2021 年 9 月 2 日
奈良先端科学技術大学院大学
遠藤 新

SS 研 HPC フォーラム 2021 レポート
Society5.0 × HPC 〜支える人、活かす人〜

はじめに
2021 年 9 月 2 日，2021 年度の SS 研 HPC フォーラムが開催された．本フォーラムは，新型コロナウイルスの影響を鑑み，前年度から引き続き完全オンライン開催となった．
今回は，HPC は Society5.0 の基盤となる技術の 1 つであると考えられる一方で，Society5.0 に対して HPC が何ができるかが具体的にはわからないという状況を受けて，「Society5.0 × HPC 〜支える人、活かす人〜」と題し，Society5.0 に対応した計算機システム・HPC をどのように活用するのかに関する講演が行われた．以下，本フォーラムで行われた計 5 件の講演に関して順に報告する．なお，2 件目の講演に関しては本人の要望により報告を省略する．

mdx: データ科学、データ駆動科学のための情報基盤
1 件目は，東京大学情報基盤センターの田浦健次朗 センター長による講演である．本講
演では，データ科学・データ駆動科学・データ利活用にフォーカスした，全国で共同利用可能な高性能仮想化環境である mdx が紹介された．今回紹介された mdx は，近日中に利用が可能となる予定である．

mdx の背景には，以下の 3 つのハイレベルなゴールが存在する．
1. 共同研究 5.0: これまでの情報基盤は計算科学を中心に利用されてきた．これからは，医療や経済などのデータ科学・データ駆動科学も取り込んだ情報基盤を提供することが求められる．データ科学・データ駆動科学は分野やセクタをまたがる横断的な活動が多いため，学際的に様々な研究者らをつなぐ仕組みが重要となる．

2. 大学マシン 5.0: データ科学・データ駆動科学では，柔軟に構成可能な計算環境，自由に構成可能なネットワーク環境，ユーザごとに分離・隔離可能なセキュアな環境，データの共有から計算へシームレスに移行できる環境を備えた情報基盤が求められる．

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3. 大学とベンダの協働 5.0: 大学マシンの進化のために，大学マシンの構築においてベンダの経験に頼りきりな状況から脱する必要がある．つまり，大学側は確実に納品できることを仕様書に書くのではなく，ベンダ共にリスクを取り，チャレンジングなことを提案することが重要である．
これらのゴールから，mdx は，個々のユーザが自由にカスタマイズ可能な仮想環境 (テナント) を提供する基盤として設計された．mdx においてユーザは，mdx が提供するテナントが有する仮想化による柔軟性・VPN による柔軟性・仮想化と VPN によるセキュア・環境の互換性と可搬性の恩恵を受けられる．この mdx の実際の利用フローとして，テナントの利用申請から，テナント上で JupyterHub を立ち上げる様子がデモとして紹介された．また，利便性向上のために，mdx では以下のようなサービスを提供している．

• 様々な設定済み仮想マシンを提供するサービス• 環境構築を自動化するサービス• 対話的な利用を想定したサービス• 独自環境の構築をサポートするサービス• 中規模クラスタ環境の構築をサポートするサービス

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地域資源を活用した物質・エネルギー生産システム設計のためのシミュレーション基盤の開発
3 件目は，東京大学総長室総括プロジェクト機構の兼松祐一郎 特任助教による講演である．本講演では，脱炭素・脱化石燃料に資する技術の導入計画を支援する目的のもとに開発が進められている，地域資源を活用する物質・エネルギー生産システム設計のシミュレーション基盤が紹介された．
日本において，脱炭素・脱化石燃料に資する技術の導入が喫緊の課題となっている．再生可能エネルギーの導入としては，太陽光や風力による発電の導入が先行的に行われているが，これらは天候により出力が変動することから，既存の電力システムへの接続可能量は限られており，一部地域では導入量が頭打ちになりつつある．この問題に対する対策として，バイオマスによる発電や，蓄電技術の利用など様々な方法が考えられるが，未普及な技術の利用による導入コストの増加や，多岐にわたる検討事項による導入の複雑化といった問題が残されている．
講演者は，これまでの研究の中で，実際にある地域において木質バイオマスを利用するシステムを検討し，シミュレーションを元にした評価を実施してきた．その経験から，同類の技術の導入に対して構築したシミュレータは，他の地域でのシステム設計にも応用可能であると考えた．しかし，シミュレーションのためには地域依存のデータを収集する必要がある上，どの技術を利用するかの検討やシミュレーションの実施には専門知識が必要となる．これらの問題のために，脱炭素・脱化石燃料に資する技術の普及展開が遅れている現状がある．
そうした現状に対して，生産システム設計計画を構成する現状調査・代替案生成・シミュレーション・評価の各段階を支援する基盤が構想されている．各段階には，下記のように要件として考慮すべき重要な点がそれぞれに存在する．

1. 現状調査: 地域に密着した生産システムの計画において初期段階で必要となるデータの収集と可視化の自動化が重要となる．

2. 代替案生成: 生産システムに利用する技術の候補として，地域資源の活用が可能な技術を検索する基盤が重要となる．

3. シミュレーション: 様々な技術を利用したシステムのシミュレーションを実行可能な基盤の実現のために，技術のモデル化と共通部分のモジュール化を実施することが重要となる．

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4. 評価: 地域資源の採取から製造，使用，廃棄にいたるライフサイクル全体を考慮して，資源の消費量・排出物量を計量し，環境に与える影響を評価することが重要となる．
今後，これらの要件定義に基づいたシミュレーション基盤の開発が予定されている．

クリーンエネルギーシステムのスーパーシミュレーション
4 件目は，東京大学の吉村忍 副学長による講演である．本講演では，クリーンエネルギーシステムのスーパーシミュレーションのために提案された HPC 並列連成解析ツールと，そのツールを利用して実際に取り組んだクリーンエネルギーシステムのシミュレーションが紹介された．

2050 年に向けて温室効果ガスをゼロにする取り組みであるカーボンニュートラルを達成するためには社会全体の革新が必要となる，具体的には，カーボンニュートラルに伴うグリーン成長戦略に基づいて，単に再生可能エネルギーの利用を増やすだけではなく，水素燃料の活用やカーボンリサイクルの実施など様々な要素を組み合わせた取り組みが必要であることを定量的に試算した．例えば，洋上における巨大な風力発電機の展開や新しい燃焼系のシステムの実現といった取り組みが特に期待が持たれている．
そうした取り組みにおいて重要となる要素が 2 つある．1 つ目は，上記の取り組みで扱う問題を効率的に解くために HPC の性能をうまく引き出すことである．2 つ目は，熱や流体などの個別の問題を扱うのではなく，異なる現象が相互に作用する連成現象を扱うこ

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HPC 並列連成解析ツールの実現の戦略として，下記の 3 つの戦略を採用している．
• 分離型解法の採用: 並列計算機向けにチューニングされた既存の並列ソルバーを有効活用できるようにするため．

• 固定点反復解法の採用: 分離型解法において連成問題は収束しづらいという問題を解決するため．

• 並列連成カプラーの採用: 複数の独立した並列ソルバーにほとんど手を加えることなく連成解析に利用できるようにするため．
提案した HPC 並列連成解析ツールを前提として，洋上ウインドファームと石炭ガス化炉の問題それぞれに対して行われた取り組みが紹介された．洋上ウインドファームにおける取り組みでは，洋上ウインドファームの下流側に位置する風車の発電性能の予測精度を向上や，風車のブレードの累積疲労損傷評価のための流体構造連成振動のシミュレーショ
ンが行われた．石炭ガス化炉における取り組みでは，新しい燃焼系のシステムである石炭ガス化炉の安定的な実現において考慮すべき連成現象のシミュレーションが行われた．

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大規模並列環境での機械学習処理とその応用〜「富岳」における MLPerf HPC や津波 AI への応用〜
5 件目は，富士通株式会社研究本部 ICT システム研究所の福本尚人氏による講演である．本講演では，富岳におけるディープラーニングの活用に関連したトピックとして，下記の内容が紹介された．

1. ディープラーニング処理を並列分散で高速に計算する方法
2. MLPerf を利用した富岳のベンチマーク評価
3. ディープラーニングを活用した津波による被害予測の可能性
ディープラーニングの学習タスクを高速化する手法として，並列処理がよく利用される．ディープラーニングの学習タスクを並列化するアプローチとしては，データ並列とモデル並列の 2 種類のアプローチが存在する．データ並列のアプローチでは，教師データを複数の計算機に分散し，同じ学習モデルを持つ各計算機が並列に学習を行うことで，学習を高速化する．モデル並列のアプローチでは，学習モデルの計算手順を分割し，分割された計算手順をそれぞれ実行する複数の計算機を用意し，パイプライン処理をすることで学習を高速化する．どちらのアプローチでも各計算機間で通信を行う必要がある．データ並列では back-propagation の結果を集約するために通信が必要となり，モデル並列ではforward，back-propagation の双方で通信が必要となる．この通信は，ディープラーニングの並列処理においてボトルネックとなる要素であるため，ディープラーニングの学習タスクを高速化する上でいかに通信時間を隠匿するかが重要な要素となる．
富岳において，これらデータ並列とモデル並列の高速化アプローチを駆使して，ディープラーニングのタスクを利用したベンチマークである MLPerf を高速化する取り組みが実施された．その結果として，富岳がディープラーニングのタスクに与える計算性能は，他の HPC システムと比較しても高いものであることを示した．このことから，ディープラーニング系のアプリケーションが富岳を利用する優位性を示すことができた．
富岳におけるディープラーニングの応用例として，ディープラーニングを活用した津波による被害予測の可能性が紹介された．現在は，津波シミュレーションの結果を元に，津波被害の正確な予測が行われているが，津波シミュレーションの計算には時間がかかる．
他方で，ディープラーニングによる津波被害の予測は，シミュレーションによる予測と比較して高速に計算可能であるが，学習に必要なデータが不足している．そこで，津波シ6ミュレーションの結果を教師データとして，津波の被害範囲を学習したモデルを用意することで，実際に津波が発生した際に高速に津波の被害範囲を計算することが可能ではないかという構想が述べられた．

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