スーパーコンピュータ技術史
スーパーコンピュータ技術史(スーパーコンピュータぎじゅつし)では、スーパーコンピュータとHPCについて、その起源から現在に至るまでの主に技術についての歴史を記述する。
歴史的に、コンピュータの主たる用途は科学技術計算と事務処理であり、コンピュータの歴史において、前者の歴史は主に機械式計算機などの計算機の歴史に、後者の歴史はタビュレーティングマシンの歴史に繋がっている。
高性能計算の需要は、主に科学技術計算であったが、歴史的には「スーパーコンピューティング」という用語はタビュレーティングマシンに対して使われたのが最初とされている。国勢調査のように(科学計算とも言えるが)事務処理でも、高速に大量の処理をこなすことが必要なこともある、というわけである。
まず、コンピュータ以前の時代についておおまかに述べる。アストロラーベは、天文現象を機械的にシミュレーションするアナログ計算機であった。これは暦や測量のために使われた。そういった現象を計算で扱えるようになるまでには長い時間がかかった。
加減算はアバカスのような器具を利用することで行えるが、乗除算は加減算の繰り返しを必要とする。あるいは統計など大量の計算を必要とする用途がある。
17世紀に、対数を元にして、精度は限られるが計算尺で乗除算が行えるようになった。数値的にはネイピアによるネイピアの骨の発明と、後述する数表の一種である対数表がある。同じ頃、パスカルやライプニッツによる機械式計算機により、繰り上がりや繰り下がりが自動になった。
中国や日本では独特の数学(日本のものを和算と言う)が発達し、算木・算盤(「そろばん」ではなく「さんばん」)という器具が生まれ、天元術といった計算術が生まれた。
円周率や自然対数等の定数、対数・指数、三角関数、平方根などの応用上重要な初等関数の数表は、一度計算しておけば、後で何度でも使い回すことができる。数表はそういった計算の需要を満たした。数表の歴史については数表#歴史と利用を参照。工学の進歩により正確な数表が切望されるようになった。機械式計算機の発展により、数表を機械的に作るという野望が19世紀に生まれた。
1767年には最初の、天測航法に使う天測暦である "The Nautical Almanac and Astronomical Ephemeris" が刊行された。
19世紀イギリスで、数表を作成する計算機械として階差機関が作られた。バベッジはさらに、パンチカードで制御される、コンピュータとも言える機械である解析機関を計画した。同時代の他の一般の計算機と比較して、桁違いの能力を持つ計算機をスーパーコンピュータとするならば、バベッジのこれらの機械はそれに相当する。また、19世紀末にはアメリカでタビュレーティングマシンの歴史が始まった。
1900年代に入り、二度に渡る世界大戦が生じた。この二度に渡る世界大戦は国家総力戦という事態にまで発展し、その中で科学技術は戦争の道具として用いられた。その科学技術を発展させるためには、やはり計算能力が重要であり、かつまた正確な計算が求められることになった。
20世紀前半の「総力戦の時代」に計算需要を発生させたのは、主に次のような分野である。射撃管制やそれに必要となる弾道学他に基づく射表、機械暗号とその解読、航空宇宙、光学、原子爆弾。一方で戦争に関係するごく僅かな分野に大量の人的資源やその他の資源が集中して投入され、同時に大量の資源とエネルギーが発展とは全く無関係に損耗したことは、科学のごく一部の分野の突出した発展と引き換えに、広く深く基礎分野にダメージを与え、ツーゼのような先駆者もいたものの、万能(チューリング完全)機械としてのコンピュータの誕生は第二次大戦の終結を待つこととなった。この時代には微分解析機などのアナログ計算機や、(電子的でなく、かつ、プログラム内蔵方式でもない、という点で、コンピュータ以前の計算機械に分類される)Harvard Mark I やその後継機等に代表される大型の電気機械式等の計算機もさかんに作られた。
この時代には電子工学も発展した。電子工学を利用した高速な計算機すなわち「電子計算機」の萌芽は1940年代前半頃に生まれている。実用的な電子計算機の誕生に向けた技術的な最後の一押しは、戦争によって急激に進歩したレーダーによる高周波などの技術の発展だった。ただし、一方でコンピュータそのものの発達は(冷戦という背景があるとはいえ)、戦争が終わった後に急激に進んだ、ということもまた確かである。
黎明期のコンピュータは、初めて作るコンピュータであるからという理由や、投入できる資金・資源等の制限から、スペックを程々に抑えたものと、とにかくスペックを向上させたものとがあった。ENIACは後者であった。この時代の世界トップクラスの高性能コンピュータとしてはUNIVAC LARCやIBM 7030がある。
高性能化は大きく分けて2通りの方向から進められた。ひとつはパイプライン化、もうひとつは並列化である。
最初のパイプライン化コンピュータは「ストレッチ」ことIBM 7030とされている。7030は4ステージのパイプラインによりフェッチ・デコード・実行を並列におこなった。
後述するパイプライン処理による高性能を誇ったベクトル型スーパーコンピュータにつながる、最初のスーパーコンピュータはCDC 6600だとされている。6600は、演算処理に特化し高速に動作する中央プロセッサと、その他の遅い処理をおこなう10個の周辺プロセッサ(正確にはレジスタ群などが10個分ある「バレル」と、処理を実行する1個の「スロット」から成る。バレルプロセッサの記事も参照)という構成により、上手にプログラミングすればコンピュータの全ての部分を常に働かせ続けることができる、という機械であった。また6600ではScoreboardingによるアウト・オブ・オーダー実行も行われている。
一方の並列化への挑戦として、イリノイ大学でのコンピュータ製作プロジェクトは注目に値する。この当時は、コンピュータを作ること自体が稀であった中、当時のベル研究所の計算機の能力の合計を上回る性能の真空管コンピュータILLIAC Iを1952年に完成させた。
IILIAC I の後継機として設計されたILLIAC II(1962年運用開始)は、トランジスタを用いた最初期のコンピュータのひとつであった。ILLIAC IIでは、計算ユニットを並列化して処理速度を向上させるパイプラインがはじめて導入され、ILLIAC IIIでは、画像処理を目的としたSIMDアーキテクチャが採用された。
ILLIAC IVは、プロジェクトとしてはうまくいかなかったとされるが、SIMD型の並列コンピュータの最初期のものと評価されている。
この時代のコンピュータでは、IBM System/360のモデル91も、メインフレームとしては高性能であったという他に、こんにちにつながる多くの先駆的な技法を開拓している。特にTomasuloのアルゴリズムによるアウト・オブ・オーダー実行が特記される。
CDC 6600とCDC 7600の開発の中心人物であったシーモア・クレイはCDCを離脱し、クレイ・リサーチ社を立ち上げた。クレイのCray-1により、パイプライン処理により高性能を実現するベクトル型スーパーコンピュータは完成を見た。
Cray-1の成功は、他社に見られた漫然と「ベクトル計算を行えばよい」というアーキテクチャに陥らず、ベクトルレジスタやチェイニングにより可能な限りの性能を叩き出す、とした設計のうまさによる。ピーク性能を発揮するのは、64Kワード(65536ワード。Cray-1のワードは64ビット)単位の行列計算において、加算及び乗算とからなる計算を行った場合である。その後のスーパーコンピュータ群では、ベクトルレジスタの容量の増大及び減算及び除算演算機能をハードウエアに組み込む形で性能向上が行われた。以上により、Cray-1は性能の点で他を1桁以上リードしていた。
一方、日本のコンピュータメーカも独自にアレイプロセッサを開発したりしていたが、1980年代には富士通・日立製作所・日本電気共に、クレイと競争するクラスのスーパーコンピュータを開発し販売した。これら日本メーカー機の特徴としては、各社ともに主力製品としてメインフレーム機を持つことを生かし、それらの演算強化ユニットのような形で、ないしは周辺プロセッサとしてそれらを使う設計とした。このことは性能対価格比を有利にした。
Cray-1ではハードウェアの出荷に対してソフトウェアの充実が遅れ、数年後となったが、自動ベクトル化処理に対応したFORTRANライブラリ (FORTRAN-77) の提供を行った。さらに1983年のCray X-MP/4提供時にはUnix系OSのUNIC OSを提供した。
その後、クレイによって打ち立てられたスーパーコンピュータの基軸に沿った形で、各スパコンメーカーが自社のスーパーコンピュータを発表していく。その基軸とは、
である。
FORTRANライブラリの充実と、同時に対話型ベクトルコンパイラの開発がスーパーコンピュータ開発に影響を与えたのも、この時期である。対話型ベクトルコンパイラはIBMやUnysisによって、1960年代終わりに考案されていた手法であるが、広く実機に応用され始めたのはこの時代だった。
Cray-1で基本構造としては完成しているため、以降のベクトル計算機の高性能化は並列ベクトル化となった。たとえば富士通ではVP→VPPのように移行した。
コンピュータのトランジスタ化が進んだ頃にあった予言として、主に信号の伝送速度の限界(「大男総身に知恵が回りかね」という諺がある)を理由に「世界最強のコンピュータはどんどん小さくなる」というものがあった。しかし、その予言通りだったのはCray-1までで、その後も素子の縮小は進んだものの、多数の演算要素を並べるようになったためセットはむしろ大きくなる傾向となり、今日の一例としては京コンピュータの計算機棟の3階は、50m x 60m の広大な空間である。
その後1980年代後半以後の、ベクトル型スーパーコンピュータで見られた並列化以外の技術的発展等について述べる。
1960年代末の電卓に始まり、1980年代に大きく発展したパーソナルコンピュータ等ではCMOS論理が主力の素子であったが、スーパーコンピュータやメインフレームでは性能の点でECLが引き続き主力の座にあった。しかし、微細化に有利であることと、巨大な市場の存在によりCMOSテクノロジは急激に発展し、特に微細化によって高速化するという特性によって、それらハイエンドのレンジでも、1990年代にはECLからの交代が進んだ。スーパーコンピュータでは、たとえばSXシリーズの場合、SX-4で1994年にCMOS化された。CMOS化ではそれ自体による発熱の低下と、集積回路の集積度向上により筐体に余裕ができて熱条件も緩和され、SX-4では同時に液冷から空冷への移行も行われた結果コスト低減という利益もあった。
CDCとハネウェルによるETAシステムズでは、Cyber-205シリーズアーキテクチャーに液体窒素冷却ののCMOSを用いたスーパーコンピュータが発表されたが、テクニカルサポート面やセールスの失敗等によって短い期間で終了している。また高速性が期待されたガリウム砒素半導体による素子は、数値風洞が成功例であるが実用となったものとしては同システムが唯一と見られる(コンベックス・コンピュータに挑戦例があるようである)。ジョセフソンコンピュータ等も期待されたが広く知られた実用例は無い。超伝導素子に関しては量子デバイスとして、2010年頃から話題となっているD-Waveがそのような素子を利用している、と発表されている。
前節までで述べたパイプラインベクトル型スーパーコンピュータの発展と並列して、ILLIACシリーズに始まるSIMD型並列計算(広義ではベクトル型に含めることもある)や、スカラー型プロセッサの超並列化によるスーパーコンピューティングの発展があり、2015年現在ではNECのSXシリーズのみがベクトル型となっている。この節ではそれらの流れについて述べる。
日本では1970年代に研究から始まったPACSシリーズがさきがけのひとつである。同シリーズはその後、CP-PACSが1996年秋のTOP500で世界一を達成した。またCP-PACSでは、PVP-SW(Pseudo Vector Processor based on Slide Window)という擬似ベクトル方式により、スカラ型プロセッサでのベクトル計算の性能を上げる方式も開発された。
(存在自体はもっと前からあったものだが)1990年代前後から、専用計算機の開発も盛んとなった。日本ではFXやGRAPEが知られている。
1970年前後に、電卓用4ビットプロセッサや組込み用として始まったマイクロプロセッサであるが、大きな需要を背景とした巨額の設備投資により、21世紀にはコストパフォーマンスでみるとほぼ圧倒的な存在となった。1980年代に拡大したワークステーションという商品ジャンルも、21世紀にはほぼパーソナルコンピュータの高性能モデルで置き換えられ、スーパーコンピュータもその多くがパーソナルコンピュータ用プロセッサのハイエンドモデルで作られるようになってきている。
概念的には以前からあるが、パーソナルコンピュータでのマルチメディアコンテンツやゲーム用を目的にMMX(インテルは略語ではないとしているが、もっぱらMultiMedia eXtensionsと解されている)として広まった、マイクロプロセッサのSIMD型拡張(命令)は、次節のGPGPUがCPUとは疎結合の大規模計算プロセッサであるのに対し、CPUと密結合の演算器・演算命令として便利に使われている。
1990年代後半には、スーパーコンピューティングと呼べる程度の計算力が、もはや誰の手にも届くものになり始めた。パーソナルコンピュータの低価格化と高性能化、Linuxをはじめとする自由に改造できる高機能なプラットフォームにより、Beowulf型の高性能計算機を開発することなど手軽に可能になった。特に、欧米や日本では、コンソーシアム形式の開発グループが生まれ、標準化に向けた議論が行われた時期でもある。
インターネットの普及により、SETI@Home~BOINCといった、インターネットに広く分散した計算ノードを利用する分散コンピューティングが行われるようになった。また、スーパーコンピューターの計算能力をインターネットを通して手軽に利用できることを目標としたグリッド・コンピューティングも発達した。
シーモア・クレイは超並列スカラ機に否定的で「私が生きている間に彼らが普遍的成功を収めるのは難しいと思う」と述べていたが、突然の自動車事故(1996年10月)によってそれが真実になってしまった。また日本で、FACOM 230-75 APUから関与し、NSシステム・地球シミュレータと、世界一のベクトル計算機の計画を牽引した三好甫が2001年に亡くなっている。
日本メーカでは、並列ベクトル機は日立がHITAC S-3800(1992年)を最後に、富士通がVPPシリーズのVPP5000(1999年)を最後に、それぞれSRシリーズ(SR2001 1994年~、SR2201 1996年、ただしSRシリーズはCP-PACSで開発された擬似ベクトル機能により、従来のベクトル機のプログラムを高速実行する機能を持っている)、APシリーズ(AP1000 1992年~)およびPRIMEPOWER HPCシリーズ(PRIMEPOWER HPC2500 2002年~、自動並列化コンパイラなど、VPP5000を代替する旗艦シリーズとしてのスカラ機はこのシリーズから)の超並列スカラ型に移行し、日本電気のSXシリーズのみが、スーパーコンピュータ市場に残るベクトル計算機となっている(日本電気は80年代後半から90年代後半にかけて、Cenjuという並列計算機も作っているが、その後はベクトルに絞っている)。またCray社では、2003年のCray X1(Cray X1)ないしその更新であるCray X1E(2005年)が最後のベクトル機となった。
以上のようにベクトル型から超並列スカラー型への移行が進み、SX(とCrayの一部のモデル)のみがベクトル機となっていたが、2002年に運用を開始した地球シミュレータは、その高い性能と、それによる優れた性能対価格比、さらに「時代遅れ」と思われていたベクトル機であることもあいまって、ASCIプロジェクトにショックを与え、スプートニク・ショックになぞらえコンピュートニク(Computonik)とさえ言われた。
これにより、漫然と汎用品のハイエンドのパーツを集め、スーパーコンピューティング用としては力不足の汎用ネットワークでつなぐ、という設計が大幅に見直されることになった。
200X年代中盤以降のトピックを挙げる。
一般に液冷の欠点と利点は以下のようなものである。
欠点: 部品点数の増加などによる高コスト、最悪の場合として漏洩トラブル等があるという高リスク
利点: 集中的に発生する熱を熱伝導率の高い液体で高速に吸い上げ、それを流体の移動によって高速かつ強制的に移動させ、ラジエタ等といった大型の機器により緩やかに効率よく外部に熱を捨てる、というサイクルのため、熱設計に余裕を持てること
21世紀に入ってからは、密閉されている、ヒートパイプ等といった形態ではパーソナルコンピュータでも広く併用されているが、とどまることのない集積度の向上とデナード則の限界(ムーアの法則の限界)による電力性能改善の頭打ちによる発熱密度の過大のために、配管を含む冷却システムとしての液冷も、利用されるようになってきた。京コンピュータ(富士通)や地球シミュレータの3代目システム(日本電気)、SR16000(モデルM1、日立)などがその例である。
さらに、周辺回路 の冷却についても液冷が選択されるようになり、かつてのCray-2のようなフロリナート液浸のリバイバルの他、TSUBAME KFCの油漬(PAO)など、材料についても新しい検討が進められている。効率の点で、蒸発冷却の採用も検討されており、新材料としてはNovecがある。フロリナートもNovecも品番により沸点はさまざまなものが用意されているが、Novec 7000 は沸点が摂氏34度である。一方で蒸発冷却は密閉を必要とするなど扱いが面倒という難点があるため、ZettaScalerではフロリナートでも特に沸点が高い(摂氏174度)FC-43 を採用して扱い易さを向上させている。
さらに意欲的な試みとしては、大幅に安価な水の利用や、さらには河川や海洋中への設置を可能であれば目標として、洗濯機等の家電や屋外電気機器の防水仕様で行われるような、基板を完全にモールドしてしまうような手法も研究されている。
長崎大学工学部濱田剛らは、2008年にGraphics Processing Unitを用いた際には270〜470GFLOPSを叩き出している。この事により、それまでの汎用CPUを多数用いたスーパーコンピュータ以外の可能性が見出された。それまで、GPUはコンピュータグラフィックスの内、ポリゴンレンダリングを加速するだけの用途と考えられていただけだが、SIMDのベクトルプロセッサ的(つまり、計算機加速機構的)な用途として用いることが可能となった。
特に200X年以降は、DeepLearningやゲームグラフィックス用途などにおいて行列を用いた計算について、高速計算のニーズが高まってきておりGPUをそれらの計算資源として用いる実装が増えてきている。ただし、2020年に稼動を開始し理化学研究所と富士通が開発した「富岳」においては、GPUとの連携は採用されず、富士通A64FXを用いた、仮想化ベクトル技術が用いられている。これは、専用GPUを開発しているメーカーがNvidiaというメーカーのみに近い状態であることが大きい。
しかしながら、米国の次世代スーパーコンピュータ計画である、アルゴンヌ国立研究所のAuroraでは、インテルのCPUとGPUを統合しエクサスケールのスーパーコンピュータ建造計画となっている。
ロジックICを構築できるメーカがファブレス化を図った結果として、ファウンドリ側のプロセス細密化競争が進み、2020年現在ベース回路設計において7nmスケールのプロセスが実現している。この事が、CPUの多数コア内蔵を可能にし、同じ床面積で以前の2倍スケールの並列化を可能にしている。確かに、並列化は重要であり、大きな数のCPUを同時並列にすることによって、より大規模なデータ処理が可能になる。しかしながら、ここで大きな問題に遭遇する。それは「並列化のジレンマ」と呼ばれる問題である。並列化に適したアルゴリズムならば、其れ相応の性能が出るが、並列化に適さないアルゴリズムであると、並列計算上の無駄となり、せっかくの大規模並列が無駄になるという問題である。そのため、より性能の高い計算機を作るためには、並列化可能部分は大規模並列化を進め、並列化の効果が薄い計算部分はスカラー計算機の先読み分岐等を駆使したプログラムが行われるようになった。
なお、先読み分岐(予測分岐)なども、既存CPUの精密化によって可能になった技術でもある。
これまでのスーパーコンピュータ設計においては、ベクトル型とスカラ型の特徴に基づく実効速度や製造単価における有利 / 不利といった議論が行われた。しかし、コストと性能のバランスを取りつつ、どちらも、半導体プロセス技術の改良及びマイクロプロセッサ技術の開発によって着実に進歩を遂げてきている。現在においては、半導体プロセスは物理学的且つ、電磁気学的限界が視野に入ってきており、シングルプロセッサによる性能向上はほぼ限界を迎えつつある。このため、複数の処理ユニットを有機的に結びつけ、高性能なHPCを仕立て上げる様な技術的課題の克服が求められている。
ただし、シングルユニットにおいても限界に達したわけではなく、これまで続けられてきた高温超伝導による技術開発や、完全に新規となるポストシリコンによる半導体設計や完全に新規の研究開発となる量子コンピュータといった新たなコンピュータ素子による向上の可能性も残る。この部分に関しては、本稿の将来の項や汎用京速計算機に記載した。現在は、その先の技術として「量子コンピュータ」や「バイオコンピュータ」といった技術の成熟化に向けた研究開発が続けられている。なお、これらが将来、本当に製造され、実用に供されることになるのかはわからない。
現時点のソフトウエア技術の限界は、ハードウエア技術によって得られた広大な世界を食いつくしながら進歩しているといっても過言ではない。しかし、プリミティブなチューニングや様々な調整等はこれからも課題であり、今後もハードウエアの進歩によって続くことになる。本稿では、現在における各技術毎のシステム設計状況について説明を行う。
現在の課題としては、後に挙げたデバイス群を高集積かつ高密度化することであり、これらが達成されることによって高速なデバイス開発が十分可能である。無論、安定動作のためには、低温で用いる必要があるため、周辺技術も含めたシステム化が必要である。
ハードウエア技術に関しては、基本的には、EDSAC、UNIVAC、IBM、IILIACやCDCやクレイで設計された方法となんら変わりのないものである。時間をかけて成熟化することによって、データフローアルゴリズムに適したハードウエアが開発できるようになったことも大きな進歩であった。基本的には、CMOS-FETが開発されたことによって、低消費電力が達成されることとなった。さらに、絶縁層の設計を見直すことで電子移動が高速になり、それまで中心であったECLトランジスタといったデバイスを置き換えることが可能になった。電子の高速移動に関しては、江崎ダイオードから始まるトンネル効果ダイオード、HEMT等の高周波デバイスが開発されたことによって将来への進歩が続いている。これらは、高周波デバイスとして宇宙通信を初め、マイクロ波通信、さらには電波天文学の世界ではかなり以前から用いられてきた。
特に、ハードウエア技術の進歩をもたらしたのは、CMOS半導体の絶縁体単膜化であったり、Cuインシュレータ技術、であった。これらによって、低電力かつ高周波数のクロックにも耐えうる半導体プロセス技術が確立された。Cuインシュレータの高純度化によって、半導体内のインダクタンスを一気に低減し、非常に予測のしやすい半導体が構築できるようになったことである。また、微細加工技術によって、半導体のダイ自体をコンパクトにすることが可能になったことも、同期設計技術にとっては朗報であった。2015年4月現在、最先端の試作では10nm以下の世界に達しつつある。今後は、短波長の光源を用いて、さらなる超微細化加工技術が確立されると思われる。
PEそのものの設計は、クレイらによって設計されたものとあまり変わりはない。プロセッサ間通信の問題は、外部バス化していたものを、内部バス化することによって得られている。ビット数を増やすことによって、帯域を増やし、クロック数を増やす(短波長化する)ことによってプロセッサ内部の通信量を増やす手法によって、最大の性能を達成している。
PEのトポロジー設計に関しては、様々な考え方があるが、各プロセッサを専用化するのか、汎用的に用いるのかによって、性能差が歴然となる。現在までの研究開発によれば、ソフトウェア・アルゴリズムによって可変的にPEのトポロジーを変更できる仕組みが最大の性能を発揮することは事実である。なぜならば、解くべき問題及び課題をアルゴリズムに分解し、それをPE間のプロセッサ連鎖に置き換えることによって、最大の性能を発揮させることが可能なためである。
PEのトポロジー設計に関しては、最適化設計と呼ばれる方法がある。ヒエラルキー型のトップダウン設計方法(あくまでもPEのトポロジーがトップダウン型となっているだけ)と演算アルゴリズムによって可変可能なトポロジーを選択する方法が考えられる。前者はBlue Geneで、後者は最新のGRAPE-DRで使用されている設計方法である。演算アルゴリズムに適した設計方法は、ソフトウエアのアルゴリズムの研究からフィードバックされている。ただし、無限再帰法などのアルゴリズムはPEの設計では難しいため、スタックを使わない計算方法を選択する必要がある。つまり、ハードウエアではLIFO 型ではなくFIFO型の設計となる。この設計方法がパイプライン演算の根幹をなしている。
ETA-10アーキテクチャーの場合には、MOSFETを液体窒素にて冷却することで高速動作を可能にした点では、正しかった。しかし、液体窒素を冷却する装置を含めたシステム全体が巨大化する点が問題であったと思われる。なぜならば、メンテナンスを含めてコストが非常にかかるシステムになるためである。この教訓を元にすれば、将来の冷却型システムの場合には、熱機関も含めた小型化及びシステム全体の密閉度を向上させる必要があると思われる。
走査型トンネル顕微鏡技術等を活用すれば、1原子レベルで操作可能であり、様々な材料を構築できることは事実である。無論のことであるが、この場合には新しい材料を構築するためには非常に時間がかかる点は事実である。量産可能にするためには、化学的プロセスを活用した結晶成長法の方が遥かに理にかなっている。この両者を組み合わせた技術が今後求められる可能性があるし、現在も研究が進められている。
なお、将来に記載したが、放射光技術に関しては、半導体を構成する上でフォトマスクやレチクルを作成するに当たり重要な技術である。そして、それらを写真工学的に活用することによって、超精密半導体を構成するための基幹技術となる可能性を秘めている。しかし、最良の量産化技術を確立するためには、X線レーザーやガンマ線レーザーを手軽に扱える仕組みを作り出すことであろう。既存の、放射光施設では、量産化を行う工場等で保有することは、非常に困難だろうと推定できるからである。なぜならば、SPring-8では、周囲8Kmにも達し、用地買収等を含めても、数百億円以上の金額がかかるためである。それ以外に、工場の付帯設備まで、導入することになれば、現在最先端の半導体製造工場の、数十倍の投資が必要になり、現実的ではないためだろうと推定できるからである。