[A-AS08] 高性能計算で拓く気象・気候・環境科学

[AAS08-01] 「計算・データ・学習」融合が切り拓く革新的スーパーコンピューティング

★招待講演

*中島 研吾¹ (1.東京大学情報基盤センター)

キーワード：スーパーコンピューティング、データ科学、機械学習／AI

スーパーコンピューティングは従来の計算科学シミュレーション中心から，データ科学，機械学習との融合へと移行しつつある。東京大学情報基盤センターでは，2015年から「計算・データ・学習（S+D+L）」融合による新しいスーパーコンピューティングに向けたBDEC計画（Big Data & Extreme Computing）に取り組んできた。2021年5月には，BDEC計画の第一号機であるWisteria/BDEC-01が運用を開始した。Wisteria/BDEC-01は総ピーク性能33+PF，A64FX 7,680ノードから構成されるシミュレーションノード群（Odyssey）とNVIDIA A100 GPUを360基搭載するデータ・学習ノード群（Aquarius）から構成され，Aquariusの一部のノードは外部に直接接続し，観測データ等のリアルタイムの取得も可能となっている。また，2019年度から，科研費基盤研究（S）の補助により，「計算・データ・学習」融合を実現する革新的基盤ソフトウェア「h3-Open-BDEC」を開発し，Wisteria/BDEC-01上での「計算・データ・学習」が実現しつつある。本講演では，これらの活動について紹介するとともに，2024年度に運用開始を目指して，筑波大学と共同で最先端共同HPC基盤施設（JCAHPC）において導入を進めている「OFP-II」についても紹介し，10年後のスーパーコンピューティングに向けた展望を語る。