スーパーコンピュータ「富岳」

理化学研究所 計算科学研究センター
センター⻑
松岡 聡
2020年5⽉15⽇

スーパーコンピュータ「富岳」の基本性能


総ノード数︓158,976ノード


384 ノード x 396 ラック = 152,064



192 ノード x 36 ラック =

(参考）


6,912

「京」 88,128 ノード

通常モード（CPU動作クロック周波数 2GHz）


倍精度理論最⾼値（64bit）

488 ペタフロップス



単精度理論最⾼値（32bit）

977 ペタフロップス

半精度（AI学習）理論最⾼値（16bit） 1.95 エクサフロップス

整数（AI推論）理論最⾼値（8bit）
3.90 エクサオップス
 ブーストモード（CPU動作クロック周波数 2.2GHz）


提供: 富⼠通株式会社（参考）単位

ペタ(Peta)=10の15乗 エクサ(Exa)= 10の18乗

フロップス(FLOPS: Floating Operations Per Second) ⼀秒あたりの(浮動)⼩数演算性能



オップス (OPS: (Integer) Operations Per Second)

（参考）「京」との⽐較（「富岳」ブーストモード）

⼀秒あたりの整数演算性能



倍精度理論最⾼値（64bit）

537 ペタフロップス



倍精度理論最⾼値（64bit） 48倍



単精度理論最⾼値（32bit）

1070 ペタフロップス



単精度理論最⾼値（32bit） 95倍



半精度（AI学習）理論最⾼値（16bit） 2.15 エクサフロップス

半精度（AI学習）理論最⾼値（16bit） 190倍※「京」は、いずれの精度でも11.28 ペタフロップス

整数（AI推論）理論最⾼値（8bit）

4.30 エクサオップス



整数（AI推論）理論最⾼値（8bit） 1,500倍以上※「京」は、2.82 ペタオップス(64bit)



理論総合メモリバンド幅 163ペタバイト/秒



理論総合メモリバンド幅 29倍 ※「京」は5.64ペタバイト/秒

注釈）ここで⽰した数値は理論最⾼値であり、実際の速度は各種ベンチマークや、実アプリケーションによって測定される。

2

コデザインで進められた「富岳」の開発「計算の科学」「計算による科学」「富岳」を⽤いて重点的に取り組むべき、
社会的・科学的課題（９重点課題）に向
けたアプリケーション開発を実施。

Armエコシステム・オープンソース等
による⾼性能・省電⼒・汎⽤化を推進。

計算科学で使⽤するアプリケーションの特性を踏まえた上で、スパコン性能を最適化するシス
テム設計を実施。

FugakuA64FX
CPU Architecture
Cores
Peak DP performance
Node「京」と⽐較して１００倍以上の性能向上を⽬指した「ター
ゲットアプリケーション」を選定し、性能を最適化。

Main Memory
Peak Memory Bandwidth
Peak Network Performance
Nodes

Rack

Peak DP performance
Process Technology＜９つのターゲットアプリケーション＞

K(Armv8.2‐A SVE+Fujitsu Extension)

SPARC64 VIIIfx

48
3.0720 TF(3.3792 TF)
32 GiB
1024 GB/s
40.8 GB/s
384
1.2/1.3 PF
7 nm FinFET

80.128 TF
16 GiB
64 GB/s
20 GB/s
102< 0.013PF
45 nm

3

理化学研究所における「富岳」開発のあゆみ
2010年7⽉
計算科学研究機構が設置
2010年8⽉
HPCI プロジェクト開始
2010年9⽉「京」設置の開始
SDHPC（ポスト「京」）第1回会議

2006

2012年4⽉
ポスト「京」フィージビリティ・スタディ開始
2012年6⽉「京」設置⼯事が完了
2012年9⽉「京」の共⽤を開始
2012年11⽉
ACM ゴードン・ベル賞

2013

2011
2010

2006年1⽉「富岳」の前⾝である「京」プロジェクト開始

2018年４⽉「計算科学研究機構」から「計算科学研究センター」に改組／松岡センター⻑就任
2018年8⽉
ポスト「京」のCPUの仕様を公表
2018年11⽉
ポスト「京」製造が総合科学技術・イノベーション会議により承認を受ける

2014

2012

2011年6⽉「京」がTop500で世界1位
2011年11⽉「京」がTop500で2期連続の世界1位
ACM ゴードン・ベル賞で最⾼性能賞
2011年度末 (2012年3⽉)
SDHPC ⽩書2014年4⽉
ポスト「京」開発プロジェクト開始
2014年6⽉「京」 がGraph 500で世界1位

2021年度「富岳」供⽤開始予定

2019

2018

2013年度末 (2014年4⽉)
ポスト「京」フィージビリティ・スタ
ディ レポート

2020年4⽉
COVID-19対策に「富岳」活⽤
2020年5⽉「富岳」搬⼊完了
2020年6⽉（予定）「富岳」ベンチマーク性能発表

2020

2021

2019年3⽉
ポスト「京」製造開始
2019年5⽉
ポスト「京」の名称が「富岳」に決定
2019年8⽉「京」シャットダウン
2019年11⽉「富岳」プロトタイプでGreen500で世界１位
2019年12⽉「富岳」設置開始4

スーパーコンピュータ「富岳」の設置・調整状況• スーパーコンピュータ「富岳」は、富⼠通ITプロダクツ（⽯川県かほく市）にて製造。
• 2019年12⽉3⽇から理化学研究所 計算科学研究センター（神⼾市）への搬⼊、設置・調整が始まり、2020年5⽉13⽇にすべての筐体の搬⼊を終了（⼤型10トン トラック 72台分）。
• 現在、2021年度の共⽤開始に向けてシステムの調整中。なお、⼀部の計算資源（ノード）については、試験や調整作業の合間に利⽤することが可能であることから、試⾏的利⽤として、既に新型コロナウイルス対策利⽤や、成果創出加速プログラムに採択された研究へ提供。
• 併せて、Society5.0に対応したAIやビッグデータ処理、クラウド的利⽤に関するソフトウェア開発や環境整備を実施中。

5

⽶国の最先端CPUを3倍凌駕した半導体設計（性能・効率）
スパコンの省エネ性能を⽰す「Green500」で 世界1位を獲得（2019年11⽉、プロトタイプ）- TOP500内のHPCで電⼒効率の良い⾼性能計算の実現を評価するランキング（他の性質の違うアプリでも同様の結果を確認）- Green500は、これまでGPU搭載や特殊マシンが上位を独占していたが、富岳は汎⽤CPU搭載で世界1位獲得- 汎⽤CPUとして、同条件のIntel機と⽐べて3倍強の省電⼒性能- チップあたりの絶対性能でも２〜4倍の性能⇒AIでは更なる性能差

⽶HPE/Cray社は、「富岳」に実装されているArmA64FXプロセッサを⾃社スパコンに採⽤（⽶国製プロセッサ以外では史上初）
2020年度以降、世界市場で販売＜納⼊予定先＞
・⽶国ロスアラモス国⽴研究所
・⽶国オークリッジ国⽴研究所
・⽶国ストーニ―ブルック⼤学
・英国ブリストル⼤学 等

⽇本の半導体産業の復興へ
覇権維持のため開発を継続することが重要

国家プロジェクトならではの成果
⺠間だけでは達成できなかった
6

Green500試作機1位獲得の意義 これまでのGreen500
CPU

特殊

CPU

GPU
GPU

CPU

GPU搭載スパコンや特殊スパコンが上位を独占

 今回のGreen500
CPU

CPU

3倍!
特殊
GPU

CPU

「富岳」 A64FX
CPU

GPU

初めて汎⽤CPU搭載スパコンが世界1位に︕

7
7

富岳をスマートフォンやサーバと⽐較すると…︖
サーバ

スマートフォン
台数

消費電⼒2,000万台（国内の年間出荷台数の約2/3）

10W×2,000万台＝200MW(クラウド含)

=

=

30万台

（国内の年間出荷台数の約2/3）600-700W×30万台
＝

200MW
(冷却含)

CPU種別
基本ソフト

Arm
iOS/
AndroidLinux

x86/Arm
Linux (Red
Hat等)/Win

AI 対応

アプリに応じた
独⾃回路
推論のみ

GPUなどの汎⽤加速チップ、CPUの
加速命令

=

富岳

参考︓京

1台

30~100台

> 1/
30MW
>

15MW

Arm

Sparc

Linux (Red
Hat等)

Linux(独⾃)
汎⽤性低い

汎⽤CPU

なし

SVE 加速機能8

Society5.0への取り組み

CSTI中間評価:Society5.0におけるポスト京を含むスパコン技術○ 全ての⼈とモノがつながり、今までにない新たな価値を⽣み出す超スマート社会の実現を⽬指す
Society5.0において、シミュレーションによる社会的課題の解決や⼈⼯知能（AI）開発及び情報の流通・処理に関する技術開発を加速するためには、スーパーコンピュータ等の情報基盤技術が必要不可⽋・第５期科学技術基本計画（平成28年度〜平成32年度）の柱である「超スマート社会」（Society5.0）を世界に先駆けて実現するためには、新たな価値創造の基盤としてのスーパーコンピュータが必要不可⽋（⽂部科学省 中間評価）

・〔１〕データ駆動型社会の共通インフラの整備③研究⽣産性の向上
産学官連携を⽀え、⽣産性の⾶躍的向上の基盤となる
⾼速電⼦計算機施設等の先端的な研究施設・設備の整備・共⽤やポスト「京」の開発を進める（未来投資戦略2018（平成30年６⽉15⽇閣議決定））

このためには富岳におけるA64fxやソフトウェア・アプリのHPC技術
が、富岳に留まらず、クラウドにも⼤幅に波及し、エッジと接続してシミュレーション・AIを駆動することが重要＜超スマート社会における⼈々の⽣活＞（出典︓JST/CRDS 曽根純⼀上席フェロー講演資料）

10

11

12

Society5.0に対するR-CCS・富岳の取り組み
 「富岳Arm」IoT主流のArmエコシステム・オープンソース
A64fx CPU︓世界最速の汎⽤プロセッサ(x86, Arm含)

HPC・クラウド・AI・IoT全て包括するオープンソース汎⽤ソフトウェアスタックVM, コンテナ、Spack Package Managerなど、各種管理、デプロイ

 「富岳AI」の開発


PyTorch, TensorFlow等の⾼速実装をDNNL for A64fx, Eigen等をベースに開発

富⼠通・理研・Arm社等との産学連携による開発体制



その他各種HPCとAIの融合

 「富岳クラウド」における複数のクラウドプロバイダとの連携

2020年度クラウドサービスの実験を公募、複数クラウドプロバイダ



2021年度本格運⽤へ

 「富岳ライブストリーム」で多数のIoTストリームデータのアプリケーションへの提供


種々の研究機関・企業と連携し、⼀定期間以上保存される観測データの格納・分析・学習・
推論機構を提供13富岳におけるオープンソースソフトウェアの整備

14富岳におけるクラウド的利⽤にむけてHPCユーザー

「富岳」の利⽤拡⼤
利⽤者数、利⽤者層、利⽤分野の拡⼤

有償

アカデミア

産業

• 社会的課題の解決、学術的
インパクト• フラッグシップマシンによる⾰新的な利⽤
ポテンシャルユーザー

HPCサービス、ハードウェア技術、
ソフトウェア技術、運⽤技術等

既存ユーザー

無償

有償

「富岳」のプロジェクトで培われた“Fugakuテクノロジー”
の普及

「富岳」
計算資源

HPC

カスタマー
オリエンテッドにサービス提供より幅広いニーズにより迅速に対応が可能

HPCを直接利⽤できる機会や技術を持たない研究者・企業

裾野拡⼤

サービス
プロバイダーSociety5.0を担うビッグデータ・AI等を活⽤する新規ユーザー等

2019年度から2020年度にかけ
複数のクラウドサービスプロバイダーと試験研究を実施15

クラウド的利⽤ 共同研究パートナー

×https://www.r-ccs.riken.jp/library/topics/200213.html

ミッション• プロジェクト名とロゴの策定• プロバイダーを通して「富岳」の計算資源をエンドユーザーへ提供する⽅法について幅広く試⾏• それぞれの効果を可能な限り定量的に評価することで有効性を検証するとともに課題を整理• 得られた知⾒は、「「富岳」のクラウド的な利⽤形態」の制度設計に反映

16

富岳︓世界最⼤規模のAI基盤
⽇本がAIで劣勢を跳ね返すには• 莫⼤な学習データの収集
 今後の⽇本の政策により、統計的に有意なサンプル数は収集可能• ⾼性能AIインフラ
 Deep learning世界トップレベルのABCIの15〜20倍以上の性能• ⾼度⼈材 上記条件が揃えば世界から⼈材が集まる

GAFAに対抗し、追い越すことも可能(ABCIでは既に富⼠通・ソニーが⼀部）

 「富岳試作機評価環境の利⽤に関する覚書」を富⼠通と締結し、「富岳」上にAIフレームワークを創り上げ「富岳」を中⼼とした世界トップクラスのAI学習・推論・利活⽤の計算機環境基盤を構築する。
 ⼤規模AIベンチマーク「HPL-AI」(2020年6⽉創設) に向け研究開発を推進中。世界⼀位獲得可能性⼤。
超⾼速なAIソフトウェアを「富岳」、商⽤機、クラウド等に展開しSociety5.0 の中⼼的なインフラとする。

17

⼤規模深層学習 産学連携により「富岳」実装へ「富岳」の⾼いハードウェアスペック（⾼性能CPU/⾼メモリバンド幅/スケーラブルな
TofuインターコネクトD）をフルに引き出し⼤規模深層学習ソフトウェアをチューニング
富⼠通と理研による覚書の締結

（2019年11⽉25⽇）

富岳-AI PyTorch 環境 状況報告( 3 /3 ) フレームワークチューニング
富岳-AI PyTorch 環境 状況報告( 3 /3 )富岳-AI
PyTorch
環境環境状況報告(
3 /33)/3 )富岳-AI
PyTorch
状況報告(
 PyTorch ソフトウェアスタック
富岳-AI
PyTorch環境状況報告(
3 /3 )
 PyTorch ソフトウェアスタック

 PyTorch
ソフトウェアスタック
 PyTorch
ソフトウェアスタックFW PyTorch ソフトウェアスタック
FW
FW
PyTorchPyTorchFW

FW

PyTorchPyTorchPyTorchATen ATen
ATen ATen ATen

Batch N orm /Relu/Lin ea r/Avg Pool2d/
Ad d m m / Ad d m m /Batch Norm /Relu/Linear/Avg
Po/Lin
ol2
/Con
Batch
Nea
odrm
/Relu
v2Pool2/Linead N ormd maryOp
m / Ad d s系
その他Op
Batch
/ReluPool2/Lin ear/Avg
m aryOp
m/
Batch
/Relu
r/Avg
d /r/Avg
Adv2d dm smその他Op/ AdUnUn
s系
Conv2
d d /Ads
Un aryOp
s系
Con v2 dUn
aryOp s系
sその他OpCond /⼀l2部Mul N orm
Ma xPool2 d /⼀ 部Ad
d Pool2
b mdl md /等sv2
sその他Opd /⼀ 部MuMal xPoo l2 d /⼀Ma
MaxPood /⼀ 部Ad
Ad d b m m 等
xPool2/⼀ 部Ad
Ad d b m m
等 Un aryOp s系
部Ad
d /⼀d部Mul d /Con
⼀ 部Mu
Ad d b m mその他Op等
MaxPool2 d /⼀ 部Ad d /⼀ 部Mu l

Ad d b m m 等

×

×

×

×

×

×

× × × ×DNNN)
NL( MKL-DN N)
DNN L( MKL-D

DNNNL(DN
N ) MKL-DN N)
D NN L( MKL-D
NN
N)L( MKL-D

Case

Case

Case

Ca se






Arm社を含め産学連携で推進
AIのためのソフトウェア基盤の研究開発を⾏うことで、「富岳」を中⼼とした世界トップクラスのAI学習・推論・利活⽤の計算機環境基盤を構築
あらゆるAIアプリケーションを加速することが期待

Eigen

Scra tch( C/C+ + )g cc/fcc

Scra tch( C/C+JI T + )g cc/fcc

Xb ya kCase

修正( 呼び出し?)

修正( 呼び出し?)

修正( 呼び出し?)

修正( 呼び出し?)
修正( 呼び出し?)

NNPACK

NNPACK

BLAS

ATEN( TH)BLASATEN( TH)( C/C+ + )sleef

sleef( SVE対応)

ATEN( TH)
( C/C++ ) sleef ( SVE対応)
ATEN( TH)
sleef
NNPACKb la s系
BLAS
ATEN(
TH)
NN PACK
sleef+ ) ( SVE対応)( SVE対応)
b la s系 BLAS
BLAS
( C/C+ +()C/C+
ScraNNPACK
tch
SSL
a rm
PL
( SVE対応)
JI T( C/C++)
Scra tch
b
la
s系
(
C/C+
+
)
SSL
arm
PL
b las系JI T
g cc/fcc
g cc/fcc
g cc/fcc
Op en BLAS

( C/C+ + )Scra tch b la s系
JI T
g cc/fcc SSL
JI T+ )( C/C+
g cc/fcc

SSL

Xb yakg cc/fcc

SSL

Xb ya
arm
PLk

a rm
XbPL
yak

Xb yaka rm PLOp en BLAS

g cc/fcc

g cc/fcc

g cc/fcc

g cc/fcc

Op en BLAS

g cc/fcc

g cc/fcc

OpenBLAS

g cc/fcc

g cc/fcc

g cc/fcc

Op en BLAS

g cc/fcc

g cc/fcc

g cc/fcc

Op en BLAS

A6 4 FX

A6 4 FX

数値計算ライブラリチューニング A6 4 FXA6 4 FX
FUJITSU CONFIDENTIAL

FUJITSU CONFIDENTIAL

FUJITSU CONFIDENTIAL

A6 4 FX

FUJITSU CONFIDENTIAL

FUJITSU CONFIDENTIAL

11

11

11

11

11

Source: 富⼠通、富⼠通研究所、富岳AI連絡会資料（2020年3⽉12⽇）

Copyright 2020 FUJITSU LIMITED

Copyright 2020 FUJITSU LIMITED

Copyright 2020 FUJITSU LIMITED

Copyright 2020 FUJITSU LIMITED

Copyright 2020 FUJITSU LIMITED

並列学習チューニング

18

⽇本における公的⼤規模AI計算インフラ
東⼯⼤

TSUBAME3
推論
838.5PF
学習86.9 PF東⼤
Reedbush‐H/L

⽶国
Summit⽐
推論1/4
学習1/5

産総研

九⼤

ITO‐B
AICC
理研AIP

Raiden
産総研

ABCI
情報通信研 &
Sakura Internet

⽶国オーク

HPL-AIにて
リッジ研
Summit⽐Summit2~4倍(10万GPU 理研 R‐CCS
相当)

富岳

Deployed

PurposeAI Processor

Inference
Peak Perf.

Training
Peak Perf.

July 2017

HPC + AI
PublicNVIDIA P100x 216045.8 PF(FP16)

Apr. 2018(update)

HPC + AI
PublicNVIDIA P100
x 496

Oct. 2017

HPC + AI
PublicOct. 2017

HPL‐AI
Perf

Top500Perf/Rank

Green500
Perf/Rank

22.9 PF / 45.8PF(FP32/FP16)

8.125 PF#22

13.704 GF/W
#8

10.71 PF
(FP16)

5.36 PF / 10.71PF(FP32/FP16)(Unranked)(unranked)

NVIDIA P100x 512

11.1 PF(FP16)

5.53 PF/11.1 PF(FP32/FP16)(Unranked)(Unranked)

AI
Lab Only

NVIDIA P100x 400

8.64 PF(FP16)

4.32 PF / 8.64PF(FP32/FP16)(Unranked)(Unranked)

Apr. 2018AI(update) Lab Only

NVIDIA V100x 432

54.0 PF(FP16)

6.40 PF/54.0 PF(FP32/FP16)

1.213 PF
#462

(Unranked)

Aug.
2018

AI
PublicNVIDIA V100x 4352544.0 PF
(FP16)

65.3 PF/544.0 PF(FP32/FP16)

19.88 PF#8

14.423 GF/W
#6

Summer2019

AI
Lab Only

NVIDIA V100
x 1700~210 PF(FP16)~26 PF/~210 PF(FP32/FP16)

4.128 #51
3.712 #58

(Unranked)

Summer2018

HPC + AI
PublicNVIDIA V100
x 27,000

3,375 PF
(FP16)

405 PF/3,375 PF(FP32/FP16)445 PF(FP16)

143.5 PF#1

14.719 GF/W
#5

2020
~2021

HPC + AI
PublicFujitsu A64fx> x 150,000> 4000 PO(Int8)>1000PF/>2000PF(FP32/FP16)>1000PF(FP16)> 400PF

16.876 GF/W
#1 (proto)

Society5.0でインターネットはどう変わるのか︖
現在のインターネット

Society5.0時代のインターネット

同じデータが多い

扱うデータ

IDC（インターネットデータセンター）
→端末

通信の向き

少ない

IDC内の通信ビデオ配信が通信の90％

それぞれ違うデータ
端末→
IDC（インターネットデータセンター）
多くの計算をする必要がある→スーパーコンピュータが必要

データ中⼼から計算中⼼の時代へ
20

ライブデータストリーム向けプラットホーム
Analysis

センサー

AnalysisAnalysis

ゲノム情報

気象情報

交通情報

Analysis

object storage（S3 compatible）

file storage（Lustre based）

シミュレーション等によるサイバー空間からのデータ

クラウドやデータプラットフォーム等
他の(保存期間がより⻑い)データソース

21

シミュレーション x AI @ 富岳 全国規模の準リアルタイム災害状況把握•

シミュレーションによる⼤規模学習データの⽣成と⼤規模深層学習を可能とするためには世界最⾼⽔準の計算性能が必須•

富岳で初めて全国規模の準リアルタイム災害状況把握が実現

全国規模の準リアルタイム災害状況把握

シミュレーション

演繹的順推論による
超⼤規模学習データの⽣成AI

富岳

帰納的逆推論のための深層学習モデルの学習
理化学研究所 ⾰新知能統合研究センター作成資料より
22

富岳︓Society5.0の中核プラットフォームへ＜政策的位置づけ＞総合科学技術・イノベーション会議から⽂部科学省への指⽰（2018年11⽉22⽇）
・「富岳」を利⽤したSociety5.0実現のためには、ビッグデータの活⽤において国全体で進めていくことが重要。
・関係府省・機関との連携を取りながら、「富岳」利⽤の仕組みをつくること。

理研の取り組み
~内閣府、⽂科省の協⼒等をいただきつつ~本格的な産学官協働体制

戦略的国際連携

⼈材育成など 産学協働を産み出す機能を新設
・潜在的ユーザーの掘り起こし
・ユーザーが「富岳」を利活⽤できる
環境整備の実施 ⽶国・エネルギー省（DOE）と、
ポストムーア、AI、量⼦コンピュータに関する連携に向けて準備中

 Society5.0を⽀える⼈材育成
データ関連の創造的・⾼度⼈材の産業界を含めた育成に貢献

 欧州と、富岳テクノロジーの汎⽤性を活かした連携等を強化中

 社会発信の強化
・「富岳」のコロナ対策利⽤について、特設ページを設けた情報発信
・記者勉強会を5⽉15⽇、6⽉17⽇に開催
・6⽉22⽇開催のISC2020(バーチャル開催)におけるランキング
発表について、国内メディアを通じて積極的に情報発信 Society5.0への貢献に必須な経団連レベルでの協働構築（経団連、内閣府、⽂科省、理研にて相談開始）
 個別研究者ネットワークに基づ
く産学官協働 ⾃動⾞⽤次世代
CAEコンソーシア
ム（2017年設⽴）
科学的な成果に加え、Society5.0に貢献する成果創出を実現）

 ASEANのHPCネットワーク構
想と⽇本の富岳中核HPCIとの連携に向けた「Asia-Hub 構
想」の実現に向け、シンガポールの研究機関 A*STAR等と実務レベルでの協議を実施
世界的拠点化を⽬指す

イノベーションの基盤たる⼈材育成と、「富岳」時代の社会発信を⽬指す

23

COVID-19克服への取り組み

新型コロナウイルスに係る研究等へのスパコン利活⽤スキーム
・ スパコンは我が国の科学技術イノベーションの発展を⽀える重要な計算基盤であり、新型コロナウイルスの研究・対策についても同様
・ 令和２年度から試⾏的利⽤を開始する「富岳」のほか、⼤学・国研が有する我が国の計算資源を同研究に対し、積極的に活⽤HPCI(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)※灰⾊点線部分︓HPCI「富岳」【4/7より課題実施】「富岳」(フラッグシップ機)・令和３年度共⽤開始予定
・現在、搬⼊・設置中

⼤学・国研のスパコン（第２階層）

その他○ 現時点で提供可能な計算資源を活⽤○ 研究課題については、設置・運⽤法⼈である理化学研究所と連携のうえ、⽂部科学省にて決定（実施課題） ※課題追加に係る窓⼝を理研に設置◆ 新型コロナウイルス治療薬候補同定◆ 新型コロナウイルス表⾯のタンパク質動的構造予測◆ パンデミック現象及び対策のシミュレーション解析 等

⼤学・国研のスパコン(「富岳」以外)【4/15から公募開始】○ HPCI構成機関(⼤学・国研)に対し、計算資源の協⼒を依頼○ 早急に臨時公募および迅速な審査を実施し、新型コロナウイルスに係る課題に対し、計算資源を活⽤○ 4/30、採択された課題(５課題)を発表（採択課題） ※公募は継続中◆ 新型コロナウイルスのRNA、タンパク質等に関する解析◆ 新型コロナウイルス増殖阻害化合物の探索 等

25

「富岳」による新型コロナウイルスの治療薬候補同定
理化学研究所 / 京都⼤学 奥野 恭史
実施内容︓
現在、既存治療薬の新型コロナウイルスへの効果を確認する臨床試験が国内外で進められている。これらの試験を通じて、⼀部、薬効を⽰したなどの報告もあるが、症例数が少ないなど、未だ効果的な治療薬を特定するに⾄っていない。また、試験されている薬剤も数種類であり、どの薬剤も明確な効
果を⽰すことが⾒いだされない可能性もありうる。
そこで、本研究では、「富岳」を⽤いた分⼦動⼒学計算により、臨床試験で対象にされている既存の抗ウイルス薬に限定せず、約2000種の既存医薬品の中から、新型コロナウイルスの標的タンパク質（プロテアーゼなど）に⾼い親和性を⽰す治療薬候補を探索・同定する。
期待される成果︓
・現在、国内外で実施されている臨床試験の抗ウイルス薬に限定せず、約2000種の既存医薬品の中から候補探索を⾏うため、新たな治療薬候補の発⾒が期待される。
・複数の薬剤のタンパク質への作⽤を同時に評価できるため、複数の薬剤のコンビネーション効果を推定できる可能性がある。
・分⼦動⼒学計算により、薬剤と標的タンパク質の作⽤が分⼦レベルで明らかになることから、現在、臨床試験がなされている抗ウイルス薬の作⽤メカニ
ズムの知⾒を得られる。さらに、これらの知⾒により、既存医薬品を越える新規な薬剤開発の明確な⽅針が得られる。

既存医薬品

約2000種分⼦動⼒学計算による治療薬候補探索、作⽤メカニズ
ムの解明、コンビネーション効果の推定

新型コロナウイルスの標的タンパク質26

「富岳」を⽤いた新型コロナウィルス表⾯のタンパク質動的構造予測
理化学研究所 杉⽥有治

実施内容︓

新型コロナウィルス が細胞に侵⼊する際に、ウィルス表⾯に存在するタンパク質が細胞表⾯にあるレセプタータンパク質に認識される。このウィルス侵⼊の初期過程を阻害す
る薬剤を開発することは、新型コロナウィルス の治療に役⽴つと期待される。
本研究では、クライオ電⼦顕微鏡によって解かれたウィルス表⾯タンパク質の⽴体構造
を初期モデルとして、その⽴体構造の動きを「富岳」を⽤いた分⼦動⼒学計算で予測する。特に、理研で開発している分⼦動⼒学ソフトウェアGENESISは、「富岳」に最適化されており、「京」と⽐較して125倍のアプリケーション性能を持つ。さらに、タンパク質内で注⽬すべき⼀部分の運動を加速する⼿法（gREST法）を「富岳」の利点である並列計算として使うことで、他の⼿法では実現できない⼤きな構造変化を予測する。

期待される成果︓••

実験的には得ることのできないウィルスの動的構造を予測することで、レセプ
タータンパク質との結合状態を理解する。
分⼦動⼒学計算で得られた⽴体構造を⽤いることで、レセプターとの結合を阻害する薬剤分⼦開発を促進すると期待される。

ウィルス表⾯のタンパク質

⼀部分の運動を加速するgREST法

27

新型コロナウイルス関連タンパク質に対するフラグメント分⼦軌道計算
望⽉祐志（⽴教⼤学）■実施体制と⽬的
望⽉祐志(⽴教⼤学)が代表統括となり、理論創薬の専⾨家である⽥中成典(神⼾⼤学)と福澤薫(星薬科⼤学)らと密接に連携する。⾃主開発してきたABINIT‐MPプログラム
を⽤い、新型コロナウイルス関連タンパク質に対するフラグメント分⼦軌道計算を系統的に実施し、詳細な相互作⽤解析を⾏い、得られたデータを公開する。

■これまでのエビデンス
ABINIT‐MPは理論創薬分野で解析ツールとして⼗数年に渡って使われており、「京」の上では福澤が主催するFMO創薬コンソーシアム(FMODD)活動も展開された。今回の件でも、主要プロテアーゼと阻害剤N3のPDBでの構造[右図参照]公表直後から、
名⼤FX100を⽤いた計算を⾏い、⼀連の解析とChemRxivでの論⽂公開を⼀ヶ⽉で達成した。知⾒として、阻害剤と相互作⽤する重要残基群の特定[右下図参照]、と阻害剤の改良指針が得られた。
<https://chemrxiv.org/articles/Fragment_Molecular_Orbital_Based_Interaction_Analyses_on_COVID‐19_Main_Protease_‐_Inhibitor_N3_Complex_PDB_ID_6LU7_/11988120/1>■実施予定内容①上記のプロテアーゼ等、新型コロナウイルス(SARS‐CoV‐2/COVID‐19)に関連するタンパク質と阻害剤候補群に対する探索的計算と解析(構造ゆらぎ等も考慮)、②類縁のSARSウイルス関係のタンパク質に対する同計算・解析、③重
要な計算結果データのFMODB(FMOデータベース)での公開■期待される成果①阻害剤と残基群の相互作⽤情報に基づく候補選別に関する補助情報の取得、②新規阻害剤開発に資する基礎情報の演繹、③機械学習等のデータ科学的解析への情報提供28パンデミック現象および対策のシミュレーション解析
理化学研究所 伊藤 伸泰
実施内容︓

今回の新型コロナウイルスの感染伝播に伴い、社会経済への影響が広がっている。その様⼦を可視化し、影響を分析するビッグデータマイニングが試みられている。これらに加えて本研究では、「富岳」はじめとするスーパーコンピュータを活⽤し、今後⽣じうる社会経済活動への影響を評価し、収束シナリオとその実現⽅法を探る。あわせてウイルスの変異などにより感染・発病の経過が変化した場合に起こりうる事象への対応を⽴案する。そのために、感染シミュレーション・SNSテキストマイニング・企業活動シミュレーション
を、産業技術総合研究所・筑波⼤学・東京⼯業⼤学・京都⼤学・兵庫県⽴⼤学・琉球⼤学とともに進める。

期待される成果︓
・今後の感染、社会・企業活動、
マクロ経済への影響を左右する⾏
動・施策を探り、悪化を招く因⼦
および改善に導く因⼦の候補を明らかとすることが期待される。
・⾸都圏・関⻄圏など、地域ごとの感染・社会経済の状況を反映し、複合的な効果を考慮した施策の⽴案に助することが期待される。
・今回の新型コロナウイルスの感染伝播に限らず、⼤規模な災害・ 東京地区をロックダウンした場合に各地の企業活動がどのような影響を被るかにつ事故とその影響の伝搬を制御し、 いて、予備的なシミュレーション結果。左が１⽇⽬、右が14⽇⽬の様⼦。井上（兵庫県⽴⼤）による。本研究では、「富岳」を使って全⾯的なロックアップに限らず、被害を抑える施策にもつながる。 部分的な制約を多様に探索する。

29

室内環境におけるウイルス⾶沫感染の予測とその対策
理化学研究所/神⼾⼤学 坪倉 誠
実施内容:
ウイルス感染の内、くしゃみ、せき、発話等で発⽣する⾶沫による感染は、⾶沫の⾶散経路が感染者と⾮感染者の間の空気の流れや湿度、温度等に⼤きく依存する．また新型コロナウイルスについては，通常の⾶沫感染に加えて⾶沫が空気中で微⼩化したエアロゾルでの感染の可能性も⽰唆されている．微⼩⾶沫であるエアロゾ
ルはより⻑時間空気中を漂うことから、⾶沫感染リスクの評価と感染予防対策の提⾔のためには、⾶沫の⾶散経路を正しく予測し、周囲流れの影響が感染にどのような影響を与えるのかを正しく推定する必要がある。本
課題では、通勤列⾞内、オフィス、教室、病室といった室内環境において、新型コロナウイルスの特性を考慮した⾶沫の⾶散シミュレーションを⾏い、様々な条件下での感染リスク評価
を⾏った上で、空調、換気、パーティション等を活⽤した感染リスク低減対策の提案を⾏う。
本課題は、理研、京都⼯芸繊維⼤、神⼾⼤、⼤阪⼤、豊橋技科⼤、⿅島建設が連携する．理研が開発し「富岳」に実装を進めている超⼤規模熱流体解析
ソフトCUBEを主に⽤いて、既存の⾶沫計算では難しかった，⾼精度かつ⼤規模な系でのシミュレーションを⾏う。
期待される成果:
室内環境における感染リスクの定量的評価を⾏うと共に、窓の開閉や空調の効果的運転条件、さらにはパーティションの配置等による感染リスク低減策
を具体的・定量的に⽰すことで、ウイルス⾶沫感染に対してより安全・安⼼な⽣活環境を実現する。また、シミュレーション結果を動画とすることで、具体的に⾶沫や⾶沫核がどの程度の速度でどこまで⾶散するのかを視覚的に理解することができ、感染防⽌に向けた認識や理解を広く普及させることができる。これをもって、我が国の社会経済活動の早期復活に寄与できると期待される。

教室における⾶沫⾶散シミュレーションの例（京都⼯芸繊維⼤学 ⼭川提供）通勤列⾞モデル30