資料2　中間報告案の取りまとめに向けた検討用資料（別冊）

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しゅんすけおなか
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1 別冊参考資料集 1. 国際的な状況国内の状況 HPCI の利用課題選定スパコンによる成果例... 20

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3 1. 国際的な状況 1

4 TOP500 の各国 1 位の推移 RoadRunner 1,026TF 世界で初めて 10 ヘタフロッフスの壁を突破 Tianhe-1A 2,566TF 京 10,510TF Titan 17,590TF 地球シミュレータ 35.8TF 日本 BlueGene/L 70.72TF アメリカヨーロッパ中国スーパーコンピュータ性能ランキングの変遷今回 1 位となったオークリッジ国立研究所の Titan は LINPACK 実効性能ペタ FLOPS 実効性能 64.8% 前回のローレンスリバモア国立研究所の Sequoia に続き米国のシステムが 2 期連続 1 位を獲得 TOP10 ランクイン状況としては米国 (5 システム ) が 1 位ドイツ (2 システム ) が 2 位日本 / 中国 / イタリアが 1 システムずつ TOP100 ランクインでも米国が 46 システムと圧倒的優位な状況となっている次いで日本 (12 システム ) が 2 位英国 (8 システム ) が 3 位フランス (6 システム ) が 4 位ドイツ (5 システム ) と中国 (5 システム ) が 5 位と続いている平成 23 年 11 月順位システム名称サイトベンダ Linpack 演算性能国名 ( テラFLOPS) 1 京 (K computer) 理研計算科学研究機構 (AICS) 富士通日 10,510 2 Tianhe-1A( 天河 1A 号 ) 天津スパコンセンタ NUDT 中 2,566 3 Jaguar オークリッジ研 Cray 米 1,759 4 Nebulae( 星雲 ) 深圳スパコンセンタ Dawning 中 1,271 5 TSUBAME2.0 東工大学術国際情報センタ (GSIC) NEC/HP 日 1,192 6 Cielo サンディア研 Cray 米 1,110 7 Pleiades NASA SGI 米 1,088 8 Hopper 国立エネルギ研 (NERSC) Cray 米 1,054 9 Tera-100 フランス原子力庁 (CEA) Bull SA 仏 1, RoadRunner ロスアラモス研 IBM 米 1, Helios 国際核融合エネルギー研究センタ Bull SA 日 BX900 日本原子力研究開発機構 (JAEA) 富士通日 SGI Altix ICE 8400EX 東大物性研 SGI 日地球シミュレータ地球シミュレータセンタ NEC 日 Hitachi SR16000 北海道大学情報基盤センタ日立日 122 平成 24 年 6 月順位システム名称サイトベンダ国名 Linpack 演算性能 ( テラFLOPS) 1 Sequoia ローレンスリバモア研 IBM 米 16,325 2 京 (K computer) 理研計算科学研究機構 (AICS) 富士通日 10,510 3 Mira アルゴンヌ研 IBM 米 8,162 4 SuperMUC ライフニッツスーハーコンヒューティンクセンタ (LRZ) IBM 独 2,897 5 Tianhe-1A( 天河 1A 号 ) 天津スパコンセンタ NUDT 中 2,566 6 Jaguar オークリッジ研 Cray 米 1,941 7 Fermi Cinecaコンピューティングセンター IBM 伊 1,725 8 JuQUEEN ユーリヒ総合研究機構 (FZJ) IBM 独 1,380 9 Curie thin nodes フランス原子力庁 Bull SA 仏 1, Nebulae( 星雲 ) 深圳スパコンセンタ Dawning 中 1, Helios 国際核融合エネルギー研究センタ Bull SA 日 1, TSUBAME2.0 東工大学術国際情報センタ (GSIC) NEC/HP 日 1, Oakleaf-FX 東大情報基盤センタ富士通日 1, BlueGene/Q 高エネルギー加速器研究機構 IBM 日 HA-PACS 筑波大計算科学研究センタ Appro/Cray 日 Hitachi SR16000 東北大学金属材料研究所日立日 Camphor 京都大学 Cray 日 BX900 日本原子力研究開発機構 (JAEA) 富士通日平成 24 年 11 月順位システム名称サイトベンダ国名 Linpack 演算性能 ( テラFLOPS) 1 Titan オークリッジ研 Cray 米 17,590 2 Sequoia ローレンスリバモア研 IBM 米 16,325 3 京 (K computer) 理研計算科学研究機構 (AICS) 富士通日 10,510 4 Mira アルゴンヌ研 IBM 米 8,162 5 JuQUEEN ユーリヒ総合研究機構 (FZJ) IBM 独 4,141 6 SuperMUC ライフニッツスーハーコンヒューティンクセンタ (LRZ) IBM 独 2,897 7 Stampede テキサス大学 Dell 米 2,660 8 Tianhe-1A( 天河 1A 号 ) 天津スパコンセンタ NUDT 中 2,566 9 Fermi Cinecaコンピューティングセンター IBM 伊 1, DARPA Trial Subset DOD 国防高等研究計画局 IBM 開発センIBM 米 1, Helios 国際核融合エネルギー研究センタ Bull SA 日 1, TSUBAME2.0 東工大学術国際情報センタ (GSIC) NEC/HP 日 1, Oakleaf-FX 東大情報基盤センタ富士通日 1, SGI Altix X 電力中央研究所 SGI 日 HIMAWARI 高エネルギー加速器研究機構 IBM 日 SAKURA 高エネルギー加速器研究機構 IBM 日 PRIMERGY CX400 九州大学富士通日 HA-PACS 筑波大計算科学研究センタ Appro/Cray 日 Hitachi SR16000 核融合科学研究所日立日 Camphor 京都大学 Cray 日 Hitachi SR16000 東北大学金属材料研究所日立日 243.9

5 概要 TITAN( タイタン ) について TITAN の外観 ( 米国オークリッジ国立研究所ホームページより引用 ) 米国エネルギー省が進める Advanced Simulation and Computing (ASC) プログラムの一環として自然科学の幅広い分野での活用を目的として開発されたスーパーコンピュータ米国オークリッジ国立研究所に設置され CRAY が中心に開発目標性能は 27 ペタフロップス ( 京の約 2.4 倍 ) 汎用 CPU に GPU 1 と呼ばれるチップを搭載した構成 ( 日本国内では東工大 TSUBAME2.0 などが同じアーキテクチャを既に採用 ) TITAN では GPU 部分が総演算性能の 90% を担うことで対性能比での低コストと省電力等を実現一方性能を引き出すためには専用の言語でのプログラミングが必要となるためソフトウェアの開発や既存のソフトウェアの継承が難しいまた一般的に実効性能が CPU だけのシステムに比べて劣る 1 GPU とは Graphics Processing Unit( 画像処理装置 ) の略画像処理に必要な計算処理を行う半導体チップ TITAN 2 ノード数 (CPU+GPU:18688) 1 ノードあたりの演算性能 (GFLOPS) (CPU:140.8+GPU:1310) 理論ピーク性能 (PFLOPS) (CPU:2.63+GPU:24.48) 京 (88128CPU) リンパック性能 (PFLOPS) リンパック実行効率 (%) メモリ容量 (PB) 0.67 (CPU:0.57+GPU:0.10) 演算性能あたりのメモリ容量 (TB/PFLOPS) 演算性能あたりのメモリ帯域 (B/FLOP) 演算性能あたりのインターコネクト帯域 (B/FLOP) 京との性能比較 25.7 (CPU:221.9 GPU:4.4) CPU:0.36 GPU:0.19 CPU 部分のみ :0.19 全体 (GPU 含む ): 設置面積 ( m2 ) 約 400 約 1500 Sequoia( セコイア ) について消費電力 (MW) TITAN の性能については現在調査中のもの ( 今後変更もあり得る ) 概要米国エネルギー省の Advanced Simulation and Computing (ASC) プログラムの一環として国家核安全保障局が主導的に進めている核兵器の性能安全性信頼性を解析予測することを主たる目的として開発されたスーパーコンピュータ米国ローレンスリバモア国立研究所に設置され IBM が開発目標性能は 20 ペタフロップス ( 京の約 2 倍 ) 京とセコイアの比較アプリケーションプログラムの実効性能や使いやすさに関係する演算性能あたりのメモリ容量 CPU メモリ間のデータ転送性能や CPU 間のデータ転送性能では京が優位となっており幅広い分野での活用が可能と考えられる一方 Sequoia は理論ピーク性能で京の約 2 倍となっているほか消費電力性能や設置面積で京よりも優位となっている Sequoia 京ノード数 (CPU 数 ) ノードあたりの演算性能 (GFLOPS) 理論ピーク性能 (PFLOPS) リンパック性能 (PFLOPS) リンパック実行効率 (%) メモリ容量 (PB) 演算性能あたりのメモリ容量 (TB/PFLOPS) 演算性能あたりのメモリ帯域 (B/FLOP) 演算性能あたりのインターコネクト帯域 (B/FLOP) Sequoia の外観 (TOP500 ホームページより引用 ) 京との性能比較設置面積 ( m2 ) 約 300 約消費電力 (MW)

6 4 世界のスパコン性能推移 [FLOPS] 1エクサ 100 ペタ 10 ペタ LINPACK 性能 1ペタ 100テラ 10テラ 1テラ TOP500 内全てのスパコンの総性能世界 TOP のスパコン性能 100 ギガ 10 ギガ TOP500 国別性能推移 [FLOPS] 1エクサ 100 ペタ LINPACK 性能 10 ペタ 1 ペタ 100 テラ 10 テラ 1 テラ 100 ギガ

7 TOP500 国別性能割合推移世界各国のハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) への取組 (1/2) スーパーコンピュータの活用が経済成長国家安全保障産業競争力科学技術力強化に必須であることが米国欧州を中心に国際的な共通認識となり各国においては HPC 技術の強化等を目的とした法律を制定するなど HPC 関連の技術開発を重要政策と位置づけ活発に研究開発が実施されているまた米国欧州に加えて中国の台頭が目覚ましくいずれも国家存立の基盤技術と位置づけ国主導で研究開発が進められているさらにエクサスケール (1 エクサ =1000 ペタ =100 京 ) コンピューティングの 2020 年頃の実現を見据えて技術開発プロジェクトが世界各国において活発に実施されている米国 HPC 法 (High-Performance Computing Act) を 1991 年に制定 DOD/DARPA DOE を中心に HPCC 計画 CIC 計画 NTIRD 計画等が継続的に実施され 2010 年のスパコン予算は 1883M$ の規模に到達したと報告されている DOE/NNSA の核兵器応用を目的とした ASCI 計画 ASC 計画で開発されたスパコンが 1997~2001 年 2004~2009 年の期間 TOP500 の 1 位を堅持している超並列スーパーコンピュータ利用促進プログラム INCITE(DOE:2003 年 ~) を実施中 2012 年は 60 課題に Jaguar と Intrepid(BlueGene/P) を合わせて 1.7B コア時間 (60% に相当 ) を配分と報告されている 2013 年は 61 課題に Titan Mira と Intrepid を合わせて 5.0B コア時間の配分を予定と報告されている 2012 年 LLNL の Sequoia(20 ペタ ) ORNL の Titan(27 ペタ ) など 10 ペタ超級コンピュータが続々稼働 1 年後には最大 87 ペタの計算能力を 6 主要研究機関で所有する計画当初の計画より遅れているが 2018 年までに2~3 台のプロトタイプを開発し 2020 年頃には1~3 台のエクサ級コンピュータの稼働を目指して準備を着実に推進 2013 年度関連予算は90M$ にとどまったが次年度の本格予算計画をDOEが策定中と報道されている FastForward(DOE:2012~2014 年 ) でIBM 他 5 社とエクサのハード開発に着手 (62M$) しているエクサ向け超並列対応ソフトウエア研究開発では燃焼を含む3 課題がDOEのCo-Designで実施されているソフト開発プロジェクトXstack(2012~2015 年 ) が新たに開始されている DOEは4 年以内に100~300ペタ級コンピュータをORNL アルゴンヌ LLNLに導入との報道 5

8 6 世界各国のハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) への取組 (2/2) EU 中国ロシアインド韓国 FP8-Horizon 計画 (2014~2020 年 ) で HPC 関連予算を 1.2B ユーロに倍増と報道欧州 25 カ国の参加を得た超並列スーパーコンピュータ利用促進プログラム PRACE(2008 年 ~) を実施中仏独西伊から 400M ユーロの資金を獲得し超ペタ級コンピュータ整備が実施中である JUQUEEN( 独 FZJ:5.033PFLOPS) HERMIT( 独 HLRS:1.0PFLOPS) CURIE( 仏 CEA:2PFLOPS) FERMI( 伊 CINECA:2PFLOPS) 他計 6 機のオーバーペタ級コンピュータのリソースを公募で配分している 2010~2012 年に 4.2B コア時間を 159 プロジェクトに配分したと報告されている EESI2(European Exascale Software Initiative) で引き続きエクサ実現の課題抽出とロードマップ作成を継続エクサ関連プロジェクト Mont-Blanc DEEP CRESTA( 総額 42M ユーロ ) でハードとソフトの研究開発を実施中国家科学技術重大プロジェクト ( 第 12&13 次 5 ヵ年計画 :2011~2020 年 ) で HPC 関連に重点投資天河 -1A 他 4 機のペタ級コンピュータを稼働させた実績 CPU とネットワークの自国生産を重視して国主導で研究開発促進 MOST-863( 第 12 次 5 カ年計画 ) で 2015 年までに 100 ペタ級コンピュータを開発予定と報道 2020 年までにエクサコンピュータの製造を計画とも報道 2012 年 11 月の TOP500 では 72 システムが入り米国に次いで 2 位モスクワ州立大学が T-Platform と 2013 年稼働の 10 ペタ級コンピュータの開発中と報道 2020 年のエクサコンピュータの開発も視野にいれており 1.5B$ を想定との報道もされている 2012 年 11 月の TOP500 では 26 位の実績インド政府がペタ ~ エクサ級コンピュータを 872M$ を投じて 2017 年までに開発との報道 2012 年 11 月の TOP500 では 82 位の実績 1995 年韓国情報基盤イニシアティブ (KII; Korea Information Infrastructure Initiative) を開始 HPC 法 (National Supercomputing Promotion Act) を 2011 年に制定 2012 年 11 月の TOP500 では 78 位の実績超高性能コンピュータを国家レベルで重点育成するための中長期計画 ( 第 1 次国家最高性能コンピュータ育成基本計画 (2013~17)) を策定

9 2. 国内の状況 7

10 第 4 期科学技術基本計画平成 23 年 8 月 19 日閣議決定 (HPCI 関係抜粋 ) Ⅲ. 我が国が直面する重要課題への対応 2. 重要課題達成のための施策の推進 (4) 国家存立の基盤の保持 ⅰ) 国家安全保障基幹技術の強化有用資源の開発や確保に向けた海洋探査及び開発技術情報収集や通信をはじめ国の安全保障や安全な国民生活の実現等にもつながる宇宙輸送や衛星開発及び利用に関する技術地震や津波等の早期検知に向けた陸域海域における稠密観測監視災害情報伝達に関する技術独自のエネルギー源確保のための新たなエネルギーに関する技術世界最高水準のハイパフォーマンスコンピューティング技術地理空間情報に関する技術さらに能動的で信頼性の高い ( ディペンダブルな ) 情報セキュリティに関する技術の研究開発を推進する (5) 科学技術の共通基盤の充実強化 ⅰ) 領域横断的な科学技術の強化先端計測及び解析技術等の発展につながるナノテクノロジーや光量子科学技術シミュレーションや e ーサイエンス等の高度情報通信技術数理科学システム科学技術など複数領域に横断的に活用することが可能な科学技術や融合領域の科学技術に関する研究開発を推進する Ⅳ. 基礎研究及び人材育成の強化 4. 国際水準の研究環境及び基盤の形成 (1) 大学及び公的研究機関における研究開発環境の整備 2 先端研究施設及び設備の整備共用促進 < 推進方策 > 国は公的研究機関を中心に世界最先端の研究開発の推進に加えて幅広い分野への活用が期待される先端研究施設及び設備の整備更新等を着実に進めるとともにその着実な運用や共用法に基づく施設など世界最先端の研究施設及び設備について共用を促進するための支援を行う公的研究機関等は保有する施設及び設備の共用を促進するとともにこれを利用する研究者や機関の利便性を高めるため安定的な運転時間の確保や利用者ニーズを把握した上での技術支援者の適切な配置など利用者支援体制を充実強化するまた優れた研究成果が創出できるよう共用に際して研究課題の公募や選定の在り方を含めより成果が期待される研究開発を戦略的に実施するための方策を講じる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) の構築平成 25 年度予算案 :16,416 百万円 ( 平成 24 年度予算額 :19,941 百万円 ) 事業概要けい今後とも我が国が科学技術学術研究産業医薬など広汎な分野で世界をリードし続けるためスーパーコンピュータ京を中核とし多様な利用者のニーズに応える革新的な計算環境 (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 ) を構築するとともにこの利用を推進し地震津波の被害軽減やグリーンライフイノベーション等に貢献 (1)HPC( ハイハフォーマンスコンヒューティンク ) 基盤の運用 13,802 百万円 (16,866 百万円 ) (ⅰ) 京の運営 11,484 百万円 (15,009 百万円 ) H24 年度は開発に係る経費含む ( 内訳 ) 京の運用等経費 10,587 百万円 (9,653 百万円 ) 特定高速電子計算機施設利用促進 897 百万円 (897 百万円 ) 我が国の高性能計算環境の中核となるスーパーコンピュータ京の運用を着実にすすめる (ⅱ)HPCI の運営 2,318 百万円 (1,856 百万円 ) 多様な利用者のニーズに応じ我が国の計算資源を最適に活用するとともにデータの共有や共同分析などを可能とするための研究基盤を構築する平成 25 年度は平成 24 年 9 月 28 日に共用開始した HPCI のシステムの着実な運用を行うまた将来の HPCI のシステムのあり方の調査研究を行う (2)HPCI 利用の推進 2,614 百万円 (3,075 百万円 ) (ⅰ)HPCI 戦略プログラム 2,614 百万円 (3,075 百万円 ) 京を中核とする HPCI を最大限活用し 1 画期的な成果創出 2 高度な計算科学技術環境を使いこなせる人材の創出 3 最先端計算科学技術研究教育拠点の形成を目指し戦略機関を中心に下記の戦略分野における研究開発及び計算科学技術推進体制の構築を推進 < 戦略分野 > 分野 1: 予測する生命科学医療および創薬基盤分野 2: 新物質エネルギー創成分野 3: 防災減災に資する地球変動予測分野 4: 次世代ものづくり分野 5: 物質と宇宙の起源と構造自動車の風洞解析シミュレーション ( 分野 4) 循環器系統合シミュレーション ( 分野 1) 銀河形成シミュレーション ( 分野 5) スーパーコンピュータ京の概要平成 23 年 11 月に性能目標のLINPACK 10ペタフロップス達成平成 24 年 6 月システム完成平成 23 年 6 月 11 月と連続で世界スパコン性能ランキング (TOP500) において1 位を獲得平成 24 年 9 月 28 日に共用開始 10 ペタフロップス :1 秒間に 1 京回 (=10,000 兆回 ) の計算性能 HPCI のイメージスーハーコンヒュータ京を中核として国内の大学等の計算機やストレーシを高速ネットワークでつなぎ多様なユーサーニースに応える利便性の高い利用環境を構築 8 心臓シミュレーション細胞組織臓器を部分ではなく心臓全体をありのままに再現し心臓病の治療法の検討や薬の効果の評価に貢献最先端の計算環境を利用し重要課題に対応シミュレーションによる地震津波の被害予測 50m 単位 ( ブロック単位 ) での予測から地盤沈下や液状化現象等の影響も加味した 10m 単位 ( 家単位 ) の詳細な予測を可能とし都市整備計画への活用による災害に強い街作りやきめ細かな避難計画の策定等に貢献 ( 関連予算 ) HPCI を支えるデータ流通基盤の構築学術情報ネットワーク (SINET) 整備 6,139 百万円 ( 国立情報学研究所に対する運営費交付金の内数 ) シミュレーションによる創薬開発新薬の候補物質を絞り込む期間を半減 ( 約 2 年から約 1 年 ) し画期的な新薬の開発に貢献

請幅広いユーザ申HPCI 計画平成 24 年 4 月時点次世代スパコン京京ソフトウェア ( グランドチャレンジアプリケーション ) 京施設費用平成 18 年度 35 億平成 19 年度平成 20 年度平成 21 年度平成 22

平成 24 年度 ( うちシステム製造費 ) 国庫債務負担行為 (3 年間の総額 490 億円 ) 348 億円開発製作評価 22 億 32 億 22 億 19 億 15 億完成 102 億円性能チューニング 110 億 45 億 40

年度のソフトウェア実証 16 億は HPCI 戦略フロクラムの中で実施合計 193 億円 119 億 1,111 億円京の運用等経費 14 億運用 65 億 97 億京の利用者選定利用支援 9 億共用法に基づく登録機関が実施

3 億 3 億 HPCI 戦略プログラム 35 億 31 億 H18 予算 35 億円 H19 予算 120 億円 H20 予算 200 億円 H21 予算 190 億円 H22 予算 ( 当初 ):228 億 H22 補正 :186 億円 H23

各機関への委託事業により実施 FOCUS アクセスポイントの設置運用 RIST 阪大スパコン運用九大スパコン運用京大スパコン運用京理研京運用共用ストレージ運用全体運営の企画調整情報学研究所ユーザ ID 管理システム運用 (

11 請幅広いユーザ申HPCI 計画平成 24 年 4 月時点次世代スパコン京京ソフトウェア ( グランドチャレンジアプリケーション ) 京施設費用平成 18 年度 35 億平成 19 年度平成 20 年度平成 21 年度平成 22 年度 397 億平成 23 年度概念設計詳細設計試作評価製造 <システム開発経費小計 > 12 億 53 億 111 億 110 億 353 億設計 1 億 34 億 67 億建設 61 億 29 億 120 億 200 億 190 億平成 24 年度 ( うちシステム製造費 ) 国庫債務負担行為 (3 年間の総額 490 億円 ) 348 億円開発製作評価 22 億 32 億 22 億 19 億 15 億完成 102 億円性能チューニング 110 億 45 億 40 億円 50 億合計 Linpack 10PFLOPS 達成 ( 目標 :H24 年 6 月実績 :H23 年 11 月 ) 平成 24 年 9 月末共用開始合計 793 億円合計 126 億円 10 億実証 6 億 H23,24 年度のソフトウェア実証 16 億は HPCI 戦略フロクラムの中で実施合計 193 億円 119 億 1,111 億円京の運用等経費 14 億運用 65 億 97 億京の利用者選定利用支援 9 億共用法に基づく登録機関が実施 HPCI の構築 HPCI システム基本設計詳細設計整備構築 0.5 億 1.8 億 19 億将来の HPCI システムのあり方の調査研究のための経費 4.4 億円を含む HPCI 戦略プログラム FS 準備研究 0.3 億 3 億 HPCI 戦略プログラム 35 億 31 億 H18 予算 35 億円 H19 予算 120 億円 H20 予算 200 億円 H21 予算 190 億円 H22 予算 ( 当初 ):228 億 H22 補正 :186 億円 H23 予算 211 億円 H24 予算 199 億円 HPCI の枠組み京を中核とする国内のスパコンやストレージを高速ネットワークでつなぎユーザー窓口の一元化などにより利便性の高い利用環境を構築 HPCI の整備運営として各機関への委託事業により実施 FOCUS アクセスポイントの設置運用 RIST 阪大スパコン運用九大スパコン運用京大スパコン運用京理研京運用共用ストレージ運用全体運営の企画調整情報学研究所ユーザ ID 管理システム運用 ( シングルサインオン機能の提供 ) SINET4 運用名大スパコン運用北大スパコン運用東工大スパコン運用東北大スパコン運用筑波大スパコン運用東大スパコン運用共用ストレージ運用 RIST アクセスポイントの設置運用利用者選定選定シングルサインオン一つのアカウントで全ての計算資源が利用可能 9

スーパーコンピュータ京 ( けい ) の概要 2011 年 6 月と 11 月の二期連続で世界スパコン性能ランキング (TOP500) において 1 位を獲得京の利用研究が 2 年連続でゴードンベル賞 ( コンピュータシミュレーション分野での最高の賞 ) を受賞概要平成 23 年 11 月にLINPACK 性能 1 10ペタフロップス 2 達成平成 24 年 6 月システム完成済

フル稼働時の連続実行時間は 29 時間以上で世界最高水準の信頼性世界トップ 10 の実行効率 ( 理論性能に対する実際の性能の比率 ) 平均が 78% のところ京は 93% アプリケーションプログラムの実行性能や使いやすさに関して高い性能水冷システムの導入により消費電力の削減や故障率の低減に寄与六次元メッシュ / トーラス結合の採用による高い利便性耐故障性運用性共用法に基づき

computer) 10,510 15 国際核融合エネルギー研究センタ Bull SA Helios 1,237 17 東工大学術国際情報センタ (GSIC) NEC/HP TSUBAME2.

12 スーパーコンピュータ京 ( けい ) の概要 2011 年 6 月と 11 月の二期連続で世界スパコン性能ランキング (TOP500) において 1 位を獲得京の利用研究が 2 年連続でゴードンベル賞 ( コンピュータシミュレーション分野での最高の賞 ) を受賞概要平成 23 年 11 月にLINPACK 性能 1 10ペタフロップス 2 達成平成 24 年 6 月システム完成済 ( 兵庫県神戸市の理化学研究所に設置 ) 平成 24 年 9 月 28 日に共用開始 1 スーパーコンピュータの性能を測るための世界的な指標 ( ベンチマークプログラム, 2 10 ペタフロップス : 一秒間に 1 京回 (=10,000 兆回 =10 16 回 ) の足し算, 掛け算が可能な性能プロジェクト経費約 1,110 億円 (H18~H24) 特長全 CPU フル稼働時の連続実行時間は 29 時間以上で世界最高水準の信頼性世界トップ 10 の実行効率 ( 理論性能に対する実際の性能の比率 ) 平均が 78% のところ京は 93% アプリケーションプログラムの実行性能や使いやすさに関して高い性能水冷システムの導入により消費電力の削減や故障率の低減に寄与六次元メッシュ / トーラス結合の採用による高い利便性耐故障性運用性共用法に基づき登録機関 ( 高度情報科学技術研究機構 ) と理化学研究所が連携し京を利用する体制を構築 80 cm ラック 206 cm CPU( 富士通製 ) 8 万個以上を使用研究棟 TOP500( 平成 24 年 11 月 ) のうち日本に設置されているスパコン順位サイトベンダシステム名称 Linpack 演算性能 ( テラ FLOPS) 3 理研計算科学研究機構 (AICS) 富士通京 (K computer) 10, 国際核融合エネルギー研究センタ Bull SA Helios 1, 東工大学術国際情報センタ (GSIC) NEC/HP TSUBAME2.0 1, 東大情報基盤センタ富士通 Oakleaf-FX 1, 電力中央研究所 SGI SGI Altix X 高エネルギー加速器研究機構 IBM HIMAWARI 高エネルギー加速器研究機構 IBM SAKURA 九州大学富士通 PRIMERGY CX 筑波大計算科学研究センタ Appro/Cray HA-PACS 核融合科学研究所日立 Hitachi SR 京都大学 Cray Camphor 東北大学金属材料研究所日立 Hitachi SR 日本原子力研究開発機構 (JAEA) 富士通 BX 九州大学富士通 PRIMEHPC FX 東大物性研 SGI SGI Altix ICE 8400EX 京都大学 Appro Laurel 金融関係 IBM xseries x3650m 地球シミュレータセンタ NEC 地球シミュレータ北海道大学情報基盤センタ日立 Hitachi SR 分子科学研究所富士通 PRIMERGY RX JAXA 富士通 Fujitsu FX 東大情報基盤センタ日立 T2Kオープンスパコン東大ヒトゲノム解析センタ日立 HA 理研情報基盤センタ (RIKEN) 富士通 RICC サービスプロバイダ IBM xseries x3650m サービスプロバイダ IBM xseries x3650m 富士通沼津工場富士通 PRIMEHPC FX 国立遺伝学研究所 HP PC Cluster サービスプロバイダ IBM xseries x3650m サービスプロバイダ IBM xseries x3650m 筑波大計算科学研究センタ Appro T2Kオープンスパコンサービスプロバイダ IBM xseries x3650m

13 TOP500 の推移平成 23 年 6 月平成 23 年 11 月平成 24 年 6 月平成 24 年 11 月総 Linpack 性能 11.18ペタ 14.22ペタ 18.00ペタ 19.44ペタ日本 (FLOPS) (19.0%) (19.2%) (14.5%) (12.0%) 全体 58.88ペタ 74.06ペタペタペタ国内設置台数 ( 注 ) ( システム数 ) (5.2%) (6.0%) (7.0%) (6.4%) 日本製スパコン設置台数 ( システム数 ) (3.2%) (2.6%) (2.8%) (3.4%) ( 注 ) 海外メーカー分を含む 9 大学情報基盤センターの計算リソースの概要大型計算機を運用管理するとともにその整備を図る学術研究等の共同利用に供する計算機の高度利用に関する研究および開発を行う平成 25 年 4 月現在総理論演算性能 6,509Tflops 北海道大学 : SR16000/M1 (172.6Tflops, 22TB) 大阪大学 : SX-9 (16.4Tflops, 10TB) SX-8R (5.3Tflops,3.3TB) Express5800/120Rg-1 (6.1Tflops, 2TB) Express5800/53Xh (16.6Tflops, 2.6TB) 京都大学 : Cray XE6 (300.8Tflops, 60TB) APPRO GreenBlade8000 (242.5Tflops, 38TB) APPRO 2548X (10.6Tflops, 24TB) 九州大学 : PRIMEHPC FX10 (181.6Tflops,24.6TB) PRIMERGY CX400 S1 (811.9TF,185TB) SR16000/L2 (25.3Tflops,5.5TB) 名古屋大学 : FX1 (30.7Tflops,24TB) HX600 (25.6Tflops, 10TB) M9000 (3.84Tflops,3TB) 11 東北大学 : SX-9 (26.2Tflops, 16TB) SX-9 (3.3Tflops, 2TB) Express5800(1.7Tflops, 3TB) 筑波大学 : T2K-Tsukuba (95.4Tflops,21TB) フロンティア計算機システム (802Tflops,34TB) 東京大学 : T2K (140.1Tflops, 31TB) SR16000/M1 (54.9Tflops,11TB) PREMEHPC FX10 (1135.2Tflops, 150TB) 東京工業大学 : TSUBAME2.0 (2400Tflops,99TB) 2013 年 4 月現在

スパコンの保有状況大学 ( 最大理論性能が 100GFLOPS 以上 )( 平成 24 年 5 月現在 ) 学術情報基盤実態調査による調査結果をもとに集計調査対象は国立 86 公立 82 私立 610 の計 778 大学学内利用 ( 人 ) 学外利用 ( 人 ) 最大理論性能 (TFLOPS) 国立大学 (22 大学 ) 9,409 5,190 6,793.

5TFLOPS 以上 ) ( 利用者数は平成 24 年 5 月現在最大理論性能は平成 24 年 10 月現在 ) 機関内利用 ( 人 ) 機関外利用 ( 人 ) 最大理論性能 (TFLOPS) 大学共同利用機関法人 946 3,297 1,949.19 独立行政法人 3,084 844 12,566.08 合計 4,030 4,141 14,515.

14 スパコンの保有状況大学 ( 最大理論性能が 100GFLOPS 以上 )( 平成 24 年 5 月現在 ) 学術情報基盤実態調査による調査結果をもとに集計調査対象は国立 86 公立 82 私立 610 の計 778 大学学内利用 ( 人 ) 学外利用 ( 人 ) 最大理論性能 (TFLOPS) 国立大学 (22 大学 ) 9,409 5,190 6, 公立大学 (4 大学 ) 私立大学 (13 大学 ) 2, 合計 11,842 5,395 7, うち情報基盤センター (9 大学 ) 5,589.82TFLOPS 大学共同利用機関法人独立行政法人 ( 最大理論性能が 1.5TFLOPS 以上 ) ( 利用者数は平成 24 年 5 月現在最大理論性能は平成 24 年 10 月現在 ) 機関内利用 ( 人 ) 機関外利用 ( 人 ) 最大理論性能 (TFLOPS) 大学共同利用機関法人 946 3,297 1, 独立行政法人 3, , 合計 4,030 4,141 14, 京の要求計算資源量 < 申請件数 > < 京要求資源量 > 6.7 倍 7.6 倍京一般利用京若手人材育成利用京産業利用 ( トライアルユース ) 京産業利用 ( 実証利用 ) 京産業利用 ( 個別利用非公開 ) 京 + HPCI 資源 HPCI 共京以外有スト京以外産業利用レージ利一般利用 ( 実証利用 ( 共有用 ) 型 ) 合計 4.2 倍 5.4 倍 1: 要求資源量については精査中であり今後修正される可能性がある 2: 京一般利用の示す資源量は左記京一般利用 (105 件 ) および京 +HPCI 資源 (33 件 ) の課題で要求している京の資源量である高度情報科学技術研究機構発表資料より 12

15 13 TOP500 における国内マシンの LINPACK 性能トレンド TOP500 マシンと国内マシンの LINPACK 性能トレンド (TOP500 ランクイン分 ) 1,000, E LINPACK 性能 (TFLOPS) FLOPS 100, P 10, P 1, P T T T 100G 位性能合計国内設置マシン性能合計 9 大学基盤センター性能合計附置研 + 大学共同利用性能合計独法性能合計 G 年 6 月 1995 年 6 月 1997 年 6 月 1999 年 6 月 2001 年 6 月 2003 年 6 月 2005 年 6 月 2007 年 6 月 2009 年 6 月 2011 年 6 月 TOP500 の位合計性能に対する国内マシン性能の割合 (LINPACK 性能 ) TOP500 の位性能合計に対する国内マシン性能合計の割合 (LINPACK 性能 ) 40% 30% 国内設置マシン性能割合 9 大学基盤センター性能割合附置研 + 大学共同利用性能割合独法性能割合 9 大学 + 附置研 + 大学共同利用 + 独法 20% 10% 0% 1993 年 6 月 1995 年 6 月 1997 年 6 月 1999 年 6 月 2001 年 6 月 2003 年 6 月 2005 年 6 月 2007 年 6 月 2009 年 6 月 2011 年 6 月

16 14 9 大学附置研共同利用機関独法の計算資源量合計 100P 10P (FLOPS) 提供可能計算資源量 ( 最大演算性能 ) 使用計算資源量 ( 使用演算性能 ) - 附置研共同利用機関独法 - 9 大学 1P 100T 10T 1T ( 年度 ) 27

17 3.HPCI の利用課題選定 15

HPCI 戦略プログラム戦略分野京を中核とする HPCI を最大限活用し 1 画期的な成果創出 2 高度な計算科学技術環境を使いこなせる人材の創出 3 最先端コンピューティング研究教育拠点の形成を目指し戦略機関を中心に戦略分野の研究開発及び計算科学技術推進体制の構築を推進する分野 1 分野 2 分野 3 分野 4 分野 5 <

更には各種電池やバイオマスなどの新規エネルギーの開発を目指す防災減災に資する地球変動予測高精度の気候変動シミュレーションにより地球温暖化に伴う影響予測や集中豪雨の予測を行うまた地震津波についてこれらが建造物に与える被害をも考慮した予測を行う次世代ものづくり先端的要素技術の創成 ~ 組み合わせ最適化 ~ 丸ごとあるがまま性能評価

分子研東北大金材研海洋研究開発機構東大生産研 ( 代表 ) 宇宙航空研究開発機構日本原子力研究開発機構筑波大 ( 代表 ) 高エネ研国立天文台スーパーコンピュータ京で社会的学術的に大きなブレークスルーが期待できる分野を戦略分野 (5 分野 ) とする各戦略分野の研究開発分野振興等を牽引する機関を戦略機関とする京

コンソーシアム三位一体の連携により広範な分野での活用を促進 HPCI コンソーシアム計算資源提供機関やユーザーコミュニティ機関等 HPCIの整備運用や計算科学技術振興に関わる意見を幅広く集約し提言利用者のニーズ実施計画業務規程の認可登録施設利用促進機関 ( 登録機関 ) [ 高度情報科学技術研究機構 ] ( 法定業務 )

18 HPCI 戦略プログラム戦略分野京を中核とする HPCI を最大限活用し 1 画期的な成果創出 2 高度な計算科学技術環境を使いこなせる人材の創出 3 最先端コンピューティング研究教育拠点の形成を目指し戦略機関を中心に戦略分野の研究開発及び計算科学技術推進体制の構築を推進する分野 1 分野 2 分野 3 分野 4 分野 5 < 戦略分野 > 予測する生命科学医療および創薬基盤ゲノムタンパク質から細胞臓器全身にわたる生命現象を統合的に理解することにより疾病メカニズムの解明と予測をおこなう医療や創薬プロセスの高度化への寄与も期待される新物質エネルギー創成物質を原子電子レベルから総合的に理解することにより新機能性分子や電子デバイス更には各種電池やバイオマスなどの新規エネルギーの開発を目指す防災減災に資する地球変動予測高精度の気候変動シミュレーションにより地球温暖化に伴う影響予測や集中豪雨の予測を行うまた地震津波についてこれらが建造物に与える被害をも考慮した予測を行う次世代ものづくり先端的要素技術の創成 ~ 組み合わせ最適化 ~ 丸ごとあるがまま性能評価寿命予測というプロセス全体をシミュレーション主導でシームレスに行う新しいものづくりプロセスの開発を行う物質と宇宙の起源と構造物質の究極的微細構造から星銀河の誕生と進化の全プロセスの解明まで極微の素粒子から宇宙全体に至る基礎科学を融合し物質と宇宙の起源と構造を統合的に理解する < 戦略機関 > 理化学研究所東大物性研 ( 代表 ) 分子研東北大金材研海洋研究開発機構東大生産研 ( 代表 ) 宇宙航空研究開発機構日本原子力研究開発機構筑波大 ( 代表 ) 高エネ研国立天文台スーパーコンピュータ京で社会的学術的に大きなブレークスルーが期待できる分野を戦略分野 (5 分野 ) とする各戦略分野の研究開発分野振興等を牽引する機関を戦略機関とする京の共用の枠組み国 ( 文部科学省 ): 特定先端大型研究施設の共用の促進に関する法律に基づく共用の促進に関する基本的な方針の策定提言実施計画の認可理化学研究所 ( 設置者実施主体 ) [ 計算科学研究機構 ( 神戸 )] ( 法定業務 ) 京の開発施設の建設維持管理超高速電子計算機の供用連携京共用施設理研登録機関コンソーシアム三位一体の連携により広範な分野での活用を促進 HPCI コンソーシアム計算資源提供機関やユーザーコミュニティ機関等 HPCIの整備運用や計算科学技術振興に関わる意見を幅広く集約し提言利用者のニーズ実施計画業務規程の認可登録施設利用促進機関 ( 登録機関 ) [ 高度情報科学技術研究機構 ] ( 法定業務 ) 利用者選定業務利用支援業務 ( 情報の提供相談等の援助等 ) 利用の応募戦略機関については優先的に利用枠を確保 23 年 10 月に選定 24 年 4 月から業務開始公正な課題選定情報提供研究相談技術指導等戦略機関 ( 社会が期待する画期的な成果創出のため京を中核とする HPCI の重点的戦略的な利用 ) 利用者 ( 大学独立行政法人産業界等基礎研究から産業利用まで幅広い利用 ) 16 提言

京の利用者選定について < 京の利用枠 > 京の利用については公募に基づいて選定する一般利用枠と公募によらず重要なテーマ課題を選定する戦略プログラム利用枠等がある < 一般利用枠 > 産業界を含め幅広い利用者を対象に公募し申請のあった者の中から課題審査委員会の審査を経て利用者が選定される < 戦略プログラム利用枠

我が国の産業競争力強化とともに京等の成果を社会に還元する上でも重要一方で京等の産業界の利用に当たって様々な課題に適切に対応することにより産業利用の促進を図っている平成 24 年 5 月から 6 月にかけて行った京の一般公募では産業利用課題の応募は 29 件で要求資源量が 4

利用支援の強化情報の一元的提供利用者講習会の実施コンシェルジェ的相談窓口の設置ソフトウェア移植チューニング支援等利用環境の整備 SINET4への産業界からのスムースな接続アクセスポイント ( 東西 2カ所 ) の設置成果の帰属と知財権の明確化等京の技術支援京の利用者講習会 17 京

19 京の利用者選定について < 京の利用枠 > 京の利用については公募に基づいて選定する一般利用枠と公募によらず重要なテーマ課題を選定する戦略プログラム利用枠等がある < 一般利用枠 > 産業界を含め幅広い利用者を対象に公募し申請のあった者の中から課題審査委員会の審査を経て利用者が選定される < 戦略プログラム利用枠 > 文部科学省が戦略的見地から配分内容を定め登録機関によるプロセス審査を経て利用者が選定されるなお利用料金については産業利用で成果非公開の場合有償とする (1 ペタフロップスを 1 時間使った場合約 10 万円 ) 産業利用の促進に向けた取り組み京及び HPCI の産業界の利用は我が国の産業競争力強化とともに京等の成果を社会に還元する上でも重要一方で京等の産業界の利用に当たって様々な課題に適切に対応することにより産業利用の促進を図っている平成 24 年 5 月から 6 月にかけて行った京の一般公募では産業利用課題の応募は 29 件で要求資源量が 4 倍以上の競争率になるなど産業界からも想定を上回る利用の申し込み平成 25 年度においても産業利用枠を含む追加公募を実施 ( 平成 25 年度下半期分 ) するなど産業利用促進に向けた取り組みを加速産業利用促進策有効性が実証できる枠組みトライアルユース枠の設定等利用支援の強化情報の一元的提供利用者講習会の実施コンシェルジェ的相談窓口の設置ソフトウェア移植チューニング支援等利用環境の整備 SINET4への産業界からのスムースな接続アクセスポイント ( 東西 2カ所 ) の設置成果の帰属と知財権の明確化等京の技術支援京の利用者講習会 17 京を利用している主な民間企業 ( 平成 25 年 3 月 18 日現在 ) < 成果公開型 (17 件 )> 富士フイルムブリヂストントヨタ自動車住友ゴム工業武田薬品工業住友化学清水建設竹中工務店など < 成果非公開型 (5 件 )> 大日本住友製薬第一三共など < トライアルユース (6 件 ) > 三ツ星ベルト東洋ゴム工業などこれまでに京を利用した企業は総勢 46 企業トライアルユースについては随時募集中

20 京における利用区分利用料の基本的考え方一般利用幅広い分野の研究者等により実施利用ニーズに柔軟に対応一般課題 (30% 程度 ) 産業利用課題 (5% 程度, 一般課題の内数 ) 若手人材育成課題 (5% 程度, 一般課題の内数 ) 無償利用は年度単位成果公開トライアルユース実証利用個別利用無償随時受付無償利用は年度単位成果公開有償 (1 ペタフロップスを 1 時間使った場合約 10 万円 ) 利用は年度単位成果非公開無償成果公開若手の将来性を考慮重点的利用無償国が決定し登録機関に通知成果創出加速枠 (5% 程度 ) 戦略プログラム利用枠 (50% 程度 ) 重点化促進枠一般利用枠戦略プログラム利用枠で実施中の課題から追加配分戦略機関が提案した利用希望課題について国が配分内容を決定政策的に重要で緊急な課題海外の利用については国際交流推進の観点から利用することが可能ただし海外の企業に所属する者については国内の法人に所属する者との共同申請とする京における課題選定について < 選定の枠組み > 利用者及び利用課題の選定に当たっては特定大型施設の共用に関する法律に基づき登録機関として選定された高度情報科学技術研究機構が中正公立な立場で利用者の選定を行う具体的には登録機関の下におかれた選定委員会が選定方針の策定利用者の選定等を行い課題審査委員会が個別の課題の審査を行う < 選定の基準 > 1. 科学的に卓越し又は社会的に意義が高くブレークスルーが期待できる課題であること 2. 京が有する計算資源を必要としていること 3. ソフトウェアの効率性 ( 並列性 ) 計算処理データ収集結果の解析手法等が十分に検証済みであるとともに各種資源の利用計画や研究体制が妥当であること 4. 提案課題の実施及び成果の利用が平和目的に限定される等科学技術基本法や社会通念等に照らして当該利用研究課題の実施が妥当であること国の定める共用に関する基本計画登録機関高度情報科学技術研究機構選定委員会課題審査委員会産業利用 WG レビュアー課題選定の枠組み ( 若手人材育成課題 ) 1. 将来の発展が期待できる優れた着想を持つ研究計画であること (2.~4. は上記同様 ) ( 産業利用課題 ) 1. 自社内では実施できない解析規模や難易度の課題であること 2. 産業応用出口戦略が明確な課題であること 3. 産業利用の開拓に向けた波及効果 ( 社会への貢献 ) が十分期待できる課題であること (4は上記同様) 18

登録機関における京に関する利用支援京の利用者問合せヘルプデスク回答 (1) 申請前の事前相談 - 応募手続きについての相談 - 課題申請書類の記入方法についての相談 - 京の計算機環境 (HW,SW) の問合せ (2) 利用相談 - コンパイルエラー実行時エラー等 - 他システムからの移行 - ライブラリツール等 - 性能情報採取方法 - 実行結果不正 (3) 技術支援 -

21 登録機関における京に関する利用支援京の利用者問合せヘルプデスク回答 (1) 申請前の事前相談 - 応募手続きについての相談 - 課題申請書類の記入方法についての相談 - 京の計算機環境 (HW,SW) の問合せ (2) 利用相談 - コンパイルエラー実行時エラー等 - 他システムからの移行 - ライブラリツール等 - 性能情報採取方法 - 実行結果不正 (3) 技術支援 - 利用者からの高速化支援の依頼 - 重点的に支援するプログラムをピックアップ - プログラム性能情報の採取 - ボトルネック調査 ( 通信特性分析, インバランス評価, 単体性能評価 ) など - 高速化支援登録機関 (4) 情報提供 - 一元的に各種の情報をポータルサイトで提供 - HPCI システムの提供機関と計算機資源の一覧 - お知らせ - 課題募集開始説明会講習会の案内など - 高速化ノウハウなど (5) 利用講習会の実施 - 利用開始後に利用講習会を適宜開催 - 利用環境, 開発環境, システムの説明 - 性能分析手法高速化のノウハウ HPCI の課題選定について < 選定の枠組み> 利用者及び利用課題の選定に当たっては京の枠組みと連携しながら一括した課題選定の一部として委託事業により高度情報科学技受託者高度情報科学技術研究機構術研究機構が中正公立な立場で課題選定を行う具体的には登録機関の下におかれた選定委員会が選定方針の策定を行い公募を実施選定委員会公募された課題について課題審査委員会が審査により課題を選定選定結果を選定委員会に報告課題審査委員会 < 選定の基準 > 京以外のHPCI 共用計算資源産業利用 WG 1. 大規模大容量計算に挑戦する計算課題であること 2. 将来的に京やそれに続く大規模の計算機利用につながり得る研究学際共同研究 WG 課題であること 3. 複数計算機資源を利用することが期待される研究過大であることレビュアー産業利用課題課題選定の枠組み 1. 自社内では実施できない解析規模や難易度の課題であること 2. 産業応用出口戦略が明確な課題であること 3. 産業利用の開拓に向けた波及効果 ( 社会への貢献 ) が十分期待できる課題であること 4. 提案課題の実施及び成果の利用が平和目的に限定される等科学技術基本法や社会通念等に照らして当該利用研究課題の実施が妥当であること < 対象となる計算資源 > スーパコンピュータ北海道大学東北大学筑波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共用ストレージ東拠点 : 東京大学内西拠点 : 計算科学研究機構内 19

22 4. スパコンによる成果例 20

スーパーコンピュータ京の利用成果がゴードンベル賞を受賞 2011 年概要理研筑波大東大富士通のチームによる京によるシリコンナノワイヤの第一原理計算がコンピュータシミュレーション分野で最高の賞であるゴードンベル賞の最高性能賞を受賞日本人によるこの受賞は 2004 年以来 7 年ぶりの快挙 ( 参考 ) ゴードンベル賞米国計算機学会 (ACM) が

23 スーパーコンピュータ京の利用成果がゴードンベル賞を受賞 2011 年概要理研筑波大東大富士通のチームによる京によるシリコンナノワイヤの第一原理計算がコンピュータシミュレーション分野で最高の賞であるゴードンベル賞の最高性能賞を受賞日本人によるこの受賞は 2004 年以来 7 年ぶりの快挙 ( 参考 ) ゴードンベル賞米国計算機学会 (ACM) が毎年ハードウェアとアプリケーションの開発において最高の成果をあげた論文に付与する賞毎年 11 月に開催される米国スーパーコンピュータ会議にて表彰式が行われるこのうち実行性能部門の最高性能賞は最も栄誉ある賞とされている研究内容背景 22nm 以下の微細構造をもつ次世代半導体において漏れ電流による消費電力の解決が課題このためシリコンナノワイヤが次世代半導体の材料として期待されているがその実現にはナノワイヤ内の原子電子の解析が不可欠しかしこのような微細材料での実験はできずまたシミュレーションでは計算機の能力不足から 2,000 原子程度 ( ごく一部分 ) までしか計算できなかった京による成果現実の材料サイズに近い 10 万原子規模のナノワイヤの電子状態の計算し世界で初めてナノレベルの高精度シミュレーションを可能にした (3 ペタフロップスでの計算 ) ( 従来のシステムでは 30 年以上かかる計算が京により 1 週間で実施可能に ) また約 4 万原子のナノワイヤの電子状態を断面の形状を変えて計算し断面の形状による電子輸送特性の変化を初めて明らかにした今後の展開 22nm 以下の微細構造を持つ次世代半導体の製造方法の確立高速高機能省エネルギーなどの特長をもつ新しいデバイスの設計に貢献シリコンナノワイヤを用いた次世代半導体のイメージオフ時のもれ電流が課題もれ電流直径 10nm(40,000 原子 ) シリコンナノワイヤの断面形状と電子密度分布 ( 例 ) 鳥瞰図 10nm 10nm 断面図京によるシミュレーションにより実用化に貢献新しいシリコンナノワイヤ電界効果トランジスタ断面に応じたナノワイヤの電子状態を解明! 2009 シリコンナノワイヤー直径 10nm-20nm 長さ 10nm 以下 ( 原子数数万 ~10 万超 ) 製造方法は未確立 CPU 微細加工技術の予測 ( 国際半導体技術ロードマップ 2010 年版より ) スーパーコンピュータ京の利用成果がゴードンベル賞を受賞 2012 年概要筑波大理研東工大の研究グループによる約 2 兆個のダークマター粒子の宇宙初期における重力進化の計算がコンピュータシミュレーション分野での最高の賞であるゴードンベル賞を受賞日本のグループによるゴードンベル賞受賞は 2 年連続で今回は筑波大グループの単独受賞 ( 参考 ) ゴードンベル賞米国計算機学会 (ACM) が毎年ハードウェアとアプリケーションの開発において最高の成果をあげた論文に付与する賞毎年 11 月に開催される米国スーパーコンピュータ会議 (SC) にて表彰式が行われる研究内容背景宇宙の形成過程を明らかにするにはダークマターの重力進化の解明が不可欠 ( ダークマターとは : 宇宙全体の物質エネルギーのうち約 2 割を占め重力相互作用だけが働く物質であり素粒子としての正体は解明されていない ) しかし 1 兆個以上におよぶダークマター粒子のシミュレーションは計算機の能力が足らず実施できなかった ( 現在は筑波大グループの他米国アルゴンヌ研グループも実施中 ) 京による成果世界最大規模である数兆個におよぶダークマター粒子の重力進化を実用的な時間内にシミュレーションすることを可能とした (5.67 ペタフロップスでの計算 ) ( パソコン 1 台で数百年かかる計算が京により 3 日で実現 ) 宇宙初期 ( 約 137 億年前の宇宙誕生から約 200 万年後 ~ 約 1 億年後 ) のダークマターの密度分布を計算 ( 右図参照 ) 筑波大グループのアプリケーションはアルゴンヌ研グループの 6 倍程効率が良くアプリケーション開発でも世界をリードしていることが示された今後の展開星や銀河の形成など宇宙の構造形成過程に関する科学的成果の創出が期待されるより微細なダークマター構造を解明できダークマター粒子の探査正体解明に貢献 21 図 : 宇宙初期のダークマター密度分布明るさはダークマターの空間密度を表し明るいところは密度が高いまた zは赤方偏移の量を表しており数値が大きいほど過去を見ている ( 天文学では時間や距離の尺度として用いられる ) 上段左宇宙誕生時はほぼ一様 z=400は宇宙誕生から約 200 万年後であり 1 辺約 5 光年上段中時間の経過につれて重力により集まり大きな構造が形成される下段下段右は誕生から約 1 億年後の宇宙の姿 ( 約 136 億年前 1 辺約 65 光年 ) 中心部を拡大したものが下段中更に拡大したものが下段左 (zは全て31 )

スーパーコンピュータによって期待される成果の例 (1) 心疾患の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 : 東京大学久田俊明 ) 創薬応用シミュレーション ( 研究代表者 : 東京大学藤谷秀章 ) 心臓シミュレーション細胞組織臓器を部分ではなく心臓全体をありのままに再現し心臓病の治療法の検討や薬の効果の評価に貢献新薬の候補物質を絞り込む期間を半減 (

の詳細な予測を可能とし都市整備計画への活用による災害に強い街作りやきめ細かな避難計画の策定等に貢献乱流の直接計算に基づく次世代流体設計システムの研究開発 ( 研究代表者 : 東京大学加藤千幸 ) 車両挙動を解明する全乱流渦のシミュレーション乱流の直接計算を工業製品の熱流体設計に適用することにより従来行われていた風洞実験などを完全にシミュレーションで代替し設計の効率化に貢献

24 スーパーコンピュータによって期待される成果の例 (1) 心疾患の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 : 東京大学久田俊明 ) 創薬応用シミュレーション ( 研究代表者 : 東京大学藤谷秀章 ) 心臓シミュレーション細胞組織臓器を部分ではなく心臓全体をありのままに再現し心臓病の治療法の検討や薬の効果の評価に貢献新薬の候補物質を絞り込む期間を半減 ( 約 2 年から約 1 年 ) して画期的な新薬の開発に貢献薬候補のタンパク質への高精度結合シミュレーション地震津波の予測精度の高度化に関する研究 ( 研究代表者 : 東京大学古村孝志東北大学今村文彦 ) シミュレーションによる地震津波の被害予測 50m 単位 ( ブロック単位 ) での予測から地盤沈下や液状化現象等の影響も加味した 10m 単位 ( 家単位 ) の詳細な予測を可能とし都市整備計画への活用による災害に強い街作りやきめ細かな避難計画の策定等に貢献乱流の直接計算に基づく次世代流体設計システムの研究開発 ( 研究代表者 : 東京大学加藤千幸 ) 車両挙動を解明する全乱流渦のシミュレーション乱流の直接計算を工業製品の熱流体設計に適用することにより従来行われていた風洞実験などを完全にシミュレーションで代替し設計の効率化に貢献スーパーコンピュータによって期待される成果の例 (2) シリコンナノワイヤーのシミュレーション ( 研究代表者 : 東京大学押山淳岩田潤一 ) 地球規模の気候環境変動予測 ( 研究代表者 :JAMSTEC 時岡達志東京大学木本昌秀佐藤正樹 ) シリコンナノワイヤー内の電流の通り道の解析ナノレベルの精密シミュレーションにより低消費電力トランジスタなどの新しいデバイスや高効率な電池材料などの機能性材料の開発等に貢献全球雲解像モデル NICAM によるシミュレーション世界初の雲まで解像できる高解像度の大気モデルを用いて熱帯の巨大積雲群の東進を予測 2 週間以上先の天気予報の可能性を切り開く超新星爆発およびブラックホール誕生過程の解明 ( 研究代表者 : 京都大学柴田大 ) 超新星爆発の 3 次元シミュレーション高精度な一般相対論的流体計算及びニュートリノ輻射輸送計算で従来再現に成功していない重力崩壊型超新星爆発及びブラックホール誕生過程を解析評価する船体まわりの流れのシミュレーション ( 研究代表者 : 東京大学加藤千幸 ) プロペラ回転や波の影響も考慮した 300 億格子規模の超大規模実用計算 ( 財団法人日本造船技術センター提供 ) ミクロンオーダーの渦まで再現することにより予測精度を飛躍的に向上させ実験を完全にシミュレーションで代替し開発コスト開発期間を大幅に削減することを目指す 22

資料8-3　今後のHPCI計画推進のあり方に関する検討ワーキンググループの中間報告について（その5）

資料8-3　今後のHPCI計画推進のあり方に関する検討ワーキンググループの中間報告について（その5） 1. 国際的な状況 1 TOP500 の各国 1 位の推移 LINPACK 性能 [FLOPS] 10 ペタ 1 ペタ 100 テラ 10 テラ地球シミュレータ 35.8TF 日本 BlueGene/L 70.7TF 世界で初めて 10 ヘタフロッフスの壁を突破 RoadRunner 1.0PF アメリカ 10.5PF Tianhe-1A 2.5PF 中国 Titan 17.5PF Tianhe-2

資料2 中間報告案の取りまとめに向けた検討用資料（別冊）

資料2　中間報告案の取りまとめに向けた検討用資料（別冊）