Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
(70) 自治省所管 一般会計 物品増減及び現在額報告書

分類及び細分類	品目	昭和51年度末現在(A)	昭和52年度間減(B)	昭和52年度末現在(A±B)
増(a)	減(b)	差引(a-b)	価格改定による増又は減(円)
数(個)	価(円)	数(個)	価(円)	数(個)	価(円)	数(個)	価(円)
2 通信機器	18	18,468,200	0	0	1	541,200	△	1	541,200	0	17
3 工作機器	6	7,730,000	1	1,350,000	0	0	1	1,350,000	0	7	9,080,000
6 試験及び測定機器	130	241,126,468	21	23,701,000	7	7,200,125	14	16,500,875	8,704,000	144	266,331,343
7 荷役運搬機器	1	865,000	0	0	0	0	0	0	0	1	865,000
8 産業機器	21	17,349,099	6	5,850,000	2	1,194,000	4	4,656,000	0	25	22,005,099
10 車両及び軌条	40	65,681,850	7	13,700,000	7	7,450,000	0	6,250,000	0	40	71,931,850
11 医療機器	1	630,000	0	0	0	0	0	0	0	1	630,000
13 雑機器	53	80,364,925	7	11,047,270	2	1,431,200	5	9,616,070	0	58	89,980,995
# 今後の HPCI 計画推進の在り方について（中間報告）

平成25年6月25日

HPCI 計画推進委員會

今後の HPCI 計画推進のあり方に関する検討ワーキンググループ
## 目次

はじめに.....1
第1章 計算科学技術を巡る状況.....3
1．計算科学技術の意義.....3
2．国際的な状況.....4
3．国内の状況.....6
4．利用技術の動向.....12
5．システム技術の動向.....23
6．今後の方向性.....27
第2章 我が国における計算科学技術インフラの在り方.....29
1．総論.....29
2．リーディングマシンの必要性.....30
3．各機関のシステムの位置付け・役割.....31
4．開発・整備の戦略的推進.....34
第3章 研究開発の方向性.....35
1．研究開発の進め方.....35
2．リーディングマシンの研究開発.....35
3．アプリケーション開発の在り方.....39
4．計算科学技術に関する国際協力.....41
第4章 利用の在り方，人材育成等.....43
1．利用の在り方.....43
2．人材育成等.....43
参考資料.....45
用語集.....53
スーパーコンピュータによるシミュレーションは，理論，実験と並ぶ科学技術における第3の手法として，我が国の国際競争力を強化し，国民生活の安全・安心を確保していくために不可欠な基盤となっている。

こうしたことから，文部科学省においては，従来より計算科学技術を積極的に振興してきている。平成18年度に，スーパーコンピュータ「京」の開発を開始するとともに，「京」を中核として，多様なユーザニーズに応える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（HPCI）の構築とその活用による成果創出，社会への還元に向けた取組を推進してきている。

一方，スーパーコンピュータの性能は非常に速いスピードで進展しており，計算科学技術を巡る国内外の状況は常に変化している。既に「京」の計算能力を上回るスーパーコンピュータが米国及び中国において開発整備されるとともに，米国，欧州等においては2020年頃に「京」の100倍の計算能力を持つエクサスケールコンピューティングの実現に向けた研究開発が進められている。また，従来我が国と米国のみが開発をしていたプロセッサについて，最近では中国においても自主開発を行うようになっている。さらに，米国においてはINCITE，欧州においてはPRACEなど，複数のスーパーコンピュータを一つの研究基盤として研究者が効果的・効率的に利用するための枠組みが整備されてきている。

このように，国際的にスーパーコンピュータの整備・利用が大きく進んでいる中で，我が国が激しい国際競争を勝ち抜いていくためには，HPClを構成するシステムを戦略的に高度化し，世界最高水準の計算環境の実現とその利用により新たなイノベーションを創出していくことが重要となっている。

このような状況を踏まえ, 今後 10 年程度を見据えた我が国の HPCI 計画の推進の在り方について新たな戦略を調査検討するため, 文部科学省研究振興局では, 平成 24 年 2 月に HPCI 計画推進委員会のもとに「今後の HPCI 計画推進のあり方に関する検討ワーキンググループ」（以下「ワーキンググループ」という。）を設置し調査検討を開始した。以降, 本ワーキンググループでは 18 回にわたり議論を積み重ねてきたところである。

また，この政策的な調査検討に加え，文部科学省においては，5年から10年後におけるHPC技術等の技術的知見の獲得を目的として，平成24年度から「将来のHPCシステムのあり方の調査研究」を開始し，この調査研究の内容についても適時・適切にワーキンググループの調査検討に反映してきた。
本ワーキンググループでは，まず，スーパーコンピュータ利用の必要性，意義，重要性について産業界を含む有識者からのヒアリングや，HPC技術の動向に関する有識者からのヒアリングなどを行い，「今後の調査・検討課題」を平成24年5月にとりまとめ，引き続き，その調査・検討課題にしたがって議論を進めてきた。この議論の中で，委員の共通認識が得られたものや引き続き検討を行う必要があるものを整理し，平成25年3月に論点整理をとりまとめた。

その後，検討項目とされた事項のうち，早急に方向性を示す必要がある「我が国における計算科学技術インフラの在り方」や「研究開発の方向性」について重点的に議論を進め，今般中間報告書としてとりまとめを行った。

今後，残された検討課題である利用環境や産業利用促進等の利用の在り方，人材育成などについても本ワーキンググループで更に調査検討を進め,平成25年度末を目途に最終的な報告書をとりまとめる予定である。
## 第1章 計算科学技術を巡る状況

### 1. 計算科学技術の意義

計算科学技術は，計算科学（コンピュータを活用して科学技術上の問題を解決する学問）及びこれに係る計算機科学（情報処理に関する基礎理論とそのコンピュータ上への実装に関する学問），並びにそれらに関連する科学技術である。中でもスーパーコンピュータを用いたシミュレーションは，理論，実験に並ぶ科学技術の第3の手法として，科学技術の様々な分野において不可欠な研究開発基盤となってきている。

例えば，シミュレーションにより，気象・気候や地震・津波といった自然現象のように実際には実験できないような現象，高温・高压・高速・微少スケールといった極限環境での現象，生命現象のような様々な要素が関わる複雑な現象，星や銀河の形成といった実時間では再現できない現象などを計算機上に再現することにより，その現象を支配する理論を理解したり，未来や未知の状況を予測したりすることができる。最先端の科学研究では，こうした現象を取り扱うことが多くなっており，シミュレーションの活用により，新たな知の発見や創出が期待されている。

また，最近の計算機の能力の進展に伴い，様々な物質における原子や分子の挙動，電子の状態などを量子力学などの基本的な法則（第一原理）をベースにシミュレーションすることが可能となりつつある。これにより新しい材料の性質や薬候補物質の効果などを詳細に予測する，いわゆる「予測の科学」が現実のものとなってきており，その活用により新たなイノベーションの創出などが期待されている。

さらに，最近ではものづくりの現場において試作・試験・評価のプロセスをシミュレーションで代替することにより，効果的・効率的に新しい製品の開発を進めたり，また，地震や津波による被害をあらかじめシミュレーションを用いて予測することにより，国及び地方自治体等において効果的な防災・減災対策を講じることができるようになっている。

加えて，ビッグデータのような膨大なデータの処理・解析やデータ同化などについても，様々な分野の共通基盤技術として計算科学技術の重要な分野となってきている。

このように, スーパーコンピュータを利用したシミュレーションを中心とした計算科学技術は, 科学技術の振興のみならず, 産業競争力の強化や安
全・安心な国作りの観点からも重要な手法となっており，今後更にその重要性は高まっていくと考えられる。特に，これからの社会的・科学的課題はますます複雑化していくと考えられ，その解決は極めて広い範囲の科学技術を総合的に活用していくことが必要になってくる。スーパーコンピュータは様々な分野や産学官の間を横串的に結びつけ，統合させていくことのできるツールでもあり，こうした観点からも計算科学技術は今後ますます重要になっていくと考えられる。

## 2 ．国際的な状況

このように計算科学技術の重要性が増加している中で, 国際的にもスーパーコンピュータの開発・利用が積極的に進められている。2013年6月のTOP500スーパーコンピュータランキングでは, 1位から500位までのスーパーコンピュータの総計算能力（ピーク値）は325.78ペタFLOPSで, この10年間で毎年約1.9倍になっている。また, 高性能のスーパーコンピュータを整備する国も増えており, 2013年6月の同ランキングでは27か国のスーパーコンピュータがエントリされており, このうち1ペタFLOPS以上のスーパーコンピュータが2011年11月時点では4か国10システムであったものが, 2013年6月時点では7か国26システムに拡大している。

## 【米国の状況】

各国の状況を見てみると，米国においては1991年に策定されたHPC法（High Performance Computing Act）のもと国家的投資により計画的にスーパーコンピュータの開発利用が進められ，世界のスーパーコンピュータの総計算能力の約半分をコンスタントに米国のシステムが占めるようになっている。

また，米国は世界トップのシステムを数多く開発してきている。2012年にLLNL(Lawrence Livermore National Laboratory)のSequoia(20ペタFLOPS)，ORNL（Oak Ridge National Laboratory）のTitan（27ペタFLOPS）など，20ペタFLOPSを超えるスーパーコンピュータを世界に先駆けて開発・利用するとともに，2016年から2017年までに100ペタFLOPS超級コンピュータをORNL，ANL（Argonne National Laboratory），LLNLに導入することを計画している。また，米国エネルギー省（DOE）を中心に，IBM，Intel，NVIDIA等
の主要なスーパーコンピュータベンダを巻き込んで，2020年過ぎのエクサフロップスシステムの整備を目指して研究開発を進めている。

さらに, 最先端のスーパーコンピュータを幅広い研究者が利用するための枠組みとして, INCITE(Innovative and Novel Computational Impact on Theory and Experiment)が実施されており, Titan, Mira（10 ペタ FLOPS）等の計算資源を地球気候変動, 生命科学, 新物質探求, 代替エネルギーなどの課題に配分している。

## 【欧州の状況】

欧州でも着実にスーパーコンピュータの整備・利用が進められており、世界のスーパーコンピュータの総計算能力に対する割合では日本を超える20％前後を常に確保している。特に2008年には、欧州各国のスーパーコンピュータを欧州全体の計算基盤として利用するPRACE(Partnership for Advanced Computing in Europe)を開始し、その枠組みの中で複数のペタフロップス級のスーパーコンピュータについても整備を行っている。

また, 2020 年頃のエクサスケールコンピューティング実現を目指し, FP7 (The Seventh Framework Programme) による Mont-Blanc, DEEP, CRESTA の三つのプロジェクトを開始しており, ハードウェアとソフトウェアの研究開発を実施している。

さらに，FP7 に続く HORIZON 2020（2014～2020，the EU framework programme for research and innovation）では HPC 関連予算を倍増し，取組を強化することとされている。

## 【中国ほか各国の状況】

中国は近年急激にスーパーコンピュータの整備・利用を進めており, 2013年6月には世界のスーパーコンピュータ総計算能力の20%程度を占めるとともに, 2013年6月のTOP500では天河2（54.9〜タFLOPS）が1位となっている。また, プロセッサの自主開発も進めており, 既に申威1600（Shenwei）や龍芯（Loongson）などのプロセッサが開発されている。

中国の国家科学技術重大プロジェクト（第12次，第13次5か年計画：2011年から2020年）では，HPC関連に重点的な投資をし，2015年までに100ペタFLOPS級コンピュータを開発，2020年にはエクサスケールの実現に向けて計画的に研究開発を推進することが発表されている。

さらに、ロシアやインドにおいてもスーパーコンピュータの自主開発を含
め，その整備・利用が積極的に進められている。また，韓国ではHPC法（National Supercomputing Promotion Act）を制定し，超高性能コンピュータを国家レベルで重点育成するための中長期計画（第1次国家最高性能コンピュータ育成基本計画）を策定している。

## 【その他の動向】

このように各国がスーパーコンピュータの整備・利用を強化している中で，国際協力の動きも拡大している。先に述べたように，欧州ではこれまで各国が個別にスーパーコンピュータの整備・利用を行っていたが，各国の協力により欧州全体の計算基盤として整備・利用を行う PRACE プロジェクトを開始している。また，2009 年から 2012 年に実施された日米欧中の研究者による lESP(International Exascale Software Project)において，エクサスケールコンピューティングの実現に向けた課題の抽出とロードマップの作成が行われた。

### 3. 国内の状況

我が国としても, 計算科学技術の重要性や海外のスーパーコンピュータ整備・利用の動向を踏まえ, 計算科学技術の振興を積極的に図ってきている。平成23年に策定された第4期科学技術基本計画においても, 世界最高水準のハイパフォーマンスコンピューティング技術を国家安全保障・基幹技術と位置づけ, 国として強力に推進していくこととされているとともに, シミュレーションを含む高度情報通信技術を科学技術の共通基盤として位置づけ, その研究開発を推進していくこととされている。

文部科学省では，平成18年度から「京」の開発・整備と，「京」を中核として国内の大学等の計算機やストレージを高速ネットワークで結び，多様なユーザニーズに応えるHPClの構築とその利用促進を図ってきた。「京」は平成23年11月に世界に先駆けてLinpack10ペタFLOPSを達成するとともに，計算速度のみならず優れた実行効率，信頼性等を有し，我が国の技術力を世界に発信したところである。既に，「京」及びHPClは平成24年9月末に運用を開始し，多くの研究者の利用が進んでいるところである。

この HPCI の構築により，世界最高水準のスーパーコンピュータやその他の計算資源を，ユーザがそれぞれの多様なニーズに応じて容易に利用できる
環境が整備されたことは，スーパーコンピュータの利用の促進，さらには成果の創出という観点から大きな意義を有しており，引き続きその維持・強化をしていくことが重要である。また，様々な研究分野にまたがる計算機ユーザの意見をとりまとめ，HPClの構築・運用をユーザニーズをもとに先導していくために，計算科学技術に関わるすべての者に開かれた計算コミュニティ代表組織としてHPClコンソーシアムが設立されたことは大きな意味を持つものであり，我が国の計算科学技術の発展に向けて，今後とも活発な活動が期待される。

## 【国内の総計算能力の推移】

こうした中で，我が国の総計算能力は着実に増加しており，平成24年10月時点では20ペタFLOPS超となっている。また，国内主要スーパーコンピュータの計算資源の使用量もコンスタントに増加しており，2001年から2012年の間毎年平均1.8倍の伸びとなっている。これまでの傾向として，システムの増強が行われるとそれに伴い使用量が急激に増加していることから，現在の計算能力は利用者のニーズを完全には満たしていないと考えられ，また，計算科学技術が今後ますます重要になってくるという状況を踏まえると，計算資源に対するニーズは引き続き増加していくものと考えられる。

一方，世界の総計算能力に対する我が国の計算能力を見ると，我が国の総計算能力の割合は「地球シミュレータ」や「京」などの大規模システムが整備されると一時的に上昇するものの，長期的な傾向としては緩やかに減少してきている。特に，近年は状況が改善しつつあるものの，大学情報基盤センターにおけるスーパーコンピュータの能力が世界に比較して相対的に低くなっていると考えられ，今後，我が国の計算科学技術インフラを全体としてどのように維持・発展させていくかが重要な課題と考えられる。

## 【国内のスーパーコンピュータシステム】

国内のシステムは大きく分類すると, 特定先端大型研究施設の共用の促進に関する法律（以下「共用法」という。）に基づく特定高速電子計算機施設のシステム，全国共同利用・共同研究を進めている北海道大学，東北大学，筑波大学，東京大学，東京工業大学，名古屋大学，京都大学，大阪大学，九州大学の情報基盤センター等（以下「9大学情報基盤センター等」という。）のシステム，附置研・大学共同利用機関法人の共同利用システム，独立行政法人のシステム等に分類される。これらの現状を表1にまとめている。
【「京」の開発による効果】

既に述べたように，我が国は平成18年度からスーパーコンピュータ「京」の開発・整備を進め，平成24年度にシステムが完成し，共用を開始したところである。

「京」は 10 ペタ FLOPS という高い演算性能のみならず，Linpack の計算において実行効率 93%，また全プロセッサフル稼働時の連続実行時間が 29 時間以上を達成し，高い実行効率や信頼性を誇っている。これにより世界のスーパーコンピュータランキングで 1 位を獲得したほか，より多角的な性能指標である HPCC Award の 4 項目でも最高性能を達成するなどの成果をあげている。さらに，水冷システムや効率的なプロセッサにより，消費電力についても，汎用性の高いシステムとしては優れた性能（12.7MW）を達成している。

また，「京」はハードウェアの成果のみならず，利用研究の面でも戦略分野を中心に成果を上げつつある。平成23年にはシリコン・ナノワイヤの第一原理計算で，平成24年にはダークマター粒子の宇宙初期における重力進化の計算で，2年連続ゴードン・ベル賞を受けているほか，創薬，医療，ものづくりの分野においても，新たなアイディアに基づく新製品開発への貢献や開発コストの削減，開発期間の短縮などの成果や，地震・津波の被害予測などの成果が創出されつつあり，社会的課題解決やイノベーション創出による産業競争力強化への貢献も期待されている。

「京」の運用については，共用法に基づいて施設の運転を独立行政法人理化学研究所が，利用者選定・支援を登録施設利用促進機関である一般財団法人高度情報科学技術研究機構が互いに協力しながら行っており，産業界を含め幅広い分野の研究者・技術者による「京」の利用が行われている。

「京」を国内で開発したことの波及効果としては，高性能・低消費電力のプロセッサや，8万個以上のプロセッサ間を相互に接続する超並列システムを高い信頼性のもと効率的に運用できるTofuインターコネクト(6次元メッシュ／トーラス結合)といった最先端の技術を獲得するとともに，獲得した技術，人材，ノウハウ等をスーパーコンピュータやサーバの新製品開発や，汎用半導体の設計・開発・製造に活用し，我が国の情報科学技術の発展や産業競争力の強化に貢献している。また，こうした「京」の開発実績によるブランド力の向上を通して，外国における環境問題の解決へのIT活用など，スー
パーコンピュータのみならず IT を活用した幅広いビジネスで，諸外国のプロジェクトに参画するなどの波及効果も生じている。

さらに, 様々な分野の研究者が利用できる汎用性の高いシステムとして利用の枠組みを構築することにより, 産業界も含めた様々な分野の計算科学の研究者が「京」の開発・利用に参画することができ, 我が国全体の計算科学技術の底上げに大きく貢献している。

## 【スーパーコンピュータ開発の動向】

国内のスーパーコンピュータ関連企業を巡る状況も変化している。将来のスーパーコンピュータ開発に向けて，プロセッサも含めた技術開発を継続する企業がある一方で，PCクラスタのようなコモディティの技術をベースにしたシステムが普及するにつれて，プロセッサの開発は行わずコモディティベースのシステムを開発する企業があるなど，異なった方向性での展開になりつつあると考えられる。また，国内資本による半導体製造については，ファブライト，ファブレス化が進展し，その結果最先端プロセスでの半導体の量産がほぼ不可能な状況であり，また，プロセスと一体となった設計能力の維持についても極めて困難になりつつある。

一方，国際的には，最先端のスーパーコンピュータの開発を加速することにより，社会の発展に不可欠なインフラとなる研究開発基盤を構築するため，各国によりスーパーコンピュータの自主開発が拡大してきている。社会的・科学的課題の解決と豊かで活力のある国づくりにおける今後の計算科学技術の重要性を踏まえると，我が国としても，「京」の開発により獲得した高性能なプロセッサやネットワーク，優れた省電力機構などの技術や，その開発を通じて蓄積された人材や経験を生かしながら，スーパーコンピュータの開発に必要な技術を適切に維持・発展させていくことが重要である。
表 1 国内システムの現状

特定高速電子計算機施設のシステム(スーパーコンピュータ「京」)	全国共同利用・共同研究を進めている9大学(注)情報基盤センター等のシステム
位置付け	特定先端大型研究施設の共用の促進に関する法律(共用法)に基づき理化学研究所に設置	学校教育法及び同施行規則に基づき,全国共同利用を目的として大学に設置された施設に置かれるシステム
役割	産業界も含めた幅広い分野の研究者等に共用	学術利用を中心に幅広い分野の研究者に共同利用
能力	極めて高度な演算処理を行う能力を有する電子計算機(浮動小数点演算を毎秒10〜タ回以上実行する能力)※「京」の理論演算性能は11.28PF,TOP500(H25年6月)において4位(10.5PF)	H25年4月現在,全体で23システム,総理論演算性能:6,508TF(平均性能:約700TF/センター)。各センターのシステムの総演算性能は31.2TF～2,400TFTOP500(H25年6月)内に9システム;東工大(1,192TF),東大(1,043TF/102TF),九大(460TF/167TF),筑波大(422TF),京大(252TF/135TF),北大(122TF)
運用	・共用法に基づき,理化学研究所が維持管理等,登録施設利用促進機関(登録機関)が中立・公正の立場から利用者選定・利用者支援を行う・計算機資源の約85%を共用に供し,うち約50%分を戦略プログラムが利用し,約35%分を一般公募利用に割当て	・各センターにおいて学内外の研究者等を対象に利用者の公募・選定を実施・資源の一部をHPCに提供し,国の委託により高度情報科学技術研究機構が9大学共通の公募・課題選定を実施
その他	・研究開発機能として,新しく開発された技術を実践する場としての役割や,人材育成,学内の支援等の役割があることにも留意・7大学と東工大の情報基盤センターは学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN)として認定・筑波大は単独で共同利用・共同研究拠点として認定

（注）北海道大学，東北大学，筑波大学，東京大学，東京工業大学，名古屋大学，

京都大学，大阪大学，九州大学
表 1 国内システムの現状（続き）

附置研において共同利用しているシステム	大学共同利用機関法人のシステム	独立行政法人のシステム(「京」を除く)
学校教育法及び同施行規則に基づき，全国共同利用を目的として大学に設置された施設に置かれるシステム	国立大学法人法に基づき設置された大学共同利用機関に置かれるシステム	独立行政法人の設置目的の研究を実施するために設置
特定分野の研究者を対象に共同利用	特定分野の研究者を対象に共同利用	主として設置法人の研究者に計算資源を提供。ただし，機関の研究開発業務の遂行に支障がない範囲で外部にも提供している例がある
TOP500（H25年6月）内に3システム·東北大金属材料研究所(244TF)·東大物性研究所(162TF)·東大医科学研究所(101TF)	TOP500（H25年6月）内に5システム·高エネルギー加速器研究機構(518TF×2システム)·核融合科学研究所(253TF)·国立天文台(420TF)·分子科学研究所(117TF)	TOP500（H25年6月）内に4システム·日本原子力研究開発機構(191TF)·海洋研究開発機構(地球シミュレータ：122TF)·宇宙航空研究開発機構(111TF)·理化学研究所情報基盤センター(98TF)
·各機関において学内外の特定分野の研究者等を対象に利用者の公募·選定を実施	·各機関において機関内外の特定分野の研究者等を対象に利用者の公募·選定を実施	·主として設置機関の研究者に対し，所定の手続に沿って計算資源を提供·地球シミュレータは計算資源の30%を一般公募枠，30%を特定プロジェクト枠，40%を機構戦略枠としている

※上記の他，大学等に設置された様々なシステムがある（理論性能合計：国立大学 1204.12TF，公立大学 141.44TF，私立大学 82.30TF（平成24年5月調べ），TOP500（H25年6月）内に1システム：北陸先端科学技術大学院大学（105TF））
## 4 ．利用技術の動向

## （1） 自然科学分野

自然科学分野においては, 研究推進のために従来からスーパーコンピュータの利用が盛んに行われており, 物質科学, 地震・津波, 気象・気候, 素粒子・宇宙, 生命科学, 医療・創薬といった様々な分野でシミュレーションが活用されている。

## 【HPCl 戦略プログラムなどの状況】

シミュレーションによる研究を高度化し, ペタスケールコンピューティングを実現するため, 文部科学省においては「京」の開発・利用と並行して, ナノテクノロジ分野やライフサイエンス分野で「京」を利用する先導的なアプリケーション開発を行うグランドチャレンジアプリケーションの開発や, 「京」を中核とする HPCI を最大限に活用し, 画期的な成果の創出, 人材の育成及び最先端のコンピューティング研究教育拠点の形成を目指した HPCI 戦略プログラムを推進してきている。

HPCI 戦略プログラムでは，社会的・科学的に大きなブレークスルーが期待できる分野として，「予測する生命科学・医療及び創薬基盤」（戦略分野1），「新物質・エネルギー創成」（戦略分野2），「防災・減災に資する地球変動予測」（戦略分野3），「次世代ものづくり」（戦略分野4），「物質と宇宙の起源と構造」（戦略分野5）を選定し，グランドチャレンジなどで開発した最先端のアプリケーションソフトウェアを活用しつつ，戦略的な研究を推進している。

これら戦略分野における研究では、「京」の能力をフルに活用することにより、以下のようにこれまで困難であった世界初のシミュレーションを実現し、我が国発のイノベーション創出に貢献している。

・ 心臓の難病の一つである肥大型心筋症の病態をサルコメア・タンパク質という分子レベルの変異から，細胞，心臓の動きまでを計算して解析することに成功し，医療に貢献。

数万原子からなるシリコン・ナノワイヤ中の電子状態をまるごと計算。これにより，ワイヤ中の電流分布の断面形状や結晶方位依存性を解明し，次世代半導体デバイスの性能向上に貢献（2011年のゴードン・ベル賞の最高性能賞を受賞）。

・全球雲解像モデル（NICAM）を用いた熱帯季節内変動の延長予測実験に
おいて，現状は約2週間先が限界であったところを，約1か月先の有効な予測に成功。

宇宙初期（約137億年前の宇宙誕生から約200万年後から1億年後まで）の数兆個に及ぶダークマター粒子の重力進化のシミュレーションにより，ダークマターの密度分布を計算。星や銀河の形成など，宇宙の構造形成過程に関する科学的成果の創出に貢献（2012年のゴードン・ベル賞を受賞）。

また，産業応用という観点でも，以下のようなシミュレーションを実現している。項目（3）でも述べるように，産業界でのシミュレーションの活用も進んでおり，こうした研究開発の成果は，我が国の産業競争力の強化に貢献できるものと期待されている。

創薬応用シミュレーションにおいては約300種類の新規化合物について，病気の原因となるタンパク質の働きを妨げる強さを高精度で計算。新薬の候補となる可能性の高い化合物をその中から見いだすことに成功し，「京」を利用することにより医薬品の開発期間を大幅に短縮。

ものづくりのシミュレーションでは，自動車，船舶，ターボ機械などについて，これまでにない精度でのシミュレーションを実施し，風洞実験の補完という段階から，風洞実験では解析できない現象をシミュレーションにより解析。

【シミュレーションにより解決が期待される社会的・科学的課題】

このように「京」の利用によりイノベーション創出に向けた成果が創出されつつある一方で，「京」の能力をもってしても解決困難な社会的・科学的な課題も多く残されており，具体的には，以下のような例が考えられる。

## ○創薬・医療分野の例

画期的な創薬・医療技術の創出のために，その基盤として分子から人体までの多階層にわたる生命現象の理解が不可欠である。しかしながら，生命現象は余りに多くの要素が絡む複雑な現象であり，疾病因子の解明といった医療への応用や新しい創薬，医療機器の開発のためには，細胞スケールを越えて，組織さらには人体に近い状況を再現した大規模な計算が必要となる。

例えば，より効果的で副作用の少ない最適な新薬開発のためには，標的
タンパク質（病気の原因物質）に対する薬候補化合物の結合強度の評価や，細胞環境内における化合物の作用等を解明する必要があり，「京」において，数百種類の化合物を対象とした標的タンパク質への高精度な結合シミュレーションによる新薬候補化合物の絞り込みの実現や，分子動力学シミュレーションによる細胞内環境でのタンパク質の安定性や機能ダイナミクスの解析が行われている。今後，SACLA（X線自由電子レーザー施設）を始めとする実験技術の進展により，これまで対象とすることができなかったタンパク質の立体構造解析が加速されることが期待されており，それに呼応して副作用の少ない画期的な新薬を世界に先駆けて開発するためには，より複雑な細胞環境下でのタンパク質の挙動の解析や，標的タンパク質並びに標的タンパク質以外のタンパク質と数万種類の化合物との相互作用を網羅的かつ短期間に調べるといった，細胞環境を考慮した複数のタンパク質と薬剤の関係を解明する必要があり，そのためには，「京」の100倍から1,000倍程度の性能が必要となる。

医療への実用化のためには，より具体的に病態の解明や治療法の改善を検討する必要があり，「京」では，心疾患や脳血管疾患を対象に，心筋細胞の集合体を均質化法により粗視化した心臓シミュレーションや，血栓生成シミュレーション等といった，分子，細胞レベルから，血管さらには臓器レベルまでの連成シミュレーションにより，生体に近い状態での病態予測を行うための研究を行っている。しかしながら，臨床現場への応用や適切な治療法に向けた検討のためには，様々な条件下，症例に対しての影響を評価する必要や，病理に関わる長時間にわたる血栓生成プロセスの解析が必要であり，例えば，心臓シミュレーションにおいて，現状，1拍動に1日程度かかる計算を10分程度で実行するためには「京」の150倍程度の性能が必要である。

また，ヒトゲノムのシークエンスのコストが激減し，米国・カナダなどを中心にして，個々人のゲノム情報や遺伝子発現情報等に基づく個別化医療の実施体制が急速に整備されつつあり，病院のスーパーコンピュータ及び大規模ストレージの利用が各所で進んでいる。一方，我が国の死因の第1位はがんであり，国民の二人に一人が人生の中でがんと直面する。そのがんの複雑さの理解の第一歩はゲノムシークエンス及び遺伝子発現情報解析であり，現状「京」では，遺伝子ネットワークを解析して，遺伝子のシステム異常を把握することで，がんの悪性度や治療応答性，副作用の出やすさ等を解明する手法の開発が行われている。一方，複雑ながんの病態
を理解し，臨床に応用するためには，臨床データの解析が不足しており，現在急速に発展を遂げている最先端のシークエンサから出力されるがんに関する膨大な量のビッグデータの解析が必要である。このためには，恒常的に現在の1,000倍程度のデータ量を解析する計算需要が想定される。様々ながんの病態の遺伝子ネットワークを網羅的に解析することにより，病気の予防や，効かない薬の使用や重篤な副作用の回避，不必要な治療法を避ける精度の高い医療が可能になり，個人にフィットした効果的な治療法戦略にもとづく個別化医療の潮流に乗ることができる。また，このようなビッグデータ解析においては，演算性能だけではなく，ストレージの容量やネットワーク速度，メモリ容量などのデータ関連の充実も必要である。

## ○総合防災分野の例

東日本大震災では, 広い地域にわたる地震・津波の直接的な被害のほか, 倒壊物や漂流物による被害の拡大など, 広域複合災害が発生した。今後, このような大規模自然災害に対し適切に対応していくためには, 想定される様々な地震発生シナリオについて, 広域にわたり高精度な構造物と都市全体のシミュレーションにより被害予測を行い, それを踏まえて適切な防災・減災対策を講じていくことが重要である。

「京」においては，こうした高精度の被害予測を目指して，地震の発生，地震の伝播，都市全体の震動，構造物への被害，津波の発生，津波の伝播，津波の遡上といったそれぞれのパーツごとに高精度のシミュレーション手法を開発するとともに，一つの都市という限られた地域を対象に，それらのシミュレーションを統合し，高精度な被害予測手法を確立することを目指している。

一方で，被害の予測を更に精度良くするためには，例えば「京」では5m程度の解像度である津波の遡上の広域シミュレーションを，津波の遡上経路となる道路を適切に再現できる2m以下の解像度まで細かくするなど，さらなる高精度化を図るとともに，シミュレーション間のデータ交換に伴う精度の低下を防ぐため，全体を統合して地震の発生から広い地域にわたる被害の予測を一つのシミュレーションとして行うことが必要である。その上で，1,000程度のシナリオについて計算し，想定される大小の地震・津波の災害データベースを構築することにより，それらのデータをもとに効果的な防災・減災対策に貢献することが可能となる。そのためには，一つのケースのシミュレーションの計算時間を数時間程度とする必要があ
る。また，この程度の短期間で統合的なシミュレーションができるようになれば，地震の発生の際に実際のデータをもとに再計算を行うことにより，被害状況の推定が行えるようになり，効率的・効果的な救援活動に貢献できるようになる。

全体を統合した詳細な広域シミュレーションを仮に「京」で計算したとすると数百時間以上かかることが見込まれ，それを数時間で行うようにするためには，「京」の100倍以上の性能が必要となる。

また，近年増加している集中豪雨や局地的大雨のような気象現象の高精度予測も大きな課題である。このため，「京」では1kmから2kmの解像度で積乱雲の大まかな表現を行い，積乱雲の発生やそれに伴う集中豪雨の発生メカニズムの解明と集中豪雨予測システムの開発を目指して研究開発を進めている。

しかしながら，実際に集中豪雨の精度良い予測を行うためには，積乱雲の内部構造を適切に表現する必要がある。また，最近大きな問題となっている竜巻などの予測をするためには，メソサイクロン（スーパーセルと呼ばれる発達した積乱雲において発生する小規模な低気圧性の循環構造）等の現象を初期値に取り入れてシミュレーションを行う必要がある。このためには100mオーダーの解像度が必要であり，「京」の100倍以上の性能が必要になる。

## ○クリーンエネルギー創出・環境問題解決分野の例

クリーンエネルギー創出，環境問題，資源問題の解決に向けて，自然エネルギーによる発電の高効率化，エネルギー貯蔵，省エネルギー，排熱の回収と再利用等を実現するため，高効率のエネルギー変換システムとエネルギー変換材料の開発が急務となっている。その開発のための基礎研究として計算科学的手法への期待が高まっており，高効率の太陽電池，希少金属元素を使わない強力永久磁石（発電機），安価で高性能な燃料電池電極材料，安全性の高い大容量二次電池，光合成をモデルとした光エネルギー変換システム，省電力で高速動作する半導体デバイス，排熱を使って発電する熱電材料，優れた強度・じん性，耐熱性をもつ構造材料等，様々な材料特性の解明のために，電子状態理論に基づく大規模な計算機シミュレーションが使われ始めている。また，エネルギー利用がもたらす地球環境への影響をモニタリングし，近未来の予測を速やかに行うことも重要であり，二酸化炭素，窒素，炭素循環など，生態系を含めた地球システムモデルの
開発が求められている。同時に，理論化学，計算化学分野においても，地球環境問題の解決に向け，新しい触媒や環境浄化触媒，窒素や二酸化炭素固定化反応，メタン変換反応などに関する研究開発においてシミュレーションが不可欠となっている。

例えば，次世代デバイスの研究開発においては，有力な次世代デバイス候補であるシリコン・ナノワイヤにおける10万原子レベルの信頼性の高い静的な電子状態計算が「京」において初めて実現され，デバイス特性の解明に貢献している。今後，様々な新しいデバイス材料の動作特性や効率の予測，熱力学的な安定性の検証，新材料や新しいナノ構造の系統的探索を可能とするためには，異種材料界面特性の考慮や動作時の時間的变化等も考慮した“まるごと計算”を行う必要があり，そのシミュレーションにおいては，計算する原子数を10万原子から100万原子以上に，時間的変化を数ピコ秒から数ナノ秒のオーダーに増やす必要がある。

電池電極反応過程の解明においては，上記と同じシミュレーション技術を活用して，様々な仮定のもとに数千原子レベルでの時間発展シミュレーションが行われ，電極材料に対する電解質の影響を見ることができるようになってきている。今後，より複雑・大規模なエネルギー変換材料等の新規材料発見につなげるためには，仮定をおかずに実際の状態により忠実なモデルでの計算を行う必要があり，そのシミュレーションにおいては，計算する原子数を数千原子から数万原子以上に，時間的变化を数ナノ秒から数マイクロ秒のオーダーに増やす必要がある。

また，新規触媒による効率的な反応の開発や石油にかかわるメタンの分離，貯蔵，輸送，化学原料としての利用技術の確立にも数万原子の高精度量子化学計算と数百万原子のマイクロ秒オーダーのMDシミュレーションを融合させ，数百から数千の全反応経路の網羅的・総合的探索が不可欠である。

このように，空間スケールや時間スケール，パラメータサーチの枠を広げたシミュレーションを実現するためには，「京」の100倍から1,000倍程度の性能が必要となる。

さらに, 高度な実験装置から得られるサイエンスビッグデータの解析とマルチスケール計算手法を連動させることで, 材料開発の加速も期待される。
## ○ものづくり分野の例

我が国の今後のものづくりにおいては，強みである製品の高品質性・高機能性に加え，国際的な価格競争に打ち勝つための低コスト化を実現していくことが課題となっている。そのため，その両方を可能とする効率的かつ効果的な製品開発手段として，スーパーコンピュータによる高精度なシミュレーションにより，ものづくりの過程における様々な試作試験を代替していくことが重要になっている。

例えば，「京」においては，空調機などの産業用ファンや自動車など空気の流れの渦スケールが大きな製品については，100 マイクロメートルの解析メッシュを用いた直接シミュレーションにより極めて高精度な空気の流れの予測が可能となっており，製品開発期間の短縮や低コスト化に貢献している。具体的には，スーパーコンピュータによる自動車の高精度の空力解析シミュレーションにより，風洞実験の置き換えや低燃費車体形状の解明が可能となっている。

一方，こうした空力解析シミュレーションは，航空機やタービンなど，空気の流れの渦スケールが小さい製品開発への貢献も期待されているが，20 マイクロメートルの解析メッシュでの直接シミュレーションが必要とされており，「京」の能力をもってしても解析が困難である。これは，「京」の100倍程度の性能のスーパーコンピュータを利用することにより，航空機（機体，エンジン等）やタービンをはじめとした工学的に重要なほぼ全ての製品の空気の流れの直接シミュレーションが可能となり，我が国の産業競争力の強化に著しく寄与するものと期待される。また，大量にエネルギーを消費する航空機においては，高性能で高効率な航空機エンジンの開発により，省エネルギーへの貢献も期待される。

さらに，社会的にニーズの高い自動車の衝突安全性の評価についてもシミュレーションによる試作試験の代替が進んでおり，車体自体のクラッシュ解析（衝突時圧力，変形，破損）が可能になっている。今後は乗員への影響（骨や内臓等の損傷）を含めた解析が求められており，このためには多数の人体モデルを車体に載せて，様々な条件下で衝突から車体変形，インパクト，人体損傷までをトータルにシミュレーションし，総合的に評価を行う必要がある。これらのシミュレーションを現実的な時間内で実施するには，「京」の100倍から200倍程度の性能が必要とされている。
## ○基礎科学分野の例

素粒子物理学においては，「京」を上回る計算能力のスーパーコンピュータを利用し，これまでは計算能力の制限から取り入れることが困難であったポトムクオークやトップクオーク，電弱相互作用の効果を取り入れた精密計算を実施することにより，スーパーKEKB（電子・陽電子衝突型加速器）やJ-PARC（大強度陽子加速器施設）で行われる精密実験との比較が可能となり，新たな物理法則の発見，新理論の構築に貢献することが期待される。例えば，バリオン間相互作用の計算においては，メモリ容量の要求は少ないものの「京」の250倍程度の性能のスーパーコンピュータで計算しても約8,000時間の計算が必要になる。

物性物理学においては，エネルギー損失のない送電線や最先端医療機器に必要な高温超伝導材料，革新的な電子デバイスやエネルギー変換デバイスの材料として期待されるマルチフェロイックス材料といった，いわゆる強相関量子多体系の新物性・新機能に関する基礎研究が，実験，理論，計算科学の協働により進められている。

例えば，「京」では1,000格子点規模のシミュレーションにより鉄系超伝導特性の物質依存性が明らかにされつつあるが，更に優れた新しい超伝導材料の設計指針を確立するためには，より高い精度での理論予測の検証や実験系との定量的な直接比較による新機能発現機構の解明が必要である。そのためのシミュレーションには，多軌道効果や格子歪効果を取り入れた数万格子点規模の計算が必要であり，「京」の100倍程度の性能が必要となる。

また，宇宙環境の理解においては，「京」では11年の太陽黒点周期の磁場変化を行っているが，今後は100年以上の太陽活動の長周期変化のメカニズムと巨大フレアの発生条件を明らかにし，地球環境に影響を及ぼす宇宙環境の変動予測に貢献することが期待される。地球の磁場変化のシミュレーションにおいては，「京」の100倍程度の性能があれば十分な精度で計算が可能となり，宇宙天気予報の実用が視野に入ると考えられる。

## ○社会科学分野との連携・融合

これらの様々な分野における成果を連携・融合させ，課題を社会現象や人間活動を含めたシステムとして理解し，持続的な社会，安全・安心な社会構築に貢献しイノベーション創出につなげていくことも今後の計算科学技術に求められている。例えば，「京」では地震・津波の被害予測に基
づく避難予測のシミュレーションに社会科学から推定される個々人の動きを取り込むことにより，災害発生時に避難がスムーズに行われるような都市計画，避難誘導の在り方等を明らかにし，人の動きを考慮に入れたより現実的な避難計画の策定への貢献を目指している。さらに「京」の能力を超えるスーパーコンピュータを活用することにより，最近社会科学の分野で行われている人の動きや経済のシミュレーションなども取り込み，想定される被害に対する経済的な影響や防災・減災対策の経済評価，また実際に災害が発生した際の被害を受けた地域の効果的な復旧・復興対策を明らかにすることも可能になると期待されている。

このようなことを実現していくためには, それぞれの分野で研究開発を進めていくのはもちろんのこと, それに加えてビッグデータ処理技術, 可視化技術, データ同化技術, 知識処理といった共通基盤的な技術開発にも横断的に取り組むことが必要である。

また，スーパーコンピュータと SPring-8（大型放射光施設），SACLA（X線自由電子レーザー施設），J-PARC（大強度陽子加速器施設）など，我が国が誇る世界最高水準の大規模実験施設との連携により，それらの施設から得られる膨大な実験データの処理やシミュレーションと精密実験との比較等を可能とし，他国が追随できない画期的成果の創出を目指すことも重要である。

## （2） 社会科学分野

スーパーコンピュータの利用は自然科学分野が先行してきたが, 最近では自然科学以外の分野においてもスーパーコンピュータが必要とされる場面が増えており, その利用が進んできている。例えば, 社会科学分野では人間が織りなす様々な社会現象についても, その再現, 理解, 予測を目指して研究が進められており, 金融市場, 伝染病の流行, 交通流の研究などがスーパーコンピュータを用いて進められている。

## 【金融，流通等での利用】

金融市場の分析では, 為替市場について市場価格を統計学的に分析することにより, 確率微分方程式によってモデル化し, 様々な様相の変動を持つ現実の市場を的確に記述することが可能となっている。現在の為替市場はコン
ピュータ端末による自動取引が中心となっており，そのシステムにはミリセカンドオーダーでの取引に対応するためのリアルタイム性と，精度のよいリスク推定などを行う大規模計算の両面が求められている。

一方，社会で発生する様々なデータを蓄積し，解析することも重要な社会科学の手法である。社会全体が電子化されたことにより，スーパーやコンビニの小売データの解析による需要予測シミュレーションや，ブログ上のデータを用いることにより1日ごとの景気判断を行うことも可能になりつつある。そのためには，膨大なデータを蓄積し解析できる大きなリソースが必要であり，このような分野でもスーパーコンピュータの利用が進みつつある。

## 【社会システムのシミュレーション】

SARS（重症急性呼吸器症候群）や鳥インフルエンザ等，伝染病の国境を越えた大規模な流行への拡大が懸念されており，国際的にも緊急かつ長期の取組が必要となっている。この伝染病の流行についても，伝染病流行の基礎モデルであるSIRモデル（S：未感染の個体数，I：感染した個体数，R：回復した個体数の時間発展を表した常微分方程式系）を基本として，スーパーコンピュータによる解析により伝染病の拡大予測や有効な拡散防止策の政策立案へ貢献が可能となりつつある。複雑な社会構造，空間構造，環境の時空間変動や，病原体の形質の進化などの要因を取り入れた伝染病研究はまだ緒についたばかりであり，今後，より高性能なスーパーコンピュータの活用により更なる発展が期待される分野である。

また長期的には, 社会現象をその構成要素のふるまいのモデルに基づいてシミュレーションする統計物理学的モデルが, 次世代のブレークスルーとして期待されている。例えば, 個々の人間を基本最小要素としてモデル化したエージェントに基づいて社会システムをシミュレートすることにより, 社会の多様な課題に柔軟に対応できるシステムが実現し, イノベーション創出に貢献することが期待されている。ここでは, 社会システム全体を客観的に議論し, また寸秒を争う意志決定及び実現する手段を構築することも可能になると期待されている。

このように, 社会科学分野においては自然科学分野で求められるものとは異なるスペック, 例えば, 浮動小数点演算性能以外のリアルタイム性や膨大なデータを処理するためのビッグデータの処理技術などが必要となる可能性があり, このような点にも留意しつつ, 今後の我が国の計算科学技術イン
フラの整備を進めていくことが必要である。

## （3） 產業利用

産業界におけるスーパーコンピュータの利用は, まさにイノベーション創出に直結しており, 自動車のまるごとシミュレーションのような, より現実に近い状態での解析やものづくりにおける製品の設計など, 大規模計算へのニーズや重要性は高まっているものと考えられる。

例えば, 民間企業では航空機の設計にシミュレーションを用いることにより, YS-11 以来 2 機目となる国産旅客機の開発に成功し, 他の同サイズの旅客機に比べ 20% の燃費改善と圧倒的低騒音の実現にも貢献している。また他の民間企業では, タイヤ用ゴム内部を分子・ナノレベルで忠実に再現し解析する大規模分子シミュレーションが行われており, 得られる成果を活用し, 高性能・高品質タイヤの新材料開発技術を更に進化させ, 新商品の開発につなげていくこととしている。

そのほかにも，先に述べたような「京」の利用により，高効率な二次電池・太陽電池や優れた強度・じん性，耐熱性をもつ構造新材料の設計や，自動車・船舶・飛行機などの開発・設計における製品試作をシミュレーションで代替することにより，これまでの実験では解析が困難であった領域の研究が可能となり，新たなアイディアに基づく新製品開発への貢献や，開発コストの削減，開発期間の短縮が期待されている。

その一方，産業界でスーパーコンピュータの利用を進めていくためには，幾つかの課題も明らかになっている。大企業ではシミュレーションそのものは普及しているものの，実際のものづくりの現場で活用できる企業はまだ少なく，特に中小の企業では人材の育成，技術やノウハウの継承が求められているのが現状である。

また，産業界での利用は，高精度で時間のかかる計算よりも，パラメータサーベイのように多くのパターンで計算する要求もあり，大学・研究機関での大規模計算とはスーパーコンピュータ利用の在り方が異なっている。利用するソフトウェアに関しても，企業では商用ソフトウェアを利用することが多いため，利用したいソフトウェアがサポートされていることも利用の条件となる。

さらに, 同じ産業界でも業種によりスーパーコンピュータの利用状況やスーパーコンピュータに対する要求が異なるとともに, 研究開発部門で必要と
される用途と，ものづくりの現場とでは求めるものが異なるなど，様々な利用パターンが考えられる。

このような多様な産業界のニーズに対応し，産業利用の裾野を広げ，イノベーション創出につなげていくためには，適切な利用料設定の在り方にも留意しつつ，利用環境の整備や支援体制構築など，産業利用促進策が重要になると考えられる。

### 5. システム技術の動向

世界的な技術動向としては，近年のPCクラスタの普及などに見られるように，大型計算機の技術をコモディティに活用する流れから，市場の大きなコモディティの技術をスーパーコンピュータの技術に統合・活用する流れ（スピン・アウトからスピン・インへ）がある。こうした流れの中で，従来からあるIBM, Cray, SGIといったシステムベンダに加え，Intel, NVIDIA, AMD, ARMなどのプロセッサベンダやプロセッサIPライセンサ，更にハイエンドネットワークやストレージ等の各社が，スーパーコンピュータ開発の重要なプレーヤとして台頭してきている。

また，Intel Xeon に代表されるコモディティサーバ向けプロセッサの採用が中位から下位のスーパーコンピュータにおいて一般的である一方で，最先端の大規模スーパーコンピュータシステムでは，性能電力比を追求するために，「京」や BlueGene/Q のようなスーパーコンピュータ専用のプロセッサを持つシステムや，GPU やメニューコア型の新型プロセッサにより演算性能を向上させているシステムも多く見られるようになっている。

スーパーコンピュータで用いられる IT 技術は，多くの場合最先端のものであり，今後はスーパーコンピュータ技術主導のスピン・アウトとスピン・インの機能的な連動が重要性を増す。特に，スーパーコンピュータからの派生技術が，よりマーケットの大きなクラウド・モバイル・ビッグデータ等の分野で活用され，それらの技術的発展が再びスーパーコンピュータ側にフィードバックされることにより，IT 全体の進化をけん引していく技術的なエコシステムの構築が重要となる。

## 【プロセッサ技術】

過去には半導体プロセスの微細化とそれに伴うクロック周波数の向上,さ
らに，増加するトランジスタを高度な演算処理などに用いることで，プロセッサコアの単体性能を急激に向上させてきた。しかしながら，消費電力や発熱等の関係から，既にクロック周波数や単体コアの性能向上は困難になってきており，複数コアによる性能向上を目指したマルチコアプロセッサが一般的になっている。

スーパーコンピュータにおいては，これらのプロセッサを多数用いてシステムを構成するため，個々のプロセッサやメモリの消費電力，電力性能比がシステム全体の消費電力や電力性能比に大きな影響を与える。そのため近年では，多数の比較的単純な構造のコアと高速メモリを用いることで，電力性能比に優れたGPUやメニーコア型のプロセッサを用いたシステムも増えてきている。しかし2018～2020年頃までに，これまでと同じペースでスーパーコンピュータの性能向上を維持していくためには，その時点で最新の半導体プロセス技術を使用した上で，電力当たりの性能を更に現在の数十倍程度以上にまで高める必要がある。そのためには，コア中の演算器の高効率化のみならず，プロセッサとインターコネクト機能との統合による高効率化，メモリ階層制御の高効率化などの検討が必要である。加えて，コンパイラ開発と一体となった効率の良いプログラミング言語の支援機構，より高度な信頼性確保のための機能などの検討も必要である。さらに，それだけでは大幅な電力性能比の向上は容易ではないため，限られた電力を最大限有効に活用するために，未使用ノードやインターコネクト，あるいは未使用のコアやメモリなどへの電力供給の停止や，動作速度を制限して供給電圧を落とすなど，システム全体でバランスを取った省電力技術も重要になる。

## 【メモリ技術】

メモリ技術については，将来は計算に費やされる電力より，相対的にデータを動かす電力の方が支配的になるため，結果として，既存技術の延長ではソケット当たりのメモリバンド幅はそれほど大きな性能改善が期待できない。一方で，ソケットに含まれるコア数は増加するため，B/F値は相対的に低下していくと見込まれる。この状況を打破する技術として，3次元実装又はシリコンインターポーザを用いた2.5次元実装技術による，スタックメモリを用いたメモリバンド幅の改善が期待されており，今後の動向が注目される。例えば，米Micron社はHMC(Hybrid Memory Cube)を提案しており，また標準化団体のJEDEC(Joint Electron Device Engineering Council)においては既にWide I/O 2，更に高性能プロセッサ用のHBM(High Bandwidth Memory)の規