東京大学情報基盤センター

年報第 18 号
2016 年度

年報 第 号

Annual Report No.18
2016

18


年度
2016

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
組

概

況‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 3

織‥ ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 5
組織図‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 5
職員数‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 5
教職員‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 6
平成28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28年度科学研究費助成事業採択状況‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥17
平成28年度受託研究費受入状況‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥19
平成28年度共同研究費受入状況‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥20
平成28年度政府系委託費受入状況‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥22
平成28年度政府系補助金受入状況‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥22
平成28年度奨学寄附金受入状況‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥22

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

その他‥ ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥45
TOP500 性能ランキング国内第１位のスーパーコンピュータOakforest-PACS の運用開始記念式典を開催‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥47
スイスイタリア大学計算科学研究所（Institute of Computational Science,
The Universita della Svizzera Italiana（USI））との研究交流協定覚書（Memorandum of Understanding）締結

PART3

各研究部門

‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥48

研究活動報告‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥49

情報メディア教育研究部門‥ ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥51
情報メディア教育研究部門概要‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥53
柴山悦哉‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥55
情報システムの信頼性と安全性に関する研究田中

哲朗‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥61
ゲームプログラミングに関する研究品川

高廣‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥64
仮想化技術とオペレーティングシステムの研究

関谷貴之‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥72
計算機科学関連カリキュラムの分析

岡田

和也‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥78
ソフトウェア化されたネットワークの管理に関する研究及びネットワークセキュリ
ティに関する研究

学術情報研究部門‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥83
学術情報研究部門概要‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥85
中川裕志‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥88
プライバシー保護の制度と数理モデル

荒井 ひろみ‥ ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥97
分散データのプライバシーを保護した利用法

ネットワーク研究部門‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 103
ネットワーク研究部門概要‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 105
工藤知宏‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 111
管理異種エンジン統合クラウド，ネットワーク資源とポストムーアのアーキテクチ
ャ検討中山雅哉‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 116
広域分散環境の高度基盤技術に関する研究小川剛史‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 122
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‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 132
ソフトウェア基盤を用いたネットワークアーキテクチャとセキュリティのリアルタイム分析に関する研究中村

文隆‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 140
実用例を通じて学ぶPython学習書

妙中雄三‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 142
無線ネットワーク資源管理の高度化に関する研究宮本

大輔‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 149
サイバーセキュリティに関する研究

スーパーコンピューティング研究部門‥ ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 157
スーパーコンピューティング研究部門概要‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 159
中島研吾‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 185
大規模並列シミュレーション手法に関する研究，教育田浦 健次朗‥ ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 196
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佐藤周行‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 207
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塙

敏博‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 214
演算加速機構と通信機構との統合環境に関する研究近藤

正章‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 222

高性能・省電力計算システムに関する研究開発大島聡史‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 228
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星野

哲也‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 234
アプリケーションのメニーコアプロセッサ向け最適化

伊田明弘‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 241
大規模科学技術計算に向けた行列近似手法の研究および普及活動

松本正晴‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 249
マルチスケールシミュレーション手法およびプラズマシミュレーションに関する研究河合直聡‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 254
量子力学固有値問題向けIC 前処理の研究

有間英志‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 258
次世代HPCシステムのためのアーキテクチャ及び電力制御に関する研究

今野

雅‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 265
オープンソースCFDコードOpenFOAMの高度化

学際情報科学研究体‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 271
五十嵐亮‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 273

オープンソース量子格子模型シミュレーションソフトウェアの開発

PART4

教育・サービス活動報告‥ ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 275

情報メディア教育‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 277
情報メディア教育支援サービス概要‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 279
教育用計算機システム運用報告‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 281
学内組織向けメールサーバ（MAILHOSTING）運用報告‥ ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 289
学内組織向けDNSホスティング運用報告‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 292
WEB PARK サービス運用報告‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 293
遠隔講義支援サービス運用報告‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 295
LMS 運用報告‥ ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 297
その他のサービス運用報告‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 301

学術情報‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 303
学術情報概要‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 305
デジタルコンテンツサービス‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 306
学術情報リテラシー支援‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 307
図書館関係システム運用・管理‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 321

ネットワーク‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 323
ネットワーク概要‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 325
東京大学情報ネットワークシステム（UTNET4）の運用管理‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 328
セキュリティ対応‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 339
東京大学情報システム緊急対応チーム（UTokyo-CERT）との連携‥ ‥‥‥‥‥‥‥ 342
学内ソフトウェアライセンス‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 345
ハウジングサービス‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 347
PKI‥ ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 348

スーパーコンピューティング‥ ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 349
スーパーコンピューティング概要‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 351
スーパーコンピューティング業務‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 354
講習会‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 378
シンポジウム・研究会‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 392
公募型研究プロジェクト‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 396
スーパーコンピュータの企業利用支援‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 403
スーパーコンピュータ利用による研究成果報告（2016 年）‥ ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 406
その他イベント‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 408

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‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 421

巻頭言

巻 頭 言
東京大学情報基盤センター長 中村 宏
2016 年度の東京大学情報基盤センター年報をお届けいたします。
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おります。2016 年度も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。ここでは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。
2016 年度、当センターは 2 つのスーパーコンピュータを導入しました。2016 年 9 月 1
日に正式サービスを開始したのが、データ解析・シミュレーション融合スーパーコンピュー
タシステム Reedbush です。これは、ビッグデータ解析や人工知能といった、近年ニーズが高まっている新しい分野の要求を満たし、学際領域研究の新たな進展を先導することをも目指しています。2016 年 12 月 1 日に全系稼働を開始したのが、メニーコア型大規模スーパーコンピュータシステム Oakforest-PACS です。これは、当センターと筑波大学計算科学
研究センターが共同で運営する最先端共同 HPC 基盤施設 (JCAHPC: Joint Center for
Advanced High Performance Computing) として導入したものです。Oakforest-PACS の理論演算性能は 25PFLOPS、LINPACK での実効性能は 13.55PFLOPS です。2016 年 11月に発表された TOP500 リストにおいて、「京」コンピュータを上回り国内最高性能システ
ムとして登録され、世界ランキングでも第 6 位となりました。このことには 2 つの意義があると考えております。一つは、5 年ぶりに国内最高性能システムが交代したことです。
2011 年に「京」コンピュータが国内最高性能システムとなって以降も科学技術は大きく発展しており、我が国が世界に伍していくためには、日本全体で利用できる計算能力を一層高める必要が生じておりました。今回、新しいシステムが国内最高性能システムとなったことは、これらの要求に応え、我が国の科学技術のさらなる発展につながる、と期待しております。もう一つは、2 つの大学による共同調達・導入・運用という試みが結実したことであります。これは国内初の試みであり、日本全体の力の結集へ向けた試金石にもなると考えております。
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、公募型の学際共同研究活動を推進・支援しております。2016 年度からこの拠点活動は第 2期に入りました。第 2 期の活動では、ネットワーク型という我々の拠点の特長をさらに活かすべく、各大学のセンターが独自にアウトリーチをかけ新規分野の開拓と萌芽的研究の発掘をしてまいります。その第一歩として、このネットワーク型拠点を構成する８センター
において独自に募集する共同研究を JHPCN の萌芽型共同研究とし、将来的に JHPCN の一般課題へ進展させることで、新規分野の開拓と萌芽的研究の発掘を目指す制度を開始し
－1－

巻頭言

ました。また、第 2 期からは国際共同研究や企業共同研究も開始しました。このようにさま
ざまな新しい取り組みを行い、さらに積極的に拠点活動を推進しております。
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。
2017 年 5 月吉日－2－PART 1

概

況

織

予

算

PART 1

組

補助金等

－3－

組

組

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

報

ト ワ

研

ー ク

究

部

研 究

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

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

教育本郷チーム課

教育駒場チーム
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

1
1
1

4
7

任

1
1
2

7
4
4
1
23

1
1
6

7

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

任
30
21
7
5
6
69

－5－

兼

務

特

任
1

1

H29.3.31
合 計
1
5
9
1
9
4
5
2
36
H29.3.31
合 計
30
22
7
5
6
70

織

組

織

教職員
平成 29 年 3 月 31 日現在
情報基盤センター長

中 村宏（情報理工学系研究科教授）
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 之助教

岡 田 和 也

学術情報研究部門
教授

中 川 裕 志客員研究員

佐 藤 一 誠客員研究員

荒 井 ひろみ事務補佐員

吉 冨 美 樹ネットワーク研究部門
教授

工 藤 知 宏准教授

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

事務補佐員

川 崎 しのぶ

技術補佐員

中 村

特別研究員

Marc Bruyere

遼

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（兼務）田 浦 健次朗

准教授

佐 藤 周 行准教授

塙准教授（兼務）

近 藤 正 章助教

大 島 聡 史助教

星 野 哲 也特任准教授

伊 田 明 弘特任助教

河 合 直 聡

敏 博

－6－

組

特任助教

有 間 英 志

客員研究員

今 野

学術支援職員清 野 善 裕事務補佐員

伊 東 雅 美雅

学際情報科学研究体
教授（兼務）

柴 山 悦 哉教授（兼務）

工 藤 知 宏教授（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）

塙

助

教（兼務）

妙 中 雄 三助教（兼務）

星 野 哲 也

敏 博

特任講師

五十嵐

亮

特任専門職員阿 曽 義 浩

事務補佐員

津 田 弥 恵

－7－

織

組

織

情報システム部部長

稲 垣 博 明

情報戦略課
課

長

茅

副課長

根

修

松 本 康 男情報戦略チーム係長

柳 川 圭 介

係

長

長谷川

聖

一般職員

小 林 正 明事務補佐員

野 崎 一 美

総務チーム
係

長

落 合 弘 樹係長

岩 崎 直 樹係長

清 水 隆 志主任

鈴 木 さゆり一般職員

末 永 幸 加

事務補佐員

森

今日子

専門職員

牧

賢 二

係

長

伊 福

主

任

木 崎 信 一

会計チーム
晃

一般職員

納

朋 子

事務補佐員

中 川 郁 美研究支援チーム係

長

金 子 伸 一係

長

大 橋 正 浩一般職員

杉 田 七 海事務補佐員

西 川 恵 美係

中 山 仁 史

長

－8－

組

情報システム支援課
課

長

平

副課長

野 光 敏

増 田

均

情報システム支援チーム係長

並 木 登美幸係長

阿 部 仁 志係長

今 田 哲 也主任

廣 本 和 哉

事務補佐員

滝 沢 未 来ソフトウェア管理チーム
情報基盤課
課

長（兼務）

平

野 光 敏

専門職員

中

村 昇 平

係

長

伊 藤 真 之

係

長

佐々木

主

任

松 本 浩 一技術補佐員

竹 尾 朋 子

派遣職員

後 閑 直 子

派遣職員

高 谷 智 子派遣職員

池 谷 佳 恵派遣職員

中 村 友 美教育本郷チーム馨

教育駒場チーム
係

長

石 崎

勉

係

長

前 田 光 教

係

長

友 西

主

任

安 部 達 巳一般職員

香 田 健 二技術補佐員

加 藤 康 一派遣職員

五 味 由美子

大

－9－

織

組

織

学術情報チーム
専門員

村 上 晋 司係

長

小 松 陽 一係長

須賀井 理 香

係

長

前 田

主

任

清 水 郁 子

朗

一般職員

石 田

唯

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副課長

井 爪 健 雄係

長

下 田 哲 郎係

長

佐 山 純 一技術職員

駒 井 優 哉

技術補佐員

井 上

技術補佐員

山 崎 友 理滋

スーパーコンピューティングチーム
副課長

宮 嵜

洋

係

長

田 川 善 教係長

小 川 大 典係長

佐 島 浩 之係長

山 本 和 男係長

坂 井 朱 美特任専門職員

中

誠一郎

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

－ 10 －

組

平成２８年度中の人事異動
情報基盤センター（転入・昇任・配置換等）
28. 4. 1

岡 田 和 也

情報メディア教育研究部門助教／新規採用

28. 4. 1

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／再採用

28. 4. 1

河 合 直 聡スーパーコンピューティング研究部門特任助教／新規採用

28. 4. 1

有 間 英 志スーパーコンピューティング研究部門特任助教／新規採用

28.11. 1

阿 曽 義 浩

学際情報科学研究体特任専門職員／新規採用

28.11. 1

伊 東 雅 美スーパーコンピューティング研究部門事務補佐員／新規採用

28.11.16

清スーパーコンピューティング研究部門学術支援職員／新規採

野

善 裕

用
（転出・退職等）
28. 4.30

伊 東 雅 美スーパーコンピューティング研究部門事務補佐員／任期満了

28.11.30

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／情報理工学系研究科特任講師へ

28.12.31

荒 井 ひろみ学術情報研究部門助教／情報通信研究機構有期研究員へ

29. 3.31

宮 本 大 輔ネットワーク研究部門助教／奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科特任准教授へ

29. 3.31

大 島 聡 史スーパーコンピューティング研究部門助教／九州大学情報基盤研究開発センター助教へ

29. 3.31

中 村

遼

ネットワーク研究部門技術補佐員／任期満了

情報システム部（転入・昇任・配置換等）
28. 4. 1

村 上 晋 司情報基盤課学術情報チーム専門員／附属図書館総務課企画渉
外係長から

28. 4. 1

柳 川 圭 介情報戦略課情報戦略チーム係長／放送大学学務部連携教育課
資格取得支援係専門職員から

28. 4. 1

落 合 弘 樹情報戦略課総務チーム係長／医学部・医学系研究科人事係長
から

28. 4. 1

伊 福晃

情報戦略課会計チーム係長／柏地区共通事務センター契約係
専門職員から28. 4. 1

前 田 光 教情報基盤課教育駒場チーム係長／文部科学省行政実務研修生
から

28. 4. 1

前 田朗

情報基盤課学術情報チーム係長／国立情報学研究所学術基盤推進部学術コンテンツ課研究成果整備チーム係長から

28. 4. 1

坂 井 朱 美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－ 11 －

織組

織

28. 4. 1

末 永 幸 加情報戦略課総務チーム一般職員／医学部附属病院経営戦略課
経営企画チーム一般職員から

28. 4. 1

杉 田 七 海情報戦略課研究支援チーム一般職員／経済学研究科等大学院係一般職員から

28. 4. 1

中 村 典 子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

28. 4. 1

平 野 光 敏情報システム支援課長／情報基盤課スーパーコンピューティ
ングチーム副課長から

28. 4. 1

井 爪 健 雄情報基盤課ネットワークチーム副課長／情報基盤課ネットワークチーム専門職員から

28. 4. 1宮 嵜

洋

情報基盤課スーパーコンピューティングチーム副課長／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

28. 4. 1

増 田均

情報システム支援課副課長／情報基盤課教育本郷チーム副課長から

28. 4. 1

中 村 昇 平情報基盤課教育本郷チーム専門職員／情報基盤課教育駒場チーム係長から28. 4. 1

阿 部 仁 志情報システム支援課情報システム支援チーム係長／情報戦略課情報戦略チーム係長から

28. 4. 1

香 田 健 二情報基盤課教育駒場チーム一般職員（再雇用）／情報システ
ム支援課長から

28. 4. 1

竹 尾 朋 子情報基盤課教育本郷チーム技術補佐員／情報基盤課教育駒場
チーム技術補佐員から

28. 7. 1

牧賢 二

情報戦略課会計チーム専門職員／カブリ数物連携宇宙研究機
構予算管理係長から

28. 7. 1

友 西

大

情報基盤課教育駒場チーム係長／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から

28. 7. 1

鈴 木 さゆり情報戦略課総務チーム主任／史料編纂所総務チーム主任から

28. 7. 1森

情報戦略課総務チーム事務補佐員／新規採用

29. 1. 1

平 野 光 敏情報基盤課長（兼務）／情報システム支援課長

29. 1.30

安 部 達 巳

情報基盤課教育駒場チーム主任／国立情報学研究所情報基盤

今日子

課所内 LAN・CSIRT チーム係長から（転出・退職等）
28. 4. 1

本 多

玄

情報基盤課学術情報チーム専門員／経済学研究科等専門員へ

28. 4. 1

藤 田 英 子情報戦略課総務チーム主査／工学系・情報理工学系等総務課
副課長へ

28. 4. 1

椿 山 惣一郎

情報基盤課ネットワークチーム専門職員／国立情報学研究所
学術基盤課 NII-SOC チーム 副課長（兼）係長へ

28. 4. 1

丸 山

忍

情報戦略課総務チーム係長／社会連携推進課社会連携推進チーム専門職員へ－ 12 －

組

28. 4. 1

山 村 仁 子情報戦略課会計チーム係長／財務課財務総括チーム係長へ

28. 4. 1

佐 藤 英 之情報基盤課学術情報チーム係長／農学系総務課図書チーム
係長へ

28. 4. 1

佐 野

徹

情報システム支援課情報システム支援チーム係長／東京海洋
大学学術情報課情報企画係長へ

28. 4. 1

安 部 達 巳

情報基盤課教育駒場チーム主任／国立情報学研究所学術基盤課所内 LAN・CSIRT チーム係長へ

28. 4. 1

佐 藤 孝 明情報基盤課スーパーコンピューティングチーム主任／東京国立博物館学芸企画部博物館情報課情報管理室主任へ

28. 4. 1

猿 田 明 奈

情報戦略課研究支援チーム一般職員／国際企画課 連携推進
チーム一般職員へ

28. 7. 1

平 原 康 道情報戦略課会計チーム係長／情報学環会計係専門職員へ

28. 7. 1

秋 田 英 範情報基盤課教育駒場チーム主任／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

28. 7. 1

齊 藤 暁 子情報戦略課総務チーム主任／附属図書館総務課庶務係主任へ

28.10. 5

渡 邉 かがり

情報戦略課総務チーム特任専門職員／退職

28.12.31

早 野 裕 士情報基盤課長／国立情報学研究所特任技術専門員へ

29. 3.31

笹 原 可 恵情報基盤課学術情報チーム事務補佐員／任期満了－ 13 －

織

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２７年４月１日～平成２９年３月３１日
平成２８年４月１日
氏
中

名

所

属

・

職

名

適

用

村

宏

情報基盤センター長

規則第３条第１号

中 川 裕

志

情報基盤センター・教授

規則第３条第２号

柴 山 悦

哉

情報基盤センター・教授

規則第３条第２号

中 島 研

吾

情報基盤センター・教授

規則第３条第２号

工 藤 知 宏情報基盤センター・教授

規則第３条第２号

太 田 勝

造

大学院法学政治学研究科・教授

規則第３条第３号

相仁

大学院工学系研究科・教授

規則第３条第３号

一

大学院工学系研究科・教授

規則第３条第３号

村忍

大学院工学系研究科・教授

規則第３条第３号

横 澤 一

彦

大学院人文社会系研究科・教授

規則第３条第３号

星 野 真

弘

大学院理学系研究科・教授

規則第３条第３号

阿 部

誠

大学院経済学研究科・教授

規則第３条第３号

山 口 和

紀

大学院総合文化研究科・教授

規則第３条第３号

山口

泰

大学院総合文化研究科・教授

規則第３条第３号

森 下 真

一

大学院新領域創成科学研究科・教授

規則第３条第３号

須 田 礼

仁

大学院情報理工学系研究科・教授

規則第３条第３号

松 尾 宇

泰

大学院情報理工学系研究科・教授

規則第３条第３号

喜 連 川

優

生産技術研究所・教授

規則第３条第３号

鴨 川 達夫

史料編纂所・教授規則第３条第３号

附属図書館長

規則第３条第４号

田

堀
吉

浩

久留島

典子

オブザーバー 斎藤 毅 総長補佐（数理科学研究科・教授）－ 14 －

予

予

算

収入・支出
平成 28 年度決算額
収入
区分

決算額（千円）

奨学寄附 金収 入

8,043

受託研究費等収入

1,273,195

自

己

収

入

385,765

計

支出
区

分

決算額（千円）

人件

費652,017

物件

費3,207,240計

外部資金
１）科学研究費補助金（平成 28 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

2

5,330

学術情報研究部門

2

5,820

ネットワーク研究部門

6

9,550

スーパーコンピューティング研究部門

4

8,970

学際情報科学研究体

1

780

15

30,450計２）受託研究（平成 28 年度）
内

訳

受入件数

情報メディア教育研究部門

受入額（千円）

1500

ネットワーク研究部門

233,900

スーパーコンピューティング研究部門

3

29,637

6

64,037

学術情報研究部門

計－ 15 －算予算３）共同研究（平成 28 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

40

スーパーコンピューティング研究部門

518,836

918,836

計４）政府系委託費（平成 28 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
計1

309,8721

309,872

５）政府系補助金（科学研究費補助金を除く。）（平成 28 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
計1

850,000

1

850,000

６）奨学寄附金（平成 28 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

1

500

1

7,543

2

8,043

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
計－ 16 －

補助金等

補助金等
平成 28 年度

科学研究費助成事業採択状況

研究代表者

教授 中川 裕志

研究種目

基盤研究（B）
【補助金】

研究期間

平成 27～29 年度

研究課題

情報検索システムにおけるプライバシー保護に関する研究

研究費

5,720,000 円（平成 28 年度）

研究代表者

准教授 佐藤 周行

研究種目

基盤研究（B）
【補助金】

研究期間

平成 27～29 年度

研究課題

個人のコンテキスト情報に基づく適応的サービス再構成アーキテクチャの研究

研究費

5,070,000 円（平成 28 年度）

研究代表者

准教授 関谷 勇司

研究種目

基盤研究（C）【基金】

研究期間

平成 26～28 年度

研究課題

DNS オープンリゾルバを悪用した増幅攻撃に対する検知手法と動的防御シス
テムの確立

研究費

910,000 円（平成 28 年度）

研究代表者

教授 工藤 知宏

研究種目

基盤研究(B)【補助金】

研究期間

平成 28～30 年度

研究課題

超広帯域 I/O を想定したアーキテクチャの検討

研究費

5,590,000 円（平成 28 年度）

研究代表者

准教授 塙 敏博

研究種目

基盤研究（C）【基金】

研究期間

平成 27～29 年度

研究課題

密結合演算加速機構による通信と演算の融合に関する研究

研究費

780,000 円（平成 28 年度）

研究代表者

准教授 品川 高廣

研究種目

基盤研究(B)【補助金】

研究期間

平成 28～32 年度－ 17 －

補助金等

研究課題

準パススルー型仮想マシンモニタに関する研究

研究費

3,770,000 円（平成 28 年度）

研究代表者

准教授 小川 剛史

研究種目

基盤研究(C)【基金】

研究期間

平成 28～30 年度

研究課題

拡張現実感における固有感覚と前庭感覚のクロスモダリティを用いた運動
知覚制御方式研究費

2,080,000 円（平成 28 年度）

研究代表者

特任助教 有間 英志

研究種目

研究活動スタート支援【補助金】

研究期間

平成 28～29 年度

研究課題

高電力高率なビッグデータ処理のためのメモリシステム最適化

研究費

1,560,000 円（平成 28 年度）

研究代表者

助教 岡田 和也

研究種目

研究活動スタート支援【補助金】

研究期間

平成 28～29 年度

研究課題

ソフトウェアにより仮想化されたネットワークインフラの監視手法の確立

研究費

1,560,000 円（平成 28 年度）

研究代表者

助教 星野 哲也

研究種目

研究活動スタート支援【補助金】

研究期間

平成 28～29 年度

研究課題

アプリケーションのデータ構造に着目したメニーコア向け自動最適化フレ
ームワーク

研究費

1,560,000 円（平成 28 年度）

研究代表者

特任講師 五十嵐 亮

研究種目

若手研究(B)【基金】

研究期間

平成 26～29 年度

研究課題

高並列なオープンソース量子格子模型シミュレーションソフトウェアの開発

研究費

780,000 円(平成 28 年度)

研究代表者

准教授 関谷 勇司

研究種目

特別研究員奨励費【補助金】外国人特別研究員

研究期間

平成 28～30 年度

研究課題

モバイルトラフィックを柔軟に制御する SDN インターネットエクスチェンジ－ 18 －

補助金等

の実現
研究費

900,000 円（平成 28 年度）

研究分担者

教授 中川 裕志（研究代表者:東京大学 情報理工学系研究科 山口特任准教授）

研究種目

挑戦的萌芽研究【基金】

研究期間

平成 28～29 年度

研究課題

現実の人の動きを元にした移動履歴解析とその解析に適したプライバシー
保護手法（役割分担：モデルの研究）

研究費

100,000 円（平成 28 年度）

研究分担者

准教授 中山 雅哉（研究代表者:東京大学・新領域創成科学研究科・齋藤教授）

研究種目

基盤研究（B）
【補助金】

研究期間

平成 26～28 年度

研究課題

インターネット森林観察サイトの拡充による自然学習授業案の開発（役割分担:ライブ音配信サーバーのメンテナンスと観察サイトサーバシス
テムの構築）

研究費

20,000 円（平成 28 年度）

研究分担者

准教授 中山 雅哉（研究代表者：東京大学・新領域創成科学研究科・齋藤教授）

研究種目

挑戦的萌芽研究【基金】

研究期間

平成 28～29 年度

研究課題

圧倒的原生林ライブ配信・アーカイブが持つ国際的エンターテイメント価値の実証（役割分担：ライブ音配信サーバの運用）

研究費

50,000 円（平成 28 年度）

平成 28 年度

受託研究費受入状況

研究代表者

教授 工藤 知宏

相手機関名（国研）新エネルギー・産業技術総合開発機構

研究期間

平成 28～30 年度

研究課題

省電力 AI エンジンと異種エンジン統合クラウドによる人工知能プラットフ
ォーム

研究費

30,000,000 円（平成 28 年度）

研究代表者

准教授 関谷 勇司

相手機関名（国研）科学技術振興機構－ 19 －

補助金等

研究期間

平成 28 年度

研究課題

サイバー脅威ビッグデータの解析によるリアルタイム攻撃検知と予測手法に関する調査研究費

3,900,000 円（平成 28 年度）

研究代表者

准教授 佐藤 周行

相手機関名（株）ABEJA（NEDO 再委託）

研究期間

平成 28～29 年度

研究課題

IoT 化社会に向けた雑多なデータを包括的に管理可能なデータシステムの研
究開発

研究費

3,245,000 円（平成 28 年度）

研究代表者

教授 中島 研吾

相手機関名（国研）科学技術振興機構

研究期間

平成 24～29 年度

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発・実行環境のための基盤ソフトウェア

研究費

19,392,100 円（平成 28 年度）

研究代表者

准教授 品川 高廣

相手機関名（株）富士通研究所

研究期間

平成 28 年度

研究課題

軽量ハイパーバイザの研究

研究費

500,000 円(平成 28 年度)

研究分担者

センター長 中村 宏
(研究代表者：東京大学 医学系研究科 間野教授)

相手機関名(国研)日本医療研究開発機構

研究期間

平成 28～30 年度

研究課題

大規模ゲノム医療体制の確立と知識データベースの構築(役割分担：大規模ゲノムデータ解析)

研究費

7,000,000 円(平成 28 年度)

平成 28 年度

共同研究費受入状況

研究代表者

教授 中島 研吾

相手機関名

大成建設（株）研究期間

平成 27～30 年度

研究課題

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－ 20 －

補助金等

ョン技術の研究開発
研究費

0 円（平成 28 年度）

研究代表者

准教授 関谷 勇司

相手機関名

日本電信電話（株）

研究期間

平成 28 年度

研究課題

サイバーセキュリティにおける脅威検知・解析技術に関する研究研究費0 円（平成 28 年度）

研究代表者

准教授 関谷 勇司

相手機関名（国研）情報通信研究機構

研究期間

平成 28～30 年度

研究課題

プログラマブルインターネットエクスチェンジのインフラ構築技術

研究費0 円（平成 28 年度）

研究代表者

教授 工藤 知宏

相手機関名（国研）産業技術総合研究所

研究期間

平成 28～29 年度

研究課題

ダイナミック光パスネットワークの応用と実運用に関する共同研究

研究費0 円（平成 28 年度）

研究代表者

准教授 関谷 勇司

相手機関名

フランス国立情報学自動制御研究所・（国研）情報通信研究機構

研究期間

平成 26～28 年度

研究課題

軽量仮想化環境である DCE を基盤とした新世代ネットワーク技術の研究開発

研究費0 円（平成 28 年度）

研究代表者

教授 中島 研吾

相手機関名（国研）理化学研究所

研究期間

平成 26～31 年度

研究課題

ポスト京のプロセッサアーキテクチャ、電力制御技術、システムソフトウェ
アおよび数値計算ライブラリに関する研究

研究費

14,786,200 円（平成 28 年度）

研究代表者

特任准教授 伊田 明弘

相手機関名（株）ヴァイナス

研究期間

平成 28 年度

研究課題

低ランク行列近似を用いた新しい反復法ソルバの開発

研究費

400,000 円（平成 28 年度）－ 21 －

補助金等

研究代表者

助教 星野 哲也

相手機関名（株）IHI

研究期間

平成 28 年度

研究課題

圧縮性流体解析プログラムの高速化に関する研究

研究費

1,080,000 円（平成 28 年度）

研究代表者

准教授 塙 敏博

相手機関名

日本電信電話(株)研究期間

平成 28 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

2,970,000 円（平成 28 年度）

平成 28 年度

政府系委託費受入状況

研究代表者

センター長 中村 宏

相手機関名

文部科学省

研究期間

平成 24～28 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

309,872,000 円（平成 28 年度）

平成 28 年度

政府系補助金受入状況

研究代表者

センター長 中村 宏

相手機関名

文部科学省

研究期間

平成 28 年度（翌年度へ繰越）

研究課題

高機能演算研究基盤の高度利用事業

研究費

850,000,000 円(全額 29 年度へ繰越)

平成 28 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（米国）

研究期間

平成 28 年度～

研究課題

ポスト T2K 上での ppOpen-HPC による大気海洋連成シミュレーション

研究費

7,542,612 円（平成 28 年度）

研究代表者

教授 中川 裕志

相手機関名

ニフティ（株）研究期間

平成 28 年度～

－ 22 －

補助金等

研究課題

プライバシー保護の制度と技術に関する研究

研究費

500,000 円（平成 28 年度）－ 23 －

PART 2

センター活動報告

その他－ 25 －－ 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）－ 27 －

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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－ 30 －

学際情報科学研究体

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点

五十嵐 亮

1

研究支援チーム

共同利用・共同研究拠点 “ Joint Usage / Research Center ”

本章では、まず、文部科学省が説明している「共同利用・共同研究拠点の概要」を引用し、拠点制度の実施背景について説明する。次いで、拠点制度の性質と形態について説明し、平成 20～22 年度における認定状況について説明する。
『我が国の学術研究の発展には、個々の大学の枠を越えて大型の研究設備や大量の資料・デー
タ等を全国の研究者が共同で利用したり、共同研究を行う「共同利用・共同研究」のシステムが大きく貢献してきました。共同利用・共同研究は、従来、国立大学の全国共同利用型の附置研究所等を中心に推進されてきましたが、我が国全体の学術研究の更なる発展のためには、国公私立大学を問わず大学の研究ポテンシャルを活用し、研究者が共同で研究を行う体制を整備することが重要です。このため、文部科学省では、科学技術・学術審議会学術分科会研究環境基盤部会の報告を踏
まえ、平成 20 年 7 月に、学校教育法施行規則を改正し、国公私立大学を通じたシステムとして、新たに文部科学大臣による共同利用・共同研究拠点の認定制度を設けました。本制度の実施により、広範な研究分野にわたり、共同利用・共同研究拠点が形成されるなど、我が国の学術研究の基盤
強化と新たな学術研究の展開が期待されます。』
従来の国立大学の全国共同利用型附置研究所等は一分野につき一拠点とすることが原則であったが、今後国公私立大学を通じた共同利用・共同研究拠点では、研究分野によっては、一定の役割分担の下で複数の拠点を設けて相互に連携を図るなど、柔軟な形態による当該研究分野の特性や研究者コミュニティの議論を踏まえた最適な拠点構成の方向性が謳われている。このような拠点のタイプとしては、単一機関内に設置される「単独型」と、複数の拠点により構成される「ネットワーク型」とがある。後者は、「特定の国公私立大学の研究所等が中心となって、他の研究組織とネットワークを形成する形態」の拠点である。
平成 28 年 4 月 1 日現在、共同利用・共同研究拠点として 51 大学（28 国立大学、23 公私立大学）103 拠点が認定されており、そのうち単独型拠点 98(49 大学 98 研究機関)、ネットワーク型拠点
5（13 大学 21 研究機関）である。

2

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）について

本拠点の正式名称は「学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点」であり、略称として「情報基盤拠点」が用いられる。英語表記の正式タイトルは、“Joint Usage / Research Center for Interdisciplinary Large-Scale Information Infrastructures”である。また、本拠点正式発足に向けては、当事業の特長を示す研究分野の英語名から “JHPCN : Japan High Performance Computing and Networking
plus Large-scale Data Analyzing and Information Systems” というキーワードも用意した。

2.1

本拠点の目的

本拠点は、北海道大学、東北大学、東京大学、東京工業大学、名古屋大学、京都大学、大阪大
学、九州大学にそれぞれ附属するスーパーコンピュータを持つ 8 つの共同利用施設から構成され、－ 31 －

学際情報科学研究体

東京大学情報基盤センターがその中核機関として機能する「ネットワーク型」の共同利用・共同研究拠点である。
我が国の学術情報基盤全体の構築と次世代スーパーコンピュータとの連携という観点から、従来の大型計算機センターから発展してきた 7 つのスーパーコンピュータセンターと東京工業大学のそれが、緊密なネットワークを形成して共同利用・共同研究の拠点を構築することは、国家的観点から大変に意義深い。
本ネットワーク型拠点の目的は、超大規模計算機と大容量のストレージおよびネットワークなどの情報基盤を用いて、地球環境、エネルギー、物質材料、ゲノム情報、Web データ、学術情報、センサ
ーネットワークからの時系列データ、映像データ、プログラム解析、その他情報処理一般の分野における、これまでに解決や解明が極めて困難とされてきた、いわゆるグランドチャレンジ的な問題について、学際的な共同利用・共同研究を実施することにより、我が国の学術・研究基盤の更なる高度化と恒常的な発展に資することにある。

2.2

拠点の全体計画の概要

本ネットワーク型拠点が共通的に対象とする研究分野は、地球環境、エネルギー、物質材料などの超大規模数値計算系応用分野、ゲノム情報や学術情報コンテンツに対する高度なアクセスや検索などの超大規模データ処理系応用分野、超大規模データを共有するため等の超大容量ネットワーク技術分野、および、これらの技術分野を統合した大規模情報システム関連研究分野を想定する。
共同利用・共同研究拠点の重要事項は、8 大学内外の教員・研究者から構成され、中核機関に置かれる運営委員会において審議される。本拠点が実施する共同研究の公募課題の設定や実施課
題の採択等の重要事項は、運営委員会が審議する（公募課題の審議自体は課題審査委員会が実施し、拠点運営委員会が採択課題の承認を行う）。

2.3

拠点の目指す役割

本ネットワーク型拠点は、我が国の学際大規模情報基盤の共同利用・共同研究の拠点として、地球環境、エネルギー、物質材料、ゲノム情報、学術情報、プログラム解析等の分野を中心に、グランドチャレンジ的な問題に取り組む研究を、計算科学・工学および計算機科学に基づき、学際的に遂行・支援する中心的な役割を果たす。さらに、京コンピュータを中心とする HPCI に対して、本拠点は戦略性をもつ支援体制や共同研究体制を整備する役割を担う。また、超大規模データ処理系応用分野においては、スーパーコンピュータを利用した学際共同研究を推進するという大きな役割を果た
す。

2.4

拠点形成の必要性

超大規模数値計算系応用分野、超大規模データ処理系応用分野、超大容量ネットワーク技術分
野、および、大規模情報システム関連研究分野における技術や知見は、科学技術の飛躍的発展に不可欠であり、我が国の持続的繁栄を支える基盤となる。8 大学の施設から構成されるネットワーク
型の拠点では、大規模計算資源を集中的に連携させ、かつ運営委員会を通して、これらの分野の共同利用・共同研究を戦略的に遂行していく。
また、ネットワーク型拠点が可能にする緊密な連携とシナジー効果により、それぞれの施設が実施可能な特徴的な研究課題が他の多くの施設にも共有されるだけでなく、他の施設が持つ研究ポテン
シャルを援用することによって問題解決が容易になり、一つの施設では解決不能と思われていた問題を解決・解明する。シナジー効果は研究能力の側面にとどまらず、ネットワークを構成する各大学センターのもつ設備を、ネットワーク内のルールに基づき、極めて柔軟性の高い形で集約・結合し、互いの共同利用・共同研究の資することが可能になるので、この点においても従来解決が困難とされていた諸問題への対処が可能になる。

－ 32 －

学際情報科学研究体

このような拠点形成の必要性は、関係する研究者コミュニティからも明言されており、本拠点の申請に当たっては、以下の学会から推薦をいただいた。
日本計算工学会、 日本応用数理学会、 情報処理学会、 電子情報通信学会、
人工知能学会、 言語処理学会、 分子科学会
さらに、拠点形成の必要性の要望について、拠点全体および拠点を構成する各大学に対しては、上記学会のほか、以下の研究者コミュニティからも要望書が寄せられた。
統計関連学会連合、 計算機学術利用北海道地区協議会、 航空宇宙学会、
日本機械学会、 気象庁予報部数値予報課、理化学研究所 情報基盤センター、 北陸先端大学 先端融合領域研究院、
産業技術総合研究所 計算科学部門、
情報・システム研究機構 国立情報学研究所 学術基盤推進部、
情報・システム研究機構 国立情報学研究所 リサーチグリッド研究開発センター、
宇宙航空研究開発機構 情報・計算工学センター、
名古屋大学情報連携基盤センター利用者懇談会、 Sakai Foundation（本部：米国）、
日本流体力学会、 財団法人 科学技術交流財団（愛知県）、 京都高度技術研究所、愛媛大学 総合情報メディアセンター、 豊橋技術科学大学、
日本バーチャルリアリティー学会、大型計算機利用大阪地区（第６地区）協議会、
日本機械学会 計算力学部門、 西日本地区大学情報関連センター長会議、財団法人九州先端科学技術研究所、 財団法人福岡県産業・科学技術振興財団
ただし、上記は当拠点申請時のコミュニティであったが、当拠点採択後に起きた事業仕分けにより、
次世代スーパーコンピュータ開発の位置付けの変更を余儀なくされ、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）や HPCI コンソーシアムが発足した。現状としては、上記のコミュニ
ティのほとんどが HPCI システム構成機関や HPCI コンソーシアム会員となっており、当拠点の活動
内容からも、現在の主な研究者コミュニティとはこれら HPCI 系のコミュニティであると捉えている。また、HPCI 系ではない機関であっても、当拠点運営委員、課題審査委員、各構成拠点（構成機関）の教員が中心的役割を担っている、または、実際に共同研究を実施してきている研究機関やコミュニティである。

2.5

全国的な学術研究の発展への寄与

本拠点（8 大学）のもつ施設は、国内では希少の巨大な計算基盤であり、これが上記の研究分野の大半の研究者によって共同利用・共同研究として利用されることになる。このため、本ネットワーク
型拠点の共同利用・共同研究による成果は、わが国における上述グランドチャレンジ的研究の成果
全体のなかで非常に大きな部分を占めることになり、国内のみならず海外からも注目されることが期待できる。また本拠点では、このような研究分野を中心にしながら、ネットワークを構成する各センタ
ーがもつ特徴を生かすことにより、研究分野に広がりを持たせ、さらにスーパーコンピュータの資源や研究者を量的に集積・確保することにより、質・量双方の観点から当該コミュニティの中心的存在となり、総じて本ネットワーク型拠点が全国的な学術研究の発展へ大きく貢献できると考えている。

3

平成 28 年度公募型共同研究の活動内容

平成 28 年度の公募型共同研究の活動内容は以下のとおりである。なお、平成 25 年度から本拠点の計算機利用において HPCI と連携し、原則、共同研究課題実施グループに対する施設利用負担金は徴収しない（全課題で負担金免除となる）こととしている。また、平成 28 年度から、新たに国際共同研究課題、企業共同研究課題を募集し、海外や企業所属の研究者との共同研究を推進している。その他に、将来的な JHPCN 一般・国際・企業共同研究課題への進展を期待し、本ネットワー
ク型拠点を構成するセンターからの推薦に基づき、新たに萌芽型共同研究課題の募集を開始した。

－ 33 －

学際情報科学研究体

3.1

主なスケジュール

平成 27 年 11 月 12 日
平成 28 年度拠点共同研究の募集要項を公開
平成 27 年 12 月 15 日
課題応募受付開始
平成 28 年 1 月 8 日
課題応募受付締切
平成 28 年 3 月 14 日
採否通知
平成 28 年 4 月 1 日
共同研究開始平成 28 年 7 月 14、15 日
第 8 回シンポジウム
平成 29 年 3 月 31 日
共同研究終了平成 29 年 5 月 15 日
成果報告書提出
また、萌芽型共同研究課題については、構成機関毎に募集し、随時課題審査委員会での審査を
行った。

3.2

課題応募数と採択課題

国際・企業・一般共同研究課題への応募数は 47 件であった。課題審査委員による審査を経て、国際共同研究課題 3 課題、企業共同研究課題 2 課題、一般共同研究課題 34 課題の合計 39 課題（65 共同研究拠点）が採択された。また萌芽型共同研究課題は 37 件が採択された。
研究課題名の冒頭に* が付いた課題は HPCI-JHPCN システム利用課題を表す。
研究分野の略称は以下のとおり。
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
国際共同研究課題
研究課題代表者
(所属)

研究課題名

＊High-performance Randomized Matrix Computations 片桐孝洋
for Big Data Analytics and Applications（名古屋大学）

研究分野

共同研究拠点デ

東大，東工大，名大＊Hierarchical low-rank approximation methods on
distributed memory and GPUs

横田理央
（東京工業大学）

数北大，東大，東工大，京大＊Cerebrospinal Fluid Flow Analysis in Subarachnoid Space江川隆輔（東北大学）

数

東北大

企業共同研究課題
研究課題代表者
(所属)

研究課題名

＊ポストペタスケールシステムを目指したニ酸化炭素
地中貯留シミュレーション技術の研究開発

山本肇（大成建設株式会社）＊PM-2 次元散乱パターン RMC 法による SPring-8 実験 冨永哲雄
からの 3 次元構造モデル構築の HPC 利用スキーム構築 （JSR 株式会社）

研究分野

共同研究拠点数

東大

数

北大，名大，阪大

一般共同研究課題
研究課題代表者
(所属)

研究課題名

研究
分野

共同研究拠点＊熱中症リスク評価シミュレータの開発と応用

平田晃正（名古屋工業大学）

数東北大＊計算科学による大規模ナノ粒子創製プラズマ研究の
新展開

茂田正哉
（大阪大学）

数

東北大－ 34 －

学際情報科学研究体＊超並列宇宙プラズマ粒子シミュレーションの研究

三宅洋平（神戸大学）＊Data Locality Optimization Strategies for AMR
Applications on GPU-accelerated Supercomputers

アテイアモハメド（RIKEN）＊空間経済学における秩序形成：産業・人口集積のコーディネーションと都市規模・空間パターンにおけるフラクタル構造の創発

数

北大，京大

情

東工大

森知也
（京都大学）

数

京大＊反応・相変化を伴う多分散系混相流の大規模シミュ
レーション

松尾亜紀子
（慶應義塾大学）

数東北大＊核融合プラズマ研究のための超並列粒子シミュレー
ションコード開発とその可視化

大谷寛明（核融合科学研究所）

数

名大，京大

＊海溝型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

竹中博士（岡山大学）

数

東大，東工大＊多結晶粒成長メカニズム解明のためのフェーズフィ
ールドクリスタル法の大規模 GPU 計算技術の開発

山中晃徳（東京農工大学）

数東工大＊高分子材料系の粗視化 MD の次世代大規模 HPC 利
用の基盤的研究萩田克美（防衛大学校）数

北大，東大，名大，阪大，九大＊フェーズフィールド法と分子動力学法による大規模
粒成長シミュレーション

高木知弘（京都工芸繊維大学）

数

東工大＊適合細分化格子を用いた格子ボルツマン法による非球形固体粒子との直接相互作用計算に基づいた大規模混相流シミュレーション

青木尊之（東京工業大学）

数

東工大＊高精細計算を実現する AMR 法フレームワークの構築

下川辺隆史（東京工業大学）

数

東工大＊耐災害性・耐障害性の自己検証機能を具備した広域分散仮想化基盤に関する研究とその実践的運用

柏崎礼生（大阪大学）

情北大，東北大，京大，阪大，九大＊実海域の船舶挙動の推定に向けた大規模計算手法の
開発

小野寺直幸
（海上技術安全研究所）

数

東工大

渡場康弘
＊Toward a resilient software defined infrastruc（奈良先端科学技術大学院
ture to support disaster management applications
大学）

情

阪大

＊動的負荷分散による GPU スパコンを用いた粒子法の都築怜理
大規模シミュレーション手法の開発 III − Debris（海洋研究開発機構）
Flow の衝撃による構造物の破壊 −数

東工大

分散メモリ型スーパーコンピュータにおける直接法と反復法の並列化行列解法の研究

若谷彰良（甲南大学）

数東大，京大，阪大

次世代降着円盤シミュレータの開発

廣瀬重信（海洋研究開発機構）

数東大

タイルアルゴリズムの大規模適用時の通信最適化

鈴木智博（山梨大学）

数

東大

乱流混合と内部自由度のあるマイクロ粒子巨大集団と
の相互作用

後藤俊幸
（名古屋工業大学）

数名大

階層分割型数値計算フレームワークを用いた 3 次元電磁界解析の高速化研究

杉本振一郎（諏訪東京理科大学）

数

東大，名大

Multi-platform Development of Fusion Plasma Turbulence Code Toward Post-Petascale Era

前山伸也（名古屋大学）数

東工大，名大高速 CFD コードを用いた次世代空力応用研究プラット
フォーム構築に向けた実証研究

松尾裕一（宇宙航空研究開発機構）

数北大

ランダム神経回路網における同期解析のための大規模計算

末谷大道（大分大学）

デ

九大－ 35 －

ワヒブ

学際情報科学研究体

高精度即時予測のための GPU 津波シミュレーターの開発

青井真（防災科学技術研究所）

数東工大

HPC 技術を活用した電磁場解析の高度化

岩下武史（北海道大学）

数北大，京大

分子動力学計算ソフトウェア MODYLAS のメニーコア
安藤嘉倫
およびワイド SIMD アーキテクチャ対応並列化に関す（名古屋大学）
る研究

数

東大，名大

高レイノルズ数乱流現象解明のための計算・実験科学
研究ネットワーク形成山本義暢（山梨大学）

数デ

東北大，名大次世代トランジスタの量子輸送シミュレーションに関
する研究

森伸也
（大阪大学）数

阪大

大規模計算資源を援用した有翼式宇宙往還機の実用的なエアフレーム・推進統合設計

金崎雅博（首都大学東京）

数

北大，名大

自然災害予測に資する流体・構造連成解析の V&V

浅井光輝（九州大学）

数

京大

超多自由度複雑流動現象解明のための計算科学

石原卓（名古屋大学）数名大環オホーツク圏の海洋シミュレーション

中村知裕（北海道大学）数

北大

萌芽型共同研究課題
研究課題代表者
(所属)

研究課題名

共同研究拠点

大規模並列計算による原子核クラスターの構造解析と反応シミュレーション

升井洋志（北見工業大学）

北大

室内伝搬３次元大規模シミュレーションと可視化技術の検討

日景隆（北海道大学）北大

アンテナ放射効率低下メカニズムの解明と放射効率改善手法に
関する研究

有馬卓司
（東京農工大学）

東北大

スーパーコンピュータによるリアルタイム津波浸水・被害予測技術の高度化越村俊一（東北大学）

東北大

Building Cube 法による大規模高レイノルズ数流れ解析による研究

三坂孝志（東北大学）

東北大

カノニカル法に基づいた格子 QCD 計算による、有限温度、有限密度での QCD 相構造の解析

福田龍太郎（東京大学）

東大

粒子法を用いた複雑な表面を持つ流体の大規模並列計算

桶作愛嬉（東京大学）

東大

brucite の(001)面における摩擦特性の決定

奥田花也（東京大学）

東大竜巻を伴う回転積乱雲(スーパーセル)のエントレインメントを調べる理想化数値実験

末木健太（東京大学）

東大

直接数値計算による Langmuir 乱流の研究

藤原泰（京都大学）

東大

大規模並列環境におけるグラフ最良優先探索の効率的な仕事分配手法

陣内佑（東京大学）

東大

複数の収束しにくい成分を指定する SA-AMG 法の研究と改良

野村直也（工学院大学）

東大

疎構造学習に基づく分子シミュレーション解析手法の開発

山守優（大阪大学）

東工大

通信回数削減型 QR 分解の GPU クラスタシステム上での実装

高柳雅俊（山梨大学）

東工大－ 36 －

学際情報科学研究体

多数のクラックおよび流体を含む岩石中の地震波動伝播特性の研究

河合研志（地球生命研究所）

教師付動力学計算によるタンパク質-低分子結合シミュレーショ 本野千恵
ン
（産業技術総合研究所）

東工大
東工大

クラウドを活用した遠隔データの大規模可視化処理実験

村田健史（情報通信研究機構）

名大

安定密度成層乱流における大スケール構造間の相互作用の解明

渡邉智昭（名古屋大学）名大JHPCN-DF を用いた大規模有限要素解析におけるデータ圧縮の性 劉麗君
能評価（名古屋大学）名大種々の波動問題に対する積分核に依存しない演算子積分時間領域高速多重極境界要素法の開発

斎藤隆泰（群馬大学）

京大

有機半導体のエキシトン/キャリア輸送現象の理論解析

鬼頭宏任（筑波大学）

京大

高解像度大気海洋波浪結合モデルを用いた海面物理モデルの現地観測結果に基づく検証

二宮順一（金沢大学）

京大

大規模津波による流出油の拡散挙動予測高木洋平（大阪大学）

京大

視聴覚モダリティ間デコーディングによる感覚間協応のメカニ
ズムの解明

金谷翔子
（京都大学）

京大

高次元力学系における準周期軌道の解析

齊木吉隆（一橋大学）

京大

メモリ一貫性モデルを考慮したモデル検査器の開発

安部達也（千葉工業大学）京大

カオス力学系におけるネットワーク解析小林幹（立正大学）

京大

MuSTAR MD に基づくタンパク質構造変化の自由エネルギー経路
計算手法の確立と応用

山守優（大阪大学）

京大

ポスト「京」100 ナノ電子状態計算むけの超並列構造保存波束
ダイナミクスソルバー開発

井町宏人（鳥取大学）

京大

固相光化学反応の計算化学による解明

鈴木聡（京都大学）

京大

海色衛星データを用いた沿岸および陸棚海域における河川由来物質の解析手法の開発

小林志保（京都大学）

京大

固体内原子拡散・イオン伝導挙動の第一原理解析

豊浦和明（京都大学）

京大

固液界面における和周波発生分光スペクトルの第一原理シミュ
レーション

大戸達彦
（大阪大学）

阪大

鼻咽腔閉鎖時における流路トポロジー変化が呼気に及ぼす影響

野崎一徳（大阪大学）

阪大

キロテスラ級磁場下における超高強度レーザープラズマ相互作
用の物理

畑昌育
（大阪大学）

阪大

学術情報ディープ・テキスト・マイニング

船守美穂（国立情報学研究所）

九大

SINET を活用したエピゲノムビッグデータ可視化システム技術
開発

村田健史（情報通信研究機構）

九大－ 37 －

学際情報科学研究体

3.3

拠点シンポジウム

平成 28 年度は、シンポジウムを 1 回開催した。開催後には、文教速報、文教ニュース、学内広報に開催報告の記事を掲載した。また、発表資料や報告書は各回の Web ページに掲載している。
第 8 回シンポジウム
開催日時： 平成 28 年 7 月 14 日(木)、15 日(金)開催場所： THE GRAND HALL(品川)主な内容： 平成 27 年度採択課題の最終報告（口頭発表 35 件）
平成 28 年度採択国際・企業・一般課題の研究紹介（ポスター発表 39 件）
平成 28 年度採択萌芽型課題（一部）の研究紹介（ポスター発表 18 件）
参加者数： 194 名（大学 137 名、独法等研究機関 26 名、企業他 31 名）
案内 URL： http://jhpcn-kyoten.itc.u-tokyo.ac.jp/sympo/8th/

4

拠点関連委員会の活動

拠点には運営委員会と課題審査委員会があり、下記の活動が行われた。各々の委員会活動の実
務は、構成拠点の教員から構成されるワーキンググループ（実務教員 WG または連絡教員 WG）によっても推進された。
拠点運営委員会では、情報基盤拠点の長の諮問に応じて、主に「当拠点の組織に関する事項」「共同利用・共同研究の実施方針及び実施計画に関する事項」「共同利用・共同研究の概算要求及び予算に関する事項」を審議する。公募課題の審議は課題審査委員会が実施し、拠点運営委員会
が採択課題の承認を行う。

4.1

運営委員会

第 20 回 平成 28 年 7 月 14 日（於：品川 THE GRAND HALL）
主な議題：
1. 運営委員会の体制について
2. 課題審査委員会の体制について
3. 平成 27 年度決算について
4. 平成 28 年度予算について
5. 平成 29 年度概算要求について
6. 期末評価を受けての今後の方向性について
7. 募集要項・課題申込書の改訂について
8. 国際共同研究課題の経費助成について
9. 萌芽型共同研究について
10. 共同研究者の追加について
11. シンポジウム等の協賛について
12. 自己点検について
第 21 回 平成 28 年 11 月 8 日（於：名古屋大学情報基盤センター）
主な議題：
1. 平成 29 年度共同研究の公募について
2. 萌芽型共同研究について
3. 共同研究者の追加について
4. 共同研究課題の助成について－ 38 －

学際情報科学研究体

第 22 回 平成 29 年 2 月 10 日（於：東京大学情報基盤センター）
主な議題：
1. 平成 29 年度拠点内示額等について
2. 平成 29 年度公募型共同研究の採択について
3. 平成 28 年度実施課題の最終評価方法について
4. 萌芽型共同研究について
5. 共同研究者の追加等について
6. 共同研究課題の経費助成について
7. シンポジウムの協賛等について
8. 第 9 回拠点シンポジウムについて

4.2

課題審査委員会

第 16 回 平成 28 年 7 月 15 日（於：品川 THE GRAND HALL）
主な議題：
1. 課題審査委員会の体制について
2. 平成 27 年度実施課題の最終評価について
3. 募集要項・課題申込書の改訂について
4. 国際共同研究課題の経費助成について
5. 萌芽型共同研究について
6. 共同研究者の追加等について
第 17 回 平成 29 年 2 月 10 日（於：東京大学情報基盤センター）
主な議題：
1. 平成 29 年度公募型共同研究課題審査について
2. 平成 28 年度実施課題の最終評価方法について
3. 萌芽型共同研究について
4. 共同研究者の追加等について
5. 共同研究課題の経費助成について
6. 第 9 回拠点シンポジウムについて
その他にも、メールにて下記に関する審議も行った。
1) 平成 29 年度共同研究募集要項、課題申込書の改訂
2) 平成 29 年度共同研究 応募課題審査要領の改訂
3) 各種評価の報告書フォーマット改訂、中間報告書評価容量、シートの改訂
4) 共同研究課題の実施要領改訂（計算機リソース追加、共同研究者追加・削除等の事務的な実施要領）

5

拠点活動に関するその他の取り組み

5.1

経費助成

本拠点で採択した課題に対する支援の一環として、平成 24 年度より「経費助成」を実施している。
● 助成対象：－ 39 －

学際情報科学研究体

採択年度およびその翌年度に JHPCN の公募型共同研究による成果を発表するための、「査読付き国際会議での発表旅費」、「論文掲載料」、「研究集会（ワークショップ等）の会場利用料」が対象である。
● 助成金額：
原則として 1 件 50 万円を上限として助成。同一の研究課題に対する助成は、原則として各年度 1 回まで。
● 選考方法：JHPCN の課題審査委員会にて審査。申込後 1 ヶ月を目処に審査結果を研究課題代表者に通知する。
● 平成 28 年度助成実績
申込み件数：3 件、 採択件数：3 件（発表旅費 2 件、論文掲載料 1 件）

5.2

国際共同研究課題への旅費助成

本拠点で国際共同研究課題として採択した課題には、海外の研究者との研究者との打ち合わせ
に対して旅費の助成を実施している。
● 助成対象：
採択年度に JHPCN の国際共同研究に採択された課題に対し、海外の共同研究者との研究打
ち合わせを実施するための旅費を助成する。
● 助成金額：
原則として 1 課題年間 50 万円を上限として助成。
● 選考方法：JHPCN の課題審査委員会にて審査。申込後 1 ヶ月を目処に審査結果を研究課題代表者に通知する。
● 平成 28 年度助成実績
申込み件数：2 件、 採択件数：2 件

5.3

情報発信の強化

平成 28 年度は、本拠点の活動内容と共同研究による成果の発信を目的とし、以下のシンポジウ
ムを協賛した。
● High Performance Parallel and Distributed Computing(HPDC) ‘16
平成 28 年 5 月 31 日（火）～6 月 4 日（土）（於：京都市国際交流会館）
主催：Association for Computing Machinary(ACM)● 第１回データサイエンス支援サービスシンポジウム
平成 28 年 12 月 7 日（水）（於：名古屋大学情報基盤センター）
主催：名古屋大学情報基盤センター● 第 25 回 ASE 研究会
平成 28 年 12 月 8 日（木）（於：東京大学情報基盤センター）
主催：東京大学情報基盤センター－ 40 －

学際情報科学研究体● スパコン TSUBAME 利用促進シンポジウム
平成 29 年 3 月 8 日（水）（於：東京工業大学）
主催：東京工業大学学術国際情報センター● 第 25 回 Workshop on Sustained Simulation Performance(WSSP)
平成 29 年 3 月 13 日（月）～3 月 14 日（火）（於：東北大学青葉山キャンパス）主催：東北大学サイバーサイエンスセンター、東北大学情報科学研究科、海洋研究開発機構、
ドイツ・シュトゥットガルト大学高性能計算センター、NEC● サイバーHPC シンポジウム
平成 29 年 3 月 16 日（木）（於：大阪大学サイバーメディアセンター）
主催：大阪大学サイバーメディアセンター
そのほか、スーパーコンピュータ技術に関するトップカンファレンスである ISC 2016 および SC16
では、東京大学情報基盤センターの展示ブースにおいて本拠点のポスター掲示、パンフレットの配布等を行った。

－ 41 －

学際情報科学研究体

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)塙 敏博 星野 哲也

研究支援チーム

スーパーコンピューティングチーム

1 HPCIHPCI 構築事業は、我が国の科学技術振興の中心となり、世界最高水準の成果創出と成果の社会還元を推進する研究開発基盤を整備するものである。本センターもシステム構成機関として各種システ
ムの構成、運用体制の検討を行ってきており、2012 年 9 月 28 日より運用を開始した。本環境は、シングルサインオンを実現するユーザ認証システムと各計算機資源から利用可能な共用ストレージシス
テムを持ち、これらと、各システム構成機関を高速接続する学術情報ネットワーク(SINET)により、シームレスな連携環境を実現している。2016 年 4 月からは、従来の SINET4 に代わり、SINET5 による 100G bps の拠点間フルメッシュ接続に切り替わった。2017 年 3 月で HPCI の第 1 期運用事業が終了するため、5~6 年経過し老朽化したストレージシステムの更新および第 2 期への継続運用に向けて準備中である。

2

情報基盤センターから提供する資源と運用報告

東京大学情報基盤センターの資源は、本学本郷地区キャンパスと柏キャンパスに分散して配置され
ている。

2.1

計算資源

本年度の運用結果を以下に示す。以下について、スペック表に関しては各システムのノード単体性
能である。

2.1.1

柏地区キャンパス・富士通 FX10 スーパーコンピュータ Oakleaf-FX、本郷地区キャンパス・
富士通 FX10 スーパーコンピュータ（長時間ジョブ用） Oakbridge-FX 総計 744 ノード

スペック表
CPU
MemoryNetwork

富士通 SPARC64 IXfx (1.848 GHz, 16 cores)
32 GB
富士通 Tofu Interconnect

利用量
利用時間
ストレージ使用量
採択課題数

5,110,110.52 ノード時間
277,736 GB
10 件

2.2

ストレージ資源前節に加え、HPCI を構成する各拠点から参照可能な大規模共用ストレージのサービスを、理化学研究所計算科学研究機構（西拠点）、東工大と共同で提供している。本センターが管理するストレー
ジは柏キャンパス（東拠点）に配置されている。
ストレージは、東・西・東工大の拠点を大規模広域ファイルシステム gfarm を用いてまとめている。gfarm は広域に存在する計算資源から効率よくファイルを共有するシステムで、必要に応じて、－ 42 －

学際情報科学研究体

自動的にファイルの複製を行いながら東西の資源を統合している。これにより、各拠点からのファイ
ル転送速度の向上や、耐故障性が実現されている。
平成 28 年度は、HPCI データ保存課題を安定的に保存するためのストレージの増強、および、クライアント応答性能を改善するためのメタデータサーバの更新を実施した。
共用ストレージシステム
データ保存用ストレージ
採択課題数
総利用量（東西）3

11.5 PB （合計：21.9 PB）
3.8PB
68 件
14,187TB

平成 28 年度までに終了した提供資源

東京工業大学が管理する先端ソフトウェア運用基盤・分散環境ホスティングサーバ群「RENKEIVPE」への資源提供を 9 月末に停止した。
東拠点のテープアーカイブ装置について、本年度はユーザに資源提供はせず、共用ストレージのバックアップ用途に使用し、3 月末をもって運用を停止した。
共用ストレージについては、東工大拠点からの資源提供は 3 月末をもって終了した。

4

平成 29 年度の資源提供について

来年度、当センターとして、これまで通りスーパーコンピュータ FX10（Oakleaf-FX, OakbridgeFX）の資源提供をする予定である。加えて、平成 28 年度に導入された Reedbush スーパーコンピュー
タシステム (Reedbush-U, Reedbush-H)の資源提供をする予定である。また、最先端共同 HPC 基盤施設
(JCAHPC)として筑波大学計算科学研究センターと共同で、平成 28 年度に導入された Oakforest-PACS
スーパーコンピュータシステムの資源提供を実施する。
一方、共用ストレージ東拠点としては、現有機材を用いて資源提供を行いながら、部分的に機材更新を行なっていき、来年度 10 月までに新機材への移行が完了する予定である。移行完了後には東拠点で 42.5PB の資源提供を行う予定である。
以下の表は，HPCI 課題募集におけるハードウェア資源一覧から当センター、JCAHPC、共用ストレージ東拠点が提供する資源を抜粋したものである。

スーパーコンピュータ FX10
Reedbush-U
Reedbush-H
Oakforest-PACS (JCAHPC)
共用ストレージ

計算ノード 1,500 ノード(354.78 TFLOPS), ストレージ 500 TB
計算ノード 60 ノード(72.58 TFLOPS), ストレージ 60 TB
計算ノード 18 ノード(212.73 TFLOPS), ストレージ 18 TB
計算ノード 1,600 ノード( 4,872 TFLOPS), ストレージ 3,000 TB
ディスクストレージ 42.5 PB 提供予定（準備が整い次第）－ 43 －

TOP500性能ランキング国内第１位のスーパーコンピュータ
Oakforest-PACS の運用開始記念式典を開催
スイスイタリア大学計算科学研究所（Institute of Computational Science, The Universita della Svizzera Italiana（USI））との研究交流協定
覚書（Memorandum of Understanding）締結－ 45 －

その他

その他

その他

TOP500 性能ランキング国内第１位のスーパーコンピュータ
Oakforest-PACS の運用開始記念式典を開催
部門長 中島研吾

スーパーコンピューティングチーム

東京大学情報基盤センター（センター長：中村宏）と筑波大学計算科学研究センター（センター長：梅村雅之）が共同運営する 「最先端共同 HPC 基盤施設」（JCAHPC：Joint Center for Advanced High
Performance Computing、施設長：中村宏）において設置されたスーパーコンピュータ Oakforest-PACS
運用開始記念式典が、12 月 2 日（金）に設置場所である柏キャンパスで開催された。同システムは2016 年 11 月に発表された TOP500 性能ランキングにおいて国内第１位、世界第 6 位に認定されている。式典には、文部科学省研究振興局長・小松弥生氏を始め多くの来賓、東京大学 五神総長、筑波大学 永田学長、及び開発に携わった多くの関係者が列席し、日本最高性能のスーパーコンピュータ
運用開始を祝った。 中村宏施設長は式辞で、「スーパーコンピュータに対するニーズの高まりに対し、世界と肩を並べる計算能力を持ったマシンを運用することにより、共同研究や人材育成の現場において、より一層の社会貢献を行いたい。」と決意を述べた。 今後、Oakforest-PACS は 2017 年 3 月末までの試験運用プログラムによる利用を経て、2017 年 4 月より各種共同利用・共同研究プログラムに供される予定である。
また、式典に先立って行われたシンポジウムでは、梅村雅之副施設長のあいさつに続き、筑波大学
計算科学研究センター・副センター長 朴泰祐教授、理化学研究所計算科学研究機構・フラッグシッ
プ２０２０プロジェクトリーダー 石川裕氏、東京大学情報基盤センター 塙敏博准教授の講演が行われた。

式辞を述べる中村施設長と式典会場

式典でのテープカット。左から田中富士通社長、中村施設長、五神東大総長、
小松振興局長、永田筑波大学長、梅村副施設長－ 47 －

その他

スイスイタリア大学計算科学研究所（Institute ofComputational Science, The Universita della Svizｚera
Italiana（USI））との研究交流協定覚書（Memorandum ofUnderstanding）締結
東京大学情報基盤センターとスイスイタリア大学計算科学研究所（Institute of Computa-tional
Science, The Universita della Svizｚera Italiana）1は 2017 年 3 月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。スイスイタリア大学（USI）はスイ
ス連邦共和国ルガーノ市（Lugano）に 1996 年に設立された公立大学で，5 学部（Architecture,
Economics, Communication Sciences, Informatics, Biomedical Sciences），学生約 3,000 名，教員約800 名を擁するスイスにおけるトップクラスの教育機関です。同じ Lugano 市に設置されているスイス
国立スーパーコンピュータセンター（Swiss National Supercomputing Center, Centro Svizzero di
Calcolo Scientifico, CSCS）2と緊密に協力し，HPC 分野での研究実績には定評があります。
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自動チューニング（Automatic/Auto Tuning（AT））
がこの問題を解決するための有効な方策と認識しており，様々な研究開発とともに自動チューニング
機構を有する科学技術計算向け数値計算ライブラリである ppOpen-HPC3の開発を実施してきています。USI の Olaf Schenk 教授らのグループは PARADISO4等のライブラリを開発するとともにスイスの国家プロジェクトである PASC（Platform for Advanced Scientific Computing）5でも中心となって活動しています。PASC は ppOpen-HPC と同じ方向性のプロジェクトであり，両者は同様の価値観を共有しています。個別の分野では，研究協力，情報交換，招待講演を実施してきています。また Olaf
Schenk 教授と中島研吾教授（スーパーコンピューティング研究部門）は，2018 年 3 月に東京で開催される国際会議 SIAM Conference on Parallel Processing for Scientific Computing（PP18）6の実行委
員長（Co-Chair）を共同でつとめています。自動チューニング，大規模数値アルゴリズム，並列プログ
ラミングモデル等に関するより緊密な共同研究を推進するため，研究交流協定を締結することで合意に至りました。協定締結により，自動チューニング，大規模数値アルゴリズム，並列プログラミング
モデル等に関する緊密な共同研究を推進する。特にメニィコアシステムを使用した大規模計算向けの自動チューニング手法，数値アルゴリズムの開発，数値計算ライブラリの整備によって，HPC および計算科学・工学の発展に貢献に資するものと期待されます。

1 https://www.ics.usi.ch/
2 http://cscs.ch/

3 http://ppopenhpc.cc.u-tokyo.ac.jp/ppopenhpc/
4 https://software.intel.com/en-us/node/470282
5 http://www.pasc-ch.org/

6 https://www.siam.org/meetings/pp18/－ 48 －

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－ 49 －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
情報システムの信頼性と安全性に関する研究田中 哲朗
ゲームプログラミングに関する研究

品川 高廣
仮想化技術とオペレーティングシステムの研究

関谷 貴之
計算機科学関連カリキュラムの分析岡田和也

フトウェア化されたネットワークの管理に関する研究
及びネットワークセキュリティに関する研究－ 51 －

情報メディア教育研究部門

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情報メディア教育研究部門

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情報メディア教育研究部門

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－ 56 －

情報メディア教育研究部門

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情報メディア教育研究部門

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情報メディア教育研究部門

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5 ੒Ռཁཡ
ࠪಡ෇࿦จ[ࠪಡ෇ 1] Izuru Kume, Masahide, Nakamura, Yasuyuki Tanaka, Etsuya Shibayama: Evaluation of Diagnosis Support Methods in Program Debugging by Trace Analysis: An Exploratory Study, Proceedings of IEEE/ACIS International Conference on Computer and Information Science, pp. 909–
914, 2016.

ͦͷଞͷൃද࿦จ
[ൃද 1] Etsuya Shibayama: An Overview of Big Data Research Programs in Japan, NSF BIGDATA PI
meeting, 2016.
[ൃද 2] ࣲࢁӻ࠸: ৘ใγεςϜͱ҆શ໨ඪ, ҆શ޻ֶγϯϙδ΢Ϝ, OS-12-6, 2016.
[ൃද 3] Etsuya Shibayama: Big Data and Related Research Programs in Japan, Big Data Standardization
International Workshop, 2016.
[ൃද 4] ‫ٱ‬ถग़, தଜ‫ڡ‬ल, ాத߁೭, ৽ా௚໵, ࣲࢁӻ࠸: σόοά࣌ͷ਍அ࡞‫ۀ‬ͷ࣭తͳ෼ੳʹ޲͚ͨࣄྫ‫ڀݚ‬, ೔ຊιϑτ΢ΣΞՊֶձେձ࿦จूɼFOSE3-2, 2016.
[ൃද 5] ࢁా߃෉, ৗ൬༞࢘, ࣲࢁӻ࠸, த໺༟࢘, ֿాক࢘, ೔ຊ൛ NGDLE Λߟ͑Δ, େֶ ICT ਪਐ‫ڠ‬ٞձ೥࣍େձ, FB2, 2016.
[ൃද 6] Etsuya Shibayama: Updates on Big Data Research Programs in Japan, NSF BIGDATA and Big
Data Hubs & Spokes Joint PI meeting, 2017.
[ൃද 7] ࣲࢁӻ࠸: ཧ࿦ͱ‫࣮ݱ‬: ະདྷΛ૑ΔएऀʹԿΛୗ͢ͷ͔ʁ, ਺ֶ‫ڭ‬ҭֶձय़‫ق‬೥ձ༧ߘू, pp.
161-163, 2017.

ใಓؔ࿈[ใಓ 1] ϓϩάϥϛϯάֶशͷҙٛɿੈքΛಈ͔͢‫ݪ‬ཧΛ஌Δ, ౦‫ژ‬େֶ৽ฉ, 2016 ೥ 4 ݄ 12 ೔.
[ใಓ 2] ౦େͷ iMac ͸ϋΠύʔόΠβʔ‫ܕ‬Ծ૝Խ‫ Ͱڥ؀‬El Capitan ͱ Windows 10 ͕ಈ͘, ASCII.jp,
2016 ೥ 4 ݄ 26 ೔. http://ascii.jp/elem/000/001/155/1155369/[ใಓ 3] ฒ֎Εͨӡ༻ͱɺ͚ͨ֎Εͷ୆਺ɿ౦େ͕ 1341 ୆ͷ Mac Λ࢖͏ཧ༝, ITmedia, 2016 ೥ 4 ݄
27 ೔. http://www.itmedia.co.jp/pcuser/articles/1604/27/news056.html[ใಓ 4] ౦‫ژ‬େֶɺֶ಺ͷ‫ڭ‬ҭ༻‫ػࢉܭ‬γεςϜ (ECCS) Λߋ৽ – ৽ͨʹ 21.5 Πϯν iMac Λ 1,341 ୆ಋೖ, ϚΠφϏχϡʔε, 2016 ೥ 4 ݄ 28 ೔. http://news.mynavi.jp/articles/2016/04/28/mac/－ 60 －

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－ 62 －

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[ड৆ 1] େ౉ উ‫ݾ‬, ాத఩࿕: ήʔϜϓϩάϥϛϯάϫʔΫγϣοϓ༏ल࿦จ৆, GPW ӡӦҕһձ, 2016೥ 11 ݄

ࠪಡ෇࿦จ[ࠪಡ෇ 1] Bi, Xiaoheng, and Tetsuro Tanaka: Human-Side Strategies in the Werewolf Game Against the
Stealth Werewolf Strategy, International Conference on Computers and Games. Springer International Publishing, pp. 93 - 102, Leiden, the Netherlands, Jul. 1 - 3, 2016ެ։ιϑτ΢ΤΞ
[ެ։ 1] ాத఩࿕ : Curling viewer, https://github.com/u-tokyo-gps-tanaka-lab/curling log viewer, 2016 ೥9݄ͦͷଞͷൃද࿦จ
[ൃද 1] େ౉উ‫ݾ‬, ాத఩࿕: ΧʔϦϯά AI ʹର͢ΔϞϯςΧϧϩ໦୳ࡧͷద༻, ୈ 22 ճήʔϜϓϩάϥϛϯάϫʔΫγϣοϓ 2016, pp. 180 - 187, ശࠜ, 2016 ೥ 11 ݄
[ൃද 2] େ౉উ‫ݾ‬, ాத఩࿕: େශຽͷۭ৔ʹ͓͚Δύεͷ༗ޮੑͷ‫ূݕ‬, ৘ใॲཧֶձήʔϜ৘ใֶ‫ڀݚ‬ձ, Vol.2017-GI-37, No. 11, pp. 1 - 8, ౦‫ژ‬, 2017 ೥ 3 ݄ಛ‫߲ࣄه‬[ಛ‫ ه‬1] GPS ক‫ع‬: ୈ 26 ճੈքίϯϐϡʔλক‫ع‬બख‫ ݖ‬15 Ґ, ίϯϐϡʔλক‫ڠع‬ձ, 2016 ೥ 5 ݄.

－ 63 －

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7.2 ಺༰
ຊ‫Ͱڀݚ‬͸ɺωεςουԾ૝ԽΛ࣮ߦ࣌ʹಈతʹ ON/OFF Ͱ͖ΔܰྔϋΠύʔόΠβΛ༻͍Δ͜ͱͰɺVMM ͷएԽΛ͓͜ͳ͏ͱ͖͚ͩωεςουԾ૝ԽΛ ON ʹͯ͠ VMM Λೋͭಈ࡞ͤ͞ɺVM ͷϥΠϒϚΠάϨʔγϣϯ‫ ͼٴ‬VMM ͷ࠶‫ى‬ಈʹΑΔ VMM एԽ͕ऴྃͨ͠ΒωεςουԾ૝ԽΛ OFF ʹ
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7.3 ۩ମత੒Ռ
ϓϩτλΠϓͷ࣮૷Λ͓͜ͳ͍ɺࠃ಺γϯϙδ΢ϜͰϙελʔൃදΛ͓͜ͳͬͨɻ

－ 70 －

情報メディア教育研究部門

8 ੒Ռཁཡ
ট଴ߨԋʗট଴࿦จ
[ট଴ 1] ඼઒ ߴኍɽECCS2016 ʹ͓͚Δ in Campus Device ͱ vThrii ͷಋೖޮՌɽୈ 32 ճ՝୊ղܾιϦϡʔγϣϯηϛφʔɼ౦‫ژ‬ɼ2016 ೥ 6 ݄ɽ‫ج‬ௐߨԋɽࠪಡ෇࿦จ[ࠪಡ෇ 1] Satoru Takekoshi, Takahiro Shinagawa, Kazuhiko Kato: Testing Device Drivers against Hardware Failures in Real Environments. In Proceedings of the 31st ACM Symposium On Applied
Computing (ACM SAC 2016), Apr 2016.

ͦͷଞͷൃද࿦จ
[ൃද 1] দ୔ ‫ܟ‬Ұ, ඼઒ ߴኍɽԾ૝Ϛγϯ಺ͷσʔλ഑ஔΛ‫ͨ͠༻׆‬ઌಡΈ‫ܕ‬ετϨʔδ֊૚؅ཧɽ
ୈ 28 ճίϯϐϡʔλγεςϜɾγϯϙδ΢Ϝ (ComSys2016)ɼ2016 ೥ 11 ݄ɻ[ൃද 2] ຯી໺ խ࢙, ඼઒ ߴኍɽωοτϫʔΫελοΫͱෆ‫ൃش‬ੑϝϞϦͷ౷߹ʹΑΔӬଓੑ KeyValue Store ͷߴ଎Խɽୈ 28 ճίϯϐϡʔλγεςϜɾγϯϙδ΢Ϝ (ComSys2016)ɼ౦‫ژ‬ɼ
2016 ೥ 11 ݄ɻ[ൃද 3] ҆Ԭ ྄ี, ਂҪ ‫໌و‬, ඼઒ ߴኍ, Ճ౻ ࿨඙ɽωεςουԾ૝Խͷಈత ON/OFF ʹΑΔԾ૝ϚγϯϞχλएԽɽୈ 28 ճίϯϐϡʔλγεςϜɾγϯϙδ΢Ϝ (ComSys2016)ɼ౦‫ژ‬ɼ2016
೥ 11 ݄ɽ

ಛ‫߲ࣄه‬[ಛ‫ ه‬1] BitVisor Summit 5 ։࠵ʢୈ 28 ճίϯϐϡʔλγεςϜɾγϯϙδ΢Ϝ ซઃΠϕϯτʣɺ2016
೥ 12 ݄ɼhttp://www.bitvisor.org/summit5/[ಛ‫ ه‬2] ౦େͷ iMac ͸ϋΠύʔόΠβʔ‫ܕ‬Ծ૝Խ‫ Ͱڥ؀‬El Capitan ͱ Windows 10 ͕ಈ͘ɽASCII.jp
2016 ೥ 4 ݄ 26 ೔ɽhttp://ascii.jp/elem/000/001/155/1155369/[ಛ‫ ه‬3] ΠϯετʔϧෆཁͰෳ਺ OS ͕ߴ଎‫ى‬ಈ͢Δ౦େͷมଶ MacɽASCII.jp 2016 ೥ 5 ݄ 18 ೔ɽ
http://ascii.jp/elem/000/001/162/1162651/[ಛ‫ ه‬4] ౦େมଶ Mac Λࢧ͑Δ Apple ൈ͖Φʔϧδϟύϯମ੍ʹ‫ڳ‬೤ʂASCII.jp 2016 ೥ 6 ݄ 28 ೔ɽ
http://ascii.jp/elem/000/001/181/1181310/－ 71 －

情報メディア教育研究部門

計算機科学関連カリキュラムの分析
関谷 貴之

概要

1

講義のシラバスを用いてカリキュラムを分析する研究を行っている。
業務面では、学習管理システム ITC-LMS の運用、及び教育用計算機システム (ECCS) の運用、その他業務を支援するウェブベースのツールの開発などを、他の教職員と共に当たっている。

2

計算機科学関連カリキュラムの分析

2.1

背景

高等教育機関が学生に提供するカリキュラムは、体系的な教育を実施するための鍵となる。実際に実施されるカリキュラムは個々の講義の進め方や履修の条件等で複雑なものである。しかし、そのカリキュラムの概要はシラバスとして学内外に公開され、シラバスは学生が履修科目を選択するための重要な情報となることから、シラバスからカリキュラムを分析することは有益であるとの立場で研究している。
一方、学会等では対象とする分野で教育すべきトピックを整理したカリキュラム標準と呼ぶものを作成する場合がある。例えば、ACM は IEEE Computer Society (IEEE CS) と共に、大学学部生向けの計算機科学分野のカリキュラム標準として Computing Science Curricula を公開している。
そこで、このようなカリキュラム標準を基準としてカリキュラムを分析する手法を開発している。具
体的には、確率的な文書モデルである Latent Dirichlet Allocation (LDA) を一部改良した simpliﬁedsupervised LDA (ssLDA) を用いて、カリキュラム標準の Body of Knowledge (BOK) に含まれる用語から、トピックごとの用語の重みを示すモデルを生成する。更に得られたモデルを用いて、シラバ
スとトピックとの関係を得る。

2.2

内容

これまで、2013 年 12 月に ACM と IEEE CS によって発表された最新のカリキュラム標準 “Computing
Science Curricula CS2013 (CS2013)” を基準として、計算機科学に関わる学部や学科のカリキュラムを分析することを行っている。CS2013 の BOK を構成する Knowledge Area (KA) を表 1 に示す。
CS2013 はコンピュータ科学の分野を 18 個の KA に分類した上で、それぞれの KA で扱われる内容を10 個程度の Knowledge Unit (KU) で説明している。

2015 年度に取得した、国際的に有名な大学のシラバスデータを用いて、研究を行っている。対象とする大学の抽出に当たっては、国際的な大学のランキングの一つである Times Higher Education(THE) WORLD UNIVERSITY RANKINGS1 を用いた。
1 http://www.timeshighereducation.co.uk/world-university-rankings/2014-15/subject-ranking/subject/engineering-and-IT (2017 年 4 月 3 日アクセス)－ 72 －

情報メディア教育研究部門

ID
AL
AR
CN
DS
GV
HCI
IAS
IM
IS

表 1: CS2013 の Knowledge Area 一覧
KA
ID
KA
Algorithms and Complexity
NC
Networking and Communication
Architecture and Organization
OS
Operating Systems
Computational Science
PBD Platform-Based Development
Discrete Structures
PD
Parallel and Distributed Computing
Graphics and Visualization
PL
Programming Languages
Human-Computer Interaction
SDF Software Development Fundamentals
Information Assurance and Security SE
Software Engineering
Information Management
SF
Systems Fundamentals
Intelligent Systems
SP
Social Issues and Professional Practice

α

θ

z

w

β

c D

η

N

K

図 1: ssLDA のグラフィカルモデル

THE は、教育活動や研究活動などの独自の指標に基づいて、世界中の大学を順位付けしている。
“Arts and humanities,” “Social sciences,” “Physical sciences,” “Life sciences,” “Engineering andtechnology,” “Medicine” の 6 つの分野ごとにランキングを公表しているが、本研究では “Engineeringand technology” の上位校から順に、計算機科学分野の学士号取得可能な学部や学科のウェブサイト
にアクセスして、シラバスの取得を試みた。分析対象は THE のランキングの上位校のうち、シラバスを取得できた 47 大学である。CS2013 で使われている単語の数が少ないシラバスを除いて、約 3,000
個のシラバスのデータがある。
ランキングの上位の多くは英語圏の大学であり、非英語圏の大学であっても英語で書かれたシラバスが公開されていた。しかし、一部の大学 (TUDelft, UTokyo, TUM, KUL, Kyoto, and ECOLE) につ
いては、英語で書かれたシラバスがほとんど得られなかったことから、それぞれの国の言語で記述されたシラバスを Google Translate で翻訳した結果を分析対象のシラバスに加えている。
カリキュラム標準からトピックに関するモデルを生成する際には、昨年度に開発した simpliﬁedsupervised LDA (ssLDA) を用いた。ssLDA はテキストと KA との関係を入力として与えられることで、CS2013 の BOK を適切にモデル化できる。ssLDA のグラフィカルモデルを図 1 に示す。2016年度に変更した点はないため、詳細は割愛する。
各大学のカリキュラムを構成するシラバスを ssLDA を用いて分析することで、それぞれのシラバスとKA との関係の強さを得ることが出来る。例として、ある大学の講義 “Human-computer interaction”を分析した結果を表 2 に示す。表では分析対象のシラバスと、CS2013 の KA との関係の強さを、合計が 100 になるように正規化してある。本講義は CS2013 のレポートでも HCI の course exemplar 2として挙げられており、ssLDA による分析結果は、各 KA との関わりの大小があるものの、HCI との関係が最も強くなっている。このように、特定のカテゴリ/クラスタに分類するのではなく、関わ2 「代表的な講義」とでも解釈すれば良いか。

－ 73 －

情報メディア教育研究部門

Human-computer interaction
This unit provides a detailed understanding of the underpinningtheories, principles and practices of interface design forcomputer-based systems. It examines issues in the design of systeminterfaces from a number of perspectives: user, programmer,
designer. It explores the application of the relevant theories inpractice. The unit will cover topics such as methods and tools fordeveloping effective user interfaces, evaluation methods such as the
conduct of usability and heuristic evaluations, design of appropriate
interface elements including the design of menus and otherinteraction styles. ...
図 2: ある大学の講義 “Human-computer interaction” のシラバスの一部
表 2: 図 2 のシラバスを CS2013 BOK に基づいて分析した結果
AL

AR

CN

DS

GV

HCI

IAS

IM

IS

NC

OS

PBD

PD

PL

SDF

SE

SF

SP

1.5

1.5

6.8

2.7

1.3

47.7

1.2

1.3

1.6

1.3

1.9

1.2

1.2

1.3

11.2

2.1

1.3

13.1

りの強弱が得られるのは LDA の特徴である。
一方、そもそも講義の内容が複数の KA のトピックを扱うものであると同時に、KA 同士も互いに関わりがある。例えば、IAS はセキュリティに関するトピックをまとめた KA であるが、その内容はOS の “Security and Protection” や SE の “Software Construction” など他の KA のトピックにも関わるものである。
そこで、18 個の KA で張られる空間内での、約 3,000 個のシラバスの位置づけを表すベクトルを、
3000 個のシラバスで張られる空間内での、18 個の KA の位置づけを表すベクトルとして扱うことで、KA 同士の距離を求めることとした。更に、Ward 法による階層的クラスタリングを行った結果を図3 に示す。図の破線部分で分割するならば、18 個の KA を表 3 に示す 4 つのクラスタに分割できる。
但し、解釈はそれぞれの KA の内容を考慮して適当に名前を付けたものである。これは大まかな分類に過ぎないが、収集したシラバスの内容が間接的に反映されたものであることから、実際の講義で一緒に扱われる内容が考慮された KA 同士の関係を得たものといえるだろう。参考までに図 2 のシラバ
スを CS2013 BOK で分析した上で、表 3 のクラスタとの関係を求めた結果を表 4 に示す。主に人間(HUMAN) に関わる講義であると言えるだろう。
このように CS2013 を用いてシラバスデータを簡便に分析する仕組みとして、講義のシラバスを入力することで、CS2013 BOK の KA、表 3 の 4 つのクラスタ、そして著名な大学のコース、それぞれと当該講義との関係を参照可能なウェブサイト CS2013Data (https://rp3.ecc.u-tokyo.ac.jp/cs2013data/)を構築して公開した。CS2013Data の大まかな仕組みを図 4 に示す。

cluster1234

表 3: KA の 4 つのクラスタ:含まれる KA

HCI, SP, SE
AL, DS, CN, GV, IS
PBD, PL, SDF
AR, SF, OS, PD, IAS, NC, IM

解釈

HUMAN
THEORYSOFTWARE IMPLEMENTATIONHARDWARE IMPLEMENTATION－ 74 －

情報メディア教育研究部門

AR SF OS PD IAS NC IM PBD PL SDF AL DS CN GV IS HCI SP SE
図 3: Ward 法を用いた階層的クラスタリングによって KA 同士の関係を求めた結果
表 4: 図 2 のシラバスと表 3 のクラスタとの関係。
HUMAN THEORYSOFTWARE
HARDWARE
IMPLEMENTATION IMPLEMENTATION

62.9

13.8

13.7

9.6

図 4 右側の “Setup Processes” として囲まれている部分は、前処理として事前に行う処理である。
CS2013 BOK を ssLDA で処理することで得られたモデル “Model of CS2013” と、さらにそのモデルを用いて、実際のシラバスを分析して得られる KA 空間内での講義シラバスの位置 “Positions of
Syllabus in KA space” を予め得ておく。

CS2013Data を利用した際に行われる処理は、図 4 左側の “Main Steps” である。シラバスを入力する (1. Input Syllabus) と、不要な記号を取り除くなどの前処理 (2. Preprocess) が行われる。次に、
ssLDA を用いて CS2013 BOK の KA との関係を得る (3. Projection) を行った上で、THE のランキン
グ上位大学の中から類似のシラバスを見付ける (4. Similarity Analysis)。最後に、KA との関係、表3 のクラスタとの関係、更に類似のシラバスを表示する (5. Display)。入力したシラバスを分析した結果を示すスクリーンショットを図 5 に示す。入力するシラバスの長さやその中に CS2013 BOK と同じ単語がどの程度含まれるかに因るが、300 語程度までであれば、概ね 10 秒以内には処理が完了して結果が表示される。

2.3

具体的成果

CS2013 BOK 及び THE のランキング上位の大学のシラバスを分析した結果得られた知見については、論文として取り纏めて投稿中であるが、現時点で採録されたものは無い。
ウェブサイト CS2013Data を公開済みである他、コマンドラインで分析するためのツールを GitHub－ 75 －

情報メディア教育研究部門

1. Input Syllabus

CS2013 BOK

Actual Syllabi of
Top Universities

ssLDA
2. Preprocess

Learning

Preprocess

ssLDA
3. Projection

ssLDA
Model of
CS2013

Projection

Positions of
Syllabus in KA
space

4. Similarity
Analysis

Setup Processes
5. Display
Main Steps
図 4: CS2013 BOK と THE ランキングの上位大学のシラバスを用いて、任意のシラバスを分析するサイト CS2013Data のアーキテクチャの処理の概要。
上で公開 3 している。本ツールは、図 4 の “Model of CS2013” 相当のデータと簡単なスクリプト類を含むパッケージで、処理対象のテキストと CS2013 の BOK 及び 3 のクラスタとの関係を求めること
ができる。

3

成果要覧

特になし。

3 https://github.com/sekiya93/CS2013Data－ 76 －

情報メディア教育研究部門

図 5: CS2013Data でシラバスを処理した結果を示すスクリーンショット－ 77 －

情報メディア教育研究部門

ソフトウェア化されたネットワークの管理に関する研究
及びネットワークセキュリティに関する研究

岡田和也

1

概要

平成 28 年度は、1) ソフトウェア化されたネットワークの管理に関する研究、2)ネットワークセキュリテ
ィに関する研究と活動, 3) Software Defined Networking (SDN) 技術を利用した Internet eXchange に関する研究・技術開発に取り組んだ。
1)のソフトウェア化されたネットワークの管理に関する研究では、Network Function Virtualization(NFV) などネットワーク機能がソフトウェア化された環境における障害検知・性能監視の課題に取り組んでる。
2)のネットワークセキュリティに関する研究では、トラフィック・DNS ログを活用した攻撃検知について外部の研究者らと協力して取り組んでいる。特に他分野で多く利用されている機械学習を、異常検知を始めとしたネットワーク分野への応用を研究している。
3)の SDN を利用した IX に関する研究・技術開発では、WIDE プロジェクトにて運用しているアカデ
ミック IX である Programmable Internet eXchange in Edo (PIX-IE) として SDN IX を実装し運用している 。今年は、当該 IX の運用と技術開発を続けるとともに、米国の学術研究ネットワーク運用組織の会合において、PIX-IE で利用している技術や実装について発表した [発表 1]。

2

ソフトウェア化されたネットワークの管理に関する研究

2.1

背景

固定・移動体通信事業者では、通信量の増加に耐えうる強固なネットワークが必要とされると同時に、顧客毎に要望の異なるセキュリティ機能、認証、コンテンツキャッシュといった様々な付加機能の提供が求められている。こうした背景から通信事業者では、通信量の増加に伴う設備投資費と運用費を削減しつつ、柔軟に付加機能を顧客に提供するための技術としてネットワーク機能仮想化（NFV: Network Function Virtualization）技術が注目されている。NFV では、ソフトウェアにより仮想化されたルータ、NAT、ファイアウォール等のネットワーク機能（VNF: Virtual Network Function）を用いてサービスを構成する。VNF は、仮想マシン（VM）を利用した仮想アプライアンスとして提供される。そのため、複数の VNF を一つのサーバ上に多重化し、ネットワークサービスに必要な機器数を削減し設備投資費を大幅に削減できる（図 1）。
一方、VNF 間の転送は従来の IP アドレスによる経路とは異なり、利用者単位で転送先の VNF が決定される。従って、IP ネットワークで用いられている死活監視、経路確認手法を適応できず、VNFの障害を迅速に検知できない問題がある。しかし、通信事業者において安定したサービスを提供す
るには、NFV 環境で発生する障害を検知するための監視機構が必要不可欠である。

－ 78 －

情報メディア教育研究部門

N FV

VNFを多重化することで機器数を削減
トラフィック規模に応じて追加・削減が可能

サーバ

機能1

機能1

機能2

機能3

機能4

VNFの経由順序を柔軟に制御
従来のネッ ト ワーク
機能1

機能2

機能3

機能1

機能4

機能2

利用者A
利用者B

図

2.2

機能毎に機器が必要

機能の適応順序変更には物理的な構成変更が必要
1. 従来
IP ネットワークと NFV でのパケット転送

内容

NFV ではソフトウェアによる機能の仮想化と多重化により論理構造と物理構造の乖離が大きく、通信障害の原因究明が困難になる。特に VNF 間のパケット転送には既存のヘッダ情報に加えて、パケットに埋め込まれた顧客毎の識別子[1]も用いられる。そのため、従来の IP ネットワークで用いられていた ICMP による監視手法だけでは NFV ネットワーク上の障害を検知できない。通信機能のソフ
トウェア化は設備投資削減と顧客の要求の多様化から避けられない。一方で安定した通信サービスの提供には、正常にサービスが機能していること監視する機構が必要不可欠である。NFV における監視の問題点をまとめると次の 2 点になる（図 2）。
1)
VNF の死活・経路監視が困難
VNF の中には、コンテンツキャッシュ、DPI のように装置が IP アドレスを持たない透過型の VNFも存在する。従来の監視に用いられていた ping, traceroute コマンドでは、装置が応答できないた
め死活監視、経路確認ができない。
2)
VNF の正常性確認が困難
VNF では機能に応じてパケットの書き換えや、内容に基づいた応答、破棄が行われる。そのため、たとえパケットが宛先端末に到達したとしても、パケットが正常に処理されたか否かを判別できない。
これまでに著者は、SDN 技術である OpenFlow を用いた Internet eXchange (IX) の設計と実装、
LISP を用いた DDoS 攻撃緩和に関する研究を行ってきた。研究過程で上記の問題に直面しており、ネットワークの障害原因特定や設定の正しさを確認するために各スイッチの転送ルール確認を行うなど、運用者に大きな負担が掛かることを認識している。こうした運用者の負荷は、障害対応に関わる運用費を増加させてしまう。

－ 79 －

情報メディア教育研究部門①

透過型の機能はICMPに応答せず、どのVNFが応答しないのかが分からない例）キャッシュ, DPIなど

機能1

機能2

機能3

パケット

?
②

出力パケットがVNFにより正しく処理されたか否かを判定できない

図 2.
題

NFV における障害検知と正常性確認の問本研究では、ソフトウ
ェア化された通信基盤において VNF の監視機構を設計・実装する。この機構の研究にあたっては、NFV 環境の運用者
を利用者として想定し、下記の 3 点を考慮した設計と実装を目標としている。
特定の NFV 環境に依存しない汎用性を備える
VNF のパケット転送性能を損なわない
NFV の規模に依存しない規模拡張性を備える

2.3

具体的成果

本年は、NFV を実際に構築する基盤技術について調査と検証を行った。特にオープンソースソフ
トウェアを活用して NFV 環境を構築する OPNFV プロジェクトのツールに沿った環境を構築し、NFVの現状について調査した。また、インターネット技術の標準化団体である Internet Engineering Task
Force (IETF) 内で議論されている NFV における operations, administration and maintenance (OAM)
技術の標準化動向について調査した。今後は、前述の NFV における障害検知・正常性確認機能について設計し実装を行う。

3

サイバーセキュリティにおける脅威検知・解析技術に関する研究

3.1

背景

年々高度化・複雑化するサイバー攻撃に対して、アンチウィルスソフト等の既存技術での対応には限界がある。複雑化するサイバー攻撃に対処するには、多種多様なデータを利用した脅威検知・解析技術を確立が必要不可欠である。
本研究は、日本電信電話株式会社 セキュアプラットフォーム研究所と共同研究契約を締結し2016 年 10 月から共同で実施している。また、別の枠組みとして東京大学と IIJ イノベーションインス
ティテュートのメンバらと共に機械学習のネットワーク分野への応用について研究している。

3.2

内容

共同研究では、大きく分けて下記の４つの研究課題に取り組んでいる。
1. マルウェア感染端末検知の検討・評価
2. 悪性 URL・悪性ファイル判定方法の検討・評価
3. 公開 Web サーバ攻撃検知の検討・評価
4. DDoS 検知の検討・評価－ 80 －

情報メディア教育研究部門

それぞれの手法について、実際のデータを利用して解析を行い手法の確立を目指している。特に近年、画像処理・自然言語処理の分野で大きな成果を上げている深層学習をネットワーク分野にも応用することに注力している。他分野と比べてネットワーク分野では、深層学習の応用が広まってきたところである。深層学習の特徴を利用することで、未知の攻撃の発見・ネットワークサービスの障害検知が期待される。そのために必要な、リアルタイムでのトラフィック、各種システムログの収集機構の確立、学習のためのデータ加工、ニューラルネットワークの設計に取り組んでいる。

3.3

具体的成果

共同研究の成果として[発表 3]の論文を国内研究会にて発表した。また、WIDE プロジェクトの主宰する研究会にてネットワーク研究者・技術者を集めて、深層学習のネットワーク分野への応用について発表を行い、様々な意見をいただいた。来年度は、本研究の研究成果を論文として発表する。また、活動を発展させるために、関係者らと共に予算獲得を目指す。

4

欧州とのサイバーセキュリティプロジェクト

サイバーセキュリティに関連して、欧州の研究機関との交流を行なった。2017 年 3 月 15 日から 3 月
17 日にフランス・パリ市内で開催されたフランス・日本セキュリティ関係者の意見交換会と視察に日本側使節団の一員として参加した。今回の訪問に日本からは、東京大学に加えて奈良先端科学技術
大学院大学、北陸先端科学技術大学院大学、JPCERT/CC、情報通信研究機構、NTT 研究所から合計 11 名が参加した。 学術研究機関、企業、国家プロジェクトの研究者からフランスでの研究開発
体制、IoT セキュリティ、産業システムセキュリティに関する取り組みについて紹介いただけ、それぞれ意見交換と議論を行った。
2017 年 6 月から始まる Horizon 2020 の EUNITY プロジェクトでは、欧州と日本の産官学の計 12組織が参画し、サイバーセキュリティについての状況分析 将来の国際的な研究開発プロジェクト提案を目指す。年に数回、プロジェクト参画組織を含む各国のセキュリティ関係の企業、研究機関などを集めたワークショップを開催し、サイバーセキュリティの現状の俯瞰と将来必要となる技術課題について幅広い議論を行う。その後、欧州の Horizon 2020 を含む研究開発予算に応募する予定である。

フランス・パリ市内で開かれた会合の様子（左：テストベッド施設見学

5

成果要覧

著書／編集

－ 81 －

右：会合会場）情報メディア教育研究部門[著書 1] 岡田和也, 関谷勇司：インフラエンジニア教本 セキュリティ実践技術編（3 章担当）, 技術評
論社, 2017 年 4 月 24 日.

その他の発表論文[発表 1] 岡田和也: PIX-IE: Programmable Internet eXchange in Edo, Tecnology Exchange 2016,
Interrnet2, アメリカ マイアミ, 2016 年 9 月.
[発表 2] 岡田和也, 宮本大輔, 関谷勇司：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, ICT イノベーションフォーラム 2016, 千葉, 2016 年 10 月.
[発表 3] 西山泰史, 熊谷充敏, 岡野 靖, 神谷和憲, 谷川真樹, 岡田和也, 関谷勇司: HTTP 通信に着目した Deep Learning に基づくマルウェア感染端末検知手法と検知性能評価, ICSS 研究会,
IEICE-ICSS2016-52, 長崎, 2017 年 3 月.

特記事項
[ 特 記 1] XDOM0 Workshop on Security and Dependability of Multi-Domain Infrastructures,
EuroSys2017 併設ワークショッププログラム委員.
[特記 2] APNet2017 First Asia-Pacific Workshop on Networking, ポスターセッションプログラム委員.

－ 82 －

学術情報研究部門概要
中川 裕志
プライバシー保護の制度と数理モデル

荒井 ひろみ分散データのプライバシーを保護した利用法－ 83 －

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

2016 年度、プライバシー保護の制度と技術課題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。
(1) 改正個人情報保護法において導入された匿名加工情報の数理的定義に沿うガイドラインとなる評価方法として、履歴データの匿名化と再識別に関するコンテスト PWSCUP に参加し、出場 15
チーム中 1 位の成績を得た。[受賞 2][発表 1][招待 1],[特記 1],[報道 1](2) 個人データが GAFA と総称されるＩＴ大企業に囲い込まれている現状を改善する方法として、個人データはデータ主体個人の管理におく方法が注目されてきている。このテーマに関してプライバシー保護の観点、ビジネスモデルの観点から調査、検討を行なった。[招待 2] ,[招待 4], [発表 5], [発表 6],(3) 個人ゲノム情報利用におけるプライバシー保護について、個人ゲノムを用いたDTC のゲノム検査を例に、加工データのリスク評価の研究を行った。ゲノム検査会社は提供されたユーザーの個人ゲノムを元に疾病リスクを計算し、ユーザーに提供する。この疾病リスクはゲノム情報を陽に含まないが、プライバシーリスクの存在が懸念される。本研究では疾病リスクから個人ゲノムが推定されるプライバシーリスクの定量のための技術開発及び実データを用いた検証を行った[査読付1]。さらに、匿名ゲノムデータベースを、それと相関のあるゲノム情報から脱匿名化されるリスクを指摘、評価した[発表 4] [受賞 1].
(4) 分散データを暗号化したまま計算するための暗号技術及びプライバシーリスクのある情報利用について概説した[査読付き 1],[発表 7]。

2

成果要覧

受賞
[受賞 1] CSS2016(PWS セクション)秋田, 2016 年 10 月 12 日（PWS 論文賞受賞）:高山晃一、荒井
ひろみ,中川裕志: 匿名ゲノムデータベースに対する連鎖不均衡を用いた脱匿名化攻撃の提案と評価．
[受賞 2] 第 2 回プライバシーデータの匿名化、再識別コンテスト PWSCUP2016 優勝：チーム名：TAND-N(中川拓麻、出町彰啓、高山晃一、荒井ひろみ、中川裕志)－ 85 －

学術情報研究部門

招待講演／招待論文[招待 1]中川裕志：最強攻撃者モデルにおける履歴データのプライバシー保護, ESTRELA No.276,
pp.14-20 , 2017 年 3 月[招待 2]中川裕志：COCN IoT Project, イノベーション創出のエコシステム 第 10 回ワークショップ,
URL, 早稲田大学 共創館, 2017 年 3 月 2 日[招待 3]中川裕志：シンギュラリティ以前の諸問題, 京都大学第 18 回情報学シンポジウム「人工知能と未来」, 京都大学百周年時計台記念館百周年記念ホール,2017 年 2 月 23 日
[招待 4]Hiroshi Nakagawa. Panelist of Closing Panel:New Opportunities and Challenges for Internet Privacy using ICN, 3rd ACM Conference on Information-Centric Networking (ICN 2016),
Session Chair: Jeff Burke (UCLA), Satyajayant Misra (New Mexico State University), Hiroshi
Nakagawa (University of Tokyo), Dave Oran (Cisco), Thomas Schmidt (Hamburg University ofApplied Sciences), Sept. 28, 2016
[招待 5]中川裕志: プライバシー保護技術について. 科学研究費萌芽研究（代表 武田俊之）研究会「プライバシー保護技術と教育データ利活用の課題」. 2016 年 9 月 5 日 . 東京工業大学蔵前
会館 2 階大会議室

査読付論文[査読付 1] Hiromi Arai, Jun Sakuma, Koji Tsuda. Quantifying Genomic Privacy in Genetic Test Results,2nd International Workshop on Genome Privacy and Security(GenoPri ’16), Chicago, USA,2016.
[査読付 2] Kentaro Minami, Hiromi Arai, Issei Sato, Hiroshi Nakagawa. Differential
Privacy without Sensitivity,In Proceedings of the Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS 2016),Barcelona, Spain, 2016.
[査読付 3]Junpei Komiyama, Junya Honda, Hiroshi Nakagawa: Copeland Dueling Bandit
Problem: Regret Lower Bound, Optimal Algorithm, and Computationally Efficient
Algorithm. ICML2016, JUNE 19-24 2016 NEW YORK proceedings[査読付 4]横井創磨、佐藤一誠，中川裕志: Stochastic Gradient MCMC によるスケーラブ
ルなトピックモデルの推定（Scalable Inference of Topic Models by Stochastic Gradient MCMC），人工知能学会３０周年記念論文特集，第 31 巻 6 号, p.AI30-C_1-9, JSTAGE https://www.jstage.jst.go.jp/browse/tjsai/-char/ja/

その他の発表論文[発表 1] 中川裕志、出町彰啓、中川拓麻：パーソナル履歴データに対する匿名化と再識別、
SCIS2017(暗号と情報セキュリティシンポジウム）2D1-4 那覇、２０１７年１月２５日[発表 2]野島 良、小栗 秀暢、菊池 浩明、中川 裕志、濱田 浩気、村上 隆夫、山岡 裕司、山口 高
康、渡辺 知恵美： 購買履歴データの匿名加工における距離関数を使った指標設計法 ,SCIS2017(暗号と情報セキュリティシンポジウム）2D1-3 那覇、２０１７年１月２５日[発表 3]小栗 秀暢、菊池 浩明、中川 裕志、野島 良、濱田 浩気、村上 隆夫、山岡 裕司、山口 高
康、渡辺 知恵美： 匿名加工・再識別コンテスト PWSCUP 2016 の報告 ～安全性と有用性の評価～, SCIS2017(暗号と情報セキュリティシンポジウム）2D1-1 那覇、２０１７年１月２５日－ 86 －

学術情報研究部門[発表 4]高山晃一、荒井ひろみ,中川裕志: 匿名ゲノムデータベースに対する連鎖不均衡を用いた
脱匿名化攻撃の提案と評価． CSS2016(PWS セクション)秋田, 2016 年 10 月 12 日（ＰＷＳ論文賞
受賞）[発表 5]Hiroshi Nakagawa: Defamation Caused By Anonymization, (Poster) , IWSEC2016 (International Workshop on Security), Ochanomizu, Sola City Conference Center, Sep.12-14,2016[発表 6]Hiroshi Nakagawa: Institutional Issues and Pseudonymization, MyData2016, Aug31st-Sep
2nd,2016, Workshop"Global winds from Japan to Sillicon Valley" Day3 (Sep 2nd)
[発表 7] Hiromi Arai and Hiroshi Nakagawa. Privacy risk analysis in learning from distributed data,
NIPS 2016 workshop on private multi-party machine learning, Barcelona, Spain, 2016.
[発表 8] Hiromi Arai. Quantifying privacy in genomic test results, 2016 Second Joint Workshop between France and Japan on Cybersecurity, September 22, Bcom, Rennes, France, 2016.
[発表 9] Hiromi Arai. Privacy Preserving Data Mining, 2016 Japan-America Frontier of Engineering
Symposium, June 18, Beckman Center, Irvine, USA, 2016.
[発表 10] 中川裕志, 荒井ひろみ, 高林裕太. 差分プライベート最小二乗密度推定, 2016 年度人工知能学会全国大会(第30 回), 2016.

特記事項[特記 1] 産業競争力懇談会 2016年度 プロジェクト 最終報告書 分担執筆
[特記 2] 科学研究費 基盤研究(B): 情報検索システムにおけるプライバシー保護に関する研究,代表者, 平成 27 年度～平成 29 年度[特記 3] 講義：言語情報科学,大学院情報理工学系研究科
https://sites.google.com/site/nakagawa3/yan-yu-qing-bao-ke-xue-1[特記 4] 講義：情報データベース論,大学院学際情報学府,
https://sites.google.com/site/nakagawa3/qing-baodetabesu-lun
報道発表[報道 1] 日本経済新聞 電子版，米 IT 任せで大丈夫か AI 時代の個人データ管理 中川裕志
東大教授に聞く, 2017 年 2 月 27 日 テクノロジー>新技術＆科学>科学記者の目－ 87 －

学術情報研究部門

プライバシー保護の制度と数理モデル

中川裕志

1

概要

2016 年度は、主にプライバシー保護の制度と技術課題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。
(1) 改正個人情報保護法において導入された匿名加工情報の数理的定義に沿うガイドラインとなる評価方法として、履歴データの匿名化と再識別に関するコンテスト PWSCUP に参加し、出場 15
チーム中 1 位の成績を得た。[受賞 2][発表 1][招待 1],[特記 1],[報道 1](2) 個人データが GAFA と総称されるＩＴ大企業に囲い込まれている現状を改善する方法として、個人データはデータ主体個人の管理におく方法が注目されてきている。このテーマに関してプライバシー保護の観点、ビジネスモデルの観点から調査、検討を行なった。[招待 2] ,[招待 4], [発表 5], [発表 6],(3) 個人ゲノム情報利用におけるプライバシー保護について、疾病リスクから個人ゲノムが推定されるプライバシーリスクの定量のための技術開発及び実データを用いた検証を行った[査読付1]。
さらに、匿名ゲノムデータベースを、それと相関のあるゲノム情報から脱匿名化されるリスクを指摘、評価した[発表 4] [受賞 1].
紙数の関係から、以下２章では、(1)のテーマについてだけ詳述する。

2

個人の購買履歴データの匿名化と再識別

2.1

はじめに

プライバシー保護の研究対象になった個人データにおける個人に対応するデータレコード
は、当初は、以下の図のような内容であった。
個人 ID
疑似 ID
属性データ
氏名
性別
年令
住所
職業
勤務先
収入
…
図１． 個人 ID、疑似 ID と属性データからなる個人データのレコード
このデータにおいて、プライバシーとして保護したいのは、個人 ID と属性データの対応が分かってしまうことである。個人 ID の部分は hash 関数などで仮 ID に変換する仮名化を行うが、それだけでは不十分である。なぜなら、別の個人データベースを参照すれば、疑似ID の値から個人 ID を探し出せる可能性が高い。米国では、性別、郵便番号、年令から 85％の人が一意に絞り込めると言われている[1]。
そこで、疑似 ID を粗い精度の表現に変換することが考えられた。たとえば、年令を 10 歳
単位にする、郵便番号の下の桁を削除するなどである。これによって、粗くなった疑似 ID
では、データベース中で少なくとも k 人が同じ値となるようにする処理を k-匿名化と呼ぶ。
ところが、図 2 のように属性データ以外に履歴データがある個人データは多数存在する。

－ 88 －

学術情報研究部門

個人 ID

疑似 ID
属性データ
履歴データ
図２ 履歴データを含む個人データのレコード履歴データとしては、購買履歴、移動履歴、Web 閲覧履歴、医療履歴などビジネスや社会で有用なデータが多い。そのうえ、移動履歴や医療履歴のような履歴はプライバシー保護の必要度が高い。履歴データの構造は以下のようになる。
･購買履歴の場合：(購買日時，購買店舗，購買品目，購買金額，など)の繰り返し･移動履歴の場合：(出発地点，出発時刻，経路，到着地点，到着時刻 など）の繰り返し･Web の閲覧履歴：(閲覧した Web ページの URL，閲覧時刻 など)の繰り返し
これらの例からわかるように、履歴データは同じパタンのデータの繰り返しを含むため、一般に長大なデータである。したがって、履歴データを改変して k 人の履歴が同一になるような処理（履歴データに対する k-匿名化）を行おうとすると、データ精度は甚だしく低下し、有用性は著しく損なわれる。
このような背景を踏まえ、以下では、履歴データの匿名化と再識別技術に関するコンテス
ト PWSCUP の説明と、これに参加した筆者らのチームの使った匿名化手法について説明す
る。

2.1.1

PWSCUP

履歴データのプライバシー保護の検討課題について説明する。属性データの場合と同じく仮名化は必須である。その上で情報処理学会 CSS 研究会が支援する履歴データの匿名化と再識別コンテスト PWSCUP(Privacy WorkShop CUP)の目指すところを図 3 に示す。なお、以下においては図 3 の上 2 段に示すように図 1，2 の個人データと若干定義を変えている点に留意されたい。図 3 の 3 段目に示すように個人ＩＤを仮ＩＤに変更し、属性データ、履歴デー
タともに匿名化のための加工を施す。
個人 ID

疑似 ID

属性データ

履歴データ

個人 ID

属性データ

履歴データ

仮 ID

加工された属性データ

加工された履歴データ

匿名化加工

図３

履歴データを含む個人データの匿名化加工

図 4 に匿名化加工された個人データのデータマイニングなどの利活用と、攻撃者による悪用のイメージを示す。なお、図 4 においてはスペースの都合で、図３の属性データと履歴データを合せたデータを「履歴データ」と記した。例えば、中央に描かれた「匿名化履歴データ」
は、図 3 の 3 段目の「加工された属性データ」と「加工された履歴データ」を合せたデータを意味する。
仮名化を含む匿名加工された個人データ（図 4 に中央に描かれた「匿名化履歴データ」）
は図 4 に示すように、ＩＴ事業者などに移転されて、データマイニングなどの作業対象になる。個人の履歴データを悪用しようという攻撃者の能力は、攻撃者が保持しているデータに依存する。仮ＩＤ単独では、攻撃者は再識別の手がかりにはならないので、これは攻撃者が仮ＩＤを持っていないことと等価である。したがって、攻撃者が最大の情報を持つ場合とは、真の個人データから個人ＩＤを除いた属性データと履歴データを持つ場合である。これが図4 に示した最大知識攻撃者モデル[6]であり、PWSCUP で採用した状況である。

－ 89 －

学術情報研究部門

実際の攻撃者はこれ以上の個人データはもっていないと想定できる。よって、ある匿名化
加工において、実際の攻撃における再識別される個人データの割合（再識別率）は最大知識
攻撃者の再識別率以下となる。

図4

PWSCUP で想定している最大知識攻撃者モデル

以上の大枠に基づいて、以下で PWSCUP について具体的に説明する。

2.1.2 利用したデータベース

PWSCUP でコンテストに利用したデータは図 5 に示すような構造である。

図5

PWSCUP のデータ構造および匿名化加工

上段が元データ、下段が匿名加工後のデータを表す。一行が個人データ 1 人のデータレコードである。上段の I はコンテストの評価用のためにデータに付けた順番である。M 中の顧客 ID は個人識別子であり、性別、生年月日、国が属性データである。M とは分離した T はM の各レコードとのリンクを表す顧客 ID と購買履歴データからなる。実際は（購買日、商品（図には書かれていないが商品の金額もデータとしてはある）、個数、など）の 1 年間分に対応する繰り返しデータである。

－ 90 －

学術情報研究部門

下段のデータでは、レコードの上下でのシャッフルを行っており、加工後の i 番目のデー
タが元データのp( )番目に対応することを表す。加工された ′では、顧客番号は仮 ID になっている。仮 ID とレコードの関係も変わってしまっている。さらに加工された , ′ともレ
コード中の各項目のデータが変化している。
このような状況で、攻撃者は M,T と匿名加工された , を入手した上で、匿名加工後の i
番目のデータレコードは元のデータの何番目に対応するかの推定する、言い換えれば全てのi に対するp( )を推定するのが PWSCUP における参加者のタスクとなる。この推定は、匿名加工された各レコードに対応する個人を識別することなので、以下では再識別と呼ぶ。

2.1.2

評価指標

PWSCUP においては匿名化加工された個人履歴データの有用性指標としていくつかの指標を用いているが、以下に主要な有用性指標を説明する。
cmae (cluster mean of absolute error)：性別と国籍によって顧客をクラスタ化した場合のクラスタ内平均購買額の絶対値誤差の全クラスタでの平均値。
クラスタ全体を{C}． C の部分集合を s, 置換を p、購買履歴データ T 内でクラスタ s に含まれる顧客に対応する部分を T|s, T の j 番目のレコードを tj、とするとクラスタ内平均単価は、その全クラスタの平均は：( | )=

( ,

∑ ∈ |

∑ ∈ |

単価 ∙

個数

個数

, , ′) = ∑ ∈となるので、
( | )

| |

( | )

となる。

subset： ′から 10 人の顧客を任意に選び，その集合を ′とし、次に において ′対応する集合を の連続した 30 日間の履歴データに対しする と ′の購入総額の平均値の差の最大値
jaccard：顧客 が T で購入している商品集合： ( , )と、顧客 が ′で購入している商品集
合： ( ′, )に対して次式で定義される Jaccard 係数| ( , ) ∩ ( ′, )|( , ), ( ′, ) = 1 −| ( , ) ∪ ( ′, )|における平均値
RFM： , ′の顧客を、それぞれ , ′の Recency (最後の購買日)，Frequency(購買個数)，Monetary (購買額)の 3 つの条件でクラス分けした顧客数の二乗平均平方根誤差
を（最大値で割ることで 0～1 に）正規化した値
topitem：出現頻度の高い商品の頻出集合の と ′の相対誤差（1- 正規化した積集合の大きさ）

2.2

匿名化手法設計の指針

具体的な再識別手法と匿名化手法について述べる前に具体的なデータや評価指標に依存しない匿名化手法設計の指針を紹介する。指針としては以下の 2 つがある。
(1) データの有用性を与えられた範囲内にしたうえで、再識別ができるだけ困難な匿名化処理を行う。
(2) 再識別の困難さを与えられた範囲内にしたうえで、データ有用性ができるだけ高い匿名化処理を行。
Sweeny が提案した k-匿名化[1][2]や統計処理で使われるトップ／ボトムコーディングはタイプ(2)である。一方、PWSCUP はタイプ(1)を用いた。すなわち、参加者には、評価指標の値に対する制約条件が課せられ、その条件を満たした匿名化データだけが PWSCUP に提出したデータとして受け付けられる。

－ 91 －

学術情報研究部門

さて、匿名化手法の設計のためには、当然ながら攻撃側がどのような再識別手法を使ってくるかを考慮しなければならない。そこで、再識別と匿名化を総合的に考慮する枠組みを提案する。まず、以下で使う記法を説明しておく。
記法
D:対象の個人データのデータベース
U:有用性指標
A:匿名化手法
A(D)：匿名化後のデータベース
C:A(D)が満たすべき条件
R:再識別法Res: R を A(D)に適用したときの再識別率
この記法を用いると攻撃側の再識別率を評価する方法に関して、以下の匿名化手法の設計枠組みが考えられる。
再識別率に要求水準を与える匿名化手法設計の枠組み
while{Res が要求水準より高い}
新規の A を考案
A を D に適用し A(D)を得る
if {A(D)が C を満たす}
A(D)の再識別法 R を考案
R を A(D)に適用し再識別率 Res を計算
end ifend while
return 匿名化手法 A
2 行目でアルゴリズム A は現状、人手で考案する。再識別率自体を利用者が設定、調整
して、計算時間が耐えられるレベルにする枠組みなので現実的は枠組みであろう。

2.3

PWSCUP で提案した匿名化手法

2.3.1 有用性指標の条件と再識別手法の設計

3 節(2)で示した PWSCUP における匿名化手法設計指針において、予め設定された有用性
指標の条件は以下の通りである。
≤ 50000 かつ≤ 0.7 ∙ の総レコード数(4-1)

jaccard に関する条件を守ろうとすると、履歴データの値の大きな変更やレコードのシャッフ
ルができない。そこで、再識別側は jaccard の条件をぎりぎりで満たすような匿名化を目指すと予想される。具体的には、各チームから提出され匿名化加工データでは jaccard の条件を守るために、各顧客の購入商品集合はある程度以上は保存されていると想定される。しかし、元のデータにおける顧客ごとの購入商品集合には相当のばらつきがある。よって jaccardの条件を維持しながら他のレコードと完全に紛らわせることは難しい。そのことを勘案して、以下のような再識別手法を導入した。

－ 92 －

学術情報研究部門

再識別手法:re-itemset
n' |M'|
for{ = 1′}()←( , ), ( ′, )end forreturn = (1), ⋯ . ( ′)この re-itemset は事実上最も有効な再識別手法となり，PWSCUP 本戦において、他チームの多くのデータに対して最大識別数を記録した。

2.3.2 匿名化手法の設計指針

次に PWSCUP では最強と考えられる上記 re-itemset を想定した匿名化手法の設計について述
べる。re-itemset 対策の概要は次の通りである。
( , ), ( , ) <1. 顧客 ci の S(T ; i) に近い S(T ; j) をもつ顧客 cj のうち、Jaccard 係数
0.7 を満たす顧客を jaccard クラスタ としてまとめる( ) が ( , ) に一致するように顧客 cj
2. この処理後の顧客 cj のアイテム集合,のアイテムを変更する
3. これにより、jaccard クラスタ 内の顧客の処理後のアイテム集合は一致し、顧客間で区別できなくなる。
この対策により re-itemset では jaccard クラスタ内の顧客 cj は全て顧客 ci として再識別されるが、各 jaccard クラスタ で再識別される顧客を高々1 人（真の顧客 ci）に抑えるられる。
PWSCUP 本戦で我々のチームは L={9,7,6,5,4}として、400 人（＝レコード）の顧客を 89
個の jaccard クラスタにまとめた。よって、クラスタ内の個人毎識別ができない
ならば jaccard を対象にした再識別手法では、90 人以上は再識別されないはずである。実際、予想通り、本戦では再識別されたのは 89 人に留まった。
さて、残された問題は jaccard クラスタ内の顧客が再識別されないようにすることである。
しかし、クラスタの構成法やクラスタ内の個別顧客の履歴データのランダム化を無制限に行うと有用性が下落してしまう。そこで、クラスタと顧客の履歴データのランダム化と有用性維持を両立させるクラスタ編成手法として以下のような方法を考えた。
Step 1 顧客の購買統計データとクラスタをランダム化．
Step 2 有用性を維持すべく購買統計データを調整.
Step 3 調整された購買統計データを満たす T ′ を作成．
クラスタは、性別、生年月日、国籍によるクラスタリングによって作られる。ここで、図 6のように赤丸と青丸で示される 2 種類のクラスタがある場合を例にして Step1、Step2 のラン
ダム化の説明をする。

－ 93 －

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図6

ランダム化のイメージ

Step 1
赤丸クラスタの要素と青丸クラスタをランダムに移動し（それぞれ縁が黄緑色のデータ）、元のデータとの対応が着きにくくする。ここで有用性指標 RFM を低下させないよ
うに次の２つの方法を採用した。
(1) 水平方向の移動によってランダム化する。水平方向の移動をあることは、有効性指標
RFM のうち、購買額がクラスタ内で変化しないようにするためである。
(2) 赤丸の一つが左に動いた場合、別の赤丸をそれと同程度だけ逆方向すなわち右に動かす。青丸の同様である。これによって、有効性指標 RFM のうち購買個数もクラスタ内で変化しないためである。
Step 2
有用性指標の平均絶対値誤差 cmae を劣化させないためには、各クラスタにおいてクラスタ
重心に傾き（＝平均購買額）が変化しないようすればよい。このような条件でランダムに移動する。ただし、Step２では各顧客データ，移動するのは 1 度のみとする。さらに、 未移動
顧客の数が最小である未調整クラスタの全未移動顧客を移動し，そのクラスタ平均を調整する作業も行い、当初の目標を達成する。
図 6 は以上のような個別顧客のデータの移動の例である。このようなランダム化が有効であったことは、既に述べたように PWSCUP 本戦の結果としてクラスタ数以上の個数の個人データは再識別されなかったことからも明らかである。

2.4 おわりに
再識別フェーズでは jaccard を軸にした re-itemset のような再識別手法を考えているチームが多かったらしい。筆者らの加工データは 400 人のうち最大で 89 人（22.25%）が再識別された。このことは，既に述べたように匿名化時の予測に合致しており，jaccard<0.7 を条件にした再識別手法の限界値が 89 人である。ただし，22.25% という値それ自体は有用性指標の与え方に強く依存しており今回の PWSCUP の設定における参考値に過ぎない。このように、個人識別子、属性データ、履歴データからなるレコードから構成されるデータの匿名化は有用性指標の定義、および満たすべき制約条件に依存して再識別手法を想定した匿名化手法の設計を行う必要があるため、データへの依存性が高い
参考文献[1] Sweeney L. Achieving k-anonymity privacy protection using generalization andsuppression.International Journal on Uncertainty, Fuzziness, and Knowledgebased Systems, Volume10,Issue.5, 571-588. 2002

－ 94 －

学術情報研究部門

3

成果要覧

受賞
[受賞 1] CSS2016(PWS セクション)秋田, 2016 年 10 月 12 日（PWS 論文賞受賞）:高山晃一、
荒井ひろみ,中川裕志: 匿名ゲノムデータベースに対する連鎖不均衡を用いた脱匿名化攻撃の提案と評価．
[受賞 2] 第 2 回プライバシーデータの匿名化、再識別コンテスト PWSCUP2016 優勝：チーム
名：T-AND-N(中川拓麻、出町彰啓、高山晃一、荒井ひろみ、中川裕志)

招待講演／招待論文[招待 1]中川裕志：最強攻撃者モデルにおける履歴データのプライバシー保護, ESTRELA
No.276, pp.14-20 , 2017 年 3 月[招待 2]中川裕志：COCN IoT Project, イノベーション創出のエコシステム 第 10 回ワークシ
ョップ, URL, 早稲田大学 共創館, 2017 年 3 月 2 日[招待 3]中川裕志：シンギュラリティ以前の諸問題, 京都大学第 18 回情報学シンポジウム「人工知能と未来」, 京都大学百周年時計台記念館百周年記念ホール,2017 年 2 月 23 日
[招待 4]Hiroshi Nakagawa. Panelist of Closing Panel:New Opportunities and Challenges for Internet
Privacy using ICN, 3rd ACM Conference on Information-Centric Networking (ICN 2016), Session
Chair: Jeff Burke (UCLA), Satyajayant Misra (New Mexico State University), Hiroshi Nakagawa(University of Tokyo), Dave Oran (Cisco), Thomas Schmidt (Hamburg University of Applied Sciences), Sept. 28, 2016
[招待 5]中川裕志: プライバシー保護技術について. 科学研究費萌芽研究（代表 武田俊之）
研究会「プライバシー保護技術と教育データ利活用の課題」. 2016 年 9 月 5 日 . 東京工業大学蔵前会館 2 階大会議室

査読付論文[査読付 1] Kentaro Minami, Hiromi Arai, Issei Sato, Hiroshi Nakagawa. Differential Privacy without
Sensitivity,In Proceedings of the Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS
2016),Barcelona, Spain, 2016.
[査読付 2]Junpei Komiyama, Junya Honda, Hiroshi Nakagawa: Copeland Dueling Bandit Problem:
Regret Lower Bound, Optimal Algorithm, and Computationally Efficient Algorithm. ICML2016,
JUNE 19-24 2016 NEW YORK proceedings[査読付 3]横井創磨、佐藤一誠，中川裕志: Stochastic Gradient MCMC によるスケーラブルなトピックモデルの推定（Scalable Inference of Topic Models by Stochastic Gradient MCMC），
人工知能学会３０周年記念論文特集，第 31 巻 6 号, p.AI30-C_1-9, J-STAGE
https://www.jstage.jst.go.jp/browse/tjsai/-char/ja/

その他の発表論文[発表 1] 中川裕志、出町彰啓、中川拓麻：パーソナル履歴データに対する匿名化と再識別、
SCIS2017(暗号と情報セキュリティシンポジウム）2D1-4 那覇、２０１７年１月２５日[発表 2]野島 良、小栗 秀暢、菊池 浩明、中川 裕志、濱田 浩気、村上 隆夫、山岡 裕司、山口 高康、渡辺 知恵美： 購買履歴データの匿名加工における距離関数を使った指標設計法, SCIS2017(暗号と情報セキュリティシンポジウム）2D1-3 那覇、２０１７年１月２５
日[発表 3]小栗 秀暢、菊池 浩明、中川 裕志、野島 良、濱田 浩気、村上 隆夫、山岡 裕司、山口 高康、渡辺 知恵美： 匿名加工・再識別コンテスト PWSCUP 2016 の報告 ～安全性と有用性の評価～, SCIS2017(暗号と情報セキュリティシンポジウム）2D1-1 那覇、２０１
７年１月２５日－ 95 －

学術情報研究部門[発表 4]高山晃一、荒井ひろみ,中川裕志: 匿名ゲノムデータベースに対する連鎖不均衡を用いた脱匿名化攻撃の提案と評価． CSS2016(PWS セクション)秋田, 2016 年 10 月 12 日
（ＰＷＳ論文賞受）[発表 5]Hiroshi Nakagawa: Defamation Caused By Anonymization, (Poster) , IWSEC2016 (International Workshop on Security), Ochanomizu, Sola City Conference Center, Sep.12-14,2016[発表 6]Hiroshi Nakagawa: Institutional Issues and Pseudonymization, MyData2016, Aug31st-Sep
2nd,2016, Workshop"Global winds from Japan to Sillicon Valley" Day3 (Sep 2nd)
[発表 7] Hiromi Arai and Hiroshi Nakagawa. Privacy risk analysis in learning from distributed data,
NIPS 2016 workshop on private multi-party machine learning, Barcelona, Spain, 2016.
[発表 8] 中川裕志, 荒井ひろみ, 高林裕太. 差分プライベート最小二乗密度推定, 2016 年度人
工知能学会全国大会(第 30 回), 2016.

特記事項[特記 1] 産業競争力懇談会 2016 年度 プロジェクト 最終報告書 分担執筆
[特記 2] 科学研究費 基盤研究(B): 情報検索システムにおけるプライバシー保護に関する研究,代表者, 平成 27 年度～平成 29 年度[特記 3] 講義：言語情報科学,大学院情報理工学系研究科
https://sites.google.com/site/nakagawa3/yan-yu-qing-bao-ke-xue-1[特記 4] 講義：情報データベース論,大学院学際情報学府,
https://sites.google.com/site/nakagawa3/qing-baodetabesu-lun

報道発表[報道 1] 日本経済新聞 電子版，米 IT 任せで大丈夫か AI 時代の個人データ管理 中川裕
志東大教授に聞く, 2017 年 2 月 27 日 テクノロジー>新技術＆科学>科学記者の目－ 96 －

学術情報研究部門

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3

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[ࠪಡ෇ 1] Hiromi Arai, Jun Sakuma, Koji Tsuda. Quantifying Genomic Privacy in Genetic Test Results,
2nd International Workshop on Genome Privacy and Security (GenoPri ʟ16), Chicago, USA,2016.
[ࠪಡ෇ 2] Kentaro Minami, Hiromi Arai, Issei Sato, Hiroshi Nakagawa. Differential Privacy without Sensitivity, In Proceedings of the Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS 2016),
Barcelona, Spain, 2016.

－ 101 －

学術情報研究部門

ͦͷଞͷൃද࿦จ
[ൃද 1] Hiromi Arai and Hiroshi Nakagawa. Privacy risk analysis in learning from distributed data, NIPS
2016 workshop on private multi-party machine learning, Barcelona, Spain, 2016.
[ൃද 2] Hiromi Arai. Quantifying privacy in genomic test results, 2016 Second Joint Workshop between
France and Japan on Cybersecurity, September 22, Bcom, Rennes, France, 2016.
[ൃද 3] ߴࢁߊҰɼߥҪͻΖΈɼத઒༟ࢤɽಗ໊ήϊϜσʔλϕʔεʹର͢Δ࿈࠯ෆ‫ߧۉ‬Λ༻͍ͨ୤ಗ໊Խ߈ܸͷఏҊͱධՁɼίϯϐϡʔληΩϡϦςΟγϯϙδ΢Ϝ 2016 ࿦จू, vol. 2015,
2016. (2016 ೥౓ PWS ༏ल࿦จ৆).
[ൃද 4] Hiromi Arai. Privacy Preserving Data Mining, 2016 Japan-America Frontier of Engineering Symposium, June 18, Beckman Center, Irvine, USA, 2016.
[ൃද 5] த઒༟ࢤ, ߥҪͻΖΈ, ߴྛ༟ଠ. ࠩ෼ϓϥΠϕʔτ࠷খೋ৐ີ౓ਪఆ, 2016 ೥౓ਓ޻஌ೳֶձ
શࠃେձ (ୈ 30 ճ), 2016.

－ 102 －

ネットワーク研究部門

ネットワーク研究部門概要

管理異種エンジン統合クラウド，ネットワーク資源とポストムーアのアーキテクチャ検討中山 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
ソフトウェア基盤を用いたネットワークアーキテクチャとセキュリティのリアルタイム分析に関する研究中村 文隆
実用例を通じて学ぶPython 学習書

妙中 雄三
無線ネットワーク資源管理の高度化に関する研究

宮本 大輔
サイバーセキュリティに関する研究－ 103 －

ネットワーク研究部門

工藤 知宏

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 工藤 知宏

情報通信ネットワークは，日々の生活に欠くことのできない重要な社会基盤である．デー
タの活用の重要性が日々高まる中で，データの転送を担うネットワークの役割も大きくなっており，セキュリティや資源管理の柔軟性など多様な要求への対応が求められている．
ネットワーク研究部門ではこれらの要求に応えるため，セキュリティ技術，ICT 基盤技術，
物理空間とサイバー空間のインタラクションとヒューマンコンピュータインタフェース技術など，基礎技術から実用技術までの幅広い研究に取り組んでいる．2016 年度の研究の取り組みの概要は以下の通りである．
[１] セキュリティ技術
標的型メールやランサムウェアによる攻撃が頻発するなど，昨今，セキュリティ脅威がますます大きくなってきており，セキュリティ確保技術の重要性が高まっている．このため，当部門においてもセキュリティ技術の開発は重要な課題である．
そこでまず，セキュリティのリアルタイム分析ならびに予知を主とした研究活動を行った．
複雑化かつ巧妙化するサイバー攻撃に対して，サイバー攻撃の検知と防御は欠かせない要素
技術となっており，大学のネットワークにもより高度なセキュリティ対策が求められている．
このような状況をふまえ，これまでの研究成果を引き継ぎつつ，よりリアルタイムにデータ解析を行うことで攻撃の兆候を素早く検知し，防御に役立てる手法を研究開発した．深層学
習アルゴリズムの適用可能性に関して，調査検討を行った．また，組織的かつ意図的に行われる攻撃の可能性を予知することで，事前の防御や対策に利用することのできるサイバー攻
撃予知手法に関しても研究を行った．
また，近年様々な問題を引き起こす発端となっている悪意のあるウェブサイトへの対策を目的として，ユーザの認知活動に着目したフィッシング対策に関する研究を行った．フィッ
シング攻撃は，本物のウェブサイトからコピーしたコンテンツを表示し，このサイトを閲覧するユーザを騙すサイバー脅威である．フィッシングサイトを発見するためには，エンドユ
ーザはアドレスバーに表示される URL や SSL 証明書を判断するべきであるが，フィッシング
サイトに騙されやすいエンドユーザはウェブコンテンツの情報から真贋判定をする傾向にある．この問題に着目し，騙されにくいエンドユーザ，騙されやすいエンドユーザごとに適した防御を柔軟に提供する仕組みについて研究を行った．
[２]ICT 基盤技術
通信量の増大や，ネットワークの利用形態の多様化や，ビッグデータ処理などの新たな情報通信基盤への要求に対応するため，ネットワーク仮想化技術，無線ネットワーク技術やデータ処理用計算機システムの研究開発を行った．

－ 105 －

ネットワーク研究部門

まず，ソフトウェア基盤を用いたネットワークサービス提供のためのアーキテクチャに関する研究として，ソフトウェア技術を用いたシステムのオーケストレーションに関する研究活動を行った．大学内のセキュリティ確保が大きな問題として取り上げられる中で，大学のネットワークとしての利便性・柔軟性とセキュリティが両立するネットワークの提供が実運用の課題となった．そこで，ソフトウェア基盤を用いたネットワークサービス提供のための研究成果を活かし，大学の実運用に利用できるソフトウェア基盤技術を用いたネットワーク
サービスの構築に取り組んだ．
また，ポストムーア時代の計算機システムの高性能化について，広帯域な光通信技術の導入を想定した，計算性能に対し通信性能が向上した場合の通信方式の検討を行った．オーバ
ヘッドを削減し広帯域な通信を効率よく使うために，システム全体を同期動作させる方式を検討し，通信方式の基本仕様をまとめた．さらに，IoT のための人工知能でのクラウドにおける学習をターゲットに，異種の処理エンジンを複数組み合わせて省電力で高速な処理を行うシステムのアーキテクチャを検討し，FPGA を用いた試作ボードの開発を行った．本アー
キテクチャは，異種のエンジンを適材適所で用い，多数の処理エンジン間でホストプロセッ
サを介することなく通信を行うことでオーバヘッドの削減を狙うものである．
加えて，マルチホップ無線 LAN 環境における無線干渉の回避手法に関する研究と，情報を専門としない人材が広く機械学習や VR，IoT 等の研究開発に携わりつつある現状を踏まえ，初学者が短期間に実用的なプログラミングスキルを習得できるようにするための活動を行った．
[３] 物理空間とサイバー空間のインタラクションと HCI 技術
ネットワークは，物理空間とサイバー空間をつなぐものであり，この２つがどのようにインタラクションするかは重要である．そこには，センサ，アクチュエーター，ディスプレイ
などの構成要素があり，特に人間とサイバー空間をつなぐには，ヒューマンコンピュータイ
ンタフェース技術が重要である．
本テーマでは，超小型端末への視線による文字入力手法に関する研究を行った．また，ライフログデータを活用した社会サービスの活用を想定した，特定の個人が特定されない様に統計処理を行う k-匿名化手法の効率的なアルゴリズムの提案とその評価を行った．
さらに，人々の日常生活を支援するための Augmented Reality AR などの技術を応用したシステムやインタフェースに関する研究として，電気的筋肉刺激を用いた食感提示および歩行支援のための体感速度制御，クロスモダリティを用いた視触覚提示に関するインタフェー
ス技術を中心に研究を推進した．

－ 106 －

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] 向井 寛人, 小川 剛史: MVE 賞, 電子情報通信学会マルチメディア・仮想環境基礎研究会, 2016
年 6 月.
[受賞 2] 新島 有信, 小川 剛史: MVE 賞, 電子情報通信学会マルチメディア・仮想環境基礎研究会, 2016
年 6 月.
[受賞 3] Arinobu Niijima, Takefumi Ogawa: Best Paper Award, 8th Workshop on Multimedia for Cooking
and Eating Activeities, Jul. 2016.
[受賞 4] 小川 剛史: 活動功労賞, 電子情報通信学会通信ソサイエティ, 2016 年 9 月.
[受賞 5] 新島 有信, 小川 剛史: ヒューマンコミュニケーション賞, 電子情報通信学会ヒューマンコミュ
ニケーショングループ, 2016 年 12 月.
[受賞 6] 妙中 雄三: 奨励賞, 電子情報通信学会通信ソサイエティ, 2016 年 9 月.
[受賞 7] 妙中 雄三: ネットワークシステム研究賞, 電子情報通信学会ネットワークシステム研究会, 2017
年 3 月.

招待講演／招待論文[招待 1] 関谷 勇司: データセンターをとりまくネットワーク技術の未来, DataCenter Networking Conference 2016, 2016 年 12 月 (基調講演).
[招待 2] 関谷 勇司: データーセンター基盤におけるソフトウェア化の本質, データセンターコンファレ
ンス 2016 Autumn, 2016 年 9 月 (基調講演).

著書／編集[著書 1] 赤堀 侃司, 永野 和男, 東原 義訓, 坂元 章, 飯田 秀延, 榎本 竜二, 木戸 俊吾, 小泉 力一, 後藤 貴裕, 佐藤 義弘, 中山 雅哉, 西澤 廣人, 松田 美佐, 宮寺 庸造: 新編 社会と情報, 東京書籍, 2017年 2 月.
[著書 2] 赤堀 侃司, 永野 和男, 坂元 章, 飯田 秀延, 榎本 竜二, 木戸 俊吾, 小泉 力一, 後藤 貴裕, 中山 雅哉, 西澤 廣人, 東原 義訓, 松田 美佐, 宮寺 庸造: 社会と情報, 東京書籍, 2017 年 2 月.
[著書 3] 赤堀 侃司, 永野 和男, 東原 義訓, 榎本 竜二, 木戸 俊吾, 小泉 力一, 後藤 貴裕, 坂元 章, 佐藤 義
弘, 中山 雅哉, 西澤 廣人, 松田 美佐, 宮寺 庸造: 情報の科学, 東京書籍, 2017 年 2 月.

解説
[解説 1] 木本 雅彦, 中山 雅哉, 井上 潔, Live E!: 〜活きた地球の環境情報〜ディジタル環境情報の中で自律的な生成/流通/加工/共有に向けて: 3. 広域の気象センサから得たデータの可視化, 情報処理, Vol. 58, No. 3, pp. 211–214, 2017 年 2 月.
[解説 2] 小川 剛史: 拡張現実感のための Random Forest を用いた輪郭検出, 画像ラボ, 日本工業出版,
Vol. 28, No. 2, pp. 7–13, 2017 年 2 月.

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ネットワーク研究部門

査読付論文[査読付 1] Tomohiro Kudoh, Kiyo Ishii, Shu Namiki: Current status and future prospects of optical communications technology and possible impact on future BDEC systems., 4th Big Data and ExascaleComputing (BDEC) workshop, Jun. 2016.
[査読付 2] C. Fernandez, C. Bermudo, G. Carrozzo, R. Monno, B. Belter, K. Pentikousis, R. Toseef, T.
Kudoh, A. Takefusa, J. Haga, B. Puype, J. Tanaka: IaaS Migration Using the FELIX Federated
Testbed., 2016 5th IEEE International Conference on Cloud Networking, pp. 33-38, Oct. 2016.
[査読付 3] Ryousei Takano, Takahiro Hirofuchi, Hirokazu Takahashi, Norio Sakaida, Katsuhiro Shimano,
Kiyo Ishii, Satoshi Suda, Shu Namiki, Tomohiro Kudoh: Performance-assured Network Function Virtualization for Open and Disaggregated Optical Transport Systems., Optical Fiber Communication Conference 2017, Tu3L13, Mar. 2017.
[査読付 4] 秋山 寛子, 和田 昌昭, 中山 雅哉, 加藤 朗, 砂原 秀樹: k-匿名化アルゴリズムにおける情報損
失の極小化, 情報処理学会論文誌, Vol. 57, No. 12, pp. 2675–2681, 2016 年 12 月.
[査読付 5] Arinobu Niijima and Takefumi Ogawa: A Study on Control of a Phantom Sensation by Visual
Stimuli, Proc. of EuroHaptics 2016, London, United Kingdom, pp. 305–315, Jul. 2016.
[査読付 6] Arinobu Niijima and Takefumi Ogawa: A Proposal of Virtual Food Texture by Electric Muscle
Stimulation, Proc. of 8th Workshop on Multimedia for Cooking and Eating Activities (CEA
2016, in conjunction with The 2016 IEEE International Conference on Multimedia and Expo),
Seattle, USA, pp. 1–6, Jul. 2016.
[査読付 7] 新島 有信, 小川 剛史: 視触覚融合コンテンツにおける複数の視覚刺激と振動刺激によるクロスモーダル知覚に関する検討, 情報処理学会論文誌 (デジタルコンテンツ), Vol. 4, No. 2,
pp. 19–26 2016 年 8 月.
[査読付 8] 向井 寛人, 小川 剛史: 個人認証を目的とした視線の軌跡情報からの特徴抽出, 情報処理学会
論文誌 (デジタルコンテンツ), Vol. 4, No. 2, pp. 27–35, 2016 年 8 月.
[査読付 9] Arinobu Niijima and Takefumi Ogawa: Virtual Food Texture by Electrical Muscle Stimulation,
Proc. of the 2016 ACM International Symposium on Wearable Computers (ISWC2016), Heidelberg, Germany, pp. 48–49, Sep. 2016.
[査読付 10] Arinobu Niijima and Takefumi Ogawa: Study on Control Method of Virtual Food Texture byElectrical Muscle Stimulation, Proc. of 29th ACM User Interface Software and Technology Symposium (UIST2016), Tokyo, Japan, pp. 199–200, Oct. 2016.
[査読付 11] 新島 有信, 小川 剛史: 電気的筋肉刺激を用いたバーチャル食感提示手法に関する検討, 日
本バーチャルリアリティ学会論文誌, Vol. 21, No. 4, pp. 575–583, 2016 年 12 月.
[査読付 12] 小川 剛史, 朴 燦鎬: ユーザの姿勢を考慮した端末把持姿勢認識, 情報処理学会論文誌 (デジタルコンテンツ), Vol. 5, No. 1, pp. 31–37, 2017 年 2 月.
[査読付 13] 小川 剛史, 中張 遼太郎, 新島 有信: 電気的筋肉刺激が重量知覚に及ぼす影響の分析, 日本
バーチャルリアリティ学会論文誌, Vol. 22, No. 1, pp. 3–10, 2017 年 3 月.
[査読付 14] Munkhdorj Baaatarsuren, and Yuji Sekiya : Cyber attack prediction using social data anaysis,
IOS Press, Journal of High Speed Networks, DOI 10.3233/JHS-170560 (採録通知受領済).

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ネットワーク研究部門[査読付 15] 中村 遼, 石原 知洋, 関谷 勇司, 江崎 浩: トンネリング技術を用いた汎用機器によるデータ
センターマルチパスの実現, 日本ソフトウェア科学会, コンピュータ・ソフトウェア, Vol. 33(2016), No. 3, Pp. 2943, 2016 年 9 月.
[査読付 16] Munkhdorj Baatarsuren and Yuji Sekiya: Cyber Attack Prediction using Social Data Analysis,
Proceedings of the 2nd International Conference on Data Compression, Communication, Processing, and Security, Sep. 2016.
[査読付 17] Ryo Nakamura, Yohei Kuga, Yuji Sekiya, and Hiroshi Esaki: Protocol-Independent FIB Architecture for Network Overlays, Proceedings of the 7th ACM SIGOPS Asia-Paciﬁc Workshop on
Systems, ACM, DOI : 10.1145/2967360.2967372, Aug. 2016.
[査読付 18] Kazuki Mizuyama, Yuzo Taenaka, Kazuya Tsukamoto. “Estimation Based Adaptable Flow Aggregation Method for Reducing Control Trafﬁc on Software Deﬁned Wireless Networks,” In Proceedings of The 8th International Workshop on Information Quality and Quality of Service for
Pervasive Computing (IQ2S 2017), Mar. 2017.
[査読付 19] Takeshi Takahashi, Daisuke Miyamoto: Structured Cybersecurity Information Exchange for
Streamlining Incident Response Operations, In Proceedings of IEEE/IFIP Network Operations
and Management Symposium (NOMS), Apr. 2016.

その他の発表論文[発表 1] 工藤 知宏: 異種プロセッシング装置を高速な通信で柔軟に組み合わせるポストムーア時代のアーキテクチャ, 第 15 回情報科学技術フォーラム (FIT) (招待講演), 富山大学, 2016 年 9 月.
[発表 2] 武者 千嵯, 工藤 知宏, 鯉渕 道紘, 天野 英晴:マルチ FPGA 上での CNN の実装, 信学技報, vol.
116, no. 417, RECONF2016-71, pp. 135-140, 2017 年 1 月.
[発表 3] 工藤 知宏: 将来の大学ネットワークとネットワーク仮想化, 電子情報通信学会ネットワーク仮想化時限研究専門委員会第 22 回研究会 (基調講演), 法政大学 市ヶ谷キャンパス, 2017 年 3 月.
[発表 4] 濱中 寿樹, 妙中 雄三, 塚本 和也, 中山 雅哉: Multi-Channel Software Deﬁned WMN における無線干渉度合の推定および干渉回避制御に関する初期検討, 信学技法, Vol. 116, No. 256,
NS2016–93, pp. 29–34, 2016 年 10 月.
[発表 5] 濱中 寿樹, 妙中 雄三, 塚本 和也, 中山 雅哉: Multi-Radio Software Deﬁned WMN における無線干渉回避制御手法の性能評価, 信学技法, Vol. 116, No. 484, NS2016–245, pp. 505–510, 2017
年 3 月.
[発表 6] 粂 尚成, 宮本 大輔, 中山 雅哉: 超小型端末向け視線フリックを利用した文字入力手法の提案と評価, 信学技法, Vol. 116, No. 496, MVE2016–75, pp. 187–192, 2017 年 3 月.
[発表 7] 浅井 一輝, 小川 剛史: オプティカルフロー強調による移動速度感覚の変化に関する一検討, VR
学研報, Vol. 21, No. CS–3, CSVC2016–25, pp. 19–24, 2016 年 10 月.
[発表 8] 浅井 一輝, 小川 剛史: オプティカルフロー強調が移動速度感覚に与える影響の評価, VR 学研報, Vol. 21, No. CS–4, CSVC2016–31, pp. 1–4, 2016 年 12 月.
[発表 9] 浅井 一輝, 小川 剛史: 移動速度感覚の制御のための歩行動作を考慮した視覚刺激提示, 信学技報, Vol. 116, No. 494, MVE2016–73, pp. 177–182, 2017 年 3 月.

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ネットワーク研究部門[発表 10] 新島 有信, 小川 剛史: バーチャル食感のための電気的筋肉刺激における時間知覚に関する一
検討, VR 学研報, Vol. 22, No. CS–1, CSVC2017–3, pp. 13–18, 2017 年 3 月.
[発表 11] 西山 泰史, 熊谷 充敏, 岡野 靖, 神谷 和憲, 谷川 真樹, 岡田 和也, 関谷 勇司: HTTP 通信に着目した Deep Learning に基づくマルウェア感染端末検知手法と検知性能評価, 電子情報通信学会,
信学技報, vol. 116, no. 522, ICSS2016–52, pp. 49–54, 長崎県立大学, 2017 年 3 月.
[発表 12] 佐藤 康次, 関谷 勇司: 出口対策に向けた耐感染性を有したネットワーク監視並びに防御システムの検討, 電子情報通信学会, 信学技法, vol. 116, no. 361, IN2016–82, pp. 91–96, 広島市立大学, 2016 年 12 月.
[発表 13] Tomohiro Ishihara and Yuji Sekiya: Case-based study and Discussion of threat analysis on DNS
trafﬁc using MATATABI platform, IA2016 Workshop on Internet Architecture and Applications
2016, IEICE Tech. Report, vol. 116, no. 282, IA2016–48, pp. 99–102, Taipei, Nov. 2016.
[発表 14] 長谷川 幹人, 阿部 博, 関谷 勇司: PTP(Precision Time Protocol) の相互接続実証実験の現状と方向性 (Phase2) Interop Tokyo 2016 ShowNet における結果からの考察, 電子情報通信学会, 信
学技法, vol. 116, no. 203, IA2016–13, IIJ, pp. 1–6, 2016 年 8 月.
[発表 15] 水山一輝, 妙中雄三, 塚本和也 “Software Deﬁned Wireless Network における制御トラヒック削
減とチャネル有効利用を両立したフロー集約手法 〜マルチチャネル無線メッシュネットワー
クにおける有効性評価〜,” 電子情報通信学会 ネットワークシステム研究会, 2016 年 9 月.
[発表 16] 宮本 大輔: 認知心理学に基づいたサイバーセキュリティ研究に関する一考察, 日本認知心理学会 第 14 回大会, 2016 年 6 月.
[発表 17] Daisuke Miyamoto: Introduction to X.cogent (Q4/SG17), a design consideration for trustworthiness indicators ITU Workshop on Future Trust and Knowledge Infrastructure - Phase 2, Jul. 2016
[発表 18] 宮本 大輔: 認知心理学とサイバーセキュリティに関する一考察：視線分析の事例, 暗号と情報セキュリティシンポジウム, 2017 年 1 月.

特記事項
[特記 1] 中山 雅哉, 高大連携と IT 教育 〜環境情報の協同利用を通して環境教育や ICT のもの作り、
データ解析を学ぶ, https://www.wakuwaku-catch.net/事例 42 東京大学情報基盤センター中山雅
哉先生/.
[特記 2] Arinobu Niijima and Takefumi Ogawa, Virtual Food Texture の紹介記事, Face electrodes let you
taste and chew in virtual reality, New Scientist, https://www.newscientist.com/article/2111371face-electrodes-let-you-taste-and-chew-in-virtual-reality/, Nov. 2016.
[特記 3] Arinobu Niijima and Takefumi Ogawa, Virtual Food Texture の紹介記事, Now you can taste FOOD
in virtual reality: Electrodes stuck on the face let users feel textures and sense ﬂavours, Daily Mail
Online, http://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-3905258/Now-taste-FOOD-virtual-realityElectrodes-stuck-face-let-users-feel-textures-sense-ﬂavours.html, Nov. 2016.
[特記 4] Arinobu Niijima and Takefumi Ogawa, Virtual Food Texture の 紹 介 記 事, Food Navigator, Food futures: TasteClouds, virtual food & EMS drive taste & texture development, http://www.foodnavigator.com/Science/Food-futures-TasteClouds-virtual-food-EMS-drivetaste-texture-development, Nov. 2016.

－ 110 －

ネットワーク研究部門

管理異種エンジン統合クラウド，ネットワーク資源とポストムーアのアーキテクチャ検討
工藤 知宏

1 概要
IoT のための人工知能でのクラウドにおける学習をターゲットに，異種の処理エンジンを複数組み合
わせて省電力で高速な処理を行うシステムのアーキテクチャを検討し，FPGA を用いた試作ボードの開発を行った．本アーキテクチャは，異種のエンジンを適材適所で用い，多数の処理エンジン間でホストプロセッサを介することなく通信を行うことでオーバヘッドの削減を狙うものである．
OGF(Open Grid Forum) NSI-WG (Network Services Interface Working Group) において，広域動的ネッ
トワークコネクションを要求する標準インタフェース NSI-CS (Connection Service) の改訂作業をこれまでに引き続いて実施した．また，動的なパスを提供する際に必要なパスファインディングを，複数の物理レイヤを持つネットワークで実現する手法について検討・設計・試作を行った．
ポストムーア時代の計算機システムの高性能化について，広帯域な光通信技術の導入を想定した，計算性能に対し通信性能が向上した場合の通信方式の検討を行った．オーバヘッドを削減し広帯域な通信を効率よく使うために，システム全体を同期動作させる方式を検討し，通信方式の基本仕様をまとめた．

2 異種エンジン統合クラウドアーキテクチャ
NEDO「IoT 推進のための横断技術開発プロジェクト」のテーマとして，「省電力 AI エンジンと異種エ
ンジン統合クラウドによる人工知能プラットフォーム」を産業技術総合研究所，株式会社ディジタル
メディアプロフェッショナル，日本電気株式会社と共に提案し，採択された．この中で，研究項目「異種 AI エンジン統合アーキテクチャの研究開発」を，再委託先である慶應義塾大学，国立情報学研究所と共に担当し，研究開発を進めた．

2.1 背景人工知能による高度なデータ処理の実現と，これに必要な消費電力の低減が IoT における喫緊の課題になっている．特に学習処理が推論システムの最終的な性能を決定するため，より高度な処理を行うことが求められ，高い処理性能が求められる．このため，より高度な学習が必要な場合には学習をク
ラウド上で行うことが一般的であるが，資源に対する要求の増大に伴い，その消費電力の削減も求められている．

2.2 内容低消費電力で大量のデータの学習を行うクラウドを実現するためには，多数の異種 AI エンジンを柔軟に組み合わせる必要がある．そこで，図 1 に示すように，エンジンを搭載した基板（ノード）と，そ
れらをつなぐネットワークから構成される異種エンジン統合システムのアーキテクチャを開発する．

－ 111 －

ネットワーク研究部門

大量の処理エンジ ン(GPU,FPGAなど）がネットワーク
でつながっ た資源プー ル（クラウド）

用途ご とのデータの流れに沿っ て最適なエ ンジ ン
等を組み合わせて、専用処理環境を構築

多数のエンジン間を直接軽量なプロトコルで結合→最適な通信路を設定、OSなどの介在による無駄をなくす

図 1: Flow In Cloud システムのアーキテクチャ

AI エンジン間は，ネットワークの設定により柔軟に接続し，エンジン間で相互に通信して処理を進める．このため，エンジン間をつなぐインタフェースを規定するとともに，エンジン間の接続を動的に変更するのに適したネットワークを設計開発している．

2.3 具体的成果
平成 28 年度は，異種 AI エンジン統合アーキテクチャで用いるエンジン間の伝送方式の設計を行った．すべてのノードで共通の発振源から供給されるクロックを用いることで，エンジン間でクロック周波数に差異が全く生じない方式をとることとし，サーキットスイッチと時分割多重 (TDM) 通信方
式を組み合わせてあらかじめ決められた時間でノード間通信を行える方式を考案し，その実装仕様を策定した．FPGA による実装を前提に，エンジン内部回路 1 クロックを 1 スロットとし 100MHz 程度の動作クロックを想定した．実効通信速度 8Gbps 程度の高速シリアルリンクを用いて，1 スロットのビット幅を 80bit 程度とすることとした．同一ノードとつなぐポートごとに 1〜4 本程度の双方向シリ
アルリンクを用い，さらにリンクごとにスロットを複数持つことができる 1 クロック単位の TDM 方式を用いることにより，１ノード上に論理的に多数のサーキットを持つことができる方式とした．各ノード上では，入力スロットと出力スロットのマッピングを設定することにより通信路を設定する．
また，内部回路と入出力スロットをマッピングすることにより，内部回路を用いた演算回路と外部との通信を設定することができる．エンジン間は同期通信とし下位レイヤでフローコントロールを行わない設計とした．フローコントロールがないため，１対多のスロット間マッピングを行うことによりブロードキャストやマルチキャストを容易に行うことができる．また，スイッチングにかかる時間は，
入力と内部ロジックのクロックの関係により決定的に決まるため，アプリケーションの実装時にこの性質を利用して数のエンジンにまたがったあらかじめ動作時間が確実に定まるようにし，通信のオー
バヘッドを削減することができる．スイッチノード（SW ノード）の第一版で用いる FPGA を Xilinx
社の XCKU095- FFVB2104 に決定し，ハードウェア試作を行った [発表 2]．また，エンジン間インタ
フェースの基本回路の開発を行った．

－ 112 －

ネットワーク研究部門

3 広域動的ネットワークコネクション提供技術
3.1 背景OGF(Open Grid Forum) NSI-WG (Network Services Interface Working Group) では，広域動的ネットワー
クコネクションを要求する標準インタフェース NSI-CS (Connection Service) の策定作業を行っている．
工藤は共同議長として同 WG の活動に参加している．
また，このような動的なコネクションの提供では，要求されたパスの提供時に，どのような経路でパスを設定するかを決めるパスファインディングが必要である．光ネットワーク技術の導入により，ネットワークパスの設定にも，電気信号レベル，波長レベル，ファイバレベルなどの複数のレイヤを考慮しなくてはならない状況になりつつある [査読付 1]．

3.2 内容現在の規格である NSI CS 2.0 と後方互換性を持つ改良版 NSI CS 2.1 のドキュメント案について OGF のコミッティーからの意見に基づき修正を行った．また，平成 27 年度に実施した日欧の共同研究 FELIX（FEderated Test-beds for Large-scale Infrastructure eXperiments）プロジェクトにおいて，NSI-CS を用
いて国際的なコネクションを提供する GLIF (Global Lambda Integrated Facility) AutoGole Task Forceの機能を利用した際に認識した運用上の各種問題点を GLIF に対して報告した．
パスファインディングについては，個々の機器の制約条件と結線情報の記述方式を検討した．また，
デジタル回路用の回路図エディタをネットワーク記述に用いることができるように拡張して，この記述から結線情報を抽出し，これを基にパスを決定するシステムの試作を行った．

3.3 具体的成果
NSI-CS については，標準化した内容が実際の運用に使われ始めていることを踏まえ，補足的なドキュ
メントの整備を行った．標準化活動自体は一旦終了すべく，最終文書の調整を実施している．
また，平成 27 年度に NSI-CS を用いて FELIX テストベッド上で実施した，災害時における IaaS 全
体のマイグレーションを想定した実 IaaS 管理ソフトウェアを用いた実験について，実験結果を評価し，実用に耐える速度でマイグレーションが行えることを確認した [査読付 3]．
パスファインディングについては，実際に運用可能な機器構成を対象に，オープンソースの線形計
画法パッケージを用いてパスの探索が現実的な時間内で行えることを確認した．

4 ポストムーア時代の計算機アーキテクチャの検討
4.1 背景従来の計算機システムは，その性能向上の多くの部分をムーアの法則にしたがった半導体の集積度と速度の向上に依存してきた．しかし，集積度の向上は限界に近づき，半導体のこれ以上の集積度と速度の向上は望めなくなりつつある．
一方，広域通信で用いられる光通信技術を適用すれば，計算ノード間で従来の 100 ないし 1000 倍程度の通信帯域を実現可能である．しかし，通信の帯域の向上を計算機性能の向上につなげるには，
新しいアーキテクチャや利用方法が必要である．

4.2 内容通信性能と計算性能のバランスが変化した際に，どのように計算機システムを構成すればよいかについての検討を実施している．通信方式について，広帯域 I/O と計算回路やメモリとの接続法の検討を行った．現在の並列計算機での通信は，メモリからメモリへデータをコピーする方式をとっている．
しかし，将来メモリのアクセス帯域に対して通信の帯域が相対的に大きくなると，メモリアクセスの－ 113 －

ネットワーク研究部門

帯域によって通信の帯域が制限されてしまう．これを避ける手法として，計算エレメント間の通信からフローコントロールを排除する方式の設計を行った．これは，チップ内の ALU などの論理化回路
内部でデータを受け渡すのと同様に，チップをまたがる回路間でも同期してデータを受け渡す方式である．同一クロックソースをもちいることにより，送信側のクロック周波数と受信側のクロック周波数が厳密に同一であることが保証でき，送受いずれもが決定的な動作をすれば，フローコントロールを行うことなく確実にデータを受け渡すことができる．この方式を用いて，チップ間の伝送に用いられる高速シリアル信号に多数のチップ内信号をあらかじめ決めたタイミングで重畳して送信すること
で，メモリアクセス帯域に制限されることなく，将来の実現が見込まれる超高速シリアル通信を有効に生かすことができる．また，通信時のシステムソフトウェアの介在を無くし，オーバヘッドを削減することができる．

4.3 具体的成果
光通信技術の導入による計算機システムの性能改善の可能性についてまとめ，いくつかの機会で発表を行った [査読付 2][査読付 4]．

また，提案方式を評価するための環境を構築した．NetFPGA 2 セットを導入し，10Gbit イーサネッ
トで対抗接続して相互に通信できるようにした．今後平成 28 年度に行った通信方式の基本設計に基づき，FPGA 上への実装を進める．

5 成果要覧
査読付論文[査読付 1] Yosuke WATANABE, Kiyo ISHII, Toshiki SATO, Atsuko TAKEFUSA, Tomohiro KUDOH,
Maiko SHIGENO, Akiko YOSHISE: Routing and wavelength/sub-wavelength path assignment
to maximizing accommodated trafﬁc demands on optical networks., Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing, Vol. 10 (2016) No. 3 p. JAMDSM0038, Apr.
2016
[査読付 2] Tomohiro Kudoh, Kiyo Ishii, Shu Namiki: Current status and future prospects of optical communications technology and possible impact on future BDEC systems., 4th Big Data and ExascaleComputing (BDEC) workshop, Jun. 2016
[査読付 3] C. Fernandez, C. Bermudo, G. Carrozzo, R. Monno, B. Belter, K. Pentikousis, R. Toseef, T.
Kudoh, A. Takefusa, J. Haga, B. Puype, J. Tanaka: IaaS Migration Using the FELIX Federated
Testbed., 2016 5th IEEE International Conference on Cloud Networking, pp. 33-38, Oct. 2016
[査読付 4] Ryousei Takano, Takahiro Hirofuchi, Hirokazu Takahashi, Norio Sakaida, Katsuhiro Shimano,
Kiyo Ishii, Satoshi Suda, Shu Namiki, Tomohiro Kudoh: Performance-assured Network Function Virtualization for Open and Disaggregated Optical Transport Systems., Optical Fiber Communication Conference 2017, Tu3L13, Mar. 2017

その他の発表論文[発表 1] 工藤知宏: 異種プロセッシング装置を高速な通信で柔軟に組み合わせるポストムーア時代のアーキテクチャ, 第 15 回情報科学技術フォーラム (FIT) (招待講演), 富山大学, 2016 年 9 月[発表 2] 武者千嵯, 工藤知宏, 鯉渕道紘, 天野英晴:マルチ FPGA 上での CNN の実装, 信学技報, vol. 116,
no. 417, RECONF2016-71, pp. 135-140, 2017 年 1 月－ 114 －

ネットワーク研究部門[発表 3] 工藤知宏: 将来の大学ネットワークとネットワーク仮想化, 電子情報通信学会ネットワーク仮想化時限研究専門委員会第 22 回研究会 (基調講演), 法政大学 市ヶ谷キャンパス, 2017 年 3 月－ 115 －

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

1

概要

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、気象センサを始めとする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ことが一般的になってきた。今年度は、小型気象センサから得られる情報の可視化に関する取り組みについてまとめた解説を行った。
また、小型デバイスの利用が一般的になってくると、それらを接続する無線 LAN の構成方法や、超小型端末に対する入力方法などが課題となってくる。今年度は、容易に構築が可能となってきたマル
チホップ無線 LAN 環境における無線干渉の回避手法に関する研究と、超小型端末への視線による文字入力手法に関する研究を行った。
この他、IC カード等による公共交通機関の利用記録や、クレジットカード等による購買記録、ス
マートフォン等による移動記録などの様々なライフログデータを活用した社会サービスの提供に関心が高まってきたが、この活用には、パーソナル情報を安全に取り扱うことが不可欠となる。今年度は、
特定の個人が特定されない様に統計処理を行う k-匿名化手法の効率的なアルゴリズムの提案とその評価を行った。
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を始めとする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 (ゲリラ豪雨) 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。
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。

2.2

内容

小型気象センサを用いた本研究では、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－ 116 －

ネットワーク研究部門(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
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、「気象センサを活用した環境学習」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。
今年度は、小型センサーから得られる情報の可視化に関する取り組みについてまとめた解説などを
行った。

2.3

具体的成果

本研究では、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、「気象センサを活用した環境学習」に関する高大連携事業を実施しており、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。
これまでの研究活動のうち、地理的に分散した場所に設置された小型気象センサから収集される環
境情報を利用者に分かり易く可視化するための工夫が行われてきた。そこで、これまでに行われてきた可視化の工夫を整理して、情報処理学会誌で解説 [解説 1] 記事としてまとめを行った。
また、高校などの教育現場において、取得した環境情報を活用する試みとして、2012 年から行っているサイエンスコンテストに関して紹介を行った、昨年度の情報処理学会第 78 回全国大会のジュニ
ア会員特別企画での発表内容が、学校法人河合塾が運営するサイト [特記 1] で紹介される事となった。
関連して、高等学校の情報教科で使用される教科書の編集に携わっており、東京書籍から発行された [著書 1, 著書 2, 著書 3]。
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。

－ 117 －

ネットワーク研究部門

3

多段メッシュネットワークの運用管理に関する研究

3.1

背景

携帯端末の急速な普及に伴い、多数のユーザ端末を収容する無線 LAN 環境を容易に構築する需要が急速に高まっている。展示会やコンサートなどの比較的大きな会場を対象として、多くのユーザに対して動的に無線 LAN 環境を提供するには、点在する AP を有線ネットワークで接続することが物理的に困難なことが多いため、AP 同士を多段で構成した無線メッシュネットワークを用いた無線 LAN 環
境の提供は有効な方法となる。
これまで、単一の管理者が、多段で無線 LAN 環境を構築した際の効率的なチャネル利用方法に関しては研究が行われてきたが、複数の管理者が別々の無線 LAN 環境を提供する場合のチャネル重複に関する検討は行われてこなかった。そこで、本研究では、管理主体の異なる無線 LAN によるチャネル干渉を検知し、自律的に回避する運用管理手法について検討したものである。

3.2

内容

多段メッシュネットワークの運用管理に関する本研究では、図 2 に示す様に、M 段に配置された N
チャンネルを用いることができるようにした VAP (Virtual AP) で構成される無線 LAN 環境を前提としている。この環境では、各 VAP 同士の通信情報を OFC (OpenFlow Controller) で管理することで、AP 間を流れるユーザ端末と Internet の通信を制御している。

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図 2: 多段メッシュネットワークの構成
これまでの研究では、VAP 内でどのチャネルを用いることが、無線メッシュネットワーク全体のチャネル効率を上げることができるかを中心に研究が行われてきたが、今年は、他の管理者が設置した別の無線 LAN 環境との間で発生する電波干渉を一定時間内に AP で処理されるデータ送受信量の差をOFC で検知して、別の空きチャネルに動的に移行させる手法に関する研究を行った。

－ 118 －

ネットワーク研究部門

3.3

具体的成果

本研究では、AP の各 I/F で送受信されるパケットの統計情報を定期的に OFC に通知することで、他の管理者が設置した別の無線 LAN 環境との間で発生する電波干渉を検知し、別の空きチャネルに動的に移行させる手法を実際の IEEE802.11a を用いる AP 上に実装し、実際のフローを用いて評価実験を行った。
この OFC を用いた制御手法に関する検討ならびに、実装した評価実験の結果について、電子通信学会 NS 研究会で発表を行った [発表 1, 発表 2]。

4

超小型端末における視線による文字入力手法に関する研究

4.1

背景

総務省の我が国における情報通信機器の普及状況に関する調査結果によると、最近 5 年間で最も保有率の伸びが高いのは、スマートフォンで、2015 年末には 72.0% の世帯で保有されている。さらに、これに次いで、保有率の伸びが高いのはタブレット型端末で、同時期に 33.3% の世帯で保有されている。
これらの小型端末は、スマートフォンの画面サイズは 5 インチ程度タブレット端末は 7〜10 インチのものが主流となっており、画面にタッチして文字入力などの操作を行う方法が主流となっている。
それに対して、最近では、スマートウォッチに代表されるウェアラブル端末も複数の会社から販売される様になってきた。しかし、これらのウェアラブル端末の画面サイズは、1.6〜2 インチほどしかな
いため、小型端末で用いられてきたタッチ操作による文字入力は困難な状況にあり、新しい入力手法を考える必要が生じている。
そこで、画面サイズの小さい超小型端末では、表示画面以外の領域も操作対象として用いることができる様にした、視線による文字入力手法について検討することとした。ここでは、試作した視線による文字入力システムとその評価結果について報告する。

4.2

内容

スマートウォッチに代表されるウェアラブル端末は、1.6〜2 インチほどの画面サイズしかない超小型端末であり、この端末上でタッチ操作により文字入力を行う方法としては、画面上に表示したキーボー
ドを 1 度目のタッチで入力領域を拡大表示し、2 度目のタッチで入力文字を選択する Zoomboard 方式(2013 年) や、腕時計のリストバンド部にキーボード配列を配置してタッチによる文字入力を行う
Funk らの方式 (2014 年) などが提案されてきた。しかし、これらの方式では、入力領域が限られているため、一つの文字を入力するのに複数回のタッチ操作を要している。
一方、超小型端末の画面領域を視線によるジェスチャーで文字入力を行う方法として、EyeWrite 方
式 (2008 年) や EyeGlance (2013 年) などの研究が行われている。これまで、視線のジェスチャーによる文字入力には、広く利用されてきた手法が存在しないため、各研究では、独自に文字の入力ジェス
チャーの設計が行われてきたが、いずれも馴染みがないため、文字の入力速度は十分ではなかった。
本研究では、図 3 に示す様に、超小型端末の画面表示領域を中心に、周囲の 48 領域を視線追跡領域として用いることとし、文字の入力に必要な視線ジェスチャーのストローク数を少なくする手法を設計することとした。
まず、視線追跡領域とした 48 領域のうち、指定された領域を人が正しく注視することができるかの精度評価を行い、その結果に基づいて全体を 16 領域に分割して文字入力手法の設計を行った。
今年度は、2 ストロークの動きで「ひらがな」1 文字を入力する方式を 2 種類用意し、文字の入力速
度や入力エラー率について被験者試験を行って評価する研究を行った。

－ 119 －

ネットワーク研究部門

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図 3: 超小型端末の視線入力に用いる追跡領域

4.3

具体的成果

本研究では、画面サイズの小さい超小型端末に対して、表示画面以外の領域も操作対象として用いる
視線動作による新しい文字入力手法を設計し、被験者試験による評価を行った。
本研究では、実験システムとして Tobii TX300 を用い、約 60cm 離れた画面の位置に、対象となる
超小型端末が置かれている環境を想定して視線位置を計測する手法を用い、設計した 2 つの入力方式の評価を行い、電子情報通信学会の MVE 研究会で発表を行った [発表 3]。

5

ネットワークセキュリティに関する研究

5.1

背景

Internet は日常生活で不可欠な存在が故に、安全に安心して利用できる社会基盤の構築が求められている。
一方で、IC カード等による公共交通機関の利用記録や、クレジットカード等による購買記録、ス
マートフォン等による移動記録などの様々なライフログデータを活用した社会サービスの提供に関心が高まっているが、この活用には、パーソナル情報を安全に取り扱うことが不可欠である。そこで、本研究では、匿名化情報を第三者が取得した場合でも、パーソナル情報の安全性を保持する方法に関して検討を行っている。

5.2

内容

Internet では、多種多様な情報が広く流通しており、様々な組織で取得された個人の活動履歴を活用した社会サービスの提供にも関心が高まってきているが、パーソナル情報を安全に取り扱う技術が不可欠となる。
パーソナル情報に含まれる情報から個人が特定されない様にする手法として、例えば、年齢情報を－ 120 －

ネットワーク研究部門「20 代」などに曖昧化することで k 件以上のデータに匿名化した情報で社会サービスの提供者に公開する k-匿名化手法が良く知られている。本研究室では、情報損失を極小化するデータの分割手法に関する検討を行っている。

具体的成果

5.3

さらに、様々なライフログデータに含まれる情報から個人が特定されない様にする匿名化手法として用いられている k-匿名化手法に関して、情報損失を極小化するデータの分割手法に関する検討を、長野高等専門学校、慶応義塾大学と共にっており、情報処理学会論文誌 [査読付 1] で発表を行った。

6

成果要覧

著書／編集
[著書 1] 赤堀侃司, 永野和男, 東原義訓, 坂元章, 飯田秀延, 榎本竜二, 木戸俊吾, 小泉力一, 後藤貴裕, 佐藤義弘, 中山雅哉, 西澤廣人, 松田美佐, 宮寺庸造: 新編 社会と情報, 東京書籍,2017/02.
[著書 2] 赤堀侃司, 永野和男, 坂元章, 飯田秀延, 榎本竜二, 木戸俊吾, 小泉力一, 後藤貴裕, 中山雅哉, 西澤廣人, 東原義訓, 松田美佐, 宮寺庸造: 社会と情報, 東京書籍,2017/02.
[著書 3] 赤堀侃司, 永野和男, 東原義訓, 榎本竜二, 木戸俊吾, 小泉力一, 後藤貴裕, 坂元章, 佐藤義弘, 中山雅哉, 西澤廣人, 松田美佐, 宮寺庸造: 情報の科学, 東京書籍,2017/02.

解説[解説 1] 木本雅彦, 中山雅哉, 井上潔, Live E!: 〜活きた地球の環境情報〜ディジタル環境情報の中で自律的な生成/流通/加工/共有に向けて: 3. 広域の気象センサから得たデータの可視化, 情報処理,
Vol.58, No.3, pp.211-214, 2017/02.

査読付論文[査読付 1] 秋山寛子、和田昌昭、中山雅哉、加藤朗、砂原秀樹: k-匿名化アルゴリズムにおける情報損
失の極小化, 情報処理学会論文誌, Vol.57, No.12, pp.26752681, 2016/12.

その他の発表論文[発表 1] 濱中寿樹、妙中雄三、塚本和也、中山雅哉: Multi-Channel Software Deﬁned WMN における無線干渉度合の推定および干渉回避制御に関する初期検討, 信学技法、Vol.116, No.256, NS201693,
pp.2934, 2016/10.
[発表 2] 濱中寿樹、妙中雄三、塚本和也、中山雅哉: Multi-Radio Software Deﬁned WMN における無線干渉回避制御手法の性能評価, 信学技法, Vol.116, No.484, NS2016245, pp.505510, 2017/03.
[発表 3] 粂尚成、宮本大輔、中山雅哉: 超小型端末向け視線フリックを利用した文字入力手法の提案と評価, 信学技法, Vol.116, No.496, MVE201675, pp.187192, 2017/03.

特記事項[特記 1] 中山雅哉, 高大連携と IT 教育 〜環境情報の協同利用を通して環境教育や ICT のもの作り、
データ解析を学ぶ, https://www.wakuwaku-catch.net/－ 121 －

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
Augmented Reality (AR) とは、デジタルの世界と現実世界を重ね合わせ、現実世界の情報を豊かにすることで、人々にとって有益な空間を構築する技術である。一方、Augmented Human と呼ばれる研究
分野ではヒトの身体や思考をコンピュータによって拡張する技術が研究され注目を集めている。
本研究室においても、人々の日常生活を支援することを目的に AR などの技術を応用したシステム
やインタフェースに関する研究を行っている。今年度は、電気的筋肉刺激を用いた食感提示および歩行支援のための体感速度制御、クロスモダリティを用いた視触覚提示に関するインタフェース技術を中心に研究を推進した。上記と関連して、これまで取り組んできたユーザの姿勢を考慮した携帯端末の把持姿勢認識技術、視線による描画を用いた個人認証技術、電気的筋肉刺激を用いた重量感制御技
術に関する研究が国内論文誌 [査読付 4, 査読付 8, 査読付 9] に掲載された。

2 電気的筋肉刺激を用いた食感提示
2.1

背景

食事は人が生きる上で必要不可欠な活動であるとともに、日々の暮らしを豊かにするためにも楽しい食事を実現することは大変重要である。HCI (Human Computer Interaction) などの分野では、拡張現実
感技術を利用して食品の見た目を変化させたり、電気刺激を舌に提示したりすることで、食品の味を変化させる技術が開発されており、例えば健康上の理由などから食事内容を制限せざるを得ない人々
でも充実した食生活を送ることができるよう様々な研究が進められている。しかし、現実には、人が料理を口にして「おいしい」と感じるとき、味覚や風味、食味、文化、環境など様々な要因が影響していると考えられている。
本研究では、豊かな食体験を実現するために、食味に分類される食感を提示するシステムを提案し、具体的な提示手法の検討とプロトタイプの実装を行った。

2.2

内容

食事をするとき人は五感から様々な情報を得ており、甘味、酸味、塩味、苦味、旨味、渋味、辛味といった味覚から得られる味、こくや香りなど嗅覚から得られる風味、食感や温度、色・光沢、音など
視覚、触覚、聴覚から得られる食味が「おいしさ」を構成する科学的・工学的要素である。食味に分類される食感は、硬さ、粘性、弾力性などの力学的特性と舌ざわり、喉ごしなどの表面的特性から構成されるため、まずはじめに力学的特性に関する食感提示を対象に検討を進めた。

2.2.1

Electric Food Texture システム

Electric Food Texture システムは、人が食事をする際の咀嚼筋の活動に基いて力覚フィードバックをユーザに提示するシステムであり、咀嚼検知部と食感データベース、電気刺激提示部で構成されてい－ 122 －

ネットワーク研究部門

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図 3: 提示時間と弾力性る。咀嚼検知部ではユーザの下顎の動きを測定することにより咀嚼のタイミングを検知し、ユーザが口を閉じるタイミングに合わせて、咀嚼筋に電気刺激を提示する。電気刺激の強度や刺激提示時間は提示したい食感によって変化させることとし、あらかじめ記録された食感データベースのデータをもとに各パラメータを決定する。食感データベースには、食感測定部によって記録された食品の硬さや弾力性に関するデータが含まれている。システムの概要を図 1 に示す。
咀嚼検知部: フォトリフレクタ（Pololu 社 QTR-1A）を用いて下顎の動きを測定する。フォトリフレ
クタは市販のヘッドセット（Sanwa Supply 社 MM-HSUSB16W）のマイク部に取り付けた。フォトリ
フレクタと顎との距離をサンプリングレートは 100 Hz で計測する。ノイズ除去のためにセンサ値に平滑化係数 0.1 の指数移動平均処理を適用している。顎の動き（センサ値の変化量）が閾値を超えた
場合に開口（閉口）運動として認識する。
食感データベース: 提示する電気刺激の刺激強度や提示時間などの食感の力覚的特性に関するデータを格納する。データベースを構築するためには、実際の食品の食感の硬さや弾力性などの力覚的特性を測定する必要があり、食感を測定するセンサとして圧力センサや加速度センサなどを用いる手法も存在するが、本研究では EMS を利用することから、筋電センサ（EMG センサ）を用いて咀嚼筋の筋活動を測定する手法を採用する。咀嚼筋は複数の部位の筋肉からなり、舌骨筋などの開口筋と咬筋を始めとする閉口筋に大別されるが、食感に最も関連が強いのは咬筋であることから、咬筋の EMG を測定する。
サンプリングレート 2048 Hz の EMG センサ (ThoughtTechnology 社 MyoScan-Z) を用いて、食品を咀嚼したときの咬筋の EMG を測定した。EMG センサ値に対して通過帯域 20 - 500 Hz の 4 次のバター
ワース型バンドパスフィルタを適用し、時間窓 150 ms の移動平均処理を行った結果から、電気刺激
提示部で提示する電気刺激の強度および刺激提示時間を決定するためのパラメータとして、電気刺激の強度にパルス波の最大振幅値を、刺激提示時間はパルス波のパルス幅（振幅が最大振幅値の 50 %である点の時間間隔）を用いることとした。
電気刺激提示部: 電気刺激の提示には、安全面を考慮して医療用の電気刺激装置（NIHON KOHDEN
社 SEN-3401）を用いる。JIS の安全基準（JIS T 0601-2-10）に則り、印加電圧は 20 V 以内とした。外部から装置へトリガが送られるたびにパルス幅 0.05 ms の矩形波を出力する。プロトタイプでは、咀嚼検知部からの得た咀嚼タイミングに合わせて、マイコン（Arduino）がトリガを電気刺激装置に送信
している。

2.2.2

EMS による食感パラメタの検証

刺激強度とバーチャル食感の硬さおよび刺激提示時間とバーチャル食感の弾力性の関係性について検証した。EMS の刺激強度は提示する電気刺激（パルス幅 0.05 ms の矩形波）の周波数を変化させて調節する（Pulse Frequency Modulation）。硬さの検証では、刺激提示時間を 150 ms に固定し、周波数を 100、150、200、250 Hz の 4 種類とし、弾力性の検証では、周波数を 150 Hz に固定し、提示時間を100、150、200、250 ms の 4 種類として、シェッフェの一対比較法（中屋の変法）を用いて 20 代から
30 代の被験者 6 名（男性 5 名、女性 1 名）に実験を行った。周波数と硬さの関係および提示時間と弾－ 123 －

ネットワーク研究部門

表 1: バーチャル食感のための EMS パラメータ食品
グミ
チョコレート
ポテトチップス

周波数 (Hz)
200
150
250

提示時間 (ms)
250
100
100

図 4: バーチャル食感のリアリティ
力性の関係をそれぞれ図 2 および図 3 に示す。これにより、EMS の刺激強度が高いほどバーチャル食感が硬く感じられ、EMS の提示時間が長いほどバーチャル食感の弾力性が増して感じられることが示唆された。

2.2.3 バーチャル食感提示
Electric Food Texture System を用いて、グミ、チョコレート、ポテトチップスの 3 種類のバーチャル
食感提示に関する予備検討を行った。EMS による食感提示の検証実験結果より、硬い食感を表現する
場合は EMS の刺激強度を高く設定し、弾力性のある食感を表現する場合は EMS の提示時間を長く設定すればよいと考えられる。本研究の提案システムでは、EMG センサ値をもとに EMS パラメータ値を決定することを考えているが、現状では EMG センサ値から EMS パラメータ値への変換式が確立していない。したがって、本予備検討では、各食感のパラメータを 2 名の被験者が事前に体験しながらチューニングすることとした。周波数および提示時間のパラメータを 100、150、200、250 の 4 種類の値から選ぶこととした。2 名の被験者が合議の上、グミ、チョコ、ポテトチップスの 3 種類の食感に最も近いと思われるパラメータの組み合わせを選んだ。設定したパラメータを表 1 に示す。
20 代から 30 代の 8 名の男性被験者に対して、各バーチャル食感のリアリティ（実際の食品の食感に近いか）を検証した。5 回の咀嚼の後、どの程度のリアリティを感じたかを 7 段階のリッカート尺度（1：全くリアルでない、7：非常にリアルである）を用いて回答させた。被験者の回答結果を図 4 に示す。箱の上端と下端は第 3 四分位数と第 1 四分位数、箱の中の横棒は中央値、ひげの上端と下端は最大値および最小値を示している。グミは最高点が 6、第 3 四分位数が 5 となり一部の被験者にとってはリアリティが高いと言えるが、チョコレートとポテトチップスはどちらも第 3 四分位数が 3 以下であり、あまりリアリティが高いとは言えない。被験者にインタビューしたところ、「ポテトチップスは
咀嚼音がないとリアリティを感じられない」と意見が複数挙がったことから、力覚フィードバックだ
けでなく聴覚フィードバックも食感のリアリティ向上のために必要不可欠であると考えられる。
「チョ
コレートはそもそも食感を意識したことがあまりない」という回答もあり、食感に特徴のない食品をどのように表現するかは今後の検討課題である。また、本実験では、リアリティのみを評価項目としたため、各食品の詳細な食感との適合性については検証できてない。今後は食品の食感の評価項目を詳細化し、EMS による力覚的フィードバックと各種食感の関係を検証する予定である。

2.3 具体的成果
本研究では、咀嚼筋に電気刺激を提示することで食感を再現する “Electric Food Texture System” を提案し、プロトタイプを構築した。咀嚼時に合わせて提示する電気刺激の強度や提示時間を変化させる
ことで、食品の硬さや弾力性を表現できることが分かり、バーチャルな食感を提示することや咀嚼中の食品の食感を変化させてユーザへの新しい食体験提供を目的として、これからも研究を推進する予定である。

－ 124 －

ネットワーク研究部門

本研究の成果は、国内論文誌 [査読付 7]、国際会議 [査読付 2, 査読付 5, 査読付 6] および国内研究会[発表 4] で発表し、[受賞 2, 受賞 3, 受賞 5] を受賞した。また、[特記 1, 特記 2, 特記 3] などのオンライン記事にも取り上げられた。

3 歩行支援のための体感速度制御
3.1 背景運動不足は肥満を引き起こし、生活習慣病のリスクを上昇させる。習慣的な運動は健康の維持・改善に効果があると言われているが、自主的に運動しようと強い意思をもつ人でなければ、運動に対するモチベーションを維持することは難しい。健康改善のために医師から指示されるなど、強制的に運動させられる場合には、なおさら継続的な運動を行うことは困難である。そこで、運動に対する意欲を自然にかきたてる仕組みを作ることによって、人々の自発的な運動を支援することが重要であると考えられる。特にウォーキング（歩行運動）は、特別な道具や設備を必要とせず手軽に始めることができ、体に優しい有酸素運動として注目されている。文部科学省が実施した調査においても、歩行運動は国全体での実施率が最も高く、初心者でも取り組みやすい運動であると言える。しかし、ウォーキ
ングに関しても、いつも同じルートを通っていると新鮮さが失われ、意欲の低下に繋がる。
本研究では、見慣れた道を歩いている場合でも、いつもとは異なる体験をさせることで、新鮮な気持ちで歩行運動が行えるシステムを提案する。まったく異なる道を歩いているように感じさせるのであれば、拡張現実感 (AR, Augmented Reality) 技術を用いて目の前の風景にはない建物を重畳表示した
り、建物の形を変更したりすることで、道の印象を変化させる手法が考えられる。しかし実際に見える景色を変化させると、通行人や対向車、障害物など実世界情報が失われる可能性があり、接触事故
や転倒事故に繋がる危険性がある。付加する視覚情報が現実と乖離することを避け、普段とは異なる
歩行体験を実現する方法として、体感速度に着目する。AR 技術を用い、人が速度を知覚する要因の一つである周辺視野領域のオプティカルフローを変更し、体感速度を制御する。いつもの道をいつもと同じように歩いていても、体感速度を上げることで、ある時は颯爽と、またある時は軽快に歩くことができ、逆に体感速度を下げることで落ち着いてゆったりとした歩行を実現できる可能性があり、普段とは異なる新鮮な気持ちで歩行運動が行なえ、運動意欲維持に効果があると期待している。

3.2 内容3.2.1 速度感覚提示システム
体感速度を制御する従来システムにおける課題を考慮し、本システムの要件を以下に示す。

1. 歩行時の体感速度を上昇させる
2. 視覚刺激への慣れを軽減させる
3. システム利用時の安全面を考慮する
人が速度を知覚する要因は様々あるが、視覚の寄与するところが大きく、特に周辺視野領域のオプティ
カルフローが重要であることが知られている。そこで、歩行するユーザに、放射状のフィルタを用いてオプティカルフローを強調した視界を提示するシステムを提案する。常にオプティカルフローを強調した視覚刺激を提示すると、継続して提示される刺激に慣れてしまい、時間経過とともにその効果が低下する問題が考えられる。また、フィルタによって視認性が低下するため安全面の課題もある。
本研究では、これらの問題を考慮して、まずはユーザの歩行時の体感速度を上昇させる方式について検討を進めた。

3.2.2 オプティカルフロー強調フィルタ
オプティカルフローを強調するために画像の中心から放射状に広がるフィルタについて述べる。カ
メラ画像の任意の画素 Pn (xn , yn ) のフィルタ適用後の画素値 Vi (Pn ) を式 (1) によって求める。i(i = 1,

－ 125 －

ネットワーク研究部門

i=5
s=0

s = 0.02

s = 0.03

s = 0.04

i=1

i=2

i=3

i=4

s = 0.04

図 5: 強度とフィルタ適用回数の違いによる提示画像例（上段:フィルタ適用回数固定（i = 5）、下段:強度固定（s = 0.04））

2, 3,...) はフィルタの適用回数を表しており、回数が多いほど、ぼかし効果が強くなる。また、V0 (Pn )および V0 (Pn+1 ) はフィルタ適用前のカメラ画像の画素値を表しており、Pn と Pn+1 の位置関係を式(2) に示す。s はフィルタ強度を表しており、この値が大きくなるほど、Pn (xn , yn ) の画素値を算出す
る際、画像の中心 (cx , cy ) により近い画素 Pn+1 (xn+1 , yn+1 ) との平均を計算するためブレ幅が大きくなり、結果としてぼかし効果も高まる。フィルタ強度およびフィルタ適用回数を変化させた場合の画面提示例を図 5 に示す。歩行中のユーザの視界に対しリアルタイムにこの処理を加えるために、iOS上で動作するアプリケーションとして実装した。iOS 端末には apple 社の iPhone 6s を用い、画像処理用ライブラリには OpenCV を用いた。ヘッドセットを用いて、端末を被験者の頭部に固定し視界を提示することで、オプティカルフローの強調が可能となる。
1
1
Vi (Pn ) = Vi−1 (Pn ) + Vi−1 (Pn+1 )
2
2

(1)

xn+1 = xn − (xn − cx ) × s(2)

yn+1 = yn − (yn − cy ) × s

3.2.3

歩行動作を考慮した視覚刺激提示

要件 2 に関して、日常生活で人が知覚している速度に順応する事例が存在する。例えば、車で高速道路を走行した後、一般道を走行すると、速度が小さく感じる。これは、一定時間高速道路で走行することで、走行中に視界に発生するオプティカルフローの変化が乏しいために人の知覚が順応することが原因の一つだと言える。また、要件 3 の安全面に関して、前章で述べたとおり、従来の視覚刺激を用いた体感速度制御に関する研究では常に視覚刺激を提示することを前提としており、実際の利用環
境では視認性が低下し接触事故等の危険が予想される。実際の歩行時に使用するためには、ユーザが視覚刺激に慣れないよう変化に富み、安全面を考慮するために可能な限り視界を奪わないよう刺激提示時間を短くする提示手法が必要となる。そこで前節で述べたフィルタを歩行に合わせ、通常の視界と切り替えて提示することを考える。半歩行周期（片足が地面を離れ再び接地するまで）の間にフィルタの繰り返し数を i = 5 まで強め、再び通常の視界に戻す。人の通常の歩行周期は約 1 秒であることから、フィルタの強弱の周期を 0.5 秒とした。体感速度を上昇させるため、図 6 に示すようにフィルタの繰り返し数を増加させる際は変化を顕著にし、逆に繰り返し数を減少させる際には変化を知覚しづらくさせる手法を採用した。この手法により、通常の視界とフィルタがかかった視界が切り替わることで変化を生み、また恒常的な視覚刺激の提示を回避することが可能となる。フィルタと通常の視界－ 126 －

ネットワーク研究部門

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図 6: 歩行周期に合わせた視覚刺激提示手法



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図 7: 暗転後の移動距離の比較

を切り替える周期に関して、20〜40 代の男性被験者 5 名を対象に、フィルタの繰り返し数 i を増加・減少させる時間を変化させ、最も体感速度が上がっていると感じる組合せを調査した。その結果、歩行周期 0.5 秒のうち、図 6 に示したフィルタの繰り返し数増加にかける時間を 0.05 秒、カメラ画像に戻すのにかける時間を 0.45 秒とした。

3.2.4 評価
提案システムの有効性を検証するため、歩行動作に合わせた視覚刺激提示が歩行時の体感速度に与える影響に関する調査と被験者による主観評価を行った。

20 代の男性 5 名を対象にシステムを装着させ、スタート地点から 15[m] 先にあるゴールまで歩くよう指示した。ゴールの 5[m] 手前の地点で画面を暗転させ何も見えない状態にし、ゴール地点だと思
うところまで歩かせた。被験者には、歩行開始と同時に視覚刺激を提示しており、常に刺激を提示する従来手法（繰り返し数 i = 5, フィルタ強度 s = 0.04）と、提案手法の 2 種類を用いた。また、歩行開始から暗転まで一切の刺激を提示しないカメラのみの 3 条件を 5 試行ずつ計 15 試行をランダムな順序で実施した。体感速度が上昇していれば、暗転後の移動距離が減少し最終的な停止位置がより短くなるという仮説を立て本実験を行った。なお、被験者の半歩行周期を 0.5 秒にあわせるために、歩行開始から暗転までは 0.5 秒周期でビープ音を提示しており、それに合わせて歩行するよう指示した。
カメラのみ条件における暗転後の平均移動距離で各条件における平均移動距離を正規化した値を図7 に示す。つまり、値が 1 よりも小さい場合は、カメラのみ条件よりも移動距離が短いことを意味している。グラフ中のエラーバーは標準偏差を表している。多重比較を行った結果、カメラのみと従来手法、カメラのみと提案手法の間に有意差が検出された (p < .001)。いずれの手法でも、カメラのみの場
合と比べて移動距離が有意に短くなっており、体感速度が上昇していることを意味する結果となった。
また、主観評価では、予備実験 1 で用いた従来手法と歩行に合わせた視覚刺激提示である提案手法
を切り替えられるシステムを構築し、被験者 9 名 (20 代男性 6 名、女性 3 名) に自由に利用させた。被験者には体感速度を上昇させるための歩行用アプリケーションであることを説明し、その使用方法（ボ
タンを押すとフィルタが適用される、効果音に合わせて歩行する等）を説明した。その後システムを装着して歩く練習をさせ、本人が慣れたと判断した後に実験を開始した。実験開始前に、システムを自由に使用して散歩のような感覚で歩くよう指示をした。また、行き先やフィルタの使用も自由であると説明をした。なお実験中は安全を考慮し、常に実験施行者が被験者の視界に入らないように横についていた。システムを 5 分間利用した後、アンケートに答えさせた。
アンケートでは、歩きやすさ、視認性、実際のウォーキングに使用してみたい（使用意欲）、楽し
さの 4 項目について 5 段階のリッカート尺度（1:全く当てはまらない 2:どちらかというと当てはまらない 3:どちらともいえない 4:どちらかといえば当てはまる 5:とても当てはまる）で評価するよう指示した。結果を図 8 に示す。ウィルコクソンの符号順位検定を行ったところ、楽しさ、実際のウォーキ
ングに使用してみたい、の 2 項目では提案手法と従来手法の間にそれぞれ有意水準 1%(p = 0.01) と－ 127 －

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図 8: 実験 2 結果：アンケート結果

5%(p = 0.02) で有意差が認められた。他の 2 項目では提案手法のほうが従来手法よりも低い評価をしたのは被験者 E と H の 2 名であったが、いずれも楽しさ、実際のウォーキングに使用してみたい、の項目では提案手法の方が高いか同等であると評価をしている。

3.3 具体的成果
実利用環境のための歩行動作を考慮した視覚刺激提示手法を提案し、体感速度への影響の調査を行った。評価実験の結果歩行動作に合わせ視覚刺激を提示する提案手法は体感速度上昇に効果的であることがわかった。
本研究の成果は、国内研究会 [発表 1, 発表 2, 発表 3] で発表した。

4 視覚刺激を用いたファントムセンセーション制御方式
4.1 背景バーチャルリアリティにおいて、触覚提示技術はバーチャル環境とのインタラクション実現のために重要な要素である。従来、触覚提示手法として、振動刺激、電気刺激や超音波刺激などを用いた手法が提案されている。振動刺激を用いた触覚提示手法の研究においては、少数の振動モータで広範囲の触覚提示を行うために、触錯覚の一つであるファントムセンセーション (以下、PS) が用いられることがある。PS とは、触知覚において皮膚上の異なる 2 点を同時に刺激した際にそれらの間の 1 点に刺激が定位される現象であり、刺激が定位される位置は刺激の強さの比で決定され刺激の強い方に変位する。これまでに我々は、視覚刺激と触覚刺激を同時に提示する環境下において、視覚刺激が触知覚に与える影響について研究してきた。
これまでは、視覚刺激と触覚刺激が 1 対 1 に対応する場合の検証を行っており、それ以外の条件におけるクロスモーダル知覚については検証を行っていなかった。本研究では、格子状に 15 個に並べた
LED と振動モータによる視触覚刺激装置において、視覚刺激と触覚刺激の刺激点数（同時に提示する刺激の個数）が異なる場合を含め、可能な限りすべての刺激パターンについて調査し、視触覚ディス
プレイの設計指針を明らかにすることを目的として、研究を推進した。

4.2 内容4.2.1 実験装置
本実験で用いる視触覚ディスプレイを 9 に示す。視覚刺激提示用に LED テープ（Adafruit 社製、NeoPixel Digital RGB LED Strip）を利用し、触覚刺激提示用に振動モータ（東京パーツ工業社製、
FM34F）を用いて、10 に示すように 5 × 3 の格子状に LED と振動モータが並ぶように固定した。LEDと振動モータをマイコン（Arduino 社製、Arduino Uno）によって制御し、列単位で 1 列目から 5 列目

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図 9: 視触覚提示装置
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図 10: ディスプレイの配置図

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図 11: 視触覚刺激パターン 5

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図 12: 視触覚刺激パターン 10

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図 13: 視触覚刺激パターン 35に向かって順番に繰り返し刺激を与える。振動モータのサイズは約 10mm で、振動を知覚する皮膚の機械受容体のパチニ小体が発火しやすいといわれる 200 Hz の周波数で振動させる。

4.2.2 実験
被験者の上腕に視触覚ディスプレイを固定し、肘（1 列目）から手首（5 列目）の方向へ刺激を 1 列
ずつ順に提示した。被験者には、刺激提示中または提示後に、各列で振動を感じた位置を回答させ、それを触知覚位置とした。複数箇所で振動を感じた場合には、そのすべての位置を回答させた。被験者は 20 代から 30 代の 15 名（男性：14 名、女性：1 名）である。視触覚刺激の提示パターンは、実験中の被験者の疲労が出ない範囲で可能な限り網羅性を維持できるよう計 48 種類を用いることとした（表 2）。例えば、刺激パターン 5 では、すべての列で振動刺激は右、視覚刺激は中に提示され、刺激パターン 10 では、振動刺激が左、視覚刺激は左と中に提示される。また、刺激パターン 35 は、振動刺激は左右に提示され、視覚刺激は 5 列のうち 2 列が中、3 列が左右の LED を点灯する刺激パター
ンのうちの 1 つである。この組合せは 10 通りあるため表では 34 - 43 と表している。刺激パターン 5、10、35 における具体的な視触覚刺激位置をそれぞれ図 11、 12、13 に示す。色の付いた場所が刺激する点である。

表 2: 視触覚刺激パターン（表中の数字はパターン ID）
触覚刺激位置

視覚刺激位置
中 4 左右 1 中 3 左右 2

左

中

右

左中

左右

中右

中 2 左右 3

中 1 左右 4

左

1

4

7

10

13

16

—

—

—

—

右

2

5

8

11

14

17

—

—

—

—

左右

3

6

9

12

15

18

19 - 23

24 - 33

34 - 43

44 - 48－ 129 －

ネットワーク研究部門

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図 14: 触知覚の定位（触覚刺
激：左、視覚刺激点数：1）

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図 15: 触知覚の定位（触覚刺
激：左、視覚刺激点数：2）

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図 16: 触知覚点の数（触覚刺激：左）4.2.3 結果と考察
実験結果の一部を図 14 から図 16 に示す。図 14 および図 15 は、いづれも触覚刺激を左の振動モータのみとして視覚刺激を 1 点もしくは 2 点とした場合に、被験者が振動していると知覚位置の割合を示している。どちらの結果も、触覚刺激位置と視覚刺激位置が一致している場合にその位置（左）に触覚刺激を感じ、触覚刺激位置に視覚刺激がない場合は触覚刺激位置から近い地点（中）で、触覚刺激を感じていることがわかった。一方、触覚刺激を感じている場所の数は、図 16 にあるように、触覚
刺激点が 1 点であっても視覚刺激点を 2 点にすることで、被験者は 2 箇所に触覚刺激を感じる傾向にあることがわかった。

4.3 具体的成果
視覚刺激と触覚刺激の刺激点の個数が異なる場合について検証し、触知覚位置が視覚刺激の影響を受けて変化することや、視覚刺激の刺激点数を増減させることにより触知覚点数が増減されることなど、
視触覚融合コンテンツの制作や視触覚ディスプレイの設計に有用な結果を得た。
本研究の成果は、国際会議 [査読付 1] で発表し、国内論文誌 [査読付 3] に掲載された。

5 成果要覧
受賞関連[受賞 1] 向井 寛人, 小川 剛史: MVE 賞, 電子情報通信学会マルチメディア・仮想環境基礎研究会, 2016
年 6 月.
[受賞 2] 新島 有信, 小川 剛史: MVE 賞, 電子情報通信学会マルチメディア・仮想環境基礎研究会, 2016
年 6 月.
[受賞 3] Arinobu Niijima, Takefumi Ogawa: Best Paper Award, 8th Workshop on Multimedia for Cooking
and Eating Activeities, Jul. 2016.
[受賞 4] 小川 剛史: 活動功労賞, 電子情報通信学会通信ソサイエティ, 2016 年 9 月.
[受賞 5] 新島 有信, 小川 剛史: ヒューマンコミュニケーション賞, 電子情報通信学会ヒューマンコミュ
ニケーショングループ, 2016 年 12 月.

解説[解説 1] 小川 剛史: 拡張現実感のための Random Forest を用いた輪郭検出, 画像ラボ, 日本工業出版,
Vol. 28, No. 2, pp. 7–13, 2017 年 2 月.

査読付論文
[査読付 1] Arinobu Niijima and Takefumi Ogawa: A Study on Control of a Phantom Sensation by Visual
Stimuli, Proc. of EuroHaptics 2016, London, United Kingdom, pp. 305–315, Jul. 2016.

－ 130 －

ネットワーク研究部門[査読付 2] Arinobu Niijima and Takefumi Ogawa: A Proposal of Virtual Food Texture by Electric Muscle
Stimulation, Proc. of 8th Workshop on Multimedia for Cooking and Eating Activities (CEA
2016, in conjunction with The 2016 IEEE International Conference on Multimedia and Expo),
Seattle, USA, pp. 1–6, Jul. 2016.
[査読付 3] 新島 有信, 小川 剛史: 視触覚融合コンテンツにおける複数の視覚刺激と振動刺激によるクロスモーダル知覚に関する検討, 情報処理学会論文誌 (デジタルコンテンツ), Vol. 4, No. 2,
pp. 19–26 2016 年 8 月.
[査読付 4] 向井 寛人, 小川 剛史: 個人認証を目的とした視線の軌跡情報からの特徴抽出, 情報処理学会
論文誌 (デジタルコンテンツ), Vol. 4, No. 2, pp. 27–35, 2016 年 8 月.
[査読付 5] Arinobu Niijima and Takefumi Ogawa: Virtual Food Texture by Electrical Muscle Stimulation,
Proc. of the 2016 ACM International Symposium on Wearable Computers (ISWC2016), Heidelberg, Germany, pp. 48–49, Sep. 2016.
[査読付 6] Arinobu Niijima and Takefumi Ogawa: Study on Control Method of Virtual Food Texture byElectrical Muscle Stimulation, Proc. of 29th ACM User Interface Software and Technology Symposium (UIST2016), Tokyo, Japan, pp. 199–200, Oct. 2016.
[査読付 7] 新島 有信, 小川 剛史: 電気的筋肉刺激を用いたバーチャル食感提示手法に関する検討, 日本
バーチャルリアリティ学会論文誌, Vol. 21, No. 4, pp. 575–583, 2016 年 12 月.
[査読付 8] 小川 剛史, 朴 燦鎬: ユーザの姿勢を考慮した端末把持姿勢認識, 情報処理学会論文誌 (デジタルコンテンツ), Vol. 5, No. 1, pp. 31–37, 2017 年 2 月.
[査読付 9] 小川 剛史, 中張 遼太郎, 新島 有信: 電気的筋肉刺激が重量知覚に及ぼす影響の分析, 日本
バーチャルリアリティ学会論文誌, Vol. 22, No. 1, pp. 3–10, 2017 年 3 月.

その他の発表論文[発表 1] 浅井 一輝, 小川 剛史: オプティカルフロー強調による移動速度感覚の変化に関する一検討, VR
学研報, Vol. 21, No. CS–3, CSVC2016–25, pp. 19–24, 2016 年 10 月.
[発表 2] 浅井 一輝, 小川 剛史: オプティカルフロー強調が移動速度感覚に与える影響の評価, VR 学研報, Vol. 21, No. CS–4, CSVC2016–31, pp. 1–4, 2016 年 12 月.
[発表 3] 浅井 一輝, 小川 剛史: 移動速度感覚の制御のための歩行動作を考慮した視覚刺激提示, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol. 116, No. 494, MVE2016–73, pp. 177–182, 2017 年 3 月.
[発表 4] 新島 有信, 小川 剛史: バーチャル食感のための電気的筋肉刺激における時間知覚に関する一
検討, VR 学研報, Vol. 22, No. CS–1, CSVC2017–3, pp. 13–18, 2017 年 3 月.

特記事項

[特記 1] Arinobu Niijima and Takefumi Ogawa, Virtual Food Texture の紹介記事, Face electrodes let you
taste and chew in virtual reality, New Scientist, https://www.newscientist.com/article/2111371face-electrodes-let-you-taste-and-chew-in-virtual-reality/, Nov. 2016.
[特記 2] Arinobu Niijima and Takefumi Ogawa, Virtual Food Texture の紹介記事, Now you can taste FOOD
in virtual reality: Electrodes stuck on the face let users feel textures and sense ﬂavours, Daily Mail
Online, http://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-3905258/Now-taste-FOOD-virtual-realityElectrodes-stuck-face-let-users-feel-textures-sense-ﬂavours.html, Nov. 2016.
[特記 3] Arinobu Niijima and Takefumi Ogawa, Virtual Food Texture の 紹 介 記 事, Food Navigator, Food futures: TasteClouds, virtual food & EMS drive taste & texture development, http://www.foodnavigator.com/Science/Food-futures-TasteClouds-virtual-food-EMS-drivetaste-texture-development, Nov. 2016.

－ 131 －

ネットワーク研究部門

ソフトウェア基盤を用いたネットワークアーキテクチャとセキュリティのリアルタイム分析に関する研究

関谷 勇司

1

概要

2016 年度は、ソフトウェア基盤を用いたネットワークサービス提供のためのアーキテクチャに関する研究と、セキュリティのリアルタイム分析ならびに予知を主とした研究活動を行った。どちらの研究課
題も、現在の大学ネットワーク運用が抱える問題を解決すべく取り組んでいる課題であり、情報基盤センターのネットワークチームとしての大学ネットワーク構築・運用に貢献する研究であると考え、研究開発を行った。
ソフトウェア基盤を用いたネットワークサービス提供のためのアーキテクチャに関する研究では、2014 年から参加し中心的に研究活動をしている次世代 NSP コンソーシアム (http://www.nextnsp.org) での知見を元に、ソフトウェア技術を用いたシステムのオーケストレーションに関する研究活動を行った。2014 年、2015 年は SDN/NFV といったキーワードに象徴されるソフトウェア基盤技術をどのようにネットワークサービスのアーキテクチャに取り入れるか、その検討を行いながら個々の技術の可能性や特性に関して研究活動を行ってきた。その結果、データセンター内のオーバレイネットワ
ークや仮想ファンクションの構築アーキテクチャ、性能の確保等様々な課題に取り組んだ。それら
個々の課題に関しては、[査読付 2][査読付 4] にて詳細を述べ、また社会への啓蒙として[招待 1][招待 2][発表 4]における発表を行った。2016 年度では大学内のセキュリティ確保が大きな問題として取り上げられ、大学のネットワークとしての利便性・柔軟性とセキュリティとの両立するネットワークの提供が実運用の課題となった。そこで、ソフトウェア基盤を用いたネットワークサービス提供のための研究成果を活かし、大学の実運用に利用できるソフトウェア基盤技術を用いたネットワークサービスの構築に取り組んだ。
また、複雑化かつ巧妙化するサイバー攻撃に対して、サイバー攻撃の検知と防御は欠かせない要素技術となっており、大学のネットワークにもより高度なセキュリティ対策が求められている。このような状況をふまえ、2013 年から行ってきた NECOMA Project の成果を引き継ぎ、よりリアルタイムにデータ解析を行うことで攻撃の兆候を素早く検知し、防御に役立てることのできる手法を研究開発した。このプロジェクトを NML (Network Muscle not machine Learning) プロジェクトと名付け、深層学習
アルゴリズムの適用可能性に関して、調査検討を行った。また、組織的かつ意図的に行われる攻撃の可能性を予知することで、事前の防御や対策に利用することのできるサイバー攻撃予知手法に関しても研究を行った。

2

ソフトウェア基盤を用いたネットワークアーキテクチャに関する研究

2.1

背景

キャンパスネットワークは研究と教育を支える重要なインフラであり、研究のための自由度を確保しながらユーザ端末や実験機器をサイバー攻撃から守り、機密情報の漏えいを守るためのセキュリティ確保を両立する必要がある。一方で、近年学際的な研究の増加や、ネットワークを利用した世界各
国にまたがるような共同研究の増加、他組織との共同研究等、物理的な場所と研究グループの形成－ 132 －

ネットワーク研究部門

が必ずしも一致しない場面が増えている。また、モバイル端末の普及や IoT による多種多様な機器によるネットワーク利用も増加している。このため、大学で利用するネットワークは物理的な場所に依存することなく研究グループを形成でき、場所に依存せず即時的に同じ利便性を得られることが求められる。このような柔軟なネットワークを構築・運用することは従来の大学ネットワーク運用モデルでは設定変更のための時間と人員が不足してしまい、セキュリティ対策まで手がまわらない場面が発生する。実際に昨今、いくつかの大学において情報漏えいにつながる重大なセキュリティ事故が発生しており、各大学は今まさにセキュリティの強化が急務の課題となっている。しかし、前述の通り研究活動を推進するネットワークの構築とセキュリティの強化は相反する性格を有しており、東京大学において提供が開始されているセキュリティを強化したネットワークも研究の利便性を一部犠牲にしていると言わざるを得ない。
そこで本研究では、実際に東京大学において (1)研究のために物理的距離を超えた柔軟なネット
ワークを構成するという事例と、 (2) セキュリティを強化したネットワークをユーザに提供するという 2 つの実務経験に基づき、柔軟性とセキュリティを両立した大学ならではのネットワークを、人的時間的コストを削減しながら提供するシステムの実現を目指した。

2.2

内容

大学におけるネットワーク提供と管理は、ISP のようなサービス事業者の側面と企業ネットワークを管理する情報システム部門のような 2 つの側面を有する。東京大学においてこの役割を担っているのは情報基盤センターであるが、いままではどちらかというと ISP としてのサービス事業者の側面を担うという傾向が強かった。しかし、昨今の大学におけるセキュリティ事故を見るにあたって、大学内における情報管理やセキュリティマネージメントのあり方が問われており、企業ネットワークのようなセキュリ
ティを確保した統合的な管理が大学のネットワークにも求められる傾向にある。一方で前述の通り、大学のネットワークは研究活動に利用され研究活動を促進するものであり、その管理運用が自身の手を離れてすべて外部管理になったり、お仕着せのネットワーク構成しか実現できないようになったりするのであれば、サービス事業者からネットワークサービスを購入するのと何も変わらない。つまり、大学のネットワークの利点である柔軟性・即時性を確保したまま、セキュリティを確保するという課題を実現しなければならない。
例として、東京大学において現在提供されているセキュリティを強化したネットワーク(通称 PROETCTED ネットワーク) の構築と運用の概要を述べる。現在提供されている PROTECTED ネットワー
クは、主にユーザが利用する端末を保護するネットワークである。つまり、メールを読む、Web にて検索を行う、チャットや Web を利用したビデオ会議を行う、という研究活動のコミュニケーションを支える部分には有用である。その一方で、機器同士を安全にネットワークで接続したい、計測機器を遠隔から制御したりデータ収集を行いたい、機密データを扱う範囲を限定したネットワークを形成したい、
物理的に離れた拠点間において大容量のデータを高速に転送したい、新たなネットワーク・プロトコ
ルやアプリケーションを開発したい、といった研究活動には不適なネットワークとなっている。また、ネットワークの提供も、このネットワークは PROTECTED ネットワーク、このネットワークはセキュリティを提供しないネットワークといったように利用者の申請に基づいてネットワーク管理者が逐一検討・構築を行っているのが現状である。
このままでは学際化、グローバル化が進む大学の研究活動を支えながらセキュリティを担保することが難しくなるばかりでなく、サービスが複雑化するにつれて人員が不足する一方となる。そこで本研
究では、ソフトウェア技術である SDN(Software Defined Networking) と NFV (Network Functions Virtualization) を用いて、柔軟性と即時性、セキュリティを担保したキャンパスネットワークを実現するた
めのネットワークサービス提供システムの設計と実装を行った。この研究は、情報基盤センターのネットワーク研究部門が主導して行う ASANO (Academic Service And Network Orchestration) プロジェ
クトと命名された。

－ 133 －

ネットワーク研究部門

2.3

具体的成果

本研究において研究開発する ASANO システムでは、(1)柔軟性、(2)即時性、(3)セキュリティ、(4)構築・運用工程の削減 を実現すべき課題と定義し、これを実現するための手法とシステム概要を検討した。そのけっか、システムを三種類の部分に別けて構築することに決定した。システム概要を図 1に示す。
PE(Patent Equipment)

オーバーレイ
制御部分

用

ポート 1 のネットワーク (端末ファンクション
制御部分)

CE(Customer Equipment)
理

部局管 者
or
個人ユーザ

用

用

ポート 2, 3 のネットワーク (サーバ )ポート 4のネットワーク(認証 )データベース

フロントエンドWeb サイトフロントエンド部分

図 1 : ASANO システム概要
システムはオーバレイ制御部分、ファンクション制御部分、フロントエンド(オーケストレーション)部
分に分割される。オーバレイ制御部分は、ネットワークの設計や構築機材によるプロトコルの制限を回避して、柔軟性と即時性を実現すべく、オーバレイネットワークを利用したネットワーク網の構築を目指した。オーバレイネットワークを構築する手法は数多く存在し、またオーバレイの形態が Point-toPoint なのか複数拠点なのかによって用いる技術が異なり、さらに Layer-3 としての提供なのか Layer2 としての提供なのかによっても適用できる技術が異なる。この検討や手法に関しては、[査読付 2]の論文において詳細な議論を行った。本システムでは、オーバレイの形態は同一ネットワークを複数拠点で利用可能な形態とし、Layer-3 と Layer-2 どちらでの提供も可能とすることを目指した。
また、フロントエンド(オーケストレーション)部分は、ユーザからのリクエストを Web インタフェースにて受け付け、ネットワークの利用者が自身の権限において設定できる範囲の中で自由にネットワーク
網を制御し、利用するネットワークに対してセキュリティの技術を組み合わせることができるよう設計した。ユーザが管理できる機器資源とネットワーク資源の対応を図 2 の通り設計した。
用User(ネットワーク利 者)
用

CE
(利

1つのCE は1人のユーザが専有する権を持つ CE)

用

Network (VLAN)(利 権を持つ
ネットワーク)
用

1つのネットワークは複数ユーザが利する権利を持つ場合もある

図 2 : ネットワーク利用者とネットワーク利用権限との対応
さらに、ファンクション制御部分においては、ソフトウェアによる仮想化ファンクションや外部クラウドの機能とうまく連携し、セキュリティ機能やネットワークの管理機能を提供することを目指した。特に、－ 134 －

ネットワーク研究部門

ファイルのサンドボックス検査や WAF (Web Application Firewall) といった高度なセキュリティ機能は、
外部クラウドと連携する方が高機能かつ安価なセキュリティ機能を利用できる。
このような設計概要のもと、現在詳細な設計と実装を行っている。2017 年 3 月時点では、フロントエンド部分とオーバレイ制御部分に関して設計と実装が進行している。オーバレイ制御部分はまずLayer-3 での複数拠点連結を実現すべく、独自手法と商用サービスの SD-WAN 利用したシステムを構築している。その後 Layer-2 でのオーバレイを実現すべく、独自ソフトウェアの開発にも着手している。フロントエンド部分は、データベースを用いた Web フレームワークの Ruby on Rails を用いて構築され、REST API によってオーバレイ制御部分ならびにファンクション制御部分と連結する。さらに、ファンクション制御部分では、まず ACL ベースのファイアウォール提供を目指すべく研究開発が行われており、今後外部商用セキュリティクラウドとの連携や、SINET5 が提供を予定している NFV サービスとの連携を視野に入れた設計を行っている。
ASANO システムは 2017 年 5 月のテスト運用開始を目指し研究開発が行われている。機能強化
は随時行われていく予定であり、試験ユーザの要望を取り入れながら柔軟性、即時性、セキュリティ、
コスト低減を実現できるネットワークサービス提供システムを研究開発する。

3

サイバーセキュリティのリアルタイム分析と予測に関する研究

3.1

背景

近年ネットワークを利用したサイバー攻撃による被害が増加し、深刻な社会問題となっている。特に内部情報の詐取を狙った標的型攻撃や、標的型攻撃の踏み台に利用する環境の不正利用等、
単にサービス妨害を狙った愉快犯としての攻撃のみならず、組織的かつ計画的に内部に存在する情報を見極め、ピンポイントでその情報を狙って詐取する攻撃が見受けられる。
このような攻撃に対して、既存のサイバー攻撃検知・防御システムでは、攻撃や侵入の事象が発生したことを事後に検知する仕組みとなっており、既に情報が漏れた後に検知が行われ、被害に気づく場合も多い。また、このような攻撃を検知・防御するシステムは、そのシステム自体の導入と運用、ならびに検知結果の利用に関して、サイバーセキュリティに関する専門的な知識を必要とする。すな
わち、標的型攻撃を防御し、被害にあった場合にもなるべく早く検知して被害を最小限に食い止めることは、大学のみならず様々な組織の急務の課題となっている。

3.2

内容

前述の背景を受け、本研究では (1)多種のセキュリティ関連データを用いて攻撃をリアルタイムに検知し、さらに (2) 社会的なデータを用いて攻撃の予兆を検知することで事前の対策に寄与するための手法を開発することを目指した。
まず、現在の標的型攻撃の事例ならびに手法に関して調査を行い、その攻撃手法と攻撃経路を特定するために必要となるデータ種別の選定を行った。これは先行研究にて行った、NECOMA
Project (Nippon-European Cyberdefense-Oriented Multilayer Threat Analysis Project) の成果を用いることで、多くの新入経路に関しては、(1) DNS の名前問い合わせクエリ (DNS querylog)、(2) ホストの通信ログ (Flow data)、(3) ブラウザがアクセスした URL 情報 (URL log)、(4) 有害通信先ブラックリスト
データベース (External database) を組み合わせることで特定可能であることがわかった。多くの標的型攻撃はメールや Web サイトへの誘導を通じてして利用者の端末をマルウェア感染させ、C&C サーバと呼ばれる制御サーバと連携することで組織内の情報を詐取したりさらなる攻撃の踏み台として利用される。この挙動をとらえることで標的型攻撃の経路を明らかにすることができるため、マルウェ
アに感染、もしくは感染しようとしている端末から問い合わせられる FQDN を第一歩として検知を行う
ことが有用であると考えた。
先行研究にて行っていた手法では、有害通信先ブラックリストデータベースを組み合わせた手法
にて被疑通信を特定しており、既に検知されている攻撃手法を再度検知する確率を高めたものであ－ 135 －

ネットワーク研究部門って、新たに考案、準備された侵入手法を高い確率で検知できるものではなかった。そこで本研究
では、過去の攻撃経路を経験則ならびに機械学習の学習セットとして利用し、DNS のデータを用いた新たな攻撃手法の検知に関する検討と実験を行った。このプロジェクトを NML (Network Muscle
not machine Learning) プロジェクトと名付け、外部研究者と意見交換を行いながら様々な深層学習ア
ルゴリズムをどうネットワークデータに適用するかの検討と試行錯誤を続けている。この研究課題については、2016 年度の CREST 特定調査課題に選ばれており、引き続き 2017 年度の CREST に応募する予定である。
一方、既存のセキュリティ研究では、セキュリティ機器やネットワーク機器等のネットワークインフラ機器が生成するログデータを元にした分析が行われている。IDS/IPS と呼ばれる侵入検知・防御のセ
キュリティ機器は、ファイルや通信パターンに関するシグネチャと呼ばれるデータベースを保持しており、そのデータベースを用いて通信中に含まれるファイルや通信自体をチェックすることで被疑通信を検知、防御している。この際、検知した被疑通信に関する情報を記録したものが脅威ログであり、何か事象が発生した場合の事後の解析に用いられる。また、ルータやスイッチなどのネットワーク機
器も、sFlow や NetFlow、NAT ログといった通信に関する情報を記録することができる。この記録が事後の解析に利用される。DNS やサーバのログも同様である。
しかし、これらのデータはあくまでの実際にあった通信をもとに検知、記録されるものであるため、複数種類のデータを組み合わせることで検知できるような攻撃手法の場合には、リアルタイムに検知・解析を行うことは難しい。また、当然これから起こるであろう攻撃を予知することも難しい。そこで本研究では、ネットワークインフラ機器が記録する複数種類のログデータを統合して蓄積し、リアルタイムに分析を行うことができるシステムを検討し開発を開始した。
さらに、従来のセキュリティ検知手法にて用いられていたネットワークインフラから得られるデータではなく、より社会的動向を示すデータを用いることで、目的を持って組織的に行われる攻撃を予知する手法に関して検討と評価を行った。

3.3

具体的成果

先行研究にて構築したシステムである MATATABI システムを利用し、DNS データを利用した標的型攻撃や侵入を試みる攻撃の検知を行った。例えば、DNS サーバに対して偽の応答を覚え込ませ利用者を偽サイトに誘導するような、キャッシュ汚染攻撃に対しては、それぞれの DNS サーバに対して送信される問い合わせクエリの数と応答の数を分析することにより、キャッシュ汚染攻撃をその開始時から検知することが可能となることがわかった。MATATABI システムを用いて、特定の DNS サー
バに対する名前問い合わせクエリ数と応答クエリ数を抽出するには、次のような解析文が用いられる。
[問い合わせクエリ数]
select floor(ts/60),count(*) from dns_packets
where dt = '20150401’ anddns_qr=false and dns_flags not like ‘%rd%’ and server=’ns1.XXX.XXX‘ group by
floor(ts/60);[応答クエリ数]
select floor(ts/60),count(*) from dns_pcaps where dt = '20150401’ anddns_qr=true and dns_flags like ‘%aa%’ and server=‘ns1.XXX.XXX’ group by
floor(ts/60);

MATATABI システムは Facebook Presto と呼ばれる SQL 言語を用いたビッグデータ解析基盤を利用して構築されているため、上記のような SQL 的な文法により解析した。上記の例では、
ns1.XXX.XXX というサーバに関連する 2015 年 4 月 1 日の DNS パケットのうち、DNS の問い合わせに合致するフラグ種別を有しているパケットと応答に合致するフラグ種別を有しているパケットのみを抽出し、その数をカウントしたものである。この数が大きく異なり出した場合には、その DNS サーバ
に対して何らかの不正パケットが外部から送信されている可能性が高く、キャッシュ汚染攻撃が試みられている可能性が高いと言える。

－ 136 －

ネットワーク研究部門

また同様に、標的型攻撃検知の一例として、DGA (Domain Generation Algorithm) と呼ばれるラン
ダムに生成された名前の問い合わせが DNS サーバに対して行われる。この DGA の名前解決をとらえることで、いち早く標的型攻撃の開始を検知することが可能となる。このための解析文は次の通りである。
select src,dns_question from dns_pcaps where regexp_like (dns_question,'[a‐z0‐9]{32,48}\.(ru|com|biz|info|org|net)') AND NOT regexp_like(dns_question,'xn‐‐') AND dt='20150401';

この解析を定常的に行うことで、キャッシュ汚染攻撃や標的型攻撃の一部を素早く検知することができるとわかった。この手法と成果に関しては、[発表 3]の論文にて詳しく述べた。
さらに、本研究では社会的動向のデータを用いて組織的かつ意図的に行われる攻撃を予知する手法を確立することを目指した。具体的には、Web や SNS 上に掲載、投稿された政治的、思想的、経済的、社会的な記事を収集し、その記事を自然言語処理して機械学習、ならびに深層学習を用
いて解析することで、特定のキーワードに対する攻撃の発生確率を推定する手法を考案し評価実験のためのシステム構築を行った。

図 3 : 攻撃に関連する社会的データ収集システム
まず機械学習ならびに深層学習において学習データとして利用するデータを作成するために、図3 に示すデータ収集システムを構築した。過去に実際に発生した攻撃の攻撃種別、手法、日時を集めてデータベース化し、そのそれぞれの攻撃に対応する Web 記事や SNS 投稿がどの程度その攻撃が発生する以前に掲載されていたかを判定した。攻撃兆候が示される可能性が高いと思われる
Web サイトを選定し、それら Web サイトと SNS アプリケーションの全データをクローリングもしくは入手して解析することで、学習データを作成した。学習データを SVM ならびに CNN に適用することで、日常の Web 記事や SNS のクローリングから攻撃に結びつくであろう象徴的なワードを抽出し、そのワードをに関連した攻撃が発生する確度を推定する手法を考案した。その手法によって抽出されたキーワードのうち、どのような種別の攻撃がどの程度の確度で発生するかを予測した一例を、表 1 に示す。この成果の詳細に関しては、[査読付 1]の論文にて述べた。
また、同様に深層学習を利用して、HTTP 通信における Web サーバや Proxy サーバのログを解析することで、端末からのマルウェアへのアクセスを特定する手法を考案し、実験を行った。その結果は [発表 1] の論文にて詳細を述べた。

－ 137 －

ネットワーク研究部門

表 1 : SVN を用いたキーワードタイプによる攻撃種別発生可能性

以上の通り、本研究では複数種類のデータセットを統合してリアルタイムに解析するシステムと手法を確立し、さらに機械学習や深層学習を統合的に用いることで、組織的かつ意図的に行われる攻撃をリアルタイムにて検知、また予知することを目指す。そのために、脅威データから情報を抽出し知識ベースを構築することで、人間の経験に基づいたヒューリスティックな手法ではなく機械的な分析
による検知と予測を可能とし、セキュリティの専門的な知識を持たずとも各組織においてサイバーセ
キュリティ対策を行うことができるエコシステムの構築を目指すべく、さらなる研究開発を行う。

4

成果要覧

招待講演／招待論文[招待 1] 関谷 勇司 : データセンターをとりまくネットワーク技術の未来, DataCenter Networking Conference 2016, 2016 年 12 月 (基調講演)[招待 2] 関谷 勇司 : データーセンター基盤におけるソフトウェア化の本質, データセンターコンファレ
ンス 2016 Autumn, 2016 年 9 月(基調講演)

査読付論文[査読付 1] Munkhdorj Baaatarsuren, and Yuji Sekiya : Cyber attack prediction using social data anaysis,
IOS Press, Journal of High Speed Networks, DOI 10.3233/JHS-170560 (採録通知受領済)[査読付 2] 中村 遼，石原知洋，関谷勇司，江崎 浩 : トンネリング技術を用いた汎用機器によるデー
タセンターマルチパスの実現, 日本ソフトウェア科学会, コンピュータ・ソフトウェア, Vol. 33 (2016),
No. 3, Pp. 29–43, 2016 年 9 月[査読付 3] Munkhdorj Baatarsuren, and Yuji Sekiya : Cyber Attack Prediction using Social Data Analysis, Proceedings of the 2nd International Conference on Data Compression, Communication, Processing, and Security. September 2016.
[査読付 4] Ryo Nakamura, Yohei Kuga, Yuji Sekiya, and Hiroshi Esaki : Protocol-Independent FIB
Architecture for Network Overlays, Proceedings of the 7th ACM SIGOPS Asia-Pacific Workshop on
Systems. ACM, DOI : 10.1145/2967360.2967372, August 2016.

－ 138 －

ネットワーク研究部門

その他の発表論文[発表 1] 西山泰史, 熊谷充敏, 岡野 靖, 神谷和憲, 谷川真樹, 岡田和也, 関谷勇司 : HTTP 通信に着目した Deep Learning に基づくマルウェア感染端末検知手法と検知性能評価, 電子情報通信学会,
信学技報, vol. 116, no. 522, ICSS2016-52, pp. 49-54, 長崎県立大学, 2017 年 3 月[発表 2] 佐藤 康次, 関谷 勇司 : 出口対策に向けた耐感染性を有したネットワーク監視並びに防御シ
ステムの検討, 電子情報通信学会, 信学技報, vol. 116, no. 361, IN2016-82, pp. 91-96, 広島市立大学, 2016 年 12 月
[発表 3] Tomohiro Ishihara, and Yuji Sekiya : Case-based study and Discussion of threat analysis on
DNS traffic using MATATABI platform, IA2016 – Workshop on Internet Architecture and Applications 2016, IEICE Tech. Report, vol. 116, no. 282, IA2016-48, p. 99-102, Taipei, November 2016.
[発表 4] Yuji Sekiya : DIX-IE/PIX-IE Update, The 14th Asia Pacific Internet Exchange Association,
Colombo, October 2016.
[発表 5] 長谷川 幹人, 阿部 博, 関谷 勇司 : PTP(Precision Time Protocol)の相互接続実証実験の現状と方向性(Phase2 ) Interop Tokyo 2016 ShowNet における結果からの考察, 電子情報通信学会,
信学技報, vol. 116, no. 203, IA2016-13, IIJ, pp. 1-6, 2016 年 8 月－ 139 －

ネットワーク研究部門

実用例を通じて学ぶ Python 学習書
中村 文隆

1

概要

ÇFňvn9¥ĉ VRßIoT üÎûäáöÍ²TæCÞĄČõõàčĶńĜŀĺŅĜ·ºPython ûõáöň9§æhÒû<úĶńĜŀĺŅĜĢĚłđ¥MïčëøđsøîñeđňU9EpüD>®zø*÷3îñŉ ü 4/5 ûàñč Python ü4iú]}¶»ňäĊÿĤĴĪĖėēúÚýjæ3îň xČü 1/5 ûõáöý Raspberry Pi đ Python åċNïčĮŇīĖėēûÓïčRûõáöDzæ3îñŉ2

実用例を通じて学ぶ Python

2.1

背景

Python ý Dropbox ĉ Google úùüGèb'îñğŇĲĢûäáöĈěŀĕēŅĪĉ API ĶŀħĪĴĘŇĻøîöĐĎöáčúùňûýļġľŇúĢěŁĶĪ·º÷àčæň`iûäáöýÇF
û«čĄ÷ðĎăùb'îöáčøý·á×á|÷àôñŉðü&/ýìĄíĄû·ĐĎöáčæň
õûýñøãþ Ruby ûäéč Ruby on Rails üĊâúĚŀŇēĶŁĝŇĠĿŅæ Python ûýúåúå´õåċúåôñëøĈXêċĎčŉîåîňÇFüvn9¥ňVRňIoT üÎûäáö Python÷<°ìĎñēĶŁĝŇĠĿŅæGèĐĎčĊâûúČň`iûäáöĈ Python đ~îñņ[¨~"æ~#îöçöáčŉ
ðü_÷ňPython đ9Āñćü`iºeü<HýĄòÞèýúèň·º røŀĕĵŀŁü
4úÐeøň;üÎûđ¢ôñReňü 2 õüġľŅłûõáöýyÆöçöáčĈüüňÐeøReüuîøúčĊâúeýàĄČąċĎúáŉðüñćňÐe÷·ºüqýZąňRe÷ùâáâëøæ÷çčåý¶îñøîöĈňªċü(Č Ć?ÀāüēĶńŇĦûäáöÅèøáâæîþîþąċĎčŉ
ûXêñ¾Îüâóňûvn9¥ûõáöýE9đįħěĜŀĖŅīøîúá§üÓPĈÞĄôöáčëøĉňŀŇĬŅĜİĢü7r#û ôöĶńĜŀĺŅĜü¿ø¡Ýü©cæ$÷ýúá9û?ïč[¨æQ²øúčëøúùĈàČň üëøåċ§ýňhÒ÷<úŃķłü Python ĶńĜŀĺŅĜ¥MûÁïčeæQ²÷àčøü¦ãû«ôñŉ

2.2

内容

©c÷ÈĂñ¼Úđ¶{ïčñćň üĊâúeđ3îñŉ4iú_Ïøîöň¬-üĈöčÚđ¶èĶńĜŀĻđÊîöňWü.Úđ¶{ïč Python
ĶńĜŀĺŅĜđ¥Mîöáèëøæ÷çčĊâûïčëøøîñŉðüñćňø]}ª ü¶»ý ü 1/6 HüĸŇġ\ûøùćň ÔüÚđ¶îň<®ïčñćüf Õü¹Èøîñŉ
Úøîöýň¶ëâøïč.Úª ü¶æyÆ=a÷àôöňåõň:øîö 100 ®Lü÷¶èëøü÷çč.ÚđňáèõåüÎåċYïčëøøîñŉ2úÐe÷ýĄø
ĄôñĶńĜŀĻüVđ¶ïčåċý.Úüµtæ@ìáëøæ7èňÉûRe÷ýVkđJ½ïčñćûµtæ8çèúČň´ÊîđMčñćü!æ8çèúčëøåċëüĊâú_Ïøîñŉ－ 140 －

ネットワーク研究部門

ĄñňPython ûÓïče÷ýqSĉü0I#æáċĎčëøæAúèň9§ûøôöýüĎđ¶ïčøëď÷üÄÃæ7áøąċĎčëøåċň ćöqSĉü0I#đ
®âëøøîñŉ
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－ 141 －

ネットワーク研究部門

無線ネットワーク資源管理の高度化に関する研究
妙中 雄三

1 概要
本研究では、有限かつ共有である無線周波数資源を無線ネットワーク上で柔軟に活用することで、無線周波数資源を有効利用しながら無線ネットワークの性能の最大化の実現を目指している。具体的には、無線通信を多く必要とする場所ではその品質要求に対応する量の周波数資源を用い、一方で無線通信の品質要求が少ない場所では最小限の無線周波数資源利用に抑える。この様な制御を自律的に実施するアーキテクチャを実現することで、共有資源である無線を必要な場所で必要な量だけ柔軟に活用し、無線資源の有効利用を実現するとともにネットワーク容量の最大化を実現する。

これまでに、Software Deﬁned Network（SDN）を用いて無線ネットワークを管理し、フロー単位で転送経路を制御することで柔軟な資源管理を可能とするアーキテクチャと、そのアーキテクチャ上で周波数資源を管理する方法を提案した。しかし、無線環境は均質で固定であることを前提としており、無線干渉が発生すると被干渉チャネルで資源超過となり、（他のチャネルの周波数資源に空きがあっても）パケット損失が発生してしまう。また、SDN を無線ネットワークで活用すると、制御ネットワー
クも無線経由となるため、制御通信量が増えるとネットワーク容量を圧迫してしまう。上記の点から、本年度は無線干渉への適応制御と制御通信削減する周波数利用制御方法を提案した。

2 背景
IoT 時代の幕開けとともに、通信の主体が人からモノへと変わりつつある。IoT ではモノとアプリケー
ションが増え続け、それらによる通信の量と種類が膨大となるため、無線ネットワークの益々の大容量化が求められている。無線通信では、周波数資源が有限かつ共有であるため、周波数資源の共有範
囲を狭くして同一の周波数を空間的に再利用・大容量化（エリアスループットを拡張）する無線アクセスネットワークの小セル化が進んでいる。膨大な数の小セルを設置するためには、それぞれのアク
セスポイントに有線接続を配線するのは極めて困難であるため、無線バックボーンネットワークの必要性が高まっている。無線バックボーンネットワークは複数のアクセスポイントで構成し、アクセス
ポイントは近接のアクセスポイントと無線接続して、インターネットへの有線接続のある一部のアクセスポイントまでトラヒックをマルチホップ転送（またはシングルホップ転送）する。クライアントの通信はこの無線バックボーンネットワーク上で転送されるため、小セル化の効果を高めるためにも、
無線バックボーンネットワークの広帯域化が欠かせない。
無線バックボーンネットワークも周波数資源を利用することから、広帯域化のためには周波数資源の有効利用が欠かせない。これまでの無線バックボーンネットワークでは、空間に広く展開するためホップ間での無線干渉を避ける様にアクセスポイントに周波数を割り当て、経路制御によって空間内にトラヒックを分散させることでネットワーク容量の拡張を行っていた。つまり、周波数をチャネル単位で利用し、各アクセスポイント（物理的な位置）に対して異なるチャネルを固定的に割り当てている。しかし、モノ・人が送受信するトラヒックは空間・時間で様々であり、アクセスポイントによっ－ 142 －

ネットワーク研究部門

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図 1: ネットワーク上で周波数資源管理を可能とするアーキテクチャて、固定的に割り当てたチャネルに対してトラヒック量が膨大となることでネットワーク容量が不足
し、トラヒック量がわずかであれば余剰となるため、限りある周波数資源を効率的に利用できていない。本研究では、従来の原則であった固定的なチャネル割り当てを行わず、ネットワーク上で周波数資源を柔軟に制御することで無駄のない物理資源の活用を実現する。
これまでの研究では、ネットワーク上で周波数資源利用を制御可能な無線バックボーンネットワー
クのアーキテクチャと、多様なトラヒックに対して適応的に資源利用を管理する周波数利用手法を提案した。提案アーキテクチャは図 1 に示す通り、任意の数のチャネルを並行して利用できる構成（VAPと呼ぶ）をとり、その上で Software Deﬁned Network（SDN）を活用したネットワーク資源管理を可能とした。フロー単位で周波数とホップ（空間）を軸にして資源利用を制御する周波数利用手法も提案し、柔軟な資源管理による帯域拡張が可能であることを示した。
しかし、ネットワーク上で周波数資源を適切に管理するためには課題が残るため、本研究ではこれまで考慮してこなかった無線干渉への適応と SDN 制御に伴う制御メッセージ量の削減に取り組む。これまでは、無線環境は均質で変化がないもの（チャネル毎のネットワーク資源も均質）を前提としていたが、現実の環境では周囲の無線機器による電波によって、ネットワーク資源に差異や変化が生じてしまう。そのため、被干渉チャネルにおいて資源超過による損失が発生してしまう可能性があり、被干渉チャネルも含めて利用可能なネットワーク資源を適切に把握して適応的に資源管理を行う必要がある。一方、SDN を用いた資源管理、特にフロー単位で詳細な至言管理を行う場合には、フロー単位の統計情報収集が欠かせないが、フロー数に比例してその通信量が増えるため制御通信の削減が欠かせない。無線バックボーンネットワークでは、制御ネットワークも無線で構成する必要があり、統計
情報収集の増加はネットワーク容量を消費してしまうこととなる。以上の点から、本年度は無線干渉への適応へ向けた無線干渉の検出と適応制御手法と制御通信量を考慮した周波数利用手法を提案した。

3 内容
3.1

無線干渉の検出と適応制御手法

無線干渉により生じるパケット損失の増加を抑え、ネットワーク容量を拡張するためには、無線干渉の素早い見地及び干渉の回避が必要になる。しかし、干渉回避によって被干渉チャネル自体の利用を控えてしまうと被干渉チャネルに利用可能な資源が残されていてもそれを有効利用できない。そこで、本研究では無線干渉発生時におけるパケット損失を抑制しつつ、被干渉チャネルを含めた全チャネルの周波数資源の有効利用を実現する。

－ 143 －

ネットワーク研究部門

パケット損失抑制と被干渉チャネルの有効利用を両立するためには、無線干渉をすばやく検知した上で、干渉の影響を受けない程度で周波数資源を利用（トラヒックを転送）することが重要となる。
そこで、本研究ではアクセスポイントから取得する統計情報の特徴に基づいて、干渉の発生検知と被干渉チャネルの空き状況（利用可能帯域）推定を行う。干渉検知後は利用可能帯域に基づいて、被干渉チャネルで転送中のフローを他チャネルでの転送に切り替える。

3.1.1

無線干渉検知と利用可能帯域推定

無線干渉によって輻輳が発生するとフレーム送信に遅延が生じ、未送信のパケットがバッファに蓄積される。本研究では、このバッファ量を計測することで干渉の発生を検出する。VAP を構成する各
物理アクセスポイントからインタフェース単位の統計情報を取得し、入力トラヒック量の合計と出力
トラヒック量の合計の差分を計算することでアクセスポイント内に滞留するトラヒックの量をバッファ量の増分として計測する。計測タイミングによってバッファ量に誤差が生じるためチェビシェフの不等式を用いて、明確に無線干渉が発生を判断できるバッファ量増分の閾値と、計測誤差と無線干渉を分別するためのバッファ量増分の閾値の 2 つの基準を定めた。前者は強い無線干渉が発生した場合にバッファ量増分が大幅に増えるため、閾値以上となった場合に干渉と判断する。一方、後者では計測誤差によるバッファ量増分と弱い無線干渉によるバッファ量増分を区別するため、無線干渉の連続性に着目して 2 回連続してバッファ量増分が設定した閾値を超えた場合に干渉と判断する方法とした。
また、ここで取得した出力トラヒック量の合計を干渉状況下でも送信できたトラヒック量（利用可能帯域）として以降のチャネル利用制御で活用する。

3.1.2

干渉回避制御干渉検知時に取得したバッファ量増分に基づいて、干渉回避制御を行う。日干渉チャネル上で転送中のフローの中からのトラヒック量がバッファ量増分以上で最小となるフローを選択し、転送チャネ
ルを切り替える。転送先は、フローのトラヒック量に基づいて、そのフローを収容できる空き容量があり、かつ収容後に最も残余が少なくなるチャネルを選択する。これによって、非干渉チャネルを利用し続けながらも、利用可能な資源を最大限まで活用することができる。

3.2

制御通信量を考慮した周波数利用手法

SDN で無線バックボーンネットワークの資源管理を行うと、統計情報取得による現況把握が欠かせな
い。これまでの研究ではフロー単位で統計情報を取得しており、制御トラヒック量がフロー数に比例して増加してしまう。制御ネットワークも無線となる環境では、制御通信量がネットワーク容量を圧迫してしまうため、統計情報取得の制御通信を可能な限り削減する周波数利用制御手法を提案する。
具体的には、フロー単位の統計情報の代わりに（複数のフロー情報が集約される）インターフェース
単位の統計情報を用い、フロー単位での制御が必要な場合には、インターフェース単位の統計情報からフロー単位の情報を推定して利用する。インタフェース単位の統計情報の量は環境によらず変わらないため、フロー数増加時の制御通信量を大幅に削減できる。まず、先行研究で提案した資源利用制
御手法（フロー集約手法）を 3.2.1 節で説明し、3.2.2 節で同様の制御方針をとりながらも制御通信を削減する一括制御手法を提案する。
3.2.1

フロー集約手法

本手法では、新たに到着するフロー（新規フロー）を空き容量の大きなチャネルで一時的に転送し、その後フローの必要資源量が判明した時点で特定の（空き容量の少ない）チャネルに集約する方針をとる。新規フローが到着した時点でそのフローの転送に必要なネットワーク容量の把握は困難である。
それに伴い、新規フローは到着時点で残余帯域の少ないチャネルで転送するとパケット損失が発生する可能性があるため、可能な限り残余帯域が大きなチャネルで転送を開始する。その後、計測を行うことでフローに必要なネットワーク容量を把握し、そのフローを特定のチャネル（集約チャネル）に集－ 144 －

ネットワーク研究部門

約することで資源を有効利用する。ただし、多数のフローがまとめて到着した場合や、計測が完了していないフローが存在する場合には、高残余チャネルではそれら未知のフローが消費するネットワー
ク帯域が未だ考慮されていない状態である。つまり、特定の高残余チャネルに全ての新規フローが集中することになり、容量超過で損失が発生してしまう。この様な状況を回避するために、チャネル毎の残余帯域と未計測フローの数から、フロー単位で獲得できるネットワーク容量が最大（期待値が最大）と見込めるチャネルを選択して、新規フローを転送する。

高残余チャネルで新規フローを転送し始めた後、そのフローの統計情報を取得し、フローの送信
レートを把握する。その情報を元に、フローを収容可能で空き容量が最小の集約チャネルを選択し、フローの転送チャネルを切り替える。これにより新規フローを転送する高残余チャネルを確保し、新規フロー流入時のパケット損失を抑制する。

3.2.2

一括制御手法先行研究では、フロー集約手法をフロー単位の統計情報を取得することで実行していたが、本提案ではインタフェース単位の統計情報に基づいて同様の制御を実現する。フロー集約手法では、高残余チャネルで一時的に転送したフローを集約チャネルに集める際に、フロー単位の統計情報が必要である。この時、高残余チャネルを使う無線インタフェースのインタフェース統計情報を取得し、その時の状況に応じて制御方法を切り替える。全フローをまとめて集約チャネルで収容できる場合には、フロー単位の情報を扱わず、全フローをまとめて制御する全体一括制御を行う。一方、全フローをまとめて集約できず、一部フローのみを選択する必要がある場合には、フロー単位の情報を推測して一部分のフローのみを集約する部分一括制御を行う。それぞれの詳細を以下に説明する。

(a) 全体一括制御
新規フローが到着すると、高残余チャネルで一時的に転送を開始する。その後、インターフェース統計情報を取得する。インタフェース統計情報は指定したアクセスポイントの指定した無線インタフェー
ス（チャネル）でのトラヒック送受信の情報が含まれており、対象のアクセスポイントが無線で送受信したフロー全ての情報が含まれる。そのため、フロー単位の情報には分離できない一方で、全てのフローをまとめて扱うことが可能である。そこで、全フローをまとめて集約可能なチャネルがあるか計算する。具体的には、全てのフローを集約でき、移動後の残余帯域がさらに少なくなる（チャネル
容量をより効率的に利用する）チャネルがあれば、全てのフローの転送チャネルを切り替える。
(b) 部分一括制御
全体一括制御でフロー集約できない場合には部分一括制御を行う。インタフェース統計情報を利用する
点は変更せず、その情報からフロー単位の統計情報を予測する。まず、新規フローが到着すると、高残余チャネルで一時的に転送を開始する。この時、新規フローの到着を知らせる制御メッセージ packet-in
が、新規フローを受け取ったアクセスポイントから SDN コントローラへ送られる。packet-in はそのフローを扱う制御ルール（転送チャネル）がアクセスポイントに登録されるまでは、パケットが到着するたびに SDN コントローラに送られ続ける。つまり、1 つ目の packet-in から制御ルールの登録までの必要時間が一定（つまり、ネットワーク遅延とコントローラの処理遅延が一定）であると仮定す
ると、packet-in の数はフローの転送レートに比例する。この特徴を利用し、インタフェース統計情報
を packet-in 数の比に分けて、フロー情報として扱う。その情報を元に、先行研究と同様の方法で集約
チャネルに切り替える。

4 基礎特性評価
4.1

実験機器

図 1 で示した VAP を実機で構成して、実験を行う。各物理アクセスポイントには Buffalo の WZR-HPAG300H に OpenWrt をインストールし、Open vSwith によって SDN に対応させた。SDN コントロー－ 145 －

ネットワーク研究部門

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図 2: 無線干渉回避の実験トポロジ

45
40

Ch.13235

スループット [Mbps]

スループット [Mbps]

50

Ch.116
Total

30
25
20
15
10
5
0

45

Ch.11640

Ch.132

35

Total

30
25
20
15
10
5

0

50

100
経過時間 [s]

150

200

0

0

(a) 既存手法

50

100
経過時間 [s]150200(b) 提案手法

図 3: スループットの時間推移
ラには Trema を利用し、制御ネットワークでの転送制御が制御内容への影響を最小限とするために、
全 AP と有線接続した。

4.2

無線干渉回避の性能評価

4.1 節で説明した VAP を 2 セット用いて 2 チャネル 1 ホップの無線ネットワークを構成し、これとは別に無線干渉を発生させるアクセスポイントと、トラヒック生成を行う PC を準備した。実験では、
PC1 から PC2 へ 3 秒ごとに 1Mbps の新規フローを送信開始し、合計 42Mbps になるまで増やし続ける。42 本目のフローの送信が開始された 5 秒後に PC3 から PC4 に向けて 28Mbps の干渉トラヒックを送信する。実験開始から 200 秒後に全てのトラヒック生成を止め、実験を終了する。
本実験における従来手法（フロー集約手法）と提案手法のパケット損失数と損失率を表??に示す。パ
ケット損失率で比較すると、従来手法では 20%弱のパケットが損失したのに対し、提案手法では 1%以下にまで抑制できていることがわかる。従って提案手法を用いることによって、干渉発生に伴って生じるパケット損失を低減できたといえる。
表??の中央値をとった試行についてスループットの時間推移を従来手法は図 3(a)、提案手法のもの－ 146 －

ネットワーク研究部門

表 1: パケット損失数の比較
従来手法

実験番号 損失数 損失率 [%]

1
2
3
4
5
6
7
8
9

6
6
6
8
7
7
6
6
7

0.013
0.013
0.013
0.017
0.015
0.015
0.017
0.017
0.015

提案手法

損失数 損失率

6
6
6
6
6
6
7
6
6

0.013
0.013
0.013
0.013
0.013
0.013
0.015
0.013
0.013

は図 3(b) に示す。本シナリオにおける干渉発生地点は実験開始後 128 秒地点である。従来手法では、干渉発生以降は Ch.116 のスループットが大幅に低下し、合計スループットもこれに伴って低下したままである。一方提案手法は、Ch.116 のスループットが干渉発生時に大幅に低下しているが、その後にCh.132 のスループットが急激に増え、合計スループットの下落状態は 1 秒程度で改善している。これは提案手法の干渉回避制御が適切に動作し、干渉検知後速やかに Ch.116 に流れていたフローの一部
が Ch.132 に切り替えたことで、スループットがすぐに干渉発生前の水準にまで回復したものと考えられる。また、被干渉チャネルの利用可能帯域である 14Mbps を継続利用しており、被干渉チャネル
を含めた有効利用も実現している。

4.3

制御通信量削減の性能評価

4.1 節で説明した VAP を 2 セット用いて 3 ホップの無線ネットワークを構成し、周波数は 100 と 132の 2 チャネルを用いる。本実験では、PC1 が 4Mbps のフローを PC2 へ送信し、20 秒後に 8Mbps と
0.1Mbps のフローを同時に送信開始する。60 秒間トラヒックを継続したのち、実験を終了する。
表 1 に従来手法と提案手法のパケット損失数を示す。この表からは従来手法と提案手法のどちらもパケット損失数は極めて少なく抑えられていることがわかる。従来手法はフロー単位の統計情報を用
い、提案手法ではより荒いインタフェース統計情報を用いているにもかかわらず、従来手法と同等の性能を示している。また、制御通信量の比較では、従来手法が実験を通して 412,254 バイトあったのに対し、提案手法では 289,386 バイトに約 30%の削減が実現できている。このように、わずかなフロー数の実験においても、提案手法は大幅な制御通信量の削減を実現できている。以上の結果から、提案
手法はフロー集約手法の性能を損なうことなく、制御通信量を削減できたと言える。

5 具体的な成果
平成 28 年度に実施した無線干渉に適応した周波数資源管理手法は国内研究会で 2 件発表した [発表 1,
発表 1]。制御通信削減手法は国内研究会で 1 件 [発表 3] と査読付き国際会議で 1 件 [査読付 1] 発表した。また、制御通信削減手法ではネットワークシステム研究賞を獲得した [受賞 2]。

－ 147 －

ネットワーク研究部門

6 成果要覧
査読付論文[査読付 1] Kazuki Mizuyama, Yuzo Taenaka, Kazuya Tsukamoto. “Estimation Based Adaptable Flow Aggregation Method for Reducing Control Trafﬁc on Software Deﬁned Wireless Networks,” In
Proceedings of The 8th International Workshop on Information Quality and Quality of Service
for Pervasive Computing (IQ2S 2017), March 2017.

その他の発表論文[発表 1] 濱中寿樹, 妙中雄三, 塚本和也, 中山雅哉 “Multi-Radio Software Deﬁned WMN における無線干
渉回避制御手法の性能評価,” 電気情報通信学会 ネットワークシステム研究会, 2017 年 3 月.
[発表 2] 濱中寿樹, 妙中雄三, 塚本和也, 中山雅哉 “[ポスター講演］Multi-Channel Software Deﬁned WMN
における無線干渉度合の推定および干渉回避制御に関する初期検討,” 電子情報通信学会 ネッ
トワークシステム研究会, 2016 年 10 月.
[発表 3] 水山一輝, 妙中雄三, 塚本和也 “Software Deﬁned Wireless Network における制御トラヒック削
減とチャネル有効利用を両立したフロー集約手法 〜マルチチャネル無線メッシュネットワー
クにおける有効性評価〜,” 電子情報通信学会 ネットワークシステム研究会, 2016 年 9 月.

受賞関連
[受賞 1] 電子情報通信学会通信ソサイエティ, 奨励賞, 平成 28 年 9 月 21 日.
[受賞 2] 電子情報通信学会ネットワークシステム研究会, ネットワークシステム研究賞, 2017 年 3 月 2日.

－ 148 －

ネットワーク研究部門

サイバーセキュリティに関する研究
宮本 大輔

1 概要
本研究は、近年様々な問題を引き起こす発端となっている悪意のあるウェブサイトへの対策を目的としている。これまでは、ユーザの認知活動に着目したフィッシング対策、またはユーザの過失によって発生するインシデントについての方式研究を行っていた。
今年度の報告書では、2013 年から 2016 年度に行った研究の中核に位置づけられるフィッシングサ
イト対策と視線分析について総括する。

• フィッシングサイトと視線分析

フィッシング攻撃は、本物のウェブサイトからコピーしたコンテンツを表示し、このサイトを閲覧するユーザを騙すサイバー脅威である。フィッシングサイトを発見するためには、エンドユー
ザはアドレスバーに表示される URL や SSL 証明書を判断するべきであるが、フィッシングサイ
トに騙されやすいエンドユーザはウェブコンテンツの情報から真贋判定をする傾向にある。この問題に着目し、騙されにくいエンドユーザ、騙されやすいエンドユーザごとに適した防御を柔軟に提供する仕組みについて研究を行った。

2 フィッシングサイト対策と視線分析
2.1

背景コンピュータシステムではなく、コンピュータのユーザを狙ったサイバー攻撃が行われている。フィッシング詐欺と呼ばれる攻撃では、攻撃者が銀行などの金融機関を装った偽のメールを送信し、ユーザを悪意のあるウェブサイトにおびき寄せる。攻撃者はこのウェブサイトを本物そっくりに作成することでエンドユーザを騙し、金融口座やクレジットカード番号などの情報を搾取する。標的型メール攻撃やビジネスメール詐欺と呼ばれる攻撃では、攻撃者は不特定多数のユーザではなく特定の組織に属する個人にメールを送信し、メール文面が本当の内容であると信じ込ませ、添付されているマルウェ
ア又はマルウェアを含む文書を開かせたり、金融口座にお金を振り込ませようと試みる。
このようなエンドユーザへの攻撃に対し、サイバーセキュリティ研究者らは何十年にも渡って、危険なウェブサイトの防御やマルウェアの検知、あるいは攻撃の発信源であるボットネットのテイクダ
ウンなど様々なアプローチで対策に取り組んできた。しかし、攻撃は未だに続いており、被害は報告され続けている。この原因には様々なものが考えられるが、技術的な側面からのサイバーセキュリティ
への取り組みだけではなく、人的要因あるいは組織的要因からの取り組みが求められると考える。例
えば、Hawkey らの研究グループは情報セキュリティ管理において人的要因、組織的要因、そして技術的要因の研究課題及びそれらの交絡関係について述べている。人的要因としては、訓練や経験の不足、組織内の文化による要因、コミュニケーションに関する問題などが挙げられている。組織に所属しない個人を狙った攻撃などを考える際にも、フィッシング攻撃に対しては知識の不足が原因とされ－ 149 －

ネットワーク研究部門

Navigational
IntentArea of Interestsx Fixation Lengthx Fixation CountClassifier
Informational
IntentScreenshots ofphishing / legitimate
websites

Eye Tracking
DeviceFeature extraction
for eye-movement

図 1: 実験のブロックダイアグラム図
る。従って、人的要因の側面としてはサイバーセキュリティの教育を目的とした教材開発などが行われている。
一方で、認知心理学が注目を集めている。この研究領域には様々なチャレンジがあるが、その１つに「人間の観測される情報から、人間の精神状態を推測する」という課題がある。例えば人間の精神的負荷の高まりを眼球運動や脳波、血圧、呼吸、顔表面温度などから分析する研究が行われている。
ストレスの増加など精神的負荷の高まりは過失を引き起こしやすいとされており、このような課題は
人的要因の解決を行っているとも考えられる。さらに、近年の IoT 技術の普及に伴い、人間から健康に関するデータを取得する様々な生体センサーの技術開発が進んでいる。この情報を認知心理学の観点から活用すれば、情報機器を利用するユーザが今まさに何を考えているのか、どのような情報を入手し、どのような根拠で、どのような意思決定をしようとしているのかを推測できると思われる。
これまでのサイバーセキュリティ対策では、エンドユーザがどのような状態あるかは考えていないが、仮に「まさに騙されそうな状態にあるユーザ」がわかるのであればどうか。普段は、正常なプログラムをマルウェアであると、正規サイトをフィッシングサイトであるといった誤検知を減らすべく工夫されているセキュリティ技術や製品も、この時ばかりは誤検知を承知の上で注意喚起ができるのではないか。このような工夫によって、人的要因によって起こるインシデントは減らせるのではないか。
本報告書では、筆者の研究グループがこれまでに行ってきた視線分析の研究について、その学際領域の背景及びこれを利用した研究について説明する。また、視線分析に基づいてユーザごとに異なる
サイバー防御を提供するシステムを提案し、この評価実験を行う。この方式の短所についても考察を行い、課題を克服する方針について説明する。さらに、生体センサーによる情報を認知科学により分析した結果をサイバーセキュリティ技術に活用する方法について、視線以外の方式についても説明し、そのために必要な要件について検討する。この上で、さらに研究を進める上でのデータセット、生体情報を分析することに対するプライバシーの懸念といった問題について議論する。

2.2

内容

筆者の研究グループでは、エンドユーザが URL や SSL の鍵アイコンが表示されるアドレスバーを閲覧することの有効性の評価を行った。エンドユーザの視線情報を収集するため、2013 年 11 月から 2014
年 2 月までの期間、東京大学の構内掲示板にて被験者を募集した。実験参加者は 23 人であり、そのうち 20 人が男性、3 人が女性であった。また、22 人が 20 代であり、残りの 1 人が 30 代であった。延
べ 331 回のアドレスバーを目視した回数のうち、誤判定があったのは 89 回であった。フィッシングサ
イトに限定していえば 200 回のアドレスバーを目視した回数のうち 61 回が誤判定であり、残りの 131
回の正規サイトにおいてアドレスバーを目視した場合の誤判定は 28 回であった。従って、エラー率、
False Positive 率、False Negative 率はそれぞれ 26.9%、21.4%、30.5%となる。反対にアドレスバーを見ない場合は、41.1%（129 回中 53 回）、18.9%（53 回中 10 回）、56.6%（76 回中 43 回）であった。
False Positive 率ではごくわずかにアドレスバーを見ない場合が低くなっているが、フィッシングサイ－ 150 －

ネットワーク研究部門

AOI of address bar
AOI of margined address bar

AOI of web content(a) コンテンツ(c) EV-SSL 証明書(b) アドレスバー(d) SSL 証明書(e) 証明書がない場合の領域

図 2: 関心領域の設定
トのコンテンツは正規サイトと見た目が区別しにくいため、アドレスバーを見ない限り False Positive
率が高くなっている。結論として、アドレスバーを見ることは効果的であると考えられる。
また、先行研究の研究成果を用い、Internet Explorer に表示されるウェブサイトの真贋判定における意図抽出を試みた。この実験の概略を図 1 に示す。
まず、関心領域（Area of Interest) を図 2 のように定義し、その画面における注視時間と回数を調べ、Support Vector Machines によるパターン認識を試みた。例えばアドレスバーを見たユーザが URL に基づいた判定を行ったかをアンケートで調べた所、およそ 85.5% の確率で予想できることがわかった。
また、アドレスバーでの目視を確認するだけで 75.9% の確率でこのユーザが正しく判定できるか否かを予想できることがわかった。
この解析で得られた知見を元に、エンドユーザがどの程度危険を認識しているかを判別することは可能と考え、また、その認識の程度によってサイバー防御を切り分けることを考えた。
筆者は様々なヒューリスティクスを用いて調査し、その結果を Random Forest により組み合わせてフィッシングサイトか否かを識別するシステムを実装した。ヒューリスティクスとはフィッシングサ
イトらしさを計算するためにもちいられる情報であり、例として「ドットの数」という経験則が知られている。フィッシングサイトの FQDN に含まれる数のドットは正規サイトに比べ多くなる傾向にある。このようなヒューリスティクスを機械学習により組み合わせることによりパターン認識の精度が高くなる一方で、識別にかかる時間は増加する。一方で、ドットの数だけに頼るアルゴリズムは機械学習によるアルゴリズムと比較すると、識別の精度は低いものの、識別に必要な時間は短い。また、正規サイトをフィッシングサイトであると間違えて判定する可能性が極端に低い。検知の目安である
適合率と再現率は、機械学習による方式ではそれぞれ 0.86、0.76 であったのに対し、ドットの数による方式は 1.00, 0.06 であった。
そこで、一定時間以内にアドレスバーを閲覧したエンドユーザは正しく判定できる可能性が高いと考え、明白にフィッシングサイトと思われるもののみを除外することが可能な「ドットの数による方式」によるフィッシングサイト対策を提供する。反対に、アドレスバーを閲覧しなかったエンドユー
ザは誤った判定を行う可能性が高いと考え、「機械学習による方式」を適用する。また、フィッシング
サイトと判定された場合、防御システムはページの閲覧を完全にブロックするのではなく、個人情報を入力可能なコンテンツを無効化する方式を採用した。
防御システムのアーキテクチャを図 3 に示す。システムは、視線追跡カメラを制御することによりエンドユーザの注視箇所を計測する Eye-Tracking モジュールと、この結果からどの検知アルゴリズムを使うかを決定する Policy Decision Point (PDP) モジュール、そして実際のサイバー防御を行うため－ 151 －

ネットワーク研究部門

Analysis
Modules

EyeBit+ Architecture
Browser
Extension
ModulePDP
ModuleBrowser

Eye-Tracking
ModuleEye-Tracking Device
図 3: 防御システムのアーキテクチャにエンドユーザが閲覧しているウェブサイトのコンテンツを無効化する Browser Extention モジュール
によって構築した。Browser Extention モジュールは Google Chrome ウェブブラウザの拡張機能として実装し、Eye-Tracing モジュールは視線追跡カメラ EyeTribe に用意されている SDK を用いて開発した。また、Analysis モジュールとして実装された機械学習及びドットの数による検知アルゴリズムは、
PDP モジュールとはサイバー脅威交換フォーマットである n6 を用いて情報交換を行った。具体的には、PDP モジュールが検知依頼を送信し、Analysis モジュールが検知結果を返信した。なお、実装はオープンソースで公開 1 で公開されている。

2015 年 12 月から 2016 年 3 月までの期間、東京大学の構内掲示板にて被験者を募集した。応募があった被験者には、実験の目的として、「セキュリティ技術の研究開発を目的としたウェブサイトを閲覧した際のエンドユーザの挙動の観測」であることを説明し、作業内容として「ウェブサイトの画面を閲覧してもらい、正規のサイトか、あるいは偽サイトかを判定していただきます。またその際に判定基準をアンケート形式でお答えいただきます。」と説明した。この実験に関する個人に属する情報として、性別、年代（10 代、20 代、30 代……60 代以上）、ウェブサイトを見た際の判定結果（正規サイト、偽サイト）、視線の動き（判定時の目線の動き）、アンケートによる回答を取得し、個人を特定可能な情報は記録しないことを説明した。実験参加者 21 名のうち 13 人が男性、8 人が女性であった。また、20 代が 13 人、30 代が 6 人、40 代・50 代が 1 人ずつであった。なお実験につかった表示装
置はタブレット型の PC である Microsoft Surface 3 Pro であった。
アルゴリズムを実装したシステムの性能としては、1 回あたりのリクエストにかかる時間を評価した。ここでは、HTTPS プロトコルにより n6 でのリクエストを 100 回送信する場合について、並列度
を 1,10,20,30,40,50 に変更しながら評価を行った。結果を図 4 に示す。URL に基づいた調査を行うドットによる判定のアルゴリズムの場合は最大で 0.23 秒のオーバヘッドが、機械学習によるアルゴリズムの場合は最大で 2.6 秒程度のオーバヘッドが観測された。
この遅延はフィッシングサイトを誤って判定しそうなユーザに対してのみ行われるものであり、そ1

https://github.com/necoma－ 152 －Mean Time Per Request (ms)

ネットワーク研究部門

3000
2500
2000

ML

1500

DOT

1000
500
0
1

10

20

30

40

50

並列度
図 4: 防御システムの応答速度の場合もウェブコンテンツは入力を受け付けないだけで、画像や文言は表示されている。このため、利便性の低下は限定的であると考えられる。この仮説を確認するため、防御システムを利用した被験者に対してアンケートを行い、「不便に思うか」という質問を行い、この解答を「全く思わない（１）」「あまり思わない（２）」「どちらでもない（３）」「ややそう思う（４）」「強くそう思う（５）」の五段
階指標により解答させた。図 5 に示す結果の通り、「あまり思わない」が大半であり、残りは「全く思わない」「どちらでもない」がほぼ同じという結果が得られた。一般に、利便性と安全性はトレードオフの関係にるため、「安全だと思うか」という質問も行った。結果は、「ややそう思う」が大半で、ついで「強くそう思う」が多いという結果が観測された。
本研究では視線分析によってユーザの意図の抽出が行えることを前提としているが、この手法には
4 つの課題が考えられる。

まず、熟練により意思決定にかける時間が極めて短いユーザの場合、アドレスバーの閲覧が高速に終了する場合が考えられる。とりわけ、著者の所属するグループでは、フィッシング対策研究者、フィッシング対策の教育の講師及び受講者、及びセキュリティに関する業務を行う者が多く、彼らにフィッ
シングサイト判別実験を行った所、比較的短時間にアドレスバーの確認を終了する事例が観測された。
すなわち、「注視の回数・時間が少ない」場合であっても、アドレスバーの確認が短時間で終了したのか、アドレスバーをあまり閲覧できなかったのかが問題となる。この実験環境ではセキュリティに関する実験ということで被験者が集まったこともあり、意思決定にある程度の時間をかけていたが、例
えば短時間で判定しなければならないという制約を設けることによって、違いを見つけることができる可能性がある。また、意思決定を予測する説明変数として最初の注視までの時間や、意思決定に至るまでの注視している時間の割合を用いる方法が考えられる。

第 2 の課題は、アドレスバーに記載される URL がユーザが注意深く見ても視認不可能な場合である。
例えば国際化ドメインを用いたフィッシングサイトが考えられる。図 6 は、アルファベットで Daisukeという文字を表示しているが、アルファベットの a を表示しているもの、そしてその代わりにキリル文字の a を表示している場合である。一部の日本語フォントでは識別可能なものがあるが、英字フォ
ントや一部の日本語フォントでは識別が難しい。これらの場合、URL をいくら注意深くみても識別不可能である。ただし、近年のウェブブラウザはアドレスバーにセキュリティ情報を表示している。こ－ 153 －

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ネットワーク研究部門,QFRQYHQLHQFH

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図 5: 防御システムのアンケート調査のため、アドレスバーの目視を確認することで、フィッシングサイトの判別が可能となることも考えられる。また、この課題については人的要因で解決することではなく、技術的要因で解決する考え方もある。第 3 の課題は、色彩認識と注視の関係である。例えば EV-SSL 証明書などを認識する場合に「緑色」という色が果たす役割は大きいが、色彩の認識は必ずしも注視を必要とせず、サッケードの状態でも行え得る。特定の色の果たす役割は大きく、安全は緑、警告は赤が好ましいとされている。

最後の課題は、視覚障害者への適応が考えられる。著者らは視覚障害者にヒアリングを行い、彼らの環境におけるフィッシング対策について調査を行った。当初、筆者らはスクリーンリーダを用いて音声を読み上げるのが一般的と思われ、証明書の情報をやアドレスバーの情報を読み上げることによってフィッシングサイト判定を行うのではないかと考えた。しかし、スクリーンリーダはウェブブラウザのコンテンツの情報を読み上げることは出来ても、証明書の情報を読み上げることは難しいことがわかった。これは、様々なブラウザが情報へのアクセシビリティを高めるよう、OS のサポートの API を使って開発が行われているところではあるが、アドレスバーについてはこれらの API がサポートされていないからである。一方で、コンテンツへのアクセシビリティを高めるための国際標準 ISO40500、証明書をどのように取得するかといった基準 CAB Baseline Document は存在するものの、証明書をどのようにアドレスバーに表示すればよいかの検討が必要である。そして、それがスクリーンリーダから読みとれるようになり、ひいてはエンドユーザがその情報をどのように認知したかを計測する必要－ 154 －

ネットワーク研究部門

図 6: 難識別文字の例がある。
また、本研究では視線情報をフィッシングサイト対策に用いたが、サイバーセキュリティ分野で人的要因に対応する必要性は高まっている。特にフィッシングサイトではなくアプリケーションの脆弱性を利用してマルウェアに感染させるウェブサイトに誘導する標的型メール、ストレス等を原因として発生するとされるサイバー事故、あるいは故意に行われるインサイダー攻撃などの解決が求められる。
これまでのサイバーセキュリティ技術は、暗号技術により信頼性を表示したり、解析技術により悪意を発見したりする等、機械的な対策に重点が置かれてきた。しかし、守るべき対象が人間である以上、この人間の意図を解析する、人間に内在する状態を推測する先行研究により提案された方式のサ
イバーセキュリティ分野への応用が急務であると考えられる。
この応用の障壁の 1 つに、セキュリティ分野と認知心理学分野では方式に求められる要件の違いがあると考えられる。そこで、セキュリティ分野で必須とされる機密性、完全性、可用性の観点から要件を考察する。
機密性要件としては、視線などの生体情報を取得することへの社会的受容が求められる。取得情報の内容、データの保存方法、方式のメリットやデメリットがユーザに周知されることが求められる。
完全性要件としては、否定的評価の恐怖により生体情報を偽って取得させようとする試みへの耐性が求められる。可用性要件としては、方式が ICT 活用場面で利用可能であることが望まれる。人体への挿入・浸透を行なうデバイスは避けるべきであり、着用型のデバイスであれば重量や締め付けの観点から数時間の利用に耐えられるべきであろう。
機密性要件は実験計画によって異なると思われるが、本研究で用いた非接触型の視線追跡デバイス
や、顔の表面温度の計測による手法が完全性、可用性の要件を満たしやすいと思われる。とりわけ、眼球運動については、精神状態の遷移や意思決定と関連付けた研究は多い。この知見を活かし、シス
テムがユーザの正しい手続きで意思決定を行っていることを監査し、人的要因によって起こる問題の解決が今後の課題である。

2.3

具体的成果

本研究の成果をまとめ、論文 [発表 3, 発表 4] として投稿し、採択された。また、得られた知見を国際
標準 X.1212 (X.cogent) として勧告案を作成しており、その発表 [発表 1] を行った。

－ 155 －

ネットワーク研究部門

3 成果要覧
査読付論文[査読付 1] Takeshi Takahashi, Daisuke Miyamoto: Structured Cybersecurity Information Exchange for
Streamlining Incident Response Operations, In Proceedings of IEEE/IFIP Network Operations
and Management Symposium (NOMS), April 2016.

その他の発表論文[発表 1] Daisuke Miyamoto: Introduction to X.cogent (Q4/SG17), a design consideration for trustworthiness indicators ITU Workshop on Future Trust and Knowledge Infrastructure - Phase 2, July 2016
[発表 2] 粂 尚成, 宮本 大輔, 中山 雅哉: 超小型端末向け視線フリックを利用した文字入力手法の提案と評価, 電子情報通信学会技術研究報告 信学技法, 2017 年 3 月.
[発表 3] 宮本 大輔: 認知心理学とサイバーセキュリティに関する一考察：視線分析の事例, 暗号と情報
セキュリティシンポジウム, 2017 年 1 月.
[発表 4] 宮本 大輔: 認知心理学に基づいたサイバーセキュリティ研究に関する一考察, 日本認知心理学
会 第 14 回大会, 2016 年 6 月.

－ 156 －

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

星野 哲也

大規模並列シミュレーション手法に関する研究，教育

アプリケーションのメニーコアプロセッサ向け最適化

田浦 健次朗伊田 明弘

高生産・高性能並列プログラミング言語・データ処理

大規模科学技術計算に向けた行列近似手法のフレームワークの研究

研究および普及活動

佐藤 周行

松本 正晴

検証付き言語処理系とサービス体系におけるマルチスケールシミュレーション手法およびセキュリティ保証の研究

プラズマシミュレーションに関する研究

塙

敏博

河合 直聡

演算加速機構と通信機構との統合環境に関する研究

量子力学固有値問題向けIC 前処理の研究

近藤 正章

有間 英志

高性能・省電力計算システムに関する研究開発

次世代HPCシステムのためのアーキテクチャ
及び電力制御に関する研究

大島 聡史

今野

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雅

オープンソースCFDコードOpenFOAMの高度化－ 157 －

スーパーコンピューティング研究部門

中島 研吾

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 29 年 3 月現在で 8 名のセンター専任教員（教授：1、准教授：2、助教：2、特任准教授：1、特任助教：2）、2 名の兼任教員（教授 1 ，准教授 1）、客員研
究員 2 名を擁しており、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従来の 3 式のスーパーコンピュータシステム（大規模 SMP 並列スーパーコンピューターシステム（Yayoi）、大規模超並列スーパーコンピューターシステム（Oakleaf-FX）、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（Oakbridge-FX））の他、新たにデータ解析・シミュレーション融合スー
パーコンピュータシステム（Reedush）、メニーコア型大規模スーパーコンピュータシステム（OakforestPACS）の 2 つを加えた合計 5 式のシステムの運用にあたり、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「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想像研究推進事業（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（ポストペタ CREST）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 27 年度は平成 27 年 11 月に ppOpen-HPC の公開（Ver.1.0.0）を実施した。

－ 159 －

スーパーコンピューティング研究部門

プロジェクトは平成 28 年 3 月を以て終了するが，日独（JST-DFG）の協力に出資による SPPEXAII（German Priority Programme 1648 Software for Exascale Computing）に日独共同で提出したプロポーザルが採択され，ESSEX-II（Equipping Sparse Solvers for Exascale, P.I. Professor Gerhard Wellein(Department of Computer Science, University of Erlangen-Nuremberg), http://blogs.fau.de/essex/）として平成 30 年度まで継続して実施されている。

2.2

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ものである。
T2K 東大の後継機種であるメニーコア型大規模スーパーコンピュータシステムについては，
平成 25 年以来仕様策定を継続して実施してきたが、平成 28 年 2 月 4 日に入札説明会を開催
し，同 3 月 30 日に応札を締め切った。平成 28 年 4 月 20 日に開札、10 月 1 日より一部システム稼働開始、12 月 1 日より試験運用を開始し、平成 29 年 4 月 1 日より正式運用を開始する予定である。新システム（Oakforest-PACS）は米国 Intel 社の最新の超高性能メニーコア型プロセッサであるインテル ® Xeon Phi ™ プロセッサ（開発コード名：Knights Landing）を 8,208 台
搭載したピーク性能 25 PFLOPS のシステムである。平成 28 年 11 月に発表された第 48 回 TOP
500 では 13.55 PFLOPS を達成し、世界第 6 位、国内最高性能となった。
両大学センター教職員の緊密な連携、協力のもとで運用が開始されており、物性物理学、宇宙物理学、大気・海洋科学、地震学、工学などの様々な分野で大規模シミュレーションによる最先端の研究の進展に寄与している。

2.3

ポスト京のプロセッサアーキテクチャ、電力制御技術、システムソフトウェアおよび数
値計算ライブラリに関する研究（理化学研究所）

文部科学省では，我が国における科学技術の振興、産業競争力の強化，国際貢献，安全・安心の国づくり等を実現するため，スーパーコンピュータ「京」の後継機となるポスト「京」の開発（フラッグシップ 2020 プロジェクト）に平成 26 度より着手しており，理化学研究所と富士通の共同によるポスト
京システムの開発が始まっている。理化学研究所と東京大学情報基盤センターは平成 26 年度に共同研究協約を締結し，ポスト京システムのプロセッサアーキテクチャ、電力制御技術、システムソフト
ウェアおよび数値計算ライブラリ等の広範囲にわたる研究活動を開始している。

2.4

ポスト「京」重点課題「次世代の産業を支える新機能デバイス・高性能材料の創成」（東京大学物性研究所）

文部科学省では，「ポスト「京」で重点的に取り組むべき社会的・科学的課題に関するアプリケー
ション開発・研究開発」重点課題の実施機関を公募し，平成 26 年 12 月に 9 分野の各重点課題の実施機関を決定した。当部門は 9 分野の 1 つとして採択された「次世代の産業を支える新機能デバイ
ス・高性能材料の創成（代表：常行真司（東京大学物性研究所））」のサブ課題「共通基盤シミュレー
ション手法」に協力機関として参加し、次世代スパコン向け数値計算アルゴリズムに関するフィージビ
リティスタディを継続して実施した。

－ 160 －

スーパーコンピューティング研究部門

2.5

ポストムーアに向けた計算機科学・計算科学の新展開

平成 27 年度に引き続いて国内各機関と協力してポストムーア時代に向けたソフトウェア，アルゴリ
ズム，アプリケーションの研究を継続して実施した。国内学会でのパネルディスカッション、BoF の他，
第 64 回応用物理学会春季学術講演会 特別シンポジウム「半導体とコンピュータとのハーモニックイ
ノベーション」（平成 29 年 3 月，横浜）ではポストムーア時代のアルゴリズム，アプリケーションに関する特別講演を実施した。
国 内 外 各 機 関 と 協 力 し て Post Moores Era Supercomputing 2017 (PMES17) を 2017 IEEE
International conference on high performance computing, networking, storage, and analysis (SC17)（Denver, CO, USA, 2017.11）に提案し，SC16 で実施した PMES16 に引き続いて採択された。

3

研究活動項目

3.1

計算機システム








3.2








3.3
















CPU，GPU を用いた光通信技術に関する研究
三次元積層 LSI のアーキテクチャに関する研究
ビルディングブロック型コンピューティングシステムの実現を目指したインダクティブカップリング
によるチップ間通信による 3 次元積層 LSI のアーキテクチャの検討
ディープラーニング向けアクセラレータ
密結合演算加速機構（Tightly Coupled Acceleration：TCA）に関する研究
GPU クラスタにおける GPU セルフ通信機構

省電力分野
ポストペタスケールシステムのための電力マネージメントフレームワーク
GPU プログラミング環境と省電力化
強化学習を用いた IoT（Internet of Things）端末の電力制御に関する研究
次世代 HPC システムのためのプロセッサシミュレーション環境構築
次世代 HPC システムにおける電力制御
ハイブリッドメインメモリにおけるニアデータプロセッシング
大規模データ処理のためのキャッシュ階層最適化

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 クラスタ向け並列言語 XcalableACC（XACC）
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
アプリケーションのデータ構造に着目したメニーコア向け自動最適化フレームワーク
FPGA 向けアプリケーション開発環境
大規模 ad-hoc データ用汎用省メモリ処理系の設計と実装
タスク並列処理の高性能化に関する研究
N 体問題に対する領域特化型言語
大規模データ処理に対する特化型言語
局所性に考慮したワークスチーリングアルゴリズム
検証付最適化コンパイラ
プログラムの静的解析を適用したソフトウェアテスティング－ 161 －

スーパーコンピューティング研究部門

3.4

数値計算ライブラリ・アルゴリズム

東大情報基盤センターで運用中のシステム、京コンピュータ等を対象として、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
量子力学固有値問題向け不完全コレスキー分解前処理手法
GPU、Xeon Phi を用いた疎行列ベクトル積
階層型行列法（H 行列法）に関する研究・開発，ACA 法を用いた階層型行列法（ACA-H 行列法）に関する研究開発







不完全コレスキー分解の fill-in 戦略に関する研究
非同期型並列アルゴリズムに関する研究
時間方向並列化アルゴリズムに関する研究
動的ループスケジューリングによる通信最適化
ポストムーア向け数値アルゴリズムの研究

3.5

大規模並列シミュレーション（最適化含む）

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。














3.6


3 次元 Block 型 AMR フレームワークの開発と粒子シミュレーションへの応用
AMR-PIC プラズマシミュレーション手法の開発と応用
パルスレーザーを利用する電磁流体エネルギー変換技術
磁気プラズマセイル開発へ向けた Hybrid PIC プラズマシミュレーション
GPU を用いたアプリケーション開発に関する研究
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
並列有限要素法における行列生成最適化に関する研究
科学技術アプリケーションの OpenACC による高速化・最適化
クラウド・スーパーコンピュータにおける OpenFOAM の性能ベンチマークテスト
OpenFOAM による単体建物周辺流れ LES 解析の高速化
FPGA による科学技術シミュレーション

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－ 162 －

スーパーコンピューティング研究部門

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

4.1

スーパーコンピュータを使用した講義

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 5 科目については、継続して実施した：






4.2

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（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（大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻）
スレッド並列プログラミング、ハイブリッド並列プログラミング（大学院工学系研究科電気系工学
専攻）

計算科学アライアンス

計算科学アライアンス（http://www.compsci-alliance.jp/）は東京大学の研究教育活動として工学
系・理学系・情報理工学系研究科，情報基盤センターを中心に平成 27 年度に準備活動を開始し，
平成 28 年 4 月から本格的活動を開始した。計算科学アライアンスでは計算物理学などの計算科学・
工学と情報科学を連携・融合しながら東京大学の英知を結集して，世界の計算科学研究を先導する。
また学部から大学院・ポスドクまでを一貫した理念の下に教育するための標準教育体系を整備して組織的な講義・演習を実施し，基礎から先端までの教育を展開する。特に優秀な学生には国際性豊
かな英才教育を実施し、国際的にトップクラスの計算科学の人材を育成する。

4.3

お試しアカウント付きスパコン利用講習会

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 28 年度は同講習会を 16 回実施した。平成 28 年
度からは新たに、GPU におけるプログラミング講習会を最先端共同 HPC 基盤施設（JCAHPC）、筑波大学計算科学研究センターと協力して実施した。
その他、「2016 Kobe HPC Summer School（平成 28 年 8 月 1 日～5 日）」（共催：神戸大学計算科
学教育センター、理化学研究所計算科学研究機構、東京大学情報基盤センター、兵庫県立大学、公益財団法人計算科学振興財団）ではプログラム策定、実行に貢献した。

4.4

國立臺灣大學での集中講義

前年度に引き続いて國立臺灣大學において Oakleaf-FX を使用した並列計算プログラミングの集中講義「國家理論科學研究中心 2017 年春季課程：高效能計算與深度學習」を実施した（平成 29 年

－ 163 －

スーパーコンピューティング研究部門

2 月 21 日～24 日）。今回からは國立臺灣大學の正式科目として認定され，単位取得が可能となって
いる。

4.5

Kobe HPC Summer School「2016 Kobe HPC Summer School（平成 28 年 8 月 1 日～5 日）」（共催：神戸大学計算科学教育セ
ンター、理化学研究所計算科学研究機構、東京大学情報基盤センター、兵庫県立大学、公益財団
法人計算科学振興財団）ではプログラム策定、実行に貢献した。

5

学際大規模情報基盤共同利用共同研究拠点（JHPCN）

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 27 年 12 月に平成 28 年度公募型共同研究の課題募集を開始し、同 28 年 2 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 47 課題のうち 39 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 10 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ている。平成 28 年度からは新制度として，国際共同研究および企業共同研究課題が開始され，それぞれ 3 件，2 件が採択された。当センターは国際
2 件，企業 1 件に参加し，主導的に研究を推進している。大成建設と共同で実施している企業研究
課題「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」
では，地球温暖化対策として温室効果ガスである二酸化炭素を地中の帯水層に貯留するための研究開発の一環として，大規模シミュレーションのための非線形三次元多相流コードの改良，高度化を実施した。平成 28 年度研究では，動的ループスケジューリングの適用による高速化と自動チューニ
ング手法の検討，長時間シミュレーションを効率的に実施するための時空間並列アルゴリズムの開発，実装，検証等，スーパーコンピュータの計算能力を最大限引き出すためのアルゴリズムに関する先端的な研究開発を実施した。
平成 27 年度報告会、平成 28 年度採択課題紹介を兼ねた第 8 回シンポジウムは平成 28 年 7 月
14 日（木）・15 日（金）に THE GRAND HALL（品川）で開催された。

6

公募型共同研究プロジェクトの推進「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、年間でのべ 10 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 27 年度からは、学部・大学院生を対象とし、主に夏期におけるスパコン利用を想定したインターン制度を開始した。また、従来は個人を対象としていたが、平成 27 年度からグループでの応募も可能となり、それぞれパーソナルコース、グループコースとしている。グループコースはインターン制度においても適用可能である。平成 28 年度は、前期 2 件、後期 3 件、インターン 2 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－ 164 －

スーパーコンピューティング研究部門

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 28 年度は全部で 5 課題が採択された。

7

国際共同研究ローレンスバークレイ国立研究所（共同研究協約締結：平成 21 年 9 月）国立台湾大学（同：平成26 年 2 月），国立中央大学（同：平成 27 年 8 月）とは JHPCN 国際共同研究課題「High-performance
Randomized Matrix Computations for Big Data Analytics and Applications」に参加し，大規模データ解析のための数値アルゴリズムの研究開発を共同で実施している。
国立中央大学とは三次元地熱シミュレーション手法の共同開発に着手した。

8

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 28 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 5 回開催した。また、最先端共同 HPC 基
盤施設（JCAHPC）主催によるセミナー（JCAHPC セミナー）を 3 回実施した。

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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 成果要覧
受賞関連
[受賞 1] 佐藤 賢太, 藤田 典久, 塙 敏博, 松本 和也, 朴 泰祐, Khaled Ibrahim: 最優秀論文賞，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 (HPCS)2016, 仙台, 2016 年 6 月[受賞 2] 有間 英志: IPSJ 研究会推薦博士論文, 情報処理学会, 2016 年.

招待講演／招待論文[招待 1] Kengo Nakajima, Extreme Simulations on ppOpen-HPC, Challenges in Extreme Engineer-ing Algorithms, ISC High Performance 2016 (Frankfurt, Germany, June 19-23, 2016)[招待 2] Kengo Nakajima, Akihiro Ida and Takahiro Katagiri, Development of Large-Scale Scien-tiﬁc &Engineering Applications on Post-Peta/Exascale Systems using ppOpen-HPC, Enabling Technologies and Simulation Practices for High Performance Computational Mechanics, The 12th World
Congress on Computational Mechanics (WCCM XII) (Seoul, Korea, July 24-29, 2016)[招待 3] Kengo Nakajima, Parallel Iterative Solvers with Preconditioning in the Post-Moore Era, First International Workshop on Deepening Performance Models for Automatic Tuning (DPMAT) (Nagoya
University, September 7, 2016)[招待 4] Kengo Nakajima, Parallel Iterative Solvers for Ill-conditioned Problems with Heterogene-ous Material Properties, NCU Mathematics Seminar, National Central University (Taoyuan, Tai-wan,
November 3, 2016)[招待 5] Kengo Nakajima, Parallel Iterative Solvers with Preconditioning in the Post-Moore Era, TIMS
Seminar on Scientiﬁc Computing, National Taiwan University (Taipei, Taiwan, November 4, 2016)[招待 6] Kengo Nakajima, Communication/Synchronization Avoiding/Reducing in Krylov Iterative
Solvers on Multicore/Manycore
Clusters -Early Case Studies on Oakforest-PACS with Intel
Xeon Phi, Berkeley Lab Computing Sciences Seminar (Berkeley, CA, USA, January 20, 2017)[招待 7] Kengo Nakajima, Accelerated Computing Activities at ITC/University of Tokyo, ADAC-3 (Accelerated Data Analytics and Computing) Workshop（Kashiwa, January 25, 2017）[招待 8] 中島研吾，岩下武史，片桐孝洋，松岡聡，ポストムーア時代の科学技術アプリケーションとアルゴリズム，第 64 回応用物理学会春季学術講演会 特別シンポジウム「半導体とコンピュー
タとのハーモニックイノベーション」（横浜，2017 年 3 月 14 日）[招待 9] 中島研吾，Oakforest-PACS の紹介と計算科学の進展，第 30 回人工物コロキウム「大規模シミュレーションと人工物工学」，東京大学人工物工学研究センター（柏，千葉，2017 年 3 月
15 日）[招待 10] 田浦：Runtime and Operating Systems for Supercomputers (ROSS 2016) 基調講演
[招待 11] 塙 敏博: 密結合演算加速機構アーキテクチャ, 「ポストムーア時代の計算プラットフォーム」
セッション，第 15 回情報科学技術フォーラム (FIT2016), 富山，2016 年 9 月．
[招待 12] Toshihiro Hanawa: Oakforest-PACS: New System in Joint Center for Advanced HPC (JCAHPC)
Towards Realizing Fastest Supercomputer in Japan, Intel Xeon Phi Processor Launch 2016, Bangalore, Sep. 2016.

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スーパーコンピューティング研究部門[招待 13] 塙 敏博: データ解析・シミュレーション融合スーパーコンピュータ Reedbush におけるスト
レージシステム、Japan Lustre Users Group (JLUG) 2016, 2016 年 10 月
[招待 14] 塙 敏博: JCAHPC における新システム Oakforest-PACS — 国内最高性能システムの実現に向けて —, 第 8 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, 筑波大，
2016 年 10 月．
[招待 15] 塙 敏博：Oakforest-PACS における運用について、Oakforest-PACS 運用開始記念シンポジウ
ム、柏キャンパス、2016 年 12 月．
[招待 16] Masaaki Kondo：Energy Efﬁcient Network-on-Chip with Runtime Optimization Selection for
MPSoCs ，16th International Forum on MPSoC for Software-deﬁned Hardware，July 2016．
[招待 17] Masaaki Kondo：Research and Development of Power Management Framework for ExascaleComputing’, The 35th JSST Annual Conference International Conference on Simulation Technology, Oct. 2016.
[招待 18] Toshihiro Hanawa: TCA and AC-CREST project, Developing Next-gen HPC Architectures — A
Hardware Prototyping Workshop, in conjunction with International Supercomputing Conference(ISC’16), Frankfurt, Jul. 2016.
[招待 19] A. Ida, Application of Hierarchical Matrices with Adaptive Cross Approximation to Large-scale
Simulations , ISC High Performance 2016, Frankfurt Messe, Frankfurt, Germany (June 23, 2016)[招待 20] A. Ida, Low Rank Approximation Methods Used in Hierarchical Matrices , ATAT in HPC 2017,
National Taiwan University, Taipei, Taiwan (March 11, 2017)[招待 21] 今野 雅: OpenFOAM の普及と産業利用での課題, スーパーコンピューティング技術産業応用協議会 HPC 産業利用スクール, 2016 年 5 月.
[招待 22] 今野 雅: FOCUS スパコンの OpenFOAM 性能・費用ベンチマークテストについて, 計算科
学振興財団 FOCUS スパコン利用説明会, 2016 年 5 月.
[招待 23] 今野 雅: オープン CAE 学会 V&V 委員会の活動, 日本計算工学会 HQC 研究会, 2016 年 6月.
[招待 24] 今野 雅: OpenFOAM の概要と適用事例, 名古屋市工業研究所 オープンソースによる流体解
析に関する講習会, 2016 年 7 月.
[招待 25] 今野 雅: 東京大学新スパコン Reedbush-U での OpenFOAM ベンチマークテストとオープ
ン CAE 学会の紹介, 高度情報科学技術研究機構 第 4 回 OpenFOAM ワークショップ, 2016 年
12 月.
[招待 26] 今野 雅: OpenFOAM による撹拌槽解析, 化学工学会関東支部 最近の化学工学講習会 66,
2017 年 1 月.

著書／編集
[著書 1] 伊田明弘，「階層構造を有する低ランク行列近似手法の数値計算とデータ構造」，Numerical
Computation and Data Structure of Hierarchical Low-rank Approximation Methods，シミュレー
ション 2016 年 9 月 Vol. 35 No. 3, pp.30-36 (2016 年９月)

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スーパーコンピューティング研究部門[著書 2] 伊田明弘，「大規模科学技術け計算に向けた低ランク近似手法」，計算工学会 Vol.21, No.4 ,pp.10-13 (2016)[著書 3] 岩下武史、伊田明弘、美舩健、高橋康人, 「Ｈ行列を用いた並列境界要素解析フレームワークとその応用」, 計算工学会 Vol.21, No.4 , pp.22-25 (2016)[著書 4] 岩下武史、伊田明弘, 「特集 積分方程式の近似解法-高速多重極法・Ｈ行列法とその応用-」,
計算工学会 Vol.21, No.4 , pp.5-25 (2016)[著書 5] 春日 悠, 今野 雅, 一般社団法人オープン CAE 学会編集: OpenFOAM による熱移動と流れの数値解析, 森北出版, 2016 年 6 月.
[著書 6] 今野：化学工学会粒子・流体プロセス部会, ミキシング技術分科会著, 化学工学会編集: 最近の化学工学講習会６６ 多様化するニーズに応えて進化するミキシング，三恵社, 2017 年 1 月.

査読付論文
[査読付 1] Kengo Nakajima, Parallel Iterative Solvers for Ill-conditioned Problems with Heteroge-neousMaterial Properties, Procedia Computer Science 80, 1635-1645, 2016
[査読付 2] Naoya Nomura, Akihiro Fujii, Teruo Tanaka, Kengo Nakajima and Osni Marques, Per-formance
Analysis of SA-AMG Method by Setting Extracted Near-Kernel Vectors, Proceedings of the 12th
International Meeting on High Performance Computing for Computational Science (VECPAR
2016), Porto, Portugal, 2016
[査読付 3] Shigeki Akiyama and Kenjiro Taura. Scalable work stealing of native threads on an x86-64
inﬁniband cluster. Journal of Information Processing, 24(3):583–596, 2016.
[査読付 4] Shigeki Akiyama, Kenjiro Taura, et al. Scalable work stealing of native threads on an x86-64
inﬁniband cluster (preprint). 情報処理学会論文誌コンピューティングシステム (ACS), 9(1),2016.
[査読付 5] Abdelhalim Amer, Satoshi Matsuoka, Miquel Pericas, Naoya Maruyama, Kenjiro Taura, Rio
Yokota, and Pavan Balaji. Scaling fmm with data-driven openmp tasks on multicore architectures. In International Workshop on OpenMP, pages 156–170. Springer International Publishing,2016.
[査読付 6] Keisuke Fukuda, Motohiko Matsuda, Naoya Maruyama, Rio Yokota, Kenjiro Taura, and Satoshi
Matsuoka. Tapas: An implicitly parallel programming framework for hierarchical n-body algorithms. In Parallel and Distributed Systems (ICPADS), 2016 IEEE 22nd International Conference on, pages 1100–1109. IEEE, 2016.
[査読付 7] Masaru Ito, Hiroshi Inoue, and Kenjiro Taura. Fragmented bwt: An extended bwt for full-text
indexing. In International Symposium on String Processing and Information Retrieval, pages
97–109. Springer International Publishing, 2016.
[査読付 8] Shintaro Iwasaki and Kenjiro Taura. Autotuning of a cut-off for task parallel programs. In Embedded Multicore/Many-core Systems-on-Chip (MCSoC), 2016 IEEE 10th International Symposium on, pages 353–360. IEEE, 2016.

－ 168 －

スーパーコンピューティング研究部門[査読付 9] Shintaro Iwasaki and Kenjiro Taura. A static cut-off for task parallel programs. In Proceedingsof the 2016 International Conference on Parallel Architectures and Compilation, pages 139–150.
ACM, 2016.
[査読付 10] Satoshi Matsuoka, Hideharu Amano, Kengo Nakajima, Koji Inoue, Tomohiro Kudoh, Naoya
Maruyama, Kenjiro Taura, Takeshi Iwashita, Takahiro Katagiri, Toshihiro Hanawa, et al. Fromﬂops to bytes: disruptive change in high-performance computing towards the post-moore era.
In Proceedings of the ACM International Conference on Computing Frontiers, pages 274–281.
ACM, 2016.
[査読付 11] Shigeyuki Sato, Kenjiro Taura, et al. Abstraction of space partitioning for spatial computation.
情報処理学会論文誌プログラミング (PRO), 9(1):16–16, 2016.
[査読付 12] Masahiro Tanaka, Kenjiro Taura, and Kentaro Torisawa. Low latency and resource-aware program composition for large-scale data analysis. In Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGrid),
2016 16th IEEE/ACM International Symposium on, pages 325–330. IEEE, 2016.
[査読付 13] Kenjiro Taura. A quest for uniﬁed, global view parallel programming models for our future.
In Proceedings of the 6th International Workshop on Runtime and Operating Systems for Supercomputers, page 1. ACM, 2016.
[査読付 14] Kazutsuna Yamaji, Motonori Nakamura, Yashihiro Nagai, Tomohiro Ito, Hiroyuki Sato: “Specifying a Trust Model for Academic Cloud Services,” Proc. IEEE Int’l Conf. Mobile Cloud 2016,
91–99 (Invited), Oxford, 2016.
[査読付 15] SATO Hiroyuki, KANAI Atsushi, TANIMOTO Shigeaki, KOBAYASHI Toru: “Establishing
Trust in the Emerging Era of IoT,” Proc. IEEE Int’l Conf. Service-Oriented System Engineering
2016, 398–406 (Invited), Oxford, 2016.
[査読付 16] Somchart Fugkeaw, Hiroyuki Sato: “Embedding Lightweight Proxy Re-Encryption for Efﬁcient Attribute Revocation in Cloud Computing,” Int’l J. High Performance Computing and Networking, Vol. 9 No. 4, 299–309,2016.
[査読付 17] SATO Hiroyuki, OKABE Yasuo, NAKAMURA Motonori: “User Identiﬁcation of Pseudonyms
without Identity Information Exposure in Access Federations,” Proc. IEEE COMPSAC 2016,
487–492, Atlanta, 2016.
[査読付 18] Yasuo Okabe, Takaaki Komura, Hiroyuki Sato, Kazutsuna Yamaji, Motoori Nakamura: “AnAuthentication Federation Proxy Which Conceals Attributes and Authorization Policies Each
Other,” Proc. IEEE MidCCI 2016(COMPSACW), Vol.2 , 202–207, Atlanta, 2016.
[査読付 19] Shigeaki Tanimoto, Yoshiaki Seki, Hiroyuki Sato, Atsushi Kanai: “Risk Assessment Quantiﬁcation of Social-media Utilization in Enterprise,” Proc. IEEE/ACIS Int’l Conf. Computer andInformation Science, 989–994, Okayama, June, 2016.
[査読付 20] Shigeaki Tanimoto, Rei Kinno, Motoi Iwashita, Tohru Kobayashi, Yoshiaki Seki, Hiroyuki
Sato, Atsushi Kanai: “Risk Assessment of Home Gateway/Smart Meter in Smart Grid Service,”
Proc. IIAI Int’l Conf. Advanced Applied Informatics, 1126–1131, Kumamoto, June, 2016.

－ 169 －

スーパーコンピューティング研究部門[査読付 21] Somchart Fugkeaw, Hiroyuki Sato: “Improved Lightweight Proxy Re-Encryption for Flexible
and Scalable Mobile Revocation Management in Cloud Computing,” Proc. IEEE 9th Int’l Conf.
Cloud Computing, 894–899, San Francisco, July, 2016.
[査読付 22] Somchart Fugkeaw, Hiroyuki Sato: “An Agent-based Modeling for Cloud-based Access Control,” Proc. IEEE BigData Congress, 430–437, San Francisco, July, 2016.
[査読付 23] Fugkeaw Somchart, Hiroyuki Sato: “Updating Policies in CP-ABE-based Access Control: An
Optimized and Secure Service,” The European Conference on Service-Oriented and Cloud Computing (ESOCC), 3–17, September, 2016.
[査読付 24] Shigeaki Tanimoto, Shunsuke Shiraki, Motoi Iwashita, Toru Kobayashi, Hiroyuki Sato andAtsushi Kanai: “Risk Assessment Based on User’s Viewpoint for Mobile Ad Hoc Network,”
Proc. 10th International Workshop on Advanced Distributed and Parallel Network Applications(ADPNA-2016), 280–285, Ostrava, September, 2016.
[査読付 25] Lei Ma, Cheng Zhang, Bing Yu, Hiroyuki Sato: “An empirical study on the effects of code
visibility on program testability,” Software Quality Journal, vol. 24, 1–28, Springer, 2016.
[査読付 26] 米田翔一, 大角地涼介, 谷本茂明, 佐藤周行, 金井敦: “TPO 条件に基づく複数クラウドにおける動的クラウド選択手法の提案,” 電子情報通信学会論文誌 Vol.J99-D, No.10, 1045-1049,
October, 2016.
[査読付 27] 米田翔一, 畑健一郎, 下村道夫, 谷本茂明, 佐藤周行, 金井敦: “センサ活用に基づく情報セ
キュリティエコノミクス： ISMS における費用対効果の効率化に関する検討,” 情報処理学
会論文誌, vol. 57, no. 12, 2743–2756, December, 2016.
[査読付 28] Thang Cao, Yuan He, and Masaaki Kondo：Demand-Aware Power Management for PowerConstrained HPC Systems, The 16th IEEE/ACM International Symposium on Cluster,Cloudand Grid Computing (CCGrid2016), pp.21-31, May 2016.
[査読付 29] Yuan He and Masaaki Kondo：Opportunistic Circuit-Switching for Energy Efﬁcient On-Chip
Networks, The 24th IFIP/IEEE International Conference on Very Large Scale Integration (VLSISoC 2016), 6pages, Sep. 2016.
[査読付 30] Atsushi Koshiba, Mikiko Sato, Kimiyoshi Usami, Hideharu Amano, Ryuichi Sakamoto,
Masaaki Kondo, Hiroshi Nakamura, and Mitaro Namiki：An Operating System Guided FineGrained Power Gating Control Based on Runtime Characteristics of Applications, IEICE Transactions on Electronics, Vol.E99-C, No.8, pp.926-935, Aug. 2016.
[査読付 31] Yuan He, Masaaki Kondo, Takashi Nakada, Hiroshi Sasaki, Shinobu Miwa, and Hiroshi Nakamura：A Runtime Multi-Optimization Framework to Realize Energy Efﬁcient Networks-on-Chip,
IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E99-D, No.12, pp.2881-2890, Dec. 2016.
[査読付 32] Tetsuji Okubo, Ryo Takata, Ryuichi.Sakamoto, Masaaki Kondo, Hideharu Amano：
NAMACHA: A software edevelopment environment for a mutli-chip convolutional network accelerator, 32nd International Conference on Computers and Their Applications(CATA2017), Mar. 2017.

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スーパーコンピューティング研究部門[査読付 33] K. Matsumoto, N. Fujita, T. Hanawa, and T. Boku: Implementation and Evaluation of NAS Parallel CG Benchmark on GPU Cluster with Proprietary Interconnect TCA, International Meetingon High Performance Computing for Computational Science (VECPAR) 2016, Porto, Jun. 2016.
[査読付 34] K. Matsumoto, N. Fujita, T. Hanawa, and T. Boku: Implementation and Evaluation of NAS
Parallel CG Benchmark on GPU Cluster with Proprietary Interconnect TCA, Post-proceedings ofInternational Meeting on High Performance Computing for Computational Science (VECPAR)
2016, the Springer Series Lecture Notes in Computer Science (LNCS), 2016. (in Press)[査読付 35] 佐藤 賢太, 藤田 典久, 塙 敏博, 松本 和也, 朴 泰祐, Khaled Ibrahim: 密結合並列演算加速機
構 TCA による GPU 対応 GASNet の実装と評価, 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 (HPCS)2016, 仙台, pp. 68–76, 2016 年 6 月.
[査読付 36] Takahiro Kaneda, Chiharu Tsuruta, Toshihiro Hanawa and Hideharu Amano: Performance
Evaluation of PEACH3: Field Programmable Gate Array Switch for Tightly Coupled Accelerators, The 7th International Symporium on Highly Efﬁcient Accelerators and Reconﬁgurable
Technologies (HEART 2016), short paper, Jul. 2016.
[査読付 37] Toshihiro Hanawa, Kengo Nakajima, and Satoshi Ohshima: 3D FEM for Solid Mechanics on
Knights Landing and OmniPath Architecture, The Intel Xeon Phi Users Group Birds of a Feather
session at SC16, lightening talk, Nov. 2016.
[査読付 38] Kenta Sato, Norihisa Fujita, Toshihiro Hanawa, Taisuke Boku, Khaled Z. Ibrahim, “GPU-ReadyGASNet Implementation on the TCA Proprietary Interconnect Architecture,” International Conference on Computational Science and Computational Intelligence (CSCI2016), Dec. 2016.
[査読付 39] T. Iwashita, A. Ida, T. Mifune and Y. Takahashi, Software Framework for Parallel BEM Analyses with H-matrices , IEEE 17th Biennial Conference on Electromagnetic Field Computation(CEFC2016), Miami USA (13. Nov., 2016), (DOI: 10.1109/CEFC.2016.7816379)[査読付 40] A. Ida, T. Ataka, T. Mifune, Y. Takahashi, T. Iwashita and A. Furuya, Application of Improved
H-matrices in Micromagnetic Simulations , 21st International Conference on the Computationof Electromagnetic Fields (Compumag 2017) (in press).
[査読付 41] T. Iwashita, A. Ida, T. Mifune and Y. Takahashi, Software Framework for Parallel BEM Analyses with H-matrices Using MPI and OpenMP , Tools for Program Development and Analysis
in Computational Science, ICCS2017. (in press)[査読付 42] Takahiro Katagiri, Satoshi Ohshima and Masaharu Matsumoto: Auto-tuning on NUMA and
Many-core Environments with an FDM code, The Twelfth International Workshop on Automatic
Performance Tuning (iWAPT2017) (In Conjunction with the IEEE IPDPS2017), June 2, 2017.
(採録決定)[査読付 43] T. Hoshino, N. Maruyama and S. Matsuoka, ”A Directive-Based Data Layout Abstraction
for Performance Portability of OpenACC Applications,” 2016 IEEE 18th International Conference on High Performance Computing and Communications; IEEE 14th International Conference on Smart City; IEEE 2nd International Conference on Data Science and Systems(HPCC/SmartCity/DSS), Sydney, NSW, 2016, pp. 1147-1154.

－ 171 －

スーパーコンピューティング研究部門[査読付 44] Eishi Arima, Hiroshi Nakamura: Page Table Walk Aware Cache Management for Efﬁcient
Big Data Processing, In Proceedings of the Eighth Workshop on Big Data Benchmarks, Performance Optimization, and Emerging Hardware (BPOE-8) (in conjunction with ASPLOS2017),
Apr. 2017.
[査読付 45] 松本正晴，奥野喜裕：パルスレーザー駆動 MHD 発電の実証基礎研究，日本航空宇宙学会
論文集，Vol.64，No.2，pp.91-96，2016.
[査読付 46] Satoshi Ohshima, Takahiro Katagiri and Masaharu Matsumoto: Utilization and Expansion of
ppOpen-AT for OpenACC, Proceedings of the 2016 IEEE International Parallel and Distributed
Processing Symposium Workshop, pp.1496-1505, Chicago, USA, May 2016.
[査読付 47] Takahiro Katagiri, Masaharu Matsumoto and Satoshi Ohshima: Auto-tuning of Hybrid
MPI/OpenMP Execution with Code Selection by ppOpen-AT, Proceedings of the 2016 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshop, pp.1488-1495, Chicago,
USA, May 2016.
[査読付 48] Hideyuki Usui, Saki Kito, Masanori Nunami and Masaharu Matsumoto: Application of
Blockstructured Adaptive Mesh Reﬁnement to Particle Simulation, 7th International Workshop
on Advance High-Performance Computational Earth Sciences: Applications & Frameworks(IHPCES2017) in conjunction with International Conference on Computational Science 2017
(ICCS2017), Zurich, Switzerland, June 2017. (Procedia Computer Science), accepted.

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:
a lightweight thread
http://code.google.com/p/massivethreads/.

libraryforhighproductivity

languages.

[公開 3] Takeshi Iwashita, Takeshi Mifune, Yuki Noseda, Yasuhito Takahashi, Masatoshi Kawai, Akihiro
Ida ：ppOpen-APPL/BEM ver.0.5.0, http://ppopenhpc.cc.u-tokyo.ac.jp, Jan. 2016
[公開 4] Akihiro Ida and Takeshi Iwashita ：HACApK ver.1.0.1, http://ppopenhpc.cc.u-tokyo.ac.jp, Jan.
2016

その他の発表論文[発表 1] Kengo Nakajima, Thread-Scalable FEM, 2016 SIAM Conference on Parallel Processing for Scientiﬁc Computing (SIAM PP16) (Paris, France, April 12-14, 2016)[発表 2]

中島研吾，ポストムーア時代の大規模数値計算アルゴリズム，第 21 回計算工学講演会（日本計算工学会）（新潟，2016 年 5 月 31 日 ∼6 月 2 日）

[発表 3] 中島研吾，ppOpen-HPC と大規模シミュレーション，第 21 回計算工学講演会（日本計算工学会）（新潟，2016 年 5 月 31 日 ∼6 月 2 日）
[発表 4] Kengo Nakajima, Framework for Development of Data-Movement Centric Applications, BDECFrankfurt （The workshop on Big Data and Extreme-scale Computing）（Frankfurt, Germa-ny,
June 15, 2016）－ 172 －

スーパーコンピューティング研究部門[発表 5] 中島研吾，非同期並列前処理手法について，2016 年並列／分散／協調処理に関する 『松本』サマー・ワークショップ（SWoPP 松本 2016）（松本，2016 年 8 月 8 日 ∼10 日）[発表 6] 中島研吾，大島聡史，塙敏博，星野哲也，伊田明弘，ICCG 法ソルバーの Intel Xeon Phi 向け
最適化，情報処理学会研究報告（2016-HPC-157-16），情報処理学会第 157 回 HPC 研究会（那覇，2016 年 12 月 21 日 ∼22 日）[発表 7] Kengo Nakajima, Application Development Framework for Manycore Architectures in
Exascale/Post-Moore Era, 2017 SIAM Conference on Computational Science and Engineering(SIAM CSE17) (Atlanta, GA, USA, February 27-March 3, 2017)[発表 8] Kengo Nakajima, Hiding communications in preconditioned Krylov iterative solvers on multicore/manycore clusters, 2017 Conference on Advanced Topics and Auto Tuning in High Performance Scientiﬁc Computing (2017 ATAT in HPSC), National Taiwan University (Taipei, Taiwan, March 10-11, 2017)[発表 9] Satoshi Matsuoka, Hideharu Amano, Kengo Nakajima, Koji Inoue, Tomohiro Kudoh, Naoya
Maruyama, Kenjiro Taura, Takeshi Iwashita, Takahiro Katagiri, Toshihiro Hanawa, Toshio Endo.
From FLOPS to BYTES: Disruptive Change in High-Performance Computing towards the PostMoore Era, Proceedings of the ACM International Conference on Computing Frontiers (CF’16)(Como, Italy, May 16-18, 2016)[発表 10] 松岡聡，天野英晴，中島研吾，井上弘士，工藤知宏，丸山直也，田浦健次朗，岩下武史，片桐孝洋，塙敏博，遠藤敏夫，ポストムーア時代における FLOPS から BYTES への変革，情報処理学会研究報告（2016-HPC-155-32），2016 年並列／分散／協調処理に関する 『松本』サマー・ワークショップ（SWoPP 松本 2016）（松本，2016 年 8 月 8 日 ∼10 日）[発表 11] Namsraijav Byambajav, Kenjiro Taura, et al. Performance modeling of task parallel programs. 研
究報告ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC), 2016(24):1–8, 2016.
[発表 12] An Huynh, Kenjiro Taura, et al. Critical path analysis for characterizing parallel runtime systems.
研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC), 2016(23):1–8, 2016.
[発表 13] Shintaro Iwasaki and Kenjiro Taura. Autotuning for task parallel programs. In Annual Meetingon Advanced Computing System and Infrastructure, 2016.
[発表 14] 福田圭祐, 松田元彦, 丸山直也, 横田理央, 田浦健次朗, 松岡聡, et al. 階層的多体問題向けプロ
グラミングフレームワーク Tapas. 研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC),
2016(23):1–9, 2016.
[発表 15] 佐藤重幸 and 田浦健次朗. N 体問題のためのデータ並列スケルトンの設計と実装. In プログ
ラミングおよびプログラミング言語ワークショップ, 2016.
[発表 16] 坂本龍一，カオタン，和遠，近藤正章，深沢圭一郎，上田将嗣，稲富雄一，井上弘士：電力制約を考慮した資源管理ツールによる HPC システムの電力性能解, 情報処理学会ハイパフォー
マンスコンピューティング研究会，松本，2016 年 8 月．
[発表 17] 林遼，森下真幸，高田遼，坂本龍一，近藤正章，中村宏：ディープラーニング向けアクセ
ラレータアーキテクチャの FPGA 実装, 情報処理学会システムアーキテクチャ研究会，幕張，2016 年 10 月．

－ 173 －

スーパーコンピューティング研究部門[発表 18] 高田遼，石川潤，坂本龍一，近藤正章，中村宏，大久保徹以，小島拓也，天野英晴：スケー
ラブルなディープラーニング向けアクセラレータチップの設計と評価，情報処理学会システ
ムアーキテクチャ研究会，茨木，2016 年 11 月．
[発表 19] 和遠，近藤正章,：省電力 NoC 向けの動的リンク分割を用いたハイブリッドスイッチング手法, 情報処理学会システムアーキテクチャ研究会，日吉，2017 年 1 月．
[発表 20] シュレスタマリ サソット，近藤正章，中村宏：強化学習を用いた環境発電駆動センサノードの適応的電力制御手法の検討，情報処理学会システムアーキテクチャ研究会，久米島，2017
年 3 月．
[発表 21] 林遼，高田遼，坂本龍一，近藤正章，中村宏，児玉康弘，新善文：ニューラルネットワークを用いた省電力 IP ルックアップ方式の検討，情報処理学会システムアーキテクチャ研究会，
久米島，2017 年 3 月．
[発表 22] 水元 明法, 佐藤 周行: 日本のアカデミアにおけるアイデンティティ管理の現状 – 学認アン
ケートからみる現状の理解と将来の展望–, コンピュータセキュリティシンポジウム 2016, 秋
田, October, 2016, 609–616.
[発表 23] Hiroyuki Sato: “Practical Correctness in ICT Environments,” From the Editors, IEEE IT Professionals Magazine, vol. 18, No. 6, 4–8, 2016.
[発表 24] 塙敏博，中島研吾，大島聡史，伊田明宏，星野哲也，田浦健次朗，データ解析・シミュレー
ション融合スーパーコンピュータシステム Reedbush-U の性能評価，情報処理学会研究報告（2016-HPC-156-10），情報処理学会第 156 回 HPC 研究会（小樽，2016 年 9 月 15 日 ∼16 日）[発表 25] 塙敏博，中島研吾，大島聡史，星野哲也，伊田明弘，パイプライン型共役勾配法の性能評
価，情報処理学会研究報告（2016-HPC-157-6），情報処理学会第 157 回 HPC 研究会（那覇，
2016 年 12 月 21 日 ∼22 日）[発表 26] 塙敏博，中島研吾，大島聡史，星野哲也，伊田明弘，Xeon Phi+OmniPath 環境におけるOpenMP, MPI 性能最適化，情報処理学会研究報告（2017-HPC-158-21），情報処理学会第158 回 HPC 研究会（熱海，201 ７年 3 月 8 日 ∼10 日）[発表 27] 塙敏博, 伊田明弘, 大島聡史, 河合直聡「FPGA を用いた階層型行列ベクトル積」,SWoPP 松
本 2016,Vol.2016-HPC-155，No.39, キッセイ文化ホール（長野県松本文化会館）, 2016 年 8 月
10 日[発表 28] Toshihiro Hanawa, Takahiro Kaneda, Chiharu Tsuruta, Hideharu Amano, and Taisuke Boku: Performance Evaluation of Low-latency Inter-node Communication between GPUs using PEACH3,
HPC in Asia Poster, in conjunction with International Supercomputing Conference (ISC’16),
Frankfurt, Jun. 2016.
[発表 29] 金田 隆大, 鶴田 千晴, 塙 敏博, 天野 英晴: PEACH3 の性能測定, 情報処理学会研究報告,2016-ARC-221(32), pp. 1–6, 松本市キッセイ文化ホール, 2016 年 8 月．
[発表 30] 桑原 悠太, 塙 敏博 , 朴 泰祐: GPU クラスタにおける GPU セルフ MPI システム GMPI の予
備性能評価, 2016-HPC-155(15), pp. 1–8, 松本市キッセイ文化ホール, 2016 年 8 月．

－ 174 －

スーパーコンピューティング研究部門[発表 31] 佐藤 賢太, 藤田 典久, 塙 敏博, 朴 泰祐, Khaled Ibrahim: 密結合並列演算加速機構 TCA における複数 DMAC の活用による GPU 対応 GASNet の性能改善, 2016-HPC-156(5), pp. 1–8, 小樽
経済センター, 2016 年 9 月．
[発表 32] 金田 隆大 , 塙 敏博 , 天野 英晴: アプリケーション中の通信に PEACH3 を利用した場合の評
価, 2017-SLDM-178(16)/2017-ARC-224(16), pp. 1–6, 慶応大，2017 年 1 月．
[発表 33] 伊田明弘, 平石拓, 岩下武史，「階層型行列法の計算負荷予測と負荷分散法」,
工学会, 朱鷺メッセ, 2016 年 5 月 31 日

第 21 回計算[発表 34] 伊田明弘，「階層型行列表現を用いた行列演算」, 2016 年並列／分散／協調処理に関する『松本』サマー・ワークショップ（SWoPP 松本 2016）, キッセイ文化ホール（長野県松本文化会館）, 2016 年 8 月 9 日[発表 35] Akihiro Ida, Development of H-matrices with ACA for Large-scaled BIEM Analyses, 第 24 回
ASE 研究会，東京都文京区，東京大学・情報基盤センター，2106 年 12 月 1 日[発表 36] Takeshi Iwashita, Naokazu Takemura, Akihiro Ida and Hiroshi Nakashima, ICB: IC Preconditioning with a Fill-in Strategy Considering Simd Instructions , SIAM Conference on Parallel
Processing for Scientiﬁc Computing, Paris, France (12 April 2016).
[発表 37] Ryo Igarashi and Akihiro Ida, Monte Carlo simulation using approximation to long range interactions, 1st International Symposium on Research and Education of Computational Science (RECS),
東京都文京区, 2016 年 11 月 30 日
[発表 38] 五十嵐亮, 伊田明弘, 「長距離相互作用に対する 近似を用いたモンテカルロシミュレーショ
ン II」, 日本物理学会 第 72 回年次大会（2017 年）大阪大学 角間キャンパス（石川県金沢市）,2017 年 3 月 17 日
[発表 39] 五十嵐亮, 伊田明弘「長距離相互作用に対する 近似を用いたモンテカルロシミュレーショ
ン」, 日本物理学会 2016 年秋季大会金沢大学 角間キャンパス（石川県金沢市）,2016 年 9 月
14 日[発表 40] 大島聡史, 伊田明弘, 塙敏博, 河合直聡「階層型行列ベクトル積のメニーコア向け最適化」,SWoPP 松本 2016,Vol.2016-HPC-155，No.40, キッセイ文化ホール（長野県松本文化会館）, 2016 年 8 月 10 日
[発表 41] Satoshi Ohshima, Takahiro Katagiri, Masaharu Matsumoto: Utilization and Expansion of
ppOpen-AT for OpenACC, GTC2016, San Jose, April 4-7, 2016. (査読付きポスター)[発表 42] 大島聡史: Xeon Phi による分子動力学計算の高速化, HPCS2016 2016 年ハイパフォーマンス
「分
コンピューティングと計算科学シンポジウム （オーガナイズドセッション（ショート OS）
子動力学計算ソフトウェア MODYLAS のメニーコアアーキテクチャ対応，並列化に関する研究」）, 2016 年 6 月 6 日（月）-7（火）開催, 7 日発表, 2016.
[発表 43] Satoshi Ohshima: Auto-tuning of ”Modiﬁed/generated code by optimization and auto-tuning”
problem, First International Workshop on Deepening Performance Models for Automatic Tuning(DPMAT), Room IB-014, IB Building (Integrated Building), Higashiyama Campus, Nagoya University, September 7, 2016.

－ 175 －

スーパーコンピューティング研究部門[発表 44] Satoshi Ohshima: Directives tuning directives, 2017 Conference on Advanced Topics and Auto
Tuning in High-Performance Scientiﬁc Computing, Room 202, Astronomy-Mathematics Building,National Taiwan University, March 10-11 10 日発表, 2017.
[発表 45] Takahiro Katagiri, Masaharu Matsumoto, Satoshi Ohshima: Auto-Tuning of Hierarchical Computations with ppOpen-AT, SIAM Conference on Parallel Processing for Scientiﬁc Computing(PP16), MS55 Auto-Tuning for the Post Moore’s Era - Part I of II, Universite Pierre et Marie
Curie, Cordeliers Campus, Paris, France, April 12-15, 2016.
[発表 46] 片桐孝洋, 大島聡史, 松本正晴: AT 研究動向と AT 専用言語 ppOpen-AT の最新機能の紹介,
HPCS2016 2016 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 （オーガ
ナイズドセッション（ショート OS）「エクサスケールコンピューティングに向けた自動性能
チューニング研究の進展」）, 2016 年 6 月 6 日（月）-7（火）開催, 6 日発表, 2016.
[発表 47] 片桐孝洋, 松本正晴, 大島聡史: 3 次元積層技術による高メモリバンド幅時代の自動チューニ
ング ∼FDM コードを例にして ∼, 情報処理学会 研究報告 (HPC-155), 8 月 1 日発行 (Vol.2016HPC-155), pp.1–8, 第 155 回ハイパフォーマンスコンピューティング研究発表会 (SWoPP2016),
キッセイ文化ホール（長野県松本文化会館）, 8 月 8 日（月）-10 日（水）開催 10 日発表, 2016.
[発表 48] 片桐孝洋, 松本正晴, 大島聡史: 高バンド幅メモリ環境における数値計算アルゴリズムの変革と自動チューニング技術, 日本応用数理学会 2016 年度年会（[正会員主催 OS] 先進的環境おける数値計算と関連基盤技術 (1)）, 北九州国際会議場, 9 月 12 日（月）-14 日（水）開催, 12日発表, 2016.
[発表 49] Tetsuya Hoshino, Satoshi Matsuoka: Acceleration of a Compressed Flow Analysis Application
with OpenACC, HPC in Asia Session, ISC High Performance 2016 (Frankfurt, Germany, June
19-23, 2016) (ポスター発表)[発表 50] 星野哲也、丸山直也、松岡聡：データレイアウト最適化指示文による OpenACC アプリケー
ションの高速化、情報処理学会研究報告（2016-HPC-155-32）、2016 年並列／分散／協調処理に関する 『松本』サマー・ワークショップ（SWoPP 松本 2016）（松本、2016 年 8 月 8 日∼10 日）[発表 51] 星野哲也，大島聡史，塙敏博，中島研吾，伊田明弘，OpenACC を用いた ICCG 法ソルバーの Pascal GPU における性能評価，情報処理学会研究報告（2017-HPC-158-18），情報処理学会第 158 回 HPC 研究会（熱海，201 ７年 3 月 8 日 ∼10 日）[発表 52] Tetsuya Hoshino: OpenACC Directive Extensions Towards Realizing Performance Portability, 第26 回 ASE 研究会（東京、2017 年 1 月 6 日）
[発表 53] Tetsuya Hoshino, Naoya Maruyama, Satoshi Matsuoka: A Directive-based Data Layout Autotuning for OpenACC Applications, 2017 SIAM Conference on Computational Science and Engineering (SIAM CSE17) (Atlanta, GA, USA, February 27-March 3, 2017)[発表 54] 河合直聡，伊田明弘，中島研吾，悪条件問題に対する CG 法向け IC 前処理手法の改善，情報処理学会研究報告（2017-HPC-158-9），情報処理学会第 158 回 HPC 研究会（熱海，201 ７
年 3 月 8 日 ∼10 日）－ 176 －

スーパーコンピューティング研究部門[発表 55] 河合直聡，伊田明弘，岩下武史，中島浩 : XeonPhi 上での乗法シュワルツ-ブロック化多色
順序付け GS 法を適用した SA-AMG の性能評価，日本応用数理学会 2016 年度年会，北九州，福岡，2016 年 9 月 12 日
[発表 56] Eishi Arima: Revisiting Memory Systems for Energy-Efﬁcient Supercomputers, LLNL CASC
Seminar, Oct. 2016.
[発表 57] Eishi Arima: Near Memory Processing on Hybrid Memories, IPSJ SIG Notes, Vol. 2017-ARC224, No. 33, pp. 1-4, Jan. 2017.
[発表 58] 渡部朱生, 大風 翼, 今野 雅, 石川 毅, 持田 灯, 小林宏康: CFD による防風フェンスがパイプハ
ウス周辺の風速・圧力場に及ぼす緩和効果の検討, システム農学会 2016 年度春季大会 , 2016
年 5 月.
[発表 59] Hiroki Ono , Masashi Imano, Takamasa Hasama, Takeshi Kishida, Yoshihide Tominaga, Tsubasa
Okaze: DATA STORING METHOD FOR LARGE EDDY SIMULATION OF FLOW AROUNDA BUILDING, 11th International OpenFOAM Workshop, June 2016.
[発表 60] 渡部朱生, 大風 翼, 今野 雅, 石川 毅, 持田 灯, 小林宏康: CFD に基づくパイプハウス風上に設置した防風フェンスの効果の検討, 農業農村工学会全国大会, 2016 年 9 月.
[発表 61] 今野 雅: オープン CAE 学会によるオープンソース CAE 普及援, オープン CAE 学会オープン CAE シンポジウム 2016, 2016 年 11 月.
[発表 62] 大島聡史, 守歌, 今野 雅: 最新のスーパーコンピュータ向けプロセッサにおける OpenFOAM
および OpenMPS の性能評価, オープン CAE 学会オープン CAE シンポジウム 2016, 2016 年
11 月.
[発表 63] 松本正晴：計算科学におけるマルチスケールシミュレーション技術，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講演会，東京，2016 年 8 月[発表 64] Masaharu Matsumoto: Development of Scientiﬁc Applications using Numerical Libraries in
ppOpen-HPC, 1st International Symposium on Research and Education of Computational Science(RECS2016), Tokyo, Japan, Nov. 2016
[発表 65] 松本正晴，奥野喜裕：パルスレーザー駆動 MHD 発電に関する研究，第 2 回高エネルギー電
磁ビームに誘起される放電とその工学的応用研究会，東京，2017 年 3 月

特記事項[特記 1] 中島： 中島研吾，科学技術計算 II ／コンピュータ科学特別講義 II「並列有限要素法」，スーパーコンピューティングニュース 18-3，東京大学情報基盤センター， 2016
[特記 2] 中島： 中島研吾，講義紹介：並列計算プログラミング・先端計算機演習（地球惑星科学専攻），
スーパーコンピューティングニュース 18-6，東京大学情報基盤センター, 2016
[特記 3] 中島： 中島研吾，科学技術計算 I ／コンピュータ科学特別講義 I ／スレッド並列コンピュー
ティング 「科学技術計算のためのマルチコアプログラミング入門」，スーパーコンピューティ
ングニュース 19-1，東京大学情報基盤センター， 2017

－ 177 －

スーパーコンピューティング研究部門[特記 4] 中島：中島研吾，第 68 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習 「OpenMP/OpenACC
によるマルチコア・メニィコア並列プログラミング入門」，スーパーコンピューティングニュー
ス 19-1，東京大学情報基盤センター， 2017[特記 5] 中島：中島研吾，國家理論科學研究中心 2017 年春季課程：「高效能計算與深度學習」 （NCTS
2017 Courses on High-Performance Computing and Deep Learning） Introduction to Par-allel
Programming for Multicore/Manycore Clusters，スーパーコンピューティングニュース 19-1，東京大学情報基盤センター， 2017[特記 6] 中島： 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 7] 中島： 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/16e/[特記 8] 中島：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.utokyo.ac.jp/16s/，http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/16w/[特記 9] 中島： 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/16s/，http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/16w/[特記 10] 中島： スレッド並列コンピューティング，ハイブリッド分散並列コンピューティング，東京大学大学院工学系研究科電気系工学専攻，http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/16s/，http://nkl.cc.utokyo.ac.jp/16w/[特記 11] 中島： 東京大学情報基盤センター，お試しアカウント付き並列プログラミング講習会，http://www.cc.u-tokyo.ac.jp/support/kosyu/[特記 12] 中島： 数値解析，東京大学工学部計数工学科，http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/16n/[特記 13] 中島： 計算科学アライアンス，http://www.compsci-alliance.jp/[特記 14] 中島： 日本計算工学会理事，会員委員会委員長[特記 15] 中島： 日本応用数理学会，代表会員[特記 16] 中島： General Council Member , IACM (International Association for Computational Mechanics)[特記 17] 中島： Co-organizer of Mini-Symposium, 17th SIAM Conference on Parallel Processing for Scientiﬁc Computing (PP16): Parallel Methods and Algorithms for Extreme Computing Part I-III(Paris, France, 2016.4)[特記 18] 中島：セッションオーガナイザ，日本計算工学会第 21 回計算工学講演会「先進並列シミュ
レーション」（新潟, 2016.5）[特記 19] 中島： Member of Scientiﬁc Committee, The 2016 Platform of Advanced Scientiﬁc Computing
Conference (PASC16)（Lausanne, Switzerland, 2016.6）[特記 20] 中島：Member of Program Committee, International Conference on Computational Science (ICCS
2016)（San Diego, USA, 2016.6）－ 178 －

スーパーコンピューティング研究部門[特記 21] 中島： Co-Chair, Program Committee, Sixth International Workshop on Advances in HighPerformance Computational Earth Sciences: Applications and Frameworks (IHPCES 2016) in conjunction with ICCS 2016（San Diego, USA, 2016.6）[特記 22] 中島： Member of Research Paper & Poster Committee, International Supercomputing Conference (ISC 16)（Frankfurt, 2016.6）[特記 23] 中島： Member of Ph.D Forum Committee, International Supercomputing Conference (ISC 16)（Frankfurt, 2016.6）[特記 24] 中島： Member of Program Committee, 2nd International Workshop on Performance Modeling:
Methods and Applications (PMMA16) in conjunction with International Supercomputing Conference (ISC 16)（Frankfurt, 2016.6）[特記 25] 中島： Member of Scientiﬁc Committee, 12th International Meeting on High-Performance Computing for Computational Science (VECPAR 2016) (Porto, Portugal, 2016.6)[特記 26] 中島： Area Chair of Technical Program Committee (Applications, Algorithms, and Libraries),
IEEE Cluster 2016（Taipei, Taiwan, 2016.9）[特記 27] 中島： Member of Program Committee, The 23rd European MPI Users’ Group Meeting (EuroMPI 2016) (Edinburgh, UK, 2016.9)[特記 28] 中島： Member of 2016 Sydney Fernbach Award Subcommittee, 2016 IEEE International conference on high performance computing, networking, storage, and analysis (SC16), （Salt Lake City,
UT, USA, 2016.11）[特記 29] 中島： Member of 2016 Seymour Cray Award Subcommittee, 2016 IEEE International conference on high performance computing, networking, storage, and analysis (SC16), （Salt Lake City,
UT, USA, 2016.11）[特記 30] 中島： Member of Invited Talks Committee, 2016 IEEE International conference on high performance computing, networking, storage, and analysis (SC16)（Salt Lake City, UT, USA, 2016.11）[特記 31] 中島： Member of Tutorials Committee, 2016 IEEE International conference on high performancecomputing, networking, storage, and analysis (SC16)（Salt Lake City, UT, USA, 2016.11）[特記 32] 中島： Member of Test of Time Award Committee, 2016 IEEE International conference on highperformance computing, networking, storage, and analysis (SC16)（Salt Lake City, UT, USA,2016.11）[特記 33] 中島： Member of Program Committee, Post Moores Era Supercomputing 2016 (PMES16) inconjunction with 2016 IEEE International conference on high performance computing, networking,storage, and analysis (SC16)（Salt Lake City, UT, USA, 2016.11）[特記 34] 中島： Co-organizer of BoF, 2016 IEEE International conference on high performance computing,networking, storage, and analysis (SC16): Software Engineering for Computational Science andEngineering on Supercomputers（Salt Lake City, UT, USA, 2016.11）[特記 35] 中島： Member of Program Committee, 18h IEEE International Conference on High-Performance
Computing and Communications (HPCC 2016) (Sydney, Australia, 2016.12)－ 179 －

スーパーコンピューティング研究部門[特記 36] 中島： Co-organizer of Mini-Symposium, 2017 SIAM Conference on Computational Science andEngineering (CSE17): Parallel Methods and Algorithms for Extreme Computing Part I-II (Atlanta,
GA, USA, 2017.3)[特記 37] 中島：セッションオーガナイザ，日本計算工学会第 22 回計算工学講演会「先進並列シミュ
レーション」（大宮, 2017.5）[特記 38] 中島：Member of Program Committee, International Conference on Computational Science (ICCS2017)（Zurich, Switzerland, 2017.6）[特記 39] 中島： Co-Chair, Program Committee, Seventh International Workshop on Advances in HighPerformance Computational Earth Sciences: Applications and Frameworks (IHPCES 2017) in conjunction with International Conference on Computational Science (ICCS 2017)（Zurich, Switzerland, 2017.6）[特記 40] 中島： Member of Ph.D Forum Committee, International Supercomputing Conference (ISC 1
７)（Frankfurt, 2017.6）[特記 41] 中島：Member of BoF Committee, International Supercomputing Conference (ISC 1 ７)（Frankfurt, 2017.6）[特記 42] 中島：Session Organizer, Algorithms for Extreme Scale in Practice, International Supercomputing
Conference (ISC 1 ７)（Frankfurt, 2017.6）[特記 43] 中島： Member of Program Committee, The 46th International Conference on Parallel Processing(ICPP 2017) （Bristol, UK, 2017.8）[特記 44] 中島： Chair, Posters Committee, 2017 IEEE International conference on high performance computing, networking, storage, and analysis (SC17)（Denver, CO, USA, 2017.11）[特記 45] 中島： Member of Test of Time Award Committee, 2017 IEEE International conference on highperformance computing, networking, storage, and analysis (SC17)（Denver, CO, USA, 2017.11）[特記 46] 中島： Member of Program Committee, Post Moores Era Supercomputing 2016 (PMES16) inconjunction with 2016 IEEE International conference on high performance computing, networking,storage, and analysis (SC17)（Denver, CO, USA, 2017.11）[特記 47] 中島：Co-Chair, 18th SIAM Conference on Parallel Processing for Scientiﬁc Computing (PP18),(Tokyo, 2018.3)[特記 48] 中島：Co-Chair, Program Committee, The 48th International Conference on Parallel Processing(ICPP 2019), (Kyoto, 2019.8)[特記 49] 田浦：IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems Associate Editor[特記 50] 田浦：Program Co-Chair HPDC 2016
[特記 51] 田浦：Program Committee CLUSTER 2016
[特記 52] 田浦：情報処理学会プログラミング研究会主査[特記 53] 近藤： Publicity Co-Chair, Program Committee, The 25th International Symposium on HighPerformance Parallel and Distributed Computing (HPDC), 2016.

－ 180 －

スーパーコンピューティング研究部門[特記 54] 近藤： Program Co-Chair, 16th International Forum on MPSoC for Software-deﬁned Hardware(MPSoC’16), 2016.
[特記 55] 近藤： Program Committee, International Symposium on Low Power Electronics and Design(ISLPED), 2016．
[特記 56] 近藤： Program Committee, IEEE Cluster, 2016.
[特記 57] 近藤： Program Committee, IFIP/IEEE International Conference on Very Large Scale Integration(VLSI-SoC), 2016.
[特記 58] 近藤： Program Committee, 22nd Asia and South Paciﬁc Design Automation Conference (ASPDAC), 2017.
[特記 59] 近藤： 情報処理学会システムアーキテクチャ研究会, 幹事, 2016 年.
[特記 60] 塙：塙 敏博, 筑波大学計算科学研究センター学際共同利用プログラム「密結合演算加速機構
アーキテクチャに向けた GPGPU アプリケーション」プロジェクト研究代表者, 2016 年度[特記 61] 塙：Member of Program Committee, 7th Intl. Symp. on Highly-Efﬁcient Accelerattors and Reconﬁgurable Technologies, 2016
[特記 62] 塙：Member of Program Committee, The 7th International Workshop on Programming Models
and Applications for Multicores and Manycores (PMAM), 2016
[特記 63] 塙：Digital Life 編集長, Vol. 27, Vol. 28, 2016
[特記 64] 塙：データ解析・シミュレーション融合スーパーコンピュータシステム Reedbush の紹介，
スーパーコンピューティングニュース, Vol. 18 No. 4, 2016 年 7 月[特記 65] 塙：
GTC Japan 2016 参加報告，スーパーコンピューティングニュース，Vol. 18, No. 6, 2016 年 11 月
[特記 66] 塙：Member of Organizing Committee, HPC Asia Conference 2018, (Tokyo, Jan. 2018)[特記 67] 塙：Member of Organizing Committee, 18th SIAM Conference on Parallel Processing for Scientiﬁc Computing (PP18), (Tokyo, Mar. 2018)[特記 68] 塙：HPCI 東拠点データ保存用ストレージ仕様策定委員長，2016 年 4 月〜6 月[特記 69] 塙：HPCI ストレージ東拠点システム仕様策定委員長，2016 年 11 月〜2017 年 2 月[特記 70] 伊田：ISC High Performance 2016 (ISC 2016) 参加報告, スーパーコンピューティングニュー
ス，Vol.18 No.4, 2016 年 7 月[特記 71] 伊田：31th International Supercomputing Conference (ISC High Performance 2016) 参加報告,
Digital Life，Vol.27, 2016 年 9 月[特記 72] 伊田：第 62 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会「ライブラリ利用：科学技
術計算の効率化入門」, 2016 年 9 月 6 日 ∼7 日, 取りまとめ及び講師（一部）を担当[特記 73] 伊田：第 64 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会「OpenFOAM 入門」, 2016
年 9 月 27 日, 講師（一部）を担当－ 181 －

スーパーコンピューティング研究部門[特記 74] 伊田：第 71 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会「ライブラリ利用：科学技
術計算の効率化入門」, 2016 年 9 月 6 日 ∼7 日, 取りまとめ及び講師（一部）を担当[特記 75] 松本：ppOpen-HPC プロジェクトの Web サイト管理[特記 76] 大島： Program Chair, Auto-Tuning for Multicore and GPU (ATMG) (In Conjuction with theIEEE MCSoC-17), イタリア リヨン, 2016 年 9 月 22 日 開催.
[特記 77] 大島： プログラム委員, HPCS2016 2016 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, 東北大学 片平キャンパス さくらホール, 2016 年 6 月 6-7 日 開催.
[特記 78] 大島： ACS 論文誌編集委員[特記 79] 大島： 一般社団法人オープン CAE 学会 理事[特記 80] 大島： 自動チューニング研究会 幹事 (運営委員会・総務)[特記 81] 大島： 日本応用数理学会 若手の会 運営委員
[特記 82] 大島： 第 58 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会「GPU プログラミング入門」, 2016 年 6 月 8 日, 一部の講師を担当[特記 83] 大島： 第 59 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会「OpenMP/OpenACC によるマルチコア・メニィコア並列プログラミング入門」, 2016 年 6 月 14-15 日, 一部の講師を担当[特記 84] 大島： 第 61 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会「MPI 基礎：並列プログラ
ミング初級入門」, 2016 年 7 月 7-8 日, 一部の講師を担当[特記 85] 大島： 第 63 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会「MPI 基礎：並列プログラ
ミング初級入門」, 2016 年 9 月 12-13 日, 一部の講師を担当[特記 86] 大島： 第 67 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会「GPU プログラミング入門」, 2016 年 10 月 17 日, 一部の講師を担当[特記 87] 大島： 第 68 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会「OpenMP/OpenACC によるマルチコア・メニィコア並列プログラミング入門」, 2016 年 11 月 8-9 日, 一部の講師を担当[特記 88] 大島： 第 72 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会「MPI 基礎：並列プログラ
ミング初級入門」, 2017 年 3 月 6-7 日, 一部の講師を担当[特記 89] 大島： 第 73 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会「OpenFOAM 初級 in 名古屋」, 2017 年 3 月 13 日, 一部の講師を担当[特記 90] 大島： 第 74 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会「GPU プログラミング入門
in 名古屋」, 2017 年 3 月 14 日, 一部の講師を担当[特記 91] 大島： 平成 27 年度 スーパーコンピューター若手・女性利用者推薦 利用報告, スーパーコン
ピューティングニュース, Vol.18 No.4 (2016 年 7 月)
[特記 92] 大島： SWoPP2016 参加報告, スーパーコンピューティングニュース, Vol.18 No.5 (2016 年 9月)－ 182 －

スーパーコンピューティング研究部門[特記 93] 大島： GTC Japan 2016 参加報告, スーパーコンピューティングニュース, Vol.18 No.6 (2016年 11 月)[特記 94] 大島： SC16 参加報告, スーパーコンピューティングニュース, Vol.19 No.1 (2017 年 1 月)
[特記 95] 星野：スーパーコンピュータ若手利用者推薦制度 ( http://www.cc.u-tokyo.ac.jp/service/wakate/) 2016 年度 前期募集 2 件，後期募集 3 件，インターン募集 2 件．
[特記 96] 星野： ISC 2016 参加報告, スーパーコンピューティングニュース Vol.18 No.4 (2016 年 7 月)
[特記 97] 星野： 第 57 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会「OpenFOAM 入門」, 2016
年 5 月 31 日, 一部の講師を担当[特記 98] 星野： 第 58 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会「GPU プログラミング入門」, 2016 年 6 月 8 日, 一部の講師を担当[特記 99] 星野： 第 59 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会「OpenMP/OpenACC によるマルチコア・メニィコア並列プログラミング入門」, 2016 年 6 月 14 日 ∼15 日, 一部の講師を担当[特記 100] 星野： 第 67 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会「GPU プログラミング入門」, 2016 年 10 月 17 日, 一部の講師を担当[特記 101] 星野： 第 68 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会「OpenMP/OpenACC によるマルチコア・メニィコア並列プログラミング入門」, 2016 年 11 月 8 日 ∼9 日, 一部の講師を担当[特記 102] 星野： 第 74 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会「GPU プログラミング入門 in 名古屋」, 2017 年 3 月 14 日, 一部の講師を担当[特記 103] 有間： 平成 28 年度科学研究費補助金 (科研費), 研究活動スタート支援, 高電力効率なビッ
グデータ処理のためのメモリシステム最適化, 研究代表者, 2016-2017 年度.
[特記 104] 有間： 理化学研究所, 計算科学研究機構, 客員研究員 (兼務), 2016 年 5 月-2018 年 3 月.
[特記 105] 有間： Visiting Scientist at Lawrence Livermore National Laboratory, Oct. 2016 - Oct. 2017.
[特記 106] 有間： 情報処理学会, システム・アーキテクチャ研究会, 運営委員.
[特記 107] 有間： Program Committee Member of IEEE NVMSA2017.
[特記 108] 有間： Technical Reviewer of IEICE Transactions on Information and Systems.
[特記 109] 有間： 情報処理学会論文誌, コンピューティングシステム, 外部査読.
[特記 110] 有間： SWoPP 2016 参加報告, スーパーコンピューティングニュース, Vol.18 No.5, 2016 年 9月.
[特記 111] 今野： 2015 年 6 月よりオープン CAE 学会会長.
[特記 112] 今 野： お 試 し ア カ ウ ン ト 付 き 並 列 プ ロ グ ラ ミ ン グ 講 習 会, http://www.cc.utokyo.ac.jp/support/kosyu/, 第 57 回「OpenFOAM 入門」(2016 年 5 月), 第 64 回「OpenFOAM入門」(2016 年 9 月), 第 73 回「OpenFOAM 初級 in 名古屋」(2017 年 3 月).

－ 183 －

スーパーコンピューティング研究部門[特記 113] 今野： お試しアカウント付き並列プログラミング講習会実施報告, スーパーコンピューティ
ングニュース, http://www.cc.u-tokyo.ac.jp/support/press/news/, 第 57 回 (Vol.18, No.5, 2016 年
9 月), 第 64 回 (Vol.18, No.6, 2016 年 11 月).
[特記 114] 今野： 今野 雅: オープンソース CFD コード OpenFOAM の高度化, 東京大学情報基盤センター年報，第 17 号, pp.258-264, 2016 年.

－ 184 －

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〔招待
1,2,4〕〔査読付き 2〕。悪条件問題向けの並列前処理手法に関する検討を実施した〔招待 5〕〔査読付き 1 〕〔発表 12〕。並列前処理付き反復法のマルチコア・メニィコア向け最適化に関する検討〔招待 7,9〕〔発表 8,10,13〕，通信最適化に関する検討〔招待 3,6〕〔発表 7,14,15〕を実施した。
 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 ppOpen-HPC の開発を継続して実施した。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。〔招待 1,2,9〕〔発表 4,5,11〕。
 ポストムーアに向けた計算機科学・計算科学に関する研究
2025 年以降と予測されるムーアの法則の終焉に備えるための研究開発とともにアーキテクチャ，システムソフトウェア，アプリケーション，アルゴリズムをカバーする研究協力体制の構築に着手した。ポストムーアに向けたデータ移動中心型アプリケーション開発環境，数値アルゴリズムに関する検討〔招待 3,6,7,8,9〕〔発表 2,3,5,6,11,15〕とともに，SC16 では海外の研究者と協力してワークショップをオーガナイズし，盛況であった〔特記 28〕。
 HPC 教育
「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，HPC 教育プログラム策定，講義，演習を実施した〔特記 2～７〕。また，計算科学アライアンス〔特記 8〕設立に向けての準備
活動を実施した。また国立台湾大学において，「國家理論科學研究中心 2017 年春季課程：高效－ 185 －

スーパーコンピューティング研究部門

能計算與深度學習（NCTS 2017 Courses on High-Performance Computing and Deep Learning）
Introduction to Parallel Programming for Multicore/Manycore Clusters」を実施した〔解説記事 5〕。

2

研究成果

2.1

動的ループスケジューリングによる通信最適化

大規模な並列計算機を使用する場合，ノード数の増加によって通信のオーバーヘッドは増加する傾向にある。並列計算において通信は必須のプロセスであるが，通信をできる限り効率的に実施し，削減することは EFLOPS 級システムにおいて重要である。通信の削減がアルゴリズムに不安定をもたらす可能性もある。ここでは，行列解法に焦点を当てアルゴリズムに関して述べることにする。有限要素法，差分法等から得られる大規模疎行列の解法としては共役勾配法（Conjugate Gradient，CG）に代表されるクリロフ部分空間法が広く使用されている。通信が生じる代表的なプロセスとしては，①疎行列ベクトル積（1 対 1 通信），②内積（集団通信）がある。②の対処方法としては Pipelined 法がある〔招待 3,5,6〕〔発表 7〕。Pipelined CG 法では，CG 法の結果が変わらないように計算順序を変更
し，MPI-3 でサポートされている非同期集団通信（MPI_Iallreduce）によって，集団通信のオーバーヘッドを隠蔽することに成功しており，昨年度は最大 64 ノード（1,280 コア，1,280 MPI プロセス）を使用してその効果を検証した。ここでは，特に①に注目した検討を紹介する〔招待 3,5,6〕〔発表 15〕。
図 1 に示すように，並列有限要素法，有限体積法などにおける Halo を含む並列データ構造において，内点を，Halo と接している点（境界点）とそうでない点（純内点）にわけて並び替え，後者の計算とプロセス間をオーバーラップさせる方法が考えられる〔引用 1〕。図 10 に示す手法は，本来ステンシル計算（陽解法）のために考案されたものであるが，疎行列ベクトル積の場合には，通信を隠蔽するだけの充分な計算量を得ることが難しく，あまり効果がないとされてきた。一方，〔引用文献 4〕では，Halo 通信に OpenMP の動的ループスケジューリング機能を適用する手法が考案されている。この手法では，通信をマスタースレッドが受け持ち，純内点の計算とオーバーラップさせる。
純内点の部分の計算には，OpenMP の動的ループスケジューリング機能を適用し，適当なチャンク
サイズを設定し，通信終了次第マスタースレッドが計算に参加できるようになっている。本研究では，OpenMP/MPI ハイブリッド並列プログラミングモデルを使用した有限要素法による三次元固体力学アプリケーション向け前処理付き CG 法（対角ブロック前処理）における疎行列ベクト
ル積に本手法を適用した（図 2）。通信をマスタースレッドが受け持ち，他のスレッドは「!$omp do schedule (dynamic,CHSIZ)」（CHSIZ：チャンクサイズ） として実施した計算結果を図 12 に示す。Overlap は通常の「計算-通信オーバーラップ（動的ループスケジューリン
グ適用無し）」であり，50，100，…，500 などの数字はチャンクサイズである。東大情報基盤センター富士通 FX10（Oakleaf-FX）の全 4,800 ノード（76,800 コア）を使用している。1
ノード 16 スレッド，4,800MPI プロセスの OpenMP/MPI ハイブリッド並列による計算である。
問題サイズは 1 ノードあたり 2003 節点（L），1003 節点（S）の 2 ケース実施した。図 3 の結果は,オリジナル実装からの性能改善率であり，特に問題サイズが小さい場合に，10%以上の性能向上が得られている。一方，動的ループスケジューリングを適用しない通常の計算・通－ 186 －

スーパーコンピューティング研究部門

信のオーバーラップはほとんど性能向上がない。最適なチャンクサイズは，問題サイズ，ノード数，機種によって異なると考えられるため，自動チューニングの適用が効果的である。
Internal Meshes
External (HALO) Meshes
Internal Meshes on
Boundary’s

Mat-Vec operations (SpMV)• Renumbering: ■⇒■• Communications of info. on
external meshes• Computation of ■ BEFORE
completion of comm. (comm.comp. overlapping)• Synchronization ofcommunications• Computation of ■図 1 行列ベクトル積並列計算時の計算と通信のオーバーラップ

図 2 行列ベクトル積並列計算時の動的ループスケジューリング機能の適用
12.00

Speed-up (%)

10.00
8.00
6.00
4.00
2.00
0.00
(2.00)

Overlap

50

100

200

FX10-4800-L

300

400

500

FX10-4800-S(4.00)

図 3 動的ループスケジューリングの効果（三次元固体力学並列有限要素法，対角ブロック
前処理付き CG 法），オリジナル手法からの CG 法性能改善率，Overlap：動的ループスケジューリング適用無し，数字はチャンクサイズ，東大情報基盤センター富士通 FX10（OakleafFX）の全 4,800 ノード（76,800 コア）を使用（16 スレッド×4,800MPI プロセス），1 ノード
当りの問題サイズ：2003 節点（L），1003 節点（S）－ 187 －

スーパーコンピューティング研究部門

3 HPC 教育
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〕。2016 年度夏季集
中講義として，2016 年 9 月に 8 日間，20 コマの講義と 12 コマの演習を実施した。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。2014 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 。 こ れ ま で は MPI ， OpenMP を 別 々 に 教 え て い た が ， 2014 年 度 か ら はOpenMP/MPI ハイブリッド並列プログラミングモデルに関する内容を新たに加えた教材で実施している。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 PRIMEHPCFX10（Oakleaf-FX）を使用したプログラミング実習を実施した。2016 年度は合計 34 名の受講者があった〔解説記事 2〕。2017 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。

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），スレッド並列プログラミング・ハイ
ブリッド分散並列プログラミング（大学院工学系研究科）「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 2016 年 S1S2・A1A2 学期に実施した〔特記 3，4〕。
2016 年度からは，スレッド並列コンピューティング（S1S2 学期），ハイブリッド分散並列コンピューティ
ング（A1A2 学期）として，大学院工学系研究科電気系工学専攻の講義としても開講している。
2014 年度までの講義では，冬（A1A2）学期（Ⅱ）の履修は夏（S1S2）学期（Ⅰ）の履修を前提としていたが，昨今の大学の国際化に伴い，10 月に入学する留学生が増加しており，
そのような条件を満たさない履修者が増えてきた。そこで 2015 年度からは，方針を変更し，両者をある程度独立した科目として履修できるよう：

S1S2 学期（Ⅰ）：お試し講習会「OpenMP/OpenACC によるマルチコア・メニィコア並列プログラミング入門」で実施している内容〔解説記事 3,4〕

－ 188 －

スーパーコンピューティング研究部門

A1A2 学期（Ⅱ）：理学系研究科「並列計算プログラミング・先端計算機演習」で実施



している内容（3.1 参照）〔解説記事 1,2〕を実施することとした。両者は若干のオーバーラップはあるものの，ほぼ独立した内容である。2016 年度は S1S2 学期 39 名と A1A2 学期 15 名の受講者があった。2017 年度も引き続き開講の予定である。また，A1A2 学期の実習には 2016 年 7 月に導入されたデータ解析・シミュレーション融合スーパーコンピュータシステム（Reedbush-U）を使用した。

3.3

数値解析（工学部計数工学科）「学際計算科学・工学人材育成プログラム」の一環として，工学部応用物理系学科（物理工学科，
計数工学科）の学部 2 年生を対象とした「数値解析」講義のうち 7 回を 2016 年 A1A2 学期に担当した〔特記７〕。担当項目は，スーパーコンピューティング入門，線形方程式解法（直接法，反復法），固有値解法，偏微分方程式数値解法である。2016 年度は合計 120 名の受講者があった。

3.4

計算科学アライアンス

計算科学アライアンス〔特記 8〕は東京大学の研究教育活動として工学系・理学系・情報理工学系
研究科，情報基盤センターを中心に平成 27 年度に準備活動を開始し，平成 28 年 4 月から本格的活動を開始した。計算科学アライアンスでは計算物理学などの計算科学・工学と情報科学を連携・融合しながら東京大学の英知を結集して，世界の計算科学研究を先導する。また学部から大学院・
ポスドクまでを一貫した理念の下に教育するための標準教育体系を整備して組織的な講義・演習を実施し，基礎から先端までの教育を展開する。特に優秀な学生には国際性豊かな英才教育を実施
し、国際的にトップクラスの計算科学の人材を育成する。

4

成果要覧

招待講演
〔招待 1〕 Kengo Nakajima, Extreme Simulations on ppOpen-HPC, Challenges in Extreme Engineering Algorithms, ISC High Performance 2016 (Frankfurt, Germany, June 19-23, 2016)〔招待 2〕 Kengo Nakajima, Akihiro Ida and Takahiro Katagiri, Development of Large-Scale Scientific & Engineering Applications on Post-Peta/Exascale Systems using ppOpen-HPC, Enabling
Technologies and Simulation Practices for High Performance Computational Mechanics, The 12th
World Congress on Computational Mechanics (WCCM XII) (Seoul, Korea, July 24-29, 2016)〔招待 3〕 Kengo Nakajima, Parallel Iterative Solvers with Preconditioning in the Post-Moore Era,First International Workshop on Deepening Performance Models for Automatic Tuning (DPMAT)(Nagoya University, September 7, 2016)－ 189 －

スーパーコンピューティング研究部門〔招待 4〕 Kengo Nakajima, Parallel Iterative Solvers for Ill-conditioned Problems with Heterogeneous Material Properties, NCU Mathematics Seminar, National Central University (Taoyuan, Taiwan,
November 3, 2016)〔招待 5〕 Kengo Nakajima, Parallel Iterative Solvers with Preconditioning in the Post-Moore Era,
TIMS Seminar on Scientific Computing, National Taiwan University (Taipei, Taiwan, November 4,
2016)〔招待 6〕 Kengo Nakajima, Communication/Synchronization Avoiding/Reducing in Krylov Iterative
Solvers on Multicore/Manycore Clusters -Early Case Studies on Oakforest-PACS with Intel Xeon
Phi, Berkeley Lab Computing Sciences Seminar (Berkeley, CA, USA, January 20, 2017)〔招待 7〕 Kengo Nakajima, Accelerated Computing Activities at ITC/University of Tokyo, ADAC-3(Accelerated Data Analytics and Computing) Workshop（Kashiwa, January 25, 2017）〔招待 8〕 中島研吾，岩下武史，片桐孝洋，松岡聡，ポストムーア時代の科学技術アプリケーションとアルゴリズム，第 64 回応用物理学会春季学術講演会 特別シンポジウム「半導体とコンピュータとのハーモニックイノベーション」（横浜，2017 年 3 月 14 日）〔招待 9〕 中島研吾，Oakforest-PACS の紹介と計算科学の進展，第 30 回人工物コロキウム「大規模シミュレーションと人工物工学」，東京大学人工物工学研究センター（柏，千葉，2017 年 3 月 15日）

査読付論文リスト〔査読付 1〕 Kengo Nakajima, Parallel Iterative Solvers for Ill-conditioned Problems with Heterogeneous Material Properties, Procedia Computer Science 80, 1635-1645, 2016
〔査読付 2〕 Naoya Nomura, Akihiro Fujii, Teruo Tanaka, Kengo Nakajima and Osni Marques, Performance Analysis of SA-AMG Method by Setting Extracted Near-Kernel Vectors, Proceedings ofthe 12th International Meeting on High Performance Computing for Computational Science(VECPAR 2016), Porto, Portugal, 2016

解説記事
〔解説記事 1〕中島研吾，科学技術計算Ⅱ／コンピュータ科学特別講義Ⅱ「並列有限要素法」，スーパーコンピューティングニュース 18-3，東京大学情報基盤センター， 2016
〔解説記事 2〕中島研吾，講義紹介：並列計算プログラミング・先端計算機演習（地球惑星科学専攻），
スーパーコンピューティングニュース 18-6，東京大学情報基盤センター, 2016
〔解説記事 3〕中島研吾，科学技術計算Ⅰ／コンピュータ科学特別講義Ⅰ／スレッド並列コンピュー
ティング 「科学技術計算のためのマルチコアプログラミング入門」，スーパーコンピューティングニ
ュース 19-1，東京大学情報基盤センター， 2017

－ 190 －

スーパーコンピューティング研究部門〔 解 説 記 事 4 〕 中 島 研 吾 ， 第 68 回 お 試 し ア カ ウ ン ト 付 き 並 列 プ ロ グ ラ ミ ン グ 講 習「OpenMP/OpenACC によるマルチコア・メニィコア並列プログラミング入門」，スーパーコンピュー
ティングニュース 19-1，東京大学情報基盤センター， 2017
〔解説記事 5〕中島研吾，國家理論科學研究中心 2017 年春季課程：「高效能計算與深度學習」（NCTS 2017 Courses on High-Performance Computing and Deep Learning） Introduction to Parallel Programming for Multicore/Manycore Clusters，スーパーコンピューティングニュース 19-1，東京大学情報基盤センター， 2017

その他発表論文リスト〔発表 1〕 Kengo Nakajima, Thread-Scalable FEM, 2016 SIAM Conference on Parallel Processing for
Scientific Computing (SIAM PP16) (Paris, France, April 12-14, 2016)〔発表 2〕 Satoshi Matsuoka, Hideharu Amano, Kengo Nakajima, Koji Inoue, Tomohiro Kudoh,
Naoya Maruyama, Kenjiro Taura, Takeshi Iwashita, Takahiro Katagiri, Toshihiro Hanawa, Toshio
Endo. From FLOPS to BYTES: Disruptive Change in High-Performance Computing towards the
Post-Moore Era, Proceedings of the ACM International Conference on Computing Frontiers(CF'16) (Como, Italy, May 16-18, 2016)〔発表 3〕 中島研吾，ポストムーア時代の大規模数値計算アルゴリズム，第 21 回計算工学講演会（日本計算工学会）（新潟，2016 年 5 月 31 日～6 月 2 日）
〔発表 4〕 中島研吾，ppOpen-HPC と大規模シミュレーション，第 21 回計算工学講演会（日本計算工学会）（新潟，2016 年 5 月 31 日～6 月 2 日）
〔発表 5〕 Kengo Nakajima, Framework for Development of Data-Movement Centric Applications,
BDEC Frankfurt （The workshop on Big Data and Extreme-scale Computing）（Frankfurt, Germany,
June 15, 2016）〔発表 6〕 松岡聡，天野英晴，中島研吾，井上弘士，工藤知宏，丸山直也，田浦健次朗，岩下武史，
片桐孝洋，塙敏博，遠藤敏夫，ポストムーア時代における FLOPS から BYTES への変革，情報処理学会研究報告（2016-HPC-155-32），2016 年並列／分散／協調処理に関する 『松本』サマー・
ワークショップ（SWoPP 松本 2016）（松本，2016 年 8 月 8 日～10 日）〔発表 7〕 中島研吾，非同期並列前処理手法について，2016 年並列／分散／協調処理に関する『松本』サマー・ワークショップ（SWoPP 松本 2016）（松本，2016 年 8 月 8 日～10 日）〔発表 8〕 塙敏博，中島研吾，大島聡史，伊田明宏，星野哲也，田浦健次朗，データ解析・シミュレーション融合スーパーコンピュータシステム Reedbush-U の性能評価，情報処理学会研究報告（2016-HPC-156-10），情報処理学会第 156 回 HPC 研究会（小樽，2016 年 9 月 15 日～16 日）－ 191 －

スーパーコンピューティング研究部門〔発表 9〕 塙敏博，中島研吾，大島聡史，星野哲也，伊田明弘，パイプライン型共役勾配法の性能評価，情報処理学会研究報告（2016-HPC-157-6），情報処理学会第 157 回 HPC 研究会（那覇，
2016 年 12 月 21 日～22 日）〔発表 10〕 中島研吾，大島聡史，塙敏博，星野哲也，伊田明弘，ICCG 法ソルバーの Intel Xeon Phi
向け最適化，情報処理学会研究報告（2016-HPC-157-16），情報処理学会第 157 回 HPC 研究会（那覇，2016 年 12 月 21 日～22 日）〔発表 11〕 Kengo Nakajima, Application Development Framework for Manycore Architectures in
Exascale/Post-Moore Era, 2017 SIAM Conference on Computational Science and Engineering (SIAM CSE17) (Atlanta, GA, USA, February 27-March 3, 2017)〔発表 12〕 河合直聡，伊田明弘，中島研吾，悪条件問題に対する CG 法向け IC 前処理手法の改善，情報処理学会研究報告（2017-HPC-158-9），情報処理学会第 158 回 HPC 研究会（熱海，201７年 3 月 8 日～10 日）〔発表 13〕 星野哲也，大島聡史，塙敏博，中島研吾，伊田明弘，OpenACC を用いた ICCG 法ソル
バーの Pascal GPU における性能評価，情報処理学会研究報告（2017-HPC-158-18），情報処理学会第 158 回 HPC 研究会（熱海，201７年 3 月 8 日～10 日）〔発表 14〕 塙敏博，中島研吾，大島聡史，星野哲也，伊田明弘，Xeon Phi+OmniPath 環境におけるOpenMP, MPI 性能最適化，情報処理学会研究報告（2017-HPC-158-21），情報処理学会第 158
回 HPC 研究会（熱海，201７年 3 月 8 日～10 日）〔発表 15〕 Kengo Nakajima, Hiding communications in preconditioned Krylov iterative solvers on
multicore/manycore clusters, 2017 Conference on Advanced Topics and Auto Tuning in High Performance Scientific Computing (2017 ATAT in HPSC), National Taiwan University (Taipei, Taiwan, March 10-11, 2017)

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/16e/〔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/16s/，http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/16w/〔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/16s/，http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/16w/〔特記 5〕 スレッド並列コンピューティング，ハイブリッド分散並列コンピューティング，東京大学大学
院工学系研究科電気系工学専攻，http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/16s/，http://nkl.cc.utokyo.ac.jp/16w/－ 192 －

スーパーコンピューティング研究部門〔特記 6〕 東京大学情報基盤センター，お試しアカウント付き並列プログラミング講習会，http://www.cc.u-tokyo.ac.jp/support/kosyu/〔特記 7〕 数値解析，東京大学工学部計数工学科，http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/16n/〔特記 8〕 計算科学アライアンス，http://www.compsci-alliance.jp/〔特記 9〕 日本計算工学会理事，会員委員会委員長〔特記 10〕 日本応用数理学会，代表会員〔特記 11〕 General Council Member , IACM (International Association for Computational Mechanics)〔特記 12〕 Co-organizer of Mini-Symposium, 17th SIAM Conference on Parallel Processing for Scientific Computing (PP16): Parallel Methods and Algorithms for Extreme Computing Part I-III(Paris, France, 2016.4)〔特記 13〕セッションオーガナイザ，日本計算工学会第 21 回計算工学講演会「先進並列シミュレーション」（新潟, 2016.5）〔特記 14〕 Member of Scientific Committee, The 2016 Platform of Advanced Scientific Computing
Conference (PASC16)（Lausanne, Switzerland, 2016.6）〔特記 15〕 Member of Program Committee, International Conference on Computational Science(ICCS 2016)（San Diego, USA, 2016.6）〔特記 16〕 Co-Chair, Program Committee, Sixth International Workshop on Advances in HighPerformance Computational Earth Sciences: Applications and Frameworks (IHPCES 2016) in conjunction with ICCS 2016（San Diego, USA, 2016.6）〔特記 17〕 Member of Research Paper & Poster Committee, International Supercomputing Conference(ISC’16)（Frankfurt, 2016.6）〔特記 18〕 Member of Ph.D Forum Committee, International Supercomputing Conference (ISC’16)（Frankfurt, 2016.6）〔特記 19〕 Member of Program Committee, 2nd International Workshop on Performance Modeling:
Methods and Applications (PMMA16) in conjunction with International Supercomputing Conference (ISC’16)（Frankfurt, 2016.6）〔特記 20〕 Member of Scientific Committee, 12th International Meeting on High-Performance Computing for Computational Science (VECPAR 2016) (Porto, Portugal, 2016.6)〔特記 21〕 Area Chair of Technical Program Committee (Applications, Algorithms, and Libraries),
IEEE Cluster 2016（Taipei, Taiwan, 2016.9）－ 193 －

スーパーコンピューティング研究部門〔特記 22〕 Member of Program Committee, The 23rd European MPI Users' Group Meeting (EuroMPI 2016) (Edinburgh, UK, 2016.9)〔特記 23〕 Member of 2016 Sydney Fernbach Award Subcommittee, 2016 IEEE International conference on high performance computing, networking, storage, and analysis (SC16), （Salt Lake City,
UT, USA, 2016.11）〔特記 24〕 Member of 2016 Seymour Cray Award Subcommittee, 2016 IEEE International conferenceon high performance computing, networking, storage, and analysis (SC16), （Salt Lake City, UT,
USA, 2016.11）〔特記 25〕 Member of Invited Talks Committee, 2016 IEEE International conference on high performance computing, networking, storage, and analysis (SC16)（Salt Lake City, UT, USA, 2016.11）〔特記 26〕 Member of Tutorials Committee, 2016 IEEE International conference on high performancecomputing, networking, storage, and analysis (SC16)（Salt Lake City, UT, USA, 2016.11）〔特記 27〕 Member of Test of Time Award Committee, 2016 IEEE International conference on highperformance computing, networking, storage, and analysis (SC16)（ Salt Lake City, UT, USA,2016.11）〔特記 28〕 Member of Program Committee, Post Moores Era Supercomputing 2016 (PMES16) in conjunction with 2016 IEEE International conference on high performance computing, networking,storage, and analysis (SC16)（Salt Lake City, UT, USA, 2016.11）〔特記 29〕 Co-organizer of BoF, 2016 IEEE International conference on high performance computing,networking, storage, and analysis (SC16): Software Engineering for Computational Science andEngineering on Supercomputers（Salt Lake City, UT, USA, 2016.11）〔特記 30〕 Member of Program Committee, 18h IEEE International Conference on High-Performance
Computing and Communications (HPCC 2016) (Sydney, Australia, 2016.12)〔特記 31〕 Co-organizer of Mini-Symposium, 2017 SIAM Conference on Computational Science andEngineering (CSE17): Parallel Methods and Algorithms for Extreme Computing Part I-II (Atlanta,
GA, USA, 2017.3)〔特記 32〕セッションオーガナイザ，日本計算工学会第 22 回計算工学講演会「先進並列シミュレーション」（大宮, 2017.5）〔特記 33〕 Member of Program Committee, International Conference on Computational Science(ICCS 2017)（Zurich, Switzerland, 2017.6）〔特記 34〕 Co-Chair, Program Committee, Seventh International Workshop on Advances in HighPerformance Computational Earth Sciences: Applications and Frameworks (IHPCES 2017) in con-

－ 194 －

スーパーコンピューティング研究部門

junction with International Conference on Computational Science (ICCS 2017)（Zurich, Switzerland,
2017.6）〔特記 35〕 Member of Ph.D Forum Committee, International Supercomputing Conference (ISC’1７)（Frankfurt, 2017.6）〔 特 記 36 〕 Member of BoF Committee, International Supercomputing Conference (ISC ’ 1 ７ )（Frankfurt, 2017.6）〔特記 37〕Session Organizer, Algorithms for Extreme Scale in Practice, International Supercomputing
Conference (ISC’1７)（Frankfurt, 2017.6）〔特記 38〕 Member of Program Committee, The 46th International Conference on Parallel Processing(ICPP 2017) （Bristol, UK, 2017.8）〔特記 39〕 Chair, Posters Committee, 2017 IEEE International conference on high performance computing, networking, storage, and analysis (SC17)（Denver, CO, USA, 2017.11）〔特記 40〕 Member of Test of Time Award Committee, 2017 IEEE International conference on highperformance computing, networking, storage, and analysis (SC17)（Denver, CO, USA, 2017.11）〔特記 41〕 Member of Program Committee, Post Moores Era Supercomputing 2016 (PMES16) in conjunction with 2016 IEEE International conference on high performance computing, networking,storage, and analysis (SC17)（Denver, CO, USA, 2017.11）〔特記 42〕Co-Chair, 18th SIAM Conference on Parallel Processing for Scientific Computing (PP18),(Tokyo, 2018.3)〔特記 43〕Co-Chair, Program Committee, The 48th International Conference on Parallel Processing(ICPP 2019), (Kyoto, 2019.8)

引用文献〔引用 1〕Takashi Shimokawabe, Takayuki Aoki, Tomohiro Takaki, Akinori Yamanaka, Akira Nukada, Toshio Endo, Naoya Maruyama, and Satoshi Matsuoka, Peta-scale Phase-Field Simulation
for Dendritic Solidification on the TSUBAME 2.0 Supercomputer," ACM/IEEE Proceedings ofSC11, Seattle, WA, USA, November 2011
〔引用 2〕伊奈 拓也，朝比 祐一，井戸村 泰宏，テラフロップス級メニーコアアーキテクチ
ャにおけるステンシル計算の最適化手法の開発，情報処理学会研究報告（2015-HPC-15210），情報処理学会第 152 回 HPC 研究会（札幌，2015 年 12 月）－ 195 －

スーパーコンピューティング研究部門

ߴੜ࢈ɾߴੑೳฒྻϓϩάϥϛϯά‫ޠݴ‬ɾσʔλॲཧϑϨʔϜϫʔΫͷ‫ڀݚ‬ాӜ ݈࣍࿕

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ҎԼͰ͸ͦͷ͏ͪͷҰ෦Λཁ໿͢Δ. 2 અͰ, େ‫ن‬໛σʔλॲཧʹର͢ΔಛԽ‫ؔ͢ʹޠݴܕ‬Δ੒Ռ, 3 અͰ, ‫ہ‬ॴੑΛߟྀͨ͠ϫʔΫενʔϦϯάΞϧΰϦζϜʹؔ͢Δ੒ՌΛཁ໿͢Δ.

2

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2.1

എ‫ܠ‬

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ͦΕΒͷ‫ࣜܗ‬͸σʔλຖʹҟͳΓ, ‫ۃ‬Ίͯଟ༷Ͱ͋Δ. σʔλͷଟ͘͸ XML, json, csv ͳͲͷ൒ߏ଄Խ͞ΕͨςΩετσʔλͰ͋Δ͕, αʔόͷϩά΍πʔϧͰॲཧͨ͠‫ޙ‬ͷதؒσʔλͳͲ, ඪ४తͳ‫ʹࣜܗ‬Ԋ͍ͬͯͳ͍
σʔλ΋ଟ͍. ͦͷΑ͏ͳσʔλ͸ ad-hoc σʔλͱ‫ݺ‬͹Ε, ղੳͷͨΊʹ͸σʔλ‫ࣜܗ‬΍ΞϓϦέʔγϣϯ͝ͱʹ, ߏจղੳ‫ث‬Λ։ൃ͢Δඞཁ͕͋Δ.
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ͳ໰͍߹ΘͤॲཧΛ࣮ߦ͢Δॲཧ‫ܥ‬Λ࣮‫͢ݱ‬Δ͜ͱΛ໨ࢦ͍ͯ͠Δ.

－ 196 －

スーパーコンピューティング研究部門

2.3ઃ‫૷࣮ͱܭ‬จ๏ͷ‫ه‬ड़จ๏͸, Parsing Expression Grammar (PEG) ͱ‫ݺ‬͹ΕΔจ๏‫ࣜܗ‬Λ༻͍ͯ‫ه‬ड़͢Δ. PEG ͸ ad-hoc

ͳσʔλղੳʹ͠͹͠͹༻͍ΒΕΔਖ਼‫ن‬ද‫ݱ‬Λӽ͑, จ຺ࣗ༝จ๏ʹ͍ۙද‫ݱ‬ೳྗΛ͍࣋ͬͯΔ. 1
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Listing 1: PEG ʹΑΔ JSON ͷจ๏
1
2
3
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18

True <- "true"
False <- "false"
Null <- "null"
Digits <- [0-9]+
Exp <- [eE] [-+]? Digits
Number <- ’-’? Digits (’.’ Digits)? Exp?
Xdigit <- [0-9a-fA-F]
Uni <- ’u’ Xdigit Xdigit Xdigit Xdigit
Unicode <- (Uni (’\’ Uni)*)?
Escaped <- ’"’/’\’/’/’/’b’/’f’/’n’/’r’/’t’/Unicode
Unescaped <- [0x20-0x10FFFF]
Char <- ’\’ Escaped / !’\’ Unescaped
String <- ’"’ (!’"’ Char)*Array <- ’[’ (Value (’,’ Value)*)? ’]’ObjectMem <- String ’:’ Value
Object <- ’{’ (ObjectMem (’,’ ObjectMem)*)? ’}’
Value <- (String / Number / Array / False / True / Null) \s*
JSON <- Object / Array / Valueຊॲཧ‫ܥ‬͸͜ͷΑ͏ͳจ๏‫ه‬ड़͔Β, ߏจղੳ‫ث‬Λࣗಈతʹੜ੒͢Δ. ͳ͓, ੔਺ͷද‫ݱ‬΍ුಈখ਺఺਺ͷ‫ه‬ड़ͳͲΑ͘༻͍Δ΋ͷ͸ࣄલʹఆٛ͞Ε͓ͯΓ, ຖճϢʔβ͕‫ه‬ड़͢Δඞཁ͸ͳ͍.
நग़͍ͨ͠෦෼ͷ‫ه‬ड़จ๏ʹରͯ͠ඇऴ୺‫ʹ߸ه‬Ϛονͨ͠෦෼Λ, SQL ෩ͷ໰͍߹Θͤจͷதʹ‫ه‬ड़͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δ. ྫ͑͹ҎԼ͸
1

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Ϣʔβ͸ඞཁʹԠͯ͡จ๏Λॻ͖‫͑׵‬Δ͜ͱͰ, Ϛον͍ͤͨ͞ཁૉΛΑΓৄࡉʹࢦఆ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δ.
ྫ:

Wikidata ͷμϯϓ (json ‫͔ )ࣜܗ‬ΒখઆՈͷ໊લΛநग़͢ΔྫΛࣔ͢.

Listing 2 ͸ Wikidata ͷμϯϓϑΝΠϧͷஅยͰ, Douglas Adams ͱ͍͏ਓ෺͕খઆՈͰ͋Δ͜ͱΛ͍ࣔͯ͠Δ.
wikidata ͷ֤ཁૉ͸Ұͭͷ json ΦϒδΣΫτͱͳ͍ͬͯΔ . ֤ΦϒδΣΫτ͸͍͔ͭ͘ͷϓϩύςΟΛ͍࣋ͬͯΔ . ͦͷ͏ͪ “labels” ͸֤‫͚͓ʹޠݴ‬ΔΦϒδΣΫτͷද୊Λද͠ , খઆՈͷ৔߹͜Ε໊͕લʹ͋ͨΔ.
“claims” ͸ͦͷΦϒδΣΫτͷੑ࣭Λදͨ͢Ίʹ͋Γ , ֘౰͢Δੑ࣭Λද͢ϓϩύςΟ ID ͕Ωʔͱͳ͍ͬͯΔ.
ϓϩύςΟ ID “p106” ͸৬‫ۀ‬Λࢦ͢. “Q6625963” ͕খઆՈΛҙຯ͢Δ id Ͱ͋Δ. ैͬͯ໨త͸, json ϑΝΠϧͷத͔Β, Listing 3 ͷΑ͏ͳύλʔϯʹ߹க͢Δ෦෼Λ‫͚ͭݟ‬ग़͠, X ʹ૬౰͢Δ෦෼Λྻ‫͢ڍ‬Δ͜ͱͰ͋Δ.
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͸ࠔ೉Ͱ͋Δ.
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ΘͤॲཧΛαϙʔτ͢Δ͜ͱʹ੒ޭ͍ͯ͠Δ.
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－ 197 －

スーパーコンピューティング研究部門

Listing 2: wikidata ͷൈਮ1[{"id": "Q42","type": "item","labels": {"en": {
"language": "en","value": "Douglas Adams"}},"descriptions": {},"aliases": {},"claims": {"P106": [{"mainsnak": {"snaktype": "value","property": "P106","datavalue": {"value": {"entity-type": "item","numeric-id": 6625963,"id": "Q6625963"},"type": "wikibase-entityid"},"datatype": "wikibase-item"},"type": "statement","id": "Q42$D6E21D67-05D6-4A0B-8458-0744FCEED13D","rank": "normal"}]},"sitelinks": {},"lastrevid": 195301613,"modified": "2015-02-10T12:42:02Z"

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37

Listing 3: நग़͢Δύλʔϯ
1

[{
...
"labels": {"en": {
"language": "en","value": "X"}},...
"claims": {"P106": [{"mainsnak": {...
"id": "Q6625963"
...
},
...
}
]
},
...

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}]

(b)

}]

(a)

Listing 4: খઆՈͷ໊લΛൈ͖ग़ͨ͢Ίͷ௥Ճจ๏
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9
10

_ObjectMem <- String ’:’ Value
OccupationId <- String
WhereId <- "\"id\"" OccupationId
Value <- String
WhereLabel <- "\"Value\"" Value
Labels <- "\"labels\"" ’:’ JSONEN <- "\"en\"" ’:’ JSON
Claims <- "\"claims\"" ’:’ JSON
P106 <- "\"P106\"" ’:’ JSON
Mainsnak <- "\mainsnak\"" ’:’ JSON

11
12

ObjectMem <- Claims / P106 / Mainsnak / Labels / EN / WhereId / WhereLabel / _ObjectMem

13
14
15

Doc <- JSON
Root <- ’[’ (Doc (’,’ Doc)*)? ’]’

Listing 5: খઆՈͷ໊લΛൈ͖ग़ͨ͢ΊͷΫΤϦ
1
2
3

SELECT OccupationId FROM Mainsnak FROM P106 FROM Claims FROM Doc
SELECT Value FROM EN FROM Labels FROM Doc
FOR Doc WHERE OccupationId = "Q6625963"－ 198 －

スーパーコンピューティング研究部門(a) ࣮‫ڥ؀ݧ‬ද 1: ࣮‫͓ڥ؀ݧ‬Αͼσʔληοτ(b) σʔληοτ

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ੑೳ

CPU

Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2660 0 @ 2.20GHzओ‫ه‬Ա̎࣍‫ه‬Ա

DIMM DDR3 Synchronous 1600 MHz 8GB * 8
SCSI Disk PERC H310

OS

Ubuntu 14.04.5 LTSϑΝΠϧ໊σʔλαΠζ (MB)ύλʔϯग़‫਺ݱ‬

one.json
subset.json
all.json

0.21
879
94664

1
264
7823

ਤ 1: ϑΝΠϧαΠζ/࣮ߦ࣌ؒ (5 ճͷฏ‫)ۉ‬

2.4

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‫ࡏݱ‬, จ๏‫ه‬ड़ͱ໰͍߹ΘͤॲཧΛड͚औͬͯ, C++Ͱ࣮૷͞Εͨߏจղੳ‫ث‬Λੜ੒͠, ໰͍߹ΘͤΛ͢Δॲཧ‫ܥ‬

pegparser ͕࣮૷͞Ε͍ͯΔ. ฒྻԽ, ϕΫτϧԽͳͲͷ࠷దԽ͸·ͩߦ͍͑ͯͳ͍.
ൺֱର৅: JSON ͷߴ଎ͳύʔβͱͯ͠ఆධͷ͋Δ rapidjson [1] ͱͷൺֱΛߦͬͨ. rapidjson ʹ͸ SAX ‫ܕ‬ͷύʔ
β, DOM ‫ܕ‬ͷύʔβ͕͋Δ.
σʔληοτ: ࣍ͷೋͭͷσʔλʹରͯ͠ධՁΛߦͬͨ.

• wikidata [3] ͷμϯϓϑΝΠϧʢjsonʣ͔ΒখઆՈͷ໊લΛൈ͖ग़͢.

• GDELT [2] ͷ 2004 ೥౓ͷ tsv σʔλ͔Β೔ຊʹؔ͢Δ৘ใΛൈ͖ग़͢.
ҎԼͰ͸ࢴ໘ͷ౎߹্લऀʹର͢Δ݁ՌͷΈࣔ͢. ର৅ͱͨ͠ wikidate ϑΝΠϧ͸߹‫ Ͱܭ‬94GB ఔ౓ͷϑΝΠϧ͕ͩ, DOM ‫ܕ‬ͷύʔβͰશମΛղੳ͢Δ͜ͱ͸ෆՄೳͰ͋Δ. ͦ͜Ͱ, ൺֱ࣮‫ݧ‬ͷͨΊʹͦͷҰ෦͚ͩΛऔΓग़ͨ͠ 2 छྨͷσʔλΛ࡞੒͠, ౎߹, ද 1 ʹࣔ͢ 3 ௨Γͷσʔληοτʹରͯ͠ධՁΛߦͬͨ.
ධՁ‫ڥ؀‬: ධՁ͸ද 1 ʹࣔ͢‫ͨͬߦͰڥ؀‬.
ਤ 1 ʹ֤σʔληοτʹର͢Δॲཧ଎౓ (MB/ඵ) Λࣔ͢.

pegparser ΋ SAX ͷ rapidjson ΋ೖྗ௕ʹΑΒͣҰఆͷੑೳΛ͍ࣔͯ͠Δ͕, rapidjson ͷํ͕ 1.2 ͔Β 1.4 ഒ଎͍ͱ͍͏͜ͱ͕෼͔Δ. DOM ൛͕Ұ൪ૣ͍݁Ռͱͳͬͨ. perf Ͱଌఆͨ͠ͱ͜Ζ DOM ൛ͷ IPC ͸ 2.05 ͋Γ,

SAX ൛ͷ IPC ͸ 1.04 Ͱ͋ͬͨ. pegparser ͷ IPC ͸ 2.11 ͩͬͨͷͰ, pegparser ͕ rapidjson ΑΓ஗͍‫ݪ‬Ҽͱͯ͠୯७ʹ໋ྩ਺͕ଟ͍͜ͱ͕ߟ͑ΒΕΔ.
ਤ 2 ͸ղੳʹ࢖༻ͨ͠࠷େ෺ཧϝϞϦΛද͢. DOM ൛͸ SAX ൛΍ pegparser ͱൺ΂ͯѹ౗తʹଟ͔ͬͨͷͰਤʹ͸ࡌ͍ͤͯͳ͍.one.json Ͱ 1.5MB, subset.json Ͱ 2.6GB ఔ౓Ͱ͋ͬͨ. SAX ൛ͱ pegparser ͸ൈ͖ग़ͨ͠

－ 199 －

スーパーコンピューティング研究部門

ਤ 2: ֤σʔλϑΝΠϧΛղੳ͢Δͷʹ࢖༻ͨ͠෺ཧϝϞϦ (5 ճͷฏ‫)ۉ‬ද 2: ֤ύʔαʔΛੜ੒͢Δͷʹඞཁͳίʔυྔ
parserline of program

pegparser

40 + 3

rapidjson (SAX)

134

rapidjson (DOM)59σʔλΛอଘ͢ΔͨΊ, σʔλαΠζ͕େ͖͘ͳΔʹൺྫͯ͠ඞཁͳ෺ཧϝϞϦ͸૿͑Δ͕, ϑΝΠϧαΠζʹ
ൺ΂ͯѹ౗తʹখ͍͜͞ͱ͕෼͔Δ. one.json ʹ 1.3MB ඞཁͳ͜ͱ͔Β, pegparser ࣗମ͸࠷௿ 2MB ͋Ε͹ಈ͘͜ͱ͕༧૝͞ΕΔ. SAX ‫ܕ‬ͷ rapidjson ΋࣮ϝϞϦΑΓେ͖͍σʔλΛੑೳͷ௿Լͳ͘ॲཧग़དྷͨ͜ͱ͔ΒϑΝΠϧશ͕ͯඞཁͰͳ͘ OS ͕௥͍ग़͍ͯ͠ͳ͍͚ͩͱߟ͑ΒΕΔ͕, ‫͚͔ݟ‬ͷ্Ͱ͸ 1GB ͷ෺ཧϝϞϦ͸࢖ͬ
͍ͯΔ͜ͱʹͳ͍ͬͯΔ.
֤ύʔαʔͷίʔυྔ͸ pegparser < rapidjson (DOM) < rapidjson (SAX) ͱͳͬͨʢද 2ʣ. pegparser ͷߦ਺͸ grammar + query ͱ͍ͯ͠Δ. ·ͨ, pegparser Λ࡞੒͢ΔͨΊͷจ๏͸ PEG ͷ‫ه‬๏Ͱ͸ͳ͘, ࣮ࡍʹ PEGTLͰ࢖͏ C++ͷϔομϑΝΠϧͷߦ਺Λଌఆͨ͠. ͦͷͨΊ্ड़ͨ͠ PEG ͷ‫ه‬๏ͱൺ΂ͯจ๏Ҏ֎ͷ‫ه‬ड़Λ‫ؚ‬Έߦ਺͕ଟ͘ͳ͍ͬͯΔ. rapidjson ͷ৔߹͢΂ͯΫΤϦʹ֘౰͢ΔॲཧͷͨΊͷ‫ه‬ड़͕ͩ, pegparser ͸ΫΤϦʹؔͯ͠͸ѹ౗తʹগͳ͍͜ͱ͕෼͔Δ. จ๏ʹؔ͢Δ෦෼͕ଟ͘ͳͬͯ͠·͏ͷ͸σϝϦοτ͕ͩ, ࣅͨ‫ͳࣜܗ‬Βେ൒Λྲྀ༻ग़དྷΔͱ͍͏ར఺΋͋Γ, SAX ͱൺ΂ͯ࠶ར༻͠΍͢ͱߟ͑ΒΕΔ.

3‫ॴہ‬ੑʹߟྀͨ͠ϫʔΫενʔϦϯάΞϧΰϦζϜͷఏҊͱղੳ

3.1

എ‫ܠ‬

ϥϯμϜϫʔΫενʔϦϯά [6] ͸, ಈతͳλεΫੜ੒Λߦ͏ϓϩάϥϛϯά‫͍͓ͯʹޠݴ‬ಈతෛՙ෼ࢄΛߦ͏ඪ४తͳํ๏ͱͯ͠޿͘ड͚ೖΕΒΕ͍ͯΔ. ϥϯμϜϫʔΫενʔϦϯάͷཁ఺͸ҎԼͷͱ͓ΓͰ͋Δ.

1. ֤ϫʔΧ (͜͜Ͱ͸෺ཧίΞͱಉҰࢹͯࠩ͠͠ࢧ͑ͳ͍) ͕ϩʔΧϧͳλεΫΩϡʔ (࣮ࡍʹ͸྆୺Ωϡʔ)Λ࣋ͪ, ৽͍͠λεΫ͸ͦΕΛੜ੒ͨ͠ϫʔΧͷλεΫΩϡʔʹૠೖ͞ΕΔ.

2. ֤ϫʔΧ͸ϩʔΧϧͳλεΫΩϡʔ͕ۭʹͳΒͳ͍‫ݶ‬Γ, ͔ͦ͜ΒλεΫΛऔΓग़͠, ࣮ߦ͢Δ.
3. ϩʔΧϧͳλεΫΩϡʔ͕ۭʹͳͬͨΒ, ଞͷϫʔΧΛҰ༷ͳ֬཰Ͱબͼ, ͦͷϫʔΧ (٘ਜ਼ऀͱ‫ )Ϳݺ‬ͷλεΫΩϡʔ͔ΒλεΫΛ౪Ή. ٘ਜ਼ऀͷλεΫΩϡʔ͕ۭͷ৔߹΋͋Δ͕, ͦͷ৔߹͸·ͨϫʔΧΛબͼ௚͢. ͜ΕΛ, λεΫ͕‫͔ͭݟ‬Δ͔, ϓϩάϥϜશମ͕ऴྃ͢Δ·Ͱ‫܁‬Γฦ͢.
ϥϯμϜϫʔΫενʔϦϯά͸, ٘ਜ਼ऀΛબ୒͢Δॲཧͷ࣮૷͕୯७Ͱ͋Δ, ͦͷͨΊͷ௨৴΋ඞཁͱ͠ͳ͍

(Ұ༷ͳཚ਺ͰબͿ͚ͩ), ϘτϧωοΫͱͳΔσʔλߏ଄͕ଘࡏ͠ͳ͍ (ͦͷҙຯͰ͸εέʔϥϏϦςΟʹ༏Ε

－ 200 －

スーパーコンピューティング研究部門

Δ), ͳͲͷར఺͕͋Δ. ·ͨ, ͦͷ࣮ߦ࣌ؒʹؔ͢Δղੳ΋ͳ͞Ε͓ͯΓ [6], ϓϩάϥϜʹؔ͢Δগͳ͍લఏͷ΋ͱͰ࣮ߦ࣌ؒΛ཈͑Δ͜ͱʹ੒ޭ͍ͯ͠Δ.
·ͨ, ७ਮʹ࣮ߦ࣌γεςϜͷΈͰ࣮૷Ͱ͖Δ, ͢ͳΘͪϓϩάϥϜͷλεΫੜ੒ύλʔϯͳͲʹؔ͢Δશମ
Λඞཁͱ͠ͳ͍, ͱ͍͏ಛ௃΋͋Δ. ͜Ε͸Ұൠੑ, ࣮૷ͷ୯७͞ͱ͍͏ҙຯͰ͸‫ڧ‬ΈͰ͋Δ͕, ϓϩάϥϜ‫ݻ‬༗ͷੑ࣭Λੜ͔ͨ͠࠷దԽΛߦΘͳ͍ͱ͍͏ҙຯͰ͸ܽ఺ͱ΋‫͑ݴ‬Δ.

3.2‫ڀݚ‬ͷ໨త

ϥϯμϜϫʔΫενʔϦϯάΛେ‫ن‬໛ͳγεςϜ্ͷෛՙ෼ࢄΞϧΰϦζϜͱ͢ΔͨΊʹେ͖ͳ՝୊ͱͳ͍ͬͯΔͷ͸, จࣈ௨Γ, λεΫͷ഑ஔ (͕ͨͬͯͦ͠ͷͨΊʹൃੜ͢Δ௨৴) ͕ϥϯμϜͰ͋Δ͜ͱͰ͋Δ. λεΫͷ഑ஔ͕ϥϯμϜʹͳΔͱ, σʔλΛΞΫηε͢ΔͨΊͷ௨৴΋ϥϯμϜʹͳΔͱ͍͏෭࡞༻΋ൃੜ͢Δ. େ‫ن‬໛γεςϜ͸, ‫ॴہ‬ੑͷ๡͍͠ϥϯμϜͳ௨৴Λεέʔϥϒϧʹ࣮ߦͰ͖ΔΑ͏ʹ͸ઃ‫͞ܭ‬Ε͓ͯΒͣ, ෼ࢄϝϞϦฒྻ‫ػࢉܭ‬ͷωοτϫʔΫʹ͓͍ͯ͸͜ͷ܏޲͕‫ݦ‬ஶͰ͋Δ. Αͬͯ, ϥϯμϜϫʔΫενʔϦϯά͕େ‫ن‬໛ͳ‫͍ߴͰڥ؀‬ੑೳΛൃ‫͢ش‬Δͷ͸ࠔ೉Ͱ͋Δͱ༧૝͞ΕΔ.
͜ΕΛղܾ͢ΔͨΊͷୈҰาͱͯ͠, λεΫΛ౪Ήࡍͷ௨৴͕ΑΓ‫ॴہ‬తʹͳΔϫʔΫενʔϦϯάΞϧΰϦ
ζϜͷઃ‫ͱܭ‬, ͦͷੑೳʹؔ͢ΔղੳΛߦͬͨ.
ͦͷΑ͏ͳΞϧΰϦζϜΛઃ‫͢ܭ‬Δͷ͸Ұ‫ݟ‬؆୯ʹࢥ͑Δ͔΋஌Εͳ͍. ௚‫ײ‬తʹ͸, ٘ਜ਼ऀΛબͿࡍ, ࣗ෼ͷۙ͘ͷϫʔΧΛ༏ઌͯ͠ (ྫ͑͹, ಉҰίΞ಺, ιέοτ಺, ಉҰϊʔυ಺ͷॱʹ༏ઌͯ͠) બ୒͢Ε͹ྑ͍Α͏ʹࢥΘΕΔ. ࣮ࡍ͜Ε·Ͱ΋, ͜ͷछͷ‫ݧܦ‬ଇʹ‫͍ͨͮج‬ख๏͕਺ଟ͘ఏҊ͞Ε͍ͯΔ [4, 5, 7, 8].
͔͠͠ͳ͕ΒͦͷΑ͏ͳΞϧΰϦζϜͷੑೳʹର͢Δղੳ͸΄ͱΜͲͳ͞Ε͓ͯΒͣ, ࣮ࡍ, λεΫͷੜ੒ύλʔϯ͕ະ஌, λεΫΛ౪Ήର৅ΛܾΊΔͷʹ, λεΫ഑ஔʹؔ͢Δ஌ࣝΛ༻͍ͳ͍ͱ͍͏લఏͰ͸, ͦͷΑ͏ͳΞϧΰϦζϜ͕௨ৗͷ (Ұ༷ͳ) ϥϯμϜϫʔΫενʔϦϯάΑΓ༏Ε͍ͯΔͱ͍͏Ұൠతͳٞ࿦͸ࠔ೉Ͱ͋ΔΑ͏ʹࢥΘΕΔ. ͦͷΑ͏ͳલఏͰ͸, ͲͷΑ͏ͳ֬཰Ͱ٘ਜ਼ऀΛબ΅͏ͱ΋, (ϓϩάϥϜͷੑ࣭ʹΑͬͯ͸)ͦͷ֬཰ͷ௿͍ͱ͜ΖʹλεΫ͕ภࡏ͍ͯ͠Δ, ͱ͍͏ՄೳੑΛ൱ఆͰ͖ͳ͍.

3.3

ఏҊख๏

Expectation-balancing Victim Selection (EBVS) ͱ͍͏ํࣜΛఏҊͨ͠. ΞϧΰϦζϜ‫ͦͼٴ‬ͷղੳΛ୯७Խ͢ΔͨΊ, ͜Ε·Ͱͷͱ͜Ζ, ϫʔΧͷू߹શମ͕ೋͭͷಉ਺ͷϫʔΧ͔ΒͳΔάϧʔϓ G1 , G2 ʹ෼͔Ε͍ͯΔͱ͍
͏લఏͰઃ‫͍ͯ͠ܭ‬Δ. άϧʔϓͷαΠζ͕ಉ͡Ͱͳ͍৔߹ͷΞϧΰϦζϜͷઃ‫ܭ‬΋ߦ͍ͬͯΔ͕, ͜͜Ͱ͸ड़΂ͳ͍.

3 ͭҎ্ͷάϧʔϓ΍, ΑΓਂ͘֊૚Խ͞ΕͨγεςϜͰͷಉ༷ͷΞϧΰϦζϜ΁ͷҰൠԽ͸ࠓ‫ޙ‬ͷ՝୊Ͱ
͋Δ.
͜ͷΞϧΰϦζϜͰ͸, άϧʔϓؒͷλεΫενʔϧճ਺Λ཈͑ͭͭ, ٘ਜ਼ऀΛҰ༷ʹબ୒͢Δ৔߹ͱൺ΂ͯ,࣮ߦ࣌ؒͷ্‫ݶ‬Λ཈͑Δ͜ͱʹ੒ޭ͍ͯ͠Δ. ্ड़ͨ͠Α͏ʹ, ֤ϫʔΧ͕λεΫͷ഑ஔʹؔ͢Δ஌͕ࣝͳ͍ঢ়
ଶͰ٘ਜ਼ऀͷબ୒Λߦ͏ͱ, ͲͷΑ͏ͳํࣜͰ٘ਜ਼ऀΛબ΅͏ͱ΋, ͦΕҎ֎ͷϫʔΧʹλεΫ͕ภࡏ͍ͯ͠Δ
Մೳੑ͕͋Γ, Ұ༷ͳ֬཰ͰબͿͱ͖ΑΓ΋, ͦΕΒͷλεΫ͕౪·ΕΔ (ै࣮ͬͯߦ͞ΕΔ) ·Ͱͷฏ‫͕ؒ࣌ۉ‬௕͘ͳΔࣄ͕͋Γ͏Δ. ͕ͨͬͯ͠, ʮ೚ҙͷϓϩάϥϜʹରͯ͠ʯҰ༷ͳ٘ਜ਼ऀબ୒ΑΓ΋༏ΕͨΞϧΰϦζ
ϜΛઃ‫͢ܭ‬Δͷ͸ࠔ೉Ͱ͋Δ.

EBVS Ͱ͸, άϧʔϓ G1 , G2 ಺ͰϫʔΫενʔϦϯάΛߦ͍ͬͯΔϫʔΧ਺ τ1 , τ2 Λ؅ཧ͠, ֤ϫʔΧ͕͜ΕΒͷม਺ʹΞΫηεͰ͖Δ΋ͷͱ͢Δ. ҰൠੑΛࣦ͏͜ͱͳ͘ τ1 ≤ τ2 ͱԾఆ͢Δ. ͜ͷͱ͖ EBVS Ͱ͸, Gi ʹଐ͢Δ֤ϫʔΧ͸, ҎԼͷදʹࣔ֬͢཰Ͱ, ٘ਜ਼ऀͱͳΔάϧʔϓ Gj ΛܾΊΔ. άϧʔϓ಺ͰͲͷϫʔΧΛ٘ਜ਼ʹ͢Δ͔͸, Ұ༷ʹબͿ.

j=1

j=2

1
0
1
1
(1 − τ1 /τ2 )(1 + τ1 /τ2 )i=222͜ͷํࣜͷಛ௃͸, ϫʔΫενʔϦϯάΛࢼΈΔ͢΂ͯͷϫʔΧ͕Ұ౓ͣͭϫʔΫενʔϦϯάΛࢼΈͨࡍ,ϫʔΫενʔϦϯάͷ٘ਜ਼ͱͳΔճ਺ͷฏ‫ۉ‬஋͕, ͢΂ͯͷϫʔΧͰಉ͡ʹͳΔ, ͱ͍͏͜ͱͰ͋Δ. ࣮ࡍ͜ͷঢ়
i=1－ 201 －

スーパーコンピューティング研究部門‫Ͱگ‬,• G1 ಺ͷͲΕ͔ͷϫʔΧ͕٘ਜ਼ͱͳΔճ਺ͷฏ‫ۉ‬஋
11= 1 · τ1 + (1 − τ1 /τ2 )τ2 = (τ1 + τ2 )2
2
• G2 ಺ͷͲΕ͔ͷϫʔΧ͕٘ਜ਼ͱͳΔճ਺ͷฏ‫ۉ‬஋
1
1= 0 · τ1 + (1 + τ1 /τ2 )τ2 = (τ1 + τ2 )22άϧʔϓ಺Ͱͷ٘ਜ਼ऀͷબͼํ͸Ұ༷Ͱ, άϧʔϓͷαΠζ͸ಉҰͰ͋ΔͨΊ, ݁‫Ͳہ‬ͷϫʔΧ͕٘ਜ਼ऀʹͳΔ
ճ਺ͷ‫ظ‬଴஋΋ಉ͡ͱ͍͏͜ͱʹͳΔ.
͕ͨͬͯ͋͠Δ (Ͳ͜ʹ͋Δ͔Θ͔Βͳ͍) λεΫ͕, Ұఆ࣌ؒ‫ʹͰ·ޙ‬౪·ΕΔ֬཰͸, Ұ༷ͳ٘ਜ਼ऀબ୒ͷ৔߹ͱൺ΂ͯѱ͘ͳΔ͜ͱ͸ͳ͍. ҰํͰදͷ࡞Γํ͔Β, λεΫͷҠಈ͕άϧʔϓ಺ͰߦΘΕΔ֬཰͸, Ұ༷ͳ৔߹ͱൺ΂ͯߴ͍.
΋ͪΖΜ͜ͷม਺ͷ؅ཧ͓ΑͼΞΫηεࣗ਎ʹ௨৴͕ඞཁͰ͋Γ, ͜ͷΞϧΰϦζϜΛ࣮૷ͨ͠ࡍʹ, ಘΒΕΔ௨৴ͷ‫ॴہ‬ੑʹΑΔޮՌ͕͜ΕΒͷ௨৴ʹඞཁͳίετΛ্ճΔ͔Ͳ͏͔͸, ࠓ‫ޙ‬ͷ‫ݕ‬౼՝୊Ͱ͋Δ.

3.4

݁Ռ

ධՁ͸༷ʑͳ૯λεΫྔ (T1 ), ΫϦςΟΧϧύε௕ (T∞ ) Λ࣋ͭ DAG Λੜ੒ͯ͠γϛϡϨʔγϣϯΛ༻͍ͯߦͬ
ͨ. 16 ‫ݸ‬ͷϫʔΧʔΛ࣋ͭάϧʔϓΛ 2 ͭ༻ҙ͠, ͦΕΒͷؒͷ௨৴ίετΛઃఆ͠, Work Stealing ͷΞϧΰϦ

ζϜͷγϛϡϨʔγϣϯΛߦͬͨ.
ͦΕͧΕͷ৚݅Ͱ 1000 ճ‫ܭ‬ଌΛߦͬͯಘ࣮ͨߦ࣌ؒʹؔ͢Δྦྷੵ෼෍Λਤ 3 ʹࣔ͢ɻ• (T1 , T∞ ) : D100 = (32000, 100), D500 = (32000, 500), D1000 = (32000, 1000)• ࣌ؒίετߦྻ : άϧʔϓؒͷενʔϧ͕, άϧʔϓ಺ͷενʔϧʹൺ΂ͯ 8 ഒͷ͕͔͔࣌ؒΔͱ͍͏ઃఆ.
(
)
1 8
C8 =
8 1
• ٘ਜ਼ऀΛબ୒͢ΔΞϧΰϦζϜ :– Ұ༷: Uniform Victim Selection (UVS)– ੩తͳॏΈ෇͚: Statically Weighted Victim Selection (SWVS). άϧʔϓ಺ͷενʔϧ֬཰ͱάϧʔϓؒͷενʔϧ֬཰ͷൺ pi /pe Λ, ੩తʹઃఆ͢Δ΋ͷͰ, ͦͷ೔Λ 2, 3, 5 ͱม͑ͨ.
(
) (
) (
) (
)
pi /pe
1
2 1
3 1
5 1
=
,
,
1
pi /pe1 2
1 3
1 5
ͦΕͧΕ SWVS(2), SWVS(3), SWVS(5) ͱॻ͘͜ͱʹ͢Δɻ

– Expectation-balancing Victim Selection (EBVS)·ͨɺT1 , T∞ ͕౳͍͕͠ߏ଄ͷҟͳΔ DAG ʹର͢ΔΞϧΰϦζϜͷ༗ޮੑΛ͔֬ΊΔͨΊʹɺ20 छྨͷҟ

ͳΔ DAG ΛͦΕͧΕ 50 ճ࣮ߦͨ͠ͱ͖ͷฏ‫ؒ࣌ߦ࣮ۉ‬Λ UVS, SWVS(2), EBVS ʹ͍ͭͯൺֱͨ͠άϥϑΛਤ

4 ʹࣔ͢ɻ
ਤ 3 Λ‫ݟ‬Δͱ, ࣮ߦ͕࣌ؒ͋ΔҰఆ࣌ؒ಺ʹऩ·Δ֬཰͕޲্͍ͯ͠Δ͜ͱ͕Θ͔Δ. ·ͨ, ੩తʹάϧʔϓ಺ͷ֬཰Λେ͖͘͢Δ SWVS ํࣜͰ͸ͦͷ֬཰ͷ༩͑ํʹੑೳ͕ࠨӈ͞Ε, બͼํʹΑͬͯ͸Ұ༷ʹબͿํࣜΛԼճΔ͜ͱ΋͋Δ. ਤ 4 ͔Β͸, ฏ‫ۉ‬ͷ࣮ߦ࣌ؒ΋਺% ୹ॖ͞Ε͍ͯΔ͜ͱ͕Θ͔Δ.
ຊ࣮‫͕ࣔ͢ݧ‬ੑೳ޲্͸૯ͯ͡‫͋Ͱ͔ۇ‬Δ͕, ͜Ε͸, ϫʔΫενʔϦϯάͷΞϧΰϦζϜʹΑΔ࣮ߦ࣌ؒ΁ͷӨ‫ڹ‬Λ, ͋ΔλεΫ͕౪·ΕΔ·Ͱͷ࣌ؒ, ͓Αͼ౪·ΕͨλεΫΛҠಈͤ͞Δͷʹ͔͔Δ࣌ؒ, Ͱ͔͠ධՁ͠
͍ͯͳ͍͜ͱ΋ҰҼͰ͋Δ. ࣮ࡍʹ͸λεΫ഑ஔʹΑͬͯ, λεΫ͕ΞΫηε͢Δσʔλ΁ͷΞΫηείετ͕มԽ͠, ݁Ռͱͯ͠λεΫͷ࣮ߦ࣌ؒͦͷ΋ͷ͕มԽ͢Δ. λεΫҠಈΛ‫ॴہ‬తʹ͢Δ͜ͱͰ, ͦΕΒͷσʔλͷ‫ॴہ‬ੑ΋্͕Δ͜ͱ͕‫ظ‬଴Ͱ͖Δ͕, Ͳͷఔ౓্͕Δ͔͸ΞϓϦέʔγϣϯͷσʔλΞΫηεύλʔϯʹ‫͘ڧ‬ґଘ͢Δ. ͜͜ʹؔͯ͠༗༻͔ͭ, ͋Δఔ౓ͷҰൠੑΛ໋࣋ͬͨ୊Λൃ‫ݟ‬ɾূ໌͢Δ͜ͱ͸ࠓ‫ޙ‬ͷ՝୊Ͱ͋Δ.

－ 202 －

スーパーコンピューティング研究部門

1

累積分布

0.8
0.6
UVS
SWVS(2)
SWVS(3)
SWVS(5)
EBVS

0.4
0.2
0
1750

1800

1850

1900

1950

2000

2050

2100

実行時間TP (D1000, C8)

1

累積分布

0.8
0.6
UVS
SWVS(2)
SWVS(3)
SWVS(5)
EBVS

0.4
0.2
0
1440

1460

1480

1500

1520

1540

1560

1580

1600

実行時間TP (D500, C8)

1

累積分布

0.8
0.6
UVS
SWVS(2)
SWVS(3)
SWVS(5)
EBVS

0.4
0.2
0
1100

1120

1140

1160

1180

1200

実行時間TP (D100, C8)

ਤ 3: γϛϡϨʔγϣϯʹΑΔ࣮ߦ࣌ؒͷྦྷੵ෼෍ਤ

－ 203 －

1220

1240

平均実行時間（UVSを1とする）

スーパーコンピューティング研究部門

1.1

EBVS
SWVS(2)

1.05
1
0.95
0.9

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

平均実行時間（UVSを1とする）

DAGの種類 (D1000, C8)
1.1

EBVS
SWVS(2)

1.05
1
0.95
0.9

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

平均実行時間（UVSを1とする）

DAGの種類 (D500, C8)
1.1

EBVS
SWVS(2)

1.05
1
0.95
0.9

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

DAGの種類 (D100, C8)

ਤ 4: 20 छྨͷ DAG ʹର͢ΔɺUVS Λ‫ج‬४ͱͨ͠ฏ‫ؒ࣌ߦ࣮ۉ‬4‫ج‬൫ηϯλʔ‫ۀ‬຿ؔ࿈‫׆‬ಈ• Oakleaf-PACS γεςϜ࢓༷ࡦఆҕһձͷҰһͱͯ͠࢓༷ࡦఆͷҰ෦ʹࢀՃͨ͠. ·ͨ, ຊγεςϜ΍কདྷϩʔυϚοϓʹؔ͢Δϕϯμͱͷଧͪ߹ΘͤʹࢀՃͨ͠.
• εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάઐ໳ҕһձͷҰһͱͯ͠, ઐ໳ҕһʹग़੮͠, ຊηϯλʔ͕ӡ༻͢ΔγεςϜ
ʹؔ͢Δٞ࿦ʹࢀՃͨ͠.

5

੒Ռཁཡ

ࠪಡ෇࿦จ
[ࠪಡ෇ 1] Shigeki Akiyama and Kenjiro Taura. Scalable work stealing of native threads on an x86-64 inﬁniband
cluster. Journal of Information Processing, 24(3):583–596, 2016.
[ࠪಡ෇ 2] Shigeki Akiyama, Kenjiro Taura, et al. Scalable work stealing of native threads on an x86-64 inﬁniband
cluster (preprint). ৘ใॲཧֶձ࿦จࢽίϯϐϡʔςΟϯάγεςϜ (ACS), 9(1), 2016.
[ࠪಡ෇ 3] Abdelhalim Amer, Satoshi Matsuoka, Miquel Pericas, Naoya Maruyama, Kenjiro Taura, Rio Yokota, andPavan Balaji. Scaling fmm with data-driven openmp tasks on multicore architectures. In International
Workshop on OpenMP, pages 156–170. Springer International Publishing, 2016.
[ࠪಡ෇ 4] Keisuke Fukuda, Motohiko Matsuda, Naoya Maruyama, Rio Yokota, Kenjiro Taura, and Satoshi Matsuoka. Tapas: An implicitly parallel programming framework for hierarchical n-body algorithms. In－ 204 －

スーパーコンピューティング研究部門

Parallel and Distributed Systems (ICPADS), 2016 IEEE 22nd International Conference on, pages 1100–
1109. IEEE, 2016.
[ࠪಡ෇ 5] Masaru Ito, Hiroshi Inoue, and Kenjiro Taura. Fragmented bwt: An extended bwt for full-text indexing.
In International Symposium on String Processing and Information Retrieval, pages 97–109. Springer
International Publishing, 2016.
[ࠪಡ෇ 6] Shintaro Iwasaki and Kenjiro Taura. Autotuning of a cut-off for task parallel programs. In Embedded
Multicore/Many-core Systems-on-Chip (MCSoC), 2016 IEEE 10th International Symposium on, pages
353–360. IEEE, 2016.
[ࠪಡ෇ 7] Shintaro Iwasaki and Kenjiro Taura. A static cut-off for task parallel programs. In Proceedings of the2016 International Conference on Parallel Architectures and Compilation, pages 139–150. ACM, 2016.
[ࠪಡ෇ 8] Satoshi Matsuoka, Hideharu Amano, Kengo Nakajima, Koji Inoue, Tomohiro Kudoh, Naoya Maruyama,
Kenjiro Taura, Takeshi Iwashita, Takahiro Katagiri, Toshihiro Hanawa, et al. From ﬂops to bytes: disruptive change in high-performance computing towards the post-moore era. In Proceedings of the ACM
International Conference on Computing Frontiers, pages 274–281. ACM, 2016.
[ࠪಡ෇ 9] Shigeyuki Sato, Kenjiro Taura, et al. Abstraction of space partitioning for spatial computation. ৘ใॲཧֶձ࿦จࢽϓϩάϥϛϯά (PRO), 9(1):16–16, 2016.
[ࠪಡ෇ 10] Masahiro Tanaka, Kenjiro Taura, and Kentaro Torisawa. Low latency and resource-aware program composition for large-scale data analysis. In Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGrid), 2016 16th
IEEE/ACM International Symposium on, pages 325–330. IEEE, 2016.
[ࠪಡ෇ 11] Kenjiro Taura. A quest for uniﬁed, global view parallel programming models for our future. In Proceedings of the 6th International Workshop on Runtime and Operating Systems for Supercomputers, page 1.
ACM, 2016.

ެ։ιϑτ΢ΤΞ
[ެ։ 1] GXP grid & cluster shell. http://www.logos.ic.i.u-tokyo.ac.jp/gxp/.
[ެ։ 2] MassiveThreads:alightweight

threadlibraryforhighproductivity

languages.

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

ͦͷଞͷൃද࿦จ
[ൃද 1] Namsraijav Byambajav, Kenjiro Taura, et al. Performance modeling of task parallel programs. ‫ڀݚ‬ใࠂϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯά (HPC), 2016(24):1–8, 2016.
[ൃද 2] An Huynh, Kenjiro Taura, et al. Critical path analysis for characterizing parallel runtime systems. ‫ڀݚ‬ใࠂϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯά (HPC), 2016(23):1–8, 2016.

[ൃද 3] Shintaro Iwasaki and Kenjiro Taura. Autotuning for task parallel programs. In Annual Meeting on Advanced
Computing System and Infrastructure, 2016.
[ൃද 4] Satoshi Matsuoka, Hideharu Amano, Kengo Nakajima, Koji Inoue, Tomohiro Kudoh, Naoya Maruyama,
Kenjiro Taura, Takeshi Iwashita, Takahiro Katagiri, Toshihiro Hanawa, et al. From ﬂops to bytes: Disruptivechange towards the post-moore era (unrefereed workshop manuscript). ‫ڀݚ‬ใࠂϋΠύϑΥʔϚϯείϯ
ϐϡʔςΟϯά (HPC), 2016(32):1–14, 2016.

[ൃද 5] ෱ా‫ܓ‬༞, দా‫ݩ‬඙, ‫ࢁؙ‬௚໵, ԣాཧԝ, ాӜ݈࣍࿕, দԬ૱, et al. ֊૚తଟମ໰୊޲͚ϓϩάϥϛϯά
ϑϨʔϜϫʔΫ Tapas. ‫ڀݚ‬ใࠂϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯά (HPC), 2016(23):1–9, 2016.

－ 205 －

スーパーコンピューティング研究部門[ൃද 6] ࠤ౻ॏ޾ and ాӜ݈࣍࿕. N ମ໰୊ͷͨΊͷσʔλฒྻεέϧτϯͷઃ‫૷࣮ͱܭ‬. In ϓϩάϥϛϯά͓Αͼϓϩάϥϛϯά‫ޠݴ‬ϫʔΫγϣοϓ, 2016.

ಛ‫߲ࣄه‬[ಛ‫ ه‬1] IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems Associate Editor[ಛ‫ ه‬2] Program Co-Chair HPDC 2016[ಛ‫ ه‬3] Runtime and Operating Systems for Supercomputers (ROSS 2016) ‫ج‬ௐߨԋ[ಛ‫ ه‬4] Program Committee CLUSTER 2016[ಛ‫ ه‬5] ৘ใॲཧֶձϓϩάϥϛϯά‫ڀݚ‬ձओࠪࢀߟจ‫ݙ‬[1] RapidJSON Documentation. http://rapidjson.org/.
[2] The GDELT Project. http://gdeltproject.org/.
[3] Wikidata:σʔλϕʔεͷμ΢ϯϩʔυ. https://www.wikidata.org/wiki/Wikidata:Database_download/ja#RDF.E3.83.80.E3.83.B3.E3.83.97.
[4] Umut A. Acar, Guy E. Blelloch, and Robert D. Blumofe. The data locality of work stealing. In Proceedings of
the Twelfth Annual ACM Symposium on Parallel Algorithms and Architectures, SPAA ’00, pages 1–12, New York,NY, USA, 2000. ACM.
[5] Umut A. Acar, Arthur Chargueraud, and Mike Rainey. Scheduling parallel programs by work stealing with privatedeques. In Proceedings of the 18th ACM SIGPLAN Symposium on Principles and Practice of Parallel Programming, PPoPP ’13, pages 219–228, New York, NY, USA, 2013. ACM.
[6] Robert D. Blumofe and Charles E. Leiserson. Scheduling multithreaded computations by work stealing. J. ACM,
46(5):720–748, September 1999.
[7] Quan Chen, Minyi Guo, and Haibing Guan. Laws: Locality-aware work-stealing for multi-socket multi-corearchitectures. In Proceedings of the 28th ACM International Conference on Supercomputing, ICS ’14, pages 3–12,
New York, NY, USA, 2014. ACM.
[8] J. Lifﬂander, S. Krishnamoorthy, and L.V. Kale. Optimizing data locality for fork/join programs using constrained
work stealing. In High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis, SC14: International Conference for, pages 857–868, Nov 2014.

－ 206 －

スーパーコンピューティング研究部門‫ॲޠݴ͖෇ূݕ‬ཧ‫ͱܥ‬αʔϏεମ‫͚͓ʹܥ‬ΔηΩϡϦςΟอূͷ‫ڀݚ‬

Optimization Verifying Compiler,
Privilidge Design in Federation Service,
and Trust Models in Security
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－ 207 －

スーパーコンピューティング研究部門

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2.1

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2.2

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• ϓϩάϥϜͷӅณ͞Εͨ৘ใ͕ιϑτ΢ΣΞςεςΟϯάʹ‫͢΅ٴ‬Ө‫ڹ‬－ 208 －

スーパーコンピューティング研究部門

2.3

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3.1

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3.2

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3.3

۩ମత੒Ռ

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4

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4.1

എ‫ܠ‬

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－ 209 －

スーパーコンピューティング研究部門

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4.2

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4.3

۩ମత੒Ռ

[ࠪಡ෇ 4, ࠪಡ෇ 5] ʹ͓͍ͯɺֶׂ౳ʹΈΒΕΔɺϓϥΠόγʔอ‫ͱޢ‬ɺαʔϏε੍‫ݶ‬ͷͨΊͷ৚݅ͷௐఀΛߦ͏ٕज़Λൃදͨ͠ɻ

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5.1

എ‫ܠ‬

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5.2

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5.3

۩ମత੒Ռ

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－ 210 －

スーパーコンピューティング研究部門

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6.1

എ‫ܠ‬

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6.2

಺༰

Ϋϥ΢υ‫͋ʹڥ؀‬Δ৚݅ΛՃ͑ͯɺ‫࣮ݱ‬ੑΛ૿ͨ͠Ϟσϧʹ͓͚ΔϦεΫධՁɺIoT ͷதͰ΋ಛʹηϯαΛ‫͚͓ʹڥ؀ͨ͠༻׆‬ΔϦεΫධՁΛߦͬͨɻ

6.3

۩ମత੒Ռ

[ࠪಡ෇ 11, ࠪಡ෇ 13, ࠪಡ෇ 14] ʹ͓͍ͯɺैདྷͷϦεΫධՁΛΫϥ΢υɺIoTɺΞυϗοΫωο
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IEEE COMPSAC (2016 PC Chair in Chief), IEEE Mobile Cloud (2016, 2017 General Chair) ͓Αͼ
CANDAR (2016 Software Track Chair) Λ͸͡Ίͱͯ͠কདྷͷαʔϏεΞʔΩςΫνϟͷ‫ڀݚ‬ͷͨΊͷ૊৫ԽΛߦ͍ͬͯΔɻ
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－ 211 －

スーパーコンピューティング研究部門

9

੒Ռཁཡ

ࠪಡ෇࿦จϦετ
[ࠪಡ෇ 1] Kazutsuna Yamaji, Motonori Nakamura, Yashihiro Nagai, Tomohiro Ito, Hiroyuki Sato:“Specifying a Trust Model for Academic Cloud Services,” Proc. IEEE Int’l Conf. Mobile
Cloud 2016, 91–99 (Invited), Oxford, 2016.
[ࠪಡ෇ 2] SATO Hiroyuki, KANAI Atsushi, TANIMOTO Shigeaki, KOBAYASHI Toru: “Establishing
Trust in the Emerging Era of IoT,” Proc. IEEE Int’l Conf. Service-Oriented System Engineering 2016, 398–406 (Invited), Oxford, 2016.
[ࠪಡ෇ 3] Somchart Fugkeaw, Hiroyuki Sato: “Embedding Lightweight Proxy Re-Encryption for Efﬁcient Attribute Revocation in Cloud Computing,” Int’l J. High Performance Computing and
Networking, Vol. 9 No. 4, 299–309,2016.
[ࠪಡ෇ 4] SATO Hiroyuki, OKABE Yasuo, NAKAMURA Motonori: “User Identiﬁcation of
Pseudonyms without Identity Information Exposure in Access Federations,” Proc. IEEE
COMPSAC 2016, 487–492, Atlanta, 2016.
[ࠪಡ෇ 5] Yasuo Okabe, Takaaki Komura, Hiroyuki Sato, Kazutsuna Yamaji, Motoori Nakamura: “AnAuthentication Federation Proxy Which Conceals Attributes and Authorization Policies Each
Other,” Proc. IEEE MidCCI 2016(COMPSACW), Vol.2 , 202–207, Atlanta, 2016.
[ࠪಡ෇ 6] Shigeaki Tanimoto, Yoshiaki Seki, Hiroyuki Sato, Atsushi Kanai: “Risk Assessment Quantiﬁcation of Social-media Utilization in Enterprise,” Proc. IEEE/ACIS Int’l Conf. Computerand Information Science, 989–994, Okayama, June, 2016.
[ࠪಡ෇ 7] Shigeaki Tanimoto, Rei Kinno, Motoi Iwashita, Tohru Kobayashi, Yoshiaki Seki, Hiroyuki
Sato, Atsushi Kanai: “Risk Assessment of Home Gateway/Smart Meter in Smart Grid Service,” Proc. IIAI Int’l Conf. Advanced Applied Informatics, 1126–1131, Kumamoto, June,
2016.
[ࠪಡ෇ 8] Somchart Fugkeaw, Hiroyuki Sato: “Improved Lightweight Proxy Re-Encryption for Flexible and Scalable Mobile Revocation Management in Cloud Computing,” Proc. IEEE 9th Int’l
Conf. Cloud Computing, 894–899, San Francisco, July, 2016.
[ࠪಡ෇ 9] Somchart Fugkeaw, Hiroyuki Sato: “An Agent-based Modeling for Cloud-based AccessControl,” Proc. IEEE BigData Congress, 430–437, San Francisco, July, 2016.
[ࠪಡ෇ 10] Fugkeaw Somchart, Hiroyuki Sato: “Updating Policies in CP-ABE-based Access Control: An Optimized and Secure Service,” The European Conference on Service-Oriented andCloud Computing (ESOCC), 3–17, September, 2016.
[ࠪಡ෇ 11] Shigeaki Tanimoto, Shunsuke Shiraki, Motoi Iwashita, Toru Kobayashi, Hiroyuki Sato andAtsushi Kanai: “Risk Assessment Based on User’s Viewpoint for Mobile Ad Hoc Network,”
Proc. 10th International Workshop on Advanced Distributed and Parallel Network Applications (ADPNA-2016), 280–285, Ostrava, September, 2016.

－ 212 －

スーパーコンピューティング研究部門[ࠪಡ෇ 12] Lei Ma, Cheng Zhang, Bing Yu, Hiroyuki Sato: “An empirical study on the effects of code
visibility on program testability,” Software Quality Journal, vol. 24, 1–28, Springer, 2016.
[ࠪಡ෇ 13] ถాᠳҰ, େ֯஍ྋհ, ୩ຊໜ໌, ࠤ౻पߦ, ۚҪರ: “TPO ৚݅ʹ‫ͮ͘ج‬ෳ਺Ϋϥ΢υʹ͓͚ΔಈతΫϥ΢υબ୒ख๏ͷఏҊ,” ిࢠ৘ใ௨৴ֶձ࿦จࢽ Vol.J99-D, No.10,
1045-1049, October, 2016.
[ࠪಡ෇ 14] ถాᠳҰ, ാ݈Ұ࿠, Լଜಓ෉, ୩ຊໜ໌, ࠤ౻पߦ, ۚҪರ: “ηϯα‫ͮ͘جʹ༻׆‬৘ใηΩϡϦςΟΤίϊϛΫεɿ ISMS ʹ͓͚Δඅ༻ରޮՌͷޮ཰Խʹؔ͢Δ‫ݕ‬౼,” ৘ใॲཧֶձ࿦จࢽ, vol. 57, no. 12, 2743–2756, December, 2016.

ͦͷଞͷൃද࿦จϦετ[ൃද 1] ਫ‫໌ ݩ‬๏, ࠤ౻ पߦ: ೔ຊͷΞΧσϛΞʹ͓͚ΔΞΠσϯςΟςΟ؅ཧͷ‫ݱ‬ঢ় – ֶೝΞϯέʔτ͔ΒΈΔ‫ݱ‬ঢ়ͷཧղͱকདྷͷల๬–, ίϯϐϡʔληΩϡϦςΟγϯϙδ΢Ϝ 2016,
ळా, October, 2016, 609–616.
[ൃද 2] Hiroyuki Sato: “Practical Correctness in ICT Environments,” From the Editors, IEEE IT Professionals Magazine, vol. 18, No. 6, 4–8, 2016.

－ 213 －

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
2016 年度は，主に以下の研究および業務を行った。
以下、1.1-1.4 節の研究の一部は，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：朴泰祐筑波大教授）による。このプロジェクトの研究成果について [招待 1] において講演を行った。
また，これらの研究における HA-PACS/TCA の利用は，筑波大学計算科学研究センターの学際共同利用プロジェクト (研究代表者：塙 敏博) によるものである [特記 1]。

1.1

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直接通信を可能にする，TCA を開発している。さらに、筑波大学には TCA を搭載した実証 GPU クラスタ HA-PACS/TCA が設置され，2013 年 11 月より運用されている。今年度は、これらを基に以下のような研究を行った。
• CG 法の実装と評価 [査読付 1, 査読付 2]• PEACH3 の基本性能評価およびアプリケーション評価 [発表 3, 発表 12]• GPU 対応 GASNet の実装 [査読付 3, 発表 8, 査読付 6]
本研究については 2 章で詳しく述べる。

1.2

GPU クラスタにおける GPU セルフ通信機構の開発

GPU クラスタ上での並列アプリケーションでは，GPU 間での通信が必須であるが、一般的に GPU 上のデータであってもホスト CPU 上で MPI によって通信処理を行う必要がある。そのため，通信が発生する毎に GPU 上の CUDA カーネルからホストに一旦制御を戻す必要があり，カーネル関数の起動や同期に伴うオーバーヘッドが生じる。特に並列処理における通信粒度が細かいほど，カーネル関数の起動回数も増え，オーバーヘッドも増加する。それだけでなく，プログラミングのコストが高く，CPU 向け MPI プログラムを GPU 並列化する場合にソースコードが煩雑になりやすいといった生産性の低下も問題となる。これらの問題を解決するため，GPU カーネル内から MPI 通信の起動を可能とする並列通信システム “GMPI” を提案・開発している [発表 4]。これにより，並列 GPU プログラミン
グを容易にし，GPU カーネルの起動や同期に伴うオーバーヘッド削減による並列処理効率の向上を目－ 214 －

スーパーコンピューティング研究部門指している。これまでに GMPI の実装と，Ping-Pong 通信および姫野ベンチマークの性能評価を行っ
てきた。

1.3

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 を用いた実装について検討している。今年度は、昨年度に引き続き、実証シス
テムを構築した。FPGA 評価ボードによって、光信号を受信し GPU に直接データ転送して処理を行なったものを、ホストに渡して処理を行うような仕組みを実現した。
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。また研究内容の一部について、特許出願中である。

1.4

階層型行列ベクトル積の性能評価

階層型行列ベクトル積について、OpenMP を用いて実装しメニーコアプロセッサ上で性能評価を行なった。詳細は筆頭著者教員の節を参照されたい [発表 5]。その中で、メニーコアプロセッサの動作環境(knsc クラスタおよび ofp-mini クラスタ) の整備を実施した。
また、階層型行列ベクトル積のカーネル部分について、OpenCL を用いて実装し、FPGA 上で実行した際の性能評価を行った [発表 6]。

1.5

最先端共同 HPC 基盤施設 (JCAHPC: Joint Center for Advanced High Performance
Computing) における Oakforest-PACS システム、KNL を用いた性能評価

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設置する OakforestPACS システム運用に向けて、中心的に議論や調整などを行なった。また、Oakforest-PACS システムに関する講演を行なった [招待 3, 招待 5, 招待 6]。

KNL を用いた性能評価として、Oakforest-PACS システムおよび KNL 実験クラスタである ofp-miniを用いて、三次元有限要素法による固体力学解析について、MPI+OpenMP ハイブリッド並列の効果を測定した [査読付 5]。また、パイプライン型共役勾配法についても性能測定を行い、他のシステムと比較を行なった [発表 10]。同様に、不完全コレスキー分解つき共役勾配法 (ICCG 法) についても同様に性能評価を行なった [発表 11]。
さらに、KNL と OmniPath の組み合わせにおける OpenMP+MPI ハイブリッド実行について、基本特性の評価を行なった [発表 14]。

1.6

データ解析・シミュレーション融合スーパーコンピュータシステム: Reedbush システ
ム、P100 を用いた性能評価

当センターにおける Reedbush システムの導入について基本設計および仕様検討など導入について中心的に作業を行った。また、Reedbush システムに関する講演、紹介記事執筆を行なった [招待 4, 特記 5]。
さらに、Reedbush システムの性能評価を行ない、HPC 研究会において発表した [発表 9]。
同様に、不完全コレスキー分解つき共役勾配法 (ICCG 法) について性能評価を行ない、KNL などのプロセッサと比較した [発表 13]。

1.7

ポストムーア時代におけるアーキテクチャ

ポストムーア時代におけるアーキテクチャについて、講演 [招待 2] を行なった。([発表 1, 発表 7] は共著)

－ 215 －

スーパーコンピューティング研究部門

1.8

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、柏キャンパス第 2 総合研究棟 1 階に設置されている HPCI 共用ストレージ東拠点の運用を行なった。さらに、東拠点データ保存用ストレージの導入、既存のストレージの更新として，HPCI ストレージ東拠点
システムの導入のため，仕様策定委員長として仕様書を作成した [特記 9, 特記 10]。調達の結果，東拠点データ保存用ストレージについては 9 月末に 3.84 PB が導入され、すでに運用を開始している。また、HPCI ストレージ東拠点システムについては、二段階に分けて合計 42.5 PB の導入が決定し、2017
年 3 月現在、データ移行のための準備を実施している。

2 密結合演算加速機構 (Tightly Coupled Accelerators:TCA) と実証クラス
タ HA-PACS/TCA
2.1

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、また電力効率の良さに着目し，これらを搭載したクラスタが広く用いられている。しかし従来は，
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。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) の開発を行ってきた。

2.2

内容

TCA の基本的なハードウェア技術としては，PCIe を応用したものである [1]。現時点で TCA が対象にする演算加速機構は，NVIDIA 社の Kepler アーキテクチャ以降の Tesla 版 GPU であり，GPUDirect
Support for RDMA[2] (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) ボードおよび PEACH3 (PEACH ver.3) ボードを開発してきた。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いるが，PEACH2, 3 においてはこれをノード間の通信に拡張し、PCIe パケット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 には，PEACH2 では PCIe Gen2 x8 レーン 4 ポートの
ハード IP を内蔵した Altera 社 Stratix IV GX を、PEACH3 では PCIe Gen3 x8 レーン 4 ポートのハード
IP を内蔵した Altera 社 Stratix V GX を用いている。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。
HA-PACS/TCA では図 1 に示す構成を用いている。また図 2 に PEACH2 ボード、PEACH3 ボードの写真を示す．このボードは，PCIe ボード規格に準拠しており，Gen2/Gen3 x8 のエッジコネクタと，左側面には PCIe ケーブルポートが PEACH2 では合計 3 個、PEACH3 では 2 個備わっている。
HA-PACS/TCA は 64 ノードで構成される。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。

－ 216 －

G2 x8

CPU0

GPU0

GPU1

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PCIe

G2 x16

G2x16

G2x16

GPU1

CPU1

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GPU3

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G2 x16

PEACH2

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QPI

PCIe

G2 x16

G2 x8

G2 x 8

PEACH2CPU0
G2 x16

G2 x8

G2 x16

PEACH2G2 x16

G2 x8

G2 x 8

PEACH2

GPU2

GPU3

G3 x8

InfiniBand

G3 x8

InfiniBand

InfiniBand Network

G2 x8

スーパーコンピューティング研究部門

図 1: HA-PACS/TCA におけるノード構成

図 2: PEACH2 ボードの写真 (左：パネル面，中左：基板面)、PEACH3 ボードの写真（中右：パネル
面，右：基板面）

2.3

具体的成果

1. CG 法の実装と評価
NAS Parallel benchmark CG に TCA を適用した。CLASS S で 16 ノード用いた場合には、InﬁniBandに比べて 3.0 倍の性能向上を得た [査読付 1, 査読付 2]。
2. PEACH3 の基本性能評価およびアプリケーション評価
PEACH2 では、PCIe Gen2 x8 を用いていたが、ホストの PCIe インタフェースは Gen3 が標準になっており、十分性能を活かせていなかった。そこで性能向上のため通信に PCIe Gen3 x8 を用いる PEACH3 を開発し、基本通信性能の評価を行った。FPGA には、Altera 社の Stratix V GX を用いた。また FPGA 内部の回路は、PEACH2 とほぼ同一の構成を用いている。その結果、PEACH3において、最小遅延時間は PEACH2 と大きな差はなく、バンド幅は GPU への書き込みで Gen2と Gen3 の性能差により PEACH2 の 1.6 倍の性能を示した。一方 GPU からの読み出しは GPU メ
モリが律速となり PEACH2 と大きな差はなかった [査読付 4, 発表 2, 発表 3]。
さらに、PEACH3 を用いて Graph500 における幅優先探索を実装した。その結果、PEACH2 を用いた場合の 1.13 倍を実現した [発表 12]。

3. TCA 向け GPU 対応 GASNet の実装
TCA/PEACH2 を利用するためには独自 の API を用いる必要があり、プログラミングコストが高く、既存のアプリケーションの移植も容易でないという問題があった。本研究では，PGAS 言語を対象とした通信ライブラリである GASNet に注目し，これを GPU を対象とした PEACH2 に実装する。これによって，GASNet を介して各種のソフトウェアとの互換性が生まれ，TCA/PEACH2が広く利用できるようになると考えられる。既存の GASNet では CPU メモリを対象とした通信しか想定されていなかったが，本研究では GASNet の GPU 対応についても検討した。TCA/PEACH2による GASNet のプロトタイプ実装において、ノードを跨ぐ GPU 間の通信性能は TCA/PEACH2を直接使用した場合の性能と 比較して，最小レイテンシの増大は 15%程度に抑えられ，ソフト
ウェア支援によって最大バンド幅は最大 2.1 倍の性能向上を達成した [査読付 3, 査読付 6]。また、－ 217 －

スーパーコンピューティング研究部門

PEACH2 には 4 チャネルの DMAC が実装されているが，今までの実装ではそのうちの 1 チャネ
ルしか利用されていなかった．そのため，複数チャネルの DMAC を活用した転送による性能改善についての検討および実装を行った。その結果，有効な転送サイズの範囲は限られるが、1 チャ
ネルしか利用しない場合と比べて最大で 1.4 倍のバンド幅が得られた [発表 8]。
このうち、2016 年 6 月に行った本研究に関する発表 [査読付 3] に対して、最優秀論文賞 [受賞 1]を受賞した。

3 成果要覧
招待講演／招待論文[招待 1] Toshihiro Hanawa: TCA and AC-CREST project, Developing Next-gen HPC Architectures — A
Hardware Prototyping Workshop, in conjunction with International Supercomputing Conference(ISC’16), Frankfurt, Jul. 2016.
[招待 2] 塙 敏博: 密結合演算加速機構アーキテクチャ, 「ポストムーア時代の計算プラットフォーム」
セッション，第 15 回情報科学技術フォーラム (FIT2016), 富山，2016 年 9 月．
[招待 3] Toshihiro Hanawa: Oakforest-PACS: New System in Joint Center for Advanced HPC (JCAHPC)
Towards Realizing Fastest Supercomputer in Japan, Intel Xeon Phi Processor Launch 2016, Bangalore, Sep. 2016.
[招待 4] 塙 敏博: データ解析・シミュレーション融合スーパーコンピュータ Reedbush におけるスト
レージシステム、Japan Lustre Users Group (JLUG) 2016, 2016 年 10 月
[招待 5] 塙 敏博: JCAHPC における新システム Oakforest-PACS — 国内最高性能システムの実現に向けて —, 第 8 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, 筑波大，
2016 年 10 月．
[招待 6] 塙 敏博：Oakforest-PACS における運用について、Oakforest-PACS 運用開始記念シンポジウ
ム、柏キャンパス、2016 年 12 月．

受賞関連[受賞 1] 佐藤 賢太, 藤田 典久, 塙 敏博, 松本 和也, 朴 泰祐, Khaled Ibrahim: 最優秀論文賞，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 (HPCS)2016, 仙台, 2016 年 6 月

査読付論文[査読付 1] K. Matsumoto, N. Fujita, T. Hanawa, and T. Boku: Implementation and Evaluation of NAS Parallel CG Benchmark on GPU Cluster with Proprietary Interconnect TCA, International Meetingon High Performance Computing for Computational Science (VECPAR) 2016, Porto, Jun. 2016.
[査読付 2] K. Matsumoto, N. Fujita, T. Hanawa, and T. Boku: Implementation and Evaluation of NAS
Parallel CG Benchmark on GPU Cluster with Proprietary Interconnect TCA, Post-proceedings ofInternational Meeting on High Performance Computing for Computational Science (VECPAR)
2016, the Springer Series Lecture Notes in Computer Science (LNCS), 2016. (in Press)[査読付 3] 佐藤 賢太, 藤田 典久, 塙 敏博, 松本 和也, 朴 泰祐, Khaled Ibrahim: 密結合並列演算加速機構
TCA による GPU 対応 GASNet の実装と評価, 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 (HPCS)2016, 仙台, pp. 68–76, 2016 年 6 月.

－ 218 －

スーパーコンピューティング研究部門[査読付 4] Takahiro Kaneda, Chiharu Tsuruta, Toshihiro Hanawa and Hideharu Amano: Performance Evaluation of PEACH3: Field Programmable Gate Array Switch for Tightly Coupled Accelerators,
The 7th International Symporium on Highly Efﬁcient Accelerators and Reconﬁgurable Technologies (HEART 2016), short paper, Jul. 2016.
[査読付 5] Toshihiro Hanawa, Kengo Nakajima, and Satoshi Ohshima: 3D FEM for Solid Mechanics on
Knights Landing and OmniPath Architecture, The Intel Xeon Phi Users Group Birds of a Feather
session at SC16, lightening talk, Nov. 2016.
[査読付 6] Kenta Sato, Norihisa Fujita, Toshihiro Hanawa, Taisuke Boku, Khaled Z. Ibrahim, “GPU-ReadyGASNet Implementation on the TCA Proprietary Interconnect Architecture,” International Conference on Computational Science and Computational Intelligence (CSCI2016), Dec. 2016.

その他の発表論文[発表 1] Satoshi Matsuoka, Hideharu Amano, Kengo Nakajima, Koji Inoue, Tomohiro Kudoh, Naoya
Maruyama, Kenjiro Taura, Takeshi Iwashita, Takahiro Katagiri, Toshihiro Hanawa, and Toshio
Endo. 2016. From FLOPS to BYTES: disruptive change in high-performance computing towards
the post-moore era. In Proceedings of the ACM International Conference on Computing Frontiers(CF ’16), pp. 274–281, May, 2016.
[発表 2] Toshihiro Hanawa, Takahiro Kaneda, Chiharu Tsuruta, Hideharu Amano, and Taisuke Boku: Performance Evaluation of Low-latency Inter-node Communication between GPUs using PEACH3,
HPC in Asia Poster, in conjunction with International Supercomputing Conference (ISC’16),
Frankfurt, Jun. 2016.
[発表 3] 金田 隆大, 鶴田 千晴, 塙 敏博, 天野 英晴: PEACH3 の性能測定, 情報処理学会研究報告, 2016ARC-221(32), pp. 1–6, 松本市キッセイ文化ホール, 2016 年 8 月．
[発表 4] 桑原 悠太, 塙 敏博 , 朴 泰祐: GPU クラスタにおける GPU セルフ MPI システム GMPI の予備性能評価, 2016-HPC-155(15), pp. 1–8, 松本市キッセイ文化ホール, 2016 年 8 月．
[発表 5] 大島 聡史 , 伊田 明弘 , 河合 直聡 , 塙 敏博: 階層型行列ベクトル積のメニーコア向け最適化,
2016-HPC-155(39), pp. 1–9, 松本市キッセイ文化ホール, 2016 年 8 月．
[発表 6] 塙 敏博, 伊田 明弘, 大島 聡史, 河合 直聡: FPGA を用いた階層型行列ベクトル積, 2016-HPC155(40), pp. 1–9, 松本市キッセイ文化ホール, 2016 年 8 月．
[発表 7] 松岡 聡, 天野 英晴, 中島 研吾, 井上 弘士, 工藤 知宏, 丸山 直也, 田浦 健次朗, 岩下 武史, 片桐 孝
洋, 塙敏博, 遠藤 敏夫: ポストムーア時代における FLOPS から BYTES への変革, 2016-HPC155(32), pp. 1–14, 松本市キッセイ文化ホール, 2016 年 8 月．
[発表 8] 佐藤 賢太, 藤田 典久, 塙 敏博, 朴 泰祐, Khaled Ibrahim: 密結合並列演算加速機構 TCA における複数 DMAC の活用による GPU 対応 GASNet の性能改善, 2016-HPC-156(5), pp. 1–8, 小樽経済センター, 2016 年 9 月．
[発表 9] 塙 敏博, 中島 研吾, 大島 聡史, 伊田 明弘, 星野 哲也, 田浦 健次朗: データ解析・シミュレーショ
ン融合スーパーコンピュータシステム Reedbush-U の性能評価, 2016-HPC-156(10), pp. 1–10,
小樽経済センター, 2016 年 9 月．

－ 219 －

スーパーコンピューティング研究部門[発表 10] 塙 敏博 , 中島 研吾 , 大島 聡史 , 星野 哲也 , 伊田 明弘: パイプライン型共役勾配法の性能評
価, 2016-HPC-157(6), pp. 1–9, 沖縄産業支援センター，2016 年 12 月．
[発表 11] 中島 研吾, 大島 聡史, 塙 敏博, 星野 哲也, 伊田 明弘: ICCG 法ソルバーの Intel Xeon Phi 向け
最適化, 2016-HPC-157(16), pp. 1–8, 沖縄産業支援センター，2016 年 12 月．
[発表 12] 金田 隆大 , 塙 敏博 , 天野 英晴: アプリケーション中の通信に PEACH3 を利用した場合の評
価, 2017-SLDM-178(16)/2017-ARC-224(16), pp. 1–6, 慶応大，2017 年 1 月．
[発表 13] 星野 哲也, 大島 聡史, 塙 敏博, 中島 研吾, 伊田 明宏: OpenACC を用いた ICCG 法ソルバーの Pascal GPU における性能評価, 2017-HPC-158(18), pp. 1–9, 熱海市大月ホテル和風館，2017
年 3 月．
[発表 14] 塙 敏博, 星野 哲也, 中島 研吾, 大島 聡史, 伊田 明弘: Xeon Phi+OmniPath 環境におけるOpenMP, MPI 性能最適化，2017-HPC-158(21), pp. 1–8, 熱海市大月ホテル和風館，2017 年 3月．

特記事項[特記 1] 塙 敏博, 筑波大学計算科学研究センター学際共同利用プログラム「密結合演算加速機構アー
キテクチャに向けた GPGPU アプリケーション」プロジェクト研究代表者, 2016 年度[特記 2] Member of Program Committee, 7th Intl. Symp. on Highly-Efﬁcient Accelerattors and Reconﬁgurable Technologies, 2016
[特記 3] Member of Program Committee, The 7th International Workshop on Programming Models andApplications for Multicores and Manycores (PMAM), 2016
[特記 4] Digital Life 編集長, Vol. 27, Vol. 28, 2016
[特記 5] データ解析・シミュレーション融合スーパーコンピュータシステム Reedbush の紹介，スーパーコンピューティングニュース, Vol. 18 No. 4, 2016 年 7 月[特記 6] GTC Japan 2016 参加報告，スーパーコンピューティングニュース，Vol. 18, No. 6, 2016 年 11 月
[特記 7] Member of Organizing Committee, HPC Asia Conference 2018, (Tokyo, Jan. 2018)[特記 8] Member of Organizing Committee, 18th SIAM Conference on Parallel Processing for Scientiﬁc
Computing (PP18), (Tokyo, Mar. 2018)[特記 9] HPCI 東拠点データ保存用ストレージ仕様策定委員長，2016 年 4 月〜6 月[特記 10] HPCI ストレージ東拠点システム仕様策定委員長，2016 年 11 月〜2017 年 2 月

報道関連[報道 1] ピーク演算性能は京の 2.5 倍 - 東大/筑波大のスパコン「Oakforest PACS」, http://news.
mynavi.jp/articles/2016/10/21/oakforest/, マイナビニュース，2016 年 10 月
21 日

－ 220 －

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参考文献[1] 塙 敏博, 児玉 祐悦, 朴 泰祐, 佐藤 三久: Tightly Coupled Accelerators アーキテクチャに基づく GPU
クラスタの構築と性能予備評価, 情報処理学会論文誌（コンピューティングシステム）, Vol.6, No.4,
pp.14-25, 2013 年 10 月
[2] NVIDIA Corp.: NVIDIA GPUDirect. http://developer.nvidia.com/gpudirect.

－ 221 －

スーパーコンピューティング研究部門

高性能・省電力計算システムに関する研究開発

近藤 正章

1

概要

大規模高性能計算システムから組み込みシステムを対象に、ハードウェアとソフトウェアの協調最適化により、高性能・低消費電力な計算機システムを実現することを目的として究開発を行っている。
大規模高性能計算システムに関しては、従来のように利用可能な全ハードウェア資源を使い切るという発想ではなく、限られた電力資源を各アプリケーションに、またその中でも計算・記憶・通信という各要素に適応的に配分し、性能やシステムの電力効率を最適化することをテーマとした、ポストペタ
スケールシステムのための電力マネージメントフレームワークの研究開発を中心に行っている。一方、組み込みシステム向けの研究としては、ビルディングブロック型コンピューティングシステムの実現を目指したインダクティブカップリングによるチップ間通信による 3 次元積層 LSI のアーキテクチャの検討や、ディープラーニング向けアクセラレータ、強化学習を用いた IoT（Internet of Things）端末の電力制御に関する研究を実施中である。以下では、本年度の成果の一部であるポストペタスケールシ
ステムのための電力マネージメントフレームワークに関して主に述べる。

2

ポストペタスケールシステムのための電力マネージメントフレームワーク

2.1

背景

ポストペタスケール高性能計算システムは、消費電力がシステム設計や実効性能を制約する最大の要因であると考えられている。2012 年時点で世界最高性能を誇った京コンピュータは 10 ペタフロ
ップス級の性能を約 13MW の消費電力で達成している。地球規模の省エネ要求や現大型計算機センターの電力設備状況を鑑みると、将来的にも 100MW 級の電力供給能力を持つセンターを配することは不可能であり、2020 年あたりに実現されるエクサスケール級のシステムは 20～30MW とほぼ同程度の電力で京コンピュータの 100 倍近い性能を達成することが求められる。さらに、環境負荷低減の重要性が叫ばれる中、高性能計算システムでも太陽光発電などの再生可能エネルギー利用が拡
大し、電力供給が時々変化するなどの運用環境の変化が訪れることも予想される。
一方、ポストペタ時代のアプリケーションは、超大規模システムにスケールさせる上でシステムへの要求は多様化する。例えば、演算性能で 100 倍、メモリ帯域で 1000 倍、メモリ容量で 1000 倍もの差が要求仕様にあるとの報告もある。しかし、電力供給がシステム制約となる状況下では、計算・記憶・通信といった各要素へ投入するハードウェア資源を制限せざるを得ず、多くのアプリケーションに適用可能なシステム構築は難しい。
上記の背景より、ポストペタスケール高性能計算システムでは、供給電力、あるいは熱設計電力制
約の中でハードウェア資源を投入し、運用時のピーク消費電力が制約を超えないことを保証する従来の設計思想では、アプリケーションを今後の大規模システムに対してスケールさせることは難しい。
そこで、今後の大規模システムを設計する上では、ピーク消費電力が制約を超過することを積極的に許し、ハードウェアの電力性能ノブを最適化することで実効電力を制約以下に制御するシステム
形態をコンセプトとするシステム開発が重要と考えられる。このような電力制約適応型システムでは、
従来のように利用可能な全ハードウェア資源を使い切るという発想ではなく、限られた電力資源を各
アプリケーションに、またその中でも計算・記憶・通信という各要素に適応的に配分し、性能やシステ－ 222 －

スーパーコンピューティング研究部門

ムの電力効率を最適化することが必須となる。この適応的な電力制御を行うことができれば、単一シ
ステムのもと、電力性能ノブの調整次第で様々なハードウェア資源への要求に対応でき、多くのアプ
リケーションに適用可能なシステムが構築可能となる。
電力制約適応型システム上で高性能かつ高電力効率を達成するためには、アプリケーションの特徴や運用状況等に合わせた電力制御・電力管理がシステムソフトウェアの最も重要な役割の一つとなるが、現状では十分なソフトウェア資産が構築されていないばかりか、システムアーキテクチャや各
ソフトウェア階層に求められる要件も明白ではない。そこで、例えば計算部には各コアの周波数・電圧・使用コア数制御や電力制約制御、記憶部にはメモリチップの周波数・電圧制御や使用メモリ容量・帯域制御、通信には使用リンク数制御などの電力性能ノブを候補に持つシステムを想定し、これらの電力性能ノブを適切に抽象化しつつ、最適化ツールやアプリケーション開発者に解放することが、システムソフトウェアの特つべき重要な機能であると考えられる。そこで、電力制約適応型システ
ムにおいて、ハードウェアに搭載された電力性能ノブを適切に抽象化しつつ、その制御をアプリケー
ションの特性および運用状況に合わせて最適化し、アプリケーションの性能とシステム全体の電力効率を向上させるための研究開発が求められる。

2.2

内容

電力制約適応型システムのための要素技術として、特に１）アプリケーションの特徴と運用状況に合わせた電力性能ノブ最適化技術、２）大規模アプリケーション向け電力性能挙動予測技術、３）シ
ステムソフトウェアから効果的に電力性能ノブを制御可能なシステムアーキテクチャ、の 3 項目の研究開発を行っている。１）ではライブラリやミドルウェアを含むシステムソフトウェアと性能最適化ツー
ルを、２）では高性能計算機システムのネットワーク部分の電力予測ツール群を、３）ではソフトウェア
からハードウェア依存の最適化を解放するための電力性能ノブ抽象化手法を開発し、エクサスケー
ルシステム時代の電力マネージメントフレームワークとして、電力資源を有効利用できる計算環境を創出することが目的である。
本年度は、特にアプリケーションの特徴と運用状況に合わせた電力性能ノブ最適化技術として、
 要求性能を意識した電力資源配分およびジョブスケジューリング手法
 Slurm リソースマネージャをベースとした電力資源管理ツールの評価に関して研究を行った。

2.3

具体的成果

(1) 要求性能を意識した電力資源配分およびジョブスケジューリング手法
電力制約適応型システムにおける、リアルタイム電力監視・動的ノブ制御を行うミドルウ
ェアの開発を行った。ミドルウェアに必要な要件調査の結果、各ノードで動作するアプリケ
ーションの電力消費状況は変動するため、その変動に適切に対応できること、外部要因で電力制約が変化した場合にも適切に制御できること、運用ポリシーに依存して電力制約による性能低下の影響を抑えるべき高優先度のジョブが存在すること、などがミドルウェア開発上の要件と考えられることがわかっている。そこで、これらの要求に対応すべく、高優先ジョブの電力消費要求を監視し、性能が低下しない範囲で電力制約を動的に設定しつつ、余剰となる電力で高優先ジョブ以外の通常ジョブを動作させるためのジョブスケジューラを開発した。高優先ジョブの電力使用要求に応じて、通常ジョブの電力制約を適応的に変更すること
で、システムの電力制約を満たしつつ高システムスループットを得ることが目的である。
32 ノードのシステムで開発したジョブスケジューラを動作させたところ、システム全体の電力制約を満たしつつ、適切に高優先ジョブと通常ジョブの電力制約を設定できることがわかった。本ジョブスケジューラにより余剰電力を有効活用してより多くのジョブをシステムに投入できるようになるため、最適化なし(No Cap)に比べ、動的制御(Adaptive)によりシステ
ムのスループットを最大 39%向上できるという評価結果を得ている(図 1 左)。この時の高優－ 223 －

スーパーコンピューティング研究部門

先ジョブの実行時間増加は 1.1%の性能低下であり、影響はほとんどないこともわかった(図1 右)。

図 1：開発ジョブスケジューラによる性能向上と電力制御の様子(2) Slurm リソースマネージャをベースとした電力資源管理ツールの拡張
大規模計算機センターでは、システムを分割し複数ジョブが同時に実行されることが通常である。
そのような環境では、システム全体の電力供給と使用状況やアプリケーションの優先度に応じた動的電力スケジューリングを行うことが必要である。そのためのシステムソフトウェア設計と開発を昨年度より行っている。特に、クラスタシステムの資源管理ツールとして世界的に最も広く利用されている
Slurm リソースマネージャをベースとし、電力資源を含めた総合的な資源管理ツールを開発している。

図 2：開発した Slurm ベースの資源管理ツール
図 2 に開発した Slurm ベースの資源管理ツールの概要を示す。オリジナルの Slurm に対してジョブの必要電力や制約下での性能を予測するモジュール(Power Analyzer)、ジョブの最適な電力割り
当て決定モジュール(Power Allocator)、各ノードの電力収集と電力制約の設定モジュール(Power
Monitor)、各ノードで動作し実際に電力のモニタリングや電力ノブの制御を行うモジュール(NodePower Manager)を追加している。本年度は、この開発した電力資源管理機能付き Slurm リソースマネ
ージャを用い、電力制約を考慮して資源管理を行った際の電力・性能特性について調査を行った。
具体的には、実際の HPC システムを用いて様々なジョブセットを実行した場合の性能や実行中の消費電力について評価した。
様々なジョブの電力特性をエミュレーションすることができるよう、行列計算のサイズを変更してキャッシュミス率を調整可能なジョブセットを作成し評価を行う。本ジョブは OpenMP を用いてノード内の並列化をしている。本ジョブを利用して、965 ノードを持つクラスタシステム上で消費エネルギーや
平均消費電力、ジョブの実行時間等の評価を行った。評価ではオーバープロビジョニング環境を想定し、965 台のノードの内、7 割のノードが最大の電力を消費した場合の電力をシステムの電力制約－ 224 －

スーパーコンピューティング研究部門

図 3：ジョブ実行中の消費電力値と仮定した。ジョブの到着タイミングには、理研 RICC の 2010 年のログを用い、その先頭から 600
ジョブを実行すると想定する。さらに、ジョブ特性の違いによる性能・電力消費特性の違いを解析するため、600 個のジョブに対しその特性に偏りを持たせた。具体的には 600 ジョブのうち 8 割が CPU
インテンシブなジョブ(行列サイズ 512) で 2 割がメモリインテンシブ(行列サイズ 8192) な場合と、2 割が CPU インテンシブなジョブで 8 割がメモリインテンシブな場合の 2 つのケースを評価する。システ
ム規模の違いを考慮し、ジョブの到着間隔を短くしてノードの利用率が上がるようにした。本評価では、ジョブの到着間隔をログにある到着間隔の 100 分の 1、あるいは 200 分の 1 に変更した。
ジョブ実行中の消費電力の変化を図 3 に示す。グラフ内の各項目の名前は、CPU インテンシブなジョブが多いかメモリインテンシブなジョブが多いか(cpu/mem)、そして電力制約(tdp/min/custom)、最後に到着間隔(x100/x200)を示している。Tdp は電力キャップ値を TDP に設定して電力制約を行わない場合、min は実験で用いた CPU がサポートする最小の電力キャップ値である 55W に固定的に設定した場合、custom は CPU インテンシブなジョブに対しては電力制約を与えずメモリインテンシブなジョブにのみ 55W の電力キャッピングを与えた場合を示している。図より最大消費電力は 140kW程度であることが確認できる。システムの電力制約は 217kW を設定しており、まだ電力に余剰があるが、この原因として割当てるべきジョブやノードが不足していることが考えられる。
600 ジョブの実行が終わるまでの時間については、スケジューリングに tdp を用いた場合と比較して、min では 11%性能を改善するという結果を得た。これは、min では各ジョブの実行時間が伸びる
ものの、それ以上に同時に実行できるジョブ数が増えたためである。また到着率を x100 から x200 にあげると、消費エネルギーが削減されるという結果を得た。これは、余剰ノードが有効に利用されたためと考えられる。このように、開発した Slurm ベースの資源管理ツールを用いることで、様々な条件下でジョブの実行性能や消費電力の傾向を評価することが可能となる。今後、システムの性能を向上させるためのジョブスケジューリングアルゴリズム等を実装し評価を行う予定である。

－ 225 －

スーパーコンピューティング研究部門

3

成果要覧

招待講演／招待論文[招待 1] Masaaki Kondo：Energy Efficient Network-on-Chip with Runtime Optimization Selection
for MPSoCs ，16th International Forum on MPSoC for Software-defined Hardware，July
2016．
[招待 2] Masaaki Kondo：Research and Development of Power Management Framework for ExascaleComputing', The 35th JSST Annual Conference International Conference on Simulation
Technology, Oct. 2016.

査読付論文[査読付 1] Thang Cao, Yuan He, and Masaaki Kondo：Demand-Aware Power Management for PowerConstrained HPC Systems, The 16th IEEE/ACM International Symposium on Cluster,Cloud and Grid Computing (CCGrid2016), pp.21-31, May 2016.
[査読付 2] Yuan He and Masaaki Kondo：Opportunistic Circuit-Switching for Energy Efficient OnChip Networks, The 24th IFIP/IEEE International Conference on Very Large Scale Integration (VLSI-SoC 2016), 6pages, Sep. 2016.
[査読付 3] Atsushi Koshiba, Mikiko Sato, Kimiyoshi Usami, Hideharu Amano, Ryuichi Sakamoto,
Masaaki Kondo, Hiroshi Nakamura, and Mitaro Namiki：An Operating System Guided
Fine-Grained Power Gating Control Based on Runtime Characteristics of Applications, IEICE Transactions on Electronics, Vol.E99-C, No.8, pp.926-935, Aug. 2016.
[査読付 4] Yuan He, Masaaki Kondo, Takashi Nakada, Hiroshi Sasaki, Shinobu Miwa, and Hiroshi
Nakamura：A Runtime Multi-Optimization Framework to Realize Energy Efficient Networks-on-Chip, IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E99-D, No.12,
pp.2881-2890, Dec. 2016.
[査読付 5] Tetsuji Okubo, Ryo Takata, Ryuichi.Sakamoto, Masaaki Kondo, Hideharu Amano：
NAMACHA: A software edevelopment environment for a mutli-chip convolutional network accelerator, 32nd International Conference on Computers and Their Applications(CATA2017), Mar. 2017.

その他の発表論文[発表 1] 坂本龍一，カオタン，和遠，近藤正章，深沢圭一郎，上田将嗣，稲富雄一，井上弘士：電力制約を考慮した資源管理ツールによる HPC システムの電力性能解, 情報処理学会ハイパ
フォーマンスコンピューティング研究会，松本，2016 年 8 月．
[発表 2] 林遼，森下真幸，高田遼，坂本龍一，近藤正章，中村宏：ディープラーニング向けアクセラ
レータアーキテクチャの FPGA 実装, 情報処理学会システムアーキテクチャ研究会，幕張，2016 年 10 月．
[発表 3] 高田遼，石川潤，坂本龍一，近藤正章，中村宏，大久保徹以，小島拓也，天野英晴：スケーラブルなディープラーニング向けアクセラレータチップの設計と評価，情報処理学会シス
テムアーキテクチャ研究会，茨木，2016 年 11 月．
[発表 4] 和遠，近藤正章,：省電力 NoC 向けの動的リンク分割を用いたハイブリッドスイッチング手法,
情報処理学会システムアーキテクチャ研究会，日吉，2017 年 1 月．

－ 226 －

スーパーコンピューティング研究部門[発表 5] シュレスタマリ サソット，近藤正章，中村宏：強化学習を用いた環境発電駆動センサノードの適応的電力制御手法の検討，情報処理学会システムアーキテクチャ研究会，久米島，2017
年 3 月．
[発表 6] 林遼，高田遼，坂本龍一，近藤正章，中村宏，児玉康弘，新善文：ニューラルネットワークを用いた省電力 IP ルックアップ方式の検討，情報処理学会システムアーキテクチャ研究会，
久米島，2017 年 3 月．

特記事項
[特記 1] Publicity Co-Chair, Program Committee, The 25th International Symposium on High-Performance Parallel and Distributed Computing (HPDC), 2016.
[特記 2] Program Co-Chair, 16th International Forum on MPSoC for Software-defined Hardware(MPSoC'16), 2016.
[特記 3] Program Committee, International Symposium on Low Power Electronics and Design(ISLPED), 2016．
[特記 4] Program Committee, IEEE Cluster, 2016.
[特記 5] Program Committee, IFIP/IEEE International Conference on Very Large Scale Integration(VLSI-SoC), 2016.
[特記 6] Program Committee, 22nd Asia and South Pacific Design Automation Conference (ASPDAC), 2017.
[特記 7] 情報処理学会システムアーキテクチャ研究会, 幹事, 2016 年.

－ 227 －

スーパーコンピューティング研究部門

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－ 228 －

スーパーコンピューティング研究部門

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2.2

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2.2.2

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2.3

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2.3.1

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BiCGSTAB ๏શମͰΈΔͱ Xeon Phi 5110P ͷੑೳ͸ಉੈ୅ͷ CPU (IvyBridge-EP) ͱൺ΂ͯಉ౳·ͨ͸΍΍஗͍͜ͱɺXeon Phi 5110P ͷར༻ίΞ਺͸ 120 ఔ౓͕࠷΋ྑ͍͜ͱ (ਤ 2)ɺBiCGSTAB ๏ͷதͰ΋ಛʹ֊૚‫ྻߦܕ‬ϕΫτϧੵ‫ࢉܭ‬ͷ઎ΊΔ͕࣌ؒ௕͍͜ͱ͕֬ೝͰ͖ͨɻ͞Βʹ OpenMP ͷschedule અΛ༻͍ͯεϨουຖͷ࣮ߦ࣌ؒͷ͹Β͖ͭΛܰ‫ͤ͞ݮ‬Δ͜ͱΛࢼΈͨͱ͜Ζɺ֊૚‫ྻߦܕ‬ϕΫτϧੵ‫ࢉܭ‬ͷੑೳ͕࠷େ 33%޲্͢Δྫ (human 1x1 ߦྻʹ͓͚Δੑೳ) Λ֬ೝͨ͠ɻ·ͨɺฒྻ‫ࢉܭ‬Λ્֐͢Δ atomic ‫ࢉܭ‬ͷӨ‫ڹ‬ͷௐࠪΛߦ͕ͬͨɺεϨουؒͷ࣮ߦ࣌ؒͷ͹Β͖ͭͷӨ‫ڹ‬ͷํ͕େ͖͍͜ͱ͕ਪଌ͞ΕΔ݁Ռͱͳͬͨɻ͞ΒʹϕΫτϧԽΛଅਐ͢ΔͨΊͷύσΟϯά΍Ωϟογϡ
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－ 229 －

スーパーコンピューティング研究部門

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ਤ 1: ֊૚‫ྻߦܕ‬ͷྫɿจ‫ൃ[ ݙ‬ද 6] ΑΓҾ༻ɻࠇ͍ E5-2680 v2, MIC ͸ Xeon Phi 5110P Ͱ‫಺ހׅ‬͸࢖෦෼͸ີͳ෦෼Ͱ͋Γɺখ͞ͳີߦྻͰද‫͢ݱ‬Δɻ༻εϨου਺ɻԣ࣠͸ߦྻ໊ɻփ৭ͷ෦෼͸ૄͳ෦෼Ͱ͋Γɺ௿ϥϯΫߦྻʹΑͬͯۙࣅ͢Δɻ
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2.3.2

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3

OpenACC ϓϩάϥϜΛओର৅ͱͨ͠ࢦࣔจΛ༻͍ͨࣗಈνϡʔχϯάʹؔ͢Δ‫ڀݚ‬

3.1

എ‫ܠ‬

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จΛ༻͍ͨϓϩάϥϛϯάͷී‫͕ٴ‬ਐΜͰ͍Δɻ‫ʹط‬ϚϧνίΞ CPU ޲͚ͷฒྻԽϓϩάϥϛϯά
ʹ޿͘࢖ΘΕ͖ͯͨ OpenMP ͸ɺϝχʔίΞϓϩηοα (Xeon Phi) ޲͚ͷฒྻԽϓϩάϥϛϯάʹ΋
ͦͷ··ར༻ՄೳͰ͋Γɺ͞Βʹ GPU ΁ͷରԠ΋ਐΊΒΕ͍ͯΔɻ·ͨओʹ GPU ޲͚ͷฒྻԽϓϩάϥϛϯάͷͨΊʹ࢓༷ࡦఆɾ։ൃ͕ਐΊΒΕ͖ͯͨ OpenACC ΋ී‫͕ٴ‬ਐΜͰ͖͍ͯΔɻ

－ 230 －

スーパーコンピューティング研究部門

Ұํզʑ͸ιϑτ΢ΣΞࣗಈνϡʔχϯά (AT) ͷ‫ࣔࢦ͍͓ͯʹڀݚ‬จΛ༻͍ͨϓϩάϥϛϯά‫ڥ؀‬ʹ஫໨͓ͯ͠ΓɺAT ‫ ޠݴ‬ppOpen-AT ͷ։ൃΛਐΊ͍ͯΔɻಛʹචऀ͸͜Ε·ͰϝχʔίΞϓϩηο
α΍ GPU ޲͚ͷϓϩάϥϜ࠷దԽʹ͓͚Δ ppOpen-AT ͷ͞ΒͳΔ‫ڀݚ͍ͯͭʹ༻׆‬Λ࣮ࢪ͖ͯͨ͠ɻ

3.2

಺༰

ࡢ೥౓·Ͱͷ‫͍͓ͯʹڀݚ‬ɺppOpen-AT ʹର͢Δ OpenMP ͷϧʔϓεέδϡʔϦϯά΍ OpenACC ͷฒྻ࣮ߦ‫ܗ‬ঢ়ͷ࠷దԽʹ͍ͭͯͷ‫ػ‬ೳͷఏҊͱޮՌͷ࣮ূΛߦͬͨɻຊ೥౓͸͜ΕΒͷ‫ػ‬ೳʹ͍ͭͯ͞Βʹ֦ுͨ͠Γɺ൚༻Խͨ͠Γɺ͜Ε·ͰΑΓ࣮ΞϓϦέʔγϣϯʹ͍ۙίʔυ΁ద༻ͨ͠Γͱ͍ͬͨ‫ڀݚ‬Λ࣮ࢪͨ͠ɻͦͷ݁Ռɺࡢ೥౓·ͰʹఏҊ͍ͯͨ͠‫ػ‬ೳʹରͯ͠ɺ‫͞૷࣮ʹط‬Ε͍ͯΔଞͷ AT‫ػ‬ೳͱ૊Έ߹Θͤͯ࢖͏্Ͱͷ໰୊΍੍‫͕֬ݶ‬ೝ͞Εͨɻ͜ͷ੍‫ݶ‬Λճආ͢Δɺ΋͘͠͸ద੾ʹ੍‫ޚ‬Ͱ͖ΔΑ͏ɺࢦࣔจ࢓༷ͷ‫ݕ‬౼ͳͲΛ࣮ࢪͨ͠ɻ

3.3

۩ମత੒Ռ

‫ݕ‬౼಺༰΍࣮ࢪ಺༰ͷҰ෦ʹ͍ͭͯɺ‫͔ͭز‬ͷެ։ϫʔΫγϣοϓ౳Ͱൃදͨ͠ [ൃද 8, ൃද 15]ɻࠓ
‫ޙ‬͸ͦΕΒͷ಺༰Λ࿦จԽ͢Δͱͱ΋ʹɺެ։͍ͯ͠Δ ppOpen-AT ιϑτ΢ΣΞ΁૊ΈࠐΉ͜ͱͳͲΛߟ͍͑ͯΔɻͳ͓ɺ͜ΕΒͷ‫ڀݚ‬੒Ռ͸‫ࡏݱ‬࿦จԽʹ޲͚ͨ࡞‫ۀ‬தͷͨΊɺৄࡉʹ͍ͭͯ͸‫͍ͳ͠ࡌه‬ɻ

4 ੒Ռཁཡ
ࠪಡ෇࿦จ[ࠪಡ෇ 1] Takahiro Katagiri, Satoshi Ohshima and Masaharu Matsumoto: Auto-tuning on NUMA and
Many-core Environments with an FDM code, The Twelfth International Workshop on Automatic
Performance Tuning (iWAPT2017) (In Conjunction with the IEEE IPDPS2017), June 2, 2017.
(࠾࿥ܾఆ)

ͦͷଞͷൃද࿦จ
[ൃද 1] Satoshi Ohshima, Takahiro Katagiri, Masaharu Matsumoto: Utilization and Expansion of ppOpenAT for OpenACC, GTC2016, San Jose, April 4-7, 2016. (ࠪಡ෇͖ϙελʔ)[ൃද 2] Takahiro Katagiri, Masaharu Matsumoto, Satoshi Ohshima: Auto-Tuning of Hierarchical Computations with ppOpen-AT, SIAM Conference on Parallel Processing for Scientiﬁc Computing(PP16), MS55 Auto-Tuning for the Post Moore’s Era - Part I of II, Universite Pierre et Marie
Curie, Cordeliers Campus, Paris, France, April 12-15, 2016.
[ൃද 3] ย‫޹ۅ‬༸, େౡ૱࢙, দຊਖ਼੖: AT ‫ڀݚ‬ಈ޲ͱ AT ઐ༻‫ ޠݴ‬ppOpen-AT ͷ࠷৽‫ػ‬ೳͷ঺հ,
HPCS2016 2016 ೥ϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯάͱ‫ࢉܭ‬Պֶγϯϙδ΢Ϝ ʢΦʔΨφΠζυηογϣϯʢγϣʔτ OSʣʮΤΫαεέʔϧίϯϐϡʔςΟϯάʹ޲͚ͨࣗಈੑೳ
νϡʔχϯά‫ڀݚ‬ͷਐలʯʣ, 2016 ೥ 6 ݄ 6 ೔ʢ݄ʣ-7ʢՐʣ։࠵, 6 ೔ൃද, 2016.
[ൃද 4] େౡ૱࢙: Xeon Phi ʹΑΔ෼ࢠಈྗֶ‫ࢉܭ‬ͷߴ଎Խ, HPCS2016 2016 ೥ϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯάͱ‫ࢉܭ‬Պֶγϯϙδ΢Ϝ ʢΦʔΨφΠζυηογϣϯʢγϣʔτ OSʣʮ෼ࢠಈྗֶ‫ࢉܭ‬ιϑτ΢ΣΞ MODYLAS ͷϝχʔίΞΞʔΩςΫνϟରԠɼฒྻԽʹؔ͢Δ‫ݚ‬‫ڀ‬ʯʣ, 2016 ೥ 6 ݄ 6 ೔ʢ݄ʣ-7ʢՐʣ։࠵, 7 ೔ൃද, 2016.

－ 231 －

スーパーコンピューティング研究部門[ൃද 5] ย‫޹ۅ‬༸, দຊਖ਼੖, େౡ૱࢙: 3 ࣍‫ੵݩ‬૚ٕज़ʹΑΔߴϝϞϦόϯυ෯࣌୅ͷࣗಈνϡʔχϯάʙFDM ίʔυΛྫʹͯ͠ʙ, ৘ใॲཧֶձ ‫ڀݚ‬ใࠂ (HPC-155), 8 ݄ 1 ೔ൃߦ (Vol.2016HPC-155), pp.1–8, ୈ 155 ճϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯά‫ൃڀݚ‬දձ (SWoPP2016),
ΩοηΠจԽϗʔϧʢ௕໺‫ݝ‬দຊจԽձ‫ؗ‬ʣ, 8 ݄ 8 ೔ʢ݄ʣ-10 ೔ʢਫʣ։࠵ 10 ೔ൃද, 2016.
[ൃද 6] େౡ૱࢙, ҏా໌߂, Տ߹௚૱, ്හത: ֊૚‫ྻߦܕ‬ϕΫτϧੵͷϝχʔίΞ޲͚࠷దԽ, ৘ใॲཧֶձ ‫ڀݚ‬ใࠂ (HPC-155), 8 ݄ 1 ೔ൃߦ (Vol.2016-HPC-155), pp.1–9, ୈ 155 ճϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯά‫ൃڀݚ‬දձ (SWoPP2016), ΩοηΠจԽϗʔϧʢ௕໺‫ݝ‬দຊจԽձ‫ؗ‬ʣ, 8 ݄ 8 ೔ʢ݄ʣ-10 ೔ʢਫʣ։࠵ 10 ೔ൃද, 2016.
[ൃද 7] ്හത, ҏా໌߂, େౡ૱࢙, Տ߹௚૱: FPGA Λ༻͍ͨ֊૚‫ྻߦܕ‬ϕΫτϧੵ, ৘ใॲཧֶձ
‫ڀݚ‬ใࠂ (HPC-155), 8 ݄ 1 ೔ൃߦ (Vol.2016-HPC-155), pp.1–9, ୈ 155 ճϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯά‫ൃڀݚ‬දձ (SWoPP2016), ΩοηΠจԽϗʔϧʢ௕໺‫ݝ‬দຊจԽձ‫ؗ‬ʣ,8 ݄ 8 ೔ʢ݄ʣ-10 ೔ʢਫʣ։࠵ 10 ೔ൃද, 2016.
[ൃද 8] Satoshi Ohshima: Auto-tuning of ”Modiﬁed/generated code by optimization and auto-tuning”
problem, First International Workshop on Deepening Performance Models for Automatic Tuning (DPMAT), Room IB-014, IB Building (Integrated Building), Higashiyama Campus, Nagoya
University, September 7, 2016.
[ൃද 9] ย‫޹ۅ‬༸, দຊਖ਼੖, େౡ૱࢙: ߴόϯυ෯ϝϞϦ‫͚͓ʹڥ؀‬Δ਺஋‫ࢉܭ‬ΞϧΰϦζϜͷมֵͱࣗಈνϡʔχϯάٕज़, ೔ຊԠ༻਺ཧֶձ 2016 ೥౓೥ձʢ[ਖ਼ձһओ࠵ OS] ઌਐత‫͓ڥ؀‬
͚Δ਺஋‫ؔͱࢉܭ‬࿈‫ج‬൫ٕज़ (1)ʣ, ๺‫۝‬भࠃࡍձٞ৔, 9 ݄ 12 ೔ʢ݄ʣ-14 ೔ʢਫʣ։࠵, 12
೔ൃද, 2016.
[ൃද 10] ്හത, தౡ‫ޗݚ‬, େౡ૱࢙, ҏా໌޺, ੕໺఩໵, ాӜ݈࣍࿕: σʔλղੳɾγϛϡϨʔγϣϯ༥߹εʔύʔίϯϐϡʔλγεςϜ Reedbush-U ͷੑೳධՁ, ৘ใॲཧֶձ ‫ڀݚ‬ใࠂ (HPC-156),
9 ݄ 8 ೔ൃߦ (Vol.2016-HPC-156), pp.1–10, ୈ 156 ճϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯά‫ൃڀݚ‬දձ, খ୬‫ࡁܦ‬ηϯλʔ (4F ϗʔϧ), 9 ݄ 15 ೔ʢ໦ʣ-16 ೔ʢۚʣ։࠵ 16 ೔ൃද, 2016.
[ൃද 11] ്හത, தౡ‫ޗݚ‬, େౡ૱࢙, ੕໺఩໵, ҏా໌߂: ύΠϓϥΠϯ‫ڞܕ‬໾ޯ഑๏ͷੑೳධՁ, ৘ใॲཧֶձ ‫ڀݚ‬ใࠂ (HPC-157), 2016 ೥ 12 ݄ 14 ೔ൃߦ (Vol.2016-HPC-157), pp.1–9, ୈ 157
ճϋΠύϑΥʔϚϯε‫ൃڀݚ‬දձ, ԭೄ࢈‫ࢧۀ‬ԉηϯλʔձٞࣨʢେʣ302+303, 12 ݄ 21 ೔
ʢਫʣ-22 ೔ʢ໦ʣ։࠵ 22 ೔ൃද, 2016.
[ൃද 12] தౡ‫ޗݚ‬, େౡ૱࢙, ്හത, ੕໺఩໵, ҏా໌߂: ICCG ๏ιϧόʔͷ Intel Xeon Phi ޲͚࠷దԽ, ৘ใॲཧֶձ ‫ڀݚ‬ใࠂ (HPC-157), 2016 ೥ 12 ݄ 14 ೔ൃߦ (Vol.2016-HPC-157), pp.1–8,
ୈ 157 ճϋΠύϑΥʔϚϯε‫ൃڀݚ‬දձ, ԭೄ࢈‫ࢧۀ‬ԉηϯλʔձٞࣨʢେʣ302+303, 12 ݄
21 ೔ʢਫʣ-22 ೔ʢ໦ʣ։࠵ 22 ೔ൃද, 2016.
[ൃද 13] ്හത, தౡ‫ޗݚ‬, େౡ૱࢙, ੕໺఩໵, ҏా໌߂: Xeon Phi+OmniPath ‫͚͓ʹڥ؀‬Δ OpenMP,
MPI ੑೳ࠷దԽ, ৘ใॲཧֶձ ‫ڀݚ‬ใࠂ (HPC-158), 2017 ೥ 3 ݄ 1 ೔ൃߦ (Vol.2017-HPC-158),
pp.1–8, ୈ 158 ճϋΠύϑΥʔϚϯε‫ൃڀݚ‬දձ, େ݄ϗςϧ࿨෩‫ؗ‬, 3 ݄ 8 ೔ʢਫʣ-10 ೔ʢۚʣ։࠵ 9 ೔ൃද, 2017.
[ൃද 14] ੕໺఩໵, େౡ૱࢙, ്හത, தౡ‫ޗݚ‬, ҏా໌߂: OpenACC Λ༻͍ͨ ICCG ๏ιϧόʔ
ͷ Pascal GPU ʹ͓͚ΔੑೳධՁ, ৘ใॲཧֶձ ‫ڀݚ‬ใࠂ (HPC-158), 2017 ೥ 3 ݄ 1 ೔ൃߦ(Vol.2017-HPC-158), pp.1–9, ୈ 158 ճϋΠύϑΥʔϚϯε‫ൃڀݚ‬දձ, େ݄ϗςϧ࿨෩‫ؗ‬, 3 ݄
8 ೔ʢਫʣ-10 ೔ʢۚʣ։࠵ 9 ೔ൃද, 2017.

－ 232 －

スーパーコンピューティング研究部門[ൃද 15] Satoshi Ohshima: Directives tuning directives, 2017 Conference on Advanced Topics and Auto
Tuning in High-Performance Scientiﬁc Computing, Room 202, Astronomy-Mathematics Building,National Taiwan University, March 10-11 10 ೔ൃද, 2017.

ಛ‫߲ࣄه‬[ಛ‫ ه‬1] Program Chair, Auto-Tuning for Multicore and GPU (ATMG) (In Conjuction with the IEEE
MCSoC-17), ΠλϦΞ ϦϤϯ, 2016 ೥ 9 ݄ 22 ೔ ։࠵.
[ಛ‫ ه‬2] ϓϩάϥϜҕһ, HPCS2016 2016 ೥ϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯάͱ‫ࢉܭ‬Պֶγϯϙδ΢Ϝ, ౦๺େֶ ยฏΩϟϯύε ͘͞Βϗʔϧ, 2016 ೥ 6 ݄ 6-7 ೔ ։࠵.
[ಛ‫ ه‬3] ACS ࿦จࢽฤूҕһ[ಛ‫ ه‬4] Ұൠࣾஂ๏ਓΦʔϓϯ CAE ֶձ ཧࣄ[ಛ‫ ه‬5] ࣗಈνϡʔχϯά‫ڀݚ‬ձ ‫( ࣄװ‬ӡӦҕһձɾ૯຿)[ಛ‫ ه‬6] ೔ຊԠ༻਺ཧֶձ एखͷձ ӡӦҕһ[ಛ‫ ه‬7] ୈ 58 ճ͓ࢼ͠ΞΧ΢ϯτ෇͖ฒྻϓϩάϥϛϯάߨशձʮGPU ϓϩάϥϛϯάೖ໳ʯ, 2016
೥ 6 ݄ 8 ೔, Ұ෦ͷߨࢣΛ୲౰[ಛ‫ ه‬8] ୈ 59 ճ͓ࢼ͠ΞΧ΢ϯτ෇͖ฒྻϓϩάϥϛϯάߨशձʮOpenMP/OpenACC ʹΑΔϚϧν
ίΞɾϝχΟίΞฒྻϓϩάϥϛϯάೖ໳ʯ, 2016 ೥ 6 ݄ 14-15 ೔, Ұ෦ͷߨࢣΛ୲౰[ಛ‫ ه‬9] ୈ 61 ճ͓ࢼ͠ΞΧ΢ϯτ෇͖ฒྻϓϩάϥϛϯάߨशձʮMPI ‫ૅج‬ɿฒྻϓϩάϥϛϯάॳ‫ڃ‬ೖ໳ʯ, 2016 ೥ 7 ݄ 7-8 ೔, Ұ෦ͷߨࢣΛ୲౰[ಛ‫ ه‬10] ୈ 63 ճ͓ࢼ͠ΞΧ΢ϯτ෇͖ฒྻϓϩάϥϛϯάߨशձʮMPI ‫ૅج‬ɿฒྻϓϩάϥϛϯά
ॳ‫ڃ‬ೖ໳ʯ, 2016 ೥ 9 ݄ 12-13 ೔, Ұ෦ͷߨࢣΛ୲౰[ಛ‫ ه‬11] ୈ 67 ճ͓ࢼ͠ΞΧ΢ϯτ෇͖ฒྻϓϩάϥϛϯάߨशձʮGPU ϓϩάϥϛϯάೖ໳ʯ, 2016೥ 10 ݄ 17 ೔, Ұ෦ͷߨࢣΛ୲౰[ಛ‫ ه‬12] ୈ 68 ճ͓ࢼ͠ΞΧ΢ϯτ෇͖ฒྻϓϩάϥϛϯάߨशձʮOpenMP/OpenACC ʹΑΔϚϧ
νίΞɾϝχΟίΞฒྻϓϩάϥϛϯάೖ໳ʯ, 2016 ೥ 11 ݄ 8-9 ೔, Ұ෦ͷߨࢣΛ୲౰[ಛ‫ ه‬13] ୈ 72 ճ͓ࢼ͠ΞΧ΢ϯτ෇͖ฒྻϓϩάϥϛϯάߨशձʮMPI ‫ૅج‬ɿฒྻϓϩάϥϛϯά
ॳ‫ڃ‬ೖ໳ʯ, 2017 ೥ 3 ݄ 6-7 ೔, Ұ෦ͷߨࢣΛ୲౰[ಛ‫ ه‬14] ୈ 73 ճ͓ࢼ͠ΞΧ΢ϯτ෇͖ฒྻϓϩάϥϛϯάߨशձʮOpenFOAM ॳ‫ ڃ‬in ໊‫ݹ‬԰ʯ,2017 ೥ 3 ݄ 13 ೔, Ұ෦ͷߨࢣΛ୲౰[ಛ‫ ه‬15] ୈ 74 ճ͓ࢼ͠ΞΧ΢ϯτ෇͖ฒྻϓϩάϥϛϯάߨशձʮGPU ϓϩάϥϛϯάೖ໳ in ໊‫ݹ‬԰ʯ, 2017 ೥ 3 ݄ 14 ೔, Ұ෦ͷߨࢣΛ୲౰[ಛ‫ ه‬16] ฏ੒ 27 ೥౓ εʔύʔίϯϐϡʔλʔएखɾঁੑར༻ऀਪન ར༻ใࠂ, εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάχϡʔε, Vol.18 No.4 (2016 ೥ 7 ݄)[ಛ‫ ه‬17] SWoPP2016 ࢀՃใࠂ, εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάχϡʔε, Vol.18 No.5 (2016 ೥ 9 ݄)[ಛ‫ ه‬18] GTC Japan 2016 ࢀՃใࠂ, εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάχϡʔε, Vol.18 No.6 (2016 ೥ 11 ݄)[ಛ‫ ه‬19] SC16 ࢀՃใࠂ, εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάχϡʔε, Vol.19 No.1 (2017 ೥ 1 ݄)

－ 233 －

スーパーコンピューティング研究部門

アプリケーションのメニーコアプロセッサ向け最適化
星野 哲也

1

概要

当センターでは本年度、Intel 社の最新のメニーコアプロセッサ Xeon Phi (Knights Landing) を大規模に搭載したスーパーコンピュータである Oakforest-PACS が 12 月に、NVIDIA 社の HPC 向け GPU (Teslaシリーズ) において最新の Pascal GPU を搭載した Reedbush スーパーコンピュータが 3 月にそれぞれ運用を開始した。これらのスパコンは消費電力あたりの演算性能を高めるための要素技術としてメニー
コアプロセッサを用いており、実際に Oakforest-PACS は 2016 年 11 月の Green500 List (スパコンの消費電力あたりの性能を競うランキング) で 6 位にランキングされた。一方で、メニーコアプロセッサ向けのアプリケーション最適化技術の開発は喫緊の課題であり、私の主たる研究課題である。本年度の主な活動は以下である。

• 最新型メニーコアプロセッサ向け性能最適化最新のメニーコアプロセッサである Intel Xeon Phi(Knights Landing)、NVIDIA Tesla GPU (Pascal) について、性能評価・性能最適化を行った [発表 5][発表 7] [発表 9]。詳細は後述する。
• アプリケーションのデータ構造に着目したメニーコア向け自動最適化フレームワーク
本研究は、日本学術振興会の研究活動スタート支援プログラムの支援により現在進行している研究である。本年度の主な成果は、特に実アプリケーションに適用する上で問題となっていた、フレームワーク側の制約を緩和するための機能の実装、データ構造変更と共にループ順序を最適化す
る機能の実装を行い、実アプリケーションを用いて評価を行った。本成果については、[査読付 1][発表 3] [発表 8] において発表を行った。詳細は [査読付 1] を参照していただきたい。
• 実アプリケーションの OpenACC による高速化
株式会社 IHI との共同研究において、同社が開発する航空エンジンの翼列周りの流れのシミュレー
ションを目的としたアプリケーションについて、OpenACC による並列化、GPU を用いた評価を行った。本年度は主に単体の GPU 向けにアプリケーションの移植、性能最適化や評価を行い、複数 GPU を用いた大規模環境にでの実行に向けて課題の洗い出しを行なった。来年度の学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 (JHPCN) の一般課題に選ばれており、同制度の支援の元、大規模環境での評価を行う予定である。
• 並列プログラミングの講習及びスパコンユーザの教育に関する活動
スーパーコンピューティング研究部門では、並列プログラミング言語やライブラリ利用に関する
一般ユーザー向けの講習会を実施している。本年度は主に、メニーコアプロセッサ向けの並列プ
ログラミング言語である、OpenACC に関するプログラミング講習会の講師を担当した。[特記 3][特記 4] [特記 5] [特記 6] [特記 7] [特記 8]。また、当センターが提供する公募型プロジェクトである、スーパーコンピュータ若手・女性利用推薦制度について中心的に作業を行なった [特記 1]。

－ 234 －

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タの運用・調達、HPCI 運用業務
Oakforest-PACS, Reedbush などスーパーコンピュータの導入、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) の運用に携わった。特に 2017 年度 10 月の導入を目指している、
長時間ジョブ実行用演算加速装置付き並列スーパーコンピュータシステムの導入に際しての仕様検討などについて中心的に作業を行った。導入システムの名称が示す通り、GPU などの演算加速装置を搭載し、長時間のジョブに対応するシステムである。学習を行うために長時間ノードを占有する必要のある、人工知能分野などのニーズに応えたシステムになると期待している。
以降では、本誌の読者にとって最も有益と思われる、「最新型メニーコアプロセッサ向け性能最適化」に関して記述する。

2

最新型メニーコアプロセッサ向け性能最適化

2.1

背景

スーパーコンピュータシステムの構築・運用において、今日最も重要視される要素の一つが消費電力あたりの演算性能である。消費電力あたりの演算性能を高めるための要素技術として注目されているのが、GPU や Intel Xeon Phi などに代表されるメニーコアプロセッサである。その証左として、スーパーコンピュータシステムの電力あたりの性能を競うランキングである Green500 List の最新版 (2016年 11 月) において、Top 10 にランキングされたシステム全てがメニーコアプロセッサを利用している。
中でも NVIDIA 社の Tesla GPU (Pascal, 以下 P100) を使ったシステムが同リストの 1, 2 位にランキングされており、Top 10 中 5 システムは Intel Xeon Phi (Knights Landing, 以下 KNL) を用いたシステムである。従ってメニーコアプロセッサに適した計算手法の開発は喫緊の課題であり、本研究では最新のメニーコアプロセッサにおける性能特性の評価・適した計算手法の開発を目的としている。

2.2

実施内容

本研究では評価対象として、疎行列連立一次方程式の解法として科学技術計算において広く使用されている、不完全コレスキー分解前処理付き共役勾配法（Preconditioned Conjugate Gradient Method by
Incomplete Cholesky Factorization, ICCG 法）ソルバーを用いる。これまでの研究で我々スーパーコン
ピューティング部門では、種々のプロセッサにおいて ICCG 法の最適化・性能評価を行なってきており、疎行列格納形式は性能に大きく影響を与え、また有効な格納形式は実行するプロセッサによって異なることがわかっている。そこで本研究では、NVIDIA 社の最新の Pascal 世代の GPU である P100、Intel 社の最新のメニーコアプロセッサである KNL 向けの最適化・性能評価を実施し、比較評価を行なった。

結果として、ELL 形式の拡張である Sliced-ELL、SELL-C-σ が P100、KNL に双方において有効な疎行列格納形式であることが確認された。一方で、P100 と KNL の SIMD 長の違いなどから、P100 では SELL-64-1 形式、KNL では SELL-8-1 形式が最適であるなど、最適なパラメータは異なることを確認した。またプロセッサ同士の比較から、P100・KNL においては十分な性能を得られていないことを確認したため、その原因調査、解決策の模索を行なった。

2.3

具体的成果

2.3.1

計算環境

本研究において評価に使用した 4 種類の計算環境を表 1 に示す。K20 は Kepler 世代 (Pascal の前) のGPU であり、KNC は Kights Corner 世代 (Knights Landing の前) の Xeon Phi、BDW は Intel Xeon シ
リーズの最新世代 (Broadwell-EP) である。P100、KNL はそれぞれ Reedbush、Oakforest-PACS のものを用いている。1 中のメモリバンド幅性能は Stream Triad の実測値を示している。また KNL は通常の

－ 235 －

スーパーコンピューティング研究部門

DDR4 メモリの他、高速な三次元積層メモリ MCDRAM を搭載しており、主記憶要領・メモリバンド
幅性能は MCDRAM のものである。KNL のメモリモード・サブ NUMA クラスタリングモードは、それぞれ Flat・Quadrant モードを使用している。
表 1: 計算環境概要 (コア数確認要)略称

動作周波数 (GHz)
コア数

理論演算性能 (GFlops)
主記憶容量 (GB)

メモリバンド幅性能 (GB/sec)

2.3.2

P100
1.480
3,584
5,304
16
534

K20
0.732
2,688
1,311.7
6
179

KNL
1.40
68
3,046.4
16
490

KNC
1.053
60
1,010.9
8
159

BDW
2.10
18
604.8
128
65.5

実施ケースの概要

本研究では、ICCG 法による三次元のポアソン方程式ソルバーを対象とする。並列化に際しての色付け手法として CM-RCM(k) 法を用い、Coalesced・Sequential 方式によるリオーダリング、CRS、SlicedELL、SELL-C-σ による疎行列格納方式を適用する。色付け・リオーダリング手法、疎行列格納形式の説明はここでは割愛する。詳細は [発表 5]、[発表 7] を参照していただきたい。実施ケースは c-CRS,
c-Sliced-ELL, c-SELL-C-σ, s-CRS, s-Sliced-ELL, s-SELL-C-σ の 6 ケースであり、c-, s- は Coalesced,
Sequential のリオーダリング方式を示す。なお、SELL-C-σ のパラメータは、σ = 1 であり、C は適宜変更している。対象問題の要素数は NX=NY=NZ=128 の総メッシュ数 2,097,152 である。P100・K20
向けには OpenACC による実装を、KNL・BDW 向けには OpenMP による実装を用いている。基本的には、OpenACC・OpenMP の指示文を無視すれば等価なプログラムとなるよう実装している（図 1）。
図 1 の実装の説明については割愛する。詳細は [発表 7] を参照していただきたい。

2.3.3

性能評価

各実施ケースにおいて、色数を変化させた際の実行時間の変化について調べた結果が図 2 である。
P100 においては c- で始まる Coalesced 版が高速である一方で、KNL では s- から始まる Sequential 版
が高速な傾向であった。疎行列形式として最も一般的と言える CRS 形式に着目すると、P100 では最速ケースと比較して概ね 3 割程度低速であるのに対し、KNL では 2.5 倍ほど低速であった。
また、各プロセッサの性能比較が図 3 である。各プロセッサにおいて最速の実施ケースによる実行結果である。具体的には、P100 は c-SELL-C-σ の C = 64 としたもの、K20 は C = 128、KNL・KNC は
s-SELL-C-σ の C = 8、BDW は C = 4 であり、いずれも σ = 1 である。C の値はプロセッサの SIMD幅に依る。P100 とその前世代である K20 を比較すると、P100 は K20 より 2.7 倍程度高速であった。
プロセッサのメモリバンド幅性能が約 3 倍であることを鑑みると、妥当な結果であると言える。一方
KNL は、前世代の KNC と比較して、3.6 倍程度高速であった。これは、前世代の KNC の実行効率が非常に悪かったためと考えられる。P100 と KNL を比較すると、概ねメモリバンド幅の比相当の結果であるため、妥当であると言える。
BDW の結果を見ると、色数を増やすごとに実行時間が小さくなっていることがわかる。色数を増やした場合収束性が良くなり、図 12 行目の収束判定ループの回転数が少なくなるため、BDWの振る舞いは自然である。一方で、色数を増加すると 4 行目の色ループが増加し、21-22 行目の!$omp end parallel do または!$acc end kernels で発生する同期コストが増加する。P100・
K20・KNL・KNC で色数増により実行時間が変わらない、もしくは悪化している原因は、この同期コストによる。メニーコアプロセッサは文字通り多数のコアを並列に実行することにより性能を稼いでおり、多数の同期コストは相対的に大きくなるため、実行時間の増加は自然である。

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26

!$acc data copy(... )do itr = ...
! 収束判定ループ....
do ic= 2, NCOLORtot-1 ! 色ループ!$omp parallel do private(... )!$acc kernels async(0)!$acc loop independent gang
do ip= 1, PEsmpTOT
ip1= (ip-1)*NCOLORtot + ic!$omp simd!$acc loop independent vector
do i= SMPindex(ip1-1)+1, SMPindex(ip1)ib0= i - SMPindex(ip1-1)
VAL= W(i,Z)
do k= 1, 3
VAL= VAL - AL(ib0,k,ip1) * W(itemL(ib0,k,ip1),Z)
enddo
W(i,Z)= VAL * W(i,DD)
enddo
enddo
!$omp end parallel do!$acc end kernels
enddo
....
end do ! 収束判定ループ!$acc end data

図 1: 前進後退代入部（実施ケース： s-Sliced-ELL）の OpenACC・OpenMP 実装。NCOLORtot：総色数、PEsmpTOT：総スレッド数、SMPindex：各スレッドに属する総要素数、AL：非零非対角成分、
itemL：非零非対角成分の列番号、W(i,DD)：対角成分

2.3.4

P100・KNL 向け性能最適化

前述の通り、P100・KNL では同期コストが大きいことがわかっている。そこで主に同期コストに着目し、以下の性能最適化を施した。各項目の詳細については [発表 7] を参照していただきたい。

• P100・K20 向け最適化

1. Baseline：全ての並列ループに!$acc kernels を適用
2. Async：!$acc kernels を!$acc kernels async(0) へ置き換え
3. Thread：gang, vector といった、スレッド数を調整するパラメータを最適化
4. Fusion：カーネルの融合による、暗黙の同期コストの削減• KNL・BDW

1. Baseline ：全ての並列ループに omp parallel do
2. mvparallel1：!$omp parallel を色ループ（図 14 行目）の外側に移動
3. nowait：!$omp end do nowait を SpMV 部分に適用し、暗黙の同期コストの低減
4. mvparallel2：!$omp parallel を収束判定ループ（図 12 行目）の外側に移動
5. rmompdo：!$omp do を使わずに、機械的にループ分割（reduction 部を除く)
6. rmreduction：reduction 節を用いず、手動により実装する
7. loopscheduling：アプリケーション固有の知識を用いたループスケジューリングにより、同期コストを削減－ 237 －

スーパーコンピューティング研究部門

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4 0-.. � #� ���� ������ ���� ���� �� #

� ��0

� 087465 -..

� 0-.. � #図 2: 各ケースの色数と実行時間の関係 左）P100、右）KNL。縦軸のメモリの違いに注意。
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BDW

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KNC

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K20

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KNL

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����

P100
#

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��

��

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���

���

図 3: 各プロセッサの性能比較。6 つの実施ケースのうち、各プロセッサで最速の形式を用いている。
最適化の結果を図 4 に示す。P100 においては、async の効果が大きいことがわかる。async 節を付
けない場合、ホストプロセスはデバイスプロセスの終了を待ち、その後に次のデバイスプロセスを発行するため、この発行コストが大きな影響を及ぼしている。Fusion まで順次適用することで、色数増により高速化していることから、同期コストの低減に成功していることがわかる。KNL 向けの最適化の順次適用による、OpenMP の指示文数、同期回数の変遷について表 2 に示す。parallel コンストラクトと同期の回数が次第に減少しており、それに伴い実行時間が減少していることがわかる。
以上の通り、P100・KNL などの最新のメニーコアプロセッサにおいては、三次元積層メモリの搭載による大幅な高速化が見込める一方で、相対的に同期コストが大きくなっており、最適化の必要性があることがわかった。同期回避のアルゴリズムの開発などが今後の課題である。

3

成果要覧

査読付論文
[査読付 1] T. Hoshino, N. Maruyama and S. Matsuoka, ”A Directive-Based Data Layout Abstraction for
Performance Portability of OpenACC Applications,” 2016 IEEE 18th International Conference
on High Performance Computing and Communications; IEEE 14th International Conference
on Smart City; IEEE 2nd International Conference on Data Science and Systems (HPCC/SmartCity/DSS), Sydney, NSW, 2016, pp. 1147-1154.

－ 238 －

スーパーコンピューティング研究部門

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�������������#図 4: 同期コスト削減等、最適化の効果。左）P100、右）KNL
表 2: 1 イテレーションあたりの OpenMP 指示文出現数（色数 12 のとき）

parallel doparalleldodo (nowait)
reduction clausebarrier (explicit)
barrier (implicit)

baseline
40
0
0
0
3
0
43

mvparallel1
5
3
35
0
3
0
46

nowait
5
3
23
12
3
0
34

mvparallel2
0
0
28
12
3
1
31

rmompdo
0
0
3
0
3
26
6

rmreduction
0
0
0
0
0
29
0

loopsched
0
0
0
0
0
26
0

その他の発表論文[発表 1] Tetsuya Hoshino, Satoshi Matsuoka: Acceleration of a Compressed Flow Analysis Application
with OpenACC, HPC in Asia Session, ISC High Performance 2016 (Frankfurt, Germany, June
19-23, 2016) (ポスター発表)[発表 2] 星野哲也、丸山直也、松岡聡：データレイアウト最適化指示文による OpenACC アプリケー
ションの高速化、情報処理学会研究報告（2016-HPC-155-32）、2016 年並列／分散／協調処理に関する 『松本』サマー・ワークショップ（SWoPP 松本 2016）（松本、2016 年 8 月 8 日∼10 日）[発表 3] 塙敏博、中島研吾、大島聡史、伊田明宏、星野哲也、田浦健次朗、データ解析・シミュレー
ション融合スーパーコンピュータシステム Reedbush-U の性能評価、情報処理学会研究報告（2016-HPC-156-10）、情報処理学会第 156 回 HPC 研究会（小樽、2016 年 9 月 15 日 ∼16 日）[発表 4] 塙敏博、中島研吾、大島聡史、星野哲也、伊田明弘、パイプライン型共役勾配法の性能評
価、情報処理学会研究報告（2016-HPC-157-6）、情報処理学会第 157 回 HPC 研究会（那覇、2016 年 12 月 21 日 ∼22 日）[発表 5] 中島研吾、大島聡史、塙敏博、星野哲也、伊田明弘、ICCG 法ソルバーの Intel Xeon Phi 向け最適化、情報処理学会研究報告（2016-HPC-157-16）、情報処理学会第 157 回 HPC 研究会（那覇、2016 年 12 月 21 日 ∼22 日）－ 239 －

スーパーコンピューティング研究部門[発表 6] Tetsuya Hoshino: OpenACC Directive Extensions Towards Realizing Performance Portability, 第26 回 ASE 研究会（東京、2017 年 1 月 6 日）
[発表 7] 星野哲也、大島聡史、塙敏博、中島研吾、伊田明弘、OpenACC を用いた ICCG 法ソルバーの Pascal GPU における性能評価、情報処理学会研究報告（2017-HPC-158-18）、情報処理学会第 158 回 HPC 研究会（熱海、201 ７年 3 月 8 日 ∼10 日）[発表 8] Tetsuya Hoshino, Naoya Maruyama, Satoshi Matsuoka: A Directive-based Data Layout Autotuning for OpenACC Applications, 2017 SIAM Conference on Computational Science and Engineering (SIAM CSE17) (Atlanta, GA, USA, February 27-March 3, 2017)[発表 9] 塙敏博、中島研吾、大島聡史、星野哲也、伊田明弘、Xeon Phi+OmniPath 環境におけるOpenMP, MPI 性能最適化、情報処理学会研究報告（2017-HPC-158-21）、情報処理学会第158 回 HPC 研究会（熱海、201 ７年 3 月 8 日 ∼10 日）

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 ( http://www.cc.u-tokyo.ac.jp/service/wakate/ ) 2016年度 前期募集 2 件，後期募集 3 件，インターン募集 2 件．
[特記 2] ISC 2016 参加報告, スーパーコンピューティングニュース Vol.18 No.4 (2016 年 7 月)
[特記 3] 第 57 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会「OpenFOAM 入門」, 2016 年 5 月
31 日, 一部の講師を担当[特記 4] 第 58 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会「GPU プログラミング入門」, 2016
年 6 月 8 日, 一部の講師を担当[特記 5] 第 59 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会「OpenMP/OpenACC によるマル
チコア・メニィコア並列プログラミング入門」, 2016 年 6 月 14 日 ∼15 日, 一部の講師を担当[特記 6] 第 67 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会「GPU プログラミング入門」, 2016年 10 月 17 日, 一部の講師を担当[特記 7] 第 68 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会「OpenMP/OpenACC によるマル
チコア・メニィコア並列プログラミング入門」, 2016 年 11 月 8 日 ∼9 日, 一部の講師を担当[特記 8] 第 74 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会「GPU プログラミング入門 in 名古屋」, 2017 年 3 月 14 日, 一部の講師を担当－ 240 －

スーパーコンピューティング研究部門

大規模科学技術計算に向けた行列近似手法の研究
および普及活動

伊田 明弘

1

概要

密行列に対する低ランク近似手法および疎行列に対する不完全分解近似などを中心に、大規模科学技術計算における数値線形代数計算の高速化に関わる研究を行った。また、大規模科学技術
計算の普及に向けた社会貢献活動を行った。

・大規模科学技術計算に向けた行列近似手法の研究
科学技術計算において、線形微積分方程式は現象を記述する支配方程式として広く利用されている．解析領域の形状や境界条件が複雑な場合は言うに及ばず、そうでない場合でも、線形微積分
方程式を解析的に計算することは一般に困難であり，その計算には数値解析が多く用いられる。その際、重み付き残差法などを用いて方程式を離散化することにより、線形微積分方程式は連立一次方程式へと変換される。連立一次方程式の方程式数を𝑁𝑁𝑁𝑁とすると、係数行列がいわゆる疎行列であれば、疎行列を格納するために必要なメモリ容量は𝑂𝑂𝑂𝑂(𝑁𝑁𝑁𝑁)でしかない。しかし、疎行列の LU 分解・
QR 分解・逆行列などを考えると、行列の疎な構造は失われ密行列となり得る。また、離散化される方
程式が積分作用素を含む場合には、離散化された連立一次方程式の係数行列自体が密行列である。このように、密行列は科学技術計算において頻繁に現われ有用であるが、𝑂𝑂𝑂𝑂(𝑁𝑁𝑁𝑁 2 )のメモリ容量と𝑂𝑂𝑂𝑂(𝑁𝑁𝑁𝑁 2 )以上の計算量が必要となる。大規模な解析を行うためには、これら要求が大きな障壁である．
科学技術計算で扱われる密行列またはその部分行列に対して適当な近似を行うことにより、シミュ
レーションの実行に必要なメモリ容量と計算量を𝑂𝑂𝑂𝑂(𝑁𝑁𝑁𝑁)~𝑂𝑂𝑂𝑂(𝑁𝑁𝑁𝑁 log 𝑁𝑁𝑁𝑁)程度に軽減する研究を行っている。とりわけ、密行列を概念上の存在に留めて実際に計算することを避け、疎行列や微積分方程式
から直接、必要な近似行列を構築する手法に注目している（図１参照）。また、近年の大型計算機の現状を鑑み、開発するアルゴリズムとその実装法については、並列計算機の活用を念頭に置いている。
2016 年度の成果は、以下のとおりである。
① 階層型行列法（H 行列法）に関する研究・開発
H 行列法は線形積分作用素を離散化して得られる密行列に対する近似手法の一つである。
H 行列法では、積分作用素と積分に関わる空間的情報から近似行列を直接作成することができ、密行列を経由する必要がないため、𝑂𝑂𝑂𝑂(𝑁𝑁𝑁𝑁 log 𝑁𝑁𝑁𝑁)のメモリ量および計算量で解析を行うことが可能となる。H 行列法に関して、次の三点について研究成果が得られた。
 H 行列法に適用される低ランク近似手法
これまでの研究においては、Ｈ行列の部分行列を低ランク近似する手法として、ＡＣＡ法を適用してきた。様々な実問題に対してＨ行列法を適用していくうちに、ＡＣＡ法が低ランク行列近似として機能しない案件が散見されるようになってきた。その原因の調査および対応策の検討を行った[招待 2] 。第 3 節で、より詳しく述べる。
 H 行列法の適用範囲拡大－ 241 －

スーパーコンピューティング研究部門

H 行列に対して、ハウスホルダー変換による三重対角化を効率的に行えるかの検討を行った。実験コードを作成し、電磁場解析で得られるＨ行列に適応した。密行列の場合のO(𝑁𝑁𝑁𝑁 3 )から O(𝑁𝑁𝑁𝑁 2 log 𝑁𝑁𝑁𝑁)程度に演算量が低減していることを確かめた[発表 2]。マイクロマグ
ネティクス計算にＨ行列法を適用する研究を行っている。地震サイクルシミュレーション用に開発した改良型Ｈ行列法が有効であることを単純なモデルで確かめた [査読付 2]。 長距離イジング模型におけるモンテカルロシミュレーションに対して、Ｈ行列を適用する研究を行っている [発表 5、発表 6、発表 13]。
 H 行列計算の高速化手法
動的負荷分散を H 行列生成や H 行列・ベクトル積の演算に使用する研究を行っている[発表 1]。また、H 行列・ベクトル積の演算のメニーコアＣＰＵ向け最適化に関する研究を行った [発表 15]。FPGA を用いた H 行列・ベクトル積についても検討・実装・評価を行った[発表 16]。
② 分散メモリ並列計算環境を用いた大規模解析向けソフトウェアの開発と公開
境界要素法ソフトウェアフレームワーク BEM-BB および H 行列法ライブラリ HACApK のバー
ジョンアップを行い公開した[招待 1、査読付 1、査読付 3、公開 1、公開 2、発表 3]。本研究は、計算機の専門家でない研究者や技術者が大規模システム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を提供することを目的のひとつとしている。BEM-BB は境界要素解析のためのフレームワークであり、HACApK ライブラリを使用することにより大規模化・高速化が可能となる。
③ クリロフ部分空間法に関わる研究 悪条件問題に対するクリロフ部分空間法前処理
条件数が大きく、不定値で、非優対角である疎行列を係数行列に持つ大規模連立一次方程式に対して、クリロフ部分空間法を適用する際に、その収束性を改善する前処理手法の検討を行っている。主に量子力学で扱われる一般固有値問題を、周回積分を利用した方法（ＦＥＡＳＴ法、櫻井-杉浦法など）で解く際に現れる連立一次方程式が適用対象であり、一般的な前処理手法（緩和法、不完全コレスキ分解法）を用いたのでは、クリロフ部分空間法が収束しないことも多い。このような悪条件問題にたいする処方として、対角シフトとブロック不完全コレスキー分解を用いた行列正則化付き前処理手法を提案し、通常のＩＣＣＧ法
では収束解が得られない問題に対しても効果があることを確かめた [発表 9、発表 14]。
 ＩＣＣＧ法ソルバの最新アーキテクチャ向け最適化
ICCG 法ソルバの行列格納形式および並列処理のための色付け手法は、最適な組み合わせが実行環境に大きく依存する。Pascal GPU および Intel Xeon Phi 上で様々な組み合
わせについて計算を行い、性能評価を行った [発表 8 発表 10]。
パイプライン型共役勾配法は、内積計算部分にパイプライン型を導入することにより、集団通信と計算をオーバーラップさせる手法である。ReedBush および Oakforest-PACS を用いて、この手法の性能評価および比較検討を行った[発表 11]。
 ＩＣ分解の fill-in 戦略に関する研究
ＩＣＣＧ法に対して、SIMD 演算を有効活用する方法について研究を行った。係数行列に対して、SIMD 幅で決定されるサイズでブロック化を行い、ブロック内の fill-in を許可するという新しいＩＣ分解法を提案し、数値実験により提案手法の有効性を確認した[発表 4]。
第２節において、①の第 3 項目ついて、背景、内容および具体的成果を記述する。

－ 242 －

スーパーコンピューティング研究部門

図 1：本研究の概念図。科学技術計算で有用な密行列を、実際には計算することなく、その近似行列を構築する研究を行っている。

・大規模科学技術計算の普及に向けた社会貢献活動① 大規模科学技術計算に関する記事執筆
シミュレーション学会誌に、解説記事「階層構造を有する低ランク行列近似手法の数値計算とデータ構造」を投稿した[著者１]。
計算工学会誌に、特集「Ｈ行列を用いた並列境界要素解析フレームワークとその応用」を企画した[著者 4]。また、大規模境界要素法と階層型行列法に関する解説記事を、同企画に投稿した[著者 2,3]。
ＩＳＣ2016 の参加報告を、スーパーコンピューティングニュースおよび DegitalLife に投稿した[特記１,2]。
② スーパーコンピュータを用いた講習会の企画・実施
スーパーコンピュータ向けに開発された科学技術計算ライブラリを用いた講習会（お試しアカ
ウント付き並列プログラミング講習会「ライブラリ利用：科学技術計算の効率化入門」）を企画・実施した[特記 3,5]。この講習会および OpenFOAM を用いた講習会の講師（一部）を担当した[特記 3,4,5]。
③ スーパーコンピュータの企業による利用の推進
スーパーコンピュータの価値の評価またはスーパーコンピュータを用いた研究を、民間企業が独自に行えるように支援する活動を行った。具体的には、東京大学・情報基盤センターが有するスーパーコンピュータを、民間企業が利用しやすいように制度を整備し、ＨＰを整えた。また、スーパーコンピュータ企業利用説明会を２回（７月・１月）企画・実施し、スーパーコンピュータの企業による利用の促進を図った。

－ 243 －

スーパーコンピューティング研究部門

2

H 行列法に適用される低ランク近似手法

2.1

背景

階層型行列法(H 行列法)は、線形積分作用素を離散化して得られる密行列に対する近似手法の一種である。密行列を扱うためには、行列サイズを𝑁𝑁𝑁𝑁として、少なくとも𝑂𝑂𝑂𝑂(𝑁𝑁𝑁𝑁 2 )の計算機メモリと演算量が要求される。H 行列法の適用により、これらはO(𝑁𝑁𝑁𝑁 log 𝑁𝑁𝑁𝑁)に減じられる。
H 行列法の近似原理は、計算科学に現れる線形積分作用素の積分核の多くが持つ、ある性質に 基づい てい る ．そ の性 質と は 、積分 核を 𝑔𝑔𝑔𝑔(𝑥𝑥𝑥𝑥, 𝑦𝑦𝑦𝑦)と し た 時 、遠 く離れ た２ 点𝑥𝑥𝑥𝑥, 𝑦𝑦𝑦𝑦 に対し ては 、
𝑔𝑔𝑔𝑔(𝑥𝑥𝑥𝑥, 𝑦𝑦𝑦𝑦) ≅ ∑𝑘𝑘𝑘𝑘𝜈𝜈𝜈𝜈𝜈𝜈 𝑔𝑔𝑔𝑔1𝜈𝜈𝜈𝜈 (𝑥𝑥𝑥𝑥)𝑔𝑔𝑔𝑔2𝜈𝜈𝜈𝜈 (𝑦𝑦𝑦𝑦)のように、変数分離した関数積の級数で近似することができ、かつ、少ない数の級数項数𝑘𝑘𝑘𝑘で必要な精度を得ることができるというものである．このような性質を積分核が持つという仮定の下で、遠く離れた２つの領域を考えれば、積分作用素を離散化して得られる密行列の中で、それらの領域間の相互作用に対応する部分行列は、低ランクの２つの行列の積で近似できる（低ランク行列近似）．言い換えれば、積分作用素を離散化して得られる密行列から適当な部分行列を選択すれば低ランク行列近似が可能だということである．
筆者らは、H 行列法ライブラリ HACApK を開発し、提供を行ってきた[公開 2]． 現在、部分
pivoting 付き ACA 法が低ランク近似手法として HACApK には実装されている。近年、低ランク行列近似手法は数多く提案されており、これらの手法が H 行列法の低ランク近似手法として選択肢になり得るかを調査する意義は大きい。

2.2

内容

本研究では、H 行列法に用いられる低ランク近似手法が満たすべき条件について考察した．ここでは、特に重要と考えられる項目として、次の３項目を挙げる．
① 計算コスト② 計算に必要な行列データ量③ 精度の制御
上記の他にも、並列性など様々な項目が検討対象として考えられるが、本稿では割愛する．
項目①の計算コストについては考える．H 行列生成を𝑂𝑂𝑂𝑂(𝑁𝑁𝑁𝑁log𝑁𝑁𝑁𝑁)の計算時間で行うためには、低ランク近似手法の計算コストは、𝑂𝑂𝑂𝑂(𝑁𝑁𝑁𝑁log𝑁𝑁𝑁𝑁)以下であることが求められる．Truncated SVD と呼ばれる手法が最良近似を与えることが証明されているが、特異値分解の計算コストが𝑂𝑂𝑂𝑂(𝑁𝑁𝑁𝑁 3 )と高すぎるため、H 行列法では使用できない．近似行列のランクが増加したとしても、より計算コストの安い低ランク行列近似手法が H 行列法においては必要である．計算コスト𝑂𝑂𝑂𝑂(𝑁𝑁𝑁𝑁 3 )は高すぎるとしても、𝑂𝑂𝑂𝑂(𝑁𝑁𝑁𝑁 2 )のアルゴリズムであれば、H 行列が適用されるアプリケーションによっては、許容され得る．例えば、
HACApK の適用対象の一つである地震サイクルシミュレーションにおいては、H 行列・ベクトル積計
算が何十万回も繰り返し行われるため、H 行列生成の計算時間はシミュレーション全体の計算時間の数％に過ぎない。このようなアプリケーションでは、H 行列生成の計算時間が多少増加してでも、H
行列・ベクトル積計算の計算コストを減らすべく、近似行列のランクがなるべく小さくなる手法を選択した方が、シミュレーション全体の効率が良くなる可能性がある。
項目②については、近似対象行列の一部要素のみを用いて低ランク近似を実行可能な手法が求められる。Truncated SVD を初めとして多くの低ランク近似手法では、行列の全要素が必要であるが、全要素を用いたのでは計算コストが𝑂𝑂𝑂𝑂(𝑁𝑁𝑁𝑁 2 )以上となってしまう．上述した一部のアプリケーション
を除いては、計算コスト𝑂𝑂𝑂𝑂(𝑁𝑁𝑁𝑁 2 )は許容されないため、近似対象行列の数本の列および行のみを用いるような計算コスト𝑂𝑂𝑂𝑂(𝑁𝑁𝑁𝑁)の手法が望ましい。
項目③に挙げた精度の制御は、実用上重要である。低ランク行列近似を実際のシミュレーションで使用する際には、ランク𝑘𝑘𝑘𝑘を与えて誤差𝜀𝜀𝜀𝜀(𝑘𝑘𝑘𝑘)が決まるよりも、許容誤差𝜀𝜀𝜀𝜀を与えてランク𝑘𝑘𝑘𝑘(𝜀𝜀𝜀𝜀)が決まる
方が都合の良いことが多い．しかし、乱択特異値分解法(Randomized SVD)のように、ランク𝑘𝑘𝑘𝑘を指定しなければならない手法もあり、そのような手法を H 行列法で採用することは難しい。

－ 244 －

スーパーコンピューティング研究部門

2.3

具体的成果

Truncated SVD 以外の低ランク近似手法は、２つのグループに大別される．１つ目のグループは、行列分解に基づく手法であり、もう一つのグループは、乱択特異値分解法とその派生版である．行列分解に基づく手法として、本稿では次の４つを考える．

完全 pivoting 付き ACA 法(ACA_full) [部分 pivoting 付き ACA 法(ACA_part)
Rank-revealing LU 分解法 (RR LU)

Rank-revealing QR 分解法 (RR QR)
上の表記で、手法名の後ろに丸括弧付きで手法の略称を記した．乱択特異値分解とその派生版としては、以下を挙げる．
Randomized SVD (rSVD)Gaussian projection 版 Integrated SVD(iSVD_gp)
Column sampling 版 Integrated SVD (iSVD_cs)
これらの手法が、前小節に示した３つの条件を満たすかどうかを検討した。結果を表１に示す。全ての条件を満たす手法は、ACA_part のみである。HACApK において低ランク行列近似手法に ACA_part を採用している理由は、ここにある。ACA_part 以外の行列分解に基づく手法は、近似対象行列の全要素を必要とし、計算コストが𝑂𝑂𝑂𝑂(𝑁𝑁𝑁𝑁 2 )となるため、使用でき
るアプリケーションは限定的である。近似対象行列の数本の列しか必要としない iSVD_cs は、階層型行列法に適用可能な低ランク行列近似手法の有力な候補である．しかし、iSVD_cs では、ランク𝑘𝑘𝑘𝑘を指定して計算を行わなければならず、精度に応じてランクを決める理論は、未だ考案されていない。
表１：低ランク近似手法－ 245 －

スーパーコンピューティング研究部門

3

成果要覧

招待講演／招待論文[招待 1] A. Ida, “Application of Hierarchical Matrices with Adaptive Cross Approximation to Largescale Simulations”, ISC High Performance 2016, Frankfurt Messe, Frankfurt, Germany(June 23, 2016)[招待 2] A. Ida,” Low Rank Approximation Methods Used in Hierarchical Matrices”, ATAT in HPC
2017, National Taiwan University, Taipei, Taiwan (March 11, 2017)

著書／編集[著書 1] 伊田明弘，「階層構造を有する低ランク行列近似手法の数値計算とデータ構造」，
Numerical Computation and Data Structure of Hierarchical Low-rank Approximation
Methods，シミュレーション 2016 年 9 月 Vol. 35 No. 3, pp.30-36 (2016 年９月)
[著書 ２] 伊田明弘，「大規模科学技術け計算に向けた低ランク近似手法」，計算工学会 Vol.21,
No.4 , pp.10-13 (2016)[著書 ３] 岩下武史、伊田明弘、美舩健、高橋康人, 「Ｈ行列を用いた並列境界要素解析フレームワ
ークとその応用」, 計算工学会 Vol.21, No.4 , pp.22-25 (2016)[著書 ４] 岩下武史、伊田明弘, 「特集 積分方程式の近似解法-高速多重極法・Ｈ行列法とその応用-」, 計算工学会 Vol.21, No.4 , pp.5-25 (2016)

査読付論文[査読付 1] T. Iwashita, A. Ida, T. Mifune and Y. Takahashi, “Software Framework for Parallel BEM
Analyses with H-matrices”, IEEE 17th Biennial Conference on Electromagnetic Field
Computation (CEFC2016), Miami USA (13. Nov., 2016),(DOI: 10.1109/CEFC.2016.7816379)[査読付 2] A. Ida, T. Ataka, T. Mifune, Y. Takahashi, T. Iwashita and A. Furuya, “Application of Improved H-matrices in Micromagnetic Simulations”, 21st International Conference on theComputation of Electromagnetic Fields (Compumag 2017) (in press).
[査読付 3] T. Iwashita, A. Ida, T. Mifune and Y. Takahashi, “Software Framework for Parallel BEM
Analyses with H-matrices Using MPI and OpenMP”, Tools for Program Development andAnalysis in Computational Science, ICCS2017. (in press)

公開ソフトウェア[公開 1] Takeshi Iwashita, Takeshi Mifune, Yuki Noseda, Yasuhito Takahashi, Masatoshi Kawai,
Akihiro Ida ：ppOpen-APPL/BEM ver.0.5.0, http://ppopenhpc.cc.u-tokyo.ac.jp, Jan. 2016
[公開 2] Akihiro Ida and Takeshi Iwashita ：HACApK ver.1.0.1, http://ppopenhpc.cc.u-tokyo.ac.jp,
Jan. 2016

その他の発表論文[発表 1] 伊田明弘, 平石拓, 岩下武史，「階層型行列法の計算負荷予測と負荷分散法」, 第 21 回
計算工学会, 朱鷺メッセ, 2016 年 5 月 31 日

－ 246 －

スーパーコンピューティング研究部門[発表 2] 伊田明弘，「階層型行列表現を用いた行列演算」, 2016 年並列／分散／協調処理に関する『松本』サマー・ワークショップ（SWoPP 松本 2016）, キッセイ文化ホール（長野県松本文化会館）, 2016 年 8 月 9 日[発表 3] Akihiro Ida, Development of H-matrices with ACA for Large-scaled BIEM Analyses, 第 24
回 ASE 研究会，東京都文京区，東京大学・情報基盤センター，2106 年 12 月 1 日[発表 4] Takeshi Iwashita, Naokazu Takemura, Akihiro Ida and Hiroshi Nakashima, “ICB: IC Preconditioning with a Fill-in Strategy Considering Simd Instructions”, SIAM Conference on
Parallel Processing for Scientific Computing, Paris, France (12 April 2016).
[発表 5] Ryo Igarashi and Akihiro Ida, Monte Carlo simulation using approximation to long range
interactions, 1st International Symposium on Research and Education of Computational Science (RECS), 東京都文京区, 2016 年 11 月 30 日
[発表 6] 五十嵐亮, 伊田明弘, 「長距離相互作用に対する 近似を用いたモンテカルロシミュレーショ
ン II」,日本物理学会 第 72 回年次大会（2017 年）大阪大学 角間キャンパス（石川県金沢市）,2017 年 3 月 17 日
[発表 7] 塙 敏博，中島 研吾，大島 聡史，星野 哲也，伊田 明弘,「Xeon Phi+OmniPath 環境における OpenMP, MPI 性能最適化」,第 158 回 HPC 研究発表会，大月ホテル和風館(静岡県熱海市), 2017 年 3 月 9 日[発表 8] 星野 哲也，大島 聡史，塙 敏博，中島 研吾，伊田 明弘「OpenACC を用いた ICCG 法ソル
バーの Pascal GPU における性能評価」,第 158 回 HPC 研究発表会，大月ホテル和風館(静岡県熱海市), 2017 年 3 月 9 日[発表 9] 河合 直聡，伊田 明弘，中島 研吾,「悪条件問題に対する CG 法向け IC 前処理手法の改善」,第 158 回 HPC 研究発表会，大月ホテル和風館(静岡県熱海市), 2017 年 3 月 8 日[発表 10] 中島 研吾，大島 聡史，塙 敏博，星野 哲也，伊田 明弘，「ICCG 法ソルバーの Intel Xeon
Phi 向け最適化」，第 157 回 HPC 研究発表会，沖縄産業支援センター(沖縄県那覇市)，
2016 年 12 月 22 日
[発表 11] 塙 敏博，中島 研吾，大島 聡史，星野 哲也，伊田 明弘，「パイプライン型共役勾配法の性能評価」，第 157 回 HPC 研究発表会，沖縄産業支援センター(沖縄県那覇市)，2016 年
12 月 21 日[発表 12] 塙 敏博, 中島 研吾, 大島 聡史, 伊田 明弘, 星野 哲也, 田浦 健次朗，「データ解析・シミュレーション融合スーパーコンピュータシステム Reedbush-U の性能評価」，第 156 回 HPC 研究会，
小樽 [HOKKE-23]，2016 年 9 月 15 日
[発表 13] 五十嵐亮, 伊田明弘「長距離相互作用に対する 近似を用いたモンテカルロシミュレーショ
ン」,日本物理学会 2016 年秋季大会金沢大学 角間キャンパス（石川県金沢市）,2016 年 9月 14 日[発表 14] 河合直聡, 伊田明弘, 岩下武史, 中島浩,「XeonPhi 上での改良型ブロック化多色順序付
け GS 法を適用した SA-AMG の性能評価」, 日本応用数理学会 2016 年度年会, pp.112113.北九州国際会議場（福岡県北九州市小倉）,2016 年 9 月 12 日
[発表 15] 大島聡史, 伊田明弘, 塙敏博, 河合直聡「階層型行列ベクトル積のメニーコア向け最適化」,
SWoPP 松本 2016,Vol.2016-HPC-155，No.40, キッセイ文化ホール（長野県松本文化会館）,
2016 年 8 月 10 日

－ 247 －

スーパーコンピューティング研究部門[発表 16] 塙敏博, 伊田明弘, 大島聡史, 河合直聡「FPGA を用いた階層型行列ベクトル積」,
SWoPP 松本 2016,Vol.2016-HPC-155，No.39, キッセイ文化ホール（長野県松本文化会館）,
2016 年 8 月 10 日

特記事項
[特記 1] ISC High Performance 2016 (ISC 2016) 参加報告, スーパーコンピューティングニュース，Vol.18 No.4, 2016 年 7 月[特記 2]

31th International Supercomputing Conference (ISC High Performance 2016) 参加報告,
Digital Life，Vol.27, 2016 年 9 月[特記 3] 第 62 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会「ライブラリ利用：科学技術計算の効率化入門」, 2016 年 9 月 6 日～7 日,取りまとめ及び講師（一部）を担当[特記 4] 第 64 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会「OpenFOAM 入門」, 2016 年 9 月
27 日, 講師（一部）を担当[特記 5] 第 71 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会「ライブラリ利用：科学技術計算の効率化入門」, 2016 年 9 月 6 日～7 日, 取りまとめ及び講師（一部）を担当－ 248 －

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

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2.2

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3.2

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－ 251 －

スーパーコンピューティング研究部門

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[ࠪಡ෇ 2] Satoshi Ohshima, Takahiro Katagiri and Masaharu Matsumoto: Utilization and Expansion of
ppOpen-AT for OpenACC, Proceedings of the 2016 IEEE International Parallel and Distributed
Processing Symposium Workshop, pp.1496-1505, Chicago, USA, May 2016.
[ࠪಡ෇ 3] Takahiro Katagiri, Masaharu Matsumoto and Satoshi Ohshima: Auto-tuning of Hybrid
MPI/OpenMP Execution with Code Selection by ppOpen-AT, Proceedings of the 2016 IEEE In-－ 252 －

スーパーコンピューティング研究部門

ternational Parallel and Distributed Processing Symposium Workshop, pp.1488-1495, Chicago,
USA, May 2016.
[ࠪಡ෇ 4] Takahiro Katagiri, Satoshi Ohshima and Masaharu Matsumoto, Auto-tuning on NUMA and
Many-core Environments with an FDM code, The Twelfth International Workshop on Automatic Performance Tuning (iWAPT2017) in conjunction with 31th IEEE International Parallel& Distributed Processing Symposium (IPDPS2017), Orlando, USA, May 2017, accepted.
[ࠪಡ෇ 5] Hideyuki Usui, Saki Kito, Masanori Nunami and Masaharu Matsumoto: Application of Blockstructured Adaptive Mesh Reﬁnement to Particle Simulation, 7th International Workshop on
Advance High-Performance Computational Earth Sciences: Applications & Frameworks (IHPCES2017) in conjunction with International Conference on Computational Science 2017
(ICCS2017), Zurich, Switzerland, June 2017. (Procedia Computer Science), accepted.

ͦͷଞͷൃද࿦จ
[ൃද 1] Satoshi Ohshima, Takahiro Katagiri and Masaharu Matsumoto: Utilization and Expansion of
ppOpen-AT for OpenACC, GPU Technology Conference 2016, San Jose, USA, Apr. 2016[ൃද 2] Takahiro Katagiri, Masaharu Matsumoto, Satoshi Ohshima: Auto-Tuning of Hierarchical Computations with ppOpen-AT, SIAM Conference on Parallel Processing for Scientiﬁc Computing(PP16), Paris, France, April 2016.
[ൃද 3] ย‫޹ۅ‬༸ɼେౡ૱࢙ɼদຊਖ਼੖ɿAT ‫ڀݚ‬ಈ޲ͱ AT ઐ༻‫ ޠݴ‬ppOpen-AT ͷ࠷৽‫ػ‬ೳͷ঺հɼ
2016 ೥ϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯάͱ‫ࢉܭ‬Պֶγϯϙδ΢ϜʢHPCS2016ʣɼઋ
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ppOpen-HPC, 1st International Symposium on Research and Education of Computational Science(RECS2016), Tokyo, Japan, Nov. 2016[ൃද 9] দຊਖ਼੖ɼԞ໺‫ت‬༟ɿύϧεϨʔβʔ‫ۦ‬ಈ MHD ൃిʹؔ͢Δ‫ڀݚ‬ɼୈ 2 ճߴΤωϧΪʔి࣓ϏʔϜʹ༠‫͞ى‬ΕΔ์ిͱͦͷ޻ֶతԠ༻‫ڀݚ‬ձɼ౦‫ژ‬ɼ2017 ೥ 3 ݄ಛ‫߲ࣄه‬[ಛ‫ ه‬1] ppOpen-HPC ϓϩδΣΫτͷ Web αΠτ؅ཧ－ 253 －

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量子力学固有値問題向け IC 前処理の研究
河合 直聡

1

はじめに

固有値解析は，構造解析や量子力学など多くの分野で，解析対象の基本的な特性を調べるために利用されている．計算機の発展に伴って，要求される解析の精度やモデルが複雑化し，結果として固有値解析の対象は大規模化している．量子力学などの実問題では，複素平面内の任意の領域内に存在する固有値を計算しなければならない場合が多い．大規模固有値問題を数値的に行う手法は複数提案されており，特定の範囲の固有値を求める手法として Sakurai-Sugiura 法や Jacobi-Davidson 法がある．これらの手法では求めたい固有値の範囲が離散的な周回積分で表現され，離散点毎に大規模な連立一次方程式を解く必要が生ずる．(図 1) これら連立一次方程式の係数行列は，1) 対角成分の絶対値が非対角成分と比較して小さい．あるいは正と負の対角成分が混在している，2) 不正定値である，3) 条件数が大きい，という悪条件な特徴を持つ可能性がある．悪条件な係数行列は計算誤差の増大や破綻を引き起こすため，大規模な問題を高速かつ安定に解けるソルバが必要である．
本研究では前処理付きクリロフ部分空間法を用いた上述の要件を満たすソルバの開発を行っている．
係数行列の性質は悪条件であり，また疎行列であるため前処理付き CG 法が一つの候補として挙げられる．CG 法は反復法の一つであり，適した前処理との併用により収束性と安定性が向上するため，悪条件な問題に対処可能である．本稿では幅広い分野で採用され，その効果が確認されている，不完全コレスキー (IC) 分解に基づく前処理適用について考える．IC 分解は近似的な逆行列を求める手法であり，悪条件な問題に対しても比較的良好な収束性を示す．しかし，IC 分解を対角成分の絶対値が非対角成分と比較して小さい係数行列に適用した場合，計算精度の低下や分解破綻が発生する可能性がある．これらの問題が発生することを防ぐために，本研究では IC 分解前の係数行列へのブロック化と対角シフトによる正則化の適用を提案している．

図 1: Sakurai-Sugiura 法または FEAST での離散的な線積分の例－ 254 －

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図 2: ブロック IC 分解での対角行列

図 3: ブロック IC 分解での ﬁll-in の発生プロセス

2

内容本研究で IC 分解前処理に適用した正則化はブロック化および対角シフトの２手法である．

2.1

ブロック化

ブロック化では分解対象となる係数行列の部分行列をそれぞれブロックとして扱い，IC 分解を適用す
る．これにより対角成分の絶対値が非対角成分のそれより十分に小さい問題では，元の行列の対角成分に対して対角ブロックが相対的に大きくなる．図 2 に示すように，対角ブロックには元の行列の非対角成分が含まれるためである．ブロック化を適用した IC 分解ではブロック化を適用しない IC 分解と比較して精度低下，分解破綻が起こりにくく，ロバスト性が向上する．
また，図 3 に示すように，元のブロックが疎な行列の場合でも，除算および乗算の結果は比較的密な行列となる．この手順で示すような元の係数行列で 0 の位置に非ゼロ要素が入ることを Fill-in と呼ぶ．一般的に Fill-in を発生させることで IC 前処理付き CG 法の収束性はさらに改善する．ブロック化
では Fill-in が多く発生するため，収束性の向上も期待できる．

2.2

対角シフト

対角シフトは元の行列の全ての対角成分に定数 (シフト量) を加算する手法である．これにより元の係数行列の対角成分が小さい場合でも計算誤差の低下や分解破綻を防ぐ事ができる．ただし，シフト量が大きい場合，元の行列と分解後の行列が乖離してしまうため，適度なシフト量を設定することが重要である．

－ 255 －

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図 4: 正則化による効果

3

成果

量子力学の一般固有値問題から導出される連立一次方程式の問題 25 ケースに対して提案手法を適用した場合の評価結果を示す．図 4 に正則化を行わなかった場合，ブロックサイズ 4 のブロック化のみを適用した場合，α = 100 の対角シフトのみを適用した場合，両方の正則化を適用した場合の結果を示す (それぞれを ICCG，BICCG(4)，α = 100.0，BICCG(4),α = 100.0 と表記)．グラフの下からそれぞれ解けたケース数，解けなかったケース数，分解破綻となったケース数を示している．正則化なしの ICCG では 5 ケースしか解けていないのに対して対角シフトの適用により，9 ケースの問題が解けている．さらにブロック化の適用で分解破綻を起こしていた問題が改善でき，最終的に 23 ケース中
15 ケースが解けることを確認した．解けなかったのはいずれも Spin の問題であった．これは spin の問題の係数行列は対角要素が正または負であるが，絶対値は非対角要素と比較して小さくなく，IC 分
解による計算誤差の増加が少なかったためと推察する．
次に，ブロックサイズが 1(ICCG)，2，4，8，16，32 の場合と，シフト量 α が 1.0，10.0，100.0 の場合の全ての組み合わせ (18 通り) の収束までの反復回数を図 4 で解けた 15 ケースの問題で評価した．
表 1 はその結果であり，収束までの反復回数が一番少なかった場合の結果と，その時のブロックサイ
ズ，対角シフト量を示している．本結果から，比較的要素数の少ない問題ではブロックサイズを大きくした BICCG が最も効果的であり，要素数の大きな問題では対角シフトを適用した方が収束性が良いことがわかる．この傾向は対象の係数行列のバンド幅がいずれも大きい事に起因すると考えられる．
要素数が小さい問題ではブロックサイズを大きくすることにより元の行列の 0 要素に対する Fill-in の割合が大きくなり，前処理行列が元の行列に近くなる．結果，同条件では対角シフトは逆効果となると推察する．一方で要素数の大きな問題ではブロック化を適用しても Fill-in 増加量が十分ではないため，計算精度を上げる対角シフトの効果が得られると考えられる．

－ 256 －

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問題の種類

問題番号

Kohn-ShamGraphen

4

1
2
3
4
5
6
1
2
3
4
5
6
7
8
9

表 1: 反復回数が最小の場合の正則化の条件
要素数
反復回数 最適なブロックサイズ

最適な対角シフト量

16
16
32
1
1
1
16
16
1
2
32
16
1
1
1

10.0
1.0
1.0
1.0
0.0
0.0
0.0
0.0
100.0
100.0
0.0
0.0
100.0
100.0
100.0

57,57559,92762,27964,631
76,16357,5751,000
10,000100,000
1,000,000
128
256
8,192
32,768131,072

1795
1105
1087
1356
788
686
268
671
1335
1335
13
28
601
1205
2382

成果要覧

その他の発表論文[発表 1] 河合直聡，伊田明弘，岩下武史，中島浩 : XeonPhi 上での乗法シュワルツ-ブロック化多色順
序付け GS 法を適用した SA-AMG の性能評価，日本応用数理学会 2016 年度年会，北九州，福岡，2016 年 9 月 12 日
[発表 2] 河合直聡，伊田明弘，中島研吾，悪条件問題に対する CG 法向け IC 前処理手法の改善，情報処理学会研究報告（HPC-158-9），日本情報処理学会第 158 回 HPC 研究会， 熱海，2017 年 3月8日－ 257 －

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2.2 ಺༰
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୅ HPC γεςϜ্౳Ͱಈ࡞͢ΔϓϩάϥϜΛղऍ͠ɼͦͷ໋ྩ௨Γʹ‫ࢉܭ‬Λߦ͏ΤϛϡϨʔγϣϯ‫ػ‬ೳͷΈΛαϙʔτ͢ΔγϛϡϨʔλʹରͯ͠ɼΞ΢τɾΦϒɾΦʔμʔॲཧ‫ܥ‬౳ɼϓϩηοα಺෦ͷϚΠΫϩΞʔΩςΫνϟͷಈ࡞΋ಉ࣌ʹγϛϡϨʔγϣϯͰ͖Δ༷ʹվมΛՃ͑ɼϓϩάϥϜͷ࣮ߦ࣌ؒ΍࣮ߦ࣌ͷ֤छϦιʔεͷར༻ঢ়‫گ‬Λ΋ղੳͰ͖Δ༷ʹ֦ுΛߦ͍ͬͯΔɻ͞Βʹ͸ɼ౰֘γϛϡϨʔλΛ༻͍ͨΞʔΩςΫνϟɾίϯύΠϥͷੑೳධՁ΋࣮ࢪ͍ͯ͠Δɻ

2.3 ۩ମత੒Ռ
্‫ه‬γϛϡϨʔλͷ֦ு͸ɼҰ෦ͷϕΫτϧ໋ྩΛআ͍ͯਖ਼͘͠ಈ࡞͢Δ͜ͱ͕֬ೝͰ͖͓ΓɼཧԽֶ‫಺ॴڀݚ‬ͷෳ਺ͷάϧʔϓ಺ʹͯɼ࣍ੈ୅ HPC γεςϜͷੑೳධՁ‫ͼٴ‬ίʔυ࠷దԽ౳ʹ΋໾ཱͯΒΕ͍ͯΔɻ－ 258 －

スーパーコンピューティング研究部門

Higher Bandwidth
Shorter Latency
Lower Energy

Lower BandwidthLonger Latency
Higher Energy

Off-Load Tasks

ਤ 1: χΞσʔλϓϩηογϯάͷ֓೦ਤ

3 ࣍ੈ୅ HPC γεςϜʹ͓͚Δిྗ੍‫ؔ͢ʹޚ‬Δ‫ڀݚ‬
3.1 എ‫ܠ‬࣍ੈ୅ HPC γεςϜͰ͸ɼফඅిྗ͕γεςϜઃ‫ܭ‬΍࣮ޮੑೳΛ੍໿͢Δ࠷େͷཁҼͰ͋Δͱߟ͑ΒΕ͍ͯΔɻ͜Ε͸ɼ‫ݱ‬େ‫ػࢉܭܕ‬ηϯλʔͷిྗઃඋঢ়‫گ‬ΛؑΈΔͱɼকདྷతʹ΋ 100MW ‫ڃ‬ͷిྗ‫څڙ‬ೳྗΛ࣋ͭ‫ػࢉܭ‬ηϯλʔΛ഑͢Δ͜ͱ͸ෆՄೳͰ͋Γɼࠓ‫ޙ‬͸ɼ‫΅΄ͱࡏݱ‬ಉఔ౓ͷΦʔμʔͷ‫ྗిڅڙ‬ͷ΋ͱɼ‫ࡏݱ‬ͷ 10ʙ30 ഒͷిྗରੑೳΛୡ੒͢Δ͜ͱ͕‫ٻ‬ΊΒΕΔͨΊͰ͋Δɻ

3.2 ಺༰
্‫ه‬ͷഎ‫ܠ‬ͷ΋ͱɼ࣍ੈ୅ HPC γεςϜͷిྗ੍‫ٕޚ‬ज़ʹؔ͢Δ‫ڀݚ‬ΛਐΊ͍ͯΔɻຊ೥౓͸ɼಛʹϓϩηοαίΞ಺ͷੑೳɾిྗϊϒͱಈ࡞प೾਺ͷ‫ڠ‬ௐ੍‫ʹޚ‬ண໨͠ɼ‫ڀݚ‬Λߦͬͨɻ

3.3 ۩ମత੒Ռ
࿦จ౳͕ະൃදͰ͋Γɼ಺༰ͷৄࡉ͸·ͩ໌Β͔ʹͰ͖ͳ͍΋ͷͷɼલड़ͷϓϩηοαγϛϡϨʔγϣϯ‫ج‬൫΍‫ط‬ଘͷ HPC γεςϜΛར༻ͯ͠ධՁΛਐΊ͍ͯΔͱ͜ΖͰ͋Δɻ·ͨɼSC16 ʹͯϓϩηοαϕϯμͱͷϛʔςΟϯάΛߦ͏‫ػ‬ձ͕ಘΒΕɼຊ‫಺ڀݚ‬༰‫ྗిͼٴ‬ධՁπʔϧ౳Λ‫ؚ‬Ίͨࠓ‫ޙ‬ͷ‫ݚ‬‫ؔ͢ʹྗڠڀ‬Δٞ࿦Λߦͬͨɻ

4 ϋΠϒϦουϝΠϯϝϞϦʹ͓͚ΔχΞσʔλϓϩηογϯά
4.1 എ‫ܠ‬ۙ೥ͷ‫ػࢉܭ‬γεςϜʹ͓͍ͯ͸ɼσʔλసૹ͕ੑೳɾిྗͷ྆໘͔ΒϘτϧωοΫͱͳΔ৔໘΋ଟ͍ɻͦ͜Ͱɼ࣍ੈ୅ HPC γεςϜͷͨΊͷΞʔΩςΫνϟ‫ڀݚ‬։ൃͷҰ‫ͯ͠ͱ؀‬ɼϝϞϦΞΫηεϘ
τϧωοΫղফͷͨΊͷϝϞϦΞʔΩςΫνϟͷ࠷దԽʹ͍ͭͯ΋औΓ૊ΜͰ͍Δɻ
͜ͷϝϞϦΞΫηεϘτϧωοΫΛղফ͢Δखஈͱͯ͠ɼಛʹχΞσʔλϓϩηογϯάʹ͍ͭͯ‫ݕ‬౼͍ͯ͠ΔɻχΞσʔλϓϩηογϯάͱ͸ɼσʔλͷՃ޻ʹؔ͢ΔγϯϓϧͳॲཧΛϝΠϯϝϞ
Ϧͷͦ͹ͷϩδοΫʹΦϑϩʔυ͠ɼϓϩηοαͱϝΠϯϝϞϦؒͷσʔλసૹ਺Λ‫ݮ‬Β͢͜ͱΛ໨తͱͨ͠΋ͷͰ͋Δɻͦ͏͢Δ͜ͱͰɼσʔλసૹʹ͔͔ΔੑೳɾిྗΦʔόʔϔουΛ࡟‫͖Ͱݮ‬Δͩ
͚Ͱͳ͘ɼແବͳσʔλ഑ஔΛ࡟‫͖Ͱݮ‬ΔͨΊΩϟογϡͷ༗ޮར༻ʹ΋ͭͳ͕Δɻۙ೥Ͱ͸ɼHMC
΍ HBM ͱ͍ͬͨࡾ࣍‫ੵݩ‬૚ϝϞϦ͕ HPC γεςϜʹ΋ར༻͞Ε࢝Ί͓ͯΓɼ͜ΕΒࡾ࣍‫ੵݩ‬૚ϝϞϦͷ࠷Լ૚ͷϩδοΫΛར༻͢Δ͜ͱͰɼχΞσʔλϓϩηογϯά͕ՄೳʹͳΔͱ‫ظ‬଴͞ΕΔɻ͜
ͷɼ֓೦ਤΛਤ 1 ʹ͓ࣔͯ͘͠ɻ
ҰํͰɼ2 ͭͷҟͳΔϝϞϦ͔ΒͳΔϋΠϒϦουϝΠϯϝϞϦʹؔͯ͠΋࣍ੈ୅ HPC γεςϜͰ͸޿͘࠾༻͞ΕΔͱߟ͑ΒΕΔɻϋΠϒϦουϝΠϯϝϞϦͱ͸ɼߴ଎খ༰ྔͷϝϞϦͱ௿଎େ༰ྔͷ－ 259 －

スーパーコンピューティング研究部門

A Chain of Pointers

2. # of accesses to large memory
should be minimizedLong
1. # of inter-stack communications
should be minimized
To Host Processorਤ 2: ϋΠϒϦουϝϞϦ্ͰͷχΞϝϞϦϩδοΫΛ༻͍ͨϙΠϯλ௥੻ϝϞϦ͔ΒͳΔϝΠϯϝϞϦͰ͋Δɻߴ଎খ༰ྔͷϝϞϦͱͯ͠ɼલड़ͷࡾ࣍‫ੵݩ‬૚ϝϞϦͷར༻͕ߟ͑ΒΕɼ௿଎େ༰ྔͷϝϞϦͱͯ͠ PCRAM ౳ͷෆ‫ൃش‬ੑϝϞϦ΍‫ط‬ଘͷ DIMM ϕʔεͷ DRAM
ͷར༻͕ߟ͑ΒΕΔɻྫ͑͹ɼ౦‫ژ‬େֶ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔͷ Oakforest-PACS ʹ୅ද͞ΕΔ Intel ࣾͷKnights Landing ϕʔεͷγεςϜͰ͸ϋΠϒϦουϝΠϯϝϞϦ͕࠾༻͞Ε͍ͯΔɻ

4.2 ಺༰
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Δঢ়‫گ‬Λߟ͍͑ͯΔɻͦͷલஈ֊ͱͯ͠ɼ·ͣ‫ࡏݱ‬ͷ HPC ϕϯνϚʔΫʹ͓͍ͯ͜ͷ༷ͳεϨου͕ޮՌత͔Ͳ͏͔Λ‫ݕ‬౼͍ͯ͠Δɻ۩ମతʹ͸౰֘εϨουͷ࣮૷‫ͼٴ‬ɼϝχʔίΞϓϩηοα‫ͼٴ‬ϋΠϒϦουϝΠϯϝϞϦΛ࣋ͭ Knights Landing ϕʔεͷ HPC γεςϜ্Ͱͷ࣮ূ࣮‫ݧ‬Λߦ͍ͬͯΔ
ͱ͜ΖͰ͋Δɻࠓ‫ޙ‬ͷํ਑ͱͯ͠͸ɼ·ͣ͸౰εϨουͷ࣮૷Λ‫ྃ͠׬‬ɼ্‫ه‬γεςϜ্Ͱ౰εϨουͷ༗ޮੑΛ
֬ೝ͢Δ༧ఆͰ͋Δɻ͞Βʹ͸ɼ౰εϨουΛϝϞϦଆͷϓϩηοαʹΦϑϩʔυͨ͠ࡍͷੑೳΛ‫ݟ‬ੵ΋ΓɼੑೳɾిྗΛ࠷దԽ͢ΔͨΊͷϩδοΫͷઃ‫࠷ܭ‬దԽʹ͍ͭͯ΋ߟྀ͢Δ༧ఆͰ͋ΔɻՃ͑ͯɼσʔλసૹɾϦΞϨϯδϝϯτΛࣗಈԽ͢ΔͨΊͷϥΠϒϥϦͷ࡞੒ʹ͍ͭͯ΋‫ݕ‬౼͍ͯ͠Δͱ
͜ΖͰ͋Δɻ͞Βʹ͸ɼϗετϓϩηοαଆͷ DVFS ౳ిྗɾੑೳϊϒ΁ͷӨ‫ڹ‬΋ߟྀ͠ɼ͜ΕΒΛ‫ؚ‬Ίͨిྗɾੑೳ࠷దԽʹ͍ͭͯ΋‫ݕ‬౼͢Δ༧ఆͰ͋ΔɻҎ্͸ɼϝϞϦଆͷϩδοΫʹ൚༻ϓϩηοα͕૊Έࠐ·ΕΔঢ়‫گ‬Λ૝ఆͨ͠΋ͷͰ͋ͬͨɻҰํͰɼిྗɾ೤Λ཈͑ΔͨΊʹಛఆͷॲཧʹಛԽͨ͠ϩδοΫ͕૊Έࠐ·ΕΔ৔߹΋ߟ͑ΒΕΔɻྫ͑͹ɼϙΠϯλ௥੻ʹಛԽͨ͠ϩδοΫ͕‫͛ڍ‬ΒΕΔɻϙΠϯλ௥੻͸ϦετɼπϦʔɼϋογϡ౳ͷσʔλߏ଄Λѻ͏ΞϓϦέʔγϣϯʹ޿͘ొ৔͢ΔλεΫͰ͋ΓɼϓϩηοαͱϝϞϦؒͰඇޮ཰ͳ
σʔλసૹΛߦ͏୅දతͳ΋ͷͰ͋Δɻैͬͯɼ͜ͷ༷ͳλεΫΛϝϞϦଆͷϩδοΫʹΦϑϩʔυ͠ɼ௥੻݁ՌͷΈΛϗετϓϩηοαଆʹฦ͢͜ͱ͕Ͱ͖Ε͹ɼੑೳɾిྗͷ྆໘ͰޮՌతͰ͋Δɻ
͔͠͠ɼਤ 2 ʹ༷ࣔ͢ͳϋΠϒϦουϝϞϦߏ੒Ͱɼෳ਺ͷੵ૚ϝϞϦ͕ଘࡏ͢Δࡍʹ͸ɼੵ૚ϝϞϦؒͷσʔλసૹΛ࠷খԽͭͭ͠ɼߴ଎ϝϞϦʹଟ͘ͷσʔλΛώοτͤ͞Δඞཁ͕͋Γɼͦͷ༷ͳσʔλ഑ஔ࠷దԽʹ͍ͭͯɼΦʔϓϯιʔεͷϓϩηοαγϛϡϨʔλΛ༻͍ͯ‫ݕ‬౼͍ͯ͠Δͱ͜Ζ
Ͱ͋Δɻ

－ 260 －

スーパーコンピューティング研究部門

Incoming Line
PTE

Data

to 0

to I
... I
1

0

MRU

VictimLRU Position
to 0. . . . N-1

Insertion Policy

0

MRU

1

...

AccessedLine. . . . N-1

Promotion Policyਤ 3: ఏҊΞϧΰϦζϜ

4.3 ۩ମత੒Ռ
ϩʔϨϯεɾϦόϞΞࠃཱ‫ॴڀݚ‬ͷηϛφʔʹͯɼ͜Ε·Ͱͷ‫ڀݚ‬੒Ռ [ड৆ 1]ɼ‫ͼٴ‬౰֘‫ڀݚ‬ςʔϚʹؔ͢Δࠓ‫ޙ‬ͷํ਑ʹؔͯ͠ൃදΛߦͬͨ [ൃද 1]ɻ͞Βʹɼຊ‫ڀݚ‬੒Ռͷ֓ཁʹؔͯ͠΋ࠃ಺‫ݚ‬‫ڀ‬ձʹͯൃදΛߦͬͨ [ൃද 2]ɻ

5 େ‫ن‬໛σʔλॲཧͷͨΊͷΩϟογϡ֊૚࠷దԽ
5.1 എ‫ܠ‬άϥϑॲཧʹ୅ද͞ΕΔେ‫ن‬໛σʔλॲཧΛߦ͏ΞϓϦέʔγϣϯ͸ɼۙ೥େ͖ͳ஫໨ΛूΊ͍ͯΔɻ
͔͠͠ͳ͕Βɼ͜ͷ༷ͳΞϓϦέʔγϣϯΛ‫ࡏݱ‬ͷίϯϐϡʔλγεςϜ্Ͱޮ཰ྑ࣮͘ߦ͢Δ͜ͱ
͸ࠔ೉Ͱ͋Δɻ͜Ε͸ɼ‫ݱ‬ঢ়ͷϝϞϦγεςϜ͸σʔλΞΫηεͷ‫ॴہ‬ੑͱ͍͏ੑ࣭ʹ‫࠷͍ͯͮج‬దԽ͞Ε͍ͯΔ΋ͷͷɼ͜ΕΒΞϓϦέʔγϣϯ͸σʔλΫηεͷ‫ॴہ‬ੑ͕௿্͍ɼ޿ൣғͳϝϞϦྖҬʹΞΫηε͢ΔͨΊɼϝϞϦγεςϜ͕ޮ཰ྑ͘ಈ࡞͠ͳ͍ͨΊͰ͋Δɻ۩ମతʹ͸ɼ͜ΕΒͷΞϓϦέʔγϣϯ࣮ߦ࣌ʹ͸Ωϟογϡϛε‫ ͼٴ‬TLB ϛε͕සൃ͢Δ͜ͱ͕஌ΒΕ͍ͯΔɻҰ෦ͷΞϓϦέʔγϣϯͰ͸ɼ࣮ߦ࣌ؒͷ໿ 50%Λ͜ͷ TLB ϛεͷղܾʹඅ΍͢ͱ͍͏ใࠂ΋ͳ͞Ε͍ͯΔɻ

5.2 ಺༰
ͦ͜Ͱຊ‫Ͱڀݚ‬͸ɼσʔλΞΫηεͷ‫ॴہ‬ੑ͕௿͘ɼ޿ൣғͳϝϞϦྖҬʹΞΫηε͢ΔΞϓϦέʔγϣϯΛର৅ͱ͠ɼ͜ΕΒͷΞϓϦέʔγϣϯΛޮ཰ྑ࣮͘ߦ͢ΔͨΊͷΩϟογϡ੍‫͍ͭʹࣜํޚ‬ͯ‫ݕ‬౼͍ͯ͠Δɻ۩ମతʹ͸ɼ௨ৗͷσʔλΞΫηεͱ TLB ϛε‫ʹޙ‬ੜ͡Δ PTE ΞΫηεͱΛ෼ྨ͠ɼ͜ΕΒͷϝϞϦΞΫηεಛੑͷҧ͍ʹ‫͍ͯͮج‬ɼΩϟογϡ഑ஔͷ༏ઌ౓ΛܾΊΔͱ͍͏΋ͷͰ
͋ΔɻΑΓ۩ମతʹ͸ɼPTE ΞΫηε͸௨ৗͷσʔλΞΫηεΑΓ΋ߴ͍‫ॴہ‬ੑΛ͕࣋ͭɼΩϟογϡ
ϛεΛҾ͖‫͢͜ى‬େྔͷσʔλΞΫηεʹΑͬͯ࠶ར༻͞ΕΔલʹ௥͍ग़͞ΕΔͱ͍͏‫؍‬ଌʹ‫͍ͮج‬͓ͯΓɼPTE Λอ࣋͢ΔΩϟογϡϥΠϯ͕௕࣌ؒΩϟογϡϥΠϯʹ࢒Δ༷ʹɼΩϟογϡϦϓϨΠ
εϝϯτΞϧΰϦζϜΛվม͢Δͱ͍͏΋ͷͰ͋Δɻ
۩ମతͳΩϟογϡϦϓϨΠεϝϯτΞϧΰϦζϜΛਤ 3 ʹࣔ͢ɻຊΞϧΰϦζϜ͸‫ط‬ଘͷ LRUΞϧΰϦζϜΛ‫ʹݩ‬վมΛՃ͑ͨ΋ͷͰ͋ΔɻLRU ʹ‫ͮ͘ج‬ΞϧΰϦζϜ͸௨ৗɼEviction Policyɼ
Insertion Policy(ਤ 3 ࠨ)ɼPromotion Policy(ਤ 3 ӈ) ͔ΒͳΔɻEviction Policy ͱ͸ɼΩϟογϡϛε͕ੜͨ͡৔߹ʹͲͷΩϟογϡϥΠϯΛΩϟογϡ͔Β௥͍ग़͔͢ΛܾΊΔϙϦγʔͰ͋ΓɼInsertion
Policy ͱ͸ɼϛεΛ‫ʹޙͨ͜͠ى‬ԼҐͷϝϞϦ֊૚͔ΒૹΒΕ͖ͯͨΩϟογϡϥΠϯΛɼLRU ελοΫ্ͷͲͷҐஔʹ഑ஔ͢Δ͔Λ‫ن‬ఆ͢Δ΋ͷͰ͋ΓɼPromotion Policy ͱ͸ɼΩϟογϡώοτ͕‫͖ى‬ͨ৔߹ʹɼώοτͨ͠ΩϟογϡϥΠϯΛ LRU ελοΫ্ͷͲͷҐஔʹ഑ஔ͢Δͷ͔Λ‫ن‬ఆ͢Δ΋ͷ
Ͱ͋Δɻ

－ 261 －

スーパーコンピューティング研究部門

ਤ 4: L1D Ωϟογϡʹ͓͚Δ PTE ώοτ཰

ਤ 5: L2 Ωϟογϡʹ͓͚Δ PTE ώοτ཰ຊΞϧΰϦζϜͰ͸ɼEviction Policy ͸௨ৗͷ LRU ΞϧΰϦζϜͱಉ༷ʹ LRU ελοΫ্Ͱ࠷ԼҐͷ΋ͷ (LRU ΞϧΰϦζϜͰ͸࠷΋௕͘ΞΫηε͞Ε͍ͯͳ͍ΩϟογϡϥΠϯ) Λબ୒͢ΔɻҰํɼInsertion Policy Ͱ͸ɼΩϟογϡϥΠϯ͕ PTE Λอ࣋͢Δ͔Ͳ͏͔ͰૠೖҐஔΛมߋ͢Δɻ۩ମతʹ͸ PTE Λอ࣋͢Δ৔߹ʹ͸ɼLRU ελοΫ্ͷ࠷্Ґʹ഑ஔ͠ (LRU ΞϧΰϦζϜͰ͸࠷ۙʹΞΫηε͞ΕͨΩϟογϡϥΠϯ)ɼͦ͏Ͱͳ͍৔߹ʹ͸ɼLRU ελοΫ্Ͱ I ൪໨ʹૠೖ͢Δɻͦ͏
͢Δ͜ͱͰɼΩϟογϡϛεΛҾ͖‫͢͜ى‬Մೳੑͷߴ͍σʔλΛΩϟογϡ͔Βૣ͘௥͍ग़͢͜ͱ͕
Ͱ͖ɼPTE Λอ࣋͢ΔΩϟογϡϥΠϯΛΑΓ௕࣌ؒΩϟογϡ্ʹ഑ஔ͠ଓ͚Δ͜ͱ͕Ͱ͖ΔɻҰํͰɼPromotion Policy Ͱ͸௨ৗͷ LRU ΞϧΰϦζϜͱಉ༷ʹ PTE Λอ࣋͢Δ͔Ͳ͏͔ʹؔΘΒͣɼLRU ελοΫ্ͷ࠷্Ґʹ഑ஔ͢Δɻ͜Ε͸ɼ1 ౓࠶ར༻͞ΕͨΩϟογϡϥΠϯ͸ͦͷ‫ޙ‬Կ౓΋ΞΫηε͞ΕΔՄೳੑ͕ߴ͍ͱ͍͏σʔλΞΫηεͷੑ࣭ʹ‫͍͍ͯͮج‬Δɻ͜ͷ༷ʹఏҊΞϧΰϦζϜ͸γϯϓϧͰ͋ΔͨΊɼϋʔυ΢ΣΞͷมߋྔ΋গͳ࣮͘༻తͰ͋Δɻ۩ମతʹ͸ɼΩϟογϡλάʹ PTE Λอ࣋͢Δ͔Ͳ͏͔Λ൑ผ͢ΔϏοτΛ 1 Ϗοτ௥Ճ͠ɼ͜ͷϏοτʹԠͯ͡ૠೖҐ஋Λม͑Δ༷ʹɼ‫ط‬ଘͷ Insertion Position ࢦఆ༷ͷϋʔυ΢ΣΞʹ৴߸ΛೖΕΔ͚ͩͰ͋Δɻ
‫ݕ‬౼ͨ͠ΞϧΰϦζϜΛΦʔϓϯιʔεͷϓϩηοαγϛϡϨʔλ্ʹ࣮૷͠ɼ‫ط‬ଘͷ LRU ϕʔεͷΞϧΰϦζϜͱͷൺֱΛߦͬͨɻຊΞϧΰϦζϜͰ͸௨ৗͷσʔλΛอ࣋͢ΔΩϟογϡϥΠϯ
ͷૠೖҐ஋ I Λ࠷దԽ͓ͯ͘͠ඞཁ͕͋ΔɻຊධՁͰ͸ɼධՁͨ͠ΞϓϦέʔγϣϯͷ‫ز‬Կฏ‫ۉ‬ੑೳ͕࠷ߴʹͳΔ༷ʹ I Λબ୒͍ͯ͠Δɻ͜ͷධՁ݁Ռͷ͏ͪɼҰ෦Λൈਮͯ͠ਤ 4ʙ7 ʹࣔ͢ɻ͜ΕΒͷਤͰ͸ԣ࣠͸࣮ߦͨ͠ΞϓϦέʔγϣϯΛ͓ࣔͯ͠Γɼॎ࣠͸Ωϟογϡώοτ཰ (ਤ 4, 5 Ͱ͸ PTE ΞΫηεɼਤ 6, 7 Ͱ͸σʔλΞΫηεʹ‫ݶ‬ఆ) Λ͍ࣔͯ͠Δɻຌྫ͸ LRU ͱఏҊख๏Ͱ͋ΓɼਤͰ͸͜ΕΒͷൺֱ݁ՌΛ͍ࣔͯ͠Δɻਤ
4 ʹ༷ࣔ͢ʹɼఏҊख๏Λద༻͢Δ͜ͱͰɼ࠷େͰ 40%ఔ౓ɼฏ‫ Ͱۉ‬10%ఔ౓ PTE Λอ࣋͢ΔΩϟογϡϥΠϯͷ L1D Ωϟογϡ্Ͱͷώοτ཰Λ޲্ͤ͞Δ͜ͱ͕Ͱ͖͍ͯΔ (ਤ 5 ʹ༷ࣔ͢ʹ L2 Ωϟο－ 262 －

スーパーコンピューティング研究部門

ਤ 6: L1D Ωϟογϡʹ͓͚Δσʔλώοτ཰ਤ 7: L2 Ωϟογϡʹ͓͚Δσʔλώοτ཰γϡ্Ͱ͸ఏҊख๏ʹΑͬͯฏ‫ Ͱۉ‬15%ఔ౓޲্)ɻҰํͰਤ 6 ʹ༷ࣔ͢ʹɼ௨ৗͷσʔλΛอ࣋͢ΔΩϟογϡϥΠϯʹ͍ͭͯ͸ L1D Ωϟογϡ্Ͱͷώοτ཰͸Լ͕͍ͬͯͳ͍ (ਤ 7 ʹ༷ࣔ͢ʹ L2Ωϟογϡ΋ฏ‫Ͱۉ‬͸ಉ༷Ͱ͋Δ)ɻैͬͯɼ࠶ར༻͞ΕΔσʔλΛ٘ਜ਼ʹ͢Δ͜ͱͳ͘ɼPTE ΛΩϟογϡ্ʹ༏ઌతʹ഑ஔͰ͖͍ͯΔ͜ͱ͕෼͔Δɻ݁Ռͱͯ͠ఏҊΞϧΰϦζϜΛద༻͢Δ͜ͱͰɼ਺
%ͷੑೳ޲্Λ֬ೝ͍ͯ͠Δɻࠓ‫ޙ‬ͷ՝୊ͱͯ͠͸ɼΑΓચ࿅͞ΕͨΞϧΰϦζϜΛఏҊ͢Δ͜ͱͰ͋Δɻਤ 4 ʹ༷ࣔ͢ʹ PTE ͷώοτ཰ʹؔͯ͠͸·ͩվળͷ༨஍͕͋ΓɼΑΓΞάϨογϒʹ PTE ΛΩϟογϡʹ࢒͢ඞཁ͕͋ΔɻΑΓચ࿅͞ΕͨΞϧΰϦζϜΛ։ൃ͢Δ͜ͱʹΑͬͯɼσʔλͷώοτ཰Λམͱ͢͜ͱͳ͘ PTE ͷώοτ཰Λେ෯ʹվળͰ͖Ε͹ɼΑΓେ෯ͳੑೳ޲্͕ՄೳͰ͋Δͱߟ͍͑ͯΔɻͦͷͨΊͷํ๏ͱͯ͠ɼσʔλͷૠೖҐ஋ I ΛϓϩάϥϜͷ࣮ߦϑΣʔζʹԠͯ͡దԠతʹௐ੔͢Δख๏΍ɼΦϖϨʔςΟϯάγεςϜΛ‫ؚ‬Ίͨιϑτ΢ΣΞଆ͔Βͷ࠷దԽ΋‫ݕ‬౼͢Δ༧ఆͰ͋Δɻ

5.3 ۩ମత੒Ռ
ຊ‫ڀݚ‬੒Ռ͸ࠪಡ෇͖ࠃࡍϫʔΫγϣοϓ (BPOE-8@ASPLOS2017) ʹ࠾୒͞Εɼதࠃͷ੢҆ʹͯൃදΛߦͬͨ [ࠪಡ෇ 1]ɻ͞Βʹɼຊ‫ڀݚ‬ςʔϚͷҰ෦͸ฏ੒ 28 ೥౓Պֶ‫ڀݚ‬අิॿۚ (‫׆ڀݚ‬ಈελʔτࢧԉ) ͷ‫ڀݚ‬՝୊ʮߴిྗޮ཰ͳϏοάσʔλॲཧͷͨΊͷϝϞϦγεςϜ࠷దԽʯ(՝୊൪߸16H06677) ͱͯ͠΋࠾୒͞Ε͍ͯΔ [ಛ‫ ه‬1]ɻ

6 ͦͷଞ
6.1 ‫ۀ‬຿ؔ࿈
Oakleaf-FXɼReedbush-U ౳εʔύʔίϯϐϡʔλγεςϜͷ؅ཧɾӡ༻‫ۀ‬຿΁ͷࢀՃΛߦͬͨɻ－ 263 －

スーパーコンピューティング研究部門

6.2 ݉‫ۀ‬ɾࣾձߩ‫ݙ‬౳
ຊ೥౓ 5 ݄ΑΓཧԽֶ‫ࢉܭ ॴڀݚ‬Պֶ‫ߏػڀݚ‬ͷ٬һ‫ڀݚ‬һΛ݉຿͍ͯ͠Δ [ಛ‫ ه‬2]ɻϙετ‫ژ‬εʔύʔίϯϐϡʔλͷΞʔΩςΫνϟ΍ిྗ੍‫ؔ͢ʹޚ‬ΔϕϯμͱͷϛʔςΟϯάʹ΋ࢀՃ͓ͯ͠ΓɼඞཁʹԠͯ͡ఏ‫ݴ‬Λߦ͍ͬͯΔɻ͞Βʹɼ10 ݄Ҏ߱͸ϩʔϨϯεɾϦόϞΞࠃཱ‫ʹॴڀݚ‬΋٬һ‫ڀݚ‬һͱͯ͠ࡏ੶͓ͯ͠Γɼ‫ݱ‬஍ʹͯ‫ڞ‬ಉ‫ڀݚ‬Λ࣮ࢪ͍ͯ͠Δ (collaborator: Dr. Schulz)[ಛ‫ ه‬3]ɻ͜ͷ༷ʹࠃ಺֎ͷ‫ͱؔػڀݚ‬΋࿈‫ʹڀݚͯ͠ܞ‬औΓ૊ΜͰ͍Δɻ
·ͨɼຊ೥౓ΑΓ৘ใॲཧֶձγεςϜɾΞʔΩςΫνϟ‫ڀݚ‬ձͷӡӦҕһΛ‫ۈ‬Ί͓ͯΓɼ‫ڀݚ‬ձͰͷ࠲௕౳ͷӡӦ‫ۀ‬຿ʹ΋ैࣄ͍ͯ͠Δ [ಛ‫ ه‬4]ɻ·ͨɼࠃࡍձٞ IEEE NVMSA2017 (The 6th IEEE
Non-Volatile Memory Systems and Applications Symposium) ͷϓϩάϥϜҕһ΋‫ۈ‬Ί͍ͯΔ [ಛ‫ ه‬5]ɻ
͞Βʹɼӳ‫ޠ‬࿦จࢽ IEICE Transactions on Information and Systems ΍৘ใॲཧֶձ࿦จࢽ ίϯϐϡʔςΟϯάγεςϜͷࠪಡ΋ଟ਺ߦ͍ͬͯΔ [ಛ‫ ه‬6, ಛ‫ ه‬7]ɻ

7 ੒Ռཁཡ
ड৆ؔ࿈[ड৆ 1] ༗ؒ ӳࢤ: IPSJ ‫ڀݚ‬ձਪનത࢜࿦จ, ৘ใॲཧֶձ, 2016 ೥.

ࠪಡ෇࿦จ[ࠪಡ෇ 1] Eishi Arima, Hiroshi Nakamura: Page Table Walk Aware Cache Management for Efﬁcient Big
Data Processing, In Proceedings of the Eighth Workshop on Big Data Benchmarks, Performance Optimization, and Emerging Hardware (BPOE-8) (in conjunction with ASPLOS2017),
Apr. 2017.

ͦͷଞͷൃද࿦จ
[ൃද 1] Eishi Arima: Revisiting Memory Systems for Energy-Efﬁcient Supercomputers, LLNL CASC Seminar, Oct. 2016.
[ൃද 2] Eishi Arima: Near Memory Processing on Hybrid Memories, IPSJ SIG Notes, Vol. 2017-ARC-224,
No. 33, pp. 1-4, Jan. 2017.

ಛ‫߲ࣄه‬[ಛ‫ ه‬1] ฏ੒ 28 ೥౓Պֶ‫ڀݚ‬අิॿۚ (Պ‫ݚ‬අ), ‫׆ڀݚ‬ಈελʔτࢧԉ, ߴిྗޮ཰ͳϏοάσʔλॲཧͷͨΊͷϝϞϦγεςϜ࠷దԽ, ‫ڀݚ‬୅දऀ, 2016-2017 ೥౓.
[ಛ‫ ه‬2] ཧԽֶ‫ॴڀݚ‬, ‫ࢉܭ‬Պֶ‫ߏػڀݚ‬, ٬һ‫ڀݚ‬һ (݉຿), 2016 ೥ 5 ݄-2018 ೥ 3 ݄.
[ಛ‫ ه‬3] Visiting Scientist at Lawrence Livermore National Laboratory, Oct. 2016 - Oct. 2017.
[ಛ‫ ه‬4] ৘ใॲཧֶձ, γεςϜɾΞʔΩςΫνϟ‫ڀݚ‬ձ, ӡӦҕһ.
[ಛ‫ ه‬5] Program Committee Member of IEEE NVMSA2017.
[ಛ‫ ه‬6] Technical Reviewer of IEICE Transactions on Information and Systems.
[ಛ‫ ه‬7] ৘ใॲཧֶձ࿦จࢽ, ίϯϐϡʔςΟϯάγεςϜ, ֎෦ࠪಡ.
[ಛ‫ ه‬8] SWoPP 2016 ࢀՃใࠂ, εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάχϡʔε, Vol.18 No.5, 2016 ೥ 9 ݄.

－ 264 －

スーパーコンピューティング研究部門

Φʔϓϯιʔε CFD ίʔυ OpenFOAM ͷߴ౓Խ
ࠓ໺ɹխ

1

֓ཁ

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Azureɺ౦‫ژ‬େֶ Oakleaf-FXɺ౦‫ۀ޻ژ‬େֶ TSUBAME 2.5ɺ‫ࢉܭ‬Պֶৼ‫ ஂࡒڵ‬FOCUS Λର৅ͱͨ͠ OpenFOAM ϕϯνϚʔΫςετΛ‫ܧ‬ଓ͠ɺ2016 ೥౓ʹӡ༻͕։࢝͞Εͨ࠷ઌ୺‫ڞ‬ಉ HPC ‫ج‬൫ࢪઃ Oakforest-PACSɺ౦‫ژ‬େֶ Reedbush-Uɺ͓Αͼ FOCUS FɺH γεςϜͰ‫ܭ‬ଌΛߦͳͬͨɻಘ
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OpenFOAM ʹΑΔ LES ղੳͷߴ଎ԽΛ‫ݕ‬౼ͨ͠ɻ• OpenFOAM ߨशձ͓ࢼ͠ΞΧ΢ϯτ෇͖ฒྻϓϩάϥϛϯάߨशձʹ 2015 ೥౓ΑΓ৽ઃ͞Εͨ PC Ϋϥελίϯ
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ʮOpenFOAM ʹΑΔ୯ମ‫ݐ‬෺पลྲྀΕ LES ղੳͷߴ଎Խʯʹ͍ͭͯ‫ه‬ड़͢Δɻ

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－ 265 －

スーパーコンピューティング研究部門

ද 1: ର৅γεςϜͷϊʔυ͋ͨΓͷੑೳͱΠϯλʔίωΫτ
‫ؔػ‬
JCA
HPC
౦‫ژ‬
େֶ

౦‫ژ‬
޻‫ۀ‬
େֶ

FOC
US

Ama
zon
Micr
osoft

γεςϜ
Oakforest-PACS

Reedbush-U
Oakleaf-FX
TSUBAME
2.5 S
TSUBAME
2.5 G
A
γεςϜ
D
γεςϜ
F
γεςϜ
H
γεςϜ
EC2
c4.8xlarge
Azure
A9

CPU/GPU(प೾਺ [GHz])

CPU ਺
(ίΞ਺)

Intel Xeon Phi
7250 KNL (1.4)
Intel Xeon E5-2695 v4 (2.1-3.3)
Fujitsu SPARC64
IXfx(1.848)
Intel Xeon E5-2670 (2.93-3.2)
nVIDIA Tesla
K20X (0.732)
Intel Xeon
L5640 (2.26)
Intel Xeon E5-2670v2 (2.5)
Intel Xeon E5-2698 v4 (2.2)
Intel Xeon D-154 (2.1)
Intel Xeon E5-2666v3 (2.9)
Intel Xeon
E5-2670 (2.6)

1
(68)
2
(36)
1
(16)
2
(12)
3
GPU
2
(12)
2
(20)
2
(40)
1
(8)
2
(18)
2
(16)

ഒਫ਼౓ੑೳ
[GFlops]

3046
1210
237
1541
1310
ʷ 3
108
400
1152
205
310
333

ϝϞϦ [GiB](ଳҬ෯ [GB/s])
96 (115.2) + 16
(490, MCDRAM)

256(76.8 ʷ 2)
32
(85)
54
(32 ʷ 2)6ʷ 3(150 ʷ 3)
48(25.6 ʷ 2)
64
(51.2 ʷ 2)
128(76.8 ʷ 2)
64
(34.2 ʷ 1)
60
(ෆ໌)
112
(ෆ໌)

ΠϯλʔίωΫτ
(ଳҬ෯ [Gbps])

Intel Omni
-Path (100)Inﬁniband
EDR(100)
Tofu (40)ʷ૒ํ޲ ×10
Inﬁniband
QDR(40)Inﬁniband
QDR (40)Inﬁniband
FDR (56)
10GbE (10) ʷ 2
γϟʔγؒ 40GbE

10GbE
(10)
Inﬁniband
FDR (56)

ද 2: 2016 ೥౓৽‫ܭن‬ଌγεςϜͰͷιϑτ΢ΣΞɾίϯύΠϥɾMPI ϥΠϒϥϦ
γεςϜιϑτ΢ΣΞίϯύΠϥ
MPI ϥΠϒϥϦ

Oakforest-PACS(˞ 1)
Reedbush-U
FOCUS F, H

OpenFOAM-v1612+(˞ 2)
OpenFOAM-2.3.0
OpenFOAM-2.3.0

Intel 2017.1.132
Gcc-4.8.5
Gcc-4.8.3

Intel 2017.1.132
SGI MPT 2.14
OpenMPI 1.6.5

˞ 1) 1 ϊʔυ 64 ίΞɺI MPI PIN PROCESSOR EXCLUDE LIST=0,68,136,204 ͷઃఆͰ࣮ߦͨ͠ɻ
˞ 2) WM COMPILER=IccKNL ͷઃఆͰϏϧυͨ͠ɻH Ͱ༻͍ͨιϑτ΢ΣΞɺίϯύΠϥɺMPI ϥΠϒϥϦΛද 2 ʹࣔ͢ɻ‫ط‬ԟଌఆγεςϜͰͷ‫ࢉܭ‬৚݅ͷৄࡉ͸จ‫[ ݙ‬ট଴ 5, ಛ‫ ه‬4] Λࢀরͷ͜ͱɻҎԼͰ͸ओʹ৽ͨʹ‫ܭ‬ଌͨ͠γεςϜͷ݁Ռʹ͍ͭͯड़΂Δɻਤ 1 ʹ֨ࢠ਺ 3M Ͱͷ֤γεςϜʹ
͓͚Δ 1 ࣌ؒ͋ͨΓͷεςοϓ਺Λࣔ͢ɻͳ͓ɺOakforest-PACS ͸ ﬂat ϞʔυͰ͋Γɺnumactl ͷΦϓγϣϯ͕--preferred=1 Ͱͷ݁ՌͰ͋Δɻ4 ϊʔυҎԼ͸ FOCUS F ͕࠷଎Ͱ͋Γɺ6 ϊʔυҎ্Ͱ͸ Reedbush-U ͕࠷଎Ͱ͋ͬͨɻOakforest-PACS ͸ɺ5 ϊʔυҎԼͰ͸ Oakleaf-FX ͱ Azure A9 ͱͷؒͷੑೳΛ͕ࣔ͢ɺ6 ϊʔυҎ্Ͱ͸ੑೳ͕ྼԽ͠ɺ32 ϊʔυͰ๞࿨ͨ͠ɻਤ 2 ʹฒྻԽޮ཰ (Strong
scaling) Λ͕ࣔ͢ɺReedbush-U ͸ 16 ϊʔυ·ͰɺFOCUS F ͱ H ͸ 8 ϊʔυ·Ͱεʔύʔεέʔϧ͠
ͨɻ10GbE ͷ FOCUS H ͸ɺ16 ϊʔυҎ্Ͱ‫ʹܹٸ‬ฒྻԽޮ཰͕‫ݮ‬গͨ͠ɻOakforest-PACS ͸ 5 ϊʔυ·Ͱ͸εέʔϧ͢Δ͕ɺͦΕҎ্Ͱ͸‫ʹܹٸ‬ฒྻԽޮ཰͕‫ݮ‬গͨ͠ɻਤ 3 ʹ֨ࢠ਺ 24M Ͱͷ Oakforest-PACSɺReedbush-Uɺ͓Αͼ FOCUS FɺH γεςϜʹ͓͚Δ 1 ࣌ؒ͋ͨΓͷεςοϓ਺Λࣔ͢ɻͳ͓ɺOakforest-PACS ͸ cache Ϟʔυͷ݁ՌͰ͋Δɻ2 ϊʔυҎԼ͸
FOCUS F ͕࠷଎Ͱ͋Γɺ4 ϊʔυҎ্Ͱ͸ Reedbush-U ͕࠷଎ͱͳͬͨɻOakforest-PACS ͸ɺ1 ϊʔυͷੑೳ͸ Reedbush-U ͱಉ౳Ͱ͕͋ͬͨɺଟϊʔυͰ͸ੑೳ͕ྼԽ͠ɺ128 ϊʔυͰ๞࿨ͨ͠ɻਤ 4 ʹ－ 266 －

スーパーコンピューティング研究部門

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F ͸֓Ͷεέʔϧ͕ͨ͠ɺFOCUS H ͸εέʔϧ͠ͳ͔ͬͨɻOakforest-PACS ͸ 5 ϊʔυ·Ͱ͸εέʔϧ͢Δ͕ɺͦΕҎ্Ͱ͸‫ʹܹٸ‬ฒྻԽޮ཰͕‫ݮ‬গͨ͠ɻࠓ‫ޙ‬͸ɺΑΓ࣮຿తͳྲྀΕ৔ʹ͍ͭͯϕϯνϚʔΫςετΛߦ͏༧ఆͰ͋Δɻ
250

200

150

100

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96
128

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3
4
5
6
7
8
10
12
16
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50

0

512

96
128

48
64

3
4
5
6
7
8
10
12
16
20
24
32

0.01

2

0.10

256

Oakforest-PACS
Reedbush-U
Oakleaf-FX
TSUBAME S
TSUBAME G
FOCUS A
FOCUS D
FOCUS F
FOCUS HEC2 c4.8xlarge
Azure A9

1

Speed [Steps/h]

1.00

Oakforest-PACS
Reedbush-U
Oakleaf-FX
TSUBAME S
TSUBAME G
FOCUS A
FOCUS D
FOCUS F
FOCUS HEC2 c4.8xlarge
Azure A9

1

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ea
Lin

256

4

Parallel efficiency (Strong scaling) [%]5.00 ×10

Number of nodes

Number of nodesਤ 1: ֨ࢠ਺ 3M νϟωϧྲྀΕͷ 1 ࣌ؒ͋ͨΓͷ ਤ 2: ֨ࢠ਺ 3M νϟωϧྲྀΕͷฒྻԽޮ཰
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εςοϓ਺
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200
150
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128

50

48
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512

256

96
128

48
64

3
4
5
6
7
8
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12
16
20
24
32

2

0.001

1

0.010

250

3
4
5
6
7
8
10
12
16
20
24
32

0.100

300

2

Speed [Steps/h]

r
ea
Lin

Oakforest-PACS
Reedbush-U
FOCUS F
FOCUS H1

Oakforest-PACS
Reedbush-U
FOCUS F
FOCUS H

1.000

256

4

Parallel efficiency (Strong scaling) [%]2.000 ×10

Number of nodes

Number of nodesਤ 3: ֨ࢠ਺ 24M νϟωϧྲྀΕͷ 1 ࣌ؒ͋ͨΓͷ ਤ 4: ֨ࢠ਺ 24M νϟωϧྲྀΕͷฒྻԽޮ཰
(Strong scaling)
εςοϓ਺

3

OpenFOAM ʹΑΔ୯ମ‫ݐ‬෺पลྲྀΕ LES ղੳͷߴ଎Խɹѹྗ Poisson ํఔࣜʹର͢Δઢ‫ܕ‬ιϧόʔͱͯ͠લॲཧ‫ڞ‬໾ޯ഑๏ (ҎԼɺPCG) Λ༻͍ͨ৔߹ɺMPIͷϓϩηοα਺͕େ͖͘ͳΔʹͭΕɺCG ๏ࣗମ΍લॲཧʹ͓͚Δຊདྷͷ‫ʹྔࢉܭ‬ൺ΂ɺMPI ௨৴ͷΦʔόʔϔου͕୎ӽ͢ΔΑ͏ʹͳΔɻ͜ͷͨΊɺฒྻԽੑೳΛ޲্ͤ͞Δʹ͸ɺMPI ௨৴ͷΦʔόʔϔουΛ࡟‫ݮ‬ɺ·ͨ͸Ӆณ͢Δ͜ͱ͕ॏཁͰ͋Δ͕ɺChronopoulos/Gear ΞϧΰϦζϜͰ͸ΦϦδφϧ
ͷ PCG ͱ਺ֶతʹ౳ՁͷൣғͰ‫ॱࢉܭ‬ংΛมߋͯ͠ɺ಺ੵ‫ࢉܭ‬ΛҰՕॴʹूΊΔ͜ͱʹΑΓɺूஂ௨৴ͷճ਺Λ‫ݮ‬Βͯ͠௨৴ͷΦʔόʔϔουΛ࡟‫͍ͯ͠ݮ‬Δɻ·ͨɺPipelined PCG ͓Αͼ Gropp ΞϧΰϦζϜʹΑΔ PCG Ͱ͸ɺ಺ੵͷूஂ௨৴ʹରͯ͠ MPI-3 Ͱ࠾༻͞Εͨඇಉ‫ஂूظ‬௨৴ (MPI Iallreduce)Λ༻͍Δ͜ͱʹΑΓɺूஂ௨৴ΛӅณ͢Δ͜ͱ͕ՄೳͳΞϦΰϦζϜͱͳ͍ͬͯΔ [1, 2]ɻ
ͦ͜ͰɺຊใͰ͸౦‫ژ‬େֶ Reedbush-U ʹ͓͚Δ OpenFOAM Λ༻͍ͨ୯ମ‫ݐ‬෺पลྲྀΕͷ LES ղੳ [3] ͷߴ଎ԽΛ໨తͱͯ͠ɺѹྗ Poisson ํఔࣜʹର͢Δઢ‫ܕ‬ιϧόʔͱͯ͠ PCG Λ༻͍ͨ৔߹ʹ－ 267 －

スーパーコンピューティング研究部門

͓͚ΔɺMPI ͷूஂ௨৴ͷΦʔόʔϔουΛ࡟‫͢ݮ‬ΔΞϧΰϦζϜΛ༻͍ͨ PCG ͷ‫ݕ‬౼Λߦͳͬͨɻ
·ͨɺຊղੳͰ͸ුಈখ਺఺ͱͯ͠୯ਫ਼౓ԋࢉΛ༻͍ͯ΋ɺ‫ٻ‬ΊΔղੳ݁Ռͷਫ਼౓ͱͯ͠े෼Ͱ͋
ΔͨΊɺഒਫ਼౓ԋࢉͱ୯ਫ਼౓ԋࢉͷέʔεͰ΋‫ݕ‬౼Λߦͳͬͨɻͳ͓ɺඇఆৗͷ LES ղੳͰ͸ɺҰൠʹཚྲྀ౷‫ͯ͠ͱྔܭ‬଎౓มಈͷ෼ࢄͷ࣌ؒฏ‫ۉ‬Λ઴ԽࣜΛ༻͍ͯߋ৽͢Δ͕ɺOpenFOAM ͷඪ४ͷ࣌ؒฏ‫ۉ‬஋Λ‫ٻ‬ΊΔؔ਺ (ﬁeldAverage) Ͱ͸ɺ୯ਫ਼౓ԋࢉͰ෼ࢄΛ‫ٻ‬ΊΔͱɺ‫ؙ‬Ί‫ࠩޡ‬ͷӨ‫ڹ‬Λ‫͘ڧ‬ड͚ɺഒਫ਼౓ԋࢉʹൺ΂ඇৗʹਫ਼౓͕ྼԽ͢Δɻ͜ͷͨΊɺ‫ؙ‬Ί‫ࠩޡ‬ͷӨ‫ڹ‬Λड͚ʹ͍͘ Welford ʹΑ
Δ෼ࢄࢉग़ͷ઴ԽࣜΛ༻͍ΔΑ͏ ﬁeldAverage ؔ਺Λमਖ਼͠ɺ୯ਫ਼౓ԋࢉͰͷཚྲྀ౷‫ྔܭ‬ͷࢉग़ਫ਼౓Λେ͖͘޲্ͤͨ͞ɻ
ද 3 ʹ‫ࢉܭ‬৚݅΍‫ݕ‬౼έʔεΛࣔ͢ɻຊใͰ͸ѹྗʹର͢Δઢ‫ܕ‬ιϧόͱͯ͠ɺOpenFOAM ʹ‫ط‬ʹ࣮૷͞Ε͍ͯΔΦϦδφϧͷ PCG ͱɺࠓճಠࣗʹ࣮૷ͨ͠ Chronopoulos/Gear ΞϧΰϦζϜʹΑΔ
PCG ͓Αͼ Gropp ΞϧΰϦζϜʹΑΔ PCG Λ༻͍ͯɺ୯ମ‫ݐ‬෺पลྲྀΕ LES ղੳͷϕϯνϚʔΫςετΛߦͳͬͨɻ

‫ػࢉܭ‬ද 3: ୯ମ‫ݐ‬෺पลྲྀΕ LES ղੳͷ‫ࢉܭ‬৚݅౦‫ژ‬େֶ Reedbush-U

ίϯύΠϥ

MPI ϥΠϒϥϦ
ιϑτ΢ΤΞ֨ࢠ਺ྖҬ෼ׂѹྗઢ‫ܕ‬ιϧό‫ݕ‬౼έʔεѹྗઢ‫ܕ‬ιϧό‫ڞ‬௨৚݅ුಈখ਺఺ਫ਼౓‫ݕ‬౼έʔεIntel Compiler 2017.1.132
Intel MPI 2017.1.132
OpenFOAM v1606+
928,136
simple ๏ (1 ϊʔυ͋ͨΓ 32 ϓϩηοα)CG: ΦϦδφϧͷ PCG
C-G: Chronopoulos/Gear ΞϧΰϦζϜʹΑΔ PCG
Pipe-CG: Pipelined PCG
Gropp: Gropp ΞϧΰϦζϜʹΑΔ PCG
લॲཧ: ߴ଎ର֯ෆ‫׬‬શίϨεΩʔ (FDIC)ɺ‫ڐ‬༰‫ن‬४Խ࢒ࠩ: 10� 6
DP: ഒਫ਼౓ɺSP: ୯ਫ਼౓

1 ࣌ؒ͋ͨΓͷղੳεςοϓ਺Λਤ 5 ʹɺฒྻԽޮ཰ (Strong scaling) Λਤ 6 ʹɺͦΕͧΕͷ۩ମతͳ਺஋Λද 4 ʹࣔ͢ɻͳ͓ɺ୯ਫ਼౓Ͱͷ Pipelined PCG ͸ɺ൓෮ͷ్தͰ࢒ࠩͷิਖ਼Λߦͳͬͯ΋ऩଋ͠ͳ͍έʔε͕ଟ͔ͬͨͷͰআ֎ͨ͠ɻ
2 ϊʔυҎԼͰ͸ɺΦϦδφϧͷ PCG ͕࠷଎Ͱ͋Δ͕ɺ8 ϊʔυ͓Αͼ 16 ϊʔυͰ͸ɺChronopoulos/Gear ͷ PCG ͕࠷଎ͱͳΓɺ32 ϊʔυͰ͸྆ऀ͕፰߅ͨ͠ɻ
ඇಉ‫ஂूظ‬௨৴ʹΑΓ಺ੵͷ‫ࢉܭ‬Λߦ͏ Pipelined PCG ΍ Gropp ʹΑΔ PCG ͸ഒਫ਼౓ԋࢉͰ͸ɺฒྻԽޮ཰͕޲্͓ͯ͠Γɺूஂ௨৴ͷΦʔόϔουӅณͷޮՌ͕‫ݟ‬ΒΕΔɻ͔͠͠ɺຊใͰ‫ݕ‬౼ͨ͠ൣғͰ͸ɺΦϦδφϧͷ PCG ΍ Chronopoulos/Gear ͷ PCG ΑΓ஗͍݁Ռͱͳͬͨɻ
୯ਫ਼౓ԋࢉ͸ഒਫ਼౓ԋࢉʹൺ΂ɺ1 ϊʔυͰ͸ 64ʙ107%ͱେ෯ʹߴ଎Խ͞ΕΔ͕ɺ32 ϊʔυ࣌Ͱ
͸ 5ʙ7%ͷߴ଎ԽʹͱͲ·ͬͨɻ͜Ε͸ɺଟϊʔυͰ͸ MPI ௨৴ͷΦʔόϔου͕ࢧ഑తͰ͋ΔͨΊͱߟ͑ΒΕΔɻࠓճͷର৅ྲྀΕ৔͸֨ࢠ਺͕ 100 ສऑͱখ͘͞ɺ32 ϊʔυ (1024 ϓϩηοα) ࣌Ͱ΋ 1 ϓϩοηοα
͋ͨΓͷ֨ࢠ਺͕໿ 900 ͱখ͍ͨ͞Ίɺ͜ΕҎ্ͷϓϩηοα਺Ͱͷղੳ͸ޮ཰͕௿͘‫ݕ‬౼͠ͳ͔ͬ
͕ͨɺࠓ‫ޙ‬͸ΑΓେ͖ͳ֨ࢠ਺ͷ໰୊Λର৅ʹɺΑΓ޿͍ϓϩηοα਺ൣғͰ‫ݕ‬౼Λߦ͏༧ఆͰ͋Δɻ

－ 268 －

スーパーコンピューティング研究部門

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0

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32

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2

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8

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4

0.8

CG(DP)C-G CG(DP)Gropp CG(DP)Pipe-CG(DP)
CG(SP)C-G CG(SP)Gropp CG(SP)12

Speed [Steps/h]

1.0

200
CG(DP)C-G CG(DP)Gropp CG(DP)Pipe-CG(DP)
CG(SP)C-G CG(SP)Gropp CG(SP)

Parallel efficiency (Strong scaling) [%]1.2 ×10

Number of nodes

Number of nodesਤ 5: ୯ମ‫ݐ‬෺पลྲྀΕ LES ղੳͷ 1 ࣌ؒ͋ͨΓ ਤ 6: ୯ମ‫ݐ‬෺पลྲྀΕ LES ղੳͷฒྻԽޮ཰
(Strong scaling)ͷղੳεςοϓ਺ද 4: ୯ମ‫ݐ‬෺पลྲྀΕ LES ղੳͷ 1 ࣌ؒ͋ͨΓͷղੳεςοϓ਺ (ʷ 104 ) ͱฒྻԽޮ཰ (Strong scaling)4ϊʔυ਺(ϓϩηοα਺)

1
(32)

2
(64)

4
(128)

8
(256)

16
(512)

32
(1024)CG(DP)C-G CG(DP)Gropp CG(DP)Pipe-CG(DP)
CG(SP)C-G CG(SP)Gropp CG(SP)

0.817
0.670
0.597
0.471
1.34
1.30
1.24

2.01 (123%)
1.98 (148%)
1.86 (156%)
1.71 (182%)
2.60 (97.2%)
2.55 (98.1%)
2.46 (99.0%)

3.80 (116%)
3.78 (141%)3.53 (148%)
3.48 (185%)
4.46 (83.5%)
4.42 (84.9%)
4.22 (84.8%)

6.27 (95.9%)
6.34 (118%)
5.81 (122%)
5.75 (153%)
6.88 (64.4%)
7.03 (67.6%)
6.43 (64.6%)

8.61 (65.8%)
8.80 (82.1%)
7.88 (82.5%)
8.16 (108%)9.40 (44.0%)
9.47 (45.5%)
8.51 (42.8%)

10.1 (38.4%)
10.0 (46.6%)
8.85 (46.3%)
9.55 (63.4%)
10.6 (24.7%)
10.6 (25.4%)
9.45 (23.8%)੒Ռཁཡট଴ߨԋʗট଴࿦จ
[ট଴ 1] ࠓ໺ɹխ: OpenFOAM ͷී‫ۀ࢈ͱٴ‬ར༻Ͱͷ՝୊, εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάٕज़࢈‫ۀ‬Ԡ༻‫ڠ‬ٞձ HPC ࢈‫ۀ‬ར༻εΫʔϧ, 2016 ೥ 5 ݄.
[ট଴ 2] ࠓ໺ɹխ: FOCUS εύίϯͷ OpenFOAM ੑೳɾඅ༻ϕϯνϚʔΫςετʹ͍ͭͯ, ‫ࢉܭ‬Պֶৼ‫ ஂࡒڵ‬FOCUS εύίϯར༻આ໌ձ, 2016 ೥ 5 ݄.
[ট଴ 3] ࠓ໺ɹխ: Φʔϓϯ CAE ֶձ V&V ҕһձͷ‫׆‬ಈ, ೔ຊ‫ֶ޻ࢉܭ‬ձ HQC ‫ڀݚ‬ձ, 2016 ೥ 6 ݄.
[ট଴ 4] ࠓ໺ɹխ: OpenFOAM ͷ֓ཁͱద༻ࣄྫ, ໊‫ݹ‬԰ࢢ޻‫ ॴڀݚۀ‬ΦʔϓϯιʔεʹΑΔྲྀମղ
ੳʹؔ͢Δߨशձ, 2016 ೥ 7 ݄.
[ট଴ 5] ࠓ໺ɹխ: ౦‫ژ‬େֶ৽εύίϯ Reedbush-U Ͱͷ OpenFOAM ϕϯνϚʔΫςετͱΦʔϓϯ
CAE ֶձͷ঺հ, ߴ౓৘ใՊֶٕज़‫ ߏػڀݚ‬ୈ 4 ճ OpenFOAM ϫʔΫγϣοϓ, 2016 ೥ 12 ݄.
[ট଴ 6] ࠓ໺ɹխ: OpenFOAM ʹΑΔ֧፩૧ղੳ, Խֶ޻ֶձؔ౦ࢧ෦ ࠷ۙͷԽֶ޻ֶߨशձ 66, 2017
೥ 1 ݄.

－ 269 －

スーパーコンピューティング研究部門

ஶॻʗฤू[ஶॻ 1] य़೔ɹ༔, ࠓ໺ɹխ, Ұൠࣾஂ๏ਓΦʔϓϯ CAE ֶձฤू: OpenFOAM ʹΑΔ೤ҠಈͱྲྀΕͷ਺஋ղੳ, ৿๺ग़൛, 2016 ೥ 6 ݄.
[ஶॻ 2] Խֶ޻ֶձཻࢠɾྲྀମϓϩηε෦ձ, ϛΩγϯάٕज़෼Պձஶ, Խֶ޻ֶձฤू: ࠷ۙͷԽֶ޻ֶߨशձ̒̒ ଟ༷Խ͢ΔχʔζʹԠ͑ͯਐԽ͢ΔϛΩγϯάɼࡾ‫ࣾܙ‬, 2017 ೥ 1 ݄.

ͦͷଞͷൃද࿦จ
[ൃද 1] ౉෦गੜ, େ෩ ཌྷ, ࠓ໺ խ, ੴ઒ ‫ؽ‬, ࣋ా ౮, খྛ޺߁: CFD ʹΑΔ๷෩ϑΣϯε͕ύΠϓϋ΢εपลͷ෩଎ɾѹྗ৔ʹ‫͢΅ٴ‬؇࿨ޮՌͷ‫ݕ‬౼, γεςϜ೶ֶձ 2016 ೥౓य़‫ق‬େձ , 2016
೥ 5 ݄.
[ൃද 2] Hiroki Ono , Masashi Imano, Takamasa Hasama, Takeshi Kishida, Yoshihide Tominaga, Tsubasa
Okaze: DATA STORING METHOD FOR LARGE EDDY SIMULATION OF FLOW AROUNDA BUILDING, 11th International OpenFOAM Workshop, June 2016.
[ൃද 3] ౉෦गੜ, େ෩ ཌྷ, ࠓ໺ խ, ੴ઒ ‫ؽ‬, ࣋ా ౮, খྛ޺߁: CFD ʹ‫ͮ͘ج‬ύΠϓϋ΢ε෩্ʹઃஔͨ͠๷෩ϑΣϯεͷޮՌͷ‫ݕ‬౼, ೶‫ۀ‬೶ଜ޻ֶձશࠃେձ, 2016 ೥ 9 ݄.
[ൃද 4] ࠓ໺ɹխ: Φʔϓϯ CAE ֶձʹΑΔΦʔϓϯιʔε CAE ී‫ٴ‬ԉ, Φʔϓϯ CAE ֶձΦʔϓ
ϯ CAE γϯϙδ΢Ϝ 2016, 2016 ೥ 11 ݄.
[ൃද 5] େౡ૱࢙, कՎ, ࠓ໺ɹխ: ࠷৽ͷεʔύʔίϯϐϡʔλ޲͚ϓϩηοαʹ͓͚Δ OpenFOAM
͓Αͼ OpenMPS ͷੑೳධՁ, Φʔϓϯ CAE ֶձΦʔϓϯ CAE γϯϙδ΢Ϝ 2016, 2016 ೥
11 ݄.

ಛ‫߲ࣄه‬[ಛ‫ ه‬1] 2015 ೥ 6 ݄ΑΓΦʔϓϯ CAE ֶձձ௕.
[ಛ‫ ه‬2] ͓ࢼ͠ΞΧ΢ϯτ෇͖ฒྻϓϩάϥϛϯάߨशձ, http://www.cc.u-tokyo.ac.jp/support/kosyu/,
ୈ 57 ճʮOpenFOAM ೖ໳ʯ(2016 ೥ 5 ݄), ୈ 64 ճʮOpenFOAM ೖ໳ʯ(2016 ೥ 9 ݄), ୈ 73
ճʮOpenFOAM ॳ‫ ڃ‬in ໊‫ݹ‬԰ʯ(2017 ೥ 3 ݄).
[ಛ‫ ه‬3] ͓ࢼ͠ΞΧ΢ϯτ෇͖ฒྻϓϩάϥϛϯάߨशձ࣮ࢪใࠂ, εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάχϡʔε, http://www.cc.u-tokyo.ac.jp/support/press/news/, ୈ 57 ճ (Vol.18, No.5, 2016 ೥ 9 ݄), ୈ 64
ճ (Vol.18, No.6, 2016 ೥ 11 ݄).
[ಛ‫ ه‬4] ࠓ໺ɹխ: Φʔϓϯιʔε CFD ίʔυ OpenFOAM ͷߴ౓Խ, ౦‫ژ‬େֶ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔ೥ใɼୈ 17 ߸, pp.258-264, 2016 ೥.

ࢀߟจ‫ݙ‬[1] P. Ghysels, W. Vanroose: Hiding global synchronization latency in the preconditioned Conjugate Gradient algorithm, Parallel Computing, 40-7, pp.224-238, 2014.
[2] தౡ‫ޗݚ‬: େ‫ن‬໛ฒྻγϛϡϨʔγϣϯख๏ʹؔ͢Δ‫ڀݚ‬ɼ‫ڭ‬ҭ, ౦‫ژ‬େֶ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔ೥ใɼୈ 17 ߸, pp.180-189, 2016 ೥.
[3] খ໺ߒ‫ݾ‬, ‫و ؒڬ‬խɼ‫ַ࢜ ా؛‬, େ෩ ཌྷ, ෋Ӭ ఓल: LES ͷͨΊͷ෩ಎ࣮‫ݧ‬Λ࠶‫ྲྀͨ͠ݱ‬ೖมಈ෩ͷ࡞੒ͱͦͷར༻ʹؔ͢Δ‫ݕ‬౼, ೔ຊ‫ݐ‬ஙֶձେձֶज़ߨԋߎ֓ू, ‫ ֶ޻ڥ؀‬II, pp.797-798, 2017.

－ 270 －

学際情報科学研究体

五十嵐亮

オープンソース量子格子模型シミュレーションソフトウェアの開発

学際情報科学研究体－ 271 －

学際情報科学研究体Φʔϓϯιʔεྔࢠ֨ࢠ໛‫ܕ‬γϛϡϨʔγϣϯιϑτ΢ΣΞͷ
։ൃ‫ेޒ‬ཛྷ ྄1 ֓ཁຊ‫Ͱڀݚ‬͸ɺࠓ‫͞ޙ‬Βʹฒྻ౓্͕͕Δͱ༧ଌ͞Ε͍ͯΔɺ਺ສϊʔυ͔ͭ਺ेສ‫ࢉܭ‬ϢχοτΛ΋
ͭ௒ฒྻεʔύʔίϯϐϡʔλʔ্ͰੑೳΛൃ‫͖Ͱش‬Δɺ൚༻͔ͭߴ଎ʹ࣮ߦՄೳͳྔࢠ֨ࢠ໛‫ܕ‬ͷγϛϡϨʔγϣϯϓϩάϥϜΛ։ൃ͠ɺΦʔϓϯιʔεϓϩάϥϜͱͯ͠޿͘Ұൠʹެ։͢Δ͜ͱͰ͋Δɻ‫ࢉܭ‬෺ੑ෺ཧͷઐ໳Ո΍౰֘෼໺Λࢤ๬͢Δֶ෦ֶੜ΍େֶӃੜ͚ͩͰͳ͘ɺҟ෼໺ͷ‫ऀڀݚ‬ͷϦϑΝϨϯεͱͳΓ͏Δߴ඼࣭ͳιϑτ΢ΣΞͷ։ൃΛओ‫͢ͱ؟‬Δɻ͞Βʹɺ౰֘ιϑτ΢ΣΞΛར༻͠ɺଟ࠼ͳ෺ੑΛࣔ͢ϑϥετϨʔτ‫ܥ‬ͷγϛϡϨʔγϣϯΛߦ͏͜ͱͰɺϑϥετϨʔγϣϯ‫ܥ‬ͷ෺ੑͷղ໌ʹͭͳ͛Δ͜ͱΛ໨తͱ͢Δɻ

2 Φʔϓϯιʔεྔࢠ֨ࢠ໛‫ܕ‬γϛϡϨʔγϣϯιϑτ΢ΣΞ
2.1 എ‫ܠ‬͜Ε·Ͱɺ޿͘࢖ΘΕΔΑ͏ʹͳͬͨΦʔϓϯιʔεͳྔࢠ֨ࢠ໛‫ܕ‬ͷύοέʔδͱͯ͠ɺALPS(http://alps.comp-phys.org/) ͕͋Δɻ ALPS ϓϩδΣΫτ͸ɺΦʔϓϯιʔεϞσϧʹ‫ࢠྔͮ͘ج‬֨ࢠ‫ܥ‬ͷߴ඼࣭ͳ‫جࢉܭ‬൫ϥΠϒϥϦ/ΞϓϦέʔγϣϯͷࠃࡍతͳ։ൃϓϩδΣΫτͰɺεΠεɺ೔ຊɺυΠπɺΞϝϦΧͳͲଟ͘ͷࠃͷ‫ࢀ͕ऀڀݚ‬Ճ͍ͯ͠ΔɻALPS ͸ɺC++‫ޠݴ‬ͷδΣωϦοΫϓ
ϩάϥϛϯάٕ๏Λଟ༻ͨ͠ιϑτ΢ΣΞͱͳ͓ͬͯΓɺ‫ࢉܭ‬ͷΞϧΰϦζϜͱ֨ࢠ΍ϞσϧΛ෼཭ͯ͠Ӆณ͢Δٕ๏Λ༻͍͍ͯΔɻALPS ͸ɺ࣮ߦ࣌ʹ֎෦ύϥϝʔλͱͯ֨͠ࢠߏ଄΍ྔࢠϞσϧΛ
ࢦఆ͢Δ൚༻ੑʹ΋͔͔ΘΒͣɺFORTRAN ͳͲʹΑΔಛఆͷϞσϧͷΈʹνϡʔχϯά࣮ͨ͠૷ʹ
ඖఢ͢Δ‫ࢉܭ‬଎౓Λୡ੒͍ͯ͠Δɻ͞Βʹɺ‫ࡏݱ‬ͷͱ͜Ζɺ‫ݹ‬యεϐϯͷϞϯςΧϧϩ๏ɺྔࢠϞϯςΧϧϩ๏ɺDMRG ๏ɺ‫ີݫ‬ର֯Խ๏ɺDMFT ๏ͳͲ֤छͷ൚༻‫ࢉܭ‬ΞϧΰϦζϜ͕ΞϓϦέʔγϣϯͱ࣮ͯ͠૷͞Εɺެࣜʹ഑෍͞Ε͓ͯΓɺҟͳΔ‫ࢉܭ‬ख๏ͷؒͰ݁ՌΛൺֱͰ͖ΔΑ͏ʹ΋ͳ͍ͬͯΔɻ

2.2 ಺༰
͜ͷ‫Ͱڀݚ‬͸ɺALPS ϑϨʔϜϫʔΫͷ্Ͱɺߦྻੵঢ়ଶ๏ (Matrix Product State ๏; MPS) ͷฒྻԽ͞Εͨιϑτ΢ΣΞΛ࣮૷͠ɺී‫ٴ‬Λ͸͔Δ΋ͷͰ͋Δɻ
ຊ೥౓͸ɺGPGPU ޲͚ͷ࣮૷ʹ޲͚ͯɺRandomized SVD ๏ͷ࣮૷ͱͦͷςετΛߦͬͨɻ

2.3 ۩ମత੒Ռ
ຊ‫ڀݚ‬ςʔϚ͸ɺฏ੒ 26 ೥౓Պֶ‫ڀݚ‬අิॿۚ (एख‫( ڀݚ‬B)) ͷ‫ڀݚ‬՝୊ʮߴฒྻͳΦʔϓϯιʔεྔࢠ֨ࢠ໛‫ܕ‬γϛϡϨʔγϣϯιϑτ΢ΣΞͷ։ൃʯ(՝୊൪߸ 26730062) ͱͯ͠࠾୒͞Ε͍ͯΔɻ
·ͨɺຊ‫ڀݚ‬ςʔϚ͸ɺ౦‫ژ‬େֶ෺ੑ‫ॴڀݚ‬εύίϯ‫ڞ‬ಉར༻ͷ‫ڀݚ‬՝୊ʮMPS ๏ͷฒྻԽ͓ΑͼGPGPU ରԠͱͦͷϑϥετϨʔγϣϯ‫΁ܥ‬ͷԠ༻ʯ(՝୊൪߸ H28-Ca-0094) ͱͯ͠࠾୒͞Εͨ΋ͷ

－ 273 －

Ͱ͋Δɻຊ‫ڀݚ‬ςʔϚͰɺ‫ݱ‬ঢ়ͷਐ௙ͷֶձൃදΛߦͬͨ [ൃද 2, ൃද 3]ɻ

3 ௕‫཭ڑ‬૬‫ྻߦ༻࡞ޓ‬ͷ௿ϥϯΫۙࣅΛ༻͍ͨϞϯςΧϧϩγϛϡϨʔγϣϯ
3.1 എ‫ܠ‬ຊ‫Ͱڀݚ‬͸ɺ௕‫཭ڑ‬૬‫͕͋༻࡞ޓ‬Δ‫ܥ‬ͷϞϯςΧϧϩγϛϡϨʔγϣϯΛɺ௕‫཭ڑ‬૬‫ʹྻߦ༻࡞ޓ‬ର
͢Δ௿ϥϯΫߦྻۙࣅΛ༻͍ͯ‫ࢉܭ‬ΦʔμʔΛԼ͛Δ͜ͱΛࢼΈͨɻ௕‫཭ڑ‬૬‫Ͱܥ༻࡞ޓ‬͸Ұൠʹɺ୹‫཭ڑ‬૬‫༻࡞ޓ‬ͷͱ͖ͱҟͳΓɺ૬‫༻࡞ޓ‬ΤωϧΪʔͷ‫ ͕ࢉܭ‬O(N 2 ) ඞཁͰ͋Γɺେ‫ن‬໛ͳ‫ܥ‬ͷγϛϡϨʔγϣϯ͕೉͍͕͠ɺຊϓϩδΣΫτͰ͸ϝϞϦɺ‫ͱྔࢉܭ‬΋ʹ O(N log N ) ʹ͢Δ͜ͱΛ໨తͱ͢Δɻ͜Ε·ͰʹɺΑΓ‫ྔࢉܭ‬Λམͱ͢͜ͱͷͰ͖Δ O(N ) ๏͸ Fukui-Todo ΒʹΑͬͯ։ൃ͞
Ε͖͍ͯͯΔ͕ɺ͜ͷํ๏Ͱ͸εφοϓγϣοτͷΤωϧΪʔ͸‫ٻ‬ΊΔ͜ͱ͕Ͱ͖ͳ͍ɻ·ͨɺ౰֘ΞϧΰϦζϜ͸ෳࡶͳ૬‫༻࡞ޓ‬Λ࣋ͭ‫Ͱܥ‬͸ద༻Ͱ͖ͳ͍͜ͱ΋͋ͬͨΓɺ֦ுΞϯαϯϒϧ๏ͷద༻΋೉͍͜͠ͱ͕Θ͔͍ͬͯΔɻ

3.2 ಺༰
͜ͷ‫ڀݚ‬͸ҏాಛ೚।‫ڭ‬तͱͷ‫ڞ‬ಉ‫Ͱڀݚ‬ɺϞϯςΧϧϩγϛϡϨʔγϣϯͷࡍʹඞཁͱͳΔεφοϓγϣοτͷΤωϧΪʔ‫ʹࢉܭ‬ɺϋϛϧτχΞϯߦྻΛ H-matrix ๏Λ༻͍ͯۙࣅ͢Δ͜ͱͰ‫ྔࢉܭ‬Λམͱ͢͜ͱ͕ΞΠσΟΞͰ͋ΔɻαΠτؒͷ‫཭ڑ‬͸‫ݻ‬ఆͳͷͰγϛϡϨʔγϣϯͷؒதɺϋϛϧτχΞϯߦྻ͸ෆมͳͷͰɺH-matrix๏ͷద༻͕͏·͍͘͘ͱ༧૝͍ͯ͠Δɻ
ຊ೥౓͸ 1000 ສαΠτఔ౓ͷ΂͖૬‫༻࡞ޓ‬Πδϯά໛‫ܕ‬Λྫʹ‫ࢉܭ‬ςετΛߦͳ͕ͬͨɺ1 ϊʔυͰ਺ඵఔ౓ͰΤωϧΪʔ‫͕ࢉܭ‬ՄೳͰɺখ͍͞αΠζͰͷൺֱͰ͸ɺ‫ͱࢉܭͳີݫ‬ൺֱͯ͠΄ͱΜͲ‫͕ͱ͍͜ͳ͕ࠩޡ‬Θ͔ͬͨɻ

3.3 ۩ମత੒Ռ
ຊ‫ڀݚ‬ςʔϚ͸ɺ౦‫ژ‬େֶ෺ੑ‫ॴڀݚ‬εύίϯ‫ڞ‬ಉར༻ͷ‫ڀݚ‬՝୊ʮ௕‫཭ڑ‬૬‫ྻߦ༻࡞ޓ‬ͷ௿ϥϯΫۙࣅΛ༻͍ͨϞϯςΧϧϩγϛϡϨʔγϣϯʯ(՝୊൪߸ H28-Cb-0026) ͱͯ͠࠾୒͞Εͨ΋ͷͰ͋Δɻ
ຊ೥౓ʹ͸༧උతͳ࣮૷ͱ‫݁ࢉܭ‬ՌΛ‫ʹݩ‬ɺֶձൃදΛߦͬͨ [ൃද 1]ɻ

4 ੒Ռཁཡ
ͦͷଞͷൃද࿦จ
[ൃද 1] ‫ेޒ‬ཛྷ྄, ҏా໌޺: ௕‫཭ڑ‬૬‫ʹ༻࡞ޓ‬ର͢ΔۙࣅΛ༻͍ͨϞϯςΧϧϩγϛϡϨʔγϣϯ,೔ຊ෺ཧֶձ 2016 ೥ळ‫ق‬େձ, 14aAE-6, 2016.
[ൃද 2] ‫ेޒ‬ཛྷ྄: MPS ʹ͓͚Δ௿ϥϯΫۙࣅͱཚ୒ΞϧΰϦζϜͷಋೖ, ೔ຊ෺ཧֶձ 2016 ೥ळ‫ق‬େձ, 16aPS-72, 2016.
[ൃද 3] ৿ా: GPU Λར༻ͨ͠ςϯιϧωοτϫʔΫ‫ࢉܭ‬ϥΠϒϥϦͷ։ൃ, ೔ຊ෺ཧֶձ 2016 ೥ळ‫ق‬େձ, 16aPS-73, 2016.

－ 274 －

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－ 275 －PART 4

情報メディア教育－ 277 －情報メディア教育৘ใϝσΟΞ‫ڭ‬ҭࢧԉαʔϏε
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͍Δɻͦͯ͠ɺ͜ΕΒʹ෇ਵ͢Δӡ༻ɾ؅ཧɺϢʔβαϙʔτɺγεςϜઃ‫ܭ‬ɺ‫ڀݚ‬։ൃͳͲͷ‫ۀ‬຿΋ߦ͍ͬͯΔɻ‫ࡏݱ‬ఏ‫ڙ‬தͷγεςϜ΍αʔϏεͷ͏ͪɺ୅දతͳ΋ͷΛҎԼͰ঺հ͢Δɻ͜ΕΒ͸ɺ‫ࣨڀݚ‬ɺֶՊɾઐ߈ɺ෦‫ہ‬౳Ͱ‫ݸ‬ผʹӡ༻ɾ؅ཧΛߦ͏͜ͱ͕ࠔ೉Ͱ͋ͬͨΓɺେֶશମͰ‫ڞ‬༗ͯ͠ӡ༻ɾ؅ཧΛू໿Խ͢Δํ͕අ༻໘౳Ͱ༗རͰ͋ͬͨΓ͢Δ΋ͷͰ͋Δɻ‫ڭ‬ҭ༻‫ػࢉܭ‬γεςϜ (ECCS)ɿ ೥౓຤࣌఺Ͱ 27,000 ໊ۙ͘ͷϢʔβʹର͠ɺຊ‫ڷ‬ɺۨ৔ɺദͷ 3 Ωϟϯύεʹ෼ࢄ഑ஔͨ͠ 1,341 ୆ͷ iMac ʹΑΓɺOS X ‫ ͱڥ؀‬Windows ‫ڥ؀‬ͷར༻αʔϏεΛఏ‫͍ͯ͠ڙ‬Δɻ྆‫ʹڥ؀‬͸ɺOfﬁce εΠʔτ΍਺ࣜॲཧγεςϜͳͲͷ঎༻ΞϓϦέʔγϣϯͱଟ਺ͷϑϦʔιϑτ΢ΣΞ͕Πϯετʔϧ͞Ε͓ͯΓɺत‫Ͳͳۀ‬ͷ‫ڭ‬ҭ໨తΛத৺ʹ͞·͟·ͳ༻్ʹར༻͞Ε͍ͯΔɻ͜ͷଞʹɺֶ಺֎͔ΒωοτϫʔΫ‫ܦ‬༝Ͱಉ࣌ʹ࠷େ 15 ໊͕ OS X ‫ڥ؀‬Λར༻Ͱ͖ΔϦϞʔτΞΫηεαʔϏε΋ఏ‫͍ͯ͠ڙ‬Δɻ·ͨɺ3 ΩϟϯύεͰ‫ ܭ‬29 ୆ͷෳ߹‫ػ‬Λઃஔ͠ɺECCS ͷ iMac ͔Β͚ͩͰͳ͘ɺΠϯλʔωοτ‫ܦ‬༝ͷϦΫΤετʹ΋ରԠՄೳͳϓϦϯταʔϏεΛఏ‫͓ͯ͠ڙ‬Γɺަ௨‫ࢠిܥ‬Ϛωʔ (Suica, PASMO ͳͲ) ͳͲʹΑΔܾࡁʹ΋ରԠ͠
͍ͯΔɻ͞ΒʹɺGoogle ࣾͷ G Suite ͷ֤छαʔϏεΛϢʔβʹରͯ͠ఏ‫͍ͯ͠ڙ‬ΔɻҰൠϢʔβ͕௚઀৮ΕΔ͜ͱ͸ͳ͍͕ɺ෼ࢄ഑ஔ͞Εͨଟ਺ͷ‫ثػ‬ΛҰ‫ݩ‬؅ཧ͢ΔͨΊʹɺೝূαʔόɺϑΝΠϧαʔόɺ؅ཧαʔόͳͲΛ༻͍ͨूத؅ཧମ੍Λऔ͍ͬͯΔɻ·ͨɺ৽‫ن‬ར༻ऀ޲͚ߨशձͷ։࠵ɺϔϧϓσεΫͷઃஔɺ૬ஊһʢֶੜΞϧόΠτʣͷ‫ʹͲͳ༻ޏ‬ΑΓιϑτͳαʔϏεʹ΋ྗΛೖΕ͍ͯΔɻ
ϝʔϧϗεςΟϯάɿ ֶ಺૊৫Λର৅ʹϝʔϧϗεςΟϯάαʔϏεΛఏ‫͓ͯ͠ڙ‬Γɺ೥౓຤࣌఺Ͱ
530 ૊৫ɺ17,000 ໊ۙ͘ͷϢʔβ͕ར༻͍ͯ͠Δɻ

Web ϗεςΟϯάɿ ֶ಺૊৫Λର৅ʹ Web ϗεςΟϯάαʔϏεΛఏ‫͓ͯ͠ڙ‬Γɺ೥౓຤࣌఺Ͱ 833
૊৫͕ར༻͍ͯ͠Δɻ͜ͷαʔϏε͸֎෦ࣄ‫΁ऀۀ‬ͷҕୗʹΑΓߦΘΕ͍ͯΔɻ
DNS ϗεςΟϯάɿ ֶ಺૊৫Λର৅ͱͨ͠ DNS ϗεςΟϯάαʔϏεΛఏ‫͓ͯ͠ڙ‬Γɺ೥౓຤࣌఺
Ͱ 31 ૊৫͕ར༻͍ͯ͠Δɻ
ֶश؅ཧγεςϜ (ITC-LMS)ɿ ‫ࡐڭ‬ͷΦϯϥΠϯ഑෍ɺ՝୊ͷग़୊ͱϨϙʔτͷఏग़ɺΫΠζͷग़୊ͱճ౴ɺ‫ࣔܝ‬൘ɺग़ܽ؅ཧͳͲͷ‫ڭ‬ҭࢧԉ‫ػ‬ೳΛఏ‫͢ڙ‬Δֶश؅ཧγεςϜͷӡ༻Λֶ಺޲͚ʹߦͳ͍ͬͯΔɻࠓ೥౓͸ 1,467 ίʔεͰར༻͞Εͨɻ·ͨɺࠓ೥౓͸ e-learning ༻ͷ‫ػ‬ೳΛ‫ڧ‬Խ͠ɺECCS ৽‫ن‬ར༻ऀ༻ͷΦϯϥΠϯߨशձͰͷར༻΋։࢝ͨ͠ɻ
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－ 279 －

情報メディア教育෦‫ہ‬ෛ୲ʹΑΔ‫ܞ‬ଳ୺຤઀ଓ‫ڥ؀‬: ‫ڭ‬ҭ༻‫ػࢉܭ‬γεςϜͷ‫ܞ‬ଳ୺຤઀ଓ‫( ڥ؀‬༗ઢ LAN) ͱಉ༷ͷ‫ػ‬‫ث‬Λ෦‫ݾ͕ࣗہ‬ෛ୲Ͱಋೖ͠ɺ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔ͕ӡ༻ɾ؅ཧ͢Δ͜ͱʹΑΓɺϢʔβೝূ‫ʹޙ‬Πϯλʔωοτʹ઀ଓͰ͖Δ‫ڥ؀‬Λఏ‫͍ͯ͠ڙ‬Δɻແઢ LAN ʹؔͯ͠͸ɺutroam(೥౓్த͔Β
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－ 280 －

情報メディア教育

教育用計算機システム運用報告

教育本郷チーム

1

教育駒場チーム

運用報告

1.1 ECCS2016 の運用
ECCS2016 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 1,341 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。
2016 年度の主な更新は以下の通りである。
Mac 環境2016 年 4 月 28 日
iTunes 12.3.3
OS X El Capitan 10.11.4
デジタルカメラ RAW 互換性アップデート 6.19
GarageBand 10.1.1
Xcode 7.3
Command Line Tools for Xcode 7.3
Microsoft AutoUpdate 3.4.0
Microsoft Outlook Update 15.21.1
Microsoft PowerPoint Update 15.21.1
Microsoft Excel Update 15.21.1
Microsoft Word Update 15.21.1
Microsoft OneNote Update 15.21.1
Java 8 Update 91 build 14
Flash 21.0.0
Thunderbird 45.0
Google Chrome 50.0
ruby 文書追加
Google Earth 7.1.5
Remote Desktop Connection
JMP12.2
ver11 はアンインストール
octaveimapsync
gdb
valgrindgpg
2016 年 6 月 9 日
OS X El Capitan アップデート 10.11.5
iTunes 12.4
Xcode 7.3.1
Command Line Tools(OS X 10.11) for Xcode 7.3
GarageBand 10.1.2
Keynote 6.6.2
Numbers 3.6.2－ 281 －

情報メディア教育
Pages 5.6.2
iMovie 10.1.2
Microsoft Remote Desktop 8.0.32
Microsoft AutoUpdate 3.5.0
Microsoft PowerPoint Update 15.22.0
Microsoft Word Update 15.22.1
Microsoft Excel Update 15.22.0
Microsoft Outlook Update 15.22.0
Microsoft OneNote Update 15.22.0
Adobe Flash Player 21.0.0.242
Adobe Acrobat Reader DC 2015.016.20041
Firefox 45.1.1 esr
Thunderbird 45.1.0
GoogleChrome 51.0.2704.63
ImageMagick 6.9.4-3
XQuartz 2.7.9
umask の変更（077）
gdb 修正

ファイル権限 600 、ディレクトリ 700 。

2016 年 7 月 7 日
ソフトウェアアップデート
Microsoft PoewrPoint Update 15.23.2
Microsoft Word Update 15.23.2
Microsoft Excel Update 15.23.2
Microsoft Outlook Update 15.23.0
Microsoft OneNote Update 15.23.0
Adobe Flash Player 22.0.0.192
Firefox 45.2.0 esr
Thunderbird 45.1.1
GoogleChrome 51.0.2704.106
XQuartz 2.7.86
graphviz 2.38.0 ※新規インストール
2016 年 7 月 28 日
ソフトウェアアップデート
Mac OS X 10.11.6
iTunes 12.4.2
Office アップデート
Microsoft PoewrPoint Update 15.24.0
Microsoft Word Update 15.24.0
Microsoft Excel Update 15.24.0
Microsoft Outlook Update 15.24.0
Microsoft OneNote Update 15.24.0
Lync 14.4.1 Update
Adobe Flash Player 22.0.0.209
Thunderbird 45.2.0
2016 年 9 月 8 日
ソフトウェアアップデート
iTunes 12.4.3
デジタルカメラ RAW 互換性アップデート 6.20
Microsoft Remote Desktop 8.0.33
Office アップデート－ 282 －

情報メディア教育
Microsoft AutoUpdate 3.6.0
Microsoft PowerPoint Update 15.25.0
Microsoft Word Update 15.25.0
Microsoft Excel Update 15.25.0
Microsoft Outlook Update 15.25.0
Microsoft OneNote Update 15.25.0
Firefox 45.3.0 esr
GoogleChrome 52.0.2743.116
Java 8 Update 101
Node.js 6.2.0 ※新規インストール
Visual Studio code 1.4.0 ※新規インストール
ROOT 6.06/02 ※新規インストール
2016 年 10 月 25 日
ソフトウェアアップデート
iTunes 12.5.1
Safari 10.0
セキュリティアップデート 2016-001 10.11.6
Xcode 8.0
Microsoft Remote Desktop 8.0.35
Office アップデート
Microsoft PowerPoint Update 15.27.0
Microsoft Word Update 15.27.0
Microsoft Excel Update 15.27.0
Microsoft Outlook Update 15.27.0
Microsoft OneNote Update 15.27.0
Adobe Flash Player 23.0.0.185
Safari では、Flash Player がデフォルトで無効になる。
Firefox 45.4.0 esr
Thunderbird 45.4.0
Google Chrome 54.0.2840.59
Java 8 Update 111
2016 年 12 月 6 日
ソフトウェアアップデート
iTunes 12.5.3
Safari 10.0.1
セキュリティアップデート 2016-002 10.11.6
iMovie 10.1.4
GarageBand 10.1.3
Xcode 8.1
Microsoft Remote Desktop 8.0.36
Office アップデート
Microsoft AutoUpdate 3.8.16111001
Microsoft PowerPoint Update 15.28.16111501
Microsoft Word Update 15.28.16111501
Microsoft Excel Update 15.28.16111501
Microsoft Outlook Update 15.28.16111700
Microsoft OneNote Update 15.28.16111501
Adobe Flash Player 23.0.0.207
Firefox 45.5
Thunderbird 45.5.1
Google Chrome 55.0.2883.75
Adobe Reader DC フォントパック追加－ 283 －

情報メディア教育2017 年 2 月 6 日
ソフトウェアアップデート
Command Line Tools(macOS El Capitan version 10.11) for Xcode 8.2
iTunes 12.5.5
Safari 10.0.0.3
Xcode 8.2.1
GarageBand 10.1.5
Microsoft Remote Desktop 8.0.37
Office アップデート
Microsoft AutoUpdate 3.8.16120900
Microsoft PowerPoint Update 15.30.0(170107)
Microsoft Word Update 15.30.0(170107)
Microsoft Excel Update 15.30.0(170107)
Microsoft Outlook Update 15.30.0(170107)
Microsoft OneNote Update 15.30.0(170107)
Adobe Flash Player 24.0.0.194
Java 1.8.0_121-b13
Firefox 45.7.0esr
Thunderbird 45.7.0
Google Chrome 56.0.2924.76
Windows 環境
2016 年 4 月 28 日
Windows Update
Office Update
Firefox 45.0.2
Thunderbird 45
Google Chrome 50.0
Flash 21.0.0
JAVA 8 update92
JMP12.2
ver11 はアンインストール
2016 年 6 月 9 日
WindowsUpdate
Adobe Acrobat Reader DC 2015.016.20041
Adobe Flash Player 21.0.242
Firefox 46.0.1
Google Chrome 51.0.2704.63m
Thunderbird 45.1.0
Paraview
Autodesk Factory Design Suite Ultimate 20172016 はアンインストール
Inventor 2017 用累積的な修正プログラム適用
2016 年 7 月 7 日
Windows Update
Adobe Acrobat Reader DC 2015.016.20045
Adobe Flash Player NPAPI 22.0.0.192
PPAPI 22.0.0.192
Firefox 47.0
GoogleChrome 51.0.2704.106m
Thunderbird 45.1.1
デスクトップにショートカット「3ds Max 2017 - 図形科学」作成－ 284 －

情報メディア教育2016 年 7 月 28 日
Windows Update
Adobe Acrobat Reader 15.017.20050
Adobe Flash Player NPAPI 22.0.0.209、PPAPI 22.0.0.209
Firefox 47.0.1
Thunderbird 45.2.0
2016 年 9 月 8 日
Windows Update
Adobe Acrobat Reader DC 2015.017.20053
Adobe Flash Player NPAPI 22.0.0.209 / PPAPI 22.0.0.209
GoogleChrome 52.0.2743.116m
Java 8.0.101.13
Node.js 6.5.0 ※新規インストール
2016 年 10 月 25 日
Windows Update
Adobe Acrobat Reader DC 15.020.20039
Adobe Flash Player NPAPI 23.0.0.185、PPAPI 23.0.0.185
Firefox 49.0.1
Chrome 54.0.2840.59m
Java 8.0.1110.14
ThunderBird 45.4.0
Grasshopper 0.9.76.0 ※追加@risk Decision Tools Suite7.5 ※追加
2016 年 12 月 6 日
WindowsUpdate
Adobe Acrobat Reader DC 15.020.20042
フォントパック追加
Adobe Flash Player 23.0.0.207
Firefox 50.0.2
ThunderBird 45.5.1
GoogleChrome 55.0.2883.75m
2017 年 2 月 6 日
WindowsUpdate
Adobe Acrobat Reader DC 15.023.20056
Adobe Flash Player NPAPI 24.0.0.194 PPAPI 24.0.0.194
Java 8.0.1210.13
Firefox 51.0.1
ThunderBird 45.7.0
Google Chrome 56.0.2924.76
リモートアクセス環境
2016 年 7 月 28 日
リモートアクセス環境および SSH サーバについて ECCS 端末（Mac 環境）に準ずる内容でシステム更新を実施
2017 年 2 月 28 日
ソフトウェアアップデート
RemoteDesktop クライアントアップデート 3.9
GarageBand 10.1.6
Adobe Flash Player 24.0.0.221－ 285 －

情報メディア教育
Thunderbird 45.7.1
Google Chrome 56.0.2924.87

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。
2016 年度の実施状況は次ページのとおりである。
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
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

開催数

受講者数

開催数

受講者数

40
38
44
40
31
38
38
40
36
36
40
44
465

803
92
50
31
9
227
154
11
9
3
2
0
1391

12
6
4
3
2
3
4
2
0
0
0
0
36

217
12
7
2
5
36
8
0
0
0
0
0
287

開催数

受講者数

4
1
1

49
6
11

6

66

表 2. 部局依頼による出張講習会
開催日
4月1日
4月1日
4月4日
4 月 22 日
4 月 26 日
5 月 31 日
6月8日
9 月 14 日
9 月 21 日

依頼部局
情報学環
法科大学院
公共政策大学院
柏図書館
柏図書館
柏図書館
柏図書館
国際センター駒場オフィス
公共政策大学院－ 286 －

対象者
情報学環新入生
法科大学院新入生
公共政策大学院新入生
新入生
新入生
新入生
新入生
PEAK/GPEAK 新入生
公共政策大学院新入生

受講者数
33
209
79
35
14
6
11
142
55

情報メディア教育3

サービス統計

3.1 部局別利用者数
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、2016 年度(各月右側)と 2015 年度(同左側)を載せてある。

注）2016 年 2，3 月分は ECCS2016 移行中につきデータ無し。

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)－ 287 －

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)

図 7. 総合図書館 2F,3F メディアプラザ 2,3 (69 台)

3.3 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。
表 3. 利用者対応件数
情報基盤センター

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

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

窓口対応

電話対応

273
193
203
170
101
151
214
165
165
115
106
118
1,774

288
161
71
87
126
122
116
52
38
47
58
183
1,349

559
199
163
137
128
253
208
153
105
93
77
160
2,235

37
15
18
11
24
10
9
8
8
6
12
3
161

664
210
133
116
57
163
263
74
77
60
74
106
1,997

61
33
30
31
27
30
37
12
14
16
18
68
377

－ 288 －

メール

204
113
156
116
84
127
99
62
47
33
83
242
1,366

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

教育本郷チーム

1

教育駒場チーム経過2016 年度は ECCS2012 システムから ECCS2016 システムへの更新があり、学内組織向けメール
サーバも 2016 年 8 月 18 日に機器更新を行い運用を開始している。製品は引き続き MailSuite を利用している。
第 54 回情報メディア教育専門委員会(2016 年 7 月 5 日)にて利用負担金の改定が審議され、利用負担金はそのままで、1 口あたり 1GByte が承認され、2016 年 8 月 18 日のメールサーバのシステ
ムの移行作業から適用された。
2016 年 8 月 18 日のメールサーバのシステム移行では、この他に国別認証制限、多要素認証ログイン機能が付加された。
第 55 回情報メディア教育専門委員会（2016 年 10 月 3 日）にて、メールホスティングサービスで提供していた利用負担金免除制度は、2016 年度分までを以て終了となった。特例措置として、2016年度分のメールホスティングサービス負担金免除が承認されている組織は 2017 年度分まで利用負担金免除申請が可能となった。
2017 年 3 月 4 日、ECCS 及び MailHosting のほぼ全てのサービスが利用できない状態となり、3
月 6 日 17 時 10 分に復旧した。
この他、2016 年 7 月 7 日、2017 年 3 月 28 日にメールサーバのシステム更新を行った。

2

参加組織

2016 年度末時点において、本サービスを利用している組織は、530 組織であり、それらの申し込
み口数の合計は 21,615 口である。2015 年度末に比べ、24 組織増加、510 口減少している。

－ 289 －

情報メディア教育

2017/03/31

メールホスティング年度別登録状況
600

24,00021,61522,00020,000

利用ドメイン数500

18,000

廃止申請ドメイン数450

利用口数総計400

14,000350

12,000300

10,000

250

8,000

200

6,000

150

4,000

100

2,000

50
0

0
13

14

15

16

17

530

18

19

20 21 22
28年度（年）

23

24

25

26

27

広報
本年度に行った主な広報は、以下の通りである。
2016 年4 月 4 日 【MailSuite】メールの転送設定方法
4 月 19 日 メールサーバへの暗号化通信に関する制限について
6 月 13 日 メールホスティングの廃止手続き
6 月 30 日 7/7 システムメンテナンスに伴うサービス一時停止について
7 月 6 日 利用負担金の改定について
7 月 6 日 学内組織向けメールサーバの利用負担金について
8 月 16 日 8/18 メールでの問い合わせ対応業務の一時停止
8 月 18 日 メーリングリストの利用は口数を消費しますか？
8 月 18 日 ドメイン管理インタフェースの利用方法について
8 月 18 日 学内組織向けメールサーバのシステムの移行について【終了】8 月 19 日 【MailSuite】メールボックス容量の超過について
8 月 24 日 メールシステム移行後の Gmail での送受信について
8 月 24 日 国別認証制限の設定について
8 月 31 日 【管理者向け】MailSuite マニュアル
9 月 6 日 Web ファイル機能について
9 月 6 日 【MailSuite】メールの受信が、ある時点から途絶える－ 290 －

28

ドメイン数（個）口数（口）16,0003550

情報メディア教育

10 月 6 日 ドメイン管理インタフェースへのアクセス法の変更
10 月 6 日 DNS 障害による一部サービスの停止について
10 月 11 日 ネットワーク障害による通信遅延【復旧】10 月 21 日 ユーザーアカウントのパスワード有効期限について
11 月 10 日 【ドメイン管理者ログイン向け】多要素認証でのログイン方法
11 月 10 日 【ユーザーログイン向け】多要素認証でのログイン方法
11 月 11 日 多要素認証機能の利用方法
11 月 15 日 ECCS を騙るフィッシング詐欺について
11 月 16 日 【重要】負担金免除制度の廃止について
11 月 25 日 フィッシングメールに対する注意喚起 (2016 年 11 月)
11 月 28 日 メールヘッダの確認方法
11 月 26 日 ドメイン管理インタフェースへのアクセス法の変更
12 月 28 日 フィッシングメールに対する注意喚起 (2016 年 12 月)
2017 年1 月 10 日 本郷－駒場間回線工事による ECCS 利用不可について
1 月 19 日 一部の拡張子を持つ添付ファイルの送受信禁止について(追加)1 月 19 日 一部の拡張子を持つファイルを含む ZIP ファイルの送受信禁止について3 月 3 日 メール送信およびドメイン管理インターフェイスログインの不具合【復旧】3 月 6 日 [終了] ECCS 及び MailHosting のサービス障害 2017 年 3 月 4 日
3 月 8 日 利用申請システムの停止について【3/7-3/9】
3 月 24 日 メール送信サーバの更新作業について－ 291 －

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
教育本郷チーム

1

教育駒場チーム経過2016 年 10 月 6 日と 11 月 10 日、2017 年 1 月 23 日と 2 月 27 日にシステムのバージョンアップを行
った。

2

参加組織
2016 年度末時点において、3１組織が利用中である。2015 年度末との組織数に変化はない。

3

広報
本年度に行った主な広報は、以下の通りである。
2016 年
10 月 6 日 更新サーバの一時停止
11 月 10 日 更新用サーバの一時停止
2017 年1 月 10 日 本郷－駒場間回線工事による ECCS 利用不可について
1 月 17 日 更新用サーバの一時停止
2 月 24 日 更新用サーバの一時停止－ 292 －

情報メディア教育

WEB PARK サービス運用報告
教育本郷チーム

1

教育駒場チーム

運用報告

WEB PARK サービスとは、2000 年度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。2014 年 2 月からは、オンプレミスによるサービスから外部事業者が提供する Web ホスティング
サービス (WEB PARK 2014) へと変更した。
WEB PARK 2014 は導入から 3 年が経過することから、次期 WEB PARK (WEB PARK 2017) サービスの調達手続きを行い、調達の結果、現サービスと同じサービスを引き続き利用することとなった。
(利用者アンケート)
次期 WEB PARK サービスに求める機能等について、2016 年 3 月 22 日から 4 月 12 日まで利用
者アンケートを実施した。
(仕様の検討)WEB PARK 2017 仕様策定委員会を設置、仕様書の作成を行った。仕様策定委員会は、2016 年
4 月 25 日、5 月 19 日の 2 回、開催した。
(入札公告)
2016 年 6 月 6 日 入札の官報公示(入札)2016 年 7 月 28 日 応札締め切り(技術審査)WEB PARK 2017 技術審査委員会を設置し、提案について審査を行った。技術審査委員会は、2016 年 8 月 1 日に開催した。
(開札)2016 年 8 月 23 日 さくらインターネット株式会社が落札した。
(納入)2017 年 2 月 1 日 WEB PARK 2017 サービスを開始した。

－ 293 －

情報メディア教育2

サービス統計2016 年度に利用を開始した組織数は 63、利用を中止した組織数は 47 であった。2017 年 3 月末
現在の総利用組織数は 833 である。利用組織数の変化を図 １ に示す。
2016 年 7 月 5 日行われた第 54 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を希望していた 3 組織 (2 組織は継続、1 組織は新規) について制度の適用が認められた。
なお、利用負担金免除制度は、2016 年 10 月 3 日に行われた第 55 回情報メディア教育専門委
員会において、今年度をもって終了となった。ただし、現サービス利用者については、専門委員会の承認を経て 2017 年度への継続利用について可能とする。

図 1．利用組織数の遷移

部局名

組織数

法学政治学研究科/法学部

39

医学系研究科/医学部

49

附属病院

5

工学系研究科/工学部

232

人文社会系研究科/文学部

0

理学系研究科/理学部

14

農学生命科学研究科/農学部

126

経済学研究科/経済学部

32

総合文化研究科/教養学部

112

教育学研究科/教育学部

1

薬学系研究科/薬学部

3

数理科学研究科

3

新領域創成科学研究科

91

情報理工学系研究科

24

情報学環・学際情報学府

2

その他

100

表１．部局別利用組織数－ 294 －

情報メディア教育

遠隔講義支援サービス運用報告

教育本郷チーム

1

教育駒場チーム

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。
2016 年度は本郷遠隔講義室は 57 回、駒場遠隔講義室は 10 回、MCU 25 回の利用があった。
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。
2016 年度は 0 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。
2016 年度は 9 件の貸出を行った。

2

サービス統計2016 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 2014 2015 2016

図 1.遠隔講義支援サービス利用数経年変化(2005-2016)－ 295 －

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
8
6

利用回数

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(2016)3その他
関連 URL http://www.itc.u-tokyo.ac.jp/education/services/e-learn/－ 296 －

1415

（接続拠点数）情報メディア教育

LMS 運用報告
教育本郷チーム

1

教育駒場チーム

概要

情報メディア部門では、2014 年 3 月から学習管理システム (ITC-LMS : ITC Learning Management
System) を運用している。
ITC-LMS では、学務システム (UTask-Web・UT-mate) で登録された講義をコースとして自動登録する。登録したコースを教員は、教材・講義資料の配布、課題の出題やレポートの受領、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。他にも、アンケート、掲示板、通知機能などの機能を提供している。ITC-LMS の利用は、UTokyo Account を使用する。

2

運用報告

ITC-LMS の主な機能は上記の通りである。2016 年度はスマートフォン対応を行うなど、利用者の利便性向上作業を行った。また、ITC-LMS のテスト機能を使用した「ECCS 新規利用者講習」を開始した。

3システム利用説明会

教育用計算機システム (ECCS) を利用して講義を行う教員、ティーチングアシスタントと分散配置
端末管理・担当者を対象とした「システム利用説明会」を開催している (年 2 回開催)。
システム利用説明会では、前半を ECCS に関する説明を、後半に ITC-LMS の概要について説明を行っている。2016 年度の開催日時は以下の通り。
2016 年 9 月 12 日 (月)2016 年 9 月 13 日 (火)2017 年 3 月 22 日 (水)2017 年 3 月 24 日 (金)4サービス統計4.1

利用状況

13:30 ～ 15:00
13:30 ～ 15:00
13:30 ～ 15:00
15:10 ～ 16:40

駒場 : 情報教育棟 3 階 大演習室 2
本郷 : 情報基盤センター 1 階 大演習室 1
本郷 : 情報基盤センター 1 階 大演習室 2
駒場 : 情報教育棟 3 階 大演習室 2

ITC-LMS の利用状況は以下の通り。

－ 297 －

情報メディア教育

図 1．ITC-LMS 利用されたコースの総数

図 2．ITC-LMS 利用されたコースに登録されている学生数の総計－ 298 －

情報メディア教育

図 3．ITC-LMS 機能別利用率（2015 年度）

4.2

組織別 の利用状況

ITC-LMS の組織別の利用状況は以下の通り。
教養学部（前期課程）
703
教養学部
223
総合文化研究科
105
工学部
65
法学部
55
公共政策学教育部
52
工学系研究科41
法学政治学研究科
39
文学部
31
理学部
25
学際情報学府
23
農学部
18
経済学部
15
人文社会系研究科
12
情報理工学系研究科
9
農学生命科学研究科
7
教育学部
6
理学系研究科6－ 299 －

情報メディア教育

新領域創成科学研究科
4
経済学研究科3
医学系研究科1
教育学研究科1
数理科学研究科1
表 1．2016 年度に利用されたコース数の組織別分布－ 300 －

情報メディア教育

その他のサービス 運用報告
教育本郷チーム

教育駒場チーム

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。

1

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 10、合計口数は 245 である。

2

利用月
4月

部局
総合文化研究科

口数
20

5月

柏図書館

6

6月
8月
8月
11 月
12 月
1月

経済学研究科
情報理工学系研究科
大気海洋研究所
本部人事部
教養学部
経済学研究科

31
56
50
9
15
31

内容
東京都高校生物教員向け統計学入門研修会「R で学ぶ生物統計学入門」
平成 28 年度柏図書館情報リテラシー教育業務に係る講習会
経済学実験
情報処理学会２０１６年度教員免許更新講習
過去モデル講習会
平成 28 年度コンピュータネットワーク研修
国際生物オリンピック派遣高校生の生物統計の特訓
経済学実験

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 Active Directory（2 組織）、部局管理 LDAP（2 組織）、SNOWBALLS

3

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。
本郷（福武ホール 教材編集室） 217 件

4

AP 提供サービス

東京大学全学無線 LAN サービス（utroam）AP 提供サービスによる無線アクセスポイント提供数は
58 台で、その内訳は以下の通りである。ただし教育学研究科については、耐震補強工事による一時撤去により、今年度の稼働実績はなかった。
法学政治学研究科
総合図書館
総合文化研究科

28 台
1台
5台

公共政策学連係研究部
教育学研究科
医科学研究所－ 301 －

3台
2台
1台

GACoS

東京大学 OPAC－ 303 －

学術情報

学術情報

学術情報学術情報
概要

部門長 中川裕志

1

専門員 村上晋司

図書館システムの運用管理とサービスの提供「附属図書館学術情報システム」（図書館システム）は、本学図書館室の図書館業務を担う業務シ
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。
2016 年 7 月 21 日に新システムでのサービスを開始。図書館と連携しながら、システムの安定稼働に向けて調整を行った。

2

東京大学機関リポジトリの運用管理と情報発進

学術情報チームでは東京大学機関リポジトリ（UTokyo Repository）の運用管理、著作権処理の業務を行っている。2016 年度は前年度より約 2,200 件増加し、約 36,500 件の本文ありコンテンツが登録されている。
また、国立情報学研究所が構築・運用している共用リポジトリサービスである JAIRO Cloud への移行準備を進めている。

3

学術情報に関するポータルサイト提供と各種講習会の企画・運営

各種データベース等の電子的学術情報資源の中から自分の目的に合ったものを探すためのポータルサイト「GACoS」を提供している。また、附属図書館と連携しながら各種講習会・セミナーの企画・実施、案内冊子やパンフレット等の作成を行うとともに、上記の「GACoS」を通じて講習会・セミナーの広報を行っている。

4

その他

その他、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の運用や、本学所蔵の貴重書の電子化と公開への協力を行っている。

－ 305 －

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

1.1 東京大学学術機関リポジトリの運用
東京大学学術機関リポジトリ（UTokyo Repository）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。2016 年 10 月には、オープンアクセスウィークに合わ
せ特設サイトを用意し、学内図書館室のイベントに協力した。共用リポジトリサービス”JAIRO Cloud”へ 2017 年度にシステム移行すべく準備中である。
(http://repository.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/)
1.1.1 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、2016 年度末には約36,536 件の本文ありデータを公開しており、順調に増加している。機関リポジトリでは本文そのものをPDF 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。

1.2 電子ジャーナルのリモートアクセスサービ
ス
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。2006 年
度よりサービスとして開始しており、現在、140 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。2015 年４月から SSL-VPN Gateway サービス（学生用）、認証 GW サービス（教職員用）に分けて運用している。2016 年 2 月末からは、ユーザー認証に UTokyo
Account(東京大学アカウント)を用いるように変更した。

1.3 貴重資料の公開支援
既に公開済みの貴重資料のうち、教育用掛図のデータ追加、平賀譲デジタルアーカイブのサイトのシステム更新準備を行った。現行の貴重書公開用サーバマシンの老朽化に伴い、新マシンにリプ
レイスすべく準備中である。

－ 306 －

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・英語版）を継続的に構築、運用した。
（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やレポート・論文執筆のガイドブックとして、「レポート・論文支援ブック：ここから始めよう」を発行した。日本語・英語・中国語・韓国語の4 か国語版を作成し、PDF 版を GACoS に掲載した。
冊子版は 8 ページの簡易な内容となっており、詳し
い内容は、日本語・英語 2 か国語で GACoS に掲載した。GACoS 掲載の内容については、随時新しい情報を追加・改訂している。
(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？」「レポート・論文支援ブック：ここから始めよう」の別冊として、
SSL-VPN Gateway サービスと認証 GW サービスについて紹介した「自宅からデータベースや電子ジャーナルを使うには？」を発行した。日本語・英語の 2 か国語版を作成し、PDF
版を GACoS に掲載した。
(http://www.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/gacos/supportbook.html)
1.2.3

その他のリーフレット、案内資料

データベース検索関連情報として、ECCS アカウントの取得（日英併記）や、学内無線 LAN の案内用リーフレット（日本
語・英語版）を作成した。
1.2.4「図書館利用ガイド」

東京大学の図書館を初めて利用する学生等を対象とした、「図書館利用ガイド 2017」（附属図書館学術情報リテラシー教育部会編集、日本語・英語版）の作成に協力した。

－ 307 －

学術情報

1.2.5

「文献探しのクイックガイド」

ウェブ版アニメーション教材のクイックガイド（日本語・英語版）を継続的に運用した。
(http://www.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/gacos/literacy.html)

1.3

Litetopi メールマガジンの発行

東京大学構成員を対象に、新規サービスや講習会・セミナーの情報を発信する「Litetopi（リテトピ）メールマガジン」を、
No. 265 か ら No. 282 ま で 発 行し た 。 バ ッ ク ナ ン バ ー は
GACoS 上で公開している。

1.4

Twitter の発信

講習会・セミナーの広報ツール、また完全予約制講習会の開催確定通知やデータベースの一時的なメンテナンス情報などをタイムリーに通知する手段として、Twitter の発信を行った。

1.5

講習会コーナーの移転

総合図書館の耐震改修工事に伴い、講習会コーナーの移転作業を 2 回行った。まず 2016 年 9月上旬に総合図書館 1 階から 3 階へ移転し、さらに 2017 年 2 月下旬に福武ホール地下 1 階へ移転した。

2

講習会・セミナー等開催報告

データベース等の電子的学術資料を学習・教育・研究に効率的に利用してもらうこと、及びレポー
ト・論文執筆の支援を目的とし、情報探索ガイダンス各コースを開催した。

2.1

テーマ別ガイダンス

1 つのテーマについて検索実習を交えながら解説する、テーマ別ガイダンスを 9 コース開催した。
2016 年度は、文献管理ツール Mendeley の 30 分コースと、論文の本文を入手することに特化した「本文入手大作戦」コースを新たに実施した。
コース名

月日

4/5、4/18、4/27、
5/24、5/30、6/9、
論文準備ここからス 6/22、7/5、8/2、
10/7、11/1、12/8、
タート！
1/13、1/19、2/9、
3/10
4/12、4/20、5/24、
はじめよう！
5/25、6/10、6/16、RefWorks
6/21(昼休み 30 分)
5/10、5/18、5/23
はじめての本や論文の探し方(昼休み
30 分)

回
数

人数

内容

16

184

【論文準備のための文献検索】（CiNii
Articles と Web of Science）講習会と、【論文準備のための文献管理：
RefWorks】講習会の内容を、90 分コー
ス１回にまとめて実施。

7

67

3

27

－ 308 －

文献管理ツール RefWorks の使い方を30 分で紹介。
TREE(UTokyo REsource Explorer)を使った、図書や電子ジャーナル、雑誌
論文など、基本的な文献の検索方法を
30 分で紹介。

学術情報

7/1、7/6、
比 べ る ！ 検 索 ツ ー 7/12、9/30、ル (昼休み 30 分) 12/13、12/21
はじめよう！
Mendeley ( 昼 休 みor 夕方 30 分）
本文入手大作戦（昼休み 30 分）
就活の味方「eol」ミ
ニ 講 座 ( 昼 休 み 20
分)

9/16、10/6、10/18、11/7、
11/25、12/2、12/7
9/28、1/11、1/24

10/11、10/12、10/17、11/2、
11/10、11/18
10/25、11/9（中論文投稿シミュレー
止）ション：JCR と
RefWorks を使って2/3、2/15、3/7、卒業してからの文献 3/9
検索・文献管理

6

30

7

62

3

19

6

40

2

8

4

32

合計 53 回（開催予定は 54 回）

2.2

どんな時にどんな検索ツールを使えばよいか、Google Scholar/TREE/Web of
Science を比較し、各ツールの特長を分析。
新コース。文献管理ツール Mendeleyの使い方を 30 分で紹介。
新コース。論文の本文を探す時に役立つ機能を紹介。
国内の企業情報データベース「eol」の使い方を昼休み 20 分で紹介。
RefWorks で文献データの整理～イン
パクトファクターを調べて投稿誌の選定～投稿誌の規定に沿った文献リストを
RefWorks で自動作成、という流れに沿って講習。
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。

469 名

夜間ガイダンス

昨年度に引き続き、完全予約制夜間ガイダンスを開催した。(予約者 3 名以上で開催）
コース名

月日

回数

人数

内容
Web of Science の基本的な検索方法と文献管理ツール RefWorks の実習。

論 文 準備 の ため の 7/15、8/5、
文 献 管 理 ： Web of 10/14、11/18
Science & RefWorks

4

20

合計

4回

20 名

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。
2016 年度は、英語コースも新たに実施した。
コース名

月日

Enhanced course 「Searching for
英語コース
books and papers」

4/14 、 4/20 、
9/28、10/6

韓国語コース
留学生向け情報探索ガイダンス

中国語コース
合計 7 回－ 309 －

5/12
10/14
10/14

時間
15：00-16：00
10：30-11：30（9/28 のみ）
15:00-16:00
13:10-14:10
15:00-16:00

人数
24
7
21
25
77 名

学術情報

2.4

外部講師による講習会

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。2016 年度は、18-19 世紀の新聞を横断検索できるツールの講習を本郷・駒場キャンパスで開催した。また、研究分析ツールについても昨年度に引き続き講習会を開催した。

月日

時間

6/7

10:30-12:00
15:00-16:30

参加人
数
8
21

6/9

15:00-16:00

7

6/10

15:00-16:30

10

6/14

15:00-16:00

9

6/21

15:00-16:00

11

6/15

15:00-16:30

18

6/16

15:00-16:15

15

LexisNexis Academic で海外のニュースやビジネス情報を検索するには？

6/17

15:00-16:15

12

研究戦略： ESI/InCites

7/27

15:00-16:30

21

研究戦略： SciVal/Pure

7/29

15:00-16:30

18

SciFinder 講習会

9/21

15:00-16:30

13

12 回

163 名

コース名
Mendeley 講習会 文献管理ツールクローズアップ
アジア関連の日本歴史公文書をネット
で見よう
SciFinder で化学分野の情報検索をするには？
人社系向け新聞を研究にいかす
EndNote 講習会 文献管理ツールクローズアップ
OECD の出版物や統計を探すには？
OECD iLibrary 講習会

合計

2.5

会場
総合図書館 1 階
講習会コーナー
駒場図書館
総合図書館 1 階
講習会コーナー
駒場図書館
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
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
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
薬学図書館

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）
また、同じ内容で柏キャンパス、駒場 II キャンパスでも開催した。（共催講習会参照）
月日
7/29
8/30

時間
11:00-12:00
15:00-16:00
合計 2 回

人数
内容
18
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11
ど、基本的な文献の検索方法。
29 名－ 310 －

学術情報

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 月日ど
文学部「心理学研究 4/8(金)室」

時間
14:00-15:00

参加
人数
22

文学部現代文芸論研 4/25(月)究室

16:50-18:35

11

医学系研究科看護管 4/26(火)理学分野

10:00-12:00

7

情報学環学際情報学 5/17(火)府

13:00-14:45

56

文学部「Academic
Writing」

5/27(金)10:25-12:10

8

6/24(金)10:25-12:10

8－ 311 －

講習内容

場所

Web of Science
Core Collection、
PsycINFO 、 CiNii
Articles、TREE の検索実習。
文学部 3 号館図書室ツアー(30 分)+Artemis Literary
Sources、CiNii Articles、TREE の検索実習。
Web of Science
Core Collection 、
PubMed 、 TREE 、
RefWorks の実習。
（参考 CiNii Articles 、 医 中 誌
Web、PsycINFO、
PsycARTICLES、
CINAHL)
JapanKnowledge
Lib、
CiNii Articles、
Web of Science
Core Collection、
TREE の紹介。
TREE、
JapanKnowledge
Lib、
CiNii Articles、
Web of Science
Core Collection の検索実習。(その後自分のキ ーワード
で自由検索)
RefWorks の 使 い方。

法文 1 号館 111
教室

文学部 3 号館図書室、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

工学部２号館９
F93B

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

工学部都市工学科

6/8(水)

13:30-15:00

19

医科学研究所
公共政策研究分野

6/29(水)

15:00-16:30

14

理学部生物化学科

7/25(月)13:15-15:30

12

工学部精密工学科

9/29(木)

13:30-14:45

46

学際情報学府「文化・ 10/5(水)人間情報学研究法」

10:25-12:10

8

工学部・システム創成 10/6(木)学科

14:30-16:00

8

文学部「社会心理学 10/24(月）
調査実習」

13:0514:05(1)11

14:2015:20(2)16－ 312 －CiNii Articles、
Web of Science
Core Collection、
TREE 、 RefWorksの実習。
PubMed、Web of Science
Core Collection、
PsycINFO/PsycAR
TICLES、TREE 、 RefWorksの実習。
PubMed、Web of Science
Core Collection 、TREE 、 RefWorks
の実習。
TREE、
CiNii Articles、
Web of Science
Core Collection 、Engineering Villageの検索実習。
Web of Science
Core Collection、
TREE 、 RefWorksの実習。
CiNii Articles、
Web of Science
Core Collection、Engineering
Village、
TREE 、 RefWorksの実習。
2 グループに分かれ CiNii Articles、
Web of Science
Core Collection、
PsycINFO、 TREEの検索実習(60 分）＋総合図書館/文学部図書室ツアー（各 30 分）工学部 14 号館 2
階 144 号室

医科学研究所
公共政策分野ヒト
ゲノム解析センター内

情報基盤センター大演習室 2

工学部 14 号館 3
階計算機演習室
326 号室

総合図書館 3 階
講習会コーナー

工学部 3 号館演習室

総合図書館 3 階
講習会コーナー

学術情報10/28(金)10:25-12:10

8

12/16(金)10:25-12:10

6[個人オーダーメイド]
総合文化研究科

11/29(火)16:00-17:00

1[個人オーダーメイド]
公共政策大学院

12/9(金)

13:30-15:00

1[個人オーダーメイド]
附属病院[個人オーダーメイド]
総合文化研究科

12/20(火)13:30-16:00

1

3/21(火)10:30-11:30

1

文学部国際交流室日 3/23(木)
本語教室

10:30-12:00

6

文学部「Academic
Writing」

合計 21 回

総合図書館 3 階JapanKnowledge
講習会コーナーLib、 TREE、
CiNii Articles、
Web of Science
Core Collectionの検索実習。
RefWorks の 使 い方。
TREE、
EBSCOhost、
E-JOURNALPORTAL、
Web of Science
Core Collection、
RefWorks の実習。
不動産関係でデー
タベース検索、Business Source
Complete、Web of Science
Core Collection 、
Mendeley の講習。
Mendeley の 使 い方。
GACoS 、 TREE 、
UTokyo Article
Link、 RefWorksの説明。
TREE、 CiNii Articles 、 Web of Science Core Collection、Gale Literary
Sources の実習。

総合図書館 3 階
講習会コーナー

総合図書館 3 階
講習会コーナーミニレクチャルー
ム
福武ホール地下1 階講習会コーナー
法文 2 号館 2202
号室

270 名

附属図書館・室等との共催講習会
図書館・室名など

月日

総 合 図 書 館 Library 4/4(月)Tour「はじめての本や論文 4/5(火)の探し方」(日本語）
4/8(金)

時間
15:00-15:30

参加
人数
7

15:00-15:30

15

10:30-11:00

14－ 313 －

講習内容

場所

TREE、自宅からの 総合図書館 1 階
利用方法。
講習会コーナー

学術情報

総合図書館留学生ガ 4/6(水)イダンス「本や論文の探し方」（日本語）

14:30-15:00

14

TREE、自宅からの 総合図書館 1 階
利用方法。
講習会コーナー総 合 図 書 館 Library 4/7(木)Tour「Searching for4/11(月)books and papers」（英語）

15:00-15:30

17

TREE、自宅からの 総合図書館 1 階
利用方法。
講習会コーナー

15:00-15:30

20[生産研図書室・先端 4/22(金)研図書室共催]「論文準備ここからス
タート in 駒場 II」
5/9(月)

15:00-16:30

20

15:00-16:30

12[地震研図書室共催] 4/26(火)「研究者と研究支援
者のための文献の探し方＠地震研」14:00-15:15

13

4/28(木)[医学図書館共催][EBM のための医学系文献検索入門：医中誌 Web と PubMed」

第1回
13:30-14:30

6

第2回
15:30-16:30
第3回
17:30-18:30
15:00-16:00

7

17

15:00-16:30

13

15:00-16:30

11[ 理 学部 生物学 科図 5/2(月)書室共催]
理学部生物学科 B 系(基礎生物学系)[ 農 学生 命科学 図書 5/11(水)館共催]「論文準備ここからス
タート in 農学生命科 5/13(金)学図書館」－ 314 －CiNii Articles、
Web of Science
Core Collection 、Engineering
Village 、 TREE 、
RefWorks の 実 習（PC 持込による実習形式)
TREE、CiNii Articles 、 Web of Science Core Collection、 新聞記事の探し方、 RefWorksの概要（講義形式)
医中誌 Web、
PubMed 、 TREEの検索実習。

生産技術研究所
As 棟 3F 中セミ
ナー室 3

TREE、
JapanKnowledge
Lib、 PubMed、
Web of Science
Core Collectionの検索実習。
PubMed 、 TREE 、
RefWorks の実習。

総合図書館 1 階
講習会コーナー

地震研 1 号館 3
階会議室

医学図書館 1 階
マルチメディアコ
ーナー

11

農学生命科学図書館 3F PC 端末
室1

学術情報

TREE、
JapanKnowledge
Lib、 PubMed、
Web of Science
Core Collectionの検索実習。
TREE、 CiNii Articles、 Web of Science Core Collection 、 Engineering
Village の講習（講義形式）
RefWorks の 講 習（講義形式）

総合図書館 1 階
講習会コーナー

7

RefWorks の実習。

駒場図書館地下
1 階会議室15:00-16:30

8

駒場図書館地下
1 階会議室[ 大 学院 数理科 学研 5/27(金)究科図書室共催]「MathSciNet 講習会」

15:00-16:15

8

CiNii Articles、
Web of Science
Core Collection 、TREE 、 RefWorksの実習。
MathSciNet、
TREE、RefWorksの実習。

6/14(火)

15:00-16:00

13

経済学研究科棟
Business Source
Complete、 eol の 4 階トレーディン
グ・ラボ
検索実習。

6/20(月)12:20-12:50

4

駒場キャンパス
Google Scholar/
TREE/Web of Sci- 21KOMCEE ・ MMence を比較して実 ホール
習。

[ 理 学部 生物学 科図 5/18(水)書室共催]
理学部生物学科 A 系(人類学系）

9:15-10:15

3[工学・情報理工学図 5/19(木)書館共催]「文献検索早わかりコース」
5/20(金)

12:20-12:50

12[工学・情報理工学図 5/19(木)書館共催]「文献管理 RefWorks
5/20(金)コース」

12:50-13:20

5/26(木)[駒場図書館共催]「はじめよう！
RefWorks in 駒場」
5/26(木)[駒場図書館共催]
論文準備ここからスタート in 駒場

12:20-12:50[経済学図書館共催]
経済学・経営学系のた め の 論 文・ 企 業情報の探し方
[駒場図書館、教養教
育高度化機構初年次
教育部門共催]
初年次ゼミ理科検索
講習会

10
8

工 2 号館図書室
閲覧室

4

6/27(月)8

6/28(火)3

6/23(木)[柏図書館共催]
比べる！検索ツールin 柏

工 2 号館図書室
閲覧室

12:20-12:50－ 315 －

5

数理科学研究科棟 2 階計算機室

柏図書館ラーニ
Google Scholar/
TREE/Web of Sci- ングサポートサー
ence を比較して実 ビス
習。

学術情報

6/23(木)[柏図書館共催]
秘書さんのため のはじ め て の 論文 の 探し
方 in 柏

15:00-16:00

4

TREE、CiNii Arti- 柏 図 書 館 ラ ー ニcles 、 Web of Sci- ングサポートサー
ence Core Collec- ビス
tion の検索実習。

7/14(木)[柏図書館共催]
論文準備ここからスター ト ！ in 柏 (PubMedを使いこなそう)

10:30-12:00

5

PubMed 、 Web of 柏 図 書 館 ラ ー ニ
Science Core Col- ングサポートサー
lection 、 RefWorks ビスの実習。

9/7(水)

14:45-15:15

14

TREE、自宅からの 総合図書館 3 階
利用方法。
講習会コーナー9/27(火)10:30-11:00

11

TREE、自宅からの 総合図書館 3 階
利用方法。
講習会コーナー10/3(月)15:00-15:30

12

9/30(金)

15:00-15:30

16

10/4(火)10:30-11:00

10

9/14(水)[薬学図書館共催]「薬学研究のための
文献検索 基礎編」
9/15(木)[薬学図書館共催]「薬学研究のための
文献検索 上級編」

15:00-16:00

10

15:00-16:00

11[生産研図書室・先端 10/13(木)研図書室共催]「秘書さんのためのは
じ め て の 論文 の 探し
方 in 駒場 II」

14:00-15:15

12[工学・情報理工学図 10/18(火)書館共催]「文献検索早わかりコース」（英語）10/19(水)12:20-12:55

8

12:20-12:55

9

総合図書館留学生ガ
イダンス「はじめての本や論文の探し方」(日本語）
総 合 図 書 館 Library
Tour「はじめての本や論文の探し方」(日本語)
総 合 図 書 館 Library
Tour「Searching forbooks and papers 」(英語)－ 316 －TREE、自宅からの 総合図書館 3 階
利用方法。
講習会コーナー

医中誌 Web、
Pubmed、Tree の検索実習。
Web of Science
Core Collection、
RefWorks の実習。
TREE、CiNii Articles 、 Web of Science Core Collection の検索実習。
（PC 持込による実習形式)
TREE、CiNii Articles 、 Web of Science Core Collection 、 Engineering
Village の 検 索 実
習。（講義形式+持込 PC での実習）

薬学部資料館 4F
情報室
薬学部資料館 4F
情報室

生産技術研究所
As 棟３F 中セミナ
ー室５

工 2 号館図書室
閲覧室

学術情報

TREE、 CiNii Articles、 Web of Science Core Collection 、 Engineering
Village の 検 索 実
習。（講義形式+持込 PC での実習）
RefWorks の 使 い方（講義形式+持込
PC での実習)

工 2 号館図書室
閲覧室

TREE、 CiNii Articles、 Web of Science Core Collection 、 Engineering
Village の 検 索 実
習、RefWorks の実習。（持込 PC による実習形式）
医中誌 Web、
PubMed、 TREEの検索実習。

生産研 As 棟 3F
中セミナー室 5[工学・情報理工学図 10/20(木）書館共催]「文献検索早わかりコース」
10/21(金）

12:20-12:50

4

12:20-12:50

5[工学・情報理工学図 10/20(木）書館共催]「文献管理 RefWorks 10/21(金)コース」[生産研図書室・先端 10/27(木)研図書室共催]「論文準備ここからス
タート in 駒場 II」

12:50-13:20

3

12:50-13:20

5

15:00-16:30

10

10/31(月)[医学図書館共催]「EBM のための医学系文献検索入門：医中誌 Web と PubMed」

第1回
13:30-14:30

4

第2回
17:30-18:30

10

11/22(火)15:00-16:00

4

TREE、PubMed の 農学生命科学図検索実習。
書館本館 3F PC
端末室 1

11/24(木)

15:00-16:30

7

医科学研究所 2
医中誌 Web、
PubMed 、 TREE 、 号館 2 階小講義
RefWorks の実習。 室

12/19(月)10:30-11:00

2

RefWorks の実習。

12/19(月)11:30-12:00

2

12/19(月)12:20-12:50

4

駒場図書館２F グ
Google Scholar/
TREE/Web of Sci- ループ学習室
ence の比較
Mendeley の実習。 駒場図書館２F グ
ループ学習室2/1(水)

15:00-16:30

5[ 農 学生 命科学 図書
館共催]「農学リテラシー」授業の学生向け講習会[ 医 科学 研究所 図書室共催] 「論文準備こ
こからスタート in 医科研」[駒場図書館共催]「はじめよう！
RefWorks in 駒場」[駒場図書館共催]「比べる！検索ツール
in 駒場」[駒場図書館共催]「はじめよう！
Mendeley in 駒場」[駒場図書館共催]「論文準備ここからス
タート in 駒場」－ 317 －CiNii Articles、
Web of Science
Core Collection、
RefWorks の実習。

工 2 号館図書室
閲覧室

医学図書館１F マルチメディアコーナー

駒場図書館２F グ
ループ学習室

駒場図書館２F グ
ループ学習室学術情報

2/8(水)[駒場図書館共催]「卒業してからの文献
検索・文献管理 in 駒場」
2/16(木)[駒場図書館共催]「卒業してからの文献
検索・文献管理 in 駒場」
合計 54 回(開催予定は 55 回）

2.7

15:45-16:30

0

受講者がいなかっ 駒場図書館２F グ
たため中止
ループ学習室15:45-16:30

5

卒 業し てか ら 使え 駒場図書館２F グ
るツールの紹介。
ループ学習室482 名

初年次ゼミナール[文科]
月日
4/13(水) 2 限、3 限、4 限 計 3 回
4/14(木) 2 限、3 限 計 2 回
4/15(金) 1 限、3 限、4 限 計 3 回
4/18(月) 4 限 計 1 回
4/19(火) 1 限、3 限、4 限 計 3 回
合計 12 回

参加人数※
316
231
295
97
316
1255 名講習内容
教養学部 1 年生対象の授業でレポート・論文執筆に必要な検索ツールの使い方を実習。

会場
駒場 21
KOMCEEWest レクチャーホール※参加人数はアンケート記入数でカウント

2.8

セミナー

昨年度に引き続き、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開催した。
コース名

時

月日

間

参加人数

会場

英語論文セミナー
15:00SAGE Talks: Simple Guide to 11/11(金)17:00
Writing a Journal Article

33

総合図書館共同利用棟
3F 会議室 1

英語論文セミナー
15:00出版社が語るアクセプトされる論 11/15(火)16:30
文とは？ ～Elsevier～32

総合図書館共同利用棟
3F 会議室 1

合計

65 名

2.9

2回

質問受付 day

文献管理ツールや文献検索の個別相談を行った。
月日
1/16(月)～1/18(水)11:00～17:00

参加人数
3名

場所
総合図書館 3 階講習会コーナー－ 318 －

学術情報2.10 テキスト協力
各図書館・室が実施するガイダンス・講習会へ、テキストや台本の提供を行った。
図書館・室名など

月日[柏図書館]
テキスト提供(データ)5/20(金)、「First steps to5/24(火)searching for books(2 回)
and papers @Utokyo」
(英語)

時間

参加人数

講習内容

場所

2

[テキスト提供]『First steps tosearch for books
and papers@UTokyo』

柏図書館 1 階ラーニングサポートサービス

8[テキスト提供]『論文準備のための文献検索：CiNii 柏図書館 1 階ラ
Articles と Web of ーニングサポー
トサービス
Science』、『RefWorks を使う
には』ほか

11

[テキスト提供]『RefWorks を使うには』

2[テキスト提供]『論文準備のため 柏図書館 1 階ラの文献検索：CiNii ーニングサポー
Articles と Web of トサービス
Science』

12:20-12:50[柏図書館]
テキスト提供(データ)「論文準備ここからス
タート in 柏」

5/18(水)、5/26(木)(2 回)[柏図書館]
テキスト提供(データ)「文献管理の味方！
RefWorks ミニ講座」

6/7(火)、
6/17(金)、
10/14(金)、12:20-12:50
10/19(水)、12/6(火)(5 回)

15:00-16:30

柏図書館 1 階ラーニングサポートサービス[柏図書館]
テキスト提供(データ)「学術論文を探そう！
(日本語論文編)」

10/13(木)[柏図書館]
テキスト提供(データ)「学術論文を探そう！
(英語論文編)」

10/18(火)、11/21(月)12:20-12:50
(2 回)

7

[テキスト提供]『論文準備のため 柏図書館 1 階ラの文献検索：CiNii ーニングサポー
Articles と Web of トサービス
Science』[柏図書館]
テキスト提供(データ)「就活の味方 eol ミニ講座 in 柏」11/9(水)、
1/12(木)(2 回)

10[テキスト提供]『就活の味方 eol
ミニ講座』

12:20-12:50

12:20-12:50－ 319 －

柏図書館 1 階ラーニングサポー
トサービス

学術情報

[柏図書館]
テキスト提供(データ)「はじめよう！
Mendeley in 柏」

11/25(金)、1/17(火)
12:20-12:50
(2 回)

9

[テキスト提供]『はじめよう！
Mendeley』

柏図書館 1 階ラーニングサポートサービス

柏図書館 1 階ラーニングサポートサービス[柏図書館]
テキスト提供(データ)「比べる！検索ツー
ル」

12/14(水)12:20-12:50

1[テキスト提供]『比べる！検索ツール』[駒場図書館]
テキスト提供(プリント)「はじめよう！
Mendeley」

12/22(木)

12:20-12:50

３[テキスト提供]『はじめよう！
Mendeley』

駒場図書館 2 階
グループ学習室

５[テキスト提供]『RefWorks を使うには』駒場図書館 2 階
グループ学習室

3[テキスト提供]
柏図書館 1 階ラ『卒業してからのーニングサポー
文献検索・文献管トサービス理』[駒場図書館]
テキスト提供(プリント)「はじめよう！
RefWorks」[柏図書館]
テキスト提供(データ)「修了・退職してからの文献検索・文献管理」

12/26(月)1/27(金)

12:20-12:50

12:20-12:50

合計 20 回

61 名

2.11 講習会協力[U-PARL（東京大学附属図書館アジア研究図書館上廣倫理財団寄付研究部門）主催講習会に協力]
U-PARL 主催の「アジア研究文献探索セミナー」に、会場提供（講習会コーナー）と広報協力を行った。また、セミナー当日の運営にも協力した。
月日

時間

5/31(火)17:00-18:00

アジア研究文献探索セミナー 中国語文献編

8名

6/30(木)

17:00-18:00

アジア研究文献探索セミナー 中東・イスラム研究文献編

14 名

7/7(木)

17:00-18:00

アジア研究文献探索セミナー 韓国朝鮮語文献編

10 名

アジア研究文献探索セミナー 日本語と英語で収集する全ア
ジア編

13 名

12/22(木) 17:00-18:00
合計

コース名

4回

－ 320 －

参加人数

45 名

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）「附属図書館学術情報システム」は全学の図書館業務システムであり、OPAC、MyOPAC 等の利
用者サービスを提供するシステムでもある。2016 年度は主にシステムリプレイスに係る業務を進めた。
1.1.1

図書館システムにおける通年業務

2016 年度も通常の業務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った。さらに毎年行う柏図書館への製本雑誌移管に係るデータ修正、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、データ修正作業を継続して行っている。
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・動作検証等を行っている。
1.1.2

図書館システムのリプレイス

2016 年 7 月 21 日に新システムでのサービスを開始した。導入の具体的な作業は 2016 年 2 月から開始し、要件確認、サーバ構築、データ移行、ネットワーク構築を経て、導入作業を実施し、最後の 1 週間はサービス内容を制限して切り替えを行った。

1.2

サーバ室の移転

総合図書館内の工事に伴い、旧サーバ室が工事区画となったため、サーバ室を移設した。新サーバ室では、電気・LAN 配線を整備し、ラック類を導入して、サーバ機器の移設作業を行った。また、移設終了後、旧サーバ室の不要になった機材の廃棄作業を行った。
サーバ室の移転に伴い、旧サーバ室にあった大学の基幹ネットワークである UTNET への接続用スイッチを廃止し、新サーバ室に新たに設置した。また、接続用スイッチの各種設定のための申請を行った（総合図書館西側の一部工事完了区域への LAN 配線新設、講習会コーナーの移転 2 回、
旧図書館システム用ネットワークの廃止等）。

1.3

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－ 321 －

学術情報

2



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

部門ホームページの管理

総合図書館共同利用棟のネットワーク機器管理

サービス統計－ 322 －

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-－ 329323 －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

工藤 知宏

副課長 井爪 健雄■東京大学情報ネットワークシステム（UTNET4）の運用管理
本学の情報ネットワークシステム UTNET4(University of Tokyo network system 4)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）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。基幹の老朽化した L3SW の更新を含め、運用管理を実施した。
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及び老朽化対策のため、2016 年度も 2015 年度に引き続き、L2SW の順次更新を実施した。また、新設、撤去及び建物改修に伴う再設置や機能強化による構成変更も実施した。
３．VLAN 対応
UTNET4 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、それらの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）、中島董一郎記念ホール、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無線 LAN サービス（utroam）の運用を引き続き実施した。なお、utroam は、UTokyo WiFi の運用を開始したことに伴い、2017 年 3 月末で運用を終了した。
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。

－ 325 －

ネットワーク

５．その他関連業務
全学法定点検に伴う計画停電時には、発電車を用意して主要機器への給電を行うことによって継続運転を実施した。
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。

■セキュリティ対応
本学においてもセキュリティインシデントが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、標的型メールや Web ページなど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おり、セキュリティ対策はネットワーク運営上必須である。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．ウィルス感染への対応
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。
３．迷惑メール（SPAM）対策
全学的に激増する SPAM メールへの全学的な対策として、情報システム本部と連携協力して、メールサーバ単位での SPAM 対策の運用を実施した。
４．その他
SINET5 との接続により対外回線が 100Gpbs に増強されたことに伴い、100Gbps 対応のセキュリティ
機器の情報収集と動作検証を実施した。

■ 東京大学情報システム緊急対応チーム（UTokyo-CERT）との連携
UTNET4 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が禁止する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（UTokyo-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実施した。

■ 学内ソフトウェアライセンス
学内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、そのライセンスの管理と配布サービスを実施した。また、ライセンスの管理と配布の効率化を図るため、ソフトウェアダウンロードサ
イトを活用した。
なお、学内ソフトウェアライセンス関係の業務は、2013 年度にソフトウェア管理チームに引き継いだが、運用に関しては引き続きサポートを実施した。

－ 326 －

ネットワーク■ ハウジングサービス
空調設備やラック等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、2016 年度も引き続き実施した。
■PKINII の運用する電子証明書発行事業に参加し、東京大学として登録局を運用している。
今年度から課金を開始した（10 月から半年分）。また、コード署名用証明書の運用も開始した。

■ その他
東京大学教育無線 LAN に関して、情報システム本部や他部門と協力して運用を開始した。
全学ファイアウォールの導入に関して、情報システム本部や他部門と協力して導入作業を進めた。

■ 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。
2016 年 6 月 10 日 第 59 回情報基盤センターネットワーク専門委員会
2016 年 12 月 19 日 第 60 回情報基盤センターネットワーク専門委員会
2017 年 3 月 14 日 第 61 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
・ソフトウェアライセンス運用報告
・運用経費予算決算報告
・UTnet Meeting の開催及び開催報告
・基幹ネットワークの構成変更について・SINET5 関連について
・電子証明書の運用について
・規則改定について
・東京大学無線 LAN サービスについて
・全学セキュリティファイアウォール整備について－ 327 －

ネットワーク

東京大学情報ネットワークシステム（UTNET4）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）と総称する。これまでの更新経緯に応じ UTNET1、UTNET2 を経て約 15 年間ほど UTNET3 と呼ばれてきたが、3 月に 100Gbps
回線に対応した中核機器の導入に伴い、2016 年 4 月から UTNET4 の運用を開始した。なお、基本構成
は、支線ネットワーク（支線）と基幹ネットワーク（基幹）から構成されていることに変わりない。（支線は、各建物内に設置されたネットワークを指し、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 を設置している 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実施した。
－白金地区収容用 L3SW の機器更新－本郷地区収容用 L3SW の機器更新（農学部 3 号館設置）－神岡地区に UTNET 用スイッチ設置－基幹のメイン、バックアップの切替

以上の通り、SINET の更新に伴い、SINET5 と 100GbE 接続に向けた UTNET 機器の更新をメインに安定化運用の対策・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。また、EOL(End Of Life)を迎える HUB サイトの L3SW 更新作業について実施した。次年度も継続して実施していく。
平成 28 年 4 月 1 日の基幹ネットワーク構成を図 1 に、平成 29 年 3 月 31 日の基幹ネットワーク構成を図2 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 3 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。これらのほぼすべては、支線との接続速度がギガビットに対応した。
L2SW のメンテナンス等について、今年度は 16 台を予防保全のための更新、建物改修完了に伴う 1 台の再設置を実施した。

－ 328 －

ネットワーク

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、今年度に実施した構成変更及びサブネットの割当を表１に示す。

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、2 件を新規に割り当て、1 件を継続、2 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、及び割当を実施した。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）、中島董一郎記念ホール柏図書館、
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。
SSID
通信事業者
1

mobilepoint ／ mobilepoint2

ソフトバンクテレコム

2

Wi2 ／ Wi2 clubテコラス（旧 DATAHOTEL）
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。
尚、utroam サービスについては 2017 年 3 月 31 日をもってサービス提供終了した。
(6) ECCS 無線 LAN サービス用 AP の集約
UTNET 無線 LAN サービスの AP をコントロールしている運用システムに、ECCS の AP 群を一括集約し、それらのコントロール業務を担当した。
(7) utroam 利用用レンタル AP の集約
ECCS が窓口になって学内にレンタルしている AP を、UTNET 無線 LAN サービスの AP をコントロール
している運用システムに一括集約し、それらのコントロール業務を担当した。
(8) ゲスト用無線 LAN アカウント
本学の来訪者向けに 2014 年 9 月からアカウント発行サービスが試行されたことに伴い、本サービスのア
カウント発行業務を担当した。
(9) 東京大学教育無線 LAN システム(UTokyo WiFi)
UTokyo WiFi は本学の構成員がキャンパス内の主に教育活動スペースで利用できる無線 LAN サービスである。今年度は導入に向けた構築と運用テストを行い、2017 年 3 月 1 日から本格的にサービス開始
し、本サービス基幹部の運用業務を担当した。

－ 329 －

ネットワーク

2

講習会・研究会開催報告[第 14 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 53 名であった。
・期間 2016 年 10 月 25 日（火）・場所 武田ホール
プログラムは次のとおり
下田哲郎係長1
UTNET update 2016 /ソフトウェアライセンス / 迷惑メール対策システム 井爪健雄副課長
UTokyo-CERT 報告
中山雅哉准教授23

電子証明書

佐藤周行准教授

4

全学無線 LAN の利用について

玉造潤史准教授

5

全学セキュリティファイアウォールの整備について
大学間連携に基づく情報セキュリティ体制の基盤構築についてフリーディスカッション

工藤知宏教授関谷勇司准教授
国立情報学研究所
椿山惣一郎副課長
宮本大輔助教67[平成 28 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 6 名であった。
・期間 2016 年 12 月 13 日（火）～12 月 15 日（木）（3 日間）
・場所 情報基盤センター１階遠隔講義室－ 330 －

ネットワーク

図 1 UTNET4 基幹構成図(平成 28 年 4 月 1 日)

図 2 UTNET4 基幹構成図（平成 29 年 3 月 31 日）－ 331 －

ネットワーク

キャンパス間トラフィック
駒場１（10Gbps MAX）

駒場 2（10Gbps MAX）

柏－本郷（20Gbps MAX）

白金－本郷（10Gbps MAX：SINET 経由）（～2016 年 7 月 15 日）

白金－本郷（10Gbps MAX：SINET 経由） （2016 年 7 月 15 日～）

中野－本郷（100Mbps MAX：NTT NGN 経由）

図 3 UTNET のキャンパス間トラフィック－ 332 －

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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23

申請部局名
本部事務組織情報基盤センター
医科学研究所
理学系研究科
情報基盤センター
情報理工学研究科
本部事務組織情報基盤センター
大学総合教育研究センター
情報理工学研究科
情報基盤センター
理学系研究科
本部事務組織本部事務組織本部事務組織情報基盤センター
本部事務組織情報基盤センター
教育学研究科
本部事務組織本部事務組織本部事務組織教育学研究科設置場所

24

本部事務組織

25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37

本部事務組織本部事務組織情報基盤センター
情報基盤センター
教育学研究科
本部事務組織
宇宙線研究所
本部事務組織情報基盤センター
本部事務組織情報基盤センター
教育学研究科
情報基盤センター

38

医学系研究科39

医学系研究科

附属病院臨床研究棟 A

40
41
42
43
44

情報基盤センター
理学系研究科
生産技術研究所
人文社会科学研究科
新領域創成科学研究科

情報基盤センター
理学部プレハブ研究 A 棟
生産技術研究所
工学部 12 号館、文学部法文 1 号館、工学部 13 号館、新領域基盤棟

第二食堂
数理科学研究科
医科研 1 号館東棟
大講堂
情報基盤センター
東洋文化研究所
情報基盤センター
大学総合教育研究センター
工学部 8 号館
宇宙線研究所
大講堂
大講堂
情報学環・学術情報学府
大講堂
総合図書館
大気海洋研究所
情報基盤センター
附属図書館
情報基盤センター、電話庁舎
情報学環(図書館団地)
総合図書館
分子細胞生物学研究所
第二食堂、産学連携プラザ、御殿下記念館、附属図書館、伊藤国際学術研究センター、柏図書館、
柏福利厚生新棟、宇宙線研究所、旧出版会、医学部 1 号館、医学部 2 号館、教育学部、史料編
纂所、総合研究博物館、法文 2 号館、経済学研
究科棟、農学部 3 号館、分子細胞生物学研究所、アイソトープ総合センター、情報基盤センタ
ー、教育学部付属中等学校旧校舎
山上会館龍岡門別館
情報基盤センター
安田講堂
情報基盤センター
社会科学研究所
情報基盤センター、工学部 8 号館
物性研究所
地震研究所 1 号館
情報基盤センター
電話交換機棟
情報基盤センター
社会科学研究所
情報基盤センター
附属病院ライフイノベーション棟、医学部教育研究棟－ 333 －

変更内容
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
サブネットアドレスの割当
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請

建物間 VLAN 申請

建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 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割り当て申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 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

ネットワーク

45
46
47
48
49
50
51
52

情報基盤センター
本部事務組織
医学部附属病院
本部事務組織本部事務組織理学系研究科
情報基盤センター
理学系研究科53

本部事務組織

54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67

新領域創成科学研究科
総合文化研究科
新領域創成科学研究科
新領域創成科学研究科
情報基盤センター
理学系研究科
情報基盤センター
本部事務組織理学系研究科
総合文化研究科
本部事務組織
総合文化研究科
工学系研究科
工学系研究科

附属図書館
情報基盤センター
電話庁舎
柏実験廃液処理施設
本部棟、情報基盤センター
工学部 8 号館
情報基盤センター、電話庁舎
工学部 5 号館
柏福利施設、医科研 3 号館、第二食堂、医学部 1号館、文学部法文 2 号館、農学部 3 号館、駒場コ
ミュニケーションプラザ、先端研 15 号館
柏第 2 総合研究棟
21 KOMCEE
情報基盤センター
柏第 2 総合研究棟、新領域基盤棟
工学部 8 号館
情報基盤センター
情報教育棟
附属図書館
大講堂
身体運動科学研究棟
アドミニストレーション棟
大講堂
情報基盤センター
工学部 8 号館

68

本部事務組織

大講堂

69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85

医学部附属病院
医学系研究科
宇宙線研究所
情報基盤センター
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
宇宙線研究所
本部事務組織本部事務組織本部事務組織情報基盤センター
生産技術研究所
本部事務組織情報基盤センター

医学部附属病院
附属病院分子ライフイノベーション棟
物性研究所
情報基盤センター

86

情報基盤センター

情報基盤センター

87
88
89
90
91
92
93
94
95

本部事務組織本部事務組織本部事務組織生産技術研究所
本部事務組織本部事務組織本部事務組織情報基盤センター
大学総合教育研究センター

経済学研究科棟
物性研究所
医科研総合研究棟

情報基盤センター、情報教育棟
工学部 8 号館、生産技術研究所、電話庁舎
医科研総合研究棟、工学部 8 号館
情報教育棟、21 KOMCEE、経済学研究科棟
物性研究所、神岡宇宙素粒子研究施設
新領域基盤棟
生産技術研究所
地震研究所 1 号館
情報基盤センター
生産技術研究所
法文 2 号館、文学部法文 1 号館、附属図書館
福武ホール

情報教育棟、21 KOMCEE
附属病院管理研究棟
電話交換機棟
情報基盤センター
医学部 1 号館

－ 334 －

建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 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
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN 申請
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 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返却申請
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 申請
サブネットアドレスの返却申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 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 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
サブネットアドレスの割り当て申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
基幹ネットワークの構成変更及びネットワーク

96

本部事務組織

97

本部事務組織98

人文社会系研究科

99

医学系研究科100

医学系研究科101

情報学環･学際情報学府

102

本部事務組織

103
104
105
106
107
108
109
110

情報学環･学際情報学府
宇宙線研究所
本部事務組織工学系研究科
本部事務組織本部事務組織生産技術研究所
本部事務組織

111

医科学研究所

112
113
114
115
116
117
118

本部事務組織工学系研究科
情報理工学研究科
本部事務組織物性研究所
本部事務組織柏地区共通事務センター

社会科学研究所
情報基盤センター、伊藤国際学術研究センター、
医科研 1 号館東棟
附属図書館、文学部法文 1 号館
医学部 1 号館、医学部 2 号館、生命科学実験棟、医学部総合中央館
医学部 3 号館、医学部 3 号館別館、医学部 5 号
館
ダイワユビキタス学術研究館
情報学環（図書館団地）、福武ホール、工学部 2号館新棟
情報基盤センター
物性研究所
柏の葉キャンパス駅前サテライト
工学部 8 号館、先端研 4 号館
豊島国際学生宿舎 B 棟
工学部 8 号館
柏設備センター、生産技術研究所
数理科学研究科棟
医科研 1 号館東棟、医科研 2 号館、医科研 3 号
館、医科研総合研究棟、医科研臨床研究 A 棟、
医科研ヒトゲノム解析センター
数物連携宇宙研究機構棟
原子力工学研究施設（東海村）
産学連携プラザ、柏総合研究棟
第 2 総合研究棟、物性研究所
低温センター
生研(柏)研究実験棟

サブネットアドレスの割当申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN 申請
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請
サブネットアドレスの割当申請
建物間 VLAN 申請
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN 申請
建物間 VLAN 申請

表 2 ドメイン名の割当及び廃止
項番

ドメイン名

申請部局名

1

gsi.u-tokyo.ac.jp

工学系研究科2

ocdd.u-tokyo.ac.jp

345

utcoop.u-tokyo.ac.jp
ai.u-tokyo.ac.jp
mi.u-tokyo.ac.jp

項番

申請部局

備考
太陽光を機軸とした持続可能グローバルエネルギーシス
テム総括寄付講座

創薬オープンイノベ
ーションセンター
本部事務組織
情報理工学研究科
情報理工学研究科

継続創薬オープンイノベーションセンター

廃止

東京大消費生活協同組合
次世代知能科学研究センター
数理・情報教育研究センター

廃止
新規
新規

表 3 UTNET 光ファイバケーブル専用利用の変更及び割当
1

情報基盤センター

2

宇宙線研究所

3

工学系研究科4

工学系研究科5

工学系研究科利用区間
起点：物性研究所
終点：第２総合研究棟
起点：物性研究所
終点：第２総合研究棟
起点：工学部 8 号館
終点：情報基盤センター
起点：工学部 8 号館
終点：工学部旧 2 号館
起点：工学部 8 号館

－ 335 －

種類
SM2 芯

新規

SM2 芯

新規

SM4 新

新規

GI2 芯

廃止

SM2 芯

新設

ネットワーク

6

地震研究所

7

情報理工学研究科

8

情報理工学研究科

9

医科学研究所

10

生産技術研究所

11

工学系研究科終点：工学部 9 号館
起点：地震研究所 1 号館
終点：情報基盤センター
起点：工学部 8 号館
終点：角川ビル
起点：工学部 8 号館
終点：工学部 13 号館
起点：ヒトゲノム解析センター
終点：総合研究棟
起点：生産技術研究所 C 棟
終点：国際・産学共同研究センター棟
起点：工学部 8 号館
終点：附属病院分子ライフイノベーション棟

SM2 芯

新規

SM2 芯

新規

SM2 芯

新規

GI2 芯

廃止

SM2 芯

廃止

SM4 芯

新規

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

柏
図書
館

1

鉄門
記
念講
堂

工学
部

1

大学院医学系研究科

12

大学院教育学研究科

23

大学院工学系研究科

6

10

1

9

4

大学院情報理工学系研究科

3

3

1

4

5

大学院新領域創成科学研究科

6

大学院法学政治学研究科

17

大学院理学系研究科

68

大学院農学生命科学研究科

9

公共政策大学院

10

情報学環･学際情報学府

11

医学部附属病院12

宇宙線研究所

13

地震研究所

14

社会科学研究所

1

15

生産技術研究所

116

大気海洋研究所

3

17

物性研究所

2

18

情報基盤センター

19

素粒子物理国際研究センター

220

大学総合教育研究センター

1

21

大規模集積システム設計教育研究センター

22

地球観測データ統融合連携研究機構

23

海洋アライアンス海洋教育促進研究センター

24

ゲノム医科学研究機構

25

高齢社会総合研究機構

1

1

26

国際高等研究所サステイナビリティ学連携研究機構

1

1

27

国際本部 国際センター柏オフィス(柏 IO)

向ヶ
丘
ファカ
ルティ
ハウ
ス

中島
ホー
ル

6

8

1
3

4

2
1
3

5
5
2

1

1

2
1
1

1
1

5

－ 336 －

ネットワーク

28

将来航空推進システム技術創成社会連携講座

129

先端人工知能学教育寄附講座

130

知の構造化センター

31
32

1

博士課程教育リーディングプログラム「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(GSDM)」
ライフイノベーションを先導するリーダー養成プログラム(GPLLI)

1
1

33

海洋開発利用システム実現学 寄付講座

34

渉外本部

35

卒業生室

36

東京大学華人科学技術促進会

137

東京大学中国留学生学友会

1

38

ADMETA 委員会

39

BDORT 医学会

40

GYL 日本支部

41
42

1

1
1
2
1

1
1
1

IEEE SSCS(Solid-State Circuits Society) Japan
ChapterInternational Symposium on Experimental Robotics(ISER 学会)

11

43MPLS JAPAN 2016

144

NHK「グローバルアジェンダ」事務局

145

NPO 学校支援協議会

1

46

TEDxUTokyo 実行委員会

1

47

The DMREF-FCMP Symposium on Mott Transitions andComputational Approaches

1

48Tokyo RNA club

149

一般財団法人 情報法制研究所

150

一般財団法人 染色体学会

51

一般財団法人 総合研究奨励会

52

一般社団法人 日本エネルギー学会

53

一般社団法人 日本原子力学会

54

一般社団法人 日本建築構造技術者協会

55

一般社団法人 日本航空宇宙学会

56

宇宙素粒子若手の会

57

宇都宮大学農学部

58

株式会社 WiL

1

59

株式会社 一条工務店

160

株式会社 ザッツコーポレーション

61

株式会社 東京大学エッジキャピタル

62

株式会社 ペット・ベット

63

環境ホルモン学会

64

聞き書き甲子園実行委員会

65

技術研究組合 国際廃炉研究開発機構

66

グローバル・ユース・リーダーシップ連盟(GYL)日本支部

67

血液・腫瘍内科

68

公益社団法人 土木学会

2

69

航空宇宙会

1

70

厚生労働省

1
1
1
1
1
1
1
1

1
1
1
1
1
1
1
2

1

－ 337 －

ネットワーク

71

国際紫外線協会(IUVA)シンポジウム

72

国際獣疫事務局(OIE)73

国際植物医科学会

74

国際植物分類学シンポジウム

175

国立医薬品食品衛生研究所

176

国立研究開発法人 海洋研究開発機構

177

国立研究開発法人 科学技術振興機構

178

国立障害者リハビリテーションセンター研究所

79

国立精神・神経医療研究センター

80

国連フォーラム81

自然科学研究機構 分子科学研究所

82

獣医麻酔外科学会

83

触媒・電池元素戦略研究拠点 東京大学拠点

84

植物科学シンポジウム運営事務局

85

新アミノ酸分析研究会

186

新学術領域研究「ノンコーディング RNA ネオタクソノミ」

187

認知神経科学会学術集会

1

88

筑波大学

89

特定非営利活動法人 IBREA JAPAN

90
91

1
2

1
1

1

1
1
1
1
1
1
1

1

2
1

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
特定非営利活動法人 大学宇宙工学コンソーシアム(UNISEC)1
192

特定非営利活動法人 ブロードバンド・アソシエーション

1

93

土木計画学研究委員会

94

日本・アジアに関する教育研究ネットワーク

95

日本安全性薬理研究会

96

日本学術振興会

397

日本学校精神保健研究会

198

日本血液浄化技術学会

99

日本原子力学会

100

日本原子力研究開発機構

101

日本造園学会102

日本蛋白質科学会

103

日本プライマリ・ケア連合学会

104

日本マーモセット研究会

1105

日本マイコトキシン学会

1106

日本ロボット学会

107

農業情報学会

1

108

農林水産省

1

109

白鴎大学足利高等学校

1

110

東日本大震災復興を応援する獣医師の会

1111

放射線プロセスシンポジウム開催実行委員会

1

112

保健・医療パラダイムシフト推進協議会

113

木材利用システム研究会

114

ライフイズテック株式会社

1
1
1
1

1
1
1
1
1
1

1

1
1
3

－ 338 －

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、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、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実施した。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実施した。また、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連絡した。
更に、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実施した。
なお、本システムは今年度末のライセンス期限終了に伴い運用を終了した。
・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。具体的には、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。

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ウイルスバスター、Sophos 社の Sophos AntiVirus、キヤノン IT ソリューションズ社の ESET Smart Security、Symantec 社の Symantec Endpoint Protection 等のコンピュータウイルス対策ソフトウェアの学内への安価な配布サービスを推し進めた。
コンピュータウイルス対策ソフトウェアの運用に関しては、情報システム部情報システム支援課ソフト
ウェア管理チームに引き継いだが、ネットワークチームでは引き続き業務のサポートを実施した。

－ 339 －

ネットワーク

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実施した。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実施した。2017 年 3 月末時点での参加数は 13 部局、58 ドメイン、9,352 メ
ールアカウントである。
2016 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。

迷惑メール対策システムで処理したメールの内訳
2016年度(4月～3月)
コンプライアンス

ウイルス
隔離
3.2 %

1.0 %

その他
0.7%

SPAM等
マーク
3.6 %
正常
70.3 %

SPAM等
隔離21.0 %

図１ 迷惑メール対策システムの運用状況

1.4 次期セキュリティ製品の検証及び情報収集

SINET5 との接続が 100Gpbs に増強されたことに備えて、100Gbps 対応のセキュリティ機器の情報収集と動作検証を実施した。

－ 340 －

ネットワーク

2

サービス統計2016 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）

684

41

14,028

ウイルスバスター（英語版）

122

20

630

Sophos Anti-Virus for Windows

29

14

910

Sophos Anti-Virus for MacOS X

178

30

2,635

ESET Smart Security (Windows)

59

20

563

ESET Smart Security (Mac)

5

5

110

Symantec Endpoint Protection (Windows)

34

18

513

Symantec Endpoint Protection (Mac)

49

24

300

Server Protect

36

20

107

InterScan VirusWall

6

6

12

－ 341 －

ネットワーク

東京大学情報システム緊急対応チーム（UTokyo-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、UTNET 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 UTokyoCERT(University of Tokyo-Computer Emergency Response Team)から以下の委託業務を受け、UTokyo-CERT 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 UTokyo-CERT の web ページへの掲載や東大ポータルでの一斉通知、及び部局 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実施した。
・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実施した。
・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 UTokyo-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 の通信の監視結果や通信情報を、該当する部局 CERT 担当者へメールで連絡した。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実施した。
・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実施した。
・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 UTokyo-CERT Meeting での報告を行うとともに、UTokyo-CERT のｗeb ページ（https://cert.u-tokyo.ac.jp/）に掲載した。
・セキュリティインシデントが発生した 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継続している場合は、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 UTokyo-CERT に協力の依頼があった場合、UTokyo-CERT 及び部局 CERT と連携協力して対応した。

－ 342 －

ネットワーク

2

サービス統計2016 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１~３のとおりである。
図１ セキュリティインシデント件数
学内外からの連絡によるもの
部局検知
UTokyo-CERT検知

セキュリティインシデント件数(2016.4 ～2017.3)

件数
30
25
20
15
10

9

5

2
3

0

1
6
1

6

7
1
4

3
5

15
4
2
0

3
2

0
5
3

2
2
5

2
6
1

7

9

4
2

0
2

18
3
0

2016/04 2016/05 2016/06 2016/07 2016/08 2016/09 2016/10 2016/11 2016/12 2017/01 2017/02 2017/03

年/月※ 「検知元別件数」は、学内組織にインシデントとして発行された件数を月毎に集計したものである。

図２ 学内・学外別件数
学内・学外別件数(2016.4～2017.3)

件数
35

学内IP

学外IP

30
25
20
15

14

10
5
0

21

20
13

11

7

6

0

1

1

1

0

2016/4

2016/5

2016/6

2016/7

2016/8

6

8
2

8

1

1

0

2016/9 2016/10 2016/11 2016/12 2017/1

2017/2

2017/3

0

1

12

10
1

年/月

※「学内・学外別件数」は、130.69.0.0/16, 133.11.0.0/16, 157.82.0.0/16, 192.51.208.0/20 および 10.0.0.0/8の学内アドレスに関わるインシデントと、それ以外の学外で使用しているアドレスに関わるインシデントの件数を月毎に集計したものです。

－ 343 －

ネットワーク

図３ 検知内容別件数
検知内容別件数(2016.4～2017.3)

件数
25

フィッシングサイト
マルウェア感染DoS/DDoSその他

Web改ざんスキャン
制御システム関連

20

15

15
10
5
0

10

8

7 6

9

6
6
6
5
5
4
5 4
3 4
3
34
3
3
3
3
2
2
2
2
2
010 0 000 00 000 00 010 0 0 1 0 000010 001 0 100 00 010100 0 0 0 100 00 01 00
00
2016/4

2016/5

2016/6

2016/7

2016/8

2016/9 2016/10 2016/11 2016/12 2017/1

2017/2

2017/3年/月※ 検知内容別件数」は、検知したインシデントを、JPCERT/CC(http://www.jpcert.or.jp/)によるインシデン
ト分類に基づいて分類したものである。

－ 344 －

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を、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いる。
本サービスは情報システム部情報システム支援課ソフトウェア管理チームで運用を行っているが、引き続きネットワークチームでもサポートを実施した。
Microsoft 社製品のアカデミックセレクトプラスについて、ソフトウェアダウンロードサイトを用いて提供を行った。必要な業務のうち申請受付窓口は情報システム部情報戦略課情報戦略チームが担当し、ネットワークチームでは、ライセンスの発注、利用者への提供、利用負担金の請求資料の作成等を担当した。
また、情報基盤センターで契約している Microsoft 社の包括ライセンスについては、ネットワークチー
ムで申請を受け付け、ダウンロードサイトを用いて提供した。
ソフトウェアライセンス配布サービスの対象ソフトウェアは以下のとおり。
(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) SAS
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) Microsoft Academic Select Plus
各種 Microsoft 製品。

－ 345 －

ネットワーク

この他、次のソフトウェアライセンスの配布や管理も実施した。
(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。
表 1、2 にソフトウェアライセンスの申請状況を示す。
表 1 ソフトウァライセンスの申請状況
ソフトウェア名
申請件数
Creo
21
JMP Pro
44
SAS
35
MATHEMATICA
157
ChemOffice41
LabVIEW
206
表２ Microsoft Academic Select Plus の申請状況
ソフトウェア名
申請
申請
件数
台数
Office Standard 2016 64bit
2
2
Office Professional Plus 2013 64bit
2
2
Office Professional Plus 2016 32bit
2
2
Office Professional Plus 2016 64bit
20
35
1
1
Office Professional Plus 2016 64bit(英語版)
Office for Mac Standard 2016
4
5
Office Visio Standard 2016 64bit
1
1
Visual Studio Professional 2015
1
1
Windows 10 Education 64bit
1
1
Windows 10 Pro 32bit
1
2
Windows 10 Pro 64bit
7
12
Windows Server Standard
1
2
Windows Server 2016 Standard 64bit
1
1
1
1
Windows Server 2016 Standard 64bit(英語版)
Windows Server CAL(User CAL)
1
10
Windows Server RDC CAL UserLicense
1
5－ 346 －

部局数
8
15
10
22
12
19

部局
数
1
2
2
9
1
3
1
1
1
1
4
1
1
1
1
1

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、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2016 年度も引き続き実施した。
なお、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実施した。
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 30A 1 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

4 部局

3本

3本

－ 347 －

ネットワーク

PKI
PKI 担当1

運用報告
1.1 サーバ証明書
1.1.1 運用形態
NII の運用する電子証明書発行事業に参加し、東京大学として登録局を運用している。
CP/CPS を 2016 年 3 月 23 日に改訂し、東大内登録局（TLRA）の設置基準を緩和した。さらに 2016 年度から課金を開始した（TLRA を運用する部署については局ごと、その他については運用している証明書 1 枚ごとの課金）。現在 TLRA を運用している
部局は 14 を数える。
1.1.2 運用実績
2017 年 3 月 31 日現在で有効な証明書の数を TLRA ごとに集計した表を下に載せる。
部局名
直接発行
本部事務局 (adm)
生産技術研究所 (iis)
史料編纂所 (hi)
理学系研究科 (s)附属病院 (h)情報学環 (iii)
情報基盤センター (itc)
総合文化研究科 (c)大学総合教育研究センター
数理科学研究科 (ms)
新領域創成科学研究科 (k)物性研究所 (issp)
空間情報科学研究センター
医学系研究科 (m)

有効枚数
88
63
48
27
27
17
17
16
15
12
10
9
9
7
4

1.2 コード署名用証明書
NII の事業の一環として行っているコード署名用証明書の運用を開始した。CP/CPS の発
行は 2016 年 3 月 23 日。2017 年 3 月 31 日現在での発行枚数は 2 枚である。

－ 348 －

スーパーコンピューティング

スーパーコンピュータ
FUJITSU PRIMERGY CX600 M1/CX1640 M1（Oakforest-PACS）

スーパーコンピュータ
SGI Rackable C2112-4GP3/C1102-GP8（Reedbush-U/Reedbush-H）

スーパーコンピュータ
FUJITSU PRIMEHPC FX10
（Oakleaf-FX）

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タ
FUJITSU PRIMEHPC FX10
（Oakbridge-FX）－ 349 －

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 宮嵜 洋

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 SR16000/M1（Yayoi）（56 ノード、1,792 コア、ピーク
性能 54.9 TFLOPS、平成 23 年 10 月運用開始）、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、同平成 24 年 4月）、Fujitsu PRIMEHPC FX10（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））（576 ノード、9,216 コア、ピーク性能 136.2 TFLOPS、同平成 26 年 4 月）に加えて、データ解析・シミュレーション融合スーパーコンピュータシステムとして平成 28 年 7 月から SGI
Rackable C2112-4GP3（Reedbush-U）（420 ノード、15,120 コア、ピーク性能 508.03 TFLOPS）、および
平成 29 年 3 月から SGI Rackable C1102-GP8（Reedbush-H） （120 ノード、4,320 コア＋240GPU、ピーク性能 1418.2TFLOPS）、さらにメニーコア型大規模スーパーコンピュータシステムとして平成 28
年 10 月から Fujitsu PRIMERGY CX600 M1/CX1640 M1（Oakforest-PACS）（8,208 ノード、558,144
コア、ピーク性能 25PFLOPS）の計 6 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。
HPCI には平成 27 年度に引き続いて Oakleaf-FX、Oakbridge-FX を提供し、合計 660 ノード年のノード時間（10,560 コア年、ピーク性能 156.1 TFLOPS 相当）を拠出した。
Reedbush-U, Reedbush-H および Oakforest-PACS は導入作業に大きな問題はなく、稼働についても Oakforest-PACS で月平均 84%、Reedbush-U では月平均 90%に達するなど予想以上の滑り出しであった。各システムは順調な稼働を続けており、特に Oakleaf-FX は月平均 73%を超える利用率を達成した月もあった。平成 28 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）：
•
•

•
•

Fujitsu PRIMERGY CX600 M1/CX1640 M1（Oakforest-PACS）
 広報活動SGI Rackable C2112-4GP3（Reedbush-U）／SGI Rackable C1102-GP8（Reedbush-H）
 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Hitachi SR16000/M1（Yayoi）
 広報活動Fujitsu PRIMEHPC FX10（FX10 スーパーコンピュータシステム（Oakleaf-FX／Oakbridge-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－ 351 －

スーパーコンピューティング

2

メニーコア型大規模スーパーコンピュータシステムの導入

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 27 年度は、仕様書策定を実施し、平成 28 年 2 月 4 日に入札説明会を開催し、同 3 月
30 日に応札を締め切った。平成 28 年度は、4 月 20 日に開札が行われ、富士通株式会社が落札した。平成 28 年 10 月 1 日までに 416 ノードを導入し試験運転を実施、同 12 月 1 日に全システ
ムの運用を開始した。

3

データ解析・シミュレーション融合スーパーコンピュータシステムの導入

前項で示したポスト T2K システムの導入の遅延により、Oakleaf/Oakbridge-FX の混雑を緩和する
ための代替計算機資源の導入が急務となったことから、「データ解析・シミュレーション融合スーパーコンピュータシステム」の導入を実施した。Oakleaf/Oakbridge-FX の次世代機（ポスト FX10）においては、データ解析、Deep Learning 等新たな利用者の開拓も視野に入れてシステム整備を実施する
必要があり、本システムはそのためのテストベッドとしての役割も担っている。
平成 27 年 8 月 18 日に導入説明会、同 10 月 23 日に仕様書原案説明会、平成 28 年 1 月 15 日に入札説明会を実施し、同 2 月 29 日に応札締切、同 3 月 22 日に開札を実施し、日本 SGI 社提案のシステムが採択となった。本システム（Reedbush）は計算ノードの CPU として Intel Xeon E5-2695（Broadwell-EP）を採用し、また一部の計算ノードには演算加速装置として GPU（NVIDIA Tesla
P100 （Pascal）） が搭載されており、本センターとして初の GPU 搭載システムとなった。
CPU のみ搭載部（Reedbush-U）は 420 ノード、GPU 搭載部（Reedbush-H）は 120 ノード、合計240GPU となっており、全計算ノードのピーク性能は 1.80~1.93 PFLOPS である。この他、Lustre による共有ファイルシステム（5.04 PB）、高速ファイルキャッシュシステム（DDN IME，209TB）を搭載している。平成 28 年 7 月 1 日に Reedbush-U、同 29 年 3 月 1 日に Reedbush-H を含めた全システムの運用を開始した。

4

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 27 年 11 月に本年度公募型共同研究の課題募集を開始し、同 28 年 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 47 課題のうち 39 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 10 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 28 年度からは審査委員会の承認により、萌芽型共同研究として認定されるようになった。本年度は 37 課題が採択され、そのうち 7 課題が東－ 352 －

スーパーコンピューティング

大情報基盤センターと共同研究を行った。平成 27 年度報告会、平成 28 年度採択課題紹介を兼ねた第 8 回シンポジウムは平成 28 年 7 月 14 日（木）・15 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、年間でのべ 10 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 27 年度からは、学部・大学院生を対象とし、主に夏期におけるスパコン利用を想定したインターン制度を開始した。また、従来は個人を対象としていたが、平成 27 年度からグループでの応募も可能となり、それぞれパーソナルコース、グループコースとしている。グループコースはインターン制度においても適用可能である。平成 28 年度は、前期 2 件、後期 3 件、インターン 2 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 28 年度は全部で 5 課題が採択された。

5

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，平成 26 年度からは Oakbridge-FX も含む）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 28 年度は 2 回の募集を実施し、新たに稼働を開始した Reedbush-U システムについても提供の対象としており、FX10 で 1 件、Reedbush-U で 2 件、のべ 3 件が採択された。

6

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 28 年度は同講習会を 16 回実施した。その他、「KOBE HPC Summer School 2016（平成 28 年 8 月 1 日～5 日）」（主催：理化学研究所計算科学研
究機構、神戸大学計算科学教育センター、東京大学情報基盤センター、兵庫県立大学大学院シミュレーション学研究科、公益財団法人計算科学振興財団）が開催された。
また「國家理論科學研究中心 2017 年春季課程：「高效能計算與深度學習」（NCTS 2017 Courses on High-Performance Computing and Deep Learning）」（共催：國家理論科學研究中心（National
Center for Theoretical Sciences）、東京大学情報基盤センター他）を平成 29 年 2 月 21 日～24 日に國立臺灣大學（National Taiwan University, NTU）で開催した。
平成 28 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。

7

その他イベント
平成 28 年 10 月 21 日・22 日に実施された柏キャンパス一般公開に参加した。
その他、本郷地区、柏地区合わせて 15 件の施設来訪があり、情報交換、施設見学を実施した。

－ 353 －

スーパーコンピューティングüĚĈĚøĘĊđĚĂðĘ÷RüĚĈĚøĘĊđĚĂðĘ÷ĀĚĎ1

2016 89áúüĂĎJ

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本部門で提供しているスーパーコンピュータシステムのサービスについて、2016 年度のシステム整備状況を以下に述べる。
今 年 度 は 柏 キ ャ ン パ ス （第 二 総 合 研 究 棟 ）の Fujitsu FX10 ス ー パ ー コ ン ピ ュ ー タ シ ス テ ム（Oakleaf-FX）、本郷キャンパス（本センター）の Fujitsu 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）および Hitachi SR16000 システムの運用に加えて、柏キャンパス（第二総合研究棟）にて Fujitsu Oakforest-PACS 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 SGI Reedbush-U/H スーパーコンピュータシステムの運用を開始し、合計 5 式のスーパーコンピュータの運用を行った。

1.1

Reedbush ùĚĉü.

Reedbush は CPU のみのノードからなる Reedbush-U と、演算アクセラレータとして GPU を搭載したノードからなる Reedbush-H の 2 つのサブシステムから構成されている。Reedbush-U は 2016 年 7月に試験運用を開始し、9 月から正式サービスを行った。Reedbush-H は 2017 年 3 月に試験運用を開始し、4 月から正式サービスを行う予定である。なお、従来のシステムと利用方法が大きく変わることから、試験運用、正式サービス開始にあたっては、本学および学外における利用説明会を表 1 に示すとおり実施した。
表 1. 利用説明会
開催場所

開催日

参加人数

2016 年 5 月 26 日

8人

東京大学（本郷）5 月 30 日

22 人

慶応義塾大学

6月 2日

11 人

山梨大学

6 月 10 日

13 人

早稲田大学

6 月 10 日

11 人

電気通信大学6 月 16 日

24 人

横浜国立大学6 月 27 日

10 人

東京大学（本郷）※

7月 1日

11 人

千葉大学

7月 5日

3人

埼玉大学

7月 6日

25 人

工学院大学

7 月 11 日

27 人

東京工業大学7 月 12 日

4人

東京工科大学7 月 22 日

8人

東京大学（柏）※企業利用説明会－ 354 －

スーパーコンピューティング

1.1.1ćĚĄòóï

ハードウェア諸元は以下のとおりである。
表 2. Reedbush のハードウェア諸元（全体）Reedbush-U

項目
総理論演算性能
総ノード数
総主記憶容量ネットワークトポロジー
システム名
サーバ(OSS)
並列
ファイル
サーバ(OSS)数
システム
ストレージ容量
メモリ帯域幅
サーバ
高速
サーバ数
ファイル
キャッシュ
容量
システム
メモリ帯域幅Reedbush-H

508.03 TFlops
1287.4 ～ 1418.2 TFlops
420
120
105 TByte
30 TByte
Full-bisection Fat Tree
Lustre ファイルシステム
DDN SFA14KE
3
5.04 PB
145.2 GB/sec
DDN IME14K
6
209 TB
436.2 GB/sec

表 3. Reedbush のハードウェア諸元（ノード構成）
項目
マシン名
CPU

Memoryプロセッサ名プロセッサ数 (コア数)周波数
理論演算性能容量
メモリ帯域幅プロセッサ名GPU

コア数 (単体)
メモリ容量 (単体)
メモリ帯域幅 (単体)
理論演算性能 (単体)
搭載数
CPU-GPU 間接続
GPU 間接続

インターコネクト

Reedbush-U

Reedbush-H

SGI Rackable C2112-4GP3 SGI Rackable C1102-GP8Intel Xeon E5-2695v4 (Broadwell-EP)
2 (36)
2.1 GHz (Turbo boost 時最大 3.3 GHz)
1209.6 GFlops
256 GB
153.6 GB/sec
NVIDIA Tesla P100
(Pascal)
56
16 GB
732 GB/sec
None
4.8 〜 5.3 TFlops
2
PCI Express Gen3 x16レーン(16 GB/sec)
NVLink 2 brick(20 GB/sec x2)
InfiniBand FDR 4x 2
InfiniBand EDR 4x
リンク(56 Gbps x2)(100 Gbps)－ 355 －

スーパーコンピューティング

図 1．Reedbush の構成－ 356 －

スーパーコンピューティング

1.1.2þċăòóï

ソフトウェア諸元は以下のとおりである。
表 4. Reedbush のソフトウェア諸元
項目
OS

コンパイラ

メッセージ
通信
ライブラリ

ライブラリ

アプリ
ケーション

Reedbush-U

Reedbush-H

Red Hat Enterprise Linux 7
GNU コンパイラ
Intel コンパイラ(Fortran77/90/95/2003/2008、C、C++)PGI コンパイラ(Fortran77/90/95/2003/2008、C、
C++、OpenACC 2.0、CUDA
None
Fortran)
NVCC コンパイラ(CUDA C)Intel MPI、SGI MPT、Open MPI、MVAPICH2、Mellanox HPC-X
GPUDirect for RDMA: Open MPI、
None
MVAPICH2-GDRIntel 社製ライブラリ(MKL)
BLAS、LAPACK、ScaLAPACK
その他ライブラリ
FFTW、GNU Scientific Library、NetCDF、Parallel netCDF、Xabclib、
ppOpen-HPC、ppOpen-AT、MassiveThreads、OpenJDKSuperLU、SuperLU MT、SuperLU
cuBLAS、cuSPARSE、cuFFT、
DIST、METIS、MT-METIS、
MAGMA、OpenCV、ITK、Theano、
ParMETIS、Scotch、PT-Scotch、Anaconda、 ROOT、TensorFlow
PETSc、Boost
OpenFOAM、ABINIT-MP、
PHASE、FrontFlow/blue、
FrontISTR、REVOCAP、OpenMX、
xTAPP、AkaiKKR、MODYLAS、Torch、Caffe、Chainer、GEANT4
ALPS、feram、GROMACS、
BLAST、R、bioconductor、BioPerl、BioRuby、BWA、GATK、
SAMtools、K MapReduce、Spark－ 357 －

スーパーコンピューティング

1.1.3ûēČöĔü

ジョブクラス制限値は以下のとおりである。Reedbush-U は最大 128 ノード、Reedbush-H は最大 32
ノードのジョブ実行が可能である。
表 5. Reedbush-U ジョブクラス制限値

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スーパーコンピューティング

表 6. Reedbush-H ジョブクラス制限値ĆĚĄIÎğ ěP, ¤ª­ IĜNěhNĜ÷ĖĚčøĚüÎġ 
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スーパーコンピューティング

1.2

Oakforest-PACS ùĚĉü.

Oakforest-PACS は 2016 年 12 月に試験運用を開始した。正式サービスは 2017 年 4 月から開始する予定である。
1.2.1ćĚĄòóï

ハードウェア諸元は以下のとおりである。
表 7. Oakforest-PACS のハードウェア諸元（全体）項目

仕様
25.004 PFlops
8,208
897 TByte
Full-bisection Fat Tree
Lustre ファイルシステム
DDN SFA14KE
1026 PB
500 GB/sec
DDN IME14K
25
940 TB
1,560 GB/sec

総理論演算性能
総ノード数
総主記憶容量ネットワークトポロジー
システム名
並列
サーバ(OSS)
ファイル
サーバ(OSS)数
システム
ストレージ容量ストレージデータ転送速度

高速
ファイル
キャッシュ
システム

サーバ
サーバ数
容量
ストレージデータ転送速度

表 8. Oakforest-PACS のハードウェア諸元（ノード構成）
項目
マシン名
プロセッサ名CPU

プロセッサ数 (コア数)周波数
理論演算性能Memoryインターコネクト

仕様
Fujitsu PRIMERGY CX1640 M1Intel¨ Xeon Phi ª 7250
（開発コード名：Knights Landing）
1 (68)
1.4 GHz
3.0464 TFlops
96 GB(DDR4)＋ 16 GB(MCDRAM)Intel ¨ Omni-Path ネットワーク(100 Gbps)－ 360 －

スーパーコンピューティング

図 2．Oakforest-PACS の構成
1.2.2

þċăòóï

ソフトウェア諸元は以下のとおりである。
表 9. Oakforest-PACS のソフトウェア諸元
項目

構成

OS

Red Hat Enterprise Linux 7、CentOS 7
GNU コンパイラ
Intel コンパイラ(Fortran77/90/95/2003/2008、C、C++)

コンパイラ
メッセージ通信ライブラリ

Intel MPI、Intel Omni-Path Fabric Software

ライブラリ

Intel 社製ライブラリ(MKL)、BLAS、LAPACK、ScaLAPACK、FFTW、GNU
Scientific Library、NetCDF、Parallel netCDF、Xabclib、ppOpen-HPC、
ppOpen-AT、MassiveThreads、 SuperLU、SuperLU MT、SuperLU DIST、METIS、MT-METIS、ParMETIS、Scotch、PT-Scotch、PETSc、Boost

アプリ
ケーション

mpijava、omnicompiler、OpenFOAM、ABINIT-MP、PHASE、
FrontFlow/blue、FrontISTR、REVOCAP、OpenMX、xTAPP、AkaiKKR、
MODYLAS、ALPS、feram、GROMACS、BLAST、R、bioconductor、BioPerl、BioRuby－ 361 －

スーパーコンピューティング

1.2.3ûēČöĔü

ジョブクラス制限値は以下のとおりである。最大 2048 ノードのジョブ実行が可能である。
表 10. Oakforest-PACS ジョブクラス制限値

õđĚ"ÎĞ ĆĚĄIÎğ ěP,øïIĜ

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1.3

2016 89áùĚĉüà

1.3.1

{YE

ìê*O

FX10 スーパーコンピュータシステム（Oakleaf-FX および Oakbridge-FX）では 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）採択の 10 課題に対し 660 ノード/年（5,702,400 ノード
時間）を、JHPCN（学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点）採択の 10 課題に対し 168 ノード/年（1,451,520 ノード時間）の資源提供を行った。
1.3.2£¯ +ċîñĖúüĂĎàÔÖê½ÀÀÈ² 'áċîñĖ

1Qbj

/mppxb 領域の空き領域不足の緩和を図るため、1 年間となっていた /mppxb 領域内ファイルの保存期間を 2016 年 6 月の月末処理日 (6 月 24 日) 以後、9 ヶ月間に短縮した。
毎月の月末処理の際に保存期間を過ぎたファイルの消去が行なわれる。月末処理日の 9 ヶ月前の月の「日」が同一の日 (例：6 月 24 日に対する 9 月 24 日)、該当日が無い月については月末日(例：3 月 31 日に対する 6 月 30 日) の午前零時以前の更新日付を持つファイルが消去される。

－ 362 －

スーパーコンピューティング

1.3.3ûēČöĔü ÈÈ¼±Â·µ Lvě©±»¼µ±¶£¯ĜOakleaf-FX の一般ジョブクラスでより多数のノードでジョブを実行したい需要に応えるため、2016
年 11 月 25 日(金)17:00 より新ジョブクラス xx-large を提供することとした。ジョブクラスの制限値は以下の通りである。
キュー名
xx-large
ノード数1441 ～ 2880
制限時間
2 時間
メモリー容量28GB（既設ジョブクラスと同じ）
対象
グループコース利用者
1.3.4 «µµ´²ÅÃ¸­ûēČöĔüěčĔñôĕĂðõđĚĜ

Reedbush-U は、2016 年 12 月 14 日に提供可能な計算リソースが上限に達したため、トークンの追加などの利用申込を締め切ったが、トークン残量が不足していても、計算リソースに余裕がある時にはジョブ実行ができるよう、12 月 27 日より非優先ジョブクラス（低プライオリティキュー）のサービスを開始した。提供可能な計算リソース上限による申込の締め切り後、トークン残量が不足しているグ
ループやユーザに対して、以下のキューが利用可能である。制限 (経過) 時間は、通常利用の 1/4 としている。
表 11. 非優先ジョブクラス制限値
キュー名

ノード数 （最大コア数）(u-regular-low)u-small-low
u-medium-low
u-large-low
u-x-large-low



4～
17 ～
33 ～
65 ～

16
32
64
128

(576)
(1152)(2304)(4608)

－ 363 －

制限時間
（経過時間）

メモリー
容量
（ＧＢ）

12 時間
〃
〃
6 時間

244
〃
〃
〃

スーパーコンピューティング

1.4

Hm]

前年度に引き続き、教育利用のためのシステム提供 (FX10 または Reedbush-U 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 11 件の利用があった。
FX10 利用
・東京大学工学部・工学系研究科「実践的シミュレーションソフトウェア開発演習」
・東京大学工学部・工学系研究科 (前期) 「スパコンプログラミング(1) ，スパコンプログラミング(I)」・東京大学情報理工学系研究科 「科学技術計算 I、コンピュータ科学特別講義 I、スレッド並列コン
ピューティング「科学技術計算のためのマルチコアプログラミング入門」」
・東京大学情報理工学系研究科 「並列数値計算論」
・工学院大学情報学部コンピュータ科学科 「並列計算システム」
・千葉大学大学院理学研究科 「宇宙磁気流体・プラズマシミュレーションサマースクール」
・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」
・東京大学教養学部 「動機付けプロジェクト(学部 2 年 A1A2、駒場キャンパス)」
・臺灣大學數學科學中心 「Introduction to Parallel Programming for Multicore/Manycore Clusters」
Reedbush-U 利用
・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) ，スパコンプログラミング(I)」・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」

22017 89áúüĂĎJ

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Oakforest-PACS および Reedbush-H について、4 月から正式運用を開始する予定である。
新システムの導入については以下を予定している。
・長時間ジョブ実行用演算加速装置付き並列スーパーコンピュータシステム（2017 年 10 月運用開始）
また、以下のシステムについてサービス終了を予定している。
・SR16000 システム（2017 年 9 月末）
・FX10 スーパーコンピュータシステム（Oakleaf-FX/Oakbridge-FX）（2018 年 3 月末）
資源提供について、HPCI の 16 課題に対し、Oakforest-PACS を 927.9 ノード/年（8,017,275 時間）、Reedbush-U を 18 ノード/年（155,520 時間）、FX10（Oakleaf-FX および Oakbridge-FX）を 485.8
ノード/年（4,197,064 時間）を予定している。また JHPCN の 17 課題に対し、Oakforest-PACS を 71.4
ノード/年（617,084 時間）、Reedbush-U を 7.2 ノード/年（62,389 時間）、Reedbush-H を 12.2 ノード/年（105,720 時間）、FX10 を 89.1 ノード/年（770,004 時間）を予定している。

－ 364 －

スーパーコンピューティング

36/%($

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。2016 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 22 回スーパーコンピューティング専門委員会
日時 : 2016 年 4 月 21 日 (木) 15：00～
議題 : ・データ解析・シミュレーション融合スーパーコンピュータシステム運用開始に伴う利用負担金改正について・データ解析・シミュレーション融合スーパーコンピュータシステム調達に関する報告・メニーコア型大規模スーパーコンピューターシステム調達に関する報告
・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ー若手・女性利用者推薦報告
・スーパーコンピュータシステム教育利用報告
・企業利用報告・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
・HPCI 利用課題報告
・プログラム相談状況
・システム稼働状況報告
・その他
第 23 回スーパーコンピューティング専門委員会

日時 : 2017 年 1 月 16 日 (月) 10：30～
議題 : ・2017 年度利用負担金の改定（案）について
・若手・女性利用者推薦制度の改定について・メニーコア型大規模スーパーコンピューターシステム運用開始に関する報告・データ解析・シミュレーション融合スーパーコンピュータシステム運用開始に関する報告
・長時間ジョブ実行用演算加速装置付き並列スーパーコンピュータシステムの調達に関する報告
・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ー若手・女性利用者推薦報告
・スーパーコンピュータシステム教育利用報告
・企業利用報告・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
・HPCI 利用課題報告
・先進スーパーコンピューティング環境研究会（ASE 研究会）報告
・JCAHPC セミナー報告
・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
・システム利用状況報告－ 365 －

スーパーコンピューティング4üĚĈĚøĘĊđĚÿĚúüĂĎ]teáGT

4.1

2016 89á]yA

4.1.1

Reedbush-U üĚĈĚøĘĊđĚÿúüĂĎá]yAGT3ěter 5,6Ĝ

データ解析・シミュレーション融合スーパーコンピュータシステム Reedbush-U を 2016 年 7 月から試験運用開始、10 月から正式サービスするにあたって利用負担金を制定した。試験運用期間は無償としたため、10 月の利用分から本負担金を適用した。
表 12. Reedbush-U 利用負担金
申し込みコース

負担金額

パーソナルコース（トークン 17,280 ノード時間，最大ノード数 16 ノード，
消費係数 4 ノードまで 1.00，4 ノード超 2.00
/lustre 1TB）

（大学・公共機関） 200,000 円/年

グループコース 4 ノード申し込み（トークン 34,560 ノード時間，最大ノード数 128 ノード，
消費係数 4 ノードまで 1.00，4 ノード超 2.00
/lustre 4TB，利用者当たり 500GB）（大学・公共機関） 400,000 円/年（企業） 480,000 円/年

グループコース 8 ノード申し込み当たり（トークン 69,120 ノード時間，最大ノード数 128 ノード，
消費係数 申込ノード数まで 1.00，申込ノード数超 2.00
/lustre 8TB，利用者当たり 500GB）

4.1.2

ăĔñïĖĒĚüàÙê]yA（大学・公共機関） 700,000 円/年（企業） 840,000 円/年※ノード固定の場合（大学・公共機関）1,000,000 円/年（企業）1,200,000 円/年á3ěăĔñïĖĒĚü4MsrĜ2016 年度向けの利用負担金改正に併せて、トライアルユース負担金額を制定および改定した。
表 13. Oakleaf-FX/Oakbridge-FX トライアルユース利用負担金
申し込みコース
パーソナルコース 1 （トークン 3 ノード・3 ヶ月分）
パーソナルコース 2 （トークン 6 ノード・3 ヶ月分）
グループコース （トークン 12 ノード・9 ヶ月分）
グループコース（無償） （トークン 12 ノード・3 ヶ月分）

－ 366 －

負担金額
（大学・公共機関） 9,200 円/3 ヶ月（企業） 11,000 円/3 ヶ月（大学・公共機関） 19,100 円/3 ヶ月（企業） 22,900 円/3 ヶ月（大学・公共機関） 154,000 円/9 ヶ月（企業） 184,800 円/9 ヶ月（企業）0 円/3 ヶ月

スーパーコンピューティング

表 14. Reedbush-U トライアルユース利用負担金
申し込みコース

負担金額（大学・公共機関） 15,400 円/3 ヶ月（企業） 18,500 円/3 ヶ月（大学・公共機関） 215,600 円/9 ヶ月（企業） 258,700 円/9 ヶ月（企業）0 円/3 ヶ月パーソナルコース （トークン 2 ノード・3 ヶ月分）
グループコース （トークン 8 ノード・9 ヶ月分）
グループコース（無償） （トークン 8 ノード・3 ヶ月分）

4.2

2017 89à#ÖÜá]yAáGT2016 年 12 月 に 試 験 運 用 を 開 始 し た メ ニ ー コ ア 型 大 規 模 ス ー パ ー コ ン ピ ュ ー タ シ ス テ ム
Oakforest-PACS、2017 年 3 月に試験運用を開始したデータ解析・シミュレーション融合スーパーコ
ンピュータシステム Reedbush-H が、それぞれ 2017 年 4 月に正式サービスを開始するにあたって、利用負担金を制定した。また、Oakleaf-FX/Oakbridge-FX 及び Reedbush-U については、電力量、
電気料金単価等を見直すことにより、負担金額を減額改定し、4 月より適用する。
4.2.1

FX10 üĚĈĚøĘĊđĚÿúüĂĎáyA

GTěter 3,4Ĝ

表 15. Oakleaf-FX/Oakbridge-FX 利用負担金
改正前

改正後

パーソナルコース 1（大学・公共機関）120,000 円/年（大学・公共機関） 90,000 円/年

パーソナルコース 2（大学・公共機関）250,000 円/年（大学・公共機関） 180,000 円/年

グループコース 12 ノード当たり（大学・公共機関） 500,000 円/年（企業） 600,000 円/年（大学・公共機関） 360,000 円/年（企業） 432,000 円/年－ 367 －

スーパーコンピューティング

4.2.2

Reedbush üĚĈĚøĘĊđĚÿúüĂĎáyA

GTěter 5,6Ĝ

表 16. Reedbush-U/H 利用負担金
申し込みコース

負担金額

パーソナルコース（トークン 17,280 ノード時間，Reedbush-U 最大ノード数 16 ノード，
消費係数 4 ノードまで 1.00，4 ノード超 2.00
Reedbush-H 最大ノード数 2 ノード，
消費係数 1 ノードまで 2.50，4 ノード超 5.00
/lustre 1TB，利用者当たり /home 2GB）
グループコース 4 ノード申し込み当たり（トークン 34,560 ノード時間，Reedbush-U 最大ノード数 128 ノード，
消費係数 申込ノードまで 1.00，申込ノード超 2.00
Reedbush-H 最大ノード数 32 ノード，
消費係数 申込ノード数の 1/4 まで 2.50，
申込ノード数の 1/4 超 5.00
/lustre 4TB，利用者当り /home 2GB）
公募制度・ノード固定（グループコース）
Reedbush-U 4 ノード申し込み当たり（トークン 34,560 ノード時間，最大ノード数 128 ノード，
消費係数 申込ノード数まで 1.00，申込ノード数超 2.00
/lustre 4TB，利用者当たり /home 2GB）
公募制度・ノード固定（グループコース）
Reedbush-H 1 ノード申し込み当たり（トークン 21,600 ノード時間，最大ノード数 32 ノード，
消費係数 申込ノード数まで 2.50，申込ノード数超 5.00
/lustre 4TB，利用者当たり /home 2GB）

－ 368 －

（大学・公共機関） 150,000 円/年（大学・公共機関） 300,000 円/年（企業） 360,000 円/年（大学・公共機関） 300,000 円/年（企業） 360,000 円/年※ノード固定の場合（大学・公共機関） 450,000 円/年（企業） 540,000 円/年（大学・公共機関） 180,000 円/年（企業） 216,000 円/年※ノード固定の場合（大学・公共機関） 270,000 円/年（企業） 314,000 円/年スーパーコンピューティング

4.2.3

Oakforest-PACS üĚĈĚøĘĊđĚÿúüĂĎáyA

GTěter 7,8Ĝ

表 17. Oakforest-PACS 利用負担金
申し込みコース
パーソナルコース 1（トークン 17,280 ノード時間，最大ノード数 16 ノード，
消費係数 8 ノードまで 1.00，8 ノード超 2.00
/work 1TB，利用者当たり /home 50GB）
パーソナルコース 2（トークン 34,560 ノード時間，最大ノード数 64 ノード，
消費係数 16 ノードまで 1.00，16 ノード超 2.00
/work 2TB，利用者当たり /home 50GB）
グループコース 8 ノード申し込み当たり（トークン 69,120 ノード時間，最大ノード数 2,048 ノード，
消費係数 申込ノード数まで 1.00，申込ノード数超 2.00
/work 2TB，利用者当たり /home 50GB）

4.2.4

負担金額
（大学・公共機関） 100,000 円/年（大学・公共機関） 200,000 円/年（大学・公共機関） 400,000 円/年（企業） 480,000 円/年ăĚöĘdqàÙêFgrá3ěter 9Ĝ

トークン移行制度を 3 つのシステム間で行えるようノード時間積及び消費係数切替点の換算表を制定した。
表 18. トークン移行換算表
移行先Oakleaf-FX/
Reedbush-U/H
Oakforest-PACS
Oakbridge-FX
移行元
0.4
0.6
Oakleaf-FX/Oakbridge-FX
48（基準ノード数 12 ノード）
－
2.5
1.5
Reedbush-U/H
106（基準ノード数 4 ノード）
－
1.6
0.6
Oakforest-PACS
126（基準ノード数 8 ノード）－
移行先に追加されるトークン量（ノード時間）＝移行トークン量×上段の係数
移行先の消費係数切替点（ノード）＝移行元の申込ノード数÷基準ノード数×下段の係数

4.2.5ăĔñïĖĒĚüàÙê]yAá3ěăĔñïĖĒĚü4MsrĜ2017 年度向けの利用負担金改正に併せて、トライアルユース負担金額を制定および改定した。
表 19. Oakleaf-FX/Oakbridge-FX トライアルユース利用負担金
申し込みコース
パーソナルコース 1 （トークン 3 ノード・3 ヶ月分）
パーソナルコース 2 （トークン 6 ノード・3 ヶ月分）
グループコース （トークン 12 ノード・9 ヶ月分）
グループコース（無償） （トークン 12 ノード・3 ヶ月分）

－ 369 －

負担金額
（大学・公共機関） 6,900 円/3 ヶ月（企業） 8,300 円/3 ヶ月（大学・公共機関） 13,700 円/3 ヶ月（企業） 16,400 円/3 ヶ月（大学・公共機関） 110,900 円/9 ヶ月（企業） 133,000 円/9 ヶ月（企業）0 円/3 ヶ月

スーパーコンピューティング

表 20. Reedbush-U/H トライアルユース利用負担金
申し込みコース
パーソナルコース （トークン 2 ノード・3 ヶ月分）
グループコース （トークン 4 ノード・9 ヶ月分）
グループコース（無償） （トークン 4 ノード・3 ヶ月分）

負担金額
（大学・公共機関） 11,500 円/3 ヶ月（企業） 13,800 円/3 ヶ月（大学・公共機関） 92,300 円/9 ヶ月（企業） 110,900 円/9 ヶ月（企業）0 円/3 ヶ月

表 21. Oakforest-PACS トライアルユース利用負担金
申し込みコース

負担金額

パーソナルコース 1 （トークン 2 ノード・3 ヶ月分）
パーソナルコース 2 （トークン 4 ノード・3 ヶ月分）
グループコース （トークン 8 ノード・9 ヶ月分）
グループコース（無償） （トークン 8 ノード・3 ヶ月分）

4.3

（大学・公共機関） 7,700 円/3 ヶ月（企業） 9,200 円/3 ヶ月（大学・公共機関） 15,200 円/3 ヶ月（企業） 18,300 円/3 ヶ月（大学・公共機関） 123,200 円/9 ヶ月（企業） 147,800 円/9 ヶ月（企業）0 円/3 ヶ月üĚĈĚøĘĊđĚÿĚo?ę-=]kDp4MsáGT

若手・女性利用者推薦制度は、これまでスーパーコンピューティング部門で実施してきた推薦制度であったが、他の部門も含めた情報基盤センターの制度として実施することに伴い、本実施要領の表題を「スーパーコンピューター若手・女性利用者推薦 実施要領」から「東京大学情報基盤センタ
ー『若手・女性利用者推薦』（スーパーコンピュータ）実施要領」に改定した。また、2016 年度から
Reedbush-U にて実施し、2017 年度は Reedbush-H および Oakforest-PACS においても実施することから、これらのスーパーコンピュータシステムが本制度の対象となるよう記述の改定を行った。

－ 370 －

スーパーコンピューティング5úüĂĎ][V2016 年度におけるジョブ処理状況は表 22 ～表 27 のとおりである。それぞれのノード利用率について、2016 年 12 月に運用を開始した Oakforest-PACS においては 1 月以降 80%台と高い利用率であった。2016 年 7 月に運用を開始した Reedbush-U においても概ね 80%前後の高い利用率となり、2016 年 10 月には 90% に達した。Reedbush-H は試験運用期間の 2017 年 3 月のみの値である。
この他、FX10（Oakleaf-FX）においては平均 70% 弱、FX10（Oakbridge-FX）は平均 60% 弱、SR16000 は平均 50% 程度で推移した。

5.1

Oakforest-PACS üĚĈĚøĘĊđĚÿúüĂĎáûēČ\[V
表 22. Oakforest-PACS ジョブ処理状況

年月

登録
者数

実
利用
者数

201612175

89201701439

178

201702497

186

201703

501

153

合計

経過時間 (ノード時間)

件数（上段）ログイン（下段）プリポスト
3,281
8
7,731
57
10,296
168
5,769
61
27,077294（上段）インタラ
インタラク
クティブジョブ
ティブジョブ（下段）バッチジョブ
1,345
642
63,241
1,417
611
81,292
876
403
125,391
362
258
298,025
4,000
1,914
567,949－ 371 －

バッチ
ジョブ

ファイル
ノード
使用量 (GiB)
利用率（上段）/home(%)（下段）/work

4,054,415

69.5

4,862,308

83.7

4,558,775

84.3

4,955,403

85.3

18,430,901

130
186,261360
61,616487
498,028559
1,568,995

スーパーコンピューティング

5.2

Reedbush-U üĚĈĚøĘĊđĚÿúüĂĎáûēČ\[V
表 23. Reedbush-U ジョブ処理状況

件数
経過時間 (ノード時間)
ファイル
実
ノード
使用量
(GiB)
年月
利用 （上段）ログイン
インタラク
バッチ 利用率 （上段）/homeバッチ
者数 （下段）インタラク(%)
ティブジョブジョブ
ジョブ（下段）/lustre
ティブジョブ3,782
17
19,087976.5
201607466
368
200,529165
37,1404,496
24201608
449
89
6,929
6
86.0
154,061
62
105,768
2,746
27
201609545
125
55,483
8
78.6
186,30198
54,1573,20430201610477
114
48,80421
90.0
221,176103
168,9893,485
31
201611480
118
15,4774279.9
224,108
177
106,8173,366
35
201612466
111
11,662
102
79.3
219,270
381
115,7612,993
37201701469
112
15,822
92
72.4
191,477322
126,7312,595
38
13,323105
70.6
201702
486
117
117,152259
140,0644,563
40
201703546
125
17,54630
70.5
180,571
118
94,111
31,230204,133
415 1,694,645
合計
1,685※登録者数および実利用者数，ファイル使用量は Reedbush-H と共通
登録
者数

5.3

Reedbush-H üĚĈĚøĘĊđĚÿúüĂĎáûēČ\[V表 24. Reedbush-H ジョブ処理状況

件数
経過時間 (ノード時間)
ファイル
実
ノード
登録
使用量 (GiB)
年月
利用 （上段）ログイン
バッチ
インタラク
バッチ 利用率 （上段）/home者数
者数 （下段）インタラク(%)
ジョブ
ティブジョブジョブ（下段）/lustre
ティブジョブ
4,563
3,483
9
47,311
61.3－
201703－－87※登録者数および実利用者数，ファイル使用量は Reedbush-U と共通のため省略－ 372 －

スーパーコンピューティング

5.4

FX10 üĚĈĚøĘĊđĚÿúüĂĎáûēČ\[VěOakleaf-FXĜ
表 25. Oakleaf-FX ジョブ処理状況

年月201604
201605
201606201607
201608
201609201610201611
201612
201701
201702
201703
合計件数
CPU 時間 (時間)
ファイル
実
ノード
登録
使用量
(MB)
利用 （上段）ログイン バッチ （上段）ログイン
利用率者数（上段）/home（下段）インタラ バッチジョブ
者数 （下段）インタラ ジョブ(%)（下段）/group
クティブジョブ
クティブジョブ
5,830
1,696.66
45,912,894
41,15371.0
29,644,597.63
1,094 273
936
639.46736,358,049
7,901
1,980.75
43,570,509
61,00172.6
1,373 408
25,726,296.87
1,163
374.68661,565,497
9,202
4,633.03
44,158,222
44,57956.2
1,325 451
22,308,645.47
1,294
340.43
743,454,061
2,722.85
9,848
43,408,014
66,86464.7
1,362 475
28,004,326.21
1,743
933.57651,762,004
7,410
2,697.18
44,045,911
28,41150.5
1,302 332
14,441,243.16
1,122
951.93
679,286,566
9,082
7,627.14
47,864,172
77,30765.3
1,282 307
28,941,850.98
2,025
2,237.99
704,769,344
9,620
10,523.89
50,710,273
41,74572.3
1,177 315
33,813,963.96
1,707
1,626.53
718,159,936
9,716
13,160.13
48,990,709
38,05069.2
33,452,501.39
1,132 283
971
315.48756,395,242
9,980
4,101.15
50,869,414
21,27270.8
1,100 295
35,373,852.27
1,438
681.94
834,302,216
9,366
2,330.14
49,945,697
33,10073.8
37,868,394.05
1,108 284
1,178
708.87906,792,057
7,595
1,919.80
48,000,665
37,61171.1
1,165 320
31,068,552.48
761
521.56
834,757,483
7,640
2,475.77
44,029,746
47,76954.6
24,761,724.60
1,173 297
523
551.48722,132,519
103,190
55,868.49
538,862
345,405,949.07
14,861
9,883.92－ 373 －

スーパーコンピューティング

5.5

FX10 üĚĈĚøĘĊđĚÿúüĂĎNûēČ4q]ěOakbridge-FXĜáûēČ
\[V表 26. Oakbridge-FX ジョブ処理状況

年月201604
201605
201606201607
201608
201609201610201611
201612
201701
201702
201703
合計件数
CPU 時間 (時間)
ファイル
実
ノード
登録
使用量
(MB)
利用 （上段）ログイン バッチ （上段）ログイン
利用率者数（上段）/home（下段）インタラ バッチジョブ
者数 （下段）インタラ ジョブ(%)（下段）/scratch
クティブジョブ
クティブジョブ
245
24.04
439,064199
3,677,817.09
71.1
1,094
40
9
0.00
48,815,239
251
25.54
402,977139
3,420,996.86
67.0
1,373
42
6
1.59
35,510,441
314
16.96
419,310406
3,444,855.11
60.6
1,325
38
24
0.13
35,966,464
293
8.17
427,928219
2,847,135.74
43.7
1,362
36
47
0.79
30,713,851
146
4.15
432,001369
2,203,664.37
51.5
1,302
27
31
3.33
20,431,654
251
18.44
472,820358
1,959,396.25
40.8
1,282
36
48
21.78
22,439,096
295
8.41
472,216
1,177
35
284
3,496,870.89
63.1
23
0.64
24,303,208
508
16.15
476,842363
4,176,027.05
71.6
1,132
27
16
0.01
59,169,726
249
26.69
470,709145
4,063,102.83
65.1
1,100
28
8
0.01
57,532,489
317
31.12
469,456194
3,866,553.29
61.8
1,108
24
23
0.02
21,655,770
296
8.82
472,758
162
3,584,951.50
65.6
1,165
28
20
0.01
21,680,855
12.24
460,896223
165
2,271,023.33
36.2
1,173
28
32
0.64
21,741,631
3,388
200.73
3,003
39,012,394.31
287
28.95

－ 374 －

スーパーコンピューティング

5.6

SR16000 úüĂĎáûēČ\[V
表 27. SR16000 ジョブ処理状況
年月201604
201605
201606201607
201608
201609201610201611
201612
201701
201702
201703
合計

実
件数
登録
利用
者数
NQS
者数 ログイン
398
49
1,601
2,458
405
53
1,508
2,106
408
47
1,685
2,327
410
45
1,709
24,830
405
44
1,237
1,467
406
53
1,683
1,925
408
36
1,890
1,955
407
41
2,650
3,023
409
43
2,718
3,306
408
38
1,757
2,249
411
49
1,485
2,163
413
44
1,388
1,729
21,31149,538ノード/home ファイル利用率
使用量 (MB)
NQS(%)
542,731.07
50.7
68,605,929
628,177.28
65.1
66,268,052
626,580.36
56.7
69,334,835
594,285.66
53.6
68,118,749
366,243.71
51.3
67,749,232
565,192.57
64.6
70,837,880
550,404.94
54.7
73,682,041
537,778.15
48.5
70,161,961
711,400.27
60.8
73,373,187
642,538.88
54.1
72,904,726
366,699.39
42.9
75,212,542
429,222.43
36.7
72,030,608
6,561,254.71

CPU 時間 (時間)
ログイン
97.42
42.53
64.20
57.24
30.65
166.2067.28
108.87117.5367.38
86.19
347.33
1,252.82－ 375 －

スーパーコンピューティング6 čė÷ĔĎawÞqZ

6.1

čė÷ĔĎaw

サービスの一環として、利用者からのプログラム相談を E-Mail にて受け付けており、面談を希望する場合は事前予約により対応を行っている。2016 年度のプログラム相談件数は以下のとおりである。
表 28. プログラム相談件数

2016 年 4 月

OakforestPACS―

ReedbushU/H―

2016 年 5 月―

2016 年 6 月

FX10

SR16000 他

合計

13

0

13

―

9

1

10

―

―

9 (1)

0

9

2016 年 7 月

―

20

10

0

30

2016 年 8 月

―

14

10

0

24

2016 年 9 月

―

12

8

2

22

2016 年 10 月―

11 (1)

141

26

2016 年 11 月

―

8

10

1

19

2016 年 12 月

―

6

11

1

18

2017 年 1 月

8

8

4

1

21

2017 年 2 月

22

8

6

3

39

2017 年 3 月

42

6

8

0

56

小計

72

93 ( 1)112 ( 1)10287
括弧内は面談件数

6.2

qZ

2016 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.18 No.3 ～ Vol.19 No.2 (2016 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。
2016 年度はユーザからの成果報告を計 4 編掲載した。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。

－ 376 －

スーパーコンピューティング

7l%àçêcf`W

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大学 ICT 推進協議会 (AXIES) 年次大会が毎年開催されており、HPC テクノロジー企画セッションが 2013 年度より設置されている。

7.1,2 ICT Dx (AXIES) 8S, HPC ĂöĆėûĚ_ýāúēĘ

大学 ICT 推進協議会が主催する年次大会が 2016 年 12 月 14 日 ～ 16 日に国立京都国際会館にて開催され、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）
・「データ解析・シミュレーション融合スーパーコンピュータシステム（Reedbush）の運用」－田川 善教 (発表者)－
本論文は 2016 年 7 月から運用を開始した Reedbush スーパーコンピュータシステムの概要および運用形態、利用状況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) 2016 年度年次大会論文集」をご覧願いたい。

－ 377 －

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

2016 年度は表 1 に示す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、Reedbush 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、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。本講習会は社会貢献の一環として、企業ユーザーの利用も推奨している。また，2014 年度からは PC クラスタコンソーシア
ム（実用アプリケーション部会），2015 年度からは更にオープン CAE 学会と共催の講習会も実施している。

2

お試しアカウント付き並列プログラミング講習会

2016 年度は本センター主催による並列プログラミング講習会を表 1 に示すように 17 回実施した。
本年度からは「GPU プログラミング入門」、「有限要素法で学ぶ並列プログラミング基礎」を新規開講
し、「ライブラリ利用：高性能プログラミング初級入門」の内容を刷新し、スパコンのさらなる効率的な利用方法についての内容を盛り込んだ、「ライブラリ利用：科学技術計算の効率化入門」として実施した。

－ 378 －

スーパーコンピューティング

表 1 2016 年度に開催した講習会
名称
開催日
利用計算機
第 55 回 「ALPS 入門」
5 月 18 日
第 56 回 「有限要素法でFX10
学ぶ並列プログラミング 5 月 24 日～25 日
基礎」
第 57 回 「OpenFOAM 入FX10
5 月 31 日門」
HA-PACS（筑波大学計算第 58 回 「GPU プログラミ
6月8日
科学研究セン
ング入門」
ター）
FX10，HA第 59 回 「OpenMP / OpenPACS（筑波ACC によるマルチコア・メ
6 月 14 日～15 日
大学計算科
ニィコア並列プログラミン
学研究センタグ入門」
ー）第 60 回 「並列有限要素FX10法とハイブリッド並列プロ 6 月 28 日〜29 日
グラミング」
第 61 回「MPI 基礎：並列
FX10
7 月 7 日〜8 日
Reedbush-U
プログラミング入門」
第 62 回 「ライブラリ利用：
FX10
科学技術計算の効率化 9 月 6 日～7 日
Reedbush-U
入門」
第 63 回 「MPI 基礎：並列
Reedbush-U
9 月 12 日～13 日
プログラミング入門」
第 64 回 「OpenFOAM 入
Reedbush-U
9 月 27 日門」
第 65 回「有限要素法で学
Reedbush-U
ぶ並列プログラミング基 10 月 11 日〜12 日礎」
第 66 回「MPI 上級」
10 月 14 日
HA-PACS（筑波大学計算
第 67 回「GPU プログラミ
10 月 17 日
科学研究セン
ング入門」
ター）
FX10，HA第 68 回「OpenMP / OpenPACS（筑波ACC によるマルチコア・メ
11 月 8 日〜9 日
大学計算科
ニィコア並列プログラミン
学研究センタグ入門」
ー）第 69 回「OpenFOAM 入
Reedbush-U
11 月 29 日
門」－ 379 －

申込者数

備考
実施中止

14

※A

20

※B

25

※C

6

※C

2

※A

19

※A

15

※A

5

※A

15

※B

5

※A
実施中止

10

※C

9

※C

実施中止

スーパーコンピューティング

第 70 回「並列有限要素法とハイブリッド並列プロ 2 月 14 日〜15 日
グラミング」

実施中止

第 71 回「ライブラリ利用：
2 月 28 日〜3 月 1
科学技術計算の効率化
日
入門」

FX10，
Reedbush-U

8※A

第 72 回「MPI 基礎：並列
3 月 6 日〜7 日
プログラミング入門」

Reedbush-U

7※A

第 73 回「OpenFOAM 初
3 月 13 日
級 in 名古屋」

Reedbush-U

第 74 回「GPU プログラミ
3 月 14 日
ング入門 in 名古屋」

Reedbush-H

※D
名古屋大
学情報基
盤センター
にて開催
※E
名古屋大
学情報基
盤センター
にて開催

備考 ※ A 情報基盤センター主催，PC クラスタコンソーシアム共催※ B 情報基盤センター主催，PC クラスタコンソーシアム共催，オープン CAE 学会共催
※ C 情報基盤センター主催，筑波大学計算科学研究センター共催，JCAHPC 共催，PC クラ
スタコンソーシアム共催※ D 情報基盤センター主催，名古屋大学情報基盤センター共催，PC クラスタコンソーシア
ム共催，オープン CAE 学会共催
※ E 情報基盤センター主催，名古屋大学情報基盤センター共催，PC クラスタコンソーシアム
共催

2.1

第 56 回講習会

2016 年度からの新企画である「有限要素法で学ぶ並列プログラミングの基礎」では，有限要素法による一次元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について解説，実習を行なった。本講習会では、有限要素法のプログラミング、MPI による並列
プログラミングの基礎、前処理付き反復法による連立一次方程式解法のアルゴリズムなど，
大規模シミュレーションに必須の数値アルゴリズムから，並列プログラミングまで幅広い知識を 2 日間で効率的に身につけることを目的とし、FX10 スーパーコンピュータシステム（Oakleaf-FX）（Fujitsu PRIMEHPC FX10）による実習を実施した。（表 2）。
表 2 第 56 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
09:00-10:30
有限限要素入門中島研吾
10:30-12:30
一次元並列有限要素法（1/2）
中島研吾
13:30-14:00
中島研吾
一次元並列有限要素法（2/2）
5 月 24 日（火）中島研吾
14:00-15:30
並列有限要素法への道
15:45-16:30
FX10 ログイン
中島研吾
16:30-18:00
MPI 並列プログラミング（1/4）
中島研吾
09:30-11:00
5 月 25 日（水）MPI 並列プログラミング（2/4）
中島研吾
開催日

－ 380 －

スーパーコンピューティング

11:15-12:30
13:30-15:00
15:15-17:00
17:00-18:00

2.2

MPI 並列プログラミング（3/4）
MPI 並列プログラミング（4/4）
MPI による一次元有限要素法プログラム
の並列化
質疑，実習

中島研吾
中島研吾
中島研吾
中島研吾

第 57 回講習会「OpenFOAM 初級入門」では，オープンソースの CFD ツールキットである OpenFOAM を用いた基礎的な CFD 並列解析の講習を実施した。スパコンの概要や利用法概説に始まり，OpenFOAM の概要説明，格子生成，CFD 解析，格子や解析結果のデータ転送，可視化，並列計算などの演習（FX10 スーパーコンピュータシステム（Oakleaf-FX）（Fujitsu PRIMEHPC FX10）使用）を実施した（表 3）。
表 3 第 57 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
FX10 ス ー パ ー コ ン ピ ュ ー タ シ ス テ ム
10:00-11:00
星野哲也（Oakleaf-FX）
11:00-11:30
OpenFOAM 概要
今野雅
12:30-15:00
流れ解析実習(格子生成，解析，可視化)
今野雅
5 月 31 日（火）15:15-16:00
並列計算実習今野雅
16:00-17:00
実行性能・並列化効率評価実習
今野雅
Microsoft Azure クラウドの紹介と Open17:15-18:00
今野雅
FOAM 実行デモ
開催日

2.3

第 58 回講習会

2016 年度からの新企画である「GPU プログラミング入門」では、GPU を含むシステム上でのプログ
ラミングに必須である GPU のアーキテクチャやプログラミング方法に関する講義および実習を実施した。対象 GPU としては主に NVIDIA 社の Tesla GPU（Fermi アーキテクチャ）を、GPU 向けの並列化
プログラミング環境としては OpenACC と CUDA を用い、行列積などの基本的な計算問題を題材とし、GPU 向けのプログラムを作成する方法からいくつかの最適化手法を適用するまでの手順を実習形
式で解説した。実習には筑波大学計算科学研究センターに設置されている HA-PACS ベースクラス
タシステムを使用した。（表 4）。
表 4 第 58 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
09:30-12:00 GPU 入門、CUDA 入門
大島聡史
13:00-14:30 OpenACC 入門+HA-PACS ログイン
星野哲也
6 月 8 日（水）14:45-16:15 OpenACC 最適化入門と演習
星野哲也
16:30-18:00 CUDA 最適化入門と演習
大島聡史

2.4

第 59 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－ 381 －

スーパーコンピューティング

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（科学技術計算のためのマルチコアプログラミング入門）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，FX10 スーパーコンピュ
ータシステム（Oakleaf-FX）（Fujitsu PRIMEHPC FX10）を使用した実習を実施した。
OpenACC は GPU などのアクセラレータのためのプログラミング環境として広く利用されている。
OpenACC では OpenMP と同様に指示行挿入によって容易にプログラミングが可能である。本講習会では，OpenACC と OpenMP の違いなど，OpenACC についての基礎的な講習を行い，また同じ題
材を OpenACC によって並列化する過程を、筑波大学計算科学研究センターに設置されている HAPACS ベースクラスタシステムを使用した実習を通じ、解説した。表（5）表 5 第 59 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
09:30-11:30
有限体積法
中島研吾
Oakleaf-FX ログイン
11:30-12:00
中島研吾
13:00-14:15
6 月 14 日（火）OpenMP 入門
中島研吾
14:30-16:00
オーダリング中島研吾
16:15-18:00
OpenMP 並列化
中島研吾
09:30-10:30
HA-PACS ログイン
大島聡史
10:30-12:00
OpenACC 入門（1/2）
星野哲也
6 月 15 日（水）13:00-15:00
OpenACC 入門（2/2）
星野哲也
15:15-17:30
OpenACC による並列化
大島聡史

2.5

第 60 回講習会「並列有限要素法とハイブリッド並列プログラミング」では，有限要素法による熱伝導解析プログラ
ムを，MPI，OpenMP 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理解してもらうことを主眼として実施している。有限要素法そのものに関して初めて学ぶ受講者のために，1 日目午前中は有限要素法と関連した数値計算アルゴリズム，プログラミング，1 日目午後以降に並列有限要素法に関する講義・解説，FX10 スーパーコンピュータシステム（Oakleaf-FX）（Fujitsu PRIMEHPC FX10）を使用した実習を実施した（表 3）。今回からは新たに OpenMP に関する簡単な解説も交え，OpenMP/MPI ハイブリッド並列プログラミングモデルの適用例についても紹介した（表 6）。
表 6 第 60 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
09:30-12:30
有限限要素法プログラム概要
中島研吾
FX10 ス ー パ ー コ ン ピ ュ ー タ シ ス テ ム
13:30-14:30
中島研吾（Oakleaf-FX）
6 月 28 日（火）14:30-16:00
並列有限要素法への道
中島研吾
16:15-18:00
一次元並列有限要素法・質疑・実習
中島研吾
09:30-10:30
三次元並列有限要素法（1/3）
中島研吾
11:15-12:45
6 月 29 日（水）三次元並列有限要素法（2/3）
中島研吾
13:45-15:00
三次元並列有限要素法（3/3）
中島研吾－ 382 －

スーパーコンピューティング

15:15-17:00
17:00-18:00

2.6

OpenMP 入門・ハイブリッド並列プログラミ
ング
質疑，実習

中島研吾
中島研吾

第 61 回講習会「MPI 基礎：並列プログラミング入門」では、FX10 スーパーコンピュータシステム（Oakleaf-FX）（Fujitsu PRIMEHPC FX10）に加え、7 月 1 日に運用を開始した Reedbush-U
スーパーコンピュータシステムを使用し、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 7）。
表７ 第 60 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
塙敏博
ラムの実行
7 月 7 日（月）14:00-15:45 並列プログラミングの基本（座学）
塙敏博
16:00-17:00 MPI プログラム実習 I（演習）塙敏博
プログラミングの基礎（分割コンパイ
大島聡史
10:00-12:30
ル）（演習）
7 月 8 日（火）14:00-15:30 MPI プログラミング実習 II（演習）大島聡史
15:45-17:00 MPI プログラミング実習 III（演習）
大島聡史

2.7

第 62 回講習会「ライブラリ利用：科学技術計算の効率化入門」は、数値計算ライブラリ利用により科学技術計算を効率的に行うための講習会である。厳選した実用的な数値計算ライブラリの解説
や効率的なジョブ投入方法の紹介を行い、また、簡単な数値計算プログラムを用いたシミュ
レーションの基本的な流れを体験することができる。これらについて、FX10 スーパーコン
ピュータシステム（Oakleaf-FX）（Fujitsu PRIMEHPC FX10）、Reedbush-U スーパーコンピュータシステムを使用した実習を実施した（表８）。
表 8 第 62 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、テストプログラムの
10:30-12:30
伊田明弘
実行など（演習）
プログラム実習（BLAS, LAPACK、Sca伊田明弘
13:30-15:00
9 月 6 日（火）LAPACK）＆ 座学
Xcrypt を用いたジョブ並列処理（座学＆平石拓
15:30-17:30
実習）
Rokko を用いた分散メモリ行列対角化（座10:30-12:00
五十嵐亮
学＆実習）
ppOpen-HPC を用いたシミュレーション体
13:30-15:30
9 月 7 日（水）松本正晴
験（座学＆演習）
階層型行列法と HACApK ライブラリ（座
15:45-17:45
伊田明弘
学&演習）

－ 383 －

スーパーコンピューティング

2.8

第 63 回講習会「MPI 基礎：並列プログラミング入門」では、FX10 スーパーコンピュータシステム（Oakleaf-FX）（Fujitsu PRIMEHPC FX10）に加え、7 月 1 日に運用を開始した Reedbush-U
スーパーコンピュータシステムを使用し、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 9）。
表 9 第 63 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
塙敏博
ラムの実行
9 月 12 日（月）14:00-15:45 並列プログラミングの基本（座学）
塙敏博
16:00-17:00 MPI プログラム実習 I（演習）塙敏博
プログラミングの基礎（分割コンパイ
大島聡史
10:00-12:30
ル）（演習）
9 月 13 日（火）14:00-15:30 MPI プログラミング実習 II（演習）大島聡史
15:45-17:00 MPI プログラミング実習 III（演習）
大島聡史

2.9

第 64 回講習会「OpenFOAM 初級入門」では，オープンソースの CFD ツールキットである OpenFOAM を用いた基礎的な CFD 並列解析の講習を実施した。スパコンの概要や利用法概説に始まり，OpenFOAM の概
要説明，格子生成，CFD 解析，格子や解析結果のデータ転送，可視化，並列計算などの演習（Reedbush-U スーパーコンピュータシステム）を実施した（表 10）。
表 10 第 64 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
情報基盤センターの紹介とログインテスト
伊田明宏
11:00-11:30
OpenFOAM 概要
今野雅
12:30-13:00
OpenFOAM の独自ビルド（演習）今野雅
9 月 27 日（火）13:00-14:00
流れ解析実習その１（演習）今野雅
14:15-15:45
流れ解析実習その 2（演習）今野雅
16:00-17:30
並列計算・並列化効率評価実習（演習）今野雅2.10 第 65 回講習会
「有限要素法で学ぶ並列プログラミングの基礎」では，有限要素法による一次元熱伝導解析プロ
グラムを，MPI を使用して並列化するための手順について解説，実習を行なった。本講習会では、
有限要素法のプログラミング、MPI による並列プログラミングの基礎、前処理付き反復法による連立一次方程式解法のアルゴリズムなど，大規模シミュレーションに必須の数値アルゴリズムから，並列
プログラミングまで幅広い知識を 2 日間で効率的に身につけることを目的とし、Reedbush-U スーパーコンピュータシステムによる実習を実施した。（表 11）。
表 11 第 54 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－ 384 －

スーパーコンピューティング

開催日

10 月 11 日（火）10 月 12 日（水）時 間
09:00-10:30
10:30-12:30
13:30-14:00
14:00-15:30
15:45-16:30
16:30-18:00
09:30-11:00
11:15-12:30
13:30-15:00
15:15-17:00
17:00-18:00

内 容
有限限要素入門
一次元並列有限要素法（1/2）
一次元並列有限要素法（2/2）
並列有限要素法への道
Reedbush ログイン
MPI 並列プログラミング（1/4）
MPI 並列プログラミング（2/4）
MPI 並列プログラミング（3/4）
MPI 並列プログラミング（4/4）
MPI による一次元有限要素法プログラム
の並列化
質疑，実習

講 師
中島研吾
中島研吾
中島研吾
中島研吾
中島研吾
中島研吾
中島研吾
中島研吾
中島研吾
中島研吾
中島研吾

2.11 第 67 回講習会
2016 年度からの新企画である「GPU プログラミング入門」では、GPU を含むシステム上でのプログ
ラミングに必須である GPU のアーキテクチャやプログラミング方法に関する講義および実習を実施した。対象 GPU としては主に NVIDIA 社の Tesla GPU（Fermi アーキテクチャ）を、GPU 向けの並列化
プログラミング環境としては OpenACC と CUDA を用い、行列積などの基本的な計算問題を題材とし、GPU 向けのプログラムを作成する方法からいくつかの最適化手法を適用するまでの手順を実習形
式で解説した。実習には筑波大学計算科学研究センターに設置されている HA-PACS ベースクラス
タシステムを使用した。（表 12）。
表 12 第 67 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
10:00-12:00 HA-PACS ログイン、GPU 入門
大島聡史
13:00-14:30 OpenACC 入門
星野哲也
10 月 17 日
14:45-16:15 OpenACC 最適化入門と演習
星野哲也（月）OpenACC の活用（CUDA との連携およ
16:30-18:00
大島聡史
びライブラリの活用）

2.12 第 68 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（科学技術計算のためのマルチコアプログラミング入門）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，Reedbush-U スーパーコ
ンピュータシステムを使用した実習を実施した。
OpenACC は GPU などのアクセラレータのためのプログラミング環境として広く利用されている。
OpenACC では OpenMP と同様に指示行挿入によって容易にプログラミングが可能である。本講習会では，OpenACC と OpenMP の違いなど，OpenACC についての基礎的な講習を行い，また同じ題－ 385 －

スーパーコンピューティング

材を OpenACC によって並列化する過程を、筑波大学計算科学研究センターに設置されている HAPACS ベースクラスタシステムを使用した実習を通じ、解説した。表（13）表 13 第 68 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
09:30-11:30
有限体積法
中島研吾
Reedbush-U ログイン
11:30-12:00
中島研吾
13:00-14:15
11 月 8 日（火）OpenMP 入門
中島研吾
14:30-16:00
オーダリング中島研吾
16:15-18:00
OpenMP 並列化
中島研吾
09:30-10:30
HA-PACS ログイン
大島聡史
10:30-12:00
OpenACC 入門（1/2）
星野哲也
11 月 9 日（水）13:00-15:00
OpenACC 入門（2/2）
星野哲也
15:15-17:30
OpenACC による並列化
大島聡史

2.13 第 71 回講習会
「ライブラリ利用：科学技術計算の効率化入門」は、数値計算ライブラリ利用により科学技術計算を効率的に行うための講習会である。厳選した実用的な数値計算ライブラリの解説
や効率的なジョブ投入方法の紹介を行い、また、簡単な数値計算プログラムを用いたシミュ
レーションの基本的な流れを体験することができる。これらについて、FX10 スーパーコン
ピュータシステム（Oakleaf-FX）（Fujitsu PRIMEHPC FX10）、Reedbush-U スーパーコンピュータシステムを使用した実習を実施した（表 14）。
表 14 第 71 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、テストプログラムの
10:30-12:30
伊田明弘
実行など（演習）
2 月 28 日（火）Xcrypt を用いたジョブ並列処理（座学＆平石拓
14:00-17:00
実習）プログラム実習（BLAS, LAPACK、Sca10:30-12:00
伊田明弘
LAPACK）＆ 座学
ppOpen-HPC を用いたシミュレーション体
13:30-15:30
松本正晴
3 月 1 日（水）
験（座学＆演習）
階層型行列法と HACApK ライブラリ（座
15:45-17:45
伊田明弘
学&演習）

2.14 第 72 回講習会
「MPI 基礎：並列プログラミング入門」では、7 月 1 日に運用を開始した Reedbush-U スー
パーコンピュータシステムを使用し、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 15）。
表 15 第 72 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

－ 386 －

スーパーコンピューティング

10:30-12:30
3 月 6 日（月）14:00-15:45
16:00-17:00
10:00-12:30

3 月 7 日（火）14:00-15:30
15:45-17:00

ノートパソコンの設定、テストプログ
ラムの実行
並列プログラミングの基本（座学）
MPI プログラム実習 I（演習）プログラミングの基礎（分割コンパイ
ル）（演習）MPI プログラミング実習 II（演習）MPI プログラミング実習 III（演習）

塙敏博
塙敏博
塙敏博
大島聡史
大島聡史
大島聡史

2.15 第 73 回講習会
第 73 回講習会では、初めて名古屋大学情報基盤センターと共催にて実施を行なった。Reedbush
スーパーコンピュータシステムを用い、自動車の空力解析などについて OpenFOAM を用いて実習形式で学んだ（表 16）。
表 16 第 73 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
13:30-14:00
情報基盤センターの紹介とログインテスト
中島研吾
今野雅
自動車(ERCOFTAC Ahmed body)の格子
14:00-15:15
生成
3 月 13 日（月）今野雅
自動車(ERCOFTAC Ahmed body)の空力
15:30-16:45
解析
17:00-18:00
並列計算
今野雅

2.16 第 74 回講習会
第 74 回講習会は、第 73 回講習会に引き続き、名古屋大学情報基盤センターと共催にて実施を行なった。また、3 月 1 日に運用を開始したばかりの Reedbush-H システムを用い、NVIDIA 社の Tesla
GPU（Pascal アーキテクチャ）を対象とした実習を実施した。（表 17）。
表 17 第 74 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
10:00-12:00 Reedbush-H ログイン、GPU 入門
大島聡史
13:00-14:30 OpenACC 入門
星野哲也
3 月 14 日（火） 14:45-16:15 OpenACC 最適化入門と演習
星野哲也
OpenACC の活用（CUDA との連携およ
16:30-18:00
大島聡史
びライブラリの活用）－ 387 －

スーパーコンピューティング

3

國家理論科學研究中心 2017 年春季課程：「高效能計算與深度學習」（NCTS 2017 Courses on High-Performance Computing and Deep Learning）

3.1

背 景

2017 年 2 月 21 日（火）～24 日（金）に國立臺灣大學（National Taiwan University, NTU） 1で開催された「國家理論科學研究中心 2017 年春季課程：「高效能計算與深度學習」（NCTS
2017 Courses on High-Performance Computing and Deep Learning）」 2（共催：國家理論科學研
究中心（National Center for Theoretical Sciences） 3，東京大学情報基盤センター他）について紹介する。
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る。
東京大学情報基盤センターと臺大理論科學研究中心（Taida Center for Advanced Study in
Theoretical Sciences（CASTS）） 4は 2014 年 2 月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，MOU）を取り交わしている 5。更に 2017 年
1 月には更に 3 年間期限を延長して協定の継続に合意している。
2015・2016 年に実施した SC4SC 2015・2016 はその MOU に基づき，臺大理論科學研究中
心の王偉仲教授 6 （Professor Weichung Wang，CASTS の下部組織である臺大數學科學中心（Taida Institute for Mathematical Sciences，TIMS） 7に所属）の以下の 2 点に関する強い要望によって実現したものである 8：

台湾の大学には並列プログラミングを系統的に教える講義体系が存在しないため，是非，MPI，OpenMP 等の並列プログラミング教育を受けさせたい
台湾の研究者，学生は最先端の大規模並列計算機に触れる機会がないため，東大情報基盤センターのスーパーコンピュータで実習をさせてやりたい

我が国のスパコンの外国人及び海外在住者による利用には外国為替及び外国貿易法による制限があり，例えば本学に学籍を有する留学生も入国後 6 ヶ月を経過していない「非居住者」の場合には法令上の規制対象となっている 9。関係法令を踏まえ，東大情報基盤センターでは東大本部安全保障輸出管理支援室 10との緊密な連携の下に，必要な確認を行った上で，非居住者のスーパーコンピュータシステム（Oakleaf-FX，Oakbridge-FX，Reedbush，OakforestPACS グループコース）の利用を認めている。
利用資格の判定基準は，ケース・バイ・ケースであるが，基本的には以下の 3 条件を満たすことが最低条件である：


利用資格を有する居住者と共同研究協約等を結んでいる（今回の場合は，2014 年 2月に締結し，2017 年 1 月に更新した MOU がこれに相当する）
平和目的の利用である

http://www.ntu.edu.tw/https://sites.google.com/site/school4scicomp/
3 http://www.cts.nthu.edu.tw/main.php
4 http://www.casts.ntu.edu.tw/
5 http://www.cc.u-tokyo.ac.jp/support/press/news/VOL16/No2/11_MOU201403.pdf
6 http://www.math.ntu.edu.tw/~wwang/
7 http://www.tims.ntu.edu.tw/
8 http://www.cc.u-tokyo.ac.jp/support/press/news/VOL17/No2/09_201503lec-1.pdf
9 http://www.cc.u-tokyo.ac.jp/support/application/qualification/non-resident.html
10 http://www.u-tokyo.ac.jp/ja/administration/export-control/
12－ 388 －

スーパーコンピューティング

東大情報基盤センタースパコンシステムの利用規程を遵守し，本来の利用目的以外には使用しない旨記載した誓約書に署名し，グループ利用代表者も確認の署名をする

場合によってマニュアルのアクセス制限を設けることがある。スパコンのオンラインマニュ
アルへのアクセスは利用者ごとに制限を加えることができるようになっており，例えば留学生がスパコンを使用する講義を受講する場合には個別に事前に資格審査・確認が行われ，非居住者の場合にはマニュアルにアクセスできない場合もある。
東大情報基盤センターでは 2014 年度から上記のような条件の下での非居住者の利用を認めているが，今回のように海外で講習会を実施するのは 2015・2016 年に実施した SC4SC
2015・2016 に続いて 3 回目の試みである。これまで 2 回は台湾の旧正月休み中に実施していたため「講習会」という扱いであったが，今回は國立臺灣大學の正式な講義となり，國家理論
科學研究中心 2017 年春季課程：「高效能計算與深度學習」として開講された。単位数の関係で，これとは別に Deep Learning に関する講義・実習も國立臺灣大學，國家理論科學研究中心の教員によって実施される予定である。
東京大学情報基盤センターは 2015 年 8 月に國立中央大學理學院（College of Science, National
Central University, Taiwan, NCU）（台湾） 11とも同様の MOU を締結しており 12，今回は國立臺灣大
學（NTU）の講義を受講する学生，國立中央大學（NCU）に所属する学生，研究者に限定して受講者を募り，受講者全員に Oakleaf-FX（Fujitsu PRIMEHPC FX10）アカウントを付与し，プログラミング実習を行った。また，外国為替及び外国貿易法を考慮し，本学安全保障輸出管理支援室とも協議して，受講者には Oakleaf-FX のマニュアルの閲覧はできないように制限を適用した。通常，東大情報基盤センターのお試しアカウント付き講習会では，講習会終了
後 1 週間継続して Oakleaf-FX の使用が可能であるが，今回は講義科目となっている関係もあり，3 月末まで継続して使用可能とした。
学期中の開催ということで，受講者が集まるのかやや懸念されたが，最終的には 52 名の申込があり（うち NTU：43 名，NCU：9 名）， 52 名のうち 51 名が学生（学部：21 名，大学院（修士）：30 名）であった。

3.2

実施内容

実施した講義内容と資料は東大側で準備した HP 13,14で見ることができる。講義は前年に引き続き
片桐孝洋教授（現：名古屋大学情報基盤センター）とともに実施し，ほぼ SC4SC2016 と同じ内容である。片桐教授の都合でやや変則的な講義構成となったが，前半は当センターで実施している「MPI
基礎：並列プログラミング初級入門」 15の内容に基づいている。後半は有限体積法によるポアソン方
程式ソルバーの並列化に関する教材であり，MPI，OpenMP，OpenMP/MPI ハイブリッド並列に加えて，密行列・疎行列計算アルゴリズム，前処理付き共役勾配法，並列分散データ構造等も含めて学習することができる。4 日間のスケジュールの概要を以下に示す：
1 日目（2 月 21 日（火）） スーパーコンピューティングへの招待（中島） 有限体積法による三次元ポアソン方程式ソルバー（中島） クリロフ部分空間法，共役勾配法（Conjugate Gradient，CG）のアルゴリズム
http://science.ncu.edu.tw/
http://www.itc.u-tokyo.ac.jp/blog/2015/08/19/post-934/
13 http://www.abc-lib.org/MyHTML/Lectures/NU/class-matrNTU2017.htm
14 http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/NTU2017/15 http://www.cc.u-tokyo.ac.jp/support/kosyu/53/
11
12－ 389 －

スーパーコンピューティング

 CRS（Compressed Row Storage）による疎行列格納法
OpenMP 並列プログラミング（片桐）

2 日目（2 月 22 日（水）） FX10 システム（Oakleaf-FX）へのログイン（片桐） MPI 並列プログラミング（片桐） 並列プログラミングの基礎
 基本的な MPI 関数
3 日目（2 月 23 日（木）） MPI/OpenMP ハイブリッド並列プログラミング（片桐） ノン・ブロッキング MPI 関数と通信隠蔽手法
 並列化演習 行列－ベクトル積
 固有値問題におけるべき乗法 行列－行列積
 完全分散版の行列－行列積
 有限体積法アプリケーションの MPI による並列化（中島） 並列分散データ構造
 共役勾配法の並列化
4 日目（2 月 24 日（金）） 有限体積法アプリケーションの OpenMP による並列化（中島） 有限体積法アプリケーションへの OpenMP/MPI ハイブリッド並列プログラミングモデルの適用（中島）3.3

感想等

今回は当初は 2016 年 7 月から稼働を開始した最新の Reedbush を使用する予定であったが，GPU（Nvidia Tesla P100）装着のためこの週は運用停止となった。また最終日（24 日）
は Oakleaf-FX は定期メインテナンスに当たっており，実習を行わず，座学による講義のみとなった。

写真：講義風景（左），集中講義のポスター（右）－ 390 －

スーパーコンピューティング

また今回は，Sli.do 16というシステムを導入し，講義を聴きながら受講者が質問を入力できるようになった。20 分ほど進めては Sli.do のサイトをチェックし，その間に出た質問に答える，という方式で進めた。王教授は「質問は中国語で書いても良い」と指示してあったそう
だが，全員が英語であった。お互い母国でない言語でのコミュニケーションなので，これは非常に便利だった。自分の講義でも使ってみようと思う。
毎回のことではあるが，SC4SC 2017 は筆者にとっても貴重な体験であり，教材，教え方等について色々とアイディアを考えつくとともに，教育の重要性について改めて考える機会も与えてくれた。このような貴重な機会を与えてくれた王偉仲教授とスタッフに対してこの場を借りて深甚なる謝意を表したい。

4

KOBE HPC Summer School 2016

平成 28 年 8 月 1 日（月）～5 日（金）、理化学研究所（理研）計算科学研究機構（Advanced Institutefor Computational Science，AICS）において、「KOBE HPC Summer School 2016」（主催：理化学研究
所計算科学研究機構、神戸大学計算科学教育センター、東京大学情報基盤センター、兵庫県立大学大学院シミュレーション学研究科、公益財団法人計算科学振興財団）が開催された 17。
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。平成 27 年までは、RIKENAICS Summer School として実施していたものである。今回から事務局が理研から神戸大学となり、新たに兵庫県立大学、計算科学振興財団が共催団体として加わった。
平成 24 年度，25 年度は講義内容が担当者によって完全に個別に設定されていたため，重複や欠落が多く必ずしも受講者の評判は良くなかったことから，平成 26 年度からは内容を一新し，東大
情報基盤センターが主導して，本学理学系研究科地球惑星科学専攻で実施している「並列プログラミング，先端計算機演習 18」で実施している内容を元にスケジュールを作成した。名称は変わったものの、平成 28 年度も平成 26 年度、27 年度のプログラムを踏襲して実施した。
実習には Fujitsu PRIMEHPC FX10（神戸大）を使用した。

https://www.sli.do/
http://www.aics.riken.jp/library/event/riken-aics-hpc-summer-school-2015.html
18 http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/16e/
1617－ 391 －

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

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 第８回シンポジウム
学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点では、7 月 14 日（木）・15 日（金）に「学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点第 8 回シンポジウム」を THE GRAND HALL（品川）で開催した。当日は 194 名の参加者（大学 137 名、独法等研究機関 26 名、企業他 31 名）を迎えた。
「学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点」（以下、当拠点）とは、北海道大学、東北大学、東京大学、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
ピュータを所有する 8 つの共同利用施設を構成拠点とし、東京大学情報基盤センターがその中核拠点を担う「ネットワーク型」の共同利用・共同研究拠点である。毎年度、共同研究の公募・採択を行い、当拠点との共同研究を実施した。
今回のシンポジウムは、平成 27 年度に実施された共同研究 35 課題の口頭発表による最終報
告および平成 28 年度公募型共同研究に採択された中から 57 課題のポスター発表による研究内
容紹介を実施した。口頭発表、ポスター発表ともに、一般の参加者も交えた活発な質疑や意見交換が行われた。
シンポジウム初日には、中村 宏 統括拠点長（東京大学情報基盤センター長）による主催側
挨拶と、榎本 剛 文部科学省研究振興局参事官（情報担当）の来賓挨拶があった。それに続けて 2 日間にわたり、公募型共同研究が対象としている超大規模数値計算系応用分野、超大規模データ処理系応用分野、超大容量ネットワーク技術分野、超大規模情報システム関連研究分野
およびこれらの分野にまたがる複合分野研究の研究成果発表および研究内容紹介が行われた。
閉会では、合田 憲人 共同研究 課題審査委員長（国立情報学研究所教授）からシンポジウム
全体のサマリーを含めた挨拶があり、シンポジウムは盛会のうちに終了した。

中村総括拠点長（東京大学情報基盤センター長） 榎本文部科学省研究振興局参事官による主催者挨拶（ 情報担当）による来賓挨拶－ 392 －

スーパーコンピューティング

発表および会場内の様子

2

研究会

2.1

ASE 研究会

ポスター発表の様子

東京大学情報基盤センターでは，内外からの講演者を招いて不定期に先進スーパーコンピュー
ティング環境研究会（Advanced Supercomputing Environment, 略称：ASE 研究会）を開催している。
平成 28 年度は表 1 に示すように第 22～26 回の 5 回の研究会を開催した。
表１ 平成 28 年度に開催された ASE 研究会（第 22 回～第 26 回）
開催日

1

22

平成 28 年5 月 10 日（金）

2

平成 28 年7 月 6 日
（水）

23

1
2

概要，主な講演者（所属）・講演題目
筑波大学計算科学研究センター，最先端共同 HPC 基盤施設（Joint
Center for Advanced High Performance Computing（JCAHPC））との共催で，2016 年度中に本格稼働を開始する日米のスーパーコンピュータ
シ ス テ ム に 関 す る 最 新 の 状 況 を ， Jonathan Carter 博 士 （ Lawrence
Berkeley National Laboratory（LBNL））による招待講演も交えて，紹介した。
Kengo Nakajima (The University of Tokyo), Integrated Supercomputer
System for Data Analyses and Scientific Simulations (Reedbush):Computing Sciences at ITC/U.Tokyo
Jonathan Carter (Lawrence Berkeley National Laboratory, USA),
Computing Sciences at Berkeley Lab and Status of Cori System
Taisuke Boku (University of Tsukuba), Status of Post T2K System(Oakforest-PACS)
来日中の Subodh Sharma 博士（Indian Institute of Technology, Delhi）
による講演の他，Sharma 博士から「HPC システムの省電力技術」，「計算科学教育」について議論をしたいという要望があったため，当該トピックについての学内・センター教員からの講演も実施した。

http://www.cc.u-tokyo.ac.jp/event/ase/22.html
http://www.cc.u-tokyo.ac.jp/event/ase/23.html－ 393 －

出席
者数

35

20

スーパーコンピューティング

324

平成 28 年
12 月 1 日
（木）

4

25

平成 28 年
12 月 8 日（木）

6

平成 29 年
1 月 6 日（金）

26

Subodh Sharma (Indian Institute of Technology, Delhi)，Performance
Tuning of MPI Programs via Model Checking
Massaki Kondo, and Thang Cao (The University of Tokyo), DemandAware Power Management for Power-Constrained HPC Systems
Kengo Nakajima (The University of Tokyo), CSE Education in the University of Tokyo and Activities of the CS Alliance
並列直接法ライブラリ PARADISO の開発者である Olaf Schenk 教授（Universita della Svizzera italiana, Switzerland）による疎行列直接並列解法の最近の動向について講演を実施した。
Olaf Schenk (Universita della Svizzera italiana, Switzerland), Performance Engineering and Sparse Matrices: Introduction, applications andsupercomputing
Akhiro Ida (The University of Tokyo), Development of H-matrices with
ACA for Large-scaled BIEM Analyses
学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点（JHPCN）平成 28 年度
国際共同研究課題として実施している「High-performance Randomized
Matrix Computations for Big Data Analytics and Applications（代表：片桐孝洋（名古屋大学情報基盤センター），副代表：王偉仲（國立臺灣大
學應用數學科學研究所））」5に参加している名古屋大学，國立臺灣大
學の研究者に，Integrated Singular Value Decomposition (iSVD) に関する話題を中心に講演を実施した。
Takahiro Katagiri (Nagoya University), Integration of Multiple Randomized Low-Rank Singular Value Decompositions for Large Matrices on
Parallel Computers
Weichung Wang (National Taiwan University), Evaluating a Randomized Algorithm for Singular Value Decomposition with Supercomputers
and Adaptation of Auto-tuning
Cheng-Han Du (National Taiwan University), Scaling-Up FiniteDifference Frequency-Domain Photonic Simulation on Multi-GPU Systems
Edmond Chow 博士（ジョージア工科大学）による Southwell 緩和法に基づく並列反復解法の最先端の研究に関する講演の他，関連分野についてセンター教員から 3 件の発表を実施した。
Edmond Chow (Georgia Institute of Technology, USA), Variants of theSouthwell Iterative Method for High Performance Computing,Masatoshi Kawai (The University of Tokyo), Parallel Block ICCG
Method for Ill-Conditioned Problems
Tetsuya Hoshino (The University of Tokyo), OpenACC Directive Extensions Towards Realizing Performance Portability
Kengo Nakajima (The University of Tokyo), Parallel Preconditioning
Method for Iterative Linear Solvers on Multicore/Manycore Clusters3

http://www.cc.u-tokyo.ac.jp/event/ase/24.html
http://www.cc.u-tokyo.ac.jp/event/ase/25.html
5
http://jhpcn-kyoten.itc.u-tokyo.ac.jp/ja/abstract.php?ID=jh160025-DAHI
6
http://www.cc.u-tokyo.ac.jp/event/ase/26.html
4－ 394 －

12

22

15

スーパーコンピューティング

2.2

JCAHPC セミナー

平成 25 年 3 月，筑波大学と東京大学で締結された「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」に基づき，筑波大学計算科学研究センターと東京大学情報基盤センターは，「最先端共同 HPC 基盤施設7（JCAHPC: Joint Center
for Advanced High Performance Computing）」を設置した。JCAHPC は東大情報基盤センタースー
パーコンピュータシステム柏拠点（東大柏キャンパス）に両機関の教職員が中心となり設計するスー
パーコンピュータシステムを設置し，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。JCAHPC では平成 28 年 12 月 1 日より Oakforest-PACS システム8（OFP）の運用を開始している。両センターは本施設を連携・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所存であり，その一環として，国内外の研究者による「JCAHPC セミナー」を開催するものである。平成 28 年度は表 2 に示す 3 回のセミナーが開催された。本セミナーは柏，筑波，本郷（浅野地区）から同時に参加できるよう遠隔配信を実施している。
表 2 平成 28 年度に開催された JCAHPC セミナー
開催日・
開催地

主な講演者（所属）・講演題目
米国 Intel 社の二人の研究者による，Intel Xeon Phi/KNL を含む最新の技術動向についての講演を実施した。
Kengo Nakajima (The University of Tokyo), Long and Winding Road
towards Oakforest-PACS (OFP)
Lawrence Meadows (Intel), Intel(R) Xeon Phi(TM) processor: Overview, Experiences, and Optimizations
Hideki Saito (Intel), Latest News for ICC Vectorizer (improvements in
ICC16.0 and 17.0)
DDN Japan の 二 人 の エ ン ジ ニ ア に よ る 、 Oakforest-PACS お よ び
Reedbush システムに利用されているファイルキャッシュシステムについての講演を実施した。
ファイルシステムキャッシュ概要
Reedbush/OFP ファイルシステムキャッシュ構成説明、使い方、差違など
Reedbush 性能評価報告、アプリケーション IO 高速化のヒントご紹介
エクセルソフト社の講師による、Intel Xeon Phi/KNL の概要と最適化手法についての講演を実施した。
インテル Xeon Phi プロセッサー（Knights Landing)の概要
インテルソフトウェア開発製品の KNL 対応機能紹介
KNL 向け最適化に必要なポイント: AVX512、並列化、メモリー
DRAM と MCDRAM の違いと効果的な利用方法
解析ツールを用いた AVX512 ベクトル化

19

平成 28 年9 月 30 日（金）（本郷（浅野））

210

平成 28 年
11 月 2 日（水）（本郷
（浅野））

3

11

平成 29 年2 月 17 日（金）（柏）

7

http://jcahpc.jp/
http://www.cc.u-tokyo.ac.jp/system/ofp/89

http://jcahpc.jp/event/seminar1.html
http://jcahpc.jp/event/seminar2.html
11
http://jcahpc.jp/event/seminar3.html
10－ 395 －

出席
者数

41

35

38

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 28 年度
採択課題Ə ǈîƸåƑłčàßŦºÓÁŝºÓūűĕŖ¹ÆÞºÓūűăĐ  ĄąęĔƚǁ
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2ūű¾ƭRţůģǈơåƑłģ±ƔŴŷċŝ¾ƭ8zǈơåƑłzv½śŷċŝ¾ƭ2010 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 28 年度の国際・企業・一般公募型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）。
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スーパーコンピューティング

また、2016 年 7 月 14 日（木）・15 日（金）に第 8 回シンポジウムが THE GRAND HALL（品川）で開催され、平成 27 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 28 年度公募型共同研究に採択された中から 57 課題のポスター発表による研究内容紹介が行われた。

－ 398 －

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実施してきており、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級の計算資源である。
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：
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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。
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。

－ 399 －

スーパーコンピューティング

2.3

2016 年度採択課題

第 1 回採択課題（平成 28 年 4 月～7 月）
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第 2 回採択課題（平成 28 年 8 月～11 月）
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第 3 回採択課題（平成 28 年 12 月～平成 29 年 3 月）
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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、年間でのべ 10 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。本制度に採択された課題は終了後、得られた成果をもとに、「学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点」の公募型共同研究へと進展することなどが大いに期待される。平成 27 年度からは、学部・大学院生を対象とし、主に夏期におけるスパコン利用を想定したインターン制度を開始した。また、従来は個人を対象としていたが、平成 27 年度からグループでの応募も可能となり、それぞれパーソナルコース、グループコースとしている。グループコースはインターン制度においても適用可能である。
平成 28 年度からは「学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点（JHPCN）」審査委員会による承認の上、JHPCN の萌芽型共同研究として認定される。

3.1

2016 年（前期）採択課題

2016 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。
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2016 年（インターン）採択課題

2016 年（インターン）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。
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－ 401 －

スーパーコンピューティング

3.3

2016 年（後期）採択課題

2016 年（後期）は、FX10 スーパーコンピュータシステム、Reedbush 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。
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űŮFX10－ 402 －

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および産業界で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、その利用は進んでいない。また、企業がスーパーコンピュータ（スパコン）を導入しようとする動きは、
必ずしも旺盛ではない。これらの理由として、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機会がないために、費用対効果を検討できないことが挙げられる。また、多くの現場において、計算シミュレーションの方法論が浸透していないことも理由の一つである。
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を、企業へ開放する方針を推進している。
このような状況を背景として、情報基盤センターでは、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計算資源は、スーパーコンピュータシステム全計算資源の 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。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－ 403 －

スーパーコンピューティングる。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である。支援を行う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際には、本支援を終了する。ASP 事業者については、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 28 年度企業利用

平成 28 年 4 月利用開始の公募では、利用資格者審査の結果、1 件が採択された。また、平成 28
年 10 月利用開始の公募では、2 件が採択された。
平成 28 年度は、10 月および平成 29 年 4 月利用開始の 2 回の課題公募を実施した。平成 29 年
4 月利用開始の公募では、平成 28 年度からの継続となる 2 件および新規 3 件の応募があり採択された。
●平成 28 年度第一回公募（平成 28 年 4 月以降利用開始）
・対象システム：FX10
 申請 1 件 （継続課題）
 採択 1 件 （継続課題）
 株式会社ブリヂストン（FX10）
 「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」●平成 28 年度第二回公募（平成 28 年 10 月以降利用開始）
・対象システム：FX10、Reedbush-U 申請 2 件 （新規課題）
 採択 2 件 （新規課題）
 セイコーインスツル株式会社（Reedbush-U）
 「流体構造連成シミュレーション技術を用いたインクジェット挙動の調査」
 株式会社 JSOL（Reedbush-U）
 「電磁界有限要素解析の大規模処理による高速化の検討」●平成 29 年度第一回公募（平成 29 年 4 月以降利用開始）
・対象システム：FX10、Reedbush-U、Reedbush-H、Oakforest-PACS 申請 5 件 （内継続課題 2 件）
 採択 5 件 （内継続課題 2 件）
 株式会社小堀鐸二研究所（Oakforest-PACS）
 「不規則・不整形地盤の大領域３次元地盤応答評価法の開発と高度化」
 セイコーインスツル株式会社（Reedbush-U）
 「流体構造連成シミュレーション技術を用いたインクジェット挙動の調査」
 株式会社データダイレクト・ネットワークス・ジャパン（Reedbush-U）
 「IME を使用した IO アクセラレーションテスト」
 株式会社 JSOL（Reedbush-U）
 「電磁界有限要素解析の大規模処理による高速化の検討」－ 404 －

スーパーコンピューティング

1.4株式会社 JSOL（Reedbush-H）
 「GPU による電磁界有限要素解析の高速化の検討」

平成 28 年度企業利用関連の教員との共同研究

企業利用制度推進の一環として、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 28 年度 教員との共同研究
 株式会社ヴァイナス （担当教員：伊田明弘 特任准教授）
 「低ランク行列近似を用いた新しい反復法ソルバの開発」
以上－ 405 －

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（2016 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

2016 年 (2016 年 1 月～2016 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

【社会・安全システム科学】
1. Guo, Y., K. Koketsu and H. Miyake: Propagation mechanism of long-period ground motions for offshore
earthquakes along the Nankai Trough: effects of the accretionary wedge: Bull. Seismol. Soc. Am., Vol. 106,1176-1197.
【物理学】
2. J. Terasaki: Two decay paths for calculating the nuclear matrix element of neutrinoless double-β decay using quasiparticle random-phase approximation: Physics Review C, American Physical Society, VoL. 93,
024317-1 -9.
【地球惑星科学】
3. M. Yamamoto and M. Takahashi: General circulation driven by baroclinic forcing due to cloud-layer heating: significance of planetary rotation and polar eddy heat transport: Journal of Geophysical Research Planets, Vol. 121, 558-573.
【基礎化学】
4. Erik Lötstedt, Tsuyoshi Kato and Kaoru Yamanouchi: Decomposition of the configuration-interaction coefficients in the multiconfiguration time-dependent Hartree-Fock method: The Journal of Chemical Physics,
American Institute of Physics, Vol. 144, No. 15, 154111.
【土木工学】
5. Yohei Sawada, Toshio Koike: Towards ecohydrological drought monitoring and prediction using a landdata assimilation system: A case study on the Horn of Africa drought (2010-2011): Journal of GeophysicalResearch - Atmospheres, American Geophysical Union, Vol. 121, No. 14, 8229-8242.
【総合工学】
6. Takayuki Araki, Keisuke Yoshida, Youhi Morii, Nobuyuki Tsuboi, A. Koichi Hayashi: Numerical Analyses on Ethylene/Oxygen Detonation with Multi-step Chemical Reaction Mechanisms: Grid Resolution andChemical Reaction Model: Combustion Science and Technology, Taylor & Francis, Vol. 188, No. 3, 346369.

1.2

口頭・ポスター発表【社会・安全システム科学】
7. 郭雨佳, 纐纈一起: 地震波形の広帯域性を考慮した三次元速度構造インバージョン: 日本地球惑星科学連合大会.
8. 郭雨佳, 纐纈一起, 三宅弘恵: 2016 年 4 月 1 日三重県南東沖の地震 (Mj 6.5) の長周期地震動に対する南海トラフ付加体の効果: 日本地震学会秋季大会.
9. 郭雨佳, 纐纈一起: マルチスケール波形インバージョンによる南海トラフ付加体の三次元速度構造の推定: 日本地震学会秋季大会.

－ 406 －

スーパーコンピューティング【応用物理学】
10. 島田 和宏, 中尾 優斗, 藤枝 直輝: M2O3(M=Al,Ga,In)のバンドギャップとバンドオフセットの第一原理計算: 第 77 回応用物理学会秋季学術講演会, 第 77 回応用物理学会秋季学術講演会予稿集,
14p-P10-12.
11. 島田 和宏, 市川 拓也, 坂巻 宏紀, 近 拳輔, 堂上 真人, 秩父重英: ScxAl1-xN と YxAl1-xN のバンドギ
ャップとバンドオフセットの第一原理計算: 第 77 回応用物理学会秋季学術講演会, 第 77 回応用物
理学会秋季学術講演会予稿集, 16a-P5-31.
【物理学】
12. 寺崎順: QRPA を用いた 48Ca のニュートリノレス二重ベータ崩壊の原子核行列要素計算: 日本物理学会第 71 回年次大会, 日本物理学会講演概要集.
【基礎化学】
13. Erik Lötstedt, Tsuyoshi Kato and Kaoru Yamanouchi: Efficient solution of the time-dependent Schrödinger
equation: Factorized CI approximation in MCTDHF: International Conference on Computational Methods
in Science and Engineering 2016, Computational Chemistry Symposium.

2

大規模 SMP 並列スーパーコンピューターシステム SR16000

2016 年 (2016 年 1 月～2016 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。

2.1

論文

【複合化学】
14. T. Kubo, R. Häusermann, J. Tsurumi, J. Soeda, Y. Okada, Y. Yamashita, N. Akamatsu, A. Shishido, C.
Mitsui, T. Okamoto, S. Yanagisawa, H. Matsui, and J. Takeya: Suppressing molecular vibrations in organic
semiconductors by inducing strain: Nature Communications, Nature Publishing Group, Vol. 7, 11156.
15. C. Mitsui, Y. Tanaka, S. Tanaka, M. Yamagishi, K. Nakahara, M. Yano, H. Sato, A. Yamano, H. Matsui, J.
Takeya, and T. Okamoto: High Performance Oxygen-bridged N-shaped Semiconductors with Stabilized
Crystal Phase and Blue Luminescence: RSC Advances, RSC Publishing, Vol. 6, 28966-28969.

2.2

口頭・ポスター発表【複合化学】
16. T. Kubo, C. Mitsui, A. Yamamura, and J. Takeya: Effects of strain in ultra-thin organic semiconductor
crystals: MRS Fall Meeting 2016.
17. 窪孝祥, 鶴見淳人, R. Hausermann, 渡邉峻一郎, 赤松範久, 宍戸厚, 三津井親彦, 岡本敏宏, 柳澤将, 松井弘之, 竹谷純一: 歪み有機単結晶トランジスタの温度依存性とホール効果測定: 日本物理学会第71 回年次大会.
18. 安中辰朗, 三津井親彦, 井原将司, 山岸正和, 矢野将文, 岩澤大地, 長谷川美貴, 竹谷純一, 岡本敏宏:
アルキル置換酸素架橋 V 字型半導体の集合体構造と発光特性: 第 27 回基礎有機化学討論会.

－ 407 －

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

東京大学柏キャンパス一般公開 201610 月 21 日（金）、22 日（土）の 2 日間、柏キャンパスで「東京大学柏キャンパス一般公
開 2016（発見・体験！柏の知）」が開催された。情報基盤センターでは、スーパーコンピュータガイドツアーで、これまでのスパコン「Oakleaf-FX」に加えて、新スパコン「Oakforest-PACS」を公開した。試験運転作業中のため、「Oakforest-PACS」の室内見学は行わなかったが、ツアー参加者はスパコン「京」を超える性能という説明に興味深く耳を傾けていた。恒例の三次元可視化システム体験、ポスター展示およびビデオ上映「スーパーコ
ンピューティングへの招待」も実施され、スーパーコンピュータ見学者 479 名（1 日目 201
名、2 日目 278 名）、うちガイドツアー参加者 192 名（1 日目 38 名、2 日目 154 名）、三次
元可視化システム体験の参加者 163 名（1 日目 61 名、2 日目 102 名）と大盛況であった。

スーパーコンピュータ「Oakleaf-FX」見学の様子

スーパーコンピュータ「Oakforest-PACS」見学の様子（説明員：中島教授、塙准教授、大島助教、伊田特任准教授）－ 408 －

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、星野助教）

2

来訪者の状況

平成 28 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 28 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

団体名

人数

来訪目的

1

7月6日

日本経済新聞科学技術部

1

施設見学（取材）

Oakforest-PACS

2

7月11日 松戸テクノプラザ

11

施設見学

Fujitsu PRIMEHPC FX10
（Oakleaf-FX）

3

12月1日

4

Oakforest-PACS 運 用開10 施設見学始記者会見
Oakforest-PACS 運 用開125 施設見学
12月2日
始記念式典

見学内容

Oakforest-PACS
Oakforest-PACS

5

12月6日 文科省参事官補佐

4

施設見学

Oakforest-PACS

6

12月7日 CDMSIシンポジウム

8

施設見学

Oakforest-PACS

7

12月9日 NHKエンタープライズ

7

施設見学（取材）

Oakforest-PACS

8 12月26日 筑波大学

2

施設見学

Oakforest-PACS、
Fujitsu PRIMEHPC FX10
（Oakleaf-FX）

9

2

施設見学

Oakforest-PACS

10 1月19日 理化学研究所AICS

8

施設見学

Oakforest-PACS

11 1月24日 企業利用説明会（柏）

9

施設見学

Oakforest-PACS

12 1月24日 大成建設

8

施設見学

Oakforest-PACS

13

1月18日 Asetek

1月25日

Accelerated Data and47(30) 施設見学
Computing Workshop－ 409 －

Oakforest-PACS、
Fujitsu PRIMEHPC FX10
（Oakleaf-FX）

スーパーコンピューティング

14

2月7日 国立環境研究所

15 2月17日

2

施設見学

PCクラスタワークショ
61 施設見学ップ
括弧内は外国人見学者数－ 410 －

Oakforest-PACS
Oakforest-PACS

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
柴山 悦哉

田中 哲朗

品川 高廣

関谷 貴之

岡田 和也

中川 裕志

委員会委員等名

任 期

一般社団法人 日本ソフトウェア科学会 役員候補者選考委員会委員

26.4.1 ～ 29.3.31

独立行政法人 科学技術振興機構 研究領域「ビック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」 副研究総括

26.4.1 ～ 30.3.31

日本学術会議 日本学術会議会員

26.10.1 ～ 30.9.30

一般社団法人 日本ソフトウェア科学会 評議員

27.4.1 ～ 31.3.31

京都大学数理解析研究所 専門委員会委員

27.9.1 ～ 29.8.31

東京大学教養学部 非常勤講師

28.4.1 ～ 28.8.31

国立研究開発法人 理化学研究所 客員主管研究員

28.4.1 ～ 29.3.31

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会委員

28.4.1 ～ 29.3.31

国立研究開発法人 科学技術振興機構 研究主幹

28.4.1 ～ 29.3.31

一般社団法人 大学ICT推進協議会 研究員

28.4.1 ～ 29.3.31

東京大学 情報システム戦略会議ICTサービス統合化専門部会部会長

28.4.1 ～ 29.3.31

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点運営委員会委員

28.4.1 ～ 30.3.31

東京大学 情報倫理委員会委員

28.4.1 ～ 30.3.31

東京大学 情報倫理審査専門委員会委員

28.4.1 ～ 30.3.31

一般社団法人情報処理学会 一般社団法人情報処理学会理事

28.6.3 ～ 30.6.3

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

28.9.1 ～ 29.8.31

情報セキュリティ大学院大学 客員教授

28.10.1 ～ 29.3.31

東京大学教養学部 非常勤講師

28.4.1 ～ 28.8.31

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

28.4.1 ～ 29.3.31

東京大学教養学部 非常勤講師

28.9.1 ～ 29.3.31

東京大学教養学部 非常勤講師

28.4.1 ～ 28.8.31

東京大学工学部 非常勤講師

28.5.1 ～ 28.8.31

東京大学工学部 非常勤講師

28.9.1 ～ 29.3.31

専修大学 非常勤講師

28.4.1 ～ 29.3.31

東京大学 情報システム戦略会議ICTサービス統合化専門部会部会員

28.4.1 ～ 29.3.31

東京学芸大学 非常勤講師

28.4.7 ～ 28.9.30

慶應義塾大学SFC研究所 上席所員

28.5.25 ～ 29.3.31

東京大学情報システム本部 東京大学セキュリティ監視チーム（ＵＴＳＯＣ）構成員

29.1.1 ～ 30.3.31

柏図書館 柏図書館運営委員会委員

27.4.1 ～ 30.3.31

株式会社Faber&Technology 技術アドバイザー

27.12.1 ～ 28.11.30

国立研究開発法人 産業技術総合研究所 客員研究員

28.4.1 ～ 29.3.31

一般社団法人バイオ産業情報化コンソーシアム タスクフォース１委員

28.6.27 ～ 29.3.31－ 413 －

委員会委員等

荒井 ひろみ

工藤 知宏

中山 雅哉

関谷 勇司

一般社団法人産業競争力懇談会 「IoT時代におけるプライバシーとイノベーションの両立」プロジェクトメンバー

28.8.15 ～ 29.3.31

国立研究開発法人理化学研究所 革新知能統合研究センター目的指向基盤技術
研究グループプライバシーと社会制度チームチームリーダー（非常勤）28.10.1 ～ 29.3.31

独立行政法人 理化学研究所 客員研究員

26.10.1 ～ 29.3.31

コンピュータセキュリティシンポジウム2016（CSS2016）プログラム委員会 プログラム
委員

28.4.1 ～ 28.12.31

独立行政法人 産業技術総合研究所 客員研究員

27.4.1 ～ 29.3.31

独立行政法人 産業技術総合研究所 客員研究員

27.4.1 ～ 29.3.31

一般社団法人 電子情報通信学会 通信ソサイエティ ネットワーク仮想化時限研究専門委員会専門委員

27.4.1 ～ 29.3.31

文部科学省研究振興局 HPCI計画推進委員会次期フラッグシップシステムに係るシステム検討ワーキンググループ委員

27.8.5 ～ 29.3.31

文部科学省研究振興局 特定高速電子計算機施設に係る評価委員会委員

28.2.26 ～ 29.2.25

一般社団法人 電子情報技術産業協会 電子材料・デバイス技術専門委員会委員
非ノイマン型計算機へ向けたデバイス技術分科会委員長

28.4.1 ～ 29.3.31

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長

28.4.1 ～ 29.3.31

国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構 ＮＥＤＯ技術委員

28.5.19 ～ 30.3.31

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・連携本部ネットワーク作業部会委員

28.6.23 ～ 29.3.31

一般社団法人 電子情報通信学会 ソサイエティ論文誌 査読委員

27.6.4 ～ 28.6.30

東京大学 情報システム緊急対応チーム（UTokyo-CERT）統括責任者

28.4.1 ～ 30.3.31

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

28.6.23 ～ 29.3.31

国立保健医療科学院 「国立保健医療科学院研究情報ネットワークシステムの更改に係る構築、賃貸借及び運用保守調達に係る提案書技術審査委員会」委員

28.8.1 ～ 28.8.31

東京大学情報システム本部 東京大学セキュリティ監視チーム（ＵＴＳＯＣ）構成員

29.1.1 ～ 30.3.31

東京大学キャンパス計画室交通計画部会 東京大学キャンパス計画室交通計画部
会本郷地区WG委員

27.10.1 ～ 29.3.31

慶應義塾大学SFC研究所 SFC研究所上席所員

28.4.1 ～ 29.3.31

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・連携本部セキュリティ作業部会委員

28.6.23 ～ 29.3.31

東京大学理学部 非常勤講師

28.9.1 ～ 29.3.31

総務省 情報通信審議会情報通信政策部会IoT政策委員会人材育成ワーキンググ
28.10.18 ～ 28.12.5
ループの構成員

小川 剛史

東京大学情報システム本部 東京大学セキュリティ監視チーム（ＵＴＳＯＣ）構成員

29.1.1 ～ 30.3.31

一般社団法人電子情報通信学会 通信ソサイエティ和文論文誌編集委員

24.6.1 ～ 28.5.31

特定非営利活動法人 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
市研究委員会副委員長
特定非営利活動法人 日本バーチャルリアリティ学会 複合現実感研究委員会委員

27.1.1 ～ 29.12.31
28.1.1 ～ 30.12.31

東京大学文学部 非常勤講師

28.4.1 ～ 29.3.31

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

28.4.1 ～ 29.3.31

一般社団法人 情報処理学会 デジタルコンテンツクリエーション研究運営委員会
運営委員

28.4.1 ～ 30.3.31－ 414 －

委員会委員等

中村 文隆

妙中 雄三

宮本 大輔

中島 研吾

近藤 正章
佐藤 周行

法政大学 非常勤講師

28.4.1 ～ 28.9.30

法政大学 非常勤講師

28.10.1 ～ 29.3.31

東京大学情報システム本部 東京大学セキュリティ監視チーム（ＵＴＳＯＣ）構成員

29.1.1 ～ 30.3.31

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

27.6.4 ～ 29.6.30

慶應義塾大学SFC研究所 上席所員

28.4.1 ～ 29.3.31

国際学会 AsiaJCIS2016 プログラム委員

27.10.29 ～ 28.8.5

東京大学 情報システム緊急対応チーム（UTokyo-CERT）委員

28.4.1 ～ 30.3.31

国立研究開発法人情報通信研究機構サイバーセキュリティ研究所 協力研究員

28.7.1 ～ 29.3.31

一般社団法人 日本計算工学会 理事

26.5.20 ～ 28.5.20

北海道大学情報基盤センター 共同利用・共同研究委員会

27.4.1 ～ 29.3.31

東京大学理学系研究科 非常勤講師

28.4.1 ～ 28.9.25

一般社団法人 日本応用数理学会 代表会員

28.4.1 ～ 29.3.31

国立研究開発法人理化学研究所 客員主管研究員

28.4.1 ～ 30.3.31

東北大学サイバーサイエンスセンター 大規模科学計算システム全国共同利用連
絡会議委員

28.4.1 ～ 30.3.31

東京大学物性研究所附属物質設計評価施設 スーパーコンピュータシステム共同利用委員会委員

28.4.1 ～ 30.3.31

京都大学学術情報メディアセンター スーパーコンピュータシステム共同研究企画委員会委員

28.4.1 ～ 30.3.31

一般財団法人 日本計算工学会 理事

28.5.27 ～ 30.5.31

東京大学工学部 非常勤講師

28.9.1 ～ 29.3.31

国立研究開発法人理化学研究所 客員研究員

28.4.1 ～ 30.3.31

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
委員

26.6.5 ～ 28.6.30

一般社団法人 日本ソフトウェア科学会 評議員

27.4.1 ～ 31.3.31

一般社団法人 情報処理学会 論文誌ジャーナル/ＪＩＰ特集号編集委員長

27.4.3 ～ 28.8.15

国際会議CANDAR (International Symposium on Computing and Networking) ト
ラックチェア27.4.23 ～ 28.7.31

国際会議 COMPSAC ２０１６

27.7.24 ～ 28.6.14

プログラム全体委員会委員長

Mobile Cloud 2016 General Chair

27.9.7 ～ 28.4.1

国際学会 IEEE 雑誌｢IT Professional」編集委員

27.11.24 ～ 28.11.23

東京大学情報理工系研究科 非常勤講師

28.4.1 ～ 28.8.31

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

28.6.23 ～ 29.3.31

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
営委員会委員、同委員会トラスト作業部会員

28.7.26 ～ 29.3.31

一般財団法人日本情報経済社会推進協会 平成28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のためのリポジトリ検討）に係る検討委員会委員

28.11.25 ～ 29.3.31

一般財団法人日本情報経済社会推進協会 アイデンティティ連携トラストフレーム
ワーク推進コンソーシアム全体会議委員

28.11.25 ～ 29.3.31－ 415 －

委員会委員等

塙 敏博

大島 聡史

有間 英志

東京大学情報システム本部 東京大学セキュリティ監視チーム（ＵＴＳＯＣ）構成員

29.1.1 ～ 30.3.31

文部科学省研究振興局 技術参与

28.4.1 ～ 29.3.31

東京大学工学部 非常勤講師

28.4.1 ～ 29.3.31

筑波大学計算科学研究センター 客員准教授

28.4.1 ～ 29.3.31

東京工業大学学術国際情報センター 学術国際情報センター共同利用専門委員
会委員

28.4.28 ～ 29.3.31

東京大学キャンパス計画室 東京大学キャンパス計画室交通計画部会柏地区WG
委員

27.4.1 ～ 29.3.31

一般社団法人 情報処理学会 ハイパフォーマンスコンピューティング研究運営委
員会

28.4.1 ～ 30.3.31

国立研究開発法人 理化学研究所 客員研究員

28.5.1 ～ 29.3.31－ 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.392

・拠点シンポジウム
7/14-15

第８回

p.330

・コンピュータ・ネットワーク利用セミナー（第84回）「平成28年度コンピュータネットワーク

12/13-15

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・教育本郷チーム・教育駒場チームによるもの
講習会・セミナー名

開催日

p.286

・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

参照頁

4/1-8/10（平日）, 8/22-12/26（平日）,1/5-3/30（平日）合計465回

駒場キャンパス 情報教育棟

4/ 4, 5, 6, 7, 8, 12, 14, 18, 20, 22, 26, 28
5/9, 12, 17, 20, 24, 27
6/2, 10, 20, 28, 7/6, 14, 22 ,8/1, 9, 9/16, 21, 27
10/3, 13, 21, 27, 11/9, 21

柏キャンパス

柏図書館

出張講習会

4/22, 26, 5/31, 6/8
4/1(2回), 4/4, 9/14, 9/21
p.297

・システム利用説明会
本郷キャンパス 情報基盤センター

9/13, 3/22

駒場キャンパス 情報教育棟

9/12, 3/24

・相談員説明会
本郷キャンパス 情報基盤センター

4/6, 9/27

駒場キャンパス 情報教育棟

4/6, 9/27－ 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

p.308

・情報探索ガイダンス（テーマ別ガイダンス）
論文準備ここからスタート！

4/5, 4/18, 4/27, 5/24, 5/30, 6/9, 6/22, 7/5, 8/2, 10/7,
11/1, 12/8, 1/13, 1/19, 2/9, 3/10

はじめよう！RefWorks(昼休み30分)

4/12, 4/20, 5/24, 5/25, 6/10, 6/16, 6/21

はじめての本や論文の探し方(昼休み30分)

5/10, 5/18, 5/23

比べる！検索ツール(昼休み30分)

7/1, 7/6, 7/12, 9/30, 12/13, 12/21

はじめよう！Mendeley(昼休みor夕方30分）

9/16, 10/6, 10/18, 11/7, 11/25, 12/2, 12/7

本文入手大作戦（昼休み30分）

9/28, 1/11, 1/24

就活の味方「eol」ミニ講座（昼休み20分)

10/11, 10/12, 10/17, 11/2, 11/10, 11/18

論文投稿シミュレーション：JCRとRefWorksを使って10/25, 11/9（中止）

卒業してからの文献検索・文献管理

2/3, 2/15, 3/7, 3/9
p.309

・夜間ガイダンス
論文準備のための文献管理：Web of Science &RefWorks

7/15, 8/5, 10/14, 11/18

・留学生向け情報探索ガイダンス
Enhanced course 「Searching for books and papers」英語
コース

p.309
4/14, 4/20, 9/28, 10/6

韓国語コース

5/12

中国語コース

10/14（同日2回開催）
p.310

・外部講師による講習会
Mendeley講習会

参照頁

6/7（同日2回開催）

文献管理ツールクローズアップ

アジア関連の日本歴史公文書をネットで見よう

6/9

SciFinderで化学分野の情報検索をするには？

6/10

人社系向け新聞を研究にいかす

6/14, 6/21

EndNote講習会

6/15

文献管理ツールクローズアップ

OECDの出版物や統計を探すには？OECD iLibrary講習会 6/16
LexisNexis Academicで海外のニュースやビジネス情報
6/17を検索するには？
研究戦略：研究分析ツールESI/InCites講習会

7/27

研究戦略：研究分析ツールSciVal/Pure講習会

7/29

SciFinder講習会

9/21
7/29, 8/30

・秘書さんのためのはじめての論文の探し方講習会

p.310
p.311

・出張・オーダーメイド講習会
オーダーメイド講習会
文学部、医学系研究科、情報学環学際情報学府、工学部、医科学研究所、理学部、総合文化研究科、附属病院、公共政策大学院

4/8, 4/25, 4/26, 5/17, 5/27, 6/8, 6/24, 6/29, 7/25,
9/29, 10/5, 10/6, 10/24, 10/28, 11/29, 12/9, 12/16,
12/20, 3/21, 3/23

－ 418 －

講習会・セミナー

附属図書館・室等との共催講習会
総合図書館、生産研図書室、先端研図書室、地震研
図書室、医学図書館、理学部生物学科図書室、農学
生命科学図書館、工学・情報理工学図書館、駒場図書館、大学院数理科学研究所図書室、経済学図書
館、教養教育高度化機構初年次教育部門、柏図書
館、薬学図書館、医科学研究所図書室

p.313
4/4, 4/5, 4/6, 4/7, 4/8, 4/11, 4/22, 4/26, 4/28, 5/2, 5/9,
5/11, 5/13, 5/18, 5/19, 5/20, 5/26, 5/27, 6/14, 6/20,
6/23, 6/27, 6/28, 7/14, 9/7, 9/14, 9/15, 9/27, 9/30,
10/3, 10/4, 10/13, 10/18, 10/19, 10/20, 10/21, 10/27,
10/31, 11/22, 11/24, 12/19, 2/1, 2/8, 2/16
p.318

・初年次ゼミナール
4/13, 4/14, 4/15, 4/18, 4/19

文科
・セミナー
英語論文セミナー
SAGE Talks: Simple Guide to Writing a Journal
Article英語論文セミナー
出版社が語るアクセプトされる論文とは？～Elsevier～
・質問受付day・テキスト協力
・講習会協力U-PARL（東京大学附属図書館アジア研究図書館上廣倫理財団寄付研究部門）主催講習会

p.318
11/11

11/15
1/16, 1/17, 1/18

p.318

5/18, 5/20, 5/24, 5/26, 6/7, 6/17, 10/13, 10/14, 10/18,
10/19, 11/9, 11/21, 11/25, 12/6, 12/14, 12/22, 12/26,
1/12, 1/17, 1/27

p.319

p.320
5/31, 6/30, 7/7, 12/22

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.330

10/25

第14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.378

・お試しアカウント付き並列プログラミング講習会
第55回「ALPS入門」

5/18（中止）

第56回「有限要素法で学ぶ並列プログラミング基礎」

5/24-25

第57回「OpenFOAM入門」

5/31

第58回「GPUプログラミング入門」

6/8

第59回「OpenMP/OpenACCによるマルチコア・メニィコ
ア並列プログラミング入門」

6/14-15

第60回「並列有限要素法とハイブリッド並列プログラミング」

6/28-29

第61回「MPI基礎：並列プログラミング入門」

7/7-8－ 419 －

講習会・セミナー

第62回「ライブラリ利用：科学技術計算の効率化入
門」

9/6-7

第63回「MPI基礎：並列プログラミング入門」

9/12-13

第64回「OpenFOAM入門」

9/27

第65回「有限要素法で学ぶ並列プログラミング基礎」

10/11-12

第66回「MPI上級」

10/14（中止）

第67回「GPUプログラミング入門」

10/17

第68回「OpenMP/OpenACCによるマルチコア・メニィコ
ア並列プログラミング入門」

11/8-9

第69回「OpenFOAM入門」

11/29（中止）

第70回「並列有限要素法とハイブリッド並列プログラミング」

2/14-15（中止）

第71回「ライブラリ利用：科学技術計算の効率化入門」

2/28-3/1

第72回「MPI基礎：並列プログラミング入門」

3/6-7

第73回「OpenFOAM初級 in 名古屋」

3/13

第74回「GPUプログラミング入門 in 名古屋」

3/14

・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22回

5/10

第23回

7/6

第24回

12/1

第25回

12/8

第26回

1/6

・ JCAHPC セミナー

p.393

p.395

第1回

9/30

第2回

11/2

第3回

2/17

・その他
データ解析・シミュレーション融合スーパーコンピュータシステム（Reedbush）利用説明会
東京大学（柏キャンパス、浅野キャンパス）、慶應義塾大 5/26、5/30、6/2、6/10、6/16、6/27、7/1、7/5、7/6、学、山梨大学、早稲田大学、電気通信大学、横浜国立大 7/11、7/12、7/22
学、千葉大学、埼玉大学、工学院大学、東京工業大学、
東京工科大学
KOBE HPC Summer School 2016
8/1-5
NCTS 2017 Courses on High-Performance Computing andDeep Learning

2/21-24－ 420 －

p.354

p.391
p.388

報道関係一覧

報道関係一覧
スーパーコンピューティング部門[報道 1] 日本経済新聞 電子版 2016 年 5 月 10 日 「京」超えるスパコン開発へ 東大・筑波大、
富士通と[報道 2] 日本経済新聞 2016 年 5 月 11 日 「京」超えるスパコン 東大・筑波大など開発へ[報道 3] 読売オンライン 2016 年 5 月 11 日 国内最高性能スパコン共同導入へ 東大と筑波大[報道 4] 読売新聞 2016 年 5 月 11 日 国内最高のスパコン 東大と筑波大導入へ 計算能力
「京」の 2 倍[報道 5] 朝日新聞デジタル 2016 年 5 月 17 日 新スパコン、「京」の２ 倍速 東大と筑波大が共同導入へ[報道 6] 日刊工業新聞 2016 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 7] 日経産業新聞 2016 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 8] 日経産業新聞 2016 年 8 月 9 日 汎用品でも国内最高性能 東大・筑波大が新型、12月稼働 費用対効果が突出[報道 9] マイナビニュース 2016 年 10 月 21 日 ピーク演算性能は京の 2.5 倍 - 東大/筑波大のス
パコン「Oakforest PACS」 http://news.mynavi.jp/articles/2016/10/21/oakforest/[報道 10] YahooTop/産経ニュース 2016 年 11 月 14 日 スパコン世界ランク、中国が８連覇 理
研の「京」、東大に抜かれる http://www.sankei.com/economy/news/161114/ecn1611140045n1.html[報道 11] 朝日新聞 2016 年 11 月 15 日 最先端共同 HPC 基盤施設のスーパーコンピュータ
Oakforest-PACS が Top500 で国内最高性能に認定[報道 12] 読売新聞 2016 年 11 月 15 日 東大など運用スパコン、世界 6 位…「京」超える[報道 13] ITmedia 2016 年 11 月 15 日 スーパーコンピュータ Top500、中国 8 連覇、日本トップは初登場 JCAHPC の 6 位
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1611/15/news065.html[報道 14] ITpro 2016 年 11 月 15 日 富士通のスパコン「Oakforest-PACS」、京を抜いて国内最高位に http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/16/111503385/?rt=nocnt[報道 15] PC Watch 2016 年 11 月 15 日 68 コア CPU「Xeon Phi 7250」を採用した日本のスパコンが世界 6 位 http://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1029960.html－ 421 －

報道関係一覧[報道 16] 日本経済新聞 2016 年 12 月 1 日 日本最速のスパコン稼働へ 東大・筑波大、能力「京」の 2 倍[報道 17] 時事ドットコムニュース 2016 年 12 月 1 日 国内最高性能の新スパコン＝東大と筑波大、運用開始 http://www.jiji.com/jc/article?k=2016120100884&g=soc[報道 18] 共同通信 47NEWS 2016 年 12 月 1 日 国内最速スパコンの運用開始 東大と筑波大、「京」超す https://this.kiji.is/176995523516057077?c=39546741839462401[報道 19] 日経産業新聞 2016 年 12 月 1 日 計算速度「京」の 2 倍 東大などスパコンの運用開始[報道 20] CNET Japan 2016 年 12 月 1 日 「京」超えの国内最速スパコンが稼働開始--理論演
算性能は 25 ペタフロップス https://japan.cnet.com/article/35093047/[報道 21] ZDNet Japan 2016 年 12 月 2 日 国内第 1 位スパコン、稼働開始--性能指標でも世界
第 3 位：Oakforest-PACS https://japan.zdnet.com/article/35093116/[報道 22] 読売新聞 2016 年 12 月 2 日 日本最速のスパコン始動…「京」の 2.2 倍[報道 23] HPCwire JAPAN 2016 年 12 月 2 日 国内最速のスパコンが運用開始
http://www.hpcwire.jp/archives/11624[報道 24] ITmedia 2016 年 12 月 2 日 東大と筑波大が国内最速スーパーコンピュータ正式運用開始 総ピーク演算性能は「京」の 2.2 倍
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1612/02/news116.html[報道 25] マイナビニュース 2016 年 12 月 2 日 国内最高性能のスパコン、正式運用を開始 –JCAHPC http://news.mynavi.jp/news/2016/12/02/035/[報道 26] スポーツニッポン 2016 年 12 月 2 日 京超えスパコン[報道 27] 夕刊フジ 2016 年 12 月 2 日 東大と筑波大、国内初の共同運用 「京」超す国内最速
スパコン運用開始[報道 28] 東奥日報 2016 年 12 月 2 日 国内最速スパコン始動 東大・筑波大 「京」超え、温暖化予測[報道 29] 福島民報 2016 年 12 月 2 日 国内最速スパコン運用開始 東大と筑波大、「京」上回る[報道 30] 京都新聞 2016 年 12 月 2 日 国内最速スパコン始動[報道 31] 日本経済新聞 2016 年 12 月 7 日 東大・筑波大が運用 最速スパコン 急先鋒 ポス
ト「京」は開発遅れる[報道 32] 東大新聞 2016 年 12 月 13 日 国内最高性能のスパコン、筑波大と共同運用開始
http://www.todaishimbun.org/supercom20161213/－ 422 －

東京大学情報基盤センター年報
2016 年度（第 18 号）
編

集
東京大学情報基盤センター年報編集委員会
編集委員長
品川 高廣
編集委員
小川 剛史、星野 哲也、五十嵐 亮、中村 覚、阿曽 義浩、
松本 康男、中村 昇平、村上 晋司、井爪 健雄、宮嵜 洋、川名 由希子、鈴木 さゆり

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
2017 年 7 月発行

東京大学情報基盤センター

年報第 18 号
2016 年度

年報 第 号

Annual Report No.18
2016

18


年度
2016

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