戦略目標
「メニーコアをはじめとした超並列計算環境に必要となるシステム制御等のための基盤的ソフトウェア技術の創出」
研究総括

米澤 明憲 ((独)理化学研究所 計算科学研究機構 副機構長)
概要
本研究領域は、次々世代(次世代スーパーコンピュータ「京」の次の世代)あるいはそれ以降のスーパーコンピューティングに資する、システムソフトウェアやアプリケーション開発環境等の基盤技術の創出を目指すものです。
具体的には、2010年代半ば以降に多用される、メニーコア化された汎用型プロセッサや専用プロセッサ(現在GPGPUと呼ばれるものを含む)を用いて 構成されるスーパーコンピュータの特徴を生かし、その上で実行されるアプリケーションを高効率・高信頼なものにするシステムソフトウェア(プログラミング 言語、コンパイラ、ランタイムシステム、オペレーティングシステム、通信ミドルウェア、ファイルシステム等)、アプリケーション開発支援システム、超大規 模データ処理システムソフトウェア等に関する、実用性を見据えた研究開発を対象とします。また、実用上の観点からそれらのソフトウェアレイアをまたがる研 究開発が奨励されます。
領域アドバイザー
| 青柳 睦 |
(九州大学情報基盤研究開発センター センター長) |
| 石川 裕 |
(東京大学大学院情報理工学系研究科 教授) |
| 久門 耕一 |
((株)富士通研究所 取締役・ITシステム研究所長) |
| 河野 健二 |
(慶應義塾大学理工学部 准教授) |
| 小林 広明 |
(東北大学サイバーサイエンスセンター センター長) |
| 佐藤 三久 |
(筑波大学大学院システム情報工学研究科 教授) |
| 下條 真司 |
(大阪大学サイバーメディアセンター 教授) |
| 中川 八穂子 |
((株)日立製作所中央研究所 新世代コンピューティングPJ シニアプロジェクトマネージャ) |
| 中島 浩 |
(京都大学学術情報メディアセンター センター長) |
| 牧野 淳一郎 |
(東京工業大学大学院理工学研究科 教授) |
| 松岡 聡 |
(東京工業大学学術国際情報センター 教授) |
課題選考に関する総評(平成24年度)
本年度の公募は、本研究領域における最終回(3回目)にあたります。応募件数は20件あり、いずれの提案も本研究領域が想定する研究課題の範囲内にあるもので、どれも質の高いものでした。また、採択課題の研究代表者の年齢も30代〜50代の範囲に広がり、本研究領域・分野の将来を担う若手リーダが比較的順調に育成されていることが見てとれました。
採択課題の選考プロセスは例年同様に領域アドバイザーの協力のもと、書類、プレゼンテーションとそれに対する質疑応答による面接選考を行いました。今回は、書類選考によって、全応募20件中から提案として十分な内容と判断したもの、あるいは提案書の記述で重要ながら細部があまり明確になっていないものなどを中心に、8件を選び、面接対象課題としました。これらはいずれも内容的に水準の高いものであり、面接選考は難しい判断を迫られましたが、最終的に4件を採択しました。
採択した課題は、1)社会システム等を含む大規模な離散事象のシミュレーションを容易に実施することを可能にするプラットフォームの研究開発、2)ポストペタスケールの計算システムの実現・可用における基本技術課題である消費電力の抑制に資する研究開発、3)同じく、重要な技術課題である「メモリーの壁」問題を、コンパイラーによって乗り越えようとする研究開発、4)汎用的なアーキテクチャに演算加速装置を付加することを想定し、演算加速装置の間の直接通信を実現するネットワークシステム等についての研究開発、の4件です。いずれも重要な課題であると同時に、結果として、研究代表者は多様な機関に属しており、この点においても満足できる選考ができたと思っています。
なお、それぞれの採択課題に対して、次のような要件を課しています。すなわち、最終年度終了時に、学術的な成果はもとより、どのような機能を持つソフトウェアシステムが構築されるかを明らかにし、かつそれが広く使われるようなものにすること。また、各年度(少なくとも2年度以降)にどのような機能を有するソフトウェアシステムが構築されるかを明確にし、それを達成すること。さらに、3年度終了時には最終年度の目標のマイルストーンとなる公開可能なシステムを構築することです。このような、次々世代以降のスーパーコンピューターに活用され得るシステムソフトウェア基盤技術の創出により、新しい大規模シミュレーション・予測手法等が生まれ、環境分野からライフサイエンス分野に至る広範な分野で、科学・技術の新たな展開がもたらされることを期待しています。
平成24年度採択分
ポストペタスケール時代のメモリ階層の深化に対応するソフトウェア技術
研究代表者(所属)
遠藤 敏夫 (東京工業大学 学術国際情報センター 准教授)
概要
メモリの速度性能・容量の伸びが、メニーコア化するプロセッサの伸びに追いつかないという、メモリウォール問題は、今後のスパコンアーキテクチャにおいて顕著となり、気象・医療・防災などの重要なシミュレーションをさらに大規模化・精緻化する上での障害となると考えられています。その解決のために、不揮発メモリも含めた異種のメモリを混在させたスパコンアーキテクチャを想定し、それを有効活用するコンパイラ・メモリ管理技術・シミュレーションアルゴリズムなどにまたがった新しいソフトウェア技術の研究開発を推進します。
ポストペタスケールシステムのための電力マネージメントフレームワークの開発
研究代表者(所属)
近藤 正章 (電気通信大学 大学院情報システム学研究科 准教授)
概要
ポストペタスケール計算システムでは、消費電力がシステムの設計や性能を制約する最大の要因と考えられています。本研究では、使用可能電力に制約が存在する中で、アプリケーションの性能を最大化することを目的に、ハードウェアが持つ電力制御機構を適応的に制御するためのコード最適化技術やシステムソフトウェアを研究開発します。これにより、限られた電力資源を真に有効利用できる計算環境の実現を目指します。
超大並列計算機による社会現象シミュレーションの管理・実行フレームワーク
研究代表者(所属)
野田 五十樹 (産業技術総合研究所 サービス工学研究センター 研究チーム長)
概要
社会・経済・政治のようなシステム等を対象とするマルチエージェントシミュレーションを大規模かつ網羅的に実行・制御するフレームワークを構築します。本研究では、膨大な数の実験設定から目的に応じて実験計画を立て結果を管理する機能を提供するモジュールと、マルチコア上でのマルチエージェントの分散実行を実現するMASS分散実行ミドルウェアからなるフレームワークを構築し、交通や経済・災害対応など各種社会システムの設計支援のための汎用的開発・実験管理環境の実現を目指します。
ポストペタスケール時代に向けた演算加速機構・通信機構統合環境の研究開発
研究代表者(所属)
概要
本研究では、ポストペタスケール時代のHPCプラットフォームとして、演算加速装置を持つ計算ノードを超並列結合したシステムにおいて、ノードを跨ぐ演算加速装置間の直接通信を実現するネットワークシステム及びその上での通信システムソフトウェア、並列言語、実アプリケーションの開発を行います。高性能な演算加速装置を通信ボトルネックを避けつつ結合し、幅広い超並列アプリケーションの加速を実現し、エクサスケールにつながる超並列演算加速装置プラットフォームに対応するソフトウェア基盤構築を目指します。
平成23年度採択分
ポストペタスケールシミュレーションのための階層分割型数値解法ライブラリ開発
研究代表者(所属)
概要
地 球シミュレータ、次世代スパコン(京)などのスーパーコンピュータ上で超大規模な解析を可能とする、汎 用並列有限要素法解析システムADVENTURE(オープンソースソフトウェア)の開発及び公開を通し培ってきた、大規模解析に極めて有効な手法である階 層型領域分割法を、ポストペタスケールに向け、大規模データ処理を扱うメッシュ生成や可視化処理部分に拡張することにより革新的技術開発を行い、実用的超 大規模シミュレーションの実現を目指します。
進化的アプローチによる超並列複合システム向け開発環境の創出
研究代表者(所属)
滝沢 寛之 (東北大学 大学院情報科学研究科 准教授)
概要
ポ ストペタスケールの計算システムは、現在よりもさらに超並列化および複合化が進んでいると想定されま す。本研究では、そのような超並列複合システムを効率的かつ効果的に利用するための環境を研究開発します。特に、複雑なハードウェア構成を意識することな く、アプリケーション利用者や開発者がシステムの性能を活用するための技術を開発します。また、システムの変化に伴うアプリケーションの進化を支援するた めのフレームワークを構築します。
ポストペタスケール時代のスーパーコンピューティング向けソフトウェア開発環境
研究代表者(所属)
千葉 滋 (東京大学 大学院情報理工学研究科 教授)
概要
ポ ストペタスケール時代のスーパーコンピューティング(HPC)では、汎用的なプログラミング言語やフ レームワークひとつで全ての課題に対処することは困難になると予想されます。本研究では、ここ十数年の間にインターネットweb分野で著しく進歩したソフ トウェアのモジュール化技術をHPC分野にも適用し、計算機プラットフォームや計算アルゴリズムごとに最適化されたフレームワークをその分野の開発者自身 が作り出せるようにし、HPC分野でのソフトウェア開発の生産性を大きく改善することをねらいます。
省メモリ技術と動的最適化技術によるスケーラブル通信ライブラリの開発
研究代表者(所属)
南里 豪志 (九州大学 情報基盤研究開発センター 准教授)
概要
今 後数年間で、スーパーコンピュータのCPUコア数は1億個以上になると予想されています。本研究では、 スーパーコンピュータの重要な基盤ソフトウェアである通信ライブラリについて、計算機の規模によらず少ない使用メモリ量で効率よく通信を行う省メモリ技術 と、実行中の状況に応じて自律的に動作を調整する動的最適化技術を用いた通信ライブラリを開発するとともに、この通信ライブラリの機能を活かした効率の良 いプログラムの作成技術を研究開発します。
ポストペタスケールシステムにおける超大規模グラフ最適化基盤
研究代表者(所属)
概要
大 規模災害では突発的に様々な事態が発生すると同時に短時間で状況が大きく変化します。このような状況下 で、避難、誘導、復興計画等を早急に策定するためには、従来の手法では限界があり膨大なデータから作成したグラフを高速に処理することが難しい状況です。 本研究ではポストペタスケールシステム上でこれらの問題を迅速に処理するための超大規模なグラフ最適化システムを作成して、安心安全な社会基盤の実現に貢 献します。
平成22年度採択分
ポストペタスケールに対応した階層モデルによる超並列固有値解析エンジンの開発
研究代表者(所属)
櫻井 鉄也 (筑波大学システム情報工学研究科 教授)
概要
本 研究では、ポストペタスケールアーキテクチャの特徴である階層的並列構造に対応した「超並列固有値解析 エンジン」を開発します。本エンジンは、従来の固有値解法の問題点であるスケーラビリティと耐故障性を克服するために新しく構築するアルゴリズムに基づき ます。これにより、先端理工学シミュレーションにおいてこれまで不可能であった規模の計算を実現し、広範な科学・産業分野での技術革新への可能性を拓きま す。
ポストペタスケールデータインテンシブサイエンスのためのシステムソフトウェア
研究代表者(所属)
建部 修見 (筑波大学 大学院システム情報工学研究科 准教授)
概要
DNA シーケンサ、加速器などの実験装置の発展、シミュレーション規模の拡大に伴い、メモリには収まらな い規模のデータ処理が必要となっています。しかし、現状の技術の延長では将来必要となる性能を得ることが困難と予想されています。本研究では、ポストペタ スケール以降でも高い性能を発揮する分散ファイルシステム、OS、大規模データ処理実行基盤システムの研究開発を行います。ポストペタスケール時代に大規 模データを処理するサイエンスの発展を促進します。
自動チューニング機構を有するアプリケーション開発・実行環境
研究代表者(所属)
概要
複 雑化、大規模化するスーパーコンピュータ(スパコン)上でのプログラム開発とその安定な実行は困難な課 題です。本研究では、計算機の専門家でない科学者や技術者がスパコン向けの様々なシミュレーションプログラムを容易に開発し、高速・安定に実行するための 環境ppOpen-HPCを開発します。異なるスパコンでも、自動チューニング機構ppOpen-ATによりプログラムの修正無しに最適な性能で安定に実 行可能となります。本研究の成果は、スパコンを利用して新しい科学を開拓する人材の育成にも大いに貢献します。
メニーコア混在型並列計算機用基盤ソフトウェア
研究代表者(所属)
堀 敦史 ((独)理化学研究所 計算科学研究機構 研究員)
概要
ポ ストペタスケールアーキテクチャとして汎用マルチコアとメニーコアを組み合わせたメニーコア混在型並列 計算機を想定し、そこでのスケーラブルなシステムソフトウェアの研究開発を行います。汎用マルチコア上の汎用OSと協調するメニーコア上の軽量OSを開発 し、メニーコア間およびマルチコア間での最適な通信機能、MPI-IO を含む高速なファイルI/O機能、超軽量スレッド、耐故障性機能を提供するシステムソフトウェアを実現します。
高性能・高生産性アプリケーションフレームワークによるポストペタスケール高性能計算の実現
研究代表者(所属)
丸山 直也 (理化学研究所 計算科学研究機構 チームリーダー)
概要
ポ ストペタスケールに向けた最重要課題である「並列性の克服」、「信頼性」、「低消費電力化」の解決に大 きく貢献する高生産性垂直統合型ソフトウェアスタックを研究します。スケーラブルマルチスレッド処理系を基盤とし、アプリケーションフレームワークとし て、自動並列化、自動チューニング、耐故障性、電力最適化等の各種技術を透過的に実現します。主に流体シミュレーションおよび分子動力学法を対象としてフ レームワークを開発し、将来のソフトウェアアーキテクチャの方向性づくりに大きく貢献します。