ドイツのフランクフルトで開催中のISC 2015において、ビッグデータ処理の性能を測定するGraph500ベンチマークで、理化学研究所 計算科学研究機構(理研AICS)の京コンピュータが1位となったことが発表された。これは、科学技術振興機構(JST)の戦略的創造研究推進事業CRESTの九州大学(九大)の藤澤克樹教授の率いるグループの成果である。このグループには、九大の他に、東京工業大学(東工大)、京コンピュータを運用している理研AICS、京コンピュータを開発した富士通などが含まれている。

京コンピュータは、2014年6月のGraph500で1位となったが、2014年11月のGraph500では米国ローレンスリバモア研究所のSequoiaに抜かれて2位に後退していた。それを今回、アルゴリズムの改良で処理データ量を減らして約2倍という性能向上を達成し、1位に返り咲いたものである。

2015年7月の第10回Graph500 No.1の賞状

Graph500では、例えば、1億2000万人の日本人が、1日平均16回通話したとする。そして、誰から誰に通話したかという1億2000万×16=19億2000万件の通話記録を入力データとして受け取る。そして、1人の人から、通話のあった人をすべて見つけ、次に、それらの人と通話のあった人をすべて見つけ、さらに、それらの人と通話のあった人全員を見つけるということを繰り返して、通話記録に含まれるすべての人を出来るだけ短い繰り返し回数で見つけるというビッグデータの問題を解く。

また、Twitterの個々のフォローの集合を入力として、1人の元となる発言者から、第1次のフォロワー、第2次のフォロワーというようにたどって行って、何ステップで何人にたどり着けるかという解析も同様の処理である。このような解析から通話やフォローの多い人のグループを見つけ出すというように、関係性の高いものを見つけ出すことができる。

しかし、入力データが膨大なので、京コンピュータの場合は82,944台の計算ノードに分散してデータを配置する。このため、計算ノード間で多くの通信が必要となり、高い処理性能を実現するのが難しい問題である。

このデータは、人間と人間を通話という関係でつないだ形になっており、グラフの世界では、人間をノード、1回の通話をエッジとして表す。

今回、京コンピュータが解いた問題は、2の40乗ノード(約1.1兆ノード、前の1億2000万人の通話の例のおおよそ1万倍のデータ)、17.6兆エッジのグラフを調べるものであり、38621.4GTEPS(Giga Traversed Edge Per Second)、毎秒38兆6214億エッジの接続を調べるという処理速度を達成して1位となった。

なお、2014年11月には、Sequoiaが23751GTEPSで1位、京コンピュータは19585.2GTEPSで2位となっていたが、今回は、京コンピュータが38621.4GTEPSと性能を伸ばしたのに対してSequoiaは前回のスコアに留まっており、京コンピュータが再びトップに立った。

今回1位を実現した九大、理研AICS、東工大、富士通のチームのメンバー