農林水産研究情報総合センターニュース第145号
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2019年8月26日

科学技術計算システム活⽤事例紹介
科学技術計算システムは、スーパーコンピュータ（いわゆるスパコン）をメインで提供しています。スパコンというとFortranやCなどのプログラムで⼤規模な数値シミュレーションを動かすといったイメージが強いかもしれませんが、オープンソースのRやPythonを使うこともでき、以前に⽐べて利⽤の幅が広がっています。
今回ご紹介するのは、ご⾃⾝の研究を進めるためにスパコンをうまく活⽤いただいた事例です。モデル⾼度化やデータ量の増⼤によってPCの計算時間が増えて困っている⽅はぜひスパコンの利⽤をご検討ください。

私がスーパーコンピューターを利⽤するまで
⼭浦悠⼀

森林総合研究所・四国⽀所

ここ10年、私は野外調査で収集したデータを解析するために、階層モデルという統計的⼿法の適⽤に取り組んでいます。野外調査では、あらかじめ設定した回数調査を実施できないことがままあり、これは特に⻑期・広域的な調査で顕著になります。また、⼀般市⺠が収集した「市⺠データ」と呼ばれる野外調査データを解析する機会も増えました。市⺠デー
タの調査地点は市街地の近くに多く、その分布が空間的に不均⼀なのが普通です。こうした「不規則な（irregular）」データを従来の⽅法で解析すると、例えば「原⽣的な⾃然を選好する⽣物は⼤都市に多い」といった誤った結論を導いてしまいます。そこで、階層モデルを⽤いて、野外調査を実施した上でデータが得られるという過程を考慮したい、と考えました。
SCSスパコンの利⽤を考え始めたのは5年ほど前です。その頃私は、上記の問題意識のもと、階層モデルを⽤いた⽣物群集の解析⼿法（階層群集モデル）を考案し、その性能をコンピューター上で実験的に調査していました(3)。階層モデルの短所は構造が複雑で、計算（解析）を実⾏するのに時間がかかってしまうことです。階層群集モデルのような複雑なモデルではベイズ推定が⼀般に⽤いられます。上記の論⽂ではJust Another Gibbs Sampler（JAGS）というベイズ推定⽤のプログラムを統計プラットフォームのRから呼び出しましたが、⼀つの解析を実⾏するのに3時間（︕）ほどかかっていました。
また、この研究では1,080回の模擬的な調査を12個の解析コードに分割して職場のデスクトップPCで実⾏していました。しかし、予算をはたいて購⼊した

図1. 統計モデルの推定精度に実験条件が及ぼす影響
コンピューター上に仮想の⽣物群集を⽣成して野外調査を⾏ないました(1)。野外調査は、群集構成種の平均個体数 𝜆̅ 、平均発⾒率 𝑝̅ 、調査地点数 nsite、訪問回数 nvisit が異なる条件下で⾏ない、各種の各調査地点における個体数を12個の統計モデルで推定し、その精度を求めました。統計モ
デル別（横軸）に、4個の実験条件とその交互作⽤（縦軸）を要因とした分散分析を⾏ない、各要因で説明された精度のばらつき（割合）を⽰したのがこの図です。モデルにより、精度を左右する実験条件が異なることが分かります。

デスクトップPCでも解析コードを6個回すとCPUの使⽤率が100%に達し、⽂書作成すら困難な有様でした。フォルダの中には、解析が終わるのを待つコードが常に待機していました。⾃宅のノートPCを⾛らせることもできましたが、冷却ファンがフル作動し、妻が「⼤丈夫︖」と⼼配します。こうして、職場のデスクトップPCだけで粛々と作業を続けることになりました。解析の追加ややり直しなどもあり、実験開始から論⽂受理まで、結局3年弱かかりました。
この類の研究を職場のデスクトップPC⼀台のみで⾏なうことの限界は明⽩でした。

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令和元年になってから、科学技術計算システムのスーパーコンピューター（以下、SCSスパコン）を利⽤して、論⽂を⼆本出版することができました(1,2)。特に前者の論⽂は、野外調査をコンピューター上で模擬的に3,840回実施するというもので、スパコンがなければ到底遂⾏できませんでした（図1）。
私は未だにコンピューターに疎い⼈間です。今回機会をいただきましたので、私がどのようにしてスパコンを使ってこのような研究を⾏なうことになったのか、振り返ってみたいと思います。

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この研究の後の⼤きな出来事の⼀つは、JAGSの並列計算ができるようになったことです（jagsUIというRのパッケージでは、コマンドでparallel = TRUEと打てばいいだけ︕）。CPUの複数のコアにベイズ推定の計算を個別に割り当てることで、トータルの計算時間を短縮することができます。jagsUIの例題で試したところ、並列計算すると計算時間がおおよそ半減していました（ただしCPUの使⽤率は倍増していました）。

今回利⽤されたスパコン（分散並列型クラスタシステム）

1.

Y. Yamaura, F. G. Blanchet, M. Higa, Analyzing community structure subject to incomplete sampling:hierarchical community model vs canonical ordinations. Ecology 100, e02759 (2019).
2. Y. Yamaura et al., A spatially explicit empirical model of structural development processes in naturalforests based on climate and topography. Conserv. Biol., (2019).
3. Y. Yamaura, M. Kery, J. A. Royle, Study of biological communities subject to imperfect detection: bias andprecision of community N-mixture abundance models in small-sample situations. Ecol. Res. 31, 289-305(2016).

科学技術計算システム（SCS）サービスのご案内＜お知らせ＞■SCSの提供サービス○スーパーコンピュータ ・分散並列型クラスタシステム(TypeA)・大規模共有メモリ型システム(TypeB)○科学技術計算アプリケーション(SAS,R,Maple,MOE,ANSYS 他)○農林水産基礎数値データベース(NDB)◎利用案内サイト（まずはこちらをご確認ください）
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https://itcweb.cc.affrc.go.jp/affrit/inside/scs2016/◎メールお問い合わせ先
情報総合センター総合受付アドレス
request@affrc.go.jp○夏季ご利用をお勧めします！
９月末までの夏季期間は、計算機リソースに余裕があります。大規模な計算、長時間の計算は、この期間を利用されることをお勧めします。
なお、下記のメンテナンス時には計算が停止しますので、ご注意ください。

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もう⼀つの⼤きな出来事は、SCSスパコンを使えるようになったことです。科学技術計算システムの講習会に参加してシステムの基本を勉強し、スパコンにJAGSをインストールしました（苦労しました）。
時間を⾒つけながらの作業で、AFFRIT担当者のお⼒添えいただきながら、講習からここまで6か⽉かかりました。これにより、スパコン内でJAGSをRから並列計算し、さらにそのための解析コードを複数個回すことができます。現在の職場のデスクトップPCでは最⼤4個の解析コードしか回せないので、スパコンを使⽤できるメリットは⼤きいです。16個の解析コードを実⾏しても、スパコンの使⽤状況に応じて解析コードは順繰りに実施され、私は待っているだけでいいのです。さらに⼤事なことは、スパコンでの解析は、⾃宅や出張中でもできるということです。
⼦供の世話や野外調査で職場に不在がちな私にとって、このメリットはかけがえのないものです。関連ソフトウェア（JAGSなど）のインストール、そして解析コマンド（Rのスクリプトなど）をLinux⾔語で操作するハードルを越えれば――SCSスパコンは悩める計算機集約的なユーザーの⼤きな助けになってくれると思います。

第145号
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2019年8月26日○SCS定期メンテナンス（予告）９月２７日（金） 15時 ～ １０月１日（火） 13時に、法定電気設備点検（停電）と定期メンテナンスにともなうSCSの運用停止を予定しています。
計算機、アプリケーション、NDBすべてのサービスが停止となります。（実行中のジョブは停止、キューは削除します）
停電に伴うセンター全体のサービス停止の詳細は近日中にお知らせいたします。

文献情報DBセミナー開催のご案内 ／ 2019年9月12日（木）第1部（10:00-）「BIOSIS」「CAB」「MEDLINE」
第2部（13:00-）「Web of Science」「Current Contents Connect」,文献ツール「EndNote Basic」
場所：筑波産学連携支援センター 情報通信共同利用館（電農館）3階 セミナー室
オンライン受講有り！
お申し込みはWebで！ https://ml-wiki.sys.affrc.go.jp/kyoudouriyou_sisetu/seminar

受講者の約８割が“セミナーは有意義だった”と回答
受講者の声：
年々、検索のやり方も進化しているように感じられます。
チャットで参加できる点はとても良かったです（オンライン）。

農林水産省農林水産技術会議事務局 筑波産学連携支援センター お問い合わせ先：request@affrc.go.jp