Supercomputing Japan 2024
2024年3月12日(火)～13日(水) タワーホール船堀
3月13日 16:00-16:30 B4 招待講演
九大新スパコン玄界による限界のないコンピューティングへの挑戦

大島 聡史（九州大学 情報基盤研究開発センター 准教授）

2

• 九州大学情報基盤研究開発センターでは2024年7月に新スーパーコンピュータ 玄界 の運用を開始します• 本講演では旧システムITOの運用における課題など玄界の仕様や準備状況などについて話します• 講演者について– 大島聡史 九州大学 情報基盤研究開発センター 准教授– HPC事業室のメンバーとして新システムの仕様策定にも参加– これまでにも東大や名大のセンターにてスパコンの仕様策定や運用に関わってきた– 専門分野はGPUコンピューティング・自動チューニング・並列数値計算を中心とした高性能計算

Grand Chariot, Polaire
2018.12Camphor/Laurel/Cinnamon
2023.4-

3

AOBA-S 2023.8-

SQUID 2021.5OCTOPUS 2017.12-2024.3
Pegasus 2023.4Cygnus 2019.4(OFP 2016.12-2022.3)
OFP-II 2025.1-「富岳」2021.3ポスト「富岳」2030？

Wisteria/BDEC-01 2021.5ITO 2017.10-2024.02
新システム 2024.07-「不老」 2020.7-

TSUBAME 3.0 2017.8-2024.3
TSUBAME 4.0 2024.4地球シミュレータ(ES4)2021.3-➢ ITOは最も古いシステムの1つ。2022年度で運用終了の予定であったが、半導体の不足などにより更新が難しくなり、運用期間を延長していた。2023年2月末に主なサービス運用を終了した。
HPCIのWebサイトから図を引用して情報を追加しています https://www.hpci-office.jp/about_hpci/what_is_hpci

4

作業中のノード間ネットワークとサブシステムB

サブシステムAなど半分程度のラックは既に撤去済み

5202372024
89101112123ITO開
札4567（撤去・構築）
新シス
テム
名称
決定Ｉ
ＴＯ
運用
終了

• ITOは2024年2月末で運用終了• ITOを撤去後、同じ場所に新システムを設置• ストレージは秋まで残し、ファイル移行期間を設ける（ユーザ自身で移してもらう）

いまここ

89

新システム
新シス
テム
稼働（試験
運用）
開始（新システム
本格（課金）
運用
開始）

6

• ITO
– 内部公募で愛称（応募数は10数件だったか？）– 九州大学伊都キャンパスに設置される最初のスパコンということから
旧九大箱崎キャンパス• 玄界（げんかい、genkai）– 一般公募で愛称を募集（500件超（！）の応募あり）– キャンパスが面する玄界灘に由来＋このスパコンに限界はないという願いから

玄界灘
博多湾

九大伊都キャンパス→7• 「九大と言えば箱崎」という方もまだ多いかもしれませんが、箱崎キャンパスはすでに完全撤退済みです。
– 2005年に伊都へ移転開始、2018年に移転完了。現在は箱崎は更地（のはず）。
– 跡地利用：トライアルグループ、九州電力などのグループ、住友商事などのグループが手を挙げている模様
九大のWebサイトで公開されている資料からhttps://www3.nhk.or.jp/fukuoka-news/20240130/5010023269.html

8• 財源は国からの交付金。多くは5～6年程度のリース契約（保守込み）。利用者には電気代などのランニングコスト分を支払ってもらうことが多い。
– そのため民間クラウドシステムなどと比べて一般的に安価• 多くが民間企業の方も利用可能（アカデミックよりは高価、情報公開が必要なことが多い）– 単年度の補助金で導入する場合などは購入だったりする• 金額規模的に政府調達– 手続きのルール的に最初の説明会から開札までで半年くらいは時間がかかる• 二段階調達や途中アップグレードなどの仕様も可能（策定も実施も大変ではある）• 競争入札。技術点と価格点による複合的な審査。
– 技術点：必須項目に加えて加点項目を設定できる– 技術点を重視しているが、ある程度は価格による逆転もありえる。

• 特定の製品しか入らないような仕様はなるべく避ける必要がある– 例：Intel CPUかAMD CPUか、NVIDIA GPUかAMD GPUか→ センター側では欲しい性能にあわせて必須仕様や加点設定を定める。最終的に選ぶのは応札業者側。（流石にx86 CPUでも非x86 CPUでも良い（公平な）仕様を強制されたりはしない。）

総演算性能 10.436PF※ バックエンドA/B+基本/大容量フロントエンドの合計値
大規模な対話型システム

フロントエンドサーバ群
ログインノード群（2ノード）

CloudWWW
クラウド連携（Rescale）

基本フロントエンドノード群（160ノード）
CPU 0.423PF

HPE DL380 Gen10

最新のCPU+GPU

インターコネクト InfiniBand EDR 100Gbps

大容量フロントエンドノード群（4ノード）
CPU 0.049PF

SGI UV300

大容量ストレージ

バックエンドサーバ群
CPU 6.912PF

Skylake-SP CPU
バックエンドサブシステムA（2000ノード）

CPU+GPU 3.052PF

Skylake-SP CPU+ Pascal GPU
バックエンドサブシステムB（128ノード）

消費電力：システム1.8MVA＋空調0.9MVA、総計2.7MVA（※端数切り上げ参考値）

PRIMERGY+ETERNUS+DDN SFA14KX

ストレージ（24.64PB）
納入業者：富士通株式会社

9

10• 大規模対話型システム（フロントエンド）による前処理・後処理・可視化支援– 160ノード x 2CPU, 384GB RAM– 4ノード x 16CPU, 12TB RAM

オンラインデータ、アプリケーション• 大容量共有ストレージ– 実効 24PB• 高性能バックエンド– Xeonクラスタ： 6.9 PF （2CPU×2000ノード）– Xeon+Teslaクラスタ: 3.0PF （4GPU×128ノード）– Skylake-SP + Pascal 構成は当時としては最先端・高性能• Rescaleを用いたパブリッククラウド連携– RescaleのWebシステムからITOにジョブを投入可能• （伊都の初システムのため「置き換えの苦労」は少なめ（冷房やデータ転送には苦労））

収集
ストレージ

シミュレーション、学習、解析、etc.

バックエンド

前処理、後処理、可視化

フロントエンド11• 計算能力の不足– 待ち時間の長期化• サブシステムAの月間平均稼働率（主要なジョブキュー）は最終年度でも9割超（！）• 定額使い放題制度の弊害とも言える（後述）– GPUが研究環境の進化に追いついていない• 最新の機械学習/AI/LLM研究にPascalは厳しい（性能・機能もメモリ量も不足）• 外部ストレージ連携– 保守作業時に何もできない状況を改善したい– （実際にはどうにかすることは難しい）• 新しい利用形態に対応したソフトウェアやツール– ブラウザベースのGUIの提供、ワークフローツールとの連携の強化

12• 「最大Nノードまでのジョブを一ヶ月間自由に実行して良い」という制度– ジョブあたり実行時間や同時実行ジョブ数の制限はある– サブシステムAは4ノード（まで）あたり3000円、サブシステムBは1ノード（まで）あたり2200円• 利用者にとってのメリット・便利なところ– ノードに空きがある限り定額（低額）でいくらでも計算できる（計算すればするだけお得）• 利用者にとってのデメリット・不便なところ– 使いうる最大のノード数に基づいた契約が必要（時々ノード数を増やして実行したい、というユーザには不向き）– 利用者が増えるほど混みやすくなる（ジョブが流れにくくなる） →利用率90％は大変• 高い利用率であることはセンター側にとっても悪いことではないが、たくさん使ってもらっても収入は増えないうえに利用率が高すぎるとユーザの不満が高まってしまう– ユーザ数が増えてシステムが使われないのが一番お得……

13％

％

ノード稼動率

ノード稼動率150
140130120
110
10090807060504030
20100150140130120
110
10090807060504030
20
10010 12 2
2017

468 10 12 242018

68 10 12 22019
AB4

68 10 12 220202021※ リース期間延長の都合でサービスを休止したため

468202110 122468

10 122022
A2468

10 122023
B※ 2020年度までは1ノードを複数ジョブが共有するとその分稼動率が増えてしまう計算だったため100％を超過している※ 2021年度以降のグラフは複数ジョブにより共有するノードを除外した稼動率

2024

総演算性能 10.436PF※ バックエンドA/B+基本/大容量フロントエンドの合計値
大規模な対話型システム

フロントエンドサーバ群
ログインノード群（2ノード）

CloudWWW
クラウド連携（Rescale）

基本フロントエンドノード群（160ノード）
CPU 0.423PF

HPE DL380 Gen10

最新のCPU+GPU

インターコネクト InfiniBand EDR 100Gbps

大容量フロントエンドノード群（4ノード）
CPU 0.049PF

SGI UV300

大容量ストレージ

バックエンドサーバ群
CPU 6.912PF

Skylake-SP CPU
バックエンドサブシステムA（2000ノード）

CPU+GPU 3.052PF

Skylake-SP CPU+ Pascal GPU
バックエンドサブシステムB（128ノード）

消費電力：システム1.8MVA＋空調0.9MVA、総計2.7MVA（※端数切り上げ参考値）

PRIMERGY+ETERNUS+DDN SFA14KX

ストレージ（24.64PB）
納入業者：富士通株式会社

14

15

Cloud

ログインノード(2ノード)

対話型利用やノード貸しなどもバックエンドで対応

WWW

ストレージ
大容量 HDD
ストレージ
55.2PB

外部連携機能の強化

インターコネクト (IB NDR)FP64 5.37 PF
FP16(TC) 150.39 PF

…
…

…
…
…

FP64 7.76PF

FP64 550.34 TF
FP16(TC) 2.14 PF

ノードグループA (1,024ノード) ノードグループB (38ノード)

ノードグループC (2ノード)Intel Xeon Sapphire Rapids x 2Intel Xeon Sapphire Rapids x 2
NVIDIA H100 (HBM3 80GB) x 8

最新のCPU+GPU

Intel Xeon Sapphire Rapids x 2
NVIDIA H100 (HBM2e 96GB) x 4

バックエンド

消費電力：システム1.5MVA＋空調0.9MVA、総計2.4MVA

高速 SSD
ストレージ
0.7PB

高速SSD
ストレージ

納入業者：富士通株式会社

16
7年分の進化！
ITO

玄界

A
CPU

Skylake-SP 18コア、DDR4 96 GiB
FP64 1,728 GF、128 GB/s
×2ソケットSapphire Rapids 60コア、DDR5 256 GiB
FP64 3,698 GF、307.2 GB/s
×2ソケットBCPU

Skylake-SP 18コア、DDR4 198 GiB
FP64 1,324.8 GF、128 GB/s
×2ソケットSapphire Rapids 60コア、DDR5 512 GiB
FP64 3,698 GF、307.2 GB/s
×2ソケットB
GPU

P100、HBM2 16GB、732 GB/s
FP64 5.3 TF
×4ソケットH100、HBM2e 94 GiB、2,396 GB/s
FP64 33.5 TF、FP16TC 989.4 TF
×4ソケットフロント/CCPU

基：Skylake-SP 18コア、DDR4 384 GiB
×2ソケット
大：Broadwell-EP 22コア、DDR4 12TiB
×16ソケット

Sapphire Rapids 56コア、DDR5 8 TiB
FP64 3,584 GF、281.6 GB/s
×2ソケットフロント/CGPU

基：Quadro P4000 ×1
大：Quadro M4000 ×1※可視化向けH100、HBM3 80 GiB、3,352 GB/s
FP64 33.5 TF、FP16TC 989.4 TF
×8ソケット17
7年分の進化！
ITO

玄界A
CPU

Skylake-SP 18コア、DDR4 96 GiB
FP64 1,728 GF、128 GB/s
×2ソケットSapphire Rapids 60コア、DDR5 256 GiB
FP64 3,698 GF、307.2 GB/s×2ソケット

BCPU

Skylake-SP 18コア、DDR4198 GiB（日本の？）HPC向けの特殊FP64 1,324.8 GF、128GB/sな構成。メモリ速度はやや控×2ソケット えめだがメモリ容量は多め。

Sapphire Rapids 60コア、DDR5 512 GiB
FP64 3,698 GF、307.2 GB/s
×2ソケットBGPU

P100、HBM2 16GB、732 GB/s
FP64 5.3 TF
×4ソケットH100、HBM2e 94 GiB、2,396 GB/s
FP64 33.5 TF、FP16TC 989.4 TF
×4ソケットフロント/CCPU

基：Skylake-SP 18コア、DDR4 384 GiB
×2ソケット
大：Broadwell-EP 22コア、DDR4 12TiB
×16ソケット

Sapphire Rapids 56コア、DDR5 8 TiB
FP64 3,584 GF、281.6 GB/s
×2ソケットフロント/CGPU

基：Quadro P4000 ×1
大：Quadro M4000 ×1※可視化向けH100、HBM3 80 GiB、3,352 GB/s
FP64 33.5 TF、FP16TC 989.4 TF
×8ソケット

ITO
計算ノード数全体の構成・性能→

新システム

性能比

A
Skylake-SP 18c 3.0-3.7GHz
CPU DDR4 96 GiB
FP64 1,728 GF, 128 GB/s
SPECrate 2017FP 103（×2ソケット）

Sapphire Rapids 60c 1.9-3.5GHz
DDR5 256 GiB
FP64 3,698 GF, 307.2 GB/s
SPECrate 2017FP 513（×2ソケット）

コア数 3.33
DDR 2.27
FP64 2.14
MEM 2.40
SPEC 4.98

B
Skylake-SP 18c 2.3-3.7GHz
CPU DDR4 198 GiB
FP64 1,324.8 GF, 128 GB/s（×2ソケット）

Sapphire Rapids 60c 1.9-3.5GHz
DDR5 512 GiB
FP64 3,698 GF, 307.2 GB/s
（×2ソケット）

コア数 3.33
DDR 2.59
FP64 2.79
MEM 2.40

B
P100
GPU HBM2 16GB, 732 GB/s
FP64 5.3 TF（×4ソケット）

H100
HBM2e 94 GiB, 2,396 GB/s
FP64 33.5 TF, FP16TC 989.4 TF（×4ソケット）

HBM 5.88
MEM 3.27
FP64 6.32
FP16 93.34

CCPU

Sapphire Rapids 56c 2.0-3.8GHz
DDR5 8 TiB
FP64 3,584 GF, 281.6 GB/s
（×2ソケット）

CGPU

H100
HBM3 80 GiB, 3,352 GB/s
FP64 33.5 TF, FP16TC 989.4 TF（×8ソケット）A 1,024
B 38
合計 C 22,292

性能比

18A 0.51
B 0.30

合計
1,064 合計 0.46

総理論演算性能CPU FP64, SPEC fp

A 6.91 PF, 414000
A 7.47 PF, 1064960 A 1.08, 2.57
B 340 TF, 24320
B 281 TF, 39520
B 0.83, 1.63
基 423 TF, 30400
C14TF,
2000
合計
合計
大 50 TF, 4680 7.723 PF
7.765 PF 合計 1.01, 2.34473400
1106480

総理論演算性能GPU FP64
GPU FP16/BF16 TC

B 2.71 PF

総メインメモリ
容量 CPU↓1CPUあたり・1GPUあたりの構成・性能
ITO

A 2,000
B 128
基 160
大 4新システムB 5.09 PF
C 0.54 PF
B 150.39 PFC 15.83PF

B 1.88A 384 TiB
B 49 TiB
基 61 TiB
大 48 TiB

A 512 TiB
B 38 TiB
C 16 TiB

A 1.33
B 0.78

総デバイスメモリ
容量 GPU

B 8,192 GiB

B 14,288 TiB
C 1,280 TiB

B 1.74

総理論メインメモリ
転送性能 CPUA 544.56 TB/s
B 32.77 TB/s
基 40.94 TB/s
大 5.44 TB/s

A 629.15 TB/s
B 23.35 TB/s
C 1.13 TB/s

A 1.16
B 0.71

総理論デバイスメモリ B 374.78 TB/s
転送性能 GPU

B 364.19 TB/s
C 53.63 TB/s

B 0.97

インターコネクト

IB EDR 100Gbps

IB NDR 200/400Gbps

共有ストレージ容量

HDD 24.6 PB

大容量HDD 55.2 PB
高速SSD 737.28 TB

HDD 2.24

ログインノード数221.00

最大消費電力1.8 + 空調 0.9= 2.7 MVA

1.5 + 空調 0.9= 2.4 MVA

B 10.84 PF

B 13.87

合計 1.04

ITO
計算ノード数全体の構成・性能→
各CPUやGPUの性能は大幅に向上↓1CPUあたり・1GPUあたりの構成・性能
ITO

新システム

性能比

A
Skylake-SP 18c 3.0-3.7GHz
CPU DDR4 96 GiB
FP64 1,728 GF, 128 GB/s
SPECrate 2017FP 103（×2ソケット）

Sapphire Rapids 60c 1.9-3.5GHz
DDR5 256 GiB
FP64 3,698 GF, 307.2 GB/s
SPECrate 2017FP 513（×2ソケット）

コア数 3.33
DDR 2.27
FP64 2.14
MEM 2.40SPEC 4.98

B
Skylake-SP 18c 2.3-3.7GHz
CPU DDR4 198 GiB
FP64 1,324.8 GF, 128 GB/s
（×2ソケット）

Sapphire Rapids 60c 1.9-3.5GHz
DDR5 512 GiB
FP64 3,698 GF, 307.2 GB/s
（×2ソケット）

コア数 3.33
DDR 2.59
FP64 2.79
MEM 2.40

B
P100
GPU HBM2 16GB, 732 GB/s
FP64 5.3 TF（×4ソケット）

H100
HBM2e 94 GiB, 2,396 GB/s
FP64 33.5 TF, FP16TC 989.4 TF（×4ソケット）

HBM 5.88
MEM 3.27
FP64 6.32
FP16 93.34

CCPUCGPU

Sapphire Rapids 56c 2.0-3.8GHz
DDR5 8 TiB
1ノードで大規模なGPU処理
FP64 3,584 GF, 281.6 GB/sができる環境も用意（×2ソケット）A 2,000
B 128
基 160
ノード数は半減
大 4新システム
A 1,024
B 38
合計 C 22,292

性能比

19A 0.51
B 0.30

合計
1,064 合計 0.46

総理論演算性能CPU FP64, SPEC fp

A 6.91 PF, 414000
A 7.47 PF, 1064960 A 1.08, 2.57
B 340 TF, 24320
B 281 TF, 39520
B 0.83, 1.63
基 423 TF, 30400
C14TF,
2000
合計
合計
大 50 TF, 4680 7.723 PF
7.765 PF 合計 1.01, 2.34473400
1106480

総理論演算性能GPU FP64
GPU FP16/BF16 TC

B 2.71 PF

総メインメモリ
容量 CPU

総デバイスメモリ
容量 GPU

B 10.84 PF

B 5.09 PF
C 0.54 PF
B 150.39 PF
C 15.83PF

GPU(AI)性能は激増
A 384 TiB
A 512 TiB
B 49 TiB
基 61 TiB
大 48 TiB

B 38 TiB
C 16 TiB

B 8,192 GiB

B 14,288 TiB

B 1.88
B 13.87
A 1.33
B 0.78
合計 1.04

計算上の理論性能等はあまりC 1,280 TiB
総理論メインメモリ 向上していないが実効性能は
A 544.56 TB/s
A 629.15 TB/s
転送性能 CPU
B 32.77 TB/s
B 23.35 TB/s
期待できる
基 40.94 TB/s
C 1.13 TB/s

B 1.74
A 1.16
B 0.71

大 5.44 TB/s
総理論デバイスメモリ B 374.78 TB/s
転送性能 GPU

B 364.19 TB/s
C 53.63 TB/s

インターコネクト

IB NDR 200/400Gbps

IB EDR 100Gbps

H100
共有ストレージ容量
HDD 24.6 PB
HBM3 80 GiB, 3,352 GB/s
FP64 33.5 TF, FP16TC 989.4
TF
ネットワークやストレージの性能は大きく向上
ログインノード数2（×8ソケット）
最大消費電力1.8 + 空調 0.9= 2.7 MVA

B 0.97

大容量HDD 55.2 PB
高速SSD 737.28 TB

HDD 2.24

21.00

1.5 + 空調 0.9= 2.4 MVA

電力は微減

20• 7年ぶりの更新に見合った大幅な性能向上– ノード数は減少したが、演算性能・メモリ性能（速度・容量）ともに大きく向上– 最新GPU（H100）導入によるAI・データ科学へ研究への対応– 大容量共有ストレージ（HDD）に加えて高速共有ストレージ（SSD）も整備

外部リソース（パブリッククラウド等）

強力な外部連携機能• 外部連携機能の強化

新しい利用形態– S3やNextCloudのサポート– クラウド連携向けAPIの整備• 新しいスパコンの使い方への対応– Open OnDemandやMLflow, WHEELの導入– バックエンドシステムの予約利用対応• フロントエンドノードの役割もカバー• 従量課金制（ポイント事前購入）へ移行

ログインノード
バックエンド

高性能GPU

21（室外冷却設備は継続して使用）

サブシステムA
サブシステムB
フロントエンド
ストレージ・ネットワーク（合計74ラック）• 同じ部屋に設置• ラック数と専有面積は半分以下に減少

ノードグループA
ノードグループB
ノードグループC
ストレージ・ネットワーク（合計32ラック）

22

•
•
•
•

電源
冷却・廃熱
設置面積
予算

• （やや主観が入るが）少し前のスパコンはいずれも重要な制約だった

23

•
•
•
•

電源
冷却・廃熱
設置面積
予算

• （やや主観が入るが）少し前のスパコンはいずれも重要な制約だった• 今では予算が一番の制約になりやすい– 特にGPUの価格上昇が影響大きくその他の制約の前に予算が尽きる– 電力あたり性能は大きく向上• （電気代という意味ではさらなる改善も望まれる）– 水冷設備の性能向上により冷却・廃熱も比較的余裕？
• （カーボンニュートラルやフラッグシップ級の超大規模システムを考えると大変）– 高密度化により面積あたり性能も向上

24• 基本ベンチマーク（HPLなど）の性能やアプリケーション性能については稼働開始後の性能評価をお待ちください– おそらく9月か12月のHPC研究会などで発表

25• 従来のソフトウェアの多くを継続– ワークフロー・外部（クラウド）連携に関するソフトを中心に拡充– 一部商用ソフトは削減（ライセンス形態や金額の都合など）
コンパイラ・開発ツール

Intel oneAPI base&HPC toolkit, NVIDIA HPC SDK, NVIDIA CUDA SDK, GCC, Julia,
Mathematica, MATLAB

数値計算ライブラリ

FFTW, PETSc, BLAS, LAPACK, ScaLAPACK

その他のライブラリ

HDF5, NetCDF, NAG

計算化学

GAMESS, GROMACS, LAMMPS, Quantum ESPRESSO, CP2K, Gaussian,GaussView, Molpro, VASP

流体・構造解析OpenFOAM, Amber, MSC Marc/Nastran, FIELDVIEW, MicroAVS

機械学習・データ解析

MLflow, TensorFlow, PyTorch, Jupyter Notebook, R

ワークフロー・外部連携

OpenWheel, Open OnDemand, Nextcloud, AWS CLI, Azure CLI, gcloud CLI, OCI
CLI, AWS ParallelCluster, Azure CycleCloud, GSISSH, Gfarm

その他

Singularity

26• 定額使い放題から従量制への変更– ノードグループ共通のポイントをあらかじめ購入し、利用資源に応じて減算する方式– 定額使い放題ではなくなることで利用率の平常化が期待される• アカウント制度の刷新およびペーパーレス化の推進– Webポータルの機能を大きく見直し– 紙のやりとりなしでアカウントの発行やポイントの購入が可能に• 外部連携の強化や新しいスパコン利用方法への対応– S3 APIやNextCloud、パブリッククラウド関係APIによる外部との連携機能の強化– Open OnDemandやMlflow, WHEELを用いたジョブ実行のサポート– ITOではUNCAIによるフロントエンドノードの時刻指定実行をサポートしてきたが、新システムではバックエンド自体を時刻指定で利用できるようにする

27• ノードを分割した利用の推進– （ITOでも1CPUのみや1GPUのみ、1CPUをさらに分割したリソースグループを用意して多数のジョブの同時実行＝待ち時間の減少に努めてきた）– ノード数が減少した一方でCPUコア数が増えたりGPUがMIG機能を有するようになったため、ノードの分割利用をさらに推進する予定• ノードグループA：CPUコア単位でのジョブ実行• ノードグループB：MIGを用いた1/7GPU単位でのジョブ実行• 性能を測定したいHPCユーザには不適な可能性があるが、計算結果が重要なユーザや小規模計算を多数行いたいユーザには好適（であると期待）

28

導入年

停止年

機種名

備考

FACOM 230-602005

2008

IBM eServer p5

3.3TFLOPS

1977

FACOM 230-75

2007

2008

HITACH SR11000 model J1, K2

3TFLOPS

1977

1979

FACOM M-190

2007

2011

FUJITSU PRIMEQUEST 580

13TFLOPS

1979

1983

FACOM M-200

2007

2011

FUJITSU PRIMERGY RX200S3

18TFLOPS

1983

1985

FACOM M-382

2009

2013

HITACH SR16000 model L2

25TFLOPS

1986

1987

FACOM VP100

250MFLOPS

2011

2012

FUJITSU PRIMERGY RX200S655TFLOPS

1987

1992

FACOM VP200

500MFLOPS

2012

2017

FUJITSU PRIMEHPC FX10182TFLOPS

1992

1995

FUJITSU M1800

2012

2017

FUJITSU PRIMERGY CX400

510TFLOPS

1992

1996

FUJITSU VP2600

2013

2017

HITACHI HA8000 tc/HT210

713TFLOPS

1993?

Thinking Machines CM5-162013

2017

HITACHI SR16000 VM18TFLOPS

1997

2001

FUJITSU VPP700/56

123GFLOPS

2017

2023

FUJITSU PRIMERGY CX2550

6.9PFLOPS

2000

2005

FUJITSU GP7000F/900

38GFLOPS

2017

2023

FUJITSU PRIMERGY CX2570

3PFLOPS

2001

2006

FUJITSU VPP5000/64

614GFLOPS

2017

2023

HPE DL380 Gen10420TFLOPS

2001

2006

COMPAQ GS320

2017

2023

SGI UV300

50TFLOPS

2024(2030)

FUJITSU PRIMERGY CX2550後継機

7.47PFLOPS

2024(2030)

FUJITSU PRIMERGY GX2570後継機

5.37PFLOPS

2024(2030)

Supermicro SYS-821GE-TNHR0.68PFLOPS

導入年

停止年

機種名

1969

1974

1974

備考

5GFLOPS※ ITOと玄界のGPUシステムの性能はCPUとGPUのFP64合算値（機械学習性能は考慮されていません）

29

総理論演算性能の推移

10000000

100000000

1000000

10000000

100000

総理論演算性能（GFLOPS）

理論演算性能（GFLOPS）

主な計算機の導入年と性能

10000
1000
100
10

1000000
100000
10000
1000
100
10

1

10.10.1

1980

1990

2000

2010

2020

2030

導入年

複合型システム化によりシステム毎の性能向上は鈍化

1980

1990

2000

2010

2020

2030

年

総性能の向上も鈍化しているが、そもそもFP64理論演算性能の重要性も低下してきている30• 玄界：2024年7月 - 2030年3月（予定）• その次は？
• AI関連の需要が小さくなることは考えにくい：引き続きGPU需要は大か• 2030年はポスト「富岳」の時期：ポスト「富岳」互換機も導入対象か• 基本的には素直な性能アップグレード？
– 量子計算等のアクセラレータが追加される？時期尚早？
– 多様なユーザをかかえるため質の劇的な変化には慎重（当たり前ですが）まだ全然わかりません！

31• 想定外の長期間運用を走りきったITOに感謝– 現在撤去作業中• 7月稼働開始予定の新システム玄界にご期待ください– これから搬入開始• 新システムの情報はWebにて発信予定
https://www.cc.kyushu-u.ac.jp/scp/