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スーパーコンピュータのせかい

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スーパーコンピュータ：Super Computers,High-Performance Computing Systems

全世界中のスーパーコンピュータの上位 500 の情報がこちらでご覧頂けます。

日本の次世代スーパーコンピュータ開発プロジェクトの情報はこちらです。

汎用京速計算機	FugakuNext（次期「富岳」構想	Exa級FLOPS
	富岳（ポスト京）	1000P FLOPS	CPU：A64FX 15万個
	京［Ｋ］	10.51P FLOPS	CPU：SPARC64 VIIIfx 2GHz×705,024／MEMORY：1,410.048TB
地球シミュレータ	ＥＳ３（NEC SX-ACE）	1.3P FLOPS	CPU：5,120／NODE：5,120／MEMORY：320TB
	ＥＳ２（NEC SX-9/E）	131T FLOPS	CPU：1,280／NODE：160／MEMORY：20TB
	ＥＳ	40.832T FLOPS	CPU：5,120／NODE：640／MEMORY：10TB
科学技術用高速計算システム	SIGMA-1	427M FLOPS
第五世代コンピュータ

スーパーコンピュータの定義：同時代のコンピュータの中で、抜きん出て超高速の演算能力を持つコンピュータ

NEC SX-Aurora TSUBASA series

FUJITSU PRIMEHPC FX series

HITACHI SR24000 series

スカラー・プロセッサ	逐次方式	ＳＩＳＤ型	Single Instruction Single Data Stream
スカラー・プロセッサ	パイプライン方式	ＭＩＭＤ型	Multi Instruction Multi Data Stream
アレイ・プロセッサ	並列方式（パラレル・プロセッサ）	ＳＩＭＤ型	Single Instruction Multi Data Stream
	並列方式（パラレル・プロセッサ）	ＭＩＭＤ型	Multi Instruction Multi Data Stream
	パイプライン方式（ベクトル・プロセッサ）	ＭＩＳＤ型	Multi Instruction Single Data Stream
	パイプライン方式（ベクトル・プロセッサ）	ＭＩＭＤ型	Multi Instruction Multi Data Stream
新しい方式（マルチ・コア）	ＭＩＭＤ型の改良型	ＳＰＭＤ型	Single Program Multiple Data Stream
新しい方式（マルチ・コア）	ＭＩＭＤ型の改良型	ＭＰＭＤ型	Multiple Program Multiple Data Stream

パイプライン式アレイプロセッサの分類：

属性	分類	並列方式	例
主記憶	仮想記憶方式		HITAC M-280H IAP ACOS S1000 IAP
主記憶	実記憶方式		CRAY-1 CDC Cyber 205 HITAC S810 FACOM VP NEC SX
レジスタ	ストア方式（レジスタなし）		CDC Cyber 205 HITAC M-280H IAP
レジスタ	ベクトルレジスタ方式		CRAY-1,X-MP HITAC S810 FACOM VP NEC SX
パイプライン	単一方式		CRAY-1 HITAC M-280H IAP CDC Cyber 203
	並列方式	単純並列	CDC Cyber 205
		演算並列	HITAC S-810 FACOM VP
		複合並列	NEC SX
	並列密結合方式		CRAY X-MP CRAY-2

ETA	1989	ETA10	ETA10-F	10G FLOPS
			ETA10-G
			ETA10-Q		Piper
			ETA10-P

CDC		Cyber 205
		Cyber 203		STAR
		CDC 8600	10M FLOPS
		CDC 7600	10M FLOPS
	1964	CDC 6600	1M FLOPS
		CDC 3000
	1960	CDC 160A
	1959	CDC 1604
	1958	Little Charactor

Cray	2010	Cray CX1000-C
		Cray CX1000-G
		Cray CX1000-SC
		Cray CX1000-SM
	2009	Cray XT6	20.2T～12.2T FLOPS
	2009	Cray XT6m	20.2T～12.2T FLOPS
	2008	Cray CX1	768G FLOPS
	2007	Cray XT5h
	2007	Cray XT5	18.8T FLOPS
	2006	Cray XT4	1P FLOPS
	2006	Cray XMT
		Cray XT2	25.6G FLOPS/cpu
	1992	Cray Y-MP EL	532M FLOPS
	1988	Cray Y-MP	2.6G FLOPS
	1985	Cray 2	1.9G FLOPS
	1982	Cray X-MP	800M FLOPS
	1975	Cray-1

世代による分類：

世代	年代	到達性能	主な特徴	代表機種
第 8 世代
第 7 世代	1980年代末	10GFLOPS	多重プロセッサ自動並列処理自動ベクトル処理１次逐次演算人工知能大規模主記憶装置ＶＬＳＩ	ETA 10 CRAY Y-MP,3 HITAC S820
第 6.5 世代	1980年代	1GFLOPS	レジスタ方式自動ベクトル処理複雑な演算を含む（ベクトル処理範囲の拡大） FORTRAN自動ベクトル化の進歩適用分野の拡大多重パイプライン半導体記憶装置ＬＳＩ	CRAY X-MP,2 FACOM VP HITAC S810 NEC SX-1,2
第 6 世代	1970年代後半	100MFLOPS	ベクトル処理多重パイプラインＩＣ	CRAY-I CDC Cyber 205 HITAC M-280H IAP
第 5 世代	1970年代前半	100MFLOPS	ストア方式四則演算のベクトル処理拡張FORTRAN データの連続アクセス長いベクトル要素ＩＣ	CDC STAR-100 TI-ASC ILLIAC IV
第 4 世代	1970年代初期	10MFLOPS	FORTRAN高速スカラー処理トランジスタ	CDC 6700 IBM S/360-195
第 3 世代	1960年代初期	1MFLOPS	スカラ・パイプライン処理トランジスタ	CDC 6600 IBM S/360-91
第 2 世代	1960年代初期	100KFLOPS	スカラ処理トランジスタ	IBM STRETCH UNIVAC LARC
第 1 世代	1950年代中期	10KFLOPS	スカラ処理	MINIAC IBM 700
第 0 世代	1950年代初期	1KFLOPS		EDSAC UNIVAC-I

利用水準：

水準０	アセンブラによるコーディング
水準１	FORTRAN/C/Pascal等によるコーディング
水準２	ベクトル化支援ツールの利用
水準３	ベクトル化応用パッケージの利用
水準４	文字キーボードによる問題の記述
水準５	数学キーボードによる問題の記述
水準６	手書きによる問題の記述

並列化水準：

水準０	最内側ループ
水準１	外側ループ
水準２	並列スカラ演算
水準３	並列ループ処理
水準４	並列ルーチン処理
水準５	並列タスク処理

自動ベクトル化水準：

水準０	実数四則演算（＋－＊／）	DO 1 I=1,N 1 A(I)=B(I)+C(I)
水準１	実数マクロ演算（内積,積和,総和）	DO 2 I=1,N 1 SUM=SUM+A(I)+B(I)
水準２	数学関数（exp,log,sin,など）	DO 3 I=1,N 1 A(I)=SIN(X(I))
水準３	整数演算論理演算	DO 4 I=1,N 4 K(I)=L(I)+M(I)	第1世代のスーパーコンピュータ
水準４	条件付き演算（ＩＦ文）	DO 5 I=1,N IF(K(I).GI.0)B(I)=A(I) 5 A(I)=C(I)	第2世代のスーパーコンピュータ
水準５	間接指標配列演算（リストベクトル）	DO 6 I=1,N 6 A(I)=B(L(I))*C(I)	第3世代のスーパーコンピュータ
水準６	逐次演算（１次）	DO 7 I=1,N 7 A(I)=A(I-1)*T+B(I)	第4世代のスーパーコンピュータ
水準７	逐次演算（高次）	DO 8 I=1,N 8 A(I)=A(I-5)*T+B(I)

自動ベクトル化診断水準：

水準０	非ベクトル化ループの表示
水準１	非ベクトル化文の表示
水準２	実行比率
水準３	ベクトル化率
水準４	加速率
水準５	パイプライン占有率
水準６	推定実行時間

演算精度：

半精度	１６ビット	約３～４桁
単（短）精度	３２ビット	約６～７桁
倍（長）精度	６４ビット	約１５～１６桁
４倍精度	１２８ビット	約３３～３４桁
８倍精度	２５６ビット
１６倍精度	５１２ビット
多倍精度

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大規模科学技術計算プログラム：

フォートランのたまりば：
演算内容：

四則演算	A(I)=B(I)+C(I)
マクロ演算（内積,総和等）	S=S+A(I)*B(I)
条件付き演算	IF(A(I).EQ.B(I)) 　C(I)=D(I)*E(I)
整数演算	N(I)=L(I)+K(I)
間接指標ベクトル	K=(N(I) A(K)=B(K)+C(K)
集約,分散	A(I)=B(L(I))
関数	X(I)=EXP(Y(I))
参照関係不適	A(I)=A(I-4)+B(I)
ＤＯループ以外	‐

処理性能指標：

スカラ処理速度
ベクトル処理速度
ベクトル化率
加速率
実行速度	理論性能	最大瞬間実行速度
	理論性能	ピーク（最大）性能
	実効性能	ループ（測定）性能
	実効性能	ジョブ（実測）性能

ＭＦＬＯＰＳ値の重み：

年代	加減乗算	除算	平方根	組込関数	条件式
1985	1	4	4	8	1
1979	1	2	8	‐	1

応用（適用）分野：

流体
気象
分子科学
核融合
構造
ＣＧ（コンピュータ・グラフィックス）
海洋物理
………

気象庁＆気象研システム

気象庁（速度優先）

年度	システム	理論性能値	主記憶容量
2012	HITACHI SR-16000M1	847 TFLOPS	108TB
2006	HITACHI SR-11000	27.5 TFLOPS
2001	HITACHI SR-8000/E1	768 GFLOPS	640GB
1993	HITAC S-3800/480	32 GFLOPS	14GB
1987	HITAC S-810/20K	630 MFLOPS	64MB
1982	HITAC M-200H	23.8 MFLOPS	16MB
1973	HITAC 8700/8800	4.55 MFLOPS	32KB
1967	HITAC 5020/5020F	307 KFLOPS
1959	IBM 704	12 KFLOPS

気象研（精度優先）

年度	システム	理論性能値	主記憶容量
2004	NEC SX-6E	2.9 TFLOPS	3,328GB
1999	HITACHI SR-8000	288 GFLOPS	256GB
1994	HITAC S-3800/180	8 GFLOPS	3GB
1985	HITAC S-810/10 & M-280D	630 MFLOPS	48MB
1980	HITAC M-200H	48 MFLOPS	16MB

全国７大学スーパーコンピュータ共同利用センター

：

http://kyoyo.itc.u-tokyo.ac.jp

大学	システム	ノード数	ＣＰＵ数	理論性能値	主記憶容量	ディスク容量
北海道	HITACHI SR-11000/K1	2	32	268 GFLOPS	256 GB	4.5 TB
北海道	PC CLUSTER	30	60	187.5 GFLOPS	24 GB	12 TB
東北	NEC SX-7	1	32	2 TFLOPS	256 GB	200 GB
東北	NEC SX-7C	5	40	640 GFLOPS	640 GB	200 GB
東京	HITACHI SR-11000/J2	4	64	588 GFLOPS	512 GB	1 TB
東京	PC CLUSTER	32	64	281.6 GFLOPS	64 GB	200 GB
名古屋	Fujitsu HPC2500	2	128	1 TFLOPS	1 TB	4 TB
京都	Fujitsu HPC2500	2	256	1.6 TFLOPS	1 TB	2 TB
大阪	NEC SX-8	20	160	5.3 TFLOPS	3.3 TB	256 TB
	PC CLUSTER A	128	512	6.1 TFLOPS	2 TB	256 TB
	PC CLUSTER B	496	1,984	18.3 TFLOPS	2 TB	256 TB
九州	PC CLUSTER B	48	192	2.3 TFLOPS	384 GB	2 TB

ＪＡＸＡ統合スーパーコンピュータシステム

：

ＪＳＳ	システム	理論性能値	ＣＰＵ数	メモリ容量	用途
Ｍシステム	Fujitsu FX1	120 TFLOPS	3,008	94 TB	大規模数値シミュレーション用
Ｐシステム	Fujitsu FX1	15 TFLOPS	384	6 TB	大規模計算プレ実行／緊急利用など
Ｖシステム	NEC SX-9	4.8 TFLOPS	48	3 TB	ベクトル計算アプリケーション用
Ａシステム	Fujitsu SPARC Enterprise M9000	1.2 TFLOPS	32	1 TB	一般アプリケーション用

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高速化：ハードウェアによる高速化技術

命令実行の高速化	スカラー（Scalar、In-Oder）	順次処理、イン・オーダー
	高速演算素子（Scalar、In-Oder）	リレー
		真空管	二極真空管→ダイオード
			三極真空管→トランジスタ
		パラメトロン
		集積回路	ＩＣ（Integrated Circuit）
			ＬＳＩ（Large Scale IC）
			ＶＬＳＩ（Very Large Sacle IC）
	キャッシュ・メモリ（Cache Memory）	命令キャッシュ	L1 L2 L3 L4
		デーキャッシュ
	メモリ・インターリーブ（Memory Interleaving）	メモリバンク（並列化アクセス）	Dual Channel Triple Channel
	パイプライン（Pipeline）	命令の細分化	Core i#4（Haswell）：14～19 段 Core i#3（Ivy Bridge）：14 段 Core i#2（Sandy Bridge）：16 段 Core i#1（Nehalem）：16 段 Core 2（Merom）：14 段 Core（Yonah）：13 段 Pentium 4（Prescott）：31 段 Pentium 4（Northwood）：20 段 Pentium M：10 段 Pentium III：12 段 Pentium II：12 段 Pentium Pro：12 段 Pentium：5 段
	スーパー・パイプライン（Super Pipeline）	１０段以上のパイプライン（多段パイプライン）
	スーパー・スカラー（Super Scalar）	複数のパイプライン
	アウト・オブ・オーダー（Out of Order）	命令の並べ替え
	レジスタ・リネーミング（Register Re-Naming）	レジスターの付け替え
	分岐予測（Branch Prediction）	静的分岐予測
		動的分岐予測	２ビット予測
			２レベル適応型予測 ├ＢＨＴ：分岐履歴テーブル │（Branch History Table） └ＧＢＨＲ：大域分岐履歴レジスタ　（Global Branch History Register）
	投機的実行（Speculative Execution）		Meltdownの脅威（FLUSH＋RELOAD攻撃）
			Spectreの脅威（EXCEPTION攻撃）
高速化の阻害要因	オーバーヘッド
	キャッシュ・ミス		プリフェッチによる対策
			アウトオブオーダーによる対策
			ノンブロッキングキャッシュによる対策
	パイプライン・ストール（パイプライン・インターロック）		プリフェッチによる対策
			ヘルパースレッドによる対策
			ストールフリーパイプラインによる対策
	パイプライン・ハザード	構造ハザード	スケジューリングによる対策
		制御（命令）ハザード	スケジューリングによる対策
			遅延分岐による対策
			分岐予測による対策
		データハザード	バイパシングによる対策（フォワーディング、ショートカット）

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広域最適化：最適化／並列化とコンパイラ技術

コンパイラによる最適化	最適化・Address Optimization ・Alias Analysis (by address) ・Alias Analysis (by type) ・Alias Analysis (const qualified) ・Array Bounds Optimization ・Bitfield Optimization ・Block Merging ・Branch Elimination ・Constant Folding ・Constant Propagation ・Cross Jumping ・CSE Elimination ・Dead Code Elimination ・Expression Simplification ・Forward Store ・Function Inlining ・Garbage Collection Optimization ・Hoisting ・If Optimization ・Induction Variable Elimination ・Instruction Combining ・Integer Divide Optimization ・Integer Modulus Optimization ・Integer Multiply Optimization ・Loop Collapsing ・Loop Fusion ・Loop Unrolling ・Narrowing ・New Expression Optimization ・Pointer Optimization ・Printf Optimization ・Quick Optimization ・Register Allocation ・SPEC-Specific Optimization ・Static Declarations ・Strength Reduction ・String Optimization ・Synchronized Function Optimization ・Tail Recursion ・Try/Catch Block Optimization ・Unswitching ・Value Range Optimization ・Virtual Function Optimization ・Volatile Conformance
	自動ベクトル化
	自動パラレル化
新しいコンパイラ技術	ＬＬＶＭ	LLVM Compiler Infrastructure （Low Level Virtual Machine）	新しいコンパイラー基盤
	ＪＩＴ	Just-In-Time compilers	実行時コンパイラー
	ＡＯＴ	Ahead-Of-Time Compilers	事前コンパイラー

基本的な最適化：

ループアンローリング

局所最適化：ブロック内

スケジューリング

広域最適化：ブロック間

トレーススケジューリング

並列化と並列性：

並列化

細粒度並列化	：	Fine-Graind Parallelism
粗粒度並列化	：	Coarse-Grained Parallelism
驚異的並列化	：	Embarassingly Parallelism

並列性

データレベルの並列性

命令レベルの並列性

データ並列性

タスク並列性

並行処理：コンカレント（Con-Current）

時間的依存

論理的並列

ある時間単位内に実行するのは１つ（SIMD）

疑似並列、時分割多重、ラウンドロビン

並列計算機

共有メモリー型：ＳＭＰ（Symmetric Multiprocessor）

分散メモリー型：ＭＰ（Message Passing）

分散共有メモリー型：ＤＳＭ（Distributed Shared Memory）

共有非対称メモリー型：ｃｃＮＵＭＡ（Cache Coherent NonUniform Memory Access）

標準化仕様

共配列	Co-Array
ＭＰＩ（ＯｐｅｎＰＭＩ）	Message Passing Interface
	MPI 5.0
	MPI 4.1
	MPI 4.0
	MPI 3.1
	MPI 3.0
	MPI 2.2
	MPI 2.1
	MPI 2.0
	MPI 1.3
	MPI 1.2
	MPI 1.1
	MPI 1.0
ＯｐｅｎＡＣＣ	Open Accelerator
	OpenACC 3.2
	OpenACC 3.1
	OpenACC 2.7
	OpenACC 2.6
	OpenACC 2.0
	OpenACC 1.0
ＯｐｅｎＭＰ	Open Multi-Processing
	OpenMP API 6.0
	OpenMP API 5.2.2
	OpenMP API 5.2.1
	OpenMP API 5.2
	OpenMP API 5.1
	OpenMP API 5.0.1
	OpenMP API 5.0
	OpenMP 4.5
	OpenMP 4.0.2
	OpenMP 4.0.1
	OpenMP 4.0
	OpenMP 3.1
	OpenMP 3.0
	OpenMP 2.5
	OpenMP 2.0
	OpenMP 1.1
	OpenMP 1.0

新しい技術：

ＧＰＧＰＵ：General-Purpose computing on Graphics Processing Units

nVIDIA CUDA	CUDA：Compute Unified Device Architecture
AMD Stream （AOCC）	APP：Accelerated Parallel Processing （AMD Optimizing C/C++ and Fortran Compilers）

クラウド
グリッド

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量子コンピュータ：

種類	エラー耐性	量子の優位性	量子特有の物理状態
万能量子コンピュータ	○	○	○
非万能量子コンピュータ	×	○	○
非古典コンピュータ	×	×	○

キュビット：

重ね合わせ

波束の収束

不確定性

量子のもつれ合い

量子コンピュータの５大構成条件：

キュビットが実際の物理系として実現でき、かつ集積できること。
（1000ビットの数字の因数分解には5000個のキュビットが必要。）

個々のキュビットを測定できること。

個々のキュビットを操作できること。
（基本量子ゲートの演算が可能であること。）

キュビット間の相互作用がある時間（デコヒーレンス時間）が計算時間（1回のキュビット操作の時間×操作回数）に比べ充分に長いこと。
（最低でも1000倍～10000倍の比が必要といわれる。1000ビットの因数分解では5×1011回の操作が必要。）

キュビットの初期化が可能なこと。

量子コンピュータの方式（候補）：

イオントラップ方式

核磁気共鳴（ＮＭＲ）方式

量子ドット方式

超伝導素子方式

光子方式

超並列計算：

量子計算：

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ＤＮＡコンピュータ：

デオキシリボ核酸（ＤＮＡ）	アデニン（Ａ）
	シトシン（Ｃ）
	グアニン（Ｇ）
	チミン（Ｔ）

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ＡＩ：Artificial Intelligence（人工知能）

年代	ブーム	特徴
２０１０年代	第３次ブーム	ＡＧＩ（汎用人工知能）生成型ＡＩ・ChatGPT ディープラーニング（深層学習）
１９８０年代	第２次ブーム	第５世代コンピュータシステムプロジェクト：国家プロジェクト（約570億円）（電総研、電電公社、富士通、日立、日本電気、東芝、三菱、沖、松下電器、シャープ）・エキスパートシステム・ニューロ（ニューラルネットワーク）・ファジィ制御・Ｐｒｏｌｏｇ専用マシン・ＬＩＳＰ専用マシン（FACOM α）統計的機械学習・カルマンフィルタ・クラスタリング・線形重回帰・ロジスティック回帰
１９５０年代	第１次ブーム	自然言語処理・ＥＬＩＺＡ

ＧＯＦＡＩ：Good Old-Fashioned AI
Ｐｙｔｈｏｎ：
Ｐｒｏｌｏｇ：PROgrammation en LOgique

ISO/IEC 13211-1:1995

ＬＩＳＰ：LISt Processor

ISO/IEC 13816-1:2007

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