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スパコン
(スーパーコンピューター)




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スーパーコンピューター
1エクサ
  1. 1エクサ=100京
  2. スパコンのOS・・・2013年現在、稼働しているスパコン京で、使われているOSはリナックスを改良したもの。CPUや様々なアプリケーションを管理するソフトがOSで、スパコンのプログラムとデータを心臓部のCPUに割り振り、結果を集約する機能がある。
  3. 2020年頃完成を目指すスパコンは1エクサの計算能力があり、CPU(中央演算処理装置)は京の9万〜数十万個以上に増える。そのため、リナックスでは動かない。
  4. 日米が共同開発の予定。

神戸に建設
  • 2013年、文部科学省は2020年に完成を目指しているスパコンを神戸市にある理化学研究所に建設する方針を固めた。

TSUBAME(ツバメ)
  • 2013年、東京工業大学の松岡聡教授らは、計算速度が国内最速となるスーパーコンピューター「TSUBAME2・5」を開発したと発表。
  • 9月をメドに本格運転を始める。
  • 用途は限定されるが理化学研究所の「京」を上回る。
  • ツバメ2.5はNECやヒューレットパッカードなどと共同開発した。
  • 市販のCPや画像処理用の半導体を使い、開発などにかかる費用を10億5000万円に抑えた。
  • 発熱を減らすなど省エネ性能も世界最高に近い。
  • 自然災害予測などでの理論的な計算速度は毎秒1京7000兆回でスパコン京の約1.6倍に相当する。
  • 一方、化学物質内の電子の動きの計算など複雑な計算能力では、毎秒5700兆回ほどになる。





京で動く新薬開発ソフト
  • 2013年、理化学研究所は半導体素子や新薬をスーパーコンピューター「京」で開発するための専用ソフトを開発した。
  • 専用ソフトは「アイゲンエクサ」。
  • 物質の複雑な計算に欠かせない「固有値計算」の速度を高める。
  • 「地球シミュレーター」などの演算速度が100テラフロップス程度のパソコンを使う従来手法では1週間かかっていた計算が1時間でできる。

京の100倍でタンパク質解析
  • 2014年、理化学研究所は世界最高性能の創薬スーパーコンピューターを実用化する。
  • タンパク質の解析性能で「京」の100倍になる。
  • 京で100日ほどかかっていたタンパク質の形状変化の再現が1日でできる。








スパコンランキング 2016/08/12
単純な計算速度
  • (TOP500)
  1. 神威太淵之光(中国)
  2. 天河2号(中国)
  3. タイタン(米国)
  4. セコイア(米国)
  5. 京(日本)
  • (TOP500)
    • 1993年、ジャック・ドンガラ・米テネシー大学名誉教授が始めた。
    • 年2回、同じ計算問題を解かせる。
    • 速さの上位500位をリストに掲載する。
ビッグデータ解析の計算速度
  • (グラフ500)
  1. 京(日本)
  2. 神威太淵之光(中国)
  3. セコイア(米国)
  4. ミラ(米国)
  5. ユークィーン(ドイツ)
工学などで使う複雑な計算速度
  • (HPCG)
  1. 天河2号(中国)
  2. 京(日本)
  3. 神威太淵之光(中国)
  4. セコイア(米国)
  5. タイタン(米国)
消費電力当たりの計算速度
  • (グリーン500)
  1. 菖蒲(日本)
  2. 皐月(日本)
  3. 神威太淵之光(中国)
  4. エイスース(ドイツ)
  5. 曙光クラスターw6801(中国)




電子1個でコントロール
  • 消費電力1/1万
  • 2013年、東京大学の柴田憲治特任教授と平川一彦教授らは、コンピューターの消費電力を現在の1万分の一以下に出来る技術を開発した。
  • 電子を1個だけ動かせる素子を試作し、実用的な低電圧で操作した。
  • 試作したのは電子1個で円座にゃデータを記憶する単一電子トランジスタと呼ぶ素子。
  • 電子が大量に集まった川のような電流で制御していた素子を電子1個だけで制御できれば、消費電力を1万分の一に減らせる。演算速度も速くなる。
  • 現在のコンピューターでは数万年かかる計算を数時間でこなせるようになる。
  • 開発したのは、直径1/2万_b以下の微小な半導体の粒と、粒の表面の深さ1/100万_bだけ帯電できる特殊な液体を用いた。
  • 約0.5ボルトの電圧で1個の電子だけを半導体の粒に出し入れできた。
  • 成果はネイチャー・コミュノケーションズ(電子版)に掲載。

デジタルデータ・・・3億年保存
  • 2013年、日立製作所は京都大学と共同で、DVDなみの記憶密度でデジタルデータを3億年保存できる技術を開発した。
  • 高エネルギーの光出す「フェムト秒レーザー」で厚さ2_bの内部に点を作って「0」「1」を記録する。
  • レーザーの焦点を深さを調整して厚さ50µbごとに26層に書き込む。

量子コンピューターへ
  • 2013年、東京大学の古沢明教授らは、2つの光の粒(光子)が見えない糸でつながっているかのように振る舞う「量子もつれ」と呼ぶ物理現象を大規模に作り出す技術を開発した。
  • 1万6000個の光子で量子もつれを作りだした。
  • 量子もつれは3つの光子が離れても、片方の情報を書き換えた瞬間にもう片方も書き換わる。
  • もつれの数が多いほど複雑な計算ができる。






量子コンピューター
従来型 D-WAVE
コンピューター? コンピューターの一種 コンピューターではなく
計算しない実験装置
アルゴリズム
(計算手順)
必要 不要。
ハードウエアに内蔵
メリット アルゴリズムがあればどんな問題でもとける 組み合わせ最適化
因数分解の応用(暗号解析)に 機械学習、
スケジュール最適化
資源配分の最適化
実用性 不明 すでに商用化






脳型コンピューター
プログラムが不要
  • 2013年、東京大学生産技術研究所の河野祟准教授らは、人間の脳のように新しい発想を生み出すコンピューターの開発を目指す。
  • 脳を形作る神経細胞の働きをまねた電子回路を作製。
  • 非常に単純な神経組織であるヒルの心臓の心拍を再現することに成功した。
  • まず、2ab角のチップを作製。
  • 中央の5ab四方に特注で製作した大規模集積回路(LSI)を配置した。
  • LSIの内部にはトランジスタやコンデンサーを精密に配線したうえ、アナログ回路を使った。
    • 2cm角のチップの中に、神経細胞のように働くアナログ回路が2つ入っている。
  • アナログ回路は電気信号を「1」「0」で処理するデジタル回路ではなく、連続的に変化する電気信号を処理する。
  • 入力する信号の強さに応じて出力の強さを変化出来るため、実際の神経細胞に似たような信号処理ができる。
  • 解顱は単純なため、消費電力は1回路当たり50ナノhに抑えた。
  • 神経細胞をまねた電子回路を2つ並べた。互いにつないで入力信号を与えたところ、「ハーフセンンターオシレーター」というヒルの心拍を刻む神経系の働きを再現できた。










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