SS研 科学技術計算分科会 2015年度会合

アプリケーション性能による
PRIMEHPC FX100の評価
2015年10月28日
富士通株式会社
次世代テクニカルコンピューティング開発本部
三吉 郁夫
1

Copyright 2015 FUJITSU LIMITEDもくじ PRIMEHPC FX100の概要
 PRIMEHPC FX100の使い方
 アプリケーションカーネルの性能
 ミニアプリによる評価
 SS研ポストペタアプリ性能WG報告より
 C++アプリの性能
 まとめ

2

Copyright 2015 FUJITSU LIMITEDロードマップ – エクサスケールへ
2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

FUJITSUPRIMEHPC FX10
1.85 x CPU
performance
Easier installation

PRIMEHPC FX100
Improved CPU & network
performance
High-density packaging & low
power consumption

Japan's national projects

FSprojects

PRIMEHPC FX100 : 出荷中「京」のアーキテクチャコンセプトを引き継ぎ、CPUとインターコネクトの性能を向上FLAGSHIP2020プロジェクトにて、
ポスト「京」コンピュータの基本設計に参画

HPCI strategic applications
programApp.
review

科学/技術分野の多数のアプリが開発され稼動している

エクサスケールに向けて

Operation of K computer

Development

: 稼働中
「京」
PRIMEHPC FX10 : 稼働中

FLAGSHIP2020 Project(Post-K computer development)
3

Copyright 2015 FUJITSU LIMITEDPRIMEHPC FX100の構成と機能
Tofu Interconnect 2
・12.5 GB/s×2(in/out)/link
・10 links/node
・Optical technology

CPU Memory Board

Cabinet・Three CPUs
・3 x 8 Micron's HMCs
・8 opt modules,
for inter-chassis connections

・Up to 216 nodes/cabinet
High-density
・100% water cooledwith EXCU (option)

Fujitsu designed SPARC64 XIfx

Chassis・1 CPU/1 node
・12 nodes/2U Chassis
・Water cooled

・1TF~(DP)/2TF~(SP)・32 + 2 core CPU
・HPC-ACE2 support
・Tofu2 integrated
4

Copyright 2015 FUJITSU LIMITED

独自開発CPU SPARC64TM XIfx
 256ビット幅SIMD
 単精度倍幅演算、 整数演算にも対応

 L1Dキャッシュ容量/ウェイ数を倍増
 アウトオブオーダ資源、分岐予測機構などを強化
 アシスタントコア×2
 OSノイズ低減、通信と演算のオーバラップ

 HMCサポート Tofuインターコネクト2内蔵
アーキテクチャ
コア数
演算器
キャッシュ

メモリ容量
メモリバンド幅

SPARC V9 + HPC-ACE2
32 コア + 2 アシスタントコア
FMA x 2 (256ビット幅SIMD)
L1命令： 64 KB / コア
L1データ： 64 KB / コア
L2：
24 MB / ノード
32 GB / ノード
240 GB/秒 (read) + 240 GB/秒 (write)
5

Copyright 2015 FUJITSU LIMITEDPRIMEHPC FX100の使い方
 FX10からの機能強化ポイント
 倍精度4way/単精度8way SIMD
 32スレッド実行
 XFILL&セクタキャッシュ機能
 通信と演算のオーバラップ実行
 COARRAY機能
6

Copyright 2015 FUJITSU LIMITEDFX10からの機能強化ポイント
項目

FX10

FX100

演算コア

16コア

32コア

アシスタントコア

なし

2コア

SIMD幅

128ビット

256ビット

SIMD命令浮動小数点演算、
連続ロード/ストア

左記に加え、整数演算、ストライド&間接ロード/ストア

その他の拡張命令

逆数近似、平方根逆数近似、
三角関数補助 など

左記に加え、指数関数補助、丸め処理 など

L1Dキャッシュ/コア

32KB、2ウェイ

64KB、4ウェイ

L2キャッシュ/ノード

12MB

24MB

メモリバンド幅

85GB/秒

480GB/秒

XFILL機能ありあり

セクタキャッシュ機能ありあり

コア間HWバリアありあり

Tofuバリアありあり 以降のスライドでは、主なポイントを姫野ベンチマークで説明
7

Copyright 2015 FUJITSU LIMITED倍精度4way/単精度8way SIMD FX10に対し、倍精度で2倍、単精度で4倍の理論演算性能
 単純ケースは、再翻訳するだけで性能向上
姫野ベンチマークの性能(問題サイズ:倍精度66x34x34、単精度130x34x34)

160

演算性能 (Gflops)

140
120

1.8倍

100
80

2.2倍

60

40
20
0
倍精度 2way

倍精度 4way

FX10 16スレッド

単精度 8way

FX100 16スレッド
8

Copyright 2015 FUJITSU LIMITED32スレッド実行 L2キャッシュおよびメモリを共有し、32スレッド実行が可能
 実行コマンド例: numactl –i all lpgparm –l demand ... himenoBMTxp

 サイクリック並列化により、スレッド間でデータを再利用し性能向上
 コーディング例:(問題サイズ:単精度1024x512x512)120

演算性能 (Gflops)!OCL PARALLEL_CYCLIC
do k=2,kmax-1
do j=2,jmax-1
do i=2,imax-1
s0=...p(i,j,k)... &...p(i,j,k+1)... &...p(i,j,k-1)...
...
enddo
enddo
enddo

32スレッド実行による性能向上

103Gflops

100

1.9倍
80

1.1倍

60
40
20

0
as is

ｻｲｸﾘｯｸ並列化 ｻｲｸﾘｯｸ並列化

FX100 16スレッド
9

FX100 32スレッド
Copyright 2015 FUJITSU LIMITEDXFILL&セクタキャッシュ機能
 XFILL機能でメモリバンド幅を節約可能
 翻訳コマンド例: frtpx ... -KXFILL ... himenoBMTxp.f90

 セクタキャッシュ機能で再利用可能データをキャッシュに残すことで性能向上
XFILL&セクタキャッシュ機能の効果!OCL CACHE_SECTOR_SIZE(18,6)!OCL CACHE_SUBSECTOR_ASSIGN(…)
do k=2,kmax-1
do j=2,jmax-1
P以外の配列を指定
do i=2,imax-1
s0=...p(i,j,k)... &...p(i,j+1,k)... &...p(i,j-1,k)...
…
wrk2(i,j,k)=…
enddo
enddo
enddo
!OCL END_CACHE_SECTOR_SIZE!OCL END_CACHE_SUBSECTOR(問題サイズ:単精度4098x130x130、jループで並列化)
60

演算性能 (Gflops) コーディング例:

50
40

1.2倍
1.1倍

30
20
10

0
XFILL 無効ｾｸﾀｷｬｯｼｭ 無効

有効
無効

有効
有効

FX100 16スレッド
10

Copyright 2015 FUJITSU LIMITED通信と演算のオーバラップ実行
 通信データに依存しない演算処理をMPI_Isend/Irecv～
MPI_Waitall間に置き、アシスタントコア利用を実行時に指示
 実行コマンド例:
mpiexec ... --mca opal_progress_thread_mode 3 ... himenoBMTxpr
 コーディング例:(問題サイズ:単精度1024x512x512)
0.8

3200

オーバラップなし
オーバラップあり
理想

1600

0.6

800

0.4

400

0.2

200

0
ｵｰﾊﾞﾗｯﾌﾟ なし あり なし あり なし あり なし あり なし あり
1ノード 2ノード 4ノード 8ノード 16ノード
FX100 16スレッド ｘ 2プロセス/ノード (2.2GHz)■演算時間 ■ 通信時間

Gflops1

相対実行時間do k=2,kmax-1,kmax-3
do j=2,jmax-1; do i=2,imax-1...
enddo; enddo
enddo
call MPI_Irecv(...); call MPI_Irecv(...)
call MPI_Isend(...); call MPI_Isend(...)
do k=3,kmax-2
do j=2,jmax-1; do i=2,imax-1...
通信データに依存
enddo; enddo
しない演算処理
enddo
call MPI_Waitall(...)

通信/演算オーバラップの性能効果

100

通信/演算オーバラップによって性能スケーラビリティを改善
11

Copyright 2015 FUJITSU LIMITEDCOARRAY機能 (Fortran 2008規格より)
 COARRAY(共配列)…プロセス間で定義/参照が可能な配列
 翻訳コマンド例: frtpx ... -Ncoarray ... co_himeno.f90
MPI版との性能比較
 コーディング例:(問題サイズ:単精度1024x512x512、4ノード)
1.2

1
相対実行時間do k=2,kmax-1
do j=2,jmax-1
do i=2,imax-1
...
enddo
enddo
enddo
...
sync allif (myx < ndx) thenp(1,2:jmax-1,2:kmax-1)[myx+1,myy,myz] &= p(imax-1,2:jmax-1,2:kmax-1)
endif
他プロセスのデータを更新...
call co_sum(gosa)

401Gflops

388Gflops

0.8
0.6
0.4
0.2

0
MPI版
COARRAY版
FX100 16スレッド ｘ 8プロセス (2.2GHz)
演算時間
通信時間

COARRAY機能によってプロセス並列も容易かつ効率的に(参考: https://github.com/srinathv/Coding-Examples/tree/master/nagle1/Fortran-III/02-Himeno)
12

Copyright 2015 FUJITSU LIMITEDアプリケーションカーネルの性能
 測定環境 NAS Parallel Benchmarks

13

Copyright 2015 FUJITSU LIMITED

測定環境
モデル
動作周波数(GHz)
CPUあたりコア数
L1I(B/コア)
L1D(B/コア)
容量
C キャッシュL2(B/コア)
P メモリ
LL(B/CPU)U
連想度 L1I,D(ウェイ)理論ピーク性能
倍精度(Gflops/CPU)
単精度
主記憶-CPU間帯域幅(GB/秒/CPU)
L1D
B/F比(B/flop)
主記憶
ノードあたりCPU数
ノードあたりコア数
倍精度
ノ 理論ピーク性能
ー (Gflops/ノード)
単精度
ド 主記憶容量(GB/ノード)
主記憶-CPU間帯域(GB/秒/ノード)
ノード間通信帯域(GB/秒/ノード/双方向)
ソ OS名称と版数
フ コンパイラ版数
ト MPIライブラリ版数

PRIMEHPC FX10 PRIMEHPC FX100 PRIMERGY RX2530 M1
Xeon E5-2698v3
SPARC64 IXfx
SPARC64 XIfx
(Haswell)
1.848
1.975
2.3※1
16
32
16※2
32K
64K
32K
32K
64K
32K
—
—
256K
12M
24M
40M
2
4
8
1,011
589
236.5
2,022
1,178
85
480
68
4
0.36
0.47
0.12
1
2
16
32
1,011
1,178
236.5
2,022
2,355
64
32
128
85
480
137
40
100
—
XTC OS 1.3.5
XTC OS 2.1.1
RHEL 6.5
Intel Fortran/C/C++ 15.0.3
TC Suite V2.0L20
Intel MPI 5.0.3※1: Turbo Boost時最大3.6GHz、特記する場合を除き1.9GHz固定
14※2: Hyper-Threading無効
Copyright 2015 FUJITSU LIMITEDNAS Parallel Benchmarksによる評価

性能向上比

 OpenMP版を用いてノードあたり演算性能を評価
FX10に対するノードあたり性能向上比

9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
MG
MG

SP
SP

FT
FT

LU
LU

IS
IS

多重格子法 スカラ五重 離散3次元
ガウス
対角ソルバ フーリエ変換 ザイデル法

FX10(16スレッド)

BTBT

整数ソート ブロック三重対角ソルバ

FX100(32スレッド)

CG
CG

EP
EP

CG法
カーネル

驚異的並列

Haswell(32スレッド) †† エラーバーはCPU周波数を1.9GHzに固定しない場合の性能を表す

FX100は、FX10比平均3.9倍、Haswell比平均1.3倍のノードあたり演算性能
使用コード: NAS Parallel Benchmarks Ver. 3.3.1 OpenMP版 クラスC
15

Copyright 2015 FUJITSU LIMITEDNAS Parallel Benchmarksの性能分析 (1/2)
 PAデータによる傾向分析
サイクルアカウンティング結果 (FX10実行時間で正規化)
0.8

実行時間

0.6

2～4命令コミット
1命令コミット

0.4

その他の待ち0.2

命令フェッチ待ち*FX100
FX100
Haswell
FX10
FX10*FX100
FX100
Haswell
FX10
FX10*FX100
FX100
Haswell
FX10
FX10*FX100
FX100
Haswell
FX10
FX10*FX100
FX100
Haswell
FX10
FX10*FX100
FX100
Haswell
FX10
FX10*FX100
FX100
Haswell

0.0*FX100
FX100
Haswell
FX10
FX10

浮動小数点演算待ち

FX10
FX10

相対実行時間

1.0

MG

SP

FT

LU

IS

BT

CG

EP

キャッシュアクセス待ち

メモリアクセス待ち* FX100の左側は2way SIMD、
右側は4way SIMDSIMD命令率、L1D$/L2$ミス率およびメモリスループット (FX100)
SIMD命令率(%)
L1D$ミス率(%)
L2$ミス率(%)
メモリスループット(GB/秒)

MG
77
1.5
1.0
236

SP
56
3.2
1.8
243

FT
59
4.5
0.6
132

LU
13
3.6
0.8
104

IS
0
5.0
0.5
44

BT
6
1.7
0.3
37

CG
74
32.9
1.6
50

EP
0
0.8
0.5
14

メモリ律速に強いが、on L1D$かつSIMD化難の場合に課題あり
16

Copyright 2015 FUJITSU LIMITEDNAS Parallel Benchmarksの性能分析 (2/2)
 EPベンチマークの性能改善課題

SIMD化促進の性能改善効果

EPベンチマークの高コストループ
do 140 i = 1, nk
x1 = 2.d0 * x(2*i-1) - 1.d0
x2 = 2.d0 * x(2*i) - 1.d0
t1 = x1 ** 2 + x2 ** 2
if (t1 .le. 1.d0) thent2 = sqrt(-2.d0 * log(t1) / t1)
t3 = (x1 * t2)
t4 = (x2 * t2)
l = max(abs(t3), abs(t4)) ifブロックの中で数え上げ処理qq(l) = qq(l) + 1.d0
sx = sx + t3...
sy = sy + t4
llc = llc + 1
endifll(llc) = lcontinue...
数え上げ処理endif
を別ループに
continue
do 141 i = 1, llc
qq(ll(i)) = qq(ll(i)) + 1.d0
SIMD化促進のcontinue
ためのループ変形
17

相対実行時間

1.0

実行時間

0.8

2～4命令コミット
1命令コミット

0.6

その他の待ち命令フェッチ待ち

0.4

浮動小数点演算待ち

0.2

キャッシュアクセス待ち
メモリアクセス待ち

0.0
as is ループ as is ループ
変形後
変形後
FX100

Haswell

as is
SIMD命令率(%)
L1D$ミス率(%)
L2$ミス率(%)
メモリスループット(GB/秒)

0
0.8
0.5
14

ループ
変形後
39
1.6
1.3
165

SIMD化促進のためのループ分割が必要
Copyright 2015 FUJITSU LIMITEDミニアプリによる評価
 Fiberミニアプリ

18

Copyright 2015 FUJITSU LIMITEDFiberミニアプリ†とは 理化学研究所 計算科学研究機構(AICS)がアプリ開発者と協力して開発・整備している日本発のミニアプリ集
 アプリケーションの種類
アプリ名

概要

CCS QCD ★

高エネルギー物理学で用いられる格子量子色力学プログラム

FFVC-MINI ★

三次元非定常非圧縮性熱流体シミュレーションプログラム

NICAM-DC-MINI ★

全球雲解像モデルNICAMの力学コアを計算するプログラム

mVMC-MINI

多変数変分モンテカルロ法

NGS Analyzer-MINI

ヒト個人間の遺伝的差異やがんゲノムの突然変異を同定するプログラム

MODYLAS-MINI

高並列汎用分子動力学シミュレーション

NTChem-MINI ★

分子科学計算ソフトウェア

FFB-MINI ★

非圧縮流体の非定常流動を高精度に予測可能な
Large Eddy Simulation(LES)に基づいた汎用流体解析コード

 以降のスライドでは、★印の5本を用いてFX10からの性能向上を評価† http://fiber-miniapp.github.io/
19

Copyright 2015 FUJITSU LIMITEDFiberミニアプリによる評価
 評価条件
アプリ名

問題サイズ

評価区間

CCS QCD

32×32×32×32

BiCGStab

NICAM-DC-MINI

gl05rl00z80pe10

Dynamics

FFB-MINI

1,048,576要素

MAIN_LOOP

FFVC-MINI

256×256×256

Total

NTChem-MINI

taxol

RIMP2_Driver

スレッド数×プロセス数(左からFX10、FX100、Haswell)

16t×2p32t×1p

16t×2p3t×10p1t×32p8t×4p1t×32p4t×8p
1t×32p

16t×2p

16t×2p2t×16p 測定結果FX10に対するノードあたり性能向上比
FX100は、FX10比平均3.3倍、Haswell比平均1.4倍のノードあたり性能
注) FFVCには開発版コンパイラ、NTChemには開発版数学ライブラリを使用。
QCDではセクタキャッシュ利用、
FFBではﾙｰﾌﾟﾘﾛｰﾘﾝｸﾞのｺｰﾄﾞ変更を実施
20

Copyright 2015 FUJITSU LIMITEDFiberミニアプリの性能分析 (1/2)
ループリローリングの例 (grad3x)

 FFB-MINI
 メモリ/キャッシュアクセス待ちが多く、メモリ律速傾向 (リローリング後169GB/秒)
 as isではアンローリングされているが、ループの形に戻す(ループリローリング)
ことで連続SIMD化され、性能向上
連続SIMD化したほうが性能を出しやすい
FFB-MINIのサイクルアカウンティング結果

DO IE=IES,IEE
IP1=NODE(1,IE)…
IP8=NODE(8,IE)
WXYZ(1,IP1)=WXYZ(1,IP1)-…
…
WXYZ(3,IP1)=WXYZ(3,IP1)-…
WXYZ(1,IP2)=WXYZ(1,IP2)-…
…
WXYZ(3,IP8)=WXYZ(3,IP8)-…
CONTINUE

DO IE=IES,IEE
DO J=1,8
IP=NODE(J,IE)
DO I=1,4
WXYZ(I,IP)=WXYZ(I,IP)-…
CONTINUE
21

Copyright 2015 FUJITSU LIMITEDFiberミニアプリの性能分析 (2/2)
 FFVC-MINI

FFVC-MINIのｻｲｸﾙｱｶｳﾝﾃｨﾝｸﾞ結果

 命令コミット時間が多く、演算律速傾向
 論理演算のSIMD化により性能向上を実現
SIMD化される論理演算の例
do i=1,ix…
ndag_w=real(ibits(idx,bc_ndag_W,1))…
end do NTChem-MINI

NTChem-MINIのコスト分布

 DGEMM演算がコストの大半を占める(RIMP2_RMP2Energy区間)
 行列Aが横長、行例Bが縦長で、演算効率が低い⇒今後の改善課題

演算効率
63%

55%

76%

NTChemのDGEMM呼び出し例

CALL DGEMM('T','N',226,226,4186,...)
22

Copyright 2015 FUJITSU LIMITEDSS研ポストペタアプリ性能WG報告より
 GT5D

23

Copyright 2015 FUJITSU LIMITEDGT5D ～アシスタントコアによる通信/演算オーバラップ～
 通信データに依存しない演算処理を、MPI_Waitallの前で実行⇒演算中にアシスタントコアが通信を制御
 性能向上と可搬性/保守性を両立
 従来はOpenMPで通信/演算オーバラップを実装し強スケーリングを達成していたが、アシスタントコアの利用により特殊な実装なしでオーバラップ可能に
7

MPI_Isend
MPI_Irecv!$OMP PARALLEL DO
do i=…
通信データに依存しない演算処理
enddo!$OMP END PARALLEL DO
MPI_Waitall
do i=…
通信データに依存する演算処理
enddo

マスタスレッドの実行時間 (秒)通信/演算オーバラップの典型的コード

14%向上

同等以上の性能

6
5

4

通信データ待ち3

通信データに依存しない演算処理
通信データに依存する演算処理2
10

アシスタントコア アシスタントコア
無効有効典型的なコーディング

通信スレッドをOpenMP実装

問題サイズ:256×256×64×128、並列数:16スレッド×64プロセス、評価対象区間:l4dx、通信促進:自動区間モード
24

Copyright 2015 FUJITSU LIMITEDC++アプリの性能
 LULESH OpenFOAM

25

Copyright 2015 FUJITSU LIMITEDLULESH†による評価
 C++の流体力学アプリ。CORALプロジェクトのBMTコード‡の1つ
 CORALプロジェクト…2017年頃にLLNL、ORNL、ANLへ次期スパコンを導入

 評価条件: 4スレッド×8プロセス、493要素/プロセス
 測定結果FX10に対するノードあたり性能向上比
4

3.5

性能向上比

3

2.5
2
1.5
1
0.5
0
FX10(2ノード)

FX100(1ノード) Haswell(1ノード)

as isコードの性能は、FX10比3.7倍、Haswell比1.03倍† https://codesign.llnl.gov/lulesh.php‡ https://asc.llnl.gov/CORAL-benchmarks/
26

Copyright 2015 FUJITSU LIMITEDLULESHの性能分析
コード例 (関数CalcKinematicsForElems)
ループボディが大きい#pragma omp parallel ...
for(k=0; k<numElem; ++k) { 関数呼び出しをインライン展開
elemToNode = domain.nodelist(k);CollectDomainNodesToElemNodes(...);
volume = CalcElemVolume(...);...
domain.arealg(k) = CalcElemCharacteristicLength(...);
for(lnode=0; lnode<8; ++lnode) {...}...
for(j=0; j<8; ++j) {...}
CalcElemShapeFunctionDerivatives(...);
CalcElemVelocityGradient(...);
domain.dxx(k) = D[0]; ...; domain.dzz(k) = D[2];}サイクルアカウンティング結果
250
200

実行時間 (秒) コード例とサイクルアカウンティング結果

2～4命令コミット
1命令コミット
その他の待ち命令フェッチ待ち
浮動小数点演算待ち
キャッシュアクセス待ち
メモリアクセス待ち

150

100
50

0
FX100

SIMD命令率(%)
L1D$ミス率(%)
L2$ミス率(%)
メモリスループット(GB/秒)

FX100
12
1.4
0.7
79

 メモリバンド幅を活かすための性能向上課題
 プリフェッチ命令生成の高度化
 SIMD化促進のためのループリローリング
 命令スケジューリング改善のためのループ分割
27

ソフトウェア面の改良でまだ性能は上がるはず!
Copyright 2015 FUJITSU LIMITEDOpenFOAM†による評価
 オープンソースのCFDソフトパッケージから、代表的なチュートリアル10本で1コア実行時間を比較

 2012年より性能改善に取り組み、当初目標のg++性能に到達
改善項目: インライン展開の促進、オブジェクトコピーの削減、
STLライブラリの改良 など† http://www.openfoam.com/

28

Copyright 2015 FUJITSU LIMITEDOpenFOAMの性能分析
 さらなる改善項目の検討

サイクルアカウンティング結果

 サイクルアカウンティングの結果より、浮動小数点演算待ちの削減が課題
 現状のSIMD命令率は1%程度
 一方Haswellでは、SSE4.2→AVX2で24%の性能向上を実現⇒C++向けのSIMD化強化が必要
SSE4.2とAVX2の性能比較 (Haswell)(sloshingTank3D、FX100)

浮
演
動
算
小
待
数
ち
点

24%向上

29

Copyright 2015 FUJITSU LIMITEDC++11規格対応による性能向上 現在、C++11規格に対応するコンパイラを開発中
 開発版コンパイラでは、チュートリアル5本で平均18%の性能向上
 C++11 STLライブラリの利用による効果

 その他の改良と併せて、合計で3～5割の性能向上が次なる目標
C++11 STLによる性能向上

C++コンパイラの性能改善目標(FX100、開発版コンパイラ)

18%向上

3～5割向上が目標

引き続き、C++アプリの性能向上に取り組んでいきます30

Copyright 2015 FUJITSU LIMITED

まとめ

31

Copyright 2015 FUJITSU LIMITEDまとめ PRIMEHPC FX100は、同FX10や京コンピュータとの互換性/連続性を保ちつつ、性能強化された最新CPU SPARC64 XIfx、高バン
ド幅メモリHMC、およびバンド幅強化されたTofuインターコネクト2を搭載
 その結果、NAS Parallel BenchmarksやFiberミニアプリによるFX100の性能評価では、FX10に対して3.3～3.9倍、Haswellに対して1.3～1.4倍のノードあたり性能を確認
 C++アプリについても、継続的な性能改善の取り組み効果が見られ、引き続き、最新言語規格への対応などで性能向上させる予定

FX100でのこれら実績を踏まえつつ、
富士通ではエクサ世代の開発にも取り組んでいきます32

Copyright 2015 FUJITSU LIMITED33

Copyright 2015 FUJITSU LIMITED