Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
ライブラリ	ソフトウェアを部品化し，ユーザがよく使う機能をまとめたもの。例えば行列演算など線形代数ライブラリとしてBLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）などが広く使われている。
理論演算性能	プロセッサ中の演算器の総数と各演算器が単位時間あたりに処理できる演算数などを元に計算した理想的な条件での性能値。
B/F值	Byte per Flop 值システムが提供できる理論メモリバンド幅（⇒「メモリバンド幅」参照）と理論浮動小数点演算性能（⇒「浮動小数点演算」「理論演算性能」参照）の比。B/F値が小さいということは，演算能力に比べてプロセッサ一メモリ間のデータ転送能力が低いことを意味する。頻繁にメモリを参照しながら計算を進めるアプリケーションでは高いB/F値が要求される。
DSL	Domain Specific Language特定分野のアプリケーションに向けたプログラミング言語の一種で，プログラム開発を容易にしたり，高い性能を得やすくするなどの利点がある。
GPU	Graphics Processing Unit元々は画像表示の際に必要な様々な処理を行うために設計された半導体チップ。近年は汎用の計算にも使えるように工夫されている。汎用プロセッサに比べて理論性能が高く，コストパフォーマンス，電力効率に優れている。
High-Radix ネットワーク	ノード（⇒「ノード参照」）間の結合方式の一種で，ノードからトーラス結合（⇒「トーラス結合」参照）などよりも多数の腕（リンク）を出す（=High-Radix）ことによって，相手ノードにたどり着くまでの距離（中継ノード数）を短くすることができる。Cray 社 Aries チップによるDragonfly ネットワークがある。
HPC	High Performance Computing大規模かつ非常に高い処理性能を要求する計算やデータ処理。
HPCC Award	HPC Challenge Award Competition年1回，HPCシステムを様々な性能指標で評価し，上位のシステムを表彰する。Global HPL（Linpack の一種），Global Random Access（メモリのランダムアクセス），EP STREAM Triad（メモリバンド幅），Global FFT（高速フーリエ変換）の4部門がある。
Linpack	米国のテネシー大学のJ.Dongarra博士らによって開発された行列計算による連立一次方程式の解法プログラムで,スーパーコンピュータの世界的な順位を示すTOP500リスト(毎年6月と11月に発表)を作成するために使われている。
MPI	Message Passing Interface分散メモリ型の計算で必要なメッセージ通信を行うための標準規格ライブラリ(⇒「ライブラリ」参照)。
OpenACC	アクセラレータを持つシステムにおいてプログラム記述を容易にするための記法。OpenMPに似た指示文でアクセラレータへのプログラムを指定する。
OpenMP	マルチコアプロセッサなどにおいて並列プログラムを記述するための標準化された記法。指示文を使って簡易に並列化を指示できる。
PGAS言語	Partitioned Global Address Space言語分散メモリ環境において,実際にはノード(⇒「ノード」参照)ごとに異なるメモリを,システム全体で単一のメモリとして扱う記法を取り入れたプログラミング言語。
SIMD演算ユニット	Single Instruction Multiple Dataプロセッサに内蔵され,一つの命令で複数のデータを同時に処理する演算器からなる。同時処理数を増やすことで高い理論演算性能を得られ電力効率も高いが,有効に活用するには優れたコンパイラが必要になる。
SoC技術	System on a Chip技術一つの半導体チップ上にシステムとして必要な一連の機能を集積する技術。
2.5次元実装	複数の半導体チップ(プロセッサとDRAMなど)をシリコンインターポーザ(⇒「シリコンインターポーザ」参照)を使って一体化すること。3次元実装(⇒「3次元実装」参照)と違い,チップ内を貫通する配線を作る必要がない。
3次元実装	半導体チップを複数(プロセッサとDRAMなど)積層すること。チップ内に上下層間を貫通する配線を作る必要がある。
## 别冊

## 參考資料集

1．国際的な状況.....1
2．国内の状況.....7
3．HPCI の利用、課題選定.....15
4．スパコンによる成果例.....21
TOP500の各国1位の推移

## スーパーコンピュータ性能ランキングの変遷

〇今回1位となった中国・国防科学技術大学(NUDT)のTianhe-2(天河2号)は、LINPACK実効性能33.86〜タFLOPS、実行効率61.6%。中国のスパコンが世界1位となるのは、2010年11月のTianhe-1A(天河1A号)以来、2回目。

OTOP10ランクイン状況としては、米国(5システム)が1位、中国及びドイツ(2システム)が2位、日本が1システム。TOP100ランクインでは、米国が47システムと圧倒的優位な状況となっている。次いで、日本(10システム)が2位、英国(8システム)が3位、中国及びフランス(6システム)が4位、ドイツ及びインド(4システム)が6位と続いている。

平成24年6月

1	1	Sequoia	ロ-レンスル/モ-ア-研	IBM	米	16.35
2	2	「京」(K computer)	理-研-算科学研究機構(AICS)	富士通	日	10.510
3	3	Mira	7ル-シ-ス研	IBM	米	8.162
4	4	SuperMUC	ラ-イ-ツ-ス-ラ-コ-ラ-シ-ラ-ラ-

平成24年11月

1位	システム名称	サイト	ベンダ	国名	Linpack 濃鉄能 (テラFLOPS)
1	Titan	オーブリッジ	Cray	米	17.592
2	Sequoia	ローレンスリバモア研	IBM	米	16.325
3	京 (K computer)	理研 計算科学研究機構(AICS)	富士通	日	10.510
4	Mira	7ルコス又研	IBM	米	8.162
5	JULQUEEN	ユーリー総合研究機構(FZL)	IBM	独	4.141
6	Super-MUC	ラブスーキー・ラブスーキー(LPSZ)	IBM	独	2.897
7	Stampede	ラキサス大学	Dell	米	2.660
8	Tiarhe-1A(天河1A号)	天津スーキンセンター	NUDT	中	2.566
9	Fermi	Cineca2021-1-1

平成25年6月

順位	システム名称	サイト	ベンダ	国名	Unpaek 演算性能 (テラLOPS)
1	Tiarhe-2(天河2号)	国防科学技术大学	NUDT	中	33.83
2	Titan	オークリジン研	Cray	米	17.90
3	Sequda	ロールスリノイをア研发	IBM	米	17.173
4	「京」(K computer)	理研 計算科学研究機構(AICS)	富士通	日	10.510
5	Mita	アルゴンス研发	IBM	米	8.897
6	Stampede	チキサス大学	Dell	米	5.168
7	JuQUE EN	ユーリヒ轮合研究機構(FZJ)	IBM	独	5.009
8	Vulcan	ロールスリノイをア研发	IBM	米	4.293
9	SuperMUC	ラウンジスーパー-ウピーティングセリ(LRZ)	IBM	独	2.897
10	Tiarhe-1(天河2号)	天津スルセクタ	NUDT	中	2.866

20	Helios	国際機械エネルギー研究センター	Bull S A	日	1.237
21	TS UBAME 2.0	東エ大学街国機関転セタ(GSIC)	NEC H P	日	1.192
26	Cekai efl FX	東大機関基盤セタ	富士通	日	1.043
43	PRIME RGY CNY 00	九州大学	富士通	日	62.1
47	SGAI AI tx X	電力中央研究所	SGI	日	62.2
50	SAK URA	高エネルギー加速器研究機構	IBM	日	53.7
51	HIMAW ARI	高エネルギー加速器研究機構	IBM	日	53.7
62	HA-PACS	筑波大計算科学研究セタ	Apprd Cray	日	42.2
63	Cray XC30	国立天文台	Cray	日	42.0
# Tianhe-2 (天河2号) について

## 概要

■中国が進める科学技術第12次5カ年計画の一環として、研究や教育に対するオープンプラットフォームとして、南中国におけるハイパフォーマンスコンピューティングサービスとしての活用を目的として開発されたスーパーコンピュータ。

■中国湖南省長沙に設置(将来的には広州に移転予定)され、国防科学技術大学(NUDT:National University of Defense Technology)と、中国Inspur社が中心に開発。ピーク性能は54〜タフロップス(「京」の約4.8倍)。

■米国製の汎用CPU(Intel)とアクセラレータチップ(Intel Xeon Phi)を組み合わせた構成。ネットワークは自国製(中国製)。

■乱流解析シミュレーションや核融合プラズマシミュレーション等での利用を想定し、アプリケーションを移植中。

■Tianhe-2号ではアクセラレータ部分が総演算性能の87%を担うことで、対性能比での省スペースと省電力を実現。

※ Tianhe-2の性能については現在調査中のもの(今後変更もあり得る)。

Tianhe-2の外観

(TOP500ホームページより引用)

「京」との性能比較

Tianhe-2 $ ^{※} $	「京」
ノード数	16000
(CPU:32000+Phi:48000)	88128
(88128CPU)
1ノードあたりの演算性能
(GFLOPS)	3431.4
(CPU:422.4+Phi:3009)	128.0
理論ピーク性能(PFLOPS)	54.9
(CPU:6.75+Phi:48.14)	11.28
リンパック性能(PFLOPS)	33.86	10.51
リンパック実行効率(%)	61.6	93.2
メモリ容量(PB)	1.4
(CPU:1.0+Phi:0.3)	1.3
演算性能あたりのメモリ容量(TB/PFLOPS)	25.6
(CPU:151.5、Phi:7.9)	122.1
演算性能あたりのメモリ帯域(B/FLOP)	CPU:0.28
Phi:0.31	0.5
演算性能あたりのインターコネクト帯域(B/FLOP)	0.018	0.39
設置面積(m²)	約720	約1500
消費電力(MW)	17.8	12.7

# TITAN（タイタン）について

## 概要

■米国エネルギー省が進めるAdvanced Simulation and Computing (ASC) プログラムの一環として、自然科学の幅広い分野での活用を目的として開発されたスーパーコンピュータ。

■米国オークリッジ国立研究所に設置され、CRAYが中心に開発。目標性能は27〜タフロップス（「京」の約2.4倍）。

■汎用CPUにGPU※1と呼ばれるチップを搭載した構成。（日本国内では、東工大TSUBAME2.0などが同じアーキテクチャを既に採用。）

■TITANではGPU部分が総演算性能の90%を担うことで、対性能比での低コストと省電力等を実現。一方、性能を引き出すためには専用の言語でのプログラミングが必要となるため、ソフトウェアの開発や既存のソフトウェアの継承が難しい。また、一般的に実効性能がCPUだけのシステムに比べて劣る。

## ※1 GPUとは

Graphics Processing Unit（画像処理装置）の略。画像処理に必要な計算処理を行う半導体チップ。

TITANの外観

(米国オークリッジ国立研究所ホームページより引用)

「京」との性能比較

TITAN※2	「京」
ノード数	18688(CPU+GPU:18688)	88128(88128CPU)
1ノードあたりの演算性能(GFLOPS)	1452.8(CPU:140.8+GPU:1310)	128.0
理論ピーク性能(PFLOPS)	27.11(CPU:2.63+GPU:24.48)	11.28
リンパック性能(PFLOPS)	17.59	10.51
リンパック実行効率(%)	64.8	93.2
メモリ容量(PB)	0.67(CPU:0.57+GPU:0.10)	1.3
演算性能あたりのメモリ容量(TB/PFLOPS)	25.7(CPU:221.9,GPU:4.4)	122.1
演算性能あたりのメモリ帯域(B/FLOP)	CPU:0.36GPU:0.19	0.5
演算性能あたりのインターコネクト帯域(B/FLOP)	CPU部分のみ:0.19全体(GPU含む):0.019	0.39
設置面積(m²)	約400	約1500
消費電力(MW)	8.2	12.7

※2 TITANの性能については現在調査中のもの(今後変更もあり得る)
# Sequoia（セコイア）について

## 概要

■ 米国エネルギー省のAdvanced Simulation and Computing (ASC) プログラムの一環として、国家核安全保障局が主導的に進めている核兵器の性能、安全性、信頼性を解析・予測することを主たる目的として開発されたスーパーコンピュータ。

■米国ローレンス・リバモア国立研究所に設置され、IBMが開発。目標性能は20〜タフロップス（「京」の約2倍）。

## 「京」とセコイアの比較

■アプリケーションプログラムの実効性能や使いやすさに関係する演算性能あたりのメモリ容量、CPU・メモリ間のデータ転送性能やCPU間のデータ転送性能では、「京」が優位となっており、幅広い分野での活用が可能と考えられる。

■一方、Sequoiaは理論ピーク性能で「京」の約2倍となっているほか、消費電力性能や設置面積で「京」よりも優位となっている。

Sequoiaの外観 (TOP500ホームページより引用)

「京」との性能比較

Sequoia	「京」
ノード数(CPU数)	98304	88128
1ノードあたりの演算性能(GFLOPS)	204.8	128.0
理論ピーク性能(PFLOPS)	20.13	11.28
リンパック性能(PFLOPS)	16.32	10.51
リンパック実行効率(%)	81.1	93.2
メモリ容量(PB)	1.5	1.3
演算性能あたりのメモリ容量(TB/PFLOPS)	76.3	122.1
演算性能あたりのメモリ帯域(B/FLOP)	0.20	0.5
演算性能あたりのインターコネクト帯域(B/FLOP)	0.10	0.39
設置面積(m²)	約300	約1500
消費電力(MW)	7.9	12.7

世界のスパコン性能推移
TOP500 国別性能推移

TOP500 国別性能割合推移
## 世界各国のハイパフォーマンス・コンピューティング(HPC)への取組(1/2)

○ スーパーコンピュータの活用が経済成長，国家安全保障，産業競争力・科学技術力強化に必須であることが，米国，欧州を中心に国際的な共通認識となり，各国においてはHPC技術の強化等を目的とした法律を制定するなど，HPC関連の技術開発を重要政策と位置づけ，活発に研究開発が実施されている。

○また, 米国, 欧州に加えて中国の台頭が目覚ましく, いずれも国家存立の基盤技術と位置づけ, 国主導で研究開発が進められている。

○さらに, エクサスケール(1エクサ=1000ぺ=100京)コンピューティングの2020年頃の実現を見据えて, 技術開発プロジェクトが世界各国において活発に実施されている。

·HPC法(High-Performance Computing Act)を1991年に制定

→ DOD/DARPA, DOEを中心にHPCC計画, CIC計画, NITRD計画等を継続的に実施

米国

→ DOE/NNSAの核兵器応用を目的としたASCII計画, ASC計画で開発されたスパコンが1997～2001年と2004～2009年の期間TOP500の1位を堅持

・超並列スーパーコンピュータ利用促進プログラムINCITE(DOE:2003年~)を実施中

→ 2012年は，60課題にJaguarとIntrepid(BlueGene/P)を合わせて1.7Bコア時間（60％に相当）を配分との報告

→ 2013年は，61課題にTitan, MiraとIntrepidを合わせて4.7Bコア時間の配分を予定との報告

·2012年，LLNLのSequoia(20ペタ)，ORNLのTitan(27ペタ)など10ペタ超級コンピュータが続々と稼働

→ 2013年6月現在，10ペタ超コンピュータを4システム，1ペタ超コンピュータを14システム保有

・当初の計画より遅れているが，2018年までに2～3台のプロトタイプを開発，2020～2022年頃には1～3台のエクサ級コンピュータの稼働を目指して準備を推進

→ NITRD計画のスパコン関連予算は2012～2013年度は約1.4B$/年で推移しているが，エクサへの取り組みを唯一行っているDOEは2014年度予算増額を要求

→ FastForward(DOE:2012～2014年)でIBM等5社とエクサのハード要素技術開発に着手(62M$)

→ エクサ向け超並列対応ソフトウェア研究開発では, 燃焼を含む3課題がDOEのCo-Designで実施

→ソフト開発プロジェクトXstack(DOE:2012～2015年)が新たに開始

→ DOEは2015年に2台の10ペタ超コンピュータ(NERSC-8, Trinity)をNERSC, LANLに導入予定

→ DOEは2016～2017年までに100〜タ超級コンピュータをORNL, ANL, LLNLに導入予定

## 世界各国のハイパフォーマンス・コンピューティング(HPC)への取組(1/2)

·FP8-Horizon計画(2014～2020年)でHPC関連予算を1.2Bユーロに倍増と報道

## EU

· 欧州25か国の参加を得た超並列スーパーコンピュータ利用促進プログラムPRACE(2008年～)を実施中

→ 仏，独，西，伊から400Mユーロの資金を獲得し，超ペタ級コンピュータ整備が実施中

→ JUQUEEN(独FZJ:5.87PFLOPS)，HERMIT(独HLRS:5PFLOPS)，CURIE(仏CEA:2PFLOPS)，

FERMI(伊CINECA:2PFLOPS)他計6機のオーバーペタ級コンピュータのリソースを公募で配分

→ 2010～2012年に4.2Bコア時間を159プロジェクトに配分したと報告

· EESI2(European Exascale Software Initiative)で，引き続きエクサ実現の課題抽出とロードマップ作成を継続

・エクサ関連プロジェクトMont-Blanc, DEEP, CRESTA(総額42Mユーロ)で, ハードとソフトの研究開発を実施中

·Human Brain Project(2013～2022年，総額1Bユーロ)が承認され，段階的にエクサ級コンピュータを整備予定

·ETP4HPC(European Technology Platform for HPC)は，欧州を中心とした主要ハード・ソフトベンダ及びスパコンセンターの総意として，欧州におけるHPCへの取り組みに対する提言や取り組むべき戦略的研究課題を取りまとめ

## +

·国家科学技術重大プロジェクト(第12&13次5か年計画:2011～2020年)の枠組みに基づき, MOST-863(国家ハイテク研究発展計画)やMOST-973(国家重点基礎研究発展計画)などを通じてHPC関連に重点投資

→ CPU, ネットワーク及びソフトの自国生産を重視して国主導で研究開発促進

## 中国

→ 天河2号(54.9PFLOPS)が，2013年6月のTOP500の1位を獲得。2015年までに100ペタ級コンピュータ，2020年までにエクサコンピュータの開発を計画とも報道

・2013年6月のTOP500では，総LINPACK性能47.3PFLOPS(計65システム)で米国に次いで2位

・モスクワ州立大学がT-Platformと2013年稼働の10ペタ級コンピュータを開発中と報道

→ 2020年のエクサコンピュータの開発も視野にいれており, 1.5B$を想定との報道もある

## ロシア

→ 米国商務省がT-Platformに対し禁輸措置をとったとの報道もされており, 先行き不透明な状況

·2013年6月のTOP500では, 総LINPACK性能2.0PFLOPS(計8システム)で10位の実績

·インド政府が第12次5か年計画(2012～2017年)で350M$を投じ, ペタ級コンピュータ及びエクサ向け要素技術を開発中

・2013年6月のTOP500では，総LINPACK性能2.7PFLOPS(計11システム)で7位の実績

·1995年，韓国情報基盤イニシアティブ(Kll; Korea Information Infrastructure Initiative)を開始

·HPC法(National Supercomputing Promotion Act)を2011年に制定

韓国

·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（2013～2017））を策定

·2013年6月のTOP500では，総LINPACK性能1.0PFLOPS（計4システム）で16位の実績
## 第4期 科学技術基本計画 平成23年8月19日 閣議決定 (HPCI関係抜粋)

## Ⅲ．我が国が直面する重要課題への対応

### 2. 重要課題達成のための施策の推進

## （４）国家存立の基盤の保持

## i）国家安全保障・基幹技術の強化

有用資源の開発や確保に向けた海洋探査及び開発技術、情報収集や通信をはじめ国の安全保障や安全な国民生活の実現等にもつながる宇宙輸送や衛星開発及び利用に関する技術、地震や津波等の早期検知に向けた陸域、海域における稠密観測、監視、災害情報伝達に関する技術、独自のエネルギー源確保のための新たなエネルギーに関する技術、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、地理空間情報に関する技術、さらに能動的で信頼性の高い（ディペンダブルな）情報セキュリティに関する技術の研究開発を推進する。

## （５）科学技術の共通基盤の充実、強化

## i）領域横断的な科学技術の強化

先端計測及び解析技術等の発展につながるナノテクノロジーや光・量子科学技術、シミュレーションやθ-サイエンス等の高度情報通信技術、数理科学、システム科学技術など、複数領域に横断的に活用することが可能な科学技術や融合領域の科学技術に関する研究開発を推進する。

## Ⅳ．基礎研究及び人材育成の強化

## 4 ．国際水準の研究環境及び基盤の形成

## （１）大学及び公的研究機関における研究開発環境の整備

## ②先端研究施設及び設備の整備、共用促進

## <推進方策>

国は、公的研究機関を中心に、世界最先端の研究開発の推進に加えて、幅広い分野への活用が期待される先端研究施設及び設備の整備、更新等を着実に進めるとともに、その着実な運用や、「共用法」に基づく施設など世界最先端の研究施設及び設備について共用を促進するための支援を行う。

公的研究機関等は、保有する施設及び設備の共用を促進するとともに、これを利用する研究者や機関の利便性を高めるため、安定的な運転時間の確保や利用者ニーズを把握した上での技術支援者の適切な配置など、利用者支援体制を充実、強化する。また、優れた研究成果が創出できるよう、共用に際して、研究課題の公募や選定の在り方を含め、より成果が期待される研究開発を戦略的に実施するための方策を講じる。

## 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

事業概要

今後とも我が国が科学技術・学術研究、産業、医・薬など広沢な分野で世界をリードし続けるため、スーパーコンピュータ「京」を中核とし、多様な利用者のニーズに応える革新的な計算環境（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）を構築するとともに、この利用を推進し、地震・津波の被害軽減や、グリーン・ライフイノベーション等に貢献。

## (1) HPC(ハイパフォーマンス・コンピューティング)基盤の運用13,802百万円（16,866百万円）

## （i）「京」の運営 11,484百万円（15,009百万円）※H24年度は開発に係る経費含む

（内訳）・「京」の運用等経費10,587百万円（9,653百万円）

・特定高速電子計算機施設利用促進897百万円（897百万円）

我が国の高性能計算環境の中核となるスーパーコンピュータ「京」の運用を着実にすめる。

## （ii）HPCIの運営 2,318百万円（1,856百万円）

多様な利用者のニーズに応じ、我が国の計算資源を最適に活用するとともに、データの共有や共同分析などを可能とするための研究基盤を構築する。平成25年度は、平成24年9月28日に共用開始したHPCIのシステムの着実な運用を行う。また、将来のHPCIのシステムのあり方の調査研究を行う。

## (2) HPCI利用の推進 2,614百万円（3,075百万円）

## (i) HPCI戦略プログラム 2,614百万円 (3,075百万円)

「京」を中核とするHPCIを最大限活用し、①画期的な成果創出、②高度な計算科学技術環境を使いこなせる人材の創出、③最先端計算科学技術研究教育拠点の形成を目指し、戦略機関を中心に下記の戦略分野における「研究開発」及び「計算科学技術推進体制の構築」を推進。

## < 戦略分野 >

分野1:予測する生命科学・医療および創薬基盤

分野2:新物質・エネルギー創成

分野3:防災・減災に資する地球変動予測

分野4:次世代ものづくり

分野5:物質と宇宙の起源と構造

## ○スーパーコンピュータ「京」の概要

◆平成23年11月に性能目標のLINPACK 10ペタフロップス※達成。平成24年6月システム完成。

◆平成23年6月、11月と連続で世界スパコン性能ランキング(TOP500)において1位を獲得。

## ◆平成24年9月28日に共用開始。

※ 10ペタフロップス: 1秒間に1京回(＝10,000兆回)の計算性能

OHPCIのイメージ

スーパーコピュータ「京」を中核として国内の大学等の計算機やストレシを高速ネットワークでつなぎ、多様なユーザーニーズに応える利便性の高い利用環境を構築。

## 心臓シミュレーション

## シミュレーションによる 地震津波の被害予測
スーパーコンピュータ「京」プロジェクト関連予算

平成18年度	平成19年度	平成20年度	平成21年度	平成22年度	平成23年度	平成24年度	合計
スーパーコンピュータ「京」	概念設計	詳細設計	試作・評価・製造	性能チューニング	Linpack 10PFLOPS達成(目標:H24年6月→実績:H23年11月)
<システム開発経費小計>12億	53億	111億	110億	353億(うち、システム製造費)国庫債務負担行為(3年間の総額490億円)348億円	110億	45億	24年9月末共用開始合計 793億円
「京」施設	設計1億	34億	67億	61億	29億	完成	合計 193億円
「京」ソフトウェア(グランドチャレンジアプリケーション)	開発・製作・評価22億	32億	22億	19億	15億	実証10億	6億	合計 126億円※H23,24年度のソフトウェア実証16億は、HPCI戦略のセラムの中で実施。1,111億円
費 用	35億	120億	200億	190億	397億	119億	50億
「京」の運用等経費	↓	運用14億	65億	97億
「京」の利用者選定・利用支援	最先端・高性能汎用スーパーコンピュータ開発利用プロジェクト	9億	共用法に基づく登録機関が実施。
HPCIの構築	HPCIシステム基本設計・詳細設計	整備・構築	※将来のHPCIシステムのあり方の調査研究のための経費4.4億円を含む。
HPCI戦略プログラム	0.5億	1.8億	19億*
FS準備研究0.3億	3億	HPCI戦略プログラム35億	31億

HPCIの枠組み

「京」を中核とする国内のスパコンやストレージを高速ネットワークでつなぎ、ユーザー窓口の一元化などにより、利便性の高い利用環境を構築。

「HPCIの整備・運営」として、各機関への委託事業により実施。
# スーパーコンピュータ「京(けい)」の概要

## ・2011年6月と11月の二期連続で世界スパコン性能ランキング(TOP500)において1位を獲得

・「京」の利用研究が2年連続でゴードン・ベル賞(コンピュータシミュレーション分野での最高の賞)を受賞

## O概要

◆平成23年11月にLINPACK性能 $ ^{※1} $ 10ペタフロップス $ ^{※2} $ 達成。

◆平成24年6月システム完成済(兵庫県神戸市の理化学研究所に設置)

◆平成24年9月28日に共用開始

※1 スーパーコンピュータの性能を測るための世界的な指標(ベンチマークプログラム,

※2 10 $ ^{\circ} $ タフロップス:一秒間に1京回(=10,000兆回=10 $ ^{16} $ 回)の足し算, 掛け算が可能な性能

〇プロジェクト経費 約1,110億円(H18~H24)

CPU（富士通製）8万個以上を使用

ラック

## O特長

◆全CPUフル稼働時の連続実行時間は29時間以上で世界最高水準の信頼性

◆世界トップ10の実行効率(理論性能に対する実際の性能の比率)平均が78％のところ、「京」は93％

◆アプリケーションプログラムの実行性能や使いやすさに関して高い性能

◆水冷システムの導入により消費電力の削減や故障率の低減に寄与

◆六次元メッシュ/トーラス結合の採用による高い利便性・耐故障性・運用性

◆共用法に基づき、登録機関(高度情報科学技術研究機構)と理化学研究所が連携し、「京」を利用する体制を構築。

K computer

## TOP500(平成25年6月)のうち日本に設置されているスパコン

順位	サイト	ベンダ	システム名称	Linpack 演算性能 (テラFLOPS)
4	理研 計算科学研究機構(AICS)	富士通	「京」(K computer)	10,510
20	国際核融合エネルギー研究センター	Bull SA	Helios	1,237
21	東工大学術国際情報センター(GSIC)	NEC/HP	TSUBAME 2.0	1,192
26	東大情報基盤センター	富士通	Oakleaf-FX	1,043
43	九州大学	富士通	PRIMERGY CX400	621
47	電力中央研究所	SGI	SGI Altix X	582
50	高エネルギー加速器研究機構	IBM	SAKURA	537
51	高エネルギー加速器研究機構	IBM	HIMAWARI	537
62	筑波大計算科学研究センター	Cray	HA-PACS	422
63	国立天文台	Cray	Cray XC30	420
118	核融合科学研究所	日立	Hitachi SR16000	253
121	京都大学	Cray	Camphor	252
124	東北大学 金属材料研究所	日立	Hitachi SR16000	244
129	分子科学研究所	富士通	PRIMERGY CX250 & RX300	238
138	サービスプロパイダ	HP	DL160 Gen8	227
161	日本原子力研究開発機構(JAEA)	富士通	PRIMERGY BX900	191
177	サービスプロパイダ	HP	BL460c Gen8	187
207	九州大学	富士通	PRIMEHPC FX10	167
212	東大 物性研	SGI	SGI Altix ICE 8400EX	162
273	エレクトロニクス関係	IBM	iDataPlex DX360M4	139
282	京都大学	Cray	Laurel	135
318	サービスプロパイダ	HP	DL360p Gen	126
334	金融関係	IBM	xSeries x3650M3	126
341	地球シミュレータセンター	NEC	地球シミュレータ	122
344	北海道大学情報基盤センター	日立	Hitachi SR16000 Model M1	122
393	JAXA	富士通	Fujitsu FX1	111
432	北陸先端科学技術大学院大学	Cray	Cray XC30	105
461	東大情報基盤センター	日立	T2Kオープンスパコン	102
467	東大ヒトゲノム解析センター	日立	HA8000-tc/HT225	101
480	理研情報基盤センター(RIKEN)	富士通	RICC	98
## TOP500の推移

平成23年11月	平成24年6月	平成24年11月	平成25年6月
総Linpack性能(FLOPS)	日本	14.22〜(19.2%)	18.00〜(14.5%)	19.44〜(12.0%)	20.33〜(9.1%)
全体	74.06〜	123.41〜	161.97〜	223.53〜
国内設置台数(注)(システム数)	30(6.0%)	35(7.0%)	32(6.4%)	30(6.0%)
日本製スパコン設置台数(システム数)	13(2.6%)	14(2.8%)	17(3.4%)	16(3.2%)

(注)海外メーカー分を含む

## 9 大学情報基盤センターの計算リソースの概要

■ 大型計算機を運用管理するとともにその整備を図る

■ 学術研究等の共同利用に供する

■ 計算機の高度利用に関する研究および開発を行う

平成25年4月現在総理論演算性能 6,509Tflops

大阪大学：

SX-9 (16.4Tflops, 10TB)

SX-8R (5.3Tflops, 3.3TB)

Express5800/120Rg-1 (6.1Tflops, 2TB)

Express5800/53Xh (16.6Tflops, 2.6TB)

## 京都大学：

Cray XE6 (300.8Tflops, 60TB)

APPRO GreenBlade8000 (242.5Tflops, 38TB)

APPRO 2548X (10.6Tflops, 24TB)

## 九 州大学：

PRIMEHPC FX10 (181.6Tflops,24.6TB)

PRIMERGY CX400 S1 (811.9TF,185TB)

SR16000/L2 (25.3Tflops,5.5TB)

北海道大学：

SR16000/M1 (172.6Tflops, 22TB)

東北大学：

SX-9 (26.2Tflops, 16TB)

SX-9 (3.3Tflops, 2TB)

Express5800(1.7Tflops, 3TB)

筑波大学：

T2K-Tsukuba (95.4Tflops,21TB)

70ティ計算機バテム (802Tflops,34TB)

東京大学：

T2K (140.1Tflops, 31TB)

SR16000/M1 (54.9Tflops,11TB)

PREMEHPC FX10 (1135.2Tflops, 150TB)

東京工業大学：

TSUBAME2.0 (2400Tflops,99TB)
## ○大学(最大理論性能が100GFLOPS以上)(平成24年5月現在)

※「学術情報基盤実態調査」による調査結果をもとに集計。調査対象は国立86、公立82、私立610の計778大学。

学内利用(人)	学外利用(人)	最大理論性能(TFLOPS)
国立大学(22大学)	9,409	5,190	6,793.94
公立大学(4大学)	372	186	141.44
私立大学(13大学)	2,061	19	82.30
合計	11,842	5,395	7,017.67

$ ^{*} $ うち、情報基盤センター（9大学）5,589.82TFLOPS

○大学共同利用機関法人、独立行政法人(最大理論性能が1.5TFLOPS以上)

(利用者数は平成24年5月現在、最大理論性能は平成24年10月現在)

機関内利用(人)	機関外利用(人)	最大理論性能(TFLOPS)
大学共同利用機関法人	946	3,297	1,949.19
独立行政法人	3,084	844	12,566.08
合計	4,030	4,141	14,515.27

## 「京」の要求計算資源量

<申請件數>

京一般利用	京若手人材育成利用	京産業利用(トライアルユース)	京産業利用(実証利用)	京産業利用(個別利用非公開)	京+HPCI資源	京以外一般利用	京以外産業利用(実証利用)	HPCI共有ストレージ利用(共有型)	合計
105	58	2	22	5	33	27	4	3	259

※高度情報科学技術研究機構発表資料より

<「京」要求資源量>

※1: 要求資源量については精査中であり、今後、修正される可能性がある。

※2: 京一般利用の示す資源量は、左記京一般利用（105件）および京+HPCI資源（33件）の課題で要求している京の資源量である。
TOP500の1-500位合計性能に対する国内マシン性能の割合(LINPACK性能)
9大学、附置研、共同利用機関、独法の計算資源量合計
HPCI戦略プログラム戦略分野

「京」を中核とするHPCIを最大限活用し、①画期的な成果創出、②高度な計算科学技術環境を使いこなせる人材の創出、③最先端コンピューティング研究教育拠点の形成を目指し、戦略機関を中心に戦略分野の「研究開発」及び「計算科学技術推進体制の構築」を推進する。

分野1	予測する生命科学・医療および創薬基盤
ゲノム・タンパク質から細胞・臓器・全身にわたる生命現象を統合的に理解することにより、疾病メカニズムの解明と予測をおこなう。医療や創薬プロセスの高度化への寄与も期待される。	・理化学研究所
分野2	新物質・エネルギー創成
物質を原子・電子レベルから総合的に理解することにより、新機能性分子や電子
デバイス、更には各種電池やバイオマスなどの新規エネルギーの開発を目指す。	・東大物性研(代表)
・分子研
・東北大金材研
分野3	防災・減災に資する地球変動予測
高精度の気候変動シミュレーションにより地球温暖化に伴う影響予測や集中豪雨の予測
を行う。また、地震・津波について、これらが建造物に与える被害をも考慮した予測を行う。	・海洋研究開発機構
分野4	次世代ものづくり
先端的要素技術の創成～組み合わせ最適化～丸ごとあるがまま性能評価・寿命予測というプロ
セス全体を、シミュレーション主導でシームレスに行う、新しいものづくりプロセスの開発を行う。	・東大生産研(代表)
・宇宙航空研究開発機構
・日本原子力研究開発機構
分野5	物質と宇宙の起源と構造
物質の究極的微細構造から星・銀河の誕生と進化の全プロセスの解明まで、極微の素粒
子から宇宙全体に至る基礎科学を融合し、物質と宇宙の起源と構造を統合的に理解する。	・筑波大(代表)
・高エネ研
・国立天文台

※ スーパーコンピュータ「京」で、社会的・学術的に大きなブレークスルーが期待できる分野を「戦略分野」(5分野)とする。

※ 各戦略分野の研究開発、分野振興等を牽引する機関を「戦略機関」とする。

「京」の共用の枠組み

(法定業務)

HPClコンソーシアム

計算資源提供機関やユーザーコミュニティ機関等

HPClの整備・運用や、

計算科学技術振興に関わる意見を

幅広く集約し提言

戦略機関(社会が期待する画期的な成果創出のため、「京」を中核とするHPCIの重点的・戦略的な利用)利用者(大学、独立行政法人、産業界等、基礎研究から産業利用まで幅広い利用)
（平成25年6月21日現在）

# 「京」の利用者選定について

## ＜京の利用枠＞

京の利用については公募に基づいて選定する一般利用枠と公募によらず重要なテーマ・課題を選定する戦略プログラム利用枠等がある。

## 利用可能な資源

若手人材育成（5%程度）

產業利用（5%程度）

## <一般利用桿>

産業界を含め幅広い利用者を対象に公募し、申請のあった者の中から課題審査委員会の審査を経て利用者が選定される。

## <戦略プログラム利用枠>

文部科学省が戦略的見地から配分内容を定め、登録機関によるプロセス審査を経て利用者が選定される。

※なお、利用料金については産業利用で成果非公開の場合有償とする。

（1ペタフロップスを1時間使った場合約10万円）

## 産業利用の促進に向けた取り組み

「京」の産業利用は、我が国の産業競争力強化とともに、「京」の成果を社会に還元する上でも重要。

○ 平成24年度に行った「京」の一般公募では、産業利用課題の応募は29件（全体申請件数の約1割）で要求資源量が4倍以上の競争率になるなど、産業界からも想定を上回る利用の申込み。

○ 平成25年度においても産業利用枠を含む追加公募を実施(平成25年度下期分)し、全体申請件数に占める割合が約3割へと大幅に増加するなど、産業利用のニーズの高まりが顕著。

<產業利用促進策>

○「京」を試用して有用性の見極めと本格利用の準備を行う「トライアル・ユース」を随時募集。

「京」の産業利用に当たって、「コンシェルジュ」的相談窓口を設置し、情報提供、技術相談をきめ細かく行うなど、利用支援を強化。

○産業利用拠点である「アクセスポイント」を東西2か所に設置し、成果の帰属や知財権を明確にするなど利用環境を整備。

## 産業利用枠(配分資源量は「京」全体の5%程度)利用の企業

## <成果公開型（17件）>

清水建設、竹中工務店、ブリデストン、住友ゴム工業、武田薬品工業、大日本住友製薬、富士フイルム、東洋紡、住友化学、日東電工、川崎重工業、コベルコ科研、みずほ情報総研、トヨタ自動車、トヨタテクニカルディベロップメント、日本自動車工業会など

## <成果非公開型（5件）>

大日本住友製薬、第一三共、富士通アドバンストテクノロジ、アスムス、数値フローデザイン

<トライアル・ユース（12件）>

三ツ星ベルト、東洋ゴム工業、茨城日立情報サービス、

半導体理工学研究センター、本田技術研究所、昭和電工、

地震工学研究開発センター、住友ベークライト、川崎重工業、

フォーラムエイト、応用地質、日本ゼオン

(平成25年6月21日現在)

これまでに「京」を利用した企業は53社

産業利用枠課題の利用分野

産業利用枠課題における利用分野別の配分資源量の割合
## 「京」における利用区分、利用料の基本的考え方

※海外の利用については、国際交流推進の観点から、利用することが可能。ただし、海外の企業に所属する者については、国内の法人に所属する者との共同申請とする。

## 「京」における課題選定について

## ＜選定の枠組み＞

○利用者及び利用課題の選定に当たっては、「特定大型施設の共用に関する法律」に基づき、登録機関として選定された高度情報科学技術研究機構が中正公立な立場で利用者の選定を行う。

○具体的には、登録機関の下におかれた選定委員会が選定方針の策定、利用者の選定等を行い、課題審査委員会が個別の課題の審査を行う。

## ＜選定の基準＞

1. 科学的に卓越し、又は社会的に意義が高く、ブレークスルーが期待できる課題であること

2. 「京」が有する計算資源を必要としていること

3. ソフトウェアの効率性（並列性）、計算処理、データ収集、結果の解析手法等が十分に検証済みであるとともに、各種資源の利用計画や研究体制が妥当であること

4. 提案課題の実施及び成果の利用が平和目的に限定される等、科学技術基本法や社会通念等に照らして、当該利用研究課題の実施が妥当であること

課題選定の枠組み

## (若手人材育成課題)

1. 将来の発展が期待できる優れた着想を持つ研究計画であること。(2. ~4. は上記同様)

## (産業利用課題)

1. 自社内では実施できない解析規模や難易度の課題であること

2. 産業応用出口戦略が明確な課題であること

3. 産業利用の開拓に向けた波及効果(社会への貢献)が十分期待できる課題であること(4は上記同様)
# 登録機関における「京」に関する利用支援

## 京」の利用者

## 問合せ

ヘルプデスク

## (1) 申請前の事前相談

- 応募手続きについての相談

- 課題申請書類の記入方法についての相談

- 「京」の計算機環境(HW,SW)の問合せ

## (2) 利用相談

- コンパイルエラー、実行時エラー等

- 他システムからの移行

- ライブラリ、ツール等

- 性能情報採取方法

- 実行結果不正

## (3) 技術支援

- 利用者からの高速化支援の依頼

- 重点的に支援するプログラムをピックアップ

- プログラム性能情報の採取

- 高速化支援

- ボトルネック調査(通信特性分析, インバランス評価, 单体性能評価) など

## 登錄機関

## 回答

## （4） 情報提供

- 一元的に各種の情報をポータルサイトで提供

- HPCIシステムの提供機関と計算機資源の一覧

- お知らせ

- 課題募集開始、説明会、講習会の案内など

- 高速化ノウハウなど

## (5) 利用講習会の実施

- 利用開始後に利用講習会を適宜開催

- 利用環境,開発環境,システムの説明

- 性能分析手法、高速化のノウハウ

## HPCIの課題選定について

## く選定の枠組み>

利用者及び利用課題の選定に当たっては、「京」の枠組みと連携しながら、一括した課題選定の一部として、委託事業により高度情報科学技術研究機構が中正公立な立場で課題選定を行う。

○具体的には、登録機関の下におかれた選定委員会が選定方針の策定を行い、公募を実施。

〇公募された課題について、課題審査委員会が審査により課題を選定。

○選定結果を選定委員会に報告。

## く選定の基準>

## ■「京」以外のHPCI共用計算資源

1. 大規模、大容量計算に挑戦する計算課題であること

2. 将来的に「京」やそれに続く大規模の計算機利用につながり得る研究課題であること

3. 複数計算機資源を利用することが期待される研究過大であること

## ■ 產業利用課題

1. 自社内では実施できない解析規模や難易度の課題であること

2. 産業応用出口戦略が明確な課題であること

課題選定の枠組み

3. 産業利用の開拓に向けた波及効果(社会への貢献)が十分期待できる課題であること

4. 提案課題の実施及び成果の利用が平和目的に限定される等、科学技術基本法や社会通念等に照らして、当該利用研究課題の実施が妥当であること

## く対象となる計算資源＞

## ■スーパコンピュータ

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

■共用ストレージ

東拠点:東京大学内、西拠点:計算科学研究機構内
## スーパーコンピュータ「京」の利用成果がゴードン・ベル賞を受賞 2011年

## 概要

理研、筑波大、東大、富士通のチームによる『「京によるシリコン・ナノワイヤの第一原理計算』が、コンピュータシミュレーション分野で最高の賞であるゴードン・ベル賞の最高性能賞を受賞。日本人によるこの受賞は2004年以来7年ぶりの快挙。(参考)ゴードン・ベル賞

米国計算機学会（ACM）が、毎年ハードウェアとアプリケーションの開発において最高の成果をあげた論文に付与する賞。毎年11月に開催される米国スーパーコンピュータ会議にて表彰式が行われる。このうち実行性能部門の最高性能賞は最も栄誉ある賞とされている。

## 研究内容

## 【背景】

○22nm以下の微細構造をもつ次世代半導体において、漏れ電流による消費電力の解決が課題。このため、シリコン・ナノワイヤが次世代半導体の材料として期待されているが、その実現には、ナノワイヤ内の原子・電子の解析が不可欠。

○しかし、このような微細材料での実験はできず、また、シミュレーションでは計算機の能力不足から、2,000原子程度（ごく一部分）までしか計算できなかった。

## 【京による成果】

○現実の材料サイズに近い10万原子規模のナノワイヤの電子状態の計算し、世界で初めてナノレベルの高精度シミュレーションを可能にした(3ペタフロップスでの計算)。(→従来のシステムでは30年以上かかる計算が、「京」により1週間で実施可能に)

また、約4万原子のナノワイヤの電子状態を断面の形状を変えて計算し、断面の形状による電子輸送特性の変化を初めて明らかにした。

## 【今後の展開】

○22nm以下の微細構造を持つ次世代半導体の製造方法の確立

○高速・高機能、省エネルギーなどの特長をもつ新しいデバイスの設計に貢献

シリコン・ナノワイヤを用いた次世代半導体のイメージ

## スーパーコンピュータ「京」の利用成果がゴードン・ベル賞を受賞 2012年

## 概要

筑波大、理研、東工大の研究グループによる『約2兆個のダークマター粒子の宇宙初期における重力進化の計算』が、コンピュータシミュレーション分野での最高の賞であるゴードン・ベル賞を受賞。日本のグループによるゴードン・ベル賞受賞は2年連続で、今回は筑波大グループの単独受賞。

(参考)ゴードン・ベル賞 米国計算機学会(ACM)が、毎年ハードウェアとアプリケーションの開発において最高の成果をあげた論文に付与する賞。毎年11月に開催される米国スーパーコンピュータ会議(SC)にて表彰式が行われる。

## 研究内容

## 【背景】

宇宙の形成過程を明らかにするには、ダークマターの重力進化の解明が不可欠。（ダークマターとは：宇宙全体の物質エネルギーのうち約2割を占め重力相互作用だけが働く物質であり、素粒子としての正体は解明されていない）

○しかし、1兆個以上におよぶダークマター粒子のシミュレーションは計算機の能力が足らず、実施できなかった。(現在は筑波大グループの他、米国・アルゴン又研グループも実施中)

## 【「京」による成果】

世界最大規模である数兆個におよぶダークマター粒子の重力進化を、実用的な時間内にシミュレーションすることを可能とした（5.67ペタフロップスでの計算）。

(→パソコン1台で数百年かかる計算が、「京」により3日で実現)

○宇宙初期(約137億年前の宇宙誕生から約200万年後～約1億年後)のダークマターの密度分布を計算(右図参照)

○筑波大グループのアプリケーションは、アルゴンヌ研グループの6倍程効率が良く、アプリケーション開発でも世界をリードしていることが示された。

## 【今後の展開】

〇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が期待される。

〇より微細なダークマター構造を解明でき、ダークマター粒子の探査、正体解明に貢献。

図: 宇宙初期のダークマター密度分布

明るさはダークマターの空間密度を表し、明るいところは密度が高い。また、zは赤方偏移の量を表しており、数値が大きいほど過去を見ている（天文学では時間や距離の尺度として用いられる）。

【上段左】宇宙誕生時はほぼ一様。z=400は宇宙誕生から約200万年後であり、1辺約5光年。

【上段中】時間の経過につれて重力により集まり、大きな構造が形成される。

【下段】下段右は、誕生から約1億年後の宇宙の姿（約136億年前、1辺約65光年）。

中心部を拡大したものが下段中、更に拡大したものが下段左。(zは全て31)
## スーパーコンピュータによって期待される成果の例（1）

心疾患のマルチスケール・マルチフィジックス

シミュレーション (研究代表者: 東京大学・久田俊明)

心臓シミュレーション

細胞・組織・臓器を部分ではなく、心臓全体をありのままに再現し、心臓病の治療法の検討や薬の効果の評価に貢献

## 創薬応用シミュレーション

(研究代表者: 東京大学・藤谷秀章)

新薬の候補物質を絞り込む期間を半減（約2年から約1年）して画期的な新薬の開発に貢献

薬候補のタンパク質への

高精度結合シミュレーション

## 地震・津波の予測精度の高度化に関する研究（研究代表者：東京大学・古村孝志、東北大学・今村文彦）

シミュレーションによる

地震・津波の被害予測

50m単位（プロック単位）での予測から地盤沈下や液状化現象等の影響も加味した10m単位（家単位）の詳細な予測を可能とし、都市整備計画への活用による災害に強い街作りやきめ細かな避難計画の策定等に貢献

## 乱流の直接計算に基づく次世代流体設計システムの研究開発 (研究代表者: 東京大学・加藤千幸)

車両挙動を解明する全乱流渦のシミュレーション

乱流の直接計算を工業製品の熱流体設計に適用することにより、従来行われていた風洞実験などを完全にシミュレーションで代替し、設計の効率化に貢献

## スーパーコンピュータによって期待される成果の例（2）

## シリコンナノワイヤーのシミュレーション (研究代表者: 東京大学・押山淳、岩田潤一)

シリコンナノワイヤー内の

電流の通り道の解析

ナルベルの精密シミュレーションにより、低消費電力トランジスタなどの新しいデバイスや高効率な電池材料などの機能性材料の開発等に貢献

## 地球規模の気候・環境変動予測 (研究代表者: JAMSTEC・時岡達志、東京大学・木本昌秀、佐藤正樹)

全球雲解像モデルNICAM によるシミュレーション

世界初の雲まで解像できる高解像度の大気モデルを用いて、熱帯の巨大積雲群の東進を予測。2週間以上先の天気予報の可能性を切り開く

## 超新星爆発およびブラックホール誕生過程の解明（研究代表者：京都大学・柴田大）

超新星爆発の

3次元シミュレーション

高精度な一般相対論的流体計算及びニュートリノ輻射輸送計算で、従来再現に成功していない重力崩壊型超新星爆発及びブラックホール誕生過程を解析、評価する。

## 船体まわりの流れのシミュレーション (研究代表者:東京大学・加藤千幸)

プロペラ回転や波の影響も考慮した、300億格子規模の超大規模実用計算

（財団法人 日本造船技術センター 提供）

ミクロンオーダーの渦まで再現することにより、予測精度を飛躍的に向上させ、実験を完全にシミュレーションで代替し、開発コスト・開発期間を大幅に削減することを目指す。
② 東日本大震災に係るデータの収集・整理による利活用促進

科学技術振興機構（JST）は、震災復興や防災・減災に役立つ様々な情報をつなぐ新たな情報流通モデルを開発するため、東北大学等と協力して、東日本大震災に関して散在しているマルチメディアデータを体系的に整理し、専門家等が利用できる形に整備

情報整理の概念図

提供：科学技術振興機構

国立国会図書館、東北大学 災害科学国際研究所等において震災に係るあらゆる記憶、記録、事例、知見等の収集が進み、膨大な情報量となっており、防災・減災等に活用できる有益な情報を取り出すことが難しくなってきている。

そこで、JSTは、東北大学等と協力して、東日本大震災に関する画像、動画などの散在しているマルチメディアデータを体系的に整理し $ ^{1} $ 、専門家等が利用できる形に整備する取組を平成25年4月より開始した。今後は、震災からの復興や防災・減災に役立つ様々な情報を循環型につなぐ新たな情報流通モデル $ ^{2} $ の開発を目指すこととしている。

これらの取組により、国内外の研究者等の研究開発が加速し、震災からの復興や今後の防災・減災に貢献することが期待される。

## ③ 高台移転作業の迅速化に向けた取組

宮城県、岩手県は、文化庁、国立文化財機構、東北大学、岩手大学の技術協力の下で、企業が開発したデジタル機器を導入し、高台移転先候補地の埋蔵文化財調査の測量工程 (遺構の実測)を迅速に実施