「富岳」を含むHPCI資源を用いた計算科学に対する期待「富岳」成果創出加速プログラム
物質・材料系課題 合同研究会
朴泰祐

筑波大学計算科学研究センター・センター長（HPCIコンソーシアム理事長）
2021/12/09

富岳成果創出加速・物質材料系研究会

1おことわり• 本⽇の内容の⼀部はHPCIコンソーシアムの⽴場で述べてますが，多くはこれまで計算科学分野の⽅と協業してきた計算機科学者としての私⾒です。
• いろいろな帽⼦を被っています。特定の何かの⽴場を代表するものではありません。（が，そういう⽴場からの⼀意⾒です）• 筑波⼤学計算科学研究センター⻑
• HPCIコンソーシアム理事⻑
• 「富岳」成果創出加速プログラム領域総括（計算機科学担当）• HPCI計画推進委員会委員（＋次世代計算システム検討WG）

2021/12/09

富岳成果創出加速・物質材料系研究会

2富岳=National Flagship

2021/12/09

富岳成果創出加速・物質材料系研究会

3ナショナル・フラッグシップ・スーパーコンピュータ「富岳」• CPU及びネットワークという超並列型スーパーコンピュータの主要部品を全て国産で構築• 2020年11⽉時点で世界最⾼性能（TOP500リス
トで6⽉と11⽉の2期連続）
http://www.top500.org• ⽂部科学省「Flagship2020プロジェクト」により、「ポスト『京』」スーパーコンピュータとして構築

富岳の「4冠」⇒4つのベンチマークでいずれも世界⼀位⇒ 2020/06〜2021/11まで4期連続ベンチマーク

内容HPL (TOP500)

密⾏列計算⇒演算性能

HPCG

疎⾏列反復法計算⇒メモリ性能

Graph500

グラフ処理⇒グラフ探索

HPL-AI

複合演算精度⇒AI処理

2021/12/09• 2020年にハードウェアが完成、6⽉のTOP500リ
スト登録と平⾏して「ポスト京・成果創出加速課題」及び各種早期利⽤プログラムにより先⾏して利⽤開始• 2021年3⽉9⽇より共⽤開始（HPCI⼀般課題等）• 理化学研究所計算科学研究センター（R-CCS）
にて設置・運⽤

富岳成果創出加速・物質材料系研究会

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TOP500リスト（2020/11）HPL: 密行列計算ベンチマーク
富岳

Sum of #1〜#500#1 Computer#500 Computer

2021/12/09

富岳成果創出加速・物質材料系研究会

5

「富岳」開発のキーワード：codesign（協調設計）• 「京」では10PFLOPSの性能と世界⼀位の獲得が基本的な⽬標とされた• 「富岳」ではアプリケーションが「京」の100倍の実効性能で動作することを基軸とし、システム開発とアプリケーション開
発を平⾏して実施⇒ codesign（協調設計）• システムの基本要求仕様• 各種パラメータ（CPUコア数、メモリ性能、メモリ容量、ネットワー
ク性能、動作周波数、消費電⼒、etc.）について、代表的アプリケー
ションを想定して設計・決定する• アプリケーションはハードウェアの特性を考慮しアルゴリズム、プロ
グラムの開発を⾏う
2021/12/09

富岳成果創出加速・物質材料系研究会

6

フラッグシップ2020 (FS2020)プロジェクト
lポスト「京」コンピュータをナショナルフラッ
グシップスーパーコンピュータと位置付けて研究開発する

Vendor partner

l主要な科学及び社会問題に対する多様なアプリ
ケーションコードを開発

Society with healthand longevity

7

Disaster prevention
and global climate

Energy issues

富岳成果創出加速・物質材料系研究会
2021/12/09

Industrial competitiveness

Basic scienceポスト「京」（＝「富岳」）スーパーコンピュータ概要
l⽬標性能
総合計算性能（多数の計算の同時処理）において「京」の100倍
単⼀の巨⼤計算において「京」の50倍
l消費電⼒は30 - 40MW (「京」は 12.7 MW)lハードウェア
l メニーコアアーキテクチャ（48 core）
l 6D mesh/torus 相互結合網
l 3階層のストレージl

シリコンディスク（SSD）

l

磁気ディスク（HDD）

l⻑期アーカイブ⽤ディスク

l システムソフトウェア
l Multi-Kernel: Linux及び軽量カーネル（McKernel）
l 3階層のストレージとアプリケーションを意識した

ファイルI/Ol MPI+OpenMP プログラミング環境
l 生産性の高いプログラミング言語とライブラリ

I/O Network…

PortalServers

…

…
…

…
…

…

…

Login
Servers

Hierarchical
Storage System

…

…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…

…

8

MaintenanceServers2021/12/09

共同開発

富岳成果創出加速・物質材料系研究会

世界のスーパコンピュータにおける「富岳」の独自性• 汎⽤メニーコアCPUのみによって537PFLOPSものピーク性能を達成• 世界の富岳以外のTOP10システム：GPU x 6、特殊メニーコア x 1、特殊加速エンジン x1、
汎⽤CPU (x86) x 1（ただし38PFLOPS）• 従来のOpenMP+MPIという最も普及したプログラミング⼿法を維持できている⇒ユーザの利便性、プログラムの移植性が格段に⾼い• ⽶中におけるExaScaleシステム開発プロジェクトは軒並み遅れている• 当初「エクサは2018年に可能」と豪語されていたが...
• ⽶国DoEシステム：Aurora (ANL)、Frontier (ORNL)• 中国の3⼤ExaScale計画 (ポストTianhe-2、ポストTaihuLight、Sugon）⇒ 富岳は半導体テクノロジの効果的利⽤を待って1年遅れたがこれらに⽐べればロスは⼩さい• ARMベースのCPUによるHPCの新しい時代を切り拓いた• SVE (Scalable Vector Extension)の導⼊によりARM coreの浮動⼩数点性能を⾶躍的に⾼めた• 低消費電⼒と⾼性能のバランスのための様々な省エネルギー向けチャレンジ• 独⾃OSにより超並列処理を⾮常に⾼い効率で実現

9

富岳成果創出加速・物質材料系研究会
2021/12/09

「富岳」の省電力化技術：Boost mode & Eco mode
The performance is almost the same as that innormal mode (24 threads hits 80% of peak memory
bandwidthl

The power increases upto 24 threads.

l15%-25% reduction comparing to that in normal
mode.
Stream

150

768

100

512

50

normal-PW

eco-PW

normal-TP

eco-TP

0

256
0

4

8

l
l

Reach to 95% out of peak performance
The performance is 10% better than thatin normal mode.

l

The power increases by 13.7%l

The power-efficiency decreases by 3.3 %1024

12 16 20 24 28 32 36 40 44 48# of threads

total throughput (GB/s)

Power (W)200

Power & Performance of DGEMM (inFujitsu Lib) using Boost mode

DGEMM
normal-PW
Power (W)llnormal-GF

boost-GF

200

3200

150

2400

100

1600

50

800

0

0

4

（スライド提供：R-CCS佐藤三久⽒）
2021/12/09

boost-PW

富岳成果創出加速・物質材料系研究会

8

16
32
# of threads

48
10

GFLOPSl Power & Performance of STREAM using Eco mode

「富岳」のシステムソフトウェア：IHK/McKernel (OS)• Interface for Heterogeneous Kernels (IHK):•••

Allows dynamic partitioning of node resources (i.e., CPU cores, physical memory, etc.)
Enables management of multi-kernels (assign resources, load, boot, destroy, etc..)
Provides inter-kernel communication (IKC), messaging and notification（スライド提供：R-CCS⽯川裕⽒）• McKernel:•

A lightweight kernel developed from scratch, boots from IHK•Designed for HPC, noiseless, simple, implements only performance sensitive system calls
Mostly process and memory management, the rest are offloaded to LinuxOS jitter contained in Linux, LWK is isolated•

2021/12/09

SystemdaemonProxy process

HPC Application

System callLinux
KerneldaemonCPU

Delegator
moduleIHK Linux

…

CPU

CPU

CPU

Systemcall

McKernel

IHK co-kernel

…

CPU

CPU

MemoryInterrupt

Partition

Partition
富岳成果創出加速・物質材料系研究会

11

HPCI第2階層システム群=多様性と柔軟性

2021/12/09

富岳成果創出加速・物質材料系研究会

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HPCIにおける計算資源• フラッグシップ：「京」⇒「富岳」• 第⼆階層資源（9⼤学＋2国研）• HPCIは富岳を中⼼とするが、その周辺で各計算
規模・計算種類・計算⼿法を網羅的に⽀える第⼆階層資源が重要• 2019年8⽉に「京」が停⽌してから「富岳」がスタートするまでは第⼆階層資源がHPCIを⽀えた• 「富岳」が独⽴峰ならば、第⼆階層資源は「⼋ヶ岳」（⼋ヶ岳という⼭はないが数々の特徴的な連⼭
が⼋ヶ岳を構成している）「○○を中核とする…」が復活⇒ 「富岳」共⽤開始により主役が戻る
2021/12/09

富岳成果創出加速・物質材料系研究会

⼿前に富⼠⼭、後⽅に⼋ヶ岳を望む（写真提供：九州⼤学・安浦寛⼈先⽣）

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HPCI 第二階層システムロードマップ（2020年11月現在）
Fiscal Year

Hokkaido

2016

2017

2018

HITACHI
SR16000/M1（172TF, 22TB）HITACHI SR16000/M1（172TF,
22TB）（10TF, 1.96PB）

PPX1(62TF)

HAPACS(1166TF)

Kyoto
Osaka
KyushuJAMSTEC
ISM
2021/12/09

Cygnus-BD 5.6PF (UCC+TPF) 0.3MW~20 PF (FAC/UCC + CFL-M)

up to 3MW

2MW in total(983TF

15-20+ PF(FAC/TPF + UCC) 1.7 MW

Cray XC40(5.5PF) + CS400(1.0PF)
1.33 MW)

Cray XC30 (584TF)

NEC SX-ACE NEC Express5800(423TF) (22.4TF)
HA8000 (712TF, 242 TB)
SR16000 (8.2TF, 6TB)

2.0MW

FX10 (272.4TF, 36 TB)
CX400 (966.2 TF, 183TB)

10~20Pflop/s, 1.0-1.5MW (CFL-M)
OCTPUS 1.463PF (UCC)

Fujitsu PRIMERGY CX subsystem A + B, 10.4 PF (UCC/TPF) 2.7MW
FX10 (90.8TFLOPS)

100+ PF (FAC/UCC+CFL-M)

up to 3MW
80-150+ PF(FAC/TPF + UCC)
2 MW
25.6 PB/s, 50-100Pflop/s(TPF) 1.5-2.0MW

OCTOPUS NEXT 5Pflop/s
100+ PF〜3MW(FAC/TPF + UCC/TPF)〜100PF, 〜3MW

SX-ACE(1.3PF, 320TiB) 3MW
UV2000 (98TF,
128TiB) 0.3MW

1.8PF, 0.5MW

100+ PF(CFL-D/CFL-D)~4 MW

TSUBAME 4.0 (30 PF, 4PB/s)(UCC+TPF+CFL-D) 0.9~1.5MW

TSUBAME 3.0 (12.15 PF, 1.66 PB/s) 0.9MW

Cray:XE6 +GB8K XC30

2027

Post OFP 100+ PF 4.5-6.0MW(UCC + TPF)
200+ PF
mdx 17+ PF (FAC/UCC+ TPF) 2.0MW(FAC+TPF)
6.5-8.0MW
BDEC 30+ PF (FAC/UCC+ TPF) 4.5MW

Reedbush-L1.4 PF (FAC) 0.2 MW(542TF, 71TiB)

2026

35 PF （UCC +CFL-M） 2MW

SX-Aurora TSUBASA(1.5PF,46.1TB, 910.7TB/s)
LX406Rz-2(278.5TF), Storage(2PB)

Oakbridge-CX (UCC) 6.61 PF 0.95MW
Reedbush-U/H: 1.92 PF (FAC) 0.7MW (Reedbush-Uは2020年6⽉末まで)

Fujitsu FX100 (2.9PF, 81 TiB)
Fujitsu CX400 (774TF, 71TiB)

2025~30PF, ~15PB/s Mem BW (CFL-D/CFL-M) ~3MW

(5.7 PF, 110+ TB, 1160 TB/s), 1.4MW

Nagoya

2024

4.2PF
1MW

Oakforest-PACS (OFP) 25 PF(UCC + TPF) 3.2 MW

Fujitsu FX10 (Oakleaf/Oakbridge) (1.27PFlops, 168TiB, 460 TB/s),

TSUBAME 2.5

2023

Cygnus 2.4PF (TPF) 0.2MW

Hitachi SR16K/M 1 (54.9 TF, 10.9 TiB, 28.7 TB/s)

Tokyo Tech.

2022

SX-ACE(707TF,160TB, 655TB/s)
LX406e(31TF), Storage(4PB), 3D Vis, 2MW

COMA (PACS-IX) (1001 TF)

Tokyo

2021

Fujitsu CX2550 M4, CX400 M4（3.08PF, 377TB）
Fujitsu CX1640 M1, CX600 M1 （0.87PF, 32TB）
Fujitsu CX2550 M4, CX400 M4, RX2540 M4 （0.24PF）

Data Science Cloud / Storage HA8000 / WOS7000

Tsukuba

2020

High performance inter cloud

）

Cloud
System
BS2000（44TF,
14TB）
Cloud
System
BS2000（44TF,
14TB

Tohoku2019

2PF, 0.3MW
Power is the maximum consumption including cooling

富岳成果創出加速・物質材料系研究会

14

第2階層システムをどう使うか• 富岳リソースの補完• 富岳だけで100%研究が実施できる保証はない• 利⽤集中による富岳のリソース不⾜• アプリケーション規模に応じた⼩回りの効く利⽤• ⼩規模ジョブは⼩回りの効く第2階層でやった⽅が turn around time
的に有利
• 初期段階のアプリ開発・機能拡張や性能評価に富岳を使うのはもったいない• ミニ富岳システム（名古屋⼤「不⽼」，東⼤「Wisteria-BDEC01/Odyssey」）• many-coreシステムはA64FXだけではない• Intel, AMDは48〜96 core/socketのCPUをどんどん出してくる• OpenMP+MPIによるプログラミングの広がり
2021/12/09

富岳成果創出加速・物質材料系研究会

15

第2階層システムをどう使うか（続き）• 富岳は汎⽤ many-core CPUのみ• これは便利に⾒えるが，今後もそれが続く保証はない• アクセラレータ（ex. GPU）を⽤いた第2階層システム• ほとんどの基盤センターはGPU-readyシステムを提供している• GPU-readyなアプリケーションの広がりは無視できない⇒ ⽶国では基本的に全てのシステムがGPUに舵を切っている⇒ ⽇本はこのままで⼤丈夫か？
• accelerator-readyなコード開発は今後多くの局⾯で不可避になるだろう• ⼤型アプリケーションほど⼤規模リソースが必要⇒ アクセラレータによる電⼒性能⽐の良いシステム（⼤規模システムほど効果がある）• “There is no free lunch!” はずっと叫ばれ続けてきたが，いよいよ間近に迫っている

2021/12/09

富岳成果創出加速・物質材料系研究会

16提案：accelerator-readyなコードへの準備• free lunch（＝システム性能は伸び続け，従来アプリケーションを⾼性能で実⾏できる）がなくなる⽇に備えて• accelerator（現状ではGPUの⼀択）を適切に⽤いる⾼性能アプリケー
ションへの移⾏を考えるのは今！
• 例：筑波⼤学CCSにおける都市気象コードのGPU実装• ⾼B/Fアプリであり，GPUのHBM2メモリが効率的に利⽤できる• ⾼SIMD性がありGPUアーキテクチャにマッチする• City-LES/CPU⇒City-LES/GPUへの移⾏で最⼤で17倍，最低で6倍の⾼性能化を達成（ノード単位での⽐較）⇒ 1週間かけてファイルI/O込みで繋ぎ実⾏していたジョブが24時間以内で実⾏可能• ジョブ実⾏の⼿間の短縮• ファイルI/Oオーバヘッドの低下• ジョブスケジューリング機会の向上

2021/12/09

富岳成果創出加速・物質材料系研究会

17アプリケーションとシステムのcodesign• 重要性と効果は理研・筑波⼤・東⼤・富⼠通による2011 ACM
Gordon Bell Prize（RSDFT）で実証済み• コード開発は重要• アプリケーションコードでの⼩さな⼯夫による性能向上の例は数多い• 詳細なチューニングにはHPCシステムの知識が必要• 京の時代から続いているジレンマ• アプリケーション側もコード開発・チューニングの重要性はよくわかっている• ⼈材や予算の不⾜からサイエンスそのものやアルゴリズムの改良に若⼿⼈材を回したいから，チューニングに⼿が回らない• でもコードの⾼速化はサイエンスの加速に必要• コード開発をやめたらシステム総合⼒で優っている⽶国などに対抗できないのでは？
• AI for HPC にも取り組むべき2021/12/09

富岳成果創出加速・物質材料系研究会

18物質・材料系におけるアプリケーション開発と研究成果への期待• 多様な応⽤分野：基礎から応⽤まで• 基礎研究• 社会に結びつく材料系研究• エネルギー問題・脱炭素化• 多様なアルゴリズム• O(N)〜O(N3)• アルゴリズムの広がりにより最適化⼿法が必ずしも統⼀されていない
ためコード開発・チューニングは難しいのでは？
⇒ だからこそ codesign を進めてほしい• 最適化⼿法の適材適所的な活⽤が鍵⇒ 活発な意⾒交換・議論を期待• アクセラレータへの備えをぜひ！
2021/12/09

富岳成果創出加速・物質材料系研究会

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「重点課題」から「成果創出加速プログラム」へ

2021/12/09

富岳成果創出加速・物質材料系研究会

20

9つの「ポスト『京』重点課題」
重点課題①

⽣体分⼦システムの機能制御による ⾰新的創薬基盤の構築!"##$%&'(%)*+,-.*+(/0$%),123),/$#&4(5)6*&#6*3,)%)#'(%)*
7)6(0(#)

重点課題② 個別化・予防医療を⽀援する 統合計算⽣命科学

89&5&,6*&#6*+(/&/'),*(#6-0)6*:1*;&,'<=-&>)*&#6*?/-#&@(
重点課題③ 地震・津波による複合災害の統合的予測システムの構築

RIKEN Quant. Biology Center

Inst. Medical Science, U. Tokyo

Earthquake Res. Inst., U. Tokyo

M "##$%&'(%)*+)/(.#*&#6*3,$6-0'($#*
3,$0)//)/*L$,*'<)*7&#-L&0'-,(#.*"#6-/',1*(#*'<)*I)&,*J-'-,)

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C:/),%&'($#&4*D(.*+&'&

Inst. of Industrial Science, U. Tokyo

CCS, U. Tsukuba

Center for Earth Info., JAMSTECHI)B*J-#0'($#&4*+)%(0)/*&#6*9(.<K3),L$,@&#0)

E"##$%&'(%)*F4)&#*;#),.1*G1/')@/

N9(.<K;LL(0()#01*;#),.1*F,)&'($#O*
F$#%),/($#PG'$,&.)*&#6*Q/)

Inst. For Solid State Phys., U. Tokyo

Grad. Sch. Engineering, U. Tokyo

Inst. Molecular Science, NINS

重点課題⑧ 近未来型ものづくりを先導する ⾰新的設計・製造プロセスの開発

重点課題⑦

次世代の産業を⽀える

新機能デバイス・⾼性能材料の創成

2021/12/09

重点課題⑨ 宇宙の基本法則と進化の解明

重点課題⑥ ⾰新的クリーンエネルギー システムの実⽤化

重点課題④ 観測ビッグデータを活⽤した

気象と地球環境の予測の⾼度化

重点課題⑤ エネルギーの⾼効率な創出、変換・貯蔵、利⽤の新規基盤技術の開発

富岳成果創出加速・物質材料系研究会

1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.

創薬
⽣命科学
複合災害予測気象・地球環境エネルギー利⽤
クリーンエネルギー
デバイス・⾼性能材料
ものづくり
基礎科学

これらに加え4つの萌芽的課題
1. 基礎科学
2. 社会経済現象
3. 太陽系内外惑星形成
4. 神経回路・⼈⼯知能

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「重点課題」から「成果創出加速」への移⾏• メリット• ⼤分野から中分野への分割によるきめ細かいプロジェクト運⽤• プロジェクト管理の⾒える化• デメリット（こちらの⽅を皆さん強く感じているはず）• 予算の削減：総額25億円⇒9億円• 研究分野の細分化により「削ぎ落とされた」研究テーマ• ⼈材育成が困難に（予算減）• 資源配分の柔軟性が失われる• なぜこうなったか？
• 「富岳」の完成に付随したプログラム開発・研究成果・⼈材育成を従来の枠組みで⾏うには予算が少な過ぎる• 研究分野の絞り込みを⾏わざるを得なくなった
2021/12/09

富岳成果創出加速・物質材料系研究会

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HPCIコンソーシアムでの取り組み・⽂科省への働きかけ• 毎年まとめている「今後のHPCIシステムの構築と利⽤に関する提⾔」において，成果創出加速プログ
ラムでの研究分野細分化と予算削減に関し，特に⼈材育成で深刻な状況が起こりつつあると⾔うことを強く強調• 来年度提出する提⾔の取りまとめでも⼈材育成について継続して盛り込み，⽂科省にも働きかけている• アプリケーションを開発する⼈材• アプリケーションを利⽤する⼈材

2021年6⽉，⽂部科学省・杉野（前）研究振興局⻑への提⾔の⼿交• ⼈材がなければシステムがあっても研究が続かない• 特にアプリケーション開発における欧⽶からの遅れ• 中国なども今後伸びてくることは必⾄• ⼈材は研究の「宝」

2021/12/09

富岳成果創出加速・物質材料系研究会

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今後に向けて

2021/12/09

富岳成果創出加速・物質材料系研究会

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ポスト「富岳」？
• まだできたばかり，との意⾒もあるが既に富岳は事実上の2年⽬の運⽤に⼊っている• 次のステップはかなり⼤きなジャンプになると予想される• 京⇒富岳のステップアップはコア数の増加，省電⼒性の追求など，世の中の汎⽤CPUの趨勢に沿ったものだった• A64FXはよくできているが，次のステップは~10EFLOPSぐらいまでを視野に⼊れるとしても電⼒性能⽐の限界が極めて厳しい• （私⾒）いよいよ演算加速器を⼊れざるを得ないのではないか？

• アーキテクチャの変化に対応する準備が必要• とにかく演算加速器は念頭に置くべき

2021/12/09

富岳成果創出加速・物質材料系研究会

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次のステップへ• ポスト「富岳」Feasibility Study• ⽂科省では来年度概算要求として「ポスト富岳」Feasibility Study(FS)を提出• かつてのポスト京（＝富岳）におけるFSとは違った形になるのでは？
• ポスト京ではそれまでの草の根的な研究（SDHPC=Strategic Design for HPC）
から発展した3つのシステム研究＋アプリケーション研究を「縦割り」で⾏った• 縦割りされたそれぞれのシステムでアプリケーション，アルゴリズム，アーキテ
クチャを研究するのは無理（⼈材が⾜りない）• ポスト京FSで培われたアプリケーション・アルゴリズム資産が⽣かされなかったという指摘もある• HPCI計画推進委員会と次世代計算機システム検討WGにおいて議論を進めている• 来年早々にポスト富岳FSの概要を出す予定
2021/12/09

富岳成果創出加速・物質材料系研究会

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Feasibility Study (2012-2013)• ４つのプロジェクト（システム開発 x 3 + アプリケーション）が2012/07に採択
⽬的

汎⽤CPUベース

演算加速システム
ベース

ベクトル計算機
ベース

ミニアプリケーション

代表機関・PI⽯川裕（東京⼤学）

佐藤三久（筑波⼤学）

⼩林広明（東北⼤学）

富⽥浩⽂ (理研AICS)
& 松岡聡
(東⼯⼤)

参加機関・
ベンダー

東⼤、九⼤、富⼠通、 筑波⼤、東⼯⼤、会
⽇⽴、NEC津⼤、AICS、⽇⽴

東北⼤、JAMSTEC、 AICS, TITECH
NEC

これとは異なる枠組みを検討中
2021/03/09

HPCIフォーラム「富岳」共⽤開始祝辞講演

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演算加速器対応プログラミング• OpenACCや最新バージョンのOpenMPなどはかなり汎⽤CPUコードからの移⾏のハザードが低くなっている• CUDAなどに⽐べて• OpenMPもGPU対応が進んでおり，OpenACCはOpenMPに近い形でのdirective記述が⽤意されている• GPUメーカー（NVIDIA, AMD, Intel）は出来るだけ汎⽤CPU向けコードをGPU化し易くするためのコンパイラ，⾔語環境を準備しつつある• directiveがほとんどない汎⽤CPUコードからの⾃動GPU化• 過去のGPUコードからの⾃動変換ツール• CUDA ⇒ HIP (NVIDIA ⇒ AMD)
• CUDA ⇒ DPC++ (NVIDIA ⇒ Intel)• ⼀度何らかの⾼レベルな演算加速コード（OpenACC, OpenMP）を作ればそこから他の環境への移⾏は⽐較的難しくない• ⽇本が持っている（ほぼ）唯⼀の演算加速器技術• NEC SX-Aurora TSUBASA• コンパイラを頑張ってほしい
2021/12/09

富岳成果創出加速・物質材料系研究会

28

ACM Gordon Bell Prizeについての私⾒• GBPは綿密なcodesignがないと⾮常に難しい• 中国の極端に「尖った」システムでは必須• 2021 ACM GBP AwardはTaihuLightを⼀層先鋭化した
OceanLightが獲得，390 core/chip の超スリムなcoreと⾮常に低いB/Fを克服• 計算科学にとってのGBPって？
• 計算科学側にとってGBPを取ることに強いモチベーションはない？
• GBPで実施する「最⼤規模」のアプリケーション実⾏はある意味ナンセンス• GBP=次の世代のスーパーコンピュータで何ができるかを⾒るための試⾦⽯• 今の capability computing は次の世代の capacity computing となる
ex. 筑波⼤CCSのT2K-Tsukubaで何とか動いた10,000原⼦RSDFTは京では楽に実⾏でき，2011 ACM GBPでは京で100,000原⼦RSDFTが実施できた⇒ 富岳ではもっと簡単に実施できる• ある時代のGBPアプリケーションは次の世代ではプロダクトランできる• それに向かってきちんとcodesignすることは重要
2021/12/09

富岳成果創出加速・物質材料系研究会

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おわりに
• 物資・材料系は基礎研究から応⽤までのレンジが広く，実社会へのインパ
クトも⼤いに期待される研究分野• 計算科学と計算機科学のcodesignのための協⼒関係を築く• AI for HPC の取り組み• 演算加速器のことを念頭に置き次世代に備える• ポスト「富岳」？
• 第⼆階層のGPU資源の有効活⽤• 計算科学分野における⼈材育成は最⼤の課題の⼀つ，HPCIコンソーシア
ムとしても援護する努⼒を続ける• GBPは... ゴールではなく通過点である• 年度末に向けての予定• 3/14-3/15 富岳成果創出加速課題研究交流会• 3/29
富岳成果創出加速課題シンポジウム（仮）2021/12/09

富岳成果創出加速・物質材料系研究会

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