https://www.nikkei.com/article/DGXZQOHD163KW0W1A210C2000000/

『スーパーコンピューターで膨大なデータを学ばせ、創薬や材料開発、自動運転車などの画期となる人工知能（AI）を実現しようとする研究が進む。理化学研究所は世界最高峰のスパコン「富岳」の全計算能力を使って技術革新を目指す。欧米でも同様の動きは盛んで、計算力がAI競争の行方を握っている。

理研は2022年度にも富岳の全ての計算能力を使い、世界最大のAIを試作する。富岳は16万個のCPU（中央演算処理装置）を…

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富岳は16万個のCPU（中央演算処理装置）を持ち、例えばAIに使うと、1秒間に約2エクサ（エクサは100京）回の計算ができる。これを全て使い、創薬や材料開発、自動運転など分野ごとに画期的なAIの実現を目指す。

AIの開発は一般に、創薬や自動運転など目的ごとに関係するデータを大量に計算機に入力して学ばせる。データ量を増やしても性能が高まらなかったり、間違った判断をしたりする場合があった。だが近年、学習法の研究が進んで、データ量や計算機を増やせば性能を高められることが機械翻訳などでみえてきた。

現在では、スパコンの計算能力、学ばせるデータ量、計算結果を左右する項目「パラメーター」の数が重要と注目されている。パラメーターとは例えば病院の診断用のAIならば性別や年齢、既往歴といった項目だ。

スパコンを使うのは、大量のデータを学ばせる必要があるからだ。例えば自動運転車を開発する場合、1台が1年間走ると、カメラや光センサーから約2ペタ（ペタは1000兆）バイトものデータが集まるといわれる。

松岡聡・理研計算科学研究センター長は「創薬や自動運転、翻訳などでは、ペタバイト以上のデータを扱うことが普通になった。それだけのデータを使ってAIを作るには、優れたスパコンが不可欠だ」と話す。

理化学研究所のスパコン「富岳」（理研提供）

目指すのは画期的なAIの開発だ。米マイクロソフトの支援を受ける研究企業、オープンAIが20年6月に公開したAI「GPT-3」は、人に近い自然な文章を作れてイノベーションを起こしたといわれる。1750億ものパラメーターを扱う大規模な計算モデルを使って性能を高めた。

富岳は計算能力では現在世界1位だ。GPT-3が学習に使ったデータの約114倍にもなる5120テラ（テラは1兆）バイトのデータを学習したAIを動かせる。パラメーターの数も同等以上にはなる見込みだ。

松岡氏は「画像や化合物の構造データを大量に作ったり、高速でAIに覚えさせたりする。スパコンで作ったAIでないと画期的な創薬研究などはできない」と話す。足りないデータをAI自体に作らせ、効率的に学ばせる手法は今の主流だ。

理研は富岳で、病気に関わる体内のたんぱく質の構造を詳細に解析し、薬の候補物質を探す。コンピューター断層撮影装置（CT）などの医療画像を使い、がんの早期診断を目指す。30年代に実現が見込まれる「レベル5」と呼ばれる完全自動運転車を実現するAIの開発にも取り組む。

スパコンをAI開発に使う取り組みは、11年に米グーグルと米スタンフォード大学が始めた。現在は米中が先頭を走り、企業も目立つ。「米エヌビディアやマイクロソフトは世界トップ10に入るスパコンを持つ。中国の百度も取り組んでいる」（松岡氏）

欧州では、イタリアの約100の大学と公的機関が構成する研究者の組織「CINECA（シネカ）」が、世界最速のAI向けスパコン「レオナルド」を作る。1秒間に10エクサ回計算できる能力で、22年に運用を始める予定だ。サンツィオ・バッシーニ・ディレクターは「新型コロナウイルス感染症の治療に既存薬を転用する研究や、豪雨や地震などの予測に役立つ」と話す。

期待は大きい。米アルファベット傘下の英ディープマインドは20年11月、半世紀にわたる生物学の難題を解くAIを開発した。創薬につながるたんぱく質の立体構造を短時間で予測した。

今後も競争は続く見込みだ。オープンAIの試算によると、AIを作るのに必要な計算能力は約3.5カ月ごとに2倍になるという。産業技術総合研究所の小川宏高・人工知能クラウド研究チーム長は「今後もスパコンを使ったAIの開発競争は激しくなる」と言う。

勝ち抜くには、スパコンへの投資と人材育成が必要だ。産総研などは講習会を開き、人材育成に取り組んでいる。小川チーム長は「国内企業はスパコンにほとんど投資していない」と話す。大規模なAIを作る潮流に乗り遅れれば、日本の産業競争力をさらに落としかねない。（草塩拓郎）

多様な観点からニュースを考える
※掲載される投稿は投稿者個人の見解であり、日本経済新聞社の見解ではありません。

山崎俊彦のアバター
山崎俊彦
東京大学　大学院情報理工学系研究科 准教授
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ひとこと解説　スパコンがなぜ必要かという実例を1つご紹介します。記事でも言及があるGPT3の学習には”It was estimated to cost 355 GPU years and cost $4.6m.”とされています。約5億円のコストをかけねばならず、1枚のGPUだと355年もかかってしまう膨大な計算が必要です。

How GPT3 Works – Visualizations and Animations
https://jalammar.github.io/how-gpt3-works-visualizations-animations/

2021年4月2日 12:55いいね
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竹内薫のアバター
竹内薫
サイエンスライター
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別の視点　京は計算速度をウリにした結果、社会からあまり支持が得られませんでした。富岳は、その名のとおり、広い裾野を意識し、さまざまな分野で実際に活用してもらおうという姿勢が鮮明ですね。日本のAI開発はいまだ周回遅れと言われていますが、オールジャパン体制で巻き返しを図ってもらいたいです。

2021年4月2日 12:41いいね
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慎泰俊のアバター
慎泰俊
五常・アンド・カンパニー株式会社　代表取締役
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別の視点　AIの構成要素はデータと演算性能とアルゴリズムであり、これらは相互補完的に強くなります。例えば、計算機の性能があがり、デジタル化されたデータが大量に集まったことで、アルゴリズムも進歩しているわけです。

ですので、演算性能が高いコンピューターがあるだけでは不十分で、大量のデータやアルゴリズムを開発する人材が必要なわけですが、この二点についてはすでに米中に大幅に遅れを取っており、現在のフェーズでのキャッチアップはもう難しいと思います。

ですので、次のフェーズで勝つために必要なものが何かを見極め、そこにリソースを割いていくべきではないでしょうか。

2021年4月2日 11:46いいね
6

https://newswitch.jp/p/26254

『感染症／災害／次世代メモリー　計算資源活用前倒し

世界最速のスーパーコンピューター「富岳（ふがく）」が９日に本格稼働する。当初２０２１年度の供用開始を目指していたが、新型コロナウイルス感染症対策などに利用するため稼働時期を早める。

計算資源の一部を使ってすでにいくつかの成果を挙げており、今後は一般に利用枠を広げて大学や産業界の積極的な活用を促す。新型コロナ研究のほか、新規感染症に向けた研究やゲリラ豪雨などの予測、次世代メモリーの開発といったテーマが選定されており、最新鋭スパコンの威力が試される。（藤木信穂、山谷逸平、冨井哲雄）

理化学研究所計算科学研究センター（神戸市中央区）に設置された富岳は、理研と富士通が１４年度から共同で開発し、２０年にスパコン性能ランキングの４部門で２期連続の世界一となった。

１１年に世界首位の座についたスパコン「京」の後継機で、京の弱点を克服し、目標とした「省電力でアプリケーション性能に優れ、使い勝手の良いコンピューター」を実現した。

１５万個を超える中央演算処理装置（ＣＰＵ）を搭載し、毎秒４４京２０１０兆回（京は１兆の１万倍）の計算が可能。京の最大１００倍という性能は折り紙付きで、汎用性の高さを売りにする。

富岳は２０年４月から一部の計算資源の利用を前倒し、新型コロナ研究に活用。さらに試験的な「成果創出加速プログラム」として、２２年度までシミュレーションや人工知能（ＡＩ）、データサイエンス、災害領域などから１９件のテーマを選び、研究を進めている。

９日にスタートするのは、富岳の計算資源の約５０％を割り当てる、産業利用を含む「一般利用」枠で、２１年度課題として２月中旬に８１件の応募から７４件のテーマが決まった。

感染症対策や次世代コンピューティング研究など重点分野に加え、災害リスク評価や量子シミュレーションなど大学や研究機関の目玉テーマが並ぶ。

産業課題では、日本自動車工業会の「自動車先端コンピューター利用解析（ＣＡＥ）の開発」や、住友化学の「大規模量子化学計算による有機半導体材料設計」、富士フイルムの「酸化物アモルファス電解質のイオン伝導メカニズムの研究」など１４件を選定。

このほか若手研究者向けや利用促進課題があり、選定した高度情報科学技術研究機構は「まずは早期に研究を立ち上げ、成果を出してほしい」と期待する。

スマート社会への道を拓く富岳

コロナ対策加速

新型コロナ対策に富岳を活用することで、研究の加速が期待される。理研は２０年４月、新型コロナ対策に貢献する成果をいち早く創出するため、まだ開発・整備中だった富岳の計算資源を関連する研究開発に優先的に提供することを公表。新型コロナの治療薬候補や室内環境におけるウイルス飛沫（ひまつ）感染の予測によるマスクの効果検証、同１１月に追加された「重症化に関するヒト遺伝子解析」など、六つの研究課題に使用されてきた。

医学的側面からの研究では、治療薬の候補特定に富岳を使用し、数十種類の薬剤候補が得られた。別の研究チームでは、新型コロナの表面にある「スパイクたんぱく質」の構造変化に糖鎖が重要な役割を果たしていることを突き止めた。

富岳で検証した飛沫抑制効果。左から不織布マスク（顔に密着）、不織布マスク（隙間あり）の上にウレタンマスク。黄色は隙間から漏れた飛沫、青はマスクを透過した飛沫。赤はマスクで捕捉された飛沫（理研提供）

社会的側面からの研究では、ウイルスの飛沫感染予測を行う研究チームが次々と成果を報告。湿度との関係や、タクシー、航空機などでのリスク低減策も公表した。直近ではマスクを２枚重ねる「二重マスク」着用と、不織布マスク１枚を正しく着用した場合とで飛沫拡散の抑制効果に大差がないことを明らかにしている。

超スマート社会の基盤

政府の研究開発の強化戦略「統合イノベーション戦略２０２０」では、富岳を「ソサエティー５・０」の計算基盤と位置付けている。文部科学省は大学や国立研究開発法人などの研究者だけでなく、産業界の利用を促す。萩生田光一文科相は「富岳は国民共有の財産。大学や研究機関だけでなく、民間や高校生など幅広い人々に使ってほしい」と呼びかける。

新型コロナの研究で注目されている富岳だが、活用の幅は広い。前回の京に比べ高解像や大規模なシミュレーションを利用した各分野での成果の創出が期待されている。

中でも材料やデバイスのマテリアル分野への活用が注目される。富岳を活用して、シミュレーションとＡＩ・データ科学を融合させたマテリアル解析・開発が進むかもしれない。

政府はマテリアル分野の研究開発方針をまとめた「マテリアル戦略」を策定中。その中で富岳を日本の強みとなる研究基盤と位置付け、マテリアル領域でのデータの蓄積と利活用に貢献するとしている。

政府が閣議決定した２１年度文科省予算案では富岳の整備・運営にかかる費用として１５３億円、２０年度第３次補正予算案で３２５億円を計上。

さらに富岳を中核とし全国の国立大学や研究所などに設置されている主要なスパコンをネットワークで結び付ける「ＨＰＣＩ」の運営を通じ全国の研究者などに優れた計算環境を提供する。国内での研究基盤を強化し、新しい成果の創出が期待される。

インタビュー／理化学研究所計算科学研究センター長・松岡聡氏　困難が進歩につながる

理化学研究所計算科学研究センターの松岡聡センター長に、富岳の今後の活用の方向性について聞いた。

理化学研究所計算科学研究センター長・松岡聡氏

―京との違いは。

「京は演算性能を追い求めた。だが富岳は計算速度でなく、計算性能の高さと広がりを目指してきた。スマートフォンで使われているアプリケーション（応用ソフト）でも動くことから、汎用のＩＴと広くつながった。スパコンの世界にとどまらず、ＩＴの中心的な役割を担うのにふさわしい、ＩＴの頂点となるマシンを作れたと言える」

―富岳を活用してもらう側として何を感じましたか。

「科学者は新型コロナという世界的な困難にどう対応すべきかという“挑戦状”を突きつけられた。チャレンジ精神を発揮し富岳を活用して困難に取り組むことが富岳の進歩にもつながり、結果的に本格運用の前倒しを成し得た」

―富岳の今後の活用の方向性は。

「新たに始まる『第６期科学技術・イノベーション基本計画』の観点では、超スマート社会『ソサエティー５．０』の社会実装が大きなテーマとなる。従来の物理的な世界のシミュレーションとＩＴの世界のシミュレーションを同時に行う必要があり、そこで貢献することになるだろう」

＊取材はオンラインで実施。写真は理研提供

日刊工業新聞2021年3月9日』

https://www.yomiuri.co.jp/science/20201117-OYT1T50148/

『スーパーコンピューター（スパコン）の計算速度を競う世界ランキング「ＴＯＰ５００」で、理化学研究所と富士通が開発した「富岳ふがく」が、今年６月に続いて１位となった。スパコンの研究者らで作る国際会議が１７日発表した。日本のスパコンの連続首位は「京けい」が達成した２０１１年以来、９年ぶり。

計算速度で再び世界一になったスーパーコンピューター「富岳」（神戸市中央区で、６月２３日撮影）
　同ランキングは毎年６、１１月の年２回発表される。発表によると、富岳の計算速度は毎秒４４京２０１０兆回（京は１兆の１万倍）。２位の米国製スパコンの約３倍となるスピードで圧倒した。４位までの順位は前回と変わらなかった。

　このほか、人工知能（ＡＩ）分野で使う計算能力やビッグデータの解析能力など３部門でも１位を獲得し、４冠を達成した。

　富岳は、同じく理研と富士通が開発した「京」の後継機で現在試運転中。２１年度の本格運用に向け、心臓部にあたる中央演算処理装置（ＣＰＵ）をフル稼働させ、能力をアップさせた。

　富岳は既に新型コロナウイルス対策に緊急投入され、唾液の飛沫ひまつの拡散予測などで成果を上げている。２１年度以降は公募で選んだ研究テーマで活用し、気象予測や創薬など幅広い分野での利用が期待されている。』

スパコン「富岳」、世界4冠へ貫いた信念とは？理研・松岡氏が明かす開発の舞台裏
浅川 直輝 日経クロステック／日経コンピュータ

https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00677/080600058/

『「スパコンは使われてなんぼ」。理化学研究所計算科学研究センターの松岡聡センター長は、かねてこう公言してきた。スーパーコンピューター「富岳」の開発でも信念を貫いた。性能ランキングの世界4冠を達成した決め手は何だったのか、最先端技術を開発する国家プロジェクトのあるべき姿とは。開発をけん引した松岡氏に直撃した。

（聞き手は浅川 直輝＝日経コンピュータ編集長）

改めて「富岳」の世界4冠獲得、おめでとうございます。開発プロジェクトにおいて最も重視したことは何でしょう。

　アプリケーションファーストの設計思想を貫くことです。企業や研究機関が実際に使う様々な科学技術計算用アプリケーションを、最高の性能で動かす。これを一番の目標に掲げて徹底しました。

　我々は富岳の開発過程で、社会的・科学的に意義が大きく重点的に取り組むべき「重点課題」を9つ設けました。いくつかの課題については既に現状の100倍以上のアプリケーション実効性能を発揮しています。重点課題全体の平均でも数十倍ですね。

　何か1つの分野ではなく様々な分野のアプリケーションを最高の性能で動かすために、我々が知る限り最善のマシンを作りました。結果としての世界4冠だと考えています。

　開発に当たり、特定のベンチマークで1位を目指すつもりは全くありませんでした。およそ10年の開発期間を通じて、設計についてベンチマーク性能とのトレードオフを迫られた際にベンチマーク性能を選んで設計を変更したことは、今まで一度もありません。

演算パターンの多くをカバー
富岳が1位をとった4つの指標のうち、TOP500（LINPACK演算性能）以外の「HPCG」「Graph500」「HPL-AI」の意義を教えてください。

　HPCGは自動車や飛行機の空力設計、構造計算といった産業用アプリケーションの性能を測る代表的な指標です。

　Graph500は文字通り大規模なグラフ、すなわち多数の頂点と枝から成るデータ構造を解析する性能を評価する指標です。実社会の複雑な現象を表現する際に、グラフをよく使います。ソーシャルネットワークや各種のビッグデータなどです。

　最後のHPL-AIはCNN（たたみ込みニューラルネットワーク）をはじめとする深層学習（ディープラーニング）の性能評価の指標です。2019年にできたばかりのベンチマークですが、今後は従来の伝統的な数値計算をある程度置き換わるものになるでしょう。

　これらとTOP500を加えた4つのベンチマークで世の中の演算のパターンをかなりカバーできています。これらのベンチマークに関する富岳の演算性能が評価されたのは、私たちが掲げた開発方針に照らして大きな意義があると考えています。

（写真：菅野 勝男）
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汎用性を高めるため、京の「SPARC」に代えて「Arm」を採用しました。決断には曲折があったのでは。

　Armの採用を決定するまでにはすごい戦いがありました。理研側は絶対Armにしようと言っていました。

　京の失敗の1つは売れなかったことです。エコシステム（普及促進に向けた生態系）を作れず、ソフトウエアが出てこなかった。

　最終的にArmに決めてよかったと思っています。富士通にとっても、CPUの重要な部分を外部から吸収できたのはベネフィットがあったのではないでしょうか。

Armのエコシステムにはどう貢献すると考えますか。

　社会的インパクトが大きいと思います。今やスマートフォンのCPUとして誰でもArmを使っているわけですから。スパコンというお化けみたいなArm搭載機が登場したのは、Armの特徴を分かりやすく示した例と言えるでしょう。

　クラウドをはじめとする様々な分野のエコシステムにArmが採用される道が開けたと考えています。富岳に使ったバージョンか将来のバージョンが、クラウドのデータセンターで大規模に使われる可能性は十分にあるでしょう。動画配信は得意分野ですし、AI向けの用途も期待できます。

（写真：菅野 勝男）
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富岳の開発プロジェクトにおいて最も苦労したことは何でしょう。

　メンバーごとに違うと思いますが、私としては消費電力の目標を達成するのに最も苦労しました。むちゃくちゃアグレッシブな目標でしたから。

　消費電力に関しては、1ワット当たり十数ギガフロップスの性能を達成しないとマシンを作れないと分かりました。これは当時としては常識外の（省エネの）数字でした。当時の世界トップクラスのGPUマシンと比べても3倍の開きがあった。これをCPUでやらなくてはならなくなったのです。

　京は1ワット当たり1ギガフロップス以下でしたから、これは大変なことだと。当時の（GPUを採用した）TSUBAME2.5でも3ギガフロップスくらいでした。

半導体技術の見直しが奏功
目標を達成するためにどんな工夫を？

　ポイントは半導体の設計にあったと考えています。あれこれアセスメントした結果、このままでは目標に届かないという結論に達しました。そこで製造を委託した台湾の半導体大手TSMCからの詳細な設計データを基に議論を重ねました。

　その結果、半導体のアーキテクチャーを見直しました。当初の富岳用チップは（京の派生スパコン）FX100に近い設計でしたが、現在は大きく変えています。

半導体の設計レベルで見直したと。

　その通りです。富士通の貢献が大きかった。

省電力性能を競う「Green500」は4位でした。結果をどう評価しますか。

　富岳の順位は4位でしたが、消費電力効率の値そのものはトップと2割ほどしか違わないんですよ。パワポ（Microsoft PowerPoint）まで動く汎用性を確保したうえで、たかだか2割しか違わないのはすごいことです。

　Green500向けに富岳のハードやソフトをチューニングする時間がまったくありませんでした。だから今回のGreen500の結果は、本当の実力ではありません。

富岳の世界4冠は日本のコンピューター産業の発展や人材の育成にどう貢献すると考えますか。

　まず富士通が素晴らしいプロセッサーを作ったことをみなさんに分かっていただきたい。なぜ実現できたのかと言えば、国プロ（国家プロジェクト）として取り組んだからです。民間企業としてのビジネス目的だけだったら、絶対に無理だったでしょう。

　民間では担保できないリスクマネーを国が投入して、オールジャパンでつくり上げたからできたんです。ある意味、ムーンショット（月面着陸のような革新的な取り組み）と言えるのではないでしょうか。

　IT産業は民間が主導している印象があるかもしれませんが、民間だけで本当の最先端技術を開発するのはリスクが大きすぎます。ソフトウエアなどの既存資産がありますから。民間はむしろ、最先端技術の研究開発にコンサバティブになる面がある。一方である程度アグレッシブな技術や製品を開発しないと、世界では競争できません。

国家プロジェクトが必ずしも成功するわけではありません。むしろ失敗とされる事例が多いのでは。

　おっしゃる通りです。IT産業に国が口を出して失敗した例はたくさんあります。ただ、あまりに失敗の印象が強いため、国がそういうところに何か参加して、リスクマネーをばらまいても意味がないんじゃないかと捉える風潮があるような気がするんです。

　もちろん投資すべき分野の見極めは必要です。国プロの評判が悪くなったのは見極める力や人材が不足していたのも一因でしょう。

（写真：菅野 勝男）
[画像のクリックで拡大表示]

　富岳に関しては私は当事者ですが、やはりプロジェクトの過程や結果を客観的に分析すべきです。勘所の方程式をまとめ上げて、ITや他の分野に適用していく必要があります。こうした取り組みを重ねれば、日本の産業は世界の中でより競争力を高められるのではないでしょうか。』

https://newswitch.jp/p/22744

『今回のスパコン首位奪還は国産コンピューターの底力に加え、日本のモノづくり力を世界に知らしめた。

その象徴とも言えるのが、富岳の心臓部を担う中央演算処理装置（ＣＰＵ）「Ａ６４ＦＸ」だ。スパコン「京」でも理研とタッグを組んだ富士通は、長年培ってきたプロセッサー設計の知的財産とノウハウをＡ６４ＦＸに注ぎ込んだ。

Ａ６４ＦＸは携帯電話向けでも知られる英ＡＲＭ（アーム）仕様の６４ビットプロセッサー。ＡＲＭと共同で、スパコン向けに新しいアーキテクチャー（設計概念）を開発し、世界に先駆けて商用化した。

アーム仕様はオープンソースを推進する開発コミュニティーなどが多く、稼働するアプリケーションの数も多い。これが京と富岳との大きな違いだ。』
『京は高性能のＵＮＩＸサーバーで実績を持つ「スパーク」仕様をベースに独自にプロセッサーを作り込んだ。これにより１１年に世界最速の座を射止めたが、独自仕様がハードルとなり、市販のアプリがそのままでは動かず、仲間作りでは苦労を余儀なくされた。富岳ではこの教訓を生かしアーキテクチャーをアーム仕様に切り替えた。』
『Ａ６４ＦＸは演算処理を担うコア（回路）数が４８個。トランジスタ数は約８７億個に上り、ピーク性能は２・７テラフロップス（テラは１兆）以上。プロセッサー内には高速メモリー「ＨＢＭ２」が直付けされており、処理能力を左右するピークメモリーバンド幅は毎秒１０２４ギガバイト（ギガは１０億）と高速だ。

富士通は米ヒューレット・パッカード・エンタープライズ（ＨＰＥ）とのパートナー契約により、ＨＰＥ傘下でスパコンの老舗である米クレイに対してＡ６４ＦＸの外部供給を始めている。Ａ６４ＦＸの外部供給は初めて。

富士通の時田隆仁社長は２３日の会見で「今回の開発目標の一つは富岳の成果をグローバルに展開すること。富岳の成果を世界中に提供したい」と胸を張った。Ａ６４ＦＸ搭載のクレイ機は米国のロスアラモス国立研究所やオークリッジ国立研究所のほか英国のブリストル大学などが導入を検討中という。』

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO60655390S0A620C2MM8000/

『スパコンは核実験のシミュレーションなどにも使われ、国の科学技術力や安全保障に影響を及ぼす。先端技術を巡って覇権争いを演じる米中は1～2年以内に毎秒100京回の計算をこなす次世代のスパコンを投入してくる見通しだ。今回の首位を日本が獲得したのは、スパコンが世代交代の時期を迎えるなかで、米中より早く次世代機を投入できた面もある。

資金力で劣る日本が米中と同じ土俵で闘い続けるのは難しい。世界最速の称号は、むしろ富岳を活用してどう成果を生み出すかといった課題を日本に突きつける。

世界では次世代の高速計算機である量子コンピューターの開発も進む。デジタル技術が社会を変えるなか、日本として高速コンピューターの技術をどう開発し、活用していくか、中長期の戦略を描くことも必要になる。（AI量子エディター　生川暁、三隅勇気）』

スパコン「富岳」搬入完了　パネルは富士山ブルー
https://www.kobe-np.co.jp/news/sougou/202006/p2_0013427640.shtml

富士通、富岳の技術が活きる“19.4PFLOPS”のスパコンをJAXAに納入（中村 真司2020年4月23日）
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1249039.html

『　富士通株式会社は22日、を国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構(JAXA)より、スーパーコンピュータ「FUJITSU Supercomputer PRIMEHPC FX1000」を受注したことを発表した。稼働は10月を予定。

　JAXAでは、航空機やロケットなどの研究における流体力学や構造力学などの数値シミュレーション、衛星が収集した地球観測データを研究者や一般利用者向けに加工したり、ディープラーニングの計算に活用したりするなどの目的で、スーパーコンピュータを利用しており、3,240ノードで構成される富士通のPRIMEHPC FX100などを使用している。

　今回JAXAは、理化学研究所が共同開発しているスーパーコンピュータ「富岳」の技術を活用したPRIMEHPC FX1000を5,760ノード導入し、倍精度(64bit)での理論演算性能で現行システムの約5.5倍となる19.4PFLOPSを実現する見込み。

FX1000は、Armアーキテクチャを採用するA64FXプロセッサを搭載。導入されるシステムのノートあたりの性能は3.3792TFLOPS、メモリは32GB。システムはTofuインターコネクトDで接続される。』
『また、大容量メモリやGPUを搭載し、さまざまな計算に対応可能な汎用システムとして、FUJITSU Server PRIMERGYシリーズを465ノード導入するほか、約10PB(ペタバイト)の高速アクセス記憶装置を含んだ、50PBの大容量ファイルシステムが構築される。』

富士通、Armを採用した“ポスト京”スパコンの製造開始（佐藤 岳大2019年4月15日）
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1180127.html

『富士通開発のCPU「A64FX」を搭載し、Armアーキテクチャにより、幅広いソフトウェアに対応する汎用性を持ち、超並列、超低消費電力、メインフレームクラスの高い信頼性などを実現するとしている。

　A64FXは、Armv8.2-A SVE命令セットアーキテクチャに基づいたCPUで、計算ノードは48コア+2アシスタントコア、IO兼計算ノードは48コア+4アシスタントコアという構成。2.7TFLOPS以上の倍精度演算性能を謳う。メモリ容量はHBM2 32GB(4スタック)、バンド幅は1,024GB/sで、インターコネクトには「TofuインターコネクトD」を採用する。』
『富士通では、ポスト京のハードウェア開発/製造、ソフトウェア開発において、オープンソースコミュニティと連携し、Armエコシステムの推進、オープンソースソフトウェアの活用、ポスト京で創出された成果の展開などを進めるとしているほか、ポスト京の開発を通じて培った技術を活かし、商用スーパーコンピュータの製品化を行ない、「FUJITSU Supercomputer PRIMEHPC FX100」の後継機として、2019年度下期にグローバルで販売開始を予定しており、導入しやすいエントリーモデルの開発、他ベンダーへの供給なども検討するとしている。』
『PRIMEHPC FX100の後継機では、1ラックあたり384ノードを収容し、ノードあたりA64FXを1基搭載。OSはLinuxで、HPCミドルウェアは「FUJITSU Software Technical Computing Suite」の後継ソフトが採用される見込み。』

よくある質問 – 筑波大学 計算科学研究センター　Center for Computational Sciences
https://www.ccs.tsukuba.ac.jp/pr/ques/
『Q　ノードとはなんですか。
A　「ノード」は「台」とほぼ同じ意味です。2560ノードは、コンピュータが2560台あると考えてください。』

用語集
http://www.nsc.riken.jp/project/yougoshu.html

　※　「５７６０ノードの納入」ってことは、コア数にすると、「４８×５７６０＝２７６４８０」コア…、ということだぞ…。これを全部稼働させて、「並列計算」していくわけだ…。凄まじい話しだ…。 これが、「スパコンの世界」だ…。ちなみに、オレのシステムは「４コア＋４HT（仮想コア含めて、８コア）」だから、単純にコア数の計算だけでも２７６４８０÷８＝３４５６０倍だ…。目が眩んでくるな…。
　しかも、「能力が足りなければ」、さらに「発注して」「ノードを増大」すればいい…（収めるスペースの問題は、あるが…）。リース料金も、「何億／月」「何十億／月」という世界なんだろう…。
　ただ、こういう「電子計算機」は、どこまで行っても「発熱」と「電力供給」の問題がつきまとう…。とくに、「電力供給が途絶えた場合」には、どんな巨大なシステムであっても「巨大なガラクタの固まり」と化す…。阪神淡路や３１１、熊本大地震、千曲川の氾濫による水害、台風襲来による送電鉄塔の倒壊による停電…の例が、そういうことをまざまざと示している…。
　それと、ＡＲＭのアーキテクチャへの乗り換えからは、そういう「消費電力」と「パフォーマンス」のバランスの問題とか、商用展開にあたっての「縛り」の問題なんかが透けて見えるな…。「オープンソース」への舵切りとかからも、そういう方向性が見てとれる…。