2024年度第2回計算科学フォーラム

栗山 凜

（電気通信大学大学院 情報理工学研究科 博士課程3年）

「『富岳』を用いた細胞形状を考慮する神経回路の大規模シミュレーション」

脳は、膨大な数の神経細胞が接続し、スパイクと呼ばれる瞬間的な電気信号を交換しながら情報処理を行うネットワークである。個々の神経細胞の挙動は、細胞内の電流の拡散（拡散項）とイオンチャネルと称する様々な非線形機構（反応項）からなる、反応拡散系として記述され、スパイクの伝播は細胞間のビット送受信に相当する。この反応拡散方程式を解きながらビットの送受信を計算することで、脳神経回路の挙動を数値的に再現・予測する、神経回路シミュレーションが可能になる。本発表では、スパコンによる大規模神経回路シミュレーションの概要を紹介後、現在開発中のシミュレータ「Neulite」の「富岳」での高速化事例を紹介する。

金森 逸作

(理化学研究所 計算科学研究センター 研究員)

「格子QCD：富岳からポスト富岳、CPUからGPUへ向けて」

格子QCDは、素粒子であるクォーク・グルーオンの相互作用を記述する物理学で、並列計算機の初期から大規模な並列計算が行われている。本講演では、富岳を用いた並列計算の現状とポスト富岳に向けた展望を、主にコード開発の視点から議論したい。
国内では、これまではCPU機向けの並列計算コードが広く使われてきており、京、富岳といったフラッグシップ機でも大きな成果をあげてきた。一方で、海外では top500 のリストにあるように、GPU機が主流になってきている。国内でも、1月に稼働した Miyagi-G は GPU機で、富岳の後継機もGPU機になることが確定している。格子QCDコードの富岳対応とGPU対応の状況を取り上げ、今後の課題を洗い出したい。