Graph500

Graph500は、グラフ（ネットワーク構造）探査性能ベースのベンチマークに基づく高性能計算コンピュータのランキングである。

 概要 
高性能計算コンピュータのベンチマークとしてHPLやHPCG（Conjugate Gradient、共役勾配法）がよく用いられている。HPLとHPCGは、密行列もしくは疎行列を要素とする大規模な連立一次方程式を解くというベンチマークである。しかし、近年では高性能計算コンピュータを用いて大量のデータ処理を行う需要が高まってきている。そのような処理の性能の特性や必要とされるアーキテクチャの要件は、HPLやHPCGとは根本的に異なるため、新たな性能指標が必要になったRichard C. Murphy, Kyle B. Wheeler, Brian W. Barrett, James A. Ang. Introducing the Graph 500, 2010。

このような背景から、グラフ探査性能ベースのベンチマークに基づく性能ランキングであるGraph500が誕生した。Graph500では性能指標として、TEPS（Traversed Edges Per Second 1秒間にたどるグラフのエッジ数）を用いる。また、Graph500のベンチマークに対する電力効率を測るため、TEPSを消費電力で割った値（TEPS/W）を性能指標としたランキングGreen Graph500もある。Graph500およびGreen Graph500は、毎年6月ごろにドイツで開催される国際会議International Supercomputing Conference (ISC）と毎年11月ごろに米国で開催される国際会議Supercomputing Conference (SC)の時期に発表される。

Graph500で採用されているベンチマークは、次の3つのカーネルから構成される。
 グラフ構築
 幅優先探索
 単一始点最短経路

グラフ構築は性能ランキングには関係なく、幅優先探索と単一始点最短経路についてのみ個別にランキングが行われる。単一始点最短経路は2017年11月に新しく追加されたカーネルである。性能評価では、ランダムに64個の頂点が始点として選ばれ，順番に各カーネルが実行される。そして，64試行の調和平均が性能値に用いられる。

 幅優先探索のランキング 

 2025年11月 
前回（2025年6月）は2位であったeos-dfwが1位にランクインした。前回と比較して、ノード数とプログラムスケールは2倍になったのに対し、性能は3.2倍も向上した。3位のFrontierは、前回は6位であり、性能は5.5倍に向上した。この性能向上の理由は、前回は「富岳」で使用されているBFS（Fugaku Derivative）を用いてCPUのみで計測していたのに対し、今回はGPUによる計測が可能なBFS（XBFS ORNL variant）を使用したからと考えられる。5位に新しいシステムであるLyrisがランクインした。
順位設置場所システムノード数プログラムスケールGTEPS1CoreWeave datacentre in Dallas Texas（米国）eos-dfw1024414102672理化学研究所計算科学研究センター（日本）富岳（富士通）152064432040683Oak Ridge National Laboratory（米国）Frontier9728421619084Wuhan Supercomputing Center（中国）Wuhan Supercomputer252411153585NVIDIA Corporation（米国）Lyris2563891930

 2025年6月 
新しいシステムであるeos-dfwが2位にランクインした。4位のAuroraは前回（2024年11月）は6位だったが、利用ノード数が2倍、プログラムスケールが2つ（4倍）増えており、性能が大幅に向上している。
順位設置場所システムノード数プログラムスケールGTEPS1理化学研究所計算科学研究センター（日本）富岳（富士通）152064432040682CoreWeave datacentre in Dallas Texas（米国）eos-dfw512401268153Wuhan Supercomputing Center（中国）Wuhan Supercomputer252411153584DOE/SC/Argonne National Laboratory（米国）Aurora819242693735NVIDIA Corporation（米国）EOS NVIDIA DGX SUPERPOD4163839085

 2024年11月 
1位の富岳の性能が約22.9%向上した。プログラムスケールも1つ大きくなり、過去のGraph500の中で最大のグラフを利用している。また、3位に新しいシステムであるEOS NVIDIA DGX SUPERPODがランクインした。BFSの実装にはRAPIDS cuGraphが利用されている。
順位設置場所システムノード数プログラムスケールGTEPS1理化学研究所計算科学研究センター（日本）富岳（富士通）152064432040682Wuhan Supercomputing Center（中国）Wuhan Supercomputer252411153583NVIDIA Corporation（米国）EOS NVIDIA DGX SUPERPOD41638390854Oak Ridge National Laboratory（米国）Frontier924840296555Pengcheng Lab（中国）Pengcheng Cloudbrain-II4484028463

 2024年6月 
1位の富岳の性能が約19.6%向上した。また、5位に新しいシステムであるAuroraがランクインした。3位のFrontierと同様に、Auroraも理化学研究所が開発した幅優先探索アルゴリズムを利用している。
順位設置場所システムノード数プログラムスケールGTEPS1理化学研究所計算科学研究センター（日本）富岳（富士通）152064421660292Wuhan Supercomputing Center（中国）Wuhan Supercomputer252411153583Oak Ridge National Laboratory（米国）Frontier924840296554Pengcheng Lab（中国）Pengcheng Cloudbrain-II44840284635Argonne National Laboratory（米国）Aurora40964024250

 2023年11月 
順位は変化なしだが、1位と4位のシステムは性能が上がっている。逆に、2位のシステムはプログラムスケールは1つ上がったものの、性能は下がっている。
順位設置場所システムノード数プログラムスケールGTEPS1理化学研究所計算科学研究センター（日本）富岳（富士通）152064421388672Wuhan Supercomputing Center（中国）Wuhan Supercomputer252411153583Oak Ridge National Laboratory（米国）Frontier924840296554Pengcheng Lab（中国）Pengcheng Cloudbrain-II44840284635国家スーパー計算無錫センター（中国）神威・太湖之光（NRCPC）407684023756

 2023年6月 
富岳は1位を維持。ただし、ノード数は4.3%減ったにもかかわらず、性能は33.2%向上したhttps://www.riken.jp/pr/news/2023/20230522_4/index.html。2位と3位に新しいシステムがランクインした。3位のFrontierは理化学研究所が開発した幅優先探索アルゴリズムを利用している。
順位設置場所システムノード数プログラムスケールGTEPS1理化学研究所計算科学研究センター（日本）富岳（富士通）152064421370962Wuhan Supercomputing Center（中国）Wuhan Supercomputer252401218043Oak Ridge National Laboratory（米国）Frontier924840296554Pengcheng Lab（中国）Pengcheng Cloudbrain-II44840252435国家スーパー計算無錫センター（中国）神威・太湖之光（NRCPC）407684023756

 2022年11月 
2位にPengcheng Labのシステムがランクインした。
順位設置場所システムノード数プログラムスケールGTEPS1理化学研究所計算科学研究センター（日本）富岳（富士通）158976411029552Pengcheng Lab（中国）Pengcheng Cloudbrain-II44840252433国家スーパー計算無錫センター（中国）神威・太湖之光（NRCPC）4076840237564東京大学情報基盤センター（日本）Wisteria/BDEC-01 (Odyssey)（富士通）768037161185JAXA（日本）TOKI-SORA（富士通）57603610813
 2021年11月〜2022年6月 
5位にEuroHPC/CSCのシステムがランクインした。2期連続同じランキングであった。
順位設置場所システムノード数プログラムスケールGTEPS1理化学研究所計算科学研究センター（日本）富岳（富士通）158976411029552国家スーパー計算無錫センター（中国）神威・太湖之光（NRCPC）4076840237563東京大学情報基盤センター（日本）Wisteria/BDEC-01 (Odyssey)（富士通）768037161184JAXA（日本）TOKI-SORA（富士通）576036108135EuroHPC/CSC（フィンランド）LUMI-C（HPE）1492388468
 2021年6月 
3位に東京大学情報基盤センターのシステムがランクインした。なお、3位と4位のシステムはPRIMEHPC FX1000であり、そのアーキテクチャは1位の「富岳」とほぼ同じである。
順位設置場所システムノード数プログラムスケールGTEPS1理化学研究所計算科学研究センター（日本）富岳（富士通）158976411029552国家スーパー計算無錫センター（中国）神威・太湖之光（NRCPC）4076840237563東京大学情報基盤センター（日本）Wisteria/BDEC-01 (Odyssey)（富士通）768037161184JAXA（日本）TOKI-SORA（富士通）576036108135オークリッジ国立研究所（米国）Summit（IBM）2048407666
 2020年11月 
前回は「富岳」が利用したノード数は92,160であるが、今回のノード数は「富岳」のフルノードである158,976である。また、3位にJAXAのシステムが新たにランクインした。
順位設置場所システムノード数プログラムスケールGTEPS1理化学研究所計算科学研究センター（日本）富岳（富士通）158976411029552国家スーパー計算無錫センター（中国）神威・太湖之光（NRCPC）4076840237563JAXA（日本）TOKI-SORA（富士通）576036108134オークリッジ国立研究所（米国）Summit（IBM）20484076665ライプニッツ・スーパーコンピューティング・センター（ドイツ）（レノボ）4096396279
 2020年6月 
「富岳」が1位を獲得。なお、「京」と「富岳」の所属組織は同じであるが、組織名称が計算科学研究機構から計算科学研究センターに変更された。セコイアとMiraは運用終了のため、ランク外になった。
順位設置場所システムノード数プログラムスケールGTEPS1理化学研究所計算科学研究センター（日本）富岳（富士通）9216040709802国家スーパー計算無錫センター（中国）神威・太湖之光（NRCPC）4076840237563オークリッジ国立研究所（米国）Summit（IBM）20484076664ライプニッツ・スーパーコンピューティング・センター（ドイツ） （レノボ）40963962795ローレンス・バークレー国立研究所（米国）NERSC Cori - 1024 haswell partition（クレイ）1024372562

 2019年11月 
「京」は運用終了のため、ランク外になった。
順位設置場所システムノード数プログラムスケールGTEPS1国家スーパー計算無錫センター（中国）神威・太湖之光（NRCPC）4076840237562ローレンス・リバモア国立研究所（米国）セコイア（IBM）9830441237513アルゴンヌ国立研究所（米国）Mira（IBM）4915240149824オークリッジ国立研究所（米国）Summit（IBM）20484076665ライプニッツ・スーパーコンピューティング・センター（ドイツ） （レノボ）4096396279

 2019年6月 
前回までは64試行の中央値が性能値として用いられてきたが、今回から64試行の調和平均が性能値として用いられることになった。そのため、「京」の前回の結果は38,621GTEPS(中央値)に対し、今回の結果は31,302GTEPS(調和平均)となっている。

順位設置場所システムノード数プログラムスケールGTEPS1理化学研究所計算科学研究機構（日本）京（富士通）8294440313022国家スーパー計算無錫センター（中国）神威・太湖之光（NRCPC）4076840237563ローレンス・リバモア国立研究所（米国）セコイア（IBM）9830441237514アルゴンヌ国立研究所（米国）Mira（IBM）4915240149825ライプニッツ・スーパーコンピューティング・センター（ドイツ） （レノボ）4096396279

 2018年11月 
順位設置場所システムノード数プログラムスケールGTEPS1理化学研究所計算科学研究機構（日本）京（富士通）8294440386212国家スーパー計算無錫センター（中国）神威・太湖之光（NRCPC）4076840237563ローレンス・リバモア国立研究所（米国）セコイア（IBM）9830441237514アルゴンヌ国立研究所（米国）Mira（IBM）4915240149825ライプニッツ・スーパーコンピューティング・センター（ドイツ） （レノボ）4096396279

 2016年6月〜2018年6月  
5期連続同じランキングであった。
順位設置場所システムノード数プログラムスケールGTEPS1理化学研究所計算科学研究機構（日本）京（富士通）8294440386212国家スーパー計算無錫センター（中国）神威・太湖之光（NRCPC）4076840237563ローレンス・リバモア国立研究所（米国）セコイア（IBM）9830441237514アルゴンヌ国立研究所（米国）Mira（IBM）4915240149825（ドイツ）JUQUEEN（IBM）16384385848

 2015年6月〜2015年11月 
2期連続同じランキングであった。
 順位 設置場所 システム ノード数 プログラムスケール GTEPS 1  理化学研究所計算科学研究機構  京 (富士通)  82944  40  38621 2  ローレンス・リバモア国立研究所  セコイア (Blue Gene/Q)  98304  41  23751 3  アルゴンヌ国立研究所   (Blue Gene/Q)  49152  40  14982 4    JUQUEEN (Blue Gene/Q)  16384  38  5848 5    Fermi (Blue Gene/Q)  8192  37  2567

 2014年11月 
 順位 設置場所 システム ノード数 プログラムスケール GTEPS 1  ローレンス・リバモア国立研究所  セコイア (Blue Gene/Q)  98304  41  23751 2  理化学研究所計算科学研究機構  京 (富士通)  82944  40  19585 3  アルゴンヌ国立研究所   (Blue Gene/Q)  49152  40  14982 4    JUQUEEN (Blue Gene/Q)  16384  38  5848 5    Fermi (Blue Gene/Q)  8192  37  2567

 2014年6月 
理化学研究所、東京工業大学、九州大学、ユニバーシティ・カレッジ・ダブリン、科学技術振興機構の合同チームによるアルゴリズム最適化によって、同一ハードウェアで3倍以上の高速化が実現した。

 順位 設置場所 システム ノード数 プログラムスケール GTEPS 1  理化学研究所計算科学研究機構  京 (富士通)  65536  40  17977.1 2  ローレンス・リバモア国立研究所  セコイア (Blue Gene/Q)  65536  40  16599 3  アルゴンヌ国立研究所   (Blue Gene/Q)  49152  40  14328 4    JUQUEEN (Blue Gene/Q)  16384  38  5848 5    Fermi (Blue Gene/Q)  8192  37  2567

 2013年6月〜11月 
2期連続同じランキングであった。
 順位 設置場所 システム ノード数 プログラムスケール GTEPS 1  ローレンス・リバモア国立研究所  セコイア (Blue Gene/Q)  65536  40  15363 2  アルゴンヌ国立研究所   (Blue Gene/Q)  49152  40  14328 3    JUQUEEN (Blue Gene/Q)  16384  38  5848 4  理化学研究所計算科学研究機構  京 (富士通)  65536  40  5524 5    Fermi (Blue Gene/Q)  8192  37  2567

 2012年11月 
 順位 設置場所 システム ノード数 プログラムスケール GTEPS 1  ローレンス・リバモア国立研究所  セコイア (Blue Gene/Q)  65536  40  15363 2  アルゴンヌ国立研究所   (Blue Gene/Q)  32768  39  10461 3    JUQUEEN (Blue Gene/Q)  16384  38  5848 4  理化学研究所計算科学研究機構  京 (富士通)  65536  40  5524 5    Fermi (Blue Gene/Q)  8192  37  2567

 2012年6月 
Miraとセコイアは同率1位である。
 順位 設置場所 システム ノード数 プログラムスケール GTEPS 1  アルゴンヌ国立研究所   (Blue Gene/Q)  32768  38  3541 1  ローレンス・リバモア国立研究所  セコイア (Blue Gene/Q)  32768  38  3541 3  DARPA  Power 775 (IBM)  1024  35  508.05 4  東京大学情報基盤センター  Oakleaf-FX (富士通)  4800  38  358 5  東京工業大学学術国際情報センター  HP Cluster Platform (NEC/HP)  1366  35  317

 2011年11月 
前回まではプログラムスケールとTEPS値でランキングを決めていたが、今回からはTEPS値のみでランキングを決めるようになった上野晃司，鈴村豊大郎．大規模グラフ処理ベンチマークGraph500への2次元分割の適用と性能評価．情報処理学会研究報告．Vol.2011-HPC-132 No.20。
 順位 設置場所 システム ノード数 プログラムスケール GTEPS 1  NNSA and IBM Research  NNSA/SC (IBM)  4096  32  253.403 2  LBL  Hopper (Cray)  1800  37  112.743 3  Moscow State University  Lomonosov (MPP)  4096  37  103.079 4  東京工業大学学術国際情報センター  TSUBAME (NEC/HP)  1366  36  99.858 5    Jugene (IBM)  64000  37  92.3418

 2011年6月 
 順位 設置場所 システム ノード数 プログラムスケール GTEPS 1  Argonne National Laboratory  Intrepid (IBM)  32768  38  18.4684 2     Jugene (IBM)  32768  38  18.361 3  Moscow State University  Lomonosov (MPP)  4096  37  43.3792 4  LBL  Hopper (Cray)  1800  37  25.0182 5  LBL  Franklin (Cray)  4000  36  19.8642

 2010年11月 
 順位 設置場所 システム ノード数 プログラムスケール GTEPS 1  Argonne National Laboratory  Intrepid (IBM)  8192  36  7.0867 2  NERSC  Franklin (Cray)  9544  32  5.60493 3  Pacific Northwest National Laboratory cougarxmt (Cray)  128  29  1.30997 4  Sandia National Laboratories  graphstorm (Cray)  128  29  1.25628 5  Intel Corporation  Endeavor (Westmere)  256  29  0.572304

 脚注・出典 
NEC TSUBAME2.0がスパコンの世界ランキング「The Graph 500」にて世界3位！ 2011年11月21日
東京工業大学 学術国際情報センター HPCI資源提供機関を利用した日本チームがスパコンの世界ランキング「The Graph 500」にて世界３位と４位！ 
IT pro ビッグデータ解析性能を競う「Graph 500」で「京」が初の首位 2014年6月24日
PC Watch ビッグデータ処理性能のスパコンランキングで日本勢が二冠 2014年6月25日

 外部リンク 

 Green Graph500 公式ウェブサイト

Category:スーパーコンピュータ
Category:ベンチマーク
Category:名数500