スーパーコンピュータ「富岳」 ── Arm で取った世界一

スーパーコンピュータ 「富岳（ふがく）」 は、理化学研究所（理研）と富士通が 「京」 の後継として2014年から開発したスーパーコンピュータである。2020年6月22日（日本時間）、オンラインで開かれた国際会議 ISC2020 で世界ランキングが発表され、「富岳」は TOP500・HPCG・HPL-AI・Graph500 の4つすべてで1位を獲得した。TOP500 の LINPACK 性能は415.5ペタフロップスで、2位の米国 Summit の2.8倍だった。

このとき「富岳」はまだ完成しておらず、共用も始まっていない。完成と共用開始は2021年3月9日である。「世界一になった日」と「使えるようになった日」が9か月ずれている点は、日付を調べる読者が最初に押さえておきたい。

4つのランキング

TOP500 は大規模な連立一次方程式を解く LINPACK の速さで順位をつけるリストである。HPCG（High Performance Conjugate Gradient）、HPL-AI、Graph500 の3つは、それぞれ LINPACK とは別の種類の計算で性能を測る。理研は、4つすべてでの1位を「富岳」の総合的な性能の高さを示すものだと説明した。

理研は、TOP500・HPCG・Graph500 で同時に1位をとるのは世界初だと発表している。これは理研自身の説明である。TOP500 は、単精度やさらに低い精度ではピーク性能が1,000ペタフロップス（1エクサフロップス）を超えると書いている。

Arm で動いた初めての首位

TOP500 によれば、「富岳」は Arm プロセッサで動く初めての首位システムである。先代の「京」は富士通の SPARC64 VIIIfx を使っていたが、「富岳」で富士通は命令セットを Arm に切り替え、48コアの A64FX を自社で設計した。Arm はスマートフォンで主流になったアーキテクチャで（Arm アーキテクチャ、ARM と x86）、スーパーコンピュータの頂点に立ったのはこれが最初だった。

共用開始時、理研の松本紘理事長は、世界トップの性能と Arm アーキテクチャによる汎用性を武器に、活躍の場を広げたいと述べている。前世代の「京」が、GPU などの加速器を使わない構成で首位をとったのと同じく、「富岳」も GPU を使わず CPU だけで首位に立った。

完成前からの新型コロナ対策

「富岳」の筐体の搬入が終わったのは2020年5月で、理研は完成前の2020年4月から、新型コロナウイルス対策などのために計算資源を試行的に提供した。そのなかで広く知られたのが、理研計算科学研究センターのチームリーダーで神戸大学教授の坪倉誠らによる「室内環境におけるウイルス飛沫感染の予測とその対策」である。

PC Watch の2020年8月の報道によると、チームは「富岳」に実装した熱流体解析ソフト CUBE で、咳や会話による飛沫とエアロゾルの広がりをシミュレーションした。

• 市販の不織布マスクは50ミクロンより大きな飛沫を完全に抑え、ポリエステル相当の布マスクは9割以上、綿相当は8割程度を抑えた
• 頬と鼻に隙間があっても、マスクは体積比で8割の飛沫を抑えるとされた
• オフィスのパーティションは、高さ1.2mでは飛沫を防ぐのに不十分で、1.4m以上にすると換気の悪い場所が局所的にできやすくなるとされた

結果は動画で公開され、マスクや換気をめぐる議論に使われた。理研は2021年3月の発表で、この研究などが人々の生活様式の変容を促していると書いている。

完成と共用、そして首位を譲るまで

共用開始の時点で、理研は「富岳」のアプリケーション実効性能を最大で「京」の100倍とし、創薬、気象、地震・津波、材料など幅広い分野での利用を見込んだ。TOP500 の首位は2021年11月まで4期連続で守り、2022年6月に米国オークリッジ国立研究所の Frontier に譲った。Frontier は TOP500 で初めて1エクサフロップスを超えたシステムである。2026年6月のリストで「富岳」は442.01ペタフロップスの9位にいる。

後継の「富岳NEXT」

理研は2025年8月22日、富士通と NVIDIA と組んで「富岳NEXT」（開発コードネーム）の設計・開発を始めると発表した。日本のフラッグシップ機として初めて GPU を加速部に採用し、NVIDIA が GPU 基盤の設計を、富士通が全体システムと CPU の基本設計を担う。2030年ごろの稼働と、「富岳」の5倍以上のハードウェア性能を目指すという。

同じ発表で理研は、「京」から「富岳」への世代交代では、ハードウェア性能が約40倍、アプリケーションの高度化で約3倍となり、一部のアプリケーションで目標の100倍を超えたと振り返っている。一方で、半導体の微細化による性能向上が鈍り、ハードウェアだけで大きく性能を伸ばすのは難しくなっているとも書いた。CPU だけで世界一をとった「富岳」の次の世代は、AI の計算需要を受けて GPU を加えることになった。

同じ時代の計算機の出来事は ハードウェアの年表 にある。