富士通 クライアント コンピューテ ィング 株式 会社。 モバイルキャリアが5G時代に描く「エッジコンピューティング活用」

HPC業界の起業家 PEZY Computing齊藤社長に聞く

富士通 クライアント コンピューテ ィング 株式 会社

2020年の5G(第5世代移動通信システム)商用サービス開始を前に、モバイルキャリア各社がエッジコンピューティングへの取り組みを本格化している。 エッジコンピューティングとは、端末の近く(エッジ)に設置したサーバーを使い、ローカルに閉じたかたちで通信処理やデータ処理を行う技術のこと。 その主な特徴として、(1)超低遅延、(2)高セキュリティ、(3)伝送コストの削減がある。 自動走行や遠隔制御、あるいは膨大なデータを扱うIoTサービスなど、5Gならではのサービスの実現にあたっては、こうした特徴を持つエッジコンピューティングとの連携が重要なカギを握ると見られ、モバイルキャリア各社は力を入れているのだ。 ではNTTドコモ、KDDI、ソフトバンクの国内モバイルキャリア3社は、エッジコンピューティングを活用し、具体的にどのようなサービスを提供しようと考えているのだろうか。 図表1 エッジコンピューティング技術のイメージ 東京五輪で新たな観戦スタイル最も早期に実現する可能性が高いのが、特定エリアに限定されたサービスだ。 一例として、スタジアムで行われている試合のリアルタイム映像や選手情報の配信がある。 スタジアムにいる観客に配信するには、いったんクラウドを経由するよりも、エッジで処理した方が遅延は少なく、トラフィックの伝送コストも抑制できる。 大容量トラフィックの伝送と処理を特定のエリア内で完結させるという意味から、NTTドコモ 先進技術研究所 スマートICT基盤研究グループ主幹研究員の岩科滋氏は「トラフィックの地産地消」と表現する。 NTTドコモ 先進技術研究所 スマートICT基盤研究グループ 主幹研究員 岩科滋氏 モバイルキャリア各社は、自席以外の多視点からの観戦を可能にしたり、スタジアム周辺にいる人にもあたかもスタジアムにいるかのような体験を提供するなど、新たなスポーツ観戦スタイルの実現に向けて、5Gを活用した実証実験を行っている。 その1つに、VRによる高臨場感観戦がある。 VRコンテンツの視聴にはヘッドマウントディスプレイやスマートフォン/タブレットが使われるが、その映像処理能力には限界がある。 そこでエッジコンピューティングを活用するのだ。 「お客様に十分満足していただくには高精細なVR映像にポータビリティは不可欠であり、そのためにはモバイルネットワークのエッジに処理をオフロードすることが必要になる」とソフトバンク 先端技術開発本部 先端事業企画部 部長の船吉秀人氏は話す。 (左から)ソフトバンク先端技術開発本部 先端事業企画部 部長の船吉秀人氏、 先端技術開発本部 先端事業企画部 課長の山田大輔氏 モバイルキャリア各社は5Gが始まる2020年を目途に、こうしたサービスの実用化を目指している。 東京オリンピック・パラリンピックでは、会場となるスタジアムに限定した形となるかもしれないが、新たなスポーツ観戦スタイルが楽しめる可能性が高い。

次の

HPC業界の起業家 PEZY Computing齊藤社長に聞く

富士通 クライアント コンピューテ ィング 株式 会社

西 克也 海外では独自のアーキテクチャでスーパーコンピュータを開発する中小のメーカーの例は多いが、国内に至ってはボードレベルの製品開発をする企業はあってもシステムとして開発する中小のメーカーは皆無だった。 これまではそうだった・・・ 株式会社ExaScalerと株式会社PEZY Computingを率いる齊藤元章氏は日本における初のスーパーコンピュータを開発するベンチャー起業家だ。 また彼はこのスーパーコンピュータ分野では珍しい経歴の持ち主だ。 元々、計算機科学者ではなかった。 齊藤氏は元々放射線科の医師だ。 彼は東京大学医学部付属病院に勤務した後、仲間と共にシリコンバレーで医療系先進画像処理システムの研究開発会社を設立している。 同社は独自技術、特に独自ハードウェアを半導体レベルから開発することによって世界初のリアルタイムCT再構成システムや4次元立体動画表示システムなどを開発し、その革新的な技術で各種の賞を受賞している。 齊藤氏は2011年の震災後にシリコンバレーから日本に拠点を戻して、PEZY Computingで独自大規模プロセッサに特化した開発を始めた。 そして2014年に入ってから、本格的にスーパーコンピュータの開発プロジェクトを立ち上げたのだという。 まず最初に、医師を辞めてベンチャーを始めたきっかけはなんだったのでしょうか? 元々、幼少時からラジオや無線機を作っていたこともあり、工学系分野への興味が大きかったのですが、生命の神秘に対する興味も捨てきれずに大学進学時には医学の道に進みました。 卒後に医師免許を得ていざ専門科を選択する時には、医学と工学の境界領域である放射線科を選んだのですが、そこでは結局、新しい診断装置や治療装置を開発する方に関心が向いてしまい、研修医時代には一日の診療や治療業務を終えてから、最先端の診断装置を分解しては色々と調べる様なことが続きました。 驚いたことに、最先端との触れ込みで導入されたCT装置などでも、中身は10年前の技術が使用されていたりすることも珍しくなく、そこで最先端の技術を利用したとすると、どこまで診断装置を高度化できるのだろうか、或いはまったく新しい診断装置を開発できたりもするのではないか、などと思い始めたのです。 研修医を終えて大学院に進ませて頂くことになったタイミングで、まずは学外にソフトウェア開発の法人を立ち上げて、3次元CT再構成ソフトウェアの開発などを始めました。 しかし、1995年当時にソフトウェアで実現出来ることにはかなり限りがあり、すぐにハードウェア開発が不可欠であることを理解しました。 ところがハードウェア開発にまで手を拡げても、結局は汎用のハードウェアを利用していたのでは、明確な差別化を行うことなどは難しく、研究開発を一定規模で維持するための事業としてはまったく成り立たないという問題に突き当たります。 そこで実現したい機能に特化したとしても、独自ハードウェアを、出来ればプロセッサから開発して、他では作れないものを開発して実現したいとの思いに到達し、その思いは紆余曲折を経ながらも、約20年後の今日にまで至ります。 その後2年間、日本国内で研究開発を行ったのですが、結局のところ日本のベンチャー企業が開発したものは、大手企業には採用の検討はして貰えませんでした。 そんな頃に、米国の医療系の学会で知り合ったシリコンバレーのアントレプレナーで、スタンフォード大学の教授から転じて医療診断装置開発の会社を2社創業した研究開発者に、「おまえみたいな常識の枠に嵌らない人間は、一刻も早くシリコンバレーに来るべきだ」と強力に誘って頂いたことで、南サンフランシスコ市の世界最大手バイオ企業であるジェネンテック社のキャンパスに隣接する彼のオフィス内に間借りさせて貰い、手ほどきを受けて米国で起業するに至りました。 面白いことに、米国の、しかもシリコンバレーのベンチャー企業が開発した技術ということになると、日本の大手企業にも真剣に検討をして頂けて、幾つか採用して頂くことが出来たりしました。 医療系システム会社は順調のようですが、この企業を辞めてまたベンチャーを始めた理由はなんでしょうか? 米国で創業した医療系システム会社は確かに順調に売り上げを伸ばしており、ある程度の利益も出し始めていたので順調と言えば順調であったのですが、社員数が300名を超えた頃から、私の視点からは小回りが利かなくなり、迅速な開発が行いにくい状況が生じていました。 更に世界中の大手病院の殆どを顧客としていたこともあって、いつしか先進的な開発以外の多くの内容に開発の重点が移っており、特に独自ハードウェア開発などに大型の研究開発費を投ずることが困難な状況となっていました。 更には、大きなシステム開発を行う事業体に在っては、プロセッサ開発は真っ先に不況や事業計画未達時の影響を受けて、開発が凍結されたり中止されたりする憂き目にあう領域でした。 従って、少しの遅れでも二度とキャッチアップが出来なくなる可能性がある日進月歩のプロセッサ開発の世界で、覚悟を持ってやっていくとすれば、その目的に完全に特化した、プロセッサ開発専業の会社を作る必要があると考えたものです。 PEZY Computing社では当初画像処理・解析用のチップを開発していたと思いますが、何故HPCを始めたのでしょうか? これには、幾つかの理由があります。 研究開発と事業におけるパートナーとの20年来の約束(私が勝手に約束と思い込んでいるだけとの話もありますが)で、「必ずいつか独自のプロセッサで独自のスパコンを開発しよう」、というものがあったことが一つです。 そして、今後に実現したいこと、遣りたいことの殆どが、もはや画像処理や解析のレベルではまったく事足らず、次世代のスーパーコンピューティングを前提としなければまったく開発が不可能であるから、というのが大きな理由でした。 我々のグループ全体の方針の一つとして「必要なもので存在しないものは、自分達でゼロから作ってでも前に進む。 」というものがあります。 その観点からは、ユーザーとして、超小型で、超高性能で、超低消費電力で、出来れば安価なHPCのシステムを欲していたところ、それに見合うものが世の中には無かったので、自分達で開発するしかなかった、ということになります。 しかし、今回のこのタイミングで、ということになりますと、私とパートナーの双方が10年以上に渡って「神様」として尊敬してきている、この業界の著名な先生にお会いさせて頂き、3月の終わりに背中を強力に押して頂いたことが、その最大のきっかけとなりました。 PEZY Computing社とExaScaler社およびカスタムメモリの開発を行っている会社を創業していると思いますが、分社しているのは何故でしょうか?スパコンを開発するのであれば1社の方が管理やし易いと思いますが。 上述した内容とも関係しますが、プロセッサの開発、液浸冷却システムの開発、超広帯域を実現するカスタムメモリの開発は、確かに一体で行った方が良い、という考え方もあるかとは思います。 しかしながら、スーパーコンピュータが事業としてきちんと成立して、継続的に必要十分な開発費を確保し続けられるかどうかというと、これはなかなか難しいものがあると考えています。 一方で、プロセッサ開発は今後ともスーパーコンピュータ向け以外に、組込み用途や、場合によってはハイエンドPCユーザー向けにも展開する可能性が有りますし、液浸冷却システムは既に次世代データーセンタ向けに、大手メーカー様を含めて国内外から複数の真剣な御興味を示して頂いてもおります。 超広帯域を実現するカスタムメモリの製品化はまだ少し先になりますが、こちらもスーパーコンピュータ以外の分野向けにも非常に大きな可能性を持っていると考えています。 これらを一つの法人の中で並列して開発し、事業化を行うということになりますと、当初は良いかもしれませんが、それぞれの可能性を個々に最適な方法で追求し、その成果を極大化するということが、次第に困難になっていくことを危惧するものです。 これまでの先達の事例や、自身の経験からは、機動力と柔軟性をもった小さな規模の法人で、個々の可能性を最大の効率で追求し、最大の速度で開発を推し進めることが肝要であると考えています。 実際に今回、我々にとっての最初のスーパーコンピュータの開発に於いても、そのメリットは最大限に活用できたのではないかと思っています。 齊藤さんにとってスパコンとはなんでしょうか? こんなことを言いますと、この分野の多くの大先輩の方々に怒られてしまうかと思いますが、スーパーコンピュータは自然科学分野の神秘を解明し、この世界の未来を切り拓いていくための「道具」、「ツール」であると考えています。 即ち、最終的な目的ではなく、夢を実現するための手段であるとの認識であります。 当然ながら、現在の技術の粋を結集して開発を行うスーパーコンピュータ自体が、今日の科学技術の最高峰の研究開発の成果であり、その最先端の究極の研究開発自体にも非常に大きな興味があります。 その研究開発を、小さなグループで、出来る限り独自技術を用いて、普通に考えれば絶対に不可能である短期間で成し得て行くことが、大きな夢であることは間違いありません。 しかしながら、そうした次世代スーパーコンピュータを活用して、これまでには全く不可能であった研究や開発を、出来れば自らも行い、そして日本中の優秀な研究者や開発者の多くの方々にも御使用頂いて、この世の中と社会をより理想的なもの、全く新しいものに変えていくといったことが、より大きな夢であります。 その内容は、ここで語るにはとても足りないものなのですが、今回のスーパーコンピュータ開発と並行して書き溜めていた内容を、「エクサスケールの衝撃」として、12月18日にPHP研究所から出版して頂けることとなりました。 もし少しでも御興味をお持ち頂けましたら、お正月休みにでもお手に取って御一読を頂けたらと思います。 西克也 西克也はフェアチャイルド社、クレイ・リサーチ社、ベストシステムズ社など、30年以上に渡ってHPCに関する仕事に従事している。 Hpcwire Japanの編集長として記事の作成と翻訳を行っている。 島田佳代子 1999年~2007年まで英国在住。 2001年よりスポーツ、旅、ビジネス、映画など幅広いジャンルで執筆活動を開始し、Hpcwire Japanでは主に日本のHPC業界が世界に誇る研究者、開発者の方々のインタビューを担当。 小柳義夫 小柳義夫氏は40年以上に亘ってHPCに携わってきた研究者であり、日本のHPC業界における生き字引として有名。 現在 高度情報科学技術研究機構に所属し、産業界のHPC推進にあたっている。 小西史一 小西史一は、理化学研究所、東京工業大学においてHPCおよびバイオインフォマティクスに関する研究と教育に携わってきた研究者。 2012年からフォトグラファーとしての活動を開始し、現在はIT技術・セキュリティのコンサルティング業務に携わっている。 杉原正一 杉原正一は富士通、クレイ・リサーチ社とHPC業界においてソフトウェアの開発とサポートに従事してきた。 早期退職後にヨットで世界一周を達成。 その後、一般財団法人長距離航海懇話会を創設。 現在はHPC関連の記事を執筆している。

次の

会社分割(簡易新設分割)による子会社設立に関するお知らせ<6702>富士通

富士通 クライアント コンピューテ ィング 株式 会社

概要 [ ] スーパーコンピュータとは、科学技術計算を主要目的とする大規模である。 大規模・高速の計算能力を達成することを目的としている。 そのために最適化された、を備える。 なお、スーパーコンピュータという場合はプログラミングにより汎用の計算処理能力を持つ装置を指す。 高い計算能力を有する装置であっても、例えば多体問題専用の「」のように目的が専用に限られる計算機についてはに分類される。 ハードウェアについては、演算処理装置の高速化・搭載量の拡大、演算時のメモリ搭載量の大容量化・高速化、演算処理装置間でのメモリ共有方式が特徴的である。 他にベクトル計算に特有の演算処理装置を備える等、取り扱われる演算に特有のハードウエア方式が採用されることがある。 また高い計算能力は演算処理を担う電子回路の大規模・高速なスイッチング動作により実現されるため、大量の電力消費と発熱に対応した電源設備、排熱・冷却機構が必要である。 ソフトウェアとしては、演算処理装置の搭載量の拡大に応じた処理に適した方式が採用される。 それは取り扱う問題解決手法自体の最適化、そのプログラム実装でのアプリケーションレベルでのアルゴリズム、プログラムのコンパイラ段階など複数の階層で行われる。 スーパーコンピュータの利用される例として、機械・土木・建築分野での構造物の力学をやなどに基づいて検討する構造解析、電気工学分野での、分野、、大気・海洋シミュレーション、・・分野での、その他交通流解析、、、金融の大規模に基づくなどに利用されている。 スーパーコンピュータの各事例はその登場時点において科学技術計算を主要目的に最適化して開発されたされた製品である。 コンピューターの性能指標は評価軸によって様々な方向性があるが、スーパーコンピュータは科学技術計算を主要目的とするため、浮動小数点演算の処理能力が高い事が特徴である。 一例としてが登場した時には、事務的な用途で利用される当時の標準的なの30倍程度であった。 またスーパーコンピュータに関する定義の事例として、2014年時点での日本の政府調達に関する規程では、理論的最高性能値が50 ( テラ・フロップス )以上の計算機をスーパーコンピューターとして、政府関係の一部機関に対して「政府調達手続に関する運用指針」 に従って調達することを求めた。 歴史 [ ] 「」も参照 歴史的に科学技術計算の目的での性能で処理能力が高いコンピュータが「スーパーコンピュータ」と分類されてきた。 初期には主として用に使われた。 1960年にが研究開発センター向けに製造した Livermore Atomic Research Computer が、現在では最初のスーパーコンピュータと考えられている。 LARCは新たに登場した技術ではなく、高速なをまだ使用していた。 また1961年に完成したスーパーコンピュータのは、1955年時点の全てのコンピュータの合計より100倍の速度を要求されてが向けに製造した。 IBM 7030はトランジスタ、磁気コアメモリ、命令セットのパイプライン処理、メモリコントローラ経由のデータのプリフェッチ、そして先進的なランダムアクセスできるディスクドライブを備えた。 1970年代の。 展示用に特別に内部が見えるようにしたもの。 高速化のため配線を全体として短くするために、おおむね環のような形状にしている。 その外観から「世界一高価な椅子」などと呼ばれることもある。 には、にはが、を中心としたスーパーコンピュータでコンピューター業界でのシェアを伸ばした。 またコンピューターの各種での民間の利用が拡大した事で、スーパーコンピュータの需要も拡大した。 にはなどの日本のメーカーが海外にも進出し、にも発展した。 1960年~1980年ころのスーパーコンピュータは、ベクトル型計算機で利用用途が特化され汎用性が低く、巨大で高価であったため、現在では揶揄の意を込めて「巨艦主義」と呼ばれることもある。 後半に入るとの普及とパソコン用の処理能力の向上が背景となり、パソコン用で安価なやなどのプロセッサを数百~数千個搭載して計算能力を実現する型のスーパーコンピュータが台頭し、スーパーコンピュータのコンテストであるでも上位を占めるようになった。 またスカラー型はCPUの搭載数に応じてスケーラビリティがあるため、中規模の企業や研究所などでも小型のスーパーコンピュータを導入して、費用対効果を保ちながら科学技術計算を行うことができるようになった。 に入りスーパーコンピュータの開発において中国の台頭が著しく、ランキングに占める数でアメリカを超え 、処理性能の世界最高をめぐり日米と争うようになり、の対象にもなった。 主な用途 [ ] 初期段階では主に軍事用に用いられた。 現在のスーパーコンピュータは、高速演算、大量演算を必要とする分野に広く利用されており、例えば次のような分野である。 機械・土木・建築分野での構造力学。 機械の設計、橋の設計など。 電気工学・物理学分野での電磁界解析。 アンテナの設計、高周波回路の設計、無線通信の伝播設計など。 機械、化学、地球物理学 大気・海洋 分野での。 輸送機器の機体設計、エンジン、タービン等の原動機の設計、気象予報、気候変動予測など。 化学、物性分野の化学反応、固体物理学。 、、生物学上の、 、結晶の物性、第一原理計算など。 原子力利用分野の核反応。 原子炉内の核分裂反応、の研究、の研究など。 なお、「計算能力によるコンピューティング」 と、「計算容量によるコンピューティング」 は、関連はあるものの異なるものである。 一方の「計算能力によるコンピューティング」は、典型的には「大きな問題を最大のコンピューティングパワーを使用して最短時間で解決する」考え方であり、あるシステムで解決できるサイズや複雑さの問題が、他のコンピュータでは解決できない。 他方、「計算容量によるコンピューティング」はそれとは対照的に、大小の問題を解決したりシステムの稼動準備をするために、コンピューティングパワーを効率的なで使用する考え方である。 構成要素 [ ] スーパーコンピュータといえども、、、、等のハードウェアと、その上で動く(OS)やなどのソフトウェアから構成される点では一般的なコンピュータと同じである。 ただし、スーパーコンピュータのユーザは、本体とは別に用意されたで操作したり、あるいは・経由で(遠隔で)操作を行う。 プロセッサ [ ] スーパーコンピュータに搭載されるプロセッサの役割も、(普通のコンピュータ同様に)計算処理を行うことである。 一般的なコンピュータと(最近の)スーパーコンピュータの大きな違いは、処理を並列に実行する点にある。 通常の単純なプロセッサは、一命令あたり一つの演算だけを行うで、一般的な(PC)に搭載されるプロセッサ数も1つかごく少数である。 スーパーコンピュータでは、1クロックで複数の演算を一度に行うを採用し、システムの中に数十個から数十万のプロセッサを搭載し計算を同時に実行することで高いを実現する構造となっている。 ベクトル演算がに実装された後も、には、、、、には、などがスーパーコンピュータに導入され、並列度の向上を実現した。 スーパーコンピュータで最初に採用された技術の多くは、その後にサーバやPCにフィードバックされて、それらの性能向上に寄与した。 またその逆に、それまでPC向けであったプロセッサが21世紀に入ってから、価格性能比の向上と超並列技術の向上により、スーパーコンピュータの構成に広く採用されるようになった。 採用プロセッサの変化 [ ] ランキングにおける1993年から2015年までのCPUアーキテクチャのシェアの推移。 2008年以降はとが大半を占める。 からまでは、高性能計算に特化した専用のを各スーパーコンピュータメーカーが独自に開発し、システムに採用していた。 1990年代前半から、、、、、、などのワークステーションやサーバ向けの汎用プロセッサが、組み合わされるメモリーが安価なこととあいまって徐々にスーパーコンピュータにも導入され始め、90年代後半では一部のハイエンドなものを除いて汎用プロセッサベースのシステムが主流となった。 そのようなシステムはとも呼ばれ、プロセッサを多数搭載することで高いスループットを狙っている。 さらに、からのx86プロセッサの価格性能比の向上に合わせ、やのCPUを採用するメーカーが増加している。 x86の流れをくむアーキテクチャを含めると6月に発表された第35回ランキングでは500台中450台がx86プロセッサを採用しており 、を含むPOWERベースのシステムと共に市場を二分しつつある。 汎用プロセッサが主流となった90年代後半以降になっても、特に高性能なシステムではベクトルプロセッサによるものが多かったが、それも21世紀に入り変化した。 に運用が開始され以降2年半に渡っての首位を占めたのような例外はあるものの、ハイエンドな分野でも置き換えが進行し、6月のランキングにおけるベクトル計算機は500台のうち1台のみ となっている。 特定用途向けプロセッサの活用 [ ] 特定の計算を支援するコプロセッサや本来画像処理のために開発された ( グラフィックス プロセッシング ユニット )(GPU)を汎用的な計算に利用する : general purpose computing on GPU)など、ある用途に特化したプロセッサをスーパーコンピュータに活用する動きがある。 汎用プロセッサに比べ、価格性能比が非常に高くまた消費電力が小さいという利点によって、特に2005年以降動きが活発になってきている。 プロジェクトでは、1989年からに特化したプロセッサを製作し、やシミュレーションにおいて非常に価格性能比の良い専用計算機を開発している。 のにはによる約1万個のCPUコアの他に、 による高性能計算専用アクセラレータ CSX600が搭載されている。 2006年11月のランキングでCSX600を利用することで、2006年6月に発表されたCPUのみの結果に比べ約10TFLOPS性能が向上した。 また、高性能GPUを手がけるAMD、は両社とも2007年に汎用計算を念頭に置いたGPUベースのアクセラレータを発表している。 「」も参照 また、このGPGPU利用の流れを受け、経済指標予測・リスク計量などの膨大なシミュレートと計算が必要である経済予測分野において、多くの経済研究機関・シンクタンクに向け、や台湾の複数のベンチャー企業がGPGPUベースの高速予測システムを提供しつつあり、経済分野での貢献も始まっている。 インターコネクト [ ] スーパーコンピュータはノードと呼ばれる計算機の集合によって構成され、その計算機はコンピュータネットワークによって接続される。 そのノード間を結ぶコンピュータネットワークのことを特に インターコネクトと呼ぶ。 超並列マシンでは、ユーザの実行させたい処理を各ノードに分割して実行し、等のAPIを使ったノード間通信でや計算結果の集約などを行う。 そのため、高い性能を得るには広帯域かつ低遅延なインターコネクトが必要とされる。 インターフェース [ ] 旧来のスーパーコンピュータの多くでは独自のインターコネクト方式を採用しており、2007年 CrayはRapidArray と呼ばれる独自方式を自社のシステムに採用している。 コンピュータ・クラスターでは、や、など、最大数十Gbps程度の帯域を持つインターコネクトが利用されている。 ネットワーク構成 [ ] スーパーコンピュータにおけるインターコネクトでは、そのトポロジも性能に大きい影響を与える。 よく用いられるネットワークトポロジとしては、メッシュ、クロスバー、などがある。 構築にかかるコストやアプリケーションの性質によって、システムに適切なネットワークトポロジは大きく異なる。 基盤ソフトウェア [ ] オペレーティングシステム [ ] ランキングにおけるオペレーティングシステムのシェア推移 1970年代前半のCrayによるスーパーコンピュータ黎明期から、にはおよびLinuxなどのが広く使用されている。 この理由には、当初はライセンスフリーな的なOSであったこと、主にで書かれており機種間のが容易なこと、大学や研究所で広く使われており科学技術計算用のライブラリやツールが充実していること、などが挙げられる。 2000年頃よりであるの比率が急増し、2009年では約9割である。 なお、x86プロセッサの急激な価格性能比の向上を踏まえ、社はをベースとしたスーパーコンピュータ向けOS(WCCS)を6月にリリースした。 採用例にはがある。 2008年9月には後継製品としてを発表し、これを採用したのスーパーコンピュータが2008年ので11位に躍り出るもこれがWindowsマシンでは最高の成績であり 、2015年11月時点でゼロにまで減っており、OSは依然としてUnix系が大多数である。 プロセス・スケジューリング [ ] 各Unixで通常使われているスケジューラだけでなく、優先度の高い計算処理にCPU資源を強制的に割り当てるギャング スケジューリング方式もサポートしたものが多い。 ソフトウェア開発環境 [ ] スーパーコンピュータの性能を引き出すためには、それが持つハードウェアの特性に合わせてアプリケーションを開発する必要がある。 スーパーコンピュータ向けアプリケーションの開発で利用される技術・手法を以下に示す。 プログラミング言語 [ ] 科学技術計算分野ではが古くから使われ、技術が成熟していることやアプリケーション・数値演算ライブラリなどのソフトウェア資産の蓄積が大きいことから2017年現在でも利用される。 実行効率と開発効率の面から、およびもよく用いられる。 開発効率の改善とハードウェアの並列度向上に対応するため、新たなプログラミング言語が提案されている。 は、2007年1月に科学技術計算向けプログラミング言語を発表し、として公開している。 他にもIBM社のX10などいろいろな提案がある。 並列化API、フレームワーク [ ] 高い性能を求められるスーパーコンピュータ向けアプリケーションでは、ベクトルプロセッサの命令やなどの並列演算命令を活用し、並列度を高めることで性能向上を図っている。 具体的な手法として、最適化コンパイラが並列実行可能な箇所を発見し自動並列化を行うや、プロセッサの並列演算命令をプログラミング言語の拡張機能やを使い、プログラム内で明示的に呼び出す方法などがある。 2013年現在主流であるコンピュータ・クラスター型のスーパーコンピュータでは、を用いて、プログラマがプロセス間の通信や同期をプログラムに記述することで大規模な並列計算を行う方法が一般的である。 スーパーコンピュータ向けベンチマークの一実装であるHPL や、の検索を行うなど多くの科学技術計算アプリケーションでは、MPIを用いた並列化に対応している。 グリッド・コンピューティングとクラウド・コンピューティング [ ] の発展系として、遠隔地のスーパーコンピュータを含めたネットワーク上の多数のコンピュータを統一的に利用する手段として、の技術開発が世界的に進められており、日本でもが国家プロジェクトとして採択を受け、研究と構築が行われている。 また、国内の学校を含む、研究・教育機関に教育用に導入されているPCにグリッド基盤パッケージを導入し、現時点では利用されていないCPU資産をグリッドコンピュータの一部として活用する計画への参加を呼びかけている。 グリッドコンピューティングの走りとして世界中のPCが参加しているやグリッドによる分散処理に向いた研究素材を集めて、共通のグリッド基盤で処理を進める、といったプロジェクトが軌道に乗っており、世界各国のプロジェクトが相乗りして成果を挙げている。 グリッド・コンピューティングの特徴は、ノードとして参加している個々のクライアントが自由にリソースの稼働率を決められる点にあり、稼働中のクライアントはパフォーマンスを提供する。 一方、は、リソースの管理をサービスに委ね、クライアントは単にサービスを受けるのみであり、この点ではスーパーコンピュータを補完する機能はない。 しかし、増加する一途の演算量とそれを保管するストレージの管理も分散コンピューティングの重要な要素になっており、クラウドを構築しておくことで、たとえネットワークが分断されても各ノードが演算すべきデータを見失わないようすることが可能となる。 メーカー [ ] 2016年時点でのスーパーコンピュータを扱うメーカーは次のとおりである。 国名 メーカー名 日本 、 アメリカ 、、 、 中国 、 ()、 () 2019年6月時点でTOP500に入るスーパーコンピュータのランキング数トップ5は、レノボ、浪潮、曙光、HPE、クレイの順である。 日本のメーカーはスーパーコンピュータの出荷台数が少なく、海外への販売実績のあるNECの以外は国内利用向けが主である。 TOP500の上位50位内には、自社での検証機と国策のNLS用スーパーコンピュータがランクインしている。 性能評価ランキング、表彰 [ ] 性能評価ランキング スーパーコンピュータの性能比較や、スーパーコンピューティングの技術を表彰する賞として次のものがある。 ランキング名称 説明 評価基準を連立一次方程式の解を求めるのを用いたとして、上位500位を1993年から毎年6月と11月に発表している。 スーパーコンピュータの計算能力の性能評価では広く知られている。 LINPACKによるベンチマークは時代やアーキテクチャを超えて異機種・異事例間で比較する指標として利用しやすいが、対象とする問題における実際の処理性能の評価として適しているとは限らない。 型のスーパーコンピュータが上位を占めやすいとされている。 詳細は「」および「」を参照 TOP500の派生でエネルギー消費効率の観点で評価するランキングである。 LINPACKベンチマーク結果を消費電力当たりで評価して上位500位をランキングしたものである。 HPCG 連立一次方程式の解を求める線形代数の処理能力を測定するが、LINPACKが一般に適用可能な密行列を対象とするのに対して、HPCGは有限要素法が適用されるような疎行列を対象とするものである。 稼働時間が貴重なスーパーコンピューターで性能評価の測定時間と電力消費 電力費用 を節約する目的で誕生した性能評価である。 は、スーパーコンピューターの性能に影響を及ぼす浮動小数点演算、持続可能なメモリーの帯域幅、メモリーのランダム更新速度、ネットワークの総データ通信容量、ノード間通信の遅延と帯域を測定するよう考慮された7つの試験から構成される性能試験である。 4部門の1位がHPCチャレンジ賞として発表されている。 のの問題で、1秒間に探索できる枝 辺 の数を性能の指標とするものである。 表彰 スーパーコンピュータ、分野の成果に対する賞として、研究成果を対象とするものとしてが主催するが、研究者を対象とするものとしてが主催するやなどがある。 主要国の動向 [ ] 「」も参照 日本におけるスーパーコンピュータの流れは、官学主導によるとしての大型スーパーコンピュータ構想と、産業界及び産学協同のより実生活や一般的な産業面に近いスーパーコンピュータの利用や設置の流れがある。 この2つの流れの間で産官学での調整が行われており、トップダウン型にはWebクライアント技術、、)など、ボトムアップ型には通信インフラストラクチャー、、規格化などがある。 が推進する日本の科学技術政策では、や国立研究機関などへのスーパーコンピュータの導入に関して、以下のNLSとNISという位置付けがされている。 NLS(National Leadership Supercomputer)• 日本国内のスーパーコンピュータリテラシーのリーダシップを取るスーパーコンピュータ• 開発プロジェクトとして整備する• NIS(National Infrastructure Supercomputer)• 原則として市販商品を調達する 例えば、(1993年11月のTOP500で首位)やのCP-PACS(1996年11月のTOP500で首位)はNLSとして使用が始まり、その後2年ほどでNISとして利用された。 2004年まで2年半の長期に渡っての第1位を占めた もNLSとして開発され、2007年頃からはNISとして供用された。 11月、の浜田剛助教らが(価格性能部門)を受賞した。 市販の 760個の並列処理により、単精度による多体計算において、国内最速の地球シミュレータ2(倍精度LINPACKベンチマークでの測定値122. 4 Tflops)を上回る158 Tflops を開発費用3800万円で実現した。 浜田助教は「高性能の計算機は重要」としながら「(巨費を投じた従来の開発方針は)素直にいいとは言えない。 方向性が逆」と発言した。 GPUを大量に繋げるプログラムの開発が成功のカギとされた。 東京工業大学のTSUBAME 2. 0 11月のTOP500ではのが4位を獲得した。 同時期1位中国の天河一号Aと同様GPUを大幅に採用しているのが特徴であり、開発費は約30億円である。 (天河一号Aは約80億円。 2002年世界一の地球シミュレータが600億円)。 2009年11月、日本で唯一ベクトル型を続けているは、とのを使用したスカラー型スーパーコンピュータの共同開発計画を発表した。 日本はスーパーコンピュータのにも取り組んでおり、2013年11月21日に公開された省エネ性能ランキングでは、東京工業大学のが、2位に2割以上の差を付けて1位を獲得した。 次世代スーパーコンピュータプロジェクト [ ] 詳細は「」および「」を参照 より文部科学省は、地球シミュレータに代わる次期 NLS として、「プロジェクト」を開始した。 当初計画ではベクトル・スカラー複合機を開発して、「2012年に 10」を達成し、実質的にTOP500の1位を目指す内容であった。 しかし2009年2月にアメリカで「2011年に20ペタFLOPS」を目標とするが発表され、予定通りとなれば「日本の1位奪還」にはならない見込みとなった。 2009年5月には・が経営不振を理由に同プロジェクトから撤退し 、3社によるベクトル・スカラー複合型から、単独によるスカラー型へ設計変更された。 同年11月13日にはの「」で、当プロジェクトは「予算計上見送りに近い縮減」(事実上の凍結)と判定されたため多数の議論が行われたが、政府は判定を見直し、12月16日には2010年度予算に227億円の計上を決定した 構築途上ながら2011年6月の時点において、ベンチマークの実行性能8. 162ペタフロップス、実行効率93. 0%を達成。 2位と比べて3倍以上の実行性能を発揮し、TOP500の1位を獲得した。 さらに2011年11月2日、最終構成を用いたLINPACKベンチマークの実行性能が10. 51ペタフロップス(実行効率93. セコイアは計画より一年遅れて2012年になって稼働し、京の性能を上回った。 と呼ばれる膨大な情報の処理に関係する国際的なスパコン性能ランキング「グラフ500」では、2期連続で世界1位を獲得した。 京の次期システムとして、シリーズの設計者で理化学研究所計算科学研究センター長の教授が率いる開発プロジェクトにて、のCPU を新開発し、の100倍程度高速なシステム(1エクサプロップスのシステム)を2020年に構築する予定。 国策巨大プロジェクトに関する議論 [ ] 日本の巨大プロジェクトには、従来より多数の議論が存在するが、主な論点には以下がある。 目的(技術立国として世界1位を目指すべきか、用途に応じを考慮すべきか)• 調達方法(実績ある特定の国産メーカーとのか、透明性のある国際か)• 採用技術(ベクトル方式やなど過去の資産重視か、世界の動向と将来性重視か)• 重点分野(高速なインフラ整備が重要なのか、箱物ではなくアプリケーション構築が重要なのか)• 波及効果(国が開発した先端技術を民間に波及させるか、汎用的で低価格な市販品を国が採用するか)• 役割分担(そもそも技術開発は今後も国が主導すべきか、基本は民間に任せるべきか)• 近年の米国の計算機開発は、のためのコンピュータシミュレーションやなど各種兵器の開発設計、作戦シミュレーションなど軍事利用が多く、技術開発はと核備蓄管理プログラム(先端シミュレーション・演算プログラム)の開発プロジェクトや研究費に担うところが大きい。 (NSF)、(NIH)、(NASA)などもスーパーコンピュータの設置や研究開発への資金提供を行っている。 HPC技術は民間用スーパーコンピュータとしても、、・など広範な分野で使用されている。 6月8日、とは、世界最高速のスーパーコンピューター「」の完成を発表した。 Summitは200PFLOPSの性能を有する。 直近5年間では、最高速のスーパーコンピューターは中国が有していたが、5年ぶりにアメリカが返り咲いた。 開発ベンダはIBMである。 欧州 [ ] 各国においては、元々からスーパーコンピュータのハードウェア分野には敢て手を出さず、シミュレーションソフトやコンパイラなどのソフトウェア開発に力を注いでいた。 次世代スーパーコンピュータに関しても、アメリカや日本のより良い部分を選択・取得し、得意のソフトウェアに注力した発展と一般化したスーパーコンピュータの普及を目指して動いている。 また近年のの方針では、開発を念頭に置いたプロジェクトを中心とすることとなっている。 イギリス 富士通を中心としたスカラ型が軍に、NECが提供しているベクトル型が気象用に導入されている。 自動車・航空機開発は、現在はフランス・ドイツの両国に頼っている現状があるため不明。 フランス 航空機産業においては、Crayのシステムを導入して、衝突解析用アプリケーションソフトを開発して稼動していたことなどもある。 軍事産業では、独自システムの開発が行われていた。 現在は、アメリカのIBMを中心としたスカラ型が軍事用に、NECが提供するベクトル型が気象用などに導入されている。 ドイツ NECを中心としたベクトル型の大規模スーパーコンピュータの導入と、IBMを中心としたスカラ型のスーパーコンピュータの導入を並列して進めており、バランスを重視した対応を取っている。 スペイン IBMのを中心としてマルチアーキテキクチャーCPU構成採用したを科学教育省に導入し、産官学での利用と発展を図っている。 ヨーロッパ全体 イタリアもほぼスペインと同様で、産学での利用面において一般化したレベルのスーパーコンピュータの導入を促し、産業面ではやでの利用を進めている状況である。 先鋭的なスーパーコンピュータより、汎用アプリケーションを中心とするスーパーコンピュータの導入に積極的であり、大きな予算を必要とする次世代スーパーコンピュータへの集中的な投資はあまり見えない。 アジア諸国(日本以外) [ ] 1990年代は非常に少なかったが、・・・・といった国々では、スーパーコンピュータ購入や自国での構築も行っており、TOP500 クラスの新規案件が増えている。 東アジア 中国 詳細は「」を参照 中国では2000年代初頭から非系の独自CPUの開発とそれに伴うスーパーコンピュータの開発をはじめており、2005年には、中国初のCPU「」を発表した。 この「龍芯」は2011年現在、1~3シリーズが発表されており、現在でも中国国内の独自次世代光メディア機器(東芝からライセンス・特許を購入したの中国版)のとしても使用されている。 このCPUを使用し、2011年末までに燭光6000 という1京超のスーパーコンピュータの発表も予定されている。 龍芯のコアは系のコアであり、日本のやの系を使用するスーパーコンピュータと同じ方式のCPUを選択した結果となっている。 なお、この龍芯は、開発開始当初から命令セット及びMIPS社の侵害が指摘されており、日本の北京センターの知的財産管理部の公式報告文書 にも懸念が記載されていた。 この指摘に基づき、国際的な(ヘーグ改正条約)違反を欧米・日本が主張し、公式の場での中国の知的財産権軽視への批判が高まったため、中国政府及び龍芯の製造メーカは否定に躍起になっていたが、最終的に2009年6月にMIPS社にCPU周りのライセンシーの有償提供求め、2010年6月に一部株式を取得する事で決着している。 また、の分野では、2010年11月のTOP500では中国のが日米以外で初めて1位を獲得した。 GPUを大幅に採用しているのが特徴であり、7,168個のNVIDIA Tesla M2050 GPUと14,336個のインテル製CPUを使用している。 によれば天河の計算速度の8割をGPUが担っているという。 なおNUDTは中国人民解放軍直属の機関で、開発の背景に軍事があるという見方は少なからずある。 また、市民監視システムのやなどにもNUDTやTOP500上位ベンダーの曙光のスーパーコンピュータが使われていることから治安維持も背景にあるとされる。 2016年6月には中国はTOP500における各国の計算力総計でアメリカを超えた。 韓国 韓国では、において汎用PCとLinux及び日米製のクラスタソフトを用いた研究用スーパーコンピュータを作成していたが、導入時に150位程度であり、現在はTOP500圏外となっている。 実務面で使用するスーパーコンピュータにおいては、全てを日米ベンダ各社から購入して数を増やしつつあるが、あくまで利用者としての対応であり、元々の国力からの判断で自国での開発は行なっていない。 なお、利用も気象や自動車などの民需系の利用が急速に増えたものの、軍事的な開発・設計に注力しているとの指摘もあり、先が全く見えない。 また、肝心のにおいても、強化された計算能力を十分に生かしきる事ができず、一般国民においては、隣国の日本ののを確認する風潮が根付いている。 さらに韓国の問題点として、スーパーコンピュータにおいて使用されるアプリケーションソフトの多くが、正式購入ではなく試用版や既にライセンシーの切れたソフト、不正コピーによるソフトを使用していることがある。 台湾 元々、スーパーコンピュータの発展に寄与したの出身地でもあり、スーパーコンピュータと縁の深い台湾では、軍事的な側面でスーパーコンピュータを導入する動きは殆ど無い。 基本的に民需系や公共サービス系を中心に産業界や科学分野においての導入が進められている。 特に汎用PCを使用したLinuxのクラスタ系コンピュータが多く、半導体産業における系や中央気象局などの他、台湾が生き残りを掛けて投資している系においては、世界でも有数のレベルでスーパーコンピュータが取り入れられ、使用されている。 例えば、日本産のをして、等から取り出したする遺伝子を組み込み、発光魚として世界各地に輸出しているが、この遺伝改造もスーパーコンピュータを使用して検証され、実際に行われている。 このように台湾自体、韓国と同様にスーパーコンピュータの開発を行う事はないと思われるが、産業による貿易(ただし、輸出と輸入のバランスを取った)立国を続ける立場から、欧州と同様に一般的なスーパーコンピュータの利用との提供という面で、日米欧と肩を並べる存在としての存在感を示しつつある。 また、日本のプロジェクト(GRAPE-DR)に対しても、複数企業が参加し、サポートを続けている。 脚注 [ ] []• 小柳義夫、中村宏 他著、岩波講座計算科学別巻『スーパーコンピュータ』、2012年。 「はじめに」より• 平成26年3月31日関係省庁申合せ• Eric G. Swedin; David L. Ferro 2007. Computers: The Life Story of a Technology. JHU Press. Eric G. Swedin; David L. Ferro 2007. Computers: The Life Story of a Technology. JHU Press. (この表現は海戦史を踏まえたものであり、第一次世界大戦から第二次世界大戦にかけては、海戦では戦艦の攻撃力が勝負の鍵を握り、各国は戦艦を巨大化・巨砲化させることを競ったものの、第二次世界大戦中に、いつのまにか勝利の鍵が巨大戦艦ではなく空母や戦闘機の性能のほうに移ってしまい、戦艦の存在の無意味化が起き、日本のやなどもむなしく撃沈されてしまったことにものである)• 2019年6月23日閲覧。 2019年6月23日閲覧。 : capability computing• : capacity computing• Top500. org. 2010年6月1日閲覧。 Top500. org. 2010年6月1日閲覧。 2001年7月21日, at the. Clearspeed Technology. 2008年3月12日閲覧。 Advanced Micro Devices, Inc.. 2007年11月17日閲覧。 NVIDIA Corporation. 2007年11月17日閲覧。 2006年3月16日時点の [ ]よりアーカイブ。 電子情報通信学会 2006年. 2008年3月12日閲覧。 2012年3月5日, at the. [ ]• SGIは5月にの適用を申請し受理されたが、2006年11月に第11章適用対象から外れ再生を果たした。 2016年11月1日にHPEがSGIを買収した。 2019年6月23日閲覧。 、2009年11月27日 [ ]• 2013年11月21日. 2013年11月21日閲覧。 xTECH(クロステック), 日経. 日本語. 日経 xTECH(クロステック). 2018年6月13日閲覧。 New York Times 2018年6月8日• ただし、半導体開発競争を中止したのみであり、基礎的分野における研究開発の継続は行われるはずである。 また、アメリカ・日本を見習い、近年ではマイクロコンピュータ用のアプリケーション開発などにも力を入れている。 中国新聞 2009年11月12日 1千兆回スパコン「曙光6000」 来年デビューへ. JETRO北京センター 報告書のpdf. [ ]• 中国国内記事の自動翻訳情報. 2017年9月29日. 2019年7月5日閲覧。 Computerworld 2016年10月31日. 2019年7月5日閲覧。 翻墙-功夫网简介. 中国数字時代 2012年6月16日. 2019年7月5日閲覧。 関連項目 [ ]• 参考文献 [ ]• ,コンピュータアーキテクチャー -電脳構築学-,共立出版• 日本電気,富士通,日立製作所, スーパーコンピュータ全書, パーソナルメディア• 「情報処理」(情報処理学会誌)特集「知られざる計算機」2002年2月号(Vol. 43 No. アンドリュー・S・タンネンバウム,ネットワークアーキテクチャー第4版,日経BP• ディビット・G・ストークス(編著),HAL伝説-2001年コンピュータの夢と現実,早川書房 他 外部リンク [ ] ウィキメディア・コモンズには、 に関連するメディアがあります。 (英語)• - 富士通富士通のスーパーコンピュータのページ• - 日立のスーパーコンピュータのページ• - NECのスーパーコンピュータのページ• - IBMのスーパーコンピュータのページ• (英語) - Cray社のページ• 撤退・消滅したスーパーコンピュータ開発のリスト• 『』 -• 『』 -.

次の