Society 5.0 実現に向けた（計算＋データ＋学習）融合中島 研吾 1), 塙 敏博 1), 伊田 明弘 1) , 下川辺 隆史 1)，三木 洋平 1) , 星野 哲也 1) ) ,有間 英志 1) , 田浦 健次朗 1) , 工藤 知宏 1) , 関谷 勇司 1) , 中村 遼 1)
1) 東京大学情報基盤センター
nakajima@cc.u-tokyo.ac.jp

Integration of (Simulation + Data + Learning) towards Society 5.0
Kengo Nakajima 1), Toshihiro Hanawa 1), Akihiro Ida 1), Takashi Shimokawabe 1),
Yohei Miki 1) , Tetsuya Hoshino 1), Eishi Arima 1) , Kenjiro Taura 1) , Tomohiro Kudo 1) ,Yuji Sekiya 1) , Ryo Nakamura 1)
1) Information Technology Center, The University of Tokyo
概要
スーパーコンピューティングは従来の計算科学シミュレーション中心から，データ科学，機械学習との融合へと移行しつつある。（計算＋データ＋学習）融合とそれによる Society
5.0 の実現を目指す東京大学情報基盤センターの取り組みについて紹介する。

1 背景：東大センターの現状
Engineering

東京大学情報基盤センター〔1〕（以下「当センター」）は 1965 年に東京大学大型計算機センターとして設立されて以来 50 年余り，全国共同利用施設，学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点

MaterialScience
Earth & Space
ScienceEngineering
Earth/Space
Material
Energy/Physics
Information Sci.
Education
Industry
BioSocial Sci. & Economics
Dataの中核拠点，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）〔2〕の構成機関として，国内外の産学官の各機関で実施されているスーパーコンピュータを使用した大規模シミュレーションによる計算科学・計算工学の研究の発展に貢献をしてきた。
2019 年 9 月 現 在 ， 当 セ ン タ ー で は 5 式（ Reedbush-U ， Reedbush-H ， Reedbush-L ，Oakforest-PACS，Oakbridge-CX）のシステム〔1〕を運用しており，総利用者数は学内外を合計して約 2,000 名である。各システムは，高い計算性能，ユーザーフレンドリなプログラム開発環境，安定した運用が利用者に高く評価されている。
計算科学が「第三の科学（The Third Pillar ofScience）」と呼ばれるようになって久しいが，近年は様々なデータを活用することによって更に新し

図 1 実行ジョブノード時間の分野別比率（2017 年度）：（旧）大規模超並列スーパーコンピューターシステム(Oakleaf-FX)・長時間ジョブ実行用並列スーパーコンピューターシステム（Oakbridge-FX）
Engineering
Earth/Space
MaterialEngineering
Energy/Physics
Medical Image
Info. Sci. : System
Recognition
Info. Sci. : Algrorithms
医療画像処理Info. Sci. : AI
Education
Molecular Sim.
Industry
Biomechanics
Info. Sci:
Bio生体力学
AI
Bioinformatics
Social Sci. & Economics
Data
図 2 実行ジョブノード時間の分野別比率（2018 年度）：
データ解析・シミュレーション融合スーパーコンピュー
タシステム GPU 搭載ノード群（Reedbush-H）

い科学を開拓する試みが始まっている。
当センターのシステムの利用分野についても，
2018 年 3 月まで運用されていた Oakleaf-FX（（旧）パーコンピューターシステム）では、ものづくり，地球・宇宙科学，物性科学などの計算科学・計算大規模超並列スーパーコンピューターシステム）工学分野で広く利用されてきたが（図 1），当セン及び Oakbridge-FX（長時間ジョブ実行用並列スー

ター初の GPU 搭載システムとして 2017 年 4 月に運用を開始した Reedbush-H（データ解析・シミュ255レーション融合スーパーコンピュータシステム

能とし，更に BDEC 後継システムからも利用可能GPU 搭載ノード群）は人工知能，医療画像処理なとなることを想定して導入の予定である。

どより多様な分野で使用されている（図 2）。

BDEC システムは東京大学柏 II キャンパスに建設中の「学術高速大容量ネットワーク拠点」に設

2 BDEC システム置され，2021 年 4 月以降に運用を開始する予定でスーパーコンピューティングは，従来の計算ある。同拠点には，後述の「データ活用社会創成

科学・計算工学シミュレーションにデータ科学，プラットフォーム（データプラットフォーム）」〔4〕

機械学習等の知見を融合した多面的な視点に基づも設置され，BDEC システムとデータプラットフ

く手法の適用によって，解をより効率的に得るこォームは，連携して（S+D+L）融合を実現することが可能となり，Society 5.0 が目指す超スマートとにより，Society 5.0 が目指す超スマート社会の社会の実現に大きく貢献すると期待される。

実現に資するものである。

海外に目を向けてもアメリカエネルギー省のエクサスケールシステム計画の一つである
Aurora/A21 システムのホームページ〔3〕では「シミュレーション（Simulation）＋データ（Data）＋学習（Learning）（S+D+L）」の融合が謳われている。
当センターでは 2015 年頃からこのような状況を想定し，「S+D+L」を実現するプラットフォー
ムとして「『計算・データ・学習』融合スーパーコンピュータシステム」（通称「BDEC（Big Data &Extreme Computing）システム」）構築を目指して，様々な研究開発を進めてきた。現在当センターで

図 3 「計算・データ・学習」融合スーパーコンピュー
タシステム（BDEC，Big Data & Extreme Computing）

運用中の Reedbush（データ解析・シミュレーション融合スーパーコンピュータ，2016 年 7 月運用開始），Oakbridge-CX（大規模超並列スーパーコンピュータシステム，同 2019 年 7 月）はいずれも「BDECシステム」設計のためのプロトタイプ，実証システムとしても位置づけられている。
BDEC システムは「S+D+L」を実現するために，「内部ノード（Internal Nodes（INN），従来のスパコン）」，外部ネットワークに直接結合された「外部ノード（External Nodes（EXN））」，両者の連携・統合を司る「融合ノード（Integration Nodes（ITN））」を有し，「S+D+L」の様々なワークロードが協調して実行されるこれまでにないタイプのシステムである（図 3，図 4）。
「外部ノード」の各ノードは SINET 等の外部ネットワークを介して，サーバー，ストレージ，センサーネットワークを含む様々な外部リソースに直接アクセス可能である。
「融合ノード」は「内部ノード」と同じアーキテクチャを有し，一体として運用される。また「外部ノード」と「融合ノード」は高速ファイルシステム（Fast File System，FFS）を共有している。
また共有ファイルシステム（Shared File System,SFS）は，当センター内の他のシステムから利用可

256

図 4 BDEC システムを使用した（計算＋データ＋学習（S+D+L））融合

3 h3-Open-BDEC（計算＋データ＋学習）融合のためには，BDECのようなこれまでにない革新的なハードウェアが必要であるが，様々なアプリケーション，ワークロードを BDEC 上で開発，実行していくためのソフトウェア群も重要である。当センターでは，（計算+データ+学習）融合のためのプラットフォームである BDEC システムの能力を最大限引き出し，最小の計算量・消費電力での計算実行を実現するために：

①

変動精度演算・精度保証・自動チューニング

フトウェアと共用データの提供による新計算原理に基づく革新的高性能・高②

信頼性・省電力数値解法

データプラットフォームは，BDEC と同じく「学機械学習による革新的手法である階層型デー術高速大容量ネットワーク拠点」内の同じ部屋にタ駆動アプローチ設置され， 2021 年 3 月までに稼働を開始する予定である。の 2 項目を中心とした研究を推進し，その成果を革新的ソフトウェア基盤「h3-Open-BDEC」として5 まとめ整備 する （図 5）。「h3」 は BDEC シ ステ ムがスーパーコンピューティングは従来の計算科Hierarchical，Hybrid，Heterogeneous（h3）な特徴を学シミュレーション中心から，データ科学，機械持っていることに由来している。また，h3-Open-学習との融合による新しいスタイルへと移行しつBDEC は，その名称の示す通り，オープンソースつある。本稿では，BDEC システム，h3-Open-BDEC，として公開し，BDEC システムのみならず，様々データプラットフォームなど，（計算＋データ＋学なスパコン上で利用可能とする。

習）融合とそれによる Society 5.0 の実現を目指す

4 データ活用社会創成プラットフォーム（データプラットフォーム）
東京大学及び当センターでは，Society 5.0 におけるビッグデータ等の新たな技術をあらゆる産業や社会生活に取り入れてイノべーションを創出するための基盤として，以下のような機能を持つデータ活用社会創成プラットフォーム構想の検討を，学内各部局の他，全国の大学や諸機関と協力して進めている。
①

データ収集機能：IoT データや大規模リアルタイムデータを円滑に扱うことのできるセキ
ュアな大容量通信回線の提供②

データ解析機能：高度・高速な解析を実現す
る高性能計算環境，ストレージの整備③

応用開発基盤：多様な応用を実現する基盤ソ

東京大学情報基盤センターの取り組みについて紹介した。当日の発表では，各計画の進捗状況も併せて紹介する予定である。

参考文献[1] 東京大学情報基盤センター（スーパーコンピューティング研究部門・スーパーコンピューティングチーム）：
https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/[2] 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）；
http://www.hpci-office.jp/[3] Aurora/A21 System, Argonne National
Laboratory: https://www.anl.gov/topic/aurora[4] 田浦健次朗，データ活用社会創成プラットフ
ォーム計画について，東京大学情報基盤セン
ター年報第 20 号（2018 年度），54-59，2019[5] h3-Open-BDEC: http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/h3Open-BDEC

図 5 h3-Open-BDEC の概要と機能

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