エクサスケール・コンピューティングは、科学者や研究者がかつて不可能とされていた問題に取り組むことを可能にする、計算能力の飛躍的な向上を意味します。
これらのシステムは、1 秒間に 100 京回（1 エクサフロップ）の計算が可能で、既存のスーパーコンピュータの高速版であるだけでなく、気候科学、ヘルスケア、天体物理学などの分野を再構築する革新的なツールです。かつてない処理速度と高度なアルゴリズムを組み合わせることで、エクサスケール・コンピュータは、シミュレーション、予測、発見における新たなフロンティアを切り開こうとしています。
この技術が革新的な理由と、重要な理由について解説します。
ペタスケールからエクサスケールへ：スーパーコンピューティングの進化
エクサスケールへの道のりは、シンプルな質問から始まりました。「より大きな問題をより迅速に解決するにはどうすればよいでしょうか？」 スーパーコンピュータは何十年もの間、ペタスケール・レベル（毎秒 10^15 回の演算）で動作していましたが、気候システムのモデリングから分子相互作用のシミュレーションまで、科学的な課題が複雑化するにつれて、限界が明らかになりました。
ペタスケール・システムの 1,000 倍の性能を持つエクサスケール・システムは、この計算ボトルネックの解決策として登場しました。最初の公式エクサスケール・マシンである Frontier は、2022 年にオークリッジ国立研究所で発表され、転機となりました。Frontier は、1.6 エクサフロップスのピーク性能で、エクサスケールが理論的であるだけでなく、達成可能であることを証明しました。
現在、Aurora（Argonne National Laboratory）やEl Capitan（Lawrence Livermore National Laboratory）のようなシステムは、2 エクサフロップスを超える速度で境界線を押し広げています。
テクノロジーのブレークダウン：エクサスケール・システムの仕組み
CPU のみに依存する従来のコンピュータとは異なり、エクサスケール・アーキテクチャは、GPU アクセラレーションを活用して、大規模並列タスクを処理します。これは、クインティリオン（10 の 18 乗）規模のデータセットを処理するために不可欠です。実際、エクサスケール・コンピュータは、倉庫ほどの大きさの施設に収容された何千もの CPU と GPU が連動して動作する必要があります。例えば、Frontier は 9,400 以上のノード、10,000 の CPU、38,000 の GPU を使用して、記録的な性能を達成しています。
初期のエクサスケール・プロトタイプは、電力消費という重大なハードルに直面していました。初期設計では、50 世帯に相当するエネルギー需要が予測され、液冷や最適化されたチップ設計などのイノベーションにより、より持続可能なレベルにまで削減されました。Frontier のような最新のシステムは、現在 15～20 メガワットで動作し、計算能力の高さと環境への配慮のバランスをとっています。
しかし、ハードウェアだけでは十分ではありません。従来のプログラミング・モデルでは、数千の GPU を効率的に活用できません。これに対処するために、MIT の Angstrom や DOE のExascale Computing Project（ECP）のようなプロジェクトは、ソフトウェア・アーキテクチャを再考しています。Kokkos や OpenMP などのツールにより、開発者は GPU や CPU のワークロードに動的に適応するコードを書き込むことができ、アプリケーションが数百万の処理コアにわたってスケールできることを保証します。
実際のアプリケーション：エクサスケールが変革をもたらす場所
それでは、エクサスケール・コンピューティングが大きなブレークスルーをもたらす可能性がある分野をいくつか見てみましょう。
気候モデリングと再生可能エネルギー
エクサスケール・システムは、気候変動に対する私たちの理解に革命をもたらしています。1 キロメートル（旧モデルでは 100 キロメートル）の解像度で大気プロセスをシミュレーションすることで、研究者は地域の極端な気象を予測し、前例のない精度で再生可能エネルギー・グリッドを最適化できます。例えば、MIT の CESMIX センターは、エクサスケール対応のアルゴリズムを使用して、二酸化炭素回収のための物質を研究しています。これは、排出量を正味ゼロにするための重要なステップです。
ヘルスケア・精密医療
創薬におけるエクサスケール・シミュレーションは、分子相互作用の分析に要する時間を数年から数日に短縮します。アルゴンヌ国立研究所の研究者は、Aurora スーパーコンピュータを活用してタンパク質の折り畳みをモデル化し、潜在的ながん治療を特定し、研究室からベッドサイドへの道のりを加速させています。
宇宙の秘密を解き放つ
宇宙の質量の 85% を構成する目に見えない物質であるダークマター（暗黒物質）は、物理学の最大の謎の 1 つのままです。Aurora を使用することで、MIT 物理学者は機械学習によるシミュレーションを実行し、ダークマターが可視物質とどのように相互作用するかを予測し、宇宙理解を再構築する可能性があります。
エクサスケール市場：成長と経済への影響
2023 年には 40 億 5,000 万ドルと評価される世界的なエクサスケール・コンピューティング市場は、学界、ヘルスケア、国家安全保障の需要により、2031 年には 259 億ドルに達すると予測されています。
世界中の政府が多額の投資を行っています。
- 米国エネルギー省は、2008 年からエクサスケール・イニシアチブに資金を提供し、Frontier や El Capitan などのシステムが実現しました。
- 2024 年に発売されたヨーロッパのJupiter スーパーコンピュータは、量子材料研究の推進を目指しています。
- 中国は、航空宇宙および AI アプリケーション向けに複数のエクサスケール・システムを運用していると報告されています。
NVIDIA のような企業は、米国の国立研究所と提携し、エクサスケールなハードウェアを共同設計しています。この相乗効果により、商業技術（AI アクセラレータなど）が最先端の研究から恩恵を受け、その逆もまた同じです。
今後の展望：課題と今後の方向性
エクサスケールは変革をもたらしますが、科学者たちは既に次のマイルストーンであるゼタスケール（毎秒 10^21 回の運用）を見据えています。
ゼタスケールを実現するには、以下が必要です。
- 新しい材料：シリコンベースのチップは、物理的な限界に近づいています。MIT の Angstrom プロジェクトでは、エネルギー使用量を削減するための 2D 半導体とフォトニック・コンピューティングについて研究しています。
- 量子統合：従来のエクサスケール・プロセッサと量子プロセッサを組み合わせたハイブリッド・システムは、どちらか一方だけでは困難な最適化問題を解決できる可能性があります。
- 倫理的な AI：機械学習がエクサスケールなワークフローに浸透するにつれ、偏りのないアルゴリズムを確保することが重要になっており、MIT のシュワルツマン・カレッジ・オブ・コンピューティングの重点分野となっています。
現在のエクサスケール・システムは、メガワットの電力を消費し、長期的な実行可能性について疑問を投げかけています。脳の効率性を模倣したニューロモルフィック・チップやエネルギー効率の高いデータセンターなどのイノベーションは、持続可能な成長のカギとなります。
まとめ：発見の触媒としてのエクサスケール
エクサスケール・コンピューティングは、単なるスピードではなく、可能性を重視しています。銀河形成のシミュレーションから、救命薬の設計に至るまで、これらのシステムは人間の知識の限界を広げています。方程式をより迅速に解決するだけでなく、これまで考えられなかった質問を投げかけることを可能にしており、想像もできないブレークスルーにつながります。エクサスケール時代は、業界にとっても研究者にとっても、最も複雑な課題が解決可能になる未来を約束します。
