スーパーコンピュータ

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Roadrunner。2008年11月現在、世界最高速のスーパーコンピュータ。

スーパーコンピュータ（Supercomputer、略称：スパコン）とは、内部の演算処理速度がその時代の一般的なコンピュータより極めて高速な計算機（コンピュータ）のこと。HPCサーバ(High Performance Computing Server)とも呼ばれる。

膨大な計算処理が目的であり、それを実現するための大規模なハードウェアやソフトウェアを備える。有限要素法や境界要素法などに基づく構造解析、気象予測、分子動力学、シミュレーション天文学、最適化問題、金融工学のような大規模数値解析に基づくシミュレーションに利用される。計算機による大規模シミュレーションを前提とした科学は特に計算科学と呼ばれ、スーパーコンピュータの設計に大きい影響を与えている。 そのような計算科学の成果を元に、工業製品の設計や評価を行うCAEの分野でも広く利用されている。

[編集] 定義

コンピュータ自体の性能向上が急激であることからスーパーコンピュータの定義は時代によって大きく変化するが、一般的にはその時代の最新技術が投入された最高性能の計算機を指す。現時点では一般的に使用されるサーバ機よりも浮動小数点演算が1,000倍以上速いコンピュータを「スーパーコンピュータ」と呼ぶことが多い。

日本の文部科学省の科学技術・学術審議会では2005年現在、1.5TFLOPS以上の演算性能を持つコンピュータを政府調達における「スーパーコンピュータ」と位置付けている^[1]。

[編集] 構成要素

スーパーコンピュータといえども、プロセッサ、メモリ、ストレージ、ネットワーク等のハードウェアと、その上で動くオペレーティングシステムやアプリケーションなどのソフトウェアから構成される点では一般的なコンピュータと同じである。しかし、それら各要素には高性能計算を実現するためにさまざまな新技術が投入されている。その新技術の中には後に一般的なコンピュータに導入されたものも多数ある。

スーパーコンピュータのユーザは、本体とは別に用意された端末や、SSH・telnet経由で操作を行う。

[編集] プロセッサ

スーパーコンピュータに搭載されるプロセッサの役割も、普通のコンピュータ同様に計算処理を行うことである。

一般的なコンピュータとスーパーコンピュータの大きな違いは、処理を並列に実行する点にある。 旧来の単純なプロセッサは、一命令あたり一つの演算だけを行うスカラープロセッサで、一般的なパーソナルコンピュータ (PC) に搭載されるプロセッサ数も1つかごく少数である。スーパーコンピュータでは、1クロックで複数の演算を一度に行うベクトル演算などを備えたプロセッサの採用や、システムの中に数十個から数十万のプロセッサを搭載し計算を同時に実行することで高いスループットを実現する構造となっている。

ベクトル演算が1970年代に実装された後も、1980年代には並列処理、パイプライン処理、投機的実行、対称型マルチプロセッシング、1990年代にはVLIW、SIMDなどがスーパーコンピュータに導入され、並列度の向上を実現した。

スーパーコンピュータで新たに採用された技術の多くは、その後サーバやPCにフィードバックされ、その性能向上に寄与した。またその逆に、それまでPC向けであったx86プロセッサが21世紀に入ってから価格性能比が急激に上がることで、スーパーコンピュータに広く採用されるようになった。

[編集] 採用プロセッサの変化

TOP500ランキングにおける1998年6月から2007年11月までのCPUアーキテクチャのシェアの推移。x86の値はIntel 64およびAMD64プロセッサを含む。

1980年代から1990年代までは、高性能計算に特化した専用のベクトルプロセッサを各スーパーコンピュータメーカーが独自に開発し、システムに採用していた。

1990年代前半から、i860、Alpha、POWER、MIPS、SPARC、IA-64などのワークステーションやサーバ向けの汎用プロセッサが徐々にスーパーコンピュータにも導入され始め、90年代後半では一部のハイエンドなものを除いて汎用プロセッサベースのシステムが主流となった。そのようなシステムはコンピュータ・クラスターとも呼ばれ、プロセッサを多数搭載することで高いスループットを狙っている。

さらに、21世紀からのx86プロセッサの価格性能比の向上に合わせ、IntelやAMDのCPUを採用するメーカーが増加している。x86の流れをくむx86-64アーキテクチャを含めると2008年11月に発表された第32回TOP500ランキングでは500台中438台がx86プロセッサを採用しており^[2]、PowerPCを含むPOWERベースのシステムと共に市場を二分しつつある。

汎用プロセッサが主流となった90年代後半以降になっても、特に高性能なシステムではベクトルプロセッサによるものが多かったが、それも21世紀に入り変化した。2002年に運用が開始され以降2年半に渡ってTOP500の首位を占めた地球シミュレータのような例外はあるものの、ハイエンドな分野でも置き換えが進行し、2008年11月のランキングにおけるベクトル計算機は500台のうち1台のみ^[3]となっている。

[編集] 特定用途向けプロセッサの活用

特定の計算を支援するコプロセッサや本来画像処理のために開発されたGraphics Processing Unit (GPU) を汎用的な計算に利用するGPGPU (General Purpose GPU) など、ある用途に特化したプロセッサをスーパーコンピュータに活用する動きがある。汎用プロセッサに比べ、価格性能比が非常に高くまた消費電力が小さいという利点によって、特に2005年以降動きが活発になってきている。

GRAPEプロジェクトでは、1989年から多体問題に特化したプロセッサを製作し、天文学や分子動力学シミュレーションにおいて非常に価格性能比の良い専用計算機を開発している。 東京工業大学のTSUBAMEにはOpteronによる約1万個のCPUコアの他に、ClearSpeed^[4]による高性能計算専用アクセラレータCSX600が搭載されている。2005年11月のランキングでCSX600を利用することで、6月に発表されたCPUのみの結果に比べ約10TFLOPS性能が向上した^[5]。 また、高性能GPUを手がけるAMD、NVIDIAは両社とも2007年に汎用計算を念頭に置いたGPUベースのアクセラレータを発表している^[6][7]。

「ストリーム・プロセッシング」も参照

また、このGRAPEの流れを受け、経済指標予測・リスク計量などの膨大なシミュレートと計算が必要である経済予測分野において、多くの経済研究機関・シンクタンクに向け、アメリカや台湾の複数のベンチャー企業がGPGPUベースの高速予測システムを提供しつつあり、経済分野での貢献も始まっている。

[編集] インターコネクト

スーパーコンピュータはノードと呼ばれる計算機の集合によって構成され、その計算機はコンピュータネットワークによって接続される。そのコンピュータネットワークのことを特にインターコネクトと呼ぶ。超並列マシンでは、ユーザの実行させたい処理を各ノードに分割して実行し、MPI等のAPIを使ったノード間通信で同期や計算結果の集約などを行う。そのため、高い性能を得るには広帯域かつ低遅延なインターコネクトが必要とされる。

[編集] インタフェース

旧来のスーパーコンピュータの多くでは独自のインターコネクト方式を採用しており、2007年現在でもCrayはRapidArray^[8]と呼ばれる独自方式を自社のシステムに採用している。コンピュータ・クラスターでは、イーサネットやInfiniBand、Myrinetなど、最大数十Gbps程度の帯域を持つインターコネクトが利用されている。

研究レベルにおける通信速度は2005年11月にIBMの研究所による14GB/chが最高速であったが、2006年3月現在、NECおよび理化学研究所による次世代HPC構想の研究にて25GB/chが記録されている^[9]。

[編集] ネットワークトポロジ

スーパーコンピュータにおけるインターコネクトでは、そのトポロジも性能に大きい影響を与える。よく用いられるネットワークトポロジとして、メッシュ、クロスバ、トーラスなどがある。構築にかかるコストやアプリケーションの性質によって、システムに適切なネットワークトポロジは大きく異なる。

[編集] 基盤ソフトウェア

1970年代前半のCrayによるスーパーコンピュータ黎明期から、研究者が好むOSとして、ベル研究所で開発され、その後多数の派生版が誕生したUNIX系OSが使用されてきた。これは当初、ライセンスフリーなオープンソース的OSであったことが最大の理由である。AT&Tは当初、UNIXへのライセンス料を賦課せず、ソースコードの頒布に当たってはメディアへのコピー料金しか徴収しなかった。このため、各大学の研究者達に広まり、企業へ就職後もそのまま慣れ親しんだOSを利用する事が多かったからである。

さらに、UNIXはそれまでのアセンブラにより記述されたOSと異なり、高級言語としてのC言語によって書かれており、機種間の移植がし易いため、新規ハードウェアを利用する際に研究者の研究時間を圧迫せずに使用できるという点も幅広い使用につながった。その上、UNIX(Linux)上でのライブラリなどカスタマイズの利便性やチューニング項目の多様性もあり広がったと認識されている^[要出典]。

2008年現在も大多数のシステムでUNIX系オペレーティングシステムが利用されており、2008年11月発表の第32回TOP500ランキングではLinuxとMac OS Xを含めると92.8%のシェアを占めている^[10]。

x86プロセッサの急激な価格性能比の向上を踏まえ、マイクロソフトはWindows Serverをベースとしたスーパーコンピュータ向けOSWindows Compute Cluster Serverを出荷している。(その他補足事項参照)

[編集] プロセス・スケジューリング

通常のUNIXにおけるラウンドロビン方式だけでなく、優先度の高い計算処理にCPU資源を強制的に割り当てるギャングスケジューリング方式もサポートしたものが多い。

[編集] ソフトウェア開発環境

スーパーコンピュータの性能を引き出すためには、それらハードウェアの特性に合わせたアプリケーションを開発する必要がある。スーパーコンピュータ向けアプリケーション開発で利用される技術・手法を以下に示す。

[編集] プログラミング言語

科学技術計算分野ではFortranが古くから使われ、コンパイラ最適化技術が成熟していることやアプリケーション・数値演算ライブラリなどのソフトウェア資産の蓄積が大きいことから2008年現在でも利用される。実行効率と開発効率の面から、C言語およびC++もよく用いられる。

開発効率の改善とハードウェアの並列度向上に対応するため、新たなプログラミング言語が提案されている。サン・マイクロシステムズは、2007年1月に科学技術計算向けプログラミング言語Fortressを発表し、オープンソースとして公開している^[11]。

[編集] 並列化API、フレームワーク

高い性能を求められるスーパーコンピュータ向けアプリケーションでは、ベクトルプロセッサのベクトル演算命令やSIMDなどの並列演算命令を活用し、並列度を高めることで性能向上を図っている。具体的な手法として、最適化コンパイラが並列実行可能な箇所を発見し自動並列化を行うベクトル化や、プロセッサの並列演算命令をプログラミング言語の拡張機能やアセンブラを使い、プログラム内で明示的に呼び出す方法などがある。

2008年現在主流であるコンピュータ・クラスター型のスーパーコンピュータでは、MPIを用いて、プログラマがプロセス間の通信や同期をプログラムに記述することで大規模な並列計算を行う方法が一般的である。スーパーコンピュータ向けベンチマークLINPACKの一実装であるHPL^[12]や、遺伝子の相同性検索を行うBLASTなど多くの科学技術計算アプリケーションでは、MPIを用いた並列化に対応している。

[編集] 歴史

スーパーコンピュータの歴史は、高性能コンピュータの軍事利用/軍事技術としての側面を切り離して語ることができない。現在もスーパーコンピュータはこういった政治的な影響から逃れることはできず、欧州でのスーパーコンピュータの採用などについては、性能や利便性という問題ではなく、その時のその国家の政治事情で採用ベンダが決定している。

詳細は「スーパーコンピュータ産業史」、「スーパーコンピュータ技術史」をそれぞれ参照

[編集] 著名なスーパーコンピュータ一覧

[編集] 表-1　日本国内(2009年5月現在)

[編集] 表-2　アメリカ合衆国

[編集] ベンチマーク評価と実効性能

TOP500を含むスーパーコンピュータの評価には多くの問題点がある事が、スーパーコンピュータを扱うエンジニアや研究者の共通の認識となっている。現TOP500のスーパーコンピュータ相対評価において使用されるベンチマークテストはLINPACKと呼ばれる1970年代前半に確立されたもので、現在のスーパーコンピュータの規模/構成に適したものではない。そのため、TOP500の評価基準であるLINPACKベンチマーク評価について、基準ベンチマークとしての見直し論議が活発に行われ、HPC Challenge Benchmarkという新しいベンチマークが提案されている。

また、一つのベンチマーク値でそのシステムの実効性能を表現する事は不可能として、多くの研究者が提言を上げており、改善が求められる。また、スーパーコンピュータ本来の性能はシミュレーションを実行する場合などの実稼動時の性能を基準と考えるべきであり、スカラタイプとベクトルタイプでは計算する際のデータ投入性能が格段に差があると言われている。

例えば、汎用CPUにより構成されるスカラータイプのスーパーコンピュータは、そのままの形態で使用すると気象予測において広域予報や長期予報などを行う際、データの連続処理におけるデータ供給能力に限界があり、実効性能が極端に落ちる事が知られている。このため、データの供給方法にハードウェア的/ソフトウェア的に工夫を施し、多量のデータを連続投入できる環境を作り、少しでもベクトルチップの実効性能に近づける努力をしているものが多い。一方、ベクトルチップを採用したNECの地球シミュレータを代表とするベクトルタイプのスーパーコンピュータは、スカラータイプより高い実効性能を維持する特性がある。

この方式による性能格差の主張には、既存の巨艦型ベクトル型スーパーコンピュータを使用していた研究者において、ベクトル処理を基本とした既存の処理方法からスカラ処理を基本とした現用の分散処理方法への移行教育や対応が遅れているという指摘もある。

アプリケーションによっては､スカラ化への対応には相当数の労力が必要であり、一般の研究者がスーパーコンピュータでのシミュレーションを行う際、本来の研究自体を圧迫してしまうという矛盾もあり、処理の最適化や処理分散の実装方式についてはもっと省力的で職人的な対応を不要にできるようなプラットホームの発展が求められている。その一例として、ベクトルプロセッサを前提として記述されたプログラムを、複数のスカラプロセッサで分散処理する形に自動的に変換する、自動並列化コンパイラがあり、スーパーコンピュータの世界では古くから研究、利用が進められている。近年では、ＰＣや組み込みプロセッサのマルチコア化に伴い、こうした分野にも自動並列化コンパイラが導入されつつある。

それでもなお､スーパーコンピュータの大部分はベクトル型からスカラ型へ移行してきている。この背景として、ベクトル型プロセッサの開発コストや消費電力の大きさの問題がある｡また､バイオインフォマティクスなど､スカラ型のほうが適しているアプリケーションが増えていることも一因である｡

[編集] 世界各国のスーパーコンピュータ導入の動き

この記事には『独自研究』に基づいた記述が含まれているおそれがあります。これを解消するためにある情報の根拠だけではなく、信頼可能な解釈、評価、分析、総合の根拠となる出典を示してください。

世界各国でもスーパーコンピュータの導入は進んでおり、1990年代初頭のようなアメリカ・日本を2極とした導入数の集中状況は解消しつつある。

[編集] 日本

地球シミュレータ（ES、旧システム）。2002年から2004年まで世界最速だったスーパーコンピュータ。

[編集] 潮流

日本におけるスーパーコンピュータの流れは、官学主導による国策としての大型スーパーコンピュータ構想と、産業界及び産学協同のより実生活や一般的な産業面に近いスーパーコンピュータの利用や設置の流れがある。

この2つの流れが、互いに影響を与え合うことでより良い方向を目指せるよう、産官学での調整が行われており、トップダウン（Web Client技術、ASIC、マイクロプロセッサ）／ボトムアップ（通信インフラストラクチャー、プロトコル、規格化）^[13]の両輪がうまく動くよう計画されている。それぞれの相互技術が結びつき、切磋琢磨することで、より良い仕組みを作り上げようとする努力が続いている。

しかし、今までのNLS(National Leadership Supercomputer)による垂直型のスーパーコンピュータ構築(1点豪華主義、或いはピラミッドの頂点型)だけでなく、NIS(National Infrastructure Supercomputer)及び民間主導での水平展開型スーパーコンピュータ構築(多くの複数頂点を持つ連峰型)が久しく求められているが、アカデミックな領域以外での進展は見られない。特に日本の産業界においてはそれ程の危機感を持って語られていないのが現状である。

過去の日本における官主導大規模プロジェクトとその産業育成施策が機能するような原始的な産業構造・経済構造から、日本の経済状況や産業構造は既に大きく成長し、より豊かで多岐にわたるものとなっている。しかし、こういった複雑で多岐に渡るニーズを汲み上げるような普遍的要求を吸収できるシミュレート基盤/計算基盤を、日本の産業界は未だに持てない現実もある^[14]。

特に、産業面でのスーパーコンピュータ利用の普遍化と相対して、経済立国の足場である物造りの競争力を維持できる必要最低限のシミュレーション能力とその基盤の確保において、積極的な投資も行われず、多くの問題も内在している。そのため、民間主導での小規模でも積極的なプロジェクトの立ち上げとその強化が行われるべきであろう。しかしながら、計算機資源を確保し、有効活用するためには、開かれた計算機利用環境が必要不可欠であり、現在、政府内でも知的もの作りに関して議論が進められている。今後の民間の課題としては、せっかくあるインフラストラクチャーの有効活用であり、有効活用しながら、改善提案などを運用機関との間の協議によって深めていくべきであろう。

[編集] 既存大型スーパーコンピュータ計画の連携

日本国内の官学による大型スーパーコンピュータ計画は汎用京速計算機(概念設計段階)を構築することへと目標を統一しているところもあるし、また他のプロジェクトも実施が行われ、全体としてみれば、スーパーコンピュータ（HPC）開発に、関連する分野の産官学あげてプロジェクトに取り組んでいる状況である。

現状、高速ネットワークを使用し、動作スレッド上のジョブ展開などの問題点をクリアする事が課題とされており、複数の改善施策が執られている。(詳細はスーパーコンピュータ技術史参照)

これにより飛躍的に伸びる計算能力は、学術研究機関における高度な研究における計算能力の活用、さらには産業界において世界的に激化している研究開発競争のために生かされるであろう。

[編集] グリッド・コンピューティング

各地の計算センターの複数のスーパーコンピュータを統一的に利用するための手段として米国で主唱・開発^[15]され、大規模な分散コンピューティングが必要とされる分野において世界的に開発が進められているグリッドコンピューティングの技術開発に関して、日本国内においてもNAREGIが国家プロジェクトとして採択を受け、研究と構築が進んでいる。

また、国内の学校を含む、研究・教育機関に教育用に導入されているPCにグリッド基盤パッケージを導入し、現時点では利用されていないCPU資産をグリッドコンピュータの一部として活用する計画への参加を呼びかけている。

[編集] アメリカ

[編集] 潮流

地球シミュレータによるコンピュートニクショックの後、その潜在的に大きな科学技術と国力・軍事研究の粋を挙げてHPC技術の更改と続伸を続けており、2006年8月現在、TOP500のランキングの上位50%以上をアメリカのスーパーコンピュータが占めている状況である。 近年の米国の計算機開発は、核兵器維持管理のためのコンピュータシミュレーションや高信頼性代替核弾頭など各種兵器の開発設計、作戦シミュレーションなど軍事利用の傾向が強い。そのため現在の技術開発は国防高等研究計画局とエネルギー省国家核安全保障局が中心となって進められている。国家プロジェクトに参加することで開発ベンダーに培われたHPC技術は、民間用スーパーコンピュータとして商品化され、生命科学、金融工学、VFX・コンピュータグラフィックスなど広範な分野で使用されている。

防衛高等研究計画局の方針では今後はハイブリッド型計算機の開発に取り組み、PFLOPS越えだけではなく、その先を見越した研究を展開するという。今後も、米国は世界最先端・最速のスーパーコンピュータの構築に挑戦し続けるであろう。

[編集] グリッド・コンピューティング

グリッドコンピューティングの走りとして世界中のPCが参加しているSETIやグリッドによる分散処理に向いた研究素材を集めて、共通のグリッド基盤で処理を進めるBOINCといったプロジェクトが軌道に乗っており、世界各国のプロジェクトが相乗りして成果を挙げている。

[編集] 欧州

欧州各国においては、元々1980年代からスーパーコンピュータのハードウェア分野には敢て手を出さず、シミュレーションソフトやコンパイラなどの開発に力を注いでいた。次世代スーパーコンピュータに関しても、アメリカや日本のより良い部分を選択・取得し、得意のソフトウェアに注力した発展と一般化したスーパーコンピュータの普及を目指して動いている。また近年の情報社会・メディア総局の方針では、ミドルウェア開発を念頭に置いたプロジェクトを中心とすることとなっている^[16]。

イギリス

富士通を中心としたスカラ型が軍に、NECが提供しているベクトル型が気象用に導入されている。自動車・航空機開発は、現在はフランス・ドイツの両国に頼っている現状があるため不明。

フランス

航空機産業においては、Crayのシステムを導入して、衝突解析用アプリケーションソフトを開発して稼動していたことなどもある。軍事産業では、独自システムの開発が行われていた。現在は、アメリカのIBMを中心としたスカラ型が軍事用に、NECが提供するベクトル型が気象用などに導入されている。

ドイツ

NECを中心としたベクトル型の大規模スーパーコンピュータの導入と、IBMを中心としたスカラ型のスーパーコンピュータの導入を並列して進めており、バランスを重視した対応を取っている。

スペイン

IBMのPowerPC 970MP 2.3GHzを採用したMareNostrumを科学教育省に導入し、産官学での利用方法の検討と発展を図っている。

ヨーロッパ全体

イタリアもほぼスペインと同様で、産学での利用面において一般化したレベルのスーパーコンピュータの導入を促し、産業面では自動車産業や航空機産業での利用を進めている状況である。先鋭的なスーパーコンピュータより、汎用アプリケーションを中心とするスーパーコンピュータの導入に積極的であり、大きな予算を必要とする次世代スーパーコンピュータへの集中的な投資はあまり見えない。

[編集] アジア(日本を除く)

1990年代前半は非常に少なかったが、中国・台湾・韓国・インド・マレーシアといった国々では、スーパーコンピュータ購入や自国での構築も行っており、TOP500 クラスの新規案件が増えている。

東アジア

中国

中国ではスカラ機をアメリカ製汎用プロセッサで構築したり、自国での汎用プロセッサの開発などの手を打ったりしつつある。上海超級計算センターに設置されている『曙光4000A』は10TFLOPSの計算性能を発揮したが、現在は50位ほどまで落ちている。

また国産CPUの『龍芯』はMIPS系の設計盗用[1]が指摘されており、知的所有権の大幅な違反例として知られている。

そのため、国産スーパーコンピュータの開発は順調とはいえず、日米との開発力の差は予想以上に大きいようだ。

しかし、基礎研究段階ではめざましい猛追を見せており、実装面での急進の可能性も低くなく、未知数な状態となっている。

また、導入数に関してはIBM製のスーパーコンピュータを購入したり、汎用PCをクラスタ化したりすることにより、急速に追い上げている。

ただし、使用目的のほとんどが軍事面に傾いていると言われており、日本や欧州のような産業面の利用促進はほとんど見えないのが現状である。

韓国

韓国では、ソウル大において汎用PCとLinux及び日米製のクラスタソフトを用いた研究用スーパーコンピュータを作成していたが、導入時に150位程度であり、現在はTOP500圏外となっている。

実務面で使用するスーパーコンピュータにおいては、全てを日米ベンダ各社から購入して数を増やしつつあるが、あくまで利用者としての対応であり、元々の国力からの判断で自国での開発は行なっていない。

なお、利用も気象や自動車などの民需系の利用が急速に増えたものの、軍事的な開発・設計に注力しているとの指摘もあり、先が全く見えない。また、肝心の気象予測においても、強化された計算能力を十分に生かしきる事ができず、一般国民においては、隣国の日本の気象庁の予測を確認する風潮が根付いている。

台湾

元々、スーパーコンピュータの発展に寄与したスティーブ・チェンの出身地でもあり、スーパーコンピュータと縁の深い台湾では、軍事的な側面でスーパーコンピュータを導入する動きは殆ど無い。基本的に民需系や公共サービス系を中心に産業界や科学分野においての導入が進められている。特に汎用PCを使用したLinuxのクラスタ系コンピュータが多く、半導体産業におけるCAE系や中央気象局などの他、台湾が生き残りを掛けて投資している遺伝解析系においては、世界でも有数のレベルでスーパーコンピュータが取り入れられ、使用されている。

例えば、日本産のメダカを遺伝子改造して、深海魚等から取り出した発光する遺伝子を組み込み、発光魚として世界各地に輸出しているが、この遺伝改造もスーパーコンピュータを使用して検証され、実際に行われている。

このように台湾自体、韓国と同様にスーパーコンピュータの開発を行う事はないと思われるが、産業による貿易(ただし、輸出と輸入のバランスを取った)立国を続ける立場から、欧州と同様に一般的なスーパーコンピュータの利用とアプリケーションの提供という面で、日米欧と肩を並べる存在としての存在感を示しつつある。また、日本のGRAPEプロジェクト(GRAPE-DR)に対しても、複数企業が参加し、サポートを続けている。

[編集] その他補足事項

[編集] 日本における官学主導スーパーコンピュータの位置付け

日本の計算科学分野における科学技術政策では、国立大学や国立研究機関などへの スーパーコンピュータの導入に関してNLSとNISという位置付けがしばしば用いられる。

• NLS (National Leadership Supercomputer)

日本国内のスーパーコンピュータリテラシーのリーダシップを取るスーパーコンピュータ

• NIS (National Infrastructure Supercomputer)

一般的な研究面/産業面での利用を念頭にスーパーコンピュータリテラシーの下支えをするスーパーコンピュータ

例として、1993年時点で世界最速を競っていた航空宇宙技術研究所の数値風洞や筑波大学の CP-PACS はNLSとして使用が始まり、その後2年ほどでNISとして利用された。2004年まで2年半の長期に渡ってTop500[2]の第1位を占めた地球シミュレータもNLSとして開発され、2007年頃にはNISとして供用されると見られる。

2006年現在、地球シミュレータに代わる次期 NLS として汎用京速計算機が構想されており、その後も政府の国家戦略として、最先端の性能を持つスーパーコンピュータの研究開発を持続的に推進していくべきであるとする提言が文部科学省科学技術・学術審議会等で出されている[3]。

[編集] 市場

現時点でのスーパーコンピュータベンダは、日本の3社(NEC/日立/富士通)とアメリカのIBM/HP/SGI/Cray/SUN及び、それらの派生品を扱う欧州ベンダである Bullと、市場規模に対して数が多すぎる過当競争の時代に突入している。

日本のベンダに関しては、作成するスーパーコンピュータの台数は少ないが、50位以内の台数で見ると必ず自社での検証機とNLS用スーパーコンピュータが登場している。

[編集] 国産ベンダのTOP100内スーパーコンピュータ台数の変遷

[編集] ベンダ単位のTOP500内スーパーコンピュータ占有比較

輸出対象外である中国を含む世界全体を見通した市場規模調査でも多くて400億円/年程度であり、今後、予算的な都合で性能の向上についていけないベンダが撤退・脱落していくと予測される。なお、グラフィック処理用サーバでの赤字とスーパーコンピュータへの過剰な経営資源の投入のため、SGIが2006年5月に連邦倒産法第11章の適用を申請し、受理された。その後、財務面での整理が行われ、06年11月に第11章適用対象から外れ、建前上、一つのコンピュータメーカとして再生を果たした。

[編集] Windows系OS

上記のようなUNIX/ Linux系の超並列クラスタとは別に、さらに低予算/小規模向けのスーパーコンピュータ（HPCサーバ）用にWindows2003サーバOSをベースとした Windows Compute Cluster Serverというスーパーコンピュータ（HPCサーバ）向けのWindows Server系OSが2006年6月リリースされた。

しかし、科学技術系/開発系エンジニア・開発者の多くは、ソース修正/カスタマイズの利便性、使用ソースコードの使用の長期化(徒弟的情報の引継ぎやノウハウの蓄積、データ構造の継承など)などにより、オープンソース（Unix及びLinux）系を中心にした歴史を持つ。さらに、HPCとしての性能を出すには、チューンナブルなパラメータの総合的な調整と、処理を考慮した最適値を出す必要がある。WindowsCCSにおいては、この調整パラメータの固定化や制限化があると考えられており、導入に対しての制限が懸念される。また、一般企業の業務においては、並列クラスターによるスーパーコンピュータ（HPCサーバ）によって大幅に改善されるような問題はあまりなく、薬や医療・バイオ系の研究/開発などに主力が向けられると思われる。(分散できる統計的な処理やデータをある程度の塊で計算/加工するような処理に向くため)

WindowsCCSを導入した組織として、東京工業大学がある。他のHPCはLinux,UNIXベースの似通ったシステムが多く、学生が将来就業する際にそれらのOS以外にもWindowsも学んでおく必要があるというのが導入の理由である。

[編集] 将来

この節には『独自研究』に基づいた記述が含まれているおそれがあります。信頼可能な解釈、評価、分析、総合の根拠となる出典を示してください。

アメリカも日本もスーパーコンピュータによるシミュレーション能力が国際競争力の源泉であることに気が付き、次々と次世代スーパーコンピュータ構想の手を打っている。 (詳細は汎用京速計算機の項を参照)さらに、日米両国はそれぞれの政府主導の下、各省単位でのHPC投資促進が続けられており、数十PFLOPSコンピュータを2010年までに構築する計画が複数進んでいる。 なお、技術的詳細に関しては、スーパーコンピュータ技術史の現在の項を参照。

[編集] 脚注

1. ^ 研究環境基盤部会 学術情報基盤作業部会 コンピュータ・ネットワークワーキンググループ(第9回)議事内容
2. ^ Top500.org. "Processor Family share for 11/2008 TOP500 Supercomputing Sites". 2008年12月7日 閲覧。
3. ^ Top500.org. "Processor Architecture share for 11/2008 TOP500 Supercomputing Sites". 2008年12月7日 閲覧。
4. ^ ClearSpeed - Home
5. ^ Clearspeed Technology. "47 TeraFLOP TSUBAME cluster sets new record as the first accelerated cluster in the Top500". 2008年3月12日 閲覧。
6. ^ Advanced Micro Devices, Inc.. "AMD、倍精度浮動小数点テクノロジを備えた初のストリーム・プロセッサを発表". 2007年11月17日 閲覧。
7. ^ NVIDIA Corporation. "NVIDIA Tesla - HPCのためのGPU コンピューティング ソリューション". 2007年11月17日 閲覧。
8. ^ RapidArray高速インターコネクト
9. ^ "高速インターコネクション向け1.1μm帯VCSELの25Gb/s動作". 電子情報通信学会 (2006). 2008年3月12日 閲覧。
10. ^ Operating system Family share for 11/2008 TOP500 Supercomputing Sites
11. ^ fortress
12. ^ HPL - A Portable Implementation of the High-Performance Linpack Benchmark for Distributed-Memory Computers
13. ^ プロジェクトの形態から見れば、前述のようになる。しかしながら、前者が経験的に生じたものに対して、後者は法制度等の影響を受けるために、概念が固まってから規格化に向けた議論等が行われるため、一般の方々から見れば逆のように見えることもあるだろう。
14. ^ シミュレーションについては、ローマクラブが1970年代に発表した「成長の限界」やベトナム戦争時における米軍の戦略シミュレーションなどもあるが、普遍的なシミュレーションは、残念ながら破綻するケースが多い。シミュレーションの専門家、もしくは経験者ならば良く理解できるものと思われるが、基本的に計算物理学や計算化学等によって計算を行う分野のため、有限要素法や境界要素法などによって、計算できるモデルが中心のためだからである。
15. ^ そもそもアメリカ合衆国では、インターネットの産みの親になった、ARPANET（現在は、軍事用にMil-netが、研究用に、Internet-2が稼動している）が稼動したときのように、もしも核戦争になってしまったとき、計算センターが生き残れるようにと、計算センターを全米に分散させる措置が取られたといういきさつがある。分散してしまったコンピュータを活用して、超大型スーパーコンピュータにも匹敵する性能を引き出せるように出来ないかということで、グリッドコンピュータの誕生へと繋がったいきさつもある。
16. ^ ただし、半導体開発競争を中止したのみであり、基礎的分野における研究開発の継続は行われるはずである。また、アメリカ・日本を見習い、近年ではマイクロコンピュータ用のアプリケーション開発などにも力を入れている。

[編集] 関連項目

• 計算科学
• 高性能数値演算
• CAE
• 計算機工学
• ベクトル化
• 並列化
• 並列処理
• スーパーコンピュータ産業史
• スーパーコンピュータ技術史
• TOP500

[編集] 参考文献

• 坂村健,コンピュータアーキテクチャー -電脳構築学-,共立出版
• 日本電気,富士通,日立製作所, スーパーコンピュータ全書, パーソナルメディア
• 「情報処理」（情報処理学会誌）特集「知られざる計算機」2002年2月号（Vol.43 No.2)
• アンドリュー・S・タンネンバウム,ネットワークアーキテクチャー第4版,日経BP
• ディビット・G・ストークス（編著）,HAL伝説-2001年コンピュータの夢と現実,早川書房

他

[編集] 外部リンク

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