J. Plasma Fusion Res. Vol.86, No.9 (2010)５
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小特集 燃焼・高ベータプラズマの実現に向けたプラズマ分布制御の課題

５．実時間データ処理・演算の進展と課題
出射浩

九州大学応用力学研究所高温プラズマ力学研究センター（原稿受付：２
０
１
０年７月２
５日）

これまでに多くの核融合プラズマ実験装置での加熱・計測装置等の運転において，実時間制御に対する取組
みがなされてきた．ここでは，実時間データ処理・演算での並列処理・実時間性，データの扱い等，最近になって大きな進展が見られるハードウェア実装の現況を概説する．これら実時間制御システムのハードウェアは，実験室プラズマにおいても有用である．加えて，燃焼・高いベータプラズマで MHD 安定性の裕度計算などの予測機能についても新たなハードウェア実装に触れ，実時間制御の進展と課題を紹介する．
Keywords:
real-time control, field-programmable gate array, reflective memory, PXI Express bus, MARG2D code５．
１ はじめに場合，制御ループの時定数は FPGA ハードウェア回路の処

これまでの章にて，燃焼・高ベータプラズマにおいて，理・演算速度でなく，測定時間，アクチュエータ動作時間

空間的な連結性からプラズマの自律性の高く，さらにパラ等で決まる場合もある．
「ずれが小さいうちに」観測し，メータとなる温度，密度，圧力，回転によって異なる時定

データ処理・演算するには，計測データ取得での遅延が小数を持つことが紹介された．プラズマパラメータの応答性さいことが重要となる．異なる機器制御コントローラ間のの確認，実時間制御への取り組みが説明されている．これ

データの共有を可能とするリフレクティブメモリ，さらにまでに成功を納めた原理実証実験を発展させ，高ベータプ

R-OS を介さずデータ転送速度が高いバス規格の利用が行

ラズマの運転制御を行う上では，データ量の増大，複合時

えるように成ってきている．

定数制御等への対応が必要となる．４章で触れられている

自律性の高いプラズマでは，細密な分布性が重要であように，プラズマパラメータの制御整定からのずれが小さり，それをめざした実時間制御が求められる．燃焼プラズ

なうちに正しく時間遅れなく観測し，制御することが重要

マ運転では，制御目標を与えてフィードバック制御を行うとなる．本章では，より正しく制御する上で重要となる実ことに加え，刻一刻と変わるプラズマパラメータから，場

時間データ処理・演算の進展，さらに課題について触れる．

合によっては目標を修正しつつ，最終的に必要なプラズマ

高性能プラズマの実現には，これまでに示されたプラズ

性能を得るといった先進制御が求められる．燃焼・高ベーマの応答性を考慮にいれ，フィードバック制御で精度よくタプラズマの実現には，運転シナリオにそった制御に加制御整定させることが重要である．制御整定の目標値を予え，異常の検知・回避も必要となる．目標の修正，異常のめ与え，それに沿うようアクチュエータを駆動する制御回避には，実時間でその時点での状態を評価し，次のプラが，主に実時間オペレーティングシステム（R-OS）を用い

ズマの振る舞いを評価する「予測機能」が不可欠である．

た制御系で行われてきた．R-OS（Unix 系では VxWorks

ここでは，MHD 安定性の裕度計算によって異常の検知・等）では，個々の処理操作が全体の時間遅延に影響しない回避を行うといった予測機能の構築に向けた最近の取り組

ようよう，割り込み処理が有効に働くが，真の並列処理，みにも触れる．

実時間処理はできない．最近になって，並列処理，実時間

本章では，最近のハードウェアの進展として，５．
２節で並処理が可能な，専用の FPGA（field-programmable gate ar-

列処理，実時間処理が可能な FPGA システムの概要，そのray）ハードウェア回路を持つボードが比較的廉価に利用処理能力を述べる．さらに FPGA システムの実際の新古典できるようになった．制御システムの処理速度によって，

ティアリングモード抑制実験への適用例を述べ，その有効システムの制御性，安定性が決まる．安定性が高い制御を性を示したい．５．
３節では高速データ転送によるデータ共実現するためには，システムが一定の時間内に必要な測定

有機能を述べ，５．
４節では MHD 安定性の裕度計算の実時間を行い，処理・演算を行った後に，アクチュエータに制御制御への組み込みを紹介する．FPGA ハードウェアに加指令（出力）しなくてはならない．一般的に，その制御ルー

え，GPU（Graphical Processing Unit）や Cell Broadband

プの時定数は，制御対象とする事象の時定数の１０倍程度にEngine といったマイクロプロセッサによる並列・実時間する必要がある．並列・実時間性が高い FPGA システムの処理にも触れる．５．
５節では複合・予測機能制御へと取り

5. Progress of Real-Time Data Processing and Computing and Open Issues
IDEI Hiroshi

５３６author’s e-mail: idei@triam.kyushu-u.ac.jp!2010 The Japan Society of Plasma
Science and Nuclear Fusion Research

Special Topic Article

5. Progress of Real-Time Data Processing and Computing and Open Issues

H. Idei

上に組み込めるかどうか確認してみないと分からない．

組みと課題を述べる．

九州大学応用力学研究所高温プラズマ力学研究センター

５．
２ FPGA ハードウェアによる実時間制御

では，プラズマ位置・断面形状制御，電子バーンシュタイ

５．
２．
１ FPGA ハードウェア

ン波加熱・電流駆動装置用アンテナ制御のため，NI 社製

実時間制御で用いられる PID 制御を高速に行うための簡

FPGA ボードを用いた制御システムを開発している．ここ

便なハードウェアとして，小型計測制御フレーム用に準備で，どのような論理動作がどのくらいの速度で動作可能なされている 100 kHz 応答のアナログ PID コントローラがあのかを示すために，標準的なFFT解析を実装した場合の試る．100 kHz の 周 波 数 応 答 で PID 制 御 パ ラ メ ー タ を 変

験結果を示したい．ここで，１３２個のデジタル入出力を持え，制御整定をめざすシステムの構築が可能である．現在

ち，制御対象に応じたアナログ‐デジタル／デジタル―アナの制御対象で最も速い現象として 10 kHz 程度の新古典

ログ変換などのモジュール式フロントエンド部を選択し，ティアリングモードを考えた場合でも，100 kHz の周波数

カスタマイズされた入出力構成が可能なFPGAハードウェ

応答は，決して遅いわけではない．ただし，駆動すべきア

ア（NI 社：FlexRIO）を取り上げる．この FPGA ボードは，

クチュエータが必要とする制御指令信号が，例えばモータ

FPGA クロック周波数をソフトウェア的に調整・設定でき駆動用の A/B 相信号である等，多岐にわたる際，その適用る．今回，プログラム経験の浅い技術者でも扱える FPGAには付加的な信号調整回路が必要となる．他の制御装置等用の FFT 解析関数を用いた．その場合でも，FPGA クロッと制御整定に必要な計測データを共有したり，複合制御しク周波数を 108 MHz として，１６ビットの５１２サンプリング

たりする際には，さらにシステムが複雑になる．また，計データを 0.2 ms で FFT 演算することが可能である．2/4/8

測 デ ー タ を 制 御 に 用 い る 際 に，高 速 フ ー リ エ 変 換

チャネルとチャネル数を増やして FFT 演算しても，FPGA（FFT）などの複雑な処理・演算が必要な場合は，利用す演算の並列性から演算時間は変わらない．プログラミングることができない．

の技量を要するが，手間をかけ，より最適化されたプログ

複雑な演算を伴う大規模な制御システムとして，例に日ラムにすれば，８チャネル，１６ビット，５１２サンプリング入本原子力機構の JT-60U 装置でのプラズマ平衡制御をあげ力で，0.02 ms での FFT 演算も可能である．更にチャネル

ると，予め制御に必要なデータを大容量メモリ上に展開数は少し減ってしまうが，高速なFFTの論理回路構成にす

し，これを用いて高速演算する手法が取られている．プラ

ると，４チャネル，１
６ビット，５１２サンプリング入力で，ズマ断面の楕円度・三角度を上げると，プラズマ閉じ込め

0.01 ms での FFT 演算も可能である．但し，実際の演算速時間が良くなるため，プラズマの断面形状制御が重要とな度は，アナログ−デジタル変換器のサンプリング速度に左る．断面形状に応じて，多チャンネルの磁気計測データが右されてしまう．九州大学で用いられている FPGA ハード

計測される．断面に応じて測定されるべき磁気計測データ

ウェアは，750 kHz のアナログ入力が８チャネル，1 MHz

セットを計算で求め，予めメモリ上に展開しておくことのアナログ出力が８チャネル，FPGA 動作クロックに同期で，多チャンネルの磁気計測データからプラズマの断面形した９６チャネルのデジタル入出力がボード上に実装されて状を 1 kHz で解析し，垂直磁場制御コイルを用いて断面形いるタイプである．この場合，演算速度がアナログ入力の状を制御する．

サンプリング速度により制限されるため，８チャネル，１６

最近，複雑な演算を伴った実時間制御に比較的容易に対ビット，５１２サンプリングデータの FFT 演算に 2 ms の時間応が可能な FPGA ハードウェア，またそれに制御論理をソを要す．このボードの場合，FPGA 演算が入力データサン

フトウェア的に構築するプログラミング環境の進展が目覚プリングで制限されてしまうが，基本的な入出力部が実装

ましく，ここで実時間制御のハードウェアツールとして紹されており，比較的規模が小さく，少ないデータ数で閉介したい．FPGA ボードに関し，最近，学会誌に FPGA

ループが可能な機器制御，また実験室プラズマでの小規模を用いたパルスパワー発生装置開発の研究論文が掲載され制御ループに有用である．デジタル入出力も多く用意されている［１］．FPGA ボードは，必要な論理動作をマトリックており，アクチュエータで数多くのモータ駆動が必要な場スとなった（百万個単位の）論理ゲート IC の回路経路，タ合にも，それに応じた A/B 相出力が可能である．

イミング等を組み替えることで実現させるものである．ソ

５．
２．
２ FPGA システムを用いた実時間制御例

フトウェア的なプログラミングを介して，その論理動作は

４．
２．
４節で JT-60U 装置での局所電流駆動による新古典テ

再構成可能であり，この点に大きな特長を持つ．これまで

アリングモード（NTM）の安定化実験が説明された．他のは，その論理動作，すなわち回路経路やタイミングを構成

核融合プラズマ実験装置でも，アクチュエータとなる電子するために特殊なコーディングを必要としたが，最近でサイクロトロン加熱・電流駆動の R-OS,PC,DSP（Digital

は，グラフィカルなアプリケーション開発環境（National

Signal Processor）実時間制御システム［２］を用いて，同様

Instruments（NI）社製『NI LabVIEW』）でプログラミングの安定化実験が行われている．ここでは，FPGA システムすることが可能となった．FPGA ボードで可能な論理動作を用いた制御実験の例として，ドイツ・ユーリッヒ研究機

は，内蔵されるゲート（フリップフロップ）の数や回路経構プラズマ物理研究所の TEXTOR 装置で行われている

路を決めるスイッチ数などで決まるが，実際にどの程度のNTM 安定化実験［３］での制御性を紹介する．NTM 抑制で規模の論理が構築可能かは，論理をソフトウェア的にプロ

は，最も速い（〜10 kHz）制 御 対 象 を 扱 う た め，FPGA

グラミングした後，実際にコンパイルして，ハードウェア

が最も有利な制御である．TEXTOR 装置では，磁気島観測
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Journal of Plasma and Fusion Research Vol.86, No.9 September 2010

で用いられる電子サイクロトロン輻射（ECE）は，モード取り込まれている．温度の高いプラズマ内側では，磁気島抑制に用いられる電子サイクロトロン電流駆動（ECCD）

O 点通過によって温度が減少し，温度の低いプラズマ外側

ビームと同一視野で観測されている［３］．図１に TEXTOR

では，温度が上昇することが観測され，磁気島の内・外側装置で準備された ECE 観測・ECCD 入射ビーム同一視野で電子温度の時間変化は１８０度位相差が生まれる．FPGA

システムの概要を示す．観測 ECE 電力は 120 dB を超える

／データ取得システムにより，観測された電子温度分布の比で ECCD 入射電力より小さく，一般的には，非常に微弱

時間変化から，磁気島（NTM）位置，その回転周波数，回な輻射電力を大電力の入射電力と同一視野で扱うことは難転位相を求め，モード抑制に必要な入射アンテナ位置制

しい．ECE 観測視野と大電力入射ビームを分ける誘電体板

御，さらに磁気島 O 点に同期した電力変調制御を行う．磁に熱的問題があるが，既に新たな同一視野システムが検討

気島 O 点に同期した入射電力変調実験の結果を示す

されており［４］，これらを用いた NTM 抑制実験が他の核（図３）．600 kW の中性粒子入射ビームで加熱されたプラ

融合プラズマ実験装置を含め計画されている．ECCD 入射

ズマで 2/1 モードの NTM が発生している．初期の NTM

ビームを用いた効率的なモード抑制には，磁気島の X/O

周波数は 1 kHz 程度であるが，その後 4 kHz 程度に変化す

点に同期した局所 ECCD 入射が望ましい．同一視野システ

る．ECCD 入射を磁気島 O 点に同期させるため，NTM

ムでは，図１に良く示されるように，磁気島観測を行う

周波数の検出に加え，位相ロック（PLL）
用の遅延位相演算

ECE 計測位置と ECCD 入射位置を原理的に同一にでき，磁が FPGA システムの制御閉ループに組み込まれている．

気島 O 点に同期した NTM 抑制実験が比較的容易に行える

NTM 周 波 数 の 変 化 に 応 じ て，磁 気 島 O 点 に PLL 同 期

ことが大きな利点である．同一視野でない場合，磁気島観

し，ECCD 入射電力が同期変調制御されている．ECE 観測

測位置と入射位置の関係を磁気面解析で求める必要があが ECCD 入射ビームと同一視野で，磁気島観測位置と入射

る．図２に観測された NTM 発生時の ECE 計測で求められ位置の関係を磁気面解析で求める必要がない，FPGA 制御

た電子温度分布の時間変化を示す．3 GHz ステップの６に最も有利な制御例を示した．現状の実時間制御の要素研チャンネルの ECE 信号が FPGA／データ取得システムに究の範囲では，FPGA 演算の高い並列・実時間性は必須ではないが，DEMO 炉で求められる複合制御ではその高い並
列・実時間性が有用となると考える．先に紹介したように，九州大学ではプラズマ位置・断面形状解析を FPGA
ボードで行うようシステム開発を進めており，FPGA ボードの組み合わせのみで，磁気面解析と並行した NTM 抑制の実時間制御も可能である．FPGA ボード間のデータ共有は次章で，FPGA の組み合わせ解析は５．
４節の MHD 安定性の

図１

図２

TEXTOR 装置における電子サイクロトロン輻射（ECE）計
測の電子サイクロトロン電流駆動（ECCD）ビームとの同一視 野 シ ス テ ム．［reproduced with permission from B.A.
Hennen et al., Plasma Physics and Controlled Fusion 52(2010).］

図３ （a）
観測 ECE，中性粒子ビーム入射電力，ECCD 電力の時間変化．中性粒子入射ビームで加熱されたプラズマで 2/1
モードの NTM が発生している．
：（b）
放電時間 2 s，2.5 s
付 近 で の 観 測 ECE,ECCD 入 射 電 力 の 時 間 変 化．各 々，1 kHz，4 kHz で観測されている磁気島 O 点に PLL 同期してECCD 電力が変調入射されている．［reproduced with permission from B.A. Hennen et al., Plasma Physics and Controlled Fusion 52 (2010).］

NTM 発生時の ECE 計測で求められた電子温度分布の時間変化．６チャンネルの ECE 信号が FPGA/データ取得システ
ムに取り込まれている．
［reproduced with permission from B.A. Hennen et al.,Plasma Physics and Controlled Fusion 52 (2010).］５３８

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H. Idei

コントローラの OS を介さず，PXI Express スロット間で裕度計算の予測機能への組み込みでも触れる．

800 MB/s の デ ー タ 共 有（転 送）が 可 能 で あ る．１台 の５．
３ 高速データ転送によるデータ共有

シャーシに FPGA／データ取得ボードが納められない場合

燃焼・高ベータプラズマの実現のための実時間制御でには，拡張用ボードを用いて複数のシャーシを統合するこは，多くの計測器を用いる．例えば，プラズマ位置・形状ともでき，FPGAハードウェア，PXI Expressバス規格によ（最外殻磁気面・ダイバータセパラトリックスを含む）制

るデータ共有（転送）のみで，並列・実時間制御性の高い御用に磁気センサ，プラズマ電流制御用にロゴスキーコイ

システム設計を考えることができる．拡張バスを含めて同ル，電 流 分 布 制 御 用 に モ ー シ ョ ナ ル シ ュ タ ル ク 分 光一システム内で共有（転送）されたデータは，コントロー（MSE），密度制御用に干渉・反射計，イオン温度・回転制

ラの R-OS を介して，他のコントローラのリフレクティブ

御用に荷電交換再結合分光（CXRS），放射電力制御用にボメモリでデータ共有することができる．この場合でも，コ

ロメータ，ベータ（プラズマ圧力）制御用に反磁性ループ，

ントローラの R-OS で実時間制御を行わず，FPGA ボード

電子温度・NTM 制御用に ECE 等の計測データ取得が必要

で実時間制御の論理動作を行っていれば，R-OS で他の割となる．これまでの章で主に説明された JT-60U 装置でのり込み処理などは発生せず，充分に高い並列・実時間性を制御実験では2 MB/s程度の計測データが用いられている．

もってリフレクティブメモリのデータ共有（転送）が可能

これらの制御に用いられるデータ量は決して大きくないである．

が，実験解析にも当然用いられるため，データ取得システ

５．
４ 実時間 MHD 安定性裕度計算への取り組み

ムと制御システムのシームレスな融合が重要となる．
R-OS を有するコントローラ間で，高速なデータ共有（転燃焼・高ベータプラズマの実現には，運転シナリオに送）を行うには，広くリフレクティブメモリが用いられて沿った分布制御に加え，異常の検知・回避が必要となる．

いる．例えば，ECE 計測データを取得しているシステムの燃焼プラズマでは，場合によっては，計測できるプラズマ

コントローラが，NTM 抑制のための入射アンテナ位置制

パラメータに制約が起きることも懸念され，実時間でその御システムのコントローラと異なる場合，NTM 制御シス

時点での状態を評価し，次のプラズマの振る舞いを予測す

テムはリフレクティブメモリを用いて，ECE データを参照

る「予測機能」が重要となる．現在，MHD の安定性解析をする．リフレクティブメモリのデータ転送速度は概ね 175

実時間・予測制御に組み込めるよう，解析システムの開発

MB/s である．リフレクティブメモリを用いたデータ共有が進められている．理想 MHD の安定性解析は，固有値問の概念図を図４に示す．高ベータプラズマの実現には，こ題に帰着するが，トカマクプラズマでは一般に MHD モー

れまでの章で示された多様なプラズマ応答性，複合時定数

ドが安定であることを陽に数値的に同定すること，つまりを考慮した実時間制御による細密な分布統合制御が必要で正の固有値を任意の状態に対して求めることが困難であある，前章までに主に示され JT‐６０装置では，図４に示さる．しかしながら，安定性解析結果をれたようなリフレクティブメモリにより，必要なデータがためには， 現在安定であるプラズマがどの程度変化した共有（転送）され，これまでの章で示された制御実験が行ら不安定になるか

われた．

題を克服した安定性解析手法の開発が求められる．さらに

予測

に利用する

を知ることが不可欠であり，上記の課FPGA システムを考える場合，制御論理を FPGA のみで次の段階として，この解析手法（固有値問題）を如何に高構成できるのであれば，R-OS を有するコントローラも不速に解くかが鍵となる．これらの課題を克服した数値解析

要になり，真の並列・実時間制御性が実現できる．Peer to

コードとして，近年MARG2Dコードが開発された［５］．こPeer データ転送機能を有する FPGA ハードウェアにて制の数値コードでは，プラズマが安定であるか不安定である

御論理を構築する場合には，リフレクティブメモリとは異かを同定することに焦点を絞った定式化を行うことで，プなる高速なPXI Expressバス（PCI Express規格をベースにラズマが安定であることを数値的に同定すること，さらにした計測制御システム用のバス）が利用できる．この場合，得られた固有値を安定の度合いを示す裕度を求めることを実現している．さらに，このMARG2Dの数値モデルは従来の MHD 安定性解析コードよりも解析的に解き進めたモデルであるため，固有値を求めるための計算時間が大幅に短縮されており，従来の ERATOJ コード［６］に比べて計算時
間を 1/40 程度に大幅に短縮することに成功している．また，MARG2D コードはすでに実験解析および炉設計に利用されるまでに至っており，例えばコンパクトな DEMO
炉として検討された SlimCS 炉での !! 上限の検討にも用いられている［７］．このような炉設計に用いられる解析コー
ドを高速に解析・処理し，刻一刻と変わるプラズマパラ
メータを用いて MHD 安定性を議論できれば，炉心プラズ

図４R-OS を有するコントローラ間でのリフレクティブメモリ
を用いたデータ共有の概念図．

マの数値実験に基づく異常の検知・回避が期待できる．また，この数値コードの更なる高速化をめざした研究も進め
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Journal of Plasma and Fusion Research Vol.86, No.9 September 2010

られている．固有値問題は，行列積，LU 分解，前進・後退た応答特性の要素研究から考えることができる．しかし，代入といった並列化が可能な演算が主であるため，並列化達成が必要な制御目的が複数となる場合，制御パスを模索の固有値問題ソルバーの開発も併せて進められてきた．具する過程が必要となる．個々の実時間制御で考えられてい体的には，将来のDEMO炉では制御対象の時定数が３−５た制御パスを修正しつつ，最終的には複数の制御目的を達秒程度であるため，その 1/10 程度をめざし，１秒以下の時成する必要がある．制御整定の目標値を予め与え，それに間内に解析計算を終えることが目標である．これまでに，

沿うようアクチュエータを駆動するこれまでの制御に加64 CPU を持つスーパーコンピュータでの解析演算も試行

え，新たな複合制御への取り組みが必要と考える．制御パされたが，実験に同期させ専有で安定化解析することは難スの模索といった過程を考える際，FPGA ハードウェアなしく，専用計算機のハードウェアとして FPGA システムがどの高い並列・実時間性をもったシステムでの演算・制御検討された．また，LU 分解 FPGA ボード，前進・後退代入が重要であろう．
燃焼プラズマ・DEMO 炉運転では，プラズマパラメータ

FPGA ボード等を準備し，マルチ CPU での演算に匹敵するを実時間評価し，その後の振る舞いを予測し，異常の検速度で安定化解析が行えると検討された．
専用計算機となる FPGA ハードウェアでの安定化解析

出・回避を行う必要がある．想定された運転を逸脱した場で，その並列計算処理による有効性が示されたが，さらに，合に，目標修正によっても制御が困難と判断されれば，安並列計算に威力を発揮する GPU や Cell Broadband Engine

全に運転を停止させなければならない．予測機能といった[PowerXCell 8i]（以下，Cell とのみ表す）といったマイクロ

複雑な演算・判断を行うことは，さながら数値計算でプラプロセッサによる安定性解析が検討されている．GPU はそズマ実験を模擬し，パラメータ評価・予想していくことにの名が示すとおり，パソコンやワークステーションでの画他ならない．DEMO 炉での運転は，運転・制御上，簡素で像処理を行うために開発されたグラフィック・アクセレーあることが望まれるが，その実現には予測機能の充実が不

タに端を発するもので，並列処理を可能とする数百程度の可欠である．また，運転・制御に用いることができる計測演算器を実装するマイクロプロセッサである．ゲーム機では，高い中性子束，狭い真空容器開口部面積等から制約をの３次元グラフィック描画に必要とされる要求に合わせ，受け，少ない計測データから安全・安定な運転制御を核融

近年，通常のCPU発展のムーアの法則を越える勢いでその合炉運転で実現する必要がある．MHD 安定性裕度解析と性能を向上させている．汎用 PC OS で用いることができる

いったような高度な演算等に基づく，予測機能を組み込ん標準的な C 言語コンパイラも準備されており，最近，科だ実時間制御システムの開発が切に待たれる．

学・研究計算にも利用されるようになってきた．Cell は，
ソニーエンターテイメント（SCE），ソニー，IBM，東芝に

本章執筆にあたり，その機会を与えていただき，ご協力

よって開発された，PowerPC 64 bit をベースに８個の計算

いただきました日本原子力開発機構：鎌田裕博士，制御全

アクセラレーターコアを搭載したヘテロジニアスマルチコ

般にわたりご意見をいただき，ご協力いただきました日本

アプロセッサである．Cell は身近なところで SCE のゲーム

原子力開発機構：栗原研一博士，九州大学応用力学研究

機 PS3 に採用されている．また，世界で初めてペタフロッ

所：中村一男博士に感謝いたします．電子サイクロトロン

プスの壁を突破した，ロスアラモス国立研究所のスーパー

加熱・電流駆動システムの実時間制御については日本原子コンピュータ Roadrunner（２０１０年８月現在，世界第３位）

力 開 発 機 構：諫 山 明 彦 博 士，FPGA シ ス テ ム に つ い てにも搭載され，計算能力は高く評価されている．現在，は，日本ナショナルインスツルメンツ：櫻井淳彦氏にご意

MARG2D コード解析を Cell システムで行う検討が進めら見をいただきました．また，JT-60U システムの制御・デー

れている．Cell システムを複数台ギガビットイーサネット

タ取得に関し，日本原子力開発機構の方々に資料をいただで接続し，クラスター化することで，高速演算をめざしてきました．MARG2D コード解析では，日本原子力開発機

いる［８］．安価なネットワークでも台数に比例した性能を

構：相羽信行博士，武宮博博士にコメントをいただきまし実現できるようプログラミングに工夫をしており，高いコ

た．本小特集の企画では，日本原子力開発機構：神谷健作

ストパフォーマンスが期待できる．

博士にご尽力いただきました．ここに感謝申し上げます．

５．
５ 複合・予測機能制御での課題

参考文献

広域な空間的連結性，異なる時定数をもつプラズマの制［１］秋山雅裕他：プラズマ・核融合学会誌 85, 631 (2009).
［２］例えば，J.I. Paley et al., Nuclear Fusion 49, 085017 (2009).
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52 (2010) 印刷中.
［４］W.A. Bongers et al., Fusion Sci. Technol. 55, 188 (2009).
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［６］R. Gruber et al., Comput. Phys. Commun. 21, 323 (1981).
［７］K. Tobita et al., Nuclear Fusion 49, 075029 (2009).
［８］N. Kushida et al., Proc. of The 18th Euromicro International
Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Computing (2010) 482.

御応答を考えれば，複合・実時間制御において，その制御
目標を修正しつつ，最適なプラズマパラメータを得ることが重要となる．２章で同時達成が望まれる制御目的が示されている．これまでに行われてきた実時間制御の要素研究
では，複数の制御目的を達成する，複合制御環境下での制
御整定までの「制御パス」はあまり議論されてこなかった．
制御対象をプラズマの密度，圧力，回転といった個々のパラメータを取った場合，プラズマの応答が複雑であったとしても，その応答性を考慮した制御パスは，３章で示され
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