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理化学研究所（理研）と富士通が開発したスーパーコンピューター「富岳」が、International Supercomputing Conference (ISC 2020)で発表されたスパコンの世界ランキング1位を獲得したとして話題になりました。

ところで、「富岳」以外にも高性能な国産コンピューターが開発されていたことをご存知でしょうか。

農研機構（農研）は国内農業系研究機関で初となるAI研究用スーパーコンピューター「紫峰（しほう）」を開発したのです。

紫峰と農研機構内外の研究者が研究データ活用できるデータベース「NARO Linked DB」は2020年5月より稼働開始しています。

紫峰は計算速度1ペタflopsを有しており、これは1秒間に浮動小数点演算が1000兆回可能であることを示しています。

ちなみに、「富岳」は400 ペタflopsであり 、1秒に41京5000兆回計算できます。世界1位なので当然ですが、紫峰も富岳の計算速度には及びませんね。

しかし、Mac Pro（2019）が最大で56テラflops（1秒間に56兆回）であることを考えると、紫峰が高性能パソコン（パーソナルコンピューター）とは比べ物にならない計算速度を有していると分かります。

そのうえ国内農業系研究機関においては、1ペタflopsクラスの計算機が導入されるのは初めてことです。

また紫峰に搭載されている画像処理装置（NVIDIA Tesla V100）は、AI・高性能計算等の計算分野において、1つで中央演算装置（CPU）100個分の性能を誇ります。紫峰にはこれが128基搭載されているのです。

これにより、研究者100名が同時にAI計算を行うことも可能。

もちろん計算機能だけでなく、Webブラウザを通した入出力・画像の高速表示なども可能で、スパコンでありながら、利用者にとってパソコンのように扱いやすいものとなっています。

現在農研では、紫峰と農研機構統合データベース「NARO Linked DB」が導入されています。

NARO Linked DBとは、データ容量3ペタバイト（300万ギガバイト）の大規模なデータベースのことです。ここには、農研機構内に存在する個々の研究センターの各種研究データが集約されています。

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病害虫・気象・遺伝資源・ゲノム情報などの様々な研究データが共有されており、これにより農研内での分野横断的な研究が進展するでしょう。

また、NARO Linked DBにある大量の画像データを紫峰で処理することで、これまでの解析・研究も大幅に加速すると考えられます。

例えば、1ヘクタールのジャガイモ畑の画像からウィルス病発病株を検出するにはこれまで200時間かかっていました。（ちなみに、個人のパソコンでは500時間）

ところが紫峰とNARO Linked DBを利用することで、同じ作業がたったの2時間で完了するのです。

これまでと比べて100倍の速度で画像処理や解析が進むことになりますね。

今後、農研はAIスパコンと統合データベースを用いたAI技術に関する教育を進めていく予定です。

スパコン利用と技術者の増加は、農業分野のさらなる発展に寄与することでしょう。

発表の詳細は6月16日、「農研機構」に掲載されています。

以下ソース
https://nazology.net/archives/63860

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