年報 第 16 号
2014 年度

Annual Report No.16
2014

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

次

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

PART1 概組

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

織 ·········································································· 5
組織図 ········································································ 5
職員数 ········································································ 5
教職員 ········································································ 6
平成 26 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 26 年度科学研究費助成事業採択状況 ········································ 17
平成 26 年度受託研究費受入状況 ················································ 19
平成 26 年度共同研究費受入状況 ················································ 20
平成 26 年度政府系委託費受入状況 ·············································· 22
平成 26 年度奨学寄附金受入状況 ················································ 23

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） ·············· 39
PKI ·········································································· 41

その他 ········································································· 43
臺大數學科學中心 科學計算冬季學校（Short Course for Scientific Computing（SC4SC
2015）） ······································································ 45

PART3 各研究部門 研究活動報告 ········································ 51
情報メディア教育研究部門 ····················································· 53
情報メディア教育研究部門概要 ················································· 55
柴山 悦哉 ···································································· 58
情報システムの信頼性と安全性に関する研究田中 哲朗 ···································································· 64
ゲームプログラミングに関する研究

品川 高廣 ···································································· 67
準パススルー型仮想マシンモニタ「BitVisor」の研究

関谷 貴之 ···································································· 74
計算機科学関連カリキュラムの分析及び初学者によるプログラムトレーシングにおける誤答の分析

学術情報研究部門 ······························································ 81
学術情報研究部門概要 ························································· 83
中川 裕志 ···································································· 87
統計的機械学習とプライバシー保護技術

佐藤 一誠 ···································································· 93
入力のサイズに依存しない大規模ベイズ学習に関する研究

荒井 ひろみ ·································································· 99
プライバシを保護したデータ収集及び利用

ネットワーク研究部門 ························································· 105
ネットワーク研究部門概要 ···················································· 107
若原

恭 ··································································· 117
ネットワークの機能の高度化と設計・運用・保守・管理の合理化

中山 雅哉 ··································································· 122
広域分散環境の高度基盤技術に関する研究

小川 剛史 ··································································· 128
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 ··································································· 138
新たなネットワークサービスアーキテクチャの実現に向けた研究

中村 文隆 ··································································· 148
組込みコンピュータを活用した情報教育

妙中 雄三 ··································································· 150
大容量モバイル通信環境実現にむけた基盤技術の研究

宮本 大輔 ··································································· 156
サイバーセキュリティに関する研究

田崎

創 ··································································· 163
マルチレイヤ脅威分析およびサイバー防御の研究開発

スーパーコンピューティング研究部門 ········································· 171
スーパーコンピューティング研究部門概要 ······································ 173
中島 研吾 ··································································· 191
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 ································································· 201
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 ··································································· 209
検証付き言語処理系とサービス体系におけるセキュリティ保証の研究 Optimization
Verifying Compiler, Privilidge Design in Federation Service, and Trust Models in Security

片桐 孝洋 ··································································· 216
ソフトウェア自動チューニングおよび高性能数値計算ライブラリの研究と HPC 教育

近藤 正章 ··································································· 224
高性能・省電力計算システムに関する研究開発

大島 聡史 ··································································· 230
様々な並列計算ハードウェアを用いた高性能計算に関する研究

實本 英之 ··································································· 238
エクストリームスケール高性能計算を対象とした耐故障機能及び支援システム

塙敏博 ··································································· 246
演算加速機構と通信機構との統合環境に関する研究

松本 正晴 ··································································· 253
大規模マルチスケールシミュレーション手法に関する研究

学際情報科学研究体 ··························································· 263
伊藤 祥司 ··································································· 265
線形方程式求解のための双ランチョス系解法の前処理付きアルゴリズムに対する改善とその解析佐藤 芳樹 ··································································· 273
HPC のためのソフトウェアモジュール化技術、及び、センター業務への取り組み

PART4 教育・サービス活動報告 ········································· 283
情報メディア教育 ····························································· 285
情報メディア教育支援サービス概要 ············································ 287
教育用計算機システム運用報告 ················································ 289
学内組織向けメールサーバ（MAILHOSTING）運用報告 ·························· 296
WEB PARK サービス運用報告 ················································· 298
学内組織向け DNS ホスティング運用報告 ······································· 301
遠隔講義支援サービス運用報告 ················································ 302
LMS 運用報告 ······························································· 304
その他のサービス運用報告 ···················································· 307

学術情報 ······································································ 309
学術情報概要 ································································ 311
デジタルコンテンツサービス ·················································· 312
学術情報リテラシー支援 ······················································ 314
図書館関係システム運用・管理 ················································ 327

ネットワーク ·································································· 329
ネットワーク概要 ···························································· 331
東京大学情報ネットワークシステム（UTnet3）の運用管理 ························ 334
セキュリティ対応 ···························································· 347
東京大学情報システム緊急対応チーム（UT-CERT）との連携 ······················ 350
学内ソフトウェアライセンス ·················································· 353
ハウジングサービス ·························································· 355

スーパーコンピューティング ·················································· 357
スーパーコンピューティング概要 ·············································· 359
スーパーコンピューティング業務 ·············································· 362
講習会 ······································································ 373
シンポジウム・研究会 ························································ 380
公募型研究プロジェクト ······················································ 384
スーパーコンピュータの企業利用支援 ·········································· 389
スーパーコンピュータ利用による研究成果報告（2014 年） ······················· 392
その他イベント ······························································ 395

PART5 その他 ······························································· 397
委員会委員等 ································································ 399
講習会・セミナー ···························································· 403
報道関係一覧 ································································ 406

巻頭言

巻 頭 言
東京大学情報基盤センター長 中村 宏
2014 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、それらを横断し機能する学際情報科学研究体から構成される組織であり、研究・教育ならびにサービスの提供をミッションとしております。2014 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。各部門の活動報告はそれぞれの報告に譲るとして、センター全体の大きな事柄について簡単に紹介させていただきます。
当センターは、全国 8 大学の情報基盤系共同利用センターから構成される学際大
規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 (略称：JHPCN) において中核拠点の役割を担っております。JHPCN では公募型の学際共同研究活動を推進・支援しておりま
すが、2014 年度は、ネットワーク型という我々の拠点の特長を活かすべく、複数の構成拠点の協働による共同研究という新しい試みを開始いたしました。この JHPCN
は、文部科学省が推進し当センターも計算資源を提供する HPCI(革新的ハイパフォ
ーマンス・コンピューティング・インフラ)との連携を行っており、全国の研究者にさらに充実した計算資源と共同研究の機会を提供しております。
海外との連携も進めております。当センターは國立臺灣大學理論科學研究中心（Center for Advanced Study in Theoretical Sciences, National Taiwan University）の間で研究交流協定覚書（Memorandum of Understanding）を取り交わしております。
この協定に基づき、2014 年度は國立臺灣大學において当センターの Oakleaf-FX を用いる講習会を開催いたしました。このような講習会を海外で実施するのは当センターとしては初の試みであります。海外での実施には入念な確認と準備を必要としましたが、国際的な共同研究への礎を築くことができました。
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、年報編集委員長の小川剛史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。
2015 年 5 月吉日	
 

- 1 -

PART 1

概

況

織

予

算

PART 1

組

補助金等

- 3 -

組

組

織

織

組織図
情報基盤センター

セ ン タ ー 長

センター運営委員会

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

研

究

部

門

情 報 メ デ ィ ア 教 育 研 究 部 門
学

術

ネ

ッ

情
ト

報

研

ー

ク

ワ

究
研

究

部

門

部

門

スーパーコンピューティング研究部門
学

際

情

報

科

学

研

究

体

拠 点 運 営 委 員 会

情報システム部

情

報

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

情報メディア教育支援チーム課

学術情報チーム
ネットワークチーム
スーパーコンピューティングチーム
備考：情報基盤センターに事務部門はなく、情報システム部が行っている。

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

任

兼

務

特

任

1
5
7

2

7
1
5
2
27

2
3

2
1
5

6

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
28
25
8
7
7
75

- 5 -

兼

務

特

任

1
1

1

H27.3.31
合 計
1
5
11
3
7
3
6
2
38
H27.3.31
合 計
29
26
8
7
7
77

組

織

教職員
平成 27 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）
秘書（特任専門職員）渡 邉 かがり
研究部門
情報メディア教育研究部門
教授

柴 山 悦 哉准教授

田 中 哲 朗准教授

品 川 高 廣助

関 谷 貴 之教

学術情報研究部門
教授

中 川 裕 志助

教

佐 藤 一 誠助教

荒 井 ひろみ事務補佐員

吉 冨 美 樹技術補佐員

佐 野 敦 子ネットワーク研究部門
教

授

若 原

恭

准教授

中 山 雅 哉准教授

小 川 剛 史准教授

関 谷 勇 司助教

中 村 文 隆助教

妙 中 雄 三助

教

宮 本 大 輔

特任講師

田 崎

創

学術支援専門職員

飯 村 卓 司事務補佐員

川 崎 しのぶ

技術補佐員

中 村

遼

スーパーコンピューティング研究部門
教授

中 島 研 吾教授

金 田 康 正准教授

佐 藤 周 行准教授

片 桐 孝 洋准教授（兼務）

田 浦 健次朗

准教授（兼務）

近 藤 正 章助

大 島 聡 史

教

- 6 -

組

特任准教授

塙

敏 博

特任講師

松 本 正 晴

客員研究員

石 川

客員研究員

實 本 英 之事務補佐員

亀 田 文美代

事務補佐員

伊 東 雅 美裕

学際情報科学研究体
教授（兼務）

柴 山 悦 哉教授（兼務）中 島 研 吾准教授（兼務）

品 川 高 廣准教授（兼務）

関 谷 勇 司准教授（兼務）

佐 藤 周 行准教授（兼務）

片 桐 孝 洋助教（兼務）佐 藤 一 誠助教（兼務）妙 中 雄 三特任准教授

伊 藤 祥 司特任准教授（兼務） 塙

敏 博

特任講師

佐 藤 芳 樹事務補佐員

福 島 たかね

- 7 -

織

組

織

情報システム部部

長

児 島 昌 樹

情報戦略課
課

長

水

上 順 一

情報戦略チーム係長

阿 部 仁 志

係

長

長谷川

事務補佐員

聖

宮 村 美貴子

総務チーム
主

査

藤 田 英 子係長

岩 崎 直 樹

係

長

丸 山

係

長

清 水 隆 志主任齊 藤 暁 子

事務補佐員

中 田 幸 夫

事務補佐員

麦 谷 真 弓

忍

会計チーム
係

長

海 津

聡

係

長

山 村 仁 子

係長

平 原 康 道主任

木 崎 信 一

研究支援チーム
副課長

新 井

忠

係

長

金 子 伸 一係

長

大 橋 正 浩一般職員

猿 田 明 奈

事務補佐員

西 川 恵 美- 8 -組

情報システム支援課
課

長

香

田 健 二

情報システム支援チーム
専門職員

清 野 一 男

係

長

佐 野

係

長

垂 水 美奈子係長

今 田 哲 也一般職員

廣 本 和 哉

事務補佐員

滝 沢 未 来徹

ソフトウェア管理チーム係

長

丹 下 藤 夫係長

中 山 仁 史

情報基盤課
課

長

早

野 裕 士

情報メディア教育支援チーム
副課長

増 田

均

専門職員

中 村 昇 平係長

前 田 光 教係長

伊 藤 真 之

係

長

石 崎

勉

係

長

佐々木

馨

主

任

安 部 達 巳主任

松 本 浩 一技術職員

秋 田 英 範技術補佐員

加 藤 康 一技術補佐員

宮 北 美 保

技術補佐員

柏

技術補佐員

竹 尾 朋 子

派遣職員

後 閑 直 子

派遣職員

五 味 由美子

派遣職員

高 谷 智 子

派遣職員

白 金

派遣職員

池 谷 佳 恵

芳 美

篤

- 9 -

織

組

織

学術情報チーム
専門員

本 多

玄

係

長

佐 藤 英 之係長

小 松 陽 一係長

須賀井 理 香主任

濱 田 智恵子

一般職員

松 原

恵

一般職員

楳 原 衣 恵事務補佐員

笹 原 可 恵ネットワークチーム
専門職員

井 爪 健 雄専門職員

椿 山 惣一郎係長

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

平 野 光 敏

係

長

宮 嵜

係

長

田 川 善 教係長

小 川 大 典係長

佐 島 浩 之係長

山 本 和 男

主任

佐 藤 孝 明洋

特任専門職員

中

誠一郎

事務補佐員

高 橋 陽 子

事務補佐員

佐々木 友 博

技術補佐員

長谷川 康 弘

派遣職員

蛯 原

派遣職員

藤 本 大 輔純

- 10 -

組

織

平成２６年度中の人事異動
情報基盤センター（転入・昇任・配置換等）
26. 4. 1

中 村宏

26. 4. 1

伊 藤 祥 司センター長／新規
学際情報科学研究体特任准教授／新規採用（任期 26.4.1～27.3.31）

26. 4. 1

石 川

裕

26. 4. 1

田 浦 健次朗

スーパーコンピューティング研究部門准教授／兼務

26. 4. 1

近 藤 正 章スーパーコンピューティング研究部門准教授／兼務

26. 4. 1

Gerofi Balazs

スーパーコンピューティング研究部門助教／兼務

26. 9. 1

中スーパーコンピューティング研究部門特任専門職員

誠一郎

スーパーコンピューティング研究部門教授／兼務／新規採用
26.10. 1

大 島 聡 史スーパーコンピューティング研究部門助教／任期更新

26.10. 1

荒 井 ひろみ学術情報研究部門助教／新規採用（転出・退職等）
26. 5.31

牛 丸 太 希学術情報研究部門技術補佐員／辞職

26. 9.30

石 川

スーパーコンピューティング研究部門教授（兼務）／辞職

裕（兼務解除）
26. 9.30

Gerofi Balazs

スーパーコンピューティング研究部門助教（兼務）／辞職（兼務解除）

26.12.31

實 本 英 之スーパーコンピューティング研究部門助教／辞職（東京工業大学学術国際情報センター情報支援部門助教へ）

27. 3.31

若 原

恭ネットワーク研究部門教授／定年退職

27. 3.31

金 田 康 正スーパーコンピューティング研究部門教授／定年退職

27. 3.31

伊 藤 祥 司学際情報科学研究体特任准教授／任期満了

27. 3.31

亀 田 文美代

スーパーコンピューティング研究部門事務補佐員／退職

27. 3.31

福 島 たかね

学際情報科学研究体事務補佐員／辞職

情報システム部（転入・昇任・配置換等）
26. 4. 1

児 島 昌 樹情報システム部長／大学評価・学位授与機構評価事業部長
から

26. 4. 1

中 村 昇 平情報基盤課情報メディア教育支援チーム専門職員／情報戦略課研究支援チーム専門職員から

26. 4. 1

井 爪 健 雄情報基盤課ネットワークチーム専門職員／情報基盤課ネット
ワークチーム係長から- 11 -

組

織

26. 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／放送大学教育研究
支援部情報推進課情報基盤係長から

26. 4. 1

長谷川聖

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

26. 4. 1

山 村 仁 子情報戦略課会計チーム係長／産学連携部産学連携課企画チー
ム係長から

26. 4. 1

今 田 哲 也

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主任から

26. 4. 1

須賀井 理 香情報基盤課学術情報チーム係長／史料編纂所史料・図書サー
ビスチーム係長から

26. 4. 1

佐 山 純 一

情報基盤課ネットワークチーム係長／国立情報学研究所学術基盤推進部学術基盤課 SINET チーム係長から

26. 4. 1

中 田 幸 夫

情報戦略課総務チーム事務補佐員／情報戦略課総務チーム
一般職員から26. 4. 1

滝 沢 未 来情報システム支援課情報システム支援チーム事務補佐員／新規採用

26. 5. 1

岡 本 麻 里情報戦略課会計チーム事務補佐員／新規採用

26. 7. 1

増 田

情報基盤課情報メディア教育支援チーム副課長／日本学術均振興会総務企画部企画情報課課長代理から
26. 7. 1

大 橋 正 浩

情報戦略課研究支援チーム係長／人間文化研究機構事務局
総務課総務係長から（転出・退職等）
26. 4. 1

井 戸 清 隆情報システム部長／文部科学省へ

26. 4. 1

貴 志 武 一

情報要員養成担当課長／徳島大学情報管理活用監へ

26. 4. 1

渡 邉

情報戦略課会計チーム主査／低温センター主査へ

26. 4. 1

松 岡 喜美代康

情報基盤課情報メディア教育支援チーム係長／放送大学教育
研究支援部情報推進課課長補佐へ

26. 4. 1

松 村光

情報戦略課情報戦略チーム係長／国立情報学研究所学術基盤推進部学術基盤課 SINET チーム係長へ

26. 4. 1

成 澤 めぐみ

情報基盤課学術情報チーム係長／附属図書館情報管理課（目録担当）専門職員へ

26. 4. 1

岩 藤 健 弘情報基盤課情報メディア教育支援チーム主任／放送大学教育
研究支援部情報推進課情報基盤係長へ

26. 4. 1

小 薗 隆 弘情報基盤課ネットワークチーム主任／国立情報学研究所学術基盤推進部学術基盤課 SINET チーム係長へ

26. 7. 1

風 間勉

情報戦略課会計チーム専門員／学務課教育事業支援チーム
専門員へ

26. 7. 1

有 賀浩

情報基盤課情報メディア教育支援チーム専門職員／日本学術振興会総務企画部企画情報課課長代理へ- 12 -

組

織

26. 7.31

岡 戸 彰 二情報戦略課会計チーム主任／辞職

26. 9.30

原 田

情報基盤課スーパーコンピューティングチーム特任専門職員

浩

／任期満了
27. 1.31

岡 本 麻 里情報戦略課会計チーム事務補佐員／辞職

27. 3.31

宮 村 美貴子

情報戦略課情報戦略チーム事務補佐員／任期満了

27. 3.31

中 田 幸 夫

情報戦略課総務チーム事務補佐員／任期満了

27. 3.31

麦 谷 真 弓情報戦略課総務チーム事務補佐員／辞職

27. 3.31

高 橋 陽 子情報基盤課スーパーコンピューティングチーム事務補佐員／
任期満了- 13 -

組

織- 14 -

予

予

算

収入・支出
平成２６年度決算額
収入
区分

決算額（千円）

奨学寄附 金収 入

８，１８９

受託研究費等収入

４６０，８２９

自４５４，６０１

己

収

入

計

９２３，６１９支出
区分

決算額（千円）

人件

費６８２，０７０

物件

費

２，５５０，３７５

計

３，２３２，４４５

外部資金
１）科学研究費補助金（平成２６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

３，７７０

学術情報研究部門

２

２，８２０

ネットワーク研究部門

４

５，１００

スーパーコンピューティング研究部門

５

１０，０８１

学際情報科学研究体

２

２，７３０

１５

２４，５０１

計

２）受託研究（平成２６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

１

３，１２０

学術情報研究部門

１

１８，９８０１

３８，１５８３

６０，２５８

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- 15 -算予算３）共同研究（平成２６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

２

０

ネットワーク研究部門

５０

スーパーコンピューティング研究部門

８

６，４１０

１５

６，４１０

計

４）政府系委託費（平成２６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

１２８，１４０

スーパーコンピューティング研究部門

１

３４１，５２０２

３６９，６６０

計５）奨学寄附金（平成２６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- 16 -

１

８，１８９

１

８，１８９

補助金等

補助金等
平成２６年度

科学研究費助成事業採択状況

研究代表者

准教授 片桐 孝洋

研究種目

基盤研究（B）【一部基金】

研究期間

平成 24～26 年度

研究課題

実行時自動チューニング機能付き疎行列反復解法ライブラリのエクサスケ
ール化

研究費

6,370,000 円（平成 26 年度）

研究代表者

准教授 品川 高廣

研究種目

基盤研究（C）【基金】

研究期間

平成 24～26 年度

研究課題

準パススルー型仮想マシンモニタの研究

研究費

1,690,000 円（平成 26 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 25～27 年度

研究課題

拡張現実感における視覚・触覚・聴覚のクロスモダリティを用いた感覚提示方式

研究費

1,950,000 円（平成 26 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

2,080,000 円（平成 26 年度）

研究代表者

助教 妙中 雄三

研究種目

基盤研究（C）【基金】

研究期間

平成 24～26 年度

研究課題

端末密集による無線ＬＡＮ品質低下の改善に関する研究

研究費

1,040,000 円（平成 26 年度）- 17 -

補助金等

研究代表者

教授 金田 康正

研究種目

基盤研究（C）【基金】

研究期間

平成 24～26 年度

研究課題

科学技術計算に有用な超高速 4 倍長演算に関する研究

研究費

1,560,000 円（平成 26 年度）

研究代表者

特任准教授 伊藤 祥司

研究種目

基盤研究（C）【基金】

研究期間

平成 25～27 年度

研究課題

大規模線形方程式の数値解析のための合理的な前処理技法の研究

研究費

1,690,000 円（平成 26 年度）

研究代表者

教授 中川 裕志

研究種目

挑戦的萌芽研究【基金】

研究期間

平成 26～27 年度

研究課題

匿名化が誘発する濡れ衣現象のモデル化と最適化による解消法

研究費

1,820,000 円（平成 26 年度）

研究代表者

助教 関谷 貴之

研究種目

挑戦的萌芽研究【基金】

研究期間

平成 25～26 年度

研究課題

初学者のプログラミング教育におけるプログラミング能力の把握とその改善

研究費

2,080,000 円（平成 26 年度）

研究代表者

特任講師 松本 正晴

研究種目

若手研究（B）【基金】

研究期間

平成 25～26 年度

研究課題

磁気プラズマセイル評価に向けたマルチスケール対応プラズマシミュレー
ション

研究費

520,000 円（平成 26 年度）

研究代表者

特任講師 佐藤 芳樹

研究種目

若手研究（B）【基金】

研究期間

平成 26～28 年度

研究課題

並列コレクション向けモジュール化技術の研究開発

研究費

1,040,000 円（平成 26 年度）- 18 -

補助金等

研究代表者

日本学術振興会特別研究員 大岩 秀和

研究種目

特別研究員奨励費

研究期間

平成 24～26 年度

研究課題

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

研究費

1,000,000 円（平成 26 年度）

研究分担者

助教 實本 英之（研究代表者：東京工業大学・松岡 聡教授）

研究種目

基盤研究（S）

研究期間

平成 26 年度

研究課題

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

研究費

500,000 円（平成 26 年度）

研究分担者

准教授 中山 雅哉（研究代表者:東京大学・農学生命科学研究科・齋藤 馨教授）

研究種目

基盤研究（B）

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（分担事項等：ライブモニタリングシステムのネットワーク運用の検討）

研究費

30,000 円（平成 26 年度）

研究分担者

准教授 佐藤 周行（研究代表者：法政大学・金井 敦教授）

研究種目

基盤研究（B）

研究期間

平成 26 年度

研究課題

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

研究費

1,131,000 円（平成 26 年度）

平成２６年度

受託研究費受入状況

研究代表者

准教授 品川 高廣

相手機関名（独）科学技術振興機構

研究期間

平成 26 年度

研究課題

高セキュリティ・高信頼のクラウドコンピューティング環境実現に向けた基盤システムソフトウェア「BitVisor」の研究開発

研究費

3,120,000 円（平成 26 年度）- 19 -

補助金等

研究代表者

助教 佐藤 一誠

相手機関名（独）科学技術振興機構

研究期間

平成 26 年度

研究課題

統計的潜在意味解析によるデータ駆動インテリジェンスの創発

研究費

18,980,000 円（平成 26 年度）

研究代表者

教授 中島 研吾

相手機関名（独）科学技術振興機構

研究期間

平成 24～26 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

38,157,600 円（平成 26 年度）

平成２６年度

共同研究費受入状況

研究代表者

教授 中川 裕志

相手機関名（株）リクルートキャリア

研究期間

平成 26 年度

研究課題

応募・採用活動における情報提供の最適化

研究費

0 円（平成 26 年度）

研究代表者

助授 佐藤 一誠

相手機関名

日本電信電話（株）コミュニケーション科学基礎研究所

研究期間

平成 26 年度

研究課題

複雑な関係データ解析のための高精度な機械学習技術の研究

研究費0 円（平成 26 年度）

研究代表者

准教授 中山 雅哉

相手機関名（独）情報通信研究機構

研究期間

平成 23～27 年度

研究課題

センサーネットワークに関する研究開発

研究費0 円（平成 26 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・（独）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 26 年度）- 20 -

補助金等

研究代表者

准教授 関谷 勇司

相手機関名（独）情報通信研究機構

研究期間

平成 26～27 年度

研究課題

広域分散インターネットエクスチェンジにおけるネットワークトラフィッ
クの高度管理技術の研究開発

研究費0 円（平成 26 年度）

研究代表者

助教 宮本 大輔

相手機関名（独）情報通信研究機構

研究期間

平成 26～27 年度

研究課題

先進的セキュリティ技術の運用を目指す研究研究費0 円（平成 26 年度）

研究代表者

助教 宮本 大輔

相手機関名（株）インク

研究期間

平成 26～27 年度

研究課題

初等・中等教育課程における効果的なサイバーセキュリティ教育手法の確立

研究費0 円（平成 26 年度）

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 26 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
ション技術の研究開発

研究費0 円（平成 26 年度）

研究代表者

教授 中島 研吾

相手機関名(独)理化学研究所

研究期間

平成 24～27 年度

研究課題

ポストペタスケールを目指したシステムソフトウェアに関する共同研究

研究費0 円（平成 26 年度）

研究代表者

教授 中島 研吾

相手機関名（独）理化学研究所

研究期間

平成 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

1,320,000 円（平成 26 年度）- 21 -

補助金等

研究代表者

教授 中島 研吾

相手機関名（独）国立環境研究所地球環境研究センター

研究期間

平成 26 年度

研究課題

大量ジョブの効率的な処理方式に関する研究

研究費

420,000 円（平成 26 年度）

研究代表者

准教授 片桐 孝洋

相手機関名

鹿島建設（株）研究期間

平成 26～27 年度

研究課題

OpenFOAM の行列解法の高速化および数値計算に関する研究

研究費

700,000 円（平成 26 年度）

研究代表者

准教授 片桐 孝洋

相手機関名

国立大学法人愛媛大学・（株）日立製作所

研究期間

平成 24～26 年度

研究課題

実行時自動チューニングの研究

研究費0 円（平成 26 年度）

研究代表者

准教授 片桐 孝洋

相手機関名

新日鐵住金（株）

研究期間

平成 26～27 年度

研究課題

非構造格子流体解析コードの大規模・高速化対応

研究費

1,000,000 円（平成 26 年度）

研究代表者

特任准教授 塙 敏博

相手機関名

日本電信電話(株)アクセスサービスシステム研究所

研究期間

平成 26 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 26 年度）

平成２６年度

政府系委託費受入状況

研究代表者

准教授 関谷 勇司

相手機関名

総務省

研究期間

平成 25～27 年度

研究課題

日欧協調によるマルチレイヤ脅威分析およびサイバー防御の研究開発

研究費

28,139,800 円（平成 26 年度）- 22 -

補助金等

研究代表者

教授 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

341,520,000 円（平成 26 年度）

平成２６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

米国インテル

研究期間

平成 26 年度

研究課題

非構造格子向け前処理付き並列反復法ソルバーの最適化

研究費

8,189,300 円（平成 26 年度）- 23 -

PART 2

センター活動報告

その他- 25 -PART 2

学際情報科学研究体

学際情報科学研究体

学際情報科学研究体

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

学際情報科学研究体

学際情報科学研究体
概要

研究体長

柴山悦哉

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

• 学際情報科学およびそれを支える情報基盤に関する研究• 学際大規模情報処理に関わる人材育成のための関係教育部局と連携した教育活動• 学際大規模情報処理に関わる学内教育・研究基盤構築• 学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点活動の推進• HPCI コンソーシアムに関わる活動の推進• PKI の運用・普及
今年度、学際情報科学研究体に所属したのは、次に掲げる専任の特任准教授および特任講師各 1 名と各研究部門を本務とする教員 10 名であった。
柴山悦哉 (研究体長)
中島研吾 (副研究体長)
片桐孝洋
佐藤周行
品川高廣
関谷勇司
伊藤祥司
塙敏博
佐藤芳樹
佐藤一誠
實本英之
妙中雄三

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

この PART では、学際情報科学研究体として今年度行なった以下の活動について報告する。各教員の研究成果等については、各研究部門の活動報告のページをご覧いただきたい。
学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点: 情報基盤センターは、8 大学 (東京大学の他に、北海道大学、東北大学、東京工業大学、名古屋大学、京都大学、大阪大学、九州大学) のスーパーコン
ピュータセンターから構成されるネットワーク型の共同利用・共同研究拠点の中核機関として活動している。今年度は、8 大学全体で 34 件の公募型共同研究課題を採択し、共同研究を実施した。
なお、34 件のうち 22 件は、革新的ハイパフォーマンス・コンピューティング・インフラ (HPCI)と連携して採択された課題である。

- 29 -

学際情報科学研究体

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

PKI: CSI UPKI プロジェクトの「オープンドメイン証明書発行実験」に参加し、従来から行っていたサーバ証明書の発行を継続した。また、無線 LAN ローミングサービス eduroam のテスト運用も行っており、今年度は登録の自動化も開始した。

- 30 -

学際情報科学研究体

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- 33 -

学際情報科学研究体

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研究課題代表者
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研究課題名

研究
分野

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- 34 -

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学際情報科学研究体

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3.3

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- 35 -

学際情報科学研究体

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- 36 -

学際情報科学研究体

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3.
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- 37 -

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- 38 -

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

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(SINET4)により、シームレスな連携環境を実現している。

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。なお、データ解析可視化システムアクセラレーション部(GPU ク
ラスタ) に関しては、HPCI における今年度の利用者はいなかったが、本センター独自の若手・女性利用者推薦プログラムにおいて利用されている。スケジューラと連動した電源管理を導入しており、利用者が居ないときにはノードの電源を落とすといった、省電力運用を行っている。
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 996 ノード

スペック表
CPU
MemoryNetwork

富士通 SPARC64 IXfx (1.848GHz, 16cores)
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

7520802.49 ノード時間
78551 GB
11 件

2.1.2

東拠点・データ解析可視化システム Fujitsu PRIMERGY RX200S6 総計 61 ノード

スペック表
CPU
MemoryHDD
Network

Intel Xeon Processor X5680(3.33GHz, 6cores) x2
96 GB
600 GB(OS 含む)
InfiniBand 4xQDR (40Gbps)- 39 -

学際情報科学研究体

利用量
ノード時間
採択課題数

2.2

134126.38 ノード時間
2件

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、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。なお、東工大提供分に関しては、東西拠点とは別に募集が行われており、ここには含まれていない。	
 共用ストレージシステム
テープアーカイバ
採択課題数
総利用量（東西）3

12.5PB （東西合計：22.5 PB）
20PB （東西合計： 80 PB）
49 件
14608 TB

来年度について	 来年度も、当センターとしてスーパーコンピュータ FX10（Oakleaf-FX, Oakbridge-FX）、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「RENKEI-VPE」への資源提供を予定している。また、東拠点として共用ストレージ、データ解析クラスタ、GPU クラスタを資源提供する予定である。（なお、データ解析クラスタ、GPU クラスタに関しては、設備工事の都合上、12 月末までの 9 ヶ月間の提供としている。）
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（東拠点）が提供する資源を抜粋したものである．（共用ストレージについては東西拠点を合わせた容量で示されている．）
スーパーコンピュータ FX10RENKEI—VPE
共用ストレージ
データ解析クラスタ（東拠点）
GPU クラスタ

計算ノード 750 ノード(177.38TFLOPS), ディスク 250TB
物理ノード 1 ノード
ディスクストレージ 22 PB, テープアーカイブ装置 80PB
61 ノード (9.75TFLOPS, 5,856GB メモリ),2015 年 12 月 31 日まで
32 ノード (CPU: 4.5TFLOPS, GPU: 16.48TFLOPS, 1,536 GBメモリ), 2015 年 12 月 31 日まで- 40 -

学際情報科学研究体

PKI
佐藤周行

PKI 概要PKI はプロジェクトとして、CA（認証局）を安定的に運用するための運用技術を、発足以来重要項目として検討してきたが、いくつかの試行錯誤を経て、UT-CA としてキャンパス PKI のための CA を実際に構築し、運用技術を蓄積するために、インソースでの運用でのプロトタイプを構築してきた。
さらに NII が主導している CSI UPKI プロジェクトが開始した「オープンドメイン証明書発行実験」に参加し、パブリックサーバ証明書発行のための学内の体制を安定して運用している。ここにおいても分散 RA 方式を取っている。2014 年度末で参加部局は 12 部局を数え、それを含めサーバ証明書を発行したドメインは 34、運用開始からの審査枚数は 1179 枚に及ぶ。
証明書に関係するものの他に、「認証」一般についての係りの中でより一般的なサービスにおけるアイデンティティ管理の重要さを強調している。それには、2010 年度から参加した eduroam でのアイデンティティ管理と、NII が主導する認証フェデレーションでの東大内でのアイデンティティ管理の問題が含まれる。両者とも、学内一般の中で、正しいデザインのもとに行われることが重要である（ことが他大学の例を見るまでもなくわかっている）が、テスト環境の構築とテスト参加を通して学術的な検討を進めている。

1

運用報告

1.1

TRA

http://www.pki.itc.u-tokyo.ac.jp/cerpj/
NII が主導している CSI UPKI プロジェクトが開始した「オープンドメイン証明書発行実験」に参加し、パブリックサーバ証明書発行のための学内の体制を構築した。ここにおいても分散 RA 方式を取っている。2014 年度末で参加部局は 12 部局を数え、ドメインは 34、累計発行枚数は 1179枚に及ぶ。
東大は、学内体制として TRA を立ち上げ、CP/CPS を公開した上で、可能ならば発行にともなう審査を部局に委譲するモデルを取っている。これは従来からあった UTnet が安定して運用されていることに大きく依存するモデルであった。この運用モデルは成功し、参加部局の広がりが見られるようになった。
なお、パブリックサーバ証明書発行が NII で正式なサービス事業となり、2015 年 2 月から、それを受ける形で、東京大学でもネットワークの正式なサービスとしてスタートした。
2014 年度の部局別発行枚数の統計は以下のとおりである。

- 41 -

学際情報科学研究体

枚数 (アクティブ)

部局

TRA (直接審査・発行)
生産技術研究所(旧) 本部事務局
理学系研究科
情報基盤センター
史料編纂所
総合文化研究科
医学部附属病院
数理科学研究科
新領域創成科学研究科
情報学環
医学系研究科・医学部
空間情報科学研究センター

154
71
55
48
43
33
30
27
18
11
11
8
6

開始時からの累計

1179515アクティブな証明書注) 2015/3/31 現在。NII の CA 移行に伴い証明書移行が進行中であり、200 枚強が移行前と移行
後で重複カウントされている。
NII のサービス正式化にともない、学内においても運用のコストと利便性を両立した運用を模索
している。

1.2

eduroam への参加

ヨーロッパを中心に展開され、2010 年からは北米でも急速に広まっている eduroam に 2010 年
テスト参加し、ID を提供した。現在、認証サーバをテスト運用している。アイデンティティポリ
シーを定めたうえでの登録の自動化を 10 月から開始し、この運用の中で発行された ID は 1072 を数え、前年度の 132 から大幅に増加した。
eduroam は、参加者の属する組織の運用ポリシーと訪問先の運用ポリシーのすり合わせに問題を抱えているが、東京大学でもテストのフェーズであるが、WiFi についても 10 月から本格的に運用がはじまっている。

- 42 -

臺大數學科學中心 科學計算冬季學校（Short Course for
Scientiﬁc Computing（SC4SC 2015））- 43 -

その 他

その他

その他

臺大數學科學中心 科學計算冬季學校（Short Course for
Scientific Computing（SC4SC 2015）） 邁向 Petascale 高速運算, Introduction to Parallel Programming for Multicore/Manycore Clusters
スーパーコンピューティング研究部門 中島研吾
本稿は，2015 年 2 月 9 日（月）～12 日（木）に國立臺灣大學（National Taiwan University, NTU）1
で開催された「臺大數學科學中心 科學計算冬季學校（Short Course for Scientific Computing（SC4SC 2015））邁向 Petascale 高速運算，Introduction to Parallel Programming for Multicore/Manycore Clusters」2（共催：臺大數學科學中心（Taida Institute for Mathematical Sciences，
TIMS）3，東京大学情報基盤センター他）について紹介したものである。
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 TIMS の上部組織である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 17 日にハイパフォーマンスコン
ピューティング（HPC）及び計算科学・工学分野における基礎的，学術的な共同研究の促進を目的とした研究交流協定覚書（Memorandum of Understanding，MOU）を取り交わしている5。SC4SC 2015
はその MOU に基づき，TIMS の王偉仲教授（Professor Weichung Wang）6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：


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 Oakleaf-FX（Fujitsu PRIMEHPC FX10）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7。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 8 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 FX10
（Oakleaf-FX，Oakbridge-FX，グループコース）の利用を認めている。
1

http://www.ntu.edu.tw/https://sites.google.com/site/school4scicomp/3
http://www.tims.ntu.edu.tw/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.cc.u-tokyo.ac.jp/support/application/qualification/non-resident.html
8
http://www.u-tokyo.ac.jp/ja/administration/export-control/2- 45 -

その他

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 月に締結した MOU がこれに相当する）



平和目的の利用である



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，FX10 グループ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。FX10 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初めての試みである。
今回は王教授の強い希望で國立臺灣大學（NTU）以外に所属する学生，研究者からも受講者を募ることになったが，NTU 以外に所属している場合は上記 MOU の適用外であり，FX10 を利用できないため，このような受講者に対しては NTU のアカウントを準備してもらった。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，今回は NTU 所属受講者（FX10 のアカウントは付与）も FX10 のマニュアルの閲覧はできないように制限を適用した。
最終的には 55 名の申込があり，NTU 関係者はうち 29 名であった。55 名のうち 45 名が学生（学部：13 名，大学院（修士）：23 名，大学院（博士）：9 名）であった。
実施した講義内容と資料は東大側で準備した HP9で見ることができる。
当センターで実施しているマルチコア向けプログラミング講習会10の内容に基づいているが，これでは OpenMP しか扱っていないため，これも王教授の強い要望により OpenMP/MPI ハイブリッド並列プログラミングモデルについても教えることになり，この部分については本 SC4SC 2015 のために新たに教材を整備した。
4 日間のうち最初の 3 日間については：

1 日目（2 月 9 日（月））：導入，大規模科学技術シミュレーションの概要，ICCG 法を使用した有限体積法ポアソン方程式ソルバーの概要

9

10



2 日目（2 月 10 日（火））：OpenMP の基礎，リオ－ダリング法と並列性抽出

3 日目（2 月 11 日（水））：OpenMP によるポアソン方程式ソルバーの並列化

http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/NTU2015/
http://www.cc.u-tokyo.ac.jp/support/kosyu/41/- 46 -

その他に関する講義，実習を実施した。普段の講習会では 2 日間で実施するところを 3 日間かけてじっくり行った。単にプログラミング技術を教えるだけでなく，科学技術計算の習得には SMASH（ScienceModeling-Algorithm-Software-Hardware）を幅広く学ぶことの重要性を説明した上で：


有限体積法



クリロフ部分空間法，共役勾配法（Conjugate Gradient，CG）のアルゴリズム

前処理（Preconditioning）

リオ－ダリング（Reordering）による並列性抽出

変数配置法（Coalescing/Sequential Numbering）の効果

等の様々な分野について詳細な説明を実施した。
4 日目は，最初の 3 日間で扱った OpenMP によって並列化されたポアソン方程式ソルバーを MPI
によって分散並列化し，OpenMP/MPI ハイブリッド並列プログラミングモデルについて学ぶというものである。MPI の文法よりは，むしろ並列分散データ構造などについて詳細に解説を実施した。普段の講義では MPI を最初に教えてから OpenMP，OpenMP/MPI ハイブリッドと進むため，教える側でも多少の戸惑いがあり，また時間もわずか 1 日と非常に少なかったが，計算と通信のオーバーラップ
等の最近の技術についても説明することができた。
余談ながら，当地は春節（旧正月，2015 年は 2 月 19 日）を控え，2 月 9 日の週はちょうど冬休みに当たっていたこともあり，SC4SC 2015 のような集中講義には適した時期であったようだ。
全ての説明資料の英語化，Fortran 版と C 版のプログラムと説明資料の準備，FX10 に加えて
NTU クラスタでのテストなども含めて準備には思ったよりも時間がかかった。また，4 日目の教材は
SC4SC 2015 向けに新たに作ったものであったため，これらの準備にはプログラム作成も含めて正味3 日程度を要した。
本学の講義時間は 90 分が基本であり，2015 年度からは 105 分となるが，台湾では 50 分講義，10 分休憩が基本であるため，最初はなかなかペースがつかめなかった。
受講者は学部学生から筆者よりはるかに年長の教授まで幅広かった。残念ながら 1 日目から 2 日
目に 20 名ほどが離脱したが，その後は 4 日目の終了まで残りの 35 名程度は非常に熱心に聴講してくれた。また，受講者は講義の内容を全般的に良く理解しており，積極的に的確な質問をしてくるのには少々驚いた。1 箇所バグも見つけてくれた。
王教授によると，最初に教材を見たときは，かなり専門的な内容のため最後まで何人ついて来られるか非常に不安だったそうである。王教授は月曜の朝から木曜の夕方まで全ての講義，実習に出席して，全てのやりとりを目撃していたわけであるが，受講者の反応の良さ，理解度には正直驚いたそうである。貴重な機会を有効に利用したいという受講者の強い気持ちの表れだったのかも知れない。教える側からもそのような熱意，手応えを充分に感じ取ることができ，非常に楽しく過ごすことができた。
講義・実習は図 5 に示すような計算機室で実施した。それぞれの「島」には所属が近い知り合い同志が座って受講していたようだが，実習のときには互いに助け合って，先に終わった人は他の人の- 47 -

その他

様子を見てやるなど，普段の本学での講義・実習ではあまりお目にかかれない光景にしばしば遭遇
した。
今回の SC4SC 2015 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。本文中にしばしば「王教授の強い希望により」という表現があったが，王偉仲教授の情熱無くして SC4SC 2015 は無く，自分のこのような貴重な体験をする機会は無かったであろう。この場を借りて王偉仲教授に対して深甚なる謝意を表したい。

図 1 國立臺灣大學椰林大道：正門から続く
椰子並木，キャンパス内の建物の建築様式は本学と驚くほどよく似ているが，南国らしく銀杏並木ではなく椰子並木，中央遠方に台北 101 が見える

図 2 講義・実習を実施した天文數學館，手前に見える池は酔月湖と呼ばれている

図 3 受講者集合写真，前列中央は林長壽教授（臺大理論科學研究中心主任）（Professor Chang-Shou Lin, Director, Taida Center for Advanced Study in Theoretical Sciences）- 48 -

図 4 王偉仲教授（臺大數學科
學中心）（Professor WeichungWang, Taida Institute for Mathematical Sciences）（右），筆者
（左）

その他

図 5 講義風景図 6 SC4SC 2015 のポスター- 49 -

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- 51 -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

準パススルー型仮想マシンモニタ「BitVisor」の研究

関谷 貴之

計算機科学関連カリキュラムの分析及び初学者によるプログラムトレーシングにおける誤答の分析- 53 -

情報メディア教育研究部門

情報メディア教育研究部門
概要

部門長

柴山悦哉

情報メディア教育研究部門では、今年度、教授 1 名、准教授 2 名、助教 1 名が在籍し、以下にあげるような研究を行った。
実運用システムの設計・改善等を直接の目的とした研究: 本研究部門が企画、設計、調達、構築、運用などに関与している教育用計算機システムなどは、教育機関が管理運用するエンドユーザ向けの情報基盤としては、我が国の中でも有数の規模と複雑度を有する。そのため、既存のノウハウだけに頼っていては、安定的かつ効率的な運用は不可能であり、研究として解決すべき課題も多い。また、この規模と複雑さのシステムの実運用から得られた知見やノウハウには、他の組織にとって有用なものも多く、これらを系統的な形にまとめて公開することが研究活動として意味を持つこともある。
今年度は、次のような研究と成果発表を行った。

• データ自動再配置ストレージによるレスポンスタイム改善と柔軟な運用の実現 (関谷)
情報システムの構成や開発に関連した研究: 業務として運用しているシステムを直接的に対象とする
ものではなく、より一般的に、情報基盤を開発・運用するための技術に関連した研究も行っている。今年度は次のような研究と成果発表を行った。

• Java のフレームワークを用いたアプリケーションを対象としたプログラム理解支援に関する研究 (柴山)• 評価値に基づく定石の自動生成 (田中)• 仮想マシンモニタによるシステム管理 (品川)• 仮想マシンモニタによるストレージクラスメモリへのアクセスの捕捉 (品川)• 仮想マシンモニタによる物理マシン上での OS ライブマイグレーション (品川)• 仮想マシンモニタによる物理デバイスドライバ検証 (品川)• 仮想マシンモニタによるスーパーコンピュータ向け仮想計算環境の実現 (品川)

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

• 我が国の大学における教育学習環境の実態調査と課題の分析 (柴山)• 計算機科学関連カリキュラムの分析 (関谷)• 初学者によるプログラムトレーシングにおける誤答に関する分析 (関谷)- 55 -

情報メディア教育研究部門

情報メディア教育研究部門 成果要覧
受賞関連
[受賞 1] 柴山悦哉: 功労賞, 日本ソフトウェア科学会, 2014 年 9 月.

著書／編集
[著書 1] Gul Agha, Atsushi Igarashi, Naoki Kobayashi, Hidehiko Masuhara, Satoshi Matsuoka, Etsuya
Shibayama, Kenjiro Taura (Eds.): Concurrent Objects and Beyond, Lecture Notes in Computer
Science, Vol. 8665, Springer, 2014.

査読付論文[査読付 1] Izuru Kume, Masahide Nakamura, Naoya Nitta, Etsuya Shibayama: Toward a Dynamic Analysis
Technique to Locate Framework Misuses That Cause Unexpected Side Effects, Proceedings ofIEEE/ACIS International Conference on Software, Engineering, Artificial Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing, pp. 1–6, 2014.
[査読付 2] 梶田将司, 飯吉透, 松尾啓志, 中野裕司, 柴山悦哉, 竹村治雄: クラウド時代における教育学習
支援環境の現状と課題, 情報処理学会情報教育シンポジウム論文集, pp. 245–252, 2014.
[査読付 3] Yushi Omote, Takahiro Shinagawa, Kazuhiko Kato. Improving Agility and Elasticity in Baremetal Clouds. In Proceedings of the 20th International Conference on Architectural Support for
Programming Languages and Operating Systems (ASPLOS 2015), pp. 145-159, Mar 2015.
[査読付 4] T. Sekiya, Y. Matsuda, and K. Yamaguchi: Mapping analysis of CS2013 by supervised LDA
and isomap, Proceedings of Teaching, Assessment and Learning (TALE), 2014 International
Conference, Wellington, New Zealand, pp. 33–40, Dec. 2014.
[査読付 5] 丸山 一貴, 山原陽一, 関谷貴之: データ自動再配置ストレージによるレスポンスタイム改善と柔軟な運用の実現, インターネットと運用技術シンポジウム 2014 論文集, pp. 85–92, 2014.
[査読付 6] T. Sekiya, Y. Matsuda, and K. Yamaguchi: Curriculum analysis of CS departments based on
CS2013 by simplified, supervised LDA, LAK ’15 Proceedings of the Fifth International Conference on Learning Analytics And Knowledge, NY, USA, pp. 330–339, Mar. 2015.

公開ソフトウエア[公開 1] BitVisor 1.4, http://www.bitvisor.org/, 2014 年 5 月

その他の発表論文[発表 1] 柴山悦哉, この 10 年で何が変わったか？, コンピュータソフトウェア, 岩波書店, Vol. 31, No. 2,
pp. 3–7, 2014 年.
[発表 2] 柴山悦哉, 鈴木正朝, 須藤修, 岩野和生: パネル討論「新しい時代の情報保護と情報利活用」,
第 13 回情報科学技術フォーラム (FIT2014), 2014.
[発表 3] 久米出, 中村匡秀, 波多野賢治, 柴山悦哉: 作業者の知識を効率的に活用する全知デバッガの設計, ウィンターワークショップ 2015・イン・宜野湾論文集, pp. 7–8, 2015.
[発表 4] 久米出, 波多野賢治, 中村匡秀, 柴山悦哉: オブジェクト指向プログラム固有なデバッグの困難性を克服する Back-in-Time デバッガの実現に向けて, 2015-SE-187(37), pp. 1–8, 2015.

- 56 -

情報メディア教育研究部門[発表 5] 表 祐志, 品川 高廣, 加藤 和彦. Hypervisor-based Interposition Framework for Storage-Class Memory. 2014 年並列／分散／協調処理に関する『新潟』サマー・ワークショップ（SWoPP 新潟2014） . 情報処理学会研究報告, Vol. 2013-OS-130, 情報処理学会, Jul 2014.
[発表 6] Takaaki Fukai, Yushi Omote, Takahiro Shinagawa, Kazuhiko Kato. Live Migration of Bare-metal
Instances. 5th Asia-Pacific Workshop on Systems (APSYS 2014), Beijing, Jun 2014.
[発表 7] 品川 高廣. 次世代スーパーコンピュータ向けの軽量な仮想計算機環境の実現に 向けた研究開
発. Annual Meeting on Advanced Computing System and Infrastructure (ACSI) 2015, 筑波, Jan
2015.

特記事項
[特記 1] GPS 将棋: 第 24 回世界コンピュータ将棋選手権 11 位, コンピュータ将棋協会, 2014 年 5 月.
[特記 2] 田中哲朗: 解けるゲーム・解けないゲーム, 五月祭 公開講座, 2014 年 5 月.
[特記 3] 田中哲朗: 人間はコンピュータに勝てるか?, 東京大学教養学部学際科学科公開シンポジウム,
2014 年 6 月.
[特記 4] BitVisor Summit 3 開催（第 26 回コンピュータシステム・シンポジウム 併設イベント），2014
年 12 月，http://www.bitvisor.org/summit3/- 57 -

情報メディア教育研究部門

情報システムの信頼性と安全性に関する研究
柴山 悦哉

1

概要

今日の社会では、さまざまな機器やシステムが情報ネットワークで相互結合され、これらの機器やシステムは基本的にソフトウェアに駆動されて稼動している。そして、このようにして構成された情報システムが社会の隅々にまで浸透している。その結果、情報システムとその情報システムが扱う情報に、人々の日々の生活がますます強く依存するようになっている。しかも、このような傾向は今後さらに顕著となることが予想される。
一方で、ネットワーク化された情報システムへの依存度が高まると、わずかな綻びがネットワーク
効果により増幅され、大きな被害に結びつく可能性が高まる。また、情報システムを制御するソフト
ウェアは、巨大化・複雑化の一途をたどっており、バグや脆弱性などの綻びの種が世の中に蔓延しているのが現状である。システム障害や悪意のある攻撃により、大事故・大事件が引き起こされる可能性をもはや無視できなくなっている。
さらに、今日あるいは近未来の社会では、個人情報や機密情報などの情報の保護を適切に行うことも重要となる。単一の技術のみで解決できる問題ではないが、情報システムの信頼性や安全性が大前提となることは確実である。
以上のような現状に鑑み、社会の基盤を制御する情報システムの信頼性、安定性、セキュリティおよび情報社会の安全・安心を向上させるための研究活動を以前より行っている。今年度は、主として以下のような研究を行った。

• Java のフレームワークを用いたアプリケーションを対象としたプログラム理解支援に関する研究[査読付 1, 発表 3, 発表 4]• 個人情報・パーソナルデータの保護と利活用に関する検討 [発表 2]
最初の項目は、ソフトウェアの設計や動作の理解を促進するための支援技術に関する研究である。近年、多くのアプリケーションがフレームワークを用いて構築されている。しかし、アプリケーション
開発者は、フレームワーク内部の詳細な動作を知っているわけではない。もちろん、一般のライブラ
リでも同様のことは言えるが、関数的な挙動をとることが多いライブラリはブラックボックスとして扱いやすい。それに比べ、フレームワークのメソッドは、間接的にアプリケーションのメソッドを呼び出したり、オブジェクトのフィールドの値を変えたりすることが多い。そのため、症状が出た後で原因を解明することが難しい傾向がある。そこで、フレームワークとアプリケーションの境界を越えるメソッド呼び出し (cross-boundary method invocation) などに注目し、症状のパターン化と症状から原因を追求する作業を支援するツールに関する研究を行った。この成果については、第 2 節で概要を述べる。
2 番目の項目は、主に、日本学術会議の情報学委員会 安全・安心社会と情報技術分科会において議論を行ったものである。我が国においても個人情報保護法の改正に関する議論が活発となったことを- 58 -

情報メディア教育研究部門

受け、欧米の状況の調査、技術的保護の可能性の検討等を専門家を集めて行った。
論点はいくつかあり、その中で特に重要と考えるのが、情報技術の進歩の速さにいかに対応するかという問題である。利便性の高い利用技術を迅速に社会実装することに大きなメリットがあることは間違いないが、新技術の中には、既存のパーソナルデータの保護技術や制度的な保護を無効化するものも含まれる。したがって、技術だけではなく、法や制度なども急速な変化に耐えることが望まれる。
すなわち、ソフトウェア分野の中心的課題である変化への対応を、より広い領域で考えることが重要となる。ソフトウェア技術との類推で考えると、以下のような要件を満たすことが望ましいであろう。

1. 狭い意味での情報システムだけでなく、社会制度も含めてアジャイルな変更に耐えるモジュラな構造を有すること。
2. ポリシーとメカニズムを分離し、ポリシー設計に自由度を持たせるとともに、信頼性の高い強制メカニズムも導入すること。
現行の制度同士で比較すると、米国のパーソナルデータ保護の枠組みは基本的に以下のようになっており、比較的上記の要件を満たすのではないかと思われる。

1. ポリシーは事業者が比較的自由に決められる。
2. 事業者が公表したポリシーを守らない場合に制裁を加える仕組みが整っている。
3. 市場原理で劣ったポリシーは淘汰される。
これらの研究の他に、以下のような活動も行った。

• 革新的ハイパフォーマンス・コンピューティング・インフラ (HPCI) の利用者支援システムの二つのサブシステムの改修• 我が国の大学における教育学習環境の実態調査と課題の分析 [査読付 2]
最初の項目は、HPCI 利用者のためのヘルプデスクシステムとコンテンツマネジメントシステム (CMS)の機能強化を行ったものである。HPCI では、スーパーコンピュータやストレージが全国の複数の機関に分散して配置されており、利用者だけでなく運用担当者も全国に分散している。そのため、相互の連絡を円滑に行なうためのサポートが強く求められている。この利用者支援システムを用いること
で、利用者の問い合わせや広報の窓口を一カ所にまとめ、ワンストップ化することが可能となる。
2 番目の項目は、前年度に文部科学省委託事業「コミュニティで紡ぐ次世代大学 ICT 環境としてのアカデミッククラウド」で調査した教育学習支援情報環境の利活用とクラウド化の現状について、まとめたものである。

2

Java のフレームワークを用いたアプリケーションを対象としたプログラ
ム理解支援に関する研究

2.1

背景

今日の多くのアプリケーションはオブジェクト指向アプリケーションフレーム（以下、単に「フレームワーク」と呼ぶ）を用いて構築されている。フレームワークは基本的に対象とするアプリケーショ
ン群の共通の骨組み部分を定義するものであり、各アプリケーションに固有のロジックは、ホットス
ポットに相当する箇所に後から埋め込まれる。
ここで問題となるのは、ドキュメントが未整備のフレームワークもあれば、アプリケーション開発者がフレームワークの挙動を誤解してホットスポット部分を実装する場合もあることである。通常、- 59 -

情報メディア教育研究部門

アプリケーションの開発者とフレームワークの開発者は異なるため、両者の間には多かれ少なかれコ
ミュニケーションに齟齬が生じる。また、フレームワークを用いたアプリケーションでは、inversionof control のような複雑な制御の流れが生じやすい。そのため、フレームワークの内部の詳細を知らな
いアプリケーションの開発者が、実行の過程を追うのも一般に簡単ではない。
このような問題に対し完璧な解を提案するのは難しい。そこで、現象のパターン化と追跡ツールにより問題を緩和する方式を提案する。

2.2

内容

背景で述べたような問題のうち、あるパターンのものを対象に、症状から原因を追求する方式と例題に基づくその有効性の検討を行った。そのために、以下のような手法を提案した。

1. Bad smell の抽出
2. トレースの可視化
3. バックインタイム型のデバッガ
1 により、まず、意図せぬ状態の更新が起こるパターンとして以下のようなものに注目することにした。
Cross-boundary side effects: フレームワークのメソッドからアプリケーションのメソッドが呼び出され、その中で代入が発生する場合には、アプリケーション開発者らから見ると、呼び出しが implicitに行われるため状況を把握しづらい。
Aliasing: 一つのオブジェクトに対して複数のアクセスパスが存在し、複数のパスからの更新が行われると、更新履歴を追跡しづらい。
Outdated state: 以上のような事情により予期せぬ更新が発生した場合に、その更新が発生したオブ
ジェクトの状態に依存した条件判定が行われると、予期せぬ挙動をアプリケーションが取りやすい。
これらの要因が絡み合ったプログラムの実行は、通常のデバッガ等では追跡するのが容易ではなく、
特にフレームワークの内部の詳細が不明な場合により困難となる。
2, 3 は、ツールによるサポートに関するものである。基本的には、以下のような作業を行う。

• 実行のトレースを記録し、その情報に基づき、cross-boundary side effects によりアプリケーショ
ン側のオブジェクトが更新された箇所を抽出できるようにする。
• 注目するオブジェクトの更新が意図したものかどうかをアプリケーション開発者が判定できるようにする。
2 の作業を行うツールとして、Java 言語を対象に Byte Code Engineering Library (BCEL) を用いて、プロトタイプを試作した。BCEL は、Java バイトコードを対象にインスツルメンテーションを行うものである。このプロトタイプツールでは、フローを追うための表示なども可能としている。その際に、以下の三種類のメソッドの区別とそれぞれの境界を超えたメソッドの呼び出しの可視化を試みた。
• フレームワークに属するもの• Java の標準ライブラリなどのフレームワーク以外のライブラリに属するもの• アプリケーション固有のもの- 60 -

情報メディア教育研究部門

さらに、3 では、アプリケーション開発者がトレースをインタラクティブに追跡するためのインタフェー
スとして、バックインタイム型のデバッガを用いる検討を行った。

ケーススタディは、第三者が作成した比較的単純な UML エディタを対象に行った。この UML エディタは、Graphical Editing Framework (GEF) を用いて作成されており、GEF でグラフのノードやエッジを表す FigNode, FigEdge などのクラスを具象化してアプリケーション固有のクラスが定義されている。これらのクラスにより、UML の図式表現のモデルが構築され、アプリケーションから操作される。そして、UML の編集操作が行われると、オブジェクトの追加・削除やオブジェクト間の制約維持のためのさまざまなメソッド呼び出しが発生する。
このケーススタディでは、UML のアソシエーションを削除するコマンドに関する既知のバグなどを対象に、提案手法やプロトタイプツールの有効性評価を行った。

2.3

具体的成果

今年度は、以上のような成果について論文にまとめ、国際会議において共同研究者が発表を行なった[査読付 1]。来年度には、論文誌の同国際会議の特集号にも論文が出版される予定である。

3

HPCI の整備

3.1

背景

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

3.2

内容

今年度は、文部科学省委託業務「HPCI の運営」により、東京大学では共用ストレージ等の運用とヘ
ルプデスクシステムとコンテンツマネジメントシステム (CMS) の改修を行なった。このうち、ヘルプ
デスクシステムと CMS の改修を担当した。これらのシステムは、概ね次のような利用方法を想定したものである (図 1)。

1. HPCI の課題採択者等が、ワンストップの窓口であるヘルプデスクシステムを介して、問い合わ
せ等を行なう。
2. HPCI 利用者に対する窓口業務を担う HPCI 運用事務局のヘルプデスク担当者が、1 次切り分けを行い、問い合わせを適切な HPCI システム構成機関（計算資源を HPCI に提供する機関、当セン
ターを含む）に転送する。
3. HPCI システム構成機関が問題を解決すると、回答がヘルプデスクシステム経由で問い合わせ等を行なった HPCI 課題採択者に通知される。
4. 各 HPCI システム構成機関の担当者が、計算資源の運用や障害などに関する広報や利用者向けのドキュメントなどを作成し、情報共有 CMS に掲載する。全ての HPCI システム構成機関の広報- 61 -

情報メディア教育研究部門

ワークフロー	

	
  	
  	

	
  	

	
  	
   	
   	
  	
   	
  	
	
  	
  	
  	
  	
  	

	
  	
  

	
  	
  	
 	
  	

	
  	
	
  	
   	
  	

採択課題	

	
  	

わせ
合
	
問い 回答

1	

	

3	

HPCIヘルプデスク	

1	問い合わせ	HPCI	  運用事務局	
  

切り分け	
 2	
回答

5	

3	

課題内	
情報共有	
情報提供	
4	
HPCI情報共有CMS	

	

HPCI	
  システム	
  
構成機関	
  

	
提供
情報
4	

図 1: HPCI ヘルプデスクシステムと HPCI 情報共有 CMSやドキュメントが一カ所に集められ、HPCI 課題採択者等の閲覧に供される。このとき、特定の計算資源の利用者にのみアクセスを限定する等の制御が可能である。

5. HPCI の採択課題を単位とした閉じた情報共有の空間を作り、課題採択者間で Wiki や Blog のインタフェースによる情報共有を行なう。
今年度は、以下のような作業を行なった。

• Java 6 から Java 7 への移行にともなう各種バージョンアップ作業• 情報共有 CMS のデザイン変更• 月次利用実績を CMS に自動登録するためのプラグインの開発• Shibboleth シングルログアウトへの対応• 既存スペース一括設定変更のための夜間バッチへの機能追加• コメント追加時のデフォルトロールの変更• メールアドレスを共有するヘルプデスクの複数アカウントの統合方式の確立• ログの遠隔転送への対応

3.3

具体的成果

ヘルプデスクシステムについては、HPCI 利用者からの問い合わせの処理や記録のために利用された。
情報共有 CMS については、HPCI に採択された全課題のスペース、システム構成機関と提供資源のスペースなどが作成され、活用されている。今年度から、HPCI 連携サービス運営・作業部会の情報共有にも利用されるようになった。

- 62 -

情報メディア教育研究部門

4

成果要覧

受賞関連
[受賞 1] 柴山悦哉: 功労賞, 日本ソフトウェア科学会, 2014 年 9 月.

著書／編集
[著書 1] Gul Agha, Atsushi Igarashi, Naoki Kobayashi, Hidehiko Masuhara, Satoshi Matsuoka, Etsuya
Shibayama, Kenjiro Taura (Eds.): Concurrent Objects and Beyond, Lecture Notes in Computer
Science, Vol. 8665, Springer, 2014.

査読付論文[査読付 1] Izuru Kume, Masahide Nakamura, Naoya Nitta, Etsuya Shibayama: Toward a Dynamic Analysis
Technique to Locate Framework Misuses That Cause Unexpected Side Effects, Proceedings ofIEEE/ACIS International Conference on Software, Engineering, Artificial Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing, pp. 1–6, 2014.
[査読付 2] 梶田将司, 飯吉透, 松尾啓志, 中野裕司, 柴山悦哉, 竹村治雄: クラウド時代における教育学習
支援環境の現状と課題, 情報処理学会情報教育シンポジウム論文集, pp. 245–252, 2014.

その他の発表論文[発表 1] 柴山悦哉, この 10 年で何が変わったか？, コンピュータソフトウェア, 岩波書店, Vol. 31, No. 2,
pp. 3–7, 2014 年.
[発表 2] 柴山悦哉, 鈴木正朝, 須藤修, 岩野和生: パネル討論「新しい時代の情報保護と情報利活用」,
第 13 回情報科学技術フォーラム (FIT2014), 2014.
[発表 3] 久米出, 中村匡秀, 波多野賢治, 柴山悦哉: 作業者の知識を効率的に活用する全知デバッガの設計, ウィンターワークショップ 2015・イン・宜野湾論文集, pp. 7–8, 2015.
[発表 4] 久米出, 波多野賢治, 中村匡秀, 柴山悦哉: オブジェクト指向プログラム固有なデバッグの困難性を克服する Back-in-Time デバッガの実現に向けて, 2015-SE-187(37), pp. 1–8, 2015.

- 63 -

情報メディア教育研究部門

ゲームプログラミングに関する研究
田中哲朗

概要

1

ゲームプログラミング研究の一環として、2003 年から他研究室と共同でオープンソース将棋プログラ
ムの開発を行っていて、2010 年度から大規模クラスタ環境用の並列探索に関する研究に取り組んでいる。今年度は、評価値に基づく定跡の自動生成に関して研究をおこなった。

2

評価値に基づく定跡の自動生成

2.1

背景

1997 年に、チェスプログラムが初めて人間の世界チャンピオンを破ったが、将棋も同様のレベルに達しつつあり、コンピュータ将棋に関する研究は一番面白い時期を迎えようとしている。
コンピュータ将棋研究の全体的なレベルアップを狙って、公開を前提で将棋プログラムの開発を 2003
年からおこなっている 1 。将棋プログラム名は GPS 将棋で、開発メンバーは田中研究室の卒業生の他に、総合文化研究科の教員、ポスドク、会社員などが加わっている。2014 年度は評価値に基づく定跡の自動生成に関して研究をおこなった。
チェス、将棋、囲碁などの思考ゲームでは、人間がプレイするために序盤データベース (チェスのopening book, 将棋の定跡、囲碁の定石) が作成されてきた。序盤データベースには、将棋の定跡やチェスの opening book のように局面全体が一致する場合の候補手や変化、評価を与えるものと、囲碁の定石のように隅や辺などの部分で一致する場合の候補手や変化、評価を与えるものがある
思考ゲームのプログラムにおける序盤データベースは以下のような意味を持つので、重要と考えられる。

1. 良い手の選択 : データベースに手を登録しておけばプログラム自身が探索して指せない良手を指すことができる。
2. 時間の節約 : データベースから一致する局面を見つける計算は、十分短い時間でおこなうことができる。探索で同じ手を指せるとしても、時間制限のある対局では序盤データベースを使う方が有利である。
3. 対局の多様性の確保 : 同じ局面を同じ評価関数で同程度の思考時間を使って探索させた場合、同じ手が指される頻度が高い 2 。人間が対局する場合には、毎回同じ変化になるのは面白みに欠けるし、プログラム側が不利な局面に誘導する手順が発見される可能性が増す。
1
2

http://gps.tanaka.ecc.u-tokyo.ac.jp/gpsshogi
探索が並列におこなわれる場合は、この傾向は減ることが期待される。

- 64 -

情報メディア教育研究部門

そのため、多くの思考ゲームのプログラムでは、序盤データベースを用いている。チェスや将棋等での局面全体を対象にした序盤データベース (以下では定跡データベースと呼ぶ) は多くの場合、以下のような、エントリーの集合で表現されている。
局面 局面をなるべく少ないメモリ量で表現したもの。局面から Zobrist Hashing 等の性質の良いハッシュ関数を使ってハッシュ値を計算して、それを記録することが多い。
候補手と確率 その局面での候補手のリスト。複数の手が候補となる場合は、乱数を使って手を決定するが、その際にそれぞれの手が選択される確率を与える。
序盤データベースは以下のいずれかの方法 (および組み合わせ) で作成されることが多い。
手動作成 人間のエキスパートが局面毎に手の確率を手動で与える。
棋譜を元に自動生成 十分強いプレイヤによる棋譜を大量に集めて、手の指された頻度、指したプレイヤの勝敗、指したプレイヤの強さなどを元に確率を与える。
評価値ベースの自動生成 局面に対してプログラムが十分な時間で探索して得られた評価値を元に確率を与える。
手動作成で登録局面数を増やすには、エキスパートが時間をかけて検討する必要があるので、棋譜を元にした序盤データベースの自動生成が将棋を含めた多くのゲームで主流になっている。
しかし、コンピュータプレイヤのレベルが上がってくると、プロの棋譜で指されたことのない良い手を探索によって見つけられるようになり、評価値ベースの定跡自動作成の必要性が増してくると考
えられる。

2.2

内容

将棋以外のゲーム (オセロ等) での評価値ベースの序盤データベースの自動作成では、以下のアルゴリ
ズムが以前から使われている。

1. 初期局面から、データベースに登録されている局面を、best-first で探索して PV(principal variation)を得る。
2. 定跡データベースの末端ノードにたどり着いたら、そこからコンピュータプレイヤを用いて長時間の探索を行い、その局面の最善手とその評価値を得る。
3. 末端ノードから最善手とそれ以外の枝の先のノードを展開し、(2) で得られた評価値を与える。
4. (1)-(3) を繰り返す。
今回、これを将棋に適用することに加えて以下の拡張をおこなった。

• PV だけでなく、PV と評価値の差が小さい variation の末端ノードからも展開する。
• 指定局面を始点として PV を得た末端局面も展開する。
• 指定局面として、他の将棋プログラムと対戦して敗戦した時の途中局面を含める。

- 65 -

情報メディア教育研究部門

2.3

具体的成果

木の末端ノードの集合に対して Opteron 6272(2.1GHz) 64 core (memory 64GB) のマシンで、GPSfish
0.2.1+r2781 で 10 分間探索させて得られた評価値と最善手を 60 並列 (1 コア 1 局面) で求める。ちょう
ど 60 の展開ノードを生成させるのは難しいので、数百-数万程度の展開ノードを作成して 60 並列で探索させることを繰り返す。
これを 2013 年 2 月から動かし続けて、2014 年 11 月時点で、ノード数 215 万程度の木が得られている。
ここで作成した定跡 3 を用いるように変更した GPS 将棋で、第 24 回世界コンピュータ将棋選手権に参加した。定跡により不利になることはなかったが、2010-2013 年度は、クラスタ構成で参加したのに対して、今回は 3.5GHz Core i7 4771 のデスクトップ機 1 台で参加したこともあり、表 1 に示すよ
うに、2 次予選 5 勝 4 敗で全体の 11 位に終わった [特記 1]。
表 1: 世界コンピュータ将棋選手権 2 次予選での GPS 将棋の対戦

対戦相手
GPS の手番
勝敗

1 回戦
なのは
後手
勝

2 回戦
竜の卵
先手
勝

3 回戦
大合身クジラちゃん
先手
勝

4 回戦
NineDayFever
後手
負

5 回戦
Apery
後手
負

6 回戦
Selene
先手負

7 回戦
芝浦将棋 Jr.
後手
勝

8 回戦
YSS
先手
負

9 回戦
きのあ将棋
先手
勝

成果要覧

3

特記事項
[特記 1] GPS 将棋: 第 24 回世界コンピュータ将棋選手権 11 位, コンピュータ将棋協会, 2014 年 5 月.
[特記 2] 田中哲朗: 解けるゲーム・解けないゲーム, 五月祭 公開講座, 2014 年 5 月.
[特記 3] 田中哲朗: 人間はコンピュータに勝てるか?, 東京大学教養学部学際科学科公開シンポジウム,
2014 年 6 月.

32014 年 5 月時点でのノード数は約 150 万程度だった。

- 66 -

情報メディア教育研究部門

準パススルー型仮想マシンモニタ「BitVisor」の研究
品川 高廣

1

概要

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

• 仮想マシンモニタによるシステム管理 [査読付 1]

ベアメタルクラウドと呼ばれる仮想マシンの代わりに物理マシンを貸し出す IaaS 環境において、物理マシンの管理を容易に行えるようにすることを目的として、軽量な仮想マシンモニタを用いて OS からは透過的にストレージへの OS インストール作業をバックグラウンドでおこない、物理マシンが必要になるとすぐに使用を開始できるようにするシステムに関する研究をおこなった。

• 仮想マシンモニタによるストレージクラスメモリへのアクセスの捕捉 [発表 1]

ストレージクラスメモリ（SCM）と呼ばれる高速な不揮発メモリへのアクセスを捕捉して暗号化などの処理を実現することを目的として、軽量な仮想マシンモニタによりメモリ・ページ単位でデータを処理することにより、少ないオーバーヘッドでデータの取得・変換を行えるシステムに関する研究をおこなった。

• 仮想マシンモニタによる物理マシン上での OS ライブマイグレーション [発表 2]

ベアメタルクラウドと呼ばれる物理マシンを貸し出す IaaS 環境においてライブマイグレーションを実現することを目的として、軽量な仮想マシンモニタによって物理デバイスの状態を取得・転送することにより OS からは透過的に物理マシンの状態を別のマシンに転送することが出来るシ
ステムに関する研究をおこなった。

- 67 -

情報メディア教育研究部門• 仮想マシンモニタによる物理デバイスドライバ検証

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

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

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

これらの研究は、主に以下の事業による支援により実施された。

• JST 研究成果最適展開支援プログラム (A-STEP) 産学共同促進ステージ（ハイリスク挑戦タイプ）（研究責任者）（平成 26 年 1 月～平成 28 年 12 月）• 科学研究費補助金基盤研究 (C)（研究代表者）（平成 24 年度～平成 26 年度）• スーパーコンピューター若手・女性利用者推薦（平成 26 年度）
研究成果は、まず国際会議 ASPLOS において１件発表をおこなった。ASPLOS はアーキテクチャやシステムソフトウェア、プログラミング言語などに関する一流の著名な国際会議であり、2015 年で 20回目（第 1 回は 1982 年）になる歴史のある会議である。過去の ASPLOS の中で日本の大学の学生が第一著者の論文が採択されるのは初めてと思われる。今回の採択率は約 17.3% (48/278) と非常に狭き門であった。

また、国内ワークショップでの発表を１件、国際ワークショップでのポスター発表を１件おこなった
ほか、国内シンポジウムでの口頭発表も１件おこなった。

12 月には、第 26 回コンピュータシステム・シンポジウムの併設イベントとして、BitVisor Summit
3 を企画立案・開催した。6 件の一般発表とパネルセッション、デモセッションで構成し、30 名前後の参加者があった。
以下、2 章では、仮想マシンモニタによるシステム管理について、3 章では、仮想マシンモニタによるストレージクラスメモリへのアクセスの捕捉について、4 章では、仮想マシンモニタによる物理マ
シン上での OS ライブマイグレーションについて、5 章では、仮想マシンモニタによる物理デバイス
ドライバ検証環境について、概要を述べる。

2

仮想マシンモニタによるシステム管理

2.1

背景

近年、多くの IaaS 事業者は仮想マシンを貸し出している。仮想化技術を用いることで、IaaS 事業者
はクラウドコンピューティングに必要不可欠な要素を提供することが出来る。様々な研究により、仮想化のオーバーヘッドを削減することが出来るようになってきたが、最先端の性能や機能、セキュリ
ティなどが必要とされる環境においては、依然として仮想化のオーバーヘッドが問題になっている。

例えば、ビッグデータや高性能計算、データベース・サーバやメディア・サーバなどにおいては定常的に安定した高性能を出し続けるために、仮想化による予測不可能な性能低下を避ける必要がある。
また、GPU や RAID,SSD といった高性能ハードウェアの性能を引き出す必要があったり、セキュリ
ティ上同一マシン上で複数のテナントの仮想マシンが動作することが望ましくないケースなどにおいても、仮想化による性能・機能低下やセキュリティ低下が問題となっている。これらの問題を解決す- 68 -

情報メディア教育研究部門

るために、ベアメタル・クラウドと呼ばれる物理マシンを貸し出すサービスが近年 IBM をはじめとして多くの事業者により提供されるようになってきている。
しかし、ベアメタル・クラウドでは、OS を最初に導入する際に、OS 依存の作業が必要になったり導入に非常に長い時間がかかるといった問題点がある。OS を導入する最も基本的な手法はイメージ
コピーと呼ばれるものであり、OS 全体のイメージをサーバからネットワーク経由でコピーしてきて、ローカルのストレージに書き込む手法である。この手法では、コピーが完了するまでに十数分の時間がかかる。また、書き込み後に再起動をする際にも、特にサーバマシンにおいてはファームウェアの初期化などを行うために非常に長い時間がかかる。OS の導入に時間がかかると、クラウドの利点である俊敏性や拡張性といった重要な性質を実現することが難しくなる。
OS ストリーミング・デプロイメントという手法を用いると、導入時間を短縮することが出来る。この手法では、まずネットワークブートをおこない、OS イメージをバックグラウンドでコピーする。しかしこの手法では、OS に依存した手法や設定が必要となり、クラウドの重要な性質の一つである OS
透過性を損なってしまう。OS 透過性がないと、必ずしも専門的な技術を有しているとは限らないユー
ザがドライバの互換性の検証やアップデートなどの作業を定期的に実施する必要があるほか、OS 選
択の自由が大きく損なわれてしまう。

2.2

内容

本研究では、古典的な IaaS クラウドの様々な利点をベアメタル・クラウドに導入することを目的としている。具体的には、俊敏性、拡張性、OS 透過性である。この際、ベアメタル・クラウドの性能面での利点を損なわないことが重要である。これを実現するために、本研究では脱仮想化が可能な専用の仮想マシンモニタを用いて、OS 透過で高速なベアメタル・マシンのインスタンスの立ち上げを可能にするシステムを提案する。本システムでは、OS ストリーミング・デプロイメントを仮想マシンモ
ニタのレイヤでおこなうことによって、OS 透過性を維持しつつも高速なインスタンスの立ち上げを実現する。一方で、OS からはハードウェアに対して直接アクセスすすことを許可することによって、仮想化のオーバーヘッドを最小限に抑える。OS の導入が終了した後には、仮想化をオフにして OS の下からいなくなることによって、仮想化のオーバーヘッドをゼロにする。
この手法で最も難しいのは、２つの相反する目標を実現することである。すなわち、OS ストリー
ミング・デプロイメントのためにゲスト OS と仮想マシンモニタでデバイスを共有しつつ、最終的にベアメタル・マシンの性能を実現するためにシームレスに脱仮想化を実現することである。仮想デバ
イスを用いると、デバイスの共有は容易になるが、脱仮想化が難しくなる。デバイスを直接ゲスト OSに見せると、脱仮想化は容易になるが、デバイスの共有が難しくなる。この問題に対処するため、本研究では、デバイス・インターフェイスのレベルで I/O を仲介するデバイス・メディエータという概念を導入する。デバイスメディエータは、I/O を注意深く監視、捕捉、変換、挿入することにより、デバイスの共有とシームレスな脱仮想化の両方を実現する。

2.3

具体的成果

本研究では、BitVisor 1.4 をベースとして仮想マシンモニタの実装をおこなった。BitVisor のコア部分の変更点は 3,576 行であった。また、IDE や AHCI,Intel PRO/1000, X540, Realtek 816x, Broadcom
NetXtreme などのデバイスに対する実装をおこなった。また、ATA over Ethernet (AoE) プロトコルを拡張したネットワーク・ストレージプロトコルの実装もおこなった。実験の結果、Windows や Linuxを修正なしで導入できることを確認した。提案手法では、イメージコピーを用いた場合とくらべて 8.6
倍速く導入することが可能であったほか、データベースの性能を測る実験では、KVM に最新の研究成果である Exit-less Interrrupt(ELI) を導入したものと比べても、同等の性能を達成できることを確認した。脱仮想化のあとは、ゼロ・オーバーヘッドを達成できていることも確認した。
研究成果は、国際会議 ASPLOS 2015 において論文として発表した [査読付 1]。

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情報メディア教育研究部門

3

仮想マシンモニタによるストレージクラスメモリへのアクセスの捕捉

3.1

背景

近年、DRAM に近い性能が出る不揮発性ストレージであるストレージクラス・メモリ（SCM）が登場している。SCM はメモリバスに直接接続され、通常のメモリ・アクセス命令でアクセスすることができる。SCM では、従来のストレージのようにデバイスドライバやファイルシステムなどのソフトウェ
アスタックを用いると、レイテンシに対するオーバーヘッドが非常に大きくなってしまうという問題点がある。従って、近年 OS のストレージスタックを最小化する研究が多くなされている。
我々は、仮想マシンモニタのレイヤでストレージの暗号化を強制的におこなうシステムの研究をしてきた。このシステムでは、仮想マシンモニタは I/O 命令を捕捉して、ブロック単位で転送されるデータを暗号化する。しかし、SCM ではデータにアクセスする際に I/O 命令は使われないので、この手法を適用することは出来ない。更に、SCM では通常のロード／ストア命令を用いてバイト単位でのアクセスがおこなわれるため、単純にこの命令を捕捉して暗号化をおこなおうとすると、仮想マシンモニタによる捕捉のオーバーヘッドが著しく大きくなってしまう。

3.2

内容

本研究では、仮想マシンモニタにより SCM へのストレージアクセスを仲介するシステムを、大きなオーバーヘッドを導入することなく実現することを目標としている。その最初のステップとして、SCMの暗号化をおこなうシステムを提案する。このシステムでは、OS から透過的に SCM への読み書きを捕捉して、暗号化や復号をおこなう。オーバーヘッドを大きくしないようにしながら SCM へのアクセスを捕捉するために、仮想マシンモニタはバイト単位ではなくページ単位での捕捉をおこなって暗号化や復号をおこなう。障害発生時の一貫性を維持するために、永続ページバッファという概念を導入して、ページの内容や暗号化の進捗状況などのデータを保持するようにする。

3.3

具体的成果

本システムは、BitVisor をベースに実装をおこなった。実験にはオープンソースのメモリファイルシ
ステムである PMFS を用いて、SCM の動作をメモリで模倣することでおこなった。我々のページ単位での暗号化をおこなうと、４ KB レコードの読み書きのスループットは 5 ％から 50 ％程度低下する
ことがわかった。
研究成果は、2014 年並列/分散/協調処理に関する『新潟』サマー・ワークショップ (SWoPP 新潟 2014)
で発表をおこなった [発表 1]。

4

仮想マシンモニタによる物理マシン上での OS ライブマイグレーション

4.1

背景

ベアメタルクラウドは近年登場した新しい IaaS クラウドの形態で、仮想マシンの代わりに物理マシンを貸し出すものである。ベアメタルインスタンスは OS からハードウェアへのアクセスに対して、仮想化のレイヤが介在することなく直接アクセスすることを許容するため、ハードウェア・プラット
フォームの最大限の性能を安定して提供することが可能である。従って、ベアメタルインスタンスは
ビッグデータや高性能計算など、仮想化のオーバーヘッドが無視できない非常に高性能な計算が必要な場合に適している。ベアメタルクラウドは現実的なサービスで、IBM を始めとした多くの事業者が実際にサービスを開始している。
ライブマイグレーションは、IaaS クラウドの重要な性質の一つである。例えば、IaaS ベンダーは予防的メンテナンスのために、ライブマイグレーションを使用する。これは、システムの信頼性やセキュ
リティ、パフォーマンスを維持するために必要不可欠な作業である。電源などのメンテナンスには電- 70 -

情報メディア教育研究部門

源切断が必須であるが、ライブマイグレーションを用いると IaaS ベンダーはサービスを停止させることなくメンテナンスを実施することが可能になる。ライブマイグレーションは、予防的フォールト・
トレランスにも有効である。しかし、ライブマイグレーションはベアメタルインスタンスではサポートされていない。従って、ベアメタルクラウドではハードウェアメンテナンスるの際にダウンタイム
が避けがたい。
ライブマイグレーションは、以下の理由から、OS からは透過的に実現されるべきである。まず、IaaS
事業者は通常は顧客の OS を直接は管理していない。従って、ライブマイグレーションが OS に依存すると、顧客自身が必要な時にライブマイグレーションの作業を実施する必要が生じる。顧客がいつでもライブマイグレーションを実施できるように待機していることは現実的ではない。また、追加のソフトウェアやデバイスドライバを導入するのは面倒な作業である。さらに、顧客は独自の OS を使いたいかもしれない。そのような場合、特殊なソフトウェアやデバイスドライバは入手できないかもしれない。
近年の研究では、 OS 自身の機能を用いてライブマイグレーションを実現する手法が提案されている。しかし、この手法は OS の修正が必要になる。NIC のファームウェアを改造してベアメタルインス
タンスでのライブマイグレーションを実現する手法も提案されているが、この手法は専用ハードウェ
アが必要になる。コンテナを使ったライブマイグレーションも提案されているが、ゲスト OS がホス
ト OS と同一のカーネルを用いる必要があり、選択肢が狭まるという制約がある。

4.2

内容

本研究では、OS を修正することなくベアメタルインスタンスのライブマイグレーションを実現するシステムを提案する。ライブマイグレーションを実現しつつベアメタルインスタンスと同等の実行環
境を実現するために、準パススルー型の仮想マシンモニタを採用する。ライブマイグレーションをおこなうために、仮想マシンモニタは移動元の CPU やメモリ、I/O デバイスなどのハードウェアの状態を取得し、移動先に転送する。移動先のマシンでは、その状態を適切に適用する。
この手法で最も難しいのは、I/O デバイスの状態を取得・設定することである。仮想化環境においては、仮想マシンモニタは仮想デバイスの状態を簡単に取得・設定することができるが、物理環境においては、I/O デバイスの内部状態を取得したり設定することは簡単ではない。例えば、リードオン
リーのレジスタやライトオンリーのレジスタなどが存在している。これらの状態を取得・設定するために、仮想マシンモニタは、ゲスト OS からのライトオンリーのレジスタに対するアクセスを監視・捕捉して、その状態を内部に保存しておく。また、リードオンリーレジスタの状態を設定するために、デバイスを意図的に操作することで間接的に状態を変更させる。これらの手法により、I/O をデバイ
スの内部状態をマイグレーションすることが可能になる。

4.3

具体的成果

本研究は BitVisor をベースに実装をおこなった。我々の実装では、Programmable Interrupt Controller(PIC) や Programmable Interval Timer (PIT)、Realtek 8169 などの最小限のハードウェアを装備したマシン上において、最小構成の Linux をマイグレーションすることを実現した。Netperf を用いた実験結果
により、スループットやレイテンシに対するオーバーヘッドは無視できるほど小さいことがわかった。
研究成果は、国際ワークショップ 5th Asia-Pacific Workshop on Systems (APSys 2014) において、ポスター発表を行った [発表 2]。

- 71 -

情報メディア教育研究部門

5

仮想マシンモニタによる物理デバイスドライバ検証環境の実現

5.1

背景

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

5.2

内容

本研究では、仮想マシンモニタを用いて、OS やハードウェア、デバイスドライバのソースコードに依存せずに、一般的なハードウェア上で実デバイスドライバの検証を行う手法を提案している。
まず、デバイスとデバイスドライバの状態を把握するために、対象となるデバイスドライバが動作する OS を、準パススルー型仮想マシンモニタ上で動作させる。これにより、ゲスト OS のデバイス
ドライバに物理デバイスを直接見せて制御させつつ、デバイスドライバから物理デバイスへの I/O を監視する。
次に、検証対象となる物理デバイスへのアクセスに対して、意図的に誤った値をランダムに挿入することをおこなう。例えば、特定のビットを反転させたり 0 や 1 に固定したりすることによって、ハードウェア故障が発生した状態を意図的に作り出す。このような状況を機械的に数多く作り出すことで、OS やデバイスドライバが適切に対応できずにクラッシュするような状況を探し出すことが出来る。

5.3

具体的成果

Linux や Windows のデバイスドライバのバグを発見することを目的として、GPU や NIC デバイスに対して実際に故障した状況をつくりだしたところ、OS がハングアップしたりクラッシュしたりする
条件を幾つか見つけることが出来た。

6

成果要覧

査読付論文
[査読付 1] Yushi Omote, Takahiro Shinagawa, Kazuhiko Kato. Improving Agility and Elasticity in Baremetal Clouds. In Proceedings of the 20th International Conference on Architectural Support for
Programming Languages and Operating Systems (ASPLOS 2015), pp. 145-159, Mar 2015.

公開ソフトウエア[公開 1] BitVisor 1.4, http://www.bitvisor.org/, 2014 年 5 月

その他の発表論文[発表 1] 表 祐志, 品川 高廣, 加藤 和彦. Hypervisor-based Interposition Framework for Storage-Class Memory. 2014 年並列／分散／協調処理に関する『新潟』サマー・ワークショップ（SWoPP 新潟2014） . 情報処理学会研究報告, Vol. 2013-OS-130, 情報処理学会, Jul 2014.
[発表 2] Takaaki Fukai, Yushi Omote, Takahiro Shinagawa, Kazuhiko Kato. Live Migration of Bare-metal
Instances. 5th Asia-Pacific Workshop on Systems (APSYS 2014), Beijing, Jun 2014.

- 72 -

情報メディア教育研究部門[発表 3] 品川 高廣. 次世代スーパーコンピュータ向けの軽量な仮想計算機環境の実現に 向けた研究開
発. Annual Meeting on Advanced Computing System and Infrastructure (ACSI) 2015, 筑波, Jan
2015.

特記事項
[特記 1] BitVisor Summit 3 開催（第 26 回コンピュータシステム・シンポジウム 併設イベント），2014
年 12 月，http://www.bitvisor.org/summit3/- 73 -

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及び初学者によるプログラムトレーシングにおける誤答の分析
関谷 貴之

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、及びプログラムをトレースする能力とプログ
ラミング能力との関係に関する研究を行っている。
なお業務面では、学習管理システム ITC-LMS や教育用計算機システム (ECCS) の運用や改良、更新の支援などを行っている。

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が、その概要はシラ
バスとして学内外に公開されるため、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、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) を用いて、カリキュラム標準の Bodyof 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

2014 年度は、以下の 2 点を行った。
1. 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、米国で計算機科学に関わる学部のある主要な 10 校の大学のカリキュラムを比較した。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。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、従来の LDA を改良した simplified supervised LDA(ssLDA) を用いた。LDA は教師無しのデータを入力とすることから、KA を反映させるために同じ KA と関係があるテキストに、共通のテキストを付加する前処理を行ってきたが、 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から、BOK をより適切にモデル化できる。

- 74 -

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
ID
KA

KA
Algorithms and Complexity
Architecture and Organization
Computational Science
Discrete Structures
Graphics and Visualization
Human-Computer Interaction
Information Assurance and Security
Information Management
Intelligent Systems

α

θ

NC
OS
PBD
PD
PL
SDF
SE
SF
SP

z

Networking and Communication
Operating Systems
Platform-Based Development
Parallel and Distributed Computing
Programming Languages
Software Development Fundamentals
Software Engineering
Systems Fundamentals
Social Issues and Professional Practice

w

β

c D

η

N

K

図 1: ssLDA のグラフィカルモデル

2. CS2013 をそれ以前のカリキュラム標準と比較した。 ACM と IEEE CS は数年から 10 年に 1 度のペースでカリキュラム標準を更新しており、CS2013 では BOK を構成する KA の追加や再構成など、それ以前の Computing Science Curriculum 2008 (CS2008) と比較すると大きな変化が見られる。そこで、CS2008 と CS2013 のそれぞれを基準として、3 つの大学のカリキュラムを処理した結果から、CS2008 と CS2013 を比較した。つまり、カリキュラム標準を用いてカリキュラ
ムを比較するのとは反対に、実際のカリキュラムを基準としてカリキュラム標準を比較すること
となる。
2.2.1

Simplified Supervised LDA (ssLDA)

ssLDA は、LDA において文書集合から抽出されるトピックを、予め文書ごとに与えられるよう改良したものである。ssLDA のグラフィカルモデルを図 1 に示す。α や θ などはオリジナルの LDA と同一であることから説明を省略する。LDA と異なるのは、2 つの変数 c と η を新たに導入したことにある。c は文書 w と文書に割り当てられるトピック z との関係を示すもので、η は関係の強さを調整するパラメータである。
例えば CS2013 で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 には 10個程度の KU を含むが、ssLDA では各 KU がどの KA に属するかを c を使って与えることで、 CS2013の BOK に含まれる単語と KA との関わりの強さを ssLDA のモデルとして得ることが出来る。なお ηについては、CS2013 を訓練データとして用いて learve-one-out cross-validation (LOOCV) を行い、KU の分類精度が最も高くなる時の値を求めた。具体的には η = {5.0, 10.0, 20.0, 50.0, 100.0, 200.0} で比較したところ、η = 50.0 の時に精度 0.663 が得られた。
ssLDA は Naive Bayes Classifier や SVM などの分類器とは用途が異なるものの、分類の精度が劣るものでは無い。前述の CS2013 のデータを用いて LOOCV を実行した結果を表 2 に示す。なお、R- 75 -

情報メディア教育研究部門

表 2: CS2013 のデータを用いた LOOCV による精度の比較
Classifier
Accuracy

Naive Bayes
SVM (linear)
SVM (radial)
SVM (sigmoid)
ssLDA (η = 50.0)

Rank
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

0.656
0.264
0.325
0.620
0.663

表 3: 計算機科学分野に関する学部を持つ米国の主要 10 大学
Department, University
Electrical Engineering, Computer Science, Massachusetts Institute of Technology
Computer Science Department, Stanford University
School of Computer Science, Carnegie Mellon University
Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, Computer Science Division, University of California, Berkeley
Department of Computer Science, University of Illinois at UrbanaChampaign
College of Computing, Georgia Institute of Technology
Department of Electrical Engineering and Computer Science, University ofMichiganComputer Science Department, the University of Texas at Austin
Department of Computer Science, Cornell University
The Computing + Mathematical Sciences Department, California Institute ofTechnology

ID
MIT
Stanford
CMU
UCB
Illinois
Georgia
Michigan
UTAustin
CornellCaltechの e1071 パッケージ 1 を Naive Bayes や SVM として用いた。

2.2.2

米国 10 大学のカリキュラムの比較

表 3 に本研究で対象とした主要 10 大学を示す。この 10 大学は U.S.News が公開している “Computer
Rankings, Best Undergraduate Engineering Programs”2 に基づく。分析に用いたシラバスは、それぞれの大学の Web サイトから取得した。
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 との関係を得ることが出来る。例えば、Illinois のコース “CS418 Interactive Computer Graphics”
は Computer Graphics を扱っており、 CS2013 の KA の一つ GV (Graphics and Visualization) との関わりが強いといった結果が得られる。表 4 に CS418 のシラバスの一部と KA との関係の強さを示す。このように各シラバスごとに得られた KA との関係の強さをカリキュラム単位で足し合わせて平均を取ったものが表 5 である。
CS2013 には 18 個の KA があることから、あるカリキュラムで扱われる内容が仮に一様である場
合、KA との関係の強さは 1/18 = 5.55 . . . % になるが、表 5 からは大学ごとに特徴が有ることが分かる。例えば、学部名に “Electrical Engineering (EE)” を含む、UCB、MIT、及び Michigan では、コンピュータアーキテクチャなどを扱う KA である AR (Architecture and Organization) との関係が強い。
1 Package ’e1071’, http://cran.r-project.org/web/packages/e1071/e1071.pdf (2015 年 4 月 6 日アクセス).
2 U.S.News& World Report, http://colleges.usnews.rankingsandreviews.com/best-colleges/rankings/
engineering-doctorate-computer (2014 年 8 月 25 日アクセス)- 76 -

情報メディア教育研究部門

表 4: CS418 のシラバスの一部及び KA との関係

syllabus
CS418 Interactive Computer Graphics
Basic mathematical tools and computational techniques for modeling, rendering, and animating 3-D
scenes...
1. Rotate, translate, scale an object represented by triangle mesh, and manage hierarchies of such transformations. (a)(b)(c)(h)(i)(j)(k)
2. Render an image of a meshed object with lighting, texture, reflections and perspective from an arbitrary viewpoint with hidden surfaces removed and extraneous geometry clipped. (a)(b)(c)(h)(i)(j)(k)¿3. Model and render an object using parametric curves and surfaces including Hermite, Bezier, NURBS
and Catmull-Clark subdivision surface presentations. (a)(b)(c)(h)(i)(j)(k)¿...
AL AR CN DS GV HCI IAS IM IS NC OS PBD PD PL SDF SE SF SP
1.0 2.8 7.2 2.7 55.6
4.8
0.6 2.3 8.2 0.6 0.6
4.2
1.4 0.9
1.5
1.1 3.0 1.5

表 5: 各大学のカリキュラムと CS2013 の KA との関係の強さ、及び 10 大学での平均 (%)
MIT
Stanford
CMU
UCB
Illinois
Georgia
Michigan
UTAustin
CornellCaltech
平均

AL
5.9
5.7
6.5
6.3
5.7
5.6
6.3
5.5
6.5
8.7
6.1

AR
6.2
6.2
4.3
7.5
4.3
4.9
6.2
5.1
5.6
5.3
5.4

CN
7.5
4.6
8.9
7.0
7.4
6.5
6.1
8.6
7.5
7.0
7.0

DS
4.5
2.8
7.3
4.0
3.5
4.8
4.4
4.4
4.4
4.4
4.5

GV
6.1
9.5
9.5
7.2
9.9
6.5
6.8
6.0
7.7
8.0
7.4

HCI IAS IM
9.5 3.6 3.9
10.7 4.1 4.8
6.9 3.0 4.7
7.4 5.9 3.8
7.8 3.7 5.1
7.3 5.1 5.4
7.0 4.0 4.5
7.3 5.0 4.7
6.8 4.0 4.6
6.1 3.9 4.97.6 4.3 4.8

IS
6.3
5.5
7.3
6.2
7.3
6.2
8.9
5.2
9.0
7.5
7.0

NC
3.7
3.4
2.8
4.3
3.5
4.6
3.8
5.2
3.6
3.5
4.0

OS
4.2
2.8
3.1
3.5
4.1
5.2
5.2
4.5
4.9
4.9
4.5

PBD PD
4.6 3.7
5.5 5.0
4.7 3.7
7.1 4.8
4.9 4.3
4.8 4.5
5.4 3.6
6.2 4.2
6.2 4.2
4.6 4.2
5.3 4.3

PL
3.3
6.3
5.9
4.5
7.0
4.9
4.9
5.1
5.5
4.9
5.2

SDF SE
5.7 7.6
4.4 7.4
5.6 5.0
4.9 4.8
4.2 5.9
5.5 6.1
6.3 5.5
5.8 5.9
4.6 4.7
5.5 6.0
5.2 5.9

SF
4.1
4.2
4.2
3.7
4.4
4.4
5.0
4.5
3.8
4.3
4.3

SP
9.5
7.1
6.5
7.1
6.9
7.5
6.1
6.9
6.5
6.1
7

表 6: 3 つの主成分と KA との関係 (ノルムが 10 になるよう正規化した値)
1st (69%)
2nd (11%)
3rd (7%)
1st
2nd
3rd

AL
1.3
−2.1
0.6
NC
−3.3
1.2
0.5

AR
−0.1
2.4
1.5
OS
−2.6
−1.1
1.2

CN
2.7
−3.2
3.7
PBD
−0.4
0.7
0.3

DS
−1.9
−3.2
1.3
PD
−2.4
1.2
−2.1

GV
4.2
−1.7
−5.4
PL
−0.4
−1.1
−5.0

HCI
4.1
4.9
−0.5
SDF
−0.7
−0.6
2.4

IAS
−2.6
1.6
0.1
SE
0.7
3.1
0.1

IM
−1.6
−0.5
−1.9
SF
−2.3
−0.1
−0.9

IS
2.5
−4.1
1.0
SP
2.7
2.6
3.2

また、表 5 の値を用いて主成分分析 (Principles Component Analysis, PCA) を行ったところ、3 つの主成分による寄与率が 90% であった。表 6 に各主成分と KA との関係の強さを示す。第 1 主成分は、
表 5 に最後の行に示す 10 大学の平均値との相関が 0.99 と大きいことから、大学の違いでは無く全体的な傾向を示していると考えられる。第 2 主成分は、HCI、SE、及び SP といった人間に関わる KAと正の関わりが強く (human factor)、IS、CN、及び DS といった理論や数学に関わる KA と負の関わりが強い (theoretical factor) 。また、第 3 主成分は、CN、SP、及び SDF といった全体的な内容を表す KA と正の関わりが強く (general factor)、GV や PL といった要素的な内容を表す KA と負の関わりが強い (elemental factor)。そこで、図 2 に第 2 主成分と第 3 主成分を用いて、各大学のカリキュ
ラムを平面上にプロットした結果を示す。この図からは、10 大学のうち上位の 3 大学 MIT (human か
つ general), Stanford (human かつ elemental), CMU (theoretical) がこの 2 つの成分で特徴的である
一方、他の 7 大学は強い特徴が表れていないと言える。
このように、CS2013 を用いて米国の 10 校の大学の特徴を得ることができた。

- 77 -

情報メディア教育研究部門

図 2: 第 2 主成分 (x 軸) と第 3 主成分 (y 軸) による各大学のカリキュラムのプロット
表 7: KA とシラバスとの関係を示す Jaccard 係数の一覧
KAs
MIT Illinois Princeton
All
JMIT
JIllinois
JPrinceton
JAll
and CS2013

NC
HC
PF
AR
CN
SP
GV
IS
IM
SE
AL
PL
DS
OS
2.2.3

NC
HCI
SDF
AR
CN
SP
GV
IS
IM
SE
AL
PL
DS
OS

0.000
0.111
0.000
0.000
0.000
0.125
0.154
0.222
0.000
0.438
0.400
0.000
0.474
—

0.167
0.133
0.200
0.375
0.000
0.417
0.333
0.500
0.455
0.636
0.500
0.833
1.000
0.500

0.250
0.200
0.500
0.125
0.556
0.286
0.286
0.333
0.400
0.167
0.750
0.500
—
1.000

0.120
0.132
0.133
0.143
0.200
0.233
0.235
0.360
0.389
0.449
0.484
0.500
0.524
0.600

カリキュラム標準 CS2008 と CS2013 との比較

2013 年に公開された CS2013 とそれ以前の CS2008 との BOK を比較すると、表 1 の KA の内、 IAS、
PBD、PD、及び SF が新たに加えられた KA となる。しかし、それ以外の KA についても CS2013と CS2008 でその内容が見直されている。この違いを分析するに当たり、Massachusetts Institute ofTechnology (MIT), Princeton University (Princeton), and Illinois University (Illinois) の 3 つの大学のシラバスを、CS2013 と CS2008 の 2 種類の基準をそれぞれ用いて 2.2.2 節と同様に処理する。
最初に、対象となる 3 大学の各シラバスごとに CS2008 と CS2013 それぞれについて最も関係の強い KA を求める。例えば、表 4 の例では CS2013 の GV となる。次に、CS2013 と CS2008 の対応する KA について、当該 KA と最も関係の強いシラバスが一致するかどうかを調べて Jaccard 係数を求めた。表 7 に、MIT, Illinois, Princeton 及び 3 つの大学全体での Jaccard 係数の値を示す。

- 78 -

情報メディア教育研究部門

表 7 の結果からは、値が比較的小さい NC, HCI, SDF(PF), AR, 及び CN において、KA の内容が変更されているが推測される。実際のところ CS2013 に関するレポートを見直すと、例えば NC においては、セキュリティに関する KU が IAS に移され、Web やモバイルに関する KU は PBD で取り扱われるなど、KU の再構成が行われたことが読み取れる。
このように、カリキュラム分析の手法を用いて、CS2008 と CS2013 との比較を行うことができた。

2.3

具体的成果

2.2.2 節の内容については、[査読付 3] として発表した。2.2.3 節の内容については、[査読付 1] として
発表した。

3

初学者によるプログラムトレーシングにおける誤答に関する分析

3.1

背景

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

3.2

内容

2014 年度は以下の 3 点を行った。
1. トレーシング問題をウェブ経由で行うツールについて、Learning Tools Interoperability (LTI)3 に対応させた。これによって、LTI に対応する学習管理システムからトレーシングツールを用いることができる。
2. 誤答パターンを表現する変換器について、Ruby のコードと S 式とを相互に変換するライブラリを用いるように改良した。
3. これまでと同様に、初学者向けのプログラミングの講義でトレーシング問題を実施して、その結果について分析した。

3.3

具体的成果

3.2 節で述べたように改良したツールが成果となる。但し、学会発表などは行っていない。
3 http://www.imsglobal.org/toolsinteroperability2.cfm- 79 -

情報メディア教育研究部門

4

成果要覧

査読付論文
[査読付 1] T. Sekiya, Y. Matsuda, and K. Yamaguchi: Mapping analysis of CS2013 by supervised
LDA and isomap, Proceedings of Teaching, Assessment and Learning (TALE), 2014 International Conference, Wellington, New Zealand, pp. 33–40, Dec. 2014.
[査読付 2] 丸山 一貴, 山原陽一, 関谷貴之: データ自動再配置ストレージによるレスポンスタイム改善と柔軟な運用の実現, インターネットと運用技術シンポジウム 2014 論文集, pp. 85–92, 2014.
[査読付 3] T. Sekiya, Y. Matsuda, and K. Yamaguchi: Curriculum analysis of CS departments basedon CS2013 by simplified, supervised LDA, LAK ’15 Proceedings of the Fifth International Conference on Learning Analytics And Knowledge, NY, USA, pp. 330–339, Mar.
2015.

- 80 -

学術情報研究部門概要
中川 裕志

統計的機械学習とプライバシー保護技術

佐藤 一誠

入力のサイズに依存しない大規模ベイズ学習に関する研究

荒井 ひろみプライバシを保護したデータ収集及び利用- 81 -

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

2014 年度は、主に機械学習とその応用、およびプライバシー保護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。
中川は主にプライバシー保護の制度と技術課題、および機械学習に関して研究を行った。プライバシー保護では法制度と技術の係わり方を調査し、技術的にはk-匿名化が誘発する濡れ衣現象の提案とその軽減化のためのアルゴリズムを考案した。機械学習に関しては、トピッ
クモデル、オンライン学習、Banditなどの数理モデルの研究を行った。
佐藤はベイズ統計を用いた機械学習の研究を行った。統計的機械学習におけるベイズ予測では，
ベイズ事後分布からのサンプリングによる近似計算を行う。その際に問題となるのは、１つのサンプルを生成するために入力データのサイズに依存した計算量となる。本研究では，全データを用いず、部分集合のサンプリングと組み合わせた、ベイズ事後分布からのサンプリング手法について理論解析を行った。理論解析の結果、全データを用いた真のベイズ事後分布からのサンプリングに対して強収束はしないが弱収束はすることを証明した。
ベイズ学習では、ベイズ事後分布からサンプリングされた複数のパラメータによる期待値計算が重要であり，その意味では弱収束さえ保証できれば良い。したがって、本研究で行っている入力のサイズに依存しないベイズ事後分布からのサンプリングは大規模なベイズ学習手法として有力な方法であることが証明できた。
荒井は主にプライバシを保護したデータ収集及び利用に関する研究を行った。具体的には、プライバシを保護した情報収集システム、クラウドソーシングにおけるワーカーのプライバシの保護に関する技術研究、医療情報及びゲノム情報利用に関する調査研究及び講演を行った。

2

成果要覧

招待講演／招待論文[招待講演 1] 中川裕志：プライバシー保護の法制度と技術課題．東京大学情報理工学系研究科
GCL レクチャー、2014 年 10 月 29 日．東京大学- 83 -

学術情報研究部門[招待講演 2] 中川裕志: プライバシー保護の法制度と技術課題：ＰＬＲの立ち位置. 集めない
ビッグデータコンソーシアム第 4 回全体会議 招待講演、2015 年 1 月 19 日. 東京大学
[招待講演 3] 中川裕志: プライバシー保護の法制度と技術課題. 通信総合研究所.プライバシー
保護技術ワークショップ 招待講演、2015 年 3 月 4 日. 通信総合研究所(小金井)[招待講演 4] 中川裕志: データ利用における個人情報の保護. 経済産業省主催シンポジウム「ID 連携トラストフレームワークが築く社会」基調講演、2015 年 3 月 13 日. 秋葉原 UDX[招待講演 5] 荒井ひろみ: パーソナルゲノムとプライバシー保護データマイニング技術，生命医薬情報学連合大会2014 年大会，2014 年10 月3 日.
[招待講演 6] Hiromi Arai: パーソナルゲノムとプライバシー保護データマイニング技術，
Workshop on Clinical Informatics in Big-Data Era, Dec 12, 2014.
[招待講演 7] 荒井ひろみ: ，NICT プライバシー保護技術ワークショップ，データ開示におけるプライバシ侵害の現状および監査技術について, 2015 年3 月4 日.

受賞関連[受賞 1] 佐藤一誠：上林奨励賞、日本データベース学会、2015 年 3 月 3 日

著書／編集[著書 1]中川裕志:東京大学工学教程 情報工学「機械学習」.東京大学工学教程編纂委員会編，2015 年 2 月（試作版。1 年間の授業での使用の後、来年度に市販版を出版予定。）[編集 2]中川裕志: 情報処理学会誌 特集 パーソナルデータの利活用における技術および各国法制度の動向 編集担当．情報処理 55(12) pp.1332-1384. 2014 年 12 月
[著書 3]佐藤一誠：トピックモデルによる統計的潜在意味解析． 奥村学監修(自然言語処理シリーズ)コロナ社．2015 年 3 月

査読付論文[ 査 読 付 1] Tengfei Ma, Issei Sato and Hiroshi Nakagawa: The Hybrid Nested/ Hierarchical Dirichlet Process and Its Application to Topic Modeling with Word Differentiation. AAAI2015, Austin Texas, USA. Jan.25-30 (presentation on Jan. 28), 2015
[査読付 2]Minoru Yoshida, Kazuyuki Matsumoto, Qingmei Xiao, Xielifuguli Keranmu, Kenji
Kita and Hiroshi Nakagawa :Extracting Corpus-Specific Strings by Using Suffix Arrays
Enhanced with Longest Common Prefix, Proceedings of the 10th Asia Information Retrieval Society Conference (AIRS 2014), LNCS 8870, pp. 360-370, Kuching, Dec. 2014.
[査読付 3]Junpei Komiyama, Hidekazu Oiwa, Hiroshi Nakagawa :Robust Distributed Training of Linear Classifiers Based on Divergence Minimization Principle. The European
Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in- 84 -

学術情報研究部門

Databases (ECML PKDD 2014) , Springer Lecture Notes Artificial Intelligence(LNAI)8725, pp.1-17, ECML/PKDD, Nancy, France. Sept. 15-19, 2014 (accepted. acceptance ratio 115/483=23.8%)[査読付 4]Issei Sato, Hisashi Kashima, and Hiroshi Nakagawa Latent Confusion Analysis
by Normalized Gamma Construction. The 31st International Conference on Machine
Learning (ICML 2014). pp.1116-1124, June 21-26, 2014 Beijing International Convention Center[査読付 5]Issei Sato, and Hiroshi Nakagawa: Approximation Analysis of Stochastic Gradient Langevin Dynamics by using Fokker-Planck Equation and Ito Process. The 31st
International Conference on Machine Learning (ICML 2014).pp.982-990, June 21-26,
2014 Beijing International Convention Center[査読付 6]Hidekazu Oiwa, Issei Sato, and Hiroshi Nakagawa: Online and Stochastic
Learning with a Human Cognitive Bias. AAAI2014. pp.2020-2026, July 27-31, 2014, inQuebec City, Canada[査読付 7]Minoru Yoshida, Kazuyuki Matsumoto, Kenji Kita, and Hiroshi Nakagawa: Unsupervised Analysis of Web Page Semantic Structures by Hierarchical Bayesian Modeling.
PAKDD 2014, Part II, LNAI 8444, pp. 572–583, May 13-16, 2014. (presentation on May
16)[査読付 8] Hiroshi Kajino, Hiromi Arai, Hisashi Kashima: Preserving Worker Privacy in
Crowdsourcing,Data Mining and Knowledge Discovery, Vol.28, Issue 5, pp.1314-1335,
2014[査読付 9] Hiromi Arai, Keita Emura, Takahiro Matsuda: Anonymous Data Collection System with Mediators, in BalkanCryptSec, 2014 (to appear).

その他の発表論文[発表 1] 小宮山 純平，大岩 秀和，中川 裕志：ダイバージェンス最小化原理を利用した線形分類器のロバスト分散学習.
第 28 回人工知能学会全国大会，1G2-2in, 松山市 ひめぎんホー
ル，2014 年 5 月 12 日
[発表 2]中川裕志: 匿名化の実社会での利用へ向けての技術課題.第 28 回人工知能学会全国大会，
2B4-OS-15a-4, 松山市 ひめぎんホール，2014 年 5 月 13 日
[発表 3]角野為耶，中川裕志: 滞在場所の k-匿名化法. 第 28 回人工知能学会全国大会，2B4-OS15b-1, 松山市 ひめぎんホール，2014 年 5 月 13 日
[発表 4]梁 曽漢，小宮山 純平，大岩 秀和，佐藤 一誠，中川 裕志: 多腕バンディットにおけるリグレットの非線形拡張. 第28回人工知能学会全国大会，2H4-1-4, 松山市 ひめぎんホー
ル，2014年5月13日- 85 -

学術情報研究部門[発表 5]大岩 秀和、中川 裕志. マルチタスク学習と誘因両立性. 第28回人工知能学会全国大会，
3F-4-1, 松山市 ひめぎんホール，2014年5月14日[発表 6]角野為耶，中川裕志:k-匿名化が誘発する濡れ衣を軽減するデータベース分割再構成法.
SCIS 2014 The 32st Symposium on Cryptography and Information Security 3C4-4 The Institute of Electronics, 北九州市 リーガロイヤルホテル小倉，2015 年 1 月 21 日
[解説 7]中川裕志: : 情報処理学会誌 特集 パーソナルデータの利活用における技術および各
国法制度の動向 「編集にあたって」.情報処理 55(12) pp.1332-1336. 2014 年 12 月

[発表 8] 森田瑞樹，荒井ひろみ: 医療データ利用におけるプライバシ保護の課題とその解決策の提案2014 年度人工知能学会全国大会(第28 回)，2014.
[ 発 表 9] Hiromi Arai: Privacy preservation in crowdsourced health research: AAAI2015 Spring SymposiaWorkshop: Ambient Intelligence for Health and Cognitive Enhancement, 2015.

特記事項[ 特 記 1] 中 川 裕 志 ： 数 理 手 法 IV 「 統 計 的 機 械 学 習 入 門 」 ． 東 京 大 学 工 学 部 計 数 工 学 科
http://www.r.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/node/48/[ 特 記 2] 中 川 裕 志 ： 言 語 情 報 科 学 ． 東 京 大 学 大 学 院 情 報 理 工 学 系 研 究 科 数 理 情 報 学 専 攻
http://www.r.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/node/49/[特記 3]中川裕志：情報データベース論．東京大学大学院学際情報学府 http://www.r.dl.itc.utokyo.ac.jp/node/49/[特記 4]荒井ひろみ,中川裕志,佐久間淳,神嶌敏弘: 主催：第 28 回人工知能学会全国大会,オーガナイズドセッション「OS-15 プライバシに配慮したデータ利活用」. 松山,2014 年 5 月 13日
[特記 5]中川裕志: 英国大使館の招待による Big Data Research Mission to UK に参加し、Imperial College London, University of Cambridge, Tech UK, Univesity College London
にて講演、2014 年 11 月 9 日-14 日[特記 6] 日英 Big Data Workshop ウイリアム王子来日記念「Innovation is GREAT」にて第３部
ビッグデータ：データ公開とプライバシーの座長，2015 年 2 月 26 日
[特記 7] 佐藤一誠: ビッグデータ時代の大規模ベイズ学習―Stochastic Gradient Langevin
Dynamics を中心として, JST ERATO 河原林巨大グラフプロジェクト感謝祭Summer 2014, 2014年8 月8日- 86 -

学術情報研究部門

統計的機械学習とプライバシー保護技術

中川裕志

1

概要

2014 年度は、主にプライバシー保護の制度と技術課題、および統計的機械学習の応用に関して研究を行った。具体的には、以下に示すテーマの研究を行った。
•

プライバシー保護において重要な匿名化の技術に関して、主要な技術とされている k-匿
名化が濡れ衣という副作用を持つことを示し、解消する方向を提案した。[発表 2]•

プライバシー保護に関する制度と技術の関係について考察し発表した。[発表 3，特記
2,3,4]•

文書集合におけるトピック抽出の新手法として Hybrid Nested/Hierarchical Dirichlet
Process を提案した。[査読付き 1]•

分類器のオンライン学習において、1 度正しく分類されたデータがその後のデータの学習によって正しく分類されることを嫌うという認知バイアスがある。このバイアスを実現するオンライン学習アルゴリズムを提案した。[査読付き 6]•

機械学習の数理的基礎を記述した教科書：東京大学工学教程 情報工学「機械学習」刊
行した。今回は試作版であり、市販版の刊行は来年度の予定である。[著書 1]

紙数の関係から以下では、プライバシー保護の制度と技術課題について述べる。

2

プライバシー保護の制度と技術課題

2.1 背景1980 年代以前、すなわちインターネットが大衆化する以前にはプライバシーとは人々が密集して生活している都市のような空間において「一人にしておいてもらう権利」という概念で捉えられていた。以下のように 2 つのフェーズに分解して考えることができる。
a. 個人の不可侵な領域1を設定。例えば、物理的には個人の身体、情報的には個人に係わるデータ。例えば身体の不可侵さを示すため衣服を着用して身体的プライバシーを守っているという考え方である。
b. その領域内の一部ないしは全部を他人との同意に基づき、ある対価と引き替えに他人に知らしめることができる。
a の設定は個人の意志に基づいて決まる。したがって、その個人に関しては、時間や場所に1

平たく言えば、個人に係わる情報のうち他人に知られたくないものである。

- 87 -

学術情報研究部門

よって異なり、状況依存的である。例えば、サラリーマン金融ショップに出入りしたことは、
通常はプライバシーではないかもしれないが、その人が就職活動中だとかなり高いプライバ
シーかもしれない。
b においては、同意に基づくという部分が本質的であり、同意に基づかない場合はプライバ
シー侵害となる。
インターネットが大衆化した後、プライバシーの焦点はインターネット上を流通するデータ
主体の個人データに移ってきた。「一人にしておいてもらう権利」はインターネットにおける個人という文脈では、「忘れられる権利(the right to be forgotten)」 あるいは「追跡拒否権(Don’t Track: DNT)」という考え方に変容する。
「忘れられる権利」は、検索エンジンによって自分のことが書かれている Web ページにアクセスできないようにリンクを切断させることである。
「追跡拒否権」は検索エンジンに対して、自分のことが記載されたページを現時点以降に収集しないように要請し実施させることである。DNT は Google の裁判で問題になったプロ
ファイリングに関していえば、プロファイル拒否権という見方ができる。
「忘れられる権利」と「追跡拒否権」は個人から検索エンジンに対する具体的要請である。
しかし、もう少し抽象化して適用範囲を拡げようとすると、データ主体である個人が自身に関する個人データのコントロールをできる「自己情報コントロール権」をプライバシー権とする考え方になる2。「自己情報コントロール権」は具体的には自己情報の開示、訂正、削除を要求し、それを不当ではない対価で実現させることである。もし、これらの要求に応じられない場合は、その正当な理由を請求者に知らせなければならない。この権利は 1980 年に制定された OECD プライバシーガイドラインの 8 原則のひとつで第 13 条に記載されている。

2.2 個人情報の関する従来の定義
英語では「特定の個人を識別すること」を identify という単語で表わす。特定の個人を識別することができる情報を「個人識別情報」3と呼ぶ。
さて、前節で種々の個人情報を紹介した。これらが個人識別情報であるかどうかは以下の条件を全て満たす場合である。
条件 1：個人又は個人の所有物と密接に関係すること、
条件 2：情報と本人が 1 対 1 に対応すること
条件 3：複数の事業者または複数のサービスで共通に利用されるものであること
条件 4：本人が簡単に変更したり利用停止させたりできないこと
４つの全てを満たすものとしては、旧来から個人識別情報を見なされていた（氏名、性別、生年月日、住所）の 4 つ組に加えて、ゲノム情報、指紋や顔認識データなどの個人の身体的特性に関するものは個人識別情報と考えられる。スマートフォンの番号など、個人や個人の情報端末に付番された番号は条件４が成立しているかどうか微妙であるが、短期間であれば継続性があり、個人識別情報としての資格を持つであろう。
個人識別情報として法令で保護すべきかどうかは議論が必要な個人データの種類が多い。
その多くは、その個人データ単独では個人を特定できなくても、他の情報と組み合わせれば比較的容易に個人を特定できる性質をもつものである。法律的に個人識別情報とみなすべきかどうかは、この容易さを法律家あるいは立法に携わる人々がどう査定するかによる。当然、

2
3

自己情報とはデータ主体である当該個人に係わる個人データと考えられる。
特定の個人を識別することができることを「個人識別性」ということもある。

- 88 -

学術情報研究部門

この容易4さは技術的な側面を持つわけで、法律と技術の境界ないし架け橋的な意味合いを持つ。

2.3 個人情報分類の新たな視点
前節で述べた個人識別情報の条件１，２，４は個人データ本体の性質に着目していた。データベースに格納されているだけなら、プライバシー的な被害を受ける問題も生じない。しかし、条件３を念頭においた場合、個人データの格納されたデータベースを利用というプロセスについて検討する必要がある。当然ながら、利活用だけではなく、第三者移転や転売、さらに悪用についても考えなければいけない。そこで個人情報分類に関して以下のような視点が浮かび上がってくる。
(1) 時間的視点
データ主体個人からの変更や停止は条件 4 に書いてあるが、ここで問題にしたいのは、データの時間軸上での性質である。
a) データ取得時刻の精度：例えば、Suica の乗降履歴は、データの時間精度が秒の単位か、分の単位か、時間の単位かで役立ち方、あるいは悪用の可能性に影響がある。
b) データが正しい期間5：例えば、勤務先などはしばしば変わる。したがって、データが正しい期間（開始時刻と終了時刻、勤務先であれば入社日時と退職日時）を含むデー
タかどうか。
c) データが時系列的に増加する場合、増加の間隔や頻度：データベースの管理の仕組みにも影響する。データ主体がオプトアウト(opt-out)した場合、それ以前のデータをどう扱うかという問題が生ずる。
こういった性質は、データを移転、転売する場合には価値に影響がある。
(2) 個人紐付けの視点
データベースに個人の（氏名、性別、生年月日、住所）の 4 つ組あるいは、明らかに個人が特定できる個人識別情報が記載されている場合は、データベースの個人に関する記載内容
が特定の個人についての記述であることが明示される。つまり、個人紐付けがされている。
ところが、氏名など 4 つ組みの情報が削除された場合、情報の精度が粗い位置情報、移動
履歴、購買履歴、Web 閲覧履歴、顔画像、など単独では個人特定が困難なデータである。しかし、別のデータベースや外部情報と突き合わせてみると個人の特定ができ、紐付いてしまう可能性がある。上記の 4 つ組みで、氏名を削って（性別、生年月日、住所）にしても、外部データベースと突き合せると個人の特定ができる可能性が高い。ソーシャルメディアも外部データベースとして使えるわけであり、紐付け以上に豊富な個人情報が把握できる可能性がある。このように個人紐付けは、データベースの形式的性質6だけでは決まらないので、技術的検討を要する視点である。
(3) 行動観察とデータベース格納の可知／不可知の視点
位置情報、行動履歴、購買履歴で典型的に付随する性質として、個人の行動が外部から観察可能かどうかという視点がある。例えば、データ主体：A さんがコンビニで T ポイントカー
ドである商品を購入しているところを観察されたとすると、T ポイントのデータベースに Aさんの購入履歴が格納されていることが観察者から知られる。あるいは、A さんが Suica を所持していることを知られると、Suica の顧客乗降履歴データベースに格納されていることが分かる。このようにデータ主体の行動ないカード所持などが観察されると、それらに関するデータベースにデータ主体のデータが格納されていることが知られる。これを可知と呼ぼ456

ゲノム情報もシーケンサとよばれる機器の一般化で個人識別情報と見なされるようになったと考えられる。
これは条件 2 を時間という文脈から捉え直したものと考えられる。
ここで形式的性質とはデータベースのレコードがどのような属性集合からなるかということを意味している。

- 89 -

学術情報研究部門う。仮にデータベースで（氏名、性別、生年月日、住所）の 4 つ組が削除されていたとしても、可知の場合には観察者はデータベースでデータ主体7のデータの格納を知ることができる。特に位置情報、行動履歴、購買履歴の場合、位置や時刻の精度が高いと観察した個人のデータをデータベース上で特定することも可能である。こういったデータがストーカーに知られるのは単に気持ちが悪いだけでなく、実被害も想定される。

3

成果要覧

招待講演／招待論文[招待講演 1] 中川裕志：プライバシー保護の法制度と技術課題．東京大学情報理工学系研究科
GCL レクチャー、2014 年 10 月 29 日．東京大学[招待講演 2] 中川裕志: プライバシー保護の法制度と技術課題：ＰＬＲの立ち位置. 集めない
ビッグデータコンソーシアム第 4 回全体会議 招待講演、2015 年 1 月 19 日. 東京大学
[招待講演 3] 中川裕志: プライバシー保護の法制度と技術課題. 通信総合研究所.プライバシー
保護技術ワークショップ 招待講演、2015 年 3 月 4 日. 通信総合研究所(小金井)[招待講演 4] 中川裕志: データ利用における個人情報の保護. 経済産業省主催シンポジウム「ID 連携トラストフレームワークが築く社会」基調講演、2015 年 3 月 13 日. 秋葉原 UDX

著書／編集[著書 1]中川裕志:東京大学工学教程 情報工学「機械学習」.東京大学工学教程編纂委員会編，2015 年 2 月（試作版。1 年間の授業での使用の後、来年度に市販版を出版予定。）[編集 2]中川裕志: 情報処理学会誌 特集 パーソナルデータの利活用における技術および各国法制度の動向 編集担当．情報処理 55(12) pp.1332-1384. 2014 年 12 月

査読付論文
[ 査 読 付 1] Tengfei Ma, Issei Sato and Hiroshi Nakagawa: The Hybrid Nested/ Hierarchical Dirichlet Process and Its Application to Topic Modeling with Word Differentiation. AAAI2015, Austin Texas, USA. Jan.25-30 (presenation on Jan. 28), 2015
[査読付 2]Minoru Yoshida, Kazuyuki Matsumoto, Qingmei Xiao, Xielifuguli Keranmu, Kenji
Kita and Hiroshi Nakagawa :Extracting Corpus-Specific Strings by Using Suffix Arrays
Enhanced with Longest Common Prefix, Proceedings of the 10th Asia Information Retrieval Society Conference (AIRS 2014), LNCS 8870, pp. 360-370, Kuching, Dec. 2014.
[査読付 3]Junpei Komiyama, Hidekazu Ooiwa, Hiroshi Nakagawa :Robust Distributed Training of Linear Classifiers Based on Divergence Minimization Principle. The European
Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in
Databases (ECML PKDD 2014) , Springer Lecture Notes Artificial Intelligence(LNAI)8725, pp.1-17, ECML/PKDD, Nancy, France. Sept. 15-19, 2014 (accepted. acceptance ratio 115/483=23.8%)

7

かりにデータ主体の氏名を知らなくても、物理的にデータ主体の自然人とつながってしまう。

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学術情報研究部門- 91 -

学術情報研究部門[ 特 記 2] 中 川 裕 志 ： 言 語 情 報 科 学 ． 東 京 大 学 大 学 院 情 報 理 工 学 系 研 究 科 数 理 情 報 学 専 攻
http://www.r.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/node/49/[特記 3]中川裕志：情報データベース論．東京大学大学院学際情報学府 http://www.r.dl.itc.utokyo.ac.jp/node/49/[特記 4]中川裕志,佐久間淳,神嶌敏弘,荒井ひろみ: 主催：第 28 回人工知能学会全国大会,オーガナイズドセッション「OS-15 プライバシに配慮したデータ利活用」. 松山,2014 年 5 月 13日
[特記 5]中川裕志: 英国大使館の招待による Big Data Research Mission to UK に参加し、Imperial College London, University of Cambridge, Tech UK, Univesity College London
にて講演、2014 年 11 月 9 日-14 日[特記 6] 日英 Big Data Workshop ウイリアム王子来日記念「Innovation is GREAT」にて第３部
ビッグデータ：データ公開とプライバシーの座長，2015 年 2 月 26 日

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学術情報研究部門

入力のサイズに依存しない大規模ベイズ学習に関する研究
佐藤一誠

1

概要

機械学習は，機械が過去のデータや人の経験から自動的に情報処理方法を学習し，有用な知識の発見や未知の問題解決を行うことを目的としている．本研究では，代表的な機械学習手法の１つとしてベイズ学習に着目し，入力のサイズに依存しない大規模ベイズ学習に関する研究を行った．具体的には，
部分的にデータをサンプリングすることでベイズ事後分布からのサンプリングを行う手法に対する理論的な解析を行った．特に以下の点で新規性がある．

• 部分的にデータをサンプリングして得られるパラメータが従う分布がベイズ事後分布に従うことをフォッカープランク方程式に基いて証明した．
• 部分的にデータをサンプリングして得られるパラメータの性質として，強収束と弱収束に関する定理を証明した．

2

ベイズ学習

統計的機械学習は，観測データの背後に潜むルール・規則を統計的に記述し，データから自動的に獲得する学習の枠組みである．具体的には，データの生成メカニズムを統計的に記述し，統計モデルの推定問題として定式化する．観測データ x1:n = (x1 , x2 , . . . , xn ) に関して，これらのデータを生成した確率分布を p∗ (x) とする．もちろん，現実のデータが何らかの確率分布 p∗ (x) から実際に生成されているとは限らないが，学習アルゴリズムを導出するための数学的な仮定である．
真の生成分布 p∗ (x) を我々は知ることができないため，この生成分布を何らかの統計モデルで記述することを考える．ここでは，簡単のため以下の生成モデルによって記述することを考える．

xi ∼ p(xi |θ) (i = 1, . . . , n).

(1)

統計モデル p(x|θ) として真の生成分布 p∗ (x) にできるだけ近くなるようにモデルを推定し生成過程を学習する．
統計モデルの「近さ」を表す指標として Kullback-Leibler (KL) 情報量を導入する．
∫p∗ (x)∗dx.
(2)
KL [p (x)||p(x|θ)] = p∗ (x) log
p(x|θ)KL 情報量を導入することによって，我々の目標は KL [p∗ (x)||p(x|θ)] を最小にする p(x|θ) を求める
以下の最適化問題へと定式化される．
θ∗ = argmin KL [p∗ (x)||p(x|θ)] .
θ- 93 -(3)

学術情報研究部門

ここで，確率分布 p∗ (x) による期待値を Ep∗ (x) [·] とすると KL 情報量は次のように表せる.
][p∗ (x)∗KL [p (x)||p(x|θ)] = Ep∗ (x) log
p(x|θ)= Ep∗ (x) [log p∗ (x)] − Ep∗ (x) [log p(x|θ)] .

(4)Ep∗ (x) [log p∗ (x)] の項は p(x|θ) の最適化に寄与しないので，実際には以下の最適化問題を解けばよい．
θ∗ = argmin −Ep∗ (x) [log p(x|θ)] = argmax Ep∗ (x) [log p(x|θ)].
θ

(5)

θ

この最適化問題は未知の真の生成分布 p∗ (x) を含んでいるため，このままでは解くことができない．そこで，データを真の分布からのサンプルとして期待値計算を近似する．つまり，xi ∼ p∗ (x) なので，∑Ep∗ (x) [log p(x|θ)] ≈ n1 ni=1 log p(xi |θ) を用いてnθ∗ = argmax
θ1∑
log p(xi |θ).
n

(6)

i=1

これは最尤推定（maximum likelihood estimation）と呼ばれる方法で，最尤推定によって得られる解をϕML と書くことにする．
∏
生成モデルの観点でみると，データ x1:n の生成確率は p(x1:n |θ) = ni=1 p(xi |θ) として計算できるため，この生成確率 (実際には確率の対数) を最大にする θ を求めていることになる．

ϕML = argmax log
θ

n
∏
i=1

p(xi |θ) = argmax
θ

n
∑
i=1

log p(xi |θ).

(7)

この定式化では， n1 部分が無いが，最適化問題としては等しい．
ここで，θ に関する生成過程も考慮することにしよう．θ ∼ p(θ|η) と仮定すると，生成確率は∏p(θ|η) ni=1 p(xi |θ) となる．したがって，以下の最適化問題を解けば良い．
}{n∑θ∗ = argmax log p(θ|η) +log p(xi |θ) .
(8)
θ

i=1

最適化問題として見ると log p(θ|η) の項は，最尤推定時の過学習を防ぐ正則化項として機能している．
過学習とは，観測データに過剰に適合し，汎化能力が低くなる現象である．汎化能力とは，訓練デー
タから学習した結果を未知の問題に対して適用した場合の性能である．ここでは，新規データに対する予測能力だと考えて頂ければ良い．機械学習の目的は，汎化能力の高いモデル・学習アルゴリズムを開発することであると言える．したがって，最尤推定に比べて，8 は汎化能力の高い学習が期待できる．
8 は事後確率最大 (MAP : maximum a posteriori) 推定と呼ばれている．MAP 推定によって得られる解を ϕMAP と書くことにする．
事後確率とは，ベイズの定理に基いて以下のように得られる確率である．

p(x1:n |θ)p(θ|η)
p(θ, x1:n |η)=,p(x1:n |η)p(x1:n |η)∫p(x1:n |η) = p(θ, x1:n |η)dθ.

p(θ|x1:n , η) =

(9)
(10)

したがって，MAP 推定はこの事後確率が最大となる θ を求めること最適化問題として定式化される．

ϕMAP = argmax log p(θ|x1:n , η).
θ- 94 -(11)

学術情報研究部門

p(x1:n |η) は θ の最適化には寄与しないので，上記最適化問題は 8 となる．
最尤推定や MAP 推定によってパラメータを推定すれば， 新たなデータ x∗ に対して，その予測分
布 p(x∗ |ϕML ) や p(x∗ |ϕMAP ) を構成することができる．最尤推定や MAP 推定は推定された１つのパラメータを用いて予測分布を構成しているが，パラメータの事後確率分布が求まっていれば，その確率で重み付けされた予測を行うことも可能である．
∫∗p(x |x1:n ) = p(x∗ |θ)p(θ|x1:n )dθ.
(12)

この枠組みはベイズ予測と呼ばれる．
ただし，大抵このような積分計算は解析的に求めることができない．そもそも事後分布を用いて解析的に求めることができない場合が実応用ではほとんどである．したがって，ベイズ推定では，事後
分布 (による平均化) をいかに効率的に求めるかが重要である．最尤推定や MAP 推定は，ベイズ推定とは異なりパラメータ１点のみを推定するため，総称して点推定とも呼ばれる．
ベイズ予測を効率的に行う枠組みとしてサンプリング近似法がある．何らかの方法で，効率的に事後分布からのサンプル θ(s) ∼ p(θ|x1:n ) (s = 1, 2, . . . , S) が生成することができれば，ベイズ予測 (12) は，

p(x∗ |x1:n ) ≈

S
∑
s=1

p(x∗ |θ(s) ).

(13)と近似できる．
直感的には，多くのパラメータの可能性を用いて集団的に多数決で予測を行っているため，単一のパラメータのみを用いる点推定のアルゴリズムに比べて優れた予測性能（汎化能力）が期待できる．

3

入力のサイズに依存しないベイズ事後分布からのサンプリング

ベイズ事後分布からのサンプリングの難しさは確率分布の正規化定数の計算のしやすさに依存する．
ベイズ事後分布は，ベイズの定理により以下のように計算することができる．

p(θ|x1:n ) = ∫p(x1:n |θ)p(θ)
p(x1:n |θ)p(θ)dθ(14)∫
このとき，正規化定数 p(x1:n ) = p(x1:n |θ)p(θ)dθ は一般的には計算困難な積分計算になっている．
しかし，事後分布からのサンプリングをするだけならば，工夫次第で正規化定数を計算せずにサンプ
リング可能である．
本研究では，ランジュバンモンテカルロ法を取りあげる．ランジュバンモンテカルロ法では以下の更新式に基づいて θt を生成する．
ϵ(15)
θt+1 = θt + ∂θ L(θt ) + ηt , ηt ∼ N (0, ϵt ),2n∑∂θ L(θt ) = ∂θ log p(θt ) +∂θ log p(xi |θt ),
(16)
i=1

ここで，ϵ はステップサイズと呼ばれるハイパーパラメータで，N (0, ϵ) は，平均 0 で分散 ϵ の正規分布∑である．この方法では，１つのサンプル θt を得るために， ni=1 の計算が必要であるため，入力デー
タのサイズに依存したサンプリング方法になっている．
そこで，データからサンプリングした部分集合 St ⊂ {x1 , x2 , . . . , xn } を用いて以下のようなアルゴ
リズムを考える．
ϵθt+1 = θt + ∂θ L̃(θt ) + ηt , ηt ∼ N (0, ϵ),
(17)
2
∑
n
∂θ log p(xi |θt ).
(18)∂θ L̃(θt ) = ∂θ log p(θt ) +
|St |
i∈St

- 95 -

学術情報研究部門

このアルゴリズムは，サンプル θt を得るために必要な計算量は O(|St |) である．
さて，ここで知りたいのは，このアルゴリズムによって生成される θt の性質で，これがベイズ事後分布からのサンプルとして正しいのか，または，なんらかの近似となっているならば近似の精度はどれくらいか，ということである．次の節では，これらに関して理論解析を行う．

4

理論解析

更新式 (17) によって生成されるサンプル θt に関する理論解析を行う．まず，θt が従う分布に関して分析を行った．いま θt に対応して仮想的な時刻 t を導入する．θt の従う分布を q(t, θ) とする．
このとき，以下を示すことができる．
定理 1. 更新式 (17) によって生成されるサンプル θt が従う分布 q(t, θ) は，以下のフォッカー・プラン
ク方程式にしたがう．

q(t + ϵ, θ) − q(t, θ),ϵ= ∂θ (∂θ (−L(θ))q(t, θ)) + ∂θ2 q(t, θ),∂t q(t, θ) = lim

ϵ→0

(19)

フォッカー・プランク方程式は，確率分布の時間発展を記述する偏微分方程式で∂t q(t, θ) = ∂θ (∂θ U (θ)q(t, θ)) + ∂θ2 q(t, θ).

(20)のとき，q(θ) を q(t, θ) の定常分布とするとq(θ) ∝ exp (−U (θ)) .

(21)

lim U (θ) = ∞,(22)を満たす．ここで，U は|θ|→∞∫を満たし，これは exp(−U (θ))dθ < ∞ となるための条件である.
したがって，(19) 式から，U (θ) = −L(θ) と考えると，q(θ) ∝ exp (L(θ)) = p(θ)p(x1:n |θ)(23)となり，これはベイズ事後分布である．
したがって，q(t, θ) がベイズ事後分布に収束することがわかった．次に，収束の種類について分析を行う．
まず，いくつかの条件を仮定する．
仮定 2. C1 , C2 , C3 は定数で ϵ に依存しないとする．

• 初期条件: θ̃(0) = θ(0) で有界である．
• リプシッツ条件:|L(θ(t)) − L(θ(s))| ≤ C1 |θ(t) − θ(s)|.

(24)|L(θ(t))|2 ≤ C32 (1 + |θ(t)|2 ).

(25)• 増大度条件:- 96 -

学術情報研究部門

このとき，S 番目のサンプル θ(S) が得られた仮想的な時刻を t = T (T /S = ϵ) と以下の定理を示す
ことができる．
定理 3 (強収束定理). θ(T ) を時刻 T で得られるベイズ事後分布からのサンプル，θ̃(T ) を時刻 T で更新式 (17) によって生成されるサンプルとする．

E[|θ(T ) − θ̃(T )|2 ] = O(ϵ + max E[|ξt |2 ]).
t(26)

ここで，ξt は全データを用いた場合との誤差

ξtk = ∂θ L̃(θt ) − ∂θ L(θt )(27)を示し，E[|ξt |2 ]) はデータからの部分集合のサンプリングによる期待値である．

すなわち，ϵ → のとき E[|θ(T ) − θ̃(T )|2 ] → 0 とはならない．この定理が意味することは，更新式(17) によるサンプリングは強収束しないことを意味する．もちろん部分データのサンプリングではな
く全データを用いる場合は，ξtk = 0 となるので強収束する．
次に以下の定理を示すことができる．
定理 4 (弱収束定理). E[h(θ(T ))] を時刻 T で得られるベイズ事後分布による関数 h の期待値，θ̃(T ) を
時刻 T で更新式 (17) によって生成されるサンプルによる関数 h の期待値とする．任意の微分可能な連続関数 h(θ) に対して

|E[h(θ(T ))] − E[h(θ̃(T ))]| = O(ϵ),(28)

この定理では，ϵ → のとき，|E[h(θ(T ))] − E[h(θ̃(T ))]| → 0 となるため，更新式 (17) によるサンプ
リングは弱収束することがわかる．また，収束次数は O(ϵ) より一次であり，これは全データを用いた場合と変わらない．
ベイズ予測では，(13) 式で示したとおり

p(x∗ |x1:n ) ≈

S
∑
s=1

p(x∗ |θ(s) ) = E[p(x∗ |θ(T ))](29)という期待値計算が重要である．したがって，弱収束することが成り立てば十分である．

5

まとめ

統計的機械学習におけるベイズ予測では，ベイズ事後分布からのサンプリングによる近似計算を行う．
その際に問題となるのは，１つのサンプルを生成するために入力データのサイズ n に依存した計算量となる．これは，大規模なデータを用いてベイズ予測をする場合には，時間的なコストがかかってし
まう．本研究では，全データを用いず，部分集合のサンプリングと組み合わせた，ベイズ事後分布か
らのサンプリング手法について分析を行った．
理論解析の結果，データの部分集合のサンプリングと組み合わせたベイズ事後分布からのサンプリ
ングでは，強収束はしないが弱収束はすることがわかった．強収束は，サンプリングが描く軌跡自体に興味がある場合には重要である．しかし，ベイズ学習では，ベイズ事後分布からサンプリングされた複数のパラメータによる期待値計算が重要であり，その意味では弱収束さえ保証できれば良い．し
たがって，本研究で行っている入力のサイズに依存しないベイズ事後分布からのサンプリングは大規
模なベイズ学習手法として有力な方法であることがわかる．

- 97 -

学術情報研究部門

6

成果要覧

査読付論文
[査読付 1] Issei Sato, Hiroshi Nakagawa: Approximation Analysis of Stochastic Gradient Langevin Dynamics by using Fokker-Planck Equation and Ito Process. The 31st International Conference on
Machine Learning (ICML 2014). pp.982-990. 2014.
[査読付 2] Issei Sato, Hisashi Kashima, Hiroshi Nakagawa: Latent Confusion Analysis by Normalized
Gamma Construction. The 31st International Conference on Machine Learning (ICML 2014).
pp. 1116-1124. 2014.
[査読付 3] Tengfei Ma, Issei Sato, Hiroshi Nakagawa: The Hybrid Nested/Hierarchical Dirichlet Process
and Its Application to Topic Modeling with Word Differentiation. The 29th AAAI Conferenceon Artificial Intelligence.2015.

著書／編集[著書 1] 佐藤一誠 (著), 奥村学 (監修): トピックモデルによる統計的潜在意味解析, コロナ社, 2015 年 3
月.

受賞関連[受賞 1] 日本データベース学会 上林奨励賞, 2015 年 3 月

特記事項[特記 1] 佐藤一誠: ビッグデータ時代の大規模ベイズ学習―Stochastic Gradient Langevin Dynamics を中心として, JST ERATO 河原林巨大グラフプロジェクト感謝祭 Summer 2014, 2014 年 8 月 8日- 98 -

学術情報研究部門

プライバシを保護したデータ収集及び利用
荒井

ひろみ

概要

1

2014 年度は主にプライバシを保護したデータ収集及び利用に関する研究を行った。具体的には以下に示すテーマに注力して行った。
• プライバシを保護した情報収集システムの提案を行った。これは健康データ等の秘匿性の高い情報を暗号化したまま収集することでプライバシを保護するものである。この研究では中間収集者を設置することで個々のデータの匿名性を確保した。さらに restrictive public key を用いることで暗号化したままデータが所定のドメインの値を取るか確認することを可能にした [査読付 1]。
• ワーカーのプライバシを保護したクラウドソーシング方式の提案を行った。クラウドソーシング
においてその成果物の品質管理を行うために複数のワーカーの回答をワーカーの能力に応じて統合する問題を扱う。成果物が位置情報等を含む等、各ワーカーの成果物や能力がそのワーカーのプライバシに関わる場合がある。この研究では暗号プロトコルによって、ワーカーのプライバシを保護しつつ品質管理を行うことを達成した [査読付 2]。
• 医療情報利用におけるプライバシ保護について、調査研究及び課題提起を行った。主に日本国内
での医療、医学分野における個人情報の取り扱いの法律及び各種指針の規定を概観し、匿名化等の方式の曖昧性を指摘、プライバシ保護技術導入の検討を行った [発表 1]。
• ゲノム情報のプライバシ保護やプライバシ侵害及びその監査技術について調査研究及び講演を行った [招待 1, 招待 2, 招待 3]。
本報告では紙数の関係上前者二件について紹介する。

2

プライバシを保護した情報収集システム

2.1

背景

近年、様々な情報が疫学等のデータ分析のために収集されるようになってきた。このような情報は個々
人の病気に関する情報などプライバシに関わる情報である場合がある。収集されたデータのプライバ
シ保護のためには匿名化や差分プライバシ等の技術が存在するが、データ収集の過程にもプライバシ
保護の必要性がある。
データ収集過程におけるデータ提供者のプライバシ侵害の大きな問題の一つに、ナイーブにデータ収集してしまうとデータ収集者に対してデータ提供者個々人と提供データが紐付いてしまうという問題がある。この問題を解決するために、プライバシ保護のために個々のデータをその収集過程で秘匿しかつ収集したデータが個人と紐づかないという意味で匿名化することを考える。

- 99 -

学術情報研究部門

2.2

内容

データ収集過程におけるデータ提供者のプライバシを保護する仕組みとして、単純に公開鍵暗号を用いてデータ収集を行うことを考える。データ収集者が公開鍵を作成し、データ提供者がそれを用いてデータを送ると、通信過程で提供データは秘匿されるが、データ収集者に対してデータの匿名性は担保されず本研究の目的を達成できない。
データの匿名性を確保するために、Yang や Brisckell らが公開鍵暗号を用いたシステムを提案している。このシステムは計算効率性が悪くデータ提供者の人数 n に対して O(n) の計算量、O(n2 ) の通信コストを要する。そのため大規模なデータ収集には不向きである。また、データ提供者はその計算過程でずっとオンラインでいる必要があり、実社会応用を考慮すると提供者の負担が大きいという難点がある。さらにこれらの手法はフォーマルな暗号学的な統一性や秘密性の定義が与えられていない。
また、公開鍵暗号を用いて暗号化したデータを収集すると、暗号化前の平文の情報をデータ収集者は全く知ることができないためデータ収集者がデータのフォーマットチェックや仕分けが行えないという難点が存在する。
本研究では以上の既存研究の状況を踏まえ、それらの難点を改善することに成功した。中間者を置くこと及び restrictive public key(RPKE) を用いたことでデータ収集過程におけるデータ提供者のプラ
イバシを保護しつつ暗号文のフォーマットチェックを可能にするシステムを実現した。さらに中間者の導入によって提案法では通信コストが O(n) に押さえられる。

2.2.1

restrictive public key

本研究で用いた restrictive public key は高機能公開鍵暗号の一種で、坂井らによって 2011 年に提案されたものである。通常の公開鍵暗号に加え平文の値の範囲の情報の verification を non-interactive
zero-knowledge range proof によってサポートしている。この暗号方式は IND-MSR-CPA 安全である。

2.2.2

secure data collection system

本研究では中間者を設置し、データ収集者がデータ収集及びフォーマットチェックを中間者に代理で行わせる Secure Data Collection System を設計した。中間者は複数個存在させることができる。複数の中間者を置くことによって各中間者のデータ収集コストを低くすることが可能になり、大規模な計算機資源を要せず設置することができる。
Secure Data Collection System におけるデータ収集は以下のようである。提供データのドメインを
MS1 . . . MSm と分割し、各データは区切られたメッセージスペースのうちどれかに該当するとする。
例えば提供データが年齢で、ドメインが [0, 100) の範囲の値をとるとし、MS1 . . . MSm (MSi = [10 ×(i − 1), 10 × i) と分割するような場合が考えられる。提供データ v を V = (v1 , . . . , vm ) とベクトルに変換する。ここで、v ∈ M Si とすると vi = v 、それ以外は vi = 0(k ̸= i) である。
データ収集の大まかな流れをいかに示す。

1. データ収集者が鍵を生成し、公開鍵 pkDC を配布する。
2. データ提供者 j が入力データを V = (v1 , . . . , vm ) を pkDC を用いて暗号化し、暗号文ベクトル
Cj = (c1 , . . . , cm ) を作成する。
3. 各データ提供者 j が Cj を中間者に送信する。
4. 中間者が Cj に pkDC を用いフォーマットチェックを行い、不適切なデータを排除する。
5. 各中間者が複数のデータ提供者から収集した Cj をシャッフルし、各 j と Cj の対応関係をわからなくさせデータ収集者に送信する。
6. データ収集者は各中間者から送られたデータを複合し匿名化されたデータテーブルを得る。

- 100 -

学術情報研究部門

このように、中間者が暗号文をシャッフルを行うことによりデータ提供者の匿名性が保たれる。デー
タ収集者はデータ収集者全体の平文のテーブルを得るため各データと収集者をひもづけることができず、また、中間者は暗号文のみを扱うため提供データの平文とデータ提供者をひもづけることができない。
また、RPKE は IND-MSR-CPA 安全である。そのことによりこのシステムは semantically secure である。証明の詳細は論文を参照されたい。

3

ワーカーのプライバシを保護したクラウドソーシング

3.1

背景

クラウドソーシングとは、不特定多数の人間 (ワーカーと呼ぶ) に仕事 (タスクと呼ぶ) を依頼する仕組みである。依頼者は、クラウドソーシングサービスに仕事を登録し、ワーカーはその仕事を処理して得られる成果物を依頼者に返すことで報酬を得る。例えば写真のタグ付けや音声書き起こしなどである。様々なクラウドソーシング方式が実現されているが、その多くに共通する仕組みは、匿名ワーカー
がクラウドソーシング上で公開されているタスクをいくつか選択し、そのタスクを完了することで対価を得るというものである。クラウドソーシングを用いて仕事を依頼する利点は、大量のワーカーに
よって低コストでタスクを完了させることができることが挙げられる。
一方、クラウドソーシングを通じて得られる成果物の品質に関する問題が存在する。クラウドソー
シングではワーカーを訓練させる ことが難しい。また、ワーカーはタスクの成果物について責任を負う必要がない。そのため得られる成果物の質がワーカーの能力やタスクの難易度に大きく依存し、ワーカーの成果物が正しいとは限らない。このようなワーカーの成果物から正しい成果物を推定する
問題を品質管理問題と呼ぶことにする。また、以降ではデータに対してラベルをつけるというタスクに限定し成果物をラベルと呼ぶことにする。品質管理問題の代表的な手法は冗長化である。1 つのタ
スクを複数のワーカーに依頼し、それをもとに真のラベルを推定する方法である。その方法は多数決から、ワーカーの能力を考慮した潜在ラベルやその発展などが存在する。このようなラベルによってワーカーの能力も推定することができるようになる。
上記の品質管理問題はタスクの依頼者の視点の問題であるが、ワーカーサイドの問題も存在する。
その中の一つがワーカーのプライバシ保護である。品質管理問題では依頼者が総てのワーカーの個々のラベル総てを取得することが想定されている。タスクの内容によっては成果物自体にワーカーの位
置情報や個人情報、個人の特性が反映されると考えられ、それらを組み合わせるとワーカーの特定や知られたくない情報が推定される恐れがある。このようなワーカーのプライバシ侵害はワーカーの不利益となるため、回避することが望まれる。

3.2

内容

品質管理問題において代表的な手法である潜在ラベル法は、冗長な品質未知のラベルから真のラベルを推定するために真のラベルとクラウドラベルの間に確率モデルを仮定し、モデルを推論することで真のラベルを推定する。この確率モデルではワーカーの能力パラメータが含まれており、モデルのパラメタの推定は EM アルゴリズムを用いる。しかしこの潜在ラベル法を直接適用すると各ワーカーのクラウドラベル及び能力パラメータを依頼者が知ることになり、ワーカーのプライバシが侵害される恐れがある。我々はこの点に着目し、暗号プロトコルを開発し、ワーカーのクラウドラベル及び能力
パラメータを秘匿しつつ、真のラベルを得ることを達成した。
本研究の具体的成果は、クラウドソーシングで生じるワーカープライバシ問題の一つとしてワー
カープライバシを考慮した品質管理問題を定義し、この問題を解決するために暗号プロトコルを提案したことにある。さらに、提案プロトコルの安全性に関する理論評価及び計算効率性と性能を検証す
る実験的評価を行い、提案法の有効性を確認した。

- 101 -

学術情報研究部門

3.2.1

ワーカープライバシを考慮した品質管理問題

クラウドラベル Y からすべてのデータ I に対する真のラベル Y ⋆ を推定する問題である。本研究では品質管理問題に既存手法である Dawid による潜在ラベル法を用いる。潜在ラベルモデルでは、各
データ i ∈ I が真のラベル yi ∈ {0, 1} を 1 つ持つと仮定し、各ワーカー j ∈ J がデータ i に対してラベル yij ∈ {0, 1} を

αj = Pr[yij = 1 | yi = 1, θj ],βj = Pr[yij = 0 | yi = 0, θj ].

というモデルに従って独立に与えるとする。ここで θj = {αj , βj } をワーカー j の能力パラメタとする。
また任意の i ∈ I に対して p = Pr[yi = 1] が成り立つとする。モデルパラメタ全体を Θ = {θj }j∈J ∪{p}
とおく。EM アルゴリズムを用いてこのモデルパラメタを推定する。

3.2.2

暗号プロトコル

暗号プロトコルの設計は下記のような性質を持つ加法準同型公開鍵暗号を用いて行った。平文を整数
m ∈ ZN (= {0, 1, . . . , N − 1}) (N ∈ N) とし、対応する暗号文を c = Encpk (m; r) ∈ Z∗N 2 (= ZN 2 \{0})とする。公開鍵暗号では公開鍵 pk と乱数 r を用いて暗号化を行う。公開鍵暗号では、秘密鍵 sk を知ることなく元の平文を得ることはできない。ここで提案する秘匿加算プロトコルでは、Damgard の一
般化 Paillier 暗号を用いる。この暗号は加法準同性と (n, θ)-閾値暗号の性質を兼ね備えている。加法準同型暗号は暗号文を解読せずに平文の加算を実行できる。つまり平文 m1 , m2 の加算は暗号文同士の乗算を用いてEncpk (m1 + m2 mod N ; r) = Encpk (m1 ; r1 ) · Encpk (m2 ; r2 )として得られる。(n, θ)-閾値暗号とは、n 人の参加者が秘密鍵を分散して所有し、θ 人以上の参加者が協力をしない限り効率的な復号が行えない性質を持つ暗号である。秘密鍵を分散させる性質により参加者が復号することを防ぐことができる。暗号文 c を復号する際には、参加者 j は自身の秘密鍵 skj
を用いてそれぞれ復号シェア Decskj (c) (平文の部分情報に相当) を計算し、θ 以上の復号シェアを組み合わせることによって暗号文が解読される。
加法準同型公開鍵暗号を用いたワーカープライバシ保護潜在ラベルプトロコルの概要を以下に記す。紙面の都合上概要のみを記す。詳しくは論文を参照されたい。本プロトコルは依頼者とワーカー
ら J = {1, . . . , J} が参加する。θ ≤ J を満たす (J + 1, θ)-閾値加法準同型暗号を用い、全参加者が秘密鍵を分散所持し公開鍵を共有する。この鍵分散により、プロトコルの途中で不正に暗号文の復号が行われることを防ぐ。品質管理問題プロトコルを、秘匿加算プロトコルをベースに構成した。ワー
カー j(j ∈ J ) はラベル Yj と対応するデータ Ij 、依頼者は依頼先ワーカー集合 J を入力するとする。
EM アルゴリズムにおける各 E ステップと M ステップを暗号化して行い、一回の更新後とに中間値パラメータを復号し共有する。パラメタが収束するまで更新式を繰り返す。
本提案プロトコルでは中間値パラメータを更新式ごとに共有するため、それらから元の入力情報が推測される出力プライバシの問題が懸念される。しかし本研究では収束までの妥当な回数の更新で得られる中間値パラメタからは元の入力情報が推測されないことを示されており、安全性が保証されている。また、計算機実験から計算時間は実用上問題ないことが示された。

4

成果要覧

査読付論文
[査読付 1] Hiromi Arai, Keita Emura, Takahiro Matsuda: Anonymous Data Collection System with Mediators, in BalkanCryptSec, 2014 (to appear).

- 102 -

学術情報研究部門[査読付 2] Hiroshi Kajino, Hiromi Arai, Hisashi Kashima: Preserving Worker Privacy in Crowdsourcing,
Data Mining and Knowledge Discovery, Vol.28, Issue 5, pp.1314-1335, 2014

その他の発表論文[発表 1] 森田瑞樹, 荒井ひろみ: 医療データ利用におけるプライバシ保護の課題とその解決策の提案.
第 28 回人工知能学会全国大会, 2B4-OS-15a-3, 松山, 2014 年 5 月.
[発表 2] Hiromi Arai: Privacy preservation in crowdsourced health research: AAAI 2015 Spring Symposia
Workshop: Ambient Intelligence for Health and Cognitive Enhancement, Mar. 24, 2015.

招待講演／招待論文[招待 1] 荒井ひろみ: パーソナルゲノムとプライバシー保護データマイニング技術, 生命医薬情報学連
合大会 2014 年大会, 2014 年 10 月 3 日.
[招待 2] Hiromi Arai: Privacy Preservation in Personal Genomics, Workshop on Clinical Informatics in
Big-Data Era, Dec. 12, 2014.
[招待 3] 荒井ひろみ: NICT プライバシー保護技術ワークショップ, データ開示におけるプライバシ侵
害の現状および監査技術について, 2015 年 3 月 4 日.

特記事項
[特記 1] 荒井ひろみ, 中川 裕志, 神嶌 敏弘, 佐久間 淳. 主催: 第 28 回人工知能学会全国大会, オーガナ
イズドセッション OS-15 プライバシに配慮したデータ利活用, 松山, 2014 年 5 月.

- 103 -

ネットワーク研究部門

若原恭

ネットワークの機能の高度化と設計・運用・保守・管理の合理化

中山 雅哉

広域分散環境の高度基盤技術に関する研究

小川 剛史

人々の実生活を支援する情報メディア技術に関する研究関谷 勇司

新たなネットワークサービスアーキテクチャの実現に向けた研究

中村 文隆

組込みコンピュータを活用した情報教育

妙中 雄三

大容量モバイル通信環境実現にむけた基盤技術の研究

宮本 大輔

サイバーセキュリティに関する研究

田崎

創

マルチレイヤ脅威分析およびサイバー防御の研究開発- 105 -

ネ ット ワ ー ク 研 究 部 門

ネットワーク研究部門概要

ネットワーク研究部門

ネットワーク研究部門
概要

部門長 若原 恭

情報通信ネットワークは、情報社会の発展とともに、経済・社会・文化等に係わる日々の活動に必要不可欠な社会基盤となった。このようなネットワークへの要求は量的にも質的にも拡大する一方であり、これに応えるため、ネットワーク基盤技術、ネットワーク応用シス
テム、ネットワークセキュリティ技術等に関し、基礎技術から実用技術まで幅広く研究に取り組んでいる。2014 年度の研究の取り組みの概要は以下の通りであり、これらの研究に対し、指導学生の受賞を含め、関連学会等から計７件の表彰を受けた。	
 	 [１]ネットワーク基盤技術	
 	 	  昨今のトラヒックの急激な拡大と通信パタンの複雑化及びサービスアプリケーションの多様化と広範な普及に対応可能な新しいネットワークアーキテクチャの検討を進めた。具体的には、ネットワークサービスをより細かい粒度に分割し、それらを並列的に実行可能とする手法を考案し、SDN（Software-Defined	
 Network）技術と NFV（Network	
 Functions	
 Virtualization）技術を活用することによって効果的な新アーキテクチャを実現できるとの見通しを得た。このアーキテクチャの特長は、サービス実現がロケーションフリーであるうえ、
所要性能に応じたスケーラビリティが容易に達成できることにある。	
 	 	  近年、無線端末の急速な発展と普及に伴って無線ネットワークの利用は拡大する一方である。しかし、多くの無線端末がメッシュ状の無線リンクで相互接続された無線メッシュネッ
トワークでは使用可能な無線チャネルが多い場合でもスループットが著しく劣化するという基本問題があり、この解決に向けた技術の検討を行った。その結果、各無線チャネルで転送するトラヒック量ができる限り均等になるように無線チャネルを各トラヒックフローに割り当てる制御法を考案した。更に、この制御法を効率よく実現する方式として、OpenFlow 技
術と SDN 技術を活用するアーキテクチャを設計した。シミュレーション実験により、考案した制御法によって総合的なスループットを大幅に向上できることを実証した。この制御法は、
通信需要の動的な変化に対応可能な CoD（Capacity	
 on	
 Demand）を実現するための基礎技術になると期待される。	
 
	
  	
 
無線ネットワークにおけるもう一つの基本問題は、ブロードキャストの効率的な実現にある。例えば、道路交通における安全運転のための車車間情報交換、広域無線ネットワークに直接アクセスできない車両搭載端末のインターネット接続等にはブロードキャストが必要になるが、特に車両が混雑し車両密度が高くなると、ブロードキャストパケットが多くなり衝突確率が高くなってしまう。そこで、このような衝突を回避するため、無線リソースへのア
クセス制御技術の検討を進め、新しいアクセス制御技術を考案し、その有効性を実証した。	
 	 - 107 -

ネットワーク研究部門

ネットワークの一基本技術はコンピュータ技術であり、通信システムへの応用という観点からは組み込み用コンピュータにおけるソフトウェア開発が重要で、昨今の関連技術者の状況を鑑みるとこのようなソフトウェア開発技術に関する教育の重要性は極めて高い。組み込み用コンピュータの中で、NXP セミコンダクターズ社のマイクロプロセッサ LPC810 は小型で安価という特徴を持ち、多くの応用実績がある。しかし、現状では体系だった教材が不十分であることから、LPC810 を教材とする教科書を執筆し出版した。	
 	 [２]ネットワーク応用システム	 	
 無線ネットワークの応用として、道路交通における車両トラヒックの渋滞を緩和して所要走行時間の低減や走行距離の短縮等を図る高度道路交通制御システムについて検討を進めた。
具体的には、道路ごとの車両トラヒック量の予測、道路ごとの車両速度の推定、及び各車両に適した走行ルートの導出を可能とする手法を考案し、それらを基にしたルート案内システ
ムを設計した。更に、シミュレーション実験によって、その有効性を評価し、従来方法に比較して、渋滞の大幅な削減、走行時間の低減等の効果が得られることを定量的に実証した。	
 	 今日の社会生活では、インターネットに代表される広域分散環境が必要不可欠になっており、様々なセンサや観測装置もネットワークに接続されるようになってきた。そのような例
として、高密度振動観測システムを用いて高精度な振動特性を計測する手法の検討、小型気象センサによって都市部特有の短時間強雨（ゲリラ豪雨）の発生状況を確認する方法の検討とその教育機関での環境教育への応用、音声と映像を定期的に取得する定点観測装置を森林に設置して樹木や野生動物の生態観測を行うフェノロジー等の研究を行った。	
 	
 ネットワークの応用として、コンピュータが生成した仮想物体等の電子情報を現実世界に重畳することによって様々な情報を直観的に分かり易く現実世界に提示する拡張現実感（AR:	 Augmented	
 Reality）技術を活用して日常生活を支援する技術の検討を進めた。具体的には、飛行ロボットのユーザ視点での操作を可能にするインタフェース技術、両眼視差を利用することによって大画面ディスプレイ上のコンテンツの直感的で分かり易い操作を実現
するインタフェース技術、マルチディスプレイを構成する端末の移動によってコンテンツとのインタラクションを実現するマルチディスプレイシステム、機械学習を応用した AR シス
テム用輪郭検出技術、クロスモダリティ（感覚間相互作用）を応用したインタフェース技術
に関する検討を行った。	
 
	
 
[３]	
 ネットワークセキュリティ技術	
 	
 情報通信ネットワークを介した不正アクセスなどセキュリティ脅威が社会的な問題となっている。このような脅威のうち、OS やアプリケーションの新たな脆弱性を攻撃する不正ア
クセスに対処するため、専門家による過去の共通脆弱性評価スコアを基にした機械学習によって新規脆弱性のスコアを推定する方法とその有効性について検討を行った。	
 	
 
最近の大きなセキュリティ脅威の一つは、本物の web サイトとほぼ同一のコンテンツを持つ偽サイトによってユーザを騙すフィッシング攻撃である。その有力な一つの対策は、アドレスバーに出力表示される URL や SSL の鍵アイコンの目視による確認であり、そのような確認を習慣づけるため、視線位置を監視し視線がアドレスバーに向かったことを条件として
web サイトへの入力を許可する仕組みの検討を進めた。また、小中学生を対象としたフィッシング対策のため、物語として体験できる授業教材を開発し、この教材を用いた授業の試みを開始した。	
 - 108 -

ネットワーク研究部門

	 	
  総務省の日欧 ICT 協調課題「サイバー脅威に対する回復性強化のためのサイバーセキュリティ」に関し、日欧における大学企業等計 9 組織と共同で、様々なサイバー攻撃に対し回復力に優れた防御システムの技術確立を目的とした研究開発プロジェクト NECOMA を 2013 年度に開始しており、3 年計画の中間期にあたる 2014 年度は、中枢部分の研究開発を実施した。	
 まず、インターネットのコアバックボーン部において分散型攻撃を検知し防御する機構について検討を推し進めた。特に、SDN 技術を活用して、インターネットトラヒックを集中的に効率よく交換する IX（インターネット相互接続点）においてそのような検知防御機構を実現するための具体的な設計と実装を行い、実証実験を通して有効性を実証した。	
 次に、セキュリティに係わる様々な情報を効率よく交換するためのシステムの設計と実装を行った。特に、Hadoop を応用することによって、観測されたセキュリティデータの取得・収集から脅威の分析と防御までに至るセキュリティ情報のパイプラインの構築を進め、情報の有機的な連携と効果的な防御の実現を可能とした。また、セキュリティ関係者間の情報交換の効率向上を図るため、Twitter を応用することによって各専門家の解析結果を他者が有機的に活用できる環境を構築した。	
 一方、セキュリティ脅威の検知から防御までの各手法の有効性を実証するためには実験評
価が必要不可欠であり、そのためのテストベッドの構築を目的として、テスト環境の要求条
件と詳細なテスト仕様の定義を作成した。	
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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] Kengo Michishita and Yasushi Wakahara: Certificate of Merit, International Conference of Wireless Networks, September 2014.
[受賞 2] Zilu Liang and Yasushi Wakahara: 英語セッション奨励賞, 電子情報通信学会通信ソサイエティ,
2015 年 3 月.
[受賞 3] 米澤 和也, 小川 剛史: 優秀論文賞, 情報処理学会マルチメディア、分散、協調とモバイルシン
ポジウム (DICOMO2014), 2014 年 7 月.
[受賞 4] 岡崎 成晃, 小川 剛史: 2013 年サイバースペース研究賞, 日本バーチャルリアリティサイバー
スペースと仮想都市研究会, 2014 年 10 月.
[受賞 5] 王 夢, 小川 剛史: 優秀発表賞, 日本バーチャルリアリティサイバースペースと仮想都市研究会
シンポジウム, 2014 年 12 月.
[受賞 6] 王 夢, 小川 剛史: 2014 年サイバースペース研究賞, 日本バーチャルリアリティサイバースペー
スと仮想都市研究会, 2015 年 3 月.

招待講演／招待論文[招待 1] 関谷 勇司, 中村 遼, 岡田 和也, 堀場 勝広: SDN と NFV による新たなネットワークサービス構
造の提案, 電子情報通信学会論文誌, Vol. J98–B,No. 4, pp. 333-344, 2015 年 4 月.
[招待 2] 関谷 勇司: SDN と NFV が生み出す次世代のネットワークアーキテクチャ, 沖縄オープンラボ
ラトリ, Okinawa Open Days 2014, 沖縄県市町村自治会館, 2014 年 12 月.
[招待 3] 関谷 勇司: SDN と NFV が生み出す新たなネットワークアーキテクチャの可能性, NFV Is-rael
2014, ウエスティンホテル東京, 2014 年 12 月.
[招待 4] 関谷 勇司: SDN + NFV が切り開く新たなネットワークサービスアーキテクチャの世界, SDN
Japan 2014, 恵比寿ガーデンホール, 2014 年 10 月.
[招待 5] 関谷 勇司: Interop Tokyo 2014 に見る SDN と NFV の現状, 第 15 回インターネットテクノロ
ジーワークショップ, 日本ソフトウェア科学会 インターネットテクノロジ研究会, 青森, 2014
年 6 月.
[招待 6] Daisuke Miyamoto: End-user protection in cybersecurity aspect from cognitive psychology, The
5th Cybersecurity Data Mining Competition and Workshop, Oct. 2014.

著書／編集[著書 1] 中村 文隆: 挿すだけ! ARM32 ビット・マイコンのはじめ方, CQ 出版社, 2014 年 3 月.

査読付論文
[査読付 1] Zilu Liang and Yasushi Wakahara: Real-time Urban Traffic Amount Prediction Models for Dynamic Route Guidance Systems, EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, 85, May 2014.

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ネットワーク研究部門[査読付 2] Kengo Michishita and Yasushi Wakahara: High Throughput Access Control based on Groupsof Visible Terminals for Wireless Network, Proceedings of the World Congress on Engineering(WCE 2014), Vol I, pp.739-744, July 2014.
[査読付 3] Zilu Liang and Yasushi Wakahara: Speed-Volume Relationship Model for Speed Estimation on
Urban Roads in Intelligent Transportation Systems, Proceedings of the Twenty-Third International Conference on Systems Engineering, (ICSEng 2014), pp.685-690, August 2014.
[査読付 4] Zilu Liang and Yasushi Wakahara: Reducing Average Travel Time through In-dividualized Route
Guidance in Urban Traffic Network, Proceedings of APNOMS 2014, I2-4. September 2014.
[査読付 5] Zilu Liang and Yasushi Wakahara: A Route Guidance System with Personalized Rerouting for
Reducing Travelling Time of Vehicles in Urban Areas, Proceedings of IEEE 17th International
Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2014), pp.1541-1548, October 2014.
[査読付 6] Fei Han, Daisuke Miyamoto, and Yasushi Wakahara: RTOB: a TDMA-based MAC Protocol to
Achieve High Reliability of One-hop Broadcast in VANET, 12th IEEE Workshop on Managing
Ubiquitous Communications and Services (part of PerCom 2015), March 2015.
[査読付 7] Kengo Michishita and Yasushi Wakahara: Grouping of Visible Terminals for Achieving HighThroughput of Wireless Networks, accepted for publication in IAENG Transactions on Engineering, 2015.
[査読付 8] Kaoru Saito, Kazuhiko Nakamura, Mutsuyuki Ueta, Reiko Kurosawa, Akio Fujiwara, Hiroki
Kobayashi, Masaya Nakayama, Kazuyo Nagahama, Ayako Toko: Environmental profilling experience for nature conservation with Cyberforest, that is real-time monitoring and archiving on
the Internet, Proc. of Digital Conservation Conference 2014, pp.9, May 2014.
[査読付 9] Kazuhiko Nakamura, Kaoru Saito, Akio Fujiwara, Hiroki Kobayashi, Masaya Nakayama,
Kiyoshi Tanaka: Cyberforest for environmental education: monitoring and archiving the real
forest environment in real-time for future nature education materials, Proc. of Digital Conservation Conference 2014, pp.16, May 2014.
[査読付 10] Akio Fujiwara, Kaoru Saito, Hiroki Kobayashi, Masaya Nakayama, Kazuhiko Nakamura,
Masahiro Iwaoka: Cyberforest Real-time monitoring and archiving system for nature conservation, Proc. of Digital Conservation Conference 2014, pp.18, May 2014.
[査読付 11] 西川貴文, 紺野克明, 藤野陽三, 中山雅哉: 高層免震建物における既設ネットワークを利用した高密度振動観測システムとデータの利活用, 日本地震工学会論文集, Vol.14, No.2,
pp.2 1–2 15, 2014 年 5 月.
[査読付 12] 秋山寛子, 中山雅哉, 加藤朗, 砂原秀樹: 2 つの匿名化情報の組み合わせによる k-匿名度の定式化に関する考察, 情報処理学会, DICOMO2014, pp.234–240, 2014 年 7 月.
[査読付 13] Arinobu Niijima and Takefumi Ogawa: A Study of Changing Locations of Vibrotactile Perception on a Forearm by Visual Stimulation, Proc. of the 7th International Conference on Collaboration Technologies (CollabTech 2014), Santiago, Chile, pp. 86–95, Sept. 2014.
[査読付 14] Arinobu Niijima and Takefumi Ogawa: Visual Stimulation Influences on the Position of Vibrotactile Perception, Proc. of AsiaHaptics 2014, Tsukuba, Japan, Nov. 2014.

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ネットワーク研究部門[査読付 15] Kazuya Yonezawa and Takefumi Ogawa: Flying Robot Manipulation System Using a Virtual
Plane, Proc. of IEEE Virtual Reality Conference (VR2015), Arles, France, Poster, pp. 313–314,
Mar. 2015.
[査読付 16] Keigo Yoshimura and Takefumi Ogawa: Binocular Interface: Interaction Techniques Considering Binocular Parallax for a Large Display, Proc. of IEEE Virtual Reality Conference (VR2015),
Arles, France, Poster, pp. 315–316, Mar. 2015.
[査読付 17] 米澤 和也, 小川 剛史: 仮想平面を利用した飛行ロボット操作システム, 情報処理学会マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム (DICOMO2014) 論文集, pp. 1904–1909,
2014 年 7 月.
[査読付 18] 吉村 圭悟, 小川 剛史: 大画面ディスプレイのための両眼視差を利用したユーザインタフェー
スの評価, 情報処理学会マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム (DICOMO2014)
論文集, pp. 1910–1915, 2014 年 7 月.
[査読付 19] 堀場 勝広, 湧川 隆次, 関谷 勇司, 村井 純: NFV におけるプロセス型ソフトウェアミドル
ボックスアーキテクチャ の提案, 電子情報通信学会, Vol.J98–B, No.7, 2015 年 7 月 (採録決
定).
[査読付 20] Yuji Sekiya, Tomohiro Ishihara, and Hajime Tazaki: DNSSEC simulator for realistic estimationof deployment impacts, IEICE Communications Express, Vol.3, No.10, pp. 305–310, October
2014. DOI:10.1587/comex.3.305.
[査読付 21] Ryo Nakamura, Yuji Sekiya, and Hiroshi Esaki: Layer-3 Multipathing in Commodity-based
Data Center Networks, In Proceedings of the 18th Global Internet Symposium 2015, Hong Kong,
April 2015 (採録決定).
[査読付 22] Hajime Tazaki, Ryo Nakamura, and Yuji Sekiya: Library operating system with mainline Linuxkernel, In Proceedings of The Technical Conference on Linux Networking netdev 0.1, Ottawa,
Canada, Feb. 2015.
[査読付 23] Hajime Tazaki, Kazuya Okada, Yuji Sekiya and Youki Kadobayashi: MATATABI: Multi-layer
Threat Analysis Platform with Hadoop, In Proceedings of International Workshop on Building
Analysis Datasets and Gathering Experience Returns for Security (BADGERS 2014), Wroclaw,
Poland, Sep. 2014.
[査読付 24] Ryo Nakamura, Kouji Okada, Yuji Sekiya, and Hiroshi Esaki: ovstack : A Protocol Stack ofCommon Data Plane for Overlay Networks, In Proceedings of Network Operations and Management Symposium (NOMS) 2014, pp. 1-8, DOI : 10.1109/NOMS.2014.6838420, May 2014.
[査読付 25] 藤居 翔吾, 田崎 創, 関谷 勇司: データセンター環境におけるショートフロー通信改善手法の一提案」, インターネットコンファレンス 2014 論文集, pp.33–42, 広島, 2014 年 11 月.
[査読付 26] 山本成一, 中村遼, 上野幸杜, 堀場勝広, 関谷勇司: GINEW 革新的なネットワーク運用管理
アーキテクチャの一提案, 日本ソフトウェア科学会, コンピュータ・ソフトウェア (採録決
定).
[査読付 27] 廣井慧, 妙中雄三, 加藤朗, 砂原秀樹: 地上気象観測に基づいた強雨推定手法の一提案 –強雨の指標化モデルとその評価–, 災害情報学会学会誌「災害情報」, No. 13, 2015 年 3 月.

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ネットワーク研究部門[査読付 28] 廣井慧, 井上朋哉, 妙中雄三, 加藤朗, 砂原秀樹: 浸水発生の可能性とその危険を推定する指標化モデルの提案と評価, 電子情報処理学会論文誌, Vol.J98-D，No.3, pp. 396–403, 2015
年 3 月.
[査読付 29] Shin’nosuke Yamaguchi, Yuzo Taenaka, Yuki Toyosaka, Yoshimasa Ohnishi, Kazunori
Nishino, Yoshimi Fukumura, and Takashi Yukawa: The Distribution Method of the High Resolution Video for a Blackboard based Lecture, International Journal of Technology and Educational
Marketing (IJTEM), Volume 4, Issue 2, Pages 28–43, 2014.
[査読付 30] Yuzo Taenaka, Masaki Tagawa, and Kazuya Tsukamoto: Experimental Deployment of a Multichannel Wireless Backbone Network Based on an Efficient Traffic Management Framework,
In Proceeding of the 9th International Conference on P2P, Parallel, Grid, Cloud and Internet
Computing (3PGCIC2014), Nov. 2014.
[査読付 31] Yuzo Taenaka and Kazuya Tsukamoto: An adaptive channel utilization method with traffic balancing for multi-hop multi-channel wireless backbone network, In proceedings of International
Conference on Software-Defined and Virtualized Future Wireless Networks (SDWN), Oct. 2014.
[査読付 32] Masaki Tagawa, Yutaro Wada, Yuzo Taenaka, and Kazuya Tsukamoto. Network capacity expansion methods based on efficient channel utilization for multi-channel wireless backbone network. In Proceeding of the 2014 International Workshop on Smart Complex Engineered Networks (SCENE2014), Aug. 2014.
[査読付 33] Jane Louie Fresco Zamora, Naoya Sawada, Takemi Sahara, Shigeru Kashihara, Yuzo Taenaka,
and Suguru Yamaguchi: Surface Weather Observation via Distributed Devices, In proceedingsof IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC 2014),
May 2014.
[査読付 34] Daisuke Miyamoto, Takuji Iimura, Hajime Tazaki, Gregory Blanc, and Youki Kadobayashi:
EyeBit: Eye-Tracking Approach for Enforcing Phishing Prevention Habits, In Proceedings ofthe 3rd International Workshop on Building Analysis Datasets and Gathering Experience Returns
for Security (BADGERS), Sep. 2014.
[査読付 35] Takuji Iimura, Daisuke Miyamoto, Hajime Tazaki, and Youki Kadobayashi: NECOMAtter:
Curating Approach for Sharing Cyber Threat Information, In Proceedings of the 9th International
Conference on Future Internet Technologies (CFI, poster session), June 2014.
[査読付 36] Thanasis Petsas, Kazuya Okada, Hajime Tazaki, Gregory Blanc, and Pawel Pawlinski: A
Trusted Knowledge Management System for Multi-layer Threat Analysis. In the 7th International Conference on Trust and Trustworthy Computing (TRUST 2014 poster session), p. 2, June2014.
[査読付 37] Emilio P. Mancini, Hardik Soni, Thierry Turletti, Walid Dabbous, and Hajime Tazaki: Demo
Abstract: Realistic Evaluation of Kernel Protocols and Software Defined Wireless Networks with
DCE/Ns-3. In Proceedings of the 17th ACM International Conference on Modeling, Analysis andSimulation of Wireless and Mobile Systems, MSWiM ’14, pp.335–337, New York, NY, USA,2014. ACM.

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ネットワーク研究部門

公開ソフトウエア[公開 1] Tomohiro Ishihara, Hajime Tazaki, and Yuji Sekiya: ns-3 Direct Code Execution (DCE) based
DNSSEC simulator, http://dnssec.sekiya-lab.info/, Mar. 2014.
[公開 2] Takuji Iimura, Daisuke Miyamoto:
EyeBit, https://github.com/necoma/eyebit server,
https://github.com/necoma/eyebit chrome extension, Sep. 2014.

特許申請／取得
その他の発表論文[発表 1] Zilu Liang and Yasushi Wakahara: Microscopic Route Guidance System with Vehicle-Level
Rerouting for Facilitating Smooth Travel in City Areas, 電子情報通信学会通信ソサイエティ
大会, BS–6–12, September 2014.
[発表 2] Fei Han, Daisuke Miyamoto, and Yasushi Wakahara: RTOB: a TDMA-based MAC pro-tocol toimprove reliability of one-hop broadcast in VANET, 電子情報通信学会ネットワークソフトウェ
ア研究会, 2014 年 10 月.
[発表 3] 福勢 晋，若原 恭: 確率的バンディットアルゴリズム Successive Elimination に於ける最適アー
ム探索に必要なサンプル数削減, 情報処理学会, 第 102 回数理モデル化と問題解決研究発表会,
2015–MPS–102, 14, pp.1–6, 2015 年 3 月.
[発表 4] Fei Han, Daisuke Miyamoto, and Yasushi Wakahara: Reliable TDMA-based One-hop Broadcast
for Safety Applications in VANET, 電子情報通信学会総合全国大会, BS–3–20, 2015 年 3 月.
[発表 5] 瀬戸芳一, 横山仁, 安藤晴夫, 常松展充, 中谷剛, 小司禎教, 楠研一, 中山雅哉, 高橋日出男: 東京
都区部で発生した短時間強雨時の降水量分布と地上風系・可降水量との関係, 日本気象学会
2014 春季大会, B154, 2014 年 5 月.
[発表 6] 横山仁, 中谷剛, 高橋尚也, 磯敦雄, 酒井将也, 廣井慧, 中山雅哉: 気象情報を活用した環境・防災教育の試み ー高校生に対する取組み事例を中心としてー, 最先端レーダ情報を社会に活かすシンポジウム, pp.12–13, 2014 年 9 月.
[発表 7] Yoshihito Seto, Hitoshi Yokoyama, Haruo Ando, Nobumitsu Tsunematsu, Tsuyoshi Nakatani,
Yoshinori Shoji, Kenichi Kusunoki, Masaya Nakayama, and Hideo Takahashi: Relationshop between rainfall distribution, surface wind and precipitable water vapor during heavy rainfall occurred in central Tokyo in summer, Second International Workshop on Tokyo Metropolitan Area
Convection Study for Extreme Weather Resilient Cities (TOMACS/RDP), p.16, Nov. 2014.
[発表 8] 村松佳奈, 中山雅哉, 斎藤馨: 全方位パノラマアプリによる森林景観の印象と森林現地体験に及ぼす効果に関する考察, 情処研報, Vol. 2015–DCC–9, No. 5, 2015 年 1 月.
[発表 9] 山本康裕, 宮本大輔, 中山雅哉: 年次的な脆弱性情報への教師あり潜在ディレクレ配分法の適用による脆弱性スコア予測の研究, 信学技法, Vol. 114, No. 489, ICSS2014–79, pp. 79–102, 2015
年 3 月.
[発表 10] 内田峻靖, 高岡詠子, 落合秀也, 中山雅哉, 江崎浩, 砂原秀樹: 気象情報ビッグデータ管理イン
タフェースの構築, 第 77 回情報処理学会全国大会, 2ZD–03, 2015 年 3 月.

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ネットワーク研究部門[発表 11] 吉村 圭悟, 小川 剛史: 両眼視差を考慮した大画面ディスプレイのための指差しインタフェー
スの提案, VR 学研報, Vol. 19, No. CS–2, CSVC2014–13, pp. 67–72, 2014 年 6 月.
[発表 12] 新島 有信, 小川 剛史: 生体情報を利用した振動刺激知覚測定方法に関する一考察, VR 学研報, Vol. 19, No. CS–2, CSVC2014–14, pp. 73–77, 2014 年 6 月.
[発表 13] 岡崎 成晃, 小川 剛史: 拡張現実感を用いた床面の擬似傾斜が歩行者に与える影響の検証, VR
学研報, Vol. 19, No. CS–3, CSVC2014–24, pp. 57–62, 2014 年 10 月.
[発表 14] 王 夢, 小川 剛史: モバイルデバイスを用いたマルチディスプレイシステムにおける端末の移動を考慮したインタラクション手法, VR 学研報, Vol. 19, No. CS–3, CSVC2014–30, pp. 149–154,
2014 年 10 月.
[発表 15] 燧 暁彦, 小川 剛史: 拡張現実感のための Random Forest を用いた輪郭検出手法に関する一検討, 信学技報, Vol. 114, No. 230, PRMU2014–59, pp. 27–32, 2014 年 10 月.
[発表 16] 王 夢, 小川 剛史: CoCoMo: マルチディスプレイシステムにおけるモバイル端末の移動を考慮したインタラクティブシステム, VR 学研報, Vol. 19, No. CS–4, CSVC2014–33, pp. 9–12, 2014年 12 月.
[発表 17] 吉村 圭悟, 小川 剛史: 大画面ディスプレイのための両眼視差を考慮したコンテンツ操作手法,
情処研報, Vol. 2015–DCC–9, No. 7, 2015 年 1 月.
[発表 18] 燧 暁彦, 小川 剛史: 拡張現実感におけるユーザの首振りを考慮した輪郭検出手法に関する一検討, 信学技報, Vol. 114, No. 454, PRMU2014–119, pp. 43–48, 2015 年 2 月.
[発表 19] 新島 有信, 小川 剛史: 視覚刺激を用いたファントムセンセーションの生起の制御に関する一考察, VR 学研報, Vol. 20, No. CS–1, CSVC2015–1, pp. 1–6, 2015 年 3 月.
[発表 20] 王 夢, 小川 剛史: マルチディスプレイシステムにおけるモバイル端末の移動を考慮したイン
タラクション手法に関する評価, VR 学研報, Vol. 20, No. CS–1, CSVC2015–4, pp. 19–24, 2015
年 3 月.
[発表 21] 伊藤 孝一, 関谷 勇司, 宇多 仁, 櫨山 寛章 : データセンタファシリティの現状と方向性 ～Interop Tokyo 2014 ShowNet の構築より ～, 信学技報, vol. 114, no. 236, IA2014–32, pp. 47–49,
2014 年 10 月.
[発表 22] 橋本 賢一郎, 遠峰 隆史, 関谷 勇司: 昨今のサイバー攻撃の手法とその対策について ～ Interop
Tokyo 2014 ShowNet における結果からの考察～, 信学技報, vol. 114, no. 236, IA2014–33, pp.
51–56, 2014 年 10 月.
[発表 23] 山本 成一, 中村 遼, 上野 幸杜, 堀場 勝広, 関谷 勇司: GINEW 革新的なネットワーク運用管
理アーキテクチャの一提案, ソフトウェア科学会第 15 回インターネットテクノロジーワーク
ショップ (WIT2014), 青森, 2014 年 6 月.
[発表 24] 関谷 勇司: SDN と NFV の連携が実現する世界 – 新たなネットワークアーキテクチャ –, 株
式会社ナノオプト・メディア, SDI Conference 2015, 大阪グランフロント, 2015 年 2 月.
[発表 25] 関谷 勇司: SDN と NFV の連携が実現する世界 – 新たなネットワークアーキテクチャ –, 株
式会社ナノオプト・メディア, SDI Conference 2015, 東京コンファレンスセンター, 2015 年 2月- 115 -

ネットワーク研究部門[発表 26] 関谷 勇司, 中村 遼: NFV の現在 (いま) と未来 – NFV + SDN なサービスを夢見る –, MPLS
Japan 2014, http://www.mpls.jp/, 東京大学武田ホール, 2014 年 11 月.
[発表 27] Yuji Sekiya: PIX-IE : Programmable Internet eXchange in Edo, Asia-Pacific Information Infrastructure (APII) Workshop 2014, Osaka Japan, October 2014.
[発表 28] Yuji Sekiya: Introduction of PIX-IE (Programmable Internet eXchange), Asia Pacific Inter-net
Exchange Association (APIX), APNIC 38, Brisbane, September 2014.
[発表 29] 関谷 勇司: データセンターネットワークの来るべきアーキテクチャ, データセンターコンファレンス 2014 Autumn, 株式会社インプレス, 2014 年 9 月.
[発表 30] Yuji Sekiya: NECOMA Project objectives and results, Japan-EU Workshop on Cloud Computing
Research Workshop, Tokyo, July 2014.
[発表 31] 関谷 勇司, 妙中 雄三, 大江 将史: 多重仮想化を用いた大容量サービス環境の遠隔地への高速転送に関する研究, 第 6 回学祭大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点シンポジウム, ポス
ターセッション, THE GRAND HALL 品川, 2014 年 7 月.
[発表 32] Yuji Sekiya: Overview of Cloud Computing and SDN activities in WIDE Project, CJK Workshop
2014, Tokyo, June 2014.
[発表 33] 水山一輝, 和田祐太郎, 田川真樹, 妙中雄三, 塚本和也: OpenFlow を用いたマルチホップ無線
ネットワークにおける制御トラヒック削減手法の検討, 電気情報通信学会 ネットワークシス
テム研究会, 信学技報, vol. 114, no. 477, NS2014–221, pp. 257–262, 沖縄コンベンションセン
ター, 2015 年 3 月.
[発表 34] 妙中雄三, 塚本和也: [依頼講演] キャパシティオンデマンド無線メッシュネットワーク実現に向けた SDN に基づくチャネル利用制御手法, 電気情報通信学会 ネットワークシステム研究会, 信学技報, vol. 114, no. 371, NS2014–151, pp. 25–30, 伊勢市観光文化会館, 2014 年 12 月.
[発表 35] 妙中雄三, 塚本和也: [依頼展示] 無線バックボーンネットワークの多チャネル有効利用技術,
電気情報通信学会 スマート無線研究会, 信学技報, vol. 114, no. 44, SR2014–1, pp. 1–8, 東芝研修センター（横浜市港北区）, 2014 年 5 月.
[発表 36] Chris Inacio, Daisuke Miyamoto: MILE Implementation Report MILE Working Group, Internet
Engineering Task Force, July 2014, Nov. 2014, Mar. 2015.
[発表 37] Hajime Tazaki: Network Stack in Userspace (NUSE). New Directions in Operating Systems,
November 2014.
[発表 38] Hajime Tazaki: Dive Into the Internals of Kernel Network Stack with Direct Code Execution.
LinuxCon Japan 2014, March 2014.

特記事項[特記 1] 中山雅哉, プレスリリース, 気象ビッグデータの時空間統合可視化システムの構築 ー気象情報
を地図上で可視化し, 過去・現在の的確な情報把握が可能にー, 2014 年 12 月.

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ネットワーク研究部門

ネットワークの機能の高度化と設計・運用・保守・管理の合理化

若原 恭

1

概要
情報通信ネットワークは、そのアプリケーションの急速な発展とともに、転送情報量の拡大と品質の向上に加え、安全性を含む機能面の質的な変革も必要となる。このような認識のもと、情報通信に係わる各種リソースの最大限の利活用とネットワーク制御の最適化によって、複雑化・大規模化が進む一方の情報通信ネットワークにおける高度化のあり方を探求し、そのようなネットワークの設計・運用・保守・管理をできる限り合理的なものにすることを目標に研究を進めている。具体的には、以下に示す通り、特に無線通信を道路交通制御に応用したネットワーク技術に焦点を当て、理論と実験の両面から研究を進めた。	
 • 高度道路交通トラヒック制御	
 無線通信の応用として、各道路における車両トラヒック疎通状況をモニタし、その結果を基に各車両のルートを適切に制御することによって渋滞を回避し、所要走行時間の短縮やエネルギー消費量の削減等を実現するルート案内システム RGS（Route Guidance System）を検討している。その中核技術は、各道路における車両トラヒック量の予測、各道路における車両走行速度の推定、及び各車両に対する最適ルートの導出にあり、各技術について新しい手法を考案した。更に、シミュレーションによって、これらの手法を総合した RGS によって、渋滞の大幅な削減、走行時間の短縮等が実現できることを実証した。	
 • 車車間通信用ブロードキャスト制御
道路交通における車両の安全化を図るための有力な一方策は、各車両が周辺の全車両の動きをリアルタイムに把握し、それを基にして適切な運転を支援することにある。このリアルタイム把握を実現する基盤は、各車両が周囲の全車両に対して情報を提供する
ブロードキャストにあるが、特に車両密度が高い場合には、車両が送出するブロードキャストパケットが衝突する確率が高くなり、適切な情報交換が不可能となる。そこで、
このような衝突を回避するための新しいブロードキャスト制御法を開拓し、その有効性を実証した。	
 2

高度道路交通トラヒック制御

2.1

背景

近年の道路交通では、渋滞の増加と走行時間の長大化、周囲環境の悪化等の様々な問題が起きている。このような問題の有力な解決策の一つとして、道路交通ネットワークや車両の走行状態等に関する情報を基に、各車両に対し適切なルートをリアルタイムで案内することによって、各車両が目的地に迅速に到達でき、無駄な渋滞や走行を回避可能とするルート案
内システムの実現を目標に検討を進めた。簡易なルート案内システムは既に実用化されてい- 117 -

ネットワーク研究部門

るが、車両の走行状態の把握やルートの最適化等において精度が十分でないため、現状では最適な制御が実現できていない。そこで、このような制御を実現するため、車両ごとに最適なルートの導出と案内、信号機を考慮した車両速度や車両台数の予測等を可能とする新しい技術の開拓を中心に検討を進めた。	
 

2.2

内容

車両ごとの走行ルートの最適化を図るため、道路交通トラヒックをフローとして扱うのではなく、車両ごとのミクロレベルでのトラヒックの把握と制御を実現するという基本方針を採用することとした。従来、規模が大きくなった場合、このような制御は計算処理量の増大によって現実的でなくなるという問題があったが、近年のネットワーク容量の増大と計算処理能力の向上によって、この問題は大きく緩和されており、その評価も検討の一部に含めることとした。	
 以上の方針に基づき新ルート案内システム RGS を設計した。その中枢機能は、以下の通りである。
－道路ごとの車両トラヒック量の予測－道路ごとの車両速度の推定－車両ごとの最適ルートの導出
車両トラヒック量の予測については、道路ネットワーク情報、時刻 k における道路ごとのトラヒック量、各交叉点における信号機の動作特性、車両ごとの現走行ルートを入力し、時刻 k+1 における道路
ごとの車両トラヒック量を予測する方式を考案した。
車両速度の推定については、道路ネットワーク情報、時刻 k における道路ごとの平均車両速度、道路ごとの自由走行速度（最高速度）、道路ごとの車両数上限値、車両ごとの現走行ルートを入力し、時刻 k+1 における道路ごとの平均車両速度を推定する方式を考案した。
更に、車両ごとの最適ルートを導出するため、道路ごとの渋滞予測、渋滞道路を走行する車両の抽出、抽出した車両のうち新ルート導出の対象とする候補車両の優先順位付け、優先順位に従った
車両ごと新最適ルートの導出というステップで処理する方式を考案した。

2.3

具体的成果

考案した新しいルート案内システム RGS を評価した結果の一例として、渋滞道路数の削減
結果を図１に示す。このように、既存 RGS に比較して、新 RGS によって渋滞道路数を大幅に削減できることが実証できた。また、車両の走行時間と走行距離、ルート変更車両数、ルート変更回数については、既存 RGS と比較すると、例えば、それぞれ 22％、18％、40％、76％削減できる等、いずれの評価尺度についても、優れた効果が得られることを実証できた。	
 

渋
滞
道
路
数

500	
  
400	
  
300	
  
200	
  
100	
  
0	
  

ńĈ RGS

0	
  

ŀ RGS

10	
   20	
   30	
   40	
   50	
   60	  経過時間（分）図１	
  渋滞道路数の削減効果の例	
 - 118 -	 

ネットワーク研究部門

一方、新 RGS の欠点は計算処理量の多さにある。表１は、計算時間の具体例を示す。この例から分かるように、例えば道路本数が 30,000 本程度の大規模道路ネットワークでは、計
算時間＞計算間隔となってしまうため、現状ではリアルタイム処理が不可能となる。このため、大規模道路ネットワークへの適用の実現に向けては、計算量を削減するための工夫が必要で、今後の課題となる。	
 表１	
  新 RGS に必要な計算量の例	
 	 これらの研究成果は国際ジャーナル、国際学会、国内研究会等で論文発表を行った[査読
付 1,	
 3,	
 4,	
 5],[発表 1]。	
 

3

車車間通信用ブロードキャスト制御

3.1

背景

道路交通におけるもう一つの喫緊の課題は、車両同士の交通事故の削減や回避にある。その解決に向けた有力な一方策手段は、各車両が相互に情報を頻繁に交換することによって近くの車両の存在や動きを認識すること、特に危険の可能性をリアルタイムに検知することによる安全な運転の実現にある。これを実現するための基本技術は、位置・走行速度・走行加
速度・ハンドル操作等、各車両が自車両に関する情報を周囲の全車両に定期的に伝える車車間ブロードキャストである。しかし、車両密度が高くなると、送出されるブロードキャスト
パケットが多くなり無線リソースが不足してパケット衝突確率が高くなるため、情報を誤りなく周囲の車両に伝えることが不可能となる。従って、このようなパケット衝突を回避するためのブロードキャスト用無線アクセス制御技術が重要となり、あらたな制御技術の開拓を目的として研究を進めた。	
 

3.2

内容

本研究では、ETSI（European	
 Telecommunications	
 Standards	
 Institute）が推薦する無線
ア ク セ ス 制 御 技 術 MS-Aloha（ Mobile	
 Slotted	 Aloha） を ベ ー ス に す る 方 針 と し た 。 MSAloha では、TDMA を採用し、フレームと呼ばれる周期でパケットを繰り返しブロードキャス
トする。しかし、MS-Aloha には、一般に無線リソースの利用効率が低く、特に車両密度が高くなるとブロードキャストパケットの衝突確率が高くなるという欠点がある。	
 	
  そこで、この欠点をなくすため、次の原理に基づく無線アクセス制御技術を考案した。	
 ① １ホップを電波到達距離と定義すると、パケット衝突を完全に回避するには同一 TS（Time	 Slot）の最短再利用間隔を 4 ホップ以上にする必要があるため、各車両がブロードキャストに使う TS は、できる限り 4 ホップごとに再利用するように割り当てる。
ただし、その割り当てが不可能な場合は、再利用間隔を狭める。	
 ② 各車両が認識している TS の利用状況は、ブロードキャストパケットに含めて周囲の車両に伝達されるが、そのような情報は必ずしも誤りなく伝達できるとは限らないので、
複数フレーム分の TS 利用状況の情報を総合的に考慮して①の TS 割り当てを行う。	
 - 119 -

ネットワーク研究部門

MS-Aloha
ĶŒŠ 1
ċ
Ë


¯
ů

ĶŒŠ 2
ĶŒŠ 3
ĶŒŠ 2+TSSęúƽ´ǔǘǥmǦ

- 120 -

ネットワーク研究部門[受賞 2]	
 Zilu	 Liang,	 Yasushi	
 Wakahara：英語セッション奨励賞,	
 電子情報通信学会通信
ソサイエティ、2015 年 3 月.	
 査読付論文[査読付 1]	
 Zilu	 Liang,	 Yasushi	
 Wakahara:	
 Real-time	
 Urban	 Traffic	 Amount	
 Prediction	 Models	 for	
 Dynamic	
 Route	 Guidance	
 Systems,	
 EURASIP	 Journal	
 on	
 Wireless	
 Communications	 and	
 Networking,	
 85,	
 May	
 2014.	
 	
 [査読付 2]	
 Kengo	
 Michishita,	 Yasushi	
 Wakahara:	
 High	 Throughput	 Access	
 Control	 based	 on	 Groups	  of	  Visible	
  Terminals	
  for	
  Wireless	  Network,	  Proceedings	
 of	
 the	
 World	 Congress	
 on	
 Engineering	 (WCE	 2014),	
 Vol	
 I,	
 pp.739-744,	
 July	 2014.	
 [査読付 3]	
 Zilu	 Liang,	 Yasushi	
 Wakahara:	
 Speed-Volume	
 Relationship	 Model	 for	
 Speed	 Estimation	
 on	
 Urban	
 Roads	 in	
 Intelligent	
 Transportation	
 Systems,	
 Proceedings	
 of	
 
the	
 Twenty-Third	
 International	 Conference	
 on	
 Systems	
 Engineering,	
 (ICSEng	
 2014),	
 pp.685-690,	
 August	 2014.	
 [査読付 4]	
 Zilu	 Liang,	 Yasushi	
 Wakahara:	
 Reducing	
 Average	 Travel	 Time	 through	
 Individualized	
 Route	 Guidance	
 in	
 Urban	 Traffic	
 Network,	
 Proceedings	
 of	
 APNOMS	 2014,	
 I2-4.	 September	 2014.	
 [査読付 5]	
 Zilu	 Liang,	 Yasushi	
 Wakahara:	
 A	
 Route	 Guidance	
 System	 with	 Personalized	
 Rerouting	  for	
  Reducing	  Travelling	  Time	  of	  Vehicles	
  in	  Urban	  Areas,	  Proceedings	
 of	  IEEE	  17th	  International	  Conference	  on	  Intelligent	  Transportation	
  Systems	
 (ITSC	 2014),	
 pp.1541-1548,	
 October	 2014.	
 	
 [査読付 6]	
 Fei	
 Han,	 Daisuke	
 Miyamoto	
 and	
 Yasushi	
 Wakahara:	
 RTOB:	
 a	
 TDMA-based	
 MAC	
 Protocol	
  to	
  Achieve	
  High	  Reliability	  of	  One-hop	  Broadcast	  in	  VANET,	  12th	  IEEE	 Workshop	  on	  Managing	  Ubiquitous	  Communications	  and	
  Services	  (part	  of	  PerCom	 2015),	
 March	 2015	
 [ 査 読 付 7]	
  Kengo	  Michishita,	  Yasushi	  Wakahara:	  Grouping	  of	  Visible	
  Terminals	
  for	
 Achieving	  High	  Throughput	  of	  Wireless	  Networks,	  accepted	
  for	
  publication	
  in	
 IAENG	 Transactions	 on	
 Engineering,	
 2015.	
 その他の発表論文[発表 1]	
 Zilu	 Liang,	 Yasushi	
 Wakahara:	
 Microscopic	 Route	 Guidance	
 System	 with	
 Vehicle-Level	 Rerouting	 for	
 Facilitating	
 Smooth	 Travel	 in	
 City	
 Areas.	
 電子情報通信学会通信ソサイエティ大会,	
 BS-6-12,	
 September	 2014.	
 [発表 2]	
 Fei	
 Han,	 Daisuke	
 Miyamoto,	 Yasushi	
 Wakahara:	
 RTOB:	
 a	
 TDMA-based	
 MAC	
 protocol	
 to	
 improve	 reliability	
 of	
 one-hop	
 broadcast	 in	
 VANET,	
 電子情報通信学会ネッ
トワークソフトウェア研究会、2014 年 10 月.	
 [発表 3]	
 福勢	
 晋，若原	
 恭：確率的バンディットアルゴリズム Successive	 Elimination に於ける最適アーム探索に必要なサンプル数削減、情報処理学会、第 102 回数理モデル化と問題解決研究発表会、2015-MPS-102、14、pp.1-6、2015 年 3 月	 [発表 4]	
 Fei	
 Han,	 Daisuke	
 Miyamoto,	 Yasushi	
 Wakahara:	
 Reliable	
 TDMA-based	
 One-hop	
 Broadcast	
 for	
 Safety	
 Applications	 in	
 VANET,電子情報通信学会総合全国大会、BS-3-20、2015 年 3 月.	
 	
 - 121 -

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、気象センサや振動センサといった様々な小型デバイスや映像や音声を定期的に取得する定点観測装置などもネット
ワークの構成要素として接続されることが一般的になってきた。
これらの小型デバイスの一例として、単一の建物に設置した高密度振動観測システムを用いた高精度な振動特性の計測を行う研究の他、東京近郊の高校や大学に設置した小型気象センサで観測される環境情報を用いて都市部特有の短時間強雨 (ゲリラ豪雨) の発生状況を確認し、高校などの教育機関で環境教育に活用する研究を行っている。
また、これら小型気象センサとともに音声ならびに映像を定期的に取得する定点観測装置を複数の森林等に設置し、樹木や野生動物の季節変動に伴う生態観測を行うフェノロジー研究を行っている。
今年度は、ICT 技術の活用が森林での現地体験に及ぼす効果に関して考察を行った。
一方、Inetrnet が日常の社会生活で不可欠な存在が故に、安全に安心して Internet が利用できる社会基盤の構築が求められている。まず、はじめに、社会的な問題となっているネットワークを介した不正アクセスについて考える。不正アクセスの多くは、OS やアプリケーションの脆弱性を突いてシス
テムへの侵入を試みるものが多く、多くの侵入検知システム (IDS) では、既知の脆弱性を突く攻撃を監視する手法が用いられている。最近では、新たに発見された脆弱性情報に対して共通脆弱性識別子(CVE) を付与して情報共有するとともに専門家により共通脆弱性評価システム (CVSS) スコアで脆弱性の影響度が評価される様になってきた。今年度は、専門家により判定されている CVSS スコアによる脆弱性影響度を過去に発見された脆弱性の CVE 記述と CVSS スコアの結果に基づいた機械学習を行うことで新規の脆弱性に対する CVSS スコア予測を行うことの有効性について検討を行った。
また、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となる。今年度は、個人が特定されない様に k-匿名化手法で統計処理を行った情報を用いて社会サービスが行われた場合、それらを複数取得した場合でも安全性を保持できるかどうかの検討を行った。
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
ンサや振動センサなどの様々な小型センサがノードとして接続される様になってきた。

- 122 -

m

研究棟

積層ゴムアイソレーター
積層ゴムアイソレーター
一体型鋼製U型ダンパー

ネットワーク研究部門

弾性すべり支承170m

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
図 2 対象とする建物（芝浦工業大学豊洲校舎）
図 3 地下免震装置の配置機能を持っており、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。
点の振動状況から建物の3次元的な挙動を捉えられる計測システムの構築を図った。
図4および図5に建物その一例として、単一の建物に設置した高密度振動観測システムを用いた高精度な振動特性の計測の立面図と既設地震計と新設の���計の配置を示し、また、図6に平面配置と振動データの成分方向の��を示す。各�の��と���計の計測方向を��さ�るた�、CH1は北西方向、CH2は北東方向のを行う研究や、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
雨 (方位を示している。
新設した���計は上述のとおり、建物の既設ロー�ル���ネットワーク�LAN）を介してNTPサ
めてきた。
ーバから基準時刻を取得し、相互にシステム・クロックを同期する機構を有しているが、既設の地震計
また、複数の森林等に小型気象センサや音声／映像取得装置を設置して定点観測を長期間に渡ってのデータ・タイムスタンプは前述のコントローラで管理されている。そこで、これまで独立していた既行うことで、樹木や野性動物の季節変動に伴う生態観測を行うフェノロジー研究での活用を進めると
�の地震計�の観測記録を新設の���計�の観測記録と�����て利用するた�に、既�地震計のICT 技術を活用することで森林での現地体験に及ぼす効果に関する考察を行った。
ともに、コントローラにGPS信号による衛星時刻同期機能を新たに設けた。これにより、免震層上下の地震波入
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。
�・��に�えて上層�の��を��建物全体の観測点の同期がなされ、構�全体の�動した挙動を観測することを�能とした。新設の���計で観測された記録は、後述するプロ�スによってデータ・サ

2.2ーバへ伝送・集約され、既設地震計の観測記録もLANを介して取得されサーバに保管される。これら観内容

測システム全体のネットワーク構成を図7に示す。同図中の情報ディスプレイは、館内各所に設置されて本研究のうち、振動センサを単一の建物に高密度に設置し、高精度な振動特性の計測を行う研究では、
おり、様々な情報を施設利用者に提供する用途に利用されている。本研究では観測記録の情報発信ツー
図 1 に示す様に建物内に NTP で時刻同期する複数台の振動計測装置を設置することで、建物の地下ルとしての活用を図っている。具体的な利用方法については後述する。
から上層階にいたる各層の応答を観測することが可能となった。
研究棟
14階 No.110

14階 No.111

9階 No.108

9階 No.109

7階 No.106

7階 No.107

4階 No.103

4階 No.104

防災センター

1階 No.12

B1階 No.8

免震層 No.5

免震層 No.4

1階 No.11
新設加速度計

既設地震計

免震層

図 1: 建物内の振動計測装置の配置 ([査読付 4] 図 4)-5-また、小型気象センサを用いた研究では、図 2 に示す様な気象観測ユニット (Vaisala 社の WXT510
ウェザートランスミッターや Oregon Scientific 社の WM918 気象ステーション) と小型ネットワーク PC(Atmark Techno 社の Armadillo 210 や Echelon 社の i.LON 100) を組み合わせた「ディジタル百葉箱」
を小型センサとして用い、インターネット網を介して集約サーバ (Live E! Server) に SOAP ／ XML の形態で定期的に観測データを転送するシステムを構築している。
「気象センサを活用した環境
この小型気象センサを東京近郊の高校や大学 30 箇所以上に設置して、学習」に関する高大連携事業を実施し、教育／研究の両面で小型センサーから得られた情報の活用を行っている。
また、農学部附属演習林などに小型気象センサに加えて音声／映像取得装置を設置し、長期間の定点観測を行うことでフェノロジー研究での活用を行っている。今年度は、ICT 技術の活用が森林での現地体験に及ぼす効果に関して考察を行った。

- 123 -

ネットワーク研究部門-23405
-./01

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@(?A?B

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9):;<"==>?05

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"6!78055


図 2: ディジタル百葉箱の構成

2.3

具体的成果

まず、NTP で時刻同期する複数台の振動センサを単一の建物に高密度に設置した観測システムを用いることで、東北地方太平洋沖地震の際の各階の加速度波形の観測結果から層間変位の分布を求めることができ、構造全体または各層の個別の分析を地震発生後に早期に実施することが可能となることを
日本地震工学会論文集 [査読付 4] で示した。
一方、小型気象センサを用いた研究では、観測された環境情報と気象庁のアメダス、東京都水防災
雨量計、大気汚染常時監視測定局の気象データを用いて短時間強雨の発生と地上風の関連について東京都環境研究所や防災科学研究所と共に、日本気象学会 2014 春季大会 [発表 1] および TOMACS 会合[発表 3] にて発表を行った。さらに、短時間強雨やヒートアイランド現象などに対する防災意識向上のため、センサ等による観測値や X バンド MP レーダのデータを用いた気象観測データの解析に関する授業を高等学校で実施する教育研究活動についてシンポジウム [発表 2] にて報告した。
また、農学部附属演習林などでは小型気象センサに加えて音声／映像取得装置を設置した、森林
ライブモニタリングシステムの構築を進めている。構築したシステムは、森林などを同一地点で長期間に渡って定点観測することで、樹木や野性動物の季節変動に伴う生態観測を行うフェノロジー研
究で活用されている。構築したシステムにより得られた知見に関して、Digital Conservation 国際会議
[査読付 1, 査読付 2, 査読付 3] にて発表を行った。さらに、今年度は、モバイル端末上に構築した全方位パノラマアプリによる仮想体験が現地の森林体験に及ぼす効果について行った評価結果を情報処理
学会 DCC 研究会 [発表 4] にて発表を行った。
上述した様に、小型気象センサで観測された環境情報は、各種の応用分野の研究で活用することが可能となる。そこで、各地に設置された小型気象センサの情報を統一的に管理するインタフェースの構築を、上智大学や慶応義塾大学と共に行った。この結果を、情報処理学会全国大会 [発表 6] にて報告した。さらに、小型気象センサの観測情報に加えて、KDDI/WNI 社が構築している SORATENA 装置での観測情報を統合的に扱って可視化するシステムを東京大学情報理工学系研究科の江崎教授と- 124 -

ネットワーク研究部門

OSI soft/ESRI 社と共に構築を進めてきた結果についてプレスリリースを行い、ITPro [報道 1] および
日刊工業新聞 [報道 2] に掲載された。
このように、本研究は小型気象センサーによる観測データの利活用に関する側面や、観測データの処理方法を含めた教育／研究の側面などの幅広い分野で成果をあげている。

3

ネットワークセキュリティに関する研究

3.1

背景

Inetrnet が日常生活で不可欠な存在が故に、安全に安心して Internet が利用できる社会基盤の構築が求められている。
まず、ネットワークを介した不正アクセスは社会的な問題となっているが、不正アクセスの多くは、
OS やアプリケーションの脆弱性を突いてシステムへの侵入を試みるものが多く、侵入検知システム(IDS) などは、既知の脆弱性を突く攻撃を監視する手法が用いられている。しかし、新たに発見された脆弱性情報への対応はどうしても後手にまわることになり、迅速に対応する方法の構築が常に求められている。そこで、本研究では、より迅速な対応に向けたシステム構築の検討を行っている。
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、複数の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ケースに関して検討を行った。
ここでは、各課題について行った研究成果について報告する。

3.2

内容

Inetrnet を介した不正アクセスは、OS やアプリケーションの脆弱性を突いてシステムへの侵入を試みるものが多いが、特に未知の攻撃を監視することは困難である。最近では、新たに発見された脆弱性情報に対して共通脆弱性識別子 (CVE) を付与して、複数の関連機関で情報共有するとともに、専門家により脆弱性の影響度を共通脆弱性評価システム (CVSS) スコアで評価される様になってきた。そこで、本研究室では、専門家が判定している CVSS スコアを、過去に発見された脆弱性の CVE 記述とCVSS スコアの結果に基づく機械学習で新規の脆弱性に対する CVE 記述から CVSS スコアの予測を行うことの有効性に関して検討を行った。
一方、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。ライフログ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 「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が、複数の情報源から情報収集をすると、パーソナル情報が特定される場合がある
ことも知られている。そこで、本研究では、複数の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ケースに関して検討を行った。

3.3

具体的成果

まず、ネットワークを介した不正アクセスに迅速に対応するための研究として、過去に発見された脆弱性に対して付与された CVE 記述と、それに対して専門家が付与した CVSS スコアの結果を機械学習の教師データとして活用し、新たに発見された脆弱性に対して付与された CVE 記述から CVSS スコ
アを予測する手法の検討とその有効性に関して電子情報通信学会 ICSS 研究会 [発表 5] にて報告した。

- 125 -

ネットワーク研究部門

また、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 k-匿名化手法で統計処理を行った情報で社会サービスが行われた場合を想定し、複数の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ことができるかについて慶応義塾大学と共に検討を行い、情報処理学会 DICOMO2014 [査読付 5] にて発表を行った。

4

成果要覧

報道関連
[報道 1] ITPro ACTIVE, “東大と OSIsoft など、気象ビッグデータの時空間統合可視化システムを構築”, 2014 年 12 月 16 日. http://itpro.nikkeibp.co.jp/atclact/activer/nkpr/RSP376191 16122014/[報道 2] 日刊工業新聞 Business Line, “東大、「ソラテナ」使い気象データを可視化ー時間と空間情報を統合的に分析”, 2014 年 12 月 24 日. http://www.nikkan.co.jp/news/nkx0720141224eaas.html

査読付論文[査読付 1] Kaoru Saito, Kazuhiko Nakamura, Mutsuyuki Ueta, Reiko Kurosawa, Akio Fujiwara, Hiroki
Kobayashi, Masaya Nakayama, Kazuyo Nagahama, Ayako Toko: Environmental profilling experience for nature conservation with Cyberforest, that is real-time monitoring and archiving on
the Internet, Proc. of Digital Conservation Conference 2014, pp.9, 2014 年 5 月.
[査読付 2] Kazuhiko Nakamura, Kaoru Saito, Akio Fujiwara, Hiroki Kobayashi, Masaya Nakayama,
Kiyoshi Tanaka: Cyberforest for environmental education: monitoring and archiving the real
forest environment in real-time for future nature education materials, Proc. of Digital Conservation Conference 2014, pp.16, 2014 年 5 月.
[査読付 3] Akio Fujiwara, Kaoru Saito, Hiroki Kobayashi, Masaya Nakayama, Kazuhiko Nakamura,
Masahiro Iwaoka: Cyberforest Real-time monitoring and archiving system for nature conservation, Proc. of Digital Conservation Conference 2014, pp.18, 2014 年 5 月.
[査読付 4] 西川貴文、紺野克明、藤野陽三、中山雅哉: 高層免震建物における既設ネットワークを利用した高密度振動観測システムとデータの利活用, 日本地震工学会論文集, Vol.14, No.2,
pp.2 1-2 15, 2014 年 5 月.
[査読付 5] 秋山寛子、中山雅哉、加藤朗、砂原秀樹: 2 つの匿名化情報の組み合わせによる k-匿名度の定式化に関する考察, 情報処理学会, DICOMO2014, pp.234-240, 2014 年 7 月.

その他の発表論文[発表 1] 瀬戸芳一、横山仁、安藤晴夫、常松展充、中谷剛、小司禎教、楠研一、中山雅哉、高橋日出
男: 東京都区部で発生した短時間強雨時の降水量分布と地上風系・可降水量との関係, 日本気象学会 2014 春季大会, B154, 2014 年 5 月.
[発表 2] 横山仁、中谷剛、高橋尚也、磯敦雄、酒井将也、廣井慧、中山雅哉: 気象情報を活用した環境・防災教育の試み ー高校生に対する取組み事例を中心としてー, 最先端レーダ情報を社会に活かすシンポジウム、pp.12-13, 2014 年 9 月.
[発表 3] Yoshihito Seto, Hitoshi Yokoyama, Haruo Ando, Nobumitsu Tsunematsu, Tsuyoshi Nakatani,
Yoshinori Shoji, Kenichi Kusunoki, Masaya Nakayama, Hideo Takahashi: Relationshop between
rainfall distribution, surface wind and precipitable water vapor during heavy rainfall occurred in- 126 -

ネットワーク研究部門

central Tokyo in summer, Second International Workshop on Tokyo Metropolitan Area Convection
Study for Extreme Weather Resilient Cities (TOMACS/RDP), pp.16, 2014 年 11 月.
[発表 4] 村松佳奈、中山雅哉、斎藤馨: 全方位パノラマアプリによる森林景観の印象と森林現地体験に及ぼす効果に関する考察, 情処研報, Vol. 2015-DCC-9, No.5, 2015 年 1 月.
[発表 5] 山本康裕、宮本大輔、中山雅哉: 年次的な脆弱性情報への教師あり潜在ディレクレ配分法の適用による脆弱性スコア予測の研究, 信学技法、Vol.114, No.489, ICSS2014-79, pp.79-102, 2015
年 3 月.
[発表 6] 内田峻靖、高岡詠子、落合秀也、中山雅哉、江崎浩、砂原秀樹: 気象情報ビッグデータ管理イ
ンタフェースの構築, 第 77 回情報処理学会全国大会、2ZD-03, 2015 年 3 月.

- 127 -

ネットワーク研究部門

人々の実生活を支援する情報メディア技術に関する研究
小川 剛史

1

概要

拡張現実感 (AR, Augmented Reality) 技術とは、コンピュータが生成した仮想物体などの電子情報を現実世界に重畳して、現実世界に直感的に分かりやすく情報を提示するための技術で、多大なマニュ
アルの参照が必要となる航空機整備のような作業支援や、街中での効果的な広告提示やゲーム、外科手術の支援など様々な分野での応用が期待されている。本研究室では、人々の日常生活を支援することを目的に AR 技術を応用したシステムの構築を進めており、今年度は、飛行ロボットの操作インタ
フェース技術、両眼視差を利用した大画面ディスプレイのためのインタフェース技術、端末の移動を用いてコンテンツとのインタラクションを実現するマルチディスプレイシステム、AR システムのための機械学習を用いた輪郭検出技術、クロスモダリティを応用したインタフェース技術に関する研究に取り組んだ。

2

仮想平面を用いた飛行ロボットの操作インタフェース

2.1

背景

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

図 1: 飛行ロボット操作システムの概要- 128 -

ネットワーク研究部門

図 2: 飛行ロボット操作システム

2.2

図 3: 飛行ロボットの移動制御

内容

ロボットの移動経路をレーザポインタで床面に描いて指示する研究があったが、本研究で想定するような空中に浮かぶロボットの移動経路をレーザポインタで描くことはできない。そこで、本研究では拡張現実感の技術を用いて、空間に仮想平面を設置し、その仮想平面上に移動経路を描くインタフェースを構築した。図 1 に提案システムの概略を示す。タブレットを通して見た飛行ロボット上に補助平面を重畳し、この補助平面上で飛行ロボットに対する “離着陸”、“旋回”、“移動”、“動作の中断” を指示する。図 2 に、提案システムにおける操作方法を示す。
飛行ロボットには、Parrot 社製 AR.Drone 2.0 を採用し、タブレット端末として Apple 社製 iPad (iOS7)
上に、Objective-C を用いて実装した。仮想平面等を表示させる AR 環境として Qualcomm 社製のモ
バイル AR ライブラリである Vuforia を採用している。AR.Drone の周囲 4 面に画像マーカを搭載し、それをタブレット端末搭載のカメラで検出、仮想平面を重畳する。仮想平面は、画像マーカの原点を通る平面となっており、自由に回転、拡大縮小が可能であり、ユーザは仮想平面上に AR.Drone の移動経路を記述する。

AR.Drone に移動指示を与えるためにユーザが描いた AR.Drone の移動経路を複数のセグメントに分解する。図 3 に示すように、移動開始地点 P0 から、次に移動する点 P1 , P2 , ..., 移動終了地点 Plastの各地点の空間座標をマーカ座標系で求め、現在地から次の地点までの移動方向のベクトルを計算する。得られたベクトルを AR.Drone 機体の前後、左右、上下各軸の成分に分解し、それぞれの移動速度を決定して AR.Drone に Pn から Pn+1 への移動命令を送る。移動中はベクトルの大きさとデッドレコニングで求めた移動距離を 1/30 秒おきに比較し、移動距離が上回った時点で Pn+1 への移動が完了したと判定する。そして Pn+1 を現在地とし、次の Pn+2 に対して同様に計算をし、移動を行う。以上のプロセスを現在地点 P0 から配列の終点 Plast まで繰り返し、擬似的な曲線移動を実現している。また各点は 1/30 秒間隔で記録されるため、各点の距離は記述速度によって変化する。

2.3

具体的成果

提案手法の有効性を検証するため被験者実験を行った。提案手法と通常よく利用されるジョイスティッ
クタイプのコントローラを用いて、実験 1 では、ランダムに指示される場所へ AR.Drone 移動させるための所要時間を比較した。AR.Drone の向きをランダムにしている。実験 2 では、指示したルートを
AR.Drone が飛ぶように操作させ、その場合の操作時間を比較した。いずれの実験においても、ユー
ザと AR.Drone の向きが異なる場合に、提案手法がジョイスティックタイプのコントローラよりも操
作時間が短くなることが分かり、検定の結果、その差は有意であることが示された。
この研究成果は国際会議 [査読付 3] および国内シンポジウム [査読付 5] で発表した。国内シンポジ
ウムでは優秀論文賞 [受賞 1] を受賞した。

- 129 -

ネットワーク研究部門

3

大画面ディスプレイのための両眼視差インタフェース

3.1

背景

大画面ディスプレイに表示されたコンテンツを操作するインタフェースとして、指差し動作に基づくシステムが提案されているが、ディスプレイ上に表示されるポインタがコンテンツを見る際の妨げとなったり、複数のユーザが同時にコンテンツを操作する場合には、多数のポインタが煩雑で自身のポインタを見失う可能性がある。一方、ポインタを表示せずにタッチパネルディスプレイでコンテンツを操作するように、スクリーン上に表示されたコンテンツに自身の指を重ねて操作することも考えらえれるが、人は異なる距離にある物に対して同時に焦点を合わせることができないため、コンテンツと指を重ねて見ることはできない。

本研究では、ユーザから離れた位置にある大画面ディスプレイに提示されたコンテンツを操作するためのインタフェースとして、「両眼視差インタフェース」(図 4) に関する研究を進めた。提案インタ
フェースでは、スクリーンから離れた場所でコンテンツと指を重ねようとしたとき、スクリーンに焦点を合わせると両眼視差によって現れる 2 本の指を用いて、擬似的に再現することで、直感的で分かりやすい操作の実現を目指している。

3.2

内容

左右の目から得られる網膜像の差やある物を注視した際の左右の目がなす輻輳角により、人は奥行きを知覚している。つまり、異なる距離にある物を同時に注視することはできない。そのため、離れた場所にある大画面ディスプレイに表示されたコンテンツに自身の指先を重ねようとした場合、片目を閉じなければ重ねることはできない。例えば、両目でディスプレイ上のオブジェクトに焦点を合わせると図 5(a) のように、両眼像においてオブジェクトの位置は同じであるのに対し、指の位置がオブジェ
クトの左右となるため、指が 2 本に見える。同様に、指に焦点を合わせると、図 5(b) のように指は 1本であるのに対し、オブジェクトが 2 つに見える。オブジェクトに焦点を合わせた場合に現れる 2 本の指を「両眼像の指」と呼ぶ。

提案インタフェースの基本操作となる 3 つの操作「選択/解除」「移動」「拡大/縮小」について述べる。

選択/解除「選択」操作は、現実世界において指や箸で物体をつまむように、ディスプレイに表示されたオブジェクトを両眼像の指で外側から挟み込むことで実現する。一方、オブジェクトの選択を解除するには、物体を置くときのように両眼像の指を開く (間隔を広げる) ことで実現する（図 6(a)）。
移動「移動」操作は、現実世界において指や箸で物体をつまんで移動するのと同様に、両眼像の指でオ
ブジェクトを選択した後、両眼像の指の間隔を維持したまま、腕を動かして指差し方向を変更するこ

図 4: 両眼視差インタフェースの概要- 130 -

ネットワーク研究部門(a) 画面に焦点を合わせた場合(b) 指に焦点を合わせた場合

図 5: 指差し操作における両眼視差の影響
y
z

eye 

(a) 選択/解除(b) 移動(c) 拡大/縮小

finger xP

図 7: 指差し位置推定

図 6: 基本操作とで実現する（図 6(b)）。
拡大/縮小「拡大」操作は、現実世界において物体の端を持って押し広げるように、オブジェクトの両端を両眼像の指で広げることで実現する。一方、「縮小」操作はオブジェクトの両端を押し縮めることで実現する（図 6(c)）。この操作は、例えば画像の拡大/縮小操作に、タッチパネルにおけるピンチアウト/ ピ
ンチインがマッピングされているのと同様である。

図 7 に示す通り、ユーザから見て両眼像の各指がスクリーンと重なる点は、各眼より指先を通る直線がスクリーンと交わる点となる。図中の eye は一方の眼を、P はその眼で見た場合の指差し位置である。両眼像の指が指す位置の座標を P{L,R} 、指先の三次元座標を f inger 、眼の三次元座標を
eye{L,R} とすると、指差し位置の座標は (1) 式および (2) 式で表される。なお、空間内の座標系にはRGB-D カメラの座標系を利用し、RGB-D カメラが原点、スクリーンに向かって水平方向右向きが x軸、鉛直方向上向きが y 軸、スクリーンからユーザに向かうスクリーン対する垂直方向が z 軸となる。

m1
f inger −
eyeL
1−m
1−m
n
1
f inger −
eyeR
PR =
1−n
1−n
PL =

(1)
(2)

スクリーン面は z = 0 のため、指先の z 座標を fz 、両眼の z 座標を ez とすると、m = n = fz /ez と
なる。

3.3

具体的成果

提案手法の有効性を検証するため被験者実験を行った。実験 1 では、両眼像の指がさす指差し位置の推定誤差について検証し、実験 2 では本インタフェースを始めて利用するユーザが各操作を実施できるかどうかを検証した。実験結果より、腕を曲げて指を顔に近づけている際に誤差が大きくなること、- 131 -

ネットワーク研究部門

基本操作について大きな問題はなく実施できること、「選択」、「移動」についてはフィッツの法則に適合していることが明らかになった。
この研究成果は国際会議 [査読付 4] および国内シンポジウム [査読付 6]、国内研究会 [発表 1, 発表 7]で発表した。

4

モバイルデバイスの移動を考慮したマルチディスプレイシステム

4.1

背景

スマートフォンやタブレット端末の普及により、映像や音楽などのマルチメディアコンテンツを持ち運んで楽しめるようになった。これらのモバイル端末の画面サイズには限界があり、サイズの大きい
写真を画面いっぱいに表示しても、縮小された状態であるため、詳細に閲覧することが困難である。
逆に原寸大で表示すると、画面からはみ出してしまい、全体を把握することができない。これを解決するひとつの方法として、近年多くの人が所持するモバイル端末を連携させて、仮想的に単一の大きな表示画面を実現するマルチディスプレイシステムに関する研究が盛んに行われている。しかし、各端末は固定して利用することが想定されおり、複数の画面を組み合わせたサイズよりも大きなコンテ
ンツの表示は依然として困難であったり、コンテンツとのインタラクション方法については十分に検討がなされていない。
そこで本研究では、新たなモバイルマルチディスプレイシステム CoCoMo（Contents-manipulation
by Collaborative Mobiles）を提案している (図 8)。CoCoMo では、マルチディスプレイを構成する端末を物理的に移動させることで、コンテンツに対する新たな操作方法を提供する。

4.2

内容

CoCoMo では、隣接して配置される複数台のデバイスの画面を連携し、単一の仮想画面としてコンテンツ表示を行う。これを本稿では画面連携と呼ぶ。これに加えデバイスを物理的に移動させることで提示されるコンテンツを操作し、コンテンツとの直感的なインタラクションが可能な仕組みを提供する。以下では提案する操作手法について説明する。
基本的な画面連携操作

あるデバイスで行った操作が他のデバイスにも伝えられ、複数の画面をひとつの画面であるかのように操作できることを本稿では基本的な画面連携操作と呼ぶ。例えば、画面連携を行ったデバイスのうち、ひとつのデバイスでピンチアウトしてコンテンツの拡大を行うと、この操作はほかのデバイスにも反映され、コンテンツは同様の拡大で適切な位置に表示される。
デバイスの移動を利用する操作

図 8: CoCoMo の概要- 132 -

ネットワーク研究部門

図 9: デバイスの移動

図 10: ホールド移動

図 11: ホールド拡大／縮小

デバイスの移動を利用する新たな操作を 3 種類提案する。これらの操作を、写真や地図等のコンテンツを閲覧するときの操作として利用する場合について説明する。

1. デバイスの移動デバイスの移動を、コンテンツを閲覧する操作とする。その概要を 9 に示す。図 9(a) は移動操
作を行う前の状態を示しており、2 台のデバイスが画面連携し、コンテンツを表示している。この状況でデバイス b を移動させると、画面外で表示されていなかった部分を自由に見ることができる (図 9(b))。

2. デバイスのホールド移動
画面をタッチしつつデバイスを移動する操作をデバイスのホールド移動と呼び、コンテンツを移動させる操作とする。操作前は図 9(a) と同様であり、この状況からデバイス b に対しホールド移動を行うと、コンテンツはデバイス b に固定された状態で移動する（図 10(b)）。

3. ホールド拡大/縮小
2 台のデバイスの画面をそれぞれタッチした状態で、デバイスを遠ざけたり近づけたりする操作をホールド拡大/縮小と呼び、コンテンツの拡大縮小を行う操作とする。操作の概要を図 11 に示す。この操作では、それぞれの画面に表示される位置は変わらないため、継続して同じ位置を見ながらコンテンツを拡大・縮小できる。

4.3

具体的成果

CoCoMo の有効性を検証するために被験者実験を行った。実験結果により、CoCoMo は、タブレット
端末を単独で利用するよりも、例えば写真に写るソファなど、端末の画面よりも大きなサイズのものであっても、実際のサイズを理解し易いことが明らかになった。この成果は、国内研究会 [発表 4, 発表 6]で発表した。国内研究会での発表は優秀発表賞 [受賞 3] を受賞し、2014 年に研究会で発表された研究の中で最も優れた研究として、2014 年サイバースペース研究賞 [受賞 4] を受賞し、受賞記念講演[発表 10] を行った。

5

拡張現実感のための Random Forest を用いた輪郭検出手法

5.1

背景

拡張現実感ではユーザの視野にコンピュータが生成した電子情報を重畳表示するために、カメラ映像などからユーザの位置・姿勢を推定しなければならない。これまで、位置推定の手段として画像マーカを用いる手法や、カメラ画像内の物体を検出して追跡する手法などに関する研究が盛んに行われてきた。
カメラ画像内の物体を追跡するためには、その物体を認識するために物体の輪郭検出が重要となる。

- 133 -

ネットワーク研究部門

これまで、高速な輪郭検出として、Canny edge
detector と呼ばれる手法が知られていたが、拡張
現実感のように HMD に搭載したカメラの画像
はユーザの首振りによる横ブレが発生することが多く、そのような画像に Canny edge detectorを適用しても精度の高い輪郭検出は不可能である。近年では、機械学習を用いた輪郭検出に関する手法も提案されているが、非常に扱う特徴
量が多く、特徴量の抽出に大きな計算コストを必要とするだけでなく、Canny edge detector と同様に横ブレ画像には対応できない。

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図 12: 輪郭検出システムの概要

そこで本研究では、横ブレ画像における輪郭検出を機械学習を用いて行う手法の実現を目指し、研究を進めた。

5.2

内容

機械学習を用いた輪郭検出システムの概要を図 12 に示す。輪郭検出システムでは、入力画像から抽出した特徴量が輪郭検出器に入力されると入力画像の各ピクセルに対して輪郭判定がなされ、輪郭画像が出力される。ここで、特徴量の絶対量が増加すると、入力画像からの特徴量抽出に必要な計算コス
トが大きくなり、全体の処理時間に大きな影響を与えることが予想される。そこで、提案手法では、扱う特徴量を大幅に削減することで、計算コストを低減し、特徴量の削減に伴う判定精度の低下を補う手法を提案している。
輪郭検出器には、集団学習による機械学習アルゴリズムのひとつである Random Forest を用いる。
Random Forest では、多数の決定木による判定結果を組み合わせることで精度の高い判定を実現している。提案手法では決定木生成の際に、各属性の重みに輪郭画像の特徴を考慮し、決定木の分岐を決定する際の指標に輪郭検出が二値分類であることを考慮することで、生成する決定木の識別精度の向上を目指すとともに、各決定木の判定結果を組み合わせた後の判定において、輪郭ピクセルは連続して現れることを考慮することで、最終的な輪郭検出の精度を向上させることとした。
また、横ブレがある画像に対しては、HMD に装着したカメラのパラメータとジャイロセンサや加速度センサの値から画像のブレ方向やブレの強さが推定できると想定して、抽出した特徴量に横ブレによる影響をパラメータとして付加するようにした。

5.3

具体的成果

BSDS5001 と呼ばれるデータセットに提案手法および従来手法を適用し、提案手法の有効性を検証した。
特徴量数の削減による影響を調べるために、BSDS500 の訓練用画像 200 枚を用いて 3 種類の学習
データセットを作成した。また、横ブレ画像として BSDS500 の評価用画像 200 枚に対して、カーネ
ルサイズが縦 1 ピクセル、横 5、9、13、17、21 ピクセルのガウシアンフィルタを適用した 5 種類の画像を用意した。正解画像には BSDS500 の Ground Truth を用いた。
輪郭検出精度を図 13、輪郭検出結果のサンプルを図 14 に示す。画像のブレが大きい場合に、提案
手法の F 値が従来手法よりも高くなっていることが分かり、横ブレが発生するような拡張現実感で用いる画像に対して、提案手法が有効であることが確認された。
本研究の成果は、国内研究会 [発表 5, 発表 8] で発表した。
1

http://www.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/CS/vision/grouping/resources.html- 134 -

ネットワーク研究部門

#!

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"



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横ブレ画像

Ground Truth

提案手法

従来手法 (Sketch Tokens) !     !

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        

図 13: 輪郭検出精度比較

図 14: 輪郭検出結果

6

視覚刺激を用いたファントムセンセーション制御方式

6.1

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。
本研究では、視覚刺激が PS の生起に対してどのような影響を与えるかについては検証し、視覚刺激の提示の仕方によって PS の生起を制御する手法について研究を進めた。

6.2

内容

視覚刺激が触知覚に影響を与えるという従来研究の知見および我々のこれまでの研究成果から、視覚
刺激によって PS の生起を制御することが可能であるという仮説を立てた。具体的な仮説は以下の通りである。

1. PS の位置に提示した視覚刺激は PS ションの生起を促進する。
2. 触覚刺激の位置に提示した視覚刺激は PS の生起を抑制する。
本仮説を検証するために、我々は視覚刺激と触覚刺激を同時に提示可能なディスプレイを開発した。
図 15 に示すように、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）を利用したディスプレイである。それぞれの LED の中心と振動モータの中心が一致するように設置した。各 LED 間および振動モータ間は約 17mm である。LED および振動モータはマイコン（Arduino 社製、Arduino Uno）によって制御する。
本ディスプレイを用いた視覚刺激および触覚刺激の提示例を図 16 に示す。触覚刺激は図のモータ 1からモータ 5 を番号順に振動させることで提示する。例えば、モータ 1 の両端のモータを同時に振動- 135 -

ネットワーク研究部門

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 
 

図 15: 視触覚提示装置

 

 

          

図 16: 実験における刺激パターン

させ止めてから、モータ 2 の両端のモータを同時に振動するという動作を順に行う。また、視覚刺激に関しては、モータと同様に LED1 から LED5 を番号順に点灯することで提示する。
図 16 の視覚刺激提示パターン（1 回目）に示すように、異なる 2 個の振動モータを振動させ、それらの中間に位置する LED を点灯させる場合は、PS の位置に視覚刺激が提示されているので、PS の生起が促進されると考えられる。一方、視覚刺激提示パターン（2 回目）に示すように、異なる 2 個の振動モータを振動させ、それらの位置と同じ位置の LED を 2 個点灯させる場合は、触覚刺激の位置に視覚刺激が提示されているので、PS が抑制されると考えられる。
図 16 に示す触覚刺激提示パターンと各視覚刺激提示パターンを組み合わせて、視覚刺激が PS の生起に与える影響を検証した。被験者は、20 代から 60 代の被験者 35 名であった。被験者が自身の前腕を見ている状態で、刺激を提示し、被験者には震えていると知覚した場所を回答用紙に記入させた。

6.3

具体的成果

すべての試行において、振動させるモータの位置は同じだったが、点灯させる LED の位置を変化させることで、震えていると回答した位置は大きく異なった。したがって、同じパターンの触覚刺激を提示しても、視覚刺激の刺激パターンを変化させることで、触知覚を変化できる可能性が示された。
本研究の成果は、国際会議 [査読付 1, 査読付 2] および国内研究会 [発表 2, 発表 9] で発表した。なお、
本研究に関連して、拡張現実感におけるクロスモダリティを用いた歩行支援システムに関する研究が国内研究会より 2013 年サイバースペース研究賞 [受賞 2] に選ばれ、受賞記念講演 [発表 3] を行った。

7

成果要覧

受賞関連
[受賞 1] 米澤 和也, 小川 剛史: 優秀論文賞, 情報処理学会マルチメディア、分散、協調とモバイルシン
ポジウム (DICOMO2014), 2014 年 7 月.
[受賞 2] 岡崎 成晃, 小川 剛史: 2013 年サイバースペース研究賞, 日本バーチャルリアリティサイバー
スペースと仮想都市研究会, 2014 年 10 月.
[受賞 3] 王 夢, 小川 剛史: 優秀発表賞, 日本バーチャルリアリティサイバースペースと仮想都市研究会
シンポジウム, 2014 年 12 月.
[受賞 4] 王 夢, 小川 剛史: 2014 年サイバースペース研究賞, 日本バーチャルリアリティサイバースペー
スと仮想都市研究会, 2015 年 3 月.

査読付論文
[査読付 1] Arinobu Niijima and Takefumi Ogawa: A Study of Changing Locations of Vibrotactile Perception on a Forearm by Visual Stimulation, Proc. of the 7th International Conference on Collaboration Technologies (CollabTech 2014), Santiago, Chile, pp. 86–95, Sept. 2014.

- 136 -

ネットワーク研究部門[査読付 2] Arinobu Niijima and Takefumi Ogawa: Visual Stimulation Inﬂuences on the Position of Vibrotactile Perception, Proc. of AsiaHaptics 2014, Tsukuba, Japan, Nov. 2014.
[査読付 3] Kazuya Yonezawa and Takefumi Ogawa: Flying Robot Manipulation System Using a Virtual
Plane, Proc. of IEEE Virtual Reality Conference (VR2015), Arles, France, Poster, pp. 313–314,
Mar. 2015.
[査読付 4] Keigo Yoshimura and Takefumi Ogawa: Binocular Interface: Interaction Techniques Considering Binocular Parallax for a Large Display, Proc. of IEEE Virtual Reality Conference (VR2015),
Arles, France, Poster, pp. 315–316, Mar. 2015.
[査読付 5] 米澤 和也, 小川 剛史: 仮想平面を利用した飛行ロボット操作システム, 情報処理学会マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム (DICOMO2014) 論文集, pp. 1904–1909, 2014
年 7 月.
[査読付 6] 吉村 圭悟, 小川 剛史: 大画面ディスプレイのための両眼視差を利用したユーザインタフェー
スの評価, 情報処理学会マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム (DICOMO2014)
論文集, pp. 1910–1915, 2014 年 7 月.

その他の発表論文[発表 1] 吉村 圭悟, 小川 剛史: 両眼視差を考慮した大画面ディスプレイのための指差しインタフェー
スの提案, VR 学研報, Vol. 19, No. CS–2, CSVC2014–13, pp. 67–72, 2014 年 6 月.
[発表 2] 新島 有信, 小川 剛史: 生体情報を利用した振動刺激知覚測定方法に関する一考察, VR 学研報,
Vol. 19, No. CS–2, CSVC2014–14, pp. 73–77, 2014 年 6 月.
[発表 3] 岡崎 成晃, 小川 剛史: 拡張現実感を用いた床面の擬似傾斜が歩行者に与える影響の検証, VR
学研報, Vol. 19, No. CS–3, CSVC2014–24, pp. 57–62, 2014 年 10 月.
[発表 4] 王 夢, 小川 剛史: モバイルデバイスを用いたマルチディスプレイシステムにおける端末の移動を考慮したインタラクション手法, VR 学研報, Vol. 19, No. CS–3, CSVC2014–30, pp. 149–154,
2014 年 10 月.
[発表 5] 燧 暁彦, 小川 剛史: 拡張現実感のための Random Forest を用いた輪郭検出手法に関する一検討, 信学技報, Vol. 114, No. 230, PRMU2014–59, pp. 27–32, 2014 年 10 月.
[発表 6] 王 夢, 小川 剛史: CoCoMo: マルチディスプレイシステムにおけるモバイル端末の移動を考慮したインタラクティブシステム, VR 学研報, Vol. 19, No. CS–4, CSVC2014–33, pp. 9–12, 2014年 12 月.
[発表 7] 吉村 圭悟, 小川 剛史: 大画面ディスプレイのための両眼視差を考慮したコンテンツ操作手法,
情処研報, Vol. 2015–DCC–9, No. 7, 2015 年 1 月.
[発表 8] 燧 暁彦, 小川 剛史: 拡張現実感におけるユーザの首振りを考慮した輪郭検出手法に関する一検討, 信学技報, Vol. 114, No. 454, PRMU2014–119, pp. 43–48, 2015 年 2 月.
[発表 9] 新島 有信, 小川 剛史: 視覚刺激を用いたファントムセンセーションの生起の制御に関する一考察, VR 学研報, Vol. 20, No. CS–1, CSVC2015–1, pp. 1–6, 2015 年 3 月.
[発表 10] 王 夢, 小川 剛史: マルチディスプレイシステムにおけるモバイル端末の移動を考慮したイン
タラクション手法に関する評価, VR 学研報, Vol. 20, No. CS–1, CSVC2015–4, pp. 19–24, 2015
年 3 月.

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- 143 -

ネットワーク研究部門

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ネットワーク研究部門• ǉŀȗȨȐȸìȞȨęƐȾ5ȥȑȺ (DevOps)• ÃƐȾĠǡōȩ×ȶƆșȺȕȦȐȥȑȺȕȻȸȪƝȾıȞșɡɚɝɾʁɌɐʁɦɔɁʁɋɛɌəɴȾȅȈěɡɚɝɾʁɌɐʁɦɔɁʁɋɛɌ əɴȉȦƊȗȅļȩ_ȔȞŗţǙŋȾƗȡȞȆȨȎȅȕȪƧŷȩǛȗȤȫƭë[Õ· 1]ȩȤǀ
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NFV (Network Functions Virtualization) ȪÏƘďƥȾ ½ȦȗȞīKȾƗȡȞȆ8$ōȩȫȅĤŀōȩǙșȺȕȦȪȥȑȺ NFVI (Network Functions Virtualization Infrastructure) ȪĒÊɥɗʁɿȅȾƙ 1 ȩśșǃȹȪ 5 ɥɗʁɿȦȗȤƊȗȅďƥľxȾƤȗȞȆȕȻȩȷȡȤȅɐʁɦɔÞ(tŎȪ7ǃNȾŏÙșȞȴȪÙǖȦȅďƥȾǃȘȞgǵĴȪĪȋ;ȗȾƗȡȞȆǽ ȲȞȅɐʁɦɔɹɃɿȪŷ<NȾļșȺȞȴȩȅ¹ĄȪɡɚɝɾʁɌęƐȾɩɽɕɔɼɫɻȥļșȺȞȴȪęĒȩȢȋȤȅƤƢȦďƥȾƗȡȞȆȜȪŻćȫȅƭë[ĉƪ 1]ȩȤǀȰȸȻȤȋȺȆƙ ǾǽǿǽĤŀōȨ ȂȀȃȁ ɥɗʁɿȪƊǽ

- 145 -

ネットワーク研究部門

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[Õ· 1] ǛƯ JZ, Ā ǐ, Ł e , uw M­ : SDN Ȧ NFV ȩȷȺìȞȨɡɚɝɾʁɌɐʁɦɔ
ĒǅȪÞČ, ǫ Åvǃ,ƭëƨ, Vol.J98-B,No.4, pp. 333Ȅ344, 2015 « 4 ú[Õ· 2] ǛƯ JZ : SDN Ȧ NFV ȐĿȳ;șěȪɡɚɝɾʁɌɁʁɋɛɌəɴ, ħƃɈʁɩɿɹ
ɭɹɝɺ, Okinawa Open Days 2014, ħƃœ¦ŃĀƒĨǷ, 2014 « 12 ú
[Õ· 3] ǛƯ JZ : SDN Ȧ NFV ȐĿȳ;șìȞȨɡɚɝɾʁɌɁʁɋɛɌəɴȪVƐÃ, NFV Israel 2014, ɄɆɔɛɂɿɬɛɻą, 2014 « 12 ú
[Õ· 4] ǛƯ JZ : SDN + NFV Ȑ=ȹǙȓìȞȨɡɚɝɾʁɌɐʁɦɔɁʁɋɛɌəɴȪń, SDN
Japan 2014, ÄĢɊʁɜɿɬʁɻ, 2014 « 10 ú
[Õ· 5] ǛƯ JZ : Interop Tokyo 2014 ȩƞȺ SDN Ȧ NFV Ȫļĸ, Ũ 15 jɃɿɗʁɡɚɝɛɌɢɽ
ɓʁɾʁɌɒɸɚɩ, ïÿɖɨɝɄɅɁŞ ɃɿɗʁɡɚɝɛɌɢɽɓŗţ, ǬĎ, 2014 « 6 ú&'[ĉƪ 1] uw M­, İ£ Ǡě, ǛƯ JZ, Ā Ŵ : NFV ȩȎȔȺɩɽɕɔqɖɨɝɄɅɁɰɞɻ
ɭɚɌɔɁʁɋɛɌəɴ ȪÞČ, ǫ Åvǃ,,Vol.J98-B,No.7, 2015 « 7 ú (ÛǗĦ)[ĉƪ 2] Yuji Sekiya, Tomohiro Ishihara, and Hajime Tazaki : DNSSEC simulator for realistic estimation of deployment impacts, IEICE Communications Express, Vol.3, No.10, pp. 305-310, October 2014. DOI:10.1587/comex.3.305[ĉƪ 3] Ryo Nakamura, Yuji Sekiya, and Hiroshi Esaki : Layer-3 Multipathing in Commoditybased Data Center Networks, In Proceedings of the 18th Global Internet Symposium 2015, Hong
Kong, April 2015 (ÛǗĦ)[ĉƪ 4] Hajime Tazaki, Ryo Nakamura, and Yuji Sekiya : Library operating system with mainline
Linux kernel, In Proceedings of The Technical Conference on Linux Networking netdev 0.1, Ottawa, Canada, February 2015[ĉƪ 5] Hajime Tazaki, Kazuya Okada, Yuji Sekiya and Youki Kadobayashi : MATATABI: Multi-layer Threat Analysis Platform with Hadoop, In Proceedings of International Workshop on Building Analysis Datasets and Gathering Experience Returns for Security (BADGERS 2014), Wroclaw,
Poland, September 2014[ĉƪ 6] Ryo Nakamura, Kouji Okada, Yuji Sekiya, and Hiroshi Esaki : “ovstack : A Protocol Stackof Common Data Plane for Overlay Networks”, In Proceedings of Network Operations and Management Symposium (NOMS) 2014, pp. 1–8, DOI : 10.1109/NOMS.2014.6838420, May 2014[ĉƪ 7] Ɩ Ƌa, Ł¡ D, ǛƯ JZ : ɜʁɗɕɿɗʁľxȩȎȔȺɒɸʁɝɨɽʁǃ,æhÍĩȪÞČȉ, Ƀɿɗʁɡɚɝɏɿɨɀɼɿɔ 2014 ƭëǨ, pp.33--42, ­ , 2014 « 11 ú[ĉƪ 8] ÿÊ, Āǐ, ǔ¬ā, uwM­, ǛƯJZ : GINEW ǯìōȨɡɚɝɾʁɌǉŀŭĽɁʁɋɛɌəɴȪÞČ, ïÿɖɨɝɄɅɁŞ, ɏɿɧɶʁɗʀɖɨɝɄɅɁ (ÛǗĦ)

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[ŋƙ 1] Ɩ , ǛƯ JZ, }ǽ , Ě Ŧ : ɜʁɗɕɿɗɨɀɒɺɛɂȪļĸȦí_Ãǽ ʄInterop Tokyo 2014 ShowNet ȪĒůȷȹ ʄ, ,Ïv, vol. 114, no. 236, IA2014-32, pp. 47-49,
2014 « 10 ú

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ネットワーク研究部門[ŋƙ 2] Ęÿ ƵǑ, ǎ ǠX, ǛƯ JZ : óȪɐɃɤʁçãȪÍĩȦȜȪŪȩȢȋȤǽ ʄ
Interop Tokyo 2014 ShowNet ȩȎȔȺŻćȏȸȪƌ ʄ, ,Ïv, vol. 114, no. 236, IA201433, pp. 51-56, 2014 « 10 ú[ŋƙ 3] ÿ Ê, Ā ǐ, ǔ ¬ā, uw M­, ǛƯ JZ : GINEW ǯìōȨɡɚɝɾʁɌǉŀŭĽɁʁɋɛɌəɴȪÞČ, ɖɨɝɄɅɁŞ Ũ 15 jɃɿɗʁɡɚɝɛɌɢɽɓʁɾʁɌɒɸɚɩ (WIT2014), ǬĎ, 2014 « 6 ú[ŋƙ 4] ǛƯ JZ : SDN Ȧ NFV ȪǆâȐļșȺń -- ìȞȨɡɚɝɾʁɌɁʁɋɛɌəɴ --, Ċ°ŜɟɢɈɩɝʀɲɜɂɁ, SDI Conference 2015, ǜɍɹɿɨɽɿɝ, 2015 « 2 ú[ŋƙ 5] ǛƯ JZ : SDN Ȧ NFV ȪǆâȐļșȺń -- ìȞȨɡɚɝɾʁɌɁʁɋɛɌəɴ --, Ċ°ŜɟɢɈɩɝʀɲɜɂɁ, SDI Conference 2015, ąɏɿɨɀɼɿɔɕɿɗʁ, 2015 « 2 ú[ŋƙ 6] ǛƯ JZ, Ā ǐ : NFV Ȫļo(ȋȲ)ȦþĄ -- NFV + SDN ȨɐʁɦɔȾ~ƞȺ --,MPLS Japan 2014, http://www.mpls.jp/, ąğŁɬʁɻ, 2014 « 11 ú
[ŋƙ 7] Yuji Sekiya : "PIX-IE : Programmable Internet eXchange in Edo", Asia-Pacific Information
Infrastructure (APII) Workshop 2014, Osaka Japan, October 2014.
[ŋƙ 8] Yuji Sekiya : Introduction of PIX-IE (Programmable Internet eXchange), Asia Pacific Internet Exchange Association (APIX), APNIC 38, Brisbane, September 2014.
[ŋƙ 9] ǛƯ JZ : ɜʁɗɕɿɗʁɡɚɝɾʁɌȪĄȺȰȑɁʁɋɛɌəɴ, ɜʁɗɕɿɗʁɏɿɨɀ
ɼɿɔ 2014 Autumn, Ċ°ŜɃɿɩɼɔ, 2014 « 9 ú[ŋƙ 10] Yuji Sekiya : NECOMA Project objectives and results, Japan-EU Workshop on Cloud
Computing Research Workshop, Tokyo, July 2014.
[ŋƙ 11] ǛƯ JZ,  ǧ, ĥ X : }ǓÆNȾŀȋȞǕɐʁɦɔľxȪǎǣpȯ
ȪǻǄƽǁȩǛșȺŗţ, Ũ 6 jŝƟĕÅvtŎ7]@ŀʀ7]ŗţÖĴɒɿɮɓɄɱ,ɮɔɗʁɕɚɒɸɿ, THE GRAND HALL f£, 2014 « 7 ú 10 ï[ŋƙ 12] Yuji Sekiya : Overview of Cloud Computing and SDN activities in WIDE Project, CJK
Workshop 2014, Tokyo, June 2014

- 147 -

ネットワーク研究部門

組込みコンピュータを活用した情報教育

中村 文隆

1

概要

¼(£üOb 26 PR]>äyýĜĬİĠūWEF Ğ ICT ª%ţŨĻŨĽĜĂÿėu~ğ 2005 PRĞ 8 ĲzùĜū2014 PRwĘğ 16 ĜĦĕėÿįŬĉĞ,8ĜĖÿėğĊĦ
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ÉÀpÂĜĖÿėūü現在は、高等教育機関における組込みソフトウェア技術に関する教育カリキュ
ラムや教材が不足しており、十分な教育を受けないまま就職し、企業で組込みソフトウェ ア開発の業務をしている実態がある。また、 企業内においても、体系だった研修カリキュラムや教材が無く、技術者の育成はもっぱら OJT（On the Job Training）に依存しているという例も多数あり、組込み技術者教育に対する期待が高い。ýę>3ĊİėÿįŬLPC810 ĲğčĩęČĒ ARM ŘŧņŋŀğCrĞ[ĄþįĜĪíıĭďū²ēĕĒpĜĖÿėğÝČėÿįęÿĀJ_ĄþĮū7 ČĒ
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2

LPC8102.1

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ネットワーク研究部門

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2.2

内容

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3

成果要覧
著書／編集
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¥, 2014 P 3 {.

ネットワーク研究部門

大容量モバイル通信環境実現にむけた基盤技術の研究
妙中雄三

1

概要

本研究では、限られた無線周波数資源の有効利用に貢献するために、2.4/5GHz 帯を用いる無線 LAN
を広域展開し、大容量化する技術の研究開発を行っている。具体的には、無線 LAN の提供エリアを柔軟に拡張可能な無線メッシュネットワークを活用しつつ、提供可能なネットワーク容量拡張のために複数チャネルを有効利用する技術を研究開発している。平成 26 年度は、平成 25 年度に実施したアー
キテクチャ及び基礎的なチャネル有効利用を高度化し、チャネル毎の負荷と電波範囲を考慮したチャ
ネル利用手法を研究開発した。本報告では、本年度の研究開発の内容を説明し、最後に具体的な成果をまとめる。

2

無線メッシュネットワークにおける複数チャネル有効利用手法

2.1

背景

無線メッシュネットワーク（WMN）では、アクセスポイント（AP）間で無線マルチホップネッット
ワークによるバックボーンネットワーク（WBN）を構成し、有線接続を持つ一部の AP（IGW）がイ
ンターネットへの接続性を提供する。IGW 以外の AP に接続するクライアント端末へのインターネッ
ト接続性は、このバックボーンネットワーク上のマルチホップ転送を介して供給される。

WMN は、無線 LAN を広域に設置する技術として利用されているが、エリアが広域になると共に端末数とそれに応じたトラフィック量が増加する。また近年は、Internet of Things/Everything やスマー
トグリットを支えるスマートデバイスやスマートフォン・タブレット等の普及に伴って、広域なインターネット接続手段としての WMN が再注目されている。これらの機器は 2020 年までに約 500 億台まで増加する事が予想され、そのトラフィック量も今後 5 年で 10 倍以上になると言われている。従って、この様な通信需要に対応するネットワーク容量の拡張が急務である。特に、将来の通信需要の変化に柔軟に対応可能なネットワーク容量の拡張性が欠かせない。
本研究では、WMN のネットワーク容量を拡張するだけでなく、将来の通信需要へ柔軟に対応可能なキャパシティ・オンデマンド（CoD）技術の実現を目標とする。無線通信では 1 チャネルの通信容量が物理的に限られる上、マルチホップ転送が必要な WMN では制御通信とデータ通信を同一のチャネルで繰り返し送受信するためネットワーク容量が減少してしまう。従って、ネットワーク容量拡張には複数チャネルの利用が必須となる。
そこで、本研究では同一の経路上で複数チャネルを並列に利用するための、「CoD 型 WMN」の研究を行っている。本報告書では、先行研究で提案したアーキテクチャを用いて提案した、複数チャネ
ルを有効利用するチャネル有効利用手法を説明する。このチャネル有効利用手法では、複数チャネル
でトラフィック量を平滑化する手法（トラフィック量平滑化手法）と複数チャネルでチャネル利用時間を平滑化する手法（Airtime 平滑化手法）の 2 種類を説明する。

- 150 -

ネットワーク研究部門

OpenFlowコントローラ

Ch.A上でVLANを定義して独立した制御用マルチホップネットワークを構築

VAP1

Ch. A

Ch. A

Ch. A

Ch. B

Ch. B

Ch. B

Ch. C

VAP2

Ch. C

VAP3

Ch. C

マルチホップ転送
ユーザ端末のデータ通信

VAP毎にフロー
単位での任意のチャネル切換えVAP4

任意のチャネル数を扱う仮想AP(VAP)(OpenFlowでフロー単位の転送制御）

図 1: 仮想 AP と WMN の構成

2.2

CoD 型 WMN アーキテクチャ

本節では先行研究で提案したアーキテクチャの概要を説明する。

2.2.1

複数チャネルを同時利用する仮想 AP

本研究では、図 1 に示す仮想 AP（VAP）と VAP を用いた WMN を実現する。図 1 の様に、複数のAP を有線ケーブルでデイジーチェーン型に接続し、AP それぞれが異なるチャネルで WMN を構成する。この有線接続された AP 群を、複数チャネルを利用する 1 つの VAP として制御する。それぞれのVAP は、AP を切替える事でチャネル切換えを実現するが、AP 間は有線接続のため、無線資源の浪費を回避できる。この構成を用いると、理想的には各 VAP に AP を制限なく追加でき、追加する AP 数に応じて柔軟にチャネル数を増やす事ができる。

2.2.2

複数チャネル有効利用手法

先行研究では、この WBN 上でトラフィックを制御するために OpenFlow を利用する。OpenFlow は
ネットワーク上のフローを制御する方法を決める OpenFlow コントローラ（OFC）と、OFC が決定した制御方法でフレーム転送を行う OpenFlow スイッチ（OFS）から構成される。先行研究では AP を
OFS として動作させ、送信元・宛先の IP アドレス/ポート番号の組み合わせで定義するフロー毎に転送するパスを切り替え、複数チャネル間でフロー数を均等にすることで、チャネル有効利用を行う手法を提案した。

2.3

トラフィック量平滑化手法

先行研究で提案したチャネル間でフロー数を平滑化する手法では、フロー毎の伝送レートに差異がある場合にチャネル利用の偏りが発生してしまう。具体的には、一部のチャネルで混雑・パケットロスが発生する一方で、残りチャネルは十分に空容量がある状況が発生していた。そこで本研究では、フロー毎のトラフィック量の平滑化に着目し、全チャネルの通信容量を有効利用でき、ネットワーク容量の最大化を目指す。具体的には、フロー毎のトラフィク量を計測しながら、各チャネルが転送するトラフィック量を平滑化する手法を提案する。本手法は、個々の VAP で実施する個別制御手法と WMN
内の VAP で連携して制御する協調制御手法の 2 種類の手法で構成される。

2.3.1

個別制御手法

本手法では、VAP 単位で送受信フローのトラフィック量を個々に把握した上で、チャネル間のトラ
フィック量を平滑化するチャネル割当を行う。新規フロー（フローの 1 パケット目）が到着した時点
では、そのフローの伝送レートは不明なので、(1) 新規フロー処理に沿って初期転送チャネルを決定- 151 -

ネットワーク研究部門

OpenFlowコントローラ

し、トラフィック量の多いチャネルからその差分の1/2に最も近いフローをもう一方のチャネルに切替

VAPそれぞれで独立して個別に実行

VAP1

トラフィック量

トラフィック量平滑化制御処理

右図の様にチャネル間のトラフィック量差分計算

2
1

A

ch. A

ch. A

ch. B

ch. B

ch. B
VAP3

3

B

チャネル

ch. A

VAP2

フローを移動VAP4

図 2: トラフィック平滑化手法（個別制御手法）の概要する。また、フロー毎のトラフィック量を把握するために、OFC は定期的にフローの統計情報をすべての AP から取得することで実測する。この時の実測結果に基づいて、(2) チャネル平滑化処理を実施
し、チャネル間でトラフィック量の平滑化を行う。
(1) 新規フロー処理では、フローのトラフィック量が不明であるため、本手法では、新規フロー到着
時点でトラフィック量の少ないチャネル上で転送する。この時のトラフィック量は定期的に収集しているフローの統計情報を元に、各チャネルでの受信トラフィック量と送信トラフィック量のバイト数を合計した値を用いる。
(2) チャネル平滑化処理では、定期的に計測したフロー毎のトラフィック量に基づいて、VAP 毎に
チャネル利用を平滑化する（図 2）。具体的には、制御対象の VAP について、フロー毎の統計情報を元に、各チャネルでの受信トラフィック量と送信トラフィック量のバイト数を合計する。この時のチャネ
ル間のトラフィック量の差分が最も大きい 2 つのチャネルの組み合わせを見つける。この 2 つのチャネルのうち、トラフィック量の多いチャネルから、トラフィック量差分の 1/2 に最も近いトラフィック量を持つフローを選択し、トラフィック量の最も少ないチャネルでの送信に切換える。
このように、定期的に全 VAP についてフロー毎の統計情報を収集しながら、新規フロー到着時には (1) 新規フロー処理を行い、その後のフロー統計情報の収集に合わせて VAP 毎に (2) チャネル平滑化処理を行うことで、複数チャネル間でのトラフィック量平滑化を行う。

2.3.2

協調制御手法

本手法では近隣 VAP の電波範囲を考慮し、その範囲内に含まれる複数の VAP で協調してチャネル制御を行う。個別制御手法で用いた VAP 単位のトラフィック量ではなく、協調制御手法では、電波範囲内で送信されるトラフィックのバイト数をすべて加算した値をトラフィック量として扱う。自律制
御手法と同じく、新規フロー（フローの 1 パケット目）が到着した時点の (1) 新規フロー処理と、定期的にフローの統計情報収集に合わせて実行する (2) チャネル平滑化処理によってチャネル間でトラフィック量の平滑化を行う。
(1) 新規フロー処理では、トラフィック量の最も小さいチャネルでフローを送信する。この時のトラ
フィック量は定期的に収集しているフローの統計情報を元に、電波範囲内の VAP を含めて各チャネル
での送信トラフィック量のバイト数を合計した値を用いる。
(2) チャネル平滑化処理では、定期的に計測したフロー毎のトラフィック量に基づいて、VAP 毎に
チャネル利用を平滑化する（図 3）。具体的には、各 VAP に対して電波範囲内でのトラフィック量（送信トラフィックのバイト数の合計）を計算し、そのトラフィック量の差分が最も大きいチャネルの組み合わせと差分値を見つける。その上で、差分値が最も大きい VAP を対象に自律制御処理の (2) チャネ- 152 -

ネットワーク研究部門

Ch.A
Ch.B
VAP1
チャネル

VAP1 VAP2A
B VAP1

VAP2

VAP4

VAP3

VAP2

VAP3

トラフィック量

VAP1
VAP3
VAP2

チャネル

VAP3

VAP1
A
B VAP2 VAP3

トラフィック量※全VAPが電波範囲内にあると仮定トラフィック量差分が最大（同等であればOFCに最も近接）のVAPについて、トラフィック量の多いチャネ
ルから差分の1/2に最も近いフロー
をもう一方のチャネルに切替

図 3: 手法 2b のトラフィック平滑化処理の概要
ル平滑化処理と同様のフローの切換えを実施する。この時、制御した VAP の電波範囲内の VAP について、切換えたフローのトラフィック量を、切換え元チャネルから減算し、切換え先チャネルへは加算する。その後、統計情報の取得を待たずに上記のトラフィック量差分が最大の VAP 選択からフローの切換えまでを任意の回数実施する。

2.4

Airtime 平滑化手法

本手法では、無線リンクのリンク速度がホップ毎チャネル毎に異なる場合に対応するために、チャネ
ル占有時間（Airtime）を推定した結果に基づいてチャネル利用制御を行う。Airtime は、OpenFlow で取得できるフロー統計情報（パケット数とバイト数）に加えて、外部プログラムで取得したリンク速度を用いて推定する。推定した Airtime を用いて、VAP 毎にフロー制御を行う個別制御手法と電波範
囲内の VAP で連携して制御を行う協調制御手法を提案した。個別制御手法はトラフィック量平滑化手法の個別制御手法（2.3.1 節）、協調制御手法はトラフィック量平滑化手法の協調制御手法（2.3.2 節）と同等の処理内容を実施する。平滑化する対象が、トラフィック量平滑化手法がトラフィック量（バイト数）であったのに対して、本手法では Airtime を平滑化する手法となる。具体的な制御手順は同じであるため、ここでは省略する。

2.5

性能評価

本実験では、図 4 に示す通り、VAP および各 AP を設置した。各 AP（OFS）と OFC の接続は、制御通信の影響を最大限軽減するために Ethernet で有線接続した。WBN に対しては、それぞれ 100 チャネ
ルと 132 チャネルの 2 チャネルを用意し、IEEE802.11a で構成した。100 チャネルは 9Mbps、132 チャ
ネルは 54Mbps 固定に設定した。実験では、図に示す通り、AP1-1 と AP3-1、AP4-1 に接続した Linuxをインストールした PC1 と PC2、PC3 を用意し、トラフィック生成には iperf を利用する。なお、端末と AP 間の接続部分も本研究の対象ではないため、有線接続とした。

実験では、トラフィックの送信方向を PC1 から PC2 と PC3 から PC2 の方向へ限定した実験を行う。
具体的には、PC1 が 30 秒の間隔をあけて 1.2M の UDP フローを 2 本、PC2 に向けて送信する。その後 2 本目のフローを送信してから 50 秒後に PC3 が 28.5M の UDP フローを 1 本、PC2 に向けて送信する。3 本目のフローを送信してから 70 秒間は送信を継続する。実験中は PC2 で tcpdump の計測を行い、全てのフロ―を送信開始してから 40 秒経過した時から 30 秒間の合計スループットを取得する。

- 153 -

ネットワーク研究部門

PC3
PC2

PC1

VAP1

VAP2

VAP3

VAP4

図 4: 実験トポロジ
表 1: スループット計測結果（Mbps）
方式名
最大値 中央値

トラフィック量平滑化（個別制御）
トラフィック量平滑化（協調制御）

Airtime 平滑化（個別制御）
Airtime 平滑化（協調制御）

7.572
8.736
26.87931.3987.557
8.873
27.31131.504

最小値

7.546
9.154
27.50931.558

表 1 にスループットの結果を示す。計測結果より、トラフィック量より Airtime を用いた手法が高い
スループットを示し、どちらの手法においても個別制御より協調制御が高い性能を示している。個別制御では、VAP 毎にフロー制御を行うため、マルチホップ転送途中からフローが流入してくる状況において、無線干渉を回避することができない。一方で、協調制御では電波範囲を考慮したフロー制御を行うため、フローの流入位置に関わらずチャネルを利用できる。また、トラフィック量ではバイト数のみの平滑化であるのに対して、Airtime はリンク速度を加味した手法となっているため、リンク速度が異なる本実験環境では、Airtime がより優れたスループットを示している。以上より、リンク速度が異なり、マルチホップ途中からのフロー流入にも対応可能な協調制御による Airtime 平滑化手法が最も優れた性能であると言える。

3

具体的な成果2 節で述べた CoD 型 WMN に関する研究において、国際会議発表を 3 件 [査読付 4, 査読付 5, 査読付 6]、
国内研究会を 3 件 [発表 1, 発表 2, 発表 3] 行った。また、共同研究で実施している強雨・浸水に関する研究では論文誌 2 件 [査読付 1, 査読付 2] と国際会議 1 件 [査読付 7]、オンライン教育に関する研究では論文誌 1 件 [査読付 3] を発表した。

4

成果要覧

査読付論文
[査読付 1] 廣井慧, 妙中雄三, 加藤朗, 砂原秀樹: ”地上気象観測に基づいた強雨推定手法の一提案 -強雨の指標化モデルとその評価-,” 災害情報学会学会誌「災害情報」, No. 13, 2015 年 3 月.
[査読付 2] 廣井慧, 井上朋哉, 妙中雄三, 加藤朗, 砂原秀樹: 浸水発生の可能性とその危険を推定する指標化モデルの提案と評価, 電子情報処理学会論文誌, Vol.J98-D，No.3, pp. 396–403, 2015 年 3月.
[査読付 3] Shin’nosuke Yamaguchi, Yuzo Taenaka, Yuki Toyosaka, Yoshimasa Ohnishi, Kazunori Nishino,
Yoshimi Fukumura, and Takashi Yukawa: The Distribution Method of the High Resolution Video- 154 -

ネットワーク研究部門

for a Blackboard based Lecture, International Journal of Technology and Educational Marketing(IJTEM), Volume 4, Issue 2, Pages 28–43, 2014.
[査読付 4] Yuzo Taenaka, Masaki Tagawa, and Kazuya Tsukamoto: Experimental Deployment of a Multichannel Wireless Backbone Network Based on an Efficient Traffic Management Framework,
In Proceeding of the 9th International Conference on P2P, Parallel, Grid, Cloud and Internet
Computing (3PGCIC2014), November 2014.
[査読付 5] Yuzo Taenaka and Kazuya Tsukamoto: ”An adaptive channel utilization method with traffic balancing for multi-hop multi-channel wireless backbone network,” In proceedings of International
Conference on Software-Defined and Virtualized Future Wireless Networks (SDWN), October
2014.
[査読付 6] Masaki Tagawa, Yutaro Wada, Yuzo Taenaka, and Kazuya Tsukamoto. Network capacity expansion methods based on efficient channel utilization for multi-channel wireless backbone network.
In Proceeding of the 2014 International Workshop on Smart Complex Engineered Networks(SCENE2014), August 2014.
[査読付 7] Jane Louie Fresco Zamora, Naoya Sawada, Takemi Sahara, Shigeru Kashihara, Yuzo Taenaka,
Suguru Yamaguchi: ”Surface Weather Observation via Distributed Devices,” In proceedings ofIEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC 2014),
May 2014.

その他の発表論文[発表 1] 水山一輝, 和田祐太郎, 田川真樹, 妙中雄三, 塚本和也: ”OpenFlow を用いたマルチホップ無線
ネットワークにおける制御トラヒック削減手法の検討,” 電気情報通信学会 ネットワークシス
テム研究会, 信学技報, vol. 114, no. 477, NS2014-221, pp. 257-262, 沖縄コンベンションセン
ター, 2015 年 3 月.
[発表 2] 妙中雄三, 塚本和也: ”[依頼講演] キャパシティオンデマンド無線メッシュネットワーク実現に向けた SDN に基づくチャネル利用制御手法,” 電気情報通信学会 ネットワークシステム研究会, 信学技報, vol. 114, no. 371, NS2014-151, pp. 25-30, 伊勢市観光文化会館, 2014 年 12 月.
[発表 3] 妙中雄三, 塚本和也: ”[依頼展示] 無線バックボーンネットワークの多チャネル有効利用技術,”
電気情報通信学会 スマート無線研究会, 信学技報, vol. 114, no. 44, SR2014-1, pp. 1-8, 東芝研修センター（横浜市港北区）, 2014 年 5 月.

特記事項
[特記 1] 妙中雄三（研究代表者）、塚本和也（九州工業大学大学院、研究分担者）、電気通信普及財団（TAF） 平成 26 年度 研究調査助成 採択- 155 -

ネットワーク研究部門

αΠόʔηΩϡϦςΟʹؔ͢Δ‫ڀݚ‬‫ٶ‬ຊ େี

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- 156 -

ネットワーク研究部門

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ネットワーク研究部門

ද 1: EyeBit ͷධՁʹ༻͍ͨ΢ΣϒαΠτ
#
1
2
3
4
5
6
7
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9
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11
12

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PayPaleBay
DMM
AmazonBank of America
Facebook
Square Enix
Twitter
GoogleBattle.net
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yes
no
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yes
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JP
EN
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JP
JP
JP
EN
JP

උߟ
dmiurdrgs.cher-ish.net, once reported as a phishing site
EV-SSLsignin-ebay.com, similar to legitimate URL signin.ebay.com
SSL
www.importen.se, once reported as a phishing site
EV-SSL
SSL
hiroba.dqx.jp..., similar to legitimate URL hiroba.dqx.jp
twittelr.com
SSL
EV-SSLwww.smcb.card.com...., similar to legitimate URL www.smbc-card.com

EyeBit Architecture
Browser
Extension
ModuleControl
ModuleBrowser

Eye-Tracking
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ネットワーク研究部門

ද 2: ൑ఆ݁Ռ
#
1
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https://github.com/necoma
https://theeyetribe.com- 159 -

ネットワーク研究部門

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‫ۀ‬͸ԋशɺ࠲ֶɺԋशʹΑͬͯߏ੒͞Ε͍ͯΔɻ
ࣇಐ͕ͲͷΑ͏ʹ஌‫ݟ‬Λಘͨͷ͔ɺͲͷΑ͏ʹΞυϨεόʔΛӾཡ͢ΔΑ͏ʹͳͬͨͷ͔ʹ͍ͭͯͷղੳ͸ 2015 ೥౓ͷ՝୊Ͱ͋Δɻ

4

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https://www.staysmartonline.gov.au
http://www.skmm.gov.my/Media/Announcements/Klik-Dengan-Bijak.aspx
5
http://www.necoma-project.jp
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ςϜઃ‫ܭ‬Λߦ͍ͬͯΔɻ

4.1

಺༰

ηΩϡϦςΟ৘ใަ‫Ͱ׵‬͸ɺHuman-To-HumanɺMachine-To-Machine ͷ৘ใަ‫͕׵‬ผ‫͑ߟʹݸ‬ΒΕ͍ͯΔɻHuman-To-Human ʹ͓͚Δ৘ใަ‫׵‬ͷ՝୊͸ɺଟछଟ༷ͳਓؒͷ஌ೳΛɼ೗Կʹ༗‫ػ‬తʹ࿈‫ܞ‬ͤ͞Δ͔ͱ͍͏఺ʹ͋ΔɽαΠόʔ‫ڴ‬Җͷ৘ใ͸๲େͰ͋Γɼͦͷ৘ใ͸༷ʑͳσʔλιʔε͔ΒಘΒΕ༷ͨʑͳ‫ࣜܗ‬ɾੑ࣭ͷσʔλͰ͋ΔͨΊɼҰਓͷਓ͕ؒશͯͷ৘ใΛղੳ͢Δ͜ͱ͸೉͍͠ɽͦ
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͏ BOTɼSPAM ղੳΛߦ͏ BOTɼϑΟογϯάαΠτղੳΛߦ͏ BOT ͕౰֘ IP ΞυϨεʹ͍ͭͯͷղੳ݁ՌΛ‫ݸ‬ผʹग़ྗ͢ΔɽਓؒͷΦϖϨʔλΒ͸ඞཁʹԠͯࣗ͡Βͷ஌‫ͱݟ‬Ճ͑ͨΓɼա‫ڈ‬ͷΠϯγσϯτ৘ใͱؔ࿈෇͚ΛߦͬͨΓɼ͋Δ͍͸৘ใΛଞͷ BOT ʹ఻ൖͤ͞ɼͦͷஅยԽ͞Εͨ৘ใ͔ΒҰ࿈ͷηοτͰ͋ΔαΠόʔ‫ڴ‬ҖͷΩϟϯϖʔϯ৘ใΛղੳ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δɽ࠷ऴతʹɼBOT
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·ͨɺMachine-To-Machine ͷ৘ใަ‫ͯؔ͠ʹ׵‬͸ɺ‫ڞ‬ಉ‫ڀݚ‬Λߦ͍ͬͯΔ NASK ʢCert Polskaɺϙʔϥϯυͷ CERTʣ͕։ൃΛ୲౰ͨ͠ n6 Λ༻͍͍ͯΔɻ͜ͷ‫ڀݚ‬੒Ռͷࣾձؐ‫ݩ‬Λ໨ࢦ͠ɺn6 ͷ࣮ࢪ͍ͯ͠Δ IODEF (RFC5070) ͷαϙʔτ΁ͷऔΓ૊Έʹ͍ͭͯɺIETF ʹ͓͍ͯ঺հ͢Δ‫׆‬ಈΛߦͬ
͍ͯΔɻ

4.2

۩ମత੒Ռ

ຊ‫ڀݚ‬ͷ੒ՌΛ·ͱΊɺ࿦จ [ࠪಡ෇ 3] ͱͯ͠౤ߘ͠ɺ࠾୒͞Εͨɻ·ͨɺࠃࡍඪ४ԽఏҊ [ൃද 1]ͱͯ͠౤ߘ͠ɺൃදΛߦͬͨɻͳ͓ɼNECOMAtter ͸Φʔϓϯιʔεɾιϑτ΢ΣΞͱͯ͠ 2014 ೥౓ΑΓ GitHub ্Ͱެ։͞Ε͍ͯΔ 6
6

https://github.com/necoma/NECOMAtter- 161 -

ネットワーク研究部門

5

੒Ռཁཡ

ࠪಡ෇࿦จ
[ࠪಡ෇ 1] Fei Han, Daisuke Miyamoto, Yasushi Wakahara: RTOB: a TDMA-based MAC Protocol to
Achieve High Reliability of One-hop Broadcast in VANET, In Proceedings of the 12th IEEE
Workshop on Managing Ubiquitous Communications and Services (MUCS), March 2015[ࠪಡ෇ 2] Daisuke Miyamoto, Takuji Iimura, Hajime Tazaki, Gregory Blanc, Youki Kadobayashi: EyeBit:
Eye-Tracking Approach for Enforcing Phishing Prevention Habits, In Proceedings of the 3rdInternational Workshop on Building Analysis Datasets and Gathering Experience Returns for
Security (BADGERS), September 2014.
[ࠪಡ෇ 3] Takuji Iimura, Daisuke Miyamoto, Hajime Tazaki, Youki Kadobayashi: NECOMAtter: Curating
Approach for Sharing Cyber Threat Information, In Proceedings of the 9th International Conference on Future Internet Technologies (CFI, poster session), June 2014.

ͦͷଞͷൃද࿦จ
[ൃද 1] Chris Inacio, Daisuke Miyamoto: MILE Implementation Report MILE Working Group, Internet
Engineering Task Force, July 2014, November 2014, March 2015.
[ൃද 2] ࢁຊ ߁༟ɺ‫ٶ‬ຊ େีɺதࢁ խ࠸: ೥࣍తͳ੬ऑੑ৘ใ΁ͷ‫͋ࢣڭ‬ΓજࡏσΟϦΫϨ഑෼๏ͷద༻ʹΑΔ੬ऑੑείΞ༧ଌͷ‫ڀݚ‬, ిࢠ৘ใ௨৴ֶձٕज़‫ڀݚ‬ใࠂ ৴ֶٕใ, 2015 ೥ 3 ݄ট଴ߨԋʗট଴࿦จ
[ট଴ 1] Daisuke Miyamoto: End-user protection in cybersecurity aspect from cognitive psychology, The
5th Cybersecurity Data Mining Competition and Workshop, October, 2014.

ެ։ιϑτ΢ΤΞ
[ެ։ 1] Takuji Iimura, Daisuke Miyamoto:
EyeBit, https://github.com/necoma/eyebit server,
https://github.com/necoma/eyebit chrome extension, September, 2014

- 162 -

ネットワーク研究部門

マルチレイヤ脅威分析およびサイバー防御の研究開発
田崎 創

概要

1

2013 年 6 月より開始された、「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」(NECOMA プロジェクト) にて研究活動に従事している。本プロジェクトでは、多様化し防御が複雑化してきたインターネット上で発生する脅威に対抗するため、複数階層 (マルチレイヤ)、複数地点での計測情報を元にこれらの脅威を検知・防御・予知するためのシステムを研究開発する事を目的としている。
NECOMA プロジェクトでは、6 つの個別課題に細分化し研究開発を実施しており、東京大学で担当している課題のうち、下記 2 点を重点的に 2014 年度は実施した。
1. データ分析基盤の設計及び開発 (NECOMA 課題 2.3)
2. 脅威分析のための大規模実験基盤の手法検討と実装 (NECOMA 課題 4)

大規模な脅威分析基盤 M ATATABI1

2

NECOMA プロジェクトでは、インターネット上で発生する攻撃に対する防御として、データ計測・
計測データよりの脅威情報分析・分析結果よりの防御の、セキュリティ情報のパイプライン構築を目標としている。これにより、個々のステップにて分断され、連携が困難であった攻撃に関する情報の連動を促す事を期待しており、効果的な攻撃対策が可能となる。
この情報パイプラインにおいて、中心となるデータ分析基盤として、我々は昨年度より M ATATABIと呼ばれる Hadoop を利用した脅威情報分析基盤を構築し運用してきた。本年度は構築した基盤に対し、様々な分析モジュールを実装し、脅威情報データベース構築の熟成に努めた。

2.1

背景

「より多くの情報を分析すると、より多くの攻撃を検知できる」という仮定の元、バックボーンネット
ワークのトラフィック、DNS 問い合わせ記録、スパムメール、ユーザの行動追跡、フィッシングサイ
トデータベースなど、大量に計測される観測情報を一元的に、適切な速度で分析する仕組みが必要とされる。
分析の着眼点として、NECOMA プロジェクトでは、複数のデータセットを対象とする事で、より深い分析を実現する手法 (クロスレイヤ分析) と、分析結果同士の相関をとる事で、より攻撃の実体を詳しく洗いだす手法 (マルチレイヤ分析) をとっている (図 1)2 。それぞれの分析は各攻撃や観測データ
毎、分析の手法毎に使いわける事を可能としている。
1
2

本研究課題は、NECOMA プロジェクトにおける課題 2.3 「データ分析基盤の設計及び開発」に該当するものである。
Deliverable D2.1: Threat Analysis (November 2014) より参照

- 163 -

ネットワーク研究部門

図 1: クロスレイヤ分析とマルチレイヤ分析の区別。

2.2

クロスレイヤ分析の応答速度測定

前章で述べたようなデータ種別横断型の検索を、日々蓄積される大量のデータに対し実現可能とするために、Apache Hadoop のような分散処理型のデータストア・計算基盤は有効である。

我々はこれらの検証のために、構築している分析システム M ATATABI 上において、SQL 風の検索式を利用可能な Apache Hive, Facebook Presto-db を利用し、データ種別を横断して一致した結果を抽出する JOIN 句を利用した検索の応答速度について検証した。図 2 に示すような、netflow 形式で格納されたトラフィックデータと、DNS パケットが格納されている pcap ファイルから抽出した ZeuS と呼ばれるボットネットが利用する自動生成ドメイン名 (Domain Generation Algorithm, DGA) が含まれる問
い合わせと、それにより解決された C&C サーバの IP アドレス一覧より、ある組織内のボット感染端
末の IP アドレスを抽出する、というものである。
✓

✏

✒

✑

SELECT netflow.* FROM netflow
JOIN zeus_dga_result ON (zeus_dga_result.c2c_sv =netflow.sa AND zeus_dga_result.dt=netflow.dt);

図 2: 複数の観測データより疑わしいトラフィック (フロー) を分析するための手順。DNS クエリより抽出したボットネットの C&C サーバへの通信データを元にトラフィックデータ (Netflow) との結合(JOIN) を取る事で実施。

この性能測定では、ある組織の 1 ヶ月分のトラフィックを対象とし、netflow のテーブルは (内部のデータとして) 757,144,720 件のレコード、ZeuS DGA を利用した DNS クエリデータは 2171 件のレ
コードより SQL JOIN 処理を行う。更に、Hadoop が利用しているファイルシステムに格納するファ
イルの内部形式を、その処理効率がそれぞれ異なる TextFile、SequenceFile、RCFile (Record
Columnar File) と 3 種類利用し、大量データの結合処理時の処理完了時間を計測した。
図 3 は、Hive と Presto-db を利用して図 2 の SQL 文を実行した際に要した実行時間をプロットしたものである。実行プログラムの違いと共に、ファイル形式、結合対象のデータ量 (日数) と併わせて示してあり、5 回の試行による標準偏差と共に記した。

ファイル形式として TextFile を利用した場合、いづれの場合も他の組み合わせより実行時間が遅い結果となったが、これは MapReduce や分散 SQL 処理に必要なジョブの分割が多くならなかったた
め、複数ノードの計算資源を有効に活用できなかった結果である。一方、SequenceFile と RCFileの形式ではこのジョブ分割処理が効率良く行われ、応答性能も向上している事が言える。また、デー
タ量によっては、SequenceFile と RCFile との性能が良いかは違う結果となった。
一点注目すべきは、Hive と Presto-db の JOIN 処理実行時間性能は、単純な正規表現一致による検索- 164 -

ネットワーク研究部門

Response Time (sec)

10000

1000

Hive (Text)
prestodb (Text)
Hive (SequenceFile)prestodb (SequenceFile)
Hive (RCFile)prestodb (RCFile)

100

10

1

10
31
Amount of data duration (day)

図 3: SQL JOIN 句計算時間。
処理と比べ、Hive の方が高速であるという反対の結果となった。これより、脅威分析をする際のデー
タの処理種別によっては、利用するプログラムを選んだ方が良いと言える。

2.3

M ATATABI 利用例

分析モジュールの一覧
本節では、脅威分析のために作成したプログラムの一覧を例示する。
便利さを表わすために、一般的であるとは言えないが実装プログラムの行数を数える事で示そうと
した。

Name
ZeuS DGA detector
UDP fragmentation
detector
Phishing likelihood
calculator
NTP amplifier detector
DNS amplifier detector
Anomalousheavy-hitter detector
DNS anomaly
detection
SSL scan detector
DNS failure graphanalysis

表 1: Analysis modules on MATATABI.
datasets
frequency LoC (#lines)

remark

DNS pcap, netflow
sflow

daily
daily

25
48

hadoop-pcap

Phishing URLs,
Phishing content
netflow, sflow

1-shot

–

daily

143

Mahout(RandomForest)
pyhive, Maxmind
GeoIP

sflow
sflow, open resolver
netflow, sflow

daily
daily
daily

24
37
106

DNS pcap, whois,
malicious/legitimate
domain listsflow
DNS pcap

daily

57

1-shot
daily

36
159

pyhivehadoop-pcap, Mahout(RandomForest)

pyhive可視化
図 4 は、M ATATABI を利用した解析と、解析結果の外部公開 API を利用した可視化アプリケーション- 165 -

ネットワーク研究部門の例である。この例では、ZeuS ボットネットで利用される自動生成ドメイン名に対するクエリ数のランキングと、その名前解決と連動してやりとりされたトラフィックのフローを図示している。

図 4: ある組織での自動生成アルゴリズム (DGA) を利用した DNS クエリの数と、そのドメイン名でホストされるサーバとの通信の可視化。

2.4

具体的成果

7 月に開催された「大学・高等教育機関におけるサイバーセキュリティ能力向上と体制整備に関するワークショップ」において、NECOMA プロジェクトでの脅威分析の事例として紹介した [発表 2]。更にその後も NECOMA プロジェクトの広報活動や外部の研究者とのリエゾンミーティング等で分析基盤について紹介し、着実に成果の社会還元を実施できている。また、昨年度より継続して運用をしている脅威分析基盤 M ATATABI について、その有用性と利用例を紹介した論文を執筆し、9 月に開催された国際ワークショップ「BADGERS 2014」にて発表をした [査読付 3]。
NECOMA プロジェクト全体で議論・策定しているセキュリティ情報パイプラインアーキテクチャ、情報交換ツール、脅威検知システムなどは、共同研究者らと論文執筆を実施し、[査読付 5]、[査読付 8]、[査読付 6] などで成果発表を行った。

3

脅威分析のための大規模実験基盤の手法検討と実装 3

3.1

背景

NECOMA プロジェクトでは攻撃検知・防御・緩和の手法を開発すると共に、これらの提案が現実的な環境で有効である事を示すために、実証実験を実施する事を課題としている。
本研究では、世界中で活動が観測され続けている悪意のあるプログラムの分散実行のためのネット
ワーク「ボットネット」への対策を講ずるため、我々で構築するテストベッドにおいてその活動・挙動を認識し、セキュリティオペレータのための対策可能な情報を生成する事を目的としている。NECOMA
プロジェクトの課題 1、2 で培った脅威情報の計測、検知のアルゴリズムの検証をも含む。
本年度は 3 月に提出された、NECOMA プロジェクト成果物 4.1「テスト環境の要件定義」の執筆とともに、詳細なテスト仕様定義を実施した。
3

本研究課題は、NECOMA プロジェクトにおける課題 4「事例実験」に該当するものである。

- 166 -

ネットワーク研究部門

3.2

内容

ボットネットによる悪意ある活動は、不正ソフトウェアの配布、意図しない厖大なトラフィックの生成、個人情報の流出など多岐に渡る。これらのボットネットの挙動は一般的に、コマンド制御サーバ(C&C サーバ) と感染ホストとの通信というモデルである。悪意のある攻撃者は C&C サーバをホストし、感染ホストに対して彼らの望む動きをするよう指示される。これらの指示 (コマンド) とその後の挙動を理解する事は、ボット活動を回避するために重要である。
我々はこの挙動解明の為に、模擬環境を構築する。模擬環境は、感染ホストで動作するボットプロ
グラムと、C&C サーバの初期接触時の交換情報を収集し、かつ受動的な計測による収集トラフィックの脅威分析を行う。この収集のための検知技術は課題 2 の DNS 分析技術の成果を利用し、サンドボッ
クス環境にて動作させるボットプログラムの挙動を解析する。
HV(Sandbox/Cuckoo)

Hive tablem_rootInternet
dns_
pcaps

DNS Analysis Module

domain list
for RPZ

dynamic_analysis

Firewall

1. prepare
detect C&C domains fromdns queries data and add
these domains to a list for
RPZ
2. installcreated C&C domain list
will be sent to DNS cacheserver

4.decoy response
Server answers fakereponse for a domain indomain list.
DNS Cache Server
3.malicious query
bot send DNS queries
for listed C&C domain

5. intercept and record
decoy C&C server accepts
client response and records
whole transaction.

SwitchBot

Decoy C&C Server
・IRC
5.connect to decoy・HTTP
bot try to connect decoy
server instead of C&C
host of a botnet

図 5: ボットネット解明技術シナリオの概要。
このシナリオでは、BIND9 と呼ばれるネームサーバソフトウェアの Request Policy Zone (RPZ) という仕組みを用いて、ボット感染ホストより生成される C&C サーバの DNS クエリ応答に対し、応答 A
レコードを書き換える事が可能となる。これにより、感染ホストの通信を囮サーバへリダイレクトさせる事により、ボットプログラムの行動分析のための情報収集を行う。
RPZ は簡単なリスト形式のルールで記述され、課題 2 で開発された悪意のあるドメイン名検知アル
ゴリズムにより構成される。
図 5 は、本シナリオの全体概要図と、個々の要素技術での動きを図示したものである。仮想環境上に構築したボットプログラム動作ホスト、DNS サーバ、囮サーバ、測定情報を元に RPZ リストを生成させる分析基盤などにより構成される。
解明技術の評価として、検討したメトリックは下記の 3 点とする。

1. 精度
検知メカニズムの正確度を評価するために測定する。理想的には検知システムは False Negative(偽陰性) となる事なく感染ホストを検知すべきであり、正規ホストが誤検知により不正ホストとなるべきではない。既知悪性ドメイン名と正規ドメイン名リストを用いてこの精度を導きだす。
2. 収集情報量
本システムにより囮サーバにて収集される、リダイレクトトラフィックと収集されるコマンド数を測定する。
3. オーバヘッド(単位時間あたりの DNS クエリ数/クエリ応答時間) で表わされる値を本システムのオーバヘッドとして測定する。これによりシステム導入による既存システムへの影響度を評価する。

- 167 -

ネットワーク研究部門

3.3

具体的成果

ボットネット解明技術についての要件整理と仕様定義は、NECOMA プロジェクトの成果報告書として執筆した。2015 年度はこの設計に基づきテスト環境構築、デモンストレーション、成果発表等を計画している。
大規模ネットワーク実験基盤の基礎技術については、昨年度実施した、関谷准教授が研究代表を努める研究プロジェクト「DNSSEC に対応した広域分散 DNS サービス環境シミュレータの設計と実装」(科研費 基盤研究 (C)(一般)、平成 23-25 年度) にて、ネットワークシミュレータ ns-3 とその拡張機能
Direct Code Execution (DCE) を利用した DNSSEC シミュレータに関する論文を執筆し成果発表を紙面にて行った ([査読付 4])。フランスの研究所 INRIA との共同研究をを通じ、国際学会 ACM MSWiM
での動態展示 ([査読付 7])、軽量仮想化機能についての口頭発表 ([発表 3]、[発表 1]、[査読付 1]) など
積極的に対外発表を行った。

4

成果要覧

査読付論文
[査読付 1] Hajime Tazaki, Ryo Nakamura, and Yuji Sekiya. Library operating system with mainline Linuxkernel. THE Technical Conference on Linux Networking netdev 0.1, 2015.
[査読付 2] 藤居翔吾, 田崎創, and 関谷勇司. データセンター環境におけるショートフロー通信改善手法の一提案. In インターネットコンファレンス, November 2014.
[査読付 3] Hajime Tazaki, Kazuya Okada, Yuji Sekiya, and Youki Kadobayashi. MATATABI: Multi-layer
Threat Analysis Platform with Hadoop. In 3rd International Workshop on Building Analysis
Datasets and Gathering Experience Returns for Security, p. 8, September 2014.
[査読付 4] Yuji Sekiya, Tomohiro Ishihara, and Hajime Tazaki. DNSSEC simulator for realistic estimationof deployment impacts. IEICE Communications Express, vol.3, no.10, pp.305–310, 2014.
[査読付 5] Thanasis Petsas, Kazuya Okada, Hajime Tazaki, Gregory Blanc, and Pawel Pawlinski. A Trusted
Knowledge Management System for Multi-layer Threat Analysis. In the 7th International Conference on Trust and Trustworthy Computing (TRUST 2014 poster session), p. 2, June 2014.
[査読付 6] Daisuke Miyamoto, Takuji Iimura, Gregory Blanc, Hajime Tazaki, and Youki Kadobayashi. EyeBit: Eye-Tracking Approach for Enforcing Phishing Prevention Habits. In 3rd International
Workshop on Building Analysis Datasets and Gathering Experience Returns for Security, p. 10,
September 2014.
[査読付 7] Emilio P. Mancini, Hardik Soni, Thierry Turletti, Walid Dabbous, and Hajime Tazaki. Demo
Abstract: Realistic Evaluation of Kernel Protocols and Software Defined Wireless Networks with
DCE/Ns-3. In Proceedings of the 17th ACM International Conference on Modeling, Analysis andSimulation of Wireless and Mobile Systems, MSWiM ’14, pp.335–337, New York, NY, USA,2014. ACM.
[査読付 8] Takuji Iimura, Daisuke Miyamoto, Hajime Tazaki, and Youki Kadobayashi. NECOMAtter: Curating Approach for Sharing Cyber Threat Information. In Proceedings of The Ninth International Conference on Future Internet Technologies, CFI 2014, pp.19:1–19:2. ACM, June 2014.

- 168 -

ネットワーク研究部門

その他の発表論文[発表 1] Hajime Tazaki. Network Stack in Userspace (NUSE). New Directions in Operating Systems,
November 2014.
[発表 2] 田崎創, 岡田和也, 関谷勇司, and 門林雄基. MATATABI: Hadoop を利用した脅威解析基盤構築と運用 - CERT/CSIRT 組織の機能強化 -. 第 2 回 大学・高等教育機関におけるサイバーセ
キュリティ能力向上と体制整備に関するワークショップ, July 2014.
[発表 3] Hajime Tazaki. Dive Into the Internals of Kernel Network Stack with Direct Code Execution.
LinuxCon Japan 2014, March 2014.

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

- 169 -

スーパーコンピューティング研究部門

スーパーコンピューティング研究部門概要

中島 研吾

大規模並列シミュレーション手法に関する研究、教育大島 聡史

様々な並列計算ハードウェアを用いた高性能計算に関する研究

田浦 健次朗

高生産・高性能並列プログラミング言語・データ処理
フレームワークの研究

實本 英之

佐藤 周行

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

塙

敏博

演算加速機構と通信機構との統合環境に関する研究

片桐 孝洋

松本 正晴

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

大規模マルチスケールシミュレーション手法に
関する研究

近藤 正章

高性能・省電力計算システムに関する研究開発- 171 -

スーパーコンピュー ティング研 究 部 門

エクストリームスケール高性能計算を対象とした耐故障機能及び支援システム

スーパーコンピューティング研究部門

スーパーコンピューティング研究部門
概要
部門長 中島 研吾

1

はじめに計算科学が、理論、実験に続く「第三の科学」と呼ばれるようになって久しい。スーパーコンピュー
ティングは計算科学を支える重要な基盤であり、ペタスケール、エクサスケールコンピューティングの時代を迎えて、スーパーコンピューティング研究部門の果たすべき役割は大きい。
スーパーコンピューティング研究部門は、平成 27 年 3 月現在で 7 名のセンター専任教員（教授：2、准教授：2、助教：1、特任准教授：1、特任講師：1）、2 名の兼任教員（准教授 2）、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スーパーコンピュータシステム（Hitachi SR16000/M1（Yayoi）、Fujitsu PRIMEHPC FX10（OakleafFX・Oakbridge-FX））の運用にあたり、利用環境の向上、利用者拡大のための広報・普及活動を実施している。成果は各分野の学会において研究論文等として発表されており、高い評価を得ており，
平成 26 年度は各種国際学会での Best Paper Award，Best Poster Award を受賞した（〔受賞 1〕～〔受賞 4〕）。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 25 年度は平成 26 年 11 月に ppOpen-HPC の公開（Ver.0.3.0）を実施した。平成 26 年 12 月に開催されたポストペタ CREST 全 14 プロジェクトによる国際シンポジウム JST/CREST International
Symposium on Post Petascale System Software（ISP2S2）では中心的な役割を果たした。

- 173 -

スーパーコンピューティング研究部門

2.2

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

平成 25 年 3 月，筑波大学と東京大学は，計算科学・工学及びその推進のための計算機科学・工学の発展に資するため，最先端共同 HPC 基盤施設の設置に合意し，協定を締結した。最先端共同
HPC 基盤施設（JCAHPC）は，東京大学柏キャンパスの東京大学情報基盤センター内に，双方のスーパーコンピュータシステムを設置して，最先端の大規模高性能計算基盤を構築・運営するための組織である。この施設を連携・協力して運営することにより，最先端の計算科学を推進し，我が国の学術及び科学技術の振興に寄与していくことを目指す。
平成 26 年度は情報収集の他，仕様書原案策定，説明会を実施し。筑波大学と協力して性能評価ツール，ベンチマークプログラムなどの整備を実施した。

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開始している。

3

研究活動項目

3.1

計算機システムハードウェア




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

計算機システムソフトウェア
容易に耐故障性を実現するアプリケーションチェックポイントフレームワーク
クロスコンパイル環境でインストール時チューニングを容易にするミドルウェア開発
密結合演算加速機構（Tightly Coupled Acceleration：TCA）に関する研究プログラム開発環境
プログラムの性能改善のためのコンパイラ最適化の理論
分散アプリケーションのモデル検証を可能にする Centralization の一般化
タスク並列プログラム用プロファイラ
分散メモリ用タスク並列処理系- 174 -

スーパーコンピューティング研究部門






3.4

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

数値計算ライブラリ・アルゴリズム

Fujitsu FX10，Hitachi SR16000/M1，ポスト T2K システムを主たるターゲットとし、ペタスケール・エ
クサスケールシステムに向けて高性能数値計算手法・ライブラリの研究開発を実施した。PC からスー
パーコンピュータに至る広範な計算機環境において、自動的に性能チューニングが達成できるソフト
ウェア（ソフトウェア自動チューニング）に関する、理論、方式、言語、およびライブラリに関する総合的研究を実施したほか、並列プログラミングモデルに関する研究も実施した。この他、基礎的な数理
アルゴリズムに関する研究も実施した。









3.5

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

大規模並列シミュレーション

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

3.6





3.7



大規模プラズマシミュレーション
大規模 MHD 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

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

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- 175 -

スーパーコンピューティング研究部門

3.8

学際的分野



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

4

教育活動

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

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

基礎的な並列プログラミング教育を目的とした、国内に例を見ないユニークな取り組みとして「お試しアカウント付きスパコン利用講習会」がある。平成 26 年度は同講習会を 9 回実施した。
その他、「2014 RIKEN AICS HPC Summer School（平成 26 年 8 月 4 日～8 日）」、「2015 RIKENAICS HPC Spring School（平成 27 年 3 月 4 日～6 日）」（主催：理化学研究所計算科学研究機構、
神戸大学大学院システム情報学研究科、東京大学情報基盤センター）ではプログラム策定、実行に
貢献した。

5

公募型共同研究プロジェクトの推進

公募型研究プロジェクトとしては、「学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 公募型共同研究」、「スーパーコンピュータ若手・女性利用者推薦」、「大規模 HPC チャレンジ」を実施した。
平成 22 年 4 月より、北大、東北大、東大、東工大、名古屋大、京大、阪大、九州大の大型スーパ
ーコンピュータを有する 8 大学の情報基盤センターによる学際大規模情報基盤共同利用・共同研究
拠点（JHPCN）が正式に発足し、活動を開始した 。本共同利用・共同研究拠点は 8 機関によるネット
ワーク型拠点であり、東京大学情報基盤センターはその中核拠点である。
平成 25 年 12 月に本年度公募型共同研究の課題募集を開始し、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 53 課題のうち 34 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 8 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 25 年度報告会、平成 26 年度採択課題紹介を兼ねた第5 回シンポジウムは平成 26 年 7 月 10 日（木）・11 日（金）に THE GRAND HALL（品川）で開催された。
「スーパーコンピュータ若手・女性利用者推薦」は、概ね 40 歳以下の若手研究者及び女性研究者（学生を含む）を対象としており、採択された課題の計算機利用負担金（半年分）をセンターが負担する。年 2 回公募し、年間で 4 件程度の優れた研究提案を採択する。継続申請と再審査の上で、最大で 1 年間の無料利用ができる。平成 26 年度は、前期 4 件、後期 3 件の合計 7 件の課題を採択した。

- 176 -

スーパーコンピューティング研究部門

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 26 年度は全部で 7 課題が採択された。

6

広報・研究会活動

本部情報基盤課スーパーコンピューティングチームと協力して､広報誌「スーパーコンピューティン
グニュース」を 6 回発行した。
部門の研究活動として、平成 26 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 2 回開催した。
また筑波大学計算科学研究センター，京都大学学術情報メディアセンターと共催により「T2K オ
ープンスーパーコンピュータ運用終了記念シンポジウム」を開催した（平成 26 年 5 月 30 日）。

- 177 -

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] Nakajima, K., Optimization of Serial and Parallel Communications for Parallel Geometric Multigrid Method, Proceedings of the 20th IEEE International Conference for Parallel and Distributed
Systems (ICPADS 2014) 25-32, Hsin-Chu, Taiwan, 2014, Best Paper Award.
[受賞 2] Yuetsu Kodama, Toshihiro Hanawa, Taisuke Boku and Mitsuhisa Sato: Best Paper Award,
Fifth International Symposium on Highly-Efficient Accelerators and Reconfigurable Technologies(HEART2014), Jun. 2014.
[受賞 3] Toshihiro Hanawa: Best Poster Award, HPC in Asia poster, International Supercomputing Conference (ISC’14), Jun. 2014.

招待講演／招待論文[招待 1] 中島研吾，エクサスケール時代のシミュレーションと可視化，日本計算工学会第 7 回 S&V（Simulation & Visualization）研究会「可視化：私はここに着目する」，東京大学（本郷），2014.4.9.
[招待 2] 中島研吾，ポストペタスケール時代のシミュレーションと大規模並列可視化，CMSI 若手技術交流会，理化学研究所計算科学研究機構（神戸），2014.7.8.
[招待 3] Nakajima, K., Challenges towards Post-Peta/Exascale Computing -Information Technology Center,
The University of Tokyo-, 53rd IDC (International Data Corporation) HPC User Forum, RIKENAICS (Kobe), 2014.07.16.
[招待 4] Nakajima, K., ppOpen-HPC: Open Source Infrastructure for Development and Execution of LargeScale Scientific Applications with Automatic Tuning (AT), IMI (Institute of Mathematics for Industry, Kyushu University) Workshop on Optimization in the Real World, 2014.10.14.
[招待 5] 中島研吾，並列前処理付き反復法，日本応用数理学会「応用数理セミナー」，早稲田大学（東京），2014.12.26.
[招待 6] Takahiro Katagiri: An Overview of Supercomputing Division and Related Research Activities
for Parallel Eigen-computation and Auto-tuning Techniques, National Central University, Taiwan,
February 2015.
[招待 7] Toshihiro Hanawa, Taisuke Boku: Tightly Coupled Accelerators with Proprietary Interconnect and
Its Programming and Applications, GPU Technology Conference 2015, S5519, Mar. 2015.

著書／編集[著書 1] 岩下武史，片桐孝洋，高橋大介 著：スパコンを知る: その基礎から最新の動向まで，東京大学出版会，ISBN-13:978-4130634557，2015 年 2 月．

査読付論文
[査読付 1] Nakajima, K., Satoh, M., Furumura, T., Okuda, H., Iwashita, T., Sakaguchi, H., and Katagiri,T., ppOpen-HPC: Open Source Infrastructure for Development and Execution of Large-Scale
Scientific Applications with Automatic Tuning (AT), Proceedings of PASC 14 (The Platform for
Advanced Scientific Computing), Zurich, Switzerland, 2014.

- 178 -

スーパーコンピューティング研究部門[査読付 2] Nakajima, K., Parallel Preconditioning Methods for Iterative Solvers Based on BILUT(p,d,t),
HPC in Asia Poster Session, International Supercomputing Conference (ISC ’14), Leizig, Germany, 2014.
[査読付 3] Nakajima, K., Optimization of Serial and Parallel Communications for Parallel Geometric Multigrid Method, Proceedings of the 20th IEEE International Conference for Parallel and Distributed
Systems (ICPADS 2014) 25-32, Hsin-Chu, Taiwan, 2014, Best Paper Award.
[査読付 4] Nakajima, K., Sparse linear solver based on extended ELL storage format of coefficient matrix
for manycore architectures, HPC in Asia Poster Session, International Supercomputing Conference (ISC ’15),Frankfurt, Germany, 2015 accepted).
[査読付 5] Masaharu Matsumoto, Futoshi Mori, Satoshi Ohshima, Hideyuki Jitsumoto, Takahiro Kata-giri,
Kengo Nakajima: Implementation and Evaluation of an AMR Framework for FDM Applications,
Proceedings of 2014 International Conference on Computational Science, Procedia Computer
Sci-ence, Vol.29, pp.936-946, June 2014.
[査読付 6] Masaharu Matsumoto, Futoshi Mori, Satoshi Ohshima, Hideyuki Jitsumoto, Takahiro Katagiri
and Kengo Nakajima: Implementation and Evaluation of an AMR Framework for FDM Applications, 4th International Workshop on Advance High-Performance Computational Earth Sciences: Applications & Frameworks (IHPCES2014) in conjunction with International Conference
on Computational Science 2014 (ICCS2014), Cairns, Australia, June 2014. (Procedia Computer
Science, Vol.29, pp.936-946, 2014. (DOI: 10.1016/j.procs.2014.05.084))[査読付 7] Masaharu Matsumoto, Takashi Arakawa, Takeshi Kitayama, Futoshi Mori, Hiroshi Okuda,
Takashi Furumura and Kengo Nakajima,“ Multi-Scale Coupling Simulation of Seismic Waves
and Building Vibrations using ppOpen-HPC ”, 5th International Workshop on Advance HighPerformance Computational Earth Sciences: Applications & Frameworks (IHPCES2015) in conjunction with International Conference on Computational Science 2015 (ICCS2015), Reykjavik,
Iceland, June 2015. (Procedia Computer Science, 2015.) [accepted][査読付 8] Lei Ma, Cyrille Artho, Hiroyuki Sato: Managing Product Variants by Project Centralization,
Lecture Notes on Software Engineering, 2(2), May, 195–200, 2014.
[査読付 9] SATO Hiroyuki, OKABE Yasuo, NISHIMURA Takeshi, YAMAJI Kazutsuna, NAKAMURA
Motonori: Privacy Enhancing Proxies in a Federation: Agent Approach and Cascade Approach,
Journal of Information Processing 22(3), 464–471, 2014.
[査読付 10] TAKESHI NISHIMURA, MOTONORI NAKAMURA, KAZUTSUNA YAMAJI, HIROYUKI
SATO, YASUO OKABE, Privacy Preserving Attribute Aggregation Method without Shared
Identifier Binding, Journal of Information Processing 22(3), 472–479, 2014.
[査読付 11] Chapa Martell, M., Sato, H.: A Linear Performance-Breakdown Model for GPU Programming
Optimization Guidance, Proc. 16th Workshop on Advances on Parallel and Distributed Processing Systems, 593-603, Phoenix, May 19-23, 2014.
[査読付 12] SATO Hiroyuki, TANIMOTO Shigeaki, KANAI Atsushi: A Policy Consumption Architecturethat enablesDynamic and Fine Policy Management, Proc. 3rd ASE International Conf. CyberSecurity 2014, May 27–31, Palo Alto, 2014.

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スーパーコンピューティング研究部門[査読付 13] S. Tanimoto, K. Takahashi, T. Yabuki, K. Kato, M. Iwashita, H. Sato and A. Kanai: Risk
Assessment Quantification in Life Log Service, Proc. 15th Int’l Conf. Software Engineering,
Artificial Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing (SNPD) 2014, 313–318,
Las Vegas, Jun 30–July 2, 2014.
[査読付 14] 米田 翔一, 谷本茂明, 佐藤周行, 金井敦: オフィス空間における場のセキュリティを考慮したリスクアセスメント, RO-006, FIT 2014, つくば, Sept. 3–5, 2014.
[査読付 15] Atsushi Kanai, Shigeaki Tanimoto, Hiroyuki Sato: Data Management Approach for Multiple
Clouds using Secret Sharing Scheme, Proc. 8th International Workshop on Advanced Distributedand Parallel Network Applications (ADPNA-2014), 432–437,Salerno, Sept. 10–12, 2014.
[査読付 16] Shigeaki Tanimoto, Ryota Sato, Kazuhiko Kato, Motoi Iwashita, Yoshiaki Seki, Hiroyuki Sato,
Atsushi Kanai: A Study of Risk Assessment Quantification in Cloud Computing, to appear in 8thInternational Workshop on Advanced Distributed and Parallel Network Applications (ADPNA2014), 426–431, Salerno, Sept. 10–12, 2014.
[査読付 17] Lei Ma, Cyrille Artho, Cheng Zhang and Hiroyuki Sato: Efficient Testing of Software ProductLines via Centralization, Proc. Generative Programming and Component Engineering (GPCE)
2014, 49–52, Vasteros, Sept. 15–16, 2014.
[査読付 18] Chapa Martell Mario Alberto, SATO, Hiroyuki: Linear Performance-Breakdown Model: A
Framework for GPU kernel programs performance analysis, Int’l J. Networking and Computing,Vol 5, No 1, 86–104, 2015.
[査読付 19] Shigeaki Tanimoto, Hiroyuki Sato, Atsushi Kanai: Risk Assessment Quantification of Ambient
Service, Proc. 9th Int’l Conf. Digital Society, 70–75, Lisbon, Feb. 22–17, 2015.
[査読付 20] Yuuki Kajiura, Shohei Ueno, Atsushi Kanai, Shigeaki Tanimoto, Hiroyuki Sato: An Approach
to Selecting Cloud Services for Data Storage in Heterogeneous-multicloud Environment withHigh Availability and Confidentiality, Proc. 1st Int’l WS on Service Assurance in System Wide
Information Management, Taichung, March 25–17, 2015.
[査読付 21] Takahiro Katagiri, Hiroshi Takeda, Jyunya Kato, Shota Kawamura and Yasuyoshi Horibata:
Towards Multicolor Particle Contact Detection Method for Hybrid MPI-OpenMP Execution in
DEM, Proceedings of VECPAR 2014, 11th International Meeting High Performance Computing
for Com-putational Science, June 2014. (A Poster)[査読付 22] Teruo Tanaka, Ryo Otsuka, Akihiro Fujii, Takahiro Katagiri, Toshiyuki Imamura: Implementation of d-Spline-based incremental performance parameter estimation method with
ppOpen-AT, Scientific Programming, IOS Press, Vol. 22, No. 4, pp. 299-307, July 2014.
[査読付 23] 片桐孝洋，竹田宏，河村祥太，加藤淳也，堀端 康善：DEM におけるマルチカラー接触判
定法の適用とマルチコア計算機による性能評価，粉体工学会誌，第 51 巻 8 号，pp.564-570，
2014 年 8 月．
[査読付 24] Takahiro Katagiri, Satoshi Ohshima, Masaharu Matsumoto: Auto-tuning of Computation Kernels from an FDM Code with ppOpen-AT, Proceeding of IEEE MCSoC14, Special Session:
Au-to-Tuning for Multicore and GPU (ATMG-14), pp.91-98, September 2014.

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スーパーコンピューティング研究部門[査読付 25] Satoshi Ohshima, Takahiro Katagiri, Masaharu Matsumoto: Performance optimization of
SpMV using CRS format by considering OpenMP scheduling on CPUs and MIC, Proceedingof IEEE MCSoC14, Special Session: Auto-Tuning for Multicore and GPU (ATMG-14), pp.253260, Septem-ber 2014.
[査読付 26] Satoshi Ohshima, Takahiro Katagiri, Masaharu Matsumoto: Performance Optimization of
SpMV using the CRS format considering OpenMP Scheduling on CPUs and MIC, Auto-Tuningfor Multicore and GPU (ATMG) session in IEEE 8th International Symposium on Embedded Multicore/Many-core Systems-on-Chip (MCSoC-14), University of Aizu, Aizu-Wakamatsu,
Japan, September 23-25, 2014.
[査読付 27] Shigeki Akiyama and Kenjiro Taura. Uni-address threads: Scalable thread management for
RDMA-based work stealing. In Proceedings of the 24th International Symposium on Highperformance Parallel and Distributed Computing, HPDC ’
15, New York, NY, USA, 2015. ACM.
(to appear).
[査読付 28] Kenjiro Taura Yusuke Nishioka. Scalable task-parallel sgd on matrix factorization in multicorearchitectures. In The 4th International Workshop on Parallel and Distributed Computingfor Large
Scale Machine Learning and Big Data Analytics, New York, NY, USA, 2015. ACM. (to appear).
[査読付 29] Hiroshi Inoue, Moriyoshi Ohara, and Kenjiro Taura. Faster set intersection with simd instructions by reducing branch mispredictions. Proc. VLDB Endow., 8(3):293304, November 2014.
[査読付 30] Ting Chen and Kenjiro Taura. ParaLite: A parallel database system for data-intensive workflows. IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems, E97-D(5):12111224, 2014.
[査読付 31] Jun Nakashima and Kenjiro Taura. MassiveThreads: A Thread Library for High Productivity
Languages. In Festschrift of Symposium on Concurrent Objects and Beyond: From Theory toHigh-Performance Computing, Lecture Notes in Computer Science. Springer, 2014.
[査読付 32] Miquel Pericas, Kenjiro Taura, and Satoshi Matsuoka. Scalable analysis of multicore data reuseand sharing. In Proceedings of the 28th ACM International Conference on Supercomputing, ICS’14, pages 353362, New York, NY, USA, 2014.
[査読付 33] Hideyuki Jitsumoto, Yuki Todoroki, Yutaka Ishikawa and Mitsuhisa Sato. Grid-Oriented Process Clustering System for Partial Message Logging, In The 4th Fault Tolerance for HPC ateXtreme Scale (FTXS) 2014, in conjunction with DSN2014, USA, 2014.
[査読付 34] Yuetsu Kodama, Toshihiro Hanawa, Taisuke Boku and Mitsuhisa Sato: PEACH2: FPGA
based PCIe network device for Tightly Coupled Accelerators, Fifth International Symposium
on Highly-Efficient Accelerators and Reconfigurable Technologies (HEART2014), pp. 3–8, Jun.
2014.
[査読付 35] Norihisa Fujita, Hisafumi Fujii, Toshihiro Hanawa, Yuetsu Kodama, Taisuke Boku, Yoshinobu Kuramashi, and Mike Clark: QCD Library for GPU Cluster with Proprietary Interconnect
for GPU Direct Communication, 12th International Workshop Algorithms, Models and Tools
for Parallel Computing on Heterogeneous Platforms (HeteroPar2014), in conjunction with EuroPAR2014, Lecture Notes in Computer Science Volume 8805, pp. 251–262, Aug. 2014.

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スーパーコンピューティング研究部門[査読付 36] Masahiro Nakao, Hitoshi Murai, Takenori Shimosaka, Akihiro Tabuchi, Toshihiro Hanawa,
Yuetsu Kodama, Taisuke Boku, Mitsuhisa Sato: XcalableACC: Extension of XcalableMP PGAS
Language using OpenACC for Accelerator Clusters, Workshop on accelerator programming using directives (WACCPD 2014), in conjunction with SC14, pp. 27–36, Nov. 2014.
[査読付 37] Takuya Kuhara, Takahiro Kaneda, Toshihiro Hanawa, Yuetsu Kodama, Taisuke Boku, andHideharu Amano: A preliminarily evaluation of PEACH3: a switching hub for tightly coupled
accelerators, 2nd International Workshop on Computer Systems and Architectures (CSA’14), in
conjunction with the 2nd International Symposium on Computing and Networking (CANDAR
2014), pp. 377–381, Dec. 2014.
[査読付 38] 梅田 宏明、塙 敏博、庄司 光男、朴 泰祐、重田 育照: GPGPU クラスタ上での FMO 計算の性能評価、日本コンピュータ化学会 2014 秋季年会精選論文特集号、pp.323–324, 2014 年
12 月.
[査読付 39] Yoshihiro Kajimura, Ikkoh Funaki, Iku Shinohara, Hideyuki Usui, Masaharu Matsumoto andHiroshi Yamakawa: Numerical Simulation of Dipolar Magnetic Field Inflation due to Equatorial
Ring-Current, Plasma and Fusion Research, Vol.9, 2405008, 2014. (DOI:10.1585/pfr.9.2405008)[査読付 40] Hideyuki Usui, Akihide Nagara, Masanori Nunami and Masaharu Matsumoto: Development of
a Computational Framework for Block-Based AMR Simulations, 4th International Workshop
on Advance High-Performance Computational Earth Sciences: Applications & Frameworks(IHPCES2014) in conjunction with International Conference on Computational Science 2014
(ICCS2014), Cairns, Australia, June 2014. (Procedia Computer Science, Vol.29, pp.2351-2359,
2014. (DOI: 10.1016/j.procs.2014.05.219))[査読付 41] Futoshi Mori, Masaharu Matsumoto and Takashi Furumura: Performance of FDM Simulation of Seismic Wave Propagation using the ppOpen-APPL/FDM Library on the Intel Xeon
Phi Coprocessor, 11th International Meeting High Performance Computing for Computational Science (VECPAR2014), Eugene, Oregon, USA, June 2014. (Conference Proceedings,
http://www.vecpar.org/papers/vecpar2014 submission 24.pdf)[査読付 42] 松本正晴，高木成郎，奥野喜裕：数値計算によるレーザー駆動 MHD 発電の基礎的検討，日
本航空宇宙学会論文集，第 62 巻，第 5 号，pp.170-176，2014．(DOI: 10.2322/jjsass.62.170)[査読付 43] Futoshi Mori,Masaharu Matsumoto and Takashi Furumura: Performance Optimization of the3D FDM Simulation of SeismicWave Propagation on the Intel Xeon Phi Co-processor using theppOpen-APPL/FDM Library, Lecture Notes in Computer Science, Vol.8969, 2015. (Selected
Paper of VECPAR2014) [in press][査読付 44] 松本正晴，高木成郎，奥野喜裕：パルスレーザ駆動 MHD 発電機の発電特性に関する電磁流体シミュレーション，電気学会論文誌 A，Vol.135，No.6，2015．[in press]

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/.
a lightweight thread[公開 2] MassiveThreads:
http://code.google.com/p/massivethreads/.

libraryforhigh[公開 3] 松本正晴：ppOpen-APPL/AMR-FDM version 0.3.0，2014 年 11 月.

- 182 -

productivity

languages.

スーパーコンピューティング研究部門

その他の発表論文[発表 1] Nakajima, K., Parallel Preconditioning Methods for Iterative Solvers based on BILUT(p,d,t), 11th
International Meeting High Performance Computing for Computational Science (VECPAR 2014)
Poster Session, Eugene, OR, USA, 2014.7.1.
[発表 2] 中島研吾，並列多重格子法における通信削減（最適化）について，日本応用数理学会「行列・固有値問題の解法とその応用」研究部会（MEPA），2014 年並列／分散／協調処理に関する『新潟』サマー・ワークショップ（SWoPP 新潟 2014），2014.7.28.
[発表 3] 中島研吾，大島聡史，塙敏博，有限要素法係数行列生成プロセスのマルチコア・メニィコア
環境における最適化, 情報処理学会研究報告（HPC-146-22），2014.10.3.
[発表 4] Nakajima, K., Satoh, M., Furumura, T., Okuda, H., Iwashita, T., Sakaguchi, H., and Katagiri,T., ppOpen-HPC: Open Source Infrastructure for Development and Execution of Large-Scale
Scientific Applications with Automatic Tuning (AT), ATIP Workshop on Japanese Research Toward Next-Generation Extreme Computing in conjunction with SC14, New Orleans, LA, USA，2014.11.17.
[発表 5] Kengo Nakajima, ppOpen-HPC: Open Source Infrastructure for Development and Execution of
Large-Scale Scientific Applications on Post- Peta-Scale Supercomputers with Automatic Tuning(AT), JST/CREST International Symposium on Post Petascale System Software (ISP2S2), Kobe,
2014.12.3.
[発表 6] 中島研吾，拡張型 Sliced-ELL 行列格納手法に基づくメニィコア向け疎行列ソルバー, 情報処
理学会研究報告（HPC-147-3），2014.12.9.
[発表 7] Nakajima, K,, Parallel Preconditioning Methods on Intel Xeon/Phi, 2015 Conference on Advanced
Topics and Auto Tuning in High-Performance Scientific Computing (ATAT2015), National Taiwan
University, 2015.2.28.
[発表 8] Nakajima, K., pK-Open-HPC: A Framework for Development of Parallel FEM/FVM Applications
on Manycore Architectures, MS17: Parallel Programming Models, Algorithms and Frameworks
for Extreme Computing Part I of III, SIAM Conference on Computational Science & Engineering(CSE15), Salt Lake City, USA, 2015.3.14.
[発表 9] Nakajima, K., ppOpen-HPC: Open Source Infrastructure for Development and Execution of Largescale Scientific Applications on Post-Peta-Scale Supercomputers with Automatic Tuning (AT), International Workshop: Sparse Solvers for Exascale: From Building Blocks to Applications, Greifswald, Germany, 2015.3.25.
[発表 10] 大島聡史，片桐孝洋，櫻井隆雄，中島研吾，黒田久泰，直野健，猪貝光祥：動的な並列実行機構を用いた SpMV 実装の性能評価，情報処理学会研究報告 2015-HPC-148，2015 年 3 月．
[発表 11] 大 島 聡 史, 松 本 正 晴, 片 桐 孝 洋, 塙 敏 博, 中 島 研 吾: 様々な 計 算 機 環 境 に お け る
OpenMP/OpenACC を用いた ICCG 法の性能評価, 情報処理学会 研究報告 (HPC-145), 7 月
21 日発行 (Vol.2014-HPC-145 No.21), SWoPP 新潟 2014, 朱鷺メッセ 新潟コンベンションセン
ター, 2014 年 7 月 28 日 (月)-30 日 (水).

- 183 -

スーパーコンピューティング研究部門[発表 12] Satoshi Ohshima, Masaharu Matsumoto, Takahiro Katagiri, Toshihiro Hanawa, Kengo Nakajima:
Optimization of Preconditioned Iterative Linear Solvers Using OpenMP/OpenACC on GPU and
MIC, 2015 SIAM Conference on Computational Science and Engineering, The Calvin L. Rampton
Salt Palace Convention Center, Salt Lake City, Utah, USA, March 14-18, 2015.
[発表 13] 大島聡史, 片桐孝洋, 櫻井隆雄, 中島研吾, 黒田久泰, 直野健, 猪貝光祥: 動的な並列実行機構を用いた SpMV 実装の性能評価, 情報処理学会 研究報告 (HPC-148), 2015 年 2 月 23 日発行, 別
府温泉 花菱ホテル, 2015 年 3 月 2-3 日.
[発表 14] Masaharu Matsumoto, Futoshi Mori, Satoshi Ohshima, Hideyuki Jitsumoto, Takahiro Katagiri
and Kengo Nakajima: Development of an AMR Framework for FDM Applications on Parallel
Processors, HPC in Asia Poster Session, International Supercomputing Conference 2014 (ISC ’14), Leipzig, Germany, June 2014.
[発表 15] Masaharu Matsumoto, Futoshi Mori, Takashi Furumura and Kengo Nakajima: Performance Evaluations of Applications using the ppOpen-APPL/FDM Library, JST/CREST International Symposium on Post Petascale System Software, Kobe, Japan, Dec 2014. (Poster Presentation)[発表 16] Kazu Yamaji, Kouji Nishimura, Yasuhiro Nagai, Hiroyuki Sato, Motonori Nakamura, Tomohiro
Ito, Takeshi Nishimura, Yoshihiro Okada: Standard Levels of Authentication and Security for Usein Academic Japanese Cloud Services, Terena Netwoking Conference 2014. Dublin, May 19–22,
2014.
[発表 17] Lei Ma, Cyrille Artho, Cheng Zhang, Hiroyuki Sato: When Project Centralization and Random
Testing Meet –Efficient Automatic Testing of Multiple Software Product Variants–, 第 31 回ソフ
トウェア科学会大会, 8-2, 名古屋, Sept. 7–10, 2014.
[発表 18] 佐藤 周行, 谷本 茂明, 金井 敦: アクセス制御のための機械可読サービスポリシー文書, コン
ピュータセキュリティシンポジウム 2014, 1D4-1, 札幌, Oct 22–24, 2014.
[発表 19] 畑 健一郎・佐藤 彰・米田翔一・谷本茂明・佐藤周行・金井 敦: 情報セキュリティマネ
ジメントシステムにおけるスローポリシー導入に関する検討, ライフインテリジェンスとオ
フィス情報システム研究会（LOIS）, IEICE, 北九州, Jan. 15, 2015.
[発表 20] 平本拓也, 金井敦, 谷本茂明, 佐藤周行: セキュリティ場モデルの提案, 暗号と情報セキュリ
ティシンポジウム (SCIS) 2015, 4C1-1, 北九州, Jan. 20–23, 2015.
[発表 21] 篠山裕貴, 金井敦, 谷本茂明, 佐藤周行: LOA を考慮した動的クラウド選択基盤方式, 暗号と情報セキュリティシンポジウム (SCIS) 2015, 4B2-2, 4C1-1, 北九州, Jan. 20–23, 2015.
[発表 22] 大角地涼介, 佐藤亮太, 米田翔一, 谷本茂明, 佐藤周行, 金井敦: パブリックククラウドと企業
ネットワークのセキュリティポリシー連携マネジメントに関する研究, プロジェクトマネジメ
ント学会春季大会, 東京, March 13–14, 2015.
[発表 23] 片桐孝洋，大島聡史，松本正晴：Xeon Phi における ppOpen-AT を用いた有限差分法コードの自動チューニング，計算工学講演会論文集，Vol.19，2014 年 6 月．
[発表 24] 片桐孝洋，河村祥太，加藤淳也，竹田宏，片桐孝洋，堀端康善：マルチカラー接触判定法のハイブリッド MPI/OpenMP による並列化，情報処理学会研究報告 2014-HPC-146，2014 年
10 月．

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スーパーコンピューティング研究部門[発表 25] Takahiro Katagiri: Towards Auto-tuning of Scientific Codes for Many-core Architectures in Era of
Exa-flops, 2015 Conference on Advanced Topics and Auto Tuning in High Performance Sci-entific
Computing, National Taiwan University, February 2015.
[発表 26] Katagiri Takahiro，Iwata Jun’ichi，Uchida Kazuyuki：A Communication Avoiding and Reducing
Algorithm for Symmetric Eigenproblem for Very Small Matrices，情報処理学会研究報告 2015HPC-148，2015 年 3 月．
[発表 27] 入江純，村田陸，藤井昭宏，田中輝雄，片桐孝洋：自動チューニング基盤 ppOpen-AT 上での標本点逐次追加型複数パラメータ同時推定機能の実現，情報処理学会研究報告 2015-HPC-148，
2015 年 3 月．
[発表 28] Takahiro Katagiri, Satoshi Ohshima, Masaharu Matsumoto: Towards Auto-tuning in the Era of200+ Thread Parallelisms — FIBER Framework and Minimizing Software Stack, SIAM Conference on Computational Science & Engineering (CSE15), MS258 Streamlining Application Performance Portability - Part I of II, March 2015.
[発表 29] 大島聡史, 松本正晴, 片桐孝洋: 疎行列ソルバーにおける自動チューニングを用いた OpenMP
指示文の最適化, 日本応用数理学会 2014 年度年会, 政策研究大学院大学, 2014 年 9 月 3 日 (水)-5
日 (金).
[発表 30] Yusuke Nishioka and Kenjiro Taura. Scalable task-parallel sgd on matrix factorization in multicore architectures. Oral Presentation at Annual Meeting on Advanced Computing System andInfrastructure (ACSI2015), 2014.
[発表 31] Shintaro Iwasaki and Kenjiro Taura. Simd-aware static task cutoff system. Poster Presentation at
Annual Meeting on Advanced Computing System and Infrastructure (ACSI2015), 2014.
[発表 32] Kenjiro Taura, Shigeki Akiyama, and Jun Nakashima. A common runtime system in massively
parallel environments. In Proceedings of the 10th AEARU Workshop on Computer Science and
Web Technology, 2015.
[発表 33] Kenjiro Taura, Shigeki Akiyama, and Jun Nakashima. Simd-aware static task cutoff system. In
Proceedings of the 10th AEARU Workshop on Computer Science and Web Technology, 2015.
[発表 34] Kenjiro Taura, Jun Nakashima, and Miquel Perics. Dag recorder: A task-centric tracing algorithm
for task parallel applications. Presentation at Annual Meeting on Advanced Computing System andInfrastructure (ACSI2015), 2014.
[発表 35] 島津真人 and 田浦健次朗 . Asdb: 任意のデータソースを検索可能にするデータベースシス
テム . In 研究報告システムソフトウェアとオペレーティング・システム（ OS ） , volume
2014-OS-130, 2014.
[発表 36] Satoshi Ohshima: Performance Evaluation and Comparison of ICCG method using OpenMP and
OpenACC, Workshop on HPC and Cloud Accelerators, RIKEN AICS, August 26, 2014.
[発表 37] Satoshi Ohshima: Performance evaluation of Preconditioned Iterative Linear Solver Using
OpenMP and OpenACC, 2015 Conference on Advanced Topics and Auto Tuning in HighPerformance Scientific Computing, Room 101, Mathematics Research Center, National Taiwan
University, February 27-28, 2015.

- 185 -

スーパーコンピューティング研究部門[発表 38] Satoshi Ohshima: Performance Evaluation of SpMV Considering Matrix Layout Parameters, HPC
in Asia session at ISC ’14, Congress Center Leipzig, Leipzig,June 26, 2014.
[発表 39] 實本 英之, 小林 泰三, 松本 正晴, 滝澤 真一朗, 三浦 信一, 中島 研吾, 複数拠点利用を実現するユーザ駆動型・拠点協調フレームワーク, 電子情報通信学会技術研究報告 CPSY2014-20(SWoPP’14), Vol.114, No.155, pp155-159, 2014 July.
[発表 40] 實本 英之, 科学技術計算における効率の良い複数拠点利用とそれを実現するユーザ駆動型・
拠点協調フレームワークの開発と検証,JHPCN H26 年度中間報告, Nov 2014.
[発表 41] 實本 英之, 塙 敏博, 原田 浩, 中 誠一郎, 建部 修見, 平川 学, 藤本 大輔, 蛯原 純, 宮嵜 洋, 佐島
浩之,HPCI ストレージの運用, AXIES 大学 ICT 推進協議会年次大会, ポスター発表 T2A-22,
Dec 2014.
[発表 42] 勝田 裕貴，宮島 敬明，野村 鎮平，久原 拓也，塙 敏博，天野 英晴，朴 泰祐: Tightly Coupled
Accelerator を用いた幅優先探索の高速化，信学技報 114(21), CPSY2014-4, pp. 15-20, 2014 年 4
月.
[発表 43] 松本 和也, 塙 敏博, 児玉 祐悦, 藤井 久史, 朴 泰祐: 密結合並列演算加速機構 TCA を用いた
GPU 間直接通信による CG 法の実装と予備評価，情報処理学会研究報告，2014-HPC-144(12),pp. 1-9, 2014 年 5 月.
[発表 44] Toshihiro Hanawa, Yuetsu Kodama, Taisuke Boku, Mitsuhisa Sato: Proprietary Interconnect with
Low Latency for HA-PACS/TCA, HPC in Asia Poster, in conjunction with International Supercomputing Conference (ISC’14), Jun. 2014.
[発表 45] 天野 英晴, 久原 拓也, 塙 敏博, 児玉 祐悦, 朴 泰祐: PEACH3 の基本転送性能の予備評価，電子情報通信学会技術報告，CPSY2014-26, pp.97-102, 2014 年 7 月.
[発表 46] 藤井 久史, 藤田 典久, 塙 敏博, 児玉 祐悦, 朴 泰祐, 佐藤 三久, 藏増 嘉伸, Mike Clark: GPU 向
け QCD ライブラリ QUDA の TCA アーキテクチャ実装の性能評価，情報処理学会研究報告，
2014-HPC-145(43), pp.1-9, 2014 年 7 月.
[発表 47] 中尾 昌広, 村井 均, 下坂 健則, 田渕 晶大, 塙 敏博, 児玉 祐悦, 朴 泰祐, 佐藤 三久: XcalableACC:OpenACC を用いたアクセラレータクラスタのための PGAS 言語 XcalableMP の拡張，情報処理学会研究報告， 2014-HPC-146 (7), pp. 1-11, 2014 年 9 月.
[発表 48] 久原 拓也，宮島 敬明, 塙 敏博，天野 英晴: PEACH2 への演算機構の実装とその性能評価，
信学技報，Vol.114, No.223, pp. 63–68, 2014 年 9 月.
[発表 49] 金田 隆大，三石 拓司，勝田 裕貴，久原 拓也，塙 敏博，天野 英晴，朴 泰祐: Tightly Coupled
Accelerators によるグラフ探索の並列処理の評価，信学技報, vol. 114, no. 302, CPSY2014-65,
pp. 63–68, 2014 年 11 月.
[発表 50] Toshihiro Hanawa, Yuetsu Kodama, Taisuke Boku, Mitsuhisa Sato: Tightly Coupled Accelerators
Architecture for Low-latency Inter-Node Communication Between Accelerators, SC14 poster, Nov.
2014.
[発表 51] 松本 和也 , 塙 敏博 , 児玉 祐悦 , 藤井 久史 , 朴 泰祐: 密結合並列演算加速機構 TCA を用いた
GPU 間直接通信による Collective 通信の実装と予備評価、情報処理学会研究報告. 2014-HPC147(23), pp. 1–10, 2014 年 12 月.

- 186 -

スーパーコンピューティング研究部門[発表 52] 小田嶋 哲哉, 塙 敏博, 児玉 祐悦, 朴 泰祐, 村井 均, 中尾 昌広, 佐藤 三久: HA-PACS/TCA における TCA および InfiniBand ハイブリッド通信，情報処理学会研究報告. 2014-HPC-147(32),pp. 1–8, 2014 年 12 月.
[発表 53] Kazuya Matsumoto, Toshihiro Hanawa, Yuetsu Kodama, Hisafumi Fujii, and Taisuke Boku: Implementing CG Method on GPU Cluster with Proprietary Interconnect TCA for GPU Direct Communication, Annual Meeting on Advanced Computing System and Infrastructure (ACSI) 2015, Jan.
2015.
[発表 54] 藤井 久史, 塙 敏博，児玉 祐悦，朴 泰祐，佐藤 三久: GPU 向け FFT コードの TCA アーキテ
クチャによる実装と性能評価, 情報処理学会研究報告. 2014-HPC-148(12), pp. 1–9, 2015 年 2月.
[発表 55] 桑原 悠太，塙 敏博，児玉 祐悦，朴 泰祐: GPU クラスタにおける GPU 間セルフ通信機構に関する提案，情報処理学会研究報告. 2014-HPC-148(17), pp. 1–8, 2015 年 2 月.
[発表 56] Kazuki Tsuchiya, Hideyuki Usui, Takuma Matsubara, Masanori Nunami and Masaharu Matsumoto: Three-Dimensional AMR-PIC Simulations on Ion Beam Neutralization in Ion Engine,
24th International Toki Conference, Toki, Japan, Nov 2014.
[発表 57] 梶村好宏，大塩裕哉，船木一幸，松本正晴，山川宏：熱プラズマ源を用いた磁気ノズル型プ
ラズマセイルの推力測定実験，第 58 回宇宙科学技術連合講演会，長崎，2014 年 11 月.
[発表 58] 高木成郎，松本正晴，奥野喜裕：パルスレーザ駆動 MHD 発電実験，電気学会新エネルギー・
環境研究会，郡山，2014 年 11 月.
[発表 59] Takashi Arakawa, Masaharu Matsumoto, Futoshi Mori, Takeshi Kitayama, Hiroshi Okuda,
Takashi Furumura and Masaki Sato: Multi-scale and multi-physics simulation of seismic wavesbuilding vibration coupling by using the ppOpen-HPC Libraries, JST/CREST International Symposium on Post Petascale System Software, Kobe, Japan, Dec 2014. (Poster Presentation)[発表 60] 半田恭平，黄磊，松本正晴，奥野喜裕：パルスレーザ駆動 MHD 発電機の発電特性，平成 26
年電気学会全国大会，松山，2015 年 3 月.

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/14e/[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.utokyo.ac.jp/14s/，http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/14w/[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学専攻，
http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/14s/，http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/14w/[特記 5] 数値解析，東京大学工学部計数工学科，http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/14n/[特記 6] 日本計算工学会理事，学会誌編集委員長[特記 7] General Council Member , IACM (International Association for Computational Mechanics)- 187 -

スーパーコンピューティング研究部門[特記 8] Member of Program Committee, The 20th International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS 2014), Phoenix, AZ, USA, 2014
[特記 9] Member of Program Committee, 14th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud andGrid Computing (CCGrid 2014), Chicago, IL, USA, 2014
[特記 10] Member of Program Committee, International Conference on Computational Science (ICCS2014), Cairns, Australia, 2014
[特記 11] Co-Chair, Program Committee, Fourth International Workshop on Advances in High-Performance
Computational Earth Sciences: Applications and Frameworks (IHPCES) , Cairns, Australia, 2014
[特記 12] Member of Research Paper & Poster Committee, International Supercomputing Conference (ISC ’14), Leipzig, Germany, 2014
[特記 13] Chair, Scientific Committee, 11th International Meeting on High-Performance Computing for
Computational Science (VECPAR 2014), Eugene, OR, USA, 2014
[特記 14] Member of International Scientific Committee, 11th World Congress of Computational Mechanics(WCCM 2014), Barcelona, Spain, 2014
[特記 15] Member of Program Committee, 16th IEEE International Conference on High-Performance Computing and Communications (HPCC 2014), Paris, France, 2014
[特記 16] Member of Program Committee, Euro MPI/Asia 2014, Kyoto, Japan, 2014
[特記 17] Member of Program Committee, 2nd Workshop on Sustainable Software for Science: Practiceand Experiences (WSSSPE2), in conjunction with SC14, New Orleans, LA, USA, 2014
[特記 18] Member of 2014 IEEE Computer Society Sidney Fernbach Award Subcommittee, in conjunction
with SC14, New Orleans, LA, USA, 2014
[特記 19] Member of 2014 IEEE Computer Society Seymour Cray Award Subcommittee, in conjunction
with SC14, New Orleans, LA, USA, 2014
[特記 20] Co-Chair of Organizing Committee, JST/CREST International Symposium on Post Petascale System Software (ISP2S2), Kobe, Japan, 2014
[特記 21] Member of Program Committee, The 20th International Conference on Parallel and Distributed
System (ICPADS ’14), Hsinchu, Taiwan, 2014
[特記 22] Co-organizer of Mini-Symposium, 2015 SIAM Conference on Computational Science & Engineering (CSE15): Parallel Methods and Algorithms for Extreme Computing Part I-III, Salt Lake
City, UT, USA, 2015
[特記 23] Member of Scientific Committee, Area Co-Chair of Computer Science & Mathematics, Platform
for Advanced Scientific Computing Conference (PASC 15), Zurich, Switzerland, 2015
[特記 24] Member of Program Committee, International Conference on Computational Science (ICCS2015), Reykjavik, Iceland, 2015
[特記 25] Member of Program Committee, Fifth International Workshop on Advances in High-Performance
Computational Earth Sciences: Applications and Frameworks (IHPCES), Reykjav?k, Iceland, 2015

- 188 -

スーパーコンピューティング研究部門[特記 26] Member of Research Paper & Poster Committee, International Supercomputing Conference (ISC ’15), Frankfurt, Germany, 2015
[特記 27] Member of Program Committee, 17th IEEE International Conference on High-Performance Computing and Communications (HPCC 2015), New York, NY, USA, 2015
[特記 28] Member of Program Committee, IEEE Cluster 2015, Chicago, IL, USA, 2015
[特記 29] Member of Program Committee, The 22nd European MPI Users’ Group Meeting (Euro MPI2015), Bordeaux, France, 2015
[特記 30] Member of Technical Papers Committee, 2015 IEEE International conference on high performance computing, networking, storage, and analysis (SC15)，Austin, TX, 2015.
[特記 31] Member of Program Committee, The 21st International Conference on Parallel and Distributed
System (ICPADS ’15), Melbourne, Australia, 2015
[特記 32] お試しアカウント付き並列プログラミング講習会：2014 年 5 月 20-21 日、6 月 18-19 日、9月 1-2 日、9 月 10-11 日、10 月 7-8 日、11 月 11-12 日、2015 年 2 月 18 日、3 月 9-10 日、3 月
26-27 日 の 9 回実施．
[特記 33] スーパーコンピュータ若手利用者推薦制度 2014 年度（前期）４件（新規 2 件，継続 2 件），
2014 年度（後期）２件（新規１件，継続１件）．
[特記 34] 東京大学情報基盤センタースーパーコンピューティング部門主催， Advanced Supercomputing Environment (ASE) 研究会: 第 18 回 ASE 研究会（2014 年 9 月 18 日（木））、第 19 回 ASE研究会（2014 年 9 月 22 日（月））、の 2 回実施．
[特記 35] ミニシンポジウム・オーガナイザー，SIAM Conference on Computational Science & Engineering (CSE15), Streamlining Application Performance Portability (Organizer: Takahiro Katagiri(University of Tokyo, Japan), Toshiyuki Imamura (RIKEN, Japan), Osni A. Marques (Lawrence
Berkeley National Laboratory, USA), The Calvin L. Rampton Salt Palace Convention Center, USA,
March 14-18, 2015.
[特記 36] 国際ワークショップ・オーガナイザー，2015 Conference on Advanced Topics and Auto Tuningin High Performance Scientific Computing, National Taiwan University, February 27-28, 2015.
[特記 37] プログラム委員 HPDC 2015
[特記 38] プログラム委員 CLUSTER 2015
[特記 39] プログラム委員 CCGrid 2015
[特記 40] PC member, Auto-Tuning for Multicore and GPU (ATMG) (In Conjuction with the IEEE MCSoC14), 会津大学, 2014 年 9 月 24 日
[特記 41] プログラム委員/実行委員, HPCS2015 2015 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, 東京大学 武田ホール, 2015 年 5 月 19-20 日 開催予定
[特記 42] ACS 論文誌編集委員[特記 43] 一般社団法人オープン CAE 学会 理事- 189 -

スーパーコンピューティング研究部門[特記 44] How to use FX10 (Oakleaf-FX) Introduction and Tips (情報理工学系研究科「Parallel Numerical
Algorithms 2014」講義内にて実施), 2014 年 6 月 19 日
[特記 45] C 言語速習コース (工学部計数工学科「数値解析」講義内にて実施), 2015 年 1 月 16,20 日[特記 46] 29th International Supercomputing Conference (ISC’14) 参加報告, Vol.16 No.4 (2014 年 7 月)
[特記 47] GTC Japan 2014 参加報告, スーパーコンピューティングニュース, Vol.16 No.5 (2014 年 9 月)
[特記 48] SWoPP 新潟 2014 参加報告, スーパーコンピューティングニュース, Vol.16 No.5 (2014 年 9月)[特記 49] SC14 参加報告, スーパーコンピューティングニュース, Vol.17 No.1 (2015 年 1 月)
[特記 50] Member of Program Committee, 4th Workshop on Fault-Tolerance for HPC at Extreme Scale(FTXS2014), https://sites.google.com/site/ftxsworkshop/home/ftxs2014/[特記 51] 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, 2014 年度[特記 52] Co-Chair, Program Committee, 5th Intl. Symp. on Highly-Efficient Accelerattors and Reconfigurable Technologies, 2014
[特記 53] Member of Program Committee, The 2014 International Conference on High Performance Computing & Simulation, 2014
[特記 54] Member of Program Committee, IEEE Cluster, 2014
[特記 55] Member of Program Committee, 12th Intl. Workshop on Algorithms, Models and Tools for Parallel Computing on Heterogeneous Platforms (HeteroPar’2014), 2014
[特記 56] Member of Program Committee, The 6th International Workshop on Programming Models andApplications for Multicores and Manycores (PMAM), 2014
[特記 57] チュートリアル委員長，Annual Meeting on Advanced Computing System and Infrastructure(ACSI)，2015[特記 58] 日本学術振興会学術研究助成基金助成金（科研費），若手研究（B），磁気プラズマセイル
評価に向けたマルチスケール対応プラズマシミュレーション，研究代表者，2012-2014 年度[特記 59] 東京大学情報基盤センター，FX10 スーパーコンピュータシステム「大規模 HPC チャレンジ」平成 26 年度第 2 回採択課題，ppOpen-HPC ライブラリ群を利用する地震波動‐建築物振動連成マルチスケール・マルチフィジックスシミュレーション，研究代表者，2014 年 11 月
[特記 60] ppOpen-HPC プロジェクトの Web サイト管理，ならびに ppOpen-HPC ver.0.3.0 ライブラリ
群公開へ向けた整備- 190 -

スーパーコンピューティング研究部門

大規模並列シミュレーション手法に関する研究，教育
中島 研吾

1

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

 大規模数値アルゴリズムに関する研究
多重格子法を中心として，ポストペタスケール，エクサスケールシステムを目指した大規模連立一次方程式解法，前処理手法及び自動チューニングに関する研究を継続して実施した。並列プロ
グラミングモデルとして，ノード（ソケット）内に OepnMP などのスレッド，ノード（ソケット）間にメッセージパッシング（MPI）を適用する「Hybrid」並列プログラミングモデルを使用した。2013 年度に提案した hCGA（Hierarchical CGA，階層型 CGA）を更に改善した研究結果をまとめた論文がIEEE ICPADS 2014（20th IEEE International Conference for Parallel and Distributed Systems）に
おいて Best Paper Award を受賞した〔受賞 1〕〔発表 2〕。その他，悪条件問題向けの並列前処理
手法 BILUT(p,d,t)に関する検討を実施した〔招待 5〕〔査読付 2〕〔発表 1〕。
 ハイエンド計算機環境におけるアプリケーション開発環境に関する研究
昨今，マルチコアクラスタ，GPU など様々な HPC 環境の利用が可能となっているが，科学技術計算に携わる科学者，技術者にとって，ハードウェアの能力を充分に引き出し，効率的なアプリケー
ションプログラムを開発することは至難の業である。一般に科学技術アプリケーションは様々な処理から構成されており，各プロセスを最適化することもまた科学者，技術者にとっては困難な作業である。本研究では，計算機の専門家でない科学者や技術者がスパコン向けの様々なシミュレー
ションプログラムを容易に開発し，高速・安定に実行するための基盤を開発する。異なるスパコン
でも，自動チューニング機構によりプログラムの修正無しに最適な性能で安定に実行可能となる。
2012 年度に引き続いて開発を実施し，SC14（Denver, CO, USA）にて成果物の第 3 回公開を実施した〔査読付 1〕〔招待 1~4〕〔発表 4,5,8,9〕。これまでは線形ソルバーに関する研究が中心であったが，2014 年度は有限要素法マトリクス生成に関する研究を実施した〔発表 3〕。また Intel
Xeon Phi 向けの最適化に関する検討を実施した〔査読付 4〕〔発表 6,7〕。
 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 2～5〕。

- 191 -

スーパーコンピューティング研究部門

2

研究成果

2.1

大規模問題向け並列多重格子法の開発

多重格子法（Multigrid）は大規模問題向けのスケーラブルな解法として注目されている。
筆者はこれまで，不均質な多孔質媒体中の三次元地下水流れを並列有限体積法（Finite Volume Method，FVM）によって解くアプリケーションを対象とした並列多重格子法に関する研究を継続して実施してきた〔引用 1,2〕。2014 年度研究では並列多重格子法におけるParallel 及び Serial な通信削減手法に関する検討を実施した〔査読付 3〕。
Serial Communication としては，疎行列格納法について検討を実施し，ELL 法（Ellpack-Itpack）の他，これに改良を加えた改良 ELL 法を提案した。本手法は行列ベクトル積の最適化に使用されている Sliced ELL 法〔引用 3〕と同様の方法であるが，前進後退代入に使用された事例はこれまでほとんど無い。図 1 は Fujitsu PRIMEHPC FX10（Oakleaf-FX）を使用した Weak Scaling の結果である。
HB 8×2 において CRS，ELL，ELL+CGA，改良 ELL+CGA を比較している。4,096 ノード（65,536 コア），172 億自由度において，改良 ELL+CGA は 4,096 ノード（約 172 億自由度）において
ELL+CGA と比較して 28％，CRS と比較して 90％性能が向上している。
更に 2013 年度に提案した hCGA（Hierarchical Coarse Grid Aggregation）法（図 2）の評価を実施した。hCGA 法は 1MPI プロセスによる CGA 法への移行前に MPI プロセスを統合することにより，通信オーバーヘッドを削減する手法である hCGA 法は図 3 に示すように，Flat MPI においてその効果を発揮し，4,096 ノードの場合，CGA 法と比較して Weak Scaling で約 60%（図 3），Strong Scaling で
約 6 倍の性能向上が得られた。これらの成果をまとめた論文〔査読付 3〕が 20th IEEE International
Conference for Parallel and Distributed Systems (ICPADS 2014)で Best Paper Award を受賞した〔受賞 1〕。今後はアルゴリズムの更なる改良とともに，改良 ELL 法の非構造格子への拡張を図る予定である。

図 1 Fujitsu PRIMEHPC FX10（Oakleaf-FX）における性能評価（Weak Scaling）（最大：4,096 ノード（65,536 コア），172 億自由度）- 192 -

スーパーコンピューティング研究部門

図 2 hCGA 法（Hierarchical Coarse Grid Aggregation）

図 3 CGA 法，hCGA 法による MGCG の Fujitsu FX10 4,096 ノード（65,536 コア）
での性能（Weak Scaling）（Flat MPI，172 億自由度）

2.2

有限要素法係数行列生成プロセスのマルチコア・メニィコア環境における最適化

有限要素法に代表される偏微分方程式の数値解法において，最も計算時間を要するプロセスは大規模な疎行列を係数行列とする連立一次方程式の求解であり，その最適化に向けて様々な試みがなされてきた。有限要素法では，各要素における積分方程式から密な要素行列を計算し，これを重ね合わせることによって疎な全体係数行列を導出する．このような係数行列生成部（Matrix Assembling）は連立一次方程式求解部と比較してアプリケーションに依存する部分も多く，計算プロセスの最適化に関する研究は，これまであまり行われて来なかったのが現状である。一般に，係数行
列生成のコストは連立一次方程式求解よりは少ないものの，例えば非線形計算の場合には係数行列を反復のたびに計算し直す必要があり，できるだけ効率を高める工夫が必要である。

- 193 -

スーパーコンピューティング研究部門〔発表 3〕では，並列有限要素法による三次元弾性静解析アプリケーションに基づく性能評価用ベンチマーク GeoFEM／Cube〔引用 4〕において，OpenMP によってマルチスレッド並列化された係数
行列生成部に関する 3 種類の実装によるプログラムを Fujitsu SPARC64 IXfx（FX10），Intel XeonPhi 5110P（MIC），Intel Xeon E5-2680 v2 （IvyB）の 3 種類の環境を使って評価し，プロファイラを使用して性能の解析を実施した。オリジナル実装は複雑な処理を 1 つのループで処理していたが，これを 3 つに分割した Type-A の実装は，要素行列生成以外のループをライブラリ化することが可能であり，アプリケーション開発者にとって最も負担が少ないアプローチである。Type-A は MIC，IvyB
で高い性能を示し，オリジナル実装と比較してそれぞれ 35％，60％程度の性能向上が得られた（図4）。IvyB の実行結果を Intel VTune によって分析した結果，総命令数がオリジナル実装の 60％程度に低下していることと関連することがわかった。逆に FX10 では総命令数が 20％程度増加し，計算時間も 10%～15％程度増加している。しかしながら要素ブロックサイズを 20 とした場合には計算時間増加を 8％程度に抑制することができ，命令数もわずかながら減少している。これら，Type-A におけるアーキテクチャによる総命令数，性能の傾向の差異の原因については今後更に詳細に検討をしていく必要がある。MIC，IvyB において Type-A による性能の向上が顕著であった点については，複雑な処理を多数含むループをやや単純な構造を持つ 3 つの小ループに分割した効果もあると考えられる。
MIC，IvyB では A-001，A-002 等，ブロックサイズが少ない場合に最適値を達成し，ブロックサイズの増加によって性能が低下する。FX10 の場合もブロックサイズが 50 を超えた場合の性能低下は顕著であるが，最適値が A-020 で得られているように，MIC，IvyB とは挙動が異なっている。Type-Aは，疎行列の処理に関して適切なライブラリ化が実施されれば，アプリケーション開発者の負担が最も少ない実装である。本研究において，少なくとも MIC，IvyB については Type-A が適していることが示された。FX10 については，他と比較してやや性能が劣るものの，要素ブロックサイズが適切な値となるように制御すれば，性能向上が期待できる。

図 4 GeoFEM／Cube 計算結果，係数行列生成部計算性能（FX10，Org.の計算時間で無次元化）（2,048,383 要素，2,097,152 節点），計算機環境，実装方法，要素ブロックサイズの効果- 194 -

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〕。2014 年度夏季集
中講義として，2014 年 8 月～9 月に 13 回の講義と演習を実施した。本講義・演習は，21 世紀 COE
プログラム「多圏地球システムの進化と変動の予測可能性（観測地球科学と計算地球科学の融合拠点の形成）」（2003 年度～2007 年度）において 2004 年度より開講されたもので，2008 年度からは「理学系研究科大学院教育高度化プログラム」に認定され，夏季集中講義として開講された。
本講義・演習は，科学技術計算プログラミングに必須の項目である「SMASH（Science-ModelingAlgorithm-Software-Hardware）」を，できるだけ幅広くカバーし，広い視野を持った人材を育成することを最終的な目標とし，特に，MPI（Message Passing Interface）を使って，差分法，有限要素法，境界要素法等によるアプリケーションを並列化する能力を身につける，ことを重視している。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附加した。プログラミング能力を高める
ためには実習が必須である。本講義・演習では Fujitsu PRIMEHPC FX10（Oakleaf-FX）を使用した
プログラミング実習を実施した。2014 年度は合計 41 名の受講者があった。2015 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）「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 2014 年夏・冬学期に実施した〔特記 3，4〕。偏微
分方程式の数値解法として，様々な科学技術分野のシミュレーションに使用されている有限要素法について，背景となる基礎的な理論から，実用的なプログラムの作成法まで，連立一次方程式解法などの周辺技術も含めて講義を実施し，情報基盤センター教育用計算機システム（ECCS2012）を使用したプログラミングの実習を行なった。題材としては一次元及び三次元弾性静力学を扱った（夏学期：Ⅰ）。更に，冬学期（Ⅱ）では，並列計算プログラミングのためのデータ構造の考え方，並列アル
ゴリズム，並列プログラムの作成法に関する講義，Fujitsu PRIMEHPC FX10（Oakleaf-FX）実習を実施した。2014 年度は夏学期 39 名と冬学期 14 名の受講者があった。2015 年度も引き続き開講の予
定である。

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 2014 年冬学期に担当した- 195 -

スーパーコンピューティング研究部門〔特記 5〕。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。講義の他，情報基盤センターにおいて教育用計算機システム（ECCS2012）を使用した C 言語プログラミング速習講義・演習を併せて実施した。
2014 年度は合計 128 名の受講者があった。2015 年度も引き続き担当の予定である。

4

成果要覧

受賞
〔受賞 1〕 Nakajima, K., Optimization of Serial and Parallel Communications for Parallel GeometricMultigrid Method, Proceedings of the 20th IEEE International Conference for Parallel and Distributed Systems (ICPADS 2014) 25-32, Hsin-Chu, Taiwan, 2014, Best Paper Award

招待講演〔招待 1〕中島研吾，エクサスケール時代のシミュレーションと可視化，日本計算工学会第 7 回 S&V（Simulation & Visualization）研究会「可視化：私はここに着目する」，東京大学（本郷），2014.4.9〔招待 2〕中島研吾，ポストペタスケール時代のシミュレーションと大規模並列可視化，CMSI 若手技術交流会，理化学研究所計算科学研究機構（神戸），2014.7.8〔招待 3〕Nakajima, K., Challenges towards Post-Peta/Exascale Computing -Information Technology
Center, The University of Tokyo-, 53rd IDC (International Data Corporation) HPC User Forum,
RIKEN AICS (Kobe), 2014.07.16〔招待 4〕 Nakajima, K., ppOpen-HPC: Open Source Infrastructure for Development and Execution of
Large-Scale Scientific Applications with Automatic Tuning (AT), IMI (Institute of Mathematics for
Industry, Kyushu University) Workshop on Optimization in the Real World, 2014.10.14〔招待 5〕中島研吾，並列前処理付き反復法，日本応用数理学会「応用数理セミナー」，早稲田大学（東京），2014.12.26

査読付論文リスト〔査読付 1〕 Nakajima, K., Satoh, M., Furumura, T., Okuda, H., Iwashita, T., Sakaguchi, H., and Katagiri, T., ppOpen-HPC: Open Source Infrastructure for Development and Execution of Large-Scale
Scientific Applications with Automatic Tuning (AT), Proceedings of PASC 14 (The Platform for
Advanced Scientific Computing), Zurich, Switzerland, 2014
〔査読付 2〕 Nakajima, K., Parallel Preconditioning Methods for Iterative Solvers Based on BILUT(p,d,t), HPC in Asia Poster Session, International Supercomputing Conference (ISC’14), Leipzig, Germany, 2014

- 196 -

スーパーコンピューティング研究部門〔査読付 3〕 Nakajima, K., Optimization of Serial and Parallel Communications for Parallel GeometricMultigrid Method, Proceedings of the 20th IEEE International Conference for Parallel and Distributed Systems (ICPADS 2014) 25-32, Hsin-Chu, Taiwan, 2014, Best Paper Award〔査読付 4〕 Nakajima, K., Sparse linear solver based on extended ELL storage format of coefficientmatrix for manycore architectures, HPC in Asia Poster Session, International Supercomputing Conference (ISC’15),Frankfurt, Germany, 2015 (accepted)

その他発表論文リスト〔発表 1〕 Nakajima, K., Parallel Preconditioning Methods for Iterative Solvers based on BILUT(p,d,t),
11th International Meeting High Performance Computing for Computational Science (VECPAR
2014) Poster Session, Eugene, OR, USA, 2014.7.1〔発表 2〕 中島研吾，並列多重格子法における通信削減（最適化）について，日本応用数理学会「行列・固有値問題の解法とその応用」研究部会（MEPA），2014 年並列／分散／協調処理に関する 『新潟』サマー・ワークショップ（SWoPP 新潟 2014），2014.7.28〔発表 3〕 中島研吾，大島聡史，塙敏博，有限要素法係数行列生成プロセスのマルチコア・メニィコ
ア環境における最適化, 情報処理学会研究報告（HPC-146-22），2014.10.3〔発表 4〕 Nakajima, K., Satoh, M., Furumura, T., Okuda, H., Iwashita, T., Sakaguchi, H., and Katagiri,T., ppOpen-HPC: Open Source Infrastructure for Development and Execution of Large-Scale Scientific Applications with Automatic Tuning (AT), ATIP Workshop on Japanese Research Toward
Next-Generation Extreme Computing in conjunction with SC14, New Orleans, LA, USA ，2014.11.17〔発表 5〕 Kengo Nakajima, ppOpen-HPC: Open Source Infrastructure for Development and Executionof Large-Scale Scientific Applications on Post- Peta-Scale Supercomputers with Automatic Tuning(AT), JST/CREST International Symposium on Post Petascale System Software (ISP2S2), Kobe,
2014.12.3〔発表 6〕中島研吾，拡張型 Sliced-ELL 行列格納手法に基づくメニィコア向け疎行列ソルバー, 情報処理学会研究報告（HPC-147-3），2014.12.9〔発表 7〕 Nakajima, K,, Parallel Preconditioning Methods on Intel Xeon/Phi, 2015 Conference on
Advanced Topics and Auto Tuning in High-Performance Scientific Computing (ATAT2015), National Taiwan University, 2015.2.28〔発表 8〕 Nakajima, K., pK-Open-HPC: A Framework for Development of Parallel FEM/FVM Applications on Manycore Architectures, MS17: Parallel Programming Models, Algorithms and Frameworks for Extreme Computing Part I of III, SIAM Conference on Computational Science & Engineering (CSE15), Salt Lake City, USA, 2015.3.14- 197 -

スーパーコンピューティング研究部門〔発表 9〕 Nakajima, K., ppOpen-HPC: Open Source Infrastructure for Development and Execution of
Large-scale Scientific Applications on Post-Peta-Scale Supercomputers with Automatic Tuning(AT), International Workshop: Sparse Solvers for Exascale: From Building Blocks to Applications,
Greifswald, Germany, 2015.3.25

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/14e/〔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/14s/，http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/14w/〔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/14s/，http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/14w/〔特記 5〕 数値解析，東京大学工学部計数工学科，http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/14n/〔特記 6〕 日本計算工学会理事，学会誌編集委員長〔特記 7〕 General Council Member , IACM (International Association for Computational Mechanics)〔特記 8〕 Member of Program Committee, The 20th International Parallel and Distributed Processing
Symposium (IPDPS 2014), Phoenix, AZ, USA, 2014
〔特記 9〕 Member of Program Committee, 14th IEEE/ACM International Symposium on Cluster,
Cloud and Grid Computing (CCGrid 2014), Chicago, IL, USA, 2014
〔特記 10〕 Member of Program Committee, International Conference on Computational Science(ICCS 2014), Cairns, Australia, 2014
〔特記 11〕 Co-Chair, Program Committee, Fourth International Workshop on Advances in HighPerformance Computational Earth Sciences: Applications and Frameworks (IHPCES) , Cairns,
Australia, 2014
〔特記 12〕 Member of Research Paper & Poster Committee, International Supercomputing Conference(ISC’14), Leipzig, Germany, 2014
〔特記 13〕 Chair, Scientific Committee, 11th International Meeting on High-Performance Computing
for Computational Science (VECPAR 2014), Eugene, OR, USA, 2014
〔特記 14〕 Member of International Scientific Committee, 11th World Congress of Computational
Mechanics (WCCM 2014), Barcelona, Spain, 2014

- 198 -

スーパーコンピューティング研究部門〔特記 15〕 Member of Program Committee, 16th IEEE International Conference on High-Performance
Computing and Communications (HPCC 2014), Paris, France, 2014
〔特記 16〕 Member of Program Committee, Euro MPI/Asia 2014, Kyoto, Japan, 2014
〔特記 17〕 Member of Program Committee, 2nd Workshop on Sustainable Software for Science: Practice and Experiences (WSSSPE2), in conjunction with SC14, New Orleans, LA, USA, 2014
〔特記 18〕 Member of 2014 IEEE Computer Society Sidney Fernbach Award Subcommittee, in conjunction with SC14, New Orleans, LA, USA, 2014
〔特記 19〕 Member of 2014 IEEE Computer Society Seymour Cray Award Subcommittee, in conjunction with SC14, New Orleans, LA, USA, 2014
〔特記 20〕 Co-Chair of Organizing Committee, JST/CREST International Symposium on Post Petascale System Software (ISP2S2), Kobe, Japan, 2014
〔特記 21〕 Member of Program Committee, The 20th International Conference on Parallel and Distributed System (ICPADS’14), Hsinchu, Taiwan, 2014
〔特記 22〕 Co-organizer of Mini-Symposium, 2015 SIAM Conference on Computational Science &Engineering (CSE15): Parallel Methods and Algorithms for Extreme Computing Part I-III, Salt
Lake City, UT, USA, 2015
〔特記 23〕 Member of Scientific Committee, Area Co-Chair of Computer Science & Mathematics,
Platform for Advanced Scientific Computing Conference (PASC 15), Zurich, Switzerland, 2015
〔特記 24〕 Member of Program Committee, International Conference on Computational Science(ICCS 2015), Reykjavík, Iceland, 2015
〔特記 25〕 Member of Program Committee, Fifth International Workshop on Advances in HighPerformance Computational Earth Sciences: Applications and Frameworks (IHPCES), Reykjavík,
Iceland, 2015
〔特記 26〕 Member of Research Paper & Poster Committee, International Supercomputing Conference(ISC’15), Frankfurt, Germany, 2015
〔特記 27〕 Member of Program Committee, 17th IEEE International Conference on High-Performance
Computing and Communications (HPCC 2015), New York, NY, USA, 2015
〔特記 28〕 Member of Program Committee, IEEE Cluster 2015, Chicago, IL, USA, 2015
〔特記 29〕 Member of Program Committee, The 22nd European MPI Users' Group Meeting (EuroMPI 2015), Bordeaux, France, 2015
〔特記 30〕 Member of Technical Papers Committee, 2015 IEEE International conference on high performance computing, networking, storage, and analysis (SC15)，Austin, TX, 2015.

- 199 -

スーパーコンピューティング研究部門〔特記 31〕 Member of Program Committee, The 21st International Conference on Parallel and Distributed System (ICPADS’15), Melbourne, Australia, 2015
引用文献
〔引用 1〕 Nakajima, K., New Strategy for Coarse Grid Solvers in Parallel Multigrid Methods using
OpenMP/MPI Hybrid Programming Models, ACM Proceedings of PPoPP/PMAM 2012, New Orleans, LA, USA, ACM Digital Library (DOI: 10.1145/2141702.2141713), 2012
〔引用 2〕 Nakajima, K., OpenMP/MPI Hybrid Parallel Multigrid Method on Fujitsu FX10 Supercomputer System, IEEE Proceedings of 2012 International Conference on Cluster Computing
Workshops, 199-206, IEEE Digital Library: 10.1109/ClusterW.2012.35, 2012
〔引用 3〕 Monakov, A., A. Lokhmotov, and A. Avetisyan, Automatically tuning sparse matrixvector multiplication for GPU architectures, Lecture Notes in Computer Science 5952 (2010) 112125〔引用 4〕中島研吾，片桐孝洋，マルチコアプロセッサにおけるリオーダリング付き非構造
格子向け前処理付反復法の性能，情報処理学会研究報告（HPC-120-6）（2009）- 200 -

スーパーコンピューティング研究部門

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

概要

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

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

応用

既存言語
への適用

MPP用スレッドライブラリ
MassiveThreads/DM

軽量スレッドライブラリ
MassiveThreads

タスク並列用PGASライブラリ

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

MPP 用タスク並列システムのスケーラブルな実装方法: 我々は, C や C++言語で書かれた native スレッドを, 分
散メモリ MPP 上でノードをまたがって負荷分散 (マイグレーション) できるライブラリ MassiveThreads/DM
を設計, 実装している. Native なスレッドをノードをまたがってマイグレートする際に, ポインタの修正が必要のない, スケーラブルな方式として, Uni-address 方式を提案した [査読付 1]. 2 節でより詳しく述べる.
タスク並列プログラム性能可視化・分析ツール DAGViz: タスク並列モデルは, 任意の場所でタスクを生成でき,そのようにして作られた多数のタスクを, 処理系が依存関係にしたがって動的にスケジューリングする並列
プログラミングモデルである. 高い負荷分散性能と生産性を達成できる一方で, 性能に大きな影響を与える,
タスクの CPU へのマッピングが処理系内にブラックボックス化されており, ユーザにとって性能理解がしにくいという問題がある. 本研究ではこの問題の解決策のひとつとして, タスク並列プログラムの詳細な性- 201 -

スーパーコンピューティング研究部門

能解析を行えるツール DAG Recorder [発表 5] とその可視化ツール DAGViz を設計・実装した. このツール
は, タスク並列プログラムの性能デバッグを行いたいユーザや, タスク並列処理系の実装者に有用なツールとなることを目指している. 3 節でより詳しく述べる.
推薦システムのための Matrix Factorization のスケーラブルな並列化: 協調フィルタリングに基づく推薦システ
ムでは, ユーザが商品に明示的に与えた評価を元に, 明示的に与えられていない評価値を推定する. そのために, 与えられた評価行列 (ユーザを行, 商品を列とした評価値の行列) を, 低次元の行列の積として近似する, matrix factorization の問題を解く. この研究では, これを並列化するのにタスクを用いた並列化が有効であることを示し, 既存研究を上回る性能を達成した. タスク並列を用いて, 衝突のない行列の更新が排他制
御無く行え, アクセスの局所性も向上することを示した [査読付 3].
集合の共通部分を求めるアルゴリズムの SIMD 化された高速アルゴリズム: 集合の共通部分を求める操作は,
データベースの結合演算でも用いられる基本的な操作である. 基本的なアルゴリズムとして, 両者を整列しておき, マージソートにおけるマージの要領で共通部分を見つけるアルゴリズムがある. このアルゴリ
ズムの性能は, 両者から取り出した要素を不等号で比較する際の分岐予測ミスによって律速される. 本研究ではこの比較を, より分岐予測が当たりやすい等号比較で置き換え, なおかつそれを SIMD 化することで,C++の std::set intersection の実装に比べ, 5 倍以上の高速化を達成した [査読付 2].
タスク並列プログラムの自動カットオフおよびベクトル化: タスク並列性を用いると再帰的にタスクを生成するプログラムを自然に並列化できる. 特に, 分割統治法を用いたアルゴリズム, 木構造を用いたアルゴリズ
ム, 多重ループを再帰的にブロッキングするアルゴリズムなどを自然に記述できる. 一方自然に記述された分割統治法やタスク並列プログラムでは, 再帰呼出しの末端付近で非常に粒度の小さいタスクが多数作られ,タスクのオーバーヘッドが大きくなる, コンパイラによる最適化を妨げる, などの問題点がある. 総じてタ
スク並列プログラムで高い絶対性能を得るためには, 再帰呼出しの末端付近でタスクを手動で逐次化 (カットオフ) し, 場合により SIMD 化のためのコーディングを別途行わなくてはならないのが現状である. 本研
究はそれらの処理を言語処理系で自動化し, 自然なタスク並列プログラムから高い絶対性能を得ることに成功した [発表 2, 発表 4].
以下ではこのうち最初の二つの項目について詳述する.

2

MPP 用タスク並列システムのスケーラブルな実装方法

2.1

背景

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

1 コアに 1 ランクを割り当てるようないわゆるフラット MPI モデルは，大規模化が困難となっていく．そのためノード内は 1 プロセスでメモリを共有した OpenMP で記述しなくてはならず，ノード間とノード内の並列化
を別々のモデルで記述しなくてはならないなど，並列プログラミングに要求されるエフォートがますます大き
くなっている．
我々の研究グループにおいては、分散並列計算機用のタスク並列プログラミングの研究を進めている．タスク並列プログラミングは機能面で言えば動的に作られたタスクの動的負荷分散をサポートするプログラミング
モデルである．プログラマは，実行中任意の時点でタスクを生成することができる．並列化は多くの場合，計算全体を再帰的に分割しながらタスクを生成するような形で記述される．処理系による負荷分散は，そのようにして生成されるタスクの入れ子を，なるべく木の根本に近いところで負荷分散することにより，タスク移動のオーバーヘッドや，逐次と比べた際の余分な通信が発生しないことを目指して行われる.

- 202 -

スーパーコンピューティング研究部門

我々は MPP 環境でタスク並列を実現する処理系として，MassiveThreads/DM を開発している．これは，共有メモリ環境でのタスク並列処理系 MassiveThreads [6] を元に，分散メモリ計算機用に拡張されたもので，以下の特徴を持っている．

• C/C++言語からライブラリとして利用可能（C/C++で記述したタスクが，ノード間を移動可能），• 類似の処理系に見られる，Bag of Tasks に限定されたプログラミングモデルではなく，OpenMP の task プ
ラグマ，Intel TBB の task group, Cilk の spawn/sync などが実現可能な，fork-join モデルに基づく，両者を実現するためには C 言語でコンパイルされたスレッドをノード間で負荷分散のために移送 (migrate) させる必要がある. しかし単純にそのスタックをノード間でコピーするだけでは, スタック内のポインタ参照の妥
当性が保てなくなる. 移動元と移動先でスタックが置かれるアドレスが異なりうるためである. これを解決する
一つの方向性として, ノード間でスレッドが移動する際にそのようなスタック内ポインタを修正する方法が考えられるが, 特別な言語処理系が必要になるし, C/C++言語のような, 型安全でなく, 曖昧なポインタの存在を許す言語では本質的な困難もある.
もうひとつの方向性は, スタックをノード間で移動する際, 移動元と移動先でそのアドレスが同じであることを保証する, という方向性である (iso-address 方式). この方式は特別なコンパイラの協調なしに C/C++言語のス
レッドを移動できるという利点がある一方で, あるスレッドのスタックがおかれた論理アドレスを, そのスレッドのために全てのコアで予約しなくてはいけないという制限がある. 1 言い換えれば, システム全体で同時に生きている可能性のあるスレッド数分のスタック領域を, 各コアが予約しなくてはいけないということである. 現在最大のシステムは数百万に達するコア数を持っており, そのような環境で iso-address 方式を適用すると, 仮想
アドレス空間が枯渇する可能性がある. のみならず, スレッドのスタックが割り当てられ得る論理アドレスの範
囲は広大になりうるため, RDMA を用いた片方向のスレッド移送は実現困難である. RDMA を用いるには対象
領域を物理メモリに割り当てる (ピン留めする) 必要が有り, その領域の大きさは最大でも物理メモリ量に制限されるからである.

2.2

具体的成果

我々はこれらの問題を克服する方式として uni-address 方式を提案した [査読付 1]. またこの方式では, RDMA を用いた片方向通信でスレッドの移送を行うことが出来, 移動元の CPU の協調なしにスレッド移送を実現できる.

Uni-address 方式では, iso-address 同様, スレッドのスタックが移動元と移動先で同じアドレスを占めるようにスレッドの移送を行う. iso-address と異なるのは, 実際にスレッドが実行中の間のみ, それを保証することである. スレッドが実行中でない場合, そのスタックは, RDMA 用にピン留めされた任意の領域に配置可能である. 性
能上問題があるが単純な方式として以下が考えられる.

1. すべてのスレッドのスタックは, ある決まったアドレス A に割り当てられる.
2. スレッドが切り替わる際, それまで実行中だった (したがって A を占めていた) スレッドのスタックを, RDMA
可能な適当な空き領域にコピーし, 新たに実行するスレッドのスタックを A にコピーする.
スレッドが切り替わるたびにスタックのコピーを行うのは性能上のロスが大きく, また必要でもない. これを克服する基本アイデアは, 各スレッドのスタックは生成時に任意のアドレスに割り当ててよく, それ以降移送した際に一貫してそのアドレスを用いれば良いということである. 実際に用いているアルゴリズムは以下のとおり
である.

1. スレッドのスタックを割り当てる連続領域 (uni-address 領域) を用意する. そのアドレスは全ノード, 全コ
アで共通にする. 2

2. Uni-address 領域は端から使われる. スレッドが割り当てられる際, 空き領域の端からスタックが割り当てられる.
1 そのスレッドを実行する可能性のあるすべてのコアが, そのスタック用のアドレスを予約しなくてはならない.
2 全コアで共通にするために 1 コアにつき 1 つのプロセスを生成している.

- 203 -

スーパーコンピューティング研究部門

図 2: ワークスチール時間の内訳

3. スレッドが実行を中断する際, そのスタックを uni-address 領域から, RDMA 可能な適当な空きアドレスに退避する.
4. スレッドの移送は, 実行可能なスレッドがなくなった, したがって uni-address 領域が空であるような CPU
コアのみが発動する. したがって, どのようなスレッドもその CPU コアへ移送して実行可能である.
この方式では, スレッドの生成や終了時には, uni-address 方式に起因するオーバーヘッドはほとんど無く, むしろスタックの割り当てが単純化される分, スレッドの生成オーバーヘッドは減少する. そして, RDMA を用いた片道通信によるスレッドの移送を可能にする.
本方式を本センター FX10 システム上及び Infiniband を用いた x86-64 クラスタ上で実装した.
図 2 は FX10 上で, スレッドを移送するのにかかる時間 (単位: クロック数) を示したものである. 合計で 50K
クロック程度, 実時間にして 25µ 秒程度の遅延を達成している.
スケーラビリティを評価するためのベンチマークとして以下を用いた.
再帰タスク生成: 指定した再帰レベルまで，各タスクが二つの子タスクを再帰的に, 1 度または 2 度生成する. 1度の場合, タスクは純粋な 2 分木状に作られ, 深さ d の場合タスク数は 2d , 平均並列度は Θ(2d /d) である. 2度の場合, 1 タスクは都合 4 つの子タスクを作ることになり, タスク数は 4d , 平均並列度は Θ(2d ) である.

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

N クイーン問題: N クイーン問題を解くベンチマークプログラムであり，BOTS ベンチマークスイートからMassiveThreads/DM 上に移植した．このベンチマークもタスク並列処理系の評価に広く用いられているものである．
各ベンチマークの評価結果を図 3 に示す．4000 コア程度までの良好な台数効果を確認することが出来た.

3

タスク並列プログラム性能可視化・分析ツール DAGViz

3.1

背景

タスク並列プログラミングモデルでは，プログラマは並列性の抽出をタスク生成という形で行い，処理系はそれをプロセッサにマッピング（負荷分散）する．これはプログラマの負担を小さくし，負荷が簡単に等分できな不規則な問題に対しても，容易に台数効果が得られるという利点がある．
一方で処理系が負荷分散を決めるため，性能が実行時処理系に依存する割合が大きくなる上，それがプログ
ラマからは理解しづらいという課題もある．例えば以下のような要因で，同じアプリケーションの性能が，処理系やスケジューリングアルゴリズムに依存する．

• タスク生成，タスクの移動，同期などの操作にかかるコストが処理系の品質に依存する．

- 204 -

スーパーコンピューティング研究部門(a) Binary Task Creation (iter=1)(b) Binary Task Creation (iter=2)(c) Unbalanced Tree Search(d) NQueens

図 3: ベンチマークの約 4000 コアまでの台数効果• タスクの移動に伴ってキャッシュミスの増加し，その度合いも負荷分散アルゴリズムに依存する．
タスク並列プログラムにおいては，プログラマが記述しているのは論理的なタスクであり，それがどうコア上にマップされたかはスケジューラに依存する．そのためタスク並列プログラムの性能をプログラマに正確に提示するには，逐次プログラムで一般的なホットスポットの提示や，マルチスレッドプログラムで一般的な各コアの状態（アイドル・ビジーなど）の表示だけでは不十分である．論理的な並列度がアプリケーションにどれだけ内在しているか，スケジューラがその論理的な並列度を十分素早くスケジューリングしたか，各論理タ
スクがどのコア上で実行され，それによって各論理タスクの実行時間がキャッシュミス増加等，影響を受けたかなど「タスク視点」でのプロファイリングが必要である．

3.2

内容

そこで我々はプログラマに見える論理タスクの視点でプログラムを追跡し, それを有向グラフの形で保存するト
レーサ DAG Recorder, そのトレースを分析・可視化するツール DAGViz を提案・実装した.
例えば図 4(a) のプログラムを実行すると，同図右のような有向グラフが得られる．グラフの各ノードは，タスク並列関係のプリミティブを含まない，アプリケーションコード（仕事）のみの実行を表しており，タスク
生成によってそれが分岐し，同期によって合流する．

3.3

具体的成果

DAG Recorder を，各種のタスク並列処理系に適用できるよう，移植性の高い方式で実装し，OpenMP, IntelThreading Building Block, Cilk, Intel CilkPlus, MassiveThreads, Qthreads, Nanos++用に実装した. そして, DAG
Recorder のトレースを可視化するツール DAGViz を実装した.
DAGViz は, DAG Recorder が記録した DAG を, 様々な詳細度で表示することができる (図 4(b)). 詳細度 0 はプ
ログラムの DAG 全体を一つのノードに縮約して表示, 詳細度 1 はその直下のタスクだけを表示, . . . というように, 任意の深さまでのノードを表示できる. DAG Recorder のファイル形式も, 全体の概要表示のためにはデータの一部だけをアクセスすれば良いように設計されているため, 大きな DAG でも高速に表示することが可能である. 図 4 は sort プログラムの DAG を深さ 6 まで展開して表示したものである.

- 205 -

スーパーコンピューティング研究部門

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

B

C

E

D()

createtask

wait
section

end

B C

E

D()

createcreate cont.
sync
wait cont.

(a) タスク並列プログラムの DAG の例(b) Sort プログラムの DAG. DAgViz による様々な詳細度での表示

図 4: Sort の DAG の DAGViz による表示 (深さ 6 まで展開; 最大の深さ =66)

ノードの色で実行した CPU を表示したり, ノードをクリックすることで開始時刻, 終了時刻, 開始終了のソース位置などを取得することができる.
これまでに, DAGViz を用いることで, いくつかのタスク並列プログラムの台数効果が低い原因, タスク並列
処理系間の性能差の原因が明らかになっている. 図 5 は Barcelona OpenMP Task Suite の 10 種のベンチマーク
を Intel OpenMP, Intel Threading Building Block, MassiveThreads, Qthreads の 5 つの処理系で, AMD Opteron 6380

(Piledriver 8 モジュール × 4 ソケット) の 32 モジュールを用いて得られた台数効果の効率である. 例えば効率= 1 は 32 倍の台数効果, 効率 = 0.5 は 16 倍の台数効果を意味する.

例えば sort の台数効果が処理系によらず乏しい原因や, sparselu (Sparse LU; 疎行列の LU 分解) の CilkPlus の台数効果が他の処理系と比べて著しく悪い原因などが DAGViz を用いることで明らかになった.
図 6(a) は Sparse LU の DAG の先頭部分を示しており, これは Sparse LU が多数のタスクを逐次ループで生成
し, 個々のタスクはそれ以上タスクを生まないことを示している. 個々のタスクの実行時間は比較的短いため, このプログラムの実行時間を支配いるのは, クリティカルパスとなっているその逐次ループが前進する速度である. CilkPlus が遅い理由はその逐次ループが前進する速度が遅いためであると推論できる. そして図 6(b) は, その実行の様子が Intel Threading Building Block と CilkPlus でどう違うかを示している. Intel Threading Building

Block は, タスク生成時に help first というスケジューリング方針で, 子タスクをキューに入れ, 親タスクが同じコ
ア上でそのまま実行を進める. そのため, 峰上のノードはすべて同じワーカで実行されている (同じ色で塗られ- 206 -

スーパーコンピューティング研究部門

図 5: BOTS プログラムの 32 コアにおける台数効果 (効率).

(a) SparseLU’s の DAG 先頭部分(b) SparseLU’s の DAG. TBB(右) と CilkPlus(左) の比較 (本文参照)ている). それに対し CilkPlus は, work first (child first) というスケジューリング方針で, 子タスクを同じコア上で実行し, その間に親タスクがアイドルなワーカに盗まれると実際の並列度が生まれるという方針である. そのため, 峰上の隣接ノードはほとんどが異なるワーカで実行されており, 結果的に一つ前進するのにワークスチーリ
ング相当の時間がかかる. CilkPlus はワークスチーリングに多くの時間がかかることが, 実装方式やベンチマー
クから別途確認されており, それが Sparse LU の実行時間に影響を与えていることが確認できた.

4

基盤センター業務関連活動• 例年通り, スーパーコンピューティング部門の一員として, Oakleaf FX 運用に関わる業務活動への参加• PostT2K の仕様策定, それに関わるベンダ打ち合わせなどへの参加• 特にファイルシステム周辺の仕様策定にあたり, ベンダとの打ち合わせなどを行った

5

成果要覧

査読付論文
[査読付 1] Shigeki Akiyama and Kenjiro Taura. Uni-address threads: Scalable thread management for RDMA-based
work stealing. In Proceedings of the 24th International Symposium on High-performance Parallel andDistributed Computing, HPDC ’15, New York, NY, USA, 2015. ACM. (to appear).
[査読付 2] Kenjiro Taura Yusuke Nishioka. Scalable task-parallel sgd on matrix factorization in multicore architectures. In The 4th International Workshop on Parallel and Distributed Computingfor Large Scale Machine
Learning and Big Data Analytics, New York, NY, USA, 2015. ACM. (to appear).

- 207 -

スーパーコンピューティング研究部門[査読付 3] Hiroshi Inoue, Moriyoshi Ohara, and Kenjiro Taura. Faster set intersection with simd instructions by
reducing branch mispredictions. Proc. VLDB Endow., 8(3):293–304, November 2014.
[査読付 4] Ting Chen and Kenjiro Taura. ParaLite: A parallel database system for data-intensive workflows. IEICE
TRANSACTIONS on Information and Systems, E97-D(5):1211–1224, 2014.
[査読付 5] Jun Nakashima and Kenjiro Taura. MassiveThreads: A Thread Library for High Productivity Languages.
In Festschrift of Symposium on Concurrent Objects and Beyond: From Theory to High-Performance Computing, Lecture Notes in Computer Science. Springer, 2014.
[査読付 6] Miquel Pericas, Kenjiro Taura, and Satoshi Matsuoka. Scalable analysis of multicore data reuse and sharing. In Proceedings of the 28th ACM International Conference on Supercomputing, ICS ’14, pages 353–
362, New York, NY, USA, 2014. ACM.

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/.
alightweight[公開 2] MassiveThreads:
http://code.google.com/p/massivethreads/.

threadlibraryforhighproductivity

languages.

その他の発表論文[発表 1] Yusuke Nishioka and Kenjiro Taura. Scalable task-parallel sgd on matrix factorization in multicore architectures. Oral Presentation at Annual Meeting on Advanced Computing System and Infrastructure (ACSI2015),
2014.
[発表 2] Shintaro Iwasaki and Kenjiro Taura. Simd-aware static task cutoff system. Poster Presentation at Annual
Meeting on Advanced Computing System and Infrastructure (ACSI2015), 2014.
[発表 3] Kenjiro Taura, Shigeki Akiyama, and Jun Nakashima. A common runtime system in massively parallel
environments. In Proceedings of the 10th AEARU Workshop on Computer Science and Web Technology,
2015.
[発表 4] Kenjiro Taura, Shigeki Akiyama, and Jun Nakashima. Simd-aware static task cutoff system. In Proceedingsof the 10th AEARU Workshop on Computer Science and Web Technology, 2015.
[発表 5] Kenjiro Taura, Jun Nakashima, and Miquel Pericàs. Dag recorder: A task-centric tracing algorithm for task
parallel applications. Presentation at Annual Meeting on Advanced Computing System and Infrastructure(ACSI2015), 2014.
[発表 6] 島津真人 and 田浦健次朗. Asdb: 任意のデータソースを検索可能にするデータベースシステム. In 研究
報告システムソフトウェアとオペレーティング・システム（OS）, volume 2014-OS-130, 2014.

特記事項[特記 1] プログラム委員 HPDC 2015
[特記 2] プログラム委員 CLUSTER 2015
[特記 3] プログラム委員 CCGrid 2015

- 208 -

スーパーコンピューティング研究部門

検証付き言語処理系とサービス体系におけるセキュリティ保証の研究

Optimization Verifying Compiler,
Privilidge Design in Federation Service,
and Trust Models in Security
佐藤周行

1

概要

われわれは、「検証付最適化コンパイラ」のもと、最適化に際してセマンティクスを保証するための検証の枠組と、最適化の結果、それが性能を確実に上げていることを検証する枠組を研究してきた。これは言語処理系を中心としてセマンティクスを保証するための枠組の研究だったが、さらにサービス体系全般に敷衍し、複数のテーマについて「保証」をテーマに研究を行っている。さらに、「保証」を論じるためのモデル構築についてもあわせて研究を行っている。さらに、保証の実際的な形として近年盛んに論じられている「オンライントラスト」の構築についても研究を行った。2014 年度は特に以下の研究を行った。

1. 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の研究。特に、GPU 等の自明でな
い性能モデルを持つものについての各要素に分解して解析したものを統合する手法について研究し、コストのブレークダウンが可能になる性能モデルを構築した。これにより、従来のハードウェアカウンター等を用いたスポットごとの性能解析とボトルネックの発見を効率的にできる方法論を展開することができるようになった。
2. 分散アプリケーションのモデル検証を可能にする Centralization の一般化の研究。さらに、ネットワークプログラムの検証を可能にするための Centralization を改良する研究を行った。
3. クラウドを前提としたオンライントラストの研究。内部統制をクラウドに及ぼすためのクラウドの解析を行った。さらに、PKI 等内部統制のコストの解析を併せて行い、費用対効果について研究を重ねた。さらに、サービス提供側に対し、暗号、スクランブルを効果的に行い、内部統制をサービス側に展開することを試みた。
さらにサービスポリシーの検証を含むサービスアーキテクチャのプロトコルを提案した。

4. 認証フェデレーションにおけるプライバシーの研究。認証フェデレーションの普及のために制度的な問題になる、プライバシー保護についてそれを技術的に担保するための研究開発を行った。具体的に、利用者が IdP に対してプライバシーを主張するための Proxy とその上で動作するプライバシー保護の可能なプロトコルの研究開発を行った。加えて、サービス提供- 209 -

スーパーコンピューティング研究部門側の要請であるプライバシーを守りながら、利用者の同一性を保証するためのシステムの研究を行った。

5. オンライントラストの具体的な構築。世界的に構築が進むオンラインのトラストフレーム
ワークを日本で運用管理するために、基準の策定、ドキュメンテーション、対外的な交渉に関与した。結果は日本での学術認証フェデレーション「学認」のトラストフレームワーク構築（Open Identity Exchange との共同作業、FICAM LoA 1 Assessor Credential の獲得）に反
映された。

2

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の研究

2.1

背景

コンパイラの研究の中心である最適化において、従来、研究の展開はアドホックなノウハウの蓄積によってなされてきた。しかし、副作用を許容する最適化、性能的にトレードオフを持つ最適化群の登場など、最適化が複雑・高度になった現在では、理論的基盤を持たなければ最適化適用の正しさの証明さえ危うくなってきている。事実 Gnu-C では、いまだに大量のバグレポートがなされている。
検証付きコンパイラ (Verifying Compiler) は、もともと Hoare の提唱したプログラムの正当性を併せて証明するコンパイラシステムとして 21 世紀の課題として提唱した概念である。本研究で目指すのは、コンパイラ最適化における上のような危機的状況に対応すべく最適化をその正しさの証
明を込めて適用するコンパイラの構築であり、最適化検証つきコンパイラ (Optimization Verifying
Compiler) と呼ぶべきものである。
従来の国内外における構成要素としての研究成果にはアセンブラの型付けによる動作正当性の証明 (Necula)、最適化の適用前後での意味保存の証明 (Necula)、最適化適用条件の時相論理等での形式化 (D Jones) を含む。さらに広義にはモデル検査の応用として動作正当性を証明することも含む。
現在、最適化検証付きコンパイラが検証することのひとつの柱は最適化適用の前後でプログラ
ムの意味が保存されることである (Translation Validation)。証明を最適化の適用と同時に行うことを、アセンブラ言語に対する型理論として展開する。最適化適用はデータフロー解析を本質的に用いることから、データフロー理論を包含した型理論の構築につなげることができる。この最大の意義はデータフロー型の最適化の正当性を形式的に証明する体系を提示することである。また研究の基礎として、動作同一性証明に適したプログラム実行の適切な抽象化ができることになる。
また、最適化検証付きコンパイラはプログラム実行の抽象化を通して、最適化適用の最大の目的である性能向上の理論的解析のベースになる。現実的に妥当な数理的性能モデルを仮定すると、その中で適用最適化が「真に」最適なコードを出すかどうかの検証ができる。(従来の最適化は、
もとのコードと比較して、性能が良くなるかもしれないということを定性的にしか示せなかった。
自動チューニング (Atlas 他) は、没理論でノウハウを適用することを目指しているものである。また、アーキテクチャ研究ではエミュレータが実質的なモデルの役割を果してきた。しかし、アンローリングなどのパラメトリックな最適化を解析するには数理的なモデルが必須である。) 性能モ
デルと、各種整数計画法の適用により、複数の最適化の組み合わせのどれが真に最適かを決定することができる。これはまさに性能面からみた検証であり、検証というプロセスが従来のアドホックな最適化研究に与えるインパクトの大きさを証明するものである。理論的な検証付きコンパイ- 210 -

スーパーコンピューティング研究部門

ラが具体的な性能モデルの概念と結合して具体的な性能保証をすることは、理論と実践の両面での貢献が大きいものである。

2.2

内容

目的としてあげたゴールに対して 2014 年度は具体的に以下のようにテーマを設定した。

• 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の研究。
• 分散アプリケーションのモデル検証を可能にする Centralization の一般化の研究。

2.3

具体的成果

Java プログラムのプログラム解析、特にネットワークプログラムのモデルチェッキングの可能性を広げるための Centralization の改良を行った。具体的に、異なるバージョンのクライアント、
サーバを同時に解析可能にするための名前コンフリクトの解決方法の研究をおこなった。[査読付 1,
査読付 10, 発表 2] で成果を発表した。この研究は当時大学院生であった馬雷との共同研究である。
特に [査読付 10] において、プロダクトレベルのソフトウェアの検証の結果、バグを発見し、レポートを送付した。これは、構築した自動テスト系が十分実用的であることを証明することになった。
さらに GPU の性能モデルの構築の研究を行った。GPU は、CPU とメモリとのインタラクショ
ンが外部から観測可能で、それをもとにした計算モデルが作りやすいことに注目し解析モデルを作成した。このモデルでは、GPU 内部の計算と GPU 内部の転送コスト、GPU とメモリ間の転送
コストを分解することができた。
解析モデルは Linear Performance Breakdown Model として、一定の精度を持つことが実証できた。結果として、計算部分とメモリ転送部分の正確なコスト分解ができるようになり、依然としてメモリ転送が高速化のキーになるという当たり前の事実があらためてうきぼりになった。[査読付 4,
査読付 11] で成果を発表した。この研究は大学院生である当時大学院生であった Mario Chapa との共同研究である。

3

クラウドを前提としたオンライントラストの研究

3.1

背景

クラウドは、もはやサービス・計算環境として無視できない勢力になったが、それを大規模に採用するには、全体的な躊躇が観察される。特に、セキュリティ上問題のあるデータを外に出すことに対しての抵抗感は強い。大手のクラウドベンダーにおいても SLA では可用性については意識しているが、セキュリティについての記述は少ない。セキュリティ上の問題を解決するために、重要なデータをプライベートクラウドに置く解も提案されているが、これはクラウドの利点であるコストの合理化に逆行する。
セキュリティの問題が生じる原因は、これまで整備されてきた Organizational Security や Internal
Control といった、組織内を統制する概念が適用できないことにある。ISO 27000 シリーズが暗黙のうちに仮定している組織がクラウドではクラウドベンダーにおきかわり、しかも、その統制はSLA という従来よりずっとゆるい形でしか実現されない。

- 211 -

スーパーコンピューティング研究部門

3.2

内容

法政大、千葉工大と共同で科研費「基盤 (B): ハイブリッドクラウドにおける動的セキュリティ
検知・調停制御技術の研究開発及び構築」を得、以下の研究を行った。
われわれは、暗号化によって、データのプライバシーをクラウドにおいても担保することで、セキュリティの問題を解決することを試みた。具体的にクラウドのデータにスクランブルをかけ、鍵を自分のトラストの中で管理することで実現できることを示そうとした。
さらに、サービスポリシーを実行に反映できるアーキテクチャを実現するプロトコルを設計し、プロトタイプを実装した。

3.3

具体的成果

[査読付 7, 査読付 9, 査読付 12, 査読付 13, 発表 4, 発表 5, 発表 7] において、内部統制をクラウドに及ぼすための解析を行った。
さらに、ポリシーの陽な表現とその強制を表現できるサービスモデルを作成し、プロトタイプを作成してその有効性を検証した。結果として P3P によく似た、しかしポリシー一般に拡張した
サービスモデルを作ることに成功した。この研究は [査読付 5, 発表 3, 発表 6] で発表している。

4

認証フェデレーションにおけるプライバシーの研究

4.1

背景

認証フェデレーションの普及のためには、今後プライバシー保護が制度的に大きな問題になる
ことがわかっている。従来のようにプライバシーマーク等、社会制度による担保のみでなく、技術的に担保することが重要になる。一般的には、自分の身元を隠すための Proxy の設置が有効とされている。従来でも Tor 等、一部強力なプロトコルが提案されてきたが、運用が軽量であること、隠ぺいが必要な情報が実際に隠ぺいできること、その情報が必要なエンティティのみに正しく伝達できること等の保証をするためには、詳細な設計が必要になる。

4.2

内容

国立情報学研究所、京都大学、野村総合研究所と共同で 2012 年度総務省委託研究「情報流通連
携のためのオープンな ID 連携プラットフォームにおけるプライバシー保護機能の高度化の研究開発」のもと、認証フェデレーションで用いられるプロトコルにプライバシーを保護する機能を実装するための研究開発成果の発表を行った。

4.3

具体的成果

以下のプロトコルの設計および実装を行い、成果発表を行った。

1. Privacy Enhancing Proxy の設計と実装 [査読付 2]
2. その他 [査読付 3]
各所から問い合わせが来ている。

- 212 -

スーパーコンピューティング研究部門

5

オンライントラストの具体的な構築について

5.1

背景

FICAM によるアメリカ連邦政府のサービスへのアクセスに関する LoA の策定、ISO による認証の LoA (Level of Assurance) の ISO 化などが現実のものとなり、日本やヨーロッパでも、トラスト
フレームワークの構築が現実に視野に入ってきている。日本の学術界におけるトラストフレーム
ワークの構築を具体的に進めるために、基準の制定、ドキュメント化、監査を含めた評価体制の整備が必要になっている。

5.2

内容

日本の大学・研究機関が参加する認証フェデレーションとして「学認」が存在するが、そこでのトラストフレームワークの構築、特に LoA1 認定の実際に運用を行った。

5.3

具体的成果

[発表 1] のような国際連携を積極的に行った。
JIPDEC が 2014 年度に行った「ID 連携トラストフレームワーク」の構築のための実証事業において、日本の民間におけるトラストフレームワークの構築についても意見を述べた。

6

学会活動

IEEE COMPSAC (Track Chair) および IEEE Mobile Cloud (2014 PC Chair, 2015 General Chair) をはじめとして将来のサービスアーキテクチャの研究のための組織化を行っている。

7

成果要覧

査読付論文リスト[査読付 1] Lei Ma, Cyrille Artho, Hiroyuki Sato: Managing Product Variants by Project Centralization,
Lecture Notes on Software Engineering, 2(2), May, 195–200, 2014.
[査読付 2] SATO Hiroyuki, OKABE Yasuo, NISHIMURA Takeshi, YAMAJI Kazutsuna, NAKAMURA Motonori: Privacy Enhancing Proxies in a Federation: Agent Approach and Cascade
Approach, Journal of Information Processing 22(3), 464–471, 2014.
[査読付 3] TAKESHI NISHIMURA, MOTONORI NAKAMURA, KAZUTSUNA YAMAJI, HIROYUKI SATO, YASUO OKABE, Privacy Preserving Attribute Aggregation Method without Shared Identifier Binding, Journal of Information Processing 22(3), 472–479, 2014.
[査読付 4] Chapa Martell, M., Sato, H.: A Linear Performance-Breakdown Model for GPU Programming Optimization Guidance, Proc. 16th Workshop on Advances on Parallel and Distributed
Processing Systems, 593-603, Phoenix, May 19-23, 2014.

- 213 -

スーパーコンピューティング研究部門[査読付 5] SATO Hiroyuki, TANIMOTO Shigeaki, KANAI Atsushi: A Policy Consumption Architecture that enablesDynamic and Fine Policy Management, Proc. 3rd ASE International Conf.
CyberSecurity 2014, May 27–31, Palo Alto, 2014.
[査読付 6] S. Tanimoto, K. Takahashi, T. Yabuki, K. Kato, M. Iwashita, H. Sato and A. Kanai: Risk
Assessment Quantification in Life Log Service, Proc. 15th Int’l Conf. Software Engineering,
Artificial Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing (SNPD) 2014, 313–
318, Las Vegas, Jun 30–July 2, 2014.
[査読付 7] 米田 翔一, 谷本茂明, 佐藤周行, 金井敦: オフィス空間における場のセキュリティを考慮したリスクアセスメント, RO-006, FIT 2014, つくば, Sept. 3–5, 2014.
[査読付 8] Atsushi Kanai, Shigeaki Tanimoto, Hiroyuki Sato: Data Management Approach for Multiple
Clouds using Secret Sharing Scheme, Proc. 8th International Workshop on Advanced Distributed and Parallel Network Applications (ADPNA-2014), 432–437,Salerno, Sept. 10–12,
2014.
[査読付 9] Shigeaki Tanimoto, Ryota Sato, Kazuhiko Kato, Motoi Iwashita, Yoshiaki Seki, Hiroyuki
Sato, Atsushi Kanai: A Study of Risk Assessment Quantification in Cloud Computing, toappear in 8th International Workshop on Advanced Distributed and Parallel Network Applications (ADPNA-2014), 426–431, Salerno, Sept. 10–12, 2014.
[査読付 10] Lei Ma, Cyrille Artho, Cheng Zhang and Hiroyuki Sato: Efficient Testing of Software
Product Lines via Centralization, Proc. Generative Programming and Component Engineering (GPCE) 2014, 49–52, Vasteros, Sept. 15–16, 2014.
[査読付 11] Chapa Martell Mario Alberto, SATO, Hiroyuki: Linear Performance-Breakdown Model: A
Framework for GPU kernel programs performance analysis, Int’l J. Networking and Computing, Vol 5, No 1, 86–104, 2015.
[査読付 12] Shigeaki Tanimoto, Hiroyuki Sato, Atsushi Kanai: Risk Assessment Quantification of Ambient Service, Proc. 9th Int’l Conf. Digital Society, 70–75, Lisbon, Feb. 22–17, 2015.
[査読付 13] Yuuki Kajiura, Shohei Ueno, Atsushi Kanai, Shigeaki Tanimoto, Hiroyuki Sato: An Approach to Selecting Cloud Services for Data Storage in Heterogeneous-multicloud Environment with High Availability and Confidentiality, Proc. 1st Int’l WS on Service Assurance inSystem Wide Information Management, Taichung, March 25–17, 2015.

その他の発表論文リスト[発表 1] Kazu Yamaji, Kouji Nishimura, Yasuhiro Nagai, Hiroyuki Sato, Motonori Nakamura, Tomohiro Ito, Takeshi Nishimura, Yoshihiro Okada: Standard Levels of Authentication and Security
for Use in Academic Japanese Cloud Services, Terena Netwoking Conference 2014. Dublin,
May 19–22, 2014.

- 214 -

スーパーコンピューティング研究部門[発表 2] Lei Ma, Cyrille Artho, Cheng Zhang, Hiroyuki Sato: When Project Centralization and Random
Testing Meet –Efficient Automatic Testing of Multiple Software Product Variants–, 第 31 回ソフトウェア科学会大会, 8-2, 名古屋, Sept. 7–10, 2014.
[発表 3] 佐藤 周行, 谷本 茂明, 金井 敦: アクセス制御のための機械可読サービスポリシー文書, コ
ンピュータセキュリティシンポジウム 2014, 1D4-1, 札幌, Oct 22–24, 2014.
[発表 4] 畑 健一郎・佐藤 彰・米田翔一・谷本茂明・佐藤周行・金井 敦: 情報セキュリティマ
ネジメントシステムにおけるスローポリシー導入に関する検討, ライフインテリジェンスとオフィス情報システム研究会（LOIS）, IEICE, 北九州, Jan. 15, 2015
[発表 5] 平本拓也, 金井敦, 谷本茂明, 佐藤周行: セキュリティ場モデルの提案, 暗号と情報セキュリ
ティシンポジウム (SCIS) 2015, 4C1-1, 北九州, Jan. 20–23, 2015.
[発表 6] 篠山裕貴, 金井敦, 谷本茂明, 佐藤周行: LOA を考慮した動的クラウド選択基盤方式, 暗号と情報セキュリティシンポジウム (SCIS) 2015, 4B2-2, 4C1-1, 北九州, Jan. 20–23, 2015..
[発表 7] 大角地涼介, 佐藤亮太, 米田翔一, 谷本茂明, 佐藤周行, 金井敦: パブリックククラウドと企業ネットワークのセキュリティポリシー連携マネジメントに関する研究, プロジェクトマ
ネジメント学会春季大会, 東京, March 13–14, 2015.

- 215 -

スーパーコンピューティング研究部門

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

1

概要
本報告は、以下の研究・教育・業務報告に大別される。
 ソフトウェア自動チューニング研究 研究室の PC から、国家が提供するスーパーコンピュータに至る広範な計算機環境で、自動的に性能チューニング（ソフトウェア自動チューニング、以降「AT」と記載する）ができるソフトウェアの理論、方法論、方式、言語、およびライブラリに関する総合的研究。
 ポストペタスケールに資する数値計算ミドルウェア、および ppOpen-HPC のための AT 機構の開発（ppOpen-HPC および ppOpen-AT プロジェクト）。
 最新メニーコア CPU 上での地震波シミュレーションコード(Seism3d、 ppOpenAPPL/FDM) 向き AT 方式開発[査読付 5]
 AT のための性能モデル化手法の開発[査読付 6]
 超並列高性能数値計算ライブラリ研究開発
 アルゴリズムと実装方式を自動チューニングする機能を有する、疎行列反復解法ソルバ
Xabclib の研究開発（E-サイエンスプロジェクト成果物に関する研究開発）
 超並列計算機に向く固有値ソルバのアルゴリズムおよび実装技術開発[発表 4] 高性能数値計算アルゴリズム開発
 離散要素法（DEM）における新しい並列化方式（マルチカラー接触判定法）の開発[査読付 4]
 高性能計算（HPC）における学部・大学院教育およびスーパーコンピュータユーザ教育業務
 センターのスーパーコンピュータを用いて行う並列プログラミングの授業。
 東京大学工学部・工学系研究科共通科目：スパコンプログラミング（１）（Ⅰ）
 駒場の教養学部学生を対象に行う全学ゼミ：スパコンプログラミング研究ゼミ
 並列プログラミング教育および新規ユーザ獲得支援業務。
 若手・女性利用者推薦
 Advanced Supercomputing Environment（ASE）研究会
 お試しアカウント付き並列プログラミング講習会
 スパコンに関する解説書の執筆[書籍 1]
 スーパーコンピュータによる社会貢献業務
 東京大学情報基盤センター企業利用支援制度- 216 -

スーパーコンピューティング研究部門

2

ソフトウェア自動チューニング研究

2.1

背景

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

2.2

内容

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

2.3

具体的成果

本研究は 2002 年から継続して成果を出してきている。主な研究成果は以下である。
1. 汎用的ATインターフェースおよびATライブラリXabclibの開発：いままでのAT機能付きライ
ブラリでは、汎用的なユーザインターフェースが存在しないので、AT機能の再利用性が低い。そこで、汎用的ATインターフェースOpenATLibを設計し、ATに必要な機能の一部を実現した。また、Xabclibをフリーの流体解析ソフトウェアOpenFOAMへ実装して、高性能化を実現した。本研究は、日立製作所中央研究所との共同研究である。
2. ポストペタスケール時代における数値計算ミドルウェアおよびそのためのAT言語の開発（ppOpen-HPC および ppOpen-AT プロジェクト）[招待1][査読付3,5][発表1,3,6]：ポストペ
タスケール時代で利用される数値計算ミドルウェア開発プロジェクトである。なお本研究は、JST-CREST「自動チューニング機構を有するアプリケーション開発・実行環境」（研究代表者：東京大学 中島研吾 教授）における東大グループの一員として実施されている。
また、実行環境として開発される数値計算ミドルウェアppOpen-HPCのためのAT言語
ppOpen-ATの開発を主として行っている。本研究成果は工学院大学との共同研究で利用されており、成果はAT基盤として広く利用されつつある。
3. 学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点（以降「拠点」とよぶ）の共同研究：
基盤センターが所有するスパコンを対象とした、実用アプリケーションの並列化、演算高性能化、数値アルゴリズム開発、AT機能の適用の研究である。片桐は東大・基盤センター側の研究者として参加し、今まで拠点に関連する共同研究先は8件以上にのぼる。単に技術提供的な補助ではなく、核融合研究所や名古屋大学等との共同研究では、コードチューニングやアルゴリズム開発を行っている。
ＡＴに関連する研究では、国立中央大学数学科（台湾）で招待講演[招待1]を行った。また、米国
応用数理学会（SIAM）の会議で、継続して日本および世界の自動チューニング研究を紹介するミ
ニ・シンポジウムの企画[特記4]、および、日本・台湾との国際ワークショップの企画[特記5]を実施している。海外においてもAT研究の情報を発信し続けている。

- 217 -

スーパーコンピューティング研究部門

3

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

3.1

背景

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

3.2

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

3.3

具体的成果

（１）これまでの成果の概要：有限差分法 ppOpen-APPL/FDM の演算カーネルに向くループ
変換を基にしたＡＴ機能である、ループ融合、ループ分割、および、式並べのＡＴ方式を開発した。
現在普及しているマルチコアＣＰＵで、これらＡＴ機能の効果の検証を行った。

- 218 -

スーパーコンピューティング研究部門

図1

ppOpen-HPC と ppOpen-AT の提供機能（２）本年度の成果：性能評価により明らかとなったＡＴ機能について、高度化を行った。メニーコアＣＰＵである Xeon Phi
で、開発してきたＡＴ機能の有効性の検証を行った。
ppOpen-APPL / FDM ver. 0.2、およびppOpen-AT ver. 0.2 を用い、ppOpenAPPL / FDM に現れる、ほぼすべてのカーネル 14 カ所に AT 機能を実装した。
Intel Xeon Phi コプロセッサ（CPU：Xeon Phi 5110P, 1.053 GHz，60 core）
8 ノード用いた。実行形態は Native 実行
図 2 ppOpen-APPL/FDM における各カーネルにおけである。ハイブリッド MPI/OpenMP の実行
る最大 AT 効果
形態で性能評価を行う。表記として、(Xeon Phi, 8 ノード，HT4 実行)
PXTY という表記をする。ここで、Ｘは MPI
プロセス数、Y は 1 プロセスから派生するOpenMP スレッド数である。ここでは、P8T240、P16T120、…、P480T4 までのハイブリッド
MPI/OpenMP の実行について、最も AT 効果があった数値（AT なしの実行に対する AT ありの実
行時間の比、つまり、AT による速度向上比）を図 2 に示す。
図 2 より、Xeon Phi での AT 効果は最大で 5.6 倍であり、全体の実行時間においても最大で 1.5倍の高速化が達成できる。実施したループ変換は、ループ分割、ループ融合、および、式の並び替えという従来手法ではあるが、コンパイラ最適化に対し柔軟に適用できる AT 機能の導入により、大きな高速化が実現できることが明らかになった。メニーコアＣＰＵにおいても、ＡＴ機能の有効性が示された事例であり、今後のスパコン環境における AT 研究の進展が期待できる。

- 219 -

スーパーコンピューティング研究部門

4

HPC 教育関連業務

4.1

背景

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

4.2






4.3




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

具体的成果
東京大学における HPC 教育（2014 年度）
 工学部共通科目（夏学期・冬学期）で、登録人数合計 60 名、単位取得者数 21 名を達成した。
 教養学部の全学ゼミにおいては、登録 13 名、合格 5 名であった。
スーパーコンピュータ若手・女性利用者推薦（2014 年度、前期、後期）[特記 1]- 220 -

スーパーコンピューティング研究部門

 本学、理研、慶應義塾大、防大、から合計６件の課題を採択した。
お試しアカウント付き並列プログラミング講習会（2014 年度は 4 回実施（片桐担当分）[特記 3]）
 講習会全体では、他大学、研究機関、企業を含む、合計１３２名の参加登録があった。
先進スーパーコンピューティング環境研究会（ASE 研究会）（2014 年度は 2 回実施[特記 2]）
 招待講演として、以下の講師を招へいした。
 Dｒ. Keita Teranishi (Sandia National Laboratories, USA) Dr. Jakub Kurzak (Electrical Engineering and Computer Science Department, University of Tennessee, USA) 参加者合計は２０名だった。高性能計算分野において活発な最新情報の交換、および、研究者間の交流に貢献した。

5

スーパーコンピュータによる社会貢献業務

5.1

背景

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

5.2

内容

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

5.3


6

具体的成果
東京大学情報基盤センターにおける企業利用者支援に対する業務

成果要覧

招待講演／招待論文[招待 1] Takahiro Katagiri: An Overview of Supercomputing Division and Related Research Activities for Parallel Eigen-computation and Auto-tuning Techniques, National Central University,
Taiwan, February 2015.

著書／編集[著書 1] 岩下武史，片桐孝洋，高橋大介 著：スパコンを知る: その基礎から最新の動向まで，東京
大学出版会，ISBN-13:978-4130634557，2015 年 2 月．

査読付論文リスト[査読付 1] Masaharu Matsumoto, Futoshi Mori, Satoshi Ohshima, Hideyuki Jitsumoto, Takahiro
Katagiri, Kengo Nakajima: Implementation and Evaluation of an AMR Framework for FDM Applications, Proceedings of 2014 International Conference on Computational Science, Procedia
Computer Science, Vol.29, pp.936-946, June 2014.
[査読付 2] Takahiro Katagiri, Hiroshi Takeda, Jyunya Kato, Shota Kawamura and Yasuyoshi Horibata: Towards Multicolor Particle Contact Detection Method for Hybrid MPI-OpenMP Execution- 221 -

スーパーコンピューティング研究部門

in DEM, Proceedings of VECPAR 2014, 11th International Meeting High Performance Computing for Computational Science, June 2014. (A Poster)[査読付 3] Teruo Tanaka, Ryo Otsuka, Akihiro Fujii, Takahiro Katagiri, Toshiyuki Imamura: Implementation of d-Spline-based incremental performance parameter estimation method with
ppOpen-AT, Scientific Programming, IOS Press, Vol. 22, No. 4, pp. 299-307, July 2014.
[査読付 4] 片桐孝洋，竹田宏，河村祥太，加藤淳也，堀端 康善：DEM におけるマルチカラー接触判定法の適用とマルチコア計算機による性能評価，粉体工学会誌，第 51 巻 8 号，pp.564-570，
2014 年 8 月．
[査読付 5] Takahiro Katagiri, Satoshi Ohshima, Masaharu Matsumoto: Auto-tuning of Computation
Kernels from an FDM Code with ppOpen-AT, Proceeding of IEEE MCSoC14, Special Session:
Auto-Tuning for Multicore and GPU (ATMG-14), pp.91-98, September 2014.
[査読付 6] Satoshi Ohshima, Takahiro Katagiri, Masaharu Matsumoto: Performance optimization of
SpMV using CRS format by considering OpenMP scheduling on CPUs and MIC, Proceeding ofIEEE MCSoC14, Special Session: Auto-Tuning for Multicore and GPU (ATMG-14), pp.253-260,
September 2014.

その他の発表論文リスト[発表 1] 片桐孝洋，大島聡史，松本正晴：Xeon Phi における ppOpen-AT を用いた有限差分法コードの自動チューニング，計算工学講演会論文集，Vol.19，2014 年 6 月．
[発表 2] 片桐孝洋，河村祥太，加藤淳也，竹田宏，片桐孝洋，堀端康善：マルチカラー接触判定法のハイブリッド MPI/OpenMP による並列化，情報処理学会研究報告 2014-HPC-146，2014 年 10月．
[発表 3] Takahiro Katagiri: Towards Auto-tuning of Scientific Codes for Many-core Architectures
in Era of Exa-flops, 2015 Conference on Advanced Topics and Auto Tuning in High Performance
Scientific Computing, National Taiwan University, February 2015.
[発表 4] Katagiri Takahiro，Iwata Jun'ichi，Uchida Kazuyuki：A Communication Avoiding and Reducing Algorithm for Symmetric Eigenproblem for Very Small Matrices，情報処理学会研究報告2015-HPC-148，2015 年 3 月．
[発表 5] 大島聡史，片桐孝洋，櫻井隆雄，中島研吾，黒田久泰，直野健，猪貝光祥：動的な並列実行機構を用いた SpMV 実装の性能評価，情報処理学会研究報告 2015-HPC-148，2015 年 3 月．
[発表 6] 入江純，村田陸，藤井昭宏，田中輝雄，片桐孝洋：自動チューニング基盤 ppOpen-AT 上での標本点逐次追加型複数パラメータ同時推定機能の実現，情報処理学会研究報告 2015HPC-148，2015 年 3 月．
[発表 7] Takahiro Katagiri, Satoshi Ohshima, Masaharu Matsumoto: Towards Auto-tuning in the
Era of 200+ Thread Parallelisms --- FIBER Framework and Minimizing Software Stack, SIAM
Conference on Computational Science & Engineering (CSE15), MS258 Streamlining Application
Performance Portability - Part I of II, March 2015.

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 2014 年度（前期）４件（新規 2 件，継続 2 件），
2014 年度（後期）２件（新規１件，継続１件）．

- 222 -

スーパーコンピューティング研究部門[特記 2] 東京大学情報基盤センタースーパーコンピューティング部門主催， Advanced Supercomputing Environment (ASE)研究会: 第 18 回 ASE 研究会（2014 年 9 月 18 日（木））、第 19 回 ASE研究会（2014 年 9 月 22 日（月））、の 2 回実施．
[特記 3] お試しアカウント付き並列プログラミング講習会（片桐担当分のみ）：2014 年 6 月 18 日～
19 日、2014 年 9 月 1 日～2 日、2015 年 3 月 9 日～10 日、2015 年 3 月 26 日～27 日 の 4 回実
施．
[特記 4] ミニシンポジウム・オーガナイザー，SIAM Conference on Computational Science & Engineering (CSE15), Streamlining Application Performance Portability (Organizer: Takahiro Katagiri(University of Tokyo, Japan), Toshiyuki Imamura (RIKEN, Japan), Osni A. Marques (Lawrence
Berkeley National Laboratory, USA), The Calvin L. Rampton Salt Palace Convention Center,
USA, March 14-18, 2015.
[特記 5] 国際ワークショップ・オーガナイザー，2015 Conference on Advanced Topics and Auto
Tuning in High Performance Scientific Computing, National Taiwan University, February 27-28,
2015.

- 223 -

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て、インダクティブカップリングによるチップ間通信を用いた 3 次元積層 LSI のアーキテクチャ
に関する研究等を実施中である。以下では、本年度の成果の一部として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。2014 年時点で日本最高性能を誇る京コンピュータは 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
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- 224 -

スーパーコンピューティング研究部門

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。例えば計算部には各コアの周波数・電圧制御と使用コア数制御、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

現在は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、
 電力性能最適化フレームワークにおけるノブ制御ポイント埋め込み技術と半自動コード書き換え手法
 複数ジョブ間での電力資源管理を行うスケジューラ
に関して制御アルゴリズムの検討やシステムソフトウェアの機能設計と実装を行った。

2.3

具体的成果

(1) ノブ制御ポイント埋め込み技術と半自動コード書き換え手法
電力制約適応型システムにおいて、電力性能ノブを適切に制御しつつ電力制約下で性能を最大化するための最適化基盤フレームワークとして、電力ノブ制御ポイント埋め込み技術と半自動コード
書き換え手法を構築した。図 1 に本フレームワークの概要を示す。

図 1: 電力性能最適化フレームワーク- 225 -

スーパーコンピューティング研究部門

本フレームワークは以下の手順により、自動・半自動でアプリケーションコードの最適化を行うものである。
1. オリジナルなアプリケーションプログラムに対し、コード解析して電力ノブを制御する可能性のあるポイントに API 呼び出しの関数を埋め込む。
2. いくつかのノブ設定でプロファイリング実行を行い、埋め込まれた API を利用して電力性能情報を取得する。
3. 得られた情報をもとに、電力分配最適化アルゴリズムにより各制御ポイントでの電力配分を決定
し、それを設定ファイルとして保存する。
4. 実行時には、電力配分設定ファイルを参照し、1.で埋め込まれた API により電力ノブを制御しつつ実行を行う。
本フレームワーク上に、最適化アルゴリズムを実例として実装し、機能および有用性の検証を行った。図 2 に検証結果を示す。図は TDP の比率を保ったまま CPU と DRAM への電力配分行った場
合（naïve-1）を基準とした際の、各アプリの最大/最小電力から電力モデルを作成し電力配分を行った場合（naïve-2）、および提案手法として 3 点のプロファイル結果よりモデルを作成し、それを基に電力配分を行った場合（3points）の性能を示している。提案手法により、ナイーブな電力配分の場合と比較して 2 倍近い性能向上を達成できる可能性があることがわかる。現状では一部手動で行う必要のある箇所が存在するが、ほぼ自動での電力制約下における性能最適化を行う道筋を付けることができた。今後、本フレームワークでの自動最適化を完成させ、またより一般的な最適化アルゴリズムが実装できるよう拡張を行う予定である。

図 2：最適化による性能向上の初期評価
自動最適化が有用である反面、ユーザ自身が電力を考慮してアプリケーションのファインチューニ
ングを行う場合も多い。その補助として、プロファイリングツールにおいて、通常のパフォーマンスカウ
ンタ等のプロファイル情報に加え、消費電力に関する情報も併せて取得し、可視化してプログラマに提示する環境の構築を行った。既存の性能解析ツールとして広く利用されている Tuning and Analysis Utilities (TAU) をベースに検討を開始し、まずは消費電力情報取得機能について、主に観測オ
ーバーヘッドや電力測定の精度について評価を行った。オーバーヘッドに関しては、昨年度からの改良により TAU オリジナルの実装に比べて低オーバーヘッドで消費電力情報を記録できるようになったが、それでもプロファイリングを行わない場合と比較して 10～20%程度の実行時間が増加する。
パフォーマンスカウンタなどの性能情報は測定対象区間のみが取得できるので、実行時間の増加は大きな問題とならないが、消費電力は単位時間毎の電力値を取得するため、実行時間の変動は電力値の精度に大きく影響する。そこで、電力情報の精度を高めるべく、RAPL を用いた低オーバーヘ- 226 -

スーパーコンピューティング研究部門

ッドな電力取得環境と組み合わせる方式を開発した。これにより、Open Trace Format Version2（OTF2）形式で性能情報と共に精度の良い電力情報を保存することができ、既存の可視化ツール等を利用して電力最適化の補助とすることができる。
(2)複数ジョブ間での電力資源管理を行うスケジューラ
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。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自体が変化した場合にも適切に電力性能ノブが制御できること、計算機センターの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、などが本スケジューラ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、余剰な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ミドルウェアを開発した（図 3 左参照）。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ものである。32 ノードのシステムで開発したミドルウェア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（図 3 右参照）。本ミドルウェア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、システムのスループットを大幅に向上させることができるという初期評価結果を得ている。

図 3：動的ノブ制御ミドルウェアによる性能向上と電力制御の様子
また、エクサスケールシステムが設置されるような計算機センターでは、システムを分割して複数ジョブが同時に実行されることが通常である。そのような複数ジョブが存在する環境では、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。本年度は、そのためのシステムソフトウェア設計と実装も行った。九州大学情報基盤研
究開発センターで開発された電力資源マネージメントソフトウェアをベースとして、電力資源を考慮したジョブスケジューリングを行いつつ、上記の動的ノブ制御用ミドルウェアを組み込むことで、電力制約適応型システム向けのジョブ管理ソフトウェアを開発中であり、広くクラスタシステムの資源管理ツールとして利用されている SRULM のアドインとして統合することを目指す。

3

成果要覧

招待講演／招待論文[招待 1] Masaaki Kondo，Power Wall: A Design Challenge to Exascale Systems，Extreme Performance Computational Science French-Japanese Conference，Tokyo，April 2014．

- 227 -

スーパーコンピューティング研究部門[招待 2] Hiroshi Nakamura，Masaaki Kondo，Koji Inoue，Martin Schulz，Todd Gamblin，Barry
Rountree， Toshio Endo，Akira Nukada，Satoshi Matsuoka：Power Management and Optimization toward Extreme Scale Supercomputing，Workshop on International Cooperation for
Extreme-Scale Computing，Leipzig，June 2014．
[招待 3] Masaaki Kondo：Evaluating Power-Efficiency for an Embedded Microprocessor with FineGrained Power-Gating，14th International Forum on Embedded MPSoC and Multicore，July
2014．
[招待 4] Masaaki Kondo：Power Management Framework for Extreme-Scale Computing，The workshop on Big Data and Extreme-scale Computing，Jan. 2015．

受賞関連[受賞 1] Kimiyoshi Usami，Makoto Miyauchi，Masaru Kudo，Kazumitsu Takagi，Hideharu Amano，MitaroNamiki，Masaaki Kondo，and Hiroshi Nakamura: Best Paper Award，International Symposium on System-on-Chip 2014，Oct. 2014．

査読付論文[査読付 1] 和田康孝，近藤正章，本多弘樹：粗粒度な電圧ドメインを持つメニーコアプロセッサ向け
低消費電力化タスクスケジューリング，情報処理学会論文誌 コンピューティングシステム（ACS），Vol.8，No.1，pp.00-00, 2015 年 3 月．
[査読付 2] Kimiyoshi Usami，Makoto Miyauchi，Masaru Kudo，Kazumitsu Takagi，Hideharu Amano，MitaroNamiki，Masaaki Kondo，and Hiroshi Nakamura：Unbalanced Buffer Tree Synthesis to Suppress Ground Bounce for Fine-grain Power Gating，International Symposium on
System-on-Chip 2014，Oct. 2014．
[査読付 3] Takeshi Soga, Hiroshi Sasaki, Tomoya Hirao, Masaaki Kondo, and Koji Inoue: A Flexible
Hardware Barrier Mechanism for Many-Core Processors, 20th Asia and South Pacific Design Automation Conference (ASP-DAC 2015). Jan. 2015.

その他の発表論文[発表 1] T. Cao，M. Kondo，Y. Wada，H. Honda：Modeling Power Usage of HPC Systems by RAPLInterface（Poster），HPC in Asia Posters at International Supercomputer Conference’14，Leipzig，June, 2014．
[発表 2] 和田康孝，稲富雄一，井上弘士，近藤正章，本多弘樹：高性能計算環境向け電力配分自動最適化のためのコンパイラ環境の構築，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 2014-HPC-145， 新潟， 2014 年 7 月．
[発表 3] 黄巍，岩澤直弘，カオタン，和遠，近藤正章，中村宏： エネルギー効率を考慮した電力制
約下でのスループット指向ジョブスケジューリング手法，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 2013-HPC-146，那覇，2014 年 10 月．
[発表 4] 稲富雄一，和田康孝，深沢圭一郎，青柳睦，近藤正章，三吉郁夫，井上弘士：MPI 並列ア
プリケーションの電力性能最適化，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 2013-HPC-146，那覇，2014 年 10 月．

- 228 -

スーパーコンピューティング研究部門[発表 5] 稲富雄一，和田康孝，深沢圭一郎，青柳睦，近藤正章，三吉郁夫，井上弘士： 電力性能
特性ばらつきを考慮した MPI 並列アプリケーションの性能最適化，情報処理学会計算機アーキテクチャ研究会＆ハイパフォーマンスコンピューティング研究会 2013-ARC-213 &2013-HPC-147, 小樽，2014 年 12 月．
[発表 6] 大坂隼平，和田康孝，近藤正章，三吉郁夫，本多弘樹：電力性能特性ばらつきを考慮した
MPI 並列アプリケーションの性能最適化，情報処理学会計算機アーキテクチャ研究会＆ハ
イパフォーマンスコンピューティング研究会 2013-ARC-213 & 2013-HPC-147, 小樽，2014
年 12 月．
[発表 7] 佐々木 沢，和田康孝，近藤正章，本多弘樹：次世代 3 次元実装メモリのメモリネットワーク
構成に関する初期検討，情報処理学会計算機アーキテクチャ研究会＆ハイパフォーマンス
コンピューティング研究会 2013-ARC-213 & 2013-HPC-147, 小樽，2014 年 12 月．
[発表 8] 松村正隆，近藤正章，松谷宏紀，和田康孝，本多弘樹：誘導結合型三次元積層マルチコ
アプロセッサにおけるキャッシュ間通信手法の検討，電子情報通信学会 CPSY 研究会, 川崎，2015 年 1 月．
[発表 9] 竹本 拓未，和田康孝，近藤正章，本多弘樹：ヘテロジニアス GPU コンピューティングのためのワークサイズ自動調整手法の提案，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 2013-HPC-148, 別府，2014 年 12 月．
[発表 10] 藤井淳，和田康孝，近藤正章，本多弘樹：ヘテロジニアスなサーバ計算機環境におけるアプリケーションの特徴に基づいた仮想マシン再配置手法，第 77 回情報処理学会全国大会, 京都，2015 年 3 月．

特記事項
[特記 1] 電子情報通信学会 情報・システムソサイエティ，庶務幹事．
[特記 2] Program Committee, The International Conference for High Performance Computing,
Networking, Storage and Analysis (SC)，2014．
[特記 3] Program Committee, International Symposium on Low Power Electronics and Design(ISLPED)，2014．

- 229 -

スーパーコンピューティング研究部門

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
大島 聡史

1

概要

本年度の主な活動は以下に大別される。
様々な並列計算ハードウェアを用いたプログラム高速化と自動チューニングに関する研究 昨 年 に 引
き続き、主に疎行列反復解法 (疎行列ソルバー) や疎行列ベクトル積を対象として高速化実装と自動チューニングに取り組んだ。今年も CPU(SPARC64 IXfx、Xeon、Opteron)、MIC(Xeon Phi)、
GPU(Kepler, FirePro) と様々な計算機環境を用いた。これらの活動の一部は、JST CREST プロジェ
クト「自動チューニング機構を有するアプリケーション開発・実行環境」(研究代表者：中島研吾教授) および科研基盤 A プロジェクト「実行時自動チューニング機能付き疎行列反復解法ライブラリのエクサスケール化」(研究代表者：片桐孝洋准教授) の一部として実施した。得られた成果はシンポジウムや研究会等にて発表した [査読付 1, 発表 1, 発表 2, 発表 3, 発表 4, 発表 5, 発表 6, 発表 7]。
スーパーコンピュータ・高性能計算に関する業務と GPGPU/CAE/HPC の啓蒙や教育などに関する活動
本情報基盤センターにおける計算機システムの仕様策定と運用支援に携わった。ISC’14 およびSC14 における情報基盤センターや各種プロジェクトの紹介等の展示活動に参加、特に SC14 については、昨年までに引き続いて展示の中心的な役割を果たした。学会イベントの PC 委員や実
行委員 [特記 1, 特記 2]、論文誌編集委員 [特記 3]、学会理事 [特記 4]、その他いくつかの論文査読に協力し、またプログラミング講習会の一部を担当 [特記 6, 特記 7, 特記 9]、講義の一部を担
当 [特記 5, 特記 8]、広報誌への執筆協力 [特記 10, 特記 11, 特記 12, 特記 13]、柏キャンパス一般
公開やスーパーコンピュータシステムの見学対応などの活動を行った。文部科学省 研究振興局
参事官 (情報担当) 付 計算科学技術推進室の技術参与を兼任し、次世代のスーパーコンピュータ（主にポスト「京」）に関する活動に参加した。
本報告の残りの部分では「様々な並列計算ハードウェアを用いたプログラム高速化と自動チューニ
ングに関する研究」について記述する。

2

疎行列ベクトル積の高速化に関する研究

2.1

背景

疎行列ベクトル積（SpMV）は零要素を多く含む疎行列をベクトルと掛け合わせる問題である。SpMV
は疎行列ソルバーなどの多くの計算において繰り返し利用されており、様々な科学技術アプリケーションにおいてその性能に大きく影響を与える計算であるため、高速化への要求は大きい。
SpMV は実装方法と対象行列にもよるが、不連続なメモリアクセスを多く必要とする計算であり、CPU にとっても GPU にとっても高い性能を得にくい計算である。SpMV の計算は密行列の行列ベク
トル積と同様のデータ構造や計算方法で行うことも可能であるが、大規模な疎行列を密行列と同様の- 230 -

スーパーコンピューティング研究部門

方法でメモリに格納すると計算に不要な要素が多くなり、メモリ効率の低下や性能の低下を招く。そもそもメモリに乗り切らない (大きな問題をメモリ上に保持できない) という問題も生じやすくなってしまう。そのため零要素を削除したデータ構造 (行列格納形式) を用いて計算を行うのが一般的である。しかし格納形式と対象問題の非零要素の配置によっては、計算時に不連続なメモリアクセスが多くなり、キャッシュの効果も得られず高い性能が得られないことも多い。そのため SpMV に関する研究は、様々な計算ハードウェアを対象として、行列格納形式と実装方法それぞれの面から盛んに行わ
れている。

2.2

内容

昨年度に引き続き、CPU、MIC、GPU を対象とした SpMV の実装について研究を行った。
各計算ハードウェアを対象として、OpenMP、CUDA、OpenACC を用いた SpMV の実装と性能評価
や性能の分析を行った。また OpenMP 向けの最適化として、OpenMP の備えるループスケジューリン
グに関する機能を用いた最適化と自動チューニングのアイディアを提案した。

2.3

具体的成果

本研究にて得られた成果の一部として、OpenMP の備えるループスケジューリングに関する機能を用いた SpMV 最適化と自動チューニングの結果を示す。この成果を論文にしたものは ATMG2014[査読付 1]に採録された。
代表的な疎行列格納形式の 1 つとして CRS 形式が多く用いられている。CRS 形式の疎行列に対する
SpMV は OpenMP によって容易に並列化を行うことができる。しかしながら、対象となる行列の非ゼロ要素の配置に偏りが大きい場合には並列化を行ってもあまり性能が上がらないことがある。CRS 形式に対する SpMV は行ごとに独立して行うことができるため、一般的な OpenMP 並列化においては行単位の並列化を行う。そのため、各スレッドの計算量および計算時間は、各スレッドに割り当てられた非ゼロ要素数に大きく影響を受ける。例えば図 1-a に示すように、非ゼロ要素の配置に偏りが小さい場合にはスレッドごとの担当する非ゼロ要素数がおおよそ均等となる。一方、図 1-b に示すように、
非ゼロ要素の配置に偏りが大きく一部のスレッドが他のスレッドより多くの非ゼロ要素を担当する場
合には、その一部のスレッドの実行時間が他のスレッドよりも長くなる。全てのスレッドの実行時間のうちで最も長い時間が SpMV 全体の実行時間となるため、全体の実行時間も長くなってしまう。

図 1: CRS 形式の疎行列に対する SpMV の OpenMP 並列化イメージ
上記の問題を改善する方法として、OpenMP のループスケジューリングに関する機能の活用を考える。OpenMP を使うことで簡単な指示文の挿入によりループ構造を並列化することが可能となるが、- 231 -

スーパーコンピューティング研究部門

この際にループのスケジューリングをどのようにするかを指定することもできる。特に指定が無い場
合、対象のループは均等な長さを持つ複数のチャンクに分割され、各チャンクはそれぞれスレッドに割り当てられて並列に計算される。（ループ長の大小に関係なくループ全体がスレッド数分の均等な長さのチャンクに分割されることが規格として規定されているわけではない。1 チャンクあたりの最大長が定められているような処理系が存在する可能性もある。）一方、指示文を追加して指示を行う
ことにより 1 チャンクあたりの長さを変更することが可能であり、さらにスレッドに対するチャンクの割り当てを動的に行う動的スケジューリングの機能も備わっているため、これらをうまく活用することができればスレッド間の負荷を均衡化させ性能を向上させることができると考えられる。
いくつかのハードウェアに対して、OpenMP のループスケジューリング設定を変えて SpMV の性能を測定し比較した結果を示す。対象ハードウェアとしては SPARC64IXfx、Xeon E5-2670 v2 (IvyBridgeEP、以下 Xeon と表記), Xeon Phi P5110 (Knights Corner、以下 MIC と表記) を用いた。対象の疎行列としては Florida Sparse Matrix Collection に含まれる 132 の行列を用いた。
図 2 にループスケジューリング設定を指定していない場合の SpMV 性能 (GFLOPS) を示す。グラフの右側ほど総非ゼロ要素数が多い行列に対する実行時間がプロットされている。全体としては、Xeon
は総非ゼロ要素数が少ない行列において他のハードウェアより高性能であるが総非ゼロ要素数が多い行列においては他のハードウェアより低性能であること、MIC は逆に総非ゼロ要素数が少ない行列において低性能であるが総非ゼロ要素数が多い行列においては高性能であること、SPARC64IXfx は総非ゼロ要素数の増加に伴い緩やかに性能が向上し多くの行列において Xeon と MIC の間の性能であることが確認できる。またいずれのハードウェアとも、総非ゼロ要素数が近い行列でも大きな性能差が生じることがあることが確認できる。この性能差にはスレッド間の負荷の不均衡が影響していると考えられ、スケジューリング設定の最適化により性能が改善する余地があると期待できる。

図 2: ループスケジューリング設定を指定していない場合の SpMV 性能

図 3: ループスケジューリング設定により得られた性能 (SPARC64IXfx)

図 4: ループスケジューリング設定により得られた性能 (Xeon)

図 5: ループスケジューリング設定により得られた性能 (MIC)- 232 -

スーパーコンピューティング研究部門

OpenMP のループスケジューリングについては、3 種類のスケジューリング方法 (static,dynamic,guided)
および任意のチャンクサイズ (1 以上) を指定することができる。そこで本研究では 3 種類のスケジューリング方法と 1 から 250 までのチャンクサイズについて網羅的に性能を評価し、各ハードウェアと行列の組み合わせごとに最大性能を確認し、デフォルトのスケジューリングに対する性能の割合を求めた。結果を図 3,4,5 に示す。これらの図は、Y 軸方向に 1.0 以上の値が得られている場合に OpenMP の
ループスケジューリング設定による性能向上が得られることを意味する。得られた結果から、総非ゼロ要素数の小さい行列においてはほとんど性能向上が得られず、性能が低下するケースも多いことが確認できる。一方で、総非ゼロ要素数の大きい行列を中心に、いくつかの行列においてが性能向上が得られた。スケジューリング設定を行わない場合に対して 10%以上の性能向上が得られた行列の数は、Xeon では 25 行列、MIC では 16 行列、SPARC64IXfx では 15 行列であった。また最も高い性能向上率が得られていたのは Xeon の audikw 1 行列に対するケースであり、2.47 倍の性能であった。
さらに、上記の「10%以上の性能向上が得られた行列」のなかで平均的に最も良い性能が得られた
ループスケジューリング設定と得られた性能 (スケジューリング設定を行わない場合に対する性能比)
について調査をしたところ、• SPARC64IXfx では static scheduling チャンクサイズ 92 において 1.21 倍• Xeon では dynamic scheduling チャンクサイズ 204 において 1.70 倍• MIC では dynamic scheduling チャンクサイズ 57 において 1.23 倍であった。
以上のように OpenMP のループのスケジューリング設定により SpMV の性能向上を確認することができたものの、常に性能向上が得られるわけではなく、行列の形状などによってはむしろ性能低下を引き起こしてしまう。そこで、既存の自動チューニングライブラリと組み合わせることで性能の低下を防ぐことを考える。片桐准教授らを中心に開発が進められている自動チューニングインターフェイ
スライブラリ OpenATLib および自動チューニング機能付き数値計算ライブラリ Xabclib には、倍精度浮動小数点数に対する SpMV を実施する OpenATI DURMV 関数が備えられている。この関数内にはいくつかの SpMV カーネルが実装されており、初回実行時には与えられた行列に対して最大の SpMV
性能が得られる SpMV カーネルを実測により確認し、2 回目からの実行時には最速の SpMV カーネルのみを用いるという機能が実装されている。
そこで、図 6 に示すように上記の「平均的に最も良い性能が得られたループスケジューリング設定」
を新たな SpMV カーネルの選択肢として使えるよう、OpenATI DURMV 関数を変更した。これを用いていくつかの疎行列に対する GMRES 法 (Xablicb の提供するもの) の性能を測定したところ、ルー
プスケジューリング設定を行うことで SpMV 性能の向上が得られていた行列については GMRES 法の性能が向上したことが確認できた。特に高い性能向上が得られた行列は Dubcova1 であり、SpMV
のみでは 26.7%、GMRES 法全体では 11.4%の性能向上が得られた。一方ループスケジューリング設
定を行わない方が高い SpMV 性能が得られていた行列については SpMV カーネルが追加されたことによるオーバーヘッド（初回実行時の性能調査時間）分だけの性能ペナルティが発生して GMRES 法の性能が低下した。最適な SpMV カーネルの候補を増やすと性能ペナルティが増えやすくなる点はOpenATLib/Xabclib に改善が期待される。
以上のように、OpenMP のループスケジューリング設定を変更することにより SpMV の高速化が行えること、および、それを自動チューニング技術 (自動チューニング機構付きのライブラリ) と組み合わせることでアプリケーションにて活用しやすくできることが示された。

- 233 -

スーパーコンピューティング研究部門

図 6: OpenATI DURMV 関数に対する変更

3

ICCG ソルバーの高速化に関する研究

3.1

背景

疎行列ソルバーは様々な科学技術計算アプリケーションにおいてその実行時間の多くを占める計算である。そのため、疎行列ソルバーの高速化に対する要求は大きい。
一方、これまで GPU プログラムの作成には CUDA や OpenCL によるやや複雑なプログラミングが必要とされてきた。これに対して、OpenACC の登場により、OpenMP とあまり変わらない労力や記述によって GPU プログラムが作成可能となりつつある。しかし、OpenACC プログラムを最適化し高い性能を得るためには対象ハードウェアの仕組みを意識した最適化プログラミングが必要であり、適切なアルゴリズムや実装法を選択する必要が生じることは予想に難くない。
そこで本研究では、疎行列ソルバーの 1 つである ICCG ソルバーを対象として、主に OpenACC を用いた実装と性能評価を実施している。また、特に CPU や MIC との性能の傾向の違いについても調査を行っている。

3.2

内容

OpenMP を用いて作られた ICCG ソルバーを、OpenACC を用いて GPU 向けに移植し、性能の評価及び CPU や GPU との比較を行った。結果を幾つかの研究会等にて発表し、2014 年度末においてもさらに最適化や評価を継続している。

3.3

具体的成果

OpenMP により並列化済みの ICCG ソルバーを、OpenACC により GPU へと対応させて性能を評価した。得られた知見については幾つかの研究会等にて発表した [発表 1, 発表 2, 発表 4, 発表 5]。
本研究が対象としている ICCG ソルバーは中島教授により作られた Poisson3D プログラム内のソルバーであり、その性能は既にいくつかの論文等にて報告されている。元となる OpenMP プログラムにはいくつかの最適化手法が実装されており、それらを対象計算機にあわせて適切に選択することで性能を向上させることができる。本研究においても各手法を OpenACC 化したうえで各組み合わせごとに性能を測定した。

- 234 -

スーパーコンピューティング研究部門

OpenACC プログラムの作成にあたっては、OpenACC2.0 に対応した PGI コンパイラ (14.6) を利用した。OpenMP プログラムの OpenACC 化にあたっては、OpenMP を用いて記述されたプログラムを
ほぼ 1 対 1 で変換した。図 7 に OpenMP プログラムと OpenACC プログラムの例を示す。OpenMP 版と OpenACC 版で特に違いがある点としては、OpenACC 版では CPU-GPU 間でデータ転送が必要であ
ることがあげられる。今回用いた OpenACC2.0 では OpenACC1.0 とは異なり任意のタイミングでデー
タ転送を指示文により記述できるため、データ転送をなるべく ICCG ソルバーの前後に配置して不要なデータ転送が発生しないように注意した。また GPU は搭載されている演算器の数が CPU や MIC と比べて多いため、並列化対象となるループの並列度が十分に高い必要がある。今回は、依存関係の無い二重ループに対して両方のループを OpenACC により並列化する、などの対応を行うことで十分な並列度を確保した。
図 8, 図 9, 図 10 に Xeon E5-2680 v2 (IvyBridge-EP、以下 Xeon と表記), Xeon Phi P5110 (Knights
Corner、以下 MIC と表記), Tesla K40 (Kepler、以下 GPU と表記) による性能比較結果の一部を示す。
これらの図はそれぞれのアーキテクチャごとに「コアレス」(疎行列データの配置が CRS 形式かつcoalesced なメモリアクセス向けとなっている実装)、「シーケンシャル」(疎行列データの配置が CRS「ELL」（疎行列データが ELL 形式に格形式かつ sequential なメモリアクセス向けとなっている実装)、
納されている実装）の 3 種類の実装について、カラーリングの色数と実行時間の関係を示したグラフである。

図 7: OpenMP プログラムと OpenACC プログ
ラムの比較
図 8: ICCG 法の性能 (Xeon, OpenMP)

図 9: ICCG 法の性能 (MIC, OpenMP)

図 10: ICCG 法の性能 (GPU, OpenACC)- 235 -

スーパーコンピューティング研究部門

この実行結果からは GPU(OpenACC) の結果について CPU や MIC とあまり差異がなく、得られた性能自体も CPU や MIC と比べて高くはなかった。またハードウェアの特性を考慮すると、GPU のメ
モリアクセスは coalesced 版の実装に向いているはずであり良い性能が得られることが期待されたが、実際には良い性能が得られていない。GPU のアーキテクチャを考慮した評価や最適化などについては
今後さらなる検討が必要である。
その後さらに実装や性能評価を実施しており、性能向上などの成果が得られつつあるが、論文等にて発表していない結果であるためその詳細については記載しないものとする。

4

成果要覧

査読付論文
[査読付 1] Satoshi Ohshima, Takahiro Katagiri, Masaharu Matsumoto: Performance Optimization of SpMV
using the CRS format considering OpenMP Scheduling on CPUs and MIC, Auto-Tuning forMulticore and GPU (ATMG) session in IEEE 8th International Symposium on Embedded
Multicore/Many-core Systems-on-Chip (MCSoC-14), University of Aizu, Aizu-Wakamatsu,
Japan, September 23-25, 2014.

その他の発表論文[発表 1] 大島聡史, 松本正晴, 片桐孝洋, 塙敏博, 中島研吾: 様々な計算機環境における OpenMP/OpenACCを用いた ICCG 法の性能評価, 情報処理学会 研究報告 (HPC-145), 7 月 21 日発行 (Vol.2014HPC-145 No.21), SWoPP 新潟 2014, 朱鷺メッセ 新潟コンベンションセンター, 2014 年 7 月 28
日 (月)-30 日 (水).
[発表 2] Satoshi Ohshima: Performance Evaluation and Comparison of ICCG method using OpenMP and
OpenACC, Workshop on HPC and Cloud Accelerators, RIKEN AICS, August 26, 2014.
[発表 3] 大島聡史, 松本正晴, 片桐孝洋: 疎行列ソルバーにおける自動チューニングを用いた OpenMP 指
示文の最適化, 日本応用数理学会 2014 年度年会, 政策研究大学院大学, 2014 年 9 月 3 日 (水)-5
日 (金).
[発表 4] Satoshi Ohshima: Performance evaluation of Preconditioned Iterative Linear Solver Using
OpenMP and OpenACC, 2015 Conference on Advanced Topics and Auto Tuning in HighPerformance Scientific Computing, Room 101, Mathematics Research Center, National Taiwan
University, February 27-28, 2015.
[発表 5] Satoshi Ohshima, Masaharu Matsumoto, Takahiro Katagiri, Toshihiro Hanawa, Kengo Nakajima:
Optimization of Preconditioned Iterative Linear Solvers Using OpenMP/OpenACC on GPU and
MIC, 2015 SIAM Conference on Computational Science and Engineering, The Calvin L. Rampton
Salt Palace Convention Center, Salt Lake City, Utah, USA, March 14-18, 2015.
[発表 6] 大島聡史, 片桐孝洋, 櫻井隆雄, 中島研吾, 黒田久泰, 直野健, 猪貝光祥: 動的な並列実行機構を用いた SpMV 実装の性能評価, 情報処理学会 研究報告 (HPC-148), 2015 年 2 月 23 日発行, 別
府温泉 花菱ホテル, 2015 年 3 月 2-3 日.
[発表 7] Satoshi Ohshima: Performance Evaluation of SpMV Considering Matrix Layout Parameters, HPC
in Asia session at ISC ’14, Congress Center Leipzig, Leipzig,June 26, 2014.

- 236 -

スーパーコンピューティング研究部門

特記事項[特記 1] PC member, Auto-Tuning for Multicore and GPU (ATMG) (In Conjuction with the IEEE MCSoC14), 会津大学, 2014 年 9 月 24 日
[特記 2] プログラム委員/実行委員 (会場担当), HPCS2015 2015 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, 東京大学 武田ホール, 2015 年 5 月 19-20 日 開催予定
[特記 3] ACS 論文誌編集委員[特記 4] 一般社団法人オープン CAE 学会 理事[特記 5] How to use FX10 (Oakleaf-FX) Introduction and Tips (情報理工学系研究科「Parallel Numerical
Algorithms 2014」講義内にて実施), 2014 年 6 月 19 日
[特記 6] 第 37 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」, 2014 年 6 月 18-19 日, 一部の講師を担当[特記 7] 第 38 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」, 2014 年 9 月 1-2 日, 一部の講師を担当[特記 8] C 言語速習コース (工学部計数工学科「数値解析」講義内にて実施), 2015 年 1 月 16,20 日[特記 9] 第 43 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」, 2015 年 3 月 9-10 日, 一部の講師を担当[特記 10] 29th International Supercomputing Conference (ISC’14) 参加報告, Vol.16 No.4 (2014 年 7 月)
[特記 11] GTC Japan 2014 参加報告, スーパーコンピューティングニュース, Vol.16 No.5 (2014 年 9 月)
[特記 12] SWoPP 新潟 2014 参加報告, スーパーコンピューティングニュース, Vol.16 No.5 (2014 年 9月)[特記 13] SC14 参加報告, スーパーコンピューティングニュース, Vol.17 No.1 (2015 年 1 月)

- 237 -

スーパーコンピューティング研究部門

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

英之

概要

1

エクストリームスケールの HPC 環境（以降、エクストリームスケール環境）を実現するに当たり、故障に対処する機能は必須となっている。エクストリームスケール環境では、環境を構成する要素が非常に大規模であるため、現在運用されている数十万並列規模の環境と比較し、故障率は飛躍的に高まっている。現在運用されるのアルゴリズムは、故障復旧に必要なコストが大きすぎるため、エクス
トリームスケール環境の高故障率に耐えられない。このためエクストリームスケール環境に対応するための手法について検討する。また、近年の広域アプリケーションでは、複数のアプリケーションを連携させたマルチスケールな計算が提案されてきている。連成計算アプリケーションの一種であるマルチスケールアプリケーションは、大規模な範囲を対象とするアプリケーションと、より詳細な小さな範囲を計算する他のアプリケーションを組み合わせて利用するものであり、今後のエクストリーム
スケールな科学技術計算において必要不可欠である。この複数のアプリケーションを、ネットワーク・
地理的距離が離れた複数の計算施設において効率よく利用するためのフレームワークを検討する。

• 容易に耐故障性を実現するアプリケーションチェックポイントフレームワーク

故障対応アルゴリズムのコストを極限まで削減するためには、アプリケーション毎に適したアルゴリズムを適用することが重要である。故障対応アルゴリズムの一つであるチェックポイント／リスタートもアプリケーションからのアドバイスを用いることにより、チェックポイントデータ量、
並列プロセスの一貫性保証において最適化が可能になる。しかし、アプリケーションプログラマにとって、ランタイムに変化する実行環境を用いた耐故障パラメータの調整は難しいため、なるべくプロセス間の同期やブロッキングを行わずに効率よく対応するシステムを提案、評価した。

• 科学技術計算における効率の良い複数拠点利用とそれを実現するユーザ駆動型・拠点協調フレー
ムワークの開発と検証
連成計算アプリケーションを多拠点で実行する場合、連成するアプリケーション間の大規模中途ファイルの転送、拠点内基盤システムの連携、実行環境に合わせたアプリケーションの制御が問題となると考える。特に、拠点内基盤システムの連携には各拠点における、保守管理や安全性の検証といった面から大きな障壁がある。これを SSH 等の Well-known なサービスのみを用いて実現する手法について検討した。

2

容易に耐故障性を実現するアプリケーションチェックポイントフレーム
ワーク

2.1

背景

エクストリームスケールの HPC 環境を実現するに当たり、従来のシステムによる一元的な故障対応
アルゴリズムでは不要なコストが大きく、復旧に必要な総コストが平均故障間隔を上回り、プログラ- 238 -

スーパーコンピューティング研究部門

ムの実行が破綻してしまう。これを防ぐために差分チェックポイントやチェックポイント先の適切な選択、チェックポイント周期の最適化によりシステムによる故障対応を維持したまま、チェックポイ
ントコストを削減するという研究が行われた。これらを元に、故障対応アルゴリズムのコストを極限まで削減するために、アプリケーション毎に適したアルゴリズムを適用すること検討されている。
しかし、このようなアプリケーション毎の最適化は、アプリケーションプログラマに故障対応に関する知識を要求しコストが大きい。このため、故障対応手法の全てではなく、アプリケーション特有の手法部分のみをアプリケーションプログラマにコーディング（アドバイス）させることにより、コー
ディング負荷の軽減を行う必要がある。特に、故障率やデータ転送時間等の環境によって決まるパラ
メータを必要とする最適化は、システム側からのサポートを受けながら決定する必要がある。
本研究では、ステンシル構造を用いた反復計算を主とする科学技術計算を対象として、チェックポ
イント／リスタートを容易に実装するアドバイス・ライブラリを提案する。また、一昨年度作成した試験実装の、Oakleaf-FX10 への適用を行っている。

2.2

内容

チェックポイントアルゴリズムを検討するに当たり、対象とするアプリケーションをステンシル構造をもった、反復計算を主とする科学技術計算とした。これは、気象シミュレーション等に利用される科学技術計算では代表的なアプリケーションで、単位時間に対して複数のソルバーによる計算を行い、計算結果を並列ジョブ構成プロセス間で遣り取りしデータを更新、これを元に再び次の時間ステップの計算を行うという構造のものとする。このようなアプリケーションは単位時間を制御変数としたループで構成されている。この制御変数の数値のことを以降反復番号と呼ぶことにする。以上の構造を前提とすることで、一貫性保証を軽量に行いまた、各種最適化パラメータの適応を軽量に行うことが可
能となる。

2.2.1

設計／一貫性保証

前述のアプリケーションを対象としたとき、一貫性のあるチェックポイントを作成するためには、全ての並列プロセスが同じ反復番号をもち、送信者がメッセージを送る前かつ受信者がメッセージを受け取る前、もしくは、送信者がメッセージを送った後かつ、受信者がメッセージを受け取った後の位置でプロセスがそれぞれチェックポイントを行えばよい。

2.2.2

設計／最適化結果パラメータの適用

最適化を行った結果を適用する際、すべてのプロセスを同期・停止させるのはコストが大きいため、
図 1 の様なシステムを提案する。本システムは、最適化サーバ (図下部の赤線) と並列アプリケーショ
ンプログラム (図中 P0-2) および、Fault Resilience Backbone により構成される。Fault Resilience
Backbone はアプリケーション、ミドルウェア、ハードウェアを横断的に接続し、情報を送りあうバッ
クボーンである。チェックポイントの手順は具体的には以下の様になる。

1. 並列ジョブ構成プロセス全体、あるいは代表がランタイム情報を測定、Fault Resilience Backboneを用いて最適化サーバーに送る。item 最適化サーバは、実行環境の情報や、プロセスから送られたランタイム情報を元に最適化を行う。最適化結果は Fault Resilience Backbone を通じて各プ
ロセスに伝えられる
2. 各プロセスは新しい最適化情報を用いて、チェックポイント候補地点にてチェックポイントを作成する。その際、チェックポイントには最適化情報を新たに適用したことを示す何らかのフラグを立てる。
3. 並列プロセスが計算を続行するのと同時に、最適化サーバはフラグを用いたチェックポイントのガベージコレクションを行う。

- 239 -

スーパーコンピューティング研究部門

1ループ時間CKPT時間
rank0
rank1
rank2

ループ時間
CKPT時間 ETC.

５から１ごとFault Resilient
Backbone

得られた
データで
最適化計算

サーバプロセス

環境データ

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

図 2: 提案システムの利用法
図 1: 提案システムの動作シナリオ
P1

P1

P2

6

5

P3

5

P2
P3

5
Loop time
CKPT time ETC.
Auto tuning
calculation

Srv
Environmental
information

6
Log with message destination(may be use filesystem??)

6

From 5th loop, every loops
Fault Resilient
Backbone

Auto tuning
calculation

Srv
Environmental
information

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

Time for loop
Time for ckpt.
24

図 3: 提案システムの利用例：チェックポイント最適化

図 4: 提案システムの利用例：グループ最適化

最適化結果の受信タイミングは各プロセス毎に異なるため、一時的に一貫性を満たさないチェック
ポイント群がとられてしま宇ことがある。このため、複数の世代のチェックポイントを保持しておく必要がある。常にプログラム上でのチェックポイント位置が決定していることにより、ガベージコレ
クションは最大でも O(p) (p: プロセス数) で行うことが可能である。また、同じ反復回数のチェック
ポイント群に一つでも不適なデータが存在する場合、そのチェックポイント群を全て削除できるため、
チェックポイントに利用されるストレージサイズは十分チェックポイント間隔が広く、削除が速やかに行われる場合、2 ジェネレーション分に抑えることができる。(最後の一貫性がとれたチェックポイ
ンと最新のチェックポイントでガベージコレクションの判定を待っているもの）

2.2.3

実装／実行環境構築

スーパーコンピュータにおいて、最適化サーバ、そのほかの管理サーバと MPI ジョブを連成して実行するようスケジューラに指定するのは難しい。このため、本実装では前節 Parallel Iteration-based
Checkpoint レイヤにて MPI ジョブが起動時に自身で管理サーバ群を起動するように実装されている。

1. 各ノードにアサインされる MPI ジョブプロセスのうち１プロセスが自動的に管理プロセスになる。
2. 管理プロセスは最適化サーバやアプリ・サーバ間通信手法 (FTB) の構成サーバ起動等を行う。
2.2.4

利用例／チェックポイント間隔の最適化

各プロセスが測定した、チェックポイント保存時間、計算時間と、実行環境の故障率を元に最適化
サーバが最適なチェックポイント間隔を計算し、チェックポイントすべき反復番号および次のチェック
ポイントまでのストライドを送るという手法により実現されている（図 3）。ガベージコレクションに用いるフラグは反復回数そのものとなる。本年度は、この実装に対して Oakleaf-FX10 での適用を目指したが、MPI 実装とプロセス管理部分に関して可搬性が低く、現在も改良を続けている。
以上の実装改良と並行し、AMR(Adaptive Mesh Refinement) 型のアプリケーションとの連携を検討した。本実装は、コアループの実行時間とチェックポイント時間，故障率から最適なチェックポイン- 240 -

スーパーコンピューティング研究部門

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

図 5: 連成アプリケーションのチェックポイント
ト頻度を自動算出するが，これはコアループの実行時間の変更が頻度／時間量的に少ないことを想定した手法になっている。AMR はメッシュ再分割により，コアループの実行時間が大きく変わり，その分割の様子は入力データにより変わってくる。このため，AMR 側にこちらが最適と判断したチェックポイント頻度を提供し，また AMR からチェックポイント頻度を設定できるようなインタフェースが必要であることが判明した。同様に，ppOpen-Math/MP と協調手法に関しても検討を行った。カ
プラー側が実行時ステータスを持つため，連成されるアプリケーションそれぞれのチェックポイントに合わせ，カプラー内部のデータもチェックポイントする必要がある。このため，カプラー用として，
アプリケーションがチェックポイントを取るかどうかを確認するインタフェースが必要となる。

2.2.5

利用例／部分チェックポイントのためのグループ最適化

昨年度から、Uncoordinated/Coordinated 手法を使い分けるためのグルーピング機構の最適化に関する検討を行ってきた。この手法は、Uncoordinated なチェックポイントで発生する大量のログコス
トを低減するための手法で、プロセスをある程度グループ化し、グループ間ではログベースのチェッ
クポイント、グループ内では Coordinated な手法を用いるというものである。このため、通信量（≒
ログコスト）を最適な状態に抑える高速なアルゴリズムが必要であった。昨年度の時点で、ステンシ
ル計算を対象にしたアプリケーションプロセスの地理的配置と形状を利用したアルゴリズム（図 7）を提案しており、性能検証のための実装を行っていた。本年度はより詳細な性能検証と、実際にチェックポインタとして利用するためのシナリオ及び、提案フレームワーク上での実装について検討を行った。この結果、従来の METIS, SCOTCH といった通信エッジ数に依存する手法に対し、ノード数依
存かつ計算量の低いアルゴリズムであることを確認できた。実装の検討について前節にある図 4 に示した。

図 6: グループ分割アルゴリズム：まず、プロセスはノード毎にグループ化されている状態から始まる。Step1,2 適当なノードを始点とし、幅を測定する、Step3, 4 幅の中央を定めそこから高さを測定する、Step5, 6 高さの中央を決め、境界で区切る。以降この 2 分法を再帰的に適用する- 241 -

スーパーコンピューティング研究部門

具体的成果

2.3

ステンシル構造をもつ反復計算を主とする科学技術計算を対象として、ランタイム情報を加味した最適化を行うチェックポイント／リスタートを容易に実装するフレームワークを提案、Oakleaf-FX10 上での実装を継続している。 また、例示実装として新たに Uncoordinated/Coordinated な手法をハ
イブリッドに行うためのグループ最適化を検討した。最適化アルゴリズム自体の評価に関しては、国際会議 DSN に併設して行われるワークショップ FTXS2014 で発表を行った。

3

科学技術計算における効率の良い複数拠点利用とそれを実現するユーザ
駆動型・拠点協調フレームワークの開発と検証

3.1

背景

科学技術シミュレーションの分野においては大規模計算機資源を利用することによって，これまで達成不可能であったような大規模，詳細なシミュレーションが可能となった。また，複数の物理課程を連成して実施するための手法も開発されてきており，より複雑な物理現象の解明も徐々に可能となっている。また，シミュレーション，可視化処理の連成、およびマルチスケールアプリケーション等で行われるデータ処理をローカルで同時に実行する手法も既に開発されている。そこで本研究では、広域分散計算や連成計算の必要条件と要素技術の検討と整備に焦点を合わせる事により、汎用性を備えたフレームワークの基礎を固める。

3.2
3.2.1

内容
設計／概要

本研究では、より大規模に計算機資源を活用するために，1) 多拠点でのアプリケーション実行基盤とプログラミングモデル、2) 多拠点実行に合わせたアプリケーション制御が必要であると考える。こ
れまで、このような連携フレームワークは多々考えられてきたが、大がかりなシステムが多く、各拠点の運用ポリシーの調整やサービスの実装に大幅な時間を取られてきた。このため、本研究ではユーザが独自に各拠点の資源を管理できるようなユーザ専用の連携システムを構築することを主眼とし、そのために SSH といった、各拠点でのポリシーのすりあわせを行う必要のない、Well-known なサー
ビスを利用する。また、拠点間のメッセージを管理するデーモンを各拠点のログインノードに置くことで、双方で行われるジョブ実行開始時間のずれ等にも対応する。

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



図 7: デーモンと API によるフレームワーク概要

3.2.2



図 8: メッセージ転送手法とシステムスタック

設計／メッセージ喪失対応

メッセージ管理デーモンはログインノードで実行される関係上、拠点毎の実行期限時間によって強制終了される可能性がある。これには、デーモンの再起動で対応するが、拠点間メッセージの喪失に対応する必要がある。通信用共有ファイルは一般的に既読メッセージの削除に大きなコストがかかる- 242 -

スーパーコンピューティング研究部門

ため、これを行わない。このとき PoP サーバ間でメッセージ受信に対して ACK 信号を返すモデルを考える (図 9)。
      
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

図 9: メッセージ、および ACK の送信と保存
異常終了を検知し、終了されてしまった PoP サーバは再起動を行った後、他方の PoP サーバに現
在の ACK 状況を問い合わせる。また、自分が保存しておいた ACK 保存ファイルを読み込み、自分のACK 送出状況とする。次に送出するメッセージを特定するためには以下のパターンを用いる
送信側 ACK と受信側 ACK が一致する場合 特に対処は必要とせず、次の未 ACK メッセージを送出
メッセージとする
送信側 ACK と受信側 ACK が一致しない場合 受信側から ACK が送信側に戻っておらず、メッセージが破損している可能性があるため、破損メッセージリストに ACK を送出していないメッセー
ジのメタデータを保存する。さらに、通信用共有ファイルを閉じ、新たに新しいファイルを通信用共有ファイルとして作成する。受信側のアプリケーションは破損リストを見ながら、該当メッ
セージを確認した場合、それを破棄、新しい通信用共有ファイルから再度読み込み始める

3.2.3

実装

試験実装は、アプリケーションが利用する拠点間通信 API と各拠点のログインノードで実行される PoP サーバから成る。アプリケーションと PoP サーバ間の通信は拠点間通信 API によって仮想化されており、TCP/IP などをはじめとする、様々な通信実装を採用できる機構とした。実際の実装にはスケーラビリティの観点から共有ファイルを用いた通信を適用している。API を利用する際には、送信者・受信者を識別するために、それぞれのアプリケーション内でユニークな ID を定義し用いる。
このため、適切にユニーク ID を設定することにより、プロセス並列、スレッド並列の双方に対応可能な仕様となっている。現在は実装の単純化のため、送信側は転送先を指定可能であるが、受信側はメッセージを受信順に読むことしかできない。また、同じ送信元から送信されたメッセージの順序は保存されるが、複数の送信元がある場合、その順序は不定である。さらに、前節で述べた、メッセー
ジ喪失対応は未実装である。メッセージの転送フローはローカルを送信側、リモートを受信側とした
場合、以下のようなものとなっている。

1. ローカルアプリケーションは拠点間通信 API の Send 操作により、拠点間通信メッセージをロー
カルクラスタ内の通信用共有ファイルに記述する。このファイルはローカルのユニーク ID 毎に作成される
2. ローカルの PoP サーバが通信用共有ファイルを polling しており、データが到着次第、リモートへの送信キューに登録される。複数の通信用共有ファイルのデータはここでシリアライズされる。

- 243 -

スーパーコンピューティング研究部門

この際の複数送信元からのメッセージの優先順位は変更可能にする予定であるが、現在はすべてのメッセージが機会均等に送出されるようにしている。具体的にはあるメッセージがリモートに送出されるまで、同じ送信元のメッセージが送信キューに登録されないようにしている。

3. メッセージを受け取ったリモート側の PoP サーバはメッセージヘッダに記された送信先 ID を元に、リモート側の通信用共有ファイルにデータを書き込む。この通信用共有ファイルはリモートのユニーク ID 毎に作成されている。
4. リモートアプリケーションは拠点間通信 API の Recv 操作により、通信用共有ファイルのデータを読みこむ。

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図 10: 共有ファイルを用いたメッセージ送受信の実装シナリオ

3.3

具体的成果

フレームワークに必要とされる要件の検討を行い、システムを設計、実装を行っている。また、この研究計画を学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 (JHPCN) に応募し、本年度に引き続き来年
度も HPCI/JHPCN 課題として採択された。来年度はより詳細な実装と大規模連成試験を行っていく。

4

成果要覧

査読付論文
[査読付 1] Hideyuki Jitsumoto, Yuki Todoroki, Yutaka Ishikawa and Mitsuhisa Sato. Grid-Oriented
Process Clustering System for Partial Message Logging, In The 4th Fault Tolerance for
HPC at eXtreme Scale (FTXS) 2014, in conjunction with DSN2014, USA.

その他の発表論文[発表 1] 實本 英之, 小林 泰三, 松本 正晴, 滝澤 真一朗, 三浦 信一, 中島 研吾, 複数拠点利用を実現するユーザ駆動型・拠点協調フレームワーク, 電子情報通信学会技術研究報告 CPSY2014-20(SWoPP’14), Vol.114, No.155, pp155-159, 2014 July.
[発表 2] 實本 英之, 科学技術計算における効率の良い複数拠点利用とそれを実現するユーザ駆動型・
拠点協調フレームワークの開発と検証,JHPCN H26 年度中間報告, Nov 2014.
[発表 3] 實本 英之, 塙 敏博, 原田 浩, 中 誠一郎, 建部 修見, 平川 学, 藤本 大輔, 蛯原 純, 宮嵜 洋, 佐島
浩之,HPCI ストレージの運用, AXIES 大学 ICT 推進協議会年次大会, ポスター発表 T2A-22,
Dec 2014.

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スーパーコンピューティング研究部門

特記事項[特記 1] Member of Program Committee, 4th Workshop on Fault-Tolerance for HPC at Extreme
Scale (FTXS2014), https://sites.google.com/site/ftxsworkshop/home/ftxs2014/[特記 2] 第 38 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, MPI-IO の使い方, http://www.cc.u-tokyo.ac.jp/support/kosyu/38/- 245 -

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

2014 年度は，主に以下の研究を行った。
• 密結合演算加速機構 (Tightly Coupled Accelerators:TCA) と実証クラスタ HA-PACS/TCA に関する研究
GPU に代表される演算加速機構を用いた高性能計算システムにおいて，演算加速機構同士がノードをまたいで通信を行う際にオーバヘッドが大きく，アプリケーション性能に影響を与える。そこで，ノードをまたいだ演算加速機構同士の通信を可能にする，密結合演算加速機構に関する研究を行った [招待 1, 査読付 1, 査読付 2, 査読付 4, 発表 1, 発表 2, 発表 3, 発表 5, 発表 6, 発表 7,
発表 10, 発表 11, 発表 12, 発表 13, 発表 14, 発表 15, 発表 16] 。
このうち，2014 年 6 月に行った本研究に関する発表 [査読付 1, 発表 3] に対して，それぞれ，Best
Paper Award[受賞 1], Best Poster Award[受賞 2] を受賞した。本研究の一部は，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：朴泰祐教授）による。また，本研究における 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]。

• GPU クラスタ向け並列言語 XcalableACC に関する研究

並列言語 Xcalable-MP(XMP) を GPU などの演算加速機構に拡張する XcalableACC (XACC) が筑
波大学・理研を中心に開発されている。XACC では XMP と OpenACC の指示文をシームレスに利用できる．さらに，OmniXACC コンパイラでは，HA-PACS/TCA が備える TCA と InfiniBandとを有効に利用して高い性能が得られることを示した [査読付 3, 発表 8]。

• GPU を用いたアプリケーション開発

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

• CPU, GPU を用いた光通信処理技術に関する研究

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

• ICCG 法の性能評価，有限要素法係数生成プロセスの性能評価

Intel Xeon Phi を用いたコードの最適化と性能評価を行った。詳細は筆頭著者教員の節を参照されたい [発表 4, 発表 9]。

以降，密結合演算加速機構に関する研究について述べる。

- 246 -

スーパーコンピューティング研究部門

22.1

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

タ HA-PACS/TCA
背景近年，GPU (Graphics Processing Unit) を始めとする演算加速機構の持つ高い演算性能とメモリバンド
幅に着目し，様々な HPC アプリケーションへの適用が盛んに行われている。また，電力効率の良さにも注目されており，2014 年 11 月の GREEN500 リスト [1] では Top10 のうち 9 システムを GPU 搭載
システムが占めた。
演算加速機構はホストに対して IO バスにより接続されるが，このようなシステムでは複数ノードをまたがる演算加速機構間の通信が必要になる。従来は，CPU メモリを介してノード間を転送するた
め数回のデータコピーが必要となっていた。特にサイズの小さいデータ転送の場合にレイテンシの増加により顕著な性能低下を引き起こすことが知られている．
そこで，ノード間接続および GPU 間接続に，レイテンシとバンド幅の改善を目指した独自開発の専用相互結合機構 TCA (Tightly Coupled Accelerators) の開発を筑波大学計算科学研究センターと共同で行っている。

2.2

内容

TCA の基本的なハードウェア技術としては，PCI Express (以降，PCIe) を応用したものである [2]。8から 16 ノード程度を TCA で結合し，特にメッセージサイズが小さく低レイテンシを要求するアルゴ
リズムにこれを適用する。このノードグループをサブクラスタと呼ぶ．全てのノードはベースクラス
タと同様 InfiniBand でも結合され，TCA と InfiniBand の階層ネットワークを構成する．特に大規模並列 GPU アプリケーションでは，高速な局所通信と大規模な一般通信とを組み合わせた最適化が可能になると考えられる．現時点で TCA が対象にする演算加速機構は，NVIDIA 社の Kepler アーキテク
チャTesla 版 GPU であり，GPUDirect Support for RDMA[3] (以降 GDR) により PCIe デバイスとの間で直接 GPU メモリの読み書きが可能になる。
TCA アーキテクチャを実現するインタフェースボードとして，FPGA チップを搭載した PEACH2(PCI Express Adaptive Communication Hub ver.2) ボードを開発してきた。PCIe では CPU とデバイス間において双方向パケット通信を行っており，PEACH2 においてはこれをノード間の通信に拡張する。
PEACH2 では PCIe パケットのヘッダの書き換えによる中継処理，高度な DMA 転送などをハードワ
イヤード処理で行う。FPGA を使用することにより，動作速度やレイテンシの面では大きな制約を受ける一方で，回路を柔軟に変更することができ，機能の改善や，様々な機能追加が後から可能であり，また，制約の中で注意深く設計することにより，十分な性能を得ることができる [査読付 1]。
TCA を用いた実証システムとして，HA-PACS/TCA クラスタが 2013 年 11 月に筑波大学計算科学研究センターに導入された。HA-PACS/TCA では図 1 に示す構成を用いている。CPU ソケットから直接
PCIe Gen3 を 40 レーン持つ Intel 社 Xeon E5 (IvyBridge-EP) プロセッサを用いる．従って，2 ソケット
用いると Gen3 80 レーンを持つ．GPU は従来通りホストに直接接続される．一方，PEACH2 ボードは別の PCIe スロットに接続し，GPU メモリにアクセスする必要がある．この図 1 の場合にも，全てのデバイスは単一の PCIe アドレス空間に配置され，GPU と PEACH2 の間は CPU に内蔵された PCIe ス
イッチを介して直接 PCIe プロトコルで通信可能である。
Intel プロセッサにおいては，複数 CPU ソケット間のインタコネクトとして QPI が用いられている
が，GPU0 または GPU1 と，GPU2 または GPU3 の間の QPI をまたぐデバイス間通信には性能上問題があり，PEACH2 からのアクセスは図 1 中の GPU0, GPU1 のみに限定することを想定している。
PEACH2 チップの構成は図 2 に示すように N(orth), E(ast), W(est), S(outh) の 4 つの PCIe Gen2 x8
ポートを持つ。E ポート, W ポートは，隣接ノードの PEACH2 との間でリングを構成し，S ポートは

- 247 -

スーパーコンピューティング研究部門

G2
x8
G2
x8

PEA
CH2

G2
x8

G2
x8

G3
x16
GPU
0

QPI

Port WCPU

G3 PCIe
x16

G3
x16

G3
x16

GPU
1

GPU
2

GPU
3

G3
x8

MemoryNIOS(CPU)

To PEACH2(Root Complex /Endpoint)

IBHCA

図 1: HA-PACS/TCA におけるノード構成

DMAC

To PEACH2(Root Complex)CPU

CPU & GPU side
(Endpoint)

Routingfunction

Port ETo PEACH2(Endpoint)

Port NPort S

図 2: PEACH2 の構成

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

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

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

2.3

具体的成果

• TCA 向けドライバの開発

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

• TCA におけるプログラミング環境の開発

TCA のための API は，NVIDIA から提供されている CUDA 開発環境を基本とし，従来の同一ノード内における GPU 間メモリコピーをノード間に拡張した。実際には，(1) 受信用メモリハンドル- 248 -

スーパーコンピューティング研究部門

図 4: TCA 計算ノード前面 (左)，TCA 計算ノード背面 (右，中央部にあるのが PEACH2 ボード)
登録，(2) リモート書き込みパターンの登録，(3) 送信 (DMA) 実行，(4) 受信確認または受信待ち，の手順になる。ステンシル計算のように同じ通信パターンを繰り返す場合には，各反復中では (3),(4) のみを実行すればよく，オーバヘッドが削減できる [発表 6]。
また，collective 通信については，TCA のトポロジに最適なプロセスマッピングとアルゴリズムを工夫した実装を行っている [発表 12]。
一方，TCA による通信を支援するプログラミング言語として，PGAS 言語である Xcalable MPの TCA 拡張である，XACC/TCA について検討し実装を行っている [査読付 3, 発表 8]。さらに，
HA-PACS/TCA の持つ TCA による通信と InfiniBand による通信それぞれの長所を活かした最適化を検討している [発表 13]。

• HA-PACS/TCA における性能評価

基本性能の測定を行った結果，ping-pong 通信における最小レイテンシは，PIO の場合の CPU間で 0.8µs, DMA の場合，CPU 間で 1.8µs, GPU 間で 2.0µs の性能が得られた。InfiniBand QDR
上で MVAPICH2-GDR 2.0 による CUDA-aware MPI による場合には，GPUDirect off では 17µs,
GPUDirect on でも 4.5µs であり，TCA の方が 2.3 倍以上良い性能を示した。また 64KB 以下のサイズでは TCA の方がレイテンシが低かった。また，通信バンド幅については，CPU 間では 3.5GB/sと理論ピーク性能の 95%以上得られている。GPU 間では 2.7GB/s の性能が得られている。大きなメッセージサイズの場合には，敢えてホストメモリに一旦コピーし，パイプライン処理で送信することによって，CPU 間でのバンド幅に近づけることは可能であると考えられる。ブロック-ス
トライド転送における性能測定の結果，ブロック転送と同等，あるいはそれ以上の性能を示すことが分かった [発表 11, 招待 1]。
また，8byte データの Allreduce は MPI Allreduce に比べて 2.5 倍高速であることがわかった[発表 12]。

• TCA によるアプリケーションの性能評価

CG 法 [発表 2, 発表 14]，NVIDIA GPU 向 け の QCD ラ イ ブ ラ リ で あ る QUDA[査読付 2],
FFT[発表 15]，グラフ探索 [発表 1, 発表 10] に TCA 通信を適用し，性能評価を行った。メッセー
ジサイズが小さい場合に TCA の性能が優位であることから，いずれの場合にも，小規模の問題において TCA を用いた場合に強スケーリングを示すことが証明された。

• PEACH2 の機能拡張および PEACH3 の開発

PEACH2 ボードに搭載した FPGA 内部の空きロジックを用いて，通信中にリダクションを実現する機能の実装について検討している [発表 7]。

- 249 -

スーパーコンピューティング研究部門

さらに，PCIe を Gen3 に向上させた PEACH3 を開発し，性能評価を行っている [査読付 4, 発表 5]。

3

成果要覧

招待講演／招待論文[招待 1] Toshihiro Hanawa, Taisuke Boku: Tightly Coupled Accelerators with Proprietary Interconnect and
Its Programming and Applications, GPU Technology Conference 2015, S5519, Mar. 2015

受賞関連
[受賞 1] Yuetsu Kodama, Toshihiro Hanawa, Taisuke Boku and Mitsuhisa Sato: Best Paper Award,
Fifth International Symposium on Highly-Efficient Accelerators and Reconfigurable Technologies(HEART2014), Jun. 2014
[受賞 2] Toshihiro Hanawa: Best Poster Award, HPC in Asia poster, International Supercomputing Conference (ISC’14), Jun. 2014

査読付論文
[査読付 1] Yuetsu Kodama, Toshihiro Hanawa, Taisuke Boku and Mitsuhisa Sato: PEACH2: FPGA
based PCIe network device for Tightly Coupled Accelerators, Fifth International Symposium
on Highly-Efficient Accelerators and Reconfigurable Technologies (HEART2014), pp. 3–8, Jun.
2014
[査読付 2] Norihisa Fujita, Hisafumi Fujii, Toshihiro Hanawa, Yuetsu Kodama, Taisuke Boku, Yoshinobu
Kuramashi, and Mike Clark: QCD Library for GPU Cluster with Proprietary Interconnect
for GPU Direct Communication, 12th International Workshop Algorithms, Models and Tools
for Parallel Computing on Heterogeneous Platforms (HeteroPar2014), in conjunction with EuroPAR2014, Lecture Notes in Computer Science Volume 8805, pp. 251–262, Aug. 2014
[査読付 3] Masahiro Nakao, Hitoshi Murai, Takenori Shimosaka, Akihiro Tabuchi, Toshihiro Hanawa,
Yuetsu Kodama, Taisuke Boku, Mitsuhisa Sato: XcalableACC: Extension of XcalableMP PGAS
Language using OpenACC for Accelerator Clusters, Workshop on accelerator programming using directives (WACCPD 2014), in conjunction with SC14, pp. 27–36, Nov. 2014
[査読付 4] Takuya Kuhara, Takahiro Kaneda, Toshihiro Hanawa, Yuetsu Kodama, Taisuke Boku, and Hideharu Amano: A preliminarily evaluation of PEACH3: a switching hub for tightly coupled accelerators, 2nd International Workshop on Computer Systems and Architectures (CSA’14), in
conjunction with the 2nd International Symposium on Computing and Networking (CANDAR
2014), pp. 377–381, Dec. 2014
[査読付 5] 梅田 宏明、塙 敏博、庄司 光男、朴 泰祐、重田 育照: GPGPU クラスタ上での FMO 計算の性能評価、日本コンピュータ化学会 2014 秋季年会精選論文特集号、pp.323–324, 2014 年
12 月

その他の発表論文[発表 1] 勝田 裕貴，宮島 敬明，野村 鎮平，久原 拓也，塙 敏博，天野 英晴，朴 泰祐: Tightly Coupled
Accelerator を用いた幅優先探索の高速化，信学技報 114(21), CPSY2014-4, pp. 15-20, 2014 年 4月- 250 -

スーパーコンピューティング研究部門[発表 2] 松本 和也, 塙 敏博, 児玉 祐悦, 藤井 久史, 朴 泰祐: 密結合並列演算加速機構 TCA を用いた
GPU 間直接通信による CG 法の実装と予備評価，情報処理学会研究報告，2014-HPC-144(12),pp. 1-9, 2014 年 5 月[発表 3] Toshihiro Hanawa, Yuetsu Kodama, Taisuke Boku, Mitsuhisa Sato: Proprietary Interconnect with
Low Latency for HA-PACS/TCA, HPC in Asia Poster, in conjunction with International Supercomputing Conference (ISC’14), Jun. 2014.
[発表 4] 大島 聡史, 松本 正晴, 片桐 孝洋, 塙 敏博, 中島研吾: 様々な計算機環境におけるOpenMP/OpenACC を用いた ICCG 法の性能評価，情報処理学会研究報告, vol. 2014-HPC145(21), pp.1-10, 2014 年 7 月[発表 5] 天野 英晴, 久原 拓也, 塙 敏博, 児玉 祐悦, 朴 泰祐: PEACH3 の基本転送性能の予備評価，電子情報通信学会技術報告，CPSY2014-26, pp.97-102, 2014 年 7 月[発表 6] 藤井 久史, 藤田 典久, 塙 敏博, 児玉 祐悦, 朴 泰祐, 佐藤 三久, 藏増 嘉伸, Mike Clark: GPU 向
け QCD ライブラリ QUDA の TCA アーキテクチャ実装の性能評価，情報処理学会研究報告，
2014-HPC-145(43), pp.1-9, 2014 年 7 月[発表 7] 久原 拓也，宮島 敬明, 塙 敏博，天野 英晴: PEACH2 への演算機構の実装とその性能評価，信学技報，Vol.114, No.223, pp. 63–68, 2014 年 9 月[発表 8] 中尾 昌広, 村井 均, 下坂 健則, 田渕 晶大, 塙 敏博, 児玉 祐悦, 朴 泰祐, 佐藤 三久: XcalableACC:OpenACC を用いたアクセラレータクラスタのための PGAS 言語 XcalableMP の拡張，情報処理学会研究報告， 2014-HPC-146 (7), pp. 1-11, 2014 年 9 月[発表 9] 中島 研吾，大島 聡史，塙 敏博: 有限要素法係数行列生成プロセスのマルチコア・メニィコア
環境における最適化，情報処理学会研究報告， 2014-HPC-146 (22), pp. 1-7, 2014 年 9 月[発表 10] 金田 隆大，三石 拓司，勝田 裕貴，久原 拓也，塙 敏博，天野 英晴，朴 泰祐: Tightly Coupled
Accelerators によるグラフ探索の並列処理の評価，信学技報, vol. 114, no. 302, CPSY2014-65,
pp. 63–68, 2014 年 11 月
[発表 11] Toshihiro Hanawa, Yuetsu Kodama, Taisuke Boku, Mitsuhisa Sato: Tightly Coupled Accelerators
Architecture for Low-latency Inter-Node Communication Between Accelerators, SC14 poster, Nov.
2014
[発表 12] 松本 和也 , 塙 敏博 , 児玉 祐悦 , 藤井 久史 , 朴 泰祐: 密結合並列演算加速機構 TCA を用いた
GPU 間直接通信による Collective 通信の実装と予備評価、情報処理学会研究報告. 2014-HPC147(23), pp. 1–10, 2014 年 12 月
[発表 13] 小田嶋 哲哉, 塙 敏博, 児玉 祐悦, 朴 泰祐, 村井 均, 中尾 昌広, 佐藤 三久: HA-PACS/TCA における TCA および InfiniBand ハイブリッド通信，情報処理学会研究報告. 2014-HPC-147(32),pp. 1–8, 2014 年 12 月
[発表 14] Kazuya Matsumoto, Toshihiro Hanawa, Yuetsu Kodama, Hisafumi Fujii, and Taisuke Boku: Implementing CG Method on GPU Cluster with Proprietary Interconnect TCA for GPU Direct Communication, Annual Meeting on Advanced Computing System and Infrastructure (ACSI) 2015, Jan.
2015.

- 251 -

スーパーコンピューティング研究部門[発表 15] 藤井 久史, 塙 敏博，児玉 祐悦，朴 泰祐，佐藤 三久: GPU 向け FFT コードの TCA アーキテ
クチャによる実装と性能評価, 情報処理学会研究報告. 2014-HPC-148(12), pp. 1–9, 2015 年 2 月[発表 16] 桑原 悠太，塙 敏博，児玉 祐悦，朴 泰祐: GPU クラスタにおける GPU 間セルフ通信機構に関する提案，情報処理学会研究報告. 2014-HPC-148(17), pp. 1–8, 2015 年 2 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, 2014 年度[特記 2] 塙 敏博，Co-Chair, Program Committee, 5th Intl. Symp. on Highly-Efficient Accelerattors andReconfigurable Technologies, 2014
[特記 3] 塙 敏博, Member of Program Committee, The 2014 International Conference on High Performance
Computing & Simulation, 2014
[特記 4] 塙 敏博, Member of Program Committee, IEEE Cluster, 2014
[特記 5] 塙 敏博, Member of Program Committee, 12th Intl. Workshop on Algorithms, Models and Tools
for Parallel Computing on Heterogeneous Platforms (HeteroPar’2014), 2014
[特記 6] 塙 敏博, Member of Program Committee, The 6th International Workshop on Programming Models
and Applications for Multicores and Manycores (PMAM), 2014
[特記 7] 塙 敏博，チュートリアル委員長，Annual Meeting on Advanced Computing System and Infrastructure (ACSI)，2015

参考文献[1] http://www.green500.org/[2] 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
[3] NVIDIA Corp.: NVIDIA GPUDirect. http://developer.nvidia.com/gpudirect.

- 252 -

スーパーコンピューティング研究部門

大規模マルチスケールシミュレーション手法に関する研究
松本 正晴

1

概要
2014 年度に行った主な研究実施項目を以下に示す。

ppOpen-HPC を利用する大規模マルチスケール連成シミュレーションの実証
ppOpen-HPC プロジェクト 1 では，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開発している。
本年度は，ppOpen-HPC で提供されている有限差分法用ライブラリ ppOpen-APPL/FDM，有限要素法
用ライブラリ ppOpen-APPL/FEM，ならびに汎用カップラライブラリ ppOpen-MATH/MP を用いた地震波動-建築物振動マルチスケール連成シミュレーションを行い，大規模システムへ向けて ppOpen-HPCを利用するマルチスケールシミュレーション手法を確立した。[査読付 11, 特記 2]
有限差分法用 AMR フレームワーク（ppOpen-APPL/AMR-FDM）の開発と公開

ppOpen-HPC プロジェクトの一環として，有限差分法用アプリケーションへ適合格子細分化（Adaptive
Mesh Refinement, AMR）法を導入するフレームワークである ppOpen-APPL/AMR-FDM の開発を進めている。本フレームワークの特徴は，AMR 機能により MPI プロセス間に発生する計算負荷の不均一を是正する機構として動的領域分割（Dynamic Domain Decomposition, DDD）を実装している点にある。本年度は，ver.0.3.0 の公開を行うとともに，AMR フレームワークの陰解法への適用へ向けた検討を行った。[査読付 2, 査読付 3, 発表 1, 公開 1]
様々な計算機環境における ppOpen-APPL/FDM の最適化に関する研究

ppOpen-HPC プロジェクトの一環として，ppOpen-APPL/FDM の開発を進めている。本年度は，様々な計算機環境（Oakleaf-FX，Intel Xeon Phi 搭載クラスタ等）における ppOpen-APPL/FDM の最適化を行い，各環境における最適コードの特性について示した。また，自動チューニング（AT）専用言語である ppOpen-AT を用いた ppOpen-APPL/FDM の AT 評価へ向けて，コード整備を行った。なお本研究は，東京大学地震研究所との共同研究として進めている。[査読付 4, 査読付 5, 査読付 8, 査読付 9]
AMR-PIC プラズマシミュレーション手法の開発とその応用
プラズマシミュレーション手法の一つである Full Particle-In-Cell（PIC）法に AMR 法を導入した
AMR-PIC 法の開発を進めている。本年度は，宇宙機や惑星探査機に搭載される電気推進器であるイ
オンエンジンのシミュレーションへ AMR-PIC 法を適用し，その有効性について示した。なお本研究は，神戸大学，核融合科学研究所との共同研究として進めている。[発表 8, 特記 1]1

http://ppopenhpc.cc.u-tokyo.ac.jp- 253 -

スーパーコンピューティング研究部門

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開発へ向けた MHD シミュレーション研究
エネルギーキャリアとしてレーザーを利用して，すなわち外部からのエネルギー供給を受けること
で，航空宇宙機における高出力密度電力発生を行うパルスレーザー駆動 MHD 発電技術の研究開発を進めている。本年度は，1 次元数値シミュレーションによる基礎的検討，ならびに 2 次元数値シミュ
レーションによる発電特性の解明を行った。なお本研究は，東京工業大学との共同研究として進めている。[査読付 7, 査読付 10, 発表 10, 発表 13]
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研究
次世代惑星間航行用推進システムとして提案されている磁気プラズマセイルの開発へ向けて，その数値シミュレーション手法の開発を進めている。本年度は，プラズマシミュレーション手法の一つである Hybrid PIC 法による 3 次元シミュレーションコードの開発を行い，解析を行った。なお本研究は，宇宙航空研究開発機構，明石工業高等専門学校，東京農工大学との共同研究として進めている。
[査読付 1, 発表 9]
ユーザー駆動型・拠点協調フレームワークを利用する連成アプリケーション評価
可視化を伴うシミュレーションや複数のアプリケーションを同時に実行するマルチスケール・マル
チフィジックスに対応した連成シミュレーションのようなアプリケーションを対象に，広域に分散した計算機資源を有効に活用するためのフレームワークの開発を進めている。本年度は，フレームワー
クの実装・構築に先立ち，拠点間連携を行う既存手法である「HPCI 先端ソフトウェア運用基盤 分散
環境ホスティングサービス」を利用した連成アプリケーションの評価を行った。なお本研究は，主に東京工業大学，九州大学，理化学研究所との共同研究として進めている。[発表 3]

2

ppOpen-HPC ライブラリ群を利用する地震波動-建築物振動マルチスケー
ル連成シミュレーション

2.1

背景

地震による建物の揺れをその震源から解析するためには 100km × 100km 程度以上の広い領域で起きる地震波動の進展と，数 10m ×数 10m 程度の狭い領域で起きる建物の振動を同時に解く必要がある。しかしこのような解析は，対象とするスケール・物理が両者で大きく異なるため，単一のアプリ
ケーションではそのモデル化から実装・評価が非常に難しい。このような問題を克服するために，複数のアプリケーションを “カップラ” により連成させるマルチスケール（マルチフィジックス）シミュ
レーションに注目が集まっている。これは，それぞれのスケール・物理現象に適したアプリケーショ
ンを複数同時に実行し，そしてそれらを連成させることによって小さなスケール・現象から大きなス
ケール・現象までの統一的な解析を試みるものである。このような試みは，特に気象分野では 1960 年
代から提案されており，これまで数多くの研究がなされている 2 。
一方，我々の研究グループでは，ppOpen-HPC プロジェクトの一環として，汎用カップラライブラリ
ppOpen-MATH/MP の開発を行ってきた 3 。そこで本研究では，地震波動解析と建築物振動解析それぞれに適した既存の解析コードを，カップラを介して連成させるマルチスケールシミュレーションを行う。すなわち，我々の研究グループで開発が進められている ppOpen-HPC ライブラリ群を用いて，有限差分法（Finite Difference Method, FDM）用ライブラリである ppOpen-APPL/FDM を利用する地震波
動の広域的解析と有限要素法（Finite Element Method, FEM）用ライブラリである ppOpen-APPL/FEM
を利用する建築物振動の局所的解析を ppOpen-MATH/MP により連成させ，FDM-FEM 大規模連成解
析（図 1 参照）を実証するとともに，その性能・精度評価，課題点の洗い出し等を行う。なお本研究
2
3

Warren M Washington, et al., Philosophical Transaction of the Royal Society A, Vol.367, pp.833-846, 2009
Takashi Arakawa, et al., Procedia Computer Science, Vol.29, pp.924-935, 2014

- 254 -

スーパーコンピューティング研究部門

図 1: 地震波動-建築物振動マルチスケール連成シミュレーションの概要
では建築物の振動が地中を伝わる地震波動に影響を与えないことを前提として，FDM から FEM への
弱連成解析，つまり地中から建築物への一方向の地震波動伝播について解析を行った。

2.2

内容

2.2.1

連成解析モデル本研究で評価される連成シミュレーションは 2 つの異なるアプリケーションで構成される。一つはppOpen-APPL/FDM ライブラリで構成される Seism3D+であり，もう一つは ppOpen-APPL/FEM ライブ
ラリで構成される FrontISTR++である。以下にこの 2 つのアプリケーションについて簡単に説明する。

Seism3D+：地震波動伝播解析用 FDM アプリケーション 4
Seism3D+は，一様な直交格子上に定義される速度ベクトルと応力テンソルを以下に示す 2 つの支配方程式（運動方程式と均質・等方弾性体応力テンソルと歪みの構成方程式）に従って，陽的に時間積分を行う地震波動伝播（弾性波動伝播）解析用 FDM アプリケーションである。
()∂σxp ∂σyp ∂σzp
∂vp
=
+
+
+ fp , (p = x, y, z)
ρ
(1)
∂t
∂x
∂y
∂z
∂σpq
=λ
∂t

(

∂vx ∂vy
∂vz
+
+
∂x
∂y
∂z

)

δpq + µ(∂vp ∂vq+∂q∂p), (p, q = x, y, z)(2)

ここで，v ，σ ，ρ，f ，λ，µ，δ はそれぞれ，弾性体の速度，応力，密度，外部からの体積力，Lamé
の第 1 定数，Lamé の第 2 定数（剛性率），Kronecker のデルタを示している。上記 2 式中の速度と応力は leap-frog 法による陽的時間積分によって更新される。Seism3D+のその他の特徴について以下に示す：一様 Staggered 格子，多次元解析（2D，3D），高次精度差分法（4 次，8 次），Fortran90/95 によって記述されるコード，Message-Passing Interface/Open Multi-Processing（MPI/OpenMP）によるハ
イブリッド並列化，など。

FrontISTR++：構造解析用 FEM アプリケーション 5
FrontISTR++（の動解析機能）は，非構造メッシュで構成される計算領域の各節点における変位ベク
トルを以下に示す支配方程式（運動方程式）に従って，陰的に時間積分を行う非線形構造解析用 FEM
アプリケーションである。
Md̈ + Cḋ + Kd = F
4
5

Takashi Furumura, et al., Parallel Computing, Vol.31, pp.149-165, 2005
Hiroshi Okuda, http://www.ciss.iis.u-tokyo.ac.jp/riss/english/project/structure/FISTR JE 1303.pdf, 2012

- 255 -

(3)スーパーコンピューティング研究部門

図 2: ppOpen-MATH/MP によるコンポーネント A から B へのデータフロー
ここで，M，C，K，F，d はそれぞれ，質量行列，減衰行列，剛性行列，節点荷重ベクトル，節点変位ベクトルを示している。上式中の各タイムステップにおける変位ベクトルは，前処理付き反復解法
で計算され，また時間積分は逐次積分法の一種である Newmark’s β 法によって行われる。FrontISTR++のその他の特徴について以下にす示す：定常/非定常解析，陽/陰的時間積分法，さまざまな線形ソルバー（前処理付き反復解法：CG，GMRES，BiCGSTAB，GPBiCG，前処理：Jacobi, SSOR），メッシュ
データの階層的取り扱い，MPI/OpenMP ハイブリッド並列化，など。

2.2.2

カップラと連成シミュレーションへ向けた実装

地震波動-建築物振動連成シミュレーションでは，Seism3D+と FrontISTR++がカップラライブラリ
ppOpen-MATH/MP によって接続される。以下に ppOpen-MATH/MP の特徴と連成シミュレーションへ向けた実装について述べる。

ppOpen-MATH/MP：様々な離散化手法に対応するカップラライブラリ
ppOpen-MATH/MP は ppOpen-APPL ライブラリ群によってサポートされている様々な離散化に対応するカップラライブラリである。本カップラは，各アプリケーション間の格子補間コードをユーザーが任意に実装することで，様々な格子形状に対応できる汎用性を確保している。すなわち，入力する情報として，補間計算に用いる各アプリケーションの格子点の対応表（以下，マッピングテーブル）を必要とする。ライブラリにはマッピングテーブルを構築するための格子生成ツールも付随している。
ppOpen-MATH/MP はアプリケーションではなくライブラリなので，各アプリケーションは互いに格子を接続するために，API の関数を呼び出す必要がある。これはつまり，各アプリケーションが物理計算を行っている中でカップラもまた，同時に実行されていることを意味する。この仕様により，カップラによる追加実行のオーバーヘッドを低減させ，アプリケーションの実行効率の低下を最小限に抑えることが可能となる。
図 2 に ppOpen-MATH/MP による 2 つの異なるアプリケーション間データフローを示す 6 。本研究の場合，コンポーネント A と B は Seism3D+と FrontISTR++に対応している。ppOpen-MATH/MP は強連成計算のための相互通信機能を備えているが，本研究で行う弱連成計算のための一方向通信機能について述べる。コンポーネント A においてサブルーチン Put data が呼ばれると，送信データを含む
6

Takashi Arakawa, et al., Procedia Computer Science, Vol.4, pp.1516-1525, 2011

- 256 -

スーパーコンピューティング研究部門

図 3: 地震波動-建築物振動連成シミュレーションの概要（上図）と計算領域（下図）
格子点上の全てのデータ（物理値）は，カップラがコンポーネント A に割り当てたバッファにコピーされる。そしてサブルーチン Set time が呼ばれた時に，バッファ内のデータセットから送信データが抽出され，コンポーネント B へデータが送信される。一方，受信側であるコンポーネント B では，サブルーチン Set time が呼ばれると，予めユーザーが用意したマッピングテーブルに従って補間計算が受信データに施された後，カップラが割り当てたコンポーネント B 内のバッファにコピーされる。最後に，サブルーチン Get data が呼ばれた際に，データがバッファから取り出される。この一連のデー
タフローの中で，ppOpen-MATH/MP のオーバーヘッドは主に，格子点数，変数の数，そして補間計算である。格子点数が増加すると，メッセージサイズ（＝連成境界の格子点数×変数の数× Byte 数）が増加して通信時間がかかる。また，データの送受信を行う際に連成境界面上を含む MPI プロセス内の全格子点のデータを一度バッファにコピーするため，格子点数が増加するとその処理に時間がかかる。また，ppOpen-MATH/MP では柔軟性確保の点からデータの取り扱い方法としてリスト構造を採用しているが，変数の数が増加するとデータ参照に時間がかかる可能性がある。そして，格子形状が複雑だと補間計算が複雑になり，計算時間がかかる。
連成計算への実装
上記で述べた Seism3D+から FrontISTR++への一方向データ通信である弱連成計算の実装を図 3 に示す。地中を伝播する地震波動を計算する Seism3D+の計算領域は建物の振動解析を行う FrontISTR++と比べて遥かに広いことから，この弱連成シミュレーションでは，Seism3D+の 1 つの実行に対して複数の FrontISTR++が実行可能である。また，Seism3D+と FrontISTR++の計算領域にはオーバーラップ
領域が用意されている。Seism3D+で計算される地震波動は震源から励起され，地震波がオーバーラッ
プ領域に到達した時，カップラが図 2 で示した手続きに沿って Seism3D+から FrontISTR++側へデータを送信する。Seism3D+から送信されるデータは速度であり，FrontISTR++は受信したデータを速度から変位へ変換した後，境界条件としてそれを設定する。オーバーラップ領域では，Seism3D+は等間隔直交構造格子，FrontISTR++は 4 面体 2 次要素による非構造格子でそれぞれ構成されており，地震波- 257 -

スーパーコンピューティング研究部門

図 4: Seism3D+の計算例。計算領域（左図）と変位分布の時間変化（右図，地震発生から 5，7 秒経
過後）

図 5: FrontISTR++の計算例。地震発生前と後（15 秒後）における建築物の変形（左図）と建築物の x
方向変位の時間変化（右図）
動も両者で別々に計算される。FrontISTR++の非構造格子には建物だけでなく，地盤部分（オーバーラップ領域）まで含まれており，また，弱連成計算であることから，FrontISTR++で計算された結果は Seism3D+の結果になんの影響も及ぼさない。

2.3

具体的成果

2.3.1

Oakleaf-FX による大規模実行

Oakleaf-FX スーパーコンピュータシステムによる計算資源を利用した大規模計算の実証を行った。
この計算では，阪神淡路地域を対象とした約 60km 四方のエリアで，震源は 2013 年（平成 25 年）4 月
13 日に発生した淡路島地震をシミュレートするため，淡路島中部に設定した。結合する構造物は神戸市ポートアイランドにある理化学研究所計算科学研究機構の建屋をモデリングし，これを地盤の異なるポートアイランドと神戸スタジアムの 2 地点に配置した。使用した計算ノード数は，地震波動解析（Seism3D+）で 16 × 16 × 10 = 2560 ノード，構造物振動解析（FrontISTR++）で 1000 ノード× 2 地
点の計 4560 ノードである。地震モデルからは速度（u，v ，w）をカップラに渡し，カップラ内部で変位（∆x，∆y ，∆z ）に変換し構造物モデルに与えた。ここで，FrontISTR++で用いられる非構造格子
は Seism3D+で用いられる等間隔直交格子と比較して格子間隔が非常に狭いことから，FrontISTR++における時間刻みは陰解法であるにも関わらず，陽解法の Seism3D+よりも短く設定している。つまり，Seism3D+（∆t = 1.0 ms）の実行 1 回当たり，FrontISTR++ (∆t = 0.2 ms) は 5 回，計算ループを回る。
これによって生じる時間方向への補間についてもカップラが行う。ジョブ投入後，約 16 時間の計算時間で，現実では約 90 秒分の地震波動伝播の様子と，地震波到達から約 20 秒分の構造物の振動の様子について解析することができた（図 4，5 参照）。
一方，本研究課題のように多くの計算ノードを使用する大規模な実行の場合，カップラのメモリの- 258 -

スーパーコンピューティング研究部門

図 6: 連成計算における Seism3D+と FrontISTR++の全実行時間の内訳

図 7: 連成計算におけるカップラの実行時間の内訳
確保の仕方に問題があることが本研究課題を通じて初めて明らかとなった。これは，計算開始時の初期化ルーチンにおいて連成に必要となる格子をカップラが設定する際に，カップラが全格子点を見に行くという実装になっており，そこで１ノードに全領域分のメモリが確保されてしまうことでメモリ容量が飽和する，というものである。これは事前に行っていた予備計算や，より小規模な計算ではわからなかった問題であり，その解決方法も本研究課題を通じて検討することができた。

2.3.2

カップラの性能評価

Oakleaf-FX 上での本連成計算におけるカップラの性能を評価するために代表的な条件の下でテスト
シミュレーションを行った。MPI プロセス数を 128（Seism3D+：64 プロセス，FrontISTR++：64 プロ
セス）とし，MPI rank 0-63 が Seism3D+側，64-127 が FrontISTR++側である。 本テストシミュレー
ションにおける MPI 通信は（2.3.1 節でも同様だが），Seism3D+の 1 ループ当たりに 1 回行われ，その時のメッセージサイズは約 45kbyte である。このメッセージサイズは連成境界面上の格子点数と変数の数，変数の型で決定される。
図 6 にテストシミュレーションにおける Seism3D+と FrontISTR++の全実行時間の内訳を示す。同図
左（Seism3D+）の，“init”，“update velocity”，“coupler”，“update stress” はそれぞれ，計算の初期化，
速度計算（式 1），カップラによるデータ送信手続き，応力計算（式 2）を示している。一方，同図右（FrontISTR++）の，“init”，“set matrix”，“coupler”，“set boundary”，“PCG solver”，“MISC” はそれぞれ，計算の初期化，行列の設定（式 3），カップラによるデータ受信手続，受信データの境界への設定，
前処理付き CG ソルバー（ICCG）による計算，計算のポスト処理を示している。これらの図では縦軸の時間スケールが両者で大きく異なっていることに注意されたい。Seism3D+と FrontISTR++，2 つのアプリケーションは計算開始とともに同時に実行されているにも関わらず，Seism3D+の実行時間（約90 秒）は FrontISTR++（約 1200 秒）よりもはるかに短い。この弱連成計算において Seism3D+はデー
タフローの観点から上流側に位置していること，また，メッセージサイズも比較的小さいこと，など- 259 -

スーパーコンピューティング研究部門の理由により，Seism3D+の送信データは MPI ライブラリ内部のバッファに一時的に貯められ，デー
タ送信後すぐに次の計算へ移ることができ，データ送信時の同期処理がほとんど発生しない。さらに，オリジナルの Seism3D+は FrontISTR++と比較して，計算コストが低いことから，もともとこの両者間の負荷バランスは取れていないこともあり，本テストシミュレーションにおける Seism3D+の実行
時間は FrontISTR++と比較して短くなったと考えられる。一方，FrontISTR++では，全実行時間に対するカップラの実行時間は無視できるほど短い。これはカップラによるオーバーヘッドがほとんど存在せず，カップラの性能が高いことを意味している。本計算において，カップラの性質としては，より計算時間がかかる FrontISTR++の実行時間を増加させないことが求められており，その観点からこれは良い結果であると言える。
図 7 にテストシミュレーションにおけるカップラの実行時間の内訳を示す。これらの図は図 6 中の内訳 “coupler” に対応しており，縦軸の時間スケールが先程と同様に大きく異なることに注意されたい。同図左（Seism3D+）より，“mpi waitall” に実行時間の多くを費やしていることがわかる。これはSeism3D+の複数の MPI rank が FrontISTR++のある一つの特定の MPI rank にデータを送信しようとして衝突することに起因するものと考えられる。また，“data packing” は，.2.2.2 節で述べたサブルーチ
ン Put data の呼び出しに対応している。一方 FrontISTR++では，データ受信にかかる時間はほぼ無視できるほど小さい。上記に述べたように，もともと FrontISTR++の計算負荷は Seism3D+と比較して高いことから，データ受信はスムーズに行われる。図 7 中の “MISC” には，Seism3D+で送信した速度のデータを FrontISTR++で変位のデータに変換するコストや，両者の格子点間の補間計算，時間方向への補間計算などが含まれている。

3

成果要覧

査読付論文
[査読付 1] Yoshihiro Kajimura, Ikkoh Funaki, Iku Shinohara, Hideyuki Usui, Masaharu Matsumotoand Hiroshi Yamakawa: Numerical Simulation of Dipolar Magnetic Field Inflation due
to Equatorial Ring-Current, Plasma and Fusion Research, Vol.9, 2405008, 2014. (DOI:
10.1585/pfr.9.2405008)[査読付 2] Masaharu Matsumoto, Futoshi Mori, Satoshi Ohshima, Hideyuki Jitsumoto, Takahiro Katagiri and Kengo Nakajima: Implementation and Evaluation of an AMR Framework for FDM
Applications, 4th International Workshop on Advance High-Performance Computational Earth
Sciences: Applications & Frameworks (IHPCES2014) in conjunction with International Conference on Computational Science 2014 (ICCS2014), Cairns, Australia, June 2014. (Procedia
Computer Science, Vol.29, pp.936-946, 2014. (DOI: 10.1016/j.procs.2014.05.084))[査読付 3] Hideyuki Usui, Akihide Nagara, Masanori Nunami and Masaharu Matsumoto: Development of
a Computational Framework for Block-Based AMR Simulations, 4th International Workshop
on Advance High-Performance Computational Earth Sciences: Applications & Frameworks(IHPCES2014) in conjunction with International Conference on Computational Science 2014
(ICCS2014), Cairns, Australia, June 2014. (Procedia Computer Science, Vol.29, pp.2351-2359,
2014. (DOI: 10.1016/j.procs.2014.05.219))[査読付 4] Futoshi Mori, Masaharu Matsumoto and Takashi Furumura: Performance of FDM Simulation of Seismic Wave Propagation using the ppOpen-APPL/FDM Library on the Intel Xeon
Phi Coprocessor, 11th International Meeting High Performance Computing for Computational Science (VECPAR2014), Eugene, Oregon, USA, June 2014. (Conference Proceedings,
http://www.vecpar.org/papers/vecpar2014 submission 24.pdf)- 260 -

スーパーコンピューティング研究部門[査読付 5] Takahiro Katagiri, Satoshi Ohshima and Masaharu Matsumoto: Auto-Tuning of Computation
Kernels from an FDM Code with ppOpen-AT, Special Session on Auto-Tuning for Multicore
and GPU (ATMG) in conjunction with IEEE 8th International Symposium on Embedded Multicore/Manycore SoCs (MCSoC14), Aizu-wakamatsu, Japan, Sep 2014. (Conference Proceedings, pp.91-98, 2014. (DOI: 10.1109/MCSoC.2014.22))[査読付 6] Satoshi Ohshima, Takahiro Katagiri and Masaharu Matsumoto: Performance Optimizationof SpMV using the CRS format considering OpenMP Scheduling on CPUs and MIC, Special Session on Auto-Tuning for Multicore and GPU (ATMG) in conjunction with IEEE
8th International Symposium on Embedded Multicore/Manycore SoCs (MCSoC14), Aizuwakamatsu, Japan, Sep 2014. (Conference Proceedings, pp.253-260, 2014. (DOI: 10.1109/MCSoC.2014.43))[査読付 7] 松本正晴，高木成郎，奥野喜裕：数値計算によるレーザー駆動 MHD 発電の基礎的検討，日
本航空宇宙学会論文集，第 62 巻，第 5 号，pp.170-176，2014．(DOI: 10.2322/jjsass.62.170)[査読付 8] Takahiro Katagiri, Satoshi Ohshima and Masaharu Matsumoto: Towards Auto-tuning for the
Finite Difference Method in Era of 200+ Thread Parallelisms, Annual Meeting on Advanced
Computing System and Infrastructure (ACSI) 2015, Tsukuba, Japan, Jan 2015. (Oral Presentation)[査読付 9] Futoshi Mori,Masaharu Matsumoto and Takashi Furumura: Performance Optimization of the3D FDM Simulation of Seismic Wave Propagation on the Intel Xeon Phi Co-processor using theppOpen-APPL/FDM Library, Lecture Notes in Computer Science, Vol.8969, 2015. (Selected
Paper of VECPAR2014) [in press][査読付 10] 松本正晴，高木成郎，奥野喜裕：パルスレーザ駆動 MHD 発電機の発電特性に関する電磁流体シミュレーション，電気学会論文誌 A，Vol.135，No.6，2015．[in press][査読付 11] Masaharu Matsumoto, Takashi Arakawa, Takeshi Kitayama, Futoshi Mori, Hiroshi Okuda,
Takashi Furumura and Kengo Nakajima, “Multi-Scale Coupling Simulation of Seismic Waves
and Building Vibrations using ppOpen-HPC”, 5th International Workshop on Advance HighPerformance Computational Earth Sciences: Applications & Frameworks (IHPCES2015) inconjunction with International Conference on Computational Science 2015 (ICCS2015), Reykjavik, Iceland, June 2015. (Procedia Computer Science, 2015.) [accepted]

公開ソフトウエア[公開 1] 松本正晴：ppOpen-APPL/AMR-FDM version 0.3.0，2014 年 11 月

その他の発表論文[発表 1] Masaharu Matsumoto, Futoshi Mori, Satoshi Ohshima, Hideyuki Jitsumoto, Takahiro Katagiri and
Kengo Nakajima: Development of an AMR Framework for FDM Applications on Parallel Processors, HPC in Asia Poster Session, International Supercomputing Conference 2014 (ISC’14),
Leipzig, Germany, June 2014.
[発表 2] 片桐孝洋，大島聡史，松本正晴：Xeon Phi における ppOpen-AT を用いた有限差分法コードの自動チューニング，第 19 回計算工学講演会，広島，2014 年 6 月- 261 -

スーパーコンピューティング研究部門[発表 3] 實本英之，小林泰三，松本正晴，滝澤真一朗，三浦信一，中島研吾：複数拠点利用を実現するユーザ駆動型・拠点協調フレームワーク，2014 年並列/分散/協調処理に関する『新潟』サマー・ワークショップ（SWoPP 新潟 2014），新潟，2014 年 7 月[発表 4] 大島聡史，松本正晴，片桐孝洋，塙敏博，中島研吾：様々な計算機環境における OpenMP/
OpenACC を用いた ICCG 法の性能評価，2014 年並列/分散/協調処理に関する『新潟』サマー・
ワークショップ（SWoPP 新潟 2014），新潟，2014 年 7 月[発表 5] 片桐孝洋，大島聡史，松本正晴：Xeon Phi における自動チューニング記述言語 ppOpen-AT の
FDM コードに対する性能評価，2014 年並列/分散/協調処理に関する『新潟』サマー・ワー
クショップ（SWoPP 新潟 2014），新潟，2014 年 7 月[発表 6] 大島聡史，松本正晴，片桐孝洋：疎行列ソルバーにおける自動チューニングを用いた OpenMP
指示文の最適化，日本応用数理学会 2014 年度年会，東京，2014 年 9 月[発表 7] 片桐孝洋，大島聡史，松本正晴：1 ノード２００超スレッド時代の自動チューニング手法～
FDM コードを例にして～ ，日本応用数理学会 2014 年度年会，東京，2014 年 9 月[発表 8] Kazuki Tsuchiya, Hideyuki Usui, Takuma Matsubara, Masanori Nunami and Masaharu Matsumoto: Three-Dimensional AMR-PIC Simulations on Ion Beam Neutralization in Ion Engine,
24th International Toki Conference, Toki, Japan, Nov 2014.
[発表 9] 梶村好宏，大塩裕哉，船木一幸，松本正晴，山川宏：熱プラズマ源を用いた磁気ノズル型プ
ラズマセイルの推力測定実験，第 58 回宇宙科学技術連合講演会，長崎，2014 年 11 月
[発表 10] 高木成郎，松本正晴，奥野喜裕：パルスレーザ駆動 MHD 発電実験，電気学会新エネルギー・
環境研究会，郡山，2014 年 11 月
[発表 11] Takashi Arakawa, Masaharu Matsumoto, Futoshi Mori, Takeshi Kitayama, Hiroshi Okuda,
Takashi Furumura and Masaki Sato: Multi-scale and multi-physics simulation of seismic wavesbuilding vibration coupling by using the ppOpen-HPC Libraries, JST/CREST International Symposium on Post Petascale System Software, Kobe, Japan, Dec 2014. (Poster Presentation)[発表 12] Masaharu Matsumoto, Futoshi Mori, Takashi Furumura and Kengo Nakajima: Performance Evaluations of Applications using the ppOpen-APPL/FDM Library, JST/CREST International Symposium on Post Petascale System Software, Kobe, Japan, Dec 2014. (Poster Presentation)[発表 13] 半田恭平，黄磊，松本正晴，奥野喜裕：パルスレーザ駆動 MHD 発電機の発電特性，平成 26
年電気学会全国大会，松山，2015 年 3 月

特記事項[特記 1] 日本学術振興会学術研究助成基金助成金（科研費），若手研究（B），磁気プラズマセイル評価に向けたマルチスケール対応プラズマシミュレーション，研究代表者，2012-2014 年度[特記 2] 東京大学情報基盤センター，FX10 スーパーコンピュータシステム「大規模 HPC チャレンジ」
平成 26 年度第 2 回採択課題，ppOpen-HPC ライブラリ群を利用する地震波動‐建築物振動連成マルチスケール・マルチフィジックスシミュレーション，研究代表者，2014 年 11 月
[特記 3] ppOpen-HPC プロジェクトの Web サイト管理，ならびに ppOpen-HPC ver.0.3.0 ライブラリ群
公開へ向けた整備[特記 4] お試しアカウント付き並列プログラミング講習会の担当（第 39 回，第 44 回）- 262 -

学際情報科学研究体

伊藤 祥司

線形方程式求解のための双ランチョス系解法の前処理付きアルゴリズムに対する改善とその解析

佐藤 芳樹

HPCのためのソフトウェアモジュール化技術、及び、センター業務への取り組み

学際情報科学研究体- 263 -

学際情報科学研究体

線形方程式求解のための双ランチョス系解法の前処理付きアルゴリズムに対する改善とその解析
伊藤 祥司

1

概要

2014 年度は、「線形方程式求解のための双ランチョス系解法の前処理付きアルゴリズムに対する改善とその解析」の研究として、前処理付き CGS 法を取り上げ、その従来版と改善版の違いについて、
前処理系の方向に着目した解析を行った。

2線形方程式求解アルゴリズムに対する求解品質の改善

2.1

背景

自然現象や工学問題の解明では、数値シミュレーションを用いた解析が盛んである。その過程では、多くの場合、大規模な n  n の係数行列を持つ線形方程式
Ax  b(1)の求解に帰着され、シミュレーションに要する時間の多くがこの計算に費やされる。
線形方程式に対する求解アルゴリズムも、ガウス消去法に代表される“直接法”、一定の求解式を繰り返し実行して解に収束させる“反復法”があり、さらに反復法は“定常反復法”と“クリロフ部分空間法に代表される“非定常反復法”とに分かれる。両反復法とも、(1)の性質を改善する（解き易くする）ために“前処理”と呼ばれる技法を併用することが多い。本研究では、現在、クリロフ部分空間(KSP: Krylov subSPace)法に基づく解法を対象としてきており、それらの解法と併用する前処理の影響も併せて議論してきている。ここでは、あらためて、解法と前処理技法とを組み合わせたものを“求解アルゴリズム”と呼ぶことにする。
一般に、初期解 x0 を用い初期残差ベクトルを r0  b  Ax0 と算出し、 A と r0 から生成されるクリロフ

列が張る k 次元のクリロフ部分空間は k ( A; r0 )  span r0 , Ar0 , A2 r0 , , Ak 1r0 と表わされる。前処理無しのクリロフ部分空間法においては、生成されるクリロフ部分空間 k ( A; r0 ) が、

xk  x0  k ( A; r0 )(2)を満たすように近似解 xk を作り出す（CGS 法では 1 反復あたり空間が 2 次元拡張されるため

xk  x0  2 k ( A; r0 ) である）。ところが、前処理付きのクリロフ部分空間法では、アルゴリズムの行列とベクトルの前処理変換次第では異なるアルゴリズムが導出され、生成されるクリロフ部分空間も異なる場合がある。算出される近似解も xk の形として素直な構造となるアルゴリズムもあれば、それとは異なる構造となるものもある。
線形方程式(1)に対して、KSP 法を用いて解く場合、多くの場合、前処理技法を併用する。この前処理の効果とは、大雑把ながら一般的な説明方法に基づくと、係数行列 A に対し、 M  A となるよ
うな前処理行列 M を何らかの方法で生成し、元の線形方程式を

 M AM   M x   M b
1
L

1
R

R

と変換することに基づく。ここで、- 265 -

1
L

(3)

学際情報科学研究体

M  M LM R

(4)である（(4)ではガウス消去法に基づく LU 分解を用いている）。このとき、前処理変換後の係数行列M L1 AM R1 は単位行列 I に近くなり、性質の良い（解き易い）問題へと変わることが期待される。ここ
での前処理変換とは、係数行列の両側から前処理行列を作用させているので“両側前処理変換”と
も呼ばれ、

ML M

, M R I の場合は“左前処理変換”、 M L  I , M R  M の場合は“右前処理変換”と呼ばれる。しかし、実際には、(1)から(3)などへの変換自体は行わず、(3)の変換と等価となるよ
うに、KSP 法のアルゴリズム中に表れる行列やベクトルを変換して前処理付きアルゴリズムを記述する。すなわち、元々の(1)に対し、“前処理付き KSP 法”を適用して求解する。このとき、前処理に関わる演算は必ずしも(4)の分解を行う必要は無く、前処理付きアルゴリズムの中では、何らかの手段で u= M-1v の演算（前処理演算）を行えば良い。
ところが、従来から国際的にも標準・典型的とされてきている前処理付きアルゴリズムの記述では、数学上の問題点があることが分かった。これまでの研究成果として、その問題点に対する改善に成功した[文献 1]。
[文献 1] 伊藤祥司，杉原正顯，導出過程に着目した CGS 法の前処理付きアルゴリズム,
日本応用数理学会論文誌，23(2)，pp.253-286, 2013．
そして、従来から用いられてきているアルゴリズムでは求解できなかった問題に対して、本提案手法により求解可能となる事例も確認された。本提案手法の適用範囲は、１つの解法に限らず、“双ランチョス系統”と呼ばれる所要メモリサイズの少ない解法群全てに対して適用できるものであり、本研究成果の有用性と波及効果は大きい。

2.2

内容

前処理無し CGS 法のアルゴリズム記述に現れる行列とベクトルの上にチルダを付したものを前処理系と見做すことにする。
Algorithm 1： 前処理系の PCGS 法 , x0 , r0 b  Ax0, r0# , r0  0, e.g ., r0# 
r0 ,
1
0

For k  0,1, 2, ; Douk rk   k 1qk 1 ,p k 
uk   k 1 (qk 1   k 1 p k 1 ), ,  r # , rr # , Ap
k



0

k



k

0



 ,
q
uk   k Apkkxk 1 xk  k (uk  qk ),r r   A (u  q ),
k 1

k

k

k

k

 k   r , rk 1   r , rk  ,
#
0

#
0

End Do
この Alg. 1 に対して、下記のとおり様々な前処理変換が可能であり、ここでは各々を、従来版
PCGS（右前処理系 PCGS）、左前処理系 PCGS、改善版 1 PCGS、改善版 2 PCGS と呼ぶことにする。
1
1
ここで、 p k  M L pk とは、前処理系のベクトル p k を M L pk と前処理変換することを表す。

- 266 -

学際情報科学研究体■ 従来版 PCGS の前処理変換：

 M AM   M x  M b, p  M p ,
1
L

1
R

1
L

R

1
L

k

k

uk  M u , qk  M q , rk  M r , r0#  M LT r0#
1
L k

1
L k

Algorithm 2：従来版 PCGS



1
L k

 



x0 , r0 b  Ax0 ,  1 
0, r0# , r0  r0# , r0  0, e.g ., r0# 
r0 ,For k  0,1, 2, ; Douk rk   k 1qk 1 ,pk 
uk   k 1 (qk 1   k 1 pk 1 ), k   r0# , rk   r0# , AM 1 pk  ,q
uk   k AM 1 pk ,k
xk 1 xk   k M 1 (uk  qk ),rk 1 rk   k AM 1 (uk  qk ), k   r0# , rk 1   r0# , rk  ,End Do
ここで、Alg. 2 は、次の前処理変換を行っても同じアルゴリズムが得られる。これは、前処理系の線
M L I
, M R M とした場合の右前処理系である。
形方程式(3)に対し、

 AM   Mx   b, p  p , u  u , q  q , r  r , r  r
1

k

k

k

k

k

k

k

k

#
0

#
0

■ 左前処理系 PCGS の前処理変換：

M 1 Ax M 1b, p k  pk , uk  uk , qk  qk , rk  rk , r0#  r0#
Algorithm 3：左前処理系 PCGS

x0 , r0 M 1  b  Ax0  , r0# , r0  0, e.g., r0# 
r0 ,  1 
0,

For k  0,1, 2,; Douk rk   k 1qk 1 ,pk 
uk   k 1 (qk 1   k 1 pk 1 ), k   r0# , rk   r0# , M 1 Apk  ,q
uk   k M 1 Apk ,k
xk 1 xk  k (uk  qk ),rk 1 rk   k M 1 A(uk  qk ), k   r0# , rk 1   r0# , rk  ,End Do- 267 -

学際情報科学研究体■ 改善版 1 PCGS の前処理変換：

 M AM   M x  M b, p  M p ,
1
L

1
R

1
L

R

k

R

k

uk  M R uk , qk  M R qk , rk  M r , r  M RT r0#
1
L k

#
0

Algorithm 4： 改善版 1 PCGS

x0 , r0 b  Ax0 ,  1 
0,

 r , r    M r , M r    r , M r   0, e.g., r  M r ,
#
0

T #
R 0

0

1
L 0

#
0

1

#
0

0

1

0

For k  0,1, 2,; Do
uk M 1rk   k 1qk 1 ,pk 
uk   k 1 (qk 1   k 1 pk 1 ), k   r0# , M 1rk   r0# , M 1 Apk  ,q
uk   k M 1 Apk ,k
xk 1 xk  k (uk  qk ),rk 1 rk   k A(uk  qk ), k   r0# , M 1rk 1   r0# , M 1rk  ,End Do■ 改善版 2 PCGS の前処理変換：

 M AM   M x  M b, p  M p ,
1
L

1
R

1
L

R

1
L

k

k

uk  M u , qk  M q , rk  M r , r0#  M RT r0#
1
L k

1
L k

1
L k

Algorithm 5： 改善版 2 PCGS

x0 , r0 b  Ax0 ,  1 
0,

 r , r    M r , M r    r , M r   0, e.g., r  M r ,
#
0

0

T #
R 0

1
L 0

#
0

1

0

#
0

1

0

For k  0,1, 2, ; Douk rk   k 1qk 1 ,pk 
uk   k 1 (qk 1   k 1 pk 1 ), k   M T r0# , rk   M T r0# , AM 1 pk  ,q
uk   k AM 1 pk ,k
xk 1 xk   k M 1 (uk  qk ),rk 1 rk   k AM 1 (uk  qk ), k   M T r0# , rk 1   M T r0# , rk  ,End Do以上のアルゴリズムを数理面から考察したものが表 1 である。「アルゴリズム中の残差ベクトルの構造」と「生成される KSP と解との関係」の項目にて記している○印は長所、×印は短所であることを示しており、△は致命的ではないものの好ましいとは言い難い状況を示している。

- 268 -

学際情報科学研究体

表 1. 4 種類の PCGS アルゴリズムの概要
前処
アルゴリズム中の状 況
理系
残差ベクトルの構造○ 保持している
多くの数値計算ライブ
rk  b  AM 1  Mxk 
右系
ラリやアルゴリズムの記述（従来 PCGS）
 b  Ax

生成される KSP と解との関係△ 前処理行列が作用したものに基づくk

左系

× 保持していない
数値シミュレーション
rk M 1b  M 1 Axk
領域のアルゴリズム 
記述でよく用いられる M 1  b  Axk 

改善版
1、2

右系・左系両方の長所を有している(改善版 1 と 2 は等価)Mxk  Mx0  2 k AM 1 ; r0
○ 前処理行列が作用しない

xk  x0  2 k M 1 A; r0○ 保持している○ 前処理行列が作用しない

rk  b  Axk

xk  x0  M 12 k AM 1 ; r0

上記 4 つのアルゴリズムの反復部分の演算量は全て同じである（改善版 2 の  k 、  k に現れるM T r0# は反復前に 1 回演算すれば十分である）。

左系（左前処理系）における「アルゴリズム中の残差ベクトルの構造」は、
rk M 1  b  Axk  であり、本来評価すべき残差ベクトル rk  b  Axk とは異なる情報である。この場合、収束判定において問題が生ずることが[文献 2]で報告されており、避けるべき状況である。しかし一方で、生成される



KSP と解との関係は xk  x0  2 k M 1 A; r0 であり、解 xk 自体は前処理行列の作用を受けない理
想的な構造である。
[文献 2] 伊藤祥司，杉原正顯，姫野龍太郎: クリロフ部分空間法に対する前処理方式と収束判定について，情報処理学会論文誌コンピューティングシステム(ACS)，Vol.3， No.2，pp.9–19，
2010 年 6 月．
右系（右前処理系、従来版 PCGS アルゴリズム）における「アルゴリズム中の残差ベクトルの構造」
は、最終的に rk  b  Axk であり、本来評価すべき情報を保持しており理想的な構造である。ところが、「生成される KSP と解との関係」は Mxk  Mx0  2 k AM 1 ; r0 である。これを式変形すると









xk  x0  M 12 k AM 1 ; r0 と表わされるものの、これは PCGS が生成する空間 2 k AM 1 ; r0 に対し、前処理演算 M 1 を作用させるため、その演算における丸め誤差が解に混入する。
改善版では、「アルゴリズム中の残差ベクトルの構造」は本来の残差ベクトルの構造を保持している。



「生成される KSP と解との関係」は xk  x0  M 12 k AM 1 ; r0 である。改善版 PCGS が生成する



空間は M 12 k AM 1 ; r0 である。
以上から、我々が提案した改善版 PCGS は、長所のみを兼ね備えたアルゴリズムであることが確
認された。

2.3

具体的成果

具体的成果として、数値実験の結果を示す。数値実験環境の詳細は[発表 1]の予稿を参照。
ここでは、まず、(a) アルゴリズム中の残差ベクトルを用いた相対残差(algorithm relative residual)に対する評価- 269 -

学際情報科学研究体(b) アルゴリズム中の数値解( xˆk )を用いて算出した真の残差ベクトル( rˆk  b  Axˆk )による真の相対残差(true relative residual)に対する評価の 2 つについて評価する。本稿に掲載した実験結果は、実非対称行列の sherman4（左側のグラフ）と olm5000（右側のグラフ）に基づく線形方程式に対し、4 種類の PCGS で求解した収束履歴である。
右辺項は、あらかじめ用意した厳密解のベクトルを係数行列にかけて作成した。
図 1 各 PCGS とグラフとの対応

各グラフ中の凡例は図 1 のとおりであり、従来版(Conventional)、左前処理系(Left system)、改善版 1(Improved1)、改善版 2(Improved2)である。
図 2 (a)アルゴリズム中の残差ベクトルを用いた相対残差(algorithm relative residual)に対する評価

図 2 (b) アルゴリズム中の数値解を用いて算出した真の残差ベクトルを用いた真の相対残差(true relative residual)に対する評価

図 2(a)では、Left system と Improved1、Improved2 との PCGS で収束の振る舞いは異なるが、図2(b)では同じ振る舞いである（olm5000 では若干のズレが生じるのは、数理的には等価であるもののアルゴリズム記述が異なることによる計算上の丸め誤差の影響である）。つまり、左前処理系のアルゴ
リズム中の残差ベクトルは本来の残差ベクトルとは異なる情報を示していることが確認できる。また、- 270 -

学際情報科学研究体

図 2(b)において、右前処理系のみ振る舞いが異なり、生成される KSP に対し、右前処理系のみ異なる性質の解を算出していることが確認できる。
次に、(c) 数値解と厳密解を用いて算出した真の相対誤差(true relative error) に対する評価の情報も交えた数値実験結果を表 2 としてまとめた。収束判定はアルゴリズム中の残差ベクトルに基づいて評価（ rkb  1012 で収束したと見做す）し、収束までの所要反復回数を( )内に記しており、収束した時点の真の相対残差のノルム値の log10（表の上段の数値）、真の相対誤差のノルム値のlog10 も記している。Stag.は収束せず停滞していることを示している。
表 2. 4 種類の PCGS アルゴリズムに対する数値結果
行列名

行列
サイズ

add32

4960

appu

14000

非零
要素数

左系

改善版 1

改善版 2

-12.17 (35)19848 -12.17-13.06 (37)-12.96-12.04 (35)
-11.96-12.04 (35)
-11.96-12.87 (36)-11.36-12.37 (83)-12.09-11.83 (15)-12.10-12.79 (38)-10.64-12.93 (119)-13.31-11.68 (32)-12.82-10.96 (55)
-9.66
-15.48 (41)-12.63-12.87 (36)-11.36-12.82 (78)-12.48-12.44 (16)-12.53-12.20 (34)-8.05
-12.49 (123)-13.39-12.69 (33)
-13.82-12.69 (56)-9.71
-12.11 (35)-9.77

-12.87 (36)-11.36-12.17 (84)-12.22-12.44 (16)-12.53-12.21 (33)
-8.00
-11.79 (117)-12.07-12.69 (33)
-13.83-12.70 (56)-9.71
-12.11 (35)
-9.77

従来版

bfwa782782-12.35 (34)-11.47-9.36 (93)7514 -10.29

jpwh_991

991

6027

olm5000

5000

poisson3Db

85623

sherman4

1104

wang4

26068

watt__1

1856

1853104

Breakdown-0.18 (Stag.)
19996 4.22
-10.14 (122)2374949 -10.33-12.69 (34)3786 -13.83-12.22 (52)177196 -10.14-13.01 (27)11360 -5.96

真の相対誤差については、左系と両改善版は従来版よりも概ね優れている、もしくは、同等の性能（1 桁程度の違い）であることが分かる。特に、左系と両改善版が優れた結果となることは、生成された KSP に対し理想的な解の構造を形成していることを示している。
以上から表 1 としてまとめた事柄が確認された。その他の数値例でも、従来版 PCGS に比べて改善版 PCGS が優位である結果が数多く確認された[発表 1]。
ここでは、右・左前処理系に注目し改善版との比較による解析を行ったが、さらに解析を進めると次の[発表 3]および 3 節に記載した[発表 2]の議論へと発展する。これらについては今後の課題として取り組む。
[発表 3] 伊藤祥司，杉原正顯，前処理付き BiCG に対する初期シャドウ残差ベクトルの構成方法と前処理系の切り替えについて，日本応用数理学会 2013 年度年会，
アクロス福岡（福岡市），2013 年 9 月．

- 271 -

学際情報科学研究体

3

成果要覧

その他の発表論文リスト[発表 1] 伊藤祥司，杉原正顯，様々な前処理付き CGS に対する分析とそれに基づく新アルゴリズムの提案，2014 年並列／分散／協調処理に関する『新潟』サマー・ワークショップ（SWoPP 新潟2014），朱鷺メッセ新潟コンベンションセンター，新潟，7 月，2014 年．
[発表 2] 伊藤祥司，杉原正顯，線形方程式向き双ランチョス系統の前処理付きアルゴリズムに対する初期シャドウ残差ベクトルの構成方法について，日本応用数理学会 2014 年度年会，政策研究大学院大学（港区），2014 年 9 月．

特記事項
[特記 1] 日本応用数理学会 「行列・固有値問題とその解法」研究部会 運営委員会委員[特記 2] 理化学研究所 情報基盤センター 客員研究員[特記 3] 電気通信大学 情報理工学部 情報・通信工学科 非常勤講師（担当科目：数値計算）- 272 -

学際情報科学研究体

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

概要

1

本研究は、生産性の高いソフトウェアモジュール化技術をハイパフォーマンスコンピューティング(HPC) アプリケーショ向けに構築することを目的としている。特に、エンタープライズや Web アプリ
ケーションを対象に発展してきた、先端的なモジュール化技術を活用し、科学技術計算のような可読性や保守性に優れた抽象化を犠牲に、莫大なスケールの反復的計算の高度な最適化が求められるアプ
リケーションへの適用を目指している。具体的には、本年度までに以下の研究を実施した。

• HPC 向けユニットテストフレームワークのケーススタディ

昨年度までに開発した計算網羅性及び順序のテストフレームワークを、様々な科学技術計算向け
アプリケーションへ適用し、バグ発見率、記述性、実行性能を評価することで実用性を検討する。

• グラフ解析アプリケーション向けメモリレイアウト変換器

オブジェクト指向に基づくグラフ構造に対して、アプリケーションに応じたメモリレイアウトの最適化を施すことでデータアクセスの局所性を高められるコード変換技術の開発を目指す。

• 軽量な条件付きバリア同期機構

並列タスク間の協調処理を、高い表現力を持って細やかに記述できる条件付きバリア同期機構の実現を目指す。また、実世界のシミュレーションソフトウェアへの適用を行う。

センター業務については、以下を実施した。

• 学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点における公募型共同研究に関する取り纏め、シンポジウム運営、及び情報発信の強化。

2

HPC 向けユニットテストフレームワークのケーススタディ

2.1

背景

物理シミュレーションなどの科学技術計算を実装したアプリケーションプログラムの多くは、計算順
序の変更によるキャッシュヒット率の向上の最適化が施され、クラスタコンピュータなどの大規模並
列分散環境で実行される。例えば、行列積計算による行列のブロック化は、典型的なループ最適化であるタイリングによってループ処理の対象を部分行列に分割し、行列要素へのアクセスを集中させる
事で、メモリアクセスの局所化が図られる事が多い。2011 年のゴードンベル賞を受賞した物理シミュ
レーションソフトウェア RSDFT においても、中核を担うモジュールであるグラムシュミットの正規直交化法 (GS 法) の一部を分割し、行列積や行列ベクトル積に置き換え、局所性を高めている。一方、- 273 -

学際情報科学研究体

スーパーコンピュータ上でのシミュレーションのために MPI を利用する並列分散プログラムでは、計算の一部が各計算ノードに割り当てられるため、計算空間は更に分割される。
最適化や分散実行は、プログラムの実行性能を高める一方、バグの発生要因となり得る。典型的な科
学技術計算は、カーネル計算を反復的に繰り返し実行するプログラムが中心的な関心事である。カー
ネル計算の対象空間は、ループタイリング等の最適化や分散実行のために開発者によって分割され計算順が変更される。このような計算空間の分割は、プログラム中に境界判定コードを増加させ、保守性や可読性を著しく低下させる。結果として、人為的なミスを誘発し、計算漏れや計算重複といったバグが生じやすくなる。これらのバグは、単純には計算結果の突き合わせにより検証できるが、膨大な結果データを対象にしたり、乱数による初期化、浮動小数点演算の誤差等を考慮する必要があり容易ではない。
本研究テーマでは、反復的なループ処理が中核であるような科学技術計算において、分割の正しさを検査する計算範囲テスト (calculation coverage testing) の必要性を追求し、そのツールサポートの開発に取り組んでいる。計算範囲テストとは、最適化によってグループ化されたループ処理の計算範囲
及びその実行順序をテストする単体テストを指す。これによって、プログラムの計算漏れや重複、順序の誤りをテストによって検出することを目的としている。
昨年度までに、計算範囲テストの有効性を評価するために、Java 向けのテストフレームワーク HPCUnitを開発した。HPCUnit は、指定したカーネル計算の実行時ログを利用した検査を可能にする。実行時
ログはプログラムの巡回した計算空間の各要素で、重複を許した順序付き集合として収集される。開発者は収集した実行時ログを用いて、テストプログラム中で計算空間を突合し、等価性を検査することができる。開発性を考慮し、HPCUnit は、アスペクト指向に基づいてカーネル計算を指定する専用
言語と、実行時ログを適切に変換できる集合演算用のライブラリを提供している。
ソースコード 1 に例を示す。テストコードは、Java 向けのデファクトスタンダードの単体テストフ
レームワークである JUnit ライクに記述する。まず、最適化前後での計算空間を指定し (15-20 行目)、
それぞれを実行してログを収集する (7-10 行目)。取得した実行時ログをテストコード内で比較し、計算重複や計算漏れが検査できるようになる (22-24 行目)。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25

/∗ Test s u i t e d e c l a r a t i o n ∗/@RunWith ( ” HUTestRunner . c l a s s ” )c l a s s GSTest {/∗ Test d r i v e r ∗/@HUBeforeClass v o i d t e s t R u n ( ) {@HUTarget GS g s 1 = new NormalGS ( ) ;@HUTarget GS g s 2 = new OptimizedGS ( ) ;gs1 . c a l c ( ) ;gs2 . c a l c ( ) ;}/ ∗ T e s t method ∗ /@HUTest p u b l i c v o i d t e s t C o v e r a g e G S (@HUList ( ” { ( i , j , k ) | c a l l ( v o i d k e r n e l ( i n t i , i n t j , i n t k ) ) && w i t h i n ( NormalGS ) } ” )HUList c o r r e c t ,@HUList ( ” { ( i , j , k ) | c a l l ( v o i d k e r n e l ( i n t i , i n t j , i n t k ) ) && c f l o w ( c a l l ( dgemm ( . . ) ) } ” )HUList s q u a r e s ,@HUList ( ” { ( i , j , k ) | c a l l ( v o i d k e r n e l ( i n t i , i n t j , i n t k ) ) && c f l o w ( c a l l ( dgemv ( . . ) ) } ” )HUList t r i a n g l e s ){HUList n u l l s e t = HUList . g e t N u l l ( ) ;a s s e r t ( c o r r e c t , i s ( squares . union ( t r i a n g l e s ) ) ) ;assert ( nullest , is ( squares . intxn ( t r i a n g l e s ) ) ) ;} }ソースコード 1: HPCUnit でのテストコード例- 274 -

学際情報科学研究体

Section 2
逐次Series1
356
721
LUfact2
206
SOR3
613
Crypt4221
Sparse5Section 3
逐次
MD6
625
3,115
MC7
1,265
RT8
アノテーション + テストコード

並列
440
1,092
344
708
337

分散
449
895
415
720
317

並列
915
3,181
1,483
6+30

分散
697
3,203
1,346
6+35

1 Fourier coefficient analysis
2 LU Factorization

4 IDEA encryption

3 Successive over-relaxation

5 Sparse Matrix multiplication

6 Molecular Dynamics simulation
7 Montecarlo Simulation

8 3D RayTracer

表 1: ベンチマークアプリケーションとテストコードの行数 (LOC)
ベンチマーク

Series
LUfactSOR
CryptSparse
MD
MC
RT

計算空間
サイズ
999,999
1,652,472
399,200,400
12,500,000
500,000,000
409,600
60,000250,000

逐次
版 [s]704.724.06
160.04
3.21
49.52
13.32
8.77
12.61

オーバー
ヘッド [%]
0.05
55.58
8460.1469.88
1368.23
0.92
0.01
3.13

並列
版 [s]
59.34
4.75
748.599.93
230.21
14.11
1.31
1.47

オーバー
ヘッド [%]
1.96
1689.26509579.66
5458.9977478.43
285.92
31.71
20.54

分散
版 [s]
59.97
3.04
32.35
2.35
20.77
3.59
8.07
2.67

オーバー
ヘッド [%]
0.99
76.09
2121.52
513.25
49.37
61.27
8.57
47.01

並列版の
テスト時間 [s]
0.18
0.78
41.22
1.3
17.11
0.13
0.06
0.11

分散版の
テスト時間 [s]
5.16
11.14
143.35
26.82
48.5
1.27
0.41
1.87

表 2: ログ収集による実行時オーバーヘッド及びテスト時間

2.2

内容

本年度は、計算範囲テストの有効性を評価するために、Java 向けのベンチマークソフトウェアである
Java Grande Forum Benchmark Suite (以降、JGF と呼ぶ) に対して HPCUnit を用いたテストプロセス実
践によるケーススタディを行った。JGF はエジンバラ大学で開発された Java 言語による典型的な科学
技術計算の実装プログラムであり、逐次計算だけでなく、共有メモリ上での並列計算、Java 用の MPI実装を用いた分散計算のプログラムがそれぞれで提供されている。ケーススタディでは、JGF に同梱されるカーネル (Section 2) 及び大規模アプリケーション (Section 3) に含まれる 8 つのアプリケーションに対して、テストコード記述量、テスト実行性能を計測し、計算重複や漏れを検査した。JGF 内のカーネルは典型的な大規模計算に用いられる処理プログラム、大規模アプリケーションは現実の問題を解くプログラムである。
ベンチマークアプリケーションと HPCUnit によるテストコードの行数を表 1 に示す。テストコード
は 10 行以下のアノテーションを含む 30∼35 行程度であった。テストコードには、逐次計算と並列又は分散計算を比較して計算重複と漏れの検査コードに加え、各アプリケーションを起動するテストド
ライバが含まれる。検査コードは基本的に同一な処理を再利用可能であり、計算空間を形成する変数の数や型を指定するアノテーションのみが異なる。
ケーススタディを通じて、我々は JGF の MD (Molecular Dynamic Simulation) にのみ、その並列版
及び分散版の両方に計算重複が存在していることを確認した。MD は、レナード-ジョーンズ・ポテン
シャルに基づく分子の相互作用をモデル化する典型的な分子動力学計算シミュレーションである。MDのカーネル計算は複数のサブカーネルに分割され、それぞれの範囲での分子の移動、斥力計算と更新、速度計算を行う単純な実装である。重複した処理は分子の平均速度計算で確認され、並列版と分散版
では全スレッドが全粒子の平均速度計算を行っていた。シミュレーション領域は空間分割されているため、各スレッドはローカルな分子について平均速度を計算するだけで良い。一方、各スレッドが求めた平均速度から全体の平均速度が求められるため、重複有無に関わらず全体の計算結果は変わらな- 275 -

学際情報科学研究体

い。そのため、重複した計算 (計算範囲のギャップ) が長期間に亘って発覚しなかったと考えられる。
次に、JGF における計算範囲テストの実行時オーバーヘッド及びテスト時間を測定した。全てのベンチマークアプリケーションは最大問題サイズで実行し、コア数に合わせて並列版は 16 スレッド、分散版は単一ノード上で 16 の MPI プロセスを指定した。実験環境は以下の通りである。
• CPU: Intel(R)) Xeon(R)) CPU E5-2687W 3.10GHz 8 コア x2CPU• RAM: 64GB
• OS: CentOS 6.2, Linux kernel 2.6.32• Java: OpenJDK 1.7.0 25 64 ビット版の Server JIT(オプション: -Xmx28g -Xms28g -Xmn24g -XX:SurvivorRatio=10)

測定結果を表 2 に示す。SOR と Sparse で著しく大きな実行時オーバーヘッドが発生した事がわかる。
これらの計算空間サイズは巨大であり、小さなカーネル計算の大規模な繰り返し処理であるため、ロ
グ取得のオーバーヘッドが顕著に見られると考えられる。Series、LUFact、SOR、Crypt、Sparse、MDの並列版では、逐次版よりも大きなオーバーヘッドが測定された。現状の HPCUnit の実装では、ログオブジェクトをスレッド間の共有オブジェクトとして保存するため、並列版には同期処理のコストが追加的なオーバーヘッドとして発生したと考えられる。一方、分散版では分散メモリへ各々の計算空間のログを保存するため、同期コストは発生せずに並列版よりも小さいオーバーヘッドで実行できている事がわかる。
一方、ケーススタディ全体を通した考察として、JGF のような科学技術計算が少量の並列化のためのコードとテストコードによって、劇的に実行性能を向上させられるという見方も可能である。例えば、並列版の Series ベンチマークは、実験環境である 16 コアのマシン上では逐次版よりも 12 倍高速な実行性能が得られた。つまり、440 行-356 行=84 行の並列化コードに加えた HPCUnit のテストコー
ド 36 行、即ち 120 行の追加コードで高速で正しい計算空間を処理するプログラムが得られたと見なすことができる。

2.3

具体的成果

本研究に関するケーススタディの報告を含む設計及び実装の成果は、ソフトウェア工学分野のトップカ
ンファレンスの一つである ACM ISSTA 2015 (International Symposium on Software Testing and Analysis)に採録された [査読付 1]。

3

グラフ解析アプリケーション向けメモリレイアウト変換器

3.1

背景

オブジェクト指向で表現されたグラフ構造は、グラフ全体を巡回して探索しつつ属性を調べたり、それを使って計算するような処理で高いキャッシュ効率が期待できない。Java のようなオブジェクト指向言語では、各頂点や各辺を様々な属性を持ったオブジェクトとして実装するのが自然である。オブ
ジェクト指向で記述されたプログラムは、そのモジュール単位であるオブジェクト毎に属性がメモリ上に配置される。そのため、一つのオブジェクトが保持する属性はまとめて配置されるが、一つの属
性は各オブジェクトにまたがってしまうためメモリ上で連続的に配置されない。高いキャッシュ効率を得るためには、一般にグラフ構造を疎行列表現で表され事が多いが、プログラム全体の可読性を低下させる。
しかし、オブジェクト指向言語では、キャッシュ効率を高めるためのメモリレイアウトの最適化は難しい。例えば、Java 言語ではプログラマによるメモリレイアウトの変更は許されていない。したがって、プログラマはオブジェクトを連続的に生成する事で整列順序を間接的に制御したり、オブジェク
ト間をまたがってアクセスされる属性を配列としてオブジェクト外に保持するような構造の修正が必- 276 -

学際情報科学研究体

1
2
3
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5
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10
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15
16
17
18
19
20
21
22

c l a s s Vertex {public int d i s t ;public boolean v i s i t e d ;p r i v a t e Edge [ ] e d g e s ;}p u b l i c v o i d d i j k s t r a ( Graph g , V e r t e x s r c ) {/ / i n i t i a l i z e d i s t and v i s i s t e d f i e l d s o f a l l
src . d i s t = 0;
while ( true ) {V e r t e x miniV = n u l l ;for ( Vertex v : g . g e t V e r t e x L i s t ( ) ) {i f ( v . v i s i t e d ) continue ;i f ( miniV == n u l l | | miniV . d i s t > v . d i s t ) { miniV = v ; }}i f ( miniV == n u l l ) break ;miniV . v i s i t e d = t r u e ;f o r ( Edge e : miniV . g e t E d g e s ( ) ) {i n t nd = miniV . d i s t + e . w e i g h t ; e . d s t . d i s t = min ( nd , e . d s t . d i s t ) ;}}}ソースコード 2: ダイクストラ法の実装例
要となる。このようなアドホックな構造変換によるアプローチはコードの可読性や保守性を低下させ、オブジェクト指向に基づく利点を失わせてしまう。
さらに、Java 言語では、ガーベージコレクション (GC) を考慮したメモリレイアウトの最適化が求められる。多くのガーベージコレクタは、不要データの GC 中に独自のポリシーでメモリ中のオブジェ
クトを再配置することがある。したがって、間接的に並べ替えたレイアウトがプログラムの終了まで保ち続けられるとは限らない。また、オブジェクト外に配列化された属性が、正しく GC されるようなケアも別に必要となってくる。

3.2

内容

本研究テーマでは、Java プログラムに対してプログラマが付加したアノテーションから、適切なメ
モリレイアウトで動作するプログラムを生成するコード変換器 Javarac (Java reordering and arraying
compiler) の開発に取り組んでいる。アノテーションによる指定は、フィールド配列化とオブジェクト
再整列化の二種類をサポートする。また、配列化と再整列化を有効にするメソッド呼び出しの範囲を
アノテーションによって特定できるようにしている。
ソースコード 3 に例を示す。この例では、頂点オブジェクト Vertex のフィールドの内、始点からの距離を表す dist と訪問済みかを保持するフラグ visisted は、素朴なダイクストラ法の実装 (ソースコード 2)
ではオブジェクトをまたがってアクセスされる。一方、Javarac のアノテーション@ArrayingDynamicが付加したフィールド (2-3 行目) は、オブジェクト間をまたがって配列化されるため連続アクセスが可能となる。また、配列は@ArrayingAllocate で指定するメソッドの実行前に初期化される (8 行目)。
さらに、メソッドに@Reorder アノテーションが付加した場合、アノテーションに与えた実行時オブジェクトのリスト g.getAllVertices() の順序に従って Vertex オブジェクトを再整列化する。
Javarac による実行時のメモリレイアウト最適化はプログラム変換によって実現する。まず、アノテーションが付加されたフィールドを static な配列に置き換え、それに伴ってフィールドアクセスを
配列アクセスに書き換える。オブジェクトの再整列化は、オブジェクトクローンによるオブジェクト
再生成によって実現する。これは、一般的な Java 仮想マシンが新たに生成するオブジェクトをヒープ
メモリ内に、生成順に配置することを利用している。また、GC によるオブジェクト再配置を可能な限り防ぐため、Javarac は整列化前に System.gc() によって GC を促進させるコードを挿入する。
また、Javarac のプログラム変換は、クローンしたオブジェクトへの高速な参照切り替えを可能に- 277 -

学際情報科学研究体

1
2
3
4
5
6
7
8
9

@Target c l a s s V e r t e x {@ArrayingDynamic p u b l i c i n t d i s t ;@ArrayingDynamic p u b l i c b o o l e a n v i s i t e d ;p r i v a t e Edge [ ] e d g e s ;}@Reorder ( c l a s s e s = { ” V e r t e x ” } , o r d e r s = { ” g . g e t A l l V e r t i c e s ( ) ” } )@ArrayingAllocate ({ ” Vertex . v i s i t e d ” , ” Vertex . d i s t ” })p u b l i c v o i d d i j k s t r a ( Graph g , V e r t e x s ) { . . . } }ソースコード 3: Javarac によりアノテートされたソースコード 2
するためにポインタオブジェクトを挿入する。ポインタオブジェクトとは、図 1 に示すように、元オブジェクトと呼び出し元オブジェクトの間に挿入される id のみを持つ小さなオブジェクトである。
Javarac によって指定されたコード中では、@Target アノテーションの付加されたクラスのインスタン
スは、全てポインタオブジェクトへ置き換えられる。これにより配列化されたフィールドへは、id を添字にした配列アクセスが可能となる。一方、元オブジェクト自体も添字でのアクセスを可能とするために配列化されるため、通常のフィールドアクセスやメソッド呼び出しも id を添字とした配列アクセスへ置き換えられる。配列化されたオブジェクトは正しく GC されなくなるため、Javarac は、全てのポインタオブジェクトを弱参照 (WeakReference) で保持し、再整列化の際に死活状態をチェックして手動で GC するようなコードも挿入する。
本年度は、Javarac を評価するための予備実験を進めて性能改善の効果を測定した。具体的には、Graph 500 のグラフ生成器からスケールフリーグラフを生成し、Javarac によって素朴なダイクストラ法の実装の性能改善を評価するために、実行時間と L1, L2 キャッシュ効率を測定した。ダイクストラ
法はソースコード 2 に示した O(V 2 ) のアルゴリズムを用いた。頂点数は 210 から 216 まで変化させ、edge factor が 16 である疎グラフと、100 である密グラフを用いた。実験は前章と同一環境で行った。
測定結果を図 2 に示す。実行時間の結果は GC の時間を除いたおり、グラフ処理時間とオブジェク
トクローン時間を含んでいる。測定結果から、216 の場合に、配列化と再整列化を施したプログラム
は、疎グラフで 41%、密グラフで 42%の性能改善を確認した。一方、OProfile を用いてキャッシュミ
ス率を計測した結果、L1 キャッシュにおいて疎グラフでは 2.07∼5.68%、密グラフでは 0.44∼1.05%のキャッシュ効率の改善を確認した。一方、別に優先度キューを利用して効率化した O(E × log(V )) のダイクストラ法でも同様の実験を行ったが性能改善は見られなかった。これは優先度キューを用いたため、頂点オブジェクトへのアクセス順序が頻繁に変更され、整列化によるキャッシュ効率の改善が得られなかったためである。
本年度はさらに、GC の影響を完全に排除した Javarac の実装を検討した。具体的には Java 仮装マシンのヒープメモリ外のメモリ上へ、特定のフィールド配列を配置する。Javarac は再整列化の前に GCを促進することで、最適化したメモリレイアウトが GC によって即座に再配置されることを防いでいる。しかし、指定したメソッド呼び出し中の GC 抑止を保障するものではなく、インクリメンタル GC

図 1: ポインタオブジェクトを介した間接参照- 278 -

学際情報科学研究体- 279 -

学際情報科学研究体

1
2
3
4
5

new W a i t l e s s S e t ( a l l ) . p a r a l l e l S t r e a m ( ) . f o r E a c h ( ( s e l f , w) −> {s e l f . move ( w a i t i n g ) ;w . b a r r i e r ( s e l f . f r i e n d s ( ) , f r i e n d −> s e l f . m e e t s ( f r i e n d ) ) ;s e l f . move ( d e p a r t u r e ) ;});ソースコード 4: Waitless によるバリア同期の例
機スレッドの増加は CPU 実行効率を低下させるだけでなく、占有するメモリも無視できない。また、
最適な CPU スケジューリングのために上限のあるスレッドプールを利用した場合、容易にスレッドス
タベーションによるデッドロックを発生させてしまう。デッドロックを回避するプログラミングテク
ニックとして、バリア同期前後の処理コードを別々のスレッドに分割し、処理依存を排除する方法が知られている。しかし、スレッド分割は複雑なコード書き換えを伴うため、可読性や保守性を著しく低下させてしまう。

4.2

内容

本研究テーマでは、オブジェクト指向に基づく抽象度の高い並列プログラムを実現するために、スレッド間の協調動作を簡潔に記述するための条件付きバリア同期機構の開発を目指す。特に、産業技術総合研究所と共同で、歩行者シミュレータ Crowdwalk の並列化に取り組み、高いモジュラリティを保ちつつ協調動作が可能な並列化ライブラリの開発を目的としている。
条件付きバリア同期によって、Crowdwalk のような社会シミュレーションは高い抽象度を保ちつつ、協調動作を伴う並列処理が可能となる。歩行者シミュレーションでは、空間的にタスクを分割するよ
りも、動作主体である歩行者にタスクを受けもたせて時間軸上の反復処理を記述する方が可読性や保守性に優れる。しかし、歩行者にスレッドを割り当てると、道への衝突判定や移動処理のためのスレッ
ド間での協調が必要となってくる。これらの協調動作をバリア同期を利用すれば簡潔に記述できるが、All-to-All 型では衝突の可能性のない歩行者も含めた全体同期が必要となる。一方で、Point-to-Point 型
では同期待ちと到達シグナルの 2 種類のコードを記述する必要があり、同期待ち時間を最小化するためには、全ての制御フローの分岐から到達シグナルを発行させるような実装が必要となる。
そこで、抽象度の高い All-to-All 型の記述で、Point-to-Point 型に近い柔軟な同期制御の可能な条件付きバリア同期ライブラリ Waitless を開発した。Waitless はバリア同期時に、その解放条件を式として与えることで、明示的な到達シグナルを不要とする。それにより、散在する到達シグナルを発行するコードが、オブジェクトの状態変更に対する条件式として分離し簡潔な形で集約される。到達シグ
ナルは、Waitless が条件式を静的解析して、バイトコード変換によって必要な箇所にのみ自動挿入する。また、バリア同期の呼び出し前後でスレッドコードを分割し、ノンブロッキングなスレッドへの変換も行う。
ソースコード 4 に例を示す。Waitless は並列ストリームとして実装されており、コレクション WaitlessSet に対する foreach メソッド呼び出しで与えたラムダ式として反復処理を記述する。例では、まず集合 all の各要素である自身 self に対して、友人 friend に出会うまで、バリア同期で待ち合わせを行っている。バリア同期の引数には、all の部分集合である self.friends() と、待ち合わせの解放条件として self.meets(friend) を与えている。バリア同期が解除されると、同期待ちスレッドは再び残りの処理を並列に実行する。Waitless は、バリア同期後の処理を逐次実行するための OpenMP の ordered のような機能も提供し、道への侵入を制限する排他処理等に有用である。

4.3

具体的成果

本研究テーマにおいては、歩行者シミュレーションソフトウェア Crowdwalk の並列化を実施し、軽量なバリア同期の予備的評価を国内学会で発表した。また、Watiless の設計と実装について国内学会論- 280 -

学際情報科学研究体

文誌に採録された [査読付 2]。

5

センター業務への取り組み

5.1

背景

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 (情報基盤拠点) の活動の推進及び支援を主に担当して
いる。

5.2

内容

本年度は、例年実施している公募型共同研究のシンポジウム、各種報告書の取り纏め、及び次年度公募型共同研究の課題審査運営に加えて、共同利用・共同研究拠点の活動内容や研究成果の発信及びその準備に注力した。その一つとして、先進的な計算を支えるシステムや基盤技術に関する国内最高峰の研究に関する会議 ACSI2015 (Annual Meeting on Advanced Computing System and Infrastructure) にて、JHPCN 特別セッションを開催し、その企画、準備を行った。詳細については、PART II の「学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点」の活動報告も参照されたい。セッションでは、学際情報科
学研究体の他教員や 8 大学センター長にもアドバイスを頂き、H26 年度実施課題を中心に評価の高い
テーマに関して研究成果の紹介を行った。また、スーパーコンピュータ技術のトップカンファレンス
SC14 において、当拠点のポスター提示、 パンフレット配布を行った。
さらに、拠点 Web サイトを CMS 化して、公募情報や成果を整理してサイト訪問者の視認性や利便性の向上を図った。また、構成拠点や公募型共同研究課題の成果を定期的に発信するための仕組みを
準備した。

5.3

具体的成果

情報基盤拠点としては、7 月のシンポジウム以外に他団体を協賛するイベントで特別セッションを開催するのは初めての取り組みであり、目的に合致した内容と対象とする参加者を具体化するための検討作業を手探りで繰り返し行った。中間評価からシンポジウムまでの準備期間が短かったものの、シンポジウムは 28 名の参加者を集め、参加者からも大変有意義なイベントであるとのコメントを頂いた。

6

成果要覧

査読付論文
[査読付 1] Yoshiki Sato, Shumpei Hozumi, Shigeru Chiba: Calculation Coverage Testing in Scientific Applications, ISSTA’15: Proceedings of the 2015 International Symposium on Software Testingand Analysis, July 2015.
[査読付 2] 夏澄彦, 佐藤芳樹, 千葉滋: 軽量で抽象度の高いバリア同期とその実装方法, 情報処理学会論文誌 プログラミング, 2015.
[査読付 3] 板橋晟星, 佐藤芳樹, 千葉滋: 並列分散処理向けプログラミング言語 X10 向けの対話的にフィルタリング可能なプロファイリングツールの開発, 情報処理学会論文誌 プログラミン
グ, 2015.

特記事項[特記 1] 情報処理学会 プログラミング研究会運営委員[特記 2] 情報処理学会 ソフトウェア工学研究会運営委員- 281 -

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- 283 -PART 4

情報メディア教育情 報 メ ディ ア 教 育

情報メディア教育

教育用計算機システム iMac 端末（ 駒場情報教育棟大演習室１）- 285 -

情報メディア教育

情報メディア教育支援サービス
概要

部門長 柴山悦哉

専門職員 中村昇平

情報基盤センターでは、情報メディア教育支援サービスとして、教育研究目的で利用可能なさまざまな機器、ソフトウェア、サービスなどを、東京大学に所属する学生および教職員に対して提供している。そして、これらに付随する運用・管理、ユーザサポート、システム設計、研究開発などの業務も行っている。
現在提供中のシステムやサービスのうち、代表的なものを以下で紹介する。これらは、研究室、学科・専攻、部局等で個別に運用・管理を行うことが困難であったり、大学全体で共有して運用・管理を集約化する方が費用面等で有利であったりするものである。
教育用計算機システム (ECCS)： 年度末時点で約 28,000 名近くの登録ユーザに対し、本郷、駒場、柏の 3 キャンパスに分散配置した 1,321 台の iMac により、OS X 環境と Windows 環境の利用サービスを提供している。両環境には、Office スイートや数式処理システムなどの商用アプリケーショ
ンと多数のフリーソフトウェアがインストールされており、授業などの教育目的を中心にさまざ
まな用途に利用されている。この他に、学内外からネットワーク経由で同時に最大 30 名が OS X
環境を利用できるリモートアクセスサービスも提供している。また、3 キャンパスで計 28 台の複合機を設置し、ECCS の iMac からだけでなく、自宅や研究室の PC からのリクエストにも対応可
能なプリントサービスを提供している。このプリントサービスは、全国のセブン-イレブンに設置されたマルチコピー機への出力、学内設置複合機での交通系電子マネー (Suica, PASMO など) による決済などにも対応している。
一般ユーザが直接触れることはないが、分散配置された多数の機器を一元管理するために、認証
サーバ、ファイルサーバ、管理サーバなどを用いた集中管理体制を取っている。他にも、メールサービスなどを各ユーザに対して提供している。また、新規利用者向け講習会の開催、ヘルプデスクの設置、相談員（学生アルバイト）の雇用などによりソフトなサービスにも力を入れている。
メールホスティング： 学内組織を対象にメールホスティングサービスを提供しており、年度末時点で508 組織、計約 18,000 名のユーザが利用している。ECCS ユーザ向けのメールサービスと合わせると、延ユーザ数は約 46,000 名に達する。

Web ホスティング： 学内組織を対象に Web ホスティングサービスを提供しており、年度末時点で 844
組織が利用している。このサービスは外部事業者への委託により行われている。
DNS ホスティング： 学内組織を対象とした DNS ホスティングサービスを提供しており、年度末時点
で 30 組織が利用している。
ストリーミングサービス： 映像配信用のストリーミングサーバを利用したサービスの提供を行っており、UTokyo OCW、東大.TV をはじめさまざまな用途に利用されている。また、映像作成のための機材の提供も行っている。

- 287 -

情報メディア教育

学習管理システム (LMS)： 教材のオンライン配布、課題の出題とレポートの提出、クイズの出題と回答、掲示板、学生証を用いた出欠管理などの教育支援機能を提供する学習管理システムの運用を学内向けに行なっている。今年度は約 600 の講義で利用された。
昨年度までは、学習管理システムとしてオープンソースシステム CFIVE の開発と運用を行ってきたが、今年度から ITC-LMS に切り替えた。それにともない、学務システムとの次のような連携を新たに実現した。

• 教養学部前期課程の学務システム (UTask-Web) からのコース情報の自動登録• UTask-Web および後期課程と大学院向けの学務システム (UT-mate) の教員アカウントによる利用。
遠隔講義支援: テレビ会議システムを備えた遠隔講義室、多地点接続装置などを用意しており、遠隔講義や遠隔会議に利用されている。
部局負担による携帯端末接続環境: 教育用計算機システムの携帯端末接続環境 (有線 LAN) と同様の機器を部局が自己負担で導入し、情報基盤センターが運用・管理することにより、ユーザ認証後にインターネットに接続できる環境を提供している。無線 LAN に関しては、utroam 用のアクセス
ポイントを部局に貸し出すサービスを行っている。
その他のサービス: 部局設置機器の管理代行、認証情報の提供、大判プリンターのサービスなどを提供している。このうち認証情報に関しては、utroam、SSL-VPN などの全学を対象としたサービスの他に、部局所有機器等への提供サービスも行っている。

- 288 -

情報メディア教育

教育用計算機システム運用報告

情報メディア教育支援チーム

1

運用報告

1.1 ECCS2012 の運用
ECCS2012 の端末は Apple iMac で、駒場キャンパス、本郷キャンパス、柏キャンパスに合計 1,321 台設置している。OS は端末起動時に Mac OS(Mac 環境)と Windows(Windows 環境)から選択することができる。
システムイメージの更新は OS のバージョンアップ、セキュリティアップデート、アプリケーションのインス
トールやアップデートに伴って行っていた。
2014 年度の主な更新は以下の通りである。
Mac 環境2014 年 5 月 28 日
 セキュリティアップデート 2014-002











 Safari 6.1.4
 iTunes 11.2.1
Adobe Reader 11.0.0.7
Adobe flash player 13.0.0.214
Cyberduck 4.4.4
Firefox 29.0.1
Google Chrome 35.0.1916.114
java 7 update 55 (jre,jdk)
Microsoft Office2011 14.4.1 Update
STATA/SE 06 May 2014
Thunderbird 24.5.0

2014 年 6 月 18 日










セキュリティアップデート iTunes 11.2.2
Adobe flash player 14.0.0.125
Cyberduck 4.4.5
Firefox 30.0
Google Chrome 35.0.1916.153
java 7 update 60 (jdk)
Microsoft Office2011 14.4.2 Update
Thunderbird 24.6.0
Astah Community (新規追加)

2014 年 7 月 7 日Safari 6.1.5
セキュリティアップデート 2014-003

Office2011 14.4.3 Update
Sophos Anti-Virus 9.0.11

2014 年 7 月 25 日


セキュリティアップデート iTunes 11.3
Adobe flash 14.0.0.145- 289 -

情報メディア教育






Java7 update65 (jdk)
Firefox 31.0
Google Chrome 36.0.1985.125
Thunderbird 24.7.0
Stata 03 Jul 20142014 年 9 月 24 日
ソフトウェア・アップデート






 Safari 6.1.6
 iTunes 11.4
Adobe Flash Player 15.0.0.152
Adobe Reader 11.0.09
Google Chrome 37.0.2062.120
Google 日本語入力 1.13.1880.1








Firefox 32.0
Java7 update67 (jdk)
Office2011 14.4.4 Update
Thunderbird 24.8.0
Stata 06 Aug 2014
VLC 2.1.5

2014 年 10 月 31 日


ソフトウェア・アップデート










セキュリティアップデート 2014-004

 iTunes 12.0.1
Office2011 14.4.5 Update
Adobe flash 15.0.0.189
Firefox 33.0.2
Google Chrome 38.0.2125.111
Java7 update71 (jdk)
Stata 09 Oct 2014
Thunderbird 24.8.1

2014 年 12 月 9 日







Adobe flash 15.0.0.239
Cyberduck 4.6
Firefox 34.0
Google Chrome 39.0.2171.71
Office2011 14.4.6 Update
Stata 07 Nov 20142015 年 3 月 19 日
OS バージョンアップ

Mac OS X Mavericks (10.9)
セキュリティアップデート 2015-002 1.0











Adobe Flash Player 17.0.0.134
Cyberduck 4.6.5
Firefox 36.0.1
Google Chrome 41.0.2272.89
Java8 update40
Mathematica 10
MATLAB R2014b
Office2011 14.4.8 Update
The Unarchiver 3.9.1 (新規)

- 290 -

情報メディア教育

Thunderbird 31.5

2015 年 3 月 30 日

ソフトウェア・アップデート Safari 7.1.4
Firefox 36.0.4
Remote Desktop 8.0.14 (新規)

Remote Desktop Connection Client for Mac 2.1.1 (※再インストール)

Windows 環境
2014 年 5 月 9 日
 ArcGIS 10.2 for Desktop （新規追加）


windows update
Internet Explorer 9 セキュリティアップデート








firefox 29.0
google chrome 34.0.1847.131
thunderbird 24.5.0
flash player 13.0.0.206
java7 update55
JMP10 ライセンス更新

2014 年 6 月 16 日
 Windows Update
 Adobe Reader 11.0.0.7
 Adobe flash player 14.0.0.125
 Firefox 30.0
 Google Chrome 35.0.1916.153
 java 7 update 60 (jre,jdk)
 STATA/SE 06 May 2014
 Thunderbird 24.6.0
 @RISK ライセンス更新
2014 年 7 月 17 日Windows Update
flash player 14.0.0.145
STATA/SE 03 Jul 2014
出席確認ツール(ICCC)更新



java7 update65 (jdk)2014 年 9 月 25 日









Adobe Flash Player 15.0.0.152
Adobe Reader 11.0.09
Google Chrome 37.0.2062.120
Firefox 32.0.1
Java7 update67 (jdk)
Thunderbird 31.1.1
Stata 06 Aug 2014
VLC 2.1.5

2014 年 11 月 7 日






Windows Update
Adobe Flash Player 15.0.0.189
Firefox 33.0.2
Google Chrome 38.0.2125.111
Java7 update71 (jdk)- 291 -

情報メディア教育

R 3.1.2
Stata 09 Oct 2014
Thunderbird 31.2.0
ユーザーアカウント制御(UAC)の設定を「通知しない」に変更

2015 年 3 月 20 日









Adobe Flash Player 17.0.0.134
Adobe Reader 11.0.10
Firefox 36.0.1
Google Chrome 41.0.2272.89
Java8 update40 (jdk)
Mathematica 10.0.10.0
MATLAB R2014b
OpenBUGS 3.2.3 (新規)Rhinoceros 5.11
Grasshopper 0.9.0076
Stata 19 Dec 2014

 Thunderbird 31.5.0

リモートアクセス環境
2014 年 6 月 9 日〜10 日











セキュリティアップデート 2014-002

 Safari 6.1.4
 iTunes 11.2.2
Adobe Reader 11.0.0.7
Adobe flash player 13.0.0.214
Cyberduck 4.4.4
Firefox 29.0.1
Google Chrome 35.0.1916.114
java 7 update 60 (jre,jdk)
STATA/SE 06 May 2014
Thunderbird 24.5.0

2014 年 12 月 3 日〜12 月 4 日
ソフトウェア・アップデート


セキュリティアップデート 2014-004








 Safari 6.1.6
 iTunes 12.0.1
Adobe Reader 11.0.0.9
Adobe flash 15.0.0.239
Cyberduck 4.6
Firefox 34.0
Google Chrome 39.0.2171.71
Google 日本語入力 1.13.1880.1






Java7 update71 (jdk)
Sophos Anti-Virus 9.1.8
Stata 07 Nov 2014
Thunderbird 24.8.1

 VLC 2.1.5- 292 -

情報メディア教育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。
2014 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
開催数

受講者数

開催数

受講者数

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

42
40
29
26
12
15
40
27
20
9
6
10
276

819
120
75
68
49
60
371
54
28
13
7
13
1677

14
6
5
2
2
2
4
2
2
2
2
1
46

191
18
7
8
2
1
76
15
8
2
2
0
381

開催日
4月1日
4月2日
4月7日
4月8日
10 月 3 日

表 2. 部局依頼による出張講習会
依頼部局
対象者
法科大学院
法科大学院新入生
法科大学院
公共政策大学院新入生
教養学部
学部新入生(文科)教養学部
学部新入生(理科)
教養学部
PEAK,GPEAK,AIKOM 学生- 293 -

開催数

受講者数

4

266

4

56

8

322

受講者数
235
87
1287
1872
51

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、2014 年度(各月右側)と 2013 年度(同左側)を載せてある。

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)- 294 -

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)

3.2 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
窓口対応
電話対応

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

568
389
296
250
119
177
361
237
198
215
185
214
3209

379
249
191
131
51
68
124
103
66
69
65
159
1655

窓口対応

80
96
91
102
84
83
84
88
86
68
66
78
1006

福武ホール
電話対応 再発行等数

54
63
44
40
26
25
82
33
43
29
40
73
552

- 295 -

1002
432
250
171
98
109
549
264
166
140
104
90
3375

駒場情報教育棟
窓口対応
電話対応

1040
330
179
161
62
73
316
170
91
85
79
93
2679

52
30
19
17
15
14
32
24
19
13
14
31
280

情報メディア教育

学内組織向けメールサーバ(MAILHOSTING)運用報告

情報メディア教育支援チーム

1

経過2014 年度は、システム更新等は行っていない。

2

参加組織

2014 年度末時点において、本サービスを利用している組織は、508 組織であり、それらの申し込
み口数の合計は 22,855 口である。2013 年度末に比べ、23 組織、680 口増加している。
2015/3/31

3

メールホスティング年度別登録状況

600

22,85522,000

利用ドメイン数

550

20,000

廃止申請ドメイン数500

18,000

利用口数総計450

16,000400

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

18

19 20 21年度（年）

広報
本年度に行った主な広報は、以下の通りである。
2014 年- 296 -

22

23

24

25

26

508

ドメイン数（個）口数（口）24,000情報メディア教育4 月 2 日 3/8 フィッシングメールに対する注意喚起(追加)4 月 3 日 4/3 システムメンテナンスに伴うドメイン管理インターフェイスの停止について【終了】
4 月 24 日 4/24 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【終了】5 月 29 日 5/28 フィッシングメールに対する注意喚起
7 月 3 日 7/3 システムメンテナンスに伴うドメイン管理インターフェイスの停止について【終了】
7 月 4 日 7/3 フィッシングメールに対する注意喚起
8 月 11 日 8/11 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【終了】8 月 13 日 メーラーによるメール送信不具合【終了】11 月 18 日 11/18 システムメンテナンスに伴うドメイン管理インターフェイスの停止について【終了】
11 月 25 日 パスワード盗用によるスパム送信の注意喚起
11 月 27 日 11/27 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【終了】2015 年
1 月 8 日 脆弱性対応による SSL v3 の無効化について
1 月 28 日 【メール】1/27 サーバ証明書更新によるサービス停止について【終了】2 月 17 日 2/17 システムメンテナンスに伴うドメイン管理インターフェイスの停止について【終了】- 297 -

情報メディア教育

WEB PARK サービス運用報告
情報メディア教育支援チーム

1

運用報告

WEB PARK サービスは 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。WEB PARK は 2014 年度に行った調達の結果、オンプレミスによるサービス提供から、外部事業者が提供する Web ホスティングサービス (さくらインターネット「さくらのレンタルサーバ」) を利用したサービスへと変更した。

2

利用組織数

2014 年度に利用を開始した組織数は 68、利用を中止した組織数は 24 であった。2015 年 3 月末
現在の総利用組織数は 844 である。利用組織数の変化を図１に示す。
なお、2014 年 7 月 9 日に行われた第 48 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 2 組織に対し、制度の適用 (継続利用) が認められた。

図１ 利用組織数の変化- 298 -

情報メディア教育部局別利用組織数を表１に示す。
表１ 部局別利用組織数（2015 年 3 月末現在）
部局名
法学系研究科／法学部
医学系研究科／医学部
工学系研究科／工学部
理学系研究科／理学部
農学生命科学研究科／農学部
経済学研究科／経済学部
総合文化研究科／教養学部
教育学研究科／教育学部
薬学系研究科／薬学部
新領域創成科学研究科
情報理工学系研究科
情報学環・学際情報学府
公共政策大学院
医科学研究所
東洋文化研究所
社会科学研究所
生産技術研究所
大気海洋研究所
物性研究所
先端科学技術研究センター
総合研究博物館
アイソトープ総合センター
環境安全研究センター
低温センター 1
人工物工学研究センター
大学総合教育センター
政策ビジョン研究センター
情報基盤センター
本部 14
その他
合計

3

利用組織数
42
47
245
11
131
44
109
2
3
103
6
1
3
1
1
1
3
22
1
24
1
1
5
1
1
2
1
14
17
1
844

システム作業等

2014 年度は新 WEB PARK サーバへの移行を完了し、旧 WEB PARK のサービスを終了した。旧WEB PARK からの移行については、以下のスケジュールで行っている。
旧 WEB PARK の利用組織については、継続利用の有無、データ移行時期により、以下のとおり
グループ分けを実施、それぞれ移行を行った。
(A) 2014 年 2 月 3 日にセンターがデータを新システムにコピーし、3 月末までに旧 WEB PARKの利用を終了する組織(B) 2014 年 7 月末までに利用組織がデータ移行を完了する組織(C) 旧 WEB PARK で利用を終了する組織- 299 -

情報メディア教育2013 年 12 月 20 日 （金）2014 年 1 月 10 日 （金）2014 年 2 月 3 日 （月）2014 年 7 月 31 日 （木）旧 WEB PARK の受付終了作業
新 WEB PARK の利用者受付開始
新 WEB PARK によるテストサービス開始
旧 WEB PARK のサービス終了

関連 URL： http://park2014.itc.u-tokyo.ac.jp/- 300 -

情報メディア教育

学内組織向け DNS ホスティング運用報告
情報メディア教育支援チーム

1

経過2015 年 2 月末に、これまで使用してきた（Infoblox 1050A）の保守期限が切れることに伴い、（Infoblox Trinzic 1410）への機器の更新を行った。使用している OS も NIOS5.X 系から NIOS6.X 系となった。Authorized DNS サーバとして使用している dns.ecc.u-tokyo.ac.jp と dns101.ecc.utokyo.ac.jp は単体のサーバから GRID 化された。

2

参加組織
2014 年度末時点において、30 組織が利用中である。2013 年度末に比べ 6 組織増加した。

3

広報
本年度に行った主な広報は、以下の通りである。
2015 年3 月 2 日 【重要】ホスティングサーバ更新について- 301 -

情報メディア教育

遠隔講義支援サービス運用報告
情報メディア教育支援チーム

1

運用報告

遠隔地と講義・会議ができるような TV 会議システムを本郷・駒場の遠隔講義室に提供して利用のサポートを行なっている。また MCU(テレビ会議システム多地点接続制御装置）を提供してる。
1.1 遠隔講義室
遠隔地と講義・会議ができるような TV 会議システムを本郷・駒場の遠隔講義室に提供して利用のサポートを行なっている。
2014 年度は本郷遠隔講義室は 33 回、駒場遠隔講義室は 31 回、MCU 49 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。
2014 年度は 5 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。
2014 年度は 27 件の貸出を行った。

2

サービス統計2014 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
40

本郷遠隔

30

MCU

20

ライブ中継

駒場遠隔

10
0

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

図 1.遠隔講義支援サービス利用数経年変化(2005-2014)- 302 -

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。

16
14
12
10
8

利用回数

6
4
2
0

(接続拠点数)

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(2014)3その他
関連 URL http://elearn.itc.u-tokyo.ac.jp/- 303 -

1415

（接続拠点数）情報メディア教育

LMS 運用報告
情報メディア教育支援チーム

1

概要

新学習管理システム (ITC-LMS) のサービスを開始、旧学習管理システム (CFIVE) のサービスを終了 (2015 年 3 月 2 日) した。

2

ITC-LMS 運用報告

ITC-LMS は 2014 年度から開講される講義でサービスを開始した。教養前期課程で利用している
学務システム (UTask-Web) で登録されている講義は自動連携機能によりコース登録されるため、講義担当者から、申請不要で利用可能となった。また、2015 年度の講義からは後期課程などで利用している学務システム (UT-mate) で登録されている講義でも自動連携するように機能追加を行った。

2.1

ITC-LMS の利用状況

ITC-LMS の利用状況は以下の通り。

図 1．ITC-LMS 利用されたコースの総数- 304 -

情報メディア教育

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

図 3．ITC-LMS 機能別利用率（2014 年度）- 305 -

情報メディア教育

2.2

組織別の利用状況
開講組織
教養学部 (前期課程)
法学部
医学部
工学部
文学部
理学部
農学部
教養学部
教育学部
人文社会系研究科
教育学研究科
法学政治学研究科
総合文化研究科
工学系研究科
農学生命科学研究科
情報理工学系研究科
公共政策学教育部
情報基盤センター
その他

2.3

夏学期
216
12
9
3
2
1
3
1
1
1
5
3
3
3
1
6
6
15

冬学期
224
16
1
12
4
3
14
1
6
7
5
7
6
5

利用説明会

以下の日時に、教員向け利用説明会を行った。
2014 年 9 月 25 日(木) 13:30-15:00
2014 年 9 月 26 日(金) 13:30-15:00
2015 年 3 月 26 日(木) 15:10-16:40
2015 年 3 月 27 日(金) 13:30-15:00

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
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

関連 URL： http://www.ecc.u-tokyo.ac.jp/itc-lms/- 306 -

情報メディア教育

その他のサービス 運用報告
情報メディア教育支援チーム

1

その他のサービス

情報メディア教育部門において実施されている、その他のサービス（部局設置機器の管理、一時アカウント使用、認証情報の提供、大判プリント、AP 提供サービス）について報告する。

2

部局設置機器の管理

部局設置端末の運用代行は、2013 年末の経済学研究科の廃止を持って全廃し、2014 年度以降は運用代行を行わない。

3

一時アカウント使用
一時アカウントの発行状況は、申込み数は 11、合計口数は 250 である。
利用月	
  	
  部局	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  口数	
  	
  内容
6 月	
  	
  新領域創成科学研究科	
  15	
  	
  生命科学実験解析学
7 月	
  	  法学政治学研究科	
  	
  	
  30	
  	
  政治学における行動実験
8 月	  	  情報理工学系研究科	
  100	
  	
  情報処理学会２０１４年度教員免許更新講習
8 月	  	  大気海洋研究所	
  	
  	
  	
  41	
  	
  第 2 回 福島第一原子力発電所事故に係る環境汚染 シミュレーション講習会
9 月	
  	  経済学研究科	
  	
  	
  	
  	
  29	
  	
  「社会ゲームの理論と実験」経済学実験
9 月	
  	  社会科学研究所	
  	
  	
  	
  34	
  	
  2014 年計量分析セミナー：R による二次分析入門
11 月	
  	
  情報システム部	
  	
  	
  	
  13	
  	
  平成 26 年度コンピュータネットワーク研修
12 月	
  	
  総合文化研究科	
  	
  	
  	
  15	
  	
  国際生物学オリンピック派遣生徒特別訓練
2 月	
  	  本部広報課	
  	
  	
  	
  	
  	
  51	
  	
  新ＣＭＳのホームページ編集等操作講習会

4

認証情報提供
教育用計算機システムの認証情報の提供サービスは SSL-VPN の他は、以下のとおりである。
組織数：5
対象：部局管理の Active Directory（2 組織）、部局管理サーバ、Utask-Web、
SNOWBALLS システム

5

大判プリント
大判プリント提供サービスの利用は以下のとおりである。
本郷（福武ホール 教材編集室） 138 件- 307 -

情報メディア教育6

部局負担による携帯端末接続環境部局負担による携帯端末接続環境サービスの提供数は 571 口で、その内訳は以下のとおりである。
法学政治学研究科
313 口
公共政策学教育部
93 口
総合文化研究科
150 口
先端科学技術研究センター 15 口

7

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 46 台で、その内訳は以下のとおりである。
法学政治学研究科
公共政策学連係研究部
総合図書館
農学生命科学研究科
教育学研究科
総合文化研究科
医科学研究所

27 台
2台
1台
8台
2台
5台
1台

- 308 -

データベースリーフレット

学術情報

学術情報

GACoS

東京大学 OPAC- 309 -

学術情報学術情報
概要

部門長㻌 中川裕志

1専門職員㻌 本多玄図書館システムの運用管理とサービスの提供

ここで言う「図書館システム」とは、本学図書館室の図書館業務を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。
学内外の他システムとの連携も進めており、2014 年度は本学認証基盤との連携テストの準備を進めた。

2東京大学機関リポジトリの運用管理と情報発信

本学の研究成果を世界に向けて発信することは本学としても重要なことである。これに資するため
附属図書館と連携して「東京大学機関リポジトリ」システムの運用管理を行っており、約 3 万 1 千件のコンテンツが登録されている。
2014 年度は、懸案であったバックアップ体制の強化を行った。
なお、コンテンツ登録処理に関し、本部広報室の UTokyo Research と連携し、「知の森」強化プロ
ジェクトとして 2014 年度業務改革の理事賞を受賞した。

3

学術情報に関するポータルサイトの提供と各種講習会の企画・運営

大学として各種データベースや電子ジャーナル等情報資源整備を行う必要がある一方、ユーザがそれら情報資源の存在を認識し、かつ有効に活用できなければ意味がない。
このため学術情報チームでは自分の目的に合ったデータベースを探すためのポータルサイト「GACoS」を提供するとともに、様々なテーマによる文献探索のための講習会開催、案内冊子・パン
フレット等の作成を附属図書館と連携しながら行っている。

4

その他

その他サービスとしては SSL-VPN ゲートウェイによる学外からの電子ジャーナル等へのアクセスサービスや貴重書電子化への協力を行っている。
特に 2014 年度は、2015 年度からの本学認証基盤の整備に伴う利用条件の変更やその広報について関係部署との調整に努めた。

- 311 -

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構築
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。2014 年度は柏図書館と連携し、バックアップ機器の増強を行った。
(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、2014 年度末には約31,600 件の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。著者本人や共著者の許諾はもちろんであるが、学術雑誌掲載論文では出版者の許諾も必要であるため、機関リポジトリへの掲載許諾情報を調査し、必要に応じて学協会等へ個々に許諾の確認を取る作業を行っている。
また、東京大学の研究成果を広く紹介するサイトである UTokyo Research と連携協力し、UTokyo
Research への掲載手続き書類にリポジトリ公開に必要になる許諾書を含ませることと、記事は相互にリンクを形成することにした。これらにより、学術雑誌論文の登録促進と効果的なサイトの利用を図った。

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 SSL-VPN Gateway サービスとして実施している。
また、2013 年から認証 GW サービスからも同様のサービスを提供している。現在、110 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。2014- 312 -

学術情報

年度は、認証方法の変更を準備し、2015 年 4 月から SSL-VPN Gateway サービスは学生向け、認証 GW サービスは教職員向けとして認証方法を整理して運用予定である。

1.3 東京大学学位論文要旨データベースの構築
学位論文データベースは従来冊子体で刊行されていた「東京大学博士学位論文の内容の要旨と審査結果の要旨」を電子化して公開している。
2014 年度は 2012 年度論文要旨約 1,300 件の電子化を行った。前年度同様に、提出電子ファイルを全面的に利用し、データベース作成の効率化と経費の削減を図った。
(http://gakui.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/)

1.4 貴重資料の公開支援
例年総合図書館や部局で作成した貴重書の電子ファイルを利用して、web サイトで公開している。2014 年度は大学院工学系研究科で作成した鉱山絵図・絵巻コレクションを公開した。このデータベースは、東京大学工学・情報理工学図書館が所蔵する佐渡相川金銀山、閉伊郡金沢村
金山、先大津阿川村の絵巻、敷岡絵図、振矩絵図などを
画像データにしたものである。
(http://gazo.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/kozan/)
また、既に公開済みの貴重資料のうち、観世アーカイブと、平賀譲デジタルアーカイブのウェブサイトの更新や大日本海史編纂資料、富士川文庫のデータ追加を行った。

- 313 -

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。「TREE(UTokyo REsource Explorer)」導入に伴うサイトリニューアルにより、中国語・韓国語版は英語版に統合された。
（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のガイドブックとして作成してきた「ネットでアカデミック」の後継として、「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 の新設コーナーに掲載した。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、学生利用者の学外アクセスに必要となる ECCS アカウントの取得（日本語・英語・中
国語・韓国語版）や、学内無線 LAN の案内用リーフレット（日本語版・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 2015」（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。

- 314 -

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の情報を発信する「Litetopi（リテトピ）メールマガジン」を、No. 216 から No.
242 まで発行した。バックナンバーは GACoS 上で公開を行っている。

1.4

Twitter の発信

講習会の広報ツール、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。

2

講習会・説明会等開催報告

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を目的とし、情報探索ガイダンス各コースを開催した。2014 年度は計 207 回開催し、2,596 人の参加があった。

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 11 コース開催した。
2014 年度は、昼休みを利用した 20～30 分の「RefWorks ミニ講座」「就活の味方「eol」ミニ講座」、これまで外部講師に依頼していた「EndNote basic 講習会」の 3 コースを新たに実施した。
コース名

月日

回数

人数

内容

は じ め て の 本 や 論 4/9、4/10、
文の探し方
4/15、4/17、
5/8、5/14

6100

論文準備ここからス 5/23、5/27、
タート
6/12、6/20、
7/16、9/2、
10/3、10/15、11/18、1/21、
2/27、3/12
Google Scholar 活用 6/3
法

12

153

新 検 索 ツ ー ル 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。
【論文準備のための文献検索】（TREE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。

1

13

国連情報の探し方
入門

2

8

6/18、11/20- 315 -

Google Scholaｒの検索のコツや、検索
結果画面の見方、Google Scholar で見つけた論文の入手方法を説明。その他のおすすめデータベース等を紹介。
国連機関の会議資料・プレスリリースな
ど Web 上にある国連情報の探し方
や、総合図書館国際資料室にある紙の国連資料の探し方を解説する、初心者向けのコース。

学術情報

医学・生命科学系向 7/8
け
論文準備ここからス
タート

1

5

論文投稿シミュレー 9/17
ション：JCR と
RefWorks を使って

1

11

10/10、10/15、10/20、12/2、
12/17
11/5

5

49

2

1

文献管理ツール EndNote basic の使い方とトークセッション（トークセッションは参加
者なし）。

11/13

2

12

文献管理ツール RefWorks の使い方とトークセッション。

12/3、12/12、
1/15、1/23
12/5、12/17、
1/14、1/20、
2/12

4

19

5

19

文献管理ツール RefWorks の使い方を
昼休み 30 分で紹介。
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。

41 回

390 名

就活の味方「eol」ミニ講座(昼休み 20
分)
EndNote basic
講習会/トークセッシ
ョン（文献管理ツー
ルクローズアップDays）
RefWorks
講習会/トークセッシ
ョン（文献管理ツー
ルクローズアップDays）
RefWorks ミニ講座
(昼休み 30 分)
卒業してからの文献
検索・文献管理合計

2.2【医学生命科学系向け論文準備のための文献検索】（医中誌 Web、PubMedの検索実習）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。
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。
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。

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。
コース名

月日

回数

人数

内容

論文準備のための文献管理：Web of
Science & RefWorks
論文投稿シミュレー
ション：JCR と
RefWorks を使って

7/9、8/8、10/16、
12/19、3/19
9/18、11/14

530

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

2

12

卒業してからの文献
検索・文献管理

1/15、3/5

2

5

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- 316 -

学術情報管理に利用できる、無料の各種ツールを紹介（1/15 は予約者なしのため中止）。
8回
合計

2.3

47 名

(開催予定
は 9 回)

留学生向け情報探索ガイダンス

留学生を対象に、韓国語および中国語コースをネイティブの講師により開催した。
コース名

月日
5/28
10/21
10/21

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

時間
15:00-16:00
13:10-14:10
15:00-16:00

合計 3 回

2.4

人数
8
17
8
33 名

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。2014 年度は、研究分析ツール SciVal について、このツールを契約している本部研究推進企画課と連携して講習会を企画した。また、OECD iLibrary 講習会では本学学生の OECD
Student Ambassador の協力により、クイズを交えたミニトーク企画を実施した。他に、アジア歴史資料センター講師による「アジア関連の日本歴史公文書をネットで見よう」講習会、「文献管理ツール・クロ
ーズアップ Days」企画のなかで Mendeley 講習会を新たに開催した（Mendeley 講習会は、好評のため追加開催）。
コース名
SciFinder で化学分野の情報検索をす
るには？
LexisNexis Academic で海外の新聞記
事を検索するには？
OECD の出版物や統計を探すには？
OECD iLibrary 講習会
EndNote basic & EndNote 講習会
アジア関連の日本歴史公文書をネット
で見よう

月日

時間

人数

会場

6/13
6/24

14:50-16:20
14:50-16:20

14
9

総合図書館
柏図書館

6/17

15:00-16:00

10

総合図書館

6/19

14:50-16:20

6

総合図書館

17
15
18

医学図書館

8/6

16:00-17:00
17:30-18:30
17:30-19:00

7/3

15:00-16:00

19

総合図書館

6/30

13:00-14:30（教職員向け）「研究戦略：研究力の測り方、伸ばし方」分析ツール SciVal 講習会

7/4

総合図書館

14:50-16:20（博士課程・ポスドク・
若手研究者向け）19

14:50-16:20
13:30-14:30
14:50-15:50
13:30-14:30
14:50-15:50

13

柏図書館

6

総合図書館

30

総合図書館

11/26
EndNote 講習会/トークセッション（文献管理ツールクローズアップ Days）
Mendeley 講習会/トークセッション（文献管理ツールクローズアップ Days）

15

11/5
11/13

- 317 -

学術情報

1/23
2/19

Mendeley 講習会

16:40-18:10
14:50-16:20

合計 17 回

2.5

19
15

総合図書館

225 名

秘書さんのためのはじめての論文の探し方講習会

研究補助従事者を主対象として夏期に開催した。（会場：総合図書館）
月日
8/8
8/19
合計

2.6

時間
11:00-12:00
15:00-16:00
2回

人数
内容
14
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17
ど、基本的な文献の検索方法。
31 名

出張・オーダーメイド講習会

利用者（教員、学生等）や部局からの依頼に合わせた内容で行う、出張講習会を実施した。
オーダーメイド講習会
研究科・研究室名など

情報学環学際情報学
府

文学部現代文芸論研
究室

医学系研究科家族看
護学教室

文学部「心理学研究室」

教養学部「基礎演習」

月日

時間

人数

講習内容

会場

11:00-12:00

TREE、JapanKnowledge Lib、 福武ホール地下 2
79 CiNii Articles、Web of 階福武ラーニング
Science Core Collec- シアターtion の紹介

13:00-14:00

TREE、Literature
Resource Center with
MLA、 CiNii Articles
12の検索実習(60 分)＋
文学部 3 号館図書室
ツアー(30 分)

総合図書館 1 階
講習会コーナー、
文学部 3 号館図書室

10:30-12:00

TREE、医中誌 Web、
9 PubMed、CINAHL の検索実習

総合図書館 1 階
講習会コーナー4/18(金)

15:15-16:15

TREE、Web of Science Core
21 Collection、
PsycINFO、CiNii Articles の検索実習

法文 1 号館 111
教室

4/23(水)

14:50-16:20

27

4/24(木)

13:00-14:30

56 JapanKnowledge Lib、4/25(金)9:00-10:30

23

4/25(金)

10:40-12:10

4/28(月)14:50-16:20

4/2（水）

4/14(月)4/16(水)- 318 -TREE、

Webcat Plus、 CiNii
Articles、新聞記事デ22 ータベースの検索実
習20

駒場情報教育棟

学術情報

理学部生物化学科

5/1(木）

10:40-12:10

20

5/12(月)13:15-15:20(10 分休憩）

TREE、PubMed、Webof Science Core Col19
lection、 RefWorks の実習

13:00-14:30

TREE、
JapanKnowledge Lib、CiNii Articles、Web of 総合図書館 1 階
5
Science Core Collec- 講習会コーナー
tion、RefWorks の実
習

5/27(火)13:10-14:10

TREE、
JapanKnowledge Lib、CiNii Articles、 Peri総合図書館 1 階
12 odicals Index Online、
講習会コーナーWeb of Science Core
Collection の検索実
習7/1(火)

13:10-14:10

10 RefWorks の実習

総合図書館 1 階
講習会コーナー10:00-12:00

医中誌 Web、Engineering Village、
6 Web of Science Core
Collection、TREE、
RefWorks の実習

工学部 3 号館 5
階水流研究室
C5A01

13:00-14:30

CiNii Articles、 Web
of Science Core Col27
lection、 PubMed、
TREE の実習

工学部 14 号館 2階 144

6/26(木)

14:00-15:30

Web of Science Core
総合図書館 1 階
4 Collection、 RefWorks
講習会コーナーの実習

7/3(木)

10:30-12:00

12 Web of Science Core

7/14(月)14:00-16:00

Collection、PubMed、RefWorks の実習
5 （7/14 のみ CiNii Articles の実習あり）

7/3(木)

13:00-13:30

1

13:15-14:00

CiNii Articles、Web of
Science Core Collec- 総合図書館 1 階
1
講習会コーナーtion、RefWorks の実
習

情報学環・学際情報学
5/13(火)府

文学部「Academic
Writing」

工学系研究科化学シス
5/29(木)テム工学

工学系研究科都市工学

医学系研究科公衆衛生

農学生命科学研究科
応用生命化学専攻田之倉研究室[個人オーダーメイド]
附属病院[個人オーダーメイド]
教育学研究科6/3(火)

7/29(火)- 319 -

浅野情報基盤センター 演習室 2

総合図書館 1 階
講習会コーナー

EndNote basic の使い 総合図書館 1 階
方講習会コーナー学術情報10/2(木)

13:20-14:40

CiNii Articles、医中誌
Web、PubMed、Web
15 of Science Core Col総合図書館 1 階
lection、PsycINFO、講習会コーナーTREE の検索実習

10/9(木)

13:00-14:40

13

JCR、 RefWorks の実
習[個人オーダーメイド]
政策ビジョン研究センタ 10/7(火)ー

13:00-13:30

１

Web of Science Core
Collection の実習

10/9(木)

14:50-16:00

TREE、CiNii
Articles、Web of Sci工学部 14 号館 3
ence Core
階計算機演習室
32
Collection、
326 号室Engineering Village の
検索実習[個人オーダーメイド]
情報学環・学際情報学 10/10(金)府

14:00-15:10

1

15:20-16:20

レポート論文執筆に必要な検索ツールの使い方
東京大学 OPAC、
14
JapanKnowledge Lib、
駒場図書館地下CiNii Articles、
TREE、新聞記事デー 1 階 会議室
タベース

15:00-15:50

文学データベース
10 Artemis の検索実習、
RefWorks の実習

教育学研究科「臨床心理学研究法Ⅱ」

工学部精密工学科

教養学部「初年次ゼミ
ナール文科 パイロット授業」

10/28(火)12/9(火)文学部「社会心理学調10/29(水）
査実習」
11:1012:10(2)[個人オーダーメイド]
理学部

医中誌 Web、PubMed 総合図書館 1 階の実習
講習会コーナー2 グループにわかれ
CiNii Articles、Web of
11
Science Core Collec総合図書館 1 階
tion、PsycINFO、
TREE の検索実習(60 講習会コーナー分）＋総合図書館/文11 学部図書室ツアー（各30 分）

10:0011:00(1)[個人オーダーメイド]
医学系研究科

総合図書館 1 階
講習会コーナー10/31(金)10:00-11:00

1 RefWorks の使い方

総合図書館 1 階
講習会コーナー11/4(火)

12:20-12:40

1 RefWorks の使い方

総合図書館 1 階
講習会コーナー- 320 -

学術情報

文学部「Academic
Writing」

11/4(火)13:10-14:10

JapanKnowledge Lib、
TREE、 CiNii
Articles、 Periodicals
9
Index Online、 Web of 総合図書館 1 階
Science Core Collec- 講習会コーナー
tion の検索実習

12/16(火)13:10-14:10

6 RefWorks の使い方

教育学部 「教育資料調
11/10(月） 14:50-16:20
査演習」

TREE、CiNii
Articles、ERIC
24 （EBSCOhost）、国立
国会図書館サーチの検索実習

教養学部イギリス研究コース

2/2(月）

13:30-15:40

辞書ツール、ArtemisPrimary Sources、House of Commons
Parliamentary
駒場情報教育棟
8
Papers、 CiNii Articles、Web of Science、
TREE などの検索実
習[個人オーダーメイド]附属病院

2/9(月)

14:00-15:00

2

2/16(月)
初年次ゼミナール理科
2/17(火)TA トレーニング
2/18(水)総合図書館 1 階
講習会コーナー

来年度に初年次ゼミ
ナール理科を担当す駒場 KALS
120
る TA 向けに、講習ポ
イントを説明13:45-14:35

合計 40 回PubMed、EndNote
basic の使い方

駒場情報教育棟

670 名

附属図書館・室等との共催講習会
図書館・室名など

月日

総合図書館留学生ガイ
ダンス「はじめての本や 4/3(木)
論文の探し方」(日本語）
4/9(水)
総合図書館オリエンテーション「はじめての本 4/11(金)や論文の探し方」(日本 4/14(月)語）
4/17(木)総合図書館オリエンテー 4/8(火)ション「Searching for books
4/15(火)and papers」（英語）

時間

人数

講習内容
TREE、自宅からの利用方法

14:30-15:00

19

10:30-11:00

15

15:00-15:30

14 TREE、自宅からの利

15:00-15:30

13

15:00-15:30

20

15:00-15:30

8

15:00-15:30

12- 321 -

会場
総合図書館 1 階
講習会コーナー

用方法

総合図書館 1 階
講習会コーナーTREE、自宅からの利用方法

総合図書館 1 階
講習会コーナー

学術情報

総合図書館留学生ガイ
ダンス「Searching for
4/16(水)books and papers」(英語）

15:15-15:45

16

TREE、自宅からの利用方法

総合図書館 1 階
講習会コーナー[農学生命科学図書館
共催]
農学生命科学系留学生 4/18(金)ガイダンス「Searchingfor books and papers」

13:30-14:00

15

TREE、自宅からの利用方法

農学生命科学図書館 3F 端末室

10:30-11:40

20 TREE、CiNii

15:00-16:10

Articles、Web of Science Core
19 Collection、 Engineering Village の講習（講義形式)

14:00-15:15

TREE、CiNii
Articles、Web of Science Core
15 Collection、 新聞記
事の探し方、 RefWorks の概要（講義形式)

15:00-16:00

TREE、 医中誌
Web、 CiNii Articles、 薬学部資料館 4F
3Web of Science Core 情報室
Collection の実習

15:00-16:00

TREE、
JapanKnowledge Lib、
総合図書館 1 階
17 PubMed、 Web of
講習会コーナー
Science Core Collection の実習

4/21(月)[生産研図書室・先端研
図書室共催]「文献検索早わかり in 5/16(金)駒場Ⅱ」[地震研図書室共催]「研究者と研究支援者
4/23(水)のための文献の探し方
＠地震研」[薬学図書館共催]「薬学研究のための文 4/30(水)献検索講習会：基礎編」[理学部生物学科図書室共催]
理学部生物学科 B 系(基礎生物学系)

5/13(火)生産技術研究所
As 棟 3F 中セミ
ナー室 4

地震研 1 号館 3階会議室

[理学部生物学科図書室共催]
理学部生物学科 A 系(人類学系）

5/14(水)

10:30-11:30

TREE、
JapanKnowledge Lib、
総合図書館 1 階
5 PubMed、 Web of
講習会コーナー
Science Core Collection の実習[大学院数理科学研究
科図書室共催]「MathSciNet 講習会」

5/20(火)

15:00-16:15

10

5/21(水)[工学・情報理工学図書
館共催]「文献検索早わかりコー 5/22(木)ス」

MathSciNet、TREE、
RefWorks の実習

数理科学研究科棟 2 階計算機室

22 TREE、 CiNii
12:15-12:50- 322 -

Articles、 Web of
Science Core Collec- 工 2 号館図書室
閲覧室
19 tion、 Engineering
Village の講習（講義
形式）

学術情報

[工学・情報理工学図書 5/21(水)館共催]
5/22(木)「RefWorks コース」

12:50-13:15[生産研図書室・先端研
図書室共催]
5/26(月)「論文準備のための文
献管理 RefWorks」

15:00-16:10

7

第1回
14:00-15:00

14

第2回
15:30-16:30

医中誌 Web、 Pub17
Med、 TREE の実習

第3回
17:30-18:30

18[経済学図書館共催]「経済学・経営学系のた6/4(水)
めの論文・企業情報の探し方」

15:00-16:00

Business Source
16 Complete、 eol の実
習[柏図書館共催]「文献検索早わかり@東 6/5(木)京大学」

14:50-16:20

7

10:40-12:10

5 TREE、 Web of Sci-

[医学図書館共催]「EBM のための医学系
5/30(金)
文献検索入門：医中誌
Web と PubMed」[駒場図書館共催]「論文準備ここからスタート in 駒場」[柏図書館共催]「論文準備ここからスタート英語論文検索から
文献リスト作成まで」[薬学図書館共催]「薬学研究のための文
献検索上級編」

18

6/9(月）
14:50-16:20

6/11(水)6/25(水)[柏図書館共催]「秘書さんのためのはじ 7/11(金)めての論文の探し方」[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」

18

7/15(火)9/10(水)RefWorks の講習（講義形式）

工 2 号館図書室
閲覧室

RefWorks の講習（PC 生産研 As 棟 3F
持参者のみ実習）
中セミナー室４

医学図書館 1 階
マルチメディアコ
ーナー

経済学研究科棟ト
レーディング・ラボ

柏図書館 1 階ラ
TREE、 CiNii Articles
ーニングサポートの実習
サービス

ence Core
Collection、 Ref12 Works の実習

駒場図書館地下
1 階会議室

14:50-16:20

TREE、 Web of Science Core
11
Collection、 RefWorks の実習

15:00-16:00

PubMed、 Web of
Science Core Collec- 薬学部資料館 4F
6
tion、 RefWorks の実 情報室
習

14:45-16:00

TREE、CiNii
Articles、Web of Sci6
ence Core Collectionの実習

15:00-16:30

11 PubMed、Web of Sci- 医科学研究所 1

15:00-16:30- 323 -

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

医中誌 Web、

ence Core
Collection、Tree、
8
RefWorks の実習号館 2 階セミナー
室

学術情報

[キャリアサポート室共
9/17(水)催]
博士・ポスドク向け キャ
リアセミナー(本郷・柏・ 9/18(木)駒場Ⅱ)「就活の味方 eol ミニ講
9/19(金)座」

17:30-17:45

総合図書館留学生ガイ
ダンス「はじめての本や 10/2(木)
論文の探し方」(日本語）

15:00-15:30

19

総合図書館留学生ガイ 10/8(水) 15:00-15:30
ダンス
10/16(水) 15:20-15:50「Searching for books
and papers」(英語）
10/20(月) 15:00-15:30

4本郷キャンパス 工
学部 11 号館 1 階
講堂

100
キャリアセミナーのな

35 かで eol の使い方を紹介

生産技術研究所
An 棟 3 階大会議室32

[農学生命科学図書館
13:30-14:15
共催]
農学生命科学系留学生
10/17(金)ガイダンス「Searching for books
14:45-16:00
and papers」(英語)[生産研図書室・先端研 10/17(金) 15:00-16:30
図書室共催]「論文準備ここからスタート in 駒場Ⅱ」
10/28(火) 10:30-12:00

15

柏キャンパス 基盤
棟 2 階 大講義室

TREE、自宅からの利用方法

総合図書館 1 階
講習会コーナーTREE、自宅からの利用方法

総合図書館 1 階
講習会コーナーTREE、自宅からの利用方法

農学生命科学図書館 3F 端末室 24148TREE、 CiNii
Articles、 Web of
8 Science Core Collec生産研 As 棟３F
tion、 Engineering
Village の検索実習、 中セミナー室 5
RefWorks の実習（持6 込 PC による実習形式）[工学・情報理工学図書
館共催]「文献検索早わかりコー
10/22(水) 12:15-12:50
ス」（英語）TREE、CiNii
Articles、Web of Science Core
工 2 号館図書室
Collection、 Engi閲覧室
10 neering Village の検索実習（講義形式+持込 PC での実習）[工学・情報理工学図書 10/23(木) 12:15-12:50
館共催]「文献検索早わかりコース」
10/24(金) 12:15-12:50

TREE、 CiNii
6 Articles、 Web of
Science Core Collec工 2 号館図書室
tion、Engineering
閲覧室
Village の検索実習
5 （講義形式+持込 PC
での実習）

10/21(火) 12:15-12:50- 324 -

11

学術情報

[工学・情報理工学図書 10/23(木) 12:50-13:15
館共催]
10/24(金) 12:50-13:15「RefWorks コース」

1 RefWorks の使い方
（講義形式+持込 PC
4 での実習)[工学・情報理工学図書
10/23(木)館共催]
13:15-17:00
質問受付 Days in 工学
10/24(金)系

1

工 2 号館図書室
閲覧室

文献管理ツールや文献検索の個別相談

工 2 号館図書室

TREE、Web of Science Core
Collection、PubMed
16 の検索実習およびRefWorks の実習（持込 PC での実習形式）

農学生命科学図書館本館 3F ゼミ
ナール室 20[農学生命科学図書館
共催]「論文準備ここからスタ 10/22(水) 14:50-16:20
ート in 農学生命科学図書館」(第 1 回)
13:30-14:30

5[医学図書館共催](第 2 回)「EBM のための医学系 10/31(金)15:30-16:30
文献検索入門」(第 3 回)
17:30-18:30

2

医中誌 Web、 PubMed、TREE の実習

医学図書館 1 階
マルチメディアコ
ーナー

13[駒場図書館共催]
就活の味方「eol」ミニ講 11/10(月) 12:20-12:40
座

7 eol の実習

駒場図書館地下
1 階会議室[柏図書館共催]
論文準備ここからスター 11/19(水) 14:50-16:20
ト in 柏TREE、Web of Science Core Collection
9の検索実習およびRefWorks の実習

柏図書館 1 階ラーニングサポートサービス[駒場図書館共催]
RefWorks ミニ講座

12/9(火)

12:20-12:50

5 RefWorks の実習

駒場図書館地下
1 階会議室[駒場図書館共催]
GoogleScholar 活用法

12/9(火)13:45-14:30

2

合計 60 回2.7

GoogleScholar の検索実習

駒場図書館地下
1 階会議室

778 名

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。また、英語論文執筆支援として駒場ライターズスタジオから講師を招いた「英語論文はこわくない～書くためのポイント」セミナーと、博士論文の機関リポジトリ
での公開義務化に関連し「論文執筆と著作権」セミナーを新たに開催した。

- 325 -

学術情報

コース名

月日

時間

参加人数

英語論文セミナー2014～国際誌に投稿するために知っておきたいこと～会場

105 総合図書館 3 階大会議室

農学生命科学図書館に
9/29（月） 13:30-16:30て中継29

柏図書館にて中継

22 柏図書館コンファレンスルーム

駒場情報教育棟にて中
継

21
小計

177 名

英語論文はこわくない～書 11/21(金) 14:00-16:00
くためのポイント～駒場ライターズスタジオ in 12/11(木) 10:00-12:00
本郷 特別出張講座

46

論文執筆と著作権 ～知っ
1/29(木)ておきたい基本の話～

駒場情報教育棟 3 階中演習室
３

総合図書館 3 階大会議室
36

15:00-16:45

63 総合図書館 3 階大会議室

合計 4 回

2.8

農学生命科学図書館 3 階ゼミ
ナール室

322 名

質問受付ウィーク

文献管理ツールや文献検索に関する疑問に、短時間で個別相談を受け付ける「質問受付ウィーク」を開催した。
月日
8/25(月)～8/29(金)

受付時間
9:30-12:00、13:00-16:30

コース名

参加人数

【質問受付ウィーク】
文献管理ツールや文献検索の個別相談

合計

2.9

11

会場
総合図書館 1 階講習会
コーナー

11 名

ECCS 新規利用者講習会福武追加プログラム

ECCS 新規利用者講習会の後 10 分程度（12:50～13:00）、自宅からデータベースや電子ジャー
ナルを利用する方法について説明するプログラムを開催した。
月日

参加人数

6/2、16、23、30、7/7、14、28、
8/4、18、25、9/1、8、22、
10/6、20、27、11/17、12/1、8、15、22、
1/19、26、2/9、3/2、9、16
合計 27 回会場

福武ホール地下 1 階実習室

89 名

- 326 -

学術情報

図書館関係システム運用・管理

図書館システム担当

1

運用報告

図書館システム担当では、「附属図書館学術情報システム」を中心に附属図書館 Web サーバも含めた図書館関係サーバ群の運用管理を行なっている。

1.1

附属図書館学術情報システム（図書館システム）「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。2014 年度は以下の業務の実施とともに、2016 年度に予定されるシステムリプレイスに向けて仕様の検討を開始した。
1.1.1

図書館システムにおける通年業務

2014 年度も通常の図書館業務システム画面では処理が困難な大量の各種データの一括登録・
修正・削除処理について、附属図書館の要望に沿って作業を行なった。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なっている。
また、附属図書館業務別部会と連携し、システムに対する要望の整理・取りまとめ、それらのシス
テムの適用状況の管理・動作検証等を行なっている。
1.1.2

システムリプレイスの検討開始

2016 年 7 月に「附属図書館学術情報システム」 のリプレイスを控えていることから、2015 年 2 月
17 日に第 1 回仕様策定委員会を開催し、導入説明書等の検討を開始した。2015 年度も引き続き検討を行なう予定である。
また、附属図書館業務別部会と連携し、システムリプレイスに向けて次期図書館システムの仕様書の検討も開始している。
1.1.3

ディスカバリーサービス「TREE」との連携

東京大学では複数のデータベースを 1 つの検索窓からまとめて検索が可能となるディスカバリー
サービス「TREE」を 2013 年 10 月からトライアルスタートしていたが、このサービスに「附属図書館学
術情報システム」OPAC 等の利用者サービスを連携させるためのシステム改修を進め、2014 年 4 月
から本番運用が開始している。
1.1.4

学術認証フェデレーションとの連携

東京大学で 2014 年 10 月に学術認証フェデレーションが導入されたのに伴い、図書館システムでも連携対応することになった。具体的には、MyOPAC のログイン ID・パスワードを学認と共通化することになる。本年度は評価環境における連携の動作確認を行なった。2015 年度も引き続き検証を進め、本番環境への適用を進める予定である。

- 327 -

学術情報

1.2

その他の図書館関係サーバ等



附属図書館 Web サーバの管理

附属図書館職員用 Wiki の管理「図書系職員のためのアプリケーション開発講習会」の開発・成果公開用サーバの管理

メールホスティングによる図書系部署・職員のアカウント管理、メーリングリスト管理

DNS ホスティングによる lib ドメイン、dl-itc ドメインのゾーン管理部門 HP の管理



総合図書館共同利用棟のネットワーク機器管理

2

サービス統計- 328 -

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- 329 -

UTnet3の代表的な機器（レイヤ3スイッチ）ネットワーク

ネットワーク
概要
部門長

若原 恭

専門職員 井爪 健雄■東京大学情報ネットワークシステム（UTnet3）の運用管理
本学の情報ネットワークシステム UTnet3(University of Tokyo network system 3)は、各建物内の支線ネットワーク(支線)及び建物間接続や学外との接続のための基幹ネットワーク（基幹）とから構成されている。情報基盤センターのネットワークチームは、以下に示す通り、基幹の運用管理に加え、これに関連する業務も含めて取り組んだ。
１．基幹ネットワークの運用管理
基幹の中核を占めるネットワーク機器は、本郷地区、駒場Ⅰ地区、駒場Ⅱ地区、柏地区、白金地区、中野地区の各ハブサイトに設置したレイヤ 3 スイッチ（L3SW）であり、基幹の基本トポロジーは情報基盤センターを中心にしたスター型になっている。基幹の老朽化した 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、2014 年度も 2013 年度に引き続き、L2SW の順次更新を行った。また、ダイワユビキタス学術研究館、柏地区の共同利用 A 棟等の新設建物や、改修工事が完了した安田講堂等に L2SW を新たに設置した。
３．VLAN 対応
UTnet3 では仮想 LAN(VLAN: Virtual LAN)に対応している。VLAN によって、部局や研究室が複数の建物やキャンパスに分散して配置されている場合でも部局や研究室のまとまりごとに同一のサブ
ネットに収容することを可能としている。本学では、建物の新設や組織変更等が少なくなく、それに伴った VLAN に関する要求は非常に多く、それら要求に応じてネットワーク機器の設定変更や増設等を実施した。特に、1 月以降に実施された事務用端末の切り替えに伴い、大量に VLAN の設定変更を行った。
４．無線 LAN サービス
山上会館、武田ホール、弥生講堂（一条ホール・セイホクギャラリー）、柏地区の柏図書館、鉄門記
念講堂、総合図書館会議室、向ヶ岡ファカルティハウス、工学部共通講義室等において、無線 LAN
サービスを提供した。
また、2012 年 10 月から本格運用を開始した全学無線 LAN サービス（utroam）の運用を引き続き行った。
更に、通信事業者の提供する公衆無線 LAN に接続する公衆無線 LAN 接続サービスも提供した。
５．その他関連業務
全学法定点検に伴う計画停電時には、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。

- 331 -

ネットワーク

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
最近のネットワークにおいてはセキュリティへの対応が必須となっており、本学においてもセキュリティインシデントは日常茶飯事と言っても過言ではないほど頻繁に発生している。特にコンピュータへの
不正侵入の試み、電子メールや Web ページを通してのウィルス感染、P2P（Peer to Peer）、SPAM メー
ル等が問題となっている。そこで、本学のセキュリティの維持確保に向け、以下の通り、セキュリティ対
応業務を実施した。
１．不正侵入の監視
学外と学内との間の通信に関し、基幹部分において不正侵入の試みを検知し事前に予防する仕組みとして、 UTnet3 では不正侵入検知装置 (IDS: Intrusion Detection System)と異常トラフィック監視シ
ステムを用いて監視し、その結果に応じて必要な対処を実施した。
２．ウィルス感染への対応
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。また、新しいウ
ィルス対策ソフトウェアの導入による検知対象範囲の拡大等、ウィルス対策の強化を積極的に進めた。
３．迷惑メール（SPAM）対策
全学的に激増する SPAM メール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。

■ 東京大学情報システム緊急対応チーム（UT-CERT）との連携
UTnet3 ではセキュリティに関する対応として、基幹部分のギガビットスイッチ(L3SW)で、全学的に問題となる事象や各部局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（UT-CERT）から委託業務を受け、このフィルタを活用することによって、全学的なセキュリティ対策を行った。
また、インシデントレポートシステムの更新及び UT-CERT の Web サイトのリニューアルを行った。

■ 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行った。2014 年度に新たにサービスを開始したライセンスは、Microsoft のアカデミックセ
レクトプラスである。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構築して活用を開始した。
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行った。

■ 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、2014 年度も引き続き実施した。

- 332 -

ネットワーク■その他
2015 年度末に計画されている SINET の更新に関して、UTnet 基幹部の構成の見直し検討、及び主な所要機器の調達準備（100Gbps 対応のルータやセキュリティ機器の情報収集と動作検証）等を行った。
更に、2015 年度の東京大学教育無線 LAN の導入に関して、他部門と協力して調達作業を進めた。

■ 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。
2014 年 6 月 3 日 第 52 回情報基盤センターネットワーク専門委員会
2014 年 9 月 16 日 第 53 回情報基盤センターネットワーク専門委員会
2014 年 12 月 25 日 第 54 回情報基盤センターネットワーク専門委員会
2015 年 3 月 18 日 第 55 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
・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
・サーバ証明書発行について- 333 -

ネットワーク

東京大学情報ネットワークシステム（UTnet3）の運用管理
UTnet 担当

1

運用報告

本学の情報ネットワークシステムは UTnet（University of Tokyo network system）と称し、これまでの更新
経緯に応じて現在は UTnet3 と呼ばれている。UTnet3 は支線ネットワーク（支線）と基幹ネットワーク（基幹）とから構成されている。支線は、各建物内に設置されたネットワークで、当該部局によって運用管理されている。基幹は、支線の相互接続及び学外との接続のために設置されたネットワークで、情報基盤センターの本ネットワーク部門が運用管理している。本部門では、以下に示す通り、基幹の運用管理に加え、これに関連する業務も含めて取り組んだ。

1.1 基幹ネットワークの運用管理

本郷地区の基幹には、5 ヶ所の HUB サイト（情報基盤センター、電話庁舎、附属図書館、工学部 8 号館、農学部 3 号館）がある。各 HUB サイトにはコア用レイヤ 3 スイッチ（L3SW）を設置し、基幹は情報基盤センターを中心にしたスター型の構成としている。駒場Ⅰ地区、駒場Ⅱ地区、柏地区、白金地区、中野地区の各郊外地区についても、L3SW を設置した HUB サイトから専用回線等を介して本郷地区と接続している。このような基幹の運用管理について、主に以下の取り組みを行った。
－本郷地区収容用 L3SW の 10Gbps 接続用 I/F 増強（情報基盤センター設置）－本郷地区～駒場Ⅰ地区向けキャンパス間 DF 回線用 WDM２台の更新－本郷地区～駒場Ⅱ地区向けキャンパス間 DF 回線用 WDM２台の更新－本郷地区収容用 L3SW の 10Gbps 接続用 I/F 増強（電話庁舎設置）－次期 UTnet 用 L3SW の試験運用
・情報基盤センター設置 L3SW の 1 台に接続している一部を移行
以上の通り、安定化運用の対策・監視の強化等を行い、基幹に対する学内からの要求に応えることによって、本学の研究・教育の一層の円滑な推進を図った。また、L3SW については、EOL(End Of Life)がベンダーから広報されたため、リプレースに向けて新たな機種を 1 台選定し試験運用を始めた。
既存の基幹ネットワーク構成を図 1 に示し、本郷地区と、駒場Ⅰ地区・駒場Ⅱ地区・柏地区・白金地区・中野地区の各キャンパス間のトラフィック量の推移を図 2 に示す。

1.2 基幹ネットワークと支線ネットワークとの接続

基幹と各支線の接続については、各建物に設置したエッジ用レイヤ 2 スイッチ（L2SW）で行っており、この L2SW は HUB サイトの L3SW から伸ばした光ファイバに接続されている。 UTnet3 導入（2001 年度）当初に L2SW を約 200 台設置して以来、撤去や新設で台数の増減はあるものの、現在では約 230 台のL2SW を設置している。これらの L2SW の 9 割以上は、支線との接続速度がギガビットに対応している。
L2SW について、今年度は 18 台を予防保全のための更新、7 台の新設、15 台の撤去、2 台の故障交換、および機能強化による 5 台の構成変更を行った。また、無線 LAN の AP を給電するための PoE スイッ
チを 5 台新設した。

- 334 -

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、今年度に行っ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、5 件を新規に割り当て、1 件を継続した。詳細を表 2 に示す。
(2) UTnet 光ファイバケーブル専用利用
建物間を横断する UTnet 光ファイバケーブル専用利用の変更、及び割当を行った。結果を表 3 に示す。
(3) 無線 LAN サービス
山上会館、武田ホール、弥生講堂（一条ホール・セイホクギャラリー）、柏図書館、鉄門記念講堂、総合
図書館会議室、向ヶ岡ファカルティハウス、工学部共通講義室等において、情報基盤センターがアクセ
スポイント（AP）の整備を行い、Web 認証方式の無線 LAN サービスを展開している。2014 年 3 月末に追加拠点として、農学部フードサイエンス棟の中島ホールでサービスを開始した。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。2014 年 12 月には、ソフトバンクテ
レコムの SSID（mobilepoint2）を追加した。
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。
(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
本学を訪れるゲスト向けに 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。

- 335 -

ネットワーク

2

講習会・研究会開催報告[第 12 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 63 名であった。
・期間 2014 年 10 月 16 日（木）・場所 理学部小柴ホール
プログラムは次のとおり
1. UTnet update
下田哲郎係長2. ウイルス対策／迷惑メール対策／ソフトウェアライセンス
椿山惣一郎専門職員
3. UT-CERT 報告
中山雅哉准教授
4. Microsoft のライセンス
情報システム本部
玉造潤史准教授
5. 全学無線 LAN について
小川剛史准教授
6. 学内光ファイバでの 100Gbps 通信試験
情報理工学研究科
浅井大史特任助教
7. 身近な脅威を最新事例と共にご紹介
トレンドマイクロ株式会社
馬場祐介氏
8. ＳＩＮＥＴ５について
国立情報学研究所 小薗隆弘係長
9. フリーディスカッション
宮本大輔助教[平成 26 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 13名であった。
・期間 2014 年 11 月 18 日（火）～11 月 20 日（木）（3 日間）
・場所 情報基盤センター１階遠隔講義室- 336 -

ネットワーク

図１ UTnet 基幹構成図- 337 -

ネットワーク

図２ UTnet のキャンパス間トラフィック- 338 -

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
24
25
26
27

申請部局名
工学系研究科
法学系研究科
総合文化研究科
本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織
人文社会系研究科
本部事務組織
総合文化研究科
総合文化研究科
本部事務組織情報基盤センター
情報基盤センター
工学系研究科情報学環
本部事務組織本部事務組織本部事務組織医科学研究所
新領域創成科学研究科
本部事務組織
情報学環
本部事務組織情報基盤センター
本部事務組織
総合文化研究科設置場所
工学部 12 号館
工学部 12 号館教養学部 2 号館
本部棟
本部棟
情報基盤センター
総合図書館
文学部法文 1 号館、工学部 12 号館
理学部 1 号館別館 A
情報教育棟、情報基盤センター
情報基盤センター
工学部 8 号館
情報基盤センター
情報基盤センター
情報基盤センター
ダイワユビキタス学術研究館、先端研 56 号館
法学部 4 号館
本部棟
本部棟
医科研総合研究棟
理学部 1 号館別館 A
理学部 1 号館別館 A
物性研究所
総合図書館
情報基盤センター
本部棟
教養学部 3 号館、アドバンスドラボラトリ

28

本部事務組織本部棟、宇宙線研究所

29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52

本部事務組織
東洋文化研究所
情報基盤センター
情報基盤センター
本部事務組織工学系研究科情報学環
本部事務組織
高齢社会総合研究機構
本部事務組織カブリ数物連携宇宙研究機構
本部事務組織本部事務組織大学総合教育研究センター
情報理工学系研究科
情報学環
先端科学技術研究センター
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
カヴリ数物連携宇宙研究機構
本部事務組織
新領域創成科学研究科
本部事務組織

農学部図書館
東洋文化研究所
情報基盤センター
情報基盤センター
本部棟、情報基盤センター
工学部 8 号館
電話庁舎
本部棟、情報基盤センター
柏第 2 総合研究棟(東・西)
産学連携プラザ
数物連携宇宙研究機構棟
情報基盤センター
本部棟
本部棟
ダイワユビキタス学術研究館、情報基盤センター
先端研 4 号館、数理科学研究科
工学部 9 号館
情報基盤センター
本部棟
本部棟
新領域基盤棟
薬学部本館- 339 -

変更内容
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
サブネットアドレスの返却申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更及びサブネットアドレスの申請
建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
サブネットアドレスの割り当て
基幹ネットワークの構成変更
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
サブネットアドレスの割り当て
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請

ネットワーク

53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71

本部事務組織医科学研究所
総合文化研究科
医科学研究所農学生命科学研究科
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
本部事務組織柏共通事務
柏共通事務
本部事務組織
地震研究所
生産技術研究所
本部事務組織理学系研究科
理学系研究科物性研究所

工学部 10 号館
医科研総合研究棟
理想の教育棟医科学研究所総合研究棟
生命科学総合研究棟 B
柏第 2 総合研究棟
柏第 2 総合研究棟
情報基盤センター
情報基盤センター
医学部 1 号館
柏キャンパス共同利用 A 棟
柏キャンパス共同利用 A 棟
情報基盤センター
地震研究所 1 号館
生産技術研究所
法学部 4 号館
電話庁舎
小石川植物園本館
物性研究所

72

本部事務組織情報基盤センター

73

本部事務組織情報基盤センター

74

新領域創成科学研究科

工学部 12 号館

75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105

本部事務組織本部事務組織
農学生命科学研究科
農学生命科学研究科
総合文化研究科
本部事務組織
情報理工学系研究科
医科学研究所
工学系研究科
総合文化研究科
本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織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
情報基盤センター
分子細胞生物学研究所
工学部 12 号館教養学部 7 号館
情報基盤センター
医科学研究所 1 号館西工学部 8 号館、南山堂ビル
教養学部 17 号館
本部棟
第 2 本部棟
法学部 3 号館
法学部 1 号館
法学政治学系総合教育棟
弥生総合研究棟
旧出版会
御殿下記念館医学部 1 号館
史料編纂所
総合研究博物館
経済学研究科棟
伊藤国際学術研究センター
情報基盤センター
情報基盤センター
医科研 1 号館西広報センター
山上会館
山上会館龍岡門別館
アントレプレナープラザ
電話庁舎- 340 -

建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更及びサブネットアドレスの申請
建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更及びサブネットアドレスの返却申請
基幹ネットワークの構成変更
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
サブネットアドレスの割り当て
建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
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建物間 VLAN の申請
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建物間 VLAN の申請
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建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請

ネットワーク

106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
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125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160

本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織
新領域創成科学研究科
本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織工学系研究科
本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織受変電設備棟
本郷けやき保育園
理学部研究 A 棟
医学部 2 号館
生命科学実験棟
附属図書館
医科研国際交流会館
情報基盤センター
電話庁舎
附属病院管理研究棟
角川本郷ビル
産学連携プラザ
新領域基盤棟、柏図書館
工学部 8 号館
工学部 8 号館
情報基盤センター
アドミニストレーション棟
先端研 4 号館
数物連携宇宙研究機構棟
大気海洋研究所
柏総合研究棟小石川植物園
環境安全研究センター
医学部総合中央館
社会科学研究所
情報学環
動物医療センター
農学部図書館
地震研究所
工学部 12 号館
低温センター
物性研究所
柏共同利用 A 棟
身体運動科学研究棟
保健センター駒場支所
生産技術研究所
駒場ロッジ
総合研究博物館小石川分館
柏ロッジ
柏Ⅱ地区管理棟
追分インターナショナルハウス
薬学部本館
東洋文化研究所
宇宙線研究所
物性研究所本館
柏総合研究棟数理科学研究科
医学部 2 号館
教育学部
法文 2 号館
農学部 3 号館
分子細胞生物研究所
アイソトープ総合センター
教育学部附属中等学校旧校舎- 341 -

建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
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建物間 VLAN の申請
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建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請

ネットワーク

161
162
163
164
165
166
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169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179

本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織工学系研究科
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
総合文化研究科
本部事務組織本部事務組織
農学生命科学研究科
情報基盤センター
附属図書館
カブリ数物連携宇宙研究機構

駒場情報教育棟 1 階
総合研究博物館小石川分館
新領域基盤棟柏Ⅱ地区管理棟
柏福利厚生新棟
医学部 2 号館
工学部新 2 号館、工学部 14 号館
教育学部
教養学部 101 号館
駒場ロッジ本館
東洋文化研究所
教養学部 8 号館教養学部 102 号館
教養学部 101 号館
共同利用棟(図書館プレハブ)180

数理科学研究科

181
182
183
184

本部事務組織情報基盤センター
情報基盤センター
本部事務組織柏図書館
情報基盤センター
情報基盤センター
理想の教育棟185

本部事務組織電話庁舎

186

本部事務組織医学部 1 号館

187

情報学環

福武ホール、情報学環、工学部 2 号館新棟

188

情報基盤センター

189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207

工学系研究科
本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織本部事務組織柏共通事務
新領域創成科学研究科
本部事務組織医科学研究所
本部事務組織本部事務組織
総合文化研究科
総合文化研究科
総合文化研究科
総合文化研究科
本部事務組織共同利用棟(図書館プレハブ)
共同利用棟(図書館プレハブ)
柏の葉キャンパス駅前サテライト

工学部 8 号館
産学連携プラザ
情報基盤センター
産学連携プラザ
情報基盤センター
大講堂
大講堂
情報学環
新領域基盤棟
電話庁舎
ヒトゲノム解析センター
情報基盤センター
角川本郷ビル
教養学部 8 号館教養学部 14 号館教養学部 15 号館教養学部 16 号館
情報基盤センター- 342 -

建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
サブネットアドレスの割り当て
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更及びサブネットアドレスの返却申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更及びサブネットアドレスの申請
基幹ネットワークの構成変更
基幹ネットワークの構成変更及びサブネットアドレスの申請
基幹ネットワークの構成変更及びサブネットアドレスの申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
サブネットアドレスの返却
基幹ネットワークの構成変更
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請

ネットワーク

表 2 ドメイン名の割当及び廃止
項番
1
2
3

ドメイン名
uta.u-tokyo.ac.jp
asnet.u-tokyo.ac.jp
glp.u-tokyo.ac.jp

申請部局名
本部事務組織
東洋文化研究所
本部事務組織4utias.u-tokyo.ac.jp

国際高等研究所

5lgs.u-tokyo.ac.jp

本部事務組織6

ddi.u-tokyo.ac.jp

薬学系研究科

項番

申請部局

備考
東京大学文書館
日本・アジアに関する教育研究ネットワーク
東京大学グローバルリーダー育成プログラム推進室
東京大学国際高等研究所(旧ドメイン名 todias は 1 年間の期限付きで存続)
東京大学博士課程教育リーディングプログラム
創薬機構(旧ドメイン名 ocdd は 1 年間の期限付きで存続)

新規
継続
新規
新規
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

医科学研究所

2

本部事務組織3

工学系研究科4

本部事務組織5

医科学研究所

6

情報基盤センター

7

本部事務組織8

工学系研究科9

本部事務組織利用区間
起点：ヒトゲノム解析センター
終点：総合研究棟
起点：電話庁舎
終点：山上会館
起点：附属図書館 HUB サイト
終点：角川ビル
起点：工学部 8 号館
終点：工学部 1 号館、工学部新 2 号館、工学部 5 号館、工学部 6 号館、工学部 7 号館、工学部 9 号館、工学部 10 号館、工学部 11 号館、工学部 12 号館、工学部 13 号館、工学部 14 号館、工学部列品館、工学部船舶試験水槽、武田先端知ビル、旧原子力センター別館
起点：旧原子力センター別館
終点：タンデム加速器研究棟、原子動力実験装置室
起点：工学部 9 号館
終点：風工学実験室、超高圧電子顕微鏡室
起点：工学部 7 号館
終点：航空風洞実験室
起点：電話庁舎
終点：医学部 5 号館
起点：ヒトゲノム解析センター
終点：医科研総合研究棟
起点：附属図書館 HUB サイト
終点：赤門総合研究棟
起点：電話庁舎
終点：医学部総合中央館、医学部 1 号館、附属図書館 HUB サイト、工学部 2 号館、法文 1 号館法学部、農学部 2 号館、工学部 12 号館、文学部 3 号館
起点：旧原子力センター別館
終点：タンデム加速器研究棟
起点：電話庁舎
終点：工学部 1 号館

- 343 -

種類
GI2 芯

新規

GI6 芯

新規

SM60 芯
GI8 芯

新規

GI2 芯

新規

SM2 芯

新規

SM4 芯

廃止

SM16 芯

新規

SM2 芯

廃止

GI2 芯

新規

ネットワーク

表 4 無線 LAN サービス利用の申請部局・組織別申請件数

項番

申請部局・組織山上会館

1

大学院医学系研究科

12

大学院工学系研究科

18

武田
ホー
ル

弥生
講堂

6

1

大学院情報理工学系研究科

6

1

1

4

大学院新領域創成科学研究科

3

1

1

5

大学院農学生命科学研究科

1

6

大学院薬学系研究科

27

大学院理学系研究科

18

大学院人文社会系研究科

19

カブリ数物連携宇宙研究機構

10

情報学環･学際情報学府
公共政策大学院

2

大気海洋研究所

113

分子細胞生物学研究所

14

物性研究所

15

宇宙線研究所

16

生産技術研究所

17

地震研究所

18

医学部附属病院19

先端科学技術研究センター

120

大学総合教育研究センター

2

大規模集積システム設計教育研究センター

23

空間情報科学研究センター

24

極限コヒーレント光科学研究センター

25

知の構造化センター

26

高齢社会総合研究機構

総合
図書
館

10
4

1

7

5

1

12

政策ビジョン研究センター

工学
部

2

11

22

鉄門
記念
講堂

5

3

21

柏
図書
館

向ヶ
丘
ﾌｧｶﾙ
ﾃｨ
ハウ
ス

4

1

1

1

2

1

3
1

9
1

2
6

3
1
1

1
1
1

2

4

1

27

地球観測データ統融合連携研究機構

28

総括プロジェクト機構航空イノベーション総括寄付講
座

3

29

将来航空推進システム技術創成社会連携講座

30

リーディング大学院 GPLLI

31

リーディング大学院「統合物質科学リーダー養成プロ
グラム」(MERIT)

1

32

Global Creative Leaders プログラム

1

33

情報基盤センター

2

34

環境安全センター

1

35

本部情報システム部

36

本部国際部国際企画課

137

本部総務課･法務課

138

環境安全本部

2

39

TSCP 室140

国際本部 国際センター柏オフィス(柏 IO)

41(公社)計測自動制御学会

1
1
1

1

1

1

2
1

- 344 -

1

中島
ホー
ル

ネットワーク

42

3 次元画像コンファレンス

43

三満日会

2
1

44

ADMETA 委員会

1

45

APSRC 開催実行委員会

2

46

CFI201447

IEEE CPMT Japan Chapter 3D 研究会

48

IEEE SSCS Japan Chapter

49International Society for Neurochemistry (ISN)

50MPLS 201451

NPO 法人 大学宇宙工学コンソーシアム(UNISEC)

1
1
1
2
1
2

52

PASPS19 実行委員会

1

53

The 16th Tokyo RNA Club

1

UEHAS

1

54
55
56
57

WIDE 主催シンポジウム「地球へのサイエンスの責任」
生き物文化誌学会第 12 回学術大会(東京大会)実行委員会
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会

2
1
2

58

一般社団法人 日本保全学会

259

大阪大学大学院基礎工学研究科

60

大阪大学大学院理学研究科･宇宙地球科学専攻

61

岡山大学大学院医歯薬学総合研究科等学務課

62

株式会社 一条工務店

63

株式会社 ペット･ベット

64

環境ホルモン学会

65

共同プロジェクト研究 S 研究会

66

クラウドファンディング勉強会

67

航空宇宙会

1

68

国際ロマン派学会

1

1
2
1
2
1
1
1
2

69

国立医薬品食品衛生研究所 薬理部

70

国立障害者リハビリテーションセンター研究所 福祉
機器開発部

71

サービス学会72

サイエンストークス委員会

73

細胞を創る研究会 7.0

174

自然科学研究機構 分子科学研究所 計算分子科学研究拠点(TCCI)

175

情報計算化学生物学会(CBI 学会)

276

触媒･電池元素戦略研究拠点 東京大学拠点

177

新アミノ酸分析研究会

178

精密工学会･大規模環境の 3 次元計測と認識･モデ
ル化技術専門委員会

2

79

卒業生室

80

第 6 回折り紙の科学･数学･教育国際会議

81

電子情報通信学会 システムナノ技術に関する時限研究専門委員会

82

東京医療センター総合内科

83

東京大学･日本電子産学連携室

84

東大拳法会(空手部 OB 会)

85

東大精研会

3
1
1
2

1
1
1
1
1
1
1

- 345 -

ネットワーク

86

日本安全性薬理研究会

87

日本学術振興会 半導体界面制御技術 第 154 委員会

88

日本原子力学会 原子力安全部会

189

日本船舶海洋工学会

190

日本ロボット学会

191

農業情報学会

92

バリアフリー教育開発研究センター

93

東アジア鰻資源協議会

94

平成 26 年度日本結晶学会年会

195

放射線プロセスシンポジウム開催実行委員会

2

96

文部科学省 科研費 新学術領域研究「融合マテリア
ル」

97
98
99

1
2

1
2
1

1

臨床疫学システム講座
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
1
1

100

特定非営利活動法人 日本バーチャルリアリティ学会

1101

独立行政法人 科学技術振興機構

1- 346 -

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行った。このよ
うな不正アクセスの検知には、以下の 2 システムを活用した。
・不正侵入検知システム (IDS :Intrusion Detection System)
これは、通常のネットワークアクセスでは発生しないようなアクセスパターン (例えば多数のホストを順にスキャンしていく動作など)を対象として検知し、警告を発するシステムである。具体的には、マカフィー社の M-8000 を 2 台併用し、学内と学外との通信をタップして監視を行った。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行った。
なお、2 台の M-8000 のマネージャ部を仮想環境に移行し、バージョンアップを行った。
・異常トラフィック監視システム
これは、サービス妨害攻撃またはサービス不能攻撃などと呼ばれる、インターネット経由での不正ア
クセスの 1 つで、大量のデータや不正パケットを送りつける行為などの不正な攻撃を検知できるシ
ステムである。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行った。

- 347 -

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行った。東京大学職員メールシステムについても本システムで迷惑メール対策を行った。2015 年 3 月末時点での参加数は 14 部局、61 ドメイン、11,172 メー
ルアカウントである。
迷惑メール対策システムのサーバ機器を仮想マシンに移行する際、迷惑メールと判定したメールの隔離サーバへの転送において一部障害が発生した。この障害の調査・対策には長期間を要したが、最終的には、大きな問題を伴うことなく、2 台の振り分けサーバおよび隔離サーバの移行を完了できた。
また、これら機器のバージョンアップを実施した。
2014 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
2014年度
その他 0.48 %ウイルス
隔離0.06 %

正常24.31 %

SPAM等
マーク
57.55 %

SPAM等
隔離17.60 %

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2015 年度末に計画されている SINET の更新に関して、セキュリティ製品の検証及び情報収集を行った。

2

講習会・研究会開催報告（東京大学情報ネットワークシステム（UTnet3）の運用管理の 2．を参照）- 348 -

ネットワーク

3

サービス統計2014 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）

717

44

22,901

ウイルスバスター（英語版）

117

22

1,368

Sophos Anti-Virus for Windows

29

15

921

Sophos Anti-Virus for MacOS X

68

24

2,642

ESET Smart Security (Windows)

60

22

466

ESET Smart Security (Mac)

2

2

22

Symantec Endpoint Protection (Windows)

26

15

478

Symantec Endpoint Protection (Mac)

29

16

205

Server Protect

42

23

204

InterScan VirusWall

9

9

14

InterScan VirusWall エンタープライズエディション

2

2

2

- 349 -

ネットワーク

東京大学情報システム緊急対応チーム（UT-CERT）との連携
セキュリティ担当

1

運用報告

情報基盤センターでは、UTnet3 の基幹ネットワークでセキュリティ対策を実施していることから、ネッ
トワークを介したセキュリティインシデントについて、東京大学情報システム緊急対応チーム UTCERT(University of Tokyo-Computer Emergency Response Team)から以下の委託業務を受け、UTCERT と連携協力しながら、全学的なセキュリティ対策を実施した。
・セキュリティ関連情報の収集と学内への注意喚起等
メーカやセキュリティ情報サイト等から、セキュリティの脆弱性やウイルスに係わる情報を収集し、情報基盤センターと UT-CERT の web ページへの掲載や東大ポータルでの一斉通知、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行った。
また、UT-CERT の web サイトのリニューアルを行った。
・学内と学外との通信におけるネットワークを介したインシデントの監視
IDS や異常トラフィック監視システムで学内と学外との通信を監視し、セキュリティインシデントの検知を行った。
・セキュリティインシデントの部局 CERT への連絡
学内と学外との通信の監視や UT-CERT への学内外からの連絡等によって判明したセキュリティイ
ンシデントについて、該当する部局 CERT 担当者へメールで対処を依頼した。また、インシデントレ
ポートシステムでの報告を求めた。
・P2P 通信情報の部局 CERT への連絡
P2P の通信の監視結果や通信情報を、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行った 。
・インシデントレポートシステムの運用管理
部局 CERT から、発生したセキュリティインシデントの内容や対処等を定型的な書式で報告できる
ように、インシデントレポートシステムの運用管理を行った。
なお、2013 年度から開発を進めていた新インシデントレポートシステムが完成し 7 月から運用開始した。
・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 UT-CERT Meeting での報告を行うとともに、UT-CERT のｗeb ページ（http://park.itc.u-tokyo.ac.jp/ut-cert/）に掲載した。
・セキュリティインシデントが発生した 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 UT-CERT に協力の依頼があった場合、UT-CERT 及び部局 CERT と連携協力して対応した。

- 350 -

ネットワーク

2

講習会・研究会開催報告（東京大学情報ネットワークシステム（UTnet3）の運用管理の 2．を参照）

3

サービス統計2013 年度のセキュリティ対策で扱ったインシデント件数は図１、図２のとおりである。

40

不正侵入検知ソフトウェア等による検知
SPAM関連

5

30
20

4

10

5

28

16

6

0

学内外からの報告

セキュリティインシデント件数(旧システム：2014.4～2014.7.15)

件数

6
1
3

4
1
2014/04 2014/05 2014/06 2014/07 2014/08 2014/09 2014/10 2014/11 2014/12 2015/01 2015/02 2015/03
2

年/月
学内と学外別の件数(旧システム：2014.4～2014.7.15)

件数
40

学内

学外

30
22

20

17

15

12

9

10
0

4

1
2014/4

2014/51
2014/6

2014/7

2014/8

2014/9 2014/10 2014/11 2014/12 2015/1

2015/2

2015/3年/月
インシデント内容別の件数(旧システム：2014.4～2014.7.15)

件数
40

20

0

SPAM

DoS

侵入

ETC

32

30

10

SCAN

15
9
4

21 1
0

110

2014/4

2014/54001

2014/643

00

3

2014/7

2014/8

2014/9 2014/10 2014/11 2014/12 2015/1

2015/2

2015/3年/月

図 １ セキュリティインシデント件数（旧インシデントレポートシステム）- 351 -

ネットワーク

件数40

検知元別の件数(2014.7.16～)

学内外からの連絡によるもの

UT-CERT検知

部局検知

30

10
0

29

29

20

10

13

1

9
0

10

10
3
1
11
5
0
10
3
7
1
5
5
5
2
2
1
2014/04 2014/05 2014/06 2014/07 2014/08 2014/09 2014/10 2014/11 2014/12 2015/01 2015/02 2015/03
0
7

2

年/月
学内と学外別の件数(2014.7.16～)

件数
40

学内IP

学外IP
35

34

30

10
0

22

20

20

2014/5

2014/615

8

6

2014/4

20

16

0

0

2014/7

2014/8

2

1

0

0

2

0

0

2014/9 2014/10 2014/11 2014/12 2015/1

2015/2

2015/3年/月
検知内容別の件数(2014.7.16～)
件数
25

フィッシングサイト

Web改ざん

マルウェア感染スキャン

DoS/DDoS

制御システム関連

その他
24

20

17

15

11

10

0

7

3
2
0 0 0

2
1
0 0 0

11
0
0

2014/9 2014/10 2014/11 2014/12 2015/1

2015/2

2015/3

4
3
2
2
1
1 1
1
000 0
00 0 0 0 0
2014/4

2014/5

2014/6

2014/7

2014/8

6

7
4

000 0

000

2
1

6

7

9

7

7

5

12

11

3
000 0

6

5

4

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。

図２ セキュリティインシデント件数（新インシデントレポートシステム）- 352 -

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行った。
ソフトウェアライセンスの提供に関して以下の変更及び検討を行った。
・ 5 月から、駒場キャンパス及び遠隔研究施設での LabVIEW の研究目的利用のライセンス提供を開始した。
・ Autodesk については、8 月から教育機関向けに無償提供が開始されたため、本センターからのラ
イセンス提供を終了した。
・ SAS についても、6 月から高等教育・社会人学習向けに、SAS University Edition の無償提供が開始されたため、利用者に連絡し今後の全学ライセンスの提供について検討したが、その結果、引き続き全学ライセンスの提供を行うこととした。
Microsoft 社製品のアカデミックセレクトプラスについては、ソフトウェアダウンロードサイトを用いて提供を開始した。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。
なお、3 月から情報基盤センターとして Microsoft 社の包括ライセンス契約を開始ししたため、これについては、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を開始した。
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) SAS9
統計解析ソフトウェア。
(4) MATHEMATICA
数値計算や数式処理用のソフトウェア。
(5) ChemOffice
化学・バイオ分野で必要とされる様々なツールを 1 つにまとめた統合化学ソフトウェア。
(6) LabVIEW
計測・制御ハードウェアとの通信や、データの解析、結果の共有、システムの分散化したデータを処理するためのグラフィカルプログラミングソフトウェア。
(7) Autodesk Education Master Suite
2 次元＆3 次元デザイン教育に必要な、デザイン、シミュレーション、ビジュアライゼーションソフ
トウェアを、業界を限定せずに横断的に取りそろえた、ライセンスパッケージ。

- 353 -

ネットワーク(8) Microsoft Academic Select Plus
各種 Microsoft 製品。
この他、次のソフトウェアライセンスの配布や管理も行った。
(1) ウイルス対策ソフトウェア
パソコン（Windows および Mac）、ファイルサーバ、メールサーバ等のコンピュータウイルス対策
ソフトウェア。（詳細はセキュリティ対応を参照）(2) Adobe CLP
Adobe 社の Acrobat、Photoshop 等の製品を生協経由で安価に購入できるライセンス。
表 1~2 にソフトウェアライセンスの申請状況を示す。

2

表 1 ソフトウァライセンスの申請状況
ソフトウェア名
Creo（旧 Pro/ENGINEER）
JMP
SAS9
MATHEMATICA
ChemOffice
LabVIEW
Autodesk Education Master Suite

件数
25
41
38
156
39
201
10

部局数
9
14
11
19
10
17
6

表２ Microsoft Academic Select Plus の申請状況
ソフトウェア名
Office for Mac Standard 2011 with Service Pack 3
Office Professional Plus 2013 32bit
Office Professional Plus 2013 64bit
Office Standard 2013 64bit
Windows 8.1 Pro 64bit
Windows 7 Professional with SP1 32bit
Windows 7 Professional with SP1 64bit
Windows Server Standard
Visio Standard 2013 32bit
Visio Standard 2013 64bit
Visual Studio Pro 2013
SQL Server Standard Edition 2014 64bit
SQL Server CAL UserLicnese（利用者人数分）

件数
2
4
1
5
5
1
3
11
3
1
1
1
5

部局数
2
2
1
1
2
1
2
3
1
1
1
1
1

講習会・研究会開催報告（東京大学情報ネットワークシステム（UTnet3）の運用管理の 2．を参照）- 354 -

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2014 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行った。
提供するサービスと設備は以下のとおりである。
(1) 19 インチ full ラック（42U）、19 インチ half ラック（20U） ※複数本の利用も可能(2) 電源（full ラック 1 本あたり AC100V 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

5 部局

4本

3本

- 355 -

スーパーコンピューティング

スーパーコンピュータ
HITACHI SR16000 モデル M1（Yayoi）

スーパーコンピュータ
FUJITSU PRIMEHPC FX10
（Oakbridge-FX）- 357 -

スー パー コン ピュ ー ティン グ

スーパーコンピュータ
FUJITSU PRIMEHPC FX10
（Oakleaf-FX）

スーパーコンピューティング

スーパーコンピューティング
概要
部門長 中島 研吾

1副課長 平野 光敏

スーパーコンピュータシステムの運用

東京大学情報基盤センターでは、学術研究および教育に供することを目的として、全国の大学・研究機関等に在籍する大学教員、大学院学生、および卒業研究や授業を目的とした学生に対して、
スーパーコンピュータシステムを用いた高度かつ大規模な計算サービスを提供している。
スーパーコンピュータシステムとしては Hitachi HA8000 クラスタシステム（T2K オープンスパコン（東大））（952 ノード、15,232 コア、ピーク性能 140.1 TFLOPS）が平成 26 年 3 月に運用を終了し、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）に加えて、平成 26 年 4 月からは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（OakbridgeFX））（576 ノード、9,216 コア、ピーク性能 136.2 TFLOPS）の 3 システムを運用し、学内外の幅広い利用者に研究・教育のために利用されている。Oakbridge-FX は最大 168 時間までのジョブ実行が可能である（Oakleaf-FX は最大 48 時間）。Oakleaf-FX、Oakbridge-FX はログインノード、ファイルシ
ステム、ジョブ実行等完全に独立した別個のシステムであるが、ノード時間（トークン）については共通とし、同じポリシーで消費することとした。
HPCI には平成 25 年度までは T2K オープンスパコン（東大）のうちの 512 ノード（8,192 コア、ピー
ク性能 75.4 TFLOPS）を供出していたが、同システムの運用終了に伴い、平成 26 年度は OakleafFX、Oakbridge-FX について合計 996 ノード年のノード時間（15,936 コア年、ピーク性能 235.6
TFLOPS 相当）を拠出した。
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 90%を超える利用率を達成した月もあった。平成 26 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）：••

2

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

ポスト T2K に向けて：最先端共同 HPC 基盤施設（JCAHPC）

平成 25 年 3 月，筑波大学と東京大学は，計算科学・工学及びその推進のための計算機科学・工学の発展に資するため，最先端共同 HPC 基盤施設の設置に合意し，協定を締結した。最先端共同
HPC 基盤施設（JCAHPC）は，東京大学柏キャンパスの東京大学情報基盤センター内に，双方のスーパーコンピュータシステムを設置して，最先端の大規模高性能計算基盤を構築・運営するための組織である。この施設を連携・協力して運営することにより，最先端の計算科学を推進し，我が国の学術及び科学技術の振興に寄与していくことを目指す。JCAHPC に導入されるシステムの東大情報- 359 -

スーパーコンピューティング

基盤センターにおける位置づけは，平成 26 年 3 月に運用を終了した HA8000 クラスタシステム（T2K 東大）の後継機である。
平成 26 年度は情報収集の他，仕様書原案策定，説明会を実施し。筑波大学と協力して性能評価ツール，ベンチマークプログラムなどの整備を実施した。

3

公募型研究プロジェクトの推進

公募型研究プロジェクトとしては、「学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 公募型共同研究」、「スーパーコンピュータ若手・女性利用者推薦」、「大規模 HPC チャレンジ」を実施した。
平成 22 年 4 月より、北大、東北大、東大、東工大、名古屋大、京大、阪大、九州大の大型スーパ
ーコンピュータを有する 8 大学の情報基盤センターによる学際大規模情報基盤共同利用・共同研究
拠点（JHPCN）が正式に発足し、活動を開始した 。本共同利用・共同研究拠点は 8 機関によるネット
ワーク型拠点であり、東京大学情報基盤センターはその中核拠点である。
平成 25 年 12 月に本年度公募型共同研究の課題募集を開始し、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 53 課題のうち 34 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 8 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 25 年度報告会、平成 26 年度採択課題紹介を兼ねた第
6 回シンポジウムは平成 26 年 7 月 10 日（木）・11 日（金）に THE GRAND HALL（品川）で開催された。
「スーパーコンピュータ若手・女性利用者推薦」は、概ね 40 歳以下の若手研究者及び女性研究者（学生を含む）を対象としており、採択された課題の計算機利用負担金（半年分）をセンターが負担する。年 2 回公募し、年間で 4 件程度の優れた研究提案を採択する。継続申請と再審査の上で、最大で 1 年間の無料利用ができる。平成 26 年度は、前期 4 件、後期 3 件の合計 7 件の課題を採択した。
東京大学情報基盤センターでは、スーパーコンピュータの大規模計算機資源を占有可能なサービスを毎月実施してきた。平成 24 年度から Fujitsu PRIMEHPC FX10（Oakleaf-FX）の全 4,800 ノード（76,800 コア、ピーク性能 1.13 PFLOPS）を占有できる「大規模 HPC チャレンジ」を実施している。
これは国内の公開されているスーパーコンピュータシステムで占有可能な最大の計算資源である。
平成 26 年度は全部で 7 課題が採択された。

4

企業ユーザー利用支援

平成 20 年度から、大規模高性能並列計算によるイノベーションと科学技術の発展に寄与することを目的として、HA8000 システムの資源のうち最大 10％までを企業利用に有償で提供することとし、利用規程の変更を含む制度の改定を実施し、平成 20 年 10 月より企業利用支援の制度を開始した。
平成 24 年度からは企業利用サービスは Fujitsu PRIMEHPC FX10（Oakleaf-FX）へ全面移行した。
それに合わせてトライアルユース制度の整備を実施した。平成 26 年度は 2 回の募集を実施し、3 件が採択された。

5

講習会・広報活動

基礎的な並列プログラミング教育を目的とした、国内に例を見ないユニークな取り組みとして「お試しアカウント付きスパコン利用講習会」がある。平成 26 年度は同講習会を 9 回実施した。その他、「2014 RIKEN AICS HPC Summer School（平成 26 年 8 月 4 日～8 日）」、「2015 RIKEN AICS HPC
Spring School（平成 27 年 3 月 4 日～6 日）」（主催：理化学研究所計算科学研究機構、神戸大学大学院システム情報学研究科、東京大学情報基盤センター）ではプログラム策定、実行に貢献した。
平成 26 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。

- 360 -

スーパーコンピューティング

6

その他イベント
平成 26 年 10 月 24・25 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 12 件の施設来訪があり、情報交換、施設見学を実施した。

7

参考文献

報道関連
［報道１］マイナビニュース 2014 年 4 月 17 日 GTC 2015 - 東大/筑波大の Tightly Coupled Accelerator 「システム構成編」［報道２］マイナビニュース 2014 年 4 月 17 日 GTC 2015 - 東大/筑波大の Tightly Coupled Accelerator 「TCA の性能編」- 361 -

スーパーコンピューティング

スーパーコンピューティング業務
スーパーコンピューティングチーム

1

2014 年度のシステム整備状況

本部門で提供しているスーパーコンピューターシステムのサービスについて、2014 年度のシステ
ム整備状況を以下に述べる。
今年度は本郷キャンパスにおいて 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）のサービスが開始され、既にサービスを行っている Fujitsu FX10 スーパーコンピュータシステム（Oakleaf-FX）および Hitachi SR16000 システムの合計 3 式のスーパーコンピュータ
ーの運用を行った。

1.1

Oakbridge-FX のサービス開始

本郷キャンパス（本センター）に導入・設置された FX10 スーパーコンピュータシステム長時間ジョブ実行用（Oakbridge-FX）のサービスを 2014 年 4 月 1 日より開始した。Oakbridge-FX は従来のサービスである Oakleaf-FX とノードあたりの演算性能は同じであるが、これまで 48 時間が上限であったジョブの実行時間を大幅に緩和し、最大 576 ノードのジョブを最長 168 時間（7 日間）実行することのできるシステムである。ユーザは Oakleaf-FX と共通に管理されるトークンを消費することによりジョブを実行することができる。
1.1.1

ハードウェア

諸元および構成は以下のとおりである。ノードおよびプロセッサ単体の仕様は Oakleaf-FX と同一である。
表 1．Oakbridge-FX のハードウェア諸元
項目

システム全体(計算ノード)

ノード
仕様
プロセッサ

機器諸元

総理論演算性能

136.2 TFLOPS

総主記憶容量18 TByte

総ノード数

576

インターコネクト

6 次元メッシュ / トーラス

ローカルファイルシステム

147 TByte

共有ファイルシステム

295 TByte

理論演算性能236.5 GFLOPS

プロセッサ数 (コア数)

16

主記憶容量

32 GByte

プロセッサ名SPARC64TM IXfx

周波数1.848 GHz

理論演算性能 (コア)14.78 GFLOPS- 362 -

スーパーコンピューティング

図 1．Oakleaf-FX および Oakbridge-FX の構成- 363 -

スーパーコンピューティング

1.1.2

ソフトウェア

諸元は以下のとおりである。なお，これらは Oakleaf-FX と同一である。
表 2．Oakbridge -FX のソフトウェア諸元
ソフトウェア

項目

計算・インタラクティブノード

ログインノードOS

XTCOS (専用 OS)

RedHat Enterprise Linux 6.4

コンパイラ

富士通社製コンパイラ
Fortran 77/90、C、C++ コンパイラ
GCC、g95

富士通社製コンパイラ (クロス環境)
Fortran 77/90、C、C++ コンパイラ
GCC、g95 (クロス環境)

ライブラリ

富士通社製ライブラリ
BLAS、LAPACK、ScaLAPACK、SSL II (Scientific Subroutine Library II)
C-SSL II、SSL II/MPI
その他ライブラリ
FFTW、SuperLU、METIS、SuperLU_MT、SuperLU_DIST、
Parallel NetCDF
OpenFOAM、PETSc

アプリケーションOpenFOAM、ABINIT-MP、PHASE
FrontFlow/blue、FrontISTR、
REVOCAP、PETSc、Gromacs

ファイルシステム

FEFS (ローカルファイルシステム、共有ファイルシステム)

1.1.3

ジョブクラス制限値

ジョブクラス制限値は以下のとおりである。バッチキュー long にて最長 168 時間のバッチジョブ実行が可能である。
表 3．Oakbridge-FX ジョブクラス制限値
コース２

グループコース

パーソナル
コース１

メモリー
容量
（ＧＢ）
※３

long

24 ～

576

(9216)

168 時間

28

△

△

○

interactive_bn1※４
interactive_bn4

2～

1
4

(16)
(64)

2 時間
10 分

28
〃

○
○

○
○

○
○

キュー名 ※１

ノード数 ※２（最大コア数）

制限時間（経過時間）△ パーソナルコース１は最大 24 ノード、コース２は 96 ノードまで実行可※１ キューの指定は〝#PJM –L “rscgrp=long” ″（long は小文字）と指定する※２ トークンの消費係数は優先ノード数まで 1.00、優先ノード数超で 2.00 （優先ノード数は、パーソ
ナルコース１が 12 ノード、コース２が 24 ノード、グループコースは申込ノード数）※３ １ノード当りの利用者が利用可能なメモリー容量※４ インタラクティブジョブの起動は、pjsub --interact -L “node=ノード数” （トークン消費なし）- 364 -

スーパーコンピューティング

1.2

2014 年度のサービスに係わる変更

1.2.1

資源提供

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 11 課題に対し 996 ノード/年（8,605,440 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 7 課題に対し 108 ノード/年（933,120 ノード時間）の資源提供を行った。
1.2.2

小規模ジョブに関するノードの形状指定とステップジョブの制限（Oakleaf-FX）

FX10 スーパーコンピュータシステム (Oakleaf-FX) では、計算ノードの利用効率の向上を図るため、2014 年 5 月 30 日(金) の月末処理後のサービス再開時点より、・ジョブクラス debug および short・ジョブクラス regular (small) で要求ノード数が 72 以下に該当するジョブでは、2 次元または 3 次元形式の形状指定を禁止した（ジョブ投入時の「-L node=」の指定で 2 次元または 3 次元の形状のジョブは投入ができない）。
2 次元または 3 次元の形状指定は、その形状を保証するために要求したノード数を超える数のノードが確保される場合が多く、このためジョブの実行に使用されないノードを多数生じることとなり、他のジョブの実行の妨げとなっている。このため、小規模ジョブについては形状指定を禁止することとした。
また、ジョブクラス debug では 2 段を超える段数のステップジョブの投入を禁止とした（該当するジ
ョブの投入はできない）。
1.2.3

debug キューのユーザ 1 人当たりのジョブ最大投入数の設定（Oakleaf-FX）

FX10 スーパーコンピュータシステム (Oakleaf-FX) の debug キューについては、実行待ちジョブ数の急激な増大により実行待ち時間が長期化することを回避するため、2015 年 1 月 30 日(金)の月末処理以後、利用者 1 人当たりのジョブの最大投入数を 10 に制限した。

1.3

教育利用

前年度に引き続き、教育利用のためのシステム提供 (FX10 スーパーコンピュータシステム) を無料で行い、並列プログラミング教育として 11 件の利用があった。
・東京大学生産技術研究所 「実践的シミュレーションソフトウェア開発演習」
・東京大学工学部・工学系研究科 (前期) 「スパコンプログラミング(1) ，(I)」・電気通信大学大学院情報システム学研究科 「情報システム学特別講義 3」
・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」
・東京大学工学部・工学系研究科 (後期) 「スパコンプログラミング(1) ，(I)」- 365 -

スーパーコンピューティング

・東京大学教養学部 「全学ゼミナール：スパコンプログラミング研究ゼミ」
・東京大学情報理工学系研究科 「科学技術計算 II、コンピュータ科学特別講義 II」
・臺大數學科學中心 「Introduction to Parallel Programming for Multicore/Manycore Clusters」

2

2015 年度のシステム整備計画

資源提供について、FX10 スーパーコンピュータシステムの Oakleaf-FX および Oakbridge-FX を併せて、HPCI の 9 課題に対し 675.7 ノード/年（5,838,000 ノード時間）を、JHPCN の 10 課題に対し
176 ノード/年（1,520,640 ノード時間）を予定している。

- 366 -

スーパーコンピューティング

3

専門委員会報告

本センター運営委員会のもとにスーパーコンピューティング専門委員会を設置し、全国共同利用
スーパーコンピューターシステム及びその運用に関する事項について、企画、立案及び審議を行っている。2014 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 20 回スーパーコンピューティング専門委員会
日時 : 2014 年 7 月 22 日 (火) 10：00～
議題 : ・次期スーパーコンピューターシステム調達に関する報告
・T2K オープンスパコン運用終了記念シンポジウム開催報告
・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システム教育利用報告
・スーパーコンピュータ若手・女性利用者推薦報告
・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
・スーパーコンピューティング部門決算報告・プログラム相談状況
・システム稼働状況報告
・その他
なお、以下の議題について、メール審議が行われ、2015 年 2 月 2 日付けで承認された。
日時 : 2015 年 1 月 20 日 (火) ～30 日 (金)議題 : ・スーパーコンピューター若手・女性利用者推薦」実施要領の改訂について4

スーパーコンピューターシステム利用規程の改正

4.1

スーパーコンピューター若手・女性利用者推薦実施要領の改正

これまで実施してきた若手・女性利用者推薦制度の枠組みの中で、2015 年度より学生（学部生、大学院生）を対象とした利用支援制度を整備するに先立ち、年間における公募の時期および回数、採択件数を見直し、実施要領においては募集回数を規定せず件数を増やす改正を行った。本改正は、2015 年 4 月 1 日より適用する。

5

システム利用状況

2014 年度におけるジョブ統計は表 1 ～表 3 のとおりである。それぞれの稼動率について、FX10
スーパーコンピュータシステム（Oakleaf-FX）においては常時 80%以上の高い稼動率を維持し、2015
年 2 月には 91.8% に達した。一方、FX10 スーパーコンピュータシステム長時間ジョブ実行用（Oakbridge-FX） においては年度当初（運用開始直後）こそ低迷したものの、夏季には 80%に達し、その後は 60%前後で推移し良好であった。また、SR16000 システムの稼動率も概ね 60%程度で推移し良好であった。

- 367 -

スーパーコンピューティング

5.1

FX10 スーパーコンピュータシステムのジョブ処理状況（Oakleaf-FX）
表 4. Oakleaf-FX ジョブ処理状況

年月201404
201405201406201407
201408
201409201410201411
201412
201501
201502
201503
合計件数
CPU 時間 (時間)
ファイル
実
ノード
使用量
(MB)
登録
利用 （上段）ログイン バッチ （上段）ログイン
稼動率
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
34,632,200
8,987
2,210.49
19,947
1,012 363
28,307,653.53 81.7
1,540
1,330.62
852,449.487
27,738,490
11,0902,485.27
37,4901,254 390
34,542,386.29 80.4
1,766
2,116.77
842,043,200
26,872,206
13,5452,710.29
82,593
1,397 418
39,548,422.17 87.5
2,148
1,918.40
871,678,708
29,516,264
14,392
1,959.59
57,084
1,455 493
40,820,080.13 85.0
3,238
2,743.42
887,191,245
28,837,826
8,243
1,329.98
27,626
1,493 441
28,419,835.24 87.2
1,539
1,063.16
916,250,984
30,235,916
13,1992,860.04
40,363
1,366 393
40,411,827.88 86.1
2,316
2,332.06
971,378,885
28,500,309
13,7282,565.75
40,535
1,445 444
34,304,935.04 80.9
3,800
2,651.48
984,909,817
28,718,719
14,103
2,219.72
41,707
1,339 436
39,508,808.40 85.7
2,574
2,136.45
948,060,142
31,518,216
15,3732,599.54
56,943
1,247 408
37,202,393.50 87.0
3,068
3,379.07
992,648,398
40,188,850
15,786
3,655.93
56,935
1,280 398
43,275,119.49 91.4
2,437
2,489.45
1,012,467,942
44,335,119
11,4502,506.12
53,176
1,306 413
38,459,945.58 91.8
1,888
2,251.82
989,179,731
38,086,430
10,2222,654.66
31,976
1,371 380
38,895,177.46 88.6
2,263
2,378.99
893,620,937
150,118
29,757.38
546,375
443,696,584.71
28.577
26,791.69(注) ノード稼動率とは 1 ノードが 100% 稼動したと仮定した場合のサービスノードに対する稼動率である。

- 368 -

スーパーコンピューティング

5.2

FX10 スーパーコンピュータシステム長時間ジョブ実行用（Oakbridge-FX）のジョブ
処理状況
表 5. Oakbridge-FX ジョブ処理状況

年月201404
201405201406201407
201408
201409201410201411
201412
201501
201502
201503
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
稼動率
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
685
4.58
240,59239
290
1,493,513.59 32.0
1,012
134
2.81
4,341,421
673
43.62
83,10042537
2,238,149.30 46.0
1,254
40
5.41
32,969,229
838
21.24
107,34951
682
3,804,440.75 62.3
1,397
42
10.07
26,695,908
1,135
25.88
158,72152
667
5,460,144.00 86.5
1,455
199
5.37
64,556,951
554
10.37
209,91047497
3,339,025.90 78.3
1,493
58
5.85
33,262,965
767
29.64
260,36546
652
4,113,700.79 74.3
1,366
76
7.01
33,035,874
839
71.54
357,303
53539
3,892,241.10 73.7
1,445
144
23.38
34,972,279
638
25.32
375,52545
589
3,573,297.03 65.5
1,339
44
36.42
31,440,486
633
20.75
394,40741
798
3,586,364.54 64.6
1,247
48
0.90
23,011,181
535
21.49
396,06334
879
3,383,771.66 51.9
1,280
30
1.98
18,126,143
932
36.21
410,21051
811
3,646,189.47 67.6
1,306
45
19.38
49,701,545
853
31.34
396,80355
1,094
3,351,194.35 58.7
1,371
85
287.6260,747,202
9,082
341.98
8,035
41,882,032.48
945
406.20(注) ノード稼動率とは 1 ノードが 100% 稼動したと仮定した場合のサービスノードに対する稼動率である。

- 369 -

スーパーコンピューティング

5.3

SR16000 システムのジョブ処理状況
表 6. SR16000 ジョブ処理状況
実
ノード
件数
CPU 時間 (時間)/home ファイル
登録
利用
稼動率
使用量 (MB)
者数
NQS
ログイン
NQS
(%)
者数 ログイン
390
58
1,129
1,489
36.41
420,968.05 60.2
61,038,583
201404
366
72
1,749
2,190
49.37
487,680.23 53.0
60,718,225
201405
366
68
2,364
3,340
116.17669,763.44 69.8
48,766,637
201406
372
67
2,199
2,677
102.5
625,601.02 70.3
49,475,455
201407
371
56
1,017
1,506
55.09
319,944.26 55.6
47,823,023
201408
370
55
1,656
2,676
68.02
499,709.75 64.6
47,949,149
201409
371
62
2,008
2,873
56.29
466,176.52 60.2
49,623,691
201410
372
62
2,197
2,967
91.88
653,332.77 74.3
52,509,255
201411
376
56
1,553
2,536
44.79
485,107.51 56.0
56,277,363
201412
376
56
1,615
2,720
36.9
547,636.67 61.9
61,249,941
201501
376
53
1,564
2,833
41.39
506,231.45 64.2
63,622,069
201502
376
50
1,569
2,726
30.06
551,714.97 61.1
59,805,115
201503
20,62030,533728.876,233,866.64
合計(注) ノード稼動率とは 1 ノードが 100% 稼動したと仮定した場合のサービスノードに対する稼動率である。
年月- 370 -

スーパーコンピューティング

6

プログラム相談と刊行物

6.1

プログラム相談サービスの一環として、利用者からのプログラム相談を受け付けているが、オープンフロアサービ
スを行っていないため、プログラム相談員を常設せず、事前予約により本センター教職員の面談による対応を行っている。また、以前と同様に E-Mail による相談も受け付けている。
表 7. プログラム相談件数
E-Mail 相談
対面相談

合計2014 年 4 月

1

13 ( 13)142014 年 5 月

0

16 ( 16)16

2014 年 6 月

020 ( 16)20

2014 年 7 月

0

14 ( 13)142014 年 8 月

0

14 ( 11)142014 年 9 月

120 ( 18)21

2014 年 10 月

1

15 ( 15)16

2014 年 11 月

0

10 ( 9)102014 年 12 月

0

16 ( 15)162015 年 1 月

0

11 ( 11)112015 年 2 月

0

9 ( 7)

92015 年 3 月

0

12 ( 12)

12

小計

3

170 (156)173

括弧内は FX10 相談件数の内数

6.2

刊行物

2014 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.16 No.3 ～ Vol.17 No.2 (2014 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。
2014 年度はユーザからの成果報告を計 7 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。

- 371 -

スーパーコンピューティング

7

職員による研究開発活動

業務系の職員は、日々利用者サービスの向上やシステム運用の効率化・高度化を図りながら業務に携わっており、その成果を発表することで更なる動機付けに期待される。このような成果の発表の場として大学 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

大学 ICT 推進協議会 (AXIES) 年次大会 HPC テクノロジー企画セッション

大学 ICT 推進協議会が主催する年次大会が 2014 年 12 月 10 日 ～ 12 日 に開催され、HPC テ
クノロジー企画セッションに本センターから職員が参加し発表を行った。
HPC テクノロジー企画セッションは HPCI をはじめとする最新の HPC テクノロジーに関する発表・討論を、HPCI 構成センターからの技術報告を中心に実施するものである。
＜本センターの論文＞（東京大学情報システム部情報基盤課スーパーコンピューティングチーム）
・「長時間ジョブ実行用スーパーコンピュータシステム Oakbridge-FX の運用」
－宮嵜 洋 (発表者)－
本論文は 2014 年 4 月にサービスを開始した Oakbridge-FX の運用状況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) 2014 年度年次大会論文集」をご覧願いたい。

- 372 -

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

2014 年度は表 1 に示すような並列計算プログラミングに関連した講習会を開催した。スパコン（FX10 スーパーコンピュータシステム）の臨時アカウントを無料で発行しての講習会は国内でも他に例が無い先駆的な取り組みであり、学習効果の促進とともに利用者の拡大にも貢献している。受講者はノート PC を持参してもらい、無線 LAN 経由でスパコンにログインする。受講者が復習できるように、アカウントの有効期限は、講習会の日から 1 週間程度としている。受講者は、これまでは、スパコンの利用資格者（学生、教育機関・研究機関教職員）に限定してきたが、2008 年 10 月より、社会貢献の一環として企業ユーザーもスパコン利用が可能となっており、企業ユーザーも講習会を受講できるようになった。
表 1 2014 年度に開催した講習会
利用計算
名称
開催日
機
第 36 回 「MPI 応用編：並 2014 年
列有限要素法入門」
5 月 20 日～21 日
第 37 回 「MPI 基礎：並列 2014 年
プログラミング初級入門」 6 月 18 日～19 日
第 38 回 「MPI 基礎：並列 2014 年
プログラミング初級入門」 9 月 1 日～2 日
第 39 回 「ライブラリ利用：
2014 年
高性能 プロ グラミング初
9 月 10 日～11 日
級入門」
第 40 回 「MPI 応用編：並 2014 年
列有限要素法入門」
10 月 7 日～8 日
FX10
第 41 回 「科学技術計算
スーパーのためのマルチコアプロ
コンピュー2014 年
グラミング入門：Hybrid 並
タシステム
11 月 11 日～12 日
列プログラミングモデルへ
の道」

申込者数
28 人
18 人
6人
12 人

情報基盤
センター主
催

23 人

12 人

第 42 回 「 ppOpen-HPC
で学ぶ並列プログラミング 2015 年と 並 列 前 処 理 付 き 反 復 2 月 18 日
法」

17 人

第 43 回 「MPI 基礎：並列 2015 年
プログラミング初級入門」 3 月 9 日～10 日

10 人- 373 -

備考

情報基盤
センター主
催、
PC クラスタ
コンソーシ
アム共催
情報基盤
センター主
催

スーパーコンピューティング

第 44 回 「ライブラリ利用：
2015 年
高性能 プロ グラミング初
3 月 26 日～27 日
級入門」

2

6人

情報基盤
センター主
催、
PC クラスタ
コンソーシ
アム共催

お試しアカウント付き並列プログラミング講習会

2014 年度は本センター主催による初心者向け並列プログラミングを表 1 に示すように 9 回実施した。以下に概要を示す。詳細はホームページを参照されたい1。

2.1

第 36 回講習会「MPI 応用編：並列有限要素法入門」では，有限要素法による熱伝導解析プログラムを、
MPI を使用して並列化するための手順，特に並列分散データ構造に関する考え方を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，2 日目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 2）。
表 2 第 36 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
10:00-11:00
有限限要素法入門
中島研吾
11:00-12:00
一次元有限要素法（1/2）
中島研吾
2014 年5 月 20 日（火）13:00-14:30
一次元有限要素法（2/2）
中島研吾
14:50-17:30
三次元有限要素法
中島研吾
FX10 ス ー パ ー コ ン ピ ュ ー タ シ ス テ ム
中島研吾
09:30-10:30（Oakleaf-FX）
11:00-12:00
並列有限要素法への道中島研吾
5 月 21 日（水）13:00-14:00
一次元並列有限要素法
中島研吾
14:20-16:00
三次元並列有限要素法
中島研吾
16:00-18:00
質疑，実習
中島研吾
開催日

2.2

第 37 回講習会

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、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 3）。
表 3 第 37 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実
2014 年10:30-12:30
片桐孝洋
行
6 月 18 日（水）1 http://www.cc.u-tokyo.ac.jp/support/kosyu/- 374 -

スーパーコンピューティング

14:00-15:45
16:00-17:00
10:00-12:30
6 月 19 日（木）2.3

14:00-15:30
15:45-17:00

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（ファイルシステム、バッチジョブ、make について）（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）

片桐孝洋
片桐孝洋
大島聡史
片桐孝洋
片桐孝洋

第 38 回講習会

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、初心者向け並列プログラミング講習会を実施した。並列プログラミングの基礎、MPI、並列アプリケーショ
ン入門について講義・実習を実施した（表 4）。
表 4 第 38 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実
10:30-12:30
片桐孝洋
行2014 年
14:00-15:45 並列プログラミングの基本（座学）
9 月 1 日（月）片桐孝洋
16:00-17:00 MPI プログラム実習 I（演習）片桐孝洋
プログラミングの基礎（ファイルシステム、バ
10:00-12:30
大島聡史
ッチジョブ、make について）（演習）
9 月 2 日（火）14:00-15:30 MPI プログラミング実習 II（演習）片桐孝洋
15:45-17:00 MPI プログラミング実習 III（演習）
片桐孝洋

2.4

第 39 回講習会

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、数値計算ライブラリ利用による基礎的な高性能プログラミングの講習会を実施した。並列処理の基礎概念の説明、数値計算ライブラリの解説、簡単な数値計算プログラムによるライブラリ利用の実習を実施した（表 5）。本講習会は、東京大学情報基盤センターを中心として、東京大学大気海洋研究所、東京大学地震研究所、京都大学、および海洋研究開発機構で開発をしている数値計算ミドルウェア
ppOpen-HPC の成果物の実習を行う講習会である。
表 5 第 39 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実
10:30-12:30
片桐孝洋
行
14:00-15:00 並列プログラミングの基本（座学）
片桐孝洋
2014 年
9 月 10 日（水）15:15-16:15 プログラム実習Ⅰ（BLAS）(演習)
片桐孝洋
プログラム実習Ⅱ（LAPACK、16:30-18:00
片桐孝洋
ScaLAPACK）(演習)
11:00-12:00 ppOpen-HPC の概要（座学）
松本正晴
9 月 11 日（木）差分法による弾性波動並列シミュレーショ
13:30-16:00
森太志
ン（ppOpen-APPL/FDM)（演習）- 375 -

スーパーコンピューティング

2.5

第 40 回講習会

FX10 スーパーコンピュータシステム（Oakleaf-FX）（Fujitsu PRIMEHPC FX10）を使用した講習会「MPI 応用編：並列有限要素法入門」を実施した（表 6）。内容は 2.1（第 36 回）と同じである。
表 6 第 40 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
10:00-11:00
有限限要素法入門
中島研吾
11:00-12:00
一次元有限要素法（1/2）
中島研吾
2014 年
10 月 7 日（火）13:00-14:30
一次元有限要素法（2/2）
中島研吾
14:50-17:30
三次元有限要素法
中島研吾
FX10 ス ー パ ー コ ン ピ ュ ー タ シ ス テ ム
中島研吾
09:30-10:30（Oakleaf-FX）
11:00-12:00
並列有限要素法への道中島研吾
10 月 8 日（水）13:00-14:00
一次元並列有限要素法
中島研吾
14:20-16:00
三次元並列有限要素法
中島研吾
16:00-18:00
質疑，実習
中島研吾
開催日

2.6

第 41 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，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 7）。
表 7 第 41 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（Oakleaf-FX）
10:00-12:00
中島研吾
ICCG 法によるポアソン方程式ソルバー
2014 年（1/3）
11 月 11 日（火）13:00-14:30
同 （2/3）中島研吾
14:45-16:15
同 （3/3）中島研吾
16:30-17:30
OpenMP「超」入門
中島研吾
09:30-12:00
中島研吾
オーダリングについて
11 月 12 日（水） 13:00-15:30
並列化実装について，最近の話題
中島研吾
15:30-17:30
質疑，実習
中島研吾
開催日

- 376 -

スーパーコンピューティング

2.7

第 42 回講習会

本講習会は 2014 年 3 月に実施した「第 35 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会：ライブラリ利用：高性能プログラミング初級入門2」の一部を取り出して，1 日のプログラムとして実施したものである。例年 2 月～3 月に開催される講習会は年度末ということもあり，やや参加人数が少ない。そこで，今回は新たな試みとして 1 日のプログラムとして参加しやすいように配慮した。
本講集会は，ppOpen-HPC による並列プログラミング，並列前処理付き反復法に関する講義，実習を実施した（表 8 参照）。ppOpen-HPC3は 科学研究振興機構（JST）戦略的創造研究推進事業（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」の一環として実施されている「自動チューニング機構を有するアプリケーション開発・実行環境（研究代表：中島研吾（東京大学情報基盤センター））」において開発されている。本講習会では：ppOpen-HPC の概要
ppOpen-HPC の機能の一つである ppOpen-APPL/FVM の使用法と内部データ構造
ppOpen-APPL/FVM を使用して開発された並列有限要素法プログラムの詳細
大規模科学技術計算に必須である「並列前処理付き反復法」

について説明し，FX10 スーパーコンピュータシステム（Oakleaf-FX）（Fujitsu PRIMEHPC FX10）による実習も実施した。
表 8 第 42 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
09:30-10:15
ppOpen-HPC の概要（座学）
中島研吾
10:15-11:00
FX10 へのログイン（実習）中島研吾
ppOpen-APPL/FVM の概要と並列データ
11:00-12:30
中島研吾
構造（座学）
2015 年2 月 18 日（水）ppOpen-APPL/FVM によるプログラム開発
13:30-15:00
中島研吾
例（座学）
15:15-16:30
並列前処理付き反復法について（座学）
中島研吾
16:30-17:30
ppOpen-APPL/FVM 実習(実習)
中島研吾

2.8

第 43 回講習会

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、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 43 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実
10:30-12:30
片桐孝洋
行2015 年
14:00-15:45 並列プログラミングの基本（座学）
3 月 9 日（月）片桐孝洋
16:00-17:00 MPI プログラム実習 I（演習）片桐孝洋
プログラミングの基礎（ファイルシステム、バ
10:00-12:30
大島聡史
ッチジョブ、make について）（演習）
3 月 10 日（火）14:00-15:30 MPI プログラミング実習 II（演習）
片桐孝洋
2
3

http://www.cc.u-tokyo.ac.jp/support/kosyu/35/
http://ppopenhpc.cc.u-tokyo.ac.jp/- 377 -

スーパーコンピューティング

15:45-17:00

2.9

MPI プログラミング実習 III（演習）片桐孝洋

第 44 回講習会

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、数値計算ライブラリ利用による基礎的な高性能プログラミングの講習会を実施した。並列処理の基礎概念の説明、数値計算ライブラリの解説、簡単な数値計算プログラムによるライブラリ利用の実習を実施した（表 10）。本講習会は、東京大学情報基盤センターを中心として、東京大学大気海洋研究所、東京大学地震研究所、京都大学、および海洋研究開発機構で開発をしている数値計算ミドルウェア
ppOpen-HPC の成果物の実習を行う講習会である。
表 10 第 44 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実
10:30-12:30
片桐孝洋
行2015 年
14:00-15:30 並列プログラミングの基本（座学）
片桐孝洋
3 月 26 日（木）15:45-17:30 プログラム実習Ⅰ（BLAS）(演習)
片桐孝洋
プログラム実習Ⅱ（LAPACK、10:30-12:30
片桐孝洋
ScaLAPACK）(演習)
14:00-15:00 ppOpen-HPC の概要（座学）
3 月 27 日（金）松本正晴
差分法による弾性波動並列シミュレーショ
15:15-17:45
森太志ン（ppOpen-APPL/FDM)（演習）3

2014 RIKEN AICS HPC Summer School

平成 26 年 8 月 4 日（月）～8 日（金）、理化学研究所（理研）計算科学研究機構（Advanced Institute for Computational Science，AICS）において、「2014 RIKEN AICS Summer School」（主催：理化学研究所計算科学研究機構、神戸大学大学院システム情報学研究科、東京大学情報基盤センター）が開催された4。
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 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，本年度は内容を一新し，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5」で実施している内容を元にスケジュールを作成した。
実習には Fujitsu PRIMEHPC FX10（神戸大）を使用した。

42015 RIKEN AICS HPC Spring School

平成 27 年 3 月 4 日（水）～6 日（金）、理化学研究所（理研）計算科学研究機構（Advanced Institute for Computational Science，AICS）において、「2015 RIKEN AICS Spring School」（主催：理化学研究所計算科学研究機構、神戸大学大学院システム情報学研究科、東京大学情報基盤センター）
45

http://www.aics.riken.jp/library/event/riken-aics-hpc-summer-school-2014.html
http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/14e/- 378 -

スーパーコンピューティングが開催された6。
本スプリングスクールは，平成 25 年度からの試みであり，サマースクールと比べるとややアドバン
ストな内容で，並列数値アルゴリズムの詳細も含めた解説と演習を実施した。
東大情報基盤センターは 3 月 4 日午後，3 月 5 日に実施された「科学技術計算のためのマルチコ
アプログラミング入門（内容は 2.6 で述べた第 41 回講習会の内容とほぼ同じ）」を担当した。実習には Fujitsu PRIMEHPC FX10（神戸大）を使用した。

6

http://www.aics.riken.jp/jp/outreach/library/event/springschool15.html- 379 -

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

T2K オープンスパコン運用終了記念シンポジウム

T2K オープンスパコンとは、筑波大、東大、京大から構成される Supercomputer Alliance の掲げる、「ハードウェアアーキテクチャのオープン性」、「システムソフトウェアのオープン性」、「ユーザ・ニーズに対するオープン性」という 3 つの理念のもとに策定された「T2K オープン
スパコン仕様」に基づく筑波大、東大、京大の３つのスーパーコンピュータシステムであり、2008 年 6 月 2 日に同時に運用が開始された。
それから 6 年、2014 年 3 月 10 日の T2K 東大の運用終了を以て、T2K オープンスパコンはその全ての運営を終えることとなった。そこで、改めて T2K オープンスパコンとは何であったのかを振り返るとともに、T2K がもたらした成果の検証、更に将来への展望について議論を実施するため、5 月 30 日（金）の午後に筑波大、京大と共催にて「T2K オープンスパコン運用終了
記念シンポジウム」を東京大学本郷キャンパス工学部２号館(本郷) 213 号講義室で開催した。当日の参加者は 129 名（大学・独法等研究機関 47 名、企業他 67 名、関係者 15 名）であった。
第１部は「T2K オープンスパコンの目指したもの」として石川 裕（東京大学）より基調講演が行われた。
第２部では、筑波大学（梅村 雅之、朴 泰祐）、東京大学（中島 研吾）、京都大学（中島浩）の３大学より T2K の成果および現状について報告された。
第３部は「ポストペタ・エクサスケールシステムへ向けての取組」として、ポストペタ
CREST プロジェクトの紹介が行われ、「ポストペタスケールデータインテンシブサイエンスのためのシステムソフトウェア」（建部 修見（筑波大学））、「ポストペタスケールに対応した階層モデルによる超並列固有値解析エンジンの開発」（櫻井 鉄也（筑波大学））、「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」（朴 泰祐）、「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」（中島 研吾）の発表があった。
第４部は「ポスト T2K に向けて」として、佐藤 三久（筑波大学）より将来の展望について講演が行われた。
最後に閉会にあたり中村宏（東京大学情報基盤センター長）より挨拶があり、シンポジウムは盛会のうちに終了した。

シンポジウムの様子- 380 -

スーパーコンピューティング

2

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 第６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 10 日（木）・11 日（金）に「学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点第 6 回シンポジウム」を THE GRAND HALL（品川）で開催した。当日は 186 名の参加者（大学 117 名、独法等研究機関 21 名、企業他 48 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 25 年度に実施された公募型共同研究 44 課題の口頭発表による最終報告および平成 26 年度公募型共同研究に採択された全 34 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、下間康行 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、青柳 睦 課題審査委員長（九州大学情報基盤研究開発センター長特別補佐）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。

会場の様子

中村統括拠点長による挨拶- 381 -

スーパーコンピューティング

ポスター発表の様子

3

研究会

3.1

概要

2014 年度は表 1 に示すように 2 回の先進スーパーコンピューティング環境研究会（Advanced Supercomputing Environment、ASE）（略称：ASE 研究会）を開催した。
表 1 2013 年度に開催した研究会
名称
開催日
第 18 回 ASE 研究会
2014 年 9 月 18 日（木）第 19 回 ASE 研究会
2014 年 9 月 22 日（月）

3.2

参加者数
10 人
10 人

第 18 回 ASE 研究会

2014 年 9 月 18 日（木）16 時 00 分～18 時 00 分、東京大学情報基盤センター（浅野地区）４階遠
隔会議室にて、第 18 回先進スーパーコンピューティング環境研究会（ASE 研究会）を開催した。
招待講演として米国サンディア国立研究所から寺西慶太博士をお呼びし、レジリエントなプログラ
ミングモデルに関する講演を行った（表 2）。
表 2 第 18 回 ASE 研究会 プログラム
講演タイトル

講演者
Dr. Keita Teranishi(Sandia National Laboratories, USA)

Toward Resilient Programming Models

寺西博士の講演は、HPC 環境においても重要といわれる、耐故障技術に関連するものであり、今回の講演はアプリケーションレベルでの耐故障技術に関する話題であった。実際の数値計算アプリ
ケーションの上で動作する耐故障性のプログラミングモデルについて講演し、実用的な観点から大変興味深い講演であった。特に、様々な対故障モデルについて、高並列化されたジョブの影響を調べており、実用データの観点からも非常に有益であった。

- 382 -

スーパーコンピューティング

3.3

第 19 回 ASE 研究会

2014 年 9 月 22 日（月）11 時 00 分～12 時 00 分、東京大学情報基盤センター（浅野地区）
４階遠隔会議室にて、第 19 回先進スーパーコンピューティング環境研究会（ASE 研究会）を開催した。本研究会は、科学技術振興機構戦略的創造推進事業 CREST「進化的アプロー
チによる超並列複合システム向け開発環境の創出」（代表：滝沢寛之（東北大学））」との共催である。
招待講演として、米国テネシー大学から Jakub Kurzak 博士をお呼びし、科学技術計算のためのスレッド実行、および複数 GPU 実行をサポートする実行時スケジューリング機構に関する講演を行った（表 3）。
表 3 第 19 回 ASE 研究会 プログラム
講演タイトル

講演者
Dr. Jakub Kurzak(Electrical Engineering andComputer Science Department,
University of Tennessee, USA)PULSAR: A Lightweight Runtime for Scientific Computing

Kurzak 博士の講演は、数値計算処理における行列演算計算のための実行時スケジューラの開発プロジェクトである PULSAR プロジェクトの発表であった。
マルチコア計算機や GPU での数値計算ためには、実行時に並列性を抽出して細かい粒度で並列実行する必要がある。同時に、短いソフトウェアのオーバーヘッドで実行する必要がある。
PULSAR プロジェクトでは、このような要求を達成するソフトウェア基盤を開発し、実際のスーパーコ
ンピュータを用いて性能評価を行った。性能評価結果は、従来ソフトウェアよりも高い実行性能を達成しており、たいへん興味深い発表であった。

- 383 -

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 26 年度
採択課題
表 1：学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点公募型共同研究平成 26 年度採択課題
（東大分）

A

○

○

B

研究課題名

研究課題代表者
（所属）

研究分野
（※）

①

フィラー充填系高分子材料の粗視化分子動力学解析の連携型 HPC 活用研究

森田裕史
（産業技術総合研究所）

数①

同化型亜硝酸還元酵素の高次機能の理論的解明

庄司光男（筑波大学）

数①

次世代降着円盤シミュレータの開発

松元亮治（千葉大学）

数①

超大規模超並列電子状態計算を中核とした物理・数理・HPC の融合研究

星健夫（鳥取大学）数①

太陽磁気活動の大規模シミュレーション

横山央明（東京大学）

数①

科学技術計算における効率の良い複数拠点利用とそれを実現するユーザ駆動型・拠点協調フレームワー
クの開発と検証

實本英之（東京大学）

数情

北大，東工大，九大①

沈み込み帯の巨大地震を対象とした大規模並列地震
波・津波伝播シミュレーション

竹中博士（岡山大学）

数

東工大②

多重仮想化を用いた大容量サービス環境の遠隔地への高速転送に関する研究

関谷勇司（東京大学）

ネ

他大学
北大，東工大，名大，阪大

A ○：H26 年度新規採択課題
B ①：Fujitsu PRIMEHPC FX10（Oakleaf-FX）利用課題、②：計算機を利用しない課題※ 研究分野の略称
数：超大規模数値計算系応用分野、デ：超大規模データ処理系応用分野、
ネ：超大容量ネットワーク技術分野、情：超大規模情報システム関連研究分野

2010 年 4 月より、北大、東北大、東大、東工大、名古屋大、京大、阪大、九州大の大型スーパーコンピュータを有する 8 大学の情報基盤センターによる学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点が正式に発足し、活動を開始した 。本共同利用・共同研究拠点は 8 機関によるネットワーク型拠点であり、東京大学情報基盤センターはその中核拠点である。
平成 26 年度共同研究課題に対し、東大情報基盤センターでは以下の計算資源を提供した（利用は必須ではない）。

- 384 -

スーパーコンピューティング① Fujitsu PRIMEHPC FX10（Oakleaf-FX）
採択各課題に 12 ノードまたは 24 ノード×1 年相当のトークンが与えられる。優先ノード
数は課題採択数によって変動する（最大で 24 ノード×課題採択数）。
② Fujitsu PRIMERGY RX200（26 ノード，312 コア）
OS、仮想マシンモニタ等の研究開発を含む利用を想定している。OS，仮想マシンモニタを含むすべてのソフトウェアを利用者が準備し、利用者の責任でインストール、管理、運用する必要がある。
③ RENKEI-VPE (1 ノード, 12VM, 12 コア)
多拠点利用を含む、OS およびシステムソフトウェアの開発・研究利用を想定している。東工大・北大・九州大に同様に配置されたノードを一つのネットワークセグメントにまとめ、地理的に離れたサーバを一つのクラスタのように利用できる。
2013 年 11 月に平成 26 年度の公募型共同研究の課題募集を開始し（2014 年 1 月 8 日締切）、2014 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 53 課題のうち 34 課
題が採択された。表 1 は、東京大学情報基盤センターと共同研究を行う 8 課題である。そのうち、超大規模数値計算系応用分野以外の 2 課題が新規採択であった。
また、2014 年 7 月 10 日（木）・11 日（金）に第 6 回シンポジウムが THE GRAND HALL（品川）で開催され、平成 25 年度に実施された公募型共同研究 44 課題の口頭発表による最終報告および平成 26 年度公募型共同研究に採択された 34 課題のポスター発表による研究内容紹介が行われた。

- 385 -

スーパーコンピューティング

2

大規模 HPC チャレンジ

2.1

背 景

東京大学情報基盤センターでは、スーパーコンピュータの大規模計算機資源を占有可能なサービスを毎月実施してきており、平成 22 年度からは HA8000 クラスタシステム（T2K オープンスパコン（東大））の 512 ノード（8,192 コア、ピーク性能 75.4 TFLOPS）を 24 時間占有できる「HA8000 クラス
タシステム 512 ノードサービス」を公募型プロジェクトとして毎月実施し、大きな成果をあげた。更に平成 23 年度は学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点の研究課題とも連携し、より共同研究プ
ロジェクトとしての色彩を強めた、HA8000 クラスタシステム「512 ノード利用大規模 HPC 研究」として実施した。
平成 24 年度からは Fujitsu PRIMEHPC FX10（Oakleaf-FX）の全 4,800 ノード（76,800 コア、ピーク
性能 1.13 PFLOPS）を占有できる「大規模 HPC チャレンジ」を実施しており、これは国内の公開されているスーパーコンピュータシステムで占有可能な最大の計算資源である。平成 24 年秋から京コン
ピュータの運用も開始されたが、「大規模 HPC チャレンジ」を通して、ポストペタスケール、エクサスケ
ールシステムへ向けたアプリケーション、アルゴリズム、システムソフトウェアの開発が促進されることを期待している。

2.2

概 要

実施要項は以下の通りである：










1 ヶ月に 1 回、原則として月末処理前の木曜日 9:00 ～ 金曜日の 9:00 までの 24 時間、4,800 ノードを占有利用することが可能である（平成 24 年 4 月～6 月の試験運転期間中は 1 グループ
あたり最大 48 時間、全 7 グループを採択した）。
課題は公募制とし、センター外部からの審査委員も含む審査委員会による審査、選定を実施する。
現ユーザーに限定せず、広く課題を募集する。個人、およびグループによる応募が可能であるが、各月に 1 グループの採用を原則とする。
本制度により得られた成果については公開を義務とする。成果発表にあたっては「FX10 スーパ
ーコンピュータシステム」の利用、「大規模 HPC チャレンジ」制度によって実施した旨を明記する。
また、「スーパーコンピューティングニュース」への成果報告記事の執筆、査読付国際会議への投稿 （速報） などをお願いする。
センターの主催、共催するセミナー、ワークショップ等でご発表いただく場合がある。
自作プログラム、オープンソースプログラムを利用した課題に限定する。
利用料金は無料。

- 386 -

スーパーコンピューティング

2.3

2014 年度採択課題

第 1 期採択課題（平成 26 年 4 月～7 月実施）
課題名
代表者名
RDMA 機能に基づく通信ライブラリ
適用による改良型 hCGA 法による並中島 研吾
列多重格子法ソルバーの最適化および性能評価
第 2 期採択課題（平成 26 年 8 月～11 月実施）
課題名
代表者名
ppOpen-HPC ライブラリ群を利用す
る地震波動－建築物振動連成マルチ
松本 正晴
スケール・マルチフィジックスシミュレーション
コスタス配置問題に対する超並列組
須田 礼仁
み合わせ最適化解法
並列多重格子法ソルバーの最適化お中島 研吾
よび性能評価第 3 期採択課題（平成 26 年 12 月～平成 26 年 3 月）
課題名
代表者名
800 億粒子級の DEM シミュレーシ
片桐 孝洋
ョンの性能評価
最適複合化固有値解析ルーチンによ星 健夫
る 100 万次元行列の電子状態計算
pK-Open- APPL/FVM 最適化および
中島 研吾
性能評価

- 387 -

所属
東京大学情報基盤センター

所属
東京大学 情報基盤センター

東京大学 情報理工学系研究科
東京大学 情報基盤センター

所属
東京大学 情報基盤センター
鳥取大学 工学研究科
東京大学 情報基盤センター

スーパーコンピューティング

3

スーパーコンピュータ若手・女性利用者推薦

当センターでは、概ね 40 歳以下の若手研究者（学生を含む）及び女性研究者（年齢は問わない）
を対象とした、スーパーコンピュータ若手・女性利用者推薦（以降、若手・女性推薦）による課題の公募を行っている。スーパーコンピューティング部門の教員により審査の上、採択された課題の計算機利用負担金（半年分）をセンターが負担する。
また、平成 24 年度から各採択課題について、スーパーコンピューティング研究部門の教員が技術的・学術的補佐を行う共同研究者として参加し、各採択課題の支援を行う。共同研究実施のため、東京大学情報基盤センター柏キャンパスにおける共同研究場所の確保、および、必要に応じて柏キャンパスまでの旅費（最大で１週間程度）を支給する。
年 2 回公募し、年間で 4 件程度の優れた研究提案を採択する。継続申請と再審査の上で、最大で 1 年間の無料利用ができる。採択の方には、報告書の提出、研究成果の発表の際に若手・女性
推薦を利用したことの明記、およびセンターが発行する「スーパーコンピューティングニュース」誌の原稿執筆を採択の条件とする。
スーパーコンピュータを利用することで学術的にインパクトがある成果を創出できると期待される点、大規模計算、テーマの重要性、既発表文献の観点から以下の課題を採択した。

3.1

2014 年（前期）採択課題

2014 年（前期）は、FX10 スーパーコンピュータシステム、GPU クラスタ、RX200 システムを用いた課
題を受け付け、採否を決定した。
課題名
次世代スパコンのための仮想計算機環境の研究開発
第一原理計算による分子の物理化学
データベース構築
GPGPU を駆使したタンパク質の安定性とダイナミクスの研究
GPGPU と高性能 IO 環境を活かした高分子系緩和現象の解析手法の研究

3.2

代表者名
品川 高廣
中田 真秀
光武 亜代理
萩田 克美

所属
東京大学
情報基盤センター
理化学研究所
情報基盤センター
慶應義塾大学
理工学部物理学科
防衛大学校
応用物理学科

利用システム
RX200
FX10
GPU
FX10, GPU2014 年（後期）採択課題

2014 年（後期）は、FX10 スーパーコンピュータシステム、GPU クラスタ、RX200 システムを用いた課
題を受け付け、採否を決定した。
課題名
次世代スパコンのための仮想計算機環境の研究開発
GPGPU を駆使したタンパク質の安定性とダイナミクスの研究
Efficient numerical solution of the timedependent many-body Schroedinger
equation

代表者名
品川 高廣
光武 亜代理Erik Loetstedt- 388 -

所属東京大学
情報基盤センター
慶應義塾大学
理工学部物理学科
東京大学
理学系研究科

利用システム
RX200
GPU
FX10

スーパーコンピューティング

スーパーコンピュータの企業利用支援

研究支援チーム1

スーパーコンピュータの企業利用支援

1.1

企業利用趣旨工学系研究者、産業界における大規模計算シミュレーションに対する期待が高まっている一方で、その利用が進んでいない。また、企業におけるスーパーコンピュータ（スパコン）導入の動きは必ずしも旺盛ではない。その理由として、PC レベルでの小規模計算シミュレーションを大量に処理したいというユーザが多いこと、小規模計算シミュレーションを行っているユーザが大規模計算シミュレーショ
ンを行うような機会がないために、費用対効果を検討できないということもあげられる。さらに多くの現場では、計算シミュレーションの方法論が浸透していないということもあげられる。
一方、文部科学省は、世界が研究開発にしのぎを削る分野で日本の国際競争力を高めようと、大学や独立行政法人等の公的研究機関がもつ先端研究装置の企業への開放を拡大する方針を打ち出している。
このような状況を背景として、情報基盤センターは、次世代スーパーコンピュータにつながるユー
ザ育成も視野に入れつつ、大規模高性能並列計算を必要とする企業に対して計算資源を提供する。
企業利用については、企業における単なる計算需要の負荷を肩代りするのではなく、以下の項目に合致するテーマを支援するものである。
(1) 将来の科学技術発展に寄与する。
(2) 大規模高性能並列計算分野の発展に寄与する。
(3) 大規模高性能並列計算によるイノベーションに寄与する。

1.2

支援内容

企業利用へ提供する資源は、FX10 スーパーコンピュータシステム（平成 24 年 4 月から提供）の
全資源の 10%以内である。以下の 2 つの利用者カテゴリで課題を公募し、審査委員会での審査を行う。企業利用では、FX10 スーパーコンピュータの 12 ノードを 1 単位とし、企業が必要なノード数を決定する。ただし、限られた資源を有効に利用するために、採択可能な課題に対して優先順位を付ける。提供可能な計算資源を勘案して申込内容の調整を行い、採択課題を決定する。
アプリケーション開発者あるいは利用者
企業の開発現場において既に確立されている計算シミュレーションによるものづくりに使われるのではなく、産業利用として先端性を有する計算シミュレーションおよび応用分野の課
題を支援する。このような先端性を有する計算シミュレーションでは、大規模な並列計算が必要であると考えられる。
ASP（Application Service Provider）事業者
計算シミュレーションによるものづくりを行ってきていない企業に対し、計算シミュレーションによる高度なものづくりを支援するためには、計算シミュレーションソフトウェアの性質を理- 389 -

スーパーコンピューティング

解し、入力データの作成、シミュレーション結果の解析などの、きめ細かい支援が必要である。産業界に対して、このような広範な支援を大学が行うのは難しいため、支援を行っていく企業との連携が不可欠である。そのため、計算シミュレーションによるもの作りを従来行っていない企業への支援体制が整っている ASP 事業者を支援する。
大学が企業へ提供する計算資源は限られている。本来、企業は自前でスパコンを確保すべきものである。企業において大規模計算シミュレーションによるものづくりの可能性が得られた場合に、本支援を終了する。ASP 事業者においては、ASP 事業者が自前でスパコンを確保できる環境が整い次第、支援を終了する。

1.3

平成 26 年度企業利用

平成 26 年 4 月利用開始の公募では、利用資格者審査の結果、4 社が採択された。また、平成 26
年度 10 月利用開始の公募については、提案企業はなかった。
平成 26 年度は、10 月および平成 27 年 4 月利用開始の 2 回の課題公募を実施し、平成 27 年 4
月利用開始の公募では、平成 26 年度からの継続となる 3 社の応募があり、いずれも採択された。
（FX10 スーパーコンピュータシステム）●平成 26 年度第一回公募（平成 26 年 4 月以降利用開始）
申請 3 件（内継続課題 2 社）
採択 3 件（内継続課題 2 社）
富士通アドバンストテクノロジ株式会社「情報機器における大規模熱流体・構造解析」
富士通研究所「大規模計算による次世代デバイス材料開発」
株式会社ブリヂストン「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 26 年度第二回公募（平成 26 年 10 月以降利用開始）
申請 0 件●平成 27 年度第一回公募（平成 27 年 4 月以降利用開始）
申請 3 件 （内継続課題 3 社、ただし 2 社は新規課題として審査の上、採択）
採択 3 件 （内継続課題 3 社）
富士通アドバンストテクノロジ株式会社（新規課題で採択）「筐体レベル一括構造解析の技術開発」
富士通研究所（新規課題で採択）「高精度特性予測による新規デバイス材料開発」
株式会社ブリヂストン「低燃費タイヤ用ゴム材料設計を目指した大規模分子シミュレーション基盤技術の開発」- 390 -

スーパーコンピューティング

1.4

平成 26 年度企業利用関連の教員との共同研究

企業利用の推進の一環として、センター教員との共同研究も行っている。センター教員との共同研
究は、年間数件程度を予定しており、共同研究契約を締結することにより、スーパーコンピュータを利用することができる。
●平成 26 年度 教員との共同研究
新日鐵住金株式会社 （担当教員：片桐孝洋 准教授）
「非構造格子流体解析コードの大規模・高速化対応」
鹿島建設株式会社 （担当教員：片桐孝洋 准教授）
「OpenFOAM の行列解法の高速化および数値計算に関する研究」
以上- 391 -

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（2014 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

2014 年 (2014 年 1 月～2014 年 12 月) における、大規模超並列スーパーコンピューターシステム
FX10 の利用による研究成果報告については以下のとおりである。

1.1

論文

【計算基盤】
1. 片桐孝洋, 竹田宏, 河村祥太, 加藤淳也, 堀端康善: DEM におけるマルチカラー接触判定法の適用とマルチコア計算機による性能評価: 粉体工学会誌, 粉体工学会, 51, 8, 564-570.
2. Takahiro Katagiri, Hiroshi Takeda, Jyunya Kato, Shota Kawamura and Yasuyoshi Horibata: Towards Multicolor Particle Contact Detection Method for Hybrid MPI-OpenMP Execution in DEM: Proceedings of
VECPAR2014 (A Poster).
3. Takahiro Katagiri, Satoshi Ohshima, Masaharu Matsumoto: Auto-tuning of Computation Kernels from an
FDM Code with ppOpen-AT: Proceedings of MCSoC2014, IEEE, pp.91-98.
4. Satoshi Ohshima, Takahiro Katagiri, Masaharu Matsumoto: Performance Optimization of SpMV using the
CRS format considering OpenMP Scheduling on CPUs and MIC: Proseedings of 2014 IEEE 8th International Symposium on Embedded Multicore/Manycore SoCs (MCSoc), IEEE, 253-260.
【計算科学】
5. Takashi Ikeda: FIRST PRINCIPLES MOLECULAR DYNAMICS STUDY OF INTERLAYER WATER
AND CATIONS IN VERMICULITE: Clay Science, The Clay Science Society of Japan, 18, 2, pp.23-31.

1.2

口頭・ポスター発表【計算基盤】
6. 杉本振一郎, 荻野正雄, 塩谷隆二: 電磁場解析向け並列有限要素法解析ソルバの実装と高速化の取り組み: 電気学会 静止器・回転機合同研究会, 電気学会 静止器・回転機合同研究会資料, pp.35-38.
7. Takahiro Katagiri, Junichi Iwata, and Kazuyuki Uchida: Extreme-Scale Parallel Symmetric Eigensolver for
Very Small-Size Matrices Using A Communication-Avoiding for Pivot Vectors: SIAM Conference on Parallel Processing (PP14), MS34: Auto-tuning Technologies for Extreme-Scale Solvers - Part I of III.
8. 大島聡史, 松本正晴, 片桐孝洋: 疎行列ソルバーにおける自動チューニングを用いた OpenMP 指示文の最適化: 日本応用数理学会 2014 年度年会.
9. 大島聡史, 松本正晴, 片桐孝洋, 塙敏博, 中島研吾: 様々な計算機環境における OpenMP/OpenACC を用いた ICCG 法の性能評価: SWoPP 新潟 2014, 情報処理学会 研究報告(HPC-145).
10. Satoshi Ohshima: Implementation and Performance Evaluation of SpMV on Modern Parallel Processors:
2014 Conference on Advanced Topics and Auto Tuning in High Performance Scientific Computing.
11. Satoshi Ohshima, Takahiro Katagiri, Kengo Nakajima: Preconditioned Iterative Solvers on Manycore Architectures: SIAM PP14.
12. Satoshi Ohshima: Performance Evaluation and Comparison of ICCG method using OpenMP and OpenACC: Workshop on HPC and Cloud Accelerators.
13. 片桐孝洋, 高山恒一, 米村崇, 熊洞宏樹, 猪貝光祥, 北上純一, 江口義之, 深谷猛, 山本有作, 岩田潤一,
内田和之, 大島聡史, 中島研吾: 通信削減アルゴリズム CAQR の RSDFT の直交化処理への適用と評価: 第 144 回ハイパフォーマンスコンピューティング研究発表会, 情報処理学会研究報告 2014HPC-146.

- 392 -

スーパーコンピューティング

14. 片桐孝洋, 大島聡史, 松本正晴: Xeon Phi における ppOpen-AT を用いた有限差分法コードの自動チューニング: 第 19 回計算工学講演会, 計算工学講演会論文集.
15. 河村祥太, 加藤淳也, 竹田宏, 片桐孝洋, 堀端康善: マルチカラー接触判定法のハイブリッド
MPI/OpenMP による並列化: 第 146 回ハイパフォーマンスコンピューティング研究発表会, 情報処
理学会研究報告 2014-HPC-146.
16. Katagiri Takahiro, Iwata Jun'ichi, Uchida Kazuyuki: A Communication Avoiding and Reducing Algorithm
for Symmetric Eigenproblem for Very Small Matrices: 第 148 回ハイパフォーマンスコンピューティン
グ研究発表会, 情報処理学会研究報告 2015-HPC-148.
17. 櫻井隆雄, 片桐孝洋, 大島聡史, 猪貝光祥, 黒田久泰: OpenFOAM への疎行列計算ライブラリ Xabclibの適用と評価: オープン CAE シンポジウム 2014.
【社会・安全システム科学】
18. 郭雨佳, 纐纈一起, 三宅弘恵: 付加体の有無を考慮した関東平野の長周期地震動シミュレーション:
日本地球惑星科学連合大会.
19. 郭雨佳, 纐纈一起, 三宅弘恵: 長周期地震動シミュレーションにおける南海トラフ付加体の効果: 日
本地震学会秋季大会.
20. Guo, Y., K. Koketsu, and H. Miyake: Effects of Accretionary Prisms on 3-D Long-Period Ground Motion
Simulations: AGU Fall meeting.
【計算科学】
21. 池田隆司: 第一原理分子動力学シミュレーションによる粘土鉱物の層間水の研究: 日本物理学会
2014 年秋季大会, 日本物理学会講演概要集第 2 分冊, p.214.
【機械工学】
22. 谷口達也, 中川慎二, 上坂博亨, 伊藤宗康, 佐藤弘規: OpenFOAM による 回転機械（たらい式水車）の 気液混相流解析: オープン CAE シンポジウム 2014.
【電気電子工学】
23. 古峰祐樹, 水谷朋子, 山本芳樹, 槇山秀樹, 山下朋弘, 尾田秀一, 蒲原史朗, 杉 井信之, 更屋拓哉, 小林
正治, 平本俊郎: Bulk MOSFET と SOTB MOSFET におけるランダムテレグラフノイズ(RTN)の統計分布比較: 第 75 回応用物理学会秋季学術講演会, 第 75 回応用物理学会秋季学術講演会 講演予稿集, 18a-A16-8.
24. Toshihiro Tomita, Kousuke Miyaji: Substrate Doping Concentration Dependence on Random TelegraphNoise Spatial and Statistical Distribution in 30nm NAND Flash Memory: International Conference on Solid
State Devices and Materials (SSDM) 2014, Extended Abstracts of ths SSDM2014, 462-463.
25. 川上誠純, 水谷朋子, 更屋拓哉, 小林正治, 平本俊郎: 微細バルクトランジスタの線形領域と飽和領域におけるランダムテレグラフノイズ(RTN)の統計分布解析: 第 75 回応用物理学会秋季学術講演会, 第 75 回応用物理学会秋季学術講演会 講演予稿集, 18a-A16-7.

1.3

受賞情報

26. 都留智仁, 青柳吉輝, 加治芳行, 下川智嗣: Influence of competition between intragranular dislocation
nucleation and intergranular slip transfer on mechanical properties of ultrafine-grained metals: 第 62 回 日
本金属学会論文賞, 日本金属学会.

- 393 -

スーパーコンピューティング

2

大規模 SMP 並列スーパーコンピューターシステム SR16000

2014 年 (2014 年 1 月～2014 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

【物理学】
27. H. Nakada and K. Sugiura: Predicting magic numbers of nuclei with semi-realistic nucleon-nucleon interactions: Progress of Theoretical and Experimental Physics, Oxford Univ. Press, 2014, No. 3, 033D02.

- 394 -

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 2014

柏キャンパスでは 10 月 24 日（金）、25 日（土）の 2 日間、「東京大学柏キャンパス一般
公開 2014（探究心と好奇心～もっと身近に感じる科学～）」が開催され、情報基盤センタ
ーとしては今年で 3 回目の参加となった。テーマは「スパコンで科学の未来を拓く」で、計算機や科学への理解や関心を高めてもらうために、恒例のスーパーコンピュータ「OakleafFX」見学ガイドツアー、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」を行った。中学生・高校生のグループや家族連れ、高齢の方から大学や企業の計算機や設備に詳しい方まで、幅広く大勢の方が来訪し、説明員を増員して対応することとなった。皆、熱心に耳を傾けており、計算能力やプロセッサの数、消費電力などの話になると感嘆の声が上がるなど、実際に見て、聞いて、体験することでスパコンを身近に感じてもらうことができた。
今年は 2 日間とも晴天に恵まれ、スーパーコンピュータ見学者 440 名（1 日目 129 名、2日目 311 名）、うちガイドツアー参加者 244 名（1 日目 60 名、2 日目 184 名）、三次元可視化システム体験の参加者 113 名（1 日目 44 名、2 日目 69 名）と盛況であった。

スーパーコンピュータ「Oakleaf-FX」見学 の様子（説明員：中島教授、片桐准教授、大島助教、實本助教、塙特任准教授）- 395 -

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、山本技術職員）

2

来訪者の状況

平成 26 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 26 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

3

2014年 鹿島建設株式会社
4月3日 ITソリューション部
Gartner（US）
5月16日 Forrester（US）
IDC（US）
学校法人市川学園
6月3日
市川高等学校

4

6月17日

1
2

5

Red Universitaria
Nacional（チリ）Barcelona
7月15日 Supercomputing Center（スペイン）柏の葉
7月31日
サイエンスフォーラム
大阪府立
8月5日
天王寺高等学校
兵庫県立
8月5日
兵庫高等学校
インドネシア
10月15日気象気候地球物理庁

人数

来訪目的

3

施設見学

Fujitsu PRIMEHPC FX10
（Oakleaf-FX）

15

施設見学、情報交換

Fujitsu PRIMEHPC FX10
（Oakleaf-FX）

21
3

Fujitsu PRIMEHPC FX10
（Oakleaf-FX）
Fujitsu PRIMEHPC FX10
施設見学、情報交換 （Oakbridge-FX）,
Hitachi SR16000
施設見学

6

施設見学、情報交換

8

施設見学

48

施設見学

10

施設見学

8

施設見学

10 10月24日 東葛地区商工会議所

6

施設見学

11 11月8日 電気通信大学

4

施設見学

12

施設見学

6
7
8
9

12

2015年 韓国海事海洋大学
2月25日 （韓国）

見学内容

- 396 -

Fujitsu PRIMEHPC FX10
（Oakleaf-FX）
Fujitsu PRIMEHPC FX10
（Oakleaf-FX）
Fujitsu PRIMEHPC FX10
（Oakleaf-FX）
Fujitsu PRIMEHPC FX10
（Oakleaf-FX）
Fujitsu PRIMEHPC FX10
（Oakleaf-FX）
Fujitsu PRIMEHPC FX10
（Oakleaf-FX）
Fujitsu PRIMEHPC FX10
（Oakleaf-FX）
Fujitsu PRIMEHPC FX10
（Oakleaf-FX）

PART 5

そ の 他

講習会・セミナー
報道関係一覧

- 397 -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

委員会委員等名
独立行政法人日本学術振興会

任｢セキュリティの確保を前提とした地球規模情報システム｣に関する研究開発専門委員会委員
北海道大学情報基盤センター

共同利用・共同研究委員会委員

独立行政法人科学技術振興機構

領域アドバイザー（研究領域「ビッグデータ統合利活用のための次世代基盤技術の創出・体系化」）
公益財団法人りそな中小企業振興財団「中小企業優秀新技術・新製品賞」専門審査委員会委員
日本学術会議情報学委員会

安全・安心社会と情報技術分科会

安全・安心社会と情報技術企画小委員会委員
東京大学教養学部

非常勤講師「金融機関のクラウド利用に関する有識者検討会」委員
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
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
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
日本学術会議連携会員

公益財団法人未来工学研究所

文部科学省「科学技術の中長期発展に係る俯瞰的予測調査」における分野別委員会（ICT 分野）座長
独立行政法人科学技術振興機構

国際科学技術共同研究推進事業（戦略的国際共同研究プログラム）研究主幹
公益財団法人りそな中小企業振興財団／株式会社日刊工業新聞社「中小企業優秀新技術・新製品賞」専門審査委員会委員
一般社団法人大学 ICT 推進協議会
情報セキュリティ大学院大学
日本学術会議
田中

品川

哲朗

高廣

研究員

客員教授

日本学術会議会員

25. 6.19～26. 6.18

25. 9. 1～26. 8.31

26. 3.28～26. 9.30

26. 4. 1～27. 3.31

26. 4. 1～27. 3.31

26. 4. 1～29. 3.31

26. 4. 1～30. 3.31
26. 4.25～26. 9.30
26. 7.25～27. 3.31

26. 8. 1～28. 3.31

26. 9. 1～27. 3.31
26. 9.19～27. 3.31
26.10. 1～27. 3.31
26.10. 1～30. 9.30

非常勤講師

26. 4. 1～26. 9.30

東京大学教養学部

非常勤講師（全学体験ゼミナール）

26. 4. 1～27. 3.31

東京大学教養学部

非常勤講師

26.10. 1～27. 3.31

一般社団法人情報処理学会

東京大学理学部

システムソフトウェアとオペレー

非常勤講師

東京大学教養学部貴之

25. 4. 1～27. 3.31

東京大学教養学部

ティング・システム研究運営委員会運営委員

関谷

24. 4. 1～27. 3.31

26. 4. 1～26. 9.30

公益財団法人金融情報システムセンター

日本学術会議期

専修大学

26. 4. 1～26. 9.30

非常勤講師

非常勤講師

東京学芸大学25. 4. 1～27. 3.31

26. 4. 1～26. 9.30
26. 4. 1～27. 3.31

非常勤講師

26. 4. 8～27. 3.20

- 399 -

委員会委員等
中川裕志

東京大学柏図書館
東京大学工学部

運営委員会委員
非常勤講師

東京大学駒場図書館
佐藤一誠

24. 4. 1～27. 3.31
26. 4. 1～26. 9.30

運営委員会委員

独立行政法人科学技術振興機構

26. 4. 1～27. 3.31

戦略的創造研究推進事業（さきが25.10. 1～29. 3.31

け）「ビッグデータ統合利活用のための次世代基盤技術の創出・体系化」研究者
荒井ひろみ

独立行政法人理化学研究所

若原

一般社団法人電子情報通信学会

恭

客員研究員
ネットワークソフトウェア研究会運営委員
一般社団法人電子情報通信学会 「ネットワークソフトウェア技術とその応用」小特集編集委員会編集委員
一般社団法人電子情報通信学会

100 周年記念事業実行委員会

100 年コンテンツ WG 委員中山雅哉

26.10. 1～29. 3.31
25. 4. 1～27. 4.30

26. 7.18～27. 4. 2

26. 7.22～27. 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

26. 5.22～27. 3.31

／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
総務省 「情報通信技術の研究開発の評価に関する会合」評価検討
会構成員
関谷

勇司

一般社団法人電子情報通信学会

Communications Express 編集委員
一般社団法人電子情報通信学会

IEICE Communications Express

編集委員
WIDE プロジェクト

ボードメンバー慶應義塾大学 SFC 研究所
東京大学理学部
小川

剛史

非常勤講師

一般社団法人電子情報通信学会

サイバースペースと仮想都市

通信ソサイエティ和文論文誌

編集委員
非常勤講師

文隆

法政大学国際文化学部

妙中雄三

一般社団法人電子情報通信学会

非常勤講師
情報ネットワーク研究専門

ボードメンバー

一般社団法人電子情報通信学会

24. 6. 1～28. 5.31

通信ソサイエティ英文論文誌

上席所員（訪問）一般社団法人電子情報通信学会

25. 5.25～27. 5.24
26. 3.13～28. 3.31

編集委員会英文論文誌 B 小特集編集委員会編集委員

大輔

24. 4. 1～26.12.31

26.10. 1～27. 3.31

委員会

宮本

26. 6. 1～27. 3.31

26. 4. 1～27. 3.31

中村慶應義塾大学 SFC 研究所

24. 5.26～27. 5.31

26.10. 2～27. 3.31

研究委員会委員

WIDE プロジェクト

23.12. 1～27.11.30

26. 3.13～28. 3.31

上席所員（訪問）日本バーチャルリアリティ学会

東京大学文学部

26.11. 4～26.12.31

ネットワークソフトウェア

26. 5.27～26.12. 1
27. 2. 2～27. 3.31
25. 4. 1～27. 4.30

研究会運営委員
一般社団法人電子情報通信学会 「ネットワークソフトウェア技術とその応用」小特集編集委員会編集委員
田崎

創

The Workshop on ns-3 (WNS3) 2015

Technical Program Committee

Co-Chairs- 400 -

26. 7.25～27. 4. 1

26.12. 1～27. 5.15

委員会委員等
中島

研吾

東京大学フューチャーセンター推進機構
東京大学理学部
東京大学

運営委員会委員

非常勤講師

26. 4. 1～26. 9.30

柏キャンパス共同学術経営委員会委員

独立行政法人理化学研究所

客員主管研究員

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
一般社団法人日本応用数理学会
東京大学物性研究所
ム分野２

25. 4. 1～27. 3.31

代表会員

26. 4. 1～27. 3.31
26. 4. 1～27. 3.31
26. 4. 1～27. 3.31
26. 4. 1～27. 3.31

次世代スーパーコンピュータ戦略プログラ「計算物質科学イニシアティブ」(1)スパコン連携小委

26. 4. 1～27. 3.31

員会委員
京都大学学術情報メディアセンター

全国共同利用運営委員会

委員
東京大学物性研究所

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共同利用委員会委員
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共同

研究企画委員会委員
筑波大学計算科学研究センター
東京大学キャンパス計画室

共同研究委員会委員

柏地区部会委員

一般社団法人日本計算工学会
東京大学工学部

理事

康正

鶴岡工業高等専門学校

佐藤周行

一般社団法人情報処理学会

26. 4. 1～28. 3.31

26. 4. 1～28. 3.31
26. 4. 1～28. 3.31
26. 4. 1～28. 3.31
26. 5.20～28. 5.20

非常勤講師

金田

26. 4. 1～28. 3.31

26.10. 1～27. 3.31

非常勤講師

26. 4. 8～26. 9.30

SC 22/Fortran WG 小委員会委員

一般社団法人電子情報通信学会

インターネットアーキテクチャ

研究専門委員会専門委員
東京大学大学院情報理工学系研究科

非常勤講師

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

24. 4. 1～28. 3.31
24. 5.26～26. 5.25
26. 4. 1～26. 9.30
26. 5.14～27. 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

認証作業部会委員／高等教

26. 5.22～27. 3.31

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
一般財団法人日本情報経済社会推進協会
業省構築事業

平成 26 年度電子経済産

ID 連携トラストフレームワーク検討委員会委員

一般社団法人情報処理学会

26. 9.29～27. 3.23

論文誌ジャーナル『Applications andthe Internet in Conjunction with Main Topics of COMPSAC 2014』 26.10.17～27. 6.15
特集号編集委員
国際会議

COMPSAC Symposium on Novel Applications andTechnology Advances in Computing General Chair
一般社団法人電子情報通信学会

26.11.14～27. 7. 5

Special Section on theArchitectures, Protocols, and Applications for the FutureInternet 編集員委員会編集委員- 401 -

27. 3. 5～28. 1. 1

委員会委員等
片桐孝洋

独立行政法人理化学研究所
電気通信大学

客員研究員

非常勤講師

東京大学工学系研究科

26. 4. 1～26. 9.30

非常勤講師

一般財団法人日本応用数理学会
東京工業大学大島聡史

26. 4. 1～27. 3.31

学術国際情報センター共同利用専門委員会委員

26. 4. 1～27. 3.31

非常勤講師

26.10. 1～27. 3.31

柏キャンパス・リエゾン室室員

26. 4. 1～27. 3.31

一般社団法人情報処理学会

論文誌コンピューティングシステム

編集委員会編集委員
一般社団法人オープン CAE 学会
東京大学

伊藤

敏博

祥司

理事（非常勤）

柏キャンパス・アメニティ室室員

文部科学省研究振興局
塙

技術参与

25. 6.21～26. 6.30
26. 4. 1～27. 3.31
26. 4. 1～27. 3.31

共同研究員

25.12. 1～26.11.30

筑波大学計算科学研究センター

共同研究員

26.12. 1～27. 3.31

独立行政法人理化学研究所

電気通信大学芳樹

25. 4. 1～27. 3.31

筑波大学計算科学研究センター

客員研究員

一般社団法人日本応用数理学会

佐藤

26. 4. 1～27. 3.31

代表会員

東京大学教養学部
東京大学

25. 4. 1～28. 3.31

2014 年度年会実行委員

非常勤講師

東京大学情報理工学系研究科

25. 4. 1～28. 3.31
26. 4. 1～26. 9.30
26.10. 1～27. 3.31

非常勤講師

- 402 -

26.10. 1～27. 3.31

講習会・セミナー

p.35
p.336

p.293

p.306

- 403 -

講習会・セミナー

p.315

p.316

p.317

p.317

p.318
p.318

- 404 -

講習会・セミナー

p.325

p.326

p.326

p.336

p.373

p.382

p.380
p.378
p.378

- 405 -

報道関係一覧[1] ITPro ACTIVE 2014

12

16

OSIsoft

http://itpro.nikkeibp.co.jp/atclact/activer/nkpr/RSP376191_16122014/[

2]

Business Line 20141224

http://www.nikkan.co.jp/news/nkx0720141224eaas.html

[

1]

[

2]

celerator

2014

4

17
GTC 2015 /Tightly Coupled Achttp://news.mynavi.jp/articles/2015/04/15/gtc2015_tca01/

2014
4
17
GTC 2015 /Tightly Coupled Accelerator TLAの性能編 http://news.mynavi.jp/articles/2015/04/15/gtc2015_tca02/- 406 -

東京大学情報基盤センター年報
2014 年度（第 16 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
小川 剛史
編集委員
品川 高廣、佐藤 一誠、大島 聡史、佐藤 芳樹、新井 忠、
平野 光敏、増田 均、本多 玄、藤田 英子、井爪 健雄、
丸山 忍、清水 隆志

発行
東京大学情報基盤センター〒 113-8658 東京都文京区弥生 2-11-16
電話 03-5841-2710

2015 年 7 月発行