PCCワークショップin 神戸 2026「AIによるHPC」

企業における生成AI活用拡大を背景に、AIへの投資が増加しています。これに伴い、セキュリティ、高速処理、コスト効率を重視したオンプレミスAI基盤の重要性が高まっています。Hitachi iQは、日立とNVIDIAの技術を融合し、GPUサーバーと分散ファイルシステムを組み合わせたAIインフラを提供します。液冷技術やストレージの階層化により、消費電力の削減と高効率・高性能を両立し、学習＆推論に最適な基盤を構築します。

サーバ／ストレージの価格高騰や調達リードタイムの長期化が常態化し、必要なタイミングでのリソース確保が難しくなっています。こうした環境下において、ハードウェア購入に依存せず、運用まで含めて一括で利用できるSCSKのマネージドHPCを、有効な選択肢としてご提案します。

科学技術計算におけるシミュレーションをAI推論で高速化するアプローチと、ワークフローを自律実行するAIエージェントの活用が急速に進んでいます。これらは異なる計算特性を持ちながら同一ワークフロー上で密に連携するため、さまざまなハードウェアとソフトウェアによる統合実行基盤を構築することが有効です。インテルのテクノロジーにより、AI推論やAIエージェントを活用した新しい科学計算へのアプローチをご紹介します。

AI for Scienceの進展により、HPCで行われてきた科学シミュレーションをAIで代替する取り組みが急速に広がっている。一方、精度要件からHPC自体が消えるわけではなく、AIとHPCは併走しつつ進化する。NVIDIAは、AIを動かすAIデータセンターの最適化に向け、スタック全体で取り組んでおり、本セッションでは特に電力効率、低遅延、信頼性に大きな前進をもたらす最新技術として、1.6Tシリコンフォトニクス CPOを搭載したQuantum-X InfiniBandおよびSpectrum-X Ethernetフォトニクス スイッチを中心に紹介する。

本発表では最新のHPC導入事例、次世代ベクトルプロセッサ開発、研究情報基盤（RII）、及び量子コンピューティング戦略についてご紹介します。
特にRISC‑Vを基盤とした次期ベクトルCPU、研究データのAI活用を加速するRIIの高速データ転送・データ来歴管理技術、組合せ最適化を高速化する疑似量子アニーリング技術など、研究高度化と効率化を支える核技術についてご紹介します。

AIサロゲートモデルは、従来のHPCシミュレーションを高速化し、設計探索やリアルタイム評価を大きく前進させます。顧客PoCの知見を交え、既存ソフトウェア資産の活用を支えながら、FUJITSU-MONAKA上で進化するHPC×AIの実践と展望を紹介します。

HPC環境はGPU利用が主流となり、計算物理学者にとって実装・最適化の面で大きな負担となっている。本報告では、ヘリウム原子の少数多体系を対象とした確率論的変分法（Stochastic Variational Method）計算コードの新規開発、およびGPU対応におけるAIコーディングの適用事例を報告する。

HPCベンチマーク最適化では、CPU/GPU構成や並列実行条件など多様な探索空間を扱う必要があり、最適条件導出の自動化が重要課題となっている。本発表では、新規に開発したガード付AIエージェントによるHPCベンチマーク最適化フレームワーク(hpceval)について報告する。宣言的探索空間記述（YAML）、YAMLからの自動benchmark onboardingおよびDocker deployment抽象化、さらにHuman-in-the-Loop設計思想に基づくgoverned refinement chain構造について紹介し、今後のAI駆動型最適化基盤への展開を紹介する。