左は並列評価の数に対する収束までの繰り返し回数を示す図で、ほぼ、並列度に逆比例して繰り返し回数が減少している。右の図は、縦軸は局所最適点に捕まっている平均時間である。横軸は逆温度で、冷却が進むと右に移動する。3本のグラフは、上から順に、並列評価を行わず、ダイナミックEoffも行わない場合、2番目は並列だけは行った場合、一番ウロウロ時間が短いのは、並列評価とダイナミックEoffを使った場合
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京をはじめとする日本勢もTOP500に代表されるランキングの上位に多く入ることで注目を集めるほか、人工知能(AI)やディープラーニングでも活用が進むなど、さまざまな用途で活用されるようになったスーパーコンピュータに関わるホットな話題を詳細な説明付きで紹介します。