解説

グリッドコンピューティングの動向について
三浦謙一（情報・システム研究機構国立情報学研究所 情報基盤研究系）

Recent Trends in Grid Computing
MIURA Kenichi
Research Organization of Information and Systems, National Institute of Informatics, Tokyo 101-0051 Japan(Received 27 July 2004)

Grid computing is a technology which allows uniform and transparent access to geographically dispersed computational resources, such as computers, databases, experimental and observational equipment etc. via high-speed,
high-bandwidth networking. The commonly used analogy is that of electrical power grid, whereby the household
electricity is made available from outlets on the wall, and little thought need to be given to where the electricity is
generated and how it is transmitted. The usage of grid also includes distributed parallel computing, high throughput computing, data intensive computing (data grid) and collaborative computing. This paper reviews the historical background, software structure, current status and on-going grid projects, including applications of grid technology to nuclear fusion research.
Keywords:
grid computing, grid middleware, distributed parallel computing, datagrid, Problem Solving Environment (PSE),
NAREGI Project, fusion grid

１．はじめに［１，２］があげられる．

ここ数年来グリッドコンピューティングという技術が注目を集めている．グリッドコンピューティングの語源は今

２．グリッドコンピューティングとは日ではよく知られているように，電力供給ネットワーク

２．
１ 歴史的背景（Electrical Power Grid）のアナロジーからきている．すな

グリッドが米国で早い時期にはじまったのはいくつかの

わち，あたかもコンセントに電化製品のプラグを差し込め

理由が考えられよう．第一に米国のように国土が広いと計ば，電気がどこで発電されたか，どんな経路で送電されて算機資源の地理的分散は避けられないため，広く研究者にきたかを気にすることなくサービスを享受できるように，サービスを提供する必要があったことがあげられる．事実

コンピュータの世界でも利用者がネットワーク上に分散しグリッドのコンセプトは米国では７０年代からすでにあったているサーバ・ストレージ・データベースといった広義のように思われる．現在ではあまり知られていないが，AR-計算資源を，それらの所在を意識せずとも一つの仮想的な

PANET（ARPA：国防省の Advanced Research Program

計算機室の中に置かれているかのようにどこからでも使い

Agency（当時）．後に Internet へと発展）はそもそも，Illiac

勝手良くアクセスできるようになるというコンセプトであIV（１９６０年代後半から７０年代前半にかけてイリノイ大学でる（Fig. 1）．

開発され Burroughs 社で製造された世界初の並列型スー

特に計算機の演算能力や主記憶の容量，外部記憶（例：パーコンピュータ）［３］を全米の研究機関から使えるように

磁気ディスク）の容量，そしてネットワークのデータ転送というのが大きなモチベーションであった．当時でもカリ能力などが飛躍的に進歩してくるとそのような考え方が現フォルニア大学ロサンジェルス校のデータベースを使って実的になってくる．その適用対象は計算機，データベース

Illiac IV で計算し結果 は ユ タ 大 学 の コ ン ピ ュ ー タ グ ラから粒子加速器のような巨大実験装置，すばる望遠鏡のよフィックスに出すといった異機種間の接続をした使い方とうな巨大天体観測装置，さらには研究者までを含めた仮想

か，ARPANET 上に接続された複数台の DEC System１０の組織（Virtual Organization）を形成する方向へ向かいつつ

うち空いている任意の CPU にジョブを割り当て計算結果ある．

を返すという同機種間の接続をした使い方までが構想とし本稿においてはこのようなグリッド技術の動向についてて存在していたという．

概説する．なおグ リッ ド 技 術 の 最 新 の 解 説 書 と してはこのような考え方はその後１９８０年代後半に 入 り NSF

author’s e-mail: kenmiura@grid.nii.ac.jp

７３２

J. Plasma Fusion Res. Vol.80, No.9 (2004)７
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Commentary

Recent Trends in Grid Computing

Fig. 1

K. Miura

Concept of grid.

２．
２ 従来の分散並列処理との違い（National Science Foundation：全米科学財団）がスーパーコンピュータセンターをカリフォルニア大学サンディエゴ

複数のコンピュータを利用して計算処理を高速化すると校（SDSC），イリノイ大学（NCSA），コーネル大学（The-いう観点からは，グリッドは従来の分散並列処理の延長に

ory Center），プリンストン市（von Neumann Center）に設ある技術といえよう．しかし従来の技術と異なる点はグ

置したときにも受け継がれ，これらのセンターマシンはリッドが「動的な仮想組織」を前提としていることである．

NSF-NET（当初 56 Kbps，その後 1.5 Mbps）によって接続「仮想組織」とはネットワークで接続された異機種混合の計されることとなった．これがその後 Metacomputing［４］と算機・実験装置・人的資源（研究者）等を動的に結合して，か National Machine Room（ 国中がひとつの計算機室 とあたかもひとつのシステムとしてみせる技術である．そのいう意味）といった考え方へと発展していくことになるの実現のためには認証や認可などのセキュリティや，動的でである．

柔軟な資源の配分・データの共有連携といったさまざまな米国でグリッドが広まった第２の理由として，９０年代のソフトウェアの機能が必要となる．この構造については次

前半に NASA（航空宇宙局），NSF などでスーパーコン

節以下でさらに述べる．

ピュータセンターへの予算額が頭打ちになり計算資源の共

なおグリッドの例としてよく引き合いにだされる，世界有化，統合化指向を余儀なくされた時期があったこと，一中の数百万台の空いたパソコンをインターネットでつない方では Gigabit Test Beds と呼ばれる５つのプロジェクトをで宇宙から受信された電波を解析して宇宙人（ET）の存在

はじめ高速ネットワーキング分野には政府の積極的な投資を探索しようという，SETI@HOME というプロジェクトがなされたことなどの事情があげられよう．事実９０年代にがあるが［６］，これはグリッドの本来の姿をかならずしも入り NASA においては傘下の Ames，Langley，Glenn 等の伝えていない例であることに注意したい（グリッドと区別

スーパーコンピュータセンターのミッションの統合化とリする意味でこのような考え方を Megacomputing と呼ぶ研ソースの共用化が推進され，NASA 内の専用高速ネット

究者もいるくらいである）．

ワーク NREN（NASA Research and Educational Network）
で接続されたシステムが考えられた．これを発展させたの

３．グリッドを構成するソフトウェア

が IPG（Information Power Grid）［５］である．

３．
１ Grid の階層構造

このように研究機関や大学が中心となり，アプリケー

グリッドの考え方とは冒頭に述べたように，地理的に分ション指向・ユーザ指向で研究がおこなわれてきたグリッ

散したサーバー，ストレージといった計算資源・データ資ドは９０年代後半になり，IEEE（Institute for Electrical and

源のみならず実験装置，観測装置，研究者をも含んだもの

Electronic Engineers 米国電気通信学会）の Computer So-

を対象として，高速ネットワークにより遠隔ユーザも物理

ciety と ACM（Association for Computing Machinery 米国的な距離や計算機の構成の差異などを意識させずに信頼度

情報処理学会）共催の Supercomputing Conference などに高く使うことができるようなインフラと計算環境を提供す

おいて I-way［１］，GUST test bed［２］といったプロジェクト

ることにある．そのためにグリッドのソフトウェアは必然のデモなどを通してさらに広まってきている．

的に階層構造をとることになるが，階層間のインタフェー
７３３

Journal of Plasma and Fusion Research Vol.80, No.9 September 2004

スを標準化・共通化することによって，拡張性，システム

CACTUS は Globus の機能およびグリッド上の通信ライの構築の容易性が格段に向上することになる．

ブラリである MPICH-G2（MPI: Message Passing Interface）

現在のグリッドの考え方では，その構成は大雑把に分類の上位層として位置づけられるが，ローカルな並列環境でするとMPI だけでプロセッサ間の通信を行う使い方も可能であ①物理層（ネットワーク， コンピュータ（OS も含めて），る．CACTUS は多くのプラットフォームに移植がなされストレージ）ている．CACTUS の最新版は 4.0 版 beta１４である．

②グリッド基盤ミドルウェア層

CACTUS をベースにした代表的な研究プロジェクトと資源管理，スケジューリング，セキュリティ，ファイ

しては，その起源となった Numerical Relativity（アインルの一元管理，通信ライブラリなど

シュタインの相対論的重力方程式の数値解法）があげられ③上位ツール層る．その一例として，２個のブラックホールがたがいに引

ワークフローツール，Problem Solving Environment

き合って衝突する過程で発生する重力波が，地球上でどの（PSE），プログラミングツール，可視化ツールなど

ような波形として観測されるかのシミュレーションがあ④アプリケーション層

る．さらに天体物理学分野の研究者向けに，インターネッ

グリッド上で動かす実際のアプリケーションソフト

トから一度のログインでグリッド上のアプリケーション群

ウェアが使えるような簡易型ユーザインターフェース（グリッドの４層（レイヤー）に分かれる（Fig. 2）．

ポータルと呼ばれる）として，Astrophysics Simulation Col-

これまでの Grid の活動は②のグリッドミドルウェアのlaboratory（ASC）が提供されている［１６］．

研究開発が 中 心 で あ り，ソ フ ト ウ ェ ア と し て は Globus

その他 Chemical Engineering，Climate Modeling，Bio-Toolkit［７］，Legion［８］，AVAKI［９］，Condor［１０］，UNI-

Informatics，Early Universe，Geophysics，Crack Propa-

CORE［１１］，ITBL 計画における STA［１２，１３］などがあげら

gation などの分野においても Problem Solving Environ-れる．グリッド基盤ミドルウェア層の最近の動向としては

ment のフレームワークとして注目されている．また CAC-OGSA（Open Grid Services Architecture）［１４］と呼ばれる

TUS の構造は連成問題（Multi-physics）用のカプラー（計ウェブサービスとの融合性をはかった仕様に集約しつつあ算モジュール間を結合してデータの変換や同期処理を司る

り，Globus，UNICORE などの基盤ミドルウェアにおいてプログラム）としても適していると思われる．

も OGSA の動向を視野に入れた開発が進行している．

４．グリッドコンピューティングの応用形態と例

以下においては③の上位層のひとつであ る CACTUS

４．
１ Distributed Supercomputing（Metacomputing［４］）［１５］について紹介する．
３．
２ グリッド上の Problem Solving Environment（問題解グリッド環境を利用して，単一の巨大なジョブを実行す決環境）の例：CACTUS

る，あるいはマルチスケール・マルチフィジクスの連成問

CACTUS とは，アインシュタインの重力方程式の数値

題を実行することで，より高速にあるいはより大規模な問解を研究している欧米の研究者によるコード開発および実題が計算できるようになると考えられる．但し，もとのプ行の両面における共通の計算研究環境として開発されてきログラムがすでに分散メモリ型コンピュータシステム用にた，オープンソースの Problem Solving Environment（PSE）

並列化がなされていても，グリッド環境においては最適なである．ドイツのアルバート・アインシュタイン研究所が計算量とデータ転送量とのバランスがもとのシステムとは中心的存在である．CACTUS とはその名のとおりサボテ

大きく異なるため（CPU の処理能力，メモリーのサインのような構成をとっており肉の部分（Flesh）ととげの部

ズ，ネットワークの遅延（Latency）とデータ転送容量等の分（Thorn）からなっている．その構造を Fig. 3 に示す．
Flesh は結合部分であり，Thorn は研究者が自身の応用計算のために適宜付け加えるカスタム計算モジュール（Application Thorn），通信のような標準的ライブラリ・ツール
キット等（Infrastructure Thorn）からなる．

Fig. 2

Hierarchical structure of grid middleware.

Fig. 3７３４Structure of CACTUS (Flesh and Thorn).

Commentary

Recent Trends in Grid Computing

K. Miura

差異による），高性能を達成するためにはチューニングや

pan Virtual Observatory）［２０］などが代表的である．

コードの再構成が必要となることが多く，アプリケーショ

４．
４ Collaborative Computing

ンプログラムによってはグリッド環境においては性能が出グリッドという仮想組織の中には研究者そのものもコンない可能性もあると考えられている．いっぽう連成計算に

ポーネントとなりうる．実行中の大規模シミュレーション

ついては，個々の計算モジュールがすでにコンピュータのの遠隔モニタリング・遠隔ステアリング，遠隔可視化など

アーキテクチャに適合性良く開発されているものを連成さのように，地理的に分散した研究者間の協調・連携をはかせて解く場合には，異機種間の接続をしたグリッド環境にりながら実験あるいは計算を行う場合がこれに当たる．たおける分散・並列計算が効率よく実行できる可能性が高く

とえば，大阪大学に設置されている世界一の超高電圧電子

なるものと期待される．

顕微鏡を，米国カリフォルニア大学サンディエゴ校にある

４．
２ High-throughput Computing

National Center for Microscopy and Imaging Research

パラメータサーベイ，モンテカルロ計算のように，個々（NCMIR）の計算機からグリッドを介してアクセスし，遠のジョブは１台あるいは少数台のCPUで処理できるが，初隔でサンプルの操作を行い，得られた画像データをグリッ

期条件や入力データを変えた独立したジョブとして数百ドを用いて転送して解析した例がある［２１］．

ケースないし数千ケース実行してそれらの結果の統計的な探索したいという需要はサイエンス・エンジニアリング分

５．グリッドコンピューティングの現状と日本の関連プロジェクト

野で非常に多く見受けられる．このような場合にはグリッ

５．
１ 米国の動き

平均を取りたい，あるいはそれらの結果の中から最適解をド上に接続された計算機資源に順次ジョブを投入して結果

現在米国においては NASA の Information Power Gridを集約する手法が計算時間の短縮に非常に効果的となる．

（IPG）計画［５］，エネルギー省の Science Grid［２２］，NSF

このような目的で作られたミドルウェアで代表的なものとの Extensible TeraGrid Facility（ETF）［２３］などのプロジェ

してはウィスコンシン大学で開発された Condor-G［１０］がクトが進行中である．特に ETF は SDSC（サンディエゴ），ある．

NCSA（イリノイ），PSC（ピッツバーグ）のスーパーコン

４．
３ Data-Intensive Computing（データグリッド）ピュータセンタ等を 30 Gbps（幹線は 40 Gbps）のネット
ワークで接続し，本年１月より運用フェーズに入っている

冒頭でも触れたように，単に計算機の演算能力だけではなく，世界的に見ても数の少ない特殊で高価な実験装置（Fig. 4）．

（粒子加速器，放射光設備，超高電圧電子顕微鏡等）から得

５．
２ ヨーロッパの動きられる実験データ，あるいは巨大光学／電波望遠鏡や地震

ヨーロッパにおいてはこれまで に EUROGRID（EU）

観測装置から得られる観測データに代表される，分散した［２４］，e-Science（UK）［２５］，UNICORE（ドイツ）［１１］といっ膨大な量のデータへの一元的アクセス，あるいはデータのた EU のプロジェクトと各国独自のプロジェクトの両方が共有化を目的としたグリッド技術に対する要請が近年にな先行してきている．さらに今年４月には，EUの予算によるり高まってきている．とくに国際協力プロジェクト等におEGEE（Enabling Grids for e-Science in Europe）計画［２６］がいて大規模な実験装置あるいは観測装置から得られる巨大スタートしているが（Fig. 5），これは CERN（European

なデータを研究者間で共有化するためのグリッド技術が非Center for Nuclear Research）で始められた Datagrid プロ

常に注目されている．データそのものが対象となるため

ジェクトの発展形ともいうべきものである．

「データグリッド」とよばれることが多い．高エネルギー物

５．
３ 日本のグリッド関連プロジェクト

理学，天文学，地震工学などの分野が先行している．高エここ数年来日本でも文部科学省の下に産・学・官連携にネルギー物理学の場合は例えばスイス国ジュネーブ市にあよるいくつかのグリッドプロジェクトが発足して研究開発

る欧州高エネルギー物理学研究機構（CERN）で２００７年稼動が促進されるようになってきている．具体的には文部科学を目指して建設中の Large Hadron Collider（LHC）
計画［１７］

省傘下の ITBL 計画［１２］，NAREGI 計画［２７］，BioGrid 計画

では，年間１ペタバイト（Peta Bytes：１
０１５バイト）以上の［２８］，VizGrid 計画［２９］などがあげられる．これらのプロ

実験データの処理と欧州・日本・米国の共同研究機関へのジェクトはいずれも国立情報学研究所のスーパー SINET

配信が必要であるとされている．また天文学の分野では，（10 Gbps の光バックボーンネットワーク）をネットワーク

世界中に分散した（それも地理的に不便な場所に設置されインフラとして使用している［３０］．また経済産業省傘下でている）天文台に蓄積される総データ量は年間数百テラバ

は産業技術総合研究所（AIST）のグリッド研究センター

イト（Tera Bytes：１０１２バイト）ないしペタバイト級の領域（GTRC）［３１］においてもグリッド研究がおこなわれていに達すると予測されており，可視光，赤外，電波など異る．以下に ITBL プロジェクトと，NAREGI プロジェクトなった波長領域での観測データを付き合わせることによりを概説する．

初めて解明される現象もあると考えられているため，観測

５．
３．
１ ITBL プロジェクト

データベースをグリッドを用いて研究者間で共有する仮想ITBL（Information Technology Based Laboratory）プロ

天文台（Virtual Observatory）構想への関心が世界的に非ジェクトは平成１
３年４月から５ヶ年計画でスタートした．

常に高まってきている．米国の NVO（National Virtual Ob-

IT 技術を活用して研究機関の持つスーパーコンピュータ

servatory）［１８］，英国の AstroGrid［１９］，日本の JVO（Ja-やデータベース等の計算機資源を高速ネットワークで接続
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Journal of Plasma and Fusion Research Vol.80, No.9 September 2004

Fig. 4

Teragrid project in U.S. (Extensible Teragrid Facility).

テムの開発，②実大三次元振動破壊実験シミュレーション
システム，③航空宇宙統合シミュレーションシステム，④細胞フルシミュレーションシステム，⑤生命機能情報解析システム，⑥地域数値環境システムといった分野でプログ
ラムが開発されている．ITBL の応用分野の一例としての核融合グリッドについては後述する．
５．
３．
２ NAREGI プロジェクト
NAREGI（National Research Grid Initiative）プロジェク
トは文部科学省が推進している「経済活性化のための研究
開発プロジェクト」の一環であり，平成１５年より５年計画
として産・学・官連携の研究開発体制で開始された．正式
名称は「超高速コンピュータ網形成プロジェクト」である．
Fig. 5!プロジェクトの目的

EGEE project in EU.

NAREGI プロジェクトでは，大規模シミュレーションなすることにより，複雑で高度なシミュレーションや遠隔地

どのために必要とされるグリッド基盤ソフトウェアの研究との共同研究を可能とする仮想研究環境を構築しスーパー開発を行い，５年後に１００テラフロップス級の研究系の計

コンピュータ等を有効活用することを目指している．具体

算環境を想定して，実運用に耐え得るスケーラブルなグ的な目標としては①各研究機関をネットワークにより結ん

リッド計算環境の実証を目指している．実証のためには産だ仮想研究環境の構築，②仮想研究環境を活用する計算科

業界でも重要なアプリケーション分野と見なされている最学アプリケーションの研究開発，③計算科学の普及・教育

先端のナノ分野が選択された．

を含む ITBL の利用推進の３項目があげられている．初年
度から参加している機関は，独立行政法人
究機構，独立行政法人
人

本プロジェクトは大きく分けて①グリッド基盤ソフト

物質・材料研ウェアの各コンポーネントの研究とその成果の実証・運用

防災科学技術研究所，独立行政法

システムとしての統合，②高速ネットワークのグリッド技

宇宙航空研究開発機構，独立行政法人

理化学研究術への適用の研究，③最先端ナノ分野での大規模シミュ

科学技術振興機構

レーションプログラムの研究開発とそれらをグリッド環境の６機関である．このうち，日本原子力研究所と理化学研で最適化してグリッドの有用性を実証するための研究とい究所は ITBL 計画の推進に必要な共通基盤技術の開発にあう三本柱から成り立っている．将来はこのような研究グたっている．計算資源としてはプロジェクトの拠点となるリッドが産業界にまで波及することを視野に入れている．

日本原子力研究所関西研究所の ITBL 共同利用センターに"参加機関

所，日本原子力研究所，独立行政法人

設置された１テラフロップス（Tflop/s：１秒間に１０１２回の本プロジェクトはグリッド基盤ソフトウェア・ネット

浮動小数点演算を実行できる計算性能）のシステムをはじ

ワークの研究拠点としての情報・システム研究機構

めとして現在９機関２８システムが接続されている．それぞ

情報学研究所およびナノ分野の最先端のアプリケーション

れの研究機関では ITBL で利用可能なアプリケーション・

ソフトウェアを研究開発する拠点としての岡崎国立共同研

ソフトウェアの開発にあたっており，①材料設計統合シス

究機構
７３６

国立

分子科学研究所を中心として組織されている．さCommentary

Recent Trends in Grid Computing

K. Miura

らに前者については東京工業大学，大阪大学，九州大学，

フトをグリッド環境に適合させる手法やツール類の研究等

九州工業大学，宇都宮大学，産業技術総合研究所などの研が含まれる．本プロジェクトでは国際互換を基調としてい究機関，後者については東京大学物性研究所，東北大学金るため UNICORE，Globus，Condor などをベースとしてグ属材料研究所，物質構造科学研究所，産業技術総合研究所

リッド基盤ミドルウェアを構築している（Fig. 6）．

などの研究機関，さらに情報およびナノ分野の産業界をもこれらソフトウェアの開発と実証のために，国立情報学

含めての共同研究体制である．

研究所にはグリッド開発のための「グリッド基盤ソフト!グリッド研究開発拠点の研究テーマ

ウェア研究開発システム」（５テラフロップス相当）が，分

これまでの説明でもわかるように，NAREGI プロジェク

子科学研究所にはナノサイエンス実証研究のための「アプトは超高速の計算機を新規に開発するものではなく，むしリケーション研究開発システム」（１０テラフロップス相当）

ろ既存の計算機資源をつなげてひとつに見せる技術であがそれぞれ本年３月に導入されスーパー SINET に接続さり，研究・開発はソフトウェア（グリッド基盤ミドルウェ

れている．これらのマシンは共同研究機関の計算システム

ア）が中心となる．そこでの研究テーマにはグリッド上のとともに NAREGI テストベッドを構成している（Fig. 7）．

計算機資源の管理やジョブのスケジューリング，プログラ
ムをグリッド上で並列に動かすための通信ソフトウェア

６．核融合研究分野でのグリッド（GridMPI）や遠隔ジョブの実行を起動するソフトウェア

６．
１ 米国エネルギー省（DOE）の National Fusion Grid
［３２］

（GridRPC），PSE（Problem Solving Environment），可視化

米国のエネルギー省が５ヶ年計画で進めている SciDAC

ツールといった研究者のためのソフトウェア開発環境，セ（Scientific Discovery through Advanced Computing）では，

キュリティ，ネットワーク利用技術，アプリケーションソ

テラスケールの計算科学のためのアプリケーションソフト
ウェアとハードウェア環境を整備することになっているが，その一環として磁気核融合の共同研究を加速するための National Fusion Grid（または NFC: National Fusion Collaboratory）プロジェクトがある．参加機関はプリンストン
プラズマ物理学研究所（PPPL），General Atomics（GA），
マサチューセッツ工科大学（MIT），アルゴンヌ国立研究所（ANL），ローレンスバークレー国立研究所（LBNL），ユタ
大学，プリンストン大学などである．プロジェクトとしてはセキュリティのしっかりしたグリッド環境を提供して，地理的に離れていても実験データの解析，シミュレーショ
ン，可視化などが研究者に容易に行えるようにするためのソフトウェアツール作りを主要な目的としている．すでに
National Fusion Grid を活用して TRANSP（PPPL で開発されたトカマク実験のためのデータ解析コード）を遠隔実行した例が報告されている［３３］．

Fig. 6

Software stack as defined in NAREGI project.

Fig. 7

NAREGI Testbed.

７３７

Journal of Plasma and Fusion Research Vol.80, No.9 September 2004

６．
２ 日本の核融合グリッド

７．グリッドコンピューティングの展望
７．
１ 海外の動き

わが国においても，日本原子力研究所那珂研究所が有する臨界プラズマ試験装置 JT-６０［３４］がトカマク国内共同研

海外でのグリッドへの取り組みをみると，米国では NSF

究の重点化装置として位置づけられ，全国の核融合プラズを中心にして，CyberInfrastructure（CI）計画［３６］と呼ばれマ研究者による共同実験装置としての重要性が一層高くるより広範な計画へ，EU においても FP6 eInfrastructures

なってきている．また世界的に進められている国際熱核融計画［３７］へという風に，グリッドがITインフラの大きな流合実験炉（ITER）プロジェクト［３５］でも，世界中の核融合れの中で重要な基幹技術になりつつあることに常に注目す

プラズマ研究者が世界に一つしかない実験装置を共有するる必要があろう．EGEE［２６］，DEISA（Distributed Euro-

ことにより共同研究を進めることになる．このような状況

pean Infrastructure for Supercomputing Applications）［３８］をふまえ核融合グリッドの研究が，九州大学応用力学研究といったいくつかのプロジェクトは eInfrastructures 計画

所，日本原子力研究所那珂研究所，日本原子力研究所計算の中で新規予算がついている．このような状況にあって日科学技術推進センターを中心にして ITBL のフレームワー

本においても欧米に立ち遅れることなくサイエンス系グクを用いて進められている．具体的には遠隔地間での共同

リッドのインフラを整備することが急務であると考える．

研究を進める上で必須となる３つのシステムとして①遠隔７．
２ 国際協力と標準化
グリッドの研究は世界的に広がってきている．米国・欧操作システム，②遠隔解析システム，③遠隔会議システム

州はもとより，アジア太平洋地域でも AP グリッド
［３９］との構築を推進している（Fig. 8）．

いう集まりが形成されている．世界的な組織としては GGF

１）遠隔操作システム
外部研究機関に所属する研究者が，高いセキュリティを（Global Grid Forum）［４０］があり，グリッドに必要な機能の保ちながら遠隔操作により JT-６０の実験を行えるシステム

議論，標準化のための作業と文書化といったことがいくつの構築である．ITBL 基盤技術開発を用いてセキュアな遠ものワーキンググループに分かれて活発に進められてい隔操作を実現する．

る．グリッド用のソフトウェアは流通性・互換性が重要で

２）遠隔解析プログラム

あり，個々のプロジェクトがゼロからすべてのソフトウェ

JT-６０や将来的 に は ITER 等 か ら 得 ら れ る 実 験 データ

アを独立に開発するのではなくお互いに良いものを使い合ベースを入力とし様々なシミュレーションコードの実行がうというオープンソフトウェアの精神であり成果物として可能なシステムを構築する．九州大学，京都大学，山口大のソフトウェアはオープンソースとして公開し，国際的な学，核融合科学研究所，日本原子力研究所などで研究開発活動に積極的に参加して世界的な交流と寄与を深めていくが進められているダイバータコード，輸送コード，MHDことが重要である．

コード，構造コード，乱流コードを ITBL の計算機群で実８．終わりに行することにより，高スループットな解析による実験予測を実現する．また，これら研究機関をはじめ遠方にいる協

これまでに述べたように，グリッドとは高速ネットワー

力研究者が協調して解析可能な可視化システムを構築する．

ク上のさまざまな計算資源を柔軟かつトランスペアレント

３）遠隔会議システムに使いこなす技術とインフラである．概念としては７０年代

ITBL 基盤技術で開発された会議システムを利用するこにまでさかのぼることができるが実用に向けてまだ解決しとにより，遠隔地間でのコミュニケーションの手段としてなければならない課題もある．これまで報告されているグ

ネット上での会議が実現可能となる．

リッドの適用例という意味では，巨大な実験データを共有

Fig. 8Japanese Fusion Grid project.

７３８

Commentary

Recent Trends in Grid Computing

grid.org［２３］TeraGrid Home Page: http://www.teragrid.org［２４］EUROGRID Home Page: http://www.eurogrid.org［２５］e-Science Home Page: http://www.e-science.clrc.ac.uk［２６］EGEE Project Home Page:http://public.eu-egee.org［２７］NAREGI Home Page:
http://www.naregi.org（情報学研究所）
http://nanogrid.ims.ac.jp/nanogrid/（分子科学研究所）［２８］ BioGrid Home Page: http://www.biogrid.jp［２９］VizGrid: http://www.vizgrid.org
０］SuperSINET Home Page: http://www.sinet.ad.jp［３［３１］GTRC Home Page: http://www.gtrc.aist.go.jp/jp［３２］National Fusion Grid Home Page http://www.fusion
grid.org［３３］J.R. Burrus et.al., "Remote Computing Using the National
Fusion Grid", 4th IAEA Technical Meeting on Control,Data
Acquisition and Remote Participation for Fusion Research(San Diego CA, July 21-23, 2003).
http://www.fusiongrid.org/research/papers/iaea０３burruss-paper.pdf［３４］JT-60 Home Page: http://www-jt60.naka.jaeri.go.jp/f2-J.
html［３５］ITER Home Page: http://www.naka.jaeri.go.jp/ITER/
index.html［３６］CyberInfrastructure Home Page: http://www.cise.nsf.
gov［３７］eInfrastructuresHome Page http://www.einfrastructures.org/［３８］DEISA Project Home Page: http://www.deisa.org［３９］Asia Pacific Grid Home Page: http://www.apgrid.org/［４０］GGF Home Page: http://www.globalgridforum.org

する目的の「データグリッド」の分野が先行しているように思われる．
グリッド技術のこれからの動向としては，これまでの研究フェーズからより広く使う実用フェーズへ成熟しつつあるが，そのためには実運用に耐えうる基盤ソフトウェアの研究開発がさらに必要となる．さらにグリッドの考え方はサイエンス系への応用にとどまらず，より汎用的なビジネ
ス系も含んだ分野へと適用され拡大しつつあるのが今日の姿である．
まさにグリッド技術は「２１世紀の IT 社会の基盤技術」として捉えられるべきものである．

謝辞
核融合グリッドに関して計算科学技術推進センター原子力計算機科学技術開発グループ

鈴木喜雄氏より貴重な情報をいただいた．ここに感謝の意を表する．

参 考 文 献・U R L!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
み

うら

けん

いち

三 浦 謙 一大学共同利用法人 情報・システム研究機
構 国立情報学研究所 情報基盤研究系
ハイエンド・コンピューティング研究部門
教授，リサーチグリッド連携研究センター!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

長，超高速コンピュータ網形成プロジェクト（NAREGI）プ
ロジェクトリーダー，株式会社 富 士 通 研 究 所 顧 問（フ ェ
ロー）
．１
９
６
８年東京大学理学部物理学科卒業，１
９
７
３年米国イリノイ大学計算機学科博士課程修了（Ph.D., Computer Science），１
９
７
３年富士通株式会社入社，
１
９
８
５年 Fujitsu America，
Inc．出向，１
９
９
２年―１
９
９
６年同社 Vice President and General
Manager 就任，米国におけるスーパーコンピュータビジネス
に従事，１
９
９
８年同社コンピュータ事業本部技師長就任，２
０
０
０
年―２
０
０
３年九州大学情報基盤センター客員教授，２００２年株式会社富士通研究所フェロー就任，２００
３年１２月現職．専門：グリッドコンピューティング，スーパーコンピューティング，
並列・ベクトル計算アルゴリズム，計算物理学，モンテカル
ロシミュレーション．趣味：アマチュア天文，そば打ち，科学オモチャの収集と製作．

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［１］Ed. I. Foster and C. Kesselman, The Grid, Second Edition :Blueprint for a New Computing Infrastructure (Morgan Kaufman, 2004).
［２］Ed. F. Berman, G. Fox and T. Hey, Grid Computing:Making
the Global Infrastructure a Reality (Wiley, 2003).
［３］W.J. Bouknight et al., Proc. IEEE 60 (4), 369 (1972).
［４］C. Catlett and L. Smarr, Comm. ACM 35 (6), 44 (1992).
［５］NASA IPG Home Page: http://nas.nasa.gov/ipg［６］SETI@HOME Home Page: http://setiathome.ssl.ber
keley.edu［７］Globus Home Page: http://www.globus.org［８］Legion HomePage: http://www.cs.virginia.edu/〜legion/［９］AVAKI Home Page: http://www.avaki.com［１０］Condor Home Page: http://www.cs.wisc.edu/condor/［１１］UNICORE Home Page: http://www.unicore.org［１２］ITBL Home Page: http://www.itbl.jp/［１３］K. Higuchi et al., "Grid Computing Supporting System on
ITBL Project, High Performance Computing", Veidenbaum et al. (Eds.) 5th International Symposium ISHPC2003(Tokyo-Odaiba, Japan 20-22 October 2003, Proceedings)
LNCS2858, pp.245-257 (2003).
［１４］I. Foster, C. Kesselman, J. Nick and S. Tuecke The Physiology of the Grid: An Open Grid Services Architecture for Distributed Systems Integration (Globus Project, 2002).
http://www.globus.org/research/papers/ogsa.pdf.
［１５］CACTUS Home Page:http://www. Cactuscode.org/［１６］ASC Home Page: http://www.asc.org［１７］LHC Computational Grid Home Page: http://lcg.web.
cern.ch/LCG/［１８］NVO Home Page: http://us-vo.org［１９］Astrogrid Home Page: http://www.astrogrid.org［２０］JVO Home Page: http://jvo.nao.ac.jp［２１］NCMIR Home Page:http://ncmir.ucsd.edu/［２２］DOE Science Grid Home Page: http://www.doescience

K. Miura

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