スパコン京　移設、再利用が「非現実的」な理由
https://www.kobe-np.co.jp/news/sougou/201906/0012446684.shtml
2019/6/21 09:59
神戸新聞NEXT

画像：神戸新聞ＮＥＸＴ
https://i.kobe-np.co.jp/news/sougou/201906/img/b_12446685.jpg

　神戸・ポートアイランドのスーパーコンピューター「京（けい）」の電源が落とされる８月３０日まで、２カ月余りとなった。
　理化学研究所（理研）は９月以降に解体を始め、同じ場所に後継機となるスパコン「富岳（ふがく）」を整備するという。
　開発費などで７９３億円もかかった「京」のハードウエアは、移設したり一部を活用したりできないのか？
　理研計算科学研究推進室を取材すると、家庭用パソコンとは異なる、スパコンの特殊性が浮かび上がってきた。
　（霍見真一郎）

　京は、理研と富士通が開発。世界で初めて毎秒１京回（京は兆の１万倍）を超える計算速度を達成し、本格稼働前の２０１１年にランキングで世界一になった。
　１２年６月に米国のスパコンに抜かれ、１８年１１月現在では世界１８位。しかし、国内ではトップ３に入り、依然として高性能であることに変わりはない。

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スパコン「京」後継機、名称は「富岳」に決定
https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190523-00000072-zdn_n-sci
2019/5/23(木) 16:19配信
YAHOO!JAPAN NEWS,ITmedia NEWS

　理化学研究所は5月23日、スーパーコンピュータ「京」の後継機の名称を「富岳」（ふがく）に決めたと発表した。
　2021年ごろに運用を始める予定で、京の最大100倍の実行性能を目指す。富岳は「京」と同様、理研 計算科学研究センター（神戸市）に設置する。
　理研は今年2月、京の運用を8月に終了すると発表し、後継機の名称を公式Webサイトで募集。5181件の応募があったという。
　理研の松本紘理事長は「創薬や防災を発展させる上で必要なシミュレーションに加え、AI、ビッグデータ分析の基盤として活躍すると確信している」と語った。

　富岳は「富士山」の別名。富士山のように高く（性能が高く）、裾野が広く（対象分野が広く）、海外での知名度も高くなってほしい――などの理由から名付けた。
　各国のスーパーコンピュータの名称は山にちなんだものが多く、発音がしやすいことも考慮したという。

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富士通と理化学研究所(理研)は、2021年頃の共用開始を目指して進めている、スーパーコンピュータ「京」の後継機となるポスト「京」の開発に関して、その中核となるCPUの試作チップを完成し、機能試験を開始したことを発表した。

富士通と理研は、2006年より「京」を共同で開発し、2012年に完成、共用が開始された。
「京」はスーパーコンピュータの実用面を示す主要な性能指標で現在でも世界トップ(2017年11月のランキング)の性能を有しており、先端的研究において不可欠な研究開発基盤として運用されている。

この「京」の後継機であるポスト「京」は、さまざまな科学的・社会的課題を解決する先端研究開発基盤、および今後我が国が目指す新たな人間中心の社会"Society 5.0"の実現を支える重要な基盤としても期待されている。
「京」で実現された高いメモリバンド幅と倍精度演算性能をより強化するとともに、AIなどの分野で重要となる半精度演算にも対応した。
今回、このように設計したCPUの試作チップにおいて初期動作を確認したことで、システム開発における重要なマイルストーンを順調にクリアしたことになる。

ポスト「京」の中核となるCPUは、Armv8-A SVEアーキテクチャを採用しつつ、「京」を含むこれまでのスーパーコンピュータ開発で富士通が培ったマイクロアーキテクチャ(ハードウェアの設計)を継承し、高性能積層メモリと相まったメモリバンド幅と演算性能を備え、アプリケーションの実行性能が高いレベルで実現できるように最適化されている。
さらに、最先端の半導体技術を用いることと、省電力設計および電力制御機能を盛り込むことで、高い消費電力あたり性能を実現する。

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マイナビニュース
https://news.mynavi.jp/article/20180622-652176/

富士通研究所　肺炎のＣＴ画像、ＡＩが診断支援
日本経済新聞：2017/6/25 21:10
http://www.nikkei.com/article/DGXLASGG23H3V_V20C17A6TJM000/

　■富士通研究所　コンピューター断層撮影装置（ＣＴ）を使った検査で、医師による肺炎などの診断を人工知能（ＡＩ）で支援するシステムを開発した。
過去の症例データから類似の画像を数秒で探し出し、医師に提示する。
医師が診断するまでの時間を約10分と、現在の約６分の１に短縮できる見込み。
2018年度以降の実用化を目指す。

　対象としたのは、呼吸困難に陥る間質性肺炎や肺気腫など。

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