モデル化、システム設計、運用、評価による一連のモノづくり

――ご専門は何になるのでしょうか。

　計算機工学ということで、主にコンピュータのシステム設計を手がけています。情報システム学という言い方もできますが、どちらかと言えばハードウェアの開発に力点を置いています。

――研究開発は、具体的にどのように進められるのですか。

　基本的には工学ですから、モノづくりになります。プログラムの中に並列性を活かすようなシステムをまずモデル化します。単純に考えれば、たくさんの演算器を並べるということですが、それにどういう命令のスケジューリングをすればいいかを考え、いちばん効率よく演算器を働かせるのです。つまり、スケジューリングの問題に置き換えてシステムを設計していきます。モデルが出来上がったら、ソフトウェアでシミュレーションしてシステムを作り上げます。これに実際のプログラムを流し込んで、どの部分がどう稼動しているか、逐一調べていきます。自分たちが考えたハードウェアのしくみが、どう機能しているか評価していくのです。うまく機能していると確認できたら、実際にプロセッサーにするということで、半導体を製造したり、企業と連携して新しいシステムの中に組み込んでもらい世に出していきます。
　大学の中の計算センターには、いろんなユーザーがいます。いろんな研究者の要望から、共通の問題を抽出して取り組んでいます。例えば、データアクセスパターンや演算のパターンなどを抽出して、それを動かすためのハードウェアを作っています。汎用度が高いことも大切なファクターです。

――先生の研究はどんな所に力を入れているのでしょうか。

　動作のスピードアップが大きなねらいではあります。今、取り組んでいる私の研究対象は「コンピュータ・シュミレーション」です。実際に実験できないものや、非常に危険なものなどについて、計算の中で実行するというニーズがあります。このシミュレーションの高速化を実現できるような科学技術計算のシステムを作っています。
　研究開発のオーソドックスな方法としては、理論と実験があります。コンピュータ技術が進歩した結果、実験をしなくとも現象が理解できたり、あるいはあらかじめコンピュータで予測を立てて対象を絞った上で実験をするという新しいしくみができつつあります。それが第３の方法と言われるコンピュータ・シミュレーションです。いわば、先進科学技術を進展させる上で、高速計算ができるコンピュータが求められているのです。これに貢献していけたらと、コンピュータの研究に携わってきました。

――例えば、高速旅客機の開発にもコンピュータ・シミュレーションが駆使されていますが、どのように使われているのですか。

　高速旅客機のケースで言いますと、飛行機の表面や周りを数百万から数千万の格子で分割し、格子の一点、一点での空気の流れや力の伝わり方を解析し、飛行機の形状を最適にしていくとか、あるいは破壊に強い表面を作りあげていくことが必要です。ですから、記憶領域も、数百万の領域の一個、一個が大量データを必要として、数兆にもなるようなデータを扱うことが要請されます。それぞれのデータに対して何か処理をするわけですが、幸いなことにそれぞれの小領域でのある程度の独自性があります。そこをうまくソフトウェアで抽出してハードウェアにつないでいくことで、例えば１秒間に１兆回の高速計算をするわけです。それでも、飛行機の表面の流れの計算をするには何日も、何週間もかかります。
そのため、スーパーコンピュータを利用する研究者にとっては、１週間のタイムラグが生産性を悪くしているわけです。なるべくいろんな条件を与えて、適切な形状を速く計算したいと、データ処理能力が非常に重要になります。

――高速化はどのように実現させていこうとしているのですか。

　速い計算は、大量のデータに対して同時に並列処理できるしくみが要請されます。それには、マイクロプロセッサーの中の、非常に細かい機械の命令での並列処理を駆使して、一つ一つの機械の命令レベルでの独立して実行できる部分をうまく抽出し、それをハードウェアで一気に処理していく技術がまず根幹となります。さらに、数多くのプロセッサーをネットワークでつないで、もっと大規模なレベルで計算をする。そういったさまざまなレベルでの並列処理を実現させる研究開発を行っています。
　プログラムというものは、分解していくと、並列実行できる部分はいろいろなレベルで存在します。シミュレーションする時に、対象を細かく分割して、その小さな領域で、例えば力の伝播とか、熱の伝播など、そういったものを計算するレベルでまず並列処理が存在します。この小領域の中で、さらに細かい命令を動かす時に生じる並列性が存在します。そういうさまざまな計算レベルで発生する並列処理をソフトウェア技術やコンパイン技術によって抽出して、それをハードウェアに割り当てて、なるべく同時並列に処理していく。この時に、すべてが独立して処理していければ何も問題が無いのですが、実際はデータのやりとりがあり、それをうまくサポートするメモリーシステムの研究開発が必要です。演算とメモリー、いわばデータ供給装置のバランスを取りながら、システムを設計していくことが重要なのです。

――高速化に取り組む上で、壁になるようなことはどんな点ですか。

　プログラムは独自の動き方をしますから、私たちが予測していたふるまいばかりではありません。ある部分でいくら素晴らしい技術を導入できたとしても、
それ以外の部分が足を引っ張る場合もあります。100倍の高速化技術をプログラムに適用しても、その範囲が95％位無いとその効果は出てきません。ギリギリまでソフトウェアを解析して、適用できる範囲を広げようと抽出していくことが難しい所ではあります。汎用性を考えるといろんな問題がありますから、コストを度外視した専用機を作りたくなるものです。