スーパーコンピュータ「富岳」がGraph500において2期連続で世界第1位を獲得

すごいじゃない！

ん～

まぁ、そうだよなぁと思うのは、世界で一番早いからどうのというのではなくて、それが何に使われているのかを、はっきりとさせることの方が、どうやら普通の方たちには、重要なことのようなのですね。

最近は、少し、富岳によって計算した結果！ってちゃんと書かれていたりするけれど、それが重要なんでしょう。

って、まぁ、たくさんのお金をつかって作られたものなのだから、一番！ってのよりもソッチのほうが重要であることは、確かだろうと思うし。

スーパーコンピュータ「富岳」がGraph500において2期連続で世界第1位を獲得
ビッグデータの処理で重要となるグラフ解析で最高レベルの評価
株式会社フィックスターズ

理化学研究所（理研）、九州大学、株式会社フィックスターズ、富士通株式会社による共同研究グループ※は、スーパーコンピュータ「富岳」[1]のフルスペックを用いた測定結果で、大規模グラフ解析に関するスーパーコンピュータの国際的な性能ランキングである「Graph500」における性能向上に成功し、世界第1位を2020年6月に続いて2期連続で獲得しました。

このランキングは、HPC（ハイパフォーマンス・コンピューティング：高性能計算技術）に関する国際会議「SC20」の開催に合わせて、Graph500 Committeeから11月16日（日本時間11月17日）に発表されます。
大規模グラフ解析の性能は、大規模かつ複雑なデータ処理が求められるビッグデータの解析において重要な指標です。この指標で「富岳」は、2015年6月から9期連続第1位獲得の実績を持つスーパーコンピュータ「京」の3倍以上の性能を有することが実証されました。

スーパーコンピュータ「富岳」がGraph500において2期連続で世界第1位を獲得

スーパーコンピュータ「富岳」（開発・整備中）

※共同研究グループ
理化学研究所　計算科学研究センター
フラッグシップ2020プロジェクト アーキテクチャ開発チーム
チームリーダー　佐藤　三久（さとう　みつひさ）
上級研究員　　　児玉　祐悦（こだま　ゆうえつ）
研究員　　　　　中尾　昌広（なかお　まさひろ）
九州大学　マス・フォア・インダストリ研究所
教授　　　　　　藤澤　克樹（ふじさわ　かつき）
株式会社フィックスターズ
エグゼクティブエンジニア　上野　晃司（うえの　こうじ）

１．「富岳」測定結果
共同研究グループは、「富岳」のフルスペックである158,976ノード[2] （432筐体)を用いて、通信性能の最適化等を行うことによって、約2.2兆個の頂点と35.2兆個の枝から構成される超大規模グラフに対する幅優先探索問題を調和平均0.34秒で解くことに成功しました。Graph500のスコアは、102,955GTEPS（ギガテップス）[3]で、「ISC2020」（2020年6月時点）のスコアである70,980GTEPSを大きく上回りました。また、「京」での測定結果は、31,302GTEPS（2019年6月時点）であったため、「京」と比較して3倍以上の性能向上を達成しました。
なお、2020年11月時点の「Graph500」のランキング第2位は、中国の「Sunway TaihuLight」で、測定結果は23,756GTEPSです。すなわち、今回「富岳」は第2位と約4倍以上の性能差をつけたことになります。

＜関連リンク＞
Graph500ランキング
https://graph500.org

２．Graph500について
実社会における複雑な現象は、大規模なグラフ（頂点と枝によりデータ間の関連性を示したもの）として表現される場合が多いため、コンピュータによる高速なグラフ解析が必要とされています。例えば、ソーシャル・ネットワーキング・サービスなどでは、「誰と誰がつながっているか」といった関連性のあるデータを解析する際にグラフ解析が用いられます。さらにSociety 5.0[4] に向けた取り組みにおいて、IoT（Internet of Things）などの技術で取得された大量のデータをグラフに変換して計算機で高速処理することによって新しい価値を産み出す新規ビジネスの開拓が推進されています。これらは新しい産業の創出と廃棄物排出の削減の両立を目的としており、「持続可能な開発目標 (SDGs) [5]」のうち特に 9 (産業・技術革新・社会基盤) および11（持続可能なまちづくり）の推進に大きく寄与することが期待されています。このような多種多様な応用を持つグラフ解析の性能を競うのが「Graph500」です。「Graph500」は2010年に始まり、そのランキングは年に2回（6月と11月）更新されます。「Graph500」では1兆個の頂点を超えるような大規模グラフを扱うため、グラフのデータを複数台のノードに分散して配置する必要があり、「富岳」や「京」のような大規模ネットワークを持つシステムでは通信性能最適化も重要になります。共同研究グループは、スーパーコンピュータ上で大規模なグラフを高速に解析できるソフトウェアの開発を進めており、これまでの成果として下記（1）～（3）の先進的なソフトウェア技術を高度に組合せることにより、今後予想される実データの大規模化および複雑化に対応可能な世界最高レベルの性能を持つグラフ探索ソフトウェアの開発に成功しています注1）。
（1） 複数のノード間におけるグラフデータの効率的な分割方法
（2） 冗長なグラフ探索を削減するアルゴリズム
（3） スーパーコンピュータの大規模ネットワークにおける通信性能最適化
これらの成果を用いて、共同研究グループは、「京」による測定結果によって2015年6月から9期連続（2014年6月～2019年6月では通算10期）で「Graph500」の世界第1位を獲得しました。「京」はすでに運用を終了したため、2019年11月以降のランキングからは外れていますが、「京」の結果も「富岳」を除いて、いまだ破られていません。
「Graph500」の第1位獲得は、「富岳」が科学技術計算でよく用いられる規則的な計算だけでなく、不規則な計算が大半を占めるグラフ解析においても高い性能を持っていることを実証したものであり、幅広い分野のアプリケーションに対応できるという「富岳」の汎用性の高さを示すものです。また、ハードウェアの性能を最大限に活用できるソフトウェアを開発した共同研究グループの技術力の高さを示すものでもあります。共同研究グループはさらなる通信性能の最適化に加えて、冗長な探索の削減や各ノードにおけるメモリ使用量の均一化などに取り組んでいく予定です。
今回の「富岳」での成果である大規模グラフ解析プログラムは以下の GitHub レポジトリより公開を行っています。

＜関連リンク＞
理研　計算科学研究センター
https://www.r-ccs.riken.jp/jp/

大規模グラフ解析プログラムのGitHubレポジトリ
https://github.com/suzumura/graph500/　「京」での成果
https://github.com/mnakao/graph500/　「富岳」での成果

注1) Koji Ueno, Toyotaro Suzumura, Naoya Maruyama, Katsuki Fujisawa, Satoshi Matsuoka, ”Efficient Breadth-First Search
on Massively Parallel and Distributed Memory Machines”, Data Science and Engineering, Springer, March 2017, Volume
2, Issue 1, pp 22-35, 2017.
Koji Ueno, Toyotaro Suzumura, Naoya Maruyama, Katsuki Fujisawa, Satoshi Matsuoka , “Extreme scale breadth-first search on supercomputers”. 2016 IEEE International Conference on Big Data (Big Data): 1040–1047. 2016.

３．補足説明
[1] スーパーコンピュータ「富岳（ふがく）」
「京」の後継機。社会的・科学的課題の解決で日本の成長に貢献し、世界をリードする成果を生み出すことを目的とし、電力性能、計算性能、ユーザーの利便性・使い勝手の良さ、画期的な成果創出、ビッグデータやAI（人工知能)の加速機能の総合力において世界最高レベルのスーパーコンピュータとして2021年度の共用開始を目指している。
「富岳」は”富士山”の異名で、富士山の高さが「富岳」の性能の高さを表し、また富士山の裾野の広がりが「富岳」のユーザーの拡がりを意味する。また、”富士山”は海外での知名度も高く、名称として相応しいこと、さらにはスーパーコンピュータの名称は山にちなむ潮流があることなどから理研が選考した。

[2] ノード
スーパーコンピュータにおけるオペレーティングシステムが動作できる最小の計算資源の単位。「富岳」の場合は、1つのCPU（中央演算装置）および32GiB（ギビバイト）のメモリから構成される。

[3] GTEPS（ギガテップス）
TEPSはTraversed Edges Per Secondの略であり、「Graph500」ベンチマークの実行速度を表すスコア。「Graph500」ベンチマークでは与えられたグラフの頂点とそれをつなぐ枝を処理する。「Graph500」におけるコンピュータの速度は1秒間あたりに処理した枝の数として定義されている。GTEPSのGは10の9乗を表し、GTEPSは1秒あたりに処理した枝の数を10の9乗で割った値である。GTEPS値の計算には、64試行における調和平均が使用されている。

[4] Society5.0
狩猟社会（Society 1.0）、農耕社会（Society 2.0）、工業社会（Society 3.0）、情報社会（Society 4.0）に続く、新たな社会を指すもので、第5期科学技術基本計画において我が国が目指すべき未来社会の姿として初めて提唱された。IoT、ロボット、AI、ビッグデータといった社会の在り方に影響を及ぼす新たな技術をあらゆる産業や社会生活に取り入れ、経済発展と社会的課題の解決を両立していく新たな社会の実現を目指すこととしている。

[5] 持続可能な開発目標 (SDGs)
2015年9月の国連サミットで採択された「持続可能な開発のための2030アジェンダ」にて記載された2016年から2030年までの国際目標。持続可能な世界を実現するための17のゴール、169のターゲットから構成され、発展途上国のみならず、先進国自身が取り組むユニバーサル（普遍的）なものであり、日本としても積極的に取り組んでいる。（外務省ホームページから一部改変して転載）

フィックスターズについて
フィックスターズは、”Speed up your Business” をコーポレートメッセージとして掲げるテクノロジーカンパニーです。マルチコアプロセッサを効率的に利用するためのソフトウェアの並列化および最適化と、省電力かつ高速IOを実現する新メモリ技術を活用したアプリケーションの高速化を通じて、医療、製造、金融、エンターテインメントなど、様々な分野のお客様のビジネスを加速し、グリーンITを実現しています。

社名　　株式会社フィックスターズ https://www.fixstars.com/jp/
所在地　東京都品川区大崎1-11-1 ゲートシティ大崎ウエストタワー18階
設立　　2002年8月8日
代表者　代表取締役社長 三木 聡

報道関係のお問い合わせ
株式会社フィックスターズ マーケティング担当
Email: press@fixstars.com
Tel: 03-6420-0751

以上

まぁ、映画にもなっていたるするけれど、コンピュータが最初に使われたのは、弾道計算って話もあるが、平和や今だと健康のために利用したりと、プラス方向となる用途は多岐にわたると思うんだな。

先日もコロナ関係で、人からの飛散の解析を行った動画が公開していたけれど、様々な条件下で、異なるとは思うが、こんなに広がるの！っと驚いた方も多いのではないでしょうか？

こんな形で使われているという、アピールをもっとたくさん知らせてほしいですね。

でも、この結果はすごいと思う。

minorus

電子機器が大好きです。
プログラムを書くのをお仕事としていたこともあるので、両方できる PIC や Arduino を使って、いろいろな（役にあんまり立たない）ものを作っています。
実は UNIX 関連のお仕事も長かったので、Raspberry Pi もお手の物なのですけれど、これから触る機会が多くなるのかなぁ。
ボチボチ行きますが、お付き合いください。
若いころの写真なので、現時点では、まだ髪の毛は黒くてありますが、お髭は真っ白になりました。
愛車の国鉄特急カラーのカスタムしたリトルカブで、時々、秋月電子通商の八潮店に出没します。