Sekimoto Lab. (岡山大学・数理DSコース・関本研究室), Okayama University

岡山大学で研究に使える計算機の案内です．共用 GPU サーバー shannon（NVIDIA A100 ×3，岡山大学コアファシリティポータル登録機器）と，その拡張として追加導入した GB300 搭載の AI サーバー，可視化ワークステーション hpz，気流解析ワークステーション frost を紹介します．共用計算機は，学内の AI・計算科学の拠点「AI-HPC パートナーズ」で複数の世話人の研究室と協働して運用しており，情報工学コースの竹内研究室と関本研究室が共同で管理しています．学内の教職員・学生が利用できます．

Computing facilities at Okayama University: the shared NVIDIA A100 GPU server shannon and the GB300 AI servers added to its system, plus workstations for visualization and airflow analysis. The shared servers are run with the coordinating labs of AI-HPC Partners and co-managed by the Takeuchi Lab (Information Engineering Course) and the Sekimoto Lab. Available to Okayama University staff and students.

更新履歴

2024.08.09 コアファシリティポータル(CFP)に登録

学生セミマイスター

学生セミマイスターは，岡山大学総合技術部の取り組みです．技術職員の仕事を学生が実際に担当し，現場で手を動かしながら技術を身につけます．自分の研究をする制度ではなく，学内の研究を支える「研究支援」の仕事です．

活動の時間は，自分の研究をする時間とはっきり切り分けて整理しています．セミマイスターとしての時間には，共用計算機の構築と運用，データの受け渡し，利用者からの相談対応など，ほかの研究者の研究を支える業務を担当します．

関本は，総合技術部が進める「人機一体」となった共用機器提供ができる人材の育成に，AI-HPC（情報系分野）で協力しています．

研究テーマを前に進める力と，研究基盤を支える力は別のものです．両方を経験した学生は，どちらの道に進んでも強みになります．

認定証授与式：2026年度（2026年5月11日） 2025年度（2025年4月23日）

下のスキルマップは，受入設備の訓練計画と関本研の AI-HPC スキル獲得ロードマップをもとに，訓練生からマイスターまでに身につける技術をまとめたものです．学生が運用を担う GPU サーバーやワークステーションは，学内の研究者が計算資源とノウハウを共有する AI-HPC パートナーズの共用計算機としても使われています．

Student Semi-Meister (in English): The Student Semi-Meister scheme is run by the university's Technical Division. Students take on real technical-staff work. This is research support, not their own research, and Semi-Meister hours are kept separate from research time. The work covers building and running shared computers, handling data transfers, and answering users' questions. On the AI-HPC side, Sekimoto supports the Division's effort to train people who can provide shared equipment as one team of people and machines.

気流解析および可視化ワークステーション (frost)

関本研究室で管理するGPU搭載ワークステーションです．共創の場形成支援プロジェクトやCypher Society 5.0 課題での利用実績があり，以下の用途で使用できます．

気流解析ソフト「FlowDesigner」のアカデミックライセンス（研究教育用途のみ）を利用して，室内温熱環境シミュレーションや建物や都市部の気流解析などができます．BIMの教育研究支援環境として利用できます．
- 利用手順：① 学生ライセンスを利用して自身のノートPCにFlowDesignerをインストールして計算モデルを作成 → ② ノートPCでのモデル構築アドバイス・テスト計算 → ③ 中規模・大規模のプロダクト計算 → ④ 同ソフトを用いた可視化・分析
- 学内外の共同研究や地域課題解決のための解析ソフトの利用相談も受け付けています．
「Metashape」を利用した３次元点群解析もできます．
オンプレミスでWindows環境で利用できます．
ハード構成・OS：Intel® Xeon W プロセッサー / 32GB DDR4メモリー / 512GB SSD / NVIDIA A4000 (16GB mem.) / Windows 10 Pro /
ソフトウェア: Office 製品 / FlowDesigner / Metashape Pro / Nvidia HPC SDK / Nvidia Omniverse / Nvidia Nucleus

（気流解析の活用事例）
住環境との調和を目指した畜産業からの臭気拡散シミュレーション (Cypher 共同研究）

中山間地域農業の持続可能性と気候変動リスク対策〜微気象解析による霜害対策〜 (共創の場形成支援プログラム「ダイバーシティ農業による地域イノベーション共創拠点」）

（点群解析の活用事例）

PLATEAU の都市データや国土地理院の地形データを取り込んでの気流解析

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可視化ワークステーション (hpz)

数理データサイエンスコースで管理している大容量メモリを搭載した可視化ワークステーションです．
以下の用途での整備を進めています．

Nvidia社のGPU (Quadro RTX 5000)を搭載しています．流体解析や分子動力学，ロボットのシミュレーションなどをOpenUSD形式を通して Omniverse上で可視化することができます．
(Omniverse についてはこちら )
共同研究用のデータ置き場として，ZFSファイルシステムのRAIDハードディスク(16TB) を構築済みです．
（→ 関本研技術ブログ「ZFSで大容量RAIDを組む」Qiita）
リモートでもオンプレミスで使用可能です．
ハード構成・OS：Intel® Xeon Gold 6136 プロセッサー / 187GB DDR4メモリー / 2TB SSD / NVIDIA Quadro RTX 5000 (16GB mem.) / Ubuntu 22.04 /
ソフトウェア: Nvidia HPC SDK / Nvidia Omniverse / Nvidia Nucleus

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GPUサーバー (shannon)

岡山大学コアファシリティポータル（CFPOU）に登録している共用 GPU サーバーです．情報・電気・数理データサイエンス系で管理しています．

Nvidia社のサーバー用GPU A100 (80GB mem.)を3台を搭載し(うち2台をNVLINKで接続），SSD (8TB ~, 拡張可能)で高速ファイルアクセスも可能です．
以下の用途でご相談ください．

機械学習モデルの学習用にGPUメモリが足りない
大規模言語モデル(LLM)を実行してみたい
スパコンを利用したGPU計算を行いたいが，どうすればよいかわからない．
スパコンを利用する前のプレ計算の試行錯誤を行いたい．

リモート環境で利用可能です．

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GPU サーバー shannon と搭載している NVIDIA A100 GPU

AI サーバー（NVIDIA GB300 搭載）×2

2026年10月22日に，GPU サーバー shannon の拡張として，AI-HPC パートナーズ拠点の共用機器に加わりました．shannon と一体で運用し，情報工学コースの竹内研究室と関本研究室が共同で管理しています（運用は学生セミマイスターが支援）．

大規模言語モデル（LLM）の学習・推論
大きなモデルや大きなデータを扱う AI 研究
スパコンでの大規模計算に向けた GPU 計算の準備

リモート環境で利用できます．学内の教職員・学生が対象です（学外の方はご利用いただけません）．

導入の掲載記事（岡山大学）

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研究室の計算機（関本研究室で使用）

上の共用機器とは別に，関本研究室では科研費などで整備した計算機を研究に使っています．
研究室のメンバーや共同研究で利用できます．構成と用途は，Research ページの「研究を支える計算環境」に表でまとめています．

GPU ワークステーション（2022年度導入）：Intel CPU と NVIDIA A100 を搭載
GPU ワークステーション（2026年度導入）：AMD Ryzen Threadripper と NVIDIA blackwell Max-Q 版 GPU を2基搭載
NVIDIA DGX Spark ×4台：研究と学生の実習に利用

大容量データストレージをソフトウェアRAID (ZFS)で構築する方法は技術ブログ（Qiita）で公開中 → 乱流の数値計算用にZFSで大容量RAIDを組む（Qiita）