このたび、米国のダラスで開催中の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「SC18」で11月13日（日本時間11月14日）に発表されました。
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となるもので、「京」は運用開始から6年以上が経過していますが、今回のランキング結果によって、現在でもビッグデータ解析に関して世界トップクラスの極めて高い能力を有することが実証されました。本成果の広範な普及のため、国際共同研究グループはプログラムのオープンソース化を行い、GitHubレポジトリより公開中です。今後は大規模高性能グラフ処理のグローバルスタンダードを確立していく予定です。
※研究支援
本研究の一部は、科学技術振興機構（JST）戦略的創造研究推進事業CREST「ポストペタスケール高性能計算に資するシステムソフトウェア技術の創出（研究総括：佐藤三久）」における研究課題「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：藤澤克樹、拠点代表者：鈴村豊太郎）」および「ビッグデータ統合利活用のための次世代基盤技術の創出・体系化（研究総括：喜連川優）」における研究課題「EBD：次世代の年ヨッタバイト処理に向けたエクストリームビッグデータの基盤技術（研究代表者：松岡聡）」の一環として行われました。
Graph500上位10位
このたび公開されたGraph500の上位10位は以下の通りです。
http://graph500.org/
Graph500とは
近年活発に行われるようになってきた実社会における複雑な現象の分析では、多くの場合、分析対象は大規模なグラフ（節と枝によるデータ間の関連性を示したもの）として表現され、それに対するコンピュータによる高速な解析（グラフ解析）が必要とされています。例えば、インターネット上のソーシャルサービスなどでは、「誰が誰とつながっているか」といった関連性のある大量のデータを解析するときにグラフ解析が使われます。また、サイバーセキュリティや金融取引の安全性担保のような社会的課題に加えて、脳神経科学における神経機能の解析やタンパク質の相互作用分析などの科学分野においてもグラフ解析は用いられ、応用範囲が大きく広がっています。こうしたグラフ解析の性能を競うのが、2010年から開始されたスパコンランキング「Graph500」です。
規則的な行列演算である連立一次方程式を解く計算速度（LINPACK（注2））でスーパーコンピュータを評価するTOP500（注3）においては、「京」は2011年（6月、11月）に第1位、その後、2018年11月13日に公表された最新のランキングでは第18位です。一方、Graph500ではグラフの探索という複雑な計算を行う速度（1秒間にグラフのたどった枝の数（TEPS 注4））で評価されており、計算速度だけでなく、アルゴリズムやプログラムを含めた総合的な能力が求められます。
Graph500の測定に使われたのは、「京」が持つ88,128台のノード（注5）の内の82,944台で、約1兆個の頂点を持ち16兆個の枝から成るプロブレムスケール（注6）の大規模グラフに対する幅優先探索問題を0.45秒で解くことに成功しました。ベンチマークのスコアは38,621GTEPS（ギガテップス）です。Graph500第1位獲得は、「京」が科学技術計算でよく使われる規則的な行列演算だけでなく、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能力を有し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「京」の汎用性の高さを示すものです。また、それと同時に、高いハードウェアの性能を最大限に活用できる研究チームの高度なソフトウェア技術を示すものと言えます。「京」は、国際共同研究グループによる「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」および「EBD：次世代の年ヨッタバイト処理に向けたエクストリームビッグデータの基盤技術」の2つの研究プロジェクトによってアルゴリズムおよびプログラムの開発が行われ、2014年6月に17,977GTEPSの性能を達成し第1位、さらに「京」のシステム全体を効率良く利用可能にするアルゴリズムの改良を行い、2倍近く性能を向上させ、2015年7月に38,621GTEPSを達成し第1位でした。そして今回のランキングでもこの記録により、世界第1位を8期連続（通算9期）で獲得しました。
これまでの幅優先探索問題（BFS）（注7）に加えて前々回から最短路問題（SSSP）（注8）に対する結果も公開されており、今後はさらに別の問題への適用も予定されています。
今後の展望
大規模グラフ解析においては、アルゴリズムおよびプログラムの開発・実装によって性能が飛躍的に向上する可能性を示しており、今後もさらなる性能向上を目指していきます。また、上記で述べた実社会の課題解決および科学分野の基盤技術へ貢献すべく、スーパーコンピュータ上でさまざまな大規模グラフ解析アルゴリズムおよびプログラムの研究開発を進めます。
本リリースの詳細は下記URLをご参照ください。
http://pr.fujitsu.com/jp/news/2018/11/14-1.html
概要：富士通株式会社
詳細は http://jp.fujitsu.com/ をご覧ください。
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