政府調達令和8年3月11日
資料提供招請に関する公表（「計算・データ・学習・推論」融合基盤システム）
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抽出された基本情報
発行機関国立大学法人東京大学
調達機関国立大学法人東京大学
品目Integrated Infrastructure System for Simulation, Data, Learning, and Inference
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資料提供招請に関する公表（「計算・データ・学習・推論」融合基盤システム）
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○第12号
1 調達内容
(1) 品目分類番号 14
(2) 導入計画物品及び数量 「計算・データ・
学習・推論」融合基盤システム 一式
(3) 調達方法 購入等
(4) 導入目的 本システムは、共同利用・共同
研究拠点である本学情報基盤センターにおい
て、大学等の広範囲にわたる学術研究に対し
て大規模かつ超高速の演算処理機能を提供す
る。計算・データ・学習・推論を有機的に連
携することで、AI for Scienceによる科学の
変革や新しい科学の創成、ひいては
Society5.0の実現を支えるプラットフォーム
としての利用など幅広い応用にする。
(5) 導入予定時期 令和8年度3月以降
(6) 調達に必要とされる基本的な要求要件
A 本システムは以下のハードウェア要件を
満たしていること。
① 計算ノードは、演算加速装置を備える
演算加速ノードと、汎用CPUノードか
らなること。
② 演算加速ノードの総理論演算性能（倍
精度浮動小数点数）は、140PFLOPS以
上であること。エミュレーションでも可
とする。
③ 演算加速ノードの総理論AI演算性能
(FP4またはそれ以上の精度を持つ浮
動小数点による、疎性を考慮しない) は、
25EFLOPS以上であること。
④ 演算加速ノードの総メモリバンド幅は
1.5PByte/sec以上、総メモリ容量は
200TByte以上であること。
⑤ 汎用CPUノードのCPUは、合計6,000
コア以上であること。コアあたりの理論
演算性能（倍精度浮動小数点数）は65
GFLOPS以上、コアあたりのメモリ容
量2.0GByte以上、コアあたりのメモリ
バンド幅5.0GByte/sec以上であるこ
と。演算加速ノードと命令セットアーキ
テクチャは異なっていても構わない。
⑥ 各計算ノードは物理容量1.5TByte以
上のNVMe SSDを搭載すること。
⑦ 計算ノードが備えるノード間接続ネッ
トワークインタフェースは、演算加速装
置1基あたり400Gbps以上であること。
汎用CPUノードについては1ノードあ
たり400Gbps以上であること。
⑧ 各汎用CPUノードは、合計800Gbps以
上のバンド幅でシステム外部と直接通信
できること。各演算加速ノードは、汎用
CPUノードを中継してシステム外部と
通信できること。
⑨ 5.0PByte以上の記憶容量を有する高
い信頼性を持つ並列ファイルシステムを
提供すること。同一の構成を保ったまま
20PByte程度までの拡張が再構成なく行
えること。圧縮機能を有すること。計算
ノード群から1.0TByte/sec以上の転送
性能でアクセスが可能であること。
B 本システムは以下のソフトウェア要件を
満たしていること。
① Linuxオペレーティングシステムが動
作すること。
② 汎用CPU向けに自動SIMDベクトル化
機能及びOpenMP API (バージョン4.5
以上) を有するFortran 2008、C11、C
++17以降に対応する処理系を備えるこ
と。演算加速装置向けに自動並列化機能、
OpenACC API (バージョン2.7以上)、
OpenMP API (バージョン5.0以上) を
有するFortran 2008、C11、C++17以
降に対応する処理系を備えること。
③ MPI-3.1以上の通信ライブラリが提供
されること。
④ Pythonの処理系を備えること。
⑤ 高度に最適化された数値計算ライブラ
リ、学習ライブラリが提供されること。
⑥ バッチジョブシステムが提供されるこ
と。汎用CPUノード群と演算加速ノー
ド群の両者を同時に使用する単一のジョ
ブが実行できること。
⑦ コンテナシステムとしてKubernetes
が提供されること。
C 導入システム全体の消費電力は、冷却設
備の電力を除いて2.0MVA以下であるこ
と。CPU、演算加速装置、メモリ、スト
レージ装置、ネットワークスイッチが連続
的に稼働し続けた際にも十分な廃熱が行え
るよう、電源容量、冷却、設置方式が考慮
されること。汎用CPUおよび演算加速装
置、計算ノード間ネットワークスイッチの
冷却は直接水冷とすること。ストレージ等
のその他部分についてもリアドア水冷等に
より運用コストの低減を図ること。設置面
積は冷却設備を除いて45平方メートル以下
であること。
2 資料及びコメントの提供方法 上記1(2)の物
品に関する一般的な参考資料及び同(6)の要求要
件等に関するコメント並びに提供可能なライブ
ラリーに関する資料等の提供を招請する。
(1) 資料等の提供期限 令和8年4月21日17時
00分（郵送の場合は必着のこと。）
(2) 提出先 〒277-0882 千葉県柏市柏の葉
6-2-3 東京大学情報システム部情報戦
略課会計チーム 和田 一弘 電話070-
1531-4283
3 説明書の交付 本公表に基づき応募する供給者に対して導入説明書を交付する。
(1) 交付期間 令和8年3月11日から令和8年4月21日まで。
(2) 交付場所 上記2(2)に同じ。
4 説明会の開催 本公表に基づく導入説明会を開催する。
(1) 開催日時 令和8年3月24日14時00分
(2) 開催場所 Zoomによるオンライン説明会
5 その他 この導入計画の詳細は導入説明書による。なお、本公表内容は予定であり、変更することがあり得る。
6 Summary
(1) Classification of the products to be procured: 14
(2) Nature and quantity of the products to be purchased: Integrated Infrastructure System for Simulation, Data, Learning, and Inference 1 Set
(3) Type of the procurement : Purchase
(4) Basic requirements of the procurement :
A The system shall meet the following hardware requirements.
The computing system shall consist of compute nodes composed of accelerator nodes equipped with computational accelerators and general-purpose CPU nodes.
② The total theoretical peak performance of the accelerator nodes (by double-precision floating-point arithmetic) shall be 140PFLOPS or higher. Emulation is also acceptable.
③ The total theoretical AI computation performance of the accelerator nodes (by FP4 or higher-precision floating-point arithmetic, without sparsity consideration) shall be 25EFLOPS or higher.
④ The total memory bandwidth of the accelerator nodes shall be 1.5PByte/sec or higher, and the total memory capacity shall be 200TByte or higher.
⑤ The CPUs of the general-purpose CPU nodes shall collectively provide 6,000 or more cores. The theoretical
peak performance (double-precision floating-point arithmetic) per core shall be 65GFLOPS or higher, memory capacity per core 2.0GByte or higher, and memory bandwidth per core 5.0GByte/sec or higher. The instruction set architecture of the general-purpose CPU nodes may differ from that of the accelerator nodes.
⑥ Each compute node shall be equipped with an NVMe SSD with 1.5TByte or greater physical capacity.
⑦ The inter-node network interface of each compute node shall support a bandwidth of 400Gbps or higher per accelerator device on accelerator nodes. For general-purpose CPU nodes, the bandwidth shall be 400Gbps or higher per node.
⑧ Each general-purpose CPU node shall be capable of communicating directly with external systems with an aggregate bandwidth of 800Gbps or higher. Each accelerator node shall communicate with external systems via the general-purpose CPU nodes.
⑨ A highly reliable parallel file system with a storage capacity of 5.0PByte or more shall be provided. It shall allow expansion to approximately 20PByte without reconfiguration while maintaining the same configuration. It shall support data compression. The compute nodes shall be able to access the file system with a transfer performance of 1.0TByte/sec or higher.
B The system shall meet the following software requirements.
① The system shall run the Linux operating system.
② The system shall provide compilers for Fortran 2008, C11, and C++17 or later for general-purpose CPUs, supporting automatic SIMD vectorization and the OpenMP API version 4.5 or higher. For accelerator devices, it shall
provide compilers for Fortran 2008, C11, and C++17 or later with automatic parallelization, the OpenACC API version 2.7 or higher, and the OpenMP API version 5.0 or higher.
③ A communication library supporting MPI version 3.1 or higher shall be provided.
④ A Python runtime environment shall be provided.
⑤ Highly optimized numerical computation libraries and machine-learning libraries shall be provided.
⑥ A batch job system shall be provided. A single job shall be able to use both the general-purpose CPU node group and the accelerator node group simultaneously.
⑦ Kubernetes shall be provided as the container system.
C The total power consumption of the installed system, excluding cooling equipment, shall be 2.0MVA or less. Power capacity, cooling, and installation design shall ensure sufficient heat dissipation for continuous operation of CPUs, accelerator devices, memory, storage devices, and network switches. Direct water cooling shall be used for general-purpose CPUs, accelerator devices, and inter-node network switches. Operational costs for other components such as storage shall be reduced through rear-door heat-exchanger water cooling or equivalent methods. The installation area, excluding cooling equipment, shall be 45 square meters or less.
(5) Time limit for the submission of the requested material: 17:00 21 April, 2026
(6) Contact point for the notice: WADA Kazuhiro, Accounting Team, Information Strategy Group, Information Systems Department, The University of Tokyo, 6-2-3 Kashiwanoha Kashiwa-shi Chiba-ken 277-0882 Japan, TEL 070-1531-4283
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