Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
格化が進んでいる。

このほかにも，大容量と低コスト・低電力を両立させるための不揮発性メモリをメモリ階層の一部のレイヤに導入する研究開発も進んでいる。

## 【インターコネクト技術】

スーパーコンピュータシステムのノード数は飛躍的に増加しており,現在のスーパーコンピュータシステムは,数万ノードから構成されている。これらのノード間における高速通信を実現するインターコネクトが,スーパーコンピュータシステムやアプリケーションプログラムの実効的な性能を決定する上で大きな役割を担っており,影響力が大きくなってきている。InfiniBand QDR/FDR や 10/40Gb イーサネットなど汎用の超高速・低レイテンシネットワーク技術が広く用いられ,それらが今後 100 ギガビット級以降に進化していく一方,トップクラスのシステムでは大規模に多次元トーラス結合や High-Radix ネットワークを実現するための Tofu, Cray Aries 等の独自ネットワーク技術が用いられ,システムを特徴付けていることが多い。また,これまでインターコネクトは別チップで構成されることが多かったが,プロセッサーインターコネクト間のレイテンシ削減・バンド幅向上や消費電力削減,ひいては部品点数減少による信頼性の向上を狙って,コモディティプロセッサを含め BlueGene/Q のようにインターコネクトがプロセッサチップに統合される方式が主流になりつつある。同様に,特定のアプリケーションの加速を行うハードウェアを,SoC(System on a Chip)技術でメインのプロセッサの近くに統合する方向性もある。さらに,今後はノード間のみならずノード内のボード間,チップ間でも信号伝送速度が電気による伝送の限界を超える可能性もあり,光による信号伝送も重要な技術になってくる。

## 【ストレージ技術】

ストレージに関しては, 高信頼性の確保（チェックポイント等の Defensive I/O），大規模データの計算中（in-situ）の視覚化，シミュレーションの結果データや観測データの大規模化，さらには社会的なデータの解析など，アプリケーションの多様化や需要の増大から，大規模データ（ビッグデータ）の処理にストレージの高速化・高容量化と低電力・低コスト化が必要である。しかしながら, 従来の HDD の並列化及びその上の並列ファイルシステムでは, 物理的な制約から HDD の高速化に限界があるため, 不揮発性メモリを有効に活用するアーキテクチャへの転換が求められている。
## 【信頼性，省電力技術】

スーパーコンピュータは多数のコンポーネントからなるシステムであるため、少なくとも1日程度のアプリケーションの実行を阻害しないために高い信頼性や耐故障性が必要であり、ソフトウェアと一体化した耐故障技術が重要である。また、スーパーコンピュータシステムのスケーラビリティの律速は今や電力であり、スーパーコンピュータ自身の電力の高効率化から先進的な冷却や電力伝送まで、種々の高度な省電力技術やその制御技術も重要となる。

## 【システムソフトウェア技術】

今後のスーパーコンピュータを有効に利用するためには, 100 万を超えるようなプロセッサコアを協調して動作させるだけでなく, 各コア中でのメモリ階層の有効利用, SIMD 演算ユニットの有効利用が必要であり, アクセラレータを持つシステムでは更にその演算器とホストプロセッサとの通信インタフェースの有効利用が必要となる。並列化のためのプログラミングモデルとして, 分散メモリ環境ではMPIによるメッセージ通信, 共有メモリ環境ではOpenMPが広く使われている。しかし, 大規模並列に対応するためには, ノード内はOpenMPを用いた並列化, ノード間はMPIによる明示的なメッセージ通信, さらにアクセラレータ向けには異なるプログラミング言語, といったように複数の手法を組み合わせる必要に迫られており, メモリ階層やSIMDユニットへの対応が必要なことと合わせ, アプリケーション開発者の負担が極めて大きくなっている。これらを解決するためのアプローチとして, 全ノードで共通のグローバルメモリ空間を提供するPGAS言語や, 様々なアクセラレータ向けの指示文を用いたプログラミングを統一化するOpenACCなどが実用化されつつある。また, ドメイン特化言語（DSL）やアプリケーションフレームワーク, さらにそれらの自動チューニングにより, 抽象度の高い記述から個別システムに最適化された実行コードを生成するアプローチも注目されている。

このような枠組みを用いて記述されたアプリケーションが高い性能を発揮するためには，優れた最適化を実現するコンパイラ技術のみならず，システム内の多数のコアをアプリケーションが有効に使用するために，そのバックエンドで用いられる高性能ノード間通信ライブラリや，メニーコア対応のオペレーティングシステムといったシステムソフトウェアの支援が必要不
可欠である。また，スーパーコンピュータのアーキテクチャに最適化された使いやすい数値計算ライブラリや並列アルゴリズムライブラリも，アプリケーション開発には極めて重要である。また，スーパーコンピュータ上でのアプリケーション実行に欠かせないデータやファイルを入出力するための並列ファイルシステム，並列1/0，不揮発性メモリに適した1/0ミドルウェアやメモリ階層の制御技術も，特にビッグデータ向けの処理において重要性を増している。一方，数十万を超える並列性を持つ超並列のプログラムでは，わずかな性能のばらつきでも並列性が低下し，性能が大幅に低下する要因になる。加えて，多数のプロセッサコアや各ノードに分散されたメモリを複雑に組み合わせて利用するアプリケーションにおいては，従来のツールではデバッグが困難であるため，超並列に対応した性能解析やモデリング，デバッグなどのツールも重要となる。

さらに，システムを有効に活用するためのミドルウェアとして，ユーザのジョブをシステム上のノード群に有効に割り当てるためのジョブスケジューリングシステム，ハードウェアが備える省電力機能に対応してシステム全体で高度に電力を制御する電力管理機能，ハードウェア故障に即時対応できるような，耐故障性・故障回復機能も求められており，またそれらが有機的に連動してシステム利用を最適化する必要がある。特に省電力と耐故障性は今後の超並列システムの鍵となる技術であり，今後はハードウェアやOS，ミドルウェアなどのシステムソフトウェアだけでなく，アプリケーション側からの寄与も含めて，システム全体で対応する技術や枠組みの構築が求められている。

### 6. 今後の方向性

これまで述べてきたように，計算科学技術は現代の科学技術の発展，イノベーションの創出等を通じた産業競争力の強化や安全・安心の国づくりの実現に不可欠な国家の基幹技術となっている。

実際に「京」及びこれを中核とした HPCl の活用により，戦略 5 分野に代表される科学技術の個々の課題を解明し，我が国の科学技術の進展と国際競争力の向上に貢献しつつある。さらに，能力の高いスーパーコンピュータによるシミュレーションを行うことにより，様々な社会的・科学的課題の解決に貢献することが期待されている。

一方で，本分野での技術の進展は速く，スーパーコンピュータシステムの
超並列化の流れに対応し，プロセッサやシステム全体の省電力化，ネットワーク技術の高度化，信頼性の向上，システムソフトウェアやアプリケーションの高度化などの技術に関し，様々な研究開発が進められつつある。

こうしたことを踏まえ, 今後とも我が国の計算科学技術を発展させていくためには, 諸外国のスーパーコンピュータ開発利用の動きや技術的な動向にも留意しつつ, 計算科学技術インフラの維持・発展とそれを支えるハードウェア及びアプリケーションの研究開発, 利用の促進, 人材育成等の取組を着実に進めていくことが必要である。

特にトップレベルのシステムについては, 研究開発の基盤という位置づけばかりではなく, サイエンスやテクノロジを切りひらく最先端の装置という位置づけもある。今後シミュレーションで期待される最先端の研究を実施し, 社会的・科学的課題の解決や画期的なイノベーションの創出を図っていくためには, 我が国が有している最先端のスーパーコンピュータ技術を適切に維持発展させつつ, 利用するアプリケーションの研究者とシステムの研究者が共同して, 必要な経費にも留意しつつ, 新しいシステムを開発していくことが有効と考えられる。

こうした中で, これまでそれぞれの分野で行われていたシミュレーション研究を統合し, 更に自然科学系のみならず社会現象や人間活動等の人文社会系研究の中で行われていたシミュレーション研究や, 最近重要性が高まっているビッグデータの処理なども統合し, 様々な社会的・科学的な課題の解決に適用するとともに, 「京」の利用で培った様々なペタスケールのシミュレーション技術を医療, 防災対策, ものづくりなど実際の社会の現場に実装し, 国民生活の向上に貢献することにより, スーパーコンピュータが「研究開発の基盤」であるとともに「社会の基盤」へと発展していくことが期待されている。
## 第2章 我が国における計算科学技術インフラの在り方

### 1. 総論

第1章で論じてきたように，我が国の計算科学技術インフラは「京」の開発やHPClの構築により着実に整備されているが，世界の総計算能力に占める我が国の割合でみると，「地球シミュレータ」や「京」などの最先端のスーパーコンピュータの開発により一時的に増加するものの，長期的には低下傾向となっている。

一方で，利用者の計算資源量に対するニーズは高く，今後ともそのニーズは増加していく見通しであるとともに，利用の分野や形態は多様化しており，大規模な計算を行うための最先端のシステムから，比較的小規模な計算を手軽に行えるシステム，また大規模なデータ処理を高速にできるシステムなど様々なシステムが求められている。また，今後の計算科学技術の発展のためには，利用者の裾野の拡大や若手人材の育成が不可欠であるが，そうした点にも留意が必要である。

## 【グランドデザイン】

このようなことから, 我が国の計算機科学技術インフラ全体のグランドデザインとしては, 必要な予算にも留意しつつ, 世界トップレベルのスーパーコンピュータやその次のレベルのスーパーコンピュータを複層的に配置し, 全体として多様なユーザニーズに対応できる世界最高水準の計算科学技術インフラを維持・強化するという考え方が重要である。そして, その基本的な考え方のもと大学, 附置研・共同利用機関法人及び独立行政法人の有するシステムの役割・位置付けを明確にしつつ, 戦略的に計算科学技術インフラの整備を進めることが重要である。

その際，各システムの配置については，リスク分散の観点からある程度の地理的な分散も必要であるが，ネットワーク経由で利用できることから，むしろ電力や設置スペースなどの設置条件が整備されていることがより重要である。このためにも，スーパーコンピュータの性能に応じた高速ネットワークの整備を今後も着実に進めていくことが必要である。

また，ユーザ窓口や研究拠点となる組織については，地理的な分散も重要であり，利用の促進という観点から，その体制・機能の在り方についてはより具体的な検討が必要である。
なお，システムを整備するに当たっては，性能目標として Linpack による性能評価を完全に無視するわけにはいかないが，より重要なのは，そのシステムで何を達成するのかであることに留意が必要である。

## 2 ．リーディングマシンの必要性

## 【リーディングマシンの必要性】

上記の基本的考え方に基づき, 我が国の計算科学技術インフラを全体として維持・強化する中で, 我が国の計算機科学及び計算科学全体をけん引し, 科学技術の新たな展開を切りひらいていくシステムとして, 世界トップレベルの高い性能を持ち, 最先端の技術を利用して開発されるシステムを, リーディングマシンとして整備していくことが必要である。

このリーディングマシンの整備は，我が国の計算科学技術を発展させ，世界における当該分野の優位性を維持すること，またそれにより我が国の科学技術の発展や産業競争力の強化に貢献できるものであり，国として戦略的に整備を進めていくことが重要である。

## 【リーディングマシンの在り方】

リーディングマシンは我が国の最先端システムとして,様々な分野における先端・大規模計算を効率的に実施するために,幅広い分野における高い実効性能とメモリ容量を有していることが求められる。また,産業界も含め幅広い分野のユーザが利用できるシステムであれば,当該システムを中核に研究交流が促進され,我が国の計算科学技術全体の発展に貢献することが期待できる。

一方，計算科学の発展に伴い演算性能，メモリ容量，メモリ帯域に対する要求には幅があり，一つのシステムだけでは全て分野の様々な計算ニーズに的確に対応することは難しくなりつつあり，複数の特徴あるリーディングマシンを求める意見もある。また，平均の実行効率が高ければ単一のシステムよりも複数のシステムの方が全体としての計算量が高くなるということも期待される。しかしながら，高い実効性能とメモリ容量を有するシステムを複数開発・運用するのはコストが高くなるというデメリットもある。

こうしたメリット・デメリットを総合的に勘案し，また，HPCl コンソーシアムでとりまとめられたコミュニティの意見も踏まえ，リーディングマシ
ンとしては，高い計算性能を持ち，幅広い分野をカバーするシステムを我が国のフラッグシップシステムとして一つ整備・運用するとともに，当該システムでは実行効率が低いアプリケーションの一定程度の実効性能の確保や重要な社会的・科学的課題の解決に資するアプリケーションの実効性能を向上させることができるシステムを，フラッグシップシステムを支える特徴あるシステムとして開発・整備することも視野に入れて具体的に検討する。

### 3. 各機関のシステムの位置付け・役割

我が国の計算科学技術インフラを全体として維持・強化していくためには、リーディングマシンのみならず、大学、附置研・大学共同利用機関法人、独立行政法人等の有するシステムが、それぞれの目的・役割に応じて適切に整備され、人材育成や利用の裾野拡大も含め、様々な計算ニーズに対応できるようにしていくことが必要である。

これら各機関のシステムの役割・位置づけは，以下の（a）から（f）のように考えられ，このような方向性に沿って整備・運営していくことにより，我が国の計算科学技術インフラ全体の底上げを図っていくことが望ましい。

## (a) 特定高速電子計算機施設のシステム

特定高速電子計算機施設のシステムは, 共用法に基づき整備されるものであり, 引き続き世界トップレベルの演算処理能力を有する我が国のフラッグシップシステムとして, 産業界も含め幅広くその計算資源を共用に供していくことが適当である。このため, 計算機技術の発展を先導する研究開発を行い, その能力を高度化していくととともに, 幅広い分野で利用できるシステムとすることが必要となる。

## (b) 全国共同利用・共同研究を進めている 9 大学情報基盤センター等のシステム

全国共同利用・共同研究を進めている 9 大学情報基盤センター等は，今後とも HPC の分野において，適切な規模の利用者支援機能・研究開発機能を維持しつつ，我が国のトップレベルの演算処理能力（例えば世界トップレベルのシステムの数分の 1 から数十分の 1 程度）を，先端又は大規模な計算を行う幅広い分野の研究者に提供する役割を果たしていくことが必要であ
る。

また，その計算資源の一定割合は HPCI 一括課題選定の対象とする計算資源（以下「9 大学情報基盤センター等が担う HPCI 資源」という。）として，大規模な計算や多様なユーザニーズに応えるための我が国全体の計算基盤として運用を行うことが適当である。

このため，国は大学の自主性・自立性に配慮しつつ将来の我が国における計算科学技術インフラの整備・運用に関する計画を策定し，各情報基盤センターはその計画に沿って，9大学情報基盤センター等が担うHPCI資源を戦略的に更新・整備していく。システム導入に当たっては，各機関が抱えているユーザ層に考慮しながら，大学内におけるシステムの集約や複数機関での共同導入・運用などについても検討していく。

こうした計算資源提供や研究開発実施の役割を十分に担える体制・システムを整備し，各情報基盤センターがそれぞれの得意分野を強化しつつ，これらのセンターが協力し学際的なグランドチャレンジ的な課題を解決するための共同研究・拠点事業の推進や，計算科学技術全体の発展に資する人材育成の役割も果たしていくことが重要である。

## (c) 附置研において共同利用しているシステム

附置研において共同利用しているシステムは, 特定研究領域の研究の実施のために整備しているものであることから, 基本的にその目的に沿った能力の計算機を整備し, 運用を行うことが適当である。ただし, このような考え方を基本としつつも, 学術研究は, 関係分野が相互の連携を通じて発展していく方向性にあり, 従来のような個別分野的なシステム整備ではなく, 関係分野が連携して最先端のシステム整備を行う方向性についても検討が必要である。

また，これらのシステムについても，リーディングマシンとして国の戦略に沿って開発・整備する場合や，対象としている研究分野が横割り的な分野（例えば統計数理学など）などの場合は，自らの研究の遂行に支障のない範囲で，HPCI一括課題選定の対象とする計算資源として，我が国全体の観点からHPCIへの資源提供も検討していくべきと考えられる。 $ ^{※} $

※附置研の場合は，当該研究施設の目的たる研究と同一の分野の研究を目的とすることが求められ，運用上ある程度の制限がある可能性を考慮する必要がある。
## (d) 大学共同利用機関法人のシステム

大学共同利用機関法人のシステムは, 附置研において共同利用しているシステムと同様, 特定研究領域の研究の実施のために整備しているものであることから, 基本的にその目的に沿った能力の計算機を整備し, 運用を行うことが適当である。ただし, このような考え方を基本としつつも, 学術研究は, 関係分野が相互の連携を通じて発展していく方向性にあり, 従来のような個別分野的なシステム整備ではなく, 関係分野が連携して最先端のシステム整備を行う方向性についても検討が必要である。

また，これらのシステムについても，リーディングマシンとして国の戦略に沿って開発・整備する場合や，対象としている研究分野が横割り的な分野（例えば統計数理学など）などの場合は，自らの研究の遂行に支障のない範囲で，HPCI一括課題選定の対象とする計算資源として，我が国全体の観点からHPCIへの資源提供も検討していくべきと考えられる。 $ ^{※} $

※大学共同利用機関法人の場合は，当該研究施設の目的たる研究と同一の分野の研究を目的とすることが求められ，運用上ある程度の制限がある可能性を考慮する必要がある。

## (e) 独立行政法人のシステム

独立行政法人のシステムは, 基本的に設置者の自らの目的に使用するものであるため, それぞれの必要性と予算に応じて必要な能力のシステムを整備し, それぞれ運用を行うことが適当である。ただし, このような考え方を基本としつつも, 研究開発は, 関係分野が相互の連携を通じて発展していく方向性にあり, 従来のような個別分野的なシステム整備ではなく, 関係分野が連携して最先端のシステム整備を行う方向性についても検討が必要である。

一方，自らの研究開発業務の遂行に支障がない範囲で，積極的に外部の利用に供することも求められており，その際には利用者の利便性も考え，HPClの共通運用の計算資源として提供することも検討すべきである。

また, リーディングマシンとして国の戦略に沿って開発・整備する場合は, HPCI一括課題選定の対象とする計算資源として, 我が国全体の観点から HPCIへの資源提供を検討することが適当である。 $ ^{※} $

※独立行政法人の場合は，設置法で定められた業務の範囲での利用となる
ため，運用上ある程度の制限がある可能性を考慮する必要がある。

(f) 大学等のシステム （(b）及び(c）を除く）

9 大学情報基盤センター，及び附置研を除く大学等のシステムは，基本的に設置者の自らの目的に使用するものであるため，それぞれの必要性と予算に応じて必要な能力のシステムを整備し，それぞれ運用を行うことが適当である。

また，大学等においては，それぞれのシステムを活用し，我が国の計算科学技術の発展に向け，多様な計算機科学及び計算科学を発展させるとともに，人材育成やユーザの裾野拡大等の役割を果たすことも期待できる。そうした中で，これらの大学等において，リーディングマシンの開発や比較的大規模なシステムの整備・運用が行われる可能性も視野に入れておくことも必要である。

### 4. 開発・整備の戦略的推進

我が国の計算科学技術インフラを適切に維持・強化していくためには、1.から3.に示したグランドデザインにもとづいて、長期的な見通しを明らかにしつつ、戦略的にシステムの開発・整備を進めていく必要がある。

そのため，文部科学省は今後10年程度を視野に，

リーディングマシンの計画について，ハードウェア技術の動向やアプリケーション分野のニーズ，我が国全体の計算資源の状況等を踏まえ，どのようなスペックのシステムをどのようなスケジュールで整備・運用するか

9 大学情報基盤センターも含めた HPCI 一括課題選定に計算資源を提供しているシステムの更新計画（各大学等のシステム更新計画をベースにした全体の整合性を見る観点から，ユーザコミュニティの意見を聴きつつ，必要に応じて調整）

などの内容を盛り込んだ計画を策定し，数年ごとに見直しを行いながら，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。

また, 我が国の計算科学技術インフラの整備を計画に基づき適切に進めていくためには, 各機関の取組を定期的に評価する枠組みを含め, 国として必要な関与を行っていくことが適当である。
## 第 3 章 研究開発の方向性

### 1. 研究開発の進め方

我が国の計算科学技術を今後とも発展させ, 科学技術の振興やイノベーションの創出に貢献していくためには, 第2章で述べたように我が国の計算科学技術インフラを全体として維持・強化していくことのみならず, 技術的な動向や諸外国のスーパーコンピュータ開発・利用の動きも見据え, ハードウェアとアプリケーションの両者のバランスをとりつつ, 計算科学技術に係る研究開発を着実に進めていくことが必要である。

その際，計算科学技術により具体的な社会的・科学的課題に対応するという観点から，システムの研究者とアプリケーションの研究者の共同（Co-design）により，アプリケーションのニーズをハードウェアの研究開発に反映するとともに，ハードウェアの技術動向を踏まえたアプリケーションの研究開発を行っていくことが重要となってきている。

また，研究開発を効果的・効率的に行うとともに，開発した技術を国際標準にしていくなどの観点から，国際協力についても戦略的に進めていくことが重要である。

## 2 ．リーディングマシンの研究開発

第 2 章で述べたように，リーディングマシンは世界最高水準の能力を有し，最先端の技術を利用し新たに開発されるシステムである。その開発に当たっては，最先端の技術開発により新たな社会的・科学的ニーズに対応して今後の計算科学技術をリードすることや，アプリケーション開発者と計算機開発者との密接な連携によりアプリケーションを効率的・効果的に実行可能な計算環境の構築が可能となり，早期の画期的な成果創出が可能となるとともに，我が国におけるIT全般の技術進化等を通じ国内産業への波及効果が期待できることなどから，国内で実施することが重要である。

また，リーディングマシンの開発については，我が国の計算科学技術インフラの継続的な発展及び我が国のスーパーコンピュータ開発技術の維持強化，さらにその技術を水平展開・下方展開することにより我が国のIT技術全般の発展への貢献が期待できることなどから，技術動向やニーズの状況を
踏まえ，その時々において適切な目標設定を行いつつ，継続的にリーディングマシンを開発していくことが重要である。

なお，リーディングマシンをフラッグシップシステム，及びそれを支える複数の特徴あるシステムとした場合，それぞれの研究開発の在り方として以下のものが考えられる。

## 【リーディングマシンの研究開発の方向性】

## （１）フラッグシップシステム

フラッグシップシステムは，我が国が直面する社会的・科学的課題を解決するため，世界トップレベルの高い計算性能を持ち，多くの分野のアプリケーションが高い実効性能で利用できるシステムであり，我が国トップのシステムとして，我が国全体の計算科学技術の発展に貢献することが期待されている。

このため，フラッグシップシステムの計算性能については，第1章において述べた社会的・科学的課題の解決，諸外国の動向や技術的な動向を踏まえ，2020年頃までにエクサスケールコンピューティングの実現を目指すことが適当である。

その際，開発主体候補において，開発するシステムによってどのような社会的・科学的課題が解決されるのか，どのような成果が期待されるのか，それを実現するために必要なスペック，スケジュール，要素技術，コストはどのようなものか等に関するイメージを明らかにした上で，具体的な方向性について検討を行うことが有効である。

## （２）フラッグシップシステムを支える複数の特徴あるシステム

これらのシステムは，フラッグシップシステムを支え，フラッグシップシステムでは実行効率が低いアプリケーションの一定程度の実効性能の確保や重要な社会的・科学的課題の解決に資するアプリケーションの実効性能を向上させることにより，我が国の計算科学技術インフラを補強し，我が国全体の計算科学技術の発展に貢献していくことが期待されている。

そのため，これらのシステムの開発については，フラッグシップシステムの特徴を踏まえ，どの分野のアプリケーションをターゲットとするかなどのスペックやスケジュール等を国で定めた上で，具体的な計画については，
HPCI 一括課題選定の対象となる計算資源を提供している機関, 若しくは提供する意思のある機関の中から公募し, 必要性, 将来性, 経済性等を適切に評価し定めることが適当である。

## （３）研究開発の留意事項

リーディングマシンの研究開発に当たっては, 以下の点にも留意が必要である。

フラッグシップシステム及びそれを支える特徴あるシステム，いずれのシステムについても，社会的・科学的課題の解決という観点から，その必要性やスペックについて適切に判断していくことが必要である。

フラッグシップシステムを開発・整備する主体は，当該システムをなるべく多くの分野のアプリケーションが効率よく利用できるものとし，全体としてのアプリケーションの実効性能を大きくするとともに，企業機密等を適切に管理しつつ，計算科学技術コミュニティ全体が当該システムの開発・整備・利用に参画できるようにする。

フラッグシップシステムを支える特徴あるシステムの開発に当たっては，その必要性，将来性，経済性を適切に評価するとともに，HPC資源への提供等を通じ，ある特定の分野の研究者に閉じたシステムにならないようにする。

ビッグデータへの対応や，システム全体を使った大規模計算から比較的小規模の計算を大量に処理する利用など，様々な計算要求があることにも配慮する。

それぞれの計画にメリハリをつけて，「京」に要した経費や費用対効果にも留意しつつ，全体としてのコスト縮減を目指して費用の精査をする。

## 【要素技術開発の方向性】

リーディングマシンの開発に当たって，どのような技術を国内開発するかは重要な検討事項である。一般的にスーパーコンピュータの開発に必要とされる要素技術を分類すると，表2のようになる。
表 2 スーパーコンピュータ開発に必要とされる要素技術

カテゴリ	要素技術
ハードウェア	ノード内	半導体プロセス
プロセッサ
メモリ
3次元実装
チップ間／プロセッサコア間光配線
ボード間光配線
ホスト・デバイス間インタフェース
信頼性
ノード間	インターコネクト
ストレージ	不揮発メモリ(SSDなど)
HDD
アーカイブ装置
ストレージシステム
電力	省電力制御
冷却	冷却システム
システムソフトウェア	OSカーネル
通信ライブラリ
耐故障機能
コンパイラ
ファイルシステム
スケジューラ
数値計算ライブラリ&アプリフレームワークデバッガ・チューニングツール等

※要素技術にはビッグデータ対応への観点もある

これらの要素技術のうち, インターコネクト, 省電力制御, 冷却システム, システムソフトウェアは, それぞれ, 100万コアを超えるような超並列システムの時代に大量のプロセッサ間やノード間を高信頼・高速につなぐ技術, 大量のコンポーネントによって構成されるシステムの消費電力を効率よく制御する技術, 大量のプロセッサ等から放出される熱を効率よく取り除く技術, 大量のプロセッサ等を一つのシステムとして動かす技術で超並列の時代にいずれもキーとなる技術であることから, 一般的にスーパーコンピュータ
の開発において開発すべき技術である。

これら以外の要素技術については，どのようなスペックのものを，どの程度のコストで開発するかにより判断が異なることから，一般論での議論は困難である。

このため，まずは開発主体候補において，開発するシステムによってどのような社会的・科学的課題を解決するのか，どのような成果が期待されるのか，それを実現するために必要なスペック，スケジュール，要素技術，コストはどのようなものか等に関するイメージを明らかにした上で，要素技術開発に係る方針を検討していくことが有効である。

その際，海外のベンダ等の技術動向も踏まえつつ，

・ 我が国として強みを持てる技術かどうか

技術安全保障上保持すべき技術かどうか

当該システムでキーとなる技術かどうか

当該システムが目指す社会的・科学的課題の解決に必要なアプリケーションの効率的・効果的な実行のために必要な技術かどうか

・ 民間への展開も含め，発展性，波及性がある技術かどうかなどの観点から，検討を行うことが適当である。

なお，プロセッサの開発には経費も必要であるが，

我が国は高性能プロセッサを開発できる数少ない国の一つであり，高い信頼性技術を有しており，その貴重な技術の維持という視点

コンパイラ，システムソフトウェア，インターコネクト，アプリケーションソフトウェアの研究開発の加速が期待されるという視点

システムの中枠であり，競争力の高いシステムを計画通りに開発するためには，その特性を熟知していることが有効であるという視点

国内のスーパーコンピュータ関連企業を巡る状況

等にも留意して検討することが適当である。

### 3. アプリケーション開発の在り方

## （１）共通基盤としてのソフトウェア開発の在り方

今後のアプリケーションソフトウェアの開発に当たっては, 分野横断的に利用できる共通基盤となるライブラリやミドルウェアの整備が重要であり, その開発をシステムの開発と並行して行うべきである。
ライブラリ等の開発には, 開発しているシステムの知見が不可欠であるとともに, 計算機科学の研究者とアプリケーション開発者の連携が重要である。また, 特定の分野のみではなく, 分野横断的に活用できるものであることから, 様々な分野の研究者の意見を聞きつつ実施することが重要である。

このようなことから，リーディングマシンを開発・整備する主体が，ライブラリ等の整備の中核拠点として，9大学情報基盤センターや大学等とも連携しつつ，計算科学と計算機科学の研究者が共同して開発していくことが効率的・効果的であると考えられる。

## （２）各研究分野におけるソフトウェア開発の在り方

次期リーディングマシンのアプリケーション開発に向けて, 新たな課題や社会的ニーズにも対応していくことが必要であり, 戦略 5 分野以外の新たな分野を対象に, 次期リーディングマシンのアプリケーション開発に向けた準備研究や, 戦略プログラムで実施している既存の 5 分野における次期リーディングマシンに向けた新たなアルゴリズム開発などの準備研究が重要である。なお, これらの研究開発は, 幅広く様々なアイディアを募り, シーズを育てるという観点から, 公募により行うことが考えられる。

その際，リーディングマシンのアプリケーション開発については，新たな分野のアプリケーション開発やアルゴリズム開発に向けた準備研究の成果を踏まえた上で，着手する必要がある。また，産業界での利用を進めるためには，開発者の視点のみではなく，ユーザである産業界やさらには社会のニーズを反映して開発すべきであり，ユーザから開発者にフィードバックする体制の構築にも留意すべきである。さらに，多様なコンピュータ言語への対応や，使いやすいユーザインタフェースの構築など技術面にも留意が必要である。

## （３）ソフトウェアの利用促進について

開発したアプリケーションを広く普及し活用していくためには, 維持管理を個人に頼るのではなく, コミュニティとして維持管理する体制, 若しくは企業との連携も含めた体制を構築することが必要である。

このため, 基盤となる重要なアプリケーションソフトウェアの将来を見据えた上で選定し, それらのソフトウェアについてユーザへの提供, バグの修
正，バージョンアップ等を行う機能を有する体制を構築し，その運営についてはユーザ等から何らかの料金をとることなどにより，効率的に行えるようにすることが必要である。

また，対象となるアプリケーションソフトウェアについては，開発終了後の利用状況や得られた成果等について，一定期間ごとに評価していくことが必要である。

## （４）その他

上記（1）及び（2）で述べたライブラリ等の開発や公募研究開発を行うに当たっては，平成24～25年度に実施している「将来のHPClシステムのあり方の調査研究」を活用し，それぞれの分野におけるライブラリ等へのニーズや新規アルゴリズムの必要性，新しい分野として立ち上げるべき分野について，あらかじめ調査・研究しておくことが，円滑なアプリケーション開発の観点から重要である。

また，アプリケーションソフトウェアを開発する人材については，サイエンスとしての成果だけではなく，ソフトウェア開発に対する評価もコミュニティとして考えていく必要がある。

## 4 ．計算科学技術に関する国際協力

今後のスーパーコンピュータの開発・利用については，解決すべき多くの技術的課題があり，我が国が強い分野は自国で開発を行い，海外が強い分野は協力して開発することにより，効果的，効率的な開発ができるため，国際協力を積極的に進めていくことが重要である。

国際協力を進めるに当たっては, まず我が国として他国との協力に必要な技術力を保持していることが重要であり, その上でどの部分を協力し, どの部分を競争するのかなど, 我が国の競争力を維持するための戦略が必要である。こうした点に十分留意しつつ国際協力を進めていく必要がある。

国際協力の分野としては，ハードウェア，システムソフトウェア，アプリケーションの開発及びその利用研究等が考えられるが，スーパーコンピュータのハードウェアについては，主として民間企業が商業ベースで開発を行っていることなどから，現時点で国際協力のニーズは明らかではない。
他方，システムソフトウェアについては，システムのさらなる超並列化に対応するための解決すべき研究開発課題も多く，一国で実施することは効率的ではないことや，国内外のベンダ間で基本的な部分は共通化されていることが，ユーザにとってもメリットがあることなどから，日本及び米国との間で，日米科学技術協力協定及び同協定に基づく文部科学省と米国エネルギー省との間の実施取極 $ ^{*} $ の下，協力の枠組み，具体的な協力プロジェクト等の検討が進められており，実現に向けて検討が進められていくことが期待される。

さらに, アプリケーションの共同開発やスーパーコンピュータを利用した共同研究などについても, 欧米に限らずアジアの国々との連携も視野に入れ, 国際協力の推進方策について検討していくことが重要である。

* IMPLEMENTING ARRANGEMENT BETWEEN THE MINISTRY OF EDUCATION, CULTURE, SPORTS, SCIENCE AND TECHNOLOGY OF JAPAN AND THE DEPARTMENT OF ENERGY OF THE UNITED STATES OF AMERICA CONCERNING COOPERATION IN RESEARCH AND DEVELOPMENT IN ENERGY AND RELATED FIELDS
## 第4章 利用の在り方，人材育成等

### 1. 利用の在り方

計算科学技術により我が国の科学技術の一層の発展，産業競争力の強化を図っていくためには，計算科学技術インフラの整備・運用のみならず，利用手続の簡素化，使いやすいアプリケーションの提供，ユーザサポートなどの利用環境を整備し，利用者がより効果的・効率的に成果を創出できるようにするとともに，利用者の裾野の拡大を図っていくことが重要である。

また，我が国の計算科学技術インフラの整備・運用を今後とも継続的に進めていくため，適切な利用料金の考え方について検討していくことも必要である。特にスーパーコンピュータの産業利用は，イノベーション創出等を通じた我が国の産業競争力の強化や，計算科学技術の成果の社会への還元などの観点から重要であり，その利用の促進を図ることが重要である。

そのためには，試験利用から本格利用まで，企業の利用段階にあわせた枠組みの構築，地理的バランスも含めた利用支援の実施，産業界が利用するアプリケーション環境の整備等が有効と考えられる。

こうしたことも踏まえ, 産業利用も含めたスーパーコンピュータの利用促進の方策については, 今後のシステム整備の方向性や企業の利用状況にも留意しつつ, 更に具体的な検討が必要である。

### 2. 人材育成等

我が国の計算科学技術を今後とも継続的に発展させていくためには，それを支える人材をいかに育成していくかが重要である。特に，超並列化などのスーパーコンピュータ技術の進展に伴い，それに対応できる人材の確保が困難になっており，そうした人材の育成が大きな課題になっている。

また，人材育成の方策を検討する際には，育成する人材を

HPC 技術の研究開発をする人材（計算機科学と計算科学そのものを研究対象としている人材）

HPC技術を利用する人材

・産業界で求められる人材

に分け，それぞれの目的に応じた育成策を実施することが適当である。そ
の際，アカデミアの研究者を育てるための人材育成とともに，企業の人間がアカデミアに戻って更に深い教育を受けられるような機会を作ることも重要である。

また，特定の分野だけではなく，分野を越えて高度なアプリケーションを開発できる人材の育成が求められており，評価の在り方やキャリアパスも含めて，研究コミュニティとしても考えていく必要がある。

こうしたことも踏まえ, 今後の人材育成の方策について今後更に具体的な検討が必要である。

今後とも計算科学技術の各施策を着実に進めていくためには，スーパーコンピュータの開発・利用について国民の理解と支持が不可欠である。このため，国，スーパーコンピュータ運用組織，関係研究者は，積極的に広報や情報発信等のアウトリーチ活動を行い，スーパーコンピュータ利用や研究開発の状況，得られた成果や今後期待される成果等について適切に国民に説明していくことが必要である。

なお，この章で示した利用の在り方，人材育成などについては，本ワーキンググループで更に調査検討を進め，平成25年度末を目途にとりまとめる最終報告に反映していくこととする。
参考 1 ワーキンググループの設置について

参考 2 ワーキンググループ委員名簿

参考 3 ワーキンググループの検討経緯
## 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の設置について

平成24年2月10日

HPCI 計画推進委員會

### 1. 趣旨

現在, 文部科学省では, 計算科学技術政策の柱として, 京速コンピュータ「京」を中核とし, 多様なユーザーニーズに応える革新的な計算環境を実現する HPCI 計画を推進している。

一方，計算科学技術を巡る国内外の情勢は変化してきている。来年度には，「京」を中核としたHPClの共用が始まり，システム整備からシステム活用による成果の創出が求められる段階に入るとともに，スーパーコンピュータ技術の今後の進展も見据え，HPClシステムを戦略的に高度化していくことも求められている。また，世界的には平成30年頃の実現を目指して，エクサスケールコンピューティングに向けた検討が本格化している。

こうした状況を踏まえ，今後10年程度を見据え，我が国のHPCI計画の推進の在り方について必要事項を調査検討するために，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。）を設置する。

### 2. 調査検討事項

国内外の計算科学技術の動向

• HPCIに対する利用者のニーズの把握

• HPCI の活用で実現する科学的・社会的成果

• 我が国において将来必要となる計算資源量の把握

• HPCIシステム構成の在り方

(HPCl を構成する計算機資源, ストレージ等の①配置についての地域特性, ②規模特性, ③利用に応えるシステム特性の在り方など)

• HPCI全体のネットワークや利用体制の在り方

今後の研究開発の在り方

必要となるコスト，費用対効果
### 3. 設置期間

平成24年2月10日から調査事項の終了までとする。
HPCI 計画推進委員會

今後の HPCl 計画推進のあり方に関する検討ワーキンググループ委員名簿

青木 慎也 京都大学基礎物理学研究所教授

秋山 泰 東京工業大学大学院情報理工学研究科教授

天野 吉和 富士通株式会社常勤監査役

主査代理 石川 裕 東京大学情報基盤センター長

宇川 彰 筑波大学数理物質系教授

主 査 小柳 義夫 神戸大学システム情報学研究科特命教授

加藤 千幸 東京大学生産技術研究所教授

金田 義行 海洋研究開発機構

喜連川 優 国立情報学研究所長／

小林 広明 東北大学サイバーサイエンスセンター長

坂内 正夫 情報・システム研究機構理事／

関口 和一 日本経済新聞社論説委員兼産業部編集委員

関口 智嗣 産業技術総合研究所副研究統括

善甫 康成 法政大学情報科学部教授

高田 章 旭硝子株式会社中央研究所特任研究員／

常行 真司 東京大学大学院理学系研究科／物性研究所教授

富田 浩文 理化学研究所計算科学研究機構

中島 浩 京都大学学術情報メディアセンター長

中村 春木 大阪大学理事補佐／大阪大学蛋白質研究所筆頭副所長

平尾 公彦 理化学研究所計算科学研究機構長

牧野 淳一郎 東京工業大学地球生命研究所主任研究員

松尾 亜紀子 慶應義塾大学理工学部教授

松岡 聡 東京工業大学学術国際情報センター教授

村上 和彰 九州大学大学院システム情報科学研究院教授

室井 ちあし 気象庁予報部数値予報課数値予報班長

渡邊 國彦 海洋研究開発機構地球シミュレータセンター長

(50 音順, 平成 25 年 6 月 25 日現在)
第1回（平成24年4月18日（水）17時～19時）

・ワーキンググループの今後の進め方

• HPCIに関わるこれまでの取組等

スパコン利用の必要性，意義，重要性に関するヒアリング

（東京大学物性研究所，海洋研究開発機構，スーパーコンピューティング技術産業応用協議会）

· 意見交換

第 2 回（平成 24 年 5 月 14 日（月）17 時～19 時）

・ 合同作業部会の報告

HPC 技術の動向に関するヒアリング（東京工業大学，科学技術政策研究所）

今後の調査・検討課題について

第3回（平成24年5月30日（水）15時～17時）

- HPC 技術の動向に関するヒアリング（東京工業大学，日本電気株式会社，株式会社日立製作所，富士通株式会社）

国内の計算資源について

今後の調査・検討課題について

第4回（平成24年7月4日（水）17時～19時）

・スパコン利用に関するヒアリング（統計数理研究所，東京工業大学）

今後の調査・検討課題について意見交換（国内外の動向，計算科学技術の利用状況，今後の必要性）

第5回（平成24年8月10日（金）10時～12時）

・将来の HPCI システムのあり方の調査研究からの報告

今後の調査・検討課題について意見交換（将来の我が国における計算科学技術システムの在り方）
第6回（平成24年9月11日（火）17時～19時）

今後の調査・検討課題について意見交換（将来の我が国における計算科学技術システムの在り方）

第7回（平成24年10月10日（水）17時～19時）

今後の調査・検討課題について意見交換（計算科学技術に係る研究開発の方向性）

第 8 回（平成 24 年 10 月 31 日（水）15 時～17 時）

今後の調査・検討課題について意見交換（計算科学技術に係る研究開発の方向性）

第9回（平成24年11月21日（水）15時～17時）

今後の調査・検討課題について意見交換（計算科学技術に係る研究開発の方向性，利用の在り方）

第10回（平成24年12月6日（木）17時～19時）

・今後の調査・検討課題について意見交換（利用の在り方，その他）

第 11 回（平成 25 年 1 月 25 日（金）17 時～19 時）

今後の調査・検討課題について意見交換（将来の我が国における計算科学技術システムの在り方）

第 12 回（平成 25 年 2 月 18 日（月）17 時～19 時）

今後の調査・検討課題について意見交換（アプリケーション開発の在り方）

・これまでの議論の論点整理（案）について

第 13 回（平成 25 年 3 月 11 日（月）17 時～19 時）

・「将来の HPCl システムのあり方の調査研究」のヒアリング(アプリチーム)

• HPCI コンソーシアムの提言についてヒアリング
第 14 回（平成 25 年 3 月 27 日（水）16 時～19 時）

「将来の HPCI システムのあり方の調査研究」のヒアリング（システム設計研究チーム）

・「京」の波及効果に関するヒアリング（富士通株式会社）

・リーディングマシンについて

第 15 回（平成 25 年 4 月 19 日（金）10 時～12 時）

・ スーパーコンピュータ「京」の事後評価について

・ 中間報告案の取りまとめに向けた検討

第 16 回（平成 25 年 5 月 8 日（水）17 時～19 時）

・ 中間報告（案）の取りまとめ

• HPCIシステムの利用についてヒアリング（高度情報科学技術研究機構）

第 17 回（平成 25 年 6 月 3 日（月）17 時～19 時）（非公開）

・ フラッグシップシステムについて（理化学研究所からのヒアリング）

第 18 回（平成 25 年 6 月 25 日（火）17 時～19 時）

・ 中間報告の取りまとめ

・産業利用の現状と課題，利用促進の取組についてヒアリング（高度情報科学技術研究機構，計算科学振興財団）
用語集
アクセラレータ	主プロセッサを補助して演算速度を加速する装置。
確率微分方程式	偶然が支配する現象の記述に用いられる微分方程式。
均質化法	マルチスケール構造（細胞から心臓）の力学を解くための数理的手法。具体的には，心臓全体のモデルを形作る要素数分だけ内部構造まで模擬した細胞のモデルを用意して，すべての細胞モデルと心臓モデルを同時に解くことを行う。
結晶方位依存性	固体の物性が原子配列の方向に応じて異なるという性質。
格子歪効果	同一の結晶構造を持つ物質群で，原子の種類ごとに大きさが異なることで，結晶構造が歪むことにより異なる物性が生じる効果。
コンパイラ	プログラムをプロセッサコアが実行する機械語に翻訳するソフトウェア。
サルコメア	サルコメア（筋節）は，筋細胞における筋繊維の最小単位。モータタータンパク質であるミオシンが連なってできるミオシンフィラメントとアクチンフィラメントが互いに入れ子のように重なり合い，規則的に繰り返した構造になっており，この二つのフィラメントが滑り運動することが筋繊維の収縮のもととなっている。
サルコメア・タンパク質	サルコメア（⇒「サルコメア」参照）を構成するタンパク質（ミオシン，アクチンなど）の総称。
疾病因子	疾病の発症要因で，特定が可能な場合は疾病を引き起こすタンパク質（標的タンパク質）にまで絞られる。がんなどに代表される生活習慣病は多因子によるもので，個人の持つ遺伝的要因と生活習慣などが複雑に関係して発症すると考えられ，関連する一群のタンパク質として同定される。
重力進化	自然界に存在する四つの相互作用のうち，重力相互作用による時間発展の効果。
シリコン・ナノワイヤ	直径数～数十ナノメートルのワイヤ状に加工したシリコン。トランジスタとして応用する際，通常は電極を平板状のシリコンに積み重ねて形成するのに対し，シリコンナノワイヤでは，円筒形の周囲を囲むように電極を形成する。次世代半導体として有望視されている。
シリコンインターポーザ	複数の半導体チップを取り付け，それらの電気信号を相互接続する回路を持つシリコン基板。
スタックメモリ	メモリチップを複数積層したもの。
ダークマター粒子	ダークマターは宇宙全体の物質エネルギーのうち約2割を占め，重力以外にはほとんど相互作用がない物質であり，素粒子としての正体は解明されていない。ダークマターを質量を持った粒子として表現したものがダークマター粒子。
多軌道効果	電子が入る軌道が複数あることにより，異なる物性が生じる効果。
多次元トーラス結合	トーラス結合（⇒「トーラス結合」参照）の次元を3次元以上に増やしたもの。3次元では立方体を構成する。BlueGene/Qでは5次元トーラス，「京」では6次元トーラスを基本としたTofuネットワークを使用している。
強相関量子多体系	電子間の複雑な相互作用で，高温超伝導などの多彩な物性を示す物質群。
低レイテンシ	主にノード（⇒「ノード」参照）間の通信において，通信を開始してから相手に届いて完了するまでの遅延時間（レイテンシ）が短いこと。
データ同化	シミュレーションに実測データを取り込み，現実で起こっていることをより精密に再現する手法。例えば，気象気候分野では初期値の作成のほか，過去数十年間の全球大気運動の時系列を作成するのに用いられる。手法自体は他分野への応用が可能で，今後期待される手法の一つ。
テラ，ペタ，エクサ	テラ=10^{12}，ペタ=10^{15}，エクサ=10^{18}を表す。
電弱相互作用	電磁気力と弱い力を統合した相互作用。この理論を電弱統一理論という。弱い力は電磁気力と比較して力が非常に弱いことから名付けられ、素粒子レベルの非常に近い範囲にしか作用しない。
トーラス結合	ノード(⇒「ノード」参照)間の結合方式の一つ。二次元の場合、平面格子上で格子点にノードを配置し、4本の腕(リンク)で水平方向、垂直方向を相互に接続する。さらに上端と下端、左端と右端を接続し端のない構造になる。
熱帯季節内変動	熱帯大気中には、季節変化より短い30～60日程度の周期で対流活動発域が強弱を繰り返す変動が見られ、これを熱帯季節内変動と呼んでいる。特に、赤道に沿って対流活動発域が東進する現象をマッデンジュリアン振動と呼ぶ。熱帯季節内変動に伴う対流活動発域からしばしば台風が発生する。
ノード	計算を実行する一つの基本単位。一つの基本ソフト(OS)が動作しているプロセッサとメモリの組を指し、1台の独立した計算機として振る舞う。
バリオン	素粒子であるクオーク三つから構成される複合粒子。陽子、中性子など。
肥大型心筋症	高血圧、心臓弁膜症などの明らかな原因がないにも関わらず、心臓の壁が局所的に厚くなる(肥大)疾患で心不全や若年の突然死の原因ともなる。家族性に発症することが多いため遺伝子解析が進められオシンを中心としたサルコメア・タンパク質の遺伝子異常が発症と関係していることが同定されているが、心肥大や突然死に至るメカニズムについてはいまだ不明の点が多い。
標的タンパク質	疾病の原因に関わっているタンパク質で、創薬の対象(標的)となるタンパク質のこと。このタンパク質の働きを制限する(化合物を使ってその機能を阻害する)ことで疾病の治療が可能となる。
不揮発性メモリ	電源を供給しなくても記憶を保持できるメモリ。フラッシュメモリなどがある。
浮動小数点演算	コンピュータ内部で実数を表現するための形式である浮動小数点数を用いた演算を言う。一般に、整数演算より演算に時間がかかるため、整数演算とは区別して扱うことが多い。
分散メモリ,共有メモリ	ある計算ノードから別の計算ノードのメモリを直接参照することができないのが分散メモリであり,参照可能なのが共有メモリである。メモリを参照できない場合は,参照する前にデータ通信が必要となる。
分子動力学シミュレーション	原子一つ一つに対するニュートンの運動方程式を数値的に解いて,物質の構造や動きを研究するシミュレーションの方法。
マルチコアプロセッサ	一つの半導体チップの中に数個から十数個程度の演算コア(演算装置)が含まれているもの。各コアはそれぞれ異なる処理を行うことができる。現在は組み込み用からサーバ用までマルチコアプロセッサが広く使われている。
マルチスケール計算手法	ナノスケール,メゾスケール,マクロスケールを組み合わせた計算を行う手法。
マルチフェロイックス材料	電場をかけると磁石になったり,磁場をかけると電子の分布が変化する材料。
ミドルウェア	オペレーティングシステム(OS)とアプリケーションとの中間に位置し,アプリケーションとは別のプログラムとして動作するソフトウェア。
メッセージ通信	ある計算ノード(⇒「ノード」参照)のデータを他の計算ノードに送るための機能。
メニーコアプロセッサ	1つの半導体チップの中に50個程度以上の演算コア(演算装置)が含まれているもの。各コアはそれぞれ異なる処理を行うことができる。マルチコアプロセッサ(⇒「マルチコアプロセッサ」参照)に比べると,単純なコアを多数搭載することでより高い性能,電力効率を実現する。
メモリ階層	プログラムやデータはメモリ上に置かれ,プロセッサが次々に読み込んで処理をしていく。このとき,プロセッサコアに最も近い方から,最も高速なレジスタ,キャッシュメモリ(高速小容量から中低速大容量までの複数のレベルを組み合わせる),低速な主記憶(メインメモリ,いわゆる「メモリ」と言うとこの部分を指す)のような複数の階層から構成される。
メモリバンド幅	プロセッサとメモリとの間で単位時間当たりにやりとりできるデータ量。