高性能計算

高性能計算、ハイ・パフォーマンス・コンピューティングは、計算科学のために必要な数理からコンピュータシステム技術までに及ぶ総合的な学問分野である。

1. 概要
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1980年代以前はベクトル計算機が主流であったが、1990年代以降ではスカラー計算機を超並列にするのが主流になっている。HPC用クラスタをHigh-Performance Computing Cluster、HPCCという。システムの構築や利用には高いレベルの技術的スキルが不可欠であるが、汎用の部品で構成することができる。柔軟性、演算性能の面で優れ、比較的低コストであるため、並列コンピューティングによるHPCはスーパーコンピュータ業界に普及しつつある。

科学研究に使われる数値計算に対して用いられることが多く、関連する用語に高性能技術計算がある。工学的利用を指す。最近では、クラスタベースの高性能計算機はビジネスにも利用されるようになってきた。例えばデータウェアハウス、LOBアプリケーション、トランザクション処理などである。

最も高性能なスーパーコンピュータはTOP500リストで見ることができる。TOP500は世界中の最も高性能なコンピュータシステムで構成された上位500機のリストである。リストは年に2度6月と11月に改訂され、それぞれISCとSCで発表される。

なお、Highly Parallel Computingの頭文字もHPCとなるが、一般にこの分野でHPCはhigh-performance computingの略であり、特に説明などなしにHPCがHighly Parallel Computingの略であることはまずない。

2. GPGPU
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GPGPU  は、「GPU  による汎用計算」という意味の頭字語で、GPU Computingとも呼ばれることがある。この文脈における//Computing//はグラフィックス処理に限らない計算処理全般を意味している。

GPUはその本来の用途であるグラフィックスパイプラインの要求に由来する高い計算能力とスループットを持つ、SIMDタイプの高性能高並列プロセッサである。GPUにおける演算ユニットの最小単位は「ストリームプロセッサ」あるいは「ストリーミングプロセッサ」と呼ばれることがあるが、このストリームプロセッサ1つ1つは単純な構造であり、オペレーティングシステム ・アプリケーションソフトウェアの実行や周辺機器制御などの汎用処理全般をつかさどるマイクロプロセッサすなわちCPUのように複雑かつ広範な処理をこなすことはできない。しかし、単純な構造であるがゆえに集積度を高くすることができるため、理論演算性能に関していえば、GPUは同世代の製造プロセスにおけるCPUと比べて遥かに高い性能を持っている。また、CPUと比較して電力あたりの理論演算性能すなわち電力効率が高いのもGPUの特徴である。そのため、HPC分野においても、x86/x64ベースのCPUを多数用いるより、GPUを多数用いたほうが安価かつ効率的なシステムとなることが期待できる。

GPGPUのきっかけとなったプログラマブルシェーダーが登場した当初は、GPUはコンピュータグラフィックスに特化した設計であり、GPGPUプログラムの開発も難しかった。しかし、統合型シェーダーアーキテクチャの登場以降、CUDAやOpenCLのように、GPUを汎用の並列プロセッサとしてアクセス可能なプログラミングインターフェイス  およびプログラミング言語拡張の標準化とサポート・普及が始まっており、C言語のようなよく使われている言語も使用可能である。ただしCUDAやOpenCLなど、GPGPUをサポートするAPIにおいてデバイス側のカーネル記述に使われるC/C++は独自拡張が施されており、CPU向けのプログラム記述に使用される汎用C/C++とは異なる。また、CUDAはホスト側のC/C++にも拡張が入っており、専用のコンパイラを使用する必要があるなど、GPGPU対応アプリケーションソフトウェアを開発するためには従来のCPU向けプログラミングとは異なる技術や知識が必要となる。

2.1. HPC向けGPU製品
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NVIDIA TeslaやAMD FirePro Sシリーズといった、HPC分野での汎用計算を主眼において設計されたプロセッサやグラフィックスボードも製造・販売されている。これらはNVIDIA GeForceやAMD Radeonといったコンシューマー向け製品で使われるチップをベースにしてはいるが、グラフィックス出力の機能を持たず、「GPUアクセラレータ」や「コンピューティングプロセッサボード」と呼ばれることもある。また、PCやエントリーモデルワークステーション向けのグラフィックスカードと異なり、HPC向けにECCメモリのサポートも備えている。

2.2. 採用実績
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東京工業大学のスーパーコンピュータ「TSUBAME」などが、GPGPUベースの代表的なHPCシステムとして挙げられる。

TOP500の上位には、インテルやAMDの汎用CPUに加えてNVIDIA Tesla GPUを多数搭載したスーパーコンピュータが名を連ねている。

2014年11月度のGreen500においては、AMD FirePro S9150 GPUを搭載したドイツGSI研究所のL-CSCクラスターが首位を獲得した。

3. メニーコアシステム
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x86アーキテクチャベースのメニーコアシステムとして、インテルはコードネームLarrabeeと呼ばれる製品を開発していたが頓挫している。Larrabeeの思想自体はXeon Phiに受け継がれ、PCI Express接続による独立したアクセラレータ・デバイスとして開発・販売が続けられている。

2015年6月度のGreen500では、PEZY Computingのメニーコアプロセッサ「PEZY-SC」を搭載したスーパーコンピュータが1位から3位までを独占した。PEZY-SCはPCI Express接続によるコプロセッサであり、GPU  と似た点もある。しかし、GPUがSIMD型  であるのに対し、PEZY-SCはMIMD型を採用しており、より柔軟性すなわち使いやすさやソフトウェアの開発しやすさを狙った設計となっている。

4. 脚注
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5. 関連項目
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スーパーコンピュータ
高性能技術計算
分散コンピューティング
並列コンピューティング
量子コンピュータ
メタ演算
計算機科学の未解決問題
グリッド・コンピューティング
GPGPU
CUDA
OpenCL
OpenMP
OpenACC

6. 外部リンク
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Clustering Portal

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[2] Linux High Performance Computing and Clustering Portal
[3] Windows High Performance Computing and Clustering Portal
[4]
[5] ※ 単一のベンチマークHPC Linpack の性能による上位計算機システムの性能ランキング付け。
[6] HTPC News and Information.
[7] 　※ HPC業界誌
[8] 　※ HPC業界誌
[9] ※ HPC業界誌
[10]
[11] 　※ HPCの利用と応用を推進するための日本の国家的プロジェクト
[12] ※ 情報処理学会内の研究会
[13]
[14] 　※ PCクラスタおよびアクセラレータ技術によるローエンドからハイエンドのHPC市場育成を目指すコンソーシアム。
[15] HPC ソフトウェアベンダの老舗
[16]
[17]
Vol.1: The Science of Computing
Vol.2: Parallel Programming for Science Engineering
Vol.3: Introduction to Scientific Programming in C++17/Fortran2008
Vol.4: Tutorials for High Performance Scientific Computing
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