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授賞式の様子（（左から4人目、5人目）東工大 学術国際情報センターの松岡聡教授（産総研・東工大実社会ビッグデータ活用オープンイノベーションラボラトリ ラボ長）、額田彰特任准教授） |
国立大学法人 東京工業大学(学長 三島 良直、以下、東工大）と国立研究開発法人 産業技術総合研究所（理事長 中鉢 良治、以下、産総研）でそれぞれ保有するスパコンが、世界のスパコンの省エネ性能ランキングGreen500 List（用語1）において1位と3位を獲得しました。これはドイツ・フランクフルト市で開かれたスーパーコンピューターに関する国際会議 "ISC HIGH PERFORMANCE 2017 (ISC 2017) "において6月19日（ドイツ時間）に発表されました。本成果は、2017年2月20日に設置された「産総研・東工大 実社会ビッグデータ活用オープンイノベーションラボラトリ」（ラボ長 松岡 聡、以下、RWBC-OIL）における研究協力によるものです。
東工大 学術国際情報センター (GSIC) が2017年8月に本格稼動予定のスーパーコンピューター「TSUBAME3.0」は、Green 500 Listの2017年6月版において1ワットあたり14.110ギガフロップス（用語2）という値を記録し、実際に運用するスパコンとしては日本で初めて世界１位になりました。
また、産総研 人工知能研究センター(AIRC)が、2017年4月に稼働を開始したクラウド型計算システム「産総研AIクラウド」（AAIC）が、上記のGreen 500 Listにおいて1ワットあたり12.681ギガフロップスという値を記録して世界3位になりました。
東工大と産総研は長年にわたり高性能計算技術・省電力計算技術・ビッグデータ計算技術などの分野における研究協力を続け、RWBC-OILを設置して本格的な活動を開始しています。東工大と産総研の計算プラットフォームが世界1位と3位という好成績を獲得できたのはRWBC-OILによる省エネ型高性能計算プラットフォーム構築技術など両機関の研究協力が加速できたことによるものです。
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TSUBAME 3.0 (完成予想図) |
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産総研AIクラウド（AAIC） |
東工大のTSUBAME3.0は、2010年より「みんなのスパコン」として国内外の産学官の研究開発を支えてきたTSUBAME2.0/2.5の後継機です。その設計・開発・運用準備は東工大GSICが日本SGI株式会社・米国NVIDIA社、関連各社と協同で進めており、次のような特長を持ちます。
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人工知能（AI）やビッグデータ分野では16bitの半精度（用語3）での計算処理が有効とされており、この精度において47.2ペタフロップスと、国内最大級の性能となります。NVIDIA社の最新GPU（用語4） Tesla P100 を2,160基搭載し、このような性能が実現されました。
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コンピューターそのものと冷却システムの双方が、世界トップクラスの省エネ性能を持ちます。計算ノードには高性能かつ省電力な最新のGPUを搭載し、冷却については、外気に近い温度の冷却水を用いてGPU/CPUの直接冷却を行うなどにより、高い省エネ性を実現しています。とくに冷却効率を示す指標の一つであるPUE(Power Usage Effectiveness)（用語5）の値は1.033(推定値)と極めて高い効率となり、より少ない電力での計算を可能にします。
これらの設計には、東工大GSICが推進してきた文部科学省「スパコン・クラウド情報基盤におけるウルトラグリーン化技術」および「スマートコミュニティ実現のためのスパコン・クラウド情報基盤のエネルギー最適化の研究推進」などのプロジェクトの研究成果が活用されています。これらのプロジェクトによるテストベッドスパコン「TSUBAME-KFC」（用語6）は、2013年・2014年にGreen 500 List世界1位を獲得しましたが、そこで培われた高温液体冷却に関する知見などをもとに、TSUBAME3.0は設計されました。
また、産総研AAICは、経済産業省「人工知能・IoTの研究開発加速のための環境整備事業」（平成27年度補正予算）の一環として整備されたAI・ビッグデータ処理のための共用計算プラットフォームです。これを用いて産学官連携を促進し、多様な事業者による人工知能・IoT技術の研究開発・実証の加速を目的としています。産総研 人工知能研究センターが産総研AAICの設計・開発を行い、一般競争入札により日本電気株式会社および米国NVIDIA社の技術を採用しました。2017年4月に試験的運用を開始し、以下の特長を持ちます。
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NVIDIA社のTesla P100を計400基搭載し、半精度での性能指標で8.6ペタフロップスと、AI研究開発にフォーカスした共用計算プラットフォームとして現在国内最大級の性能となります。
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リアルタイムの電力モニタリングデータに基づいて、ストレージシステム、ネットワーク機器を含むシステム全体の消費電力を最大で150kWに抑える省エネ運用を可能としました。これにより、電力あたりの計算性能を維持しつつ、特殊な冷却システムを必要とせず、一般的なサーバールームでの運用を可能としています。
産総研AAICでは、RWBC-OILによる東工大GSICとの研究協力を通じて確立してきた技術的知見などが活用されています。
今回の結果は、両機関における長年の多岐にわたる大規模計算機の省エネルギー化に関わる研究成果が結実したものと言えます。東工大においては、前述のプロジェクトだけでなく、科学技術振興機構の戦略的創造研究推進事業（JST-CREST）「EBD：次世代の年ヨッタバイト処理に向けたエクストリームビッグデータの基盤技術」や「ULP-HPC 次世代テクノロジのモデル化・最適化による超低消費電力ハイパフォーマンスコンピューティング」などの基礎研究プロジェクト、また米国NVIDIA社との数年来の共同研究プロジェクトにおいて、最新技術であるGPUのスパコンにおける活用や高性能計算システム（HPCシステム）の省電力化の研究などが続けられてきました。産総研においてはNEDO「グリーンネットワーク・システム技術研究開発」で得られた電力モニタリングに応じたサーバー運用技術の適用、さらにRWBC-OILによりGPUベースの計算プラットフォーム構築に関する相互の技術共有が加速されました。これらを総合することで今回の世界でトップクラスの実用に供される省エネなシステムの実現という成果につながりました。
この成果は産総研に2017年度導入予定の「AI橋渡しクラウド（AI Bridging Cloud Infrastructure、ABCI）（用語7）」の構築に活かしていきます。今後両機関は、RWBC-OILにおいて、TSUBAME3.0と産総研AAICを相互に活用しながら、ビッグデータ活用のためのシステム連携技術や大規模データ解析技術の研究を行うとともに、運用から発生する課題をハードウェア構築技術の高度化研究に活かします。RWBC-OILでの研究活動を通じて、両機関の技術融合による実社会ビッグデータの活用基盤の構築を行い、人工知能を含むビッグデータ処理技術・省エネ技術などの実社会への応用を目指します。