ハイスループット計算入門シリーズ

自動化と並列化で材料探索を加速する

📊 難易度: 中級〜上級

ハイスループット計算入門シリーズ

自動化と並列化で材料探索を1000倍加速する完全ガイド

シリーズ概要

このシリーズは、ハイスループット計算材料科学（High-Throughput Computational Materials Science）を学びたい研究者・エンジニア向けの全5章構成の教育コンテンツです。DFT計算の自動化、ワークフロー管理、並列計算、クラウドHPC活用まで、実践的なスキルを段階的に習得できます。

特徴: 総学習時間: 110-140分（コード実行と演習を含む）

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学習の進め方

推奨学習順序

flowchart TD A[第1章: HT計算の必要性] --> B[第2章: DFT計算自動化] B --> C[第3章: ジョブスケジューリング] C --> D[第4章: データ管理とワークフロー] D --> E[第5章: クラウドHPC活用] style A fill:#e3f2fd style B fill:#fff3e0 style C fill:#f3e5f5 style D fill:#e8f5e9 style E fill:#fce4ec
DFT計算経験者（推奨）: 自動化のみ学びたい方: クラウド活用のみ学びたい方:

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各章の詳細

第1章：ハイスループット計算の必要性とワークフロー設計

難易度: 中級 読了時間: 20-30分

学習内容

  1. 材料探索の課題

- 探索空間の広大さ: 10^60通りの組み合わせ

- 従来手法の限界: 1材料/週 → 1000材料/週の必要性

- Materials Genome Initiative (MGI)の目標

  1. ハイスループット計算の定義

- 自動化 (Automation)

- 並列化 (Parallelization)

- 標準化 (Standardization)

- データ管理 (Data Management)

  1. 成功事例

- Materials Project: 140,000材料のDFT計算

- AFLOW: 3,500,000結晶構造の自動解析

- OQMD: 815,000材料の熱力学データ

- JARVIS: 40,000材料の多様な特性計算

  1. ワークフロー設計の原則

- モジュール化 (Modularity)

- エラー処理 (Error Handling)

- 再現性 (Reproducibility)

- スケーラビリティ (Scalability)

  1. コストと効果

- 開発期間: 15-20年 → 3-5年（67%短縮）

- 実験コスト: 95%削減

- 計算コスト: 初期投資 vs 長期ROI

学習目標

第1章を読む →

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第2章：DFT計算の自動化（VASP, Quantum ESPRESSO）

難易度: 中級〜上級 読了時間: 20-25分 コード例: 6個

学習内容

  1. ASE（Atomic Simulation Environment）基礎

- インストールと環境構築

- 構造生成と操作

- 計算機インターフェース

- 結果解析の自動化

  1. VASP自動化

- INCARファイル自動生成

- K-point自動設定

- POTCAR管理

- 収束判定の自動化

  1. Quantum ESPRESSO自動化

- 入力ファイルテンプレート

- 擬ポテンシャル管理

- SCF/NSCF/DOS計算の連鎖

- バンド構造自動プロット

  1. pymatgenによる高度な自動化

- InputSet: 標準化された入力生成

- Taskflow: 計算フロー定義

- エラー検出とリスタート

- 結果のデータベース化

  1. 構造最適化の自動化

- 緩和計算の収束判定

- 格子定数最適化

- 内部座標最適化

- エネルギーカットオフの自動決定

  1. トラブルシューティング

- よくあるエラーと対処法

- 収束しない計算の診断

- メモリ不足への対応

学習目標

第2章を読む →

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第3章：ジョブスケジューリングと並列化（SLURM, PBS）

難易度: 上級 読了時間: 25-30分 コード例: 5-6個

学習内容

  1. ジョブスケジューラの基礎

- SLURM vs PBS vs Torque

- キューシステムの仕組み

- リソース要求の最適化

- 優先度と公平性

  1. SLURMスクリプト作成

- ヘッダー: #SBATCHディレクティブ

- ノード数、コア数、メモリ要求

- 時間制限の設定

- アレイジョブによる並列実行

  1. MPIによる並列計算

- MPI並列の原理

- VASP/QEのMPI実行

- ノード間通信の最適化

- スケーリング効率の評価

  1. Pythonによるジョブ管理

- subprocessでジョブ投入

- ジョブ状態の監視

- 完了待ちと自動再投入

- 依存関係のあるジョブチェーン

  1. 大規模並列計算

- 1000材料の同時計算

- リソース競合の回避

- フェイルセーフ設計

- 計算コストの最適化

  1. ベンチマークとチューニング

- 並列効率の測定

- ボトルネック分析

- I/O最適化

- メモリ帯域幅の考慮

学習目標

第3章を読む →

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第4章：データ管理とポストプロセス（FireWorks, AiiDA）

難易度: 上級 読了時間: 20-25分 コード例: 6個

学習内容

  1. FireWorksによるワークフロー管理

- FireWorksアーキテクチャ

- Firework（単一タスク）定義

- Workflow（タスク連鎖）構築

- LaunchPad（データベース）設定

  1. Materials Project採用のAtomateワークフロー

- 標準ワークフロー: 構造最適化 → 静的計算 → バンド構造

- カスタムワークフローの作成

- エラーハンドリングとリスタート

- 結果のJSON出力

  1. AiiDAによるプロビナンス管理

- データプロビナンス（来歴追跡）の重要性

- AiiDAのデータモデル

- WorkChain定義

- クエリとデータ検索

  1. 計算データの構造化

- JSONスキーマ設計

- MongoDB/SQLiteの選択

- インデックス最適化

- バージョン管理

  1. ポストプロセスの自動化

- DOS/バンド構造の自動プロット

- フォノン分散の解析

- 熱力学量の計算

- レポート自動生成

  1. データ共有とアーカイブ

- NOMAD Repositoryへのアップロード

- Materials Cloudでの公開

- DOI取得

- FAIRデータ原則

学習目標

第4章を読む →

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第5章：クラウドHPC活用と最適化

難易度: 中級〜上級 読了時間: 15-20分 コード例: 5個

学習内容

  1. クラウドHPCの選択肢

- AWS Parallel Cluster

- Google Cloud HPC Toolkit

- Azure CycleCloud

- 専用HPC: TSUBAME, 富岳

  1. AWS Parallel Clusterセットアップ

- VPC/サブネット設定

- クラスタ構成ファイル

- SLURM統合

- ストレージ（EFS/FSx）

  1. コスト最適化

- スポットインスタンス活用

- 自動スケーリング

- アイドルタイムアウト

- ストレージ階層化

  1. Docker/Singularityによるコンテナ化

- 環境の完全再現

- Dockerfileベストプラクティス

- Singularity on HPC

- イメージレジストリ管理

  1. セキュリティとコンプライアンス

- アクセス制御（IAM）

- データ暗号化

- ログ監査

- 学術ライセンス遵守

  1. ケーススタディ: 10,000材料スクリーニング

- 要件定義

- アーキテクチャ設計

- 実装と実行

- コスト分析（総額$500-1000）

学習目標

第5章を読む →

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全体の学習成果

このシリーズを完了すると、以下のスキルと知識を習得できます：

知識レベル（Understanding）

実践スキル（Doing）

応用力（Applying）

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推奨学習パターン

パターン1: 完全習得（HT計算初学者向け）

対象: DFT計算経験はあるが自動化は初めての方 期間: 2週間 進め方: 
Week 1:

    

  • Day 1-2: 第1章（概念理解）
    • 

  • Day 3-4: 第2章（ASE/pymatgen実装）
    • 

  • Day 5-7: 第3章（SLURM実践）
    • 




Week 2:


    

  • Day 1-3: 第4章（FireWorks/AiiDA）
    • 

  • Day 4-5: 第5章（クラウドHPC）
    • 

  • Day 6-7: 統合プロジェクト（100材料スクリーニング）
    •
成果物:

パターン2: 速習（経験者向け）

対象: 既にDFT自動化経験があり、ワークフロー管理を学びたい方 期間: 3-5日 進め方: 
Day 1: 第1章（スキップ可）+ 第2章（復習）

Day 2-3: 第4章（FireWorks集中学習）


Day 4: 第5章（クラウド実践）


Day 5: プロジェクト統合

パターン3: クラウド特化

対象: オンプレHPCからクラウド移行を検討している方 期間: 1週間 進め方: 
Day 1-2: 第1章 + 第5章（クラウド選択肢理解）

Day 3-4: AWS Parallel Cluster構築


Day 5-6: 既存ワークフローの移植


Day 7: コスト最適化とベンチマーク

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前提知識

必須

推奨

あると良い

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ツールとソフトウェア

必須ツール

| ツール | 用途 | ライセンス | インストール |

|--------|------|-----------|-------------|

| Python 3.10+ | スクリプト実行 | オープン | conda, pip |

| ASE | 構造操作・計算実行 | LGPL | pip install ase |

| pymatgen | 材料科学計算 | MIT | pip install pymatgen |

DFTコード（いずれか1つ）

| コード | ライセンス | 特徴 |

|--------|-----------|------|

| VASP | 商用（学術ライセンス） | 高精度、広く使用 |

| Quantum ESPRESSO | GPL | オープン、平面波基底 |

| CP2K | GPL | オープン、ハイブリッド基底 |

ワークフローツール

| ツール | 採用プロジェクト | 学習難易度 |

|--------|----------------|-----------|

| FireWorks | Materials Project | 中 |

| AiiDA | MARVEL（欧州） | 高 |

| Atomate | Materials Project | 中 |

クラウドHPC

| サービス | 推奨用途 | 初期費用 |

|---------|---------|---------|

| AWS Parallel Cluster | 大規模計算 | $0（従量課金） |

| Google Cloud HPC | 機械学習統合 | $0（従量課金） |

| Azure CycleCloud | Windows統合 | $0（従量課金） |

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FAQ（よくある質問）

Q1: DFT計算経験がないと受講できませんか？

A: 第2章以降はVASPやQuantum ESPRESSOの基本的な使用経験を前提としています。未経験の場合は、まず「計算材料科学基礎入門」シリーズで基礎を学ぶことをお勧めします。

Q2: 商用ライセンスのVASPが必要ですか？

A: コード例の多くはオープンソースのQuantum ESPRESSOでも実行できます。VASPは産業界で広く使われているため例に含めていますが、学術ライセンスをお持ちでない場合は他のコードで代替可能です。

Q3: 手元にHPCクラスタがない場合は？

A: 第5章でクラウドHPC（AWS、Google Cloud）の使い方を学びます。初期投資なしで始められるため、個人でも学習可能です。初回は$100-200の予算で十分です。

Q4: FireWorksとAiiDAはどちらを学ぶべきですか？

A: Materials Projectと同じ環境を使いたい場合はFireWorksがお勧めです。AiiDAは欧州中心で、データプロビナンス（来歴追跡）に強みがあります。第4章で両方学びますが、まずFireWorksから始めることを推奨します。

Q5: どれくらいの計算リソースが必要ですか？

A: 学習段階では：

実プロジェクトでは1000材料で$500-1000程度です。

Q6: Materials Projectのコードは公開されていますか？

A: はい、Materials Projectの中核技術は以下でオープンソース公開されています：

このシリーズではこれらを実際に使います。

Q7: 学んだスキルは産業界で役立ちますか？

A: 非常に役立ちます。以下の企業・研究所でハイスループット計算が使われています：

MIエンジニア職では年収700-1500万円（日本）、$80-200K（米国）が相場です。

Q8: 計算結果を論文に使う場合の注意点は？

A: 以下を確認してください：
  1. 再現性: 計算条件（k-point、カットオフ等）を明記
  2. ライセンス: 使用ソフトウェアを論文で引用
  3. データ公開: NOMAD等でraw dataを公開（推奨）
  4. 検証: 少なくとも一部は実験データと比較

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次のステップ

シリーズ完了後の推奨アクション

Immediate（1-2週間以内）:
  1. ✅ 100-1000材料の小規模プロジェクトを実行
  2. ✅ 計算結果をNOMADに公開
  3. ✅ GitHubにワークフローコードを公開
Short-term（1-3ヶ月）:
  1. ✅ Materials Projectのコードベースにコントリビュート
  2. ✅ 独自のFireWorksワークフローを開発
  3. ✅ 論文投稿（計算データセット公開を含む）
Medium-term（3-6ヶ月）:
  1. ✅ 10,000材料規模のプロジェクトを実行
  2. ✅ クラウドHPCのコスト最適化ノウハウを蓄積
  3. ✅ 国際学会（MRS、E-MRS）で発表
Long-term（1年以上）:
  1. ✅ 研究室・企業でHT計算システムを構築
  2. ✅ 独自のデータベースを公開
  3. ✅ MI分野のエキスパートとして認知される

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関連シリーズ

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フィードバックとサポート

作成者

このシリーズは、東北大学 Dr. Yusuke Hashimotoのもと、マテリアルズ・インフォマティクス道場プロジェクトの一環として作成されました。

作成日: 2025年10月17日 バージョン: 1.0

フィードバック

連絡先: yusuke.hashimoto.b8@tohoku.ac.jp

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ライセンス

このシリーズは CC BY 4.0（Creative Commons Attribution 4.0 International）ライセンスのもとで公開されています。

可能なこと: 条件:

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第1章: ハイスループット計算の必要性とワークフロー設計 →

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更新履歴

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