現代の科学技術、工業、ビジネスの分野では、かつてない規模のデータ解析やシミュレーション処理が求められています。
こうした膨大な計算処理を支えるのが ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC） です。
この記事では、HPCの基本概念から、活用技術、最新動向までを、ITの視点で分かりやすく解説します。
ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）とは？
定義と概要
ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC） とは、膨大な演算処理を高速に実行するための計算手法およびシステム全般を指します。
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HPC（High Performance Computing）
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日本語では「高性能計算」「高性能コンピューティング」とも呼ばれます。
HPCは、主に以下の目的で利用されます：
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科学技術計算（例：気象予測、地震シミュレーション）
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バイオインフォマティクス（例：DNA解析、タンパク質構造予測）
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ビッグデータ解析やAIトレーニング
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金融業界のリスク解析や高速取引
なぜHPCが必要か？
通常のPCやサーバーでは処理時間が非現実的に長くなるような計算タスクに対して、HPCは桁違いの並列処理性能によって解決策を提供します。
HPCの構成と技術
並列処理の仕組み
HPCの根幹をなすのが並列計算（Parallel Computing）です。
これは、多数のプロセッサが同時に異なる計算処理を実行することで、処理時間を短縮する手法です。
代表的な並列処理の形態：
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共有メモリ型（SMP）：全CPUが同じメモリ空間を共有
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分散メモリ型（MPI）：ノード間で通信しながら並列処理
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ハイブリッド型：上記2つを組み合わせた構成（例：OpenMP + MPI）
スーパーコンピュータとHPCクラスタ
スーパーコンピュータ（Supercomputer）
単一のシステムとして構築され、最大数百万のCPUコアを搭載。
1秒間に数京回（けいかい）を超える浮動小数点演算能力（FLOPS）を誇ります。
例：
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富岳（理化学研究所、日本）
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Summit（米国エネルギー省）
HPCクラスタ
複数の業務用サーバーをネットワークで結合した構成。
中小規模の研究機関や企業向け。
拡張性とコスト効率が高いのが特長です。
GPUコンピューティングとGPGPU
GPUの並列処理能力の活用
元々はグラフィック処理用に開発されたGPU（Graphics Processing Unit）ですが、現在ではGPGPU（General Purpose GPU）として、一般的な計算用途にも広く活用されています。
GPUの利点：
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数千スレッドの同時実行が可能
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浮動小数点演算性能が高い
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消費電力あたりの性能（FLOPS/W）が優れている
GPGPUの応用事例
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AI：ディープラーニングの学習（TensorFlow, PyTorchなど）
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医療：分子動力学シミュレーション（GROMACS, AMBER）
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映像：リアルタイム3Dレンダリングやビデオ解析
HPCを支えるソフトウェア・フレームワーク
開発用ツールとミドルウェア
HPCの開発現場では、以下のような並列プログラミング技術やライブラリが活用されます。
スケジューラとジョブ管理
HPC環境では、リソースの最適化が不可欠です。
そのため、以下のようなジョブスケジューラが用いられます。
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SLURM：オープンソースのスケジューラ
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PBS / Torque：教育・研究機関で広く使用
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LSF：商用クラスタ向けの高機能製品
HPCの今後とトレンド
エクサスケールへの進化
近年では、1秒間に10の18乗回（エクサFLOPS）の計算を実現するエクサスケール・コンピューティングが現実化。
富岳や米国のFrontierなどがこれに相当します。
クラウドHPCの普及
オンプレミスの代替として、AWS、Azure、Google CloudなどがクラウドHPCサービスを提供。
以下のような利点があります：
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初期投資が不要
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スケーラビリティに優れる
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必要なときだけリソースを利用
まとめ
ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）は、現代社会の複雑な課題を解決するための中核技術です。
この記事のまとめ：
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HPCは大規模計算に特化した計算インフラ
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並列処理、GPU、スーパーコンピュータがその技術基盤
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科学研究からビジネス領域まで応用が拡大
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GPGPUやクラウドHPCの登場によりコスト効率も向上
今後、量子コンピューティングやAIとの連携により、HPCの活用範囲はさらに広がると予想されます。
研究者や開発者、エンジニアにとって、HPCの理解は不可欠なスキルとなるでしょう。