松岡聡・理化学研究所計算科学研究センター長

日本製スパコン「京」から「富岳」へ、その進化

　スパコンとは、通常のコンピューターが大規模になったものであり、通常のコンピューターでは扱うことができないような非常に大容量のデータを扱うことができたり、複雑な問題を高速に計算処理できたりするのが特徴です。

　現在、大規模計算に基づくシミュレーションなどを行う「計算科学」は、「理論科学」「実験科学」に次ぐ第3の科学として、科学技術の発展に欠かすことができません。スパコンは、そのための重要なツールです。

　特に、日本において国家プロジェクトとして初めて開発された「京」は、運用開始からの約7年間で、創薬から気象予測、防災、ものづくり、宇宙開発まで幅広い分野で活用され、大きな成果を上げてきました。また、国際的なスパコンの性能ランキングにおいても、同時にではありませんが、「TOP500」や「Graph500」、「HPCG」などで世界第1位を獲得。日本のスパコンの中核として大きな功績を残しました。

　その「京」が2019年8月に運用を終了し、後を継いだのが、スパコン「富岳」です。本格稼働は2021年度の予定ですが、すでに運用を開始しています。そして、フル稼働でないにもかかわらず、早くも2020年6月に、スパコンに関する「TOP500」、「HPCG」、「Graph500」、「HPL-AI」というベンチマーク（評価基準）の異なる4つの性能ランキングにおいて同時に世界第1位を獲得し、大きな話題となっています。つまり、史上初の同時4冠達成です。

「富岳」の外観

「富岳」が1位に輝いた4つの性能ランキング

　まず、「TOP500」とは、LINPACKと呼ばれる共通のプログラムを処理する平均計算速度を競うもので、スパコンの性能評価で最も有名なベンチマークです。毎年6月と11月の年2回、上位500のランキングが発表されます。長時間にわたるプログラムの実行が不可欠なことから、計算速度に加え、システムが故障することなく長時間稼働できることも重要な評価ポイントになります。

　一方で、近年、LINPACKと実際のアプリケーションプログラムとの乖離が指摘されています。LINPACKの計算がいくら速くても、実際のアプリケーションプログラムが速いわけではないという指摘です。

　そこで、2014年に新たな性能ランキングとして設置されたのが、「HPCG」です。HPCGは、産業利用などで実際にアプリケーションプログラムを動かす性能を評価することを目的としたランキングです。

「Graph500」は、実社会における複雑な現象を表現するために用いられる大規模なグラフの解析に関する性能ランキングです。ここでいうグラフとは、複数のデータ間の関連性を無数の点や線で示したもののことです。Graph500では、計算性能だけでなく、メモリー性能やネットワーク性能が重要な評価ポイントになります。

　そして、「HPL-AI」は、2019年11月にルールが公表されたばかりの最も新しい性能ランキングで、ディープラーニングなど人工知能（AI）による処理性能を評価するために設置されました。今回が初めてのランキング発表となりました。

　これら4つの性能ランキングにおいて世界第1位を獲得したということは、例えば、オリンピック競技の長距離走や短距離走、砲丸投げ、走高跳などまったく異なる種目のすべてにおいて第1位を取るようなものと言えるでしょう。

　一方、今回、第1位を逃した「Green500」という性能ランキングは、「TOP500」にランキングされたスパコンの中で、いかに低い消費電力で計算を実行できるかが評価されます。2019年11月には、「富岳」のプロトタイプが世界第1位を獲得しすでに高い電力性能は実証済みですし、何よりも、実質的な競合となる汎用CPUを用いたマシンとの比較では、3倍以上の効率を達成し、それは今も維持しています。

日本の計算科学および科学技術の発展に貢献した「京」

　なぜ、「富岳」がこのような偉業を成し遂げることができたかについては、後で説明するとして、まずは、スパコンの開発の歴史を簡単に振り返ることにしましょう。

　最初にスパコンが開発されたのは米国で、1960年のことでした。その後、1980年代に入り、日本企業もスパコンの開発に注力するようになりました。当時、日本企業は、コンピューターの頭脳であるCPU（中央演算処理装置）そのものの性能を上げることで、計算性能を上げるという路線を選びました。しかしその結果、用途が限定的で汎用性が低く、莫大な費用がかかるスパコンが開発されることとなりました。

　それに対し、米国は、パソコン用の安価な汎用CPUを大量に使って、同時並行的に計算処理を実行する「超並列計算」の開発を進めました。それにより、超並列計算によるスパコンが「TOP500」において上位を占めるようになりました。

　米国に遅れをとった日本が、超並列計算による汎用性の高いスパコンを実現すべく、国家プロジェクトとして開発されたのが「京」だったのです。

「京」の成功により、超並列計算において日本は米国を抜いて一気に世界のトップに躍り出ました。実際、「京」は、約8万3000個のノード_{（CPUなどスパコンを構成する機器）}で構成されており、これらが超並列計算を行うことで、1秒間に1京_{（1兆の1万倍）}回という高速計算性能を実現しています。

　もし、「京」が事業仕分けにより予算削減の憂き目にあっていたとしたら、日本の計算科学および科学技術は、米国や近年台頭が目覚ましい中国に大きな後れをとっていたことでしょう。「京」が果たした役割は計り知れないものがあると言えます。

計算科学に多大な貢献をした「京」は、2019年8月に運用を終了

「京」に残された課題の克服を目指す

　とはいえ、CPUの重要な構成要素である半導体の技術が急速に発展する中、スパコンの計算能力は刻一刻と上昇し続けています。また、「京」にはいくつかの課題がありました。

　まず、スパコン全体としては高速なものの、「京」に使用している個々のCPU自体は同世代のCPUと比較して際立って優れているとは言えず、まだまだ性能向上の余地があったこと。次に、汎用性がそこそこ高いとはいえ、「京」を動かすには一般的なパソコンやサーバーのソフトウェアとの互換性が必ずしも完全にはとれていないので、しばしば改変などの開発が必要で、「京」を使いたい企業や研究機関にとってはハードルが高かったこと。そして、スパコンの能力が、超並列化を求めた結果としての巨大化により、電力の面でリミットされるようになって、さらなる低消費電力が強く求められたことです。

　これらの課題を克服するため、「京」が本格稼働を開始する前の2010年、「京」の次世代スパコンの有志による検討が立ち上がり、2012年に調査研究、そして2014年に正式に開発の国家プロジェクトが開始されました。そして、約10年間の歳月を経て完成したのが、「富岳」というわけです。

「富岳」のプロジェクトでは、「京」で得られた多くの成果を基に、超並列計算のさらなる高速化、高性能化、大規模化を目指しました。その結果、ノード数は「京」の約1.9倍の約15万9000個、ノード1個当たりのコア_{（計算処理を行うCPUの中核。数に比例して計算能力が向上する）}数は、「京」が約66万4000個なのに対し、「富岳」はなんと、その11.5倍の763万個。アプリケーションの計算処理速度は、「京」の最大約100倍を達成させることに成功しました。

　加えて、近年人工知能を用いたビッグデータ解析などの「データ科学」が第4の科学として確立されつつあります。「富岳」では、データ科学との親和性の向上も推進しました。それにより、今後は、例えば、理論や原理がよくわかっていないため、シミュレーションが困難だった現象に関しても、膨大な観測データや実験データを基にAIで解析することで、高精度なシミュレーションができるようになることでしょう。

「アプリケーション・ファースト」から始まった「富岳」

　では、「富岳」がスパコンの性能ランキングで4冠に輝くことができた理由について説明することにしましょう。

　スパコンの研究開発者の間では、スパコンは「作ってなんぼ、使ってなんぼ」と言われています。