理化学研究所は10月31日、神戸市の計算科学研究センター（R-CCS）などで一般公開を開催した。今回の目玉は、2026年に導入された2つのGPUクラスタ「理究」と「ROQUO」だ。同じNVIDIA GB200 NVL4を採用しながら、サーバの構造や冷却方式には違いがある。室温32℃のサーバルームで見た最新GPUクラスタの実機に加え、スーパーコンピュータ「富岳」の運用現場やAI for Scienceの研究展示をレポートする。

CEATEC2026をきっかけに神戸へ、2つのGPUクラスタを見学

CEATEC2026で筆者が興味を引かれた展示の一つが、理化学研究所 計算科学研究センター（R-CCS）のブースだった。神戸のR-CCSでは、スーパーコンピュータ「富岳」に加え、2025年にはIBMの量子コンピュータ「IBM Quantum System Two（ibm_kobe）」が稼働を開始。そして2026年、新たに2つのGPUクラスタが導入された。

  • 神戸にある理化学研究所 計算科学研究センター、2026年10月31日の一般公開で見学を行った　撮影：小林哲雄

    神戸にある理化学研究所 計算科学研究センター、2026年10月31日の一般公開で見学を行った　撮影：小林哲雄

一つは、AIを科学研究に活用する「AI for Science」の計算基盤として導入されたGPUクラスタ「理究」だ。

生成AIの進化を背景に、日本政府もガバメントAIを推進している。生成AIを学術研究に利用するAI for Scienceを推進すべく、理化学研究所 最先端研究プラットフォーム連携（TRIP）事業本部 科学研究基盤モデル開発プログラム（AGIS:Advanced General Intelligence for Science Program)が基盤を整備していた。

その一環として導入された理究は、NVIDIA GB200 NVL4を400ノード、Blackwell GPUを計1,600基搭載する。

もう一つは、量子HPC連携プラットフォーム向けのスーパーコンピュータ「ROQUO」だ。こちらはNVIDIA GB200 NVL4を135ノード搭載し、Blackwell GPUが540基と理究の3分の1程度の規模となっている。

ROQUOはNEDOの委託事業の一環として導入され、富岳やibm_kobe、理化学研究所の和光地区に設置されたイオントラップ型量子コンピュータ「黎明」などと連携し、量子コンピュータとスーパーコンピュータを組み合わせた研究開発に利用される。

  • AI for Scienceのために設置されたGPUクラスタ「理究」。Blackwell GPUを1,600基搭載する。外装は比較的落ち着いたデザインだ　撮影：小林哲雄

    AI for Scienceのために設置されたGPUクラスタ「理究」。Blackwell GPUを1,600基搭載する。外装は比較的落ち着いたデザインだ　撮影：小林哲雄

  • 量子・スパコン連携プラットフォーム向けの「ROQUO」。Blackwell GPUを540基搭載し、米国のスーパーコンピュータを思わせる派手なラッピングが施されている 撮影：小林哲雄

    量子・スパコン連携プラットフォーム向けの「ROQUO」。Blackwell GPUを540基搭載し、米国のスーパーコンピュータを思わせる派手なラッピングが施されている 撮影：小林哲雄

  • 025年に導入されたIBM Quantum System Two「ibm_kobe」。設置された部屋には理化学研究所の職員も立ち入れないという　撮影：小林哲雄

    025年に導入されたIBM Quantum System Two「ibm_kobe」。設置された部屋には理化学研究所の職員も立ち入れないという　撮影：小林哲雄

  • 和光地区に設置されたイオントラップ型量子コンピュータ「黎明」の説明パネル。ROQUOなどと連携する量子HPC基盤の一部を担う　撮影：小林哲雄

    和光地区に設置されたイオントラップ型量子コンピュータ「黎明」の説明パネル。ROQUOなどと連携する量子HPC基盤の一部を担う　撮影：小林哲雄

理究とROQUOは、どちらもNVIDIAの同じGPUシステムを採用しているが、導入目的だけでなく、サーバの設計や実装方法にも違いがある。

今回の一般公開では、この2つのGPUクラスタを間近で見学できるうえ、ibm_kobeも見ることができる。これは行くしかない。ということで、10月31日、始発の新幹線で神戸へと向かった。当然、神戸グルメも夜景もない日帰りである。

  • 朝から長い行列ができていた。筆者は開場30分ほど前に到着した　撮影：小林哲雄

    朝から長い行列ができていた。筆者は開場30分ほど前に到着した　撮影：小林哲雄

暑いサーバルームがアツイ、理究とROQUOの設計の違い

今回の見学の最大の目的は、2つのGPUクラスタ「理究」と「ROQUO」だ。両システムは富岳の見学コースの途中にある同じサーバルームに設置され、空調と冷却水の系統を共有している。

まず驚いたのは、サーバルームの温度だ。室内に置かれた温度計は32℃を示していた。一般的なサーバルームなら空調の異常を疑うような温度だ。

しかし、理究とROQUOが採用するNVIDIA GB200 NVL4は、温水による冷却に対応している。実際、理化学研究所が2026年7月に公開した資料でも、理究の計算機室の温度は35℃と報告されている。

従来のサーバルームでは20℃程度に調整することが多く、冷却のために多くの電力を消費してきた。これに対し、GB200 NVL4では高温の冷却水を利用でき、チラー（冷却機）を使わず外気による冷却が可能だという。温水冷却に対応したGPUサーバは、冷却に必要なエネルギーを抑えられる点でも注目される。富岳では18℃程度の冷却水を使用しているとのことで、冷却技術の違いにも進歩を感じた。

  • ROQUOの稼働状況を示すダッシュボード。下部の温度計は32℃を示していた。理究とROQUOは同じサーバルームに設置され、冷却設備も共有している　撮影：小林哲雄

    ROQUOの稼働状況を示すダッシュボード。下部の温度計は32℃を示していた。理究とROQUOは同じサーバルームに設置され、冷却設備も共有している　撮影：小林哲雄

もう一つ、興味を引いたのが理究とROQUOのシステム設計の違いだ同じGB200 NVL4を採用しながら、理究とROQUOではサーバの構造が大きく異なる。

理究は富士通が構築を受託し、サーバはSupermicroが製造する。1Uサイズの高密度な設計で、電源はバスバーから供給される。サーバを引き抜くと電源と冷却水の供給が停止する仕組みで、故障時の交換も容易だという。

一方、水冷システムでありながらサーバ内部には7基の冷却ファンが搭載され、ラックの扉にも多数のファンが並ぶ。液冷と空冷を組み合わせた構成となっている。

理究という名称は、茶人の千利休にちなんだものだ。利休の有名な教え有名な「守・破・離（しゅはり）」の語源となる和歌「規矩作法 守り尽くして 破るとも 離るるとても 本を忘るな」からきている。それを知ると、落ち着いたデザインの外装にも納得がいく。

  • 理究の1Uサーバノード。水冷方式を採用しながら、内部には7基の冷却ファンを搭載する　撮影：小林哲雄

    理究の1Uサーバノード。水冷方式を採用しながら、内部には7基の冷却ファンを搭載する　撮影：小林哲雄

  • 電源はバスバーから供給される。サーバの交換を容易にする構造が特徴だ　撮影：小林哲雄

    電源はバスバーから供給される。サーバの交換を容易にする構造が特徴だ　撮影：小林哲雄

  • 理究のラック。落ち着いたデザインの外装が施されている　撮影：小林哲雄

    理究のラック。落ち着いたデザインの外装が施されている　撮影：小林哲雄

対するROQUOは、DTSを中心に構築され、計算ノードはGiga Computing Technology（GIGABYTEのサーバ事業を担う企業）が製造し、ScaleWorXがシステム全体のインテグレーションを担当した。

サーバは一般的な19インチラックに搭載する2Uサイズで、理究とは対照的な構造だ。電源ユニットは4基搭載されており、説明員によると冗長構成ではないという。

冷却水の配管も個別に接続する構造で、メンテナンスにはやや手間がかかりそうだ。一方、サーバ内部の冷却ファンは1基のみ。理究の7基とは大きく異なり、水冷機構の設計の違いがうかがえる。

ROQUOは、神戸を象徴する六甲山にちなんで命名された。落ち着いた外装の理究とは対照的に、米国のスーパーコンピュータを思わせる派手なラッピングが施されている。

  • ROQUOの2Uサーバノード。内部の冷却ファンは1基のみで、理究とは構造が大きく異なる　撮影：小林哲雄

    ROQUOの2Uサーバノード。内部の冷却ファンは1基のみで、理究とは構造が大きく異なる　撮影：小林哲雄

  • ROQUOのラック背面。電源やネットワークの接続部に加え、冷却水の配管も個別に接続する構造となっている　撮影：小林哲雄

    ROQUOのラック背面。電源やネットワークの接続部に加え、冷却水の配管も個別に接続する構造となっている　撮影：小林哲雄

富岳は2035年まで稼働？ 富岳NEXTへの移行と長期運用の課題

スーパーコンピュータ「富岳」は、2021年の本格稼働開始から5年が経過した。現在は、2030年ごろの稼働開始に向けて富岳NEXTの設計が進められている。

富岳NEXTは富岳とは別の建屋に設置する計画だ。理化学研究所が2026年5月に公開した基本設計技術報告書によると、両システムを一定期間並行して稼働させ、計算サービスを継続できるようにするためだという。

現在の富岳は、前世代の「京」と同様、独自のネットワーク構成を採用しており、計算機室には柱がない。冷却塔も別棟に設置されている。一方、富岳NEXTでは新たなネットワーク構成が検討され、冷却設備についても大幅な省電力化が目指されている。

具体的には、富岳で約35％だった冷却電力の割合を、富岳NEXTでは10％程度まで引き下げる設計目標が示されている。

  • おなじみのスーパーコンピュータ「富岳」。富岳NEXTは別の建屋に設置され、一定期間の並行稼働が計画されている。手前はフロアの下はこうなっているという騙し絵　撮影：小林哲雄

    おなじみのスーパーコンピュータ「富岳」。富岳NEXTは別の建屋に設置され、一定期間の並行稼働が計画されている。手前はフロアの下はこうなっているという騙し絵　撮影：小林哲雄

  • 富岳の計算機室。独自のネットワーク構成に対応するため、室内には柱が設けられていない　撮影：小林哲雄

    富岳の計算機室。独自のネットワーク構成に対応するため、室内には柱が設けられていない　撮影：小林哲雄

  • 富岳の冷却塔は別棟に設置されている　撮影：小林哲雄

    富岳の冷却塔は別棟に設置されている　撮影：小林哲雄

  • 富岳のプロセッサモジュール。HBMをパッケージ内に搭載し、主に液冷方式で冷却している　撮影：小林哲雄

    富岳のプロセッサモジュール。HBMをパッケージ内に搭載し、主に液冷方式で冷却している　撮影：小林哲雄

富岳NEXTが稼働すれば、富岳は役割を終えると思っていた。しかし、現地では2035年までの延長運用についても話を聞いた。実際にどこまで運用を続けるかは今後の判断になるとみられるが、長期運用を考えるうえで課題となるのが部品の寿命と保守だ。

富岳は約16万ノードで構成され、現在も2～3日に1枚程度の頻度で故障したボードを交換しているという。交換したボードは富士通側で修理されるが、今後も同じように保守を続けられるかが問題になる。

さらに、ネットワークで使用する光トランシーバーモジュールは熱による故障が起きやすいという。富岳の導入から年数が経過し、同じ世代の部品を将来も入手できるとは限らない。担当者によると、延長運用を見据えて予備部品の確保を進めているという。

  • 富岳のラックの展示。光トランシーバーは熱による故障が起きやすく、長期運用では部品の確保が課題になるという　撮影：小林哲雄

    富岳のラックの展示。光トランシーバーは熱による故障が起きやすく、長期運用では部品の確保が課題になるという　撮影：小林哲雄

富岳では、運用面での省電力化も進んでいる。

搭載するA64FXプロセッサは通常2.0GHzで動作し、2.2GHzのターボモードも備える。一般に動作周波数を上げると消費電力も増えるが、現在は浮動小数点演算ユニットの一部を停止しながら2.2GHzで動作させる「エコターボモード」が標準になっているという。

富岳はTOP500のベンチマーク測定時に約33MWの電力を消費したと聞いたが、稼働状況のダッシュボードを見ると、2025年5月ごろを境に消費電力が減少しているように見える。エコターボモードへの切り替えが関係しているのかもしれないが、変更時期までは確認できなかった。

  • 富岳の稼働状況を示すダッシュボード。消費電力の推移に変化が見られるが、運用設定の変更との関係は確認できていない　撮影：小林哲雄

    富岳の稼働状況を示すダッシュボード。消費電力の推移に変化が見られるが、運用設定の変更との関係は確認できていない　撮影：小林哲雄

AI for Scienceは実験の自動化へ、ロボットが研究を支援

今回の一般公開では、AI for Scienceの進化を感じさせる展示もあった。

2024年に見た説明では、生成AIに質問して回答を得る、いわば研究者のアシスタントとしての活用が中心だった。しかし2026年には、AIエージェントの実用化が進み、実験そのものを自動化する取り組みも広がっている。

科学研究では、シミュレーションで候補を絞り込んだ後、実験条件を少しずつ変えながら最適な値を探す作業がある。今回の展示では、こうした作業をロボットに任せるデモが行われていた。

以前、実験室内をロボットが移動しながら作業する動画を見たことがあるが、理化学研究所の展示では、ロボットは専用のケージ内に設置され、移動せずに腰や腕を動かして作業していた。人とロボットが接触するリスクを抑えられる構成だ。

この技術は、再生医療に用いる細胞培養の条件を改善する研究から生まれたという。AIが実験条件を検討し、ロボットが実際の作業を担う。計算だけでなく実験の現場にもAIの活用が広がりつつあることを実感した。

  • 実験条件を変えながら作業するロボット。西エリアの発生・再生研究棟で展示されていた。細胞培養条件の改善に関する研究から生まれた技術だ　撮影：小林哲雄

    実験条件を変えながら作業するロボット。西エリアの発生・再生研究棟で展示されていた。細胞培養条件の改善に関する研究から生まれた技術だ　撮影：小林哲雄