スーパーコンピューター「京」がＧｒａｐｈ５００において８期連続で世界第１位を獲得

2018-11-142020-08-12

ビッグデータの処理で重要となるグラフ解析で最高レベルの評価

2018/11/14 理化学研究所,九州大学,東京工業大学,バルセロナ・スーパーコンピューティング・センター,富士通株式会社,株式会社フィックスターズ,科学技術振興機構

理化学研究所（理研）、九州大学、東京工業大学、バルセロナ・スーパーコンピューティング・センター、富士通株式会社、株式会社フィックスターズによる国際共同研究グループは、ビッグデータ処理（大規模グラフ解析）に関するスーパーコンピューターの国際的な性能ランキングであるＧｒａｐｈ５００において、スーパーコンピューター「京（けい）」^注１）による解析結果で、２０１８年６月に続き８期連続（通算９期）で第１位を獲得しました。

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。

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。

Graph 500 | large-scale benchmarks

Comprehensive benchmarks to address three application kernels: concurrent search, optimization, and edge-oriented.

＜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ーによる高速な解析（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ー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たんぱく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ーを評価する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ー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。

＜関連サイト＞

Ｇｒａｐｈ５００の詳細について（英語）　https://graph500.org/
理研計算科学研究センター　http://www.r-ccs.riken.jp/
大規模グラフ解析プログラムのＧｉｔＨｕｂレポジトリ　https://github.com/suzumura/graph500/

＜用語解説＞

注１）スーパーコンピューター「京（けい）」: 文部科学省が推進する「革新的ハイパフォーマンス・コンピューティング・インフラ（ＨＰＣＩ）の構築」プログラムの中核システムとして、理研と富士通が共同で開発を行い、２０１２年に共用を開始した計算速度１０ペタフロップス級のスーパーコンピューター。「京（けい）」は理研の登録商標で、１０ペタ（１０の１６乗）を表す万進法の単位であるとともに、この漢字の本義が大きな門を表すことを踏まえ、「計算科学の新たな門」という期待も込められている。
注２）ＬＩＮＰＡＣＫ: 米国のテネシー大学のＪ．Ｄｏｎｇａｒｒａ博士によって開発された規則的な行列計算による連立一次方程式の解法プログラムで、ＴＯＰ５００リストを作成するために用いるベンチマーク・プログラム。ハードウェアのピーク性能に近い性能を出しやすく、その計算は単純だが、応用範囲が広い。
注３）ＴＯＰ５００: ＴＯＰ５００は、世界で最も高速なコンピューターシステムの上位５００位までを定期的にランク付けし、評価するプロジェクト。１９９３年に発足し、スーパーコンピューターのリストを年２回発表している。
注４）ＴＥＰＳ: Ｇｒａｐｈ５００ベンチマークの実行速度を表すスコア。Ｇｒａｐｈ５００ベンチマークでは与えられたグラフの頂点とそれをつなぐ枝を処理する。Ｇｒａｐｈ５００におけるコンピューターの速度は１秒間あたりに調べ上げた枝の数として定義されている。ＴＥＰＳはＴｒａｖｅｒｓｅｄＥｄｇｅｓＰｅｒＳｅｃｏｎｄの略。
注５）ノード: スーパーコンピューターにおけるオペレーティングシステム（ＯＳ）が動作できる最小の計算資源の単位。「京」の場合は、１つのＣＰＵ（中央演算装置）、１つのＩＣＣ（インターコネクトコントローラー）、および１６ＧＢのメモリから構成される。
注６）プロブレムスケール: Ｇｒａｐｈ５００ベンチマークが計算する問題の規模を表す数値。グラフの頂点数に関連した数値であり、プロブレムスケール４０の場合は２の４０乗（約１兆）の数の頂点から構成されるグラフを処理することを意味する。
注７）幅優先探索問題（ＢＦＳ）: 最短路問題と同じく、グラフ上で指定された２つの頂点間の距離が最小となる経路を求める問題。グラフの各枝の重みが等しい場合を想定しており、主にインターネット上のソーシャルデータや金融データなどの解析に用いられる。
注８）最短路問題（ＳＳＳＰ）: 幅優先探索問題と同じく、グラフ上で指定された２つの頂点間の距離が最小となる経路を求める問題。グラフの各枝の重みが異なる場合を想定しており、主に道路あるいは鉄道などの交通データ上での経路案内などに用いられる。