 階
講習会コーナー工 2 号館図書室
閲覧室

東京大学 OPAC、[工学・情報理工学図書館 10/17(木） 12:10-12:45
共催]「文献検索早わかりコース」

10/18(金） 12:10-12:45－ 342 －

8 CiNii Articles、 Web
of Science、
工 2 号館図書室
Engineering Village の 閲覧室
10 検索実習。（講義形式+持込 PC での実習）

学術情報[工学・情報理工学図書館
共催]
10/18(金） 13:00-14:00「RefWorks コース」
[農学生命科学図書館共催]「論文準備のための文献
10/23(水） 14:50-16:20
検索＆文献管理」（CiNii
Articles・Web of Science・
RefWorks）

10/31(木） 15:00-16:10[駒場図書館共催]「論文準備のための文献
検索：CiNii Articles とWeb of Science」

CiNii Articles、 Web
of Science の検索実
15 習および RefWorksの実習。

農学生命科学図書館本館 3F PC
端末室 2（第 1 回）
15:30-16:30

4（第 2 回）
17:30-18:30

4

RefWorks の実習。

10/31(木）CiNii Articles、Webof Science の検索実
4 習。

11/12(火） 15:10-16:20

7[生産研図書室・先端研図
書室共催]
11/28(木） 15:00-16:10「論文準備のための文献管理：RefWorks」（第 1 回）

11 医中誌 Web、
PubMed、東京大学
OPAC の実習。

2

17:30-18:30

15:10-16:20

1[医学図書館共催]
12/25(水） 17:30-18:30「医学系文献検索早わか1/7（火）
17:30-18:30
り」

合計 62 回（開催予定 63 回）

RefWorks の実習。

5 医中誌 Web、東京大学 OPAC の講習。
11 （実習形式）

692 名－ 343 －

医学図書館 1 階
マルチメディアコ
ーナー

駒場情報教育棟

柏図書館 1 階ラ
JCR と RefWorks の実
ーニングサポート
習。
サービス

RefWorks の実習。
9 （持込 PC での実習）[医学図書館共催]
15:30-16:30「論文準備のための医学
11/29(金）
系文献検索 医中誌 Web（第 2 回）と PubMed」

12/3（火）生産研 As 棟３F
中セミナー室４

5[柏図書館共催]「論文投稿シミュレーショ
11/13(水） 14:50-16:20
ン：JCR と RefWorks をつかって」[駒場図書館共催]「論文準備のための文献管理：RefWorks」

総合図書館 1 階
講習会コーナー

東京大学 OPAC、
9 CiNii Articles、 Web
of Science、 Engineering Village の検索実習（講義形式）[生産研図書室・先端研図 10/23(水） 15:00-16:10
書室共催]「文献検索早わかり in 駒
場Ⅱ」

[医学図書館共催]「医学系のための文献管
理ツール RefWorks 講習会」

参加者がいなかった
ため中止

0

生産研 As 棟３F
中セミナー室４

医学図書館１F マルチメディアコーナー

駒場情報教育棟
医学図書館 1 階
マルチメディアコ
ーナー

学術情報

2.7

セミナー

若手研究者への学術情報リテラシー支援として、国際誌への論文投稿・執筆等を主なテーマとしたセミナーを新たに開催した。
コース名

月日

時間

参加人
数

英語論文セミナー2013 ～国際誌に投稿するために知っておきたいこと～

7/5(金）

13:3016:30

102

総合図書館 3 階大会議室

[柏図書館共催] IEEE Xplore セミナー
論文投稿とキャリア形成

11/5(火）14:0016:30

22

柏図書館 1 階 メディアホール

合計 2 回

2.8

会場

124 名

質問受付ウィーク

文献管理ツールや文献検索に関する疑問に、短時間で個別相談を受け付ける「質問受付ウィーク」を開催した。
月日
12/16(月)～12/20(金)受付時間
9:30～12:00,
13:00～16:30

コース名【質問受付ウィーク】
文献管理ツールや文献検索の個別相談

合計

参加人数
3

3名

－ 344 －

会場
総合図書館３階事務室 学
術情報リテラシー担当デス
ク

学術情報

図書館関係システム運用・管理

図書館システム担当

1

運用報告

図書館システム担当では、「附属図書館学術情報システム」を中心に附属図書館 Web サーバも含めた図書館関係サーバ群の運用管理を行なっている。

1.1

附属図書館学術情報システム（図書館システム）

本年度も通常の図書館業務システム画面では処理が困難な大量の各種データの一括登録・修正・削除処理について、附属図書館の要望に沿って作業を行なった。毎年行う柏図書館への製本雑誌移管に係るデータ修正に加えて、本年度は部局図書館の移転・統合に伴う移設作業や新図書館建設に係る総合図書館資料の移設作業に対応するため、作業を継続して行なっている。
また附属図書館業務別部会と連携し、システムに対する要望の整理・取りまとめ、それらのシステ
ムの適用状況の管理・動作検証等を行なっている。

1.2

その他の図書館関係サーバ等



附属図書館 Web サーバの管理

附属図書館職員用 Wiki の管理「図書系職員のためのアプリケーション開発講習会」の開発・成果公開用サーバの管理

メールホスティングによる図書系部署・職員のアカウント管理、メーリングリスト管理

DNS ホスティングによる lib ドメイン、dl-itc ドメインのゾーン管理部門 HP の WebPark2014 への移行と管理

2

講習会・研究会開催報告「図書系職員のためのアプリケーション開発講習会」（主催は学術情報研究部門）の事務を行なっており、受講生の募集や各図書館室への案内等を行なっている。
2013 年度は 7 名の受講者があり、全体会合は以下の 2 回行なった。
 企画発表会 2013 年 11 月 12 日


成果報告会 2014 年 2 月 20 日

なお、本講習会の成果である「図書館ひっこしらくらくキット（連番くん・見出しちゃん）」が 2013 年度
東京大学業務改革総長賞を受賞した。

－ 345 －

学術情報3

サービス統計－ 346 －

ネットワーク

ネ ット ワ ー ク

光ケーブルが集線されているスプライシングボックス
ケ ブルが集線されているスプライシングボ ク－ 347 －

UTnet3の代表的な機器（レイヤ3スイッチ）ネットワーク

ネットワーク
概要
部門長

若原 恭

係長 井爪 健雄

■東京大学情報ネットワークシステム（UTnet3）の運用管理
本学の情報ネットワークシステム UTnet3(University of Tokyo network system 3)は、各建物内の支線ネットワーク(支線)及び建物間接続や学外との接続のための基幹ネットワーク（基幹）とから構成されている。情報基盤センターのネットワークチームは、以下に示す通り、基幹の運用管理に加え、これに関連する業務も含めて取り組んだ。
１．基幹ネットワークの運用管理
基幹の中核を占めるネットワーク機器は、本郷地区、駒場Ⅰ地区、駒場Ⅱ地区、柏地区、白金地区、中野地区の各ハブサイトに設置したレイヤ 3 スイッチ（L3SW）であり、基幹の基本トポロジーは情報基盤センターを中心にしたスター型になっている。基幹の L3SW について、老朽化したものを更新した。
２．基幹ネットワークと支線ネットワークとの接続
各建物にレイヤ 2 スイッチ（L2SW）を設置し、基幹の L3SW と支線を接続しているが、ネットワーク利用の増大への対応と高機能化のため、2013 年度も 2012 年度に引き続き、L2SW の順次更新を行った。
また、学生相談所、柏フューチャーセンターに L2SW を新たに設置した。
３．VLAN 対応
UTnet3 では仮想 LAN(VLAN: Virtual LAN)に対応している。VLAN によって、部局や研究室が複数の建物やキャンパスに分散して配置されている場合でも部局や研究室のまとまりごとに同一のサブ
ネットに収容することを可能としている。本学では、建物の新設や組織変更等が少なくなく、それに伴った VLAN に関する要求は非常に多く、それら要求に応じてネットワーク機器の設定変更や増設等を実施した。
４．無線 LAN サービス
山上会館、武田ホール、弥生講堂（一条ホール・セイホクギャラリー）、柏地区の柏図書館、鉄門記
念講堂、総合図書館会議室、向ヶ岡ファカルティハウス、工学部共通講義室等において、無線 LAN
サービスを提供した。
また、2012 年 10 月から本格運用を開始した、全学共通無線 LAN サービス（utroam）の運用を引き続き行った。
更に、通信事業者の提供する公衆無線 LAN に接続する公衆無線 LAN 接続サービスも提供した。
５．その他関連業務
全学法定点検に伴う計画停電等に備えて発電車を用意して主要機器への給電を行った。
また、ドメイン名の割り当て、DNS(Domain Name System)のサービス、UTnet 光ファイバケーブル専
用利用の各業務に取り組んだ。

－ 349 －

ネットワーク■セキュリティ対応
最近のネットワークにおいてはセキュリティへの対応が必須となっており、本学においてもセキュリティ
インシデントは日常茶飯事と言っても過言ではないほどに頻繁に発生している。特にコンピュータへの不正侵入の試み、電子メールや Web ページを通してのウィルス感染、P2P（Peer to Peer）、SPAM メール等が問題となっている。そこで、本学のセキュリティの維持確保に向け、以下の通り、セキュリティ対応業務を実施した。
１．不正侵入の監視
学外と学内との間の通信に関し、基幹部分において不正侵入の試みを検知し事前に予防する仕組みとして、 UTnet3 では不正侵入検知装置 (IDS: Intrusion Detection System)と異常トラフィック監視シ
ステムを用いて監視し、その結果に応じて必要な対処を実施した。
２．ウィルス対策の強化
メールや Web ページ等を通してのウィルス感染に関する対策として、情報基盤センターでは、適切なウィルス対策ソフトウェア製品を学内利用者の希望に応じて配布し、予防に役立てた。また、新しいウ
ィルス対策ソフトウェアの導入による検知対象範囲の拡大等、ウィルス対策の強化を積極的に進めた。
３．迷惑メール（SPAM）対策
全学的に激増する SPAM メールに対して、全学的な対策として、本部事務組織と連携協力して、メールサーバ単位での SPAM 対策の運用を実施した。

■ 東京大学情報システム緊急対応チーム（UT-CERT）との連携
UTnet3 ではセキュリティに関する対応として、基幹部分のギガビットスイッチ(L3SW)で、全学的に問題となる事象や各部局の個別の事象についてのフィルタを設定している。東京大学情報システム緊急対応チーム（UT-CERT）から委託業務を受け、このフィルタを活用することによって、全学的なセキュリ
ティ対策を行った。

■ 学内ソフトウェアライセンス
学内に利用者の多いソフトウェアについて、全学サイトライセンスを取得し、そのライセンス管理と配布サービスを行った。
また、ソフトウェアダウンロードサイトを用いた運用の検討及び新たに Microsoft のアカデミックセレク
トプラスの提供を開始するための準備を進めた。
なお、10 月 1 日付けで、ソフトウェア管理チームが設置されたことにともない、学内ソフトウェアライセ
ンス関係の業務の引き継ぎを行った。

■ ハウジングサービス
空調設備やラックなどの設備を提供し電源を供給するハウジングサービスを 2010 年 10 月から開始
しており、2013 年度も引き続き実施した。

－ 350 －

ネットワーク■ 関係委員会
情報ネットワークに関する事項について、全学的な視点から企画、立案及び審議を行う情報基盤センターネットワーク専門委員会が以下のとおり開催された。
2013 年 6 月 6 日 第 48 回情報基盤センターネットワーク専門委員会
2013 年 9 月 3 日 第 49 回情報基盤センターネットワーク専門委員会
2013 年 12 月 11 日 第 50 回情報基盤センターネットワーク専門委員会
2014 年 3 月 18 日 第 51 回情報基盤センターネットワーク専門委員会
主な報告事項、検討事項および承認事項
・UTnet 運用報告
・セキュリティ運用報告
・UTnet Meeting の開催及び開催報告
・JPNIC の IP アドレス維持料について
・基幹ネットワークの構成変更について
・共同研究に用いるアドレスブロックの申請について
・病院関係アドレスブロックの貸出について
・工学部新ネットワーク構成変更について・SINET 関連について－ 351 －

ネットワーク

東京大学情報ネットワークシステム（UTnet3）の運用管理
UTnet 担当

1

運用報告

本学の情報ネットワークシステムは UTnet（University of Tokyo network system）と称し、これまでの更新
経緯に応じて現在は UTnet3 と呼ばれている。UTnet3 は支線ネットワーク（支線）と基幹ネットワーク（基幹）とから構成されている。支線は、各建物内に設置されたネットワークで、当該部局によって運用管理されている。基幹は、支線の相互接続及び学外との接続のために設置されたネットワークで、情報基盤センターの本ネットワーク部門が運用管理している。本部門では、以下に示す通り、基幹の運用管理に加え、これに関連する業務も含めて取り組んだ。

1.1 基幹ネットワークの運用管理

本郷地区の基幹には、5 ヶ所の HUB サイト（情報基盤センター、電話庁舎、附属図書館、工学部 8 号館、農学部 3 号館）がある。各 HUB サイトにはコア用レイヤ 3 スイッチ（L3SW）を設置し、基幹は情報基盤センターを中心にしたスター型の構成としている。駒場Ⅰ地区、駒場Ⅱ地区、柏地区、白金地区、中野地区の各郊外地区についても、L3SW を設置した HUB サイトから専用回線等を介して本郷地区と接続している。このような基幹の運用管理について、主に以下の取り組みを行った。
－柏地区収容用 L3SW の 10Gbps 接続用 I/F 増強－キャンパス間接続用 L3SW の電源モジュール容量増強－中野地区収容用 L3SW の更新－遠隔研究施設収容用 L3SW の更新
以上の通り、安定化運用の対策・監視の強化等を行い、基幹に対する学内からの要求に応えることによって、本学の研究・教育の一層の円滑な推進を図った。基幹のネットワーク構成を図 1 に示す。
また、本郷地区と、駒場Ⅰ地区、駒場Ⅱ地区、柏地区、白金地区、中野地区の各キャンパス間のトラフィ
ック量の推移を図 2 に示す。

1.2 基幹ネットワークと支線ネットワークとの接続

基幹と各支線の接続については、各建物に設置したエッジ用レイヤ 2 スイッチ（L2SW）で行っており、この L2SW は HUB サイトの L3SW から伸ばした光ファイバに接続されている。 UTnet3 導入（2001 年度）当初に L2SW を約 200 台設置して以来、撤去や新設で台数の増減はあるものの、現在では約 230 台のL2SW を設置している。これらの L2SW の 9 割以上は、支線との接続速度がギガビットに対応している。
L2SW について、今年度は 18 台を予防保全のための更新、2 台の新設、2 台の撤去、および機能強化による 1 台の構成変更を行った。また、無線 LAN の AP を給電するための PoE スイッチを 11 台新設した。

1.3 VLAN 対応
部局や研究室が、複数の建物やキャンパスに分散配置されたり、他部局の建物内に入居するケースがある。UTnet では、部局や研究室のサブネットを他の建物等に VLAN で延長することができる。このような
VLAN 機能を持つ基幹に関して、今年度に行った構成変更及びサブネットの割当を表１に示す。

－ 352 －

ネットワーク

1.4 その他関連業務(1)ドメイン名の割り当て等
ネットワーク専門委員会の承認を経て、3 件を新規に割り当て、3 件を廃止した。詳細を表 2 に示す。
(2) UTnet 光ファイバケーブル専用利用
建物間を横断する UTnet 光ファイバケーブル専用利用の変更、及び割当を行った。結果を表 3 に示す。
(3) 無線 LAN サービス
山上会館、武田ホール、弥生講堂（一条ホール・セイホクギャラリー）、柏図書館、鉄門記念講堂、総合
図書館会議室、向ヶ岡ファカルティハウス、工学部共通講義室等において、情報基盤センターがアクセ
スポイント（AP）の整備を行い、Web 認証方式の無線 LAN サービスを展開している。それらの部局別の申請利用状況を表 4 に示す。
(4) 公衆無線 LAN 接続サービス
上記の AP に、通信事業者の提供する公衆無線 LAN 接続サービスの SSID を相乗りさせており、各社
指定の接続方法にて公衆無線 LAN サービスにローミングしている。2013 年 9 月には、NTT ドコモのローミングを追加した。
SSID
通信事業者
1

mobilepoint

ソフトバンクテレコム

2

Wi2 ／ Wi2 club

DATAHOTEL（旧ライブドア）
KDDI

30001softbank ／ SWS1day

ソフトバンクモバイル

40000docomo ／ docomo

NTT ドコモ(5) 全学無線 LAN サービス（utroam）
utroam は学内構成員が対象で、部局等が整備する無線 LAN システムを連携させ、キャンパスの様々な場所で無線 LAN が利用できるサービスである。本サービス基幹部の運用業務を担当した。
(6) ECCS 無線 LAN サービス用 AP の集約
UTnet 無線 LAN サービスを一括コントロールしているシステムに、ECCS の一部である AP を集約変更
し、それらのコントロール業務を担当した。

2

講習会・研究会開催報告[第 11 回 UTnet meeting]
情報ネットワークの直近の動向や管理の問題点に関して情報交換を行うため、UTnet Meeting を開催した。参加者は、情報基盤センターの関係者を含め 51 名であった。
・期間 2013 年 10 月 1 日（火）・場所 工学部武田ホール
プログラムは次のとおり
1. UTnet update
下田哲郎係長2. セキュリティ報告（ウイルス、迷惑メール）、ソフトウェアライセンス
小薗隆弘主任3. UT-CERT 報告
中山雅哉准教授
4. ICT インフラ整備専門部会における審議状況の概要
若原恭教授
5. 標的型攻撃の現状と今ある対策
ファイア・アイ株式会社
橋本賢一郎
6. 部局ネットワークの紹介（生産技術研究所）
林周志助教
7. フリーディスカッション－ 353 －

ネットワーク[平成 25 年度コンピュータネットワーク研修]
本学技術職員及び事務職員のうち、研究室やセンター等においてコンピュータやコンピュータネットワー
クを利用する初心者レベルの利用者で、特にセキュリティ対策に興味のある者を対象に、セキュリティ対応
を含むコンピュータやコンピュータネットワークの利用に関する研修を以下の通り実施した。参加者は 11名であった。
・期間 2013 年 11 月 12 日（火）～11 月 14 日（木）（3 日間）
・場所 情報基盤センター１階大演習室 2 および１階遠隔講義室－ 354 －

ネットワーク

図１ UTnet 基幹構成図－ 355 －

ネットワーク

図２ UTnet のキャンパス間トラフィック－ 356 －

ネットワーク

表 1 基幹ネットワークの構成変更及びサブネットワークの割当
項番

申請部局名

設置場所

1

理学系研究科電話庁舎庁舎、情報基盤センター

2

情報学環

先端研 56 号館

3

理学系研究科

情報基盤センター

45

カブリ数物連携宇宙研究機構
本部事務組織柏地区第 2 総合研究棟
柏図書館

6

情報理工学系研究科

7

本部事務組織

工学部新 2 号館

8

新領域創成科学研究科

新領域基盤棟、柏図書館

910

本部事務組織工学系研究科

広報センター
工学部 9 号館

11

農学生命科学研究科

情報基盤センター

12

農学生命科学研究科

農学部動物病院

13

情報学環

工学部列品館

14

新領域創成科学研究科

新領域基盤棟、第２総合研究棟

15

地震研究所

地震研究所 1 号館、電話庁舎

16

新領域創成科学研究科

新領域基盤棟、工学部 8 号館

17

情報理工学系研究科

工学部 8 号館、情報基盤センター

18

新領域創成科学研究科

新領域基盤棟19

工学系研究科IML 棟

20

工学系研究科

工学部 8 号館、工学部 9 号館

21
22
23
24
25
26
27
28

情報基盤センター
情報基盤センター
情報基盤センター
本部事務組織情報基盤センター
本部事務組織
情報学環
情報学環

経済学研究科棟
学生会館（駒場 1 地区）
情報学環・学際情報学府
総合図書館
教養学部 情報教育棟
情報基盤センター
工学部新 2 号館教養学部 アドミニストレーション棟

29

医科学研究所

医科学研究所 1 号館東棟

30
31
32
33
34
35

情報基盤センター
大総センター
本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織柏地区第 2 総合研究棟
医学部 1 号館
山上会館龍岡門別館
第 2 食堂
本部棟
情報基盤センター

36

工学系研究科工学部 7 号館

－ 357 －

変更内容
基幹ネットワークの構成変更
基幹ネットワークの構成変更
基幹ネットワークの構成変更及びサブネット
アドレスの申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
サブネットアドレスの申請
建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
サブネットアドレスの申請
基幹ネットワークの構成変更及びサブネット
アドレスの申請
建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更
基幹ネットワークの構成変更
基幹ネットワークの構成変更
基幹ネットワークの構成変更
サブネットアドレスの申請
建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更

ネットワーク

37

カブリ数物連携宇宙研究機構

柏地区第 2 総合研究棟

38

保健・健康推進本部

第 2 本部棟、医学部附属病院

39

本部事務組織40

本部事務組織41

工学系研究科42

工学系研究科・工学部

43

工学系研究科

工学部 8 号館

44
45

工学系研究科
工学系研究科

工学部 8 号館
工学部 8 号館

46

本部事務組織情報基盤センター

47

新領域創成科学研究科

新領域基盤棟、工学部 8 号館

48

工学系研究科49

工学系研究科50

本部事務組織

51
52
53
54

本部事務組織理学系研究科
本部事務組織理学系研究科

情報基盤センター
大講堂、山上会館、本部棟、第 2 本部棟、医学部 1 号館
駒場保健センター
先端研 4 号館御殿下記念館
生産技術研究所

55

本部事務組織

本部棟

56
57

本部事務組織農学系研究科58

工学系研究科

59
60
61
62
63
64
65
66

本部事務組織農学系研究科
本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織理学系研究科
本部事務組織本部棟、大講堂、情報基盤センター
動物医療センター
工学部 5 号館、工学部 7 号館、工学部 8号館
柏地区保健センター
動物医療センター
本部棟、医学部 1 号館、角川本郷ビル
総合図書館
総合図書館
総合図書館
工学部 5 号館
本部棟

67

総合文化研究科

教養学部 7 号館、情報教育棟

68
69
70
71
72

本部事務組織情報基盤センター
理学系研究科
宇宙線研究所
情報基盤センター

本部棟
柏地区第 2 総合研究棟
理学部 1 号館別館 A
物性研究所
情報教育棟

73

新領域創成科学研究科

工学部 13 号館、新領域基盤棟

74

工学系研究科

工学部 8 号館

75

理学系研究科

理学部 1 号館別館 A、電話庁舎

総合図書館－ 358 －

建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更
サブネットアドレスの申請
建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更
サブネットアドレスの割り当て
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更
基幹ネットワークの構成変更
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更及びサブネットアド
レスの返却申請

建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更及びサブネットアド
レスの返却申請

建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更

ネットワーク

76

宇宙線研究所

物性研究所

77

医学部附属病院

附属病院管理研究棟

78

本部事務組織

総合図書館

79

情報基盤センター

情報基盤センター80
81

大気海洋研究所
情報理工学系研究科

大気海洋研究所
工学部 6 号館

82

新領域創成科学研究科

新領域基盤棟、柏フューチャーセンター

83

新領域創成科学研究科

柏フューチャーセンター

84

本部事務組織85

本部事務組織

86
87
88
89
90
91
92
93

本部事務組織
新領域創成科学研究科
本部事務組織
大気海洋研究所
本部事務組織法学系研究科
総合文化研究科
附属図書館

電話庁舎
工学部 1 号館、工学部 6 号館、工学部 14号館
総合図書館
新領域基盤棟
医学部 1 号館
大気海洋研究所
旧東京大学出版会
工学部 8 号館教養学部 2 号館
先端研 15 号館

94

工学系研究科

工学部 13 号館、工学部暫定プレハブ A 棟

95

生産技術研究所

生産技術研究所

96

農学生命科学系研究科

基幹ネットワークの構成変更
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN の申請
サブネットアドレスの申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更
基幹ネットワークの構成変更及びサブネット
アドレスの申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更及びサブネット
アドレスの申請
基幹ネットワークの構成変更
サブネットアドレスの返却申請

表 2 ドメイン名の割当及び廃止
項番
1
2
3
4

ドメイン名
ori.u-tokyo.ac.jp
ccsr.u-tokyo.ac.jp
iml.u-tokyo.ac.jp
engineers.u-tokyo.ac.jp

申請部局名
大気海洋研究所
大気海洋研究所
工学系研究科
本部事務組織5glafs.u-tokyo.ac.jp

高齢社会総合研究機構

6gsdm.u-tokyo.ac.jp

公共政策大学院－ 359 －

備考(旧) 海洋研究所(旧) 気候システム研究センター(旧) インテリジェント・モデリング・ラボラトリー
総合技術本部
活力ある超高齢社会を共創するグローバル・
リーダー養成プログラム
社会構想マネジメントを先導するグローバルリーダー養成プログラム

廃止
廃止
廃止
新規
新規
新規

ネットワーク

表 3 UTnet 光ファイバケーブル専用利用の変更及び割当
項番

申請部局

1

医科学研究所

2

工学系研究科・工学部

3

情報理工学系研究科

4

医科学研究所

5

工学系研究科6

大規模集積システム設計教育研究センター

7

医科学研究所

8

本部事務組織利用区間
起点：ヒトゲノム解析センター
終点：総合研究棟
起点：情報基盤センターHUB サイト
終点：工学部 12 号館
起点：工学部 8 号館
終点：I-REF 棟（旧 IML 棟）
起点：ヒトゲノム解析センター
終点：総合研究棟
起点：情報基盤センターHUB サイト
終点：工学部 6 号館
起点：武田先端知ビル
終点：工学部新 3 号館
起点：ヒトゲノム解析センター
終点：総合研究棟
起点：電話庁舎
終点：理学部 1 号館中央、山上会館、大講堂、情報基盤センター、農学部 3 号館、工学部 8 号館、附属病院管理
研究棟、本部棟、薬学部本館、附属図書館 HUB サイト
起点：農学部 3 号館
終点：分子細胞生物学研究所、地震研 1 号館
起点：工学部 8 号館
終点：工学部列品館
起点：附属病院管理研究棟
終点：附属病院旧中央診療棟、附属病院中央診療棟、附属病院外来診療棟
起点：附属図書館 HUB サイト
終点：医学部教育研究棟、東洋文化研究所、法文 1 号
館法学部、法文 2 号館

－ 360 －

種類
SM2 芯

新規

GI2 芯

新規

SM2 芯

新規

SM2 芯

新規

SM1 芯

新規

SM2 芯

新規

SM2 芯

新規

GI28 芯新規

ネットワーク

表 4 無線 LAN サービス利用の申請部局・組織別申請件数
項番

申請部局・組織

山上
会館

武田
ホール

弥生
講堂

2

1

情報理工学系研究科

2

1

2

新領域創成科学研究科

1

1

3

工学系研究科

9

7

4

農学生命科学研究科

15

医学系研究科1

6

宇宙線研究所

1

7

卒業生室

1

8

知の構造化センター

9

素粒子物理国際研究センター

410

人文社会系研究科

3

11

生産技術研究所

2

12

本部広報課

1

13

日本バイ・ディジタルローリング協会

1

14

総合企画部

1

15

政策ビジョン研究センター

1

16

国際本部国際センター

1

17

経済学研究科118

教育学研究科

1

19

環境ホルモン学会

120

株式会社ユーグレナ

1

21

株式会社東京大学エッジキャピタル1

22

一般社団法人日本航空宇宙学会

123

特定非営利活動法人 日本保全学会

24

理化学研究所創発物性科学研究センター

1

25

ニュークリア・サロン

1

26

日本ロボット学会

127

日本認知神経科学会

128

独立行政法人情報通信研究機構

1

29

東大精研会

1

30

第 24 回クロマトグラフィー科学会

1

31

新学術領域研究「コンピューティクスによる物質デザイン:
複合相関と非平衡ダイナミクス」研究会

1

鉄門
記念
講堂

工
学
部

12

1
5

5
3
3
1

2

32

情報基盤センター

1

33

最先端研究開発支援プログラム量子情報処理プロジェクト

1

34

公益財団法人原子力安全研究協会

1

35

宇宙開発フォーラム

136

一般社団法人 日本物理学会

137

一般社団法人 日本支承協会

138

一般社団法人 日本原子力学会 原子力安全部会

139

一般財団法人 資源・素材学会 関東支部

1

40

OFS 日本委員会

1

41

GPLLI

1

42

FIRST(最先端研究開発支援プログラム)

143

公共政策大学院2

44

公益財団法人 農学会

2

総合
図書館

向ヶ丘
ﾌｧｶﾙﾃｨ
ハウス

1

1

1

－ 361 －

柏
図書館

35

1
1

ネットワーク45

モーターコントロール研究会

146

農業情報学会147

日本毒性学会148

独立行政法人 海洋研究開発機構

149

特定非営利活動法人日本 GAP 協会

150

特定非営利活動法人健康と病いの語りディペックスジャパン

151

ドイツ学術交流会

152

水産生理学研究室（水）および動物育種繁殖研究室（獣）153

国際コモンズ学会北富士大会学術企画委員会

1

54

NC-CARP(理学系研究科生物化学専攻)

1

55

ADMETA 委員会

156

公益社団法人 東京都獣医師会

157

公益財団法人 世界自然保護基金（WWF)ジャパン

1

58

公益財団法人 国際花と緑の博覧会記念協会

159

物性研究所附属極限コヒーレント光材料学研究センター

1

60

情報システム部情報戦略課

161

カブリ数物連携宇宙研究機構

162

高齢社会総合研究機構

163

医学部附属病院

2

64

医学部

2

65

ライフイノベーション大学院（GPLLI)

1

66

心療内科

1

67

化学システム工学専攻

168

NPO 法人大学宇宙工学コンソーシアム

1

69

情報学環

1

70

社会基盤工学科1

71

総合図書館 総務課

17

72

人事部

8

73

研究推進部 研究推進課

1－ 362 －

ネットワーク

セキュリティ対応
セキュリティ担当

1

運用報告

最近のネットワークにおいては、高速な接続性の実現とともに、セキュリティへの対応も重要となっている。本学においてもセキュリティインシデントは日常茶飯事と言っても過言ではないほどに頻繁に発生している。特にコンピュータへの不正侵入の試み、電子メールや Web ページを通じてのウイルス感
染は問題で、感染を受けた側の被害はもとより、学内や学外への不正アクセスの踏台となることも珍しくない。しかし、一方で、セキュリティを厳重にすることは利用者の利便性の低下にもつながる。一般論としていえば、セキュリティ対策の要点は安全性と利便性のトレードオフといえるが、本学のように多種多様な部局が存在している環境では、このトレードオフのバランス点を一つに収束させることは容易ではない。このような配慮のもと、本学のセキュリティの維持確保に向け、以下のとおり、セキュリティ対応業
務を実施した。

1.1 不正侵入の監視
本学内のコンピュータに対して不正なアクセスを試みている可能性を検出し、必要ならば当該コンピュータが収容されているネットワークの管理者と連絡をとって不正侵入を防ぐべく対応を行った。このよ
うな不正アクセスの検知には、以下の２システムを活用した。
・不正侵入検知システム (IDS :Intrusion Detection System)
これは、通常のネットワークアクセスでは発生しないようなアクセスパターン (例えば多数のホストを順にスキャンしていく動作など)を対象として検知し、警告を発するシステムである。具体的には、マカフィー社の M-8000 を２台併用し、学内と学外との通信をタップして監視を行った。主に P2P 通信の監視を行い、P2P 通信情報を各部局のセキュリティ担当者宛に電子メールでの連絡を行った。
また、M-8000 において附属病院及び地震研究所のローカルネットワークの通信情報を部局の端末で監視するためのサービスを継続して行った。
今年度は、2 台の M-8000 の内 1 台をバージョンアップして動作検証を行った。
・異常トラフィック監視システム
これは、サービス妨害攻撃またはサービス不能攻撃などと呼ばれる、インターネット経由での不正ア
クセスの 1 つで、大量のデータや不正パケットを送りつける行為などの不正な攻撃を検知できるシ
ステムである。実際には、沖電気工業社製 Secure Traffic Probe（ソフトウェア）を導入し、学内と学外との通信をタップして、ポート単位での異常なトラフィックの変化について監視した。
なお、近年のトラフィックの増加に伴い、パケットの保存期間が 3 日程度になったため、ストレージを増設して１週間以上保存できるように対処した。

1.2 ウイルス対策
パソコンやサーバマシン等において、ウイルスの脅威と感染被害を未然に防ぐ有効な手段として、コンピュータウイルス対策ソフトウェアがある。情報基盤センターでは、引き続きトレンドマイクロ社の製品についてサイトライセンス契約を拡大継続することによって、学内への安価な配布サービスを推し進めた。Mac OS（Intel 版 Mac）対応として Sophos Anti-Virus for Mac、及び多言語対応（基本的には留学生向け）として、 Windows OS の簡体中国語と繁体中国語用の Sophos Anti-Virus for Windows の配布サービスも引き続き行った。また、USB メモリ等のウイルス対策用として ESET Smart Security 4.0 （キ－ 363 －

ネットワーク

ヤノン IT ソリューションズ）の配布も引き続き行った。更に、昨年度から配布を開始した Symantec Endpoint Protection の Windows 版および Mac 版の配付も引き続き行った。

1.3 迷惑メール（SPAM メール）対策
全学的な迷惑メール対策システムの運用を行った。東京大学職員メールシステムについても本システムで迷惑メール対策を行った。2014 年 3 月末時点での参加数は 14 部局、58 ドメイン、約 11,172 メ
ールアカウントである。
迷惑メール対策システムの振り分け装置の機器の保守期限が切れることおよびソフトウェアのサポートが終了したため、アプライアンスから仮想化システムへの移行を行い、後継のソフトウェアへの移行を行った。
また、隔離サーバについても同時に仮想化システムへの移行を行い、合わせてソフトウェアのバージョンアップも行った。
2013 年度の迷惑メール対策システムの運用状況は図１のとおりである。

32.518

図１ 迷惑メール対策システムの運用状況

2

講習会・研究会開催報告（東京大学情報ネットワークシステム（UTnet3）の運用管理の 2．を参照）－ 364 －

ネットワーク

3

サービス統計2013 年度のコンピュータウイルス対策ソフトウェアの申請状況は表 1 のとおりである。

表 1 ウイルス対策ソフトウェアの申請状況
ソフトウェア名

件数

部局数

ライセンス数

ウイルスバスター（日本語版）

69

44

23,399

ウイルスバスター（英語版）

116

26

1,395

Sophos Anti-Virus for Windows

31

18

965

Sophos Anti-Virus for MacOS X

163

33

2,899

ESET Smart Security (Windows)

61

21

2,110

ESET Smart Security (Mac)

1

1

20

Symantec Endpoint Protection (Windows)

19

13

535

Symantec Endpoint Protection (Mac)

26

14

177

Server Protect

42

24

207

InterScan VirusWall

9

7

21

InterScan VirusWall エンタープライズエディション

4

3

8

－ 365 －

ネットワーク

東京大学情報システム緊急対応チーム（UT-CERT）との連携
セキュリティ担当

1

運用報告

情報基盤センターでは、UTnet3 の基幹ネットワークでセキュリティ対策を実施していることから、ネッ
トワークを介したセキュリティインシデントについて、東京大学情報システム緊急対応チーム UTCERT(University of Tokyo-Computer Emergency Response Team)から以下の委託業務を受け、UTCERT と連携協力しながら、全学的なセキュリティ対策を実施した。
・セキュリティ関連情報の収集と学内への注意喚起等
メーカやセキュリティ情報サイト等から、セキュリティの脆弱性やウイルスに係わる情報を収集し、情報基盤センターと UT-CERT の web ページへの掲載や東大ポータルでの一斉通知、部局 CERTへの電子メールでの通知によって、セキュリティ対応に関する注意喚起を行った。
また、UT-CERT の web サイトについて、リニューアルの準備を進めた。
・学内と学外との通信におけるネットワークを介したインシデントの監視
IDS や異常トラフィック監視システムで学内と学外との通信を監視し、セキュリティインシデントの検知を行った。
・セキュリティインシデントの部局 CERT への連絡
学内と学外との通信の監視や UT-CERT への学内外からの連絡等によって判明したセキュリティイ
ンシデントについて、該当する部局 CERT 担当者へメールで対処を依頼した。また、インシデントレ
ポートシステムでの報告を求めた。
・P2P 通信情報の部局 CERT への連絡
P2P の通信の監視や通信情報を、該当する部局 CERT 担当者へメールで連絡を行った。また、部局 CERT からの P2P 通信に対する詳細情報提供等の依頼に関する対応を行った 。
・インシデントレポートシステムの運用管理
部局 CERT から、発生したセキュリティインシデントの内容や対処等を定型的な書式で報告できる
ように、インシデントレポートシステムの運用管理を行った。
なお、UT-CERT では、2014 年度にインシデントレポートシステムの更新を予定しており、プログラムの作成に関して、必要な機能の洗い出しや動作確認などを行った。
・インシデントレポートの集計
部局 CERT から報告されたインシデントレポートについて、毎月集計し UT-CERT Meeting での報告を行うとともに、UT-CERT の Web ページ（http://park.itc.u-tokyo.ac.jp/ut-cert/）に掲載した。
・セキュリティインシデントの当該 IP アドレスのネットワーク遮断
部局 CERT に連絡したセキュリティインシデントのうち、発見時点から事象が連続している場合は、緊急措置として、当該 IP アドレスのホストによる通信を UTnet 機器で遮断した。
・セキュリティインシデントの部局 CERT の対策への連携協力
部局 CERT に連絡したセキュリティインシデントのうち、具体的な対処方法等について、部局
CERT から UT-CERT に協力の依頼があった場合、UT-CERT 及び部局 CERT と連携協力して対応した。

－ 366 －

ネットワーク

2

講習会・研究会開催報告（東京大学情報ネットワークシステム（UTnet3）の運用管理の 2．を参照）

3

サービス統計2013 年度のセキュリティ対策で扱ったインシデント件数は図１のとおりである。

図 １ セキュリティインシデント件数－ 367 －

ネットワーク

学内ソフトウェアライセンス
ソフトウェアライセンス担当

1

運用報告

学内での教育研究の円滑な推進を達成することを目的として、利用が多いソフトウェアのうち、可能な範囲でサイトライセンス契約を提供業者との間で結び、安価でかつ容易に利用できるよう図っており、具体的には、以下の各種ソフトウェアの配布サービスとライセンスの管理を行った。
駒場キャンパスでの LabVIEW の研究目的利用のライセンス提供について検討し、無料ライセンスの提供を行うことにより利用者の拡大を図り、2014 年度からの駒場キャンパス及び遠隔研究施設での提供の目途が立った。
また、Microsoft 製品のアカデミックセレクトプラスの提供についても検討し、昨年度に構築したソフト
ウェアダウンロードサイトを用いて提供する準備を進めた。
なお、2013 年 10 月 1 日付けで、ソフトウェア管理チームが設置されたことにともない、本サービスの担当をソフトウェア管理チームに移行し、順次、業務の引き継ぎを行った。
表 1 にソフトウェアライセンスの申請状況を示す。表 1 の各ソフトウェアの説明は以下のとおりである。
(1) Creo（旧 Pro/ENGINEER）
3 次元の CAD のソフトウェア。
(2) JMP
統計解析ソフトウェア。
(3) SAS9
統計解析ソフトウェア。
(4) MATHEMATICA
数値計算や数式処理用のソフトウェア。
(5) ChemOffice
化学・バイオ分野で必要とされる様々なツールを 1 つにまとめた統合化学ソフトウェア。
(6) LabVIEW
計測・制御ハードウェアとの通信や、データの解析、結果の共有、システムの分散化したデータを処理するためのグラフィカルプログラミングソフトウェア。
(7) Autodesk Education Master Suite
2 次元＆3 次元デザイン教育に必要な、デザイン、シミュレーション、ビジュアライゼーションソフ
トウェアを、業界を限定せずに横断的に取りそろえた、ライセンスパッケージ。
表 1 ソフトウァライセンスの申請状況
ソフトウェア名
件数
24
Creo（旧 Pro/ENGINEER）
JMP
40
SAS9
36
MATHEMATICA
152
ChemOffice35
LabVIEW
144
Autodesk Education Master Suite10－ 368 －

部局数
9
14
11
19
12
15
6

ネットワーク

以上の他、次のソフトウェアライセンスの配布や管理を行った。
(1) ウイルス対策ソフトウェア
パソコン（Windows および Mac）、ファイルサーバ、メールサーバ等のコンピュータウイルス対策ソ
フトウェア。（詳細はセキュリティ対応を参照）(2) Adobe CLP
Adobe 社の Acrobat、Photoshop 等の製品を生協経由で安価に購入できるライセンス。

2

講習会・研究会開催報告（東京大学情報ネットワークシステム（UTnet3）の運用管理の 2．を参照）－ 369 －

ネットワーク

ハウジングサービス
UTnet 担当

1

運用報告

サーバを運用するためには、安定した電源供給および部屋を一定の温度に保つための空調設備やサーバを設置するためのラックなどが必要不可欠である。
これらの設備を提供するハウジングサービスを 2013 年度も引き続き実施した。
また、学内の法定点検の計画停電時には、発電車を用意して機器への給電を行った。
提供するサービスと設備は以下のとおりである。
(1) 19 インチ full ラック（42U）、19 インチ half ラック（20U） ※複数本の利用も可能(2) 電源（full ラック 1 本あたり AC100V 30A1 回路（half ラックはこの半分））(3) 空調(4) アクセス回線（UTnet へのネットワーク接続）(5) 入退室管理(6) ラックの施錠(7) 学内法定点検における計画停電時の電源確保
表 1 にハウジングサービスの利用状況を示す。
表 1 ハウジングサービス利用状況

利用部局数

19 インチ full ラック

19 インチ half ラック

5 部局

4本

3本

－ 370 －

スーパーコンピューティング

スーパーコンピュータ
HITACHI HA8000 クラスタシステム（T2K オープンスパコン（東大版））

スーパーコンピュータ
FUJITSU PRIMEHPC FX10
（Oakleaf-FX）－ 371 －

スー パー コン ピュ ー ティン グ

スーパーコンピュータ
HITACHI SR16000 モデル M1（Yayoi）

スーパーコンピューティング

スーパーコンピューティング
概要
部門長 中島 研吾

1副課長 平野 光敏

スーパーコンピュータシステムの運用

東京大学情報基盤センターでは、学術研究および教育に供することを目的として、全国の大学・研究機関等に在籍する大学教員、大学院学生、および卒業研究や授業を目的とした学生に対して、
スーパーコンピュータシステムを用いた高度かつ大規模な計算サービスを提供している。
スーパーコンピュータシステムとしては Hitachi HA8000 クラスタシステム（T2K オープンスパコン（東大））（952 ノード、15,232 ノード、ピーク性能 140.1 TFLOPS）、Hitachi SR16000/M1（Yayoi）（56
ノード、1,792 コア、ピーク性能 54.9 TFLOPS）の他、平成 24 年 4 月から Fujitsu PRIMEHPC FX10
（FX10 スーパーコンピュータシステム（Oakleaf-FX））（4,800 ノード、76,800 コア、ピーク性能 1.13
PFLOPS）を加えた 3 システムを運用し、学内外の幅広い利用者に研究・教育のために利用されている。このうち平成 20 年に運用を開始した HA8000 クラスタシステムは平成 26 年 3 月 10 日を以て運用を終了した。平成 24 年度補正予算による「長時間ジョブ実行用並列スーパーコンピューターシス
テム 一式」について Fujitsu PRIMEHPC FX10 （6 ラック、576 ノード、9,216 コア）の導入が決定した。
名称を「FX10 スーパーコンピュータシステム長時間ジョブ実行用（Oakbridge-FX）」として平成 26 年
4 月からサービスを開始する予定である。
HPCI には平成 24 年度に引き続いて T2K オープンスパコン（東大）のうちの 512 ノード（8,192 コ
ア、ピーク性能 75.4 TFLOPS）を供出した（平成 25 年末まで）。実施期間中は 1 グループにより 1 ヶ月単位で全 512 ノードを独占使用することによって、大規模計算、大規模システム利用が可能である。
各システムは順調な稼働を続けている。平成 25 年度はその他，利用者拡大、サービスの向上を目的として以下のような様々な試みを実施した（前年度よりの継続も含む）：



Hitachi SR16000/M1（Yayoi）
 広報活動Hitachi HA8000 クラスタシステム（T2K オープンスパコン（東大））
 広報活動Fujitsu PRIMEHPC FX10（FX10 スーパーコンピュータシステム（Oakleaf-FX））
 公募型研究プロジェクトの推進 企業ユーザー利用支援
 講習会
 広報活動2

ポスト T2K に向けて：最先端共同 HPC 基盤施設（JCAHPC）



平成 25 年 3 月，筑波大学と東京大学は，計算科学・工学及びその推進のための計算機科学・工学の発展に資するため，最先端共同 HPC 基盤施設の設置に合意し，協定を締結した。最先端共同
HPC 基盤施設（JCAHPC）は，東京大学柏キャンパスの東京大学情報基盤センター内に，双方のスーパーコンピュータシステムを設置して，最先端の大規模高性能計算基盤を構築・運営するための組織である。この施設を連携・協力して運営することにより，最先端の計算科学を推進し，我が国の学術及び科学技術の振興に寄与していくことを目指す。JCAHPC に導入されるシステムの東大情報－ 373 －

スーパーコンピューティング

基盤センターにおける位置づけは，平成 26 年 3 月に運用を終了した HA8000 クラスタシステム（T2K 東大）の後継機である。
平成 25 年度は本施設発足を記念し，「最先端共同 HPC 基盤施設発足記念シンポジウム」
を 7 月 24 日に実施した他，資料招請を実施して，仕様書原案の策定に入っている。

3

公募型研究プロジェクトの推進

公募型研究プロジェクトとしては、「学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 公募型共同研究」、「スーパーコンピュータ若手・女性利用者推薦」、「大規模 HPC チャレンジ」を実施した。
平成 22 年 4 月より、北大、東北大、東大、東工大、名古屋大、京大、阪大、九州大の大型スーパ
ーコンピュータを有する 8 大学の情報基盤センターによる学際大規模情報基盤共同利用・共同研究
拠点（JHPCN）が正式に発足し、活動を開始した 。本共同利用・共同研究拠点は 8 機関によるネット
ワーク型拠点であり、東京大学情報基盤センターはその中核拠点である。
平成 24 年 12 月に本年度公募型共同研究の課題募集を開始し、3 月に外部委員を含む審査委
員会による厳正な審査の結果、応募 55 課題のうち 44 課題が採択された。東大情報基盤センターと共同研究を行うのはこのうち 18 課題であった。更にこのうち 10 件は新規採択課題であった。平成
25 年度からは JHPCN 公募型研究課題は HPCI の一部として実施されるようになった。平成 24 年度
報告会、平成 25 年度採択課題紹介を兼ねた第 5 回シンポジウムは平成 25 年 7 月 11 日（木）・12
日（金）に THE GRAND HALL（品川）で開催された。
「スーパーコンピュータ若手・女性利用者推薦」は、概ね 40 歳以下の若手研究者及び女性研究者（学生を含む）を対象としており、採択された課題の計算機利用負担金（半年分）をセンターが負担する。年 2 回公募し、年間で 4 件程度の優れた研究提案を採択する。継続申請と再審査の上で、最大で 1 年間の無料利用ができる。平成 25 年度は、前期 4 件、後期 3 件の合計 7 件の課題を採択した。
東京大学情報基盤センターでは、スーパーコンピュータの大規模計算機資源を占有可能なサービスを毎月実施してきた。平成 24 年度から Fujitsu PRIMEHPC FX10（Oakleaf-FX）の全 4,800 ノード（76,800 コア、ピーク性能 1.13 PFLOPS）を占有できる「大規模 HPC チャレンジ」を実施している。
これは国内の公開されているスーパーコンピュータシステムで占有可能な最大の計算資源である。
平成 25 年度は全部で 8 課題が採択された。

4

企業ユーザー利用支援

平成 20 年度から、大規模高性能並列計算によるイノベーションと科学技術の発展に寄与することを目的として、HA8000 システムの資源のうち最大 10％までを企業利用に有償で提供することとし、利用規程の変更を含む制度の改定を実施し、平成 20 年 10 月より企業利用支援の制度を開始した。
平成 24 年度からは企業利用サービスは Fujitsu PRIMEHPC FX10（Oakleaf-FX）へ全面移行した。
それに合わせてトライアルユース制度の整備を実施した。平成 25 年度は 2 回の募集を実施し、5 件が採択された。

5

講習会・広報活動

基礎的な並列プログラミング教育を目的とした、国内に例を見ないユニークな取り組みとして「お試しアカウント付きスパコン利用講習会」がある。平成 25 年度は同講習会を 6 回実施した。その他、「2013 RIKEN AICS Summer School（平成 25 年 8 月 5 日～9 日）」、「2014 RIKEN AICS Spring
School（平成 26 年 3 月 5 日～7 日）」（主催：理化学研究所計算科学研究機構、神戸大学大学院システム情報学研究科、東京大学情報基盤センター）ではプログラム策定、実行に貢献した。
平成 25 年度は広報誌「スーパーコンピューティングニュース」を 6 回発行した。

－ 374 －

スーパーコンピューティング

6

その他イベント

平成 25 年 10 月 25 日に実施された柏キャンパス一般公開に参加した（10 月 26 日は悪天候のため中止）。また平成 25 年 7 月 16 日には埼玉県立総合教育センターとの共催で平成 23 年度から実施している「先端科学技術にふれる理科研修会」を実施した。
その他、本郷地区、柏地区合わせて 14 件の施設来訪があり、情報交換、施設見学を実施した。

7

参考文献

報道関連
〔報道 1〕日刊工業新聞 2013 年 7 月 23 日 次期スパコン共同で運営管理 筑波大・東大が研究組織〔報道 2〕日刊工業新聞 Business Line 2013 年 7 月 23 日 筑波大と東大、次期スパコンを共同運営・管理する組織設置〔報道 3〕日経産業新聞 2013 年 7 月 23 日 東大と筑波大 スパコン共同導入へ 毎秒 30 ペタ、レンタルで〔報道 4〕ReseMam 2013 年 10 月 15 日 東大柏キャンパス一般公開…スパコンや研究施設見学、ワークショップなど開催〔報道 5〕WN.com 2013 年 10 月 15 日 東大柏キャンパス一般公開…スパコンや研究施設見学、ワークショップなど開催－ 375 －

スーパーコンピューティング

スーパーコンピューティング業務
スーパーコンピューティングチーム

1

2013 年度のシステム整備状況

本部門で提供しているスーパーコンピューターシステムのサービスについて、2013 年度のシステ
ム整備状況を以下に述べる。
前年度に引き続き柏キャンパス（第二総合研究棟）にて Fujitsu FX10 スーパーコンピュータシステ
ムを、本郷キャンパス（本センター）にて Hitachi HA8000 クラスタシステム、Hitachi SR16000 システムの合計 3 式のスーパーコンピューターの運用を行った。このうち HA8000 クラスタシステムは 2014 年
3 月 10 日をもってサービスを終了した。

1.1

2013 年度のサービスに係わる変更

1.1.1

スクリュー冷凍機および空調機更新

センター地階スクリュー冷凍機および 2 階計算機室 1 の空調機を更新した。
工事期間は 7 月～11 月で、この期間のサービス継続のため、SR16000 システムは一時的な移設を実施した。移設に伴うサービス休止は 7 月 26 日～8 月 19 日および 11 月 29 日～12 月 13 日の期間であり、長期に渡るため、利用負担金については負担金表における 1 か月分の減額を行った。また、移設により Gaussian のサイトライセンスが適用対象外となるため、Gaussian 利用希望者について
北海道大学の SR16000 システムの代替利用を本センターの負担で行った。
なお、後日冷水ポンプの欠陥が判明し、冷水ポンプおよび電源を含む関連設備の交換工事と試運転のため、SR16000 システムは 1 月 24 日～2 月 10 日の期間にサービスを休止した。この際も希望者に対して北海道大学 SR16000 の代替利用を本センターの負担で行った。
1.1.2

資源提供

HA8000 クラスタシステムは HPCI（革新的ハイパフォーマンス・コンピューティング・インフラ）の 6
課題に対し 4 月から 12 月まで、512 ノードの資源提供 を行った。
FX10 スーパーコンピュータシステムは学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点利用の 13
課題に対し 268 ノード（2,315,520 ノード時間）の資源提供を行った。
1.1.3

外部ファイルシステム FEFS 化（FX10 スーパーコンピュータシステム）

FX10 スーパーコンピュータシステム（Oakleaf-FX）は外部ファイルシステムの機能によって性能に影響が出る不具合があるため、外部ファイルシステムを Lustre から FEFS (Fujitsu Exabyte File System) に変更した。これに伴い、外部ファイルシステムのサービスを 7 月 26 日から 8 月 30 日まで休止した。

－ 376 －

スーパーコンピューティング

1.1.4

大規模ノード追加オプションサービス（HA8000 クラスタシステム）

HA8000 クラスタシステムにて 2014 年 1 月、2 月の間、最大 512 ノードを専用キューで利用できる
大規模ノード追加オプションサービスを実施した。 8 ノード単位（ 27,500 円 / 月 ）で募集し、1 件（512ノード、2 ヶ月）の応募があり採択された。

1.2

FX10 スーパーコンピュータシステム長時間ジョブ実行用（Oakbridge-FX）の導入

調達の結果、「長時間ジョブ実行用並列スーパーコンピューターシステム 一式」について
Fujitsu PRIMEHPC FX10 の導入が決定した。名称を「FX10 スーパーコンピュータシステム長時間ジ
ョブ実行用（Oakbridge-FX）」として 2014 年 4 月からサービスを開始する予定である。

1.3

教育利用

前年度に引き続き、教育利用のためのシステム提供 (FX10 スーパーコンピュータシステム) を無料で行い、並列プログラミング教育として 8 件の利用があった。
・東京大学工学部・工学系研究科 (前期) 「スパコンプログラミング(1) ，(I)」・東京大学生産技術研究所 「実践的シミュレーションソフトウェア開発演習」
・東京大学情報基盤センター「情報システム学特別講義3」・東京大学理学系研究科「並列計算プログラミング・先端計算機演習」
・東京大学工学部・工学系研究科 (後期) 「スパコンプログラミング(1) ，(I)」・東京大学教養学部「全学ゼミナール：スパコンプログラミング研究ゼミ」
・東京大学情報理工学系研究科「科学技術計算Ⅱ，コンピュータ科学特別講義Ⅱ」・電気通信大学情報理工学研究科「HPC 基礎論」

22014 年度のシステム整備計画

2013 年度に導入が始まった FX10 スーパーコンピュータシステム長時間ジョブ実行用（Oakbridge-FX） について 2014 年 4 月から正式にサービスを開始する予定である。本システムは最大 576 ノード、最長 168 時間のジョブ実行を可能とする。また、ジョブ実行に際して計算資源（ノード）の予約サービスを検討し、年度内の導入を目指す。
資源提供については Oakleaf-FX と Oakbridge-FX を併せて HPCI の 11 課題に対し 996 ノード（8,605,440 ノード時間）を、学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点の 7 課題に対し 108 ノード（933,120 ノード時間）を予定している。

－ 377 －

スーパーコンピューティング

3

専門委員会報告

本センター運営委員会のもとにスーパーコンピューティング専門委員会を設置し、全国共同利用
スーパーコンピューターシステム及びその運用に関する事項について、企画、立案及び審議を行っている。2013 年度に開催した同専門委員会の主な議事内容は以下のとおりである。
第 18 回スーパーコンピューティング専門委員会
日時 : 2013 年 7 月 17 日 (水) 15：00～
議題 : ・最先端共同 HPC 基盤施設発足について
・次期スーパーコンピュータシステム調達について
・平成 24 年度補正予算による補助事業について
・お試しアカウント付き並列プログラミング講習会報告
・スーパーコンピュータシステム教育利用報告
・スーパーコンピュータ若手・女性利用者推薦報告
・大規模 HPC チャレンジ実施報告
・学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点報告
・企業利用報告・非居住者利用の状況
・スーパーコンピューティング部門決算報告・プログラム相談状況
・システム稼働状況報告
・その他
第 19 回スーパーコンピューティング専門委員会
日時 : 2014 年 1 月 9 日 (木) 15:00～
議題 : ・東京大学情報基盤センタースーパーコンピュータシステム利用負担金改正（案）について・外国人及び海外在住者のスパコン利用について

・最先端共同 HPC 基盤施設に関する報告・2013～2014 年度の運用について
・FX10 スーパーコンピュータシステムの HPCI 資源提供について
・お試しアカウント付き並列プログラミング講習会報告
・スーパーコンピュータシステム教育利用報告
・スーパーコンピュータ若手・女性利用者推薦報告
・大規模 HPC チャレンジ実施報告
・学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点報告
・企業利用報告・プログラム相談状況
・システム稼動状況報告
・その他－ 378 －

スーパーコンピューティング

4

スーパーコンピューターシステム利用規程の改正

4.1

SR16000 システムの別表改正（別表 1,2）

電気料金の値上げ、および消費税率の引き上げに伴い、運用開始当初に想定していた電気料金が利用負担金収入を大幅に上回ることが見込まれることから収支を勘案して値上げの改正を行った。
本改正は、2014 年 4 月 1 日より適用する。
改正前

4.2

改正後

パーソナルコース 1

40,000 円/年

50,000 円/年

パーソナルコース 2

160,000 円/年

200,000 円/年

パーソナルコース 3

320,000 円/年

400,000 円/年

HA8000 クラスタシステムの別表削除（別表 3,4）

HA8000 クラスタシステムは、2014 年 3 月 10 日をもってサービスを終了したため、別表３および別表４を削除した。

4.3

FX10 スーパーコンピュータシステムの別表改正（別表 5,6）

計算資源（ノード）を確保する予約申込制度を導入するにあたって、予約した期間分のノード時間積についてジョブ実行の有無によらずトークンを消費する旨の規定を追加した。また、別表 3 および別表 4 を削除したことに伴い、別表 5 および別表 6 をそれぞれ別表 3、別表 4 とした。なお、本改正
は、2014 年 4 月 1 日より適用する。
備考に次の 1 項を加える。
5 計算資源を予約する申込においては，予約した期間およびノード数に相当するジョブ実行を行ったものとみなして，トークンを消費するものとする－ 379 －

スーパーコンピューティング

5システム利用状況

2013 年度におけるジョブ統計は表 1 ～表 3 のとおりである。FX10 スーパーコンピュータシステム
においては登録者数が前年度より平均して上回り、稼動率は年度当初こそ 60%台であったが終盤には 80%台後半まで上昇した。また、SR16000 システムの稼動率は年度後半を 70%程度で推移。
HA8000 クラスタシステムの稼動率は年度後半を概ね 80%前後で推移し、2014 年 3 月 10 日のサービス終了まで非常に利用されていた。

5.1

FX10 スーパーコンピュータシステムのジョブ処理状況
表 1. ジョブ処理状況

年月

登録
者数

201304 1,094
201305891

201306967

201307974

201308 1,054
201309 1,072
201310 1,175
201311 1,143
201312 1,032
201401 1,035
201402 1,030
201403 1,132
合計

件数
CPU 時間 (時間)
ファイル
実
ノード
使用量 (MB)
利用 （上段）ログイン バッチ （上段）ログイン
稼動率（上段）/home(%)
者数 （下段）インタラ ジョブ （下段）インタラ バッチジョブ（下段）/group
クディブジョブ
クディブジョブ
8,756
2,110.11
23,715,790
296
57,00923,330,504.69 64.0
2,259
1,972.38
518,383,549
9,659
2,046.24
20,099,298
334
86,261
28,403,072.66 66.4
3,304
3,177.50
491,147,583
11,328
1,508.87
23,733,872
333
19,432
34,340,956.62 77.1
3,817
3,485.00
522,629,051
12,294
2,574.79
24,403,060
331
17,19435,606,949.13 74.3
3,124
3,443.03
576,500,207
8,633
1,730.58
26,984,939
351
22,722
22,422,143.68 75.3
1,779
2,916.01
649,583,957
12,3792,611.14
30,145,756
337
55,186
37,668,655.25 81.8
2,531
2,151.72
764,859,368
14,3034,130.96
31,183,893
366
60,52336,539,706.00 85.5
2,858
2,990.18
862,655,206
15,577
5,164.51
31,813,554
418
54,39633,959,258.79 76.9
2,895
3,636.01
912,132,437
12,401
3,604.17
35,075,456
357
82,41539,193,604.89 81.7
2,407
2,934.21
907,723,253
12,596
3,416.80
35,192,927
346
65,23642,065,603.80 86.8
2,844
3,029.42
959,044,175
11,096
4,036.79
36,815,650
319
66,58536,710,793.00 85.3
1,792
2,307.57
985,684,156
12,1404,674.67
32,179,156
326
48,43039,472,379.71 87.3
2,194
4,393.81
924,892,968
141,162
37,609.63
635,389
409,713,628.22
31,80436,436.84(注) ノード稼動率とは 1 ノードが 100% 稼動したと仮定した場合のサービスノードに対する稼動率である。

－ 380 －

スーパーコンピューティング

5.2

HA8000 クラスタシステムのジョブ処理状況

表 2. ジョブ処理状況
実
ノード
件数
CPU 時間 (時間)登録
/home ファイル
年月
利用
稼動率
者数
使用量 (MB)
NQS
ログイン
NQS
(%)
者数 ログイン201304
573
68
1,816
884
354.94
4,346,939.53 66.3
43,482,348
201305
604
79
2,249
2,497
263.273,950,509.85 50.2
50,332,671
201306
358
62
1,708
999
234.882,256,385.05 45.9
32,704,159
201307
366
67
1,318
1,076
158.03
1,897,251.13 26.5
35,251,176
201308
368
64
1,224
706
334.67
3,628,576.99 67.7
35,264,392
201309
357
74
1,316
1,734
74.27
2,735,484.82 49.4
30,899,464
201310
362
71
1,717
2,205
124.17
6,844,088.43 78.3
27,947,165
201311
365
80
2,026
3,159
189.64
6,958,686.00 75.3
29,012,702
201312
368
75
1,759
2,102
122.25
7,601,405.48 78.9
32,736,942
201401
373
66
1,639
1,780
58.89
6,403,647.54 68.7
33,228,713
201402
377
56
1,692
1,755
134.28
6,320,357.77 77.5
31,239,574
201403
377
57
565
436
44.69
2,288,370.17 82.1
30,075,328
合計
19,02919,333
2,093.98 55,231,702.76(注) ノード稼動率とは 1 ノードが 100% 稼動したと仮定した場合のサービスノードに対する稼動率である。
2014 年 3 月 10 日をもって、サービス終了。

5.3

SR16000 システムのジョブ処理状況

表 3. ジョブ処理状況
ノード
実
件数
CPU 時間 (時間)/home ファイル
登録
利用
稼動率
年月
使用量 (MB)
者数
NQS
ログイン
NQS
者数 ログイン(%)
201304
393
87
2,754
3,025
296.01
378,277.71 57.2
77,808,449
201305
371
87
2,534
2,833
108.08521,397.04 62.4
66,400,258
201306
374
84
2,633
2,977
124.01
606,556.85 67.0
71,503,754
201307
343
68
2,164
3,003
151.08504,272.58 64.9
57,877,384
201308
378
65
1,083
1,049
53.35
238,722.06 63.3
57,179,564
201309
379
75
2,503
2,912
149.02571,793.72 65.5
60,701,112
201310
381
81
2,312
2,742
104.82
673,966.96 70.4
64,562,805
201311
384
90
2,421
2,903
71.74
618,659.60 76.2
63,041,688
201312
388
95
1,545
1,653
69.41
392,721.33 69.5
69,551,244
201401
388
79
2,088
2,266
181.87531,019.44 71.7
74,677,325
201402
388
79
2,065
2,526
76.74
568,883.08 77.7
75,079,504
201403
391
70
1,931
2,387
78.44
726,162.38 73.1
78,803,945
合計
26,03330,276
1,464.57
6,332,432.75(注) ノード稼動率とは 1 ノードが 100% 稼動したと仮定した場合のサービスノードに対する稼動率である。

－ 381 －

スーパーコンピューティング

6

プログラム相談と刊行物

6.1

プログラム相談サービスの一環として、利用者からのプログラム相談を受け付けているが、オープンフロアサービ
スを行っていないため、プログラム相談員を常設せず、事前予約により本センター教職員の面談による対応を行っている。また、以前と同様に E-Mail による相談も受け付けている。

2013 年 4 月

対面相談
1

E-Mail 相談
30 ( 18)

合計
31

2013 年 5 月

035 ( 13)35

2013 年 6 月

029 ( 18)29

2013 年 7 月

018 ( 17)18

2013 年 8 月

016 ( 8)162013 年 9 月

019 ( 11)192013 年 10 月

1

25 ( 19)26

2013 年 11 月

0

31 ( 27)31

2013 年 12 月

0

22 ( 14)22

2014 年 1 月

0

8 ( 6)

82014 年 2 月

023 ( 19)23

2014 年 3 月

0

15 ( 15)

15

小計

2

271 (185)273

括弧内は FX10 相談件数の内数

6.2

刊行物

2013 年度に刊行したものは以下のとおりである。
・

スーパーコンピューティングニュース Vol.15 No.3 ～ Vol.16 No.2 (2013 年度)「スーパーコンピューティングニュース」は、スーパーコンピューティング部門の教員、職員が部門
連絡会議等で討議のうえ掲載事項・内容を検討し、スーパーコンピューターの利用者に対して利用に関する適切な情報提供を行うとともに、センターへの要望・提案を受け付けている。スーパーコンピ
ューター利用者へよりわかりやすく情報伝達を行うとともに、スーパーコンピューター利用サービスの改善に役立てている。さらに同じ内容を本センターの Web ページにも掲載している。
2013 年度は、昨年度から引き続き「富士通 PRIMEHPC FX10 チューニング連載講座」を掲載している。より一層利用者の皆様に役立つものとするよう推進していく。

－ 382 －

スーパーコンピューティング

7

職員による研究開発活動

業務系の職員は、日々利用者サービスの向上やシステム運用の効率化・高度化を図りながら業務に携わっており、その成果を発表することで更なる動機付けに期待される。このような成果の発表の場として 2012 年度まで開催されていた全国共同利用情報基盤センター研究開発連合発表講演会の発展的解消から、大学 ICT 推進協議会 (AXIES) 年次大会に新設された HPC テクノロジー企画
セッションに場を移して開催されている。

7.1

大学 ICT 推進協議会 (AXIES) 年次大会 HPC テクノロジー企画セッション

大学 ICT 推進協議会が主催する年次大会が 2013 年 12 月 18 日 ～ 20 日 に開催され、HPC テ
クノロジー企画セッションに本センターから職員が参加し発表を行った。
HPC テクノロジー企画セッションは HPCI をはじめとする最新の HPC テクノロジーに関する発表・討論を、HPCI 構成センターからの技術報告を中心に実施するものである。
＜本センターの論文＞（東京大学情報システム部情報基盤課スーパーコンピューティングチーム）
・「HPCI 共用ストレージの構築と運用」－原田 浩 (発表者)－
・「Oakleaf-FX における低プライオリティーキュー (非優先ジョブクラス) の運用」－山本 和男(発表者)－
前者は HPCI における共用ストレージの解説および運用状況、性能測定結果について、後者はOakleaf-FX におけるトークン売り切れ後の利用者救済のために設定した低プライオリティーキューの運用と成果等について報告したものである。
詳しくは、「大学 ICT 推進協議会 (AXIES) 2013 年度年次大会論文集」をご覧願いたい。

－ 383 －

スーパーコンピューティング

講習会
研究支援チーム

スーパーコンピューティングチーム

スーパーコンピューティング研究部門

1

概要

2013 年度は表 1 に示すような並列計算プログラミングに関連した講習会を開催した。スパコン（FX10 スーパーコンピュータシステム）の臨時アカウントを無料で発行しての講習会は国内でも他に例が無い先駆的な取り組みであり、学習効果の促進とともに利用者の拡大にも貢献している。受講者はノート PC を持参してもらい、無線 LAN 経由でスパコンにログインする。受講者が復習できるように、アカウントの有効期限は、講習会の日から 1 週間程度としている。受講者は、これまでは、スパコンの利用資格者（学生、教育機関・研究機関教職員）に限定してきたが、2008 年 10 月より、社会貢献の一環として企業ユーザーもスパコン利用が可能となっており、企業ユーザーも講習会を受講できるようになった。
表 1 2013 年度に開催した講習会
利用計算
名称
開催日
機
第 30 回 「MPI 応用編：並 2013 年
列有限要素法入門」
6 月 11 日～12 日
第 31 回 「科学技術計算のためのマルチコアプロ2013 年
グラミング入門：Hybrid 並
7 月 2 日～3 日
列プログラミングモデルへ
の道」
FX10
スーパー
第 32 回 「MPI 基礎：並列 2013 年
コンピュー
プログラミング初級入門」 8 月 5 日～6 日
タシステム
第 33 回 「MPI 基礎：並列 2013 年
プログラミング初級入門」 9 月 3 日～4 日
第 34 回 「MPI 基礎：並列 2014 年
プログラミング初級入門」 3 月 11 日～12 日
第 35 回 「ライブラリ利用：
2014 年
高性能プログラミング初
3 月 24 日～25 日
級入門」

2

申込者数

備考

11 人

10 人

14 人

情報基盤
センター主
催

14 人
14 人
11 人

お試しアカウント付き並列プログラミング講習会

2013 年度は本センター主催による初心者向け並列プログラミングを表 1 に示すように 6 回実施した。以下に概要を示す。詳細はホームページを参照されたい1。

1 http://www.cc.u-tokyo.ac.jp/support/kosyu/－ 384 －

スーパーコンピューティング

2.1

第 30 回講習会

2008 年より開始した「MPI 応用編：並列アプリケーション開発入門」では T2K オープン
スパコン（東大）を使用し，有限体積法プログラムを MPI によって並列化する手法に関して講義，演習を実施してきた。2012 年 4 月から Fujitsu PRIMEHPC FX10（Oakleaf-FX）が運用を開始したのに合わせて，2013 年 3 月に実施した「第 28 回お試しアカウント付き並列プロ
グラミング講習会2」では内容を以下のように一新した：① ターゲットアプリケーションをより実用的な有限要素法プログラムとした② 従来 2 日間で実施していたのを 1 日で実施することとした③ 従来は資料を当日印刷して配布していたのを事前にダウンロードできるようにした
日程上，有限要素法そのものに関する詳細な説明は困難であったため，事前に資料を公開して予習してもらい，有限要素法による熱伝導解析プログラムを、MPI を使用して並列化するための手順，特に並列分散データ構造に関する考え方を中心に説明することを中心として実施した。
講習会終了後に受講者から自由に意見を出してもらったところ，2 日間の日程で，有限要素法そのものについては 1 日目に実施し，予備知識がある者は 2 日目（並列化）のみ出席としてはどうかという意見があっため，今回は 1 日目：有限要素法，2 日目：並列有限要素法のようなスケジュールで実施した（表 2）。
表 2 第 30 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会 スケジュール
開催日
時 間
内 容
講 師
10:00-11:00
有限限要素法入門
中島研吾
11:00-12:00
一次元有限要素法（1/2）
中島研吾
2013 年6 月 11 日（火）13:00-14:30
一次元有限要素法（2/2）
中島研吾
14:50-17:30
三次元有限要素法
中島研吾
FX10 ス ー パ ー コ ン ピ ュ ー タ シ ス テ ム
中島研吾
09:30-10:30（Oakleaf-FX）
11:00-12:00
並列有限要素法への道中島研吾
6 月 12 日（水）13:00-14:00
一次元並列有限要素法
中島研吾
14:20-16:00
三次元並列有限要素法
中島研吾
16:00-18:00
質疑，実習
中島研吾

2.2

第 31 回講習会

近年マイクロプロセッサのマルチコア化が進み，様々なプログラミングモデルが提案されている。
中でも OpenMP は指示行（ディレクティヴ）を挿入するだけで手軽に「並列化」ができるため，広く使用されており，様々な解説書も出版されている。メモリへの書き込みと参照が同時に起こるような「データ依存性（data dependency）」が生じる場合に並列化を実施するには，適切なデータの並べ替えを施す必要があるが，このような対策は OpenMP 向けの解説書でも詳しく取り上げられることは余り無い。本講習会では，「有限体積法から導かれる疎行列を対象とした ICCG 法」を題材として，科学技
術計算のためのマルチコアプログラミングにおいて重要なデータ配置，reordering などのアルゴリズ
ムについての講習，スパコンを使用した実習を実施している。本講習会は 2008 年 12 月に開始し，

2

http://www.cc.u-tokyo.ac.jp/support/kosyu/28/－ 385 －

スーパーコンピューティング

今回で 6 回目である。これまでは実習に HA8000 クラスタシステム（T2K 東大）を使用していたが，今回初めて FX10 スーパーコンピュータシステム（Oakleaf-FX）を使用した（表 3）。
表 3 第 31 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会 スケジュール
時 間
内 容
講 師
ICCG 法によるポアソン方程式ソルバー
10:00-12:00
中島研吾
（1/2）
同（2/2）
13:00-14:30
中島研吾
OpenMP「超」入門（1/2）
2013 年7 月 2 日（火）FX10 ス ー パ ー コ ン ピ ュ ー タ シ ス テ ム
14:30-15:30
中島研吾（Oakleaf-FX）
16:00-16:30
OpenMP「超」入門（2/2）
中島研吾
16:30-17:30
オーダリングについて（1/2）
中島研吾
オーダリングについて（2/2）
09:30-12:00
中島研吾
並列化実装について（1/2）
7 月 3 日（水）13:00-14:30
並列化実装について（2/2）
中島研吾
16:00-17:30
質疑，実習
中島研吾
開催日

2.3

第 32 回講習会

FX10 スーパーコンピュータシステムを使用した、初心者向け並列プログラミング講習会を実施した。並列プログラミングの基礎、MPI、並列アプリケーション入門について講義・実習を実施した（表4）。
表 4 第 32 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会 スケジュール
開催日
時 間
内 容
講 師
ノートパソコンの設定、テストプログ
10:30-12:30
片桐孝洋
ラムの実行
2013 年
14:00-15:45 並列プログラミングの基本（座学）
8 月 5 日（月）片桐孝洋
16:00-17:00 MPI プログラム実習 I（演習）片桐孝洋
プログラミングの基礎（分割コンパイ
10:00-12:30
大島聡史
ル）（演習）
8 月 6 日（火）14:00-15:30 MPI プログラミング実習 II（演習）片桐孝洋
15:45-17:00 MPI プログラミング実習 III（演習）片桐孝洋－ 386 －

スーパーコンピューティング

2.4

第 33 回講習会

FX10 スーパーコンピュータシステムを使用した、初心者向け並列プログラミング講習会を実施した。並列プログラミングの基礎、MPI、並列アプリケーション入門について講義・実習を実施した（表5）。
表 5 第 33 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会 スケジュール
開催日
時 間
内 容
講 師
ノートパソコンの設定、テストプログ
10:30-12:30
片桐孝洋
ラムの実行
2013 年
14:00-15:45 並列プログラミングの基本（座学）
9 月 3 日（火）片桐孝洋
16:00-17:00 MPI プログラム実習 I（演習）片桐孝洋
プログラミングの基礎（ファイルシステム、バ
10:00-12:30
大島聡史
ッチジョブ、make について）（演習）
9 月 4 日（水）14:00-15:30 MPI プログラミング実習 II（演習）片桐孝洋
15:45-17:00 MPI プログラミング実習 III（演習）
片桐孝洋

2.5

第 34 回講習会

FX10 スーパーコンピュータシステムを使用した、初心者向け並列プログラミング講習会を実施した。並列プログラミングの基礎、MPI、並列アプリケーション入門について講義・実習を実施した（表6）。
表 6 第 34 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会 スケジュール
開催日
時 間
内 容
講 師
ノートパソコンの設定、テストプログ
10:30-12:30
片桐孝洋
ラムの実行
2014 年3 月 11 日（火） 14:00-15:45 並列プログラミングの基本（座学）
片桐孝洋
16:00-17:00 MPI プログラム実習 I（演習）片桐孝洋
プログラミングの基礎（ファイルシステム、バ
10:00-12:30
大島聡史
ッチジョブ、make について）（演習）
3 月 12 日（水）14:00-15:30 MPI プログラミング実習 II（演習）片桐孝洋
15:45-17:00 MPI プログラミング実習 III（演習）
片桐孝洋

2.6

第 35 回講習会

FX10 スーパーコンピュータシステムを使用した、数値計算ライブラリ利用による基礎的な高性能
プログラミングの講習会を実施した。並列処理の基礎概念の説明、数値計算ライブラリの解説、簡単な数値計算プログラムによるライブラリ利用の実習を実施した。本講習会は、東京大学情報基盤セン
ターを中心として、東京大学大気海洋研究所、東京大学地震研究所、京都大学、および海洋研究開発機構で開発をしている数値計算ミドルウェア ppOpen-HPC の成果物の実習を行う初めての講習会であった（表 7）。

－ 387 －

スーパーコンピューティング

表 7 第 35 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会 スケジュール
開催日
時 間
内 容
講 師
ノートパソコンの設定、テストプログ
10:30-12:30
片桐孝洋
ラムの実行
14:00-15:00
並列プログラミングの基本（座学）
片桐孝洋
2014 年3 月 24 日（月）15:15-16:15
プログラム実習 I（BLAS）（演習）片桐孝洋
16:30-18:00
プログラム実習Ⅱ(LAPACK、
片桐孝洋
ScaLAPACK)（演習）
10:00-10:30
ppOpen-HPC の概要（座学）
中島研吾
ppOpen-APPL/FVM の概要と並列デー
10:30-12:00
中島研吾
タ構造（座学）
ppOpen-APPL/FVM によるプログラム
13:30-14:30
中島研吾
開発例（座学）3 月 25 日（火）14:30-15:15
ppOpen-APPL/FVM 実習（実習）中島研吾
差分法による弾性波動並列シミュレーション（ppOpen-APPL/FDM)（演習）
15:30-18:00
 ppOpen-APPL/FDM による弾性波
森 太志
動シミュレーション 利用方法と実習

32013 RIKEN AICS HPC Summer School

平成 25 年 8 月 5 日（月）～9 日（金）、理化学研究所（理研）計算科学研究機構（Advanced Institute for Computational Science，AICS）において、「2013 RIKEN AICS Summer School」（主催：理化学研究所計算科学研究機構、神戸大学大学院システム情報学研究科、東京大学情報基盤センター）が開催された3。
本サマースクールは、「京」に代表されるスパコンを駆使して何か新しいことに挑戦したいと考えている若手研究者を対象に、並列計算機を使いこなすためのプログラミング手法（並列計算プログラミング）の基礎を学習することを目的として平成 23 年度より開催されている。
東大情報基盤センターは 8 月 8 日（木）に実施された「数値計算アルゴリズム」を担当し、「科学技術計算のためのマルチコアプログラミング入門：Hybrid 並列プログラミングモデルへの道」と同様の内容を 1 日に圧縮して実施した。実習には Fujitsu PRIMEHPC FX10（神戸大）を使用した。

42014 RIKEN AICS HPC Spring School

平成 26 年 3 月 5 日（水）～7 日（金）、理化学研究所（理研）計算科学研究機構（Advanced Institute for Computational Science，AICS）において、「2014 RIKEN AICS Spring School」（主催：理化学研究所計算科学研究機構、神戸大学大学院システム情報学研究科、東京大学情報基盤センター）が開催された4。
本スプリングスクールは，平成 25 年度からの試みであり，サマースクールと比べるとややアドバン
ストな内容で，並列数値アルゴリズムの詳細も含めた解説と演習を実施した。
東大情報基盤センターは 3 月 6 日（木）午後に実施された「並列反復解法」を担当した。実習には Fujitsu PRIMEHPC FX10（神戸大）を使用した。

3
4

http://www.aics.riken.jp/jp/outreach/library/event/riken-aics-hpc-summer-school-2013.html
http://www.aics.riken.jp/jp/outreach/library/event/springschool-2014.html－ 388 －

スーパーコンピューティング

シンポジウム・研究会
研究支援チーム

スーパーコンピューティングチーム

スーパーコンピューティング研究部門

1

最先端共同 HPC 基盤施設発足記念シンポジウム

2013 年 3 月，筑波大学と東京大学は，計算科学・工学及びその推進のための計算機科
学 ・ 工 学 の 発 展 に 資 す る た め ， 最 先 端 共 同 HPC 基 盤 施 設 （ JCAHPC ： Joint Center for
Advanced High Performance Computing）の設置に合意し，協定を締結した。最先端共同 HPC
基盤施設は，東京大学柏キャンパスの東京大学情報基盤センター内に，双方のスーパーコン
ピュータシステムを設置して，最先端の大規模高性能計算基盤を構築・運営するための組織である。この施設を連携・協力して運営することにより，最先端の計算科学を推進し，我が国の学術及び科学技術の振興に寄与していくことを目指す。
本施設発足を記念し，「最先端共同 HPC 基盤施設発足記念シンポジウム」を 7 月 24 日（水），柏キャンパス図書館メディアホールで開催した。85 名の参加者を迎え，本施設および本施設に設置するスーパーコンピュータの研究開発構想，それぞれの大学の計算科学・計算機科学の取り組みが紹介された。
開催に先立ち，林孝浩 文部科学省計算科学技術推進室長，宇川彰 HPCI コンソーシアム理事長（筑波大学教授），松本洋一郎 東京大学理事・副学長，三明康郎 筑波大学理事・副学長よりご祝辞ならびに挨拶があった。
続いて，「施設の目的・概要の説明」を佐藤三久 施設長（筑波大学計算科学研究センター）より，「PostT2K 構想」を石川裕 副施設長（東京大学情報基盤センター）より発表があった。休憩をはさみ，「筑波大学の取り組み」について朴泰祐（筑波大学計算科学研究セン
ター）より，「筑波大学のアプリの計画・期待」について梅村雅之（筑波大学計算科学研究センター）より，最後に「東京大学の取り組み」について中島研吾（東京大学情報基盤センター）より発表が行われた。

シンポジウムの様子－ 389 －

スーパーコンピューティング

2

研究会

2.1

概要

2013 年度は表 1 に示すように 4 回の先進スーパーコンピューティング環境研究会（Advanced Supercomputing Environment、ASE）（略称：ASE 研究会）を開催した。
表 1 2013 年度に開催した研究会
名称
開催日
第 14 回 ASE 研究会
2013 年 9 月 25 日（水）第 15 回 ASE 研究会
2013 年 10 月 23 日（水）第 16 回 ASE 研究会
2013 年 12 月 4 日（水）第 17 回 ASE 研究会
2014 年 3 月 6 日（水）

2.2

参加者数
8人
8人
16 人
5人

第 14 回 ASE 研究会

2013 年 9 月 25 日（水）17 時 30 分 ～ 18 時 30 分、東京大学情報基盤センター４階遠隔講義室
にて、第 12 回先進スーパーコンピューティング環境研究会（ASE 研究会）を開催した。
招待講演として国立台湾大学から王偉仲教授をお呼びし、マルチコア CPU と GPU を用いた大規模固有値問題の解法についての講演を行った（表 2）。
表 2 第 14 回 ASE 研究会
講演者
Professor Weichung Wang
(Institute of Applied Mathematical
Sciences,
National Taiwan University)

プログラム
講演タイトルSolving Large-scale Eigenvalue Problems on Multicore CPU
and GPU for 3D Photonic Crystal Simulations

王教授の講演は、「Solving Large-scale Eigenvalue Problems on Multicore CPU and GPU for 3D
Photonic Crystal Simulations」と題し、結晶素材における光通過特性の解析のための３次元シミュレーションである。このシミュレーションにおいて扱われる、固有値問題の解法がテーマである。対象となる結晶素材の光通過特性をシミュレーションして解析すると、高性能な光通信が行える素材の開発につながるため重要な研究である。
光通過特性を見るためには、素材中の周波数特性を分析するが、その分析には大量の固有値問
題を求解する。ところがこの問題は、固有値問題のなかでも一般化固有値問題（generalized eigenvalue problems (GEVP)）に帰着されるため、問題自体が数学的に解くのが難しい。さらに解くためには、計算量も膨大となる。そこで王教授は、対象の物理特性を利用することで、GEVP をより簡単な問題に数学的に帰着させた。かつ、数学的な条件から、要求する固有値の存在箇所のみ計算できるようにした。そのことで、扱う固有値解法うち、著名な反復解法の１つである inverse Lanczos method を用いて、かつ、容易に収束するような問題設定にすることができた。その結果、高速に GEVP の計算ができる手法の提案を行った。

2.3

第 15 回 ASE 研究会

2013 年 10 月 23 日（水）14 時 55 分 ～ 16 時 45 分、東京大学情報基盤センター４階遠隔会議室にて、第 15 回先進スーパーコンピューティング環境研究会（ASE 研究会）を開催した。

－ 390 －

スーパーコンピューティング

招待講演として フランスの Maison de la Simulation/CNRS および University Lille 1 からSerge G. Petiton 教授をお呼びし、エクサスケールのスーパーコンピュータに向けた、クリロ
フ部分空間法ベースのアルゴリズムについての講演を行った（表 3）。
表 3 第 15 回 ASE 研究会
講演者
Professor Serge G. Petiton (Maisonde la Simulation/CNRS, andUniversity Lille 1, Sciences etTechnologies)

プログラム
講演タイトルOn the road to Intelligent Krylov-based Methods for Extreme
Computing

Petiton 教授の講演は、「On the road to Intelligent Krylov-based Methods for Extreme Computing」
で、連立一次方程式や固有値問題の解法によく用いられる、Krylov 部分空間法を用いた反復解法のアルゴリズムに関する講演である。Krylov 部分空間法は、よく用いられている数値解法であるが、アルゴリズムの内部に数学上のパラメタが多数存在する。そのうち、リスタート周期と呼ばれるパラメタ
は、値が小さすぎると解に収束しなくなり、値が大きすぎると演算量が増加して実行時間がかかりす
ぎるようになるパラメタである。リスタート周期の適切な値は解くべき行列の数値特性に依存するため、固定的な値を常に使うことができない。
また、Krylov 部分空間法では部分空間を保持するため、ベクトルの直交化処理が必要になる。この直交化処理は計算量が多いため、できるだけ演算量を減らしたうえで、演算精度を保つ工夫が必要になる。そこで Petiton 教授は、不完全直交化という手法を提案し、演算量を落とし高速化する手法を提案した。この不完全直交化には、直交化すべきベクトルの本数という数学上のパラメタがある。
この直交化すべきベクトルの本数も、性能を決める要因になる。
以上の数値計算アルゴリズムに存在するパラメタを、解法の実行時に自動調整する汎用的な方式を提案した。この解法のパラメタの自動調整は、自動チューニング分野の主なテーマとして日本を含め、現在、活発に研究されているものである。

2.4

第 16 回 ASE 研究会

2013 年 12 月 4 日（水）13 時 25 分～17 時 30 分、東京大学情報基盤センター４階遠隔会議室にて、第 16 回先進スーパーコンピューティング環境研究会（ASE 研究会）を開催した。
招待講演として海外から 4 名の研究者の方を招待した（表 4）。まず初めに、米国ローレ
ンスバークレー国立研究所から Francois-Henry Rouet 博士をお呼びし、連立一次方程式の直接解法であるマルチフロンタル法に関する講演を行った。次にフランスのボルドー大学からSamuel Thibault 博士をお呼びし、非均質計算環境向きのタスクスケジューラである StarPUに関する講演を行った。次に、米国ローレンスバークレー国立研究所から Osni Marques 博士をお呼びし、行列計算と CG 法における並列言語 UPC での性能に関する講演を行った。最後に、米国サンディエゴ・スーパーコンピュータセンターから Yifeng Cui 博士をお呼びし、
ペタスケールに向けた地震シミュレーションの講演を行った。

表 4 第 16 回 ASE 研究会 プログラム
講演者
講演タイトルDr. Francois-Henry Rouet (Lawrence A parallel multifrontal solver that exploits hierarchically semiBerkeley National Laboratory, USA) separable representations
Dr. Samuel Thibault (University of
StarPU: leveraging clusters of heterogeneous machines through－ 391 －

スーパーコンピューティング

Bordeaux, France)
Dr. Osni Marques(Lawrence Berkeley National
Laboratory, USA)
Dr. Yifeng Cui(San Diego Supercomputer Center,USA)

dynamic task scheduling
Performance of UPC Implementations of Matrix Computations
and CG
Earthquake Ground Motion Modeling: Petascale and Beyond

招待講演者 4 名の講演内容は、数値アルゴリズム、システムソフトウェア、コンパイラ、アプリケー
ションと多岐にわたっている。高性能計算の観点から、たいへん興味深い講演内容であった。

2.5

第 17 回 ASE 研究会

2014 年 3 月 6 日（木）16 時 00 分 ～ 17 時 00 分、東京大学情報基盤センター４階遠隔会議室にて、第 17 回先進スーパーコンピューティング環境研究会（ASE 研究会）を開催した。
招待講演として ETH Zürich から Peter Arbenz 教授をお呼びして、複数の GPU を用いた骨構造の解析に関する講演を行った（表 5）。
表 5 第 17 回 ASE 研究会
講演者
Professor Peter Arbenz(ETH Zürich)

プログラム
講演タイトル

Bone Structure Analysis with Multiple GPGPUs

Peter Arbenz 教授の講演は、「Bone Structure Analysis with Multiple GPGPUs」と題し、ＣＴスキャ
ンなどで得られる骨構造の解析を行うシミュレーションについて、モデル化などの数理的側面に加えて、効率の良い分散メモリ並列化のための数値計算アルゴリズム、さらには、データ構造を工夫することによる高速化手法まで、たいへん幅広い対象について講演が行われた。また、近年普及している GPU での実行性能について、CPU での実行性能と比較することも行われていた。
Peter Arbenz 教授の講演は、数値計算アルゴリズムから並列実装手法にいたる広い対象において、効率的な手法を採用して評価をしており、高性能計算の観点から非常に有益な講演であった。

－ 392 －

スーパーコンピューティング

公募型研究プロジェクト
研究支援チーム1

スーパーコンピューティングチーム

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 公募型研究平成 25 年度
採択課題
表 1：学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点公募型共同研究平成 25 年度採択課題（東大分）
研究課題代表者（所属）
片桐孝洋(東京大学)

研究分野
（※）

A

B

○

①

粉体解析アルゴリズムの並列化に関する研究○①

さまざまなアーキテクチャからなる計算機シス
テムの性能評価と最適化

深沢圭一郎(九州大学)数情○①

太陽磁気活動の大規模シミュレーション

横山央明(東京大学)

数

○

①
①
②
①

○

○

研究課題名

超大規模超並列電子状態計算を中核とした
物理・数理・HPC の融合研究
超並列計算による経済・社会現象のビッグデー
タ解析
広域分散ファイルシステムに基づく「ビッグテーブル」型の超大規模データ処理系の構築と機能および性能評価
巨大地震発生サイクルシミュレーションの高度化①

ポストペタスケールシステムを目指した二酸化
炭素 地中貯留シミュレーション技術の研究開発②

学際大規模共同利用環境を想定した クラウド
基盤ミドルウェアの運用性向上に関する研究①

フィラー充填系高分子材料の粗視化分子動力学
解析の HPC 活用研究①

生体酵素における特異的反応機構の理論的解明

○

①

○

①

○

②

確率的潜在変数モデルの大規模学習アルゴリズ
ム開発
クラウド援用 CAE スキル継承システムに関する研究
次世代スーパーコンピュータ向けの軽量な仮想計算機環境の実現に向けた研究開発①

天体活動現象の輻射磁気流体シミュレーション①

沈み込み帯の巨大地震を対象とした大規模並列
地震波・ 津波伝播シミュレーション
分散クラウドシステムにおける遠隔連携技術－ 393 －

星 健夫
(鳥取大学)
大西立顕(東京大学)
東田 学(大阪大学)
平原和朗(京都大学)
山本 肇(大成建設株式会社)
杉木章義(筑波大学)
森田裕史(産業技術総合研
究所)
庄司光男(筑波大学)
佐藤一誠(東京大学)
奥田洋司(東京大学)
品川高廣(東京大学)
松元亮治(千葉大学)
竹中博士(岡山大学)
棟朝雅晴(北海道大学)

他大学

数
北大，東北大，東工大，名大，京大，阪大，九
大

数
デ
デネ 情

北大，東工大，
阪大，九大

数

京大

数
情
数

北大，東工大，
名大

数
デ
情

北大

情
数
数

東工大

情

北大，東工大，阪大，九大

スーパーコンピューティング

A
B※○：H25 年度新規採択課題①：Fujitsu PRIMEHPC FX10（Oakleaf-FX）利用課題、②：Fujitsu PRIMERGY RX200 利用課題
数：超大規模数値計算系応用分野、デ：超大規模データ処理系応用分野、
ネ：超大容量ネットワーク技術分野、情：超大規模情報システム関連研究分野

2010 年 4 月より、北大、東北大、東大、東工大、名古屋大、京大、阪大、九州大の大型スーパーコンピュータを有する 8 大学の情報基盤センターによる学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点が正式に発足し、活動を開始した 。本共同利用・共同研究拠点は 8 機関によるネットワーク型拠点であり、東京大学情報基盤センターはその中核拠点である。
平成 25 年度共同研究課題に対し、東大情報基盤センターでは以下の計算資源を提供した（利用は必須ではない）。
① Fujitsu PRIMEHPC FX10（Oakleaf-FX）
採択各課題に 12 ノードまたは 24 ノード×1 年相当のトークンが与えられる。優先ノード
数は課題採択数によって変動する（最大で 24 ノード×課題採択数）。
② Fujitsu PRIMERGY RX200（26 ノード，312 コア）
OS、仮想マシンモニタ等の研究開発を含む利用を想定している。OS，仮想マシンモニタを含むすべてのソフトウェアを利用者が準備し、利用者の責任でインストール、管理、運用する必要がある。
2012 年 12 月に平成 25 年度の公募型共同研究の課題募集を開始し（1 月 8 日締切）、3 月に外部委員を含む審査委員会による厳正な審査の結果、応募 55 課題のうち 44 課題が採択された。表 1 は、東京大学情報基盤センターと共同研究を行う 17 課題である。9 課題が新規採
択課題であり、超大規模数値計算系応用分野以外の課題を 8 課題含んでいるのが特徴である。
また、7 月 11 日（木）・12 日（金）に第 5 回シンポジウムが THE GRAND HALL（品川）で開催され、平成 24 年度に実施された公募型共同研究 35 課題の口頭発表による最終報告および平成 25 年度
公募型共同研究に採択された 44 課題のポスター発表による研究内容紹介が行われた。

－ 394 －

スーパーコンピューティング

2

大規模 HPC チャレンジ

2.1

背 景

東京大学情報基盤センターでは、スーパーコンピュータの大規模計算機資源を占有可能なサービスを毎月実施してきており、平成 22 年度からは HA8000 クラスタシステム（T2K オープンスパコン（東大））の 512 ノード（8,192 コア、ピーク性能 75.4 TFLOPS）を 24 時間占有できる「HA8000 クラス
タシステム 512 ノードサービス」を公募型プロジェクトとして毎月実施し、大きな成果をあげた。更に平成 23 年度は学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点の研究課題とも連携し、より共同研究プ
ロジェクトとしての色彩を強めた、HA8000 クラスタシステム「512 ノード利用大規模 HPC 研究」として実施した。
平成 24 年度からは Fujitsu PRIMEHPC FX10（Oakleaf-FX）の全 4,800 ノード（76,800 コア、ピーク
性能 1.13 PFLOPS）を占有できる「大規模 HPC チャレンジ」を実施しており、これは国内の公開されているスーパーコンピュータシステムで占有可能な最大の計算資源である。平成 24 年秋から京コン
ピュータの運用も開始されたが、「大規模 HPC チャレンジ」を通して、ポストペタスケール、エクサスケ
ールシステムへ向けたアプリケーション、アルゴリズム、システムソフトウェアの開発が促進されることを期待している。

2.2

概 要

実施要項は以下の通りである：
1 ヶ月に 1 回、原則として月末処理前の木曜日 9:00 ～ 金曜日の 9:00 までの 24 時間、4,800 ノードを占有利用することが可能である（平成 24 年 4 月～6 月の試験運転期間中は 1 グループ
あたり最大 48 時間、全 7 グループを採択した）。
課題は公募制とし、センター外部からの審査委員も含む審査委員会による審査、選定を実施する。
現ユーザーに限定せず、広く課題を募集する。個人、およびグループによる応募が可能であるが、各月に 1 グループの採用を原則とする。
本制度により得られた成果については公開を義務とする。成果発表にあたっては「FX10 スーパ
ーコンピュータシステム」の利用、「大規模 HPC チャレンジ」制度によって実施した旨を明記する。
また、「スーパーコンピューティングニュース」への成果報告記事の執筆、査読付国際会議への投稿 （速報） などをお願いする。
センターの主催、共催するセミナー、ワークショップ等でご発表いただく場合がある。
自作プログラム、オープンソースプログラムを利用した課題に限定する。
利用料金は無料。

－ 395 －

スーパーコンピューティング

2.3

2013 年度採択課題

第 1 期採択課題（平成 25 年 4 月～7 月実施）
課題名
代表者名
大規模悪条件問題向け並列疎行列
中島 研吾
ソルバーの性能評価
第 2 期採択課題（平成 25 年 8 月～11 月実施）
課題名
代表者名
大規模グラフ処理ベンチマーク
Graph500 のスケーラブルな探索手法 鈴村 豊太郎
による性能評価
太陽対流層グローバル計算による
堀田 英之
黒点形成過程の研究
改良型 hCGA 法 (Hierarchical Coarse
Grid Aggregation) に基づく並列多重中島 研吾
格子法ソルバーの性能評価
第 3 期採択課題（平成 25 年 12 月～平成 26 年 3 月）
課題名
代表者名
固有値ソルバーEigenExa の大規模
今村 俊幸
並列実行時の詳細な性能評価
通信削減型 QR 分解アルゴリズムの
深谷 猛
性能評価
代数的多重格子法における粗いレベ
藤井 昭宏
ルの領域集約手法の評価
分散メモリ並列計算機向けタスク
秋山 茂樹
並列ランタイムシステムの性能評価－ 396 －

所属
東京大学情報基盤センター

所属
東京工業大学情報理工学研究科
東京大学理学系研究科
東京大学情報基盤センター

所属
理化学研究所計算科学研究機構
理化学研究所計算科学研究機構
工学院大学情報学部
東京大学情報理工学系研究科

スーパーコンピューティング

3

スーパーコンピュータ若手・女性利用者推薦

当センターでは、概ね 40 歳以下の若手研究者（学生を含む）及び女性研究者（年齢は問わない）
を対象とした、スーパーコンピュータ若手・女性利用者推薦（以降、若手・女性推薦）による課題の公募を行っている。スーパーコンピューティング部門の教員により審査の上、採択された課題の計算機利用負担金（半年分）をセンターが負担する。
また、平成 24 年度から各採択課題について、スーパーコンピューティング研究部門の教員が技術的・学術的補佐を行う共同研究者として参加し、各採択課題の支援を行う。共同研究実施のため、東京大学情報基盤センター柏キャンパスにおける共同研究場所の確保、および、必要に応じて柏キャンパスまでの旅費（最大で１週間程度）を支給する。
年 2 回公募し、年間で 4 件程度の優れた研究提案を採択する。継続申請と再審査の上で、最大で 1 年間の無料利用ができる。採択の方には、報告書の提出、研究成果の発表の際に若手・女性
推薦を利用したことの明記、およびセンターが発行する「スーパーコンピューティングニュース」誌の原稿執筆を採択の条件とする。
スーパーコンピュータを利用することで学術的にインパクトがある成果を創出できると期待される点、大規模計算、テーマの重要性、既発表文献の観点から以下の課題を採択した。

3.1

2013 年（前期）採択課題

2013 年（前期）は、FX10 スーパーコンピュータシステムを用いた課題を受け付け、採否を決定した。
課題名
高性能バルク熱電変換材料の第一原理格子熱伝導解析
ソーラー水素等製造プロセス技術開発のためのデータ同化シミュレ
ーション手法の開発と応用
超並列環境向け固有値計算プログ
ラムの性能予測モデルの開発
大規模連立一次方程式における精度保証付き数値計算の実装と評価

3.2

代表者名

所属

志賀 拓麿

東京大学工学系研究科

佐藤 大介

東京大学工学系研究科

深谷 猛

神戸大学システム情報学研究科

森倉 悠介

早稲田大学基幹理工学研究科

2013 年（後期）採択課題

2013 年（後期）は、FX10 スーパーコンピュータシステムを用いた課題を受け付け、採否を決定した。
課題名
大規模並列化量子モンテカルロ法の開発と冷却ボーズ原子系のシミュレーション
相変化現象の大規模分子動力学解析
高性能バルク熱電変換材料の第一原理格子熱伝導解析

代表者名

所属

正木 晶子

東京大学物性研究所

James
Cannon東京大学工学系研究科

志賀 拓麿

東京大学工学系研究科－ 397 －

スーパーコンピューティング

スーパーコンピュータの企業利用支援

研究支援チーム1

スーパーコンピュータの企業利用支援

1.1

企業利用趣旨工学系研究者、産業界における大規模計算シミュレーションに対する期待が高まっている一方で、その利用が進んでいない。また、企業におけるスーパーコンピュータ（スパコン）導入の動きは必ずしも旺盛ではない。その理由として、PC レベルでの小規模計算シミュレーションを大量に処理したいというユーザが多いこと、小規模計算シミュレーションを行っているユーザが大規模計算シミュレーショ
ンを行うような機会がないために、費用対効果を検討できないということもあげられる。さらに多くの現場では、計算シミュレーションの方法論が浸透していないということもあげられる。
一方、文部科学省は、世界が研究開発にしのぎを削る分野で日本の国際競争力を高めようと、大学や独立行政法人等の公的研究機関がもつ先端研究装置の企業への開放を拡大する方針を打ち出している。
このような状況を背景として、情報基盤センターは、次世代スーパーコンピュータにつながるユー
ザ育成も視野に入れつつ、大規模高性能並列計算を必要とする企業に対して計算資源を提供する。
企業利用については、企業における単なる計算需要の負荷を肩代りするのではなく、以下の項目に合致するテーマを支援するものである。
(1) 将来の科学技術発展に寄与する。
(2) 大規模高性能並列計算分野の発展に寄与する。
(3) 大規模高性能並列計算によるイノベーションに寄与する。

1.2

支援内容

企業利用へ提供する資源は、FX10 スーパーコンピュータシステム（平成 24 年 4 月から提供）の
全資源の 10%以内である。以下の 2 つの利用者カテゴリで課題を公募し、審査委員会での審査を行う。企業利用では、FX10 スーパーコンピュータの 12 ノードを 1 単位とし、企業が必要なノード数を決定する。ただし、限られた資源を有効に利用するために、採択可能な課題に対して優先順位を付ける。提供可能な計算資源を勘案して申込内容の調整を行い、採択課題を決定する。


アプリケーション開発者あるいは利用者
 企業の開発現場において既に確立されている計算シミュレーションによるものづくりに使われるのではなく、産業利用として先端性を有する計算シミュレーションおよび応用分野の課
題を支援する。このような先端性を有する計算シミュレーションでは、大規模な並列計算が必要であると考えられる。



ASP（Application Service Provider）事業者
 計算シミュレーションによるものづくりを行ってきていない企業に対し、計算シミュレーションによる高度なものづくりを支援するためには、計算シミュレーションソフトウェアの性質を理－ 398 －

スーパーコンピューティング

解し、入力データの作成、シミュレーション結果の解析などの、きめ細かい支援が必要である。産業界に対して、このような広範な支援を大学が行うのは難しいため、支援を行っていく企業との連携が不可欠である。そのため、計算シミュレーションによるもの作りを従来行っていない企業への支援体制が整っている ASP 事業者を支援する。
大学が企業へ提供する計算資源は限られている。本来、企業は自前でスパコンを確保すべきものである。企業において大規模計算シミュレーションによるものづくりの可能性が得られた場合に、本支援を終了する。ASP 事業者においては、ASP 事業者が自前でスパコンを確保できる環境が整い次第、支援を終了する。

1.3

平成 25 年度企業利用

平成 25 年 4 月利用開始の公募では、利用資格者審査の結果、3 社が採択された。また、平成 25
年度 10 月利用開始の公募では、利用資格者審査の結果、2 社が採択された。
平成 25 年度は、10 月および平成 26 年 4 月利用開始の 2 回の課題公募を実施した。10 月利用開始の公募では、新規に 2 社応募があり、利用資格者審査の結果、採択された。平成 26 年 4 月利用開始の公募では、平成 25 年度からの継続となる 3 社および新規の 1 社より応募があり、いずれも採択された。
（FX10 スーパーコンピュータシステム）●平成 25 年度第一回公募（平成 25 年 4 月以降利用開始）
 申請 3 件（内継続課題 3 社）
 採択 3 件（内継続課題 3 社）
 富士通アドバンストテクノロジ株式会社
 「情報機器における大規模熱流体・構造解析」
 富士通研究所
 「大規模計算による次世代デバイス材料開発」
 数値フローデザイン
 「NuFD/FrontFlowRed 複雑地形および実在市街地を対象とする大規模非定常計算」●平成 25 年度第二回公募（平成 25 年 10 月以降利用開始）
 申請 2 件（内継続課題 0 社）
 採択 2 件（内継続課題 0 社）
 株式会社ブリヂストン
 「低燃費タイヤ用ゴム材料設計を目指した大規模分子シミュレーション基盤技術の開発」
 パナソニック株式会社
 「次世代エネルギーデバイス材料の開発」●平成 26 年度第一回公募（平成 26 年 4 月以降利用開始）
 申請 4 件 （内継続課題 3 社）
 採択 4 件 （内継続課題 3 社）
 富士通アドバンストテクノロジ株式会社
 「情報機器における大規模熱流体・構造解析」
 富士通研究所
 「大規模計算による次世代デバイス材料開発」
 株式会社ブリヂストン－ 399 －

スーパーコンピューティング





1.4

「低燃費タイヤ用ゴム材料設計を目指した大規模分子シミュレーション基盤技術の開発」
三菱電機株式会社
 「FrontFlow/blue による空調機器の大規模流体シミュレーション」

平成 25 年度企業利用関連の教員との共同研究

企業利用の推進の一環として、センター教員との共同研究も行っている。センター教員との共同研
究は、年間数件程度を予定しており、共同研究契約を締結することにより、スーパーコンピュータを利用することができる。
●平成 25 年度 教員との共同研究
 新日鐵住金株式会社 （担当教員：片桐孝洋 准教授）
 「非構造格子流体解析コードの大規模・高速化対応」

以上－ 400 －

スーパーコンピューティング

スーパーコンピューター利用による研究成果報告（2013 年）

スーパーコンピューティングチーム

1

大規模超並列スーパーコンピューターシステム FX10

2013 年 (2013 年 1 月～2013 年 12 月) における、大規模超並列スーパーコンピューターシステム
FX10 の利用による研究成果報告については以下のとおりである。

1.1

論文

【計算基礎】
1. Takahiro Katagiri, Takao Sakurai, Mitsuyoshi Igai, Satoshi Ohshima, Hisayasu Kuroda, Ken Naono andKengo Nakajima: Control Formats for Unsymmetric and Symmetric Sparse Matrix-vector Multiplications:
Springer Lecture Notes in Computer Science, Springer, Volume 7851, pp.236-248.
2. Takahiro Katagiri, Pierre-Yves Aquilanti, and Serge Petiton: A Smart Tuning Strategy for Restart Frequency of GMRES(m) with Hierarchical Cache Sizes: Springer Lecture Notes in Computer Science, Springer,
Volume 7851, pp.314-328.
3. T. Sakurai, T. Katagiri, H. Kuroda, K. Naono, M. Igai, S. Ohshima: A Sparse Matrix Library with Automatic Selection of Iterative Solvers and Preconditioners: Eighth international Workshop on Automatic Performance Tuning (iWAPT2013) (In conjunction workshop with International Conference on Computational
Science, ICCS2013), Proceedings of the International Conference on Computational Science, ICCS 2013,
Volume 18, pp.1332–1341.
4. Takahiro Katagiri, Satoshi Ito, Satoshi Ohshima: Early Experiences for Adaptation of Auto-tuning by
ppOpen-AT to an Explicit Method: Special Session: Auto-Tuning for Multicore and GPU (ATMG) (InConjunction with the IEEE MCSoC-13), Proceedings of MCSoC2013, pp.153-158.
5. 片桐孝洋, 大島聡史, 中島研吾, 米村崇, 熊洞宏樹, 樋口清隆, 橋本昌人, 高山恒一, 藤堂眞治, 岩田潤一, 内田和之, 佐藤正樹, 羽角博康, 黒木聖夫: レイテンシコアの高度化・高効率化による将来の
HPCI システムに関する調査研究のためのアプリケーション最適化と異機種計算機環境での性能
評価: 情報処理学会研究報告 2012-HPC-139.
6. 片桐孝洋, 大島聡史, 伊東聰: 陽解法カーネルのための自動チューニング記述言語 ppOpen-AT の新機能について: 計算工学講演会論文集, Vol.18.
7. 片桐孝洋, 大島聡史, 松本正晴: ppOpen-AT により自動生成された ppOpen-HPC コードにおける自動チューニング機能の性能評価: 日本応用数理学会年会予稿集.
8. 加藤淳也, 河村祥太, 竹田宏, 片桐孝洋, 堀端康善: マルチカラー接触判定格子を用いた粒子接触判
定計算の OpenMP による並列化: 情報処理学会研究報告 2013-HPC-142.
【社会・安全システム科学】
9. Guo, Y., K. Koketsu and T. Ohno: Analysis of the rupture process of the 1995 Kobe earthquake using a 3D
velocity structure: Earth Planets Space, 65, 1581-1586.
【応用物理学】
10. Kazuhiro Shimada, Shigefusa F. Chichibu, Masahiro Hata, Hiroyuki Sazawa, Tomoyuki Takada, Takayuki
Sota: Electronic structure and spontaneous polarization in ScxAlyGa1-x-yN alloys lattice-matched to GaN: A
first-principles study: Jpn. J. Appl. Phys., IOP Publishing, 52, 8, 08JM04.
11. Kazuhiro Shimada, Naomichi Takahashi, Yoshiaki Nakagawa, Tomoyasu Hiramatsu, and Hitoshi Kato:
Nonlinear characteristics of structural properties and spontaneous polarization in wurtzite MgxZn1-xO: A
first-principles study: Phys. Rev. B, American Physical Society, 88, 7, 075203.
【物理学】
12. Tomotaka Oroguchi, Masayoshi Nakasako: Three-dimensional structure determination protocol for noncrystalline biomolecules using x-ray free-electron laser diffraction imaging: Physical Review E, American
Physical Society, Vol. 87, Issue 2, p. 022712.

－ 401 －

スーパーコンピューティング【地球惑星科学】
13. Kosuke Ito, Chun-Chieh Wu: Typhoon-Position-Oriented Sensitivity Analysis. Part I: Theory and Verification: Journal of the Atmospheric Sciences, American Meteorological Society.
14. Kazuya Kusahara, Hiroyasu Hasumi: Modeling Antarctic ice shelf responses to future climate changes andimpacts on the ocean: Journal of Geophysical Research Oceans, AUG, 118, 2454-2475.
【機械工学】
15. 横山博史, 飯田明由: 低マッハ数の角柱周りの流れにおける空力音源: 日本機械学会論文集 B 編, 日
本機械学会.
16. K. MUROTANI, G. YAGAWA, J. B. Choi: Adaptive finite element analysis using hierarchical mesh andits application to crack propagation problem: Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering,
Elsevier, 253, 1, pp.1-14.
17. Murotani, K., Sugimoto, S., Kawai, H., and Yoshimura, S.: The hierarchical domain decomposer with theparallel mesh refinement function for the more than billions of DOFs scales analyses: International Journalof Computational Methods, World Scientific.
18. H. Yokoyama, K. Kitamiya, and A. Iida: Flows around a cascade of flat plates with acoustic resonance:
Physics of Fluids, AIP Publishing LLC, 25, 106014, 1-22.
19. 横山博史, 北宮克哉, 飯田明由: 一様流中におかれた平板列からの音響共鳴を伴う空力音: 日本機械学会論文集, 日本機械学会, 79, 804, 1419-1433.
【総合工学】
20. Takero Yoshida, Chang-Kyu Rheem: SAR Image Simulation in the Time Domain for Moving Ocean Surfaces: Sensors, MDPI, 13, 4, pp. 4450-4467.

1.2

口頭・ポスター発表【計算基礎】
21. 金山寛, A.M.M. Mukaddes, 荻野正雄, 杉本振一郎, 塩谷隆二: 静磁場問題の領域分割解法向け前処理の検討: 日本応用数理学会 2013 年度年会.
22. 杉本振一郎, 荻野正雄, 塩谷隆二: 複素数を用いる並列有限要素法解析ソルバの実装と高速化の取り組み: 電気学会 静止器・回転機合同研究会, 電気学会 静止器・回転機合同研究会資料, pp.41-44.
23. 杉本振一郎, 藤井秀樹, 吉村忍: 磁場-構造並列連成解析システムによる簡易 MRI モデルの解析: 第18 回計算工学講演会, 第 18 回計算工学講演会講演論文集.
24. 杉本振一郎, 藤井秀樹, 吉村忍: 磁場-構造並列連成解析システムの開発: 日本機械学会第 26 回計算力学講演会, 日本機械学会第 26 回計算力学講演会論文集.
25. 杉本振一郎, 荻野正雄: 複素数を用いる並列有限要素法解析ソルバの実装と高速化: 日本機械学会
第 26 回計算力学講演会, 日本機械学会第 26 回計算力学講演会論文集.
26. Amane TAKEI, Kohei MUROTANI, Shin-ichiro SUGIMOTO, Masao OGINO and Shinobu YOSHIMURA: Large-scale Analyses of Electromagnetic Fields using Numerical Human Body Models: The 19thInternational Conference on the Computation of Electromagnetic Fields (COMPUMAG2013).
27. Hiroshi KANAYAMA, Masao OGINO and Shin-ichiro SUGIMOTO: A unified preconditioner construction for engineering problems: 22nd International Conference on Domain Decomposition Methods (DD22).
28. Shin-ichiro SUGIMOTO, Hideki FUJII and Shinobu YOSHIMURA: Magnetic-Structural Parallel Coupled
Analysis with the Coupler: 32nd JSST Annual Conference (JSST2013) International Conference on simulation Technology.
29. Shin-ichiro SUGIMOTO, Masao OGINO and Ryuji SHIOYA: Implementation and Acceleration of theDomain Decomposition Method with Complex Data Types: 5th Asia Pacific Congress on Computational
Mechanics & 4th International Symposium on Computational Mechanics (APCOM & ISCM 2013).
30. Hiroshi KANAYAMA, Masao OGINO and Shin-ichiro SUGIMOTO: A Preconditioner Construction for
Magnetostatic Problems: 5th Asia Pacific Congress on Computational Mechanics & 4th International Symposium on Computational Mechanics (APCOM & ISCM 2013).
31. 片桐孝洋, 尾崎克久, 荻田武史, 大石進一: 高精度行列-行列積アルゴリズムの疎行列演算化による高速化: 日本応用数理学会行列・固有値問題の解法とその応用部会, 2013 年並列／分散／協調処理に関する『北九州』サマー・ワークショップ（SWoPP 北九州 2013）.
32. Takahiro Katagiri: ppOpen‐AT : Yet Another Directive‐base AT Language: Dagstuhl Seminar 13401,
Automatic Application Tuning for HPC Architectures, Schloss Dagstuhl, Leibniz-Zentrum fur Informatik.

－ 402 －

スーパーコンピューティング

33. 片桐孝洋: 東大 FS におけるアプリケーション最適化と異機種計算機環境での性能評価: 「京」における高速化ワークショップ.
34. 片桐孝洋: 実行時自動チューニング機能付き疎行列反復解法ライブラリのエクサスケール化: 第 5
回 自動チューニング技術の現状と応用に関するシンポジウム.
【社会・安全システム科学】
35. 郭雨佳, 纐纈一起, 大野大地: 三次元速度構造を考慮した 1995 年兵庫県南部地震の震源過程解析:
日本地球惑星科学連合 2013 年大会.
【応用物理学】
36. Kazuhiro Shimada, Tomoyasu Hiramatsu, and Hitoshi Kato: Phonon Deformation Potential Constants ofWurtzite ZnO: A First-Principles Study: 2013 JSAP-MRS Joint Symposia, 2013 JSAP-MRS Joint Symposia Abstract DVD, 18p-PM1-3.
【物理学】
37. 後瀉敬介, 袖山慶太郎, 奥野幸洋, 館山佳尚: 第一原理分子動力学計算によるリチウムイオン二次電池電解液及び添加剤の分解反応解析: 第 16 回 理論化学討論会, 第 16 回 理論化学討論会 予稿集,
2P05.
38. 合田義弘, 見澤英樹, 土浦宏紀, 常行真司: ネオジム磁石主相−酸化物相界面の第一原理計算: 日本金属学会 2013 年度春季大会.
39. 見澤英樹, 合田義弘, 土浦宏紀, 常行真司: Nd2Fe14B 焼結磁石における主相-Nd 酸化物相界面構造の第一原理計算: 日本物理学会第 68 回年次大会.
【機械工学】
40. 室谷浩平, 越塚誠一, 玉井佑, 山田祥徳, 柴田和也, 三目直登, 吉村忍, 田中覚, 長谷川恭子, 藤澤智光:
粒子系シミュレーション並列化フレームワークを用いた東日本大震災を模擬した石巻の実地形津
波解析: HPCS2013.
41. 室谷浩平: 階層構造を用いた効率的な連続体力学シミュレーション: Numerical Methods for Scienceand Engineering.
42. Hiroshi Yokoyama, Katsuya Kitamiya and Akiyoshi Iida: ACOUSTIC RADIATION WITH RESONANCE
IN FLOWS AROUND A CASCADE OF FLAT PLATES: 20th international congress on sound and vibration, Proceedings of 20th international congress on sound and vibration, 1-8.
43. Hiroshi Yokoyama, Taishi Shinohara, Masashi Miyazawa and Akiyoshi Iida: Acoustic Radiation in Flowsaround a Trailing Edge with an Upstream Kink Shape: Inter-Noise, Proceedings of Inter-Noise, pp.1-10.
44. Hiroshi Yokoyama, Hiroshi Odawara, and Akiyoshi Iida: Direct Simulation of Effects of Free-stream Turbulence on Cavity Tone: Inter-Noise, Proceedings of Inter-Noise, pp.1-10.
45. A. Takei, K. Murotani, S. Sugimoto, M. Ogino, S. Yoshimura: Large-scale analyses of electromagnetic
fields using numerical human body models: COMPUMAG2013.
46. Kohei MUROTANI, Seiichi KOSHIZUKA, Tasuku TAMAI, Kazuya SHIBATA, Naoto MITSUME, Shinobu YOSHIMURA, Satoshi TANAKA, Kyoko HASEGAWA and Toshimitsu FUJISAWA: Large-scale
Tsunami Analysis with Floating Objects Using Hierarchical Domain Decomposition Explicit MPS Method:
JSST 2013 International Conference on Simulation Technology.
47. Kentaro Tanaka, Satoshi TANAKA, Kyoko HASEGAWA, Kohei Murotani, Seiichi Koshizuka: Translucent Visual Analysis of Large Scale 3D Point Data Generated by Particle Fluid Simulation of Tsunami Water: JSST 2013 International Conference on Simulation Technology.
48. 室谷浩平, 武居周, 吉村忍, 越塚誠一: ボクセルデータを用いた階層型領域分割法のための有限要素
メッシュデータ構造の生成法--数値人体モデルを用いた有限要素電磁界解析の適用例--: 日本応用数理学会 2013 年度年会.
49. 室谷浩平, 越塚誠一, 金山寛, 安重晃, 藤澤智光, 玉井佑, 柴田和也, 三目直登, 吉村忍: 津波波源から
浅水波方程式を用いて生成した入力境界条件による MPS 法市街地遡上解析: 日本機械学会 第 26回計算力学講演会（CMD2013）.
50. A. Takei, K. Murotani, and M. Ogino: Parallel finite element analysis for microwave frequency electromagnetic fields using numerical human models: APCOM & ISCM 2013.
51. Kohei MUROTANI, Seiichi KOSHIZUKA, Kazuya SHIBATA, Tasuku TAMAI, Naoto MITSUME, Shinobu YOSHIMURA, Satoshi TANAKA, Kyoko HASEGAWA, and Toshimitsu FUJISAWA: Large-scaleparallel realistic tsunami analysis with floating objects on Ishinomaki city using hierarchical domain decomposition explicit MPS method: APCOM & ISCM 2013.
52. Genki Yagawa, Masao Yokoyama, Kohei Murotani: How Should We Deal with Surface Properties of
Plunging Body to Calculate Water Splash?: APCOM & ISCM 2013.

－ 403 －

スーパーコンピューティング

53. 柴田和也, 政家一誠, 越塚誠一, 室谷浩平, 宋学敏, 玉井佑, 谷澤克治: 楕円粒子と双方向の重合粒子を用いた粒子法による海水打ち込みの数値解析: 日本船舶海洋工学会講演会論文集.
54. 塩谷隆二, 荻野正雄, 河合浩志, 室谷浩平: エクサスケールに資する階層分割型数値計算ライブラリ
開発: HPCI 利用中間報告会.

1.3

受賞情報

55. 草原和弥: 南極棚氷融解の数値モデリング: 笹川科学研究奨励賞, 日本科学協会.

2

超並列型スーパーコンピューターHA8000 クラスタシステム

2013 年 (2013 年 1 月～2013 年 12 月) における、超並列型スーパーコンピューターHA8000 クラ
スタシステムの利用による研究成果報告については以下のとおりである。

2.1

論文

【物理学】
56. Sho Ozaki, Shoichi Sasaki: Lüscher's finite size method with twisted boundary conditions: an application toJ/ψ-ϕ system to search for narrow resonance: Physical Review D, American Physical Society, 87, 014506.
57. 苙口友隆, 池口満徳, 佐藤衛: X 線溶液散乱と分子動力学シミュレーションで探るタンパク質の構
造揺らぎ: 日本結晶学会誌, 日本結晶学会, Vol. 51, No. 1, pp. 24-31.

2.2

口頭・ポスター発表【機械工学】
58. 室谷浩平, 越塚誠一, 玉井佑, 山田祥徳, 柴田和也, 三目直登, 吉村忍, 田中覚, 長谷川恭子, 藤澤智光:
粒子系シミュレーション並列化フレームワークを用いた東日本大震災を模擬した石巻の実地形津
波解析: HPCS2013.
59. 室谷浩平: 階層構造を用いた効率的な連続体力学シミュレーション: Numerical Methods for Scienceand Engineering.

3

大規模 SMP 並列スーパーコンピューターシステム SR16000

2013 年 (2013 年 1 月～2013 年 12 月) における、大規模 SMP 並列スーパーコンピューターシス
テム SR16000 の利用による研究成果報告については以下のとおりである。

3.1

論文

【物理学】
60. H. Nakada: Semi-realistic nucleon-nucleon interactions with improved neutron-matter properties: PhysicalReview C, American Physical Society, 87, 1, 014336.
61. H. Nakada, T. Inakura and H. Sawai: Crossover from skin mode to proton-neutron mode in E1 excitationsof neutron-rich nuclei: Physical Review C, American Physical Society, 87, 3, 034302.
62. H. Nakada, K. Sugiura and J. Margueron: Tensor-force effects on single-particle levels and proton bubble
structure around the Z or N=20 magic number: Physical Review C, American Physical Society, Vol. 87, No.
6, 067305.

－ 404 －

スーパーコンピューティング【地球惑星科学】
63. Lebonnois, S, Lee, C, Yamamoto, M and coauthors: Models of Venus Atmosphere: ISSI Scientific Report
Series (Towards Understanding the Climate of Venus Applications of Terrestrial Models to Our Sister
Planet), Springer, vol. 11, 129-156.
64. L. S. Urakawa, J. A. Saenz, and A. M. Hogg: Available potential energy gain from mixing due to the nonlinearity of the equation of state in a global ocean model: Geophysical Research Letters, American Geophysical Union, Vol.40, pp.2224-2228.
【総合工学】
65. Ryosuke Yano, Kojiro Suzuki and Hisayasu Kuroda: Autocorrelation of density fluctuations for thermally
relativistic fluids: Physical Review D, APS, 88, 025014.

3.2

口頭・ポスター発表【地球惑星科学】
66. 山本勝, 高橋正明: 金星中層大気 GCM 中の極渦の構造について: 第 62 回理論応用力学講演会, 第62 回理論応用力学講演会講演論文集.
【総合工学】
67. Yuya Ohmichi, Kojiro Suzuki: Three-Dimensional Numerical Simulation of Gortler Vortices in HypersonicCompression Ramp: 51st AIAA Aerospace Sciences Meeting including the New Horizons Forum and Aerospace Exposition, Conference Proceedings (AIAA Paper).
68. Katsutoshi Hamasaki, Kojiro Suzuki: Numerical Analysis on Unsteady Lift Coefficient of Corrugated Wing
Section in Low Reynolds Flow: 51st AIAA Aerospace Sciences Meeting, 2013-0506.
69. Katsutoshi Hamasaki, Kojiro Suzuki: Numerical Analysis on Unsteady Nonlinear Characteristics of Low
Reynolds Number Flows toward Wing Design for Mars Plane: The 29th International Symposium on SpaceTechnology and Science, 2013-e-19.

－ 405 －

スーパーコンピューティング

その他イベント
研究支援チーム1

スーパーコンピューティングチーム

平成 25 年度先端科学技術にふれる理科研修会（埼玉県立総合教育セン
ター）

2010 年より情報基盤センターは埼玉県立総合教育センター，埼玉県のスーパーサイエンス
ハイスクール（SSH）指定校（埼玉県立春日部高等学校，同 大宮高等学校等）と協力して，高校生向けセミナー・スパコンプログラミング講習会，高校の理数系教員向け研修などを実施してきた〔1,2,3,4〕。
2011 年，2012 年 7 月に引き続いて，埼玉県立総合教育センターの依頼により，2013 年 7月 16 日（火）に情報基盤センター（柏）で「平成 25 年度先端科学技術にふれる理科研修会」
を埼玉県のスーパーサイエンスハイスクール（SSH）指定校を中心とした高等学校及び小・中学校の理数系教員を対象として実施した。以下のような 3 部構成で実施した。出席者は 19名（高校教員 15 名，中学校教員 1 名，小学校教員 2 名，総合教育センター1 名）であった。
（第 1 部）講演・見学
13:00～13:30
計算科学とスーパーコンピュータ，情報基盤センター紹介
中島研吾（情報基盤センター・教授）
13:35～14:05
Oakleaf-FX（富士通 PRIMEHPC FX10）見学
大島聡史（情報基盤センター・助教）（第 2 部）講演
14:15～15:00
先端科学技術と教育
中島研吾（情報基盤センター・教授）
15:00～16:00
スーパーコンピューティングによるものづくり設計プロセスへの貢献
奥田洋司（大学院新領域創成科学研究科・教授）（第 3 部）ディスカッション他
16:00～16:55
今後の教育活動への応用
山田正則（埼玉県立総合教育センター・指導主事）
第 1 部では，計算科学入門，センター紹介に引き続き， Oakleaf-FX（富士通 PRIMEHPC
FX10）を見学してもらった。
第 2 部の講演では，昨年度に引き続き「スパコンを教育，人材育成に取り入れている事例を紹介してほしい」というリクエストがあったため，実際に本学で実施している HPC 教育
プログラムについて紹介した。講演のもう一件は奥田教授による「スパコンのものづくり設
計プロセスへの貢献」ということで，これまでの講演〔1,2,3,4〕とは少し異なった題材で，興味を持った参加者も多かったようである。
第 3 部は余り時間が無かったが，主に質疑とディスカッションを実施した。
参加者のアンケートによると，スパコンが様々な分野で有効に活用されていることを知って有意義であったという意見が多かった。是非生徒たちに実際にスパコンを使った様々な科
学技術シミュレーションを体験させたいようなコメントもあった。

－ 406 －

スーパーコンピューティング

写真：講演（左），Oakleaf-FX 見学会（右）の一コマ
参考文献〔1〕 「スーパーコンピュータの最前線を体験しよう（高校生向けスパコンセミナーの開催）」，ス
ーパーコンピューティングニュース，Vol.12-5，東京大学情報基盤センター（2010）〔2〕 「高校生のためのお試しアカウント付き並列プログラミング講習会（試行）実施報告」，スーパーコンピューティングニュース，Vol.12-5，東京大学情報基盤センター（2010）〔3〕 平成 23 年度先端科学技術にふれる理科研修会（埼玉県立総合教育センター），Vol.13-5，東京
大学情報基盤センター（2011）〔4〕 平成 24 年度先端科学技術にふれる理科研修会（埼玉県立総合教育センター），Vol.14-5，東京
大学情報基盤センター（2012）2

東京大学柏キャンパス一般公開 20132013 年 10 月 25 日（金），柏キャンパスにおいて「東京大学柏キャンパス一般公開 2013
（知りたい！触れたい！科学の世界）」が開催され，情報基盤センターは「柏から科学のフ
ロンティアを拓く」のテーマで参加した。今年度はスーパーコンピュータ『Oakleaf-FX』見学のガイドツアーの実施を 30 分ごと 5 回としたことで，昨年度の 1 時間ごと 3 回と比べて，少人数で本センター教員の説明を聞くことができるようになったため，参加者が熱心に質問する様子がうかがえた。また，今回はスーパーコンピュータの仕組みから研究成果，求める人材まで，スパコンの世界をわかりやすく紹介するビデオ映像「スーパーコンピューティン
グへの招待」（約 25 分間）を制作し，３階会議室で上映した。台風の影響で 2 日目のイベントは中止となったが，それでもスーパーコンピュータ見学者 104 名（うちガイドツアー参
加者 75 名），三次元可視化システム体験の参加者 40 名と多くの方が来場した。

スーパーコンピュータ『Oakleaf-FX』見学 の様子（説明員：片桐准教授，大島助教，實本助教）－ 407 －

スーパーコンピューティング

三次元可視化システム体験の様子（説明員：松本特任講師）

3

来訪者の状況

平成 25 年度のスーパーコンピュータ関連施設来訪者の概要を表 1 にまとめた。
表 1 平成 25 年度スーパーコンピュータ関連施設来訪者の概要
来訪日
1
2

団体名

人数

来訪目的

見学内容

Fujitsu PRIMEHPC FX10
2013年 鹿島建設株式会社
2 施設見学（Oakleaf-FX）
4月1日 ITソリューション部
Universiti
Tekinologi
Fujitsu PRIMEHPC FX10
4月17日 PETRONAS （ マ レ ー シ 12 情報交換，施設見学（Oakleaf-FX）
ア）
台湾NCHC

Central Weather Bureau
Fujitsu PRIMEHPC FX10
15 情報交換，施設見学
5月16日 （CWB）（台湾）（Oakleaf-FX）
Instituto Tecnologico y de
Energias Renovables S.A.,
ITER（スペイン）
Fujitsu PRIMEHPC FX10
4 5月23日 HPC Wales（英国）
9 情報交換，施設見学（Oakleaf-FX）
Fujitsu PRIMEHPC FX10
千葉県立23 施設見学
5 6月4日（Oakleaf-FX）
柏の葉高等学校
平成25年度先端科学
Fujitsu PRIMEHPC FX10
埼玉県立
6 7月16日
19 技術にふれる理科研（Oakleaf-FX）
総合教育センター
修会
Fujitsu PRIMEHPC FX10
7 7月26日 気象庁
17 情報交換，施設見学（Oakleaf-FX）
Fujitsu PRIMEHPC FX10
大阪府立
8 8月5日
47 施設見学（Oakleaf-FX）
天王寺高等学校
Fujitsu PRIMEHPC FX10
千葉県高等学校
48 施設見学，教員研修
9 8月8日（Oakleaf-FX）
教育研究会数学部会
Fujitsu PRIMEHPC FX10
10 9月9日 Total（フランス）
6 情報交換，施設見学（Oakleaf-FX）
Toyota Kirloskar Motor
Fujitsu PRIMEHPC FX10
22 情報交換，施設見学
11 9月19日
Private Ltd.（インド）（Oakleaf-FX）
3－ 408 －

スーパーコンピューティング

12 10月25日 柏市商工会議所

6

施設見学

13 11月27日 インドネシアBMKG

8

施設見学

ガリシアスパコン
2014年
センター（CESGA）
1月22日（スペイン）

8

情報交換，施設見学

14－ 409 －

Fujitsu PRIMEHPC FX10
（Oakleaf-FX）
Fujitsu PRIMEHPC FX10
（Oakleaf-FX）
Fujitsu PRIMEHPC FX10
（Oakleaf-FX）

PART 5

そ の 他

講習会・セミナー
報道関係一覧

－ 411 －PART 5

委員会委員等

委員会委員等委員会委員等
教員名

委員会委員等名

任 期

柴山 悦哉

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 共同研究課題運営委～

員会委員
東京大学 情報倫理委員会委員

～

東京大学 情報倫理審査専門委員会委員

～

独立行政法人日本学術振興会 ｢セキュリティの確保を前提とした～

地球規模情報システム｣に関する研究開発専門委員会委員
公益財団法人りそな中小企業振興財団 「中小企業優秀新技術・新～

製品賞」専門審査委員会委員
東京大学教養学部 非常勤講師

～公益財団法人情報科学国際交流財団 プログラミングコンテスト

～

運営委員
日本学術会議 連携会員

～

北海道大学情報基盤センター 共同利用・共同研究委員会委員

～

独立行政法人科学技術振興機構 領域アドバイザー（研究領域「ビ～3.31

ッグデータ統合利活用のための次世代基盤技術の創出・体系化」）
公益財団法人りそな中小企業振興財団 「中小企業優秀新技術・新～

製品賞」専門審査委員会委員

田中 哲朗

情報セキュリティ大学院大学 客員教授

～

東京大学教養学部 非常勤講師

～東京大学教養学部 非常勤講師（全学体験ゼミナール）

～東京大学情報システム戦略会議 ICT インフラ整備専門部会～

部会員
東京大学情報システム戦略会議 utroam-TF（タスクフォース）

～

委員

品川 高廣

東京大学教養学部 非常勤講師

～

東京大学教養学部 非常勤講師（全学体験ゼミナール）

～

一般社団法人情報処理学会 会誌編集委員会委員

～

東京大学教養学部 非常勤講師

～東京大学理学部 非常勤講師

～一般社団法人情報処理学会 システムソフトウェアとオペレーテ～

ィング・システム研究運営委員会運営委員
関谷 貴之中川 裕志専修大学 非常勤講師

～

東京学芸大学 非常勤講師

～

東京大学 評価実施委員会委員

～

東京大学駒場図書館 運営委員会委員

～

東京大学柏図書館 運営委員会委員

～

東京大学工学部 非常勤講師

～東京大学情報システム戦略会議 ICT 人材強化育成 WG 主査

～

－ 413 －

委員会委員等佐藤一誠

独立行政法人科学技術振興機構

戦略的創造研究推進事業（さきが～け）「ビッグデータ統合利活用のための次世代算盤技術の創出・体系化」研究者
若原恭

東京大学

情報セキュリティ委員会委員

～

東京大学

バリアフリー支援室本郷支所長～

独立行政法人情報処理推進機構

情報処理技術者試験委員～

一般社団法人電子情報通信学会

人や社会と共生するシステムを～実現するネットワークソフトウェア論文特集編集委員
一般社団法人電子情報通信学会

通信ソサイエティフェロー推薦

～

委員会委員
東京大学

評価支援室員～ICT インフラ整備専門部会～

ネットワークソフトウェア研究～

インターネット技術とその応用～

大学共同利用機関法人情報・システム研究機構国立情報学研究所～

東京大学情報システム戦略会議部会長
一般社団法人電子情報通信学会
会運営委員
中山

雅哉

一般社団法人電子情報通信学会
特集編集委員会委員

学術ネットワーク運営連携本部ネットワーク作業部会委員
東京大学情報システム戦略会議

ICT インフラ整備専門部会～

部会員
大学共同利用機関法人情報・システム研究機構国立情報学研究所
学術情報ネットワーク運営・連携本部～

高等教育機関における情報

セキュリティポリシー推進部会委員
小川剛史

日本バーチャルリアリティ学会

サイバースペースと仮想都市研～

通信ソサイエティ和文論文誌編～究委員会委員
一般社団法人電子情報通信学会
集委員
東京大学文学部

非常勤講師～

東京大学情報システム戦略会議

ICT インフラ整備専門部会～

utroam-TF（タスクフォース）～Communications Express 編集～

インターネットアーキテクチャ～

IEICE Communications～

部会員
東京大学情報システム戦略会議
主査
関谷

勇司

一般社団法人電子情報通信学会委員
一般社団法人電子情報通信学会
研究専門委員会専門委員
一般社団法人電子情報通信学会
Express 編集委員
慶應義塾大学 SFC 研究所
東京大学理学部

上席所員（訪問）

非常勤講師

～
～

－ 414 －

委員会委員等
妙中雄三

一般社団法人電子情報通信学会

情報ネットワーク研究専門委員

～

会専門委員
東京大学情報システム戦略会議 utroam-TF（タスクフォース）～

委員
一般社団法人電子情報通信学会

情報ネットワーク研究専門委員～

ネットワークソフトウェア研究

～

会専門委員
宮本

大輔

一般社団法人電子情報通信学会
会運営委員

中島

研吾

スーパーコンピュー～

スーパーコンピュー～

スーパーコンピュータシス

～東京大学物性研究所附属物質設計評価施設
タ共同利用委員会委員
東京大学物性研究所附属物質設計評価施設
タ共同利用課題審査委員会委員
京都大学学術情報メディアセンター
テム共同研究企画委員会委員
筑波大学計算科学研究センター

共同研究委員会委員

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点

共同研究課題審査委

～
～

員会委員
京都大学学術情報メディアセンター

全国共同利用運営委員会～

委員
一般社団法人日本計算工学会
東京大学理学系研究科
東京大学

評議員

～

非常勤講師

～

柏キャンパス共同学術経営委員会委員～

独立行政法人理科学研究所計算科学研究機構
一般社団法人日本応用数理学会
東京大学物性研究所

客員主管研究員

代表会員～～

次世代スパコン戦略機関

プログラム分野～

２「計算物質科学イニシアチブ」（１）スパコン連携小委員会委員
東京大学フューチャーセンター推進機構
東京大学工学部
金田

康正

非常勤講師

周行

運営委員会委員

非常勤講師

一般社団法人情報処理学会～～

大阪大学サイバーメディアセンター
鶴岡工業高等専門学校

佐藤運営委員会委員～

SC 22/Fortran WG 小委員会委員

一般社団法人電子情報通信学会～

インターネットアーキテクチャ～～

研究専門委員会専門委員
大学共同利用機関法人情報システム研究機構国立情報学研究所～

学術ネットワーク運営連携本部認証作業部会委員
一般社団法人日本情報経済社会推進協会

平成年度電子経済産～業省構築事業（「ID 連携トラストフレームワーク」構築のための実証事業）ID 連携トラストフレームワーク検討委員会委員
大学共同利用機関法人情報・システム研究機構国立情報学研究所
学術情報ネットワーク運営・連携本部

高等教育機関における情報

セキュリティポリシー推進部会委員－ 415 －～

委員会委員等
大学共同利用機関法人情報・システム研究機構国立情報学研究所～

学術認証運営委員会
佐賀大学
片桐

孝洋

「第７回統合認証シンポジウム」講師

電気通信大学

東京大学

～

非常勤講師

東京大学工学系研究科

非常勤講師

～

柏キャンパス・リエゾン室室員

一般社団法人日本応用数理学会

東京大学教養学部～

代表会員

東京工業大学学術国際情報センター
独立行政法人理化学研究所～～

共同利用専門委員会委員

客員研究員

～
～

非常勤講師

～

一般財団法人高度情報科学技術研究機構『「京」における高速化～

ワークショップ』講師
大島

聡史

東京大学

柏キャンパス・アメニティ室室員

一般社団法人情報処理学会

論文誌コンピューティングシステム～～

編集委員会編集委員
一般社団法人塙

敏博

オープン CAE 学会

文部科学省研究振興局

技術参与

筑波大学計算科学研究センター
伊藤祥司

独立行政法人理化学研究所
中央大学

佐藤

芳樹

理事（非常勤）

共同研究員

客員研究員

非常勤講師

東京大学情報理工学系研究科

～
～
～
～
～

非常勤講師

－ 416 －～

講習会・セミナー

講習会・セミナー

1. センター共通
講習会・セミナー名

開催日

参照頁
p.36

・拠点シンポジウム
7/11-12

第5回

p.40

・ 拠点ネットワーク型学際研究シンポジウム
3/11

第1回

p.354

・コンピュータ・ネットワーク利用セミナー（第81回）「平成25年度コンピュータネットワーク

11/12-14

研修（東京大学技術職員研修）」講義

2. 情報メディア教育研究部門・情報メディア教育支援チームによるもの
講習会・セミナー名

開催日

p.301

・新規利用者向け講習会
本郷キャンパス 情報学環・福武ホール

4/1-8/9（平日）, 8/19-12/26（平日）,
1/7-3/31（平日）

駒場キャンパス 情報教育棟

参照頁

合計292回

4/1, 4/2, 4/3, 4/4, 4/5, 4/8, 4/9, 4/10, 4/11, 4/12,
4/16, 4/18, 4/22, 4/24, 4/26, 5/1, 5/7, 5/13, 5/17,
5/23, 5/29, 6/10, 6/20, 6/26, 7/5, 8/6, 9/25, 10/7,
10/15, 10/23, 10/31, 11/18, 12/3, 12/18, 1/10,
1/30, 2/24

柏キャンパス

柏図書館

出張講習会

4/25, 5/10, 7/4, 10/10, 10/25
4/1, 4/2, 4/5, 4/6, 10/4
p.314

・システム利用説明会
本郷キャンパス 情報基盤センター

9/27, 3/14

駒場キャンパス 情報教育棟

9/26, 3/19

・相談員説明会
本郷キャンパス 情報基盤センター

4/9, 10/7

駒場キャンパス 情報教育棟

4/10, 10/8

－ 417 －

講習会・セミナー

3. 学術情報チームによるもの
講習会・セミナー名

開催日

参照頁
p.334

・情報探索ガイダンス（テーマ別ガイダンス）
はじめての論文の探し方

4/9, 4/18, 5/8, 5/21

自宅から電子ジャーナルを読むには？

4/11, 4/17, 5/24, 7/19

論文準備のための文献管理RefWorks

5/15, 7/29, 9/10, 10/10, 11/20

Google Scholar活用法

6/5, 9/3, 11/8, 1/14

文献検索早わかり

6/11, 10/9

Web of Science+RefWorks

6/14（自然科学系）,6/14（人文社会科学系）

論文準備のための文献検索CiNii ArticlesとWeb of
Science

7/10, 9/4, 11/14

論文投稿シミュレーション：JCRとRefWorksを使って 8/29, 10/25
論文準備ここからスタート！(文献検索から文献リスト作成ま12/5, 1/22, 2/14,3/19
で)12/5は「論文準備はこれでOK」として実施
卒業してからの文献検索・文献管理

2/27

国連情報の探し方入門

3/11
p.335

・夜間ガイダンス
論文準備のための文献管理：RefWorks

7/30（中止）,10/23

論文投稿シミュレーション：JCRとRefWorksを使って論文準備のための文献検索 CiNii ArticlesとWeb of
Science8/20

文献検索早わかり

10/8（中止）

9/12

Google Scholar活用法

11/27, 1/20

論文準備はこれでOK(文献検索から文献リスト作成まで）

12/10

卒業してからの文献検索・文献管理

3/13
p.335

・留学生向け情報探索ガイダンス
韓国語コース

5/10

中国語コース

10/15（同日2回開催）

・外部講師による講習会（H24年度まで「データベースユーザトレーニング」）

Westlaw International、Westlaw Japan

5/22

eol

6/20, 10/30（柏図書館）

LexisNexis Academic

6/26

OECD iLibrary

6/28

SciFinder

7/18, 10/24(理学部）,11/28（柏図書館）

EndNote basic

10/10

EndNote（ソフトウェア版）

10/10

国連資料講座：安全保障理事会と国連文書

11/15

・秘書さんのためのはじめての論文の探し方講習会

8/9, 8/20

p.336
p.336

・出張・オーダーメイド講習会
オーダーメイド講習会
学際情報学府、教養学部／総合文化研究科、

4/2, 4/5, 4/16, 4/19, 4/22, 4/23, 4/25, 4/26, 4/30,

理学部/理学系、文学部／人文社会系、

5/1, 5/2, 5/7, 5/20, 5/23, 5/27, 6/12, 6/25, 8/2, 10/3,

教育学部／教育学研究科、医学系、工学部／工学系、10/25, 10/28, 10/30, 11/5, 11/11, 11/12, 11/18, 11/19,
附属病院

p.336

12/3, 1/7

－ 418 －

講習会・セミナー

p.339

附属図書館・室等との共催講習会
文学部図書室、総合図書館、農学生命科学図書館、 4/4, 4/9, 4/10, 4/11, 4/15, 4/17, 4/18, 4/19, 4/24, 4/25,
工学・情報理工学図書館、生産技術研究所図書室・

5/7, 5/8, 5/9, 5/10, 5/14, 5/15, 5/16, 5/17, 5/31, 6/5,

先端科学技術研究センター図書室、附属病院看護部、 6/6, 6/17, 6/18, 6/24, 6/27, 7/23, 8/1, 8/22, 8/27, 9/5,
理学部生物学図書室、地震研究所図書室、

10/8, 10/15, 10/16, 10/17, 10/18, 10/21, 10/23,

医学図書館、駒場図書館、柏図書館、

10/31, 11/12, 11/13, 11/28, 11/29, 12/3, 12/25, 1/7

大学院数理科学研究科図書室、医科学研究所図書室、

理学部化学図書室、薬学図書館、病院看護部、経済学図書館

4. ネットワーク研究部門・ネットワークチームによるもの
講習会・セミナー名

開催日

・UTnet Meeting

参照頁
p.353

10/1

第11回

5. スーパーコンピューティング研究部門・スーパーコンピューティングチームによるもの
講習会・セミナー名

開 催 日

参照頁
p.384

・お試しアカウント付き並列プログラミング講習会
第30回

6/11-12

第31回

7/2-3

第32回

8/5-6

第33回

9/3-4

第34回

3/11-12

第35回

3/24-25

・先進スーパーコンピューティング環境研究会（ASE研究会）
第14回

9/25

第15回

10/23

第16回

12/4

第17回

3/6

p.390

・その他
平成25年度先端科学技術にふれる理科研修会

7/16

p.406

最先端共同 HPC 基盤施設発足記念シンポジウム

7/24

p.389

学部生向けプログラミング講習会

1/17－ 419 －

報道関係一覧

報道関係一覧
情報メディア教育研究部門[報道 1] 日本テレビ 2013 年 4 月 19 日 16:50-17:53「news every」.
[報道 2] NHK 2013 年 4 月 20 日 19:00-19:30 「ニュース 7」.
[報道 3] 朝日新聞 2013 年 4 月 21 日朝刊 38 面: A 級棋士も敗退.
[報道 4] 日経新聞 2013 年 4 月 21 日朝刊 30 面: 将棋ソフト、プロ軍団破る.
[報道 5] 産経新聞 2013 年 4 月 21 日朝刊 26 面: トップ棋士電脳に完敗.
[報道 6] 産経新聞 2013 年 4 月 21 日朝刊 28 面: トップ棋士敗れる.
[報道 7] 朝日新聞 2013 年 4 月 22 日朝刊 1 面: 天声人語.
[報道 8] 読売新聞 2013 年 4 月 22 日朝刊 11 面: 人間 vs ソフト 次の段階へ.
[報道 9] 朝日新聞 2013 年 4 月 23 日夕刊 4 面: 電王戦、将棋界を刺激.
[報道 10] 朝日新聞 2013 年 4 月 24 日朝刊 35 面: 将棋電王戦、二つの発見.
[報道 11] NHK 2013 年 4 月 24 日 14:05-14:55 「情報まるごと」.
[報道 12] 産経新聞 2013 年 4 月 26 日朝刊 6 面: 将棋電王戦: “観戦” 活況、230 万人が興奮共有.
[報道 13] 産経新聞 2013 年 4 月 27 日朝刊 6 面: 電脳はプロ棋士を超えたのか.
[報道 14] FRIDAY2013 年 5 月 10-17 日号: 東大ソフト開発者は「人間と将棋を指したことがない」.
[報道 15] NHK 教育「サイエンス ZERO」7 月 14 日 23:30-24:00: 世界最強!? 人間を超えた人工知能.
[報道 16] 朝日中学生ウィークリー 2014 年 2 月 9 日 19 面: 囲碁 (下) 盤面の勝負で柔道上達/大学でも活用.

スーパーコンピューティング部門[報道 1] 日刊工業新聞 2013 年 7 月 23 日 次期スパコン共同で運営管理 筑波大・東大が研究組織[報道 2] 日刊工業新聞 Business Line 2013 年 7 月 23 日 筑波大と東大、次期スパコンを共同運営・管理する組織設置[報道 3] 日経産業新聞 2013 年 7 月 23 日 東大と筑波大 スパコン共同導入へ 毎秒 30 ペタ、レンタルで[報道 4] ReseMam 2013 年 10 月 15 日 東大柏キャンパス一般公開…スパコンや研究施設見学、ワーク
ショップなど開催[報道 5] WN.com 2013 年 10 月 15 日 東大柏キャンパス一般公開…スパコンや研究施設見学、ワーク
ショップなど開催

最先端共同HPC基盤施設[報道 1] 日本経済新聞社 2013 年 6 月 25 日「スパコン OS 開発、日米が連携 東大や富士通参加」－ 420 －

東京大学情報基盤センター年報
2013 年度（第 15 号）
編

集

東京大学情報基盤センター年報編集委員会
品川 高廣
編集委員長
編集委員
小川 剛史、大島 聡史、佐藤 芳樹、新井 忠、平野 光敏、
本多 玄、藤田 英子、中村 昇平、井爪 健雄、丸山 忍、
中田 幸夫、清水 隆志

発行

東京大学情報基盤センター〒113-8658 東京都文京区弥生 2-11-16
電話 03-5841-2710

2014 年 7 月発行