富岳：「アプリケーション・ファースト」の共同研究開発の重要性と、Society5.0に向けた発展

理化学研究所 計算科学研究センター
センター長
松岡 聡
2020年8月27日 SS研

理研 計算科学研究センターの概要

2

計算の 計算による 計算のための科学
理研 計算科学研究センター（R-CCS）
高性能計算科学における国際的な「知の拠点」

計算のための科学
未来に向けて、高性能計算を進化させる
新たな技術の確立を目指す研究

新しいコンピューティング
技術のための解析・シミュレーション

光・量子・ニューロモルフィック・再構成型など新しいコンピューティングを可能とする材料やデバイス

新しいコンピューティング
技術を使って計算を加速させる

などの開発

計算の科学

計算による科学

相乗効果、融合

高性能計算の本質となる高性能計算を活用しコンピューティング技術の研究

科学・社会の課題解決を目指す研究

ポストムーア時代を見据えた新たなコンピューティング技術、アーキテクチャ、アルゴリズム等の開発やプログラミング手法、

高性能かつ高精度な解析・シミュレーションを用いた生命科学、工学、気象・気候、防災・減災、物質科学、

ソフトウェア、計算機の運用技術、ビッグデータ・
人工知能（AI）への対応を実現する手法の開発、など

宇宙・素粒子物理学や社会科学などの研究、
来るべきSociety 5.0社会に向けた機械学習の応用開発など

産業界との連携

国内外の大学・研究機関との連携

高度な計算科学技術をもつ人材の育成

3

計
算
の
科
学

計
算
に
よ
る
科
学

運
用
技
術
部
門

システムソフトウェア
研究チーム
石川 裕

プログラミング環境
研究チーム
佐藤 三久

プロセッサ研究チーム
佐野 健太郎

大規模並列
数値計算技術研究チーム
今村 俊幸

高性能ビッグデータ
研究チーム
佐藤 賢斗

次世代高性能アーキテクチャ
研究チーム
近藤 正章

高性能人工知能
システム
研究チーム
松岡 聡

離散事象シミュ
レーション
研究チーム
伊藤 伸泰

量子系分子科学
研究チーム
中嶋 隆人

量子系物質科学
研究チーム
柚木 清司

粒子系生物物理
研究チーム
杉田 有治

粒子系シミュレータ
研究チーム
牧野 淳一郎複合系気候科学
研究チーム
富田 浩文

複雑現象統一的解法
研究チーム
坪倉 誠

連続系場の理論
研究チーム
青木 保道

総合防災・減災
研究チーム
大石 哲

データ同化
研究チーム
三好 建正

計算構造生物学研究チーム
Florence TAMA

施設運転技術ユニット
塚本 俊之

システム運転技術
ユニット
宇野 篤也

チューニング技術ユニット
南 一生

利用環境技術ユニット
庄司 文由

先端運用技術
ユニット
山本 啓二

5

「富岳」：アプリケーションファーストの開発歴史

スーパーコンピュータ「富岳」• スーパーコンピュータ「富岳」は、「アプリケーション・ファースト」のマシンとして2010
年7月から検討をスタート。
• 2019年3月から富士通ITプロダクツ（石川県かほく市）にて製造を開始。2019年12月3日から理化学研究所 計算科学研究センター（神戸市）への搬入、設置・調整を始め、新型コロナウイルスの渦中、2020年5月13日に筐体の搬入を終了（大型10トン トラック 72台分）。
• 2020年6月に開催されたISC2020 （International Supercomputing Conference）にて、史上初の4冠世界一を獲得。
• 現在、2021年度の共用開始に向けてシステムの調整中。なお、一部の計算資源（ノード）については、新型コロナウイルス対策等に計算資源を提供中。
• Society5.0に対応したAIやビッグデータ処理、クラウド利用に関するソフトウェア開発や環境整備を実施中。

8

世界のスーパーコンピュータを凌駕した「富岳」「アプリケーション・ファースト」のマシン開発チャレンジ●新CPUA64FX等を理研・富士通が中心に全国のスパコン研究者も参加し、国家プロジェクトとして開発- 従来の米国製トップCPUの3倍の性能- スマホで用いられる汎用Arm CPUの上位互換、あらゆるソフトに対応(パワポも)- シミュレーションと共にAI強化機能も“Moonshot”的目標の達成●「富岳」2～3台で日本全体のITの一年分
サーバ(クラウド含)

スマートフォン

台数
消費電力2,000万台（国内の年間出荷台数の約2/3）
10W×2,000万台＝

200MW

=

30万台
（国内の年間出荷台数の約2/3）600-700W×30万台＝

=

200MW
(冷却含)

=

>
>

富岳

参考：京

1台

最大120台(15.9万ノード)

30MW(超省電力)

15MW(富岳の1/10以下の効率)●コデザインで進められた「富岳」の開発「計算の科学」
Armエコシステム・オープンソース等
による高性能・省電力・汎用化を推進。

「計算による科学」
9「富岳」を用いて重点的に取り組むべき、
社会的・科学的課題（９重点課題）に向
けたアプリケーション開発を実施。

理化学研究所における「富岳」開発のあゆみ
2010年1月
計算科学研究機構が設置
2010年8月
HPCI プロジェクト開始
2010年9月「京」設置の開始
SDHPC（ポスト「京」）第1回会議

2006

2012年4月
ポスト「京」フィージビリティ・スタディ開始
2012年6月「京」設置工事が完了
2012年9月「京」の共用を開始
2012年11月
ACM ゴードン・ベル賞

2013

2011

2010
2006年1月「富岳」の前身である「京」プロジェクト開始

2018年４月「計算科学研究機構」から「計算科学研究センター」に改組／松岡センター長就任
2018年8月
ポスト「京」のCPUの仕様を公表
2018年11月
ポスト「京」製造が総合科学技術・イノベーション会議により承認を受ける

2014

2012

2011年6月「京」がTop500で世界1位
2011年11月「京」がTop500で2期連続の世界1位
ACM ゴードン・ベル賞で最高性能賞
2011年度末 (2012年3月)
SDHPC 白書2014年4月
ポスト「京」開発プロジェクト開始
2014年6月「京」 がGraph 500で世界1位

2021年度「富岳」供用開始予定

2019

2018

2013年度末 (2014年4月)
ポスト「京」フィージビリティ・スタ
ディ レポート

2020年4月
COVID-19対策に「富岳」活用
2020年5月「富岳」搬入完了
2020年6月「富岳」ベンチマーク性能発表
世界一「4冠」

2020

2021

2019年3月
ポスト「京」製造開始
2019年5月
ポスト「京」の名称が「富岳」に決定
2019年8月「京」シャットダウン
2019年11月「富岳」プロトタイプでGreen500で世界１位
2019年12月「富岳」設置開始10アプリファーストのコデザインによる「富岳」の開発「計算の科学」「計算による科学」「富岳」を用いて重点的に取り組むべき、
社会的・科学的課題（９重点課題）に向
けたアプリケーション開発を実施。

Armエコシステム・オープンソース等
による高性能・省電力・汎用化を推進。

計算科学で使用するアプリケーションの特性を踏まえた上で、スパコン性能を最適化するシス
テム設計を実施。

FugakuA64FX
CPU Architecture
Cores

Peak DP performance
Node「京」と比較して１００倍以上の性能向上を目指した「ター
ゲットアプリケーション」を選定し、性能を最適化。

Main Memory

Peak Memory Bandwidth
Peak Network Performance
Nodes
Rack

Peak DP performance
Process Technology＜９つのターゲットアプリケーション＞

K(Armv8.2-A SVE+Fujitsu Extension)

SPARC64 VIIIfx

48
3.0720 TF(3.3792 TF)
32 GiB
1024 GB/s
40.8 GB/s
384
1.2/1.3 PF
7 nm FinFET

80.128 TF
16 GiB
64 GB/s
20 GB/s
102< 0.013PF
45 nm

11

A64FX Leading-edge Si-technology◼ 594 signal pins

Core

Core

Core

Core

L2
Cache

Core

Core

Core

Core

Core

Core

Core

Core

Core

Core

Core

Core

Core

Core

HBM2 Interface

L2
Cache

Core

Core

Core

Core

Core

Core

Core

Core

Core

L2
Cache

Core

RING-Bus

Core

Core

12

Core

HBM2 interface◼ 8.8 billion transistors

HBM2 Interface◼ Broadcom SerDes, HBM I/O, and SRAMs

Post-K Activities, ISC19, Frankfurt

PCIe Interface

TofuD Interface

Core

Core

Core

Core

Core

Core

Core

Core

Core

Core

Core

Core

Core

Core

L2
Cache

Core

Core

Core

Core

Core

Core

HBM2 Interface◼ TSMC 7nm FinFET & CoWoSCore

Copyright 2019 FUJITSU LIMITEDFugaku’s FUjitsu A64fx Processor is…
⚫ an Many-Core ARM CPU…

48 compute cores + 2 or 4 assistant (OS) cores⚫ Brand new core design⚫ Near Xeon-Class Integer performance core
⚫ ARM V8 --- 64bit ARM ecosystem⚫ Tofu-D + PCIe 3 external connection⚫ …but also an accelerated GPU-like processor⚫ SVE 512 bit x 2 vector extensions (ARM & Fujitsu)⚫ Integer (1, 2, 4, 8 bytes) + Float (16, 32, 64 bytes)⚫ Cache + memory localization (sector cache)⚫ HBM2 on package memory – Massive Mem BW (Bytes/DPF ~0.4)⚫

⚫

⚫

Streaming memory access, strided access, scatter/gather etc.

Intra-chip barrier synch. and other memory enhancing features⚫ GPU-like performance in real-world HPC especially CFD-- Weather& Climate (even w/traditional Fortran code) + AI/Big Data13

米国の最先端CPUを3倍凌駕した半導体設計（性能・効率）
スパコンの省エネ性能を示す「Green500」で 世界1位を獲得（2019年11月、プロトタイプ）- TOP500内のHPCで電力効率の良い高性能計算の実現を評価するランキング（他の性質の違うアプリでも同様の結果を確認）- Green500は、これまでGPU搭載や特殊マシンが上位を独占していたが、富岳は汎用CPU搭載で世界1位獲得- 汎用CPUとして、同条件のIntel機と比べて3倍強の省電力性能- チップあたりの絶対性能でも２～4倍の性能⇒AIでは更なる性能差

米HPE/Cray社は、「富岳」に実装されているArmA64FXプロセッサを自社スパコンに採用（米国製プロセッサ以外では史上初）
2020年度以降、世界市場で販売＜納入予定先＞
・米国ロスアラモス国立研究所
・米国オークリッジ国立研究所
・米国ストーニ―ブルック大学

・英国ブリストル大学 等

日本の半導体産業の復興へ
覇権維持のため開発を継続することが重要

国家プロジェクトならではの成果
民間だけでは達成できなかった
14

SC19 Green500 ranking and 1st appeared TOP500 edition◼ “A64FX prototype”, prototype of Supercomputer Fugaku, ranked #1,
18 16.876 GF/W
w/o Accw/ Accnd◼Approx. 3x better GF/W to 2 system w/CPUs

16
14◼The first system w/o Acc ranked #1 in 9.5 years

12

GF/W

10

Top Xeon machine #37, 5.843 GF/W

8
6

Endeavor: #94, 2.961 GF/W

4

2
0
0

50

100

150

200

250

300

Green500 rank
15

350

400

450

500 3540

45

50

TOP500 edition
Copyright 2019 FUJITSU LIMITEDGreen500試作機1位獲得。何がすごいのか？
⚫ これまでのGreen500
CPU

特殊

CPU

GPU
GPU

CPU

GPU搭載スパコンや特殊スパコンが上位を独占⚫ 今回のGreen500
「富岳」
CPU

CPU

特殊
GPU

CPU

CPU

GPU

初めて汎用CPU搭載スパコンが世界1位に！
「国プロ」としての「オールジャパン」研究開発の成果

16
16

A64FX CPU power efficiency for real apps
◼ Performance /Energy
consumption on an A64FX @2.2GHzRelative power efficiency ratio
1.0

3.0

OpenFOAM
FrontlSTR◼ Up to 3.7x more efficient overthe latest x86 processor(24core, 2.9GHz) x2◼ High efficiency is achieved byenergy-conscious design andimplementation

2.0

ABINITSALMON
SPECFEM3D
WRF
MPAS

FUJITSU A64FX
17x86 (24core, 2.9GHz) x2

4.0

A64FX CPU performance evaluation for real apps
Relative speed up ratio◼ Open source software, Realapps on an A64FX @ 2.2GHz◼ Up to 1.8x faster over the latest
x86 processor (24core, 2.9GHz)
x 2, or 3.6x per socket◼ High memory B/W and long
SIMD length of A64FX work
effectively with theseapplications

0.5

1.0

1.5

OpenFOAM
FrontlSTR
ABINITSALMON
SPECFEM3D
WRF
MPAS

FUJITSU A64FX
18x86 (24core, 2.9GHz) x2

The HPE/Cray CS500 - Fujitsu A64FX Arm-based Server◼ Cray Fujitsu Technology Agreement◼ Supported in Cray CS500 infrastructure◼ Full Cray Programming Environment (note:
HPE product, support only by HPE)
◼ Leadership performance for many memory
intensive HPC applications, e.g., weather◼ GA in mid’2020◼ A number of adoptions
US: Stony Brook, DoE Labs, etc.
Multiple yet-to-be-named EU centers
FUJITSU CONFIDENTIAL

19

スーパーコンピュータ「富岳」の基本性能⚫

総ノード数：158,976ノード⚫

384 ノード x 396 ラック = 152,064⚫

192 ノード x 36 ラック

(参考）
⚫

2

「京」

=

6,912

88,128 ノード

通常モード（CPU動作クロック周波数 2GHz）⚫

倍精度理論最高値（64bit） 488 ペタフロップス⚫

単精度理論最高値（32bit） 977 ペタフロップス⚫

2

提供: 富士通株式会社（参考）単位半精度（AI学習）理論最高値（16bit） 1.95 エクサフロップス

整数（AI推論）理論最高値（8bit）
3.90 エクサオップス⚫ ブーストモード（CPU動作クロック周波数 2.2GHz）⚫

⚫

ペタ(Peta)=10の15乗 エクサ(Exa)= 10の18乗⚫

フロップス(FLOPS: Floating Operations Per Second) 一秒あたりの(浮動)小数演算性能⚫

オップス (OPS: (Integer) Operations Per Second)⚫

（参考）「京」との比較（「富岳」ブーストモード）

一秒あたりの整数演算性能⚫

倍精度理論最高値（64bit） 537 ペタフロップス⚫

倍精度理論最高値（64bit） 48倍⚫

単精度理論最高値（32bit） 1070 ペタフロップス⚫

単精度理論最高値（32bit） 95倍⚫

半精度（AI学習）理論最高値（16bit） 2.15 エクサフロップス⚫

半精度（AI学習）理論最高値（16bit） 190倍⚫

整数（AI推論）理論最高値（8bit）

4.30 エクサオップス⚫

※「京」は、いずれの精度でも11.28 ペタフロップス⚫

整数（AI推論）理論最高値（8bit） 1,500倍以上※「京」は、2.82 ペタオップス(64bit)⚫

理論総合メモリバンド幅 163ペタバイト/秒⚫

理論総合メモリバンド幅 29倍 ※「京」は5.64ペタバイト/秒

注釈）ここで示した数値は理論最高値であり、実際の速度は各種ベンチマークや、実アプリケーションによって測定される。

20

Fugaku Performance Estimate on 9 Co-Design Target Apps
Category✓ 100 times faster than K for some applications(tuning included)✓ 30 to 40 MW power consumption

 Peak performance to be achieved(double precision)

Peak SP(single precision)

K>400+ Pflops(34x +)

11.3 Pflops>800+ Pflops(70x +)

11.3 Pflops--

Total memory
bandwidth>150+ PB/sec(29x +)

5,184TB/sec

Peak HP

As of 2019/05/14

Basic
science> 37x+

Industrial
competitivenessenhancement

 Geometric Mean of Performance
Speedup of the 9 Target Applications
over the K-Computer

Energy issue(half precision)>1600+ Pflops(141x +)

Disasterprevention andEnvironment

Peak DP

PostK

Health and longevity

 Performance target goal

Performance
Speedup over K

Application

Brief description

125x +

GENESISMD for proteins

2. Personalized andpreventive medicine using big
data

8x +

Genomon

Genome processing(Genome alignment)

3. Integrated simulation
systems induced byearthquake and tsunami

45x +GAMERA

Earthquake simulator (FEM in
unstructured & structured grid)

4. Meteorological and global
environmental prediction using
big data

120x +NICAM+LETKF

Weather prediction system using
Big data (structured grid stencil &ensemble Kalman filter)

5. New technologies forenergy creation, conversion /storage, and use

40x +NTChemMolecular electronic simulation(structure calculation)

Priority Issue Area
1. Innovative computing
infrastructure for drug
discovery

6. Accelerated development ofinnovative clean energy
systems

35x +Adventure

Computational Mechanics System
for Large Scale Analysis andDesign (unstructured grid)

7. Creation of new functional
devices and high-performancematerials

30x +

RSDFT

Ab-initio simulation(density functional theory)

8. Development of innovative
design and production
processes

25x +

FFB

Large Eddy Simulation(unstructured grid)

9. Elucidation of thefundamental laws andevolution of the universe

25x +

LQCD

Lattice QCD simulation (structured
grid Monte Carlo) 21

富岳をスマートフォンやサーバと比較すると…？
サーバ

スマートフォン
台数

消費電力

2,000万台（国内の年間出荷台数)

10W×2,000万台＝

200MW

富岳

(クラウド含)==30万台（国内の年間出荷台数）

600-700W×30万台
＝

200MW
(冷却含)

CPU種別
基本ソフト

Arm
iOS/
AndroidLinux

x86/Arm
Linux (Red
Hat等)/Win

AI 対応

アプリに応じた
独自回路
推論のみ

GPUなどの汎用加速チップ、CPUの
加速命令

=

1台

参考：京

30~100台

> 1/
30MW
>

15MW

Arm

Sparc

Linux (Red
Hat等)
汎用CPU
SVE 加速機能

Linux(独自)
汎用性低い

なし
22

「富岳」 ベンチマークテストで４冠達成⚫ 設置・調整中の「富岳」がすべての大規模演算性能を示すベンチマークで圧倒的1位！
⚫ ベンチマークテスト４部門で同時に１位を獲得するのは世界初めての快挙！
⚫ 世界で初めてのエクサスケールコンピュータ（HPL-AI)！

ベンチマークテスト

１位

スコア

TOP500（LINPACK)

富岳

415.5 PFLOPS

Summit（米国）148.6 PFLOPS

2.80倍

HPCG

富岳

13.4

PFLOPS

Summit（米国）2.93 PFLOPS

4.57倍

HPL-AI

富岳

1.42

EFLOPS

Summit（米国）

0.55 EFLOPS

2.58倍

Graph500

富岳

70,980

GTEPS

SunwayTaihuLight (中国）

⚫

⚫
⚫

単位

２位

スコア

23,756

単位

GTEPS

富岳の優位性

2.99倍

ギガ（Giga）＝10の９乗 テラ（Tera)＝10の12乗 ペタ(Peta)=10の15乗 エクサ(Exa)= 10の18乗
フロップス(FLOPS: Floating Operations Per Second) 一秒あたりの(浮動)小数点演算性能
テップス（TEPS：Traversed edges per second）
グラフ処理の能力表す単位23

「富岳」が制覇した4部門の概要⚫

LINPACK（密行列の連立一次方程式の直接解法）は、科学技術計算性能のクラシックなスパコンベンチマーク。

⚫

Top500リストは、LINPACKの実行性能を指標として、世界で最も高速なスーパーコ
ンピュータの上位500位までを定期的にランク付けするベンチマークランキングの老舗。1993年に発足、ランキングを年2回（6月、11月）発表している。

⚫

近年、Top500の高ランク達成が自己目的化し、実際のアプリケーションの性能との乖離が指摘されている。

⚫

低精度混合演算を用いることを認めたHPL（High-Performance LINPACK）の性能を計測するベンチマーク。

⚫

低精度演算での演算能力を評価することで、ディープラーニングなどのAI処理の性能を評価することを目的とする。

⚫

HPL-AIは2019年11月にルールが公表されたた
め、今回が初めてのベンチマークランキングの発表となる。

Top500HPL-AI24

HPCG

Graph500⚫

疎行列の連立一次方程式の反復解法である共役勾配法（conjugate gradient method）
を用いた新たなスパコンベンチマーク。

⚫

LINPACKが要求する性能要件とアプリケーション
で求められる性能要件との乖離から 、産業利用など実際のアプリケーションでよく使われるCG法のプログラムで性能を評価するために提案された。

⚫

演算性能よりは、むしろメモリアクセス性能がベンチマークの結果を大きく左右する。

⚫

超大規模グラフの探索能力で計算機を評価する
ベンチマーク。

⚫

ソーシャルネットワークなど、実社会における複雑な現象を表現するビッグデータである大規模グラフ（頂点と枝によりデータ間の関連性を示したもの）の解析力を評価する。

⚫

演算能力だけでなく、メモリ性能、ネットワーク性能が重要！
⚫

「京」は2014年6月 1位、2014年11月 2位、2015年6月から2019年6月まで１位

TOP500 #1 History from K computer to Fugaku◼ Performance improvement from K computer is about 40x while power
consumption is only 2.2x => 12.66MW vs 28.33MW

415.53PF, 28.33MW
10,51PF, 12.66MW

Rmax

Performance per K computer (logscale)

Performance per K computer (log scale)◼ Good scalability and HPL execution efficiency of TofuD interconnect, MPI,
job management software, and reliable hardware

25

Scalability & HPL execution efficiency
SystemFugaku (富岳)# of nodes HPL eff

Interconnect

152,064 80.87% TofuD

Summit

4,356

74.01% Infiniband

SunwayTaihuLight

40,96074.15% Custom

Tianhe-2

16,00061.68% Custom(Fat tree)

Titan

18,68864.88% Gemini

Sequoia

98,30481.09% Custom(5D torus)

K computer (京)88,128 93.17% Tofu
Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDTOP500 #1 History from K computer to Fugaku◼

Performance improvement from K computer is about 40x while power consumption is only 2.2x => 12.66MW vs 28.33MW◼

Good scalability and HPL execution efficiency of Tofu interconnect, MPI, job management software, and reliable hardware

Rmax

Rmax

GF/W

Performance per K computer (log scale)

10,51PF, 12.66MW

Performance per K computer (log scale)415.53PF, 28.33MW

Performance per K computer (log scale)

Performance per K computer (log scale)◼ Flagship machine power consumption (GF/W) is important due tosocietal demand on limiting power consumptions of facilities

IDC Power Efficiency only x5 during the same period

26

Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDTOP500 #1 History and Fugaku’s Choice◼

Performance improvement from K computer is about 40x while power consumption is only 2.2x => 12.66MW vs 28.33MW◼

Good scalability and HPL execution efficiency of Tofu interconnect, MPI, job management software, and reliable hardware◼

Flagship machine power consumption (GF/W) is important due to societal demand on limiting power consumptions of facilities

GF/W improvement

Apps development
Apps domains

Accelerator core

CPU core

EasierNot easy

Not easy
Narrow

EasierFugaku’s choice
Wider

27

# of CPU CPUコア
cores# of accelerator
cores
アクセラレータコア

GF/W
Rmax

# of cores

Way for perf.

Performance per K computer (log scale)◼ Fugaku improved CPU core performance, avoiding external accelerators
for apps execution performance

Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDTOP500 #1 History and Fugaku’s Choice
Performance improvement from K computer is about 40x while power consumption is only 2.2x => 12.66MW vs 28.33MWGood scalability and HPL execution efficiency of Tofu interconnect, MPI, job management software, and reliable hardware
Flagship machine power consumption (GF/W) is important due to societal demand on limiting power consumptions of facilities
Fugaku improved CPU core performance, avoiding external accelerators for apps execution performance

GF/W improvement

Apps development
Apps domains

Accelerator core

CPU core

EasierNot easy

Not easy

EasierFugaku’s choice

Narrow

Wider◼Good results in other benchmarks◼HPCG #1, HPL-AI #1, Graph500 #1# of CPU CPUコア
cores# of accelerator
cores
アクセラレータコア

GF/W
Rmax

HPCG

# of cores

Way for perf.

Performance per K computer (log scale)

◼
◼
◼
◼

HPCG number of Tianhe-2A is not published28

Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDHPCG Results of TOP500 + Fugaku’s 216-rack Results◼Neighbor comm.
using Tofu’s 6-dirsimultaneous comm.

HPCG performance [Tflops]◼Optimized by splitting
Symmetric GaussSeidel loops[**]Fugaku #1
360 rack( )Summit #2( )216 360 rack
Fugaku*◼Tofu HW reduction for
MPI_allreduce iseffective for scalability[*] Fractions of Fugaku are calculated by the peak performance of each sizes measured[**] http://www.hpcg-benchmark.org/downloads/sc16/HPCG_on_the_K_Computer.pdf
29

Fraction of peak (Efficiency)◼ Fugaku’s efficiency is very high and the same in both system sizes ~3%

Peak performance [Tflops]
Copyright 2020 FUJITSU LIMITED今回の「世界一4冠」「早期コロナプログラム」達成の理由
プロジェクト初期から「アプリケーション・ファースト」コ・デザイン⚫ アプリケーション群の性能&キャパシティ&使いやすさ=>開発容易性の達成のため、CPU性能(特にメモリ帯域)&マシンサイズ=>電力性能(GFlops/W)＆
汎用CPU(Arm)に関し、Moonshot的な高い目標を設定⚫ 企業のみでは困難なターゲット→イノベーション達成のためリスクテイクでき、

国家プロジェクトでのみ実現可能⚫ ⇒日本の叡智が結集しオールジャパンで開発⚫ 理研・富士通が先導し、日本のHPCコミュニティ全体で10年にもわたるCo-design（コデザイン）により、「高いメモリバンド幅等による高アプリ性能」、「マシンサイズを確保する省電力」、「使い勝手の良さのArm CPUへの移行・HPC向けベクトル拡張」を同時達成⚫ ベンチの「世界一4冠」等は、「アプリファースト」の結果であり、その逆ではない
30

富岳の産業利用・Society5.0への取り組み

CSTI中間評価:Society5.0におけるポスト京を含むスパコン技術○ 全ての人とモノがつながり、今までにない新たな価値を生み出す超スマート社会の実現を目指す
Society5.0において、シミュレーションによる社会的課題の解決や人工知能（AI）開発及び情報の流通・処理に関する技術開発を加速するためには、スーパーコンピュータ等の情報基盤技術が必要不可欠
・第５期科学技術基本計画（平成28年度～平成32年度）の柱である「超スマート社会」（Society5.0）を世界に先駆けて実現するためには、新たな価値創造の基盤としてのスーパーコンピュータが必要不可欠（文部科学省 中間評価）

・〔１〕データ駆動型社会の共通インフラの整備③研究生産性の向上
産学官連携を支え、生産性の飛躍的向上の基盤となる
高速電子計算機施設等の先端的な研究施設・設備の整備・共用やポスト「京」の開発を進める（未来投資戦略2018（平成30年６月15日閣議決定））
このためには富岳におけるA64fxやソフトウェア・アプリのHPC技術
が、富岳に留まらず、クラウドにも大幅に波及し、エッジと接続してシミュレーション・AIを駆動することが重要＜超スマート社会における人々の生活＞（出典：JST/CRDS 曽根純一上席フェロー講演資料）

32

Society5.0における富岳の中心的役割
富岳の「重点課
題」「成果創出」とほぼ一致「サイバーフィジ
カル」「デジタル
ツイン」等は正にシミュレーションそのもの

富岳はシミュ
レーション、
ビッグデータ、AIの全てで世界一33

富岳の経済・産業界、社会、IoT イノベーションへ活用
企業でのイノベーション、富岳でのプロジェクトの例• 全固体電池（ポスト・リチウムイオン電池）⇒安全性向上、長寿命化、高出力化（トヨタ）• 世界最高水準の高効率・大型ガスタービン⇒地球環境やエネルギー問題に貢献（三菱重工）
・タービン素材の合金比率

・高圧力比圧縮機

国民の命を守り、長寿健康社会へ◼ 防災・減災
・AIとシミュレーションによる「全国規模の準リアルタイム災害状況把握」=>東京オリンピックで試験、富岳で全国展開へ
・地震と津波の複合災害の「都市全体」シミュレーション
・豪雨対策
◼ 医療
・高速・高精度な革新的な創薬基盤
・臓器や血流など人体の再現による早期診断

更に富岳の「クラウド利用」研究も民間と開始 34

「富岳」を舞台に本格的な産業界との連携
理研コンソーシアム

他の産業分野のコンソーシアムも計画中(土木、創薬など)

35

Society5.0に対するR-CCS・富岳の取り組み⚫ 「富岳Arm」IoT主流のArmエコシステム・オープンソース⚫

A64fx CPU：世界最速の汎用プロセッサ(x86, Arm含)⚫

HPC・クラウド・AI・IoT全て包括するオープンソース汎用ソフトウェアスタック⚫

VM, コンテナ、Spack Package Managerなど、各種管理、デプロイ⚫ 「富岳クラウド(FWS)」における複数のクラウドプロバイダとの連携⚫

2020年度クラウドサービスの実験を公募、複数クラウドプロバイダ⚫

2021年度本格運用へ⚫ 「富岳AI」の研究開発⚫

PyTorch, TensorFlow等の高速実装をDNNL for A64fx, Eigen等をベースに開発⚫

富士通・理研・Arm社等との産学連携による開発体制⚫

その他各種HPCとAIの融合⚫ 「富岳ライブストリーム」で多数のIoTストリームデータのアプリケーションへの提供⚫

種々の研究機関・企業と連携し、一定期間以上保存される観測データの格納・分析・学習・
推論機構を提供36

富岳におけるオープンソースソフトウェアの整備

37

Fugaku / Fujitsu FX1000 System Software Stack
Live Data Analytics
Apache Flink, Kibana, ….

Fugaku AI (DL4Fugaku)
RIKEN: Chainer, PyTorch, TensorFlow, DNNL…

Math Libraries
Fujitsu: BLAS, LAPACK, ScaLAPACK, SSL II
RIKEN: EigenEXA, KMATH_FFT3D, Batched BLAS,,,,

Cloud Software Stack
OpenStack, Kubernetis, NEWT...

Compiler and Script Languages
Batch Job and Management
Fortran, C/C++, OpenMP, Java, python, …
System(Multiple Compilers suppoted: Fujitsu, Arm, GNU,
LLVM/CLANG, PGI, …)
Hierarchical File System

Tuning and Debugging Tools
Fujitsu: Profiler, Debugger, GUI
High-level Prog. Lang. Domain Spec. Lang.
XMP
FDPS

Process/Thread
PIP

Low Level CommunicationuTofu, LLC

File I/O
DTF

Open Source
Management Tool
Spack

ObjectStoreS3 Compatible

Red Hat Enterprise Linux 8 Libraries
Communication
Fujitsu MPIRIKEN MPI

~3000 Apps supported by Spack

Virtualization & Container
KVM, Singularity

File I/O for Hierarchical Storage
Lustre/LLIO

Most applications will workwith simple recompile from
x86/RHEL environment.
LLNL Spack automates this.

Red Hat Enterprise Linux Kernel+ optional light-weight kernel (McKernel)
20020/01/27

RIKEN Center for Computational Science38

Fugaku / FX1000 / FX700 Commercial Apps

39

富岳におけるSociety5.0クラウド利用にむけてHPCユーザー◼「富岳」の利用拡大
利用者数、利用者層、利用分野の拡大◼「富岳」のプロジェクトで培われた“Fugakuテクノロジー”
の普及

「富岳」
計算資源

既存ユーザー
無償
有償

アカデミア

有
償

ポテンシャルユーザー

HPCサービス、ハードウェア技術、
ソフトウェア技術、運用技術等

産業• 社会的課題の解決、学術的
インパクト• フラッグシップマシンによる革新的な利用

HPC
サービス
プロバイダー

カスタマー
オリエンテッドにサービス提供より幅広いニーズにより迅速に対応が可能

HPCを直接利用できる機会や技術を持たない研究者・企業

裾野拡
Society5.0を担うビッグデータ・AI等を 大活用する新規ユーザー等

2019年度から2020年度にかけ
複数のクラウドサービスプロバイダーと試験研究を実施40

富岳のクラウド戦略⚫ HPCクラウド事業者と協業した富岳のIaaSとしてのクラウドAPIの整備、それを通じた企業等からの利用

ユーザ
企業①
ユーザ
企業②

HPCクラウド
事業者①+付加価値
HPCクラウド
事業者②+付加価値

種々のHPC向け
クラウドサービ
スAPIによるアクセス

KVM/Singularity,
Kubernetes, etc.

びその派生Arm CPUのハイパース
ケールクラウドへの展開

他IaaS商用
クラウド

国内クラウ
ド事業者①

圧倒的
高性能

富岳クラウドサービス(FWS)

ユーザ
企業③⚫ 富岳で研究開発されたA64fxおよ

国内クラウ
ド事業者②
クラウドワークロードのHPC化(AI含)↓
性能あたり圧倒的なコ
スト面での有利さ↓
100万個レベルの導入↓

我が国の半導体産業の復興(!)

国外ハイ
パースケー
ラークラウ
ド事業者③

41

クラウド的利用 共同研究パートナー

×https://www.r-ccs.riken.jp/library/topics/200213.html

ミッション• プロジェクト名とロゴの策定• プロバイダーを通して「富岳」の計算資源をエンドユーザーへ提供する方法について幅広く試行• それぞれの効果を可能な限り定量的に評価することで有効性を検証するとともに課題を整理• 得られた知見は、「「富岳」のクラウド的な利用形態」の制度設計に反映
42

「富岳」 世界最大規模のAI基盤
日本がAIで劣勢を跳ね返すには• 莫大な学習データの収集✓ 今後の日本の政策により、統計的に有意なサンプル数は収集可能• 高性能AIインフラ✓ Deep learning世界トップレベルのABCIの15～20倍以上の性能• 高度人材✓ 上記条件が揃えば世界から人材が集まる

GAFAに対抗し、追い越すことも可能(ABCIでは既に富士通・ソニーが一部）◆ 「富岳試作機評価環境の利用に関する覚書」を富士通と締結し、「富岳」上にAIフレームワークを創り上げ「富岳」を中心とした世界トップクラスのAI学習・推論・利活用の計算機環境基盤を構築する。
◆ 大規模AIベンチマーク「HPL-AI」(2020年6月創設) に向け研究開発を行い、世界一位を獲得。

超高速なAIソフトウェアを「富岳」、商用機、クラウド等に展開しSociety5.0 の中心的なインフラとする。
43

大規模深層学習 産学連携によりA64FX/「富岳」実装へ「富岳」の高いハードウェアスペック（高性能CPU/高メモリバンド幅/スケーラブルな
TofuDインターコネクト）をフルに引き出し大規模深層学習ソフトウェアをチューニング
富士通と理研による覚書の締結⚫

（2019年11月25日）

富岳-AI PyTorch 環境 状況報告( 3 /3 ) フレームワークチューニング
富岳-AI PyTorch 環境 状況報告( 3 /3 )3 /33)/3 )
状況報告(
環境環境
PyTorch
富岳-AI
富岳-AI
PyTorch
状況報告(
n PyTorch ソフトウェアスタック
富岳-AI
PyTorch環境状況報告(
3 /3 )
n PyTorch ソフトウェアスタック

ソフトウェアスタック
n PyTorchn PyTorch
ソフトウェアスタック
FW

n PyTorch ソフトウェアスタック
FW
FW
PyTorchPyTorchFW

FW

PyTorchPyTorchPyTorchATen ATen
ATen ATen ATen

Batch N orm /Relu/Lin ea r/Avg Pool2
d /r/Avg Pool2 d /Ad d m m / Ad d m m /Batch N orm /Relu/LinNeaConv2
d N orm
Batch
orm
/Relu
/Lin
ea
d maryOp
m / Ad d s系
その他Op
Batch
/ReluPool2/Lin eadr/Avg
m aryOpm// AdUnAdv2d dm smその他Op
d /r/Avg
Pool2
r/Avg
/LinNea
/Relu
Batch
Un
s系
Con
v2
d /Ad
s
Un aryOp
s系
Un
aryOp s系
Con v2 dsその他OpMa xPool2 d /⼀部Ad
d /⼀部Mul orm
dPool2b mdl md /等
Con
s
v2
Con
sその他OpMa xPool2d /⼀部Ad
d /⼀部MuMal xPool2 d /⼀部Ad
Ad d b m m 等
d /⼀部Mul d /⼀部Mu
Ad d b m mその他Op等
Ma xPool2d /⼀部Ad
Ad d b m m
等 Un aryOp s系
Ad d b m m 等

Ma xPool2 d /⼀部Ad d /⼀部Mu l

×

×

×

×

×

×

× × × ×D NN
L( MKL-D N N)
D NN L( MKL-D
N N)

L( MKL-D N N)
D NN
DN
NN
N N)
D NN L( MKL-D
N)L( MKL-D

Ca se

Ca se

Ca se

Ca se

Scra tch⚫
⚫

⚫

Arm社を含め産学連携で推進
AIのためのソフトウェア基盤の研究開発を行うことで、「富岳」を中心とした世界トップクラスのAI学習・推論・利活用の計算機環境基盤を構築
あらゆるAIアプリケーションを加速することが期待

Eigen

Scra tch( C/C+ + )g cc/fcc

Scra tch( C/C+JI T + )g cc/fcc

Xb yak修正( 呼び出し?)

修正( 呼び出し?)

NNPACK修正( 呼び出し?)Ca se

修正( 呼び出し?)
修正( 呼び出し?)b la s系JI T( C/C+ + )Scra tch b la s系
JI T
g cc/fcc SSL( C/C+JI T+ )
g cc/fcc

SSL

Xb yakATEN( TH)BLASATEN( TH)sleefsleef( SVE対応)( C/C+ + )NNPACK
BLASATEN( TH)( C/C++ ) sleef ( SVE対応)
ATEN( TH)
sleef
NNPACKb la s系
BLAS
ATEN(
TH)
NNPACK
BLAS
sleef( SVE対応)
)
+
C/C+
(
b
la
s系
NNPACKBLAS( SVE対応)( C/C+ + ) ( SVE対応)
Scra tch
SSL
arm
PL
JI T
( C/C++)( C/C+ + ) b la s系 SSL
arm PLg cc/fcc

SSL

Xb yak
arm
PL

arm
yak
XbPL

Xb yakg cc/fcc

Op en BLAS

arm PLOp en BLAS

g cc/fcc

g cc/fcc

g cc/fcc

g cc/fcc

OpenBLAS

g cc/fcc

g cc/fcc

g cc/fcc

g cc/fcc

g cc/fcc

g cc/fcc

g cc/fcc

g cc/fcc

Op en BLAS

Op en BLAS

Op en BLAS

g cc/fcc

g cc/fcc

A6 4 FX

A6 4 FX

数値計算ライブラリチューニング A6 4 FXA6 4 FX
FUJITSU CONFIDENTIAL

FUJITSU CONFIDENTIAL

FUJITSU CONFIDENTIAL

A6 4 FX

FUJITSU CONFIDENTIAL

FUJITSU CONFIDENTIAL

11

11

11

11

11

Source: 富士通、富士通研究所、富岳AI連絡会資料（2020年3月12日）

Copyright 2020 FUJITSU LIMITED

Copyright 2020 FUJITSU LIMITED

Copyright 2020 FUJITSU LIMITED

Copyright 2020 FUJITSU LIMITED

Copyright 2020 FUJITSU LIMITED

並列学習チューニング

44

日本における公的大規模AI計算インフラ
東工大

TSUBAME3
推論
838.5PF
学習86.9 PF
米国
Summit比
推論1/4
学習1/5

東大
Reedbush-H/L

九大

ITO-B
産総研

AICC
理研AIP

Raiden
産総研

ABCI
情報通信研 &
Sakura Internet

米国オーク
HPL-AIにて リッジ研
Summit比
2.58倍(7万GPU相当)

Summit理研 R-CCS

富岳

Deployed

PurposeAI Processor

Inference
Peak Perf.

Training
Peak Perf.

July 2017

HPC + AI
PublicNVIDIA P100x 216045.8 PF(FP16)

Apr. 2018(update)

HPC + AI
PublicNVIDIA P100
x 496

Oct. 2017

HPC + AI
PublicOct. 2017

HPL-AI
Perf

Top500Perf/Rank

Green500
Perf/Rank

22.9 PF / 45.8PF(FP32/FP16)

8.125 PF#22

13.704 GF/W
#8

10.71 PF
(FP16)

5.36 PF / 10.71PF(FP32/FP16)(Unranked)(unranked)

NVIDIA P100x 512

11.1 PF(FP16)

5.53 PF/11.1 PF(FP32/FP16)(Unranked)(Unranked)

AI
Lab Only

NVIDIA P100x 400

8.64 PF(FP16)

4.32 PF / 8.64PF(FP32/FP16)(Unranked)(Unranked)

Apr. 2018AI(update) Lab Only

NVIDIA V100x 432

54.0 PF(FP16)

6.40 PF/54.0 PF(FP32/FP16)

1.213 PF
#462

(Unranked)

Aug.
2018

AI
PublicNVIDIA V100x 4352544.0 PF
(FP16)

65.3 PF/544.0 PF(FP32/FP16)

19.88 PF#8

14.423 GF/W
#6

Summer2019

AI
Lab Only

NVIDIA V100
x 1700~210 PF(FP16)~26 PF/~210 PF(FP32/FP16)

4.128 #51
3.712 #58

(Unranked)

Summer2018

HPC + AI
PublicNVIDIA V100
x 27,000

3,375 PF
(FP16)

405 PF/3,375 PF(FP32/FP16)

550PF(FP16)

148.6 PF#2

14.719 GF/W
#5

2020
~2021

HPC + AI
PublicFujitsu A64fx
x 158,976

4,300 PO
(Int8)

1070PF/2150PF(FP32/FP16)

1420PF(FP16)

415.5PF#1 Jun2020

16.876 GF/W
#1 Nov2019(proto) 45

富岳のDeep Learningソフトスタックの構築◼ Deep learningのソフトウェアスタック◼ 実行するHWに最適化されたDeep learningライブラリが必須
フレームワーク

DLフレームワーク（TensorFlow, PyTorchなど）

ライブラリ cuDNNなど

HW

NVIDIAGPUDNNLなど???

Intel CPU

A64FX

富岳のCPU（A64FX）に最適化されたDeep learning
ライブラリが存在しない

ソフトスタック構築方針◼ 多くのDLフレームワークに対応したIntel社のDNNL (OneDNN)を移植・公開し、フレームワークの修正量抑えつつ、ソフトスタックを構築
フレームワーク

DLフレームワーク（TensorFlow, PyTorchなど）

ライブラリ cuDNNなど
HW
関係者外秘

NVIDIAGPUDNNLなどDNNL_aarch64

Intel CPU

A64FX

必要な修正は、
本家へupstream
DNNLを移植して公開
https://github.com/fujitsu/dnnl_aarch64

46

Copyright 2020 FUJITSU LABORATORIES LTD.

DNNL移植方針
DNNLの全体像

C++コード

基本的にはそのまま利用

Xbyak (JITアセンブラ）

ARM v8 SVE向けに移植

JITコード（アセンブリ相当）

性能影響が大きい関数：人手による移植
性能影響が小さい関数： Intel CPU向けのJITコードを自動変換

自動変換の流れXbyak
x86のJITコードを解釈し て機械語を生成

機械語

命令
情報

Xed
x86命令の情報を抽出

JIT
Translator コード Xbyak_aarch64
等価なARM命令に置き換え

ARMのJITコードを解釈し て機械語を生成

x86のJITコードから等価なARMの機械語を生成
x86の新命令実装時にはTranslatorのみ更新して対応可能
DNNL移植と最新版への追従工数を抑えつつ、高性能化
関係者外秘

47

Copyright 2020 FUJITSU LABORATORIES LTD.

富岳AI ResNet50 性能評価 - PyTorch◼ 評価環境（１ノード）◼ ハードウェア•A64FX 2.2GHz, 48cores•HBM 32GB◼ ソフトウェア•••

PyTorch v1.5.0
富士通コンパイラ fcc
富士通数学ライブラリ SSLⅡA64FX ブロック図◼ ResNet50(FP32)性能測定

チューニングメモ：
・CMG毎のプロセス割り当てによるNuma制御
・バッチサイズの最適化
・マルチプロセス学習にはHorovodを使用•DNNL_aarch64の効果確認
DNNL_
aarch64ー

tcmalloc

Training（FP32）

－

✔

－

✔

✔

25.1

x3.2

81.0

x1.2

98.7
0

関係者外秘

DNNL_
aarch64
ー

50
[ips]

100
48

tcmalloc

Inference（FP32）

－

✔

－

✔

✔

99.1

x3.3

323.6

x1.2

384.5
0

200
[ips]

400
Copyright 2020 FUJITSU LIMITED富岳AI ResNet50 性能評価 - TensorFlow◼ 評価環境（１ノード）◼ ハードウェア•A64FX 2.2GHz, 48cores•HBM 32GB◼ ソフトウェア•••

TensorFlow v2.1.0
富士通コンパイラ fcc
富士通数学ライブラリ SSLⅡA64FX ブロック図◼ ResNet50(FP32)性能測定

チューニングメモ：
・CMG毎のプロセス割り当てによるNuma制御
・バッチサイズの最適化
・マルチプロセス学習にはHorovodを使用•DNNL_aarch64の効果確認
DNNL_
aarch64ー✔

tcmalloc－

Training（FP32）
9.3

DNNL_
aarch64
ー

x9.2

－

85.6
x1.0

✔

✔

86.9
0

関係者外秘

50
[ips]

100
49

tcmalloc－

Inference（FP32）
37.7

x7.8

✔

－

294.8

✔

✔

293.1
0

200
[ips]

x1.0

400
Copyright 2020 FUJITSU LIMITED富岳AI ResNet50 性能評価 – マルチノード◼ マルチノード(8ノード)におけるスケーラビリティ◼ 評価環境は前頁と同じ◼ ノード間通信にはTofuインターコネクトを使用◼ 分散学習にはHorovodを使用
ResNet50 Traing（FP32）
PyTorch1000

TensorFlow
781.5

800

[ips]

PyTorch：8ノード/1ノード=781.5/98.2=7.96

600

651.5

390.7

400
195.3

200

98.2

TensorFlow：
8ノード/1ノード=651.5/85.6=7.61

330.1

166.1

0

85.6

0

2

4

6

8

10

ノード数

ノード数に比例しスケール
関係者外秘

50

Copyright 2020 FUJITSU LIMITEDChainer on A64FX/富岳⚫

Introduction
近年，Deep Learningによる機械学習が盛んに行われるようになった．これらの計算ではGPUを用いた実用計算や研究が先行しているといえる．しかし富岳を代表とするMassive Parallel Computerでも，GPU同様そのCPU特性や並列性能を生かした多くの計算が可能と考える．
富岳では，AIの利用推進を目的にAIフレームワーク/ライブラリの導入・最適化を行っている．2019年に実施したR-CCS/AIP/AISTユーザの利用者アンケートによると，利用者が多いフレームワークはTensorFlow/Chainer/PyTorchの順であった．富岳ではこれら3つのフレームワーク利用を想定した環境を提供する予定である．
ここでは，「京」から「富岳」に向けて機械学習の利活用促進のため実施した，代表的なフレームワークの1つであるChainerの性能チューニングを紹介する．

⚫

Chainerの動作特徴⚫

cProfile+gprof2dotを使い，ChainerでMNISTサンプル問題を学習した時のprofile結果は [Fig.1][Table.1]の通りであった.
⚫

①

10.311[sec]という膨大な実行時間は以下の様に分類できた：- Adam optimizer [adam.py]: 84%①．
- numpy.dot [linear.py]: 11%②．
- Other parts: 5%.

Table.1 Profiler (cProfile) result on the K computer.
・Original Cheiner Ver.4.4.0 profile for MNIST sample (unit=1,000, epoch=20) on the K computerncallstottimepercallcumtimepercallfilename:lineno(function)①

72000 8,466.67

0.118 8,484.62

0.118 optimizers/adam.py:91(update_core_cpu)②

102000 1,137.19

0.011 1,137.19

0.011 {method 'dot' of 'numpy.ndarray' objects}

28000

46.51

0.002

0.002 functions/activation/relu.py:29(forward_cpu)

21800036.27

0.000 1,442.64

0.007 function_node.py:201(apply)

24000

30.91

0.001

0.001 functions/activation/relu.py:96(forward_cpu)

47.46
31.99

②
Fig.1 Call graph sample ofChainer on the K computer51富岳向けChainerの提供⚫

Chainerの提供⚫ 制限事項
⚫

⚫
⚫
⚫

⚫

使い方
⚫
⚫
⚫

⚫

Chainerはバージョン7をもって開発が終了する．将来的にはPyTorchへの移行は予想されるが，富岳では既存ユーザ向けにこれまでに最適化してきた環境を提供する．
提供可能なバージョン: Chainer-4.5.0, ChainerMN-1.3.1
ImageNet, MNIST問題で使用される機能について単体チューニング済みである．
多並列でI/O性能が飽和する現象が見られる．回避策は個別に提示する．
利用希望者は利用者窓口に問い合わせの上，富岳での構築済み環境を御使用下さい．
準備が整い次第，富岳システムにインストールし，公開予定である．
Scaling performance of Imagenet
動作異常などのトラブル，性能への要望などは，利Elapsed[s]on the Fugaku II
用者窓口に問い合わせ下さい．
400

性能 (ImageNet Resnet-50)⚫
⚫

CPU性能：57.0ips/CPU, 効率23.4% (I/O無)．
システム性能：177,444ips/sys(48racks, I/O込)．

[ips]
200,000
180,000

350

160,000300
140,000
250

120,000200⚫

コンテナ環境⚫ Singularity⚫

現段階で公開について未定である．利用希望者はお問い合わせ下さい．

100,000
80,000150

60,000100
40,00050
0-2

weak elapsed
weak ips
8

18

20,000strong elapsed
strong ips
28
#rack

38

0
48

Fig.12 parallelization performance on the Fugaku system

52

富岳Chainer: 環境III(4月)最終性能⚫ 結果⚫

448,048[ips]/72rackを達成した．JOB時間は910.0「s」，擬似ス
テージング時間は997.0[s]*であり，更に超並列で動く見込みが出来た．
*今回分散I/Oしていないため第2階層の帯域は1/4である．

⚫

main処理のスケーラビリティが大幅に向上した．

Scaling performance of Imagenet
Elapsed[s]on the Fugaku II
400
350

Scaling performance of Imagenet
on the Fugaku II[ips]
200,000

Elapsed[s]500180,000450

450,000

160,000

400

400,000

140,000

350

350,000

120,000300

300,000

100,000

250

250,000

80,000200

200,000

60,000150

150,000

40,000100

100,000

20,000

50

0

0

[ips]
500,000

300
250
200
150
100
50

weak elapsed
weak ips

0
0

10

20

30
#rack

strong elapsed
strong ips
40

50

60

weak elapsed
weak ips
020

strong elapsed
strong ips
40
#rack

50,00006053データ科学とシミュレーションの融合による革新的ものづくり⚫

機械学習、深層学習、データ同化、多目的最適化等のデータ科学とHPCシミュレーションとを融合させた新たなものづくり技術の研究開発⚫

高精度HPCシミュレーション結果をビッグデータとして機械・深層学習によるAI構築⚫

様々な形状に対して瞬時に性能を評価するサロゲートモデルを構築する。こりによりリアルタイム空力評
価が可能となり、デザイナとエンジニアの協働設計や、性能多目的最適化が可能となる⚫

複雑なシミュレーションを高速に行えるリダクションモデルを構築する。これによりデジタルツインを実現し、リアルワールド性能評価や、自動運転AIトレーニングの高速化が可能となる

ニューラルネットワーク

サロゲートモデル

固有直交分解に基づくリダクションモデル
デジタルツインリアルタイム空力評価
フィジカル空間

デザイナとエンジニアの協働設計

サイバー空間性能多目的最適化
リアルワールド性能評価

自動運転AIトレーニング

54

AI技術を活用した自動車空力多目的最適化⚫ ニューラルネットワークによるサロゲートモデルの構築⚫

⚫

数百ケースの形状の異なる車体に対する高精度空力シミュレーションの実施⚫

車体形状を入力、空力性能を出力とするニューラルネットワークの構築

進化アルゴリズムを活用した多目的最適化⚫

Max epoch

10000

Batch size

100

性能最適化エンジンにニューラルネットを組み込み低燃費車や高操安性能車を提案
低燃費車

CD

横風安定車
最適化方向

ΔCD

55

Society5.0でインターネットは根本的に変わる⚫ 今までのインターネット：ビデオ配信ネットワーク⚫ データの向きはIDC=>端末⚫

同じデータを多数回再利用=>記憶データ量は少ない⚫

データセンター内のネットワークはプア⚫ Society5.0、IoT時代のインターネット：IoTではデータ中心から計算中心の時代へ⚫ データの向きは端末=>IDC⚫

同じデータは無い=>記憶データ量が今より遥かに爆発的に増大⚫

どこでも計算、IDC内はスパコンになる

IDC: Internet Data Center
56

Society5.0でインターネットはどう変わるのか？
現在のインターネット

Society5.0時代のインターネット

同じデータが多い

扱うデータ

IDC（インターネットデータセンター）
→端末

通信の向き

少ない

IDC内の通信ビデオ配信が通信の90％

それぞれ違うデータ
端末→
IDC（インターネットデータセンター）
多くの計算をする必要がある→スーパーコンピュータが必要

データ中心から計算中心の時代へ
57

Revolutionizing Weather Prediction for Tokyo Olympics[Miyoshi et. al., R-CCS]
1-h-lead downpour forecast
refreshed every 30 seconds
at 100-m mesh
synchronize
predict & control

Cyberspace
Simulation

Big Data

Real world
SensingNatureBig Data Assimilation
110101111010111101011

Prepared for weather

IoT
2

AI x HPC
2

Human society and economy

58

R-CCS三好ら：ＡＩ、ビッグデータとシミュレーションが融合した、
リアルタイム気象予報：東京オリンピックでの社会実装実験• 大阪・神戸のフェーズドアレイ気象レーダを用いた降水短時間予報について、2017年に予報業務許可を取得し、現在までリアルタイムで予報の公開を行っている• 気象予報士が常駐し、予報を随時確認した上でWebサイト上で配信(平日9時~5時のみ)• 共同研究契約を結んでいる株式会社エムティーアイが別に予報業務許可を取得し、スマートフォンアプリ「3D雨雲ウォッチ」(2019/9時点でダウンロード数247,000以上)により予報を配信• 富岳は間に合わないが、東大のスパコンの1/4を用いて東京オリンピックのリアルタイム気象予報を行う予定59
https://www.mti.co.jp/?p=21823

59

Data Processing Platform for SmartCity (Oishi, R-CCS)
A variety of data and simulations will be connected by DPP and form a framework

Commercial Resource
Official Database
Monitoring Data
Sensor Data
Data Processing Platform (DPP)
Earthquake Simulation

Tsunami Simulation

Evacuation
Disaster Response
Social Simulation
Disaster Recovery60
60

ライブデータストリーム向けプラットホーム
Analysis

センサー

AnalysisAnalysis

ゲノム情報

気象情報

file storage（Lustre based）
交通情報

Analysis

object storage（S3 compatible）

シミュレーション等によるサイバー空間からのデータ

クラウドやデータプラットフォーム等
他の(保存期間がより長い)データソース

61富岳：Society5.0の中核プラットフォームへ＜政策的位置づけ＞総合科学技術・イノベーション会議から文部科学省への指示（2018年11月22日）
・「富岳」を利用したSociety5.0実現のためには、ビッグデータの活用において国全体で進めていくことが重要。
・関係府省・機関との連携を取りながら、「富岳」利用の仕組みをつくること。

理研の取り組み
~内閣府、文科省の協力等をいただきつつ~本格的な産学官協働体制

戦略的国際連携

人材育成など➢ 産学協働を産み出す機能を新設
・潜在的ユーザーの掘り起こし
・ユーザーが「富岳」を利活用できる
環境整備の実施➢ 米国・エネルギー省（DOE）と、
ポストムーア、AI、量子コンピュータに関する連携に向けて準備中➢ Society5.0を支える人材育成
データ関連の創造的・高度人材の産業界を含めた育成に貢献➢ 欧州と、富岳テクノロジーの汎用性を活かした連携等を強化中➢ 社会発信の強化
・「富岳」のコロナ対策利用について、特設ページを設けた情報発信
・記者勉強会を5月15日、6月17日に開催
・6月22日開催のISC2020(バーチャル開催)におけるランキング
発表について、国内メディアを通じて積極的に情報発信➢ Society5.0への貢献に必須な経団連レベルでの協働構築（経団連、内閣府、文科省、理研にて相談開始）➢ 個別研究者ネットワークに基づ
く産学官協働 自動車用次世代
CAEコンソーシア
ム（2017年設立）
科学的な成果に加え、Society5.0に貢献する成果創出を実現）➢ ASEANのHPCネットワーク構
想と日本の富岳中核HPCIとの連携に向けた「Asia-Hub 構
想」の実現に向け、シンガポールの研究機関 A*STAR等と実務レベルでの協議を実施
世界的拠点化を目指す

イノベーションの基盤たる人材育成と、「富岳」時代の社会発信を目指す

62

「富岳」による新型コロナウイルスへの取り組み

新型コロナウイルス対策に関する貢献－ Society5.0的社会要求に対する迅速な対応 －「富岳」による新型コロナウイルスの治療薬候補同定
分子動力学計算により、約2000種の既医学的側面からの研究

存医薬品の中から、新型コロナウイルス

室内環境におけるウイルス飛沫感染の予測とその対策の標的タンパク質に高い親和性を示す治

通勤列車内、オフィス、療薬候補を探索・同定する。

教室、病室といった室内（課題代表者；理化学研究所/京都大学

奥野 恭史）「富岳」を用いた新型コロナウイルス
表面のタンパク質動的構造予測

環境において、新型コロ
ナウイルスの特性を考慮した飛沫の飛散シミュレーションを行い、感染リスク評価を行った上で、感染

クライオ電子顕微鏡によって解かリスク低減対策の提案を行う。

れたウィルス表面タンパク質の立（課題代表者；理化学研究所/神戸大学

体構造を初期モデルとして、その坪倉 誠）

社会的側面からの研究

立体構造の動きを「富岳」を用いた分子動力学計算で予測する。

（課題代表者；理化学研究所

杉田 有治）

新型コロナウイルス関連タンパク質に対するフラグメント分子軌道計算

パンデミック現象および対策のシミュレーション解析
今後生じうる社会経済活動への影響を評

新型コロナウイルス関連タンパク

価し、収束シナリオとその実現方法を探室に対するフラグメント分子軌道る。あわせてウイルスの変異などにより計算を系統的に実施し、詳細な相感染・発病の経過が変化した場合に起こ互作用解析を行う。

りうる事象への対応を立案する。

（課題代表者；立教大学

望月 祐志）（課題代表者；理化学研究所

伊藤 伸泰）

理化学研究所 計算科学研究センターは、スーパーコンピュータを用いた新型コロナウイルス対策研究のため本年3 月に米国にて設⽴されたコンソーシアム（COVID-19 High Performance Computing Consortiumに参加

64

新型コロナウイルスに係る研究等へのスパコン利活用スキーム
・ スパコンは我が国の科学技術イノベーションの発展を支える重要な計算基盤であり、新型コロナウイルスの研究・対策についても同様
・ 令和２年度から試行的利用を開始する「富岳」のほか、大学・国研が有する我が国の計算資源を同研究に対し、積極的に活用

HPCI(革新的ハイパフォーマンス・コンピューティング・インフラ)※灰色点線部分：HPCI「富岳」【4/7より課題実施】「富岳」(フラッグシップ機)・令和３年度共用開始予定
・現在、搬入・設置中

大学・国研のスパコン（第２階層）

その他○ 現時点で提供可能な計算資源を活用○ 研究課題については、設置・運用法人である理化学研究所と連携のうえ、文部科学省にて決定（実施課題） ※課題追加に係る窓口を理研に設置◆ 新型コロナウイルス治療薬候補同定◆ 新型コロナウイルス表面のタンパク質動的構造予測◆ パンデミック現象及び対策のシミュレーション解析 等

大学・国研のスパコン(「富岳」以外)【4/15から公募開始】○ HPCI構成機関(大学・国研)に対し、計算資源の協力を依頼○ 早急に臨時公募および迅速な審査を実施し、新型コロナウイルスに係る課題に対し、計算資源を活用○ 4/30、採択された課題(５課題)を発表（採択課題） ※公募は継続中◆ 新型コロナウイルスのRNA、タンパク質等に関する解析◆ 新型コロナウイルス増殖阻害化合物の探索 等

65

「富岳」による新型コロナウイルスの治療薬候補同定
理化学研究所 / 京都大学

奥野 恭史

実施内容：
現在、既存治療薬の新型コロナウイルスへの効果を確認する臨床試験が国内外で進められている。これらの試験を通じて、一部、薬効を示したなどの報告もあるが、症例数が少ないなど、未だ効果的な治療薬を特定するに至っていない。また、試験されている薬剤も数種類であり、どの薬剤も明確な効
果を示すことが見いだされない可能性もありうる。
そこで、本研究では、「富岳」を用いた分子動力学計算により、臨床試験で対象にされている既存の抗ウイルス薬に限定せず、約2000種の既存医薬品の中から、新型コロナウイルスの標的タンパク質（プロテアーゼなど）に高い親和性を示す治療薬候補を探索・同定する。

期待される成果：
・現在、国内外で実施されている臨床試験の抗ウイルス薬に限定せず、約2000種の既存医薬品の中から候補探索を行うため、新たな治療薬候補の発見が期待される。
・複数の薬剤のタンパク質への作用を同時に評価できるため、複数の薬剤のコンビネーション効果を推定できる可能性がある。
・分子動力学計算により、薬剤と標的タンパク質の作用が分子レベルで明らかになることから、現在、臨床試験がなされている抗ウイルス薬の作用メカニ
ズムの知見を得られる。さらに、これらの知見により、既存医薬品を越える新規な薬剤開発の明確な方針が得られる。

既存医薬品

約2000種

分子動力学計算による治療薬候補探索、作用メカニズ
ムの解明、コンビネーション効果の推定

新型コロナウイルスの標的タンパク質66

「富岳」を用いた新型コロナウィルス表面のタンパク質動的構造予測
理化学研究所杉田有治

実施内容：
新型コロナウィルス が細胞に侵入する際に、ウィルス表面に存在するタンパク質が細胞表面にあるレセプタータンパク質に認識される。このウィルス侵入の初期過程を阻害す
る薬剤を開発することは、新型コロナウィルス の治療に役立つと期待される。
本研究では、クライオ電子顕微鏡によって解かれたウィルス表面タンパク質の立体構造
を初期モデルとして、その立体構造の動きを「富岳」を用いた分子動力学計算で予測する。特に、理研で開発している分子動力学ソフトウェアGENESISは、「富岳」に最適化されており、「京」と比較して125倍のアプリケーション性能を持つ。さらに、タンパク質内で注目すべき一部分の運動を加速する手法（gREST法）を「富岳」の利点である並列計算として使うことで、他の手法では実現できない大きな構造変化を予測する。

期待される成果：••

実験的には得ることのできないウィルスの動的構造を予測することで、レセプ
タータンパク質との結合状態を理解する。
分子動力学計算で得られた立体構造を用いることで、レセプターとの結合を阻害する薬剤分子開発を促進すると期待される。

ウィルス表面のタンパク質

一部分の運動を加速するgREST法

67

新型コロナウイルス関連タンパク質に対するフラグメント分子軌道計算
望月祐志（立教大学）■実施体制と目的
望月祐志(立教大学)が代表統括となり、理論創薬の専門家である田中成典(神戸大学)と福澤薫(星薬科大学)らと密接に連携する。自主開発してきたABINIT-MPプログラム
を用い、新型コロナウイルス関連タンパク質に対するフラグメント分子軌道計算を系統的に実施し、詳細な相互作用解析を行い、得られたデータを公開する。
■これまでのエビデンス
ABINIT-MPは理論創薬分野で解析ツールとして十数年に渡って使われており、「京」の上では福澤が主催するFMO創薬コンソーシアム(FMODD)活動も展開された。今回の件でも、主要プロテアーゼと阻害剤N3のPDBでの構造[右図参照]公表直後から、
名大FX100を用いた計算を行い、一連の解析とChemRxivでの論文公開を一ヶ月で達成した。知見として、阻害剤と相互作用する重要残基群の特定[右下図参照]、と阻害剤の改良指針が得られた。
<https://chemrxiv.org/articles/Fragment_Molecular_Orbital_Based_Interaction_Analyses_on_COVID-19_Main_Protease_-_Inhibitor_N3_Complex_PDB_ID_6LU7_/11988120/1>■実施予定内容①上記のプロテアーゼ等、新型コロナウイルス(SARS-CoV-2/COVID-19)に関連するタンパク質と阻害剤候補群に対する探索的計算と解析(構造ゆらぎ等も考慮)、②類縁のSARSウイルス関係のタンパク質に対する同計算・解析、③重
要な計算結果データのFMODB(FMOデータベース)での公開■期待される成果①阻害剤と残基群の相互作用情報に基づく候補選別に関する補助情報の取得、②新規阻害剤開発に資する基礎情報の演繹、③機械学習等のデータ科学的解析への情報提供68パンデミック現象および対策のシミュレーション解析
理化学研究所

伊藤 伸泰

実施内容：
今回の新型コロナウイルスの感染伝播に伴い、社会経済への影響が広がっている。その様子を可視化し、影響を分析するビッグデータマイニングが試みられている。これらに加えて本研究では、「富岳」はじめとするスーパーコンピュータを活用し、今後生じうる社会経済活動への影響を評価し、収束シナリオとその実現方法を探る。あわせてウイルスの変異などにより感染・発病の経過が変化した場合に起こりうる事象への対応を立案する。そのために、感染シミュレーション・SNSテキストマイニング・企業活動シミュレーション
を、産業技術総合研究所・筑波大学・東京工業大学・京都大学・兵庫県立大学・琉球大学とともに進める。

期待される成果：
・今後の感染、社会・企業活動、
マクロ経済への影響を左右する行
動・施策を探り、悪化を招く因子
および改善に導く因子の候補を明らかとすることが期待される。
・首都圏・関西圏など、地域ごとの感染・社会経済の状況を反映し、複合的な効果を考慮した施策の立案に助することが期待される。
・今回の新型コロナウイルスの感染伝播に限らず、大規模な災害・ 東京地区をロックダウンした場合に各地の企業活動がどのような影響を被るかにつ事故とその影響の伝搬を制御し、 いて、予備的なシミュレーション結果。左が１日目、右が14日目の様子。井上（兵庫県立大）による。本研究では、「富岳」を使って全面的なロックアップに限らず、被害を抑える施策にもつながる。 部分的な制約を多様に探索する。

69

室内環境におけるウイルス飛沫感染の予測とその対策
理化学研究所/神戸大学

坪倉

誠

実施内容:
ウイルス感染の内、くしゃみ、せき、発話等で発生する飛沫による感染は、飛沫の飛散経路が感染者と非感染者の間の空気の流れや湿度、温度等に大きく依存する．また新型コロナウイルスについては，通常の飛沫感染に加えて飛沫が空気中で微小化したエアロゾルでの感染の可能性も示唆されている．微小飛沫であるエアロゾ
ルはより長時間空気中を漂うことから、飛沫感染リスクの評価と感染予防対策の提言のためには、飛沫の飛散経路を正しく予測し、周囲流れの影響が感染にどのような影響を与えるのかを正しく推定する必要がある。本
課題では、通勤列車内、オフィス、教室、病室といった室内環境において、新型コロナウイルスの特性を考慮した飛沫の飛散シミュレーションを行い、様々な条件下での感染リスク評価を行った上で、空調、換気、パーティション等を活用した感染リスク低減対策の提案を行う。
本課題は、理研、京都工芸繊維大、神戸大、大阪大、豊橋技科大、鹿島建設が連携する．理研が開発し「富岳」に実装を進めている超大規模熱流体解析
ソフトCUBEを主に用いて、既存の飛沫計算では難しかった，高精度かつ大規模な系でのシミュレーションを行う。
期待される成果:
室内環境における感染リスクの定量的評価を行うと共に、窓の開閉や空調の効果的運転条件、さらにはパーティションの配置等による感染リスク低減策
を具体的・定量的に示すことで、ウイルス飛沫感染に対してより安全・安心
な生活環境を実現する。また、シミュレーション結果を動画とすることで、具体的に飛沫や飛沫核がどの程度の速度でどこまで飛散するのかを視覚的に理解することができ、感染防止に向けた認識や理解を広く普及させることができる。これをもって、我が国の社会経済活動の早期復活に寄与できると期待される。

教室における飛沫飛散シミュレーションの例（京都工芸繊維大学 山川提供）

通勤列車モデル70

「富岳」による新型コロナウイルスの治療薬候補同定「富岳」を用いた分子シミュレーション（分子動力学計算）により、現場利用されている2,128種の既存医薬品の中から、新型コロナウイルスの増殖・感染に関連する標的タンパク質に作用する治療薬候補を探索する。

2,128種新型コロナウイルスの増殖に関連するタンパク質71

メインプロテアーゼ（タンパク質）とニクロサミド（薬）との作用の様子
メインプロテアーゼ全体（灰色＋黄色）を表示

活性ポケット（黄色）を拡大表示

72
ピンク色：ニクロサミド（富岳によって活性ランキング２位で選抜され、海外治験がされている薬剤）

富岳による2,128種の薬剤候補ランキング
タンパク質のポケットに強く結合

国内製薬のオリジナ
ル製品。海外での研究報告無し

Pocket score

ニクロサミドニタゾキサニド
薬局でも購入可能な国内市販薬

×：臨床研究、治験が実施されている薬剤
12種
タンパク質全体に強く結合

横軸：Total score（タンパク質の表面全体にその薬剤が滞在している時間をスコアにしたもの）
縦軸：Pocket score (活性ポケットにその薬剤が滞在している時間をスコアにしたもの）
オレンジ点線：ランキング上位100個の境界

73

まとめと今後：「富岳」による新型コロナウイルスの治療薬候補同定• 新型コロナの増殖に関係するメインプロテアーゼに作用する薬剤候補が数10種類選択された。
• 選択された候補薬剤のうち、12種の薬剤については海外で臨床研究や治験が実施されており、今回の計算によって選択されてきた候補薬が、有望であることを示唆している。
• 海外で評価されている12薬剤のうち、ニクロサミド（1位）、ニタゾキサニド（2位）は国内未承認であるが、3位の薬剤は国内承認され薬局で販売される医薬品である。これらはレムデシブルよりも効果が高いとの報告もある。
• 富岳での計算結果ランキング1位のものは国内製薬企業のオリジナル製品であり、海外でも新型コロナとの関連性の報告がなく、承認されれば日本発の新型コロナ治療薬の可能性もある。
• 現在、候補薬剤について、国内医療機関と連携し、臨床研究・治験等を準備中。製薬会社との協議も開始。また、理研での細胞実験での検証を行い、適宜、公表する。
• 2128種の薬剤とメインプロテアーゼの結合シミュレーションを行うために、富岳で10日間要した。
計算アプリを富岳用にチューンできれば2日程度で完了できると思われる。
• いずれにせよ、数千規模の化合物とタンパク質の作用過程を分子動力学計算レベルで計算した事例は世界で初めてであり、学術的にも高いインパクトがある。
74

室内環境におけるウイルス飛沫感染の予測とその対策
概要:• ウイルス飛沫・エアロゾル感染の予測とその対策提案をシミュレーションを用いて行う．
• 近距離感染の他，オフィス，病室，教室，通勤列車内といった室内環境を想定する．
• 目に見えない飛沫を可視化し，社会に発信することで，飛沫・エアロゾルに対する正しい理
解とリスク認知，感染予防の啓発を行う．

～咳をした際のマスクの効果について～
マスク無し

不織布マスク
隙間なし• マスクを着用することで，外部に漏れる飛沫量は六分の一程度まで下げることができる• 顔とマスクを密着させないと，飛沫をブロックする効果は半減してしまう• 布マスクでも不織布マスクと同等の効果が期待できる• 隙間からもれる飛沫の大部分は5ミクロン以下のエアロゾル• エアロゾルに対しては換気等の別の対策が重要

不織布マスク
隙間あり

75室内環境におけるウイルス飛沫感染の予測とその対策～咳をした際の湿度の効果について～
湿度30%

湿度90%

• 湿度は飛沫の蒸発に影響を与える．
• 湿度が高い状態では飛沫は大きいま
ま，机の上に落下し，接触感染リス
クが相対的に高まる．
• 湿度が低い状態では飛沫の微小化が急送に進み，エアロゾル感染リスク
が相対的に高まる．
• 季節に応じて様々な感染リスクの相対的重要度が変化する．

76

室内環境におけるウイルス飛沫感染の予測とその対策～通勤列車内のエアロゾル感染リスク～
混雑時窓閉め

混雑時窓開け• 乗車率150%程度の車内では，乗客一人当たりの換気量は一般オフィスの四分の一程度まで下がってしまう（エアロゾル
感染リスク高）．
• 窓を開けて換気することで換気量は3倍程度まで改善する（一般オフィスとほぼ同じ）．
• 混雑した車内では換気に対するむらができ，場所により相対的リスクが変わる．
感染リスクをできるだけ均等にするためには乗車率を下げる必要がある．
乗客1人当たりの推定換気量77室内環境におけるウイルス飛沫感染の予測とその対策～状況に応じたリスク評価～
オフィス内エアロゾル感染リスク評価• 湿度は飛沫の蒸発に影響を与える．
• 湿度が高い状態では飛沫は大きいま
ま，机の上に落下するケースが相対的に高まる．
• 湿度が低い状態では微小エアロゾル化が進み空気中を飛散するリスクが高まる．

コンサートホールにおけるマスク着用効果

病室内飛沫飛散予測78

量子コンピュータ開発でのリーダーシップは富岳が不可欠
量子コンピュータにスパコン（富岳）は不可欠• 量子ゲート素子開発のための物理シミュレーション✓ 多くの素子開発がスパコンのMaterial Informaticsをベースに実施中• 量子アルゴリズムのシミュレーション✓ 米国、フランスで実際にスパコン上でシミュレーションを通じ研究中• 量子超越性を比較・検証するためのHPCI✓ Google の量子超越性の主張根拠とIBMの反証もスパコンで行われている

量子コンピュータの実現には、トップスパコンの開発と利用が必要

そもそも量子コンピュータで今後高速化が期待されているスパコンアプリは、全体の1～2割
ただし、それらが高速化される事は重要→ 今後もスパコンの高速化や使い分けの技術は必須

79