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スーパーコンピュータ「富岳」の有名なシミュレーションをまとめた。
公式ページはこちら↓
https://www.r-ccs.riken.jp/fugaku/
富岳が世界一を取ったところから年表で追ってみる。
2020年6月：性能を図るベンチマーク、4つの性能ランキングにおいて世界第1位を獲得。4つの性能ランキングとは、「TOP500」、「HPCG」、「Graph500」、「HPL-AI」である。これらは簡単言うと、
TOP500・・・数学的な計算の平均速度をはかる
HPCG・・・メモリへのアクセス速度をはかる
Graph500・・・大規模なグラフ探索の速度をはかる
HPL-AI・・・AIの処理性能をはかる
これらで1位を取ったことはウイルス蔓延状況での社会での明るいニュースとなった。
新型コロナウイルス対策でも活躍している。
2020年末：マスクをかけた状態のシミュレーション。富岳の知名度向上につながった。素材による感染リスクの違いを明らかにした。
2021年7月：オリンピック会場の感染リスクについて、観客がずっと黙っていた場合についてシミュレーションした。若干の「これは富岳にやらせるシミュレーションなのか感（？）」を残し波紋を呼びつつも、結果としては感染リスクを低減することができそうだと示された。
コンピュータをつかったシミュレーションでは、結果を出すための初期条件の設定が必須である。またこれは人間が最も妥当であると思われるものを入力する。よってまず、前提条件を確認し、妥当性をチェックするとよりわかるようになる。
当然、前提条件からはずれた場合については、勝手にスパコンが予想してくれる、というものではないので、すべての条件にただちに一般化しないことも重要である。
シミュレーションが信頼できるかどうかは、通常は実際に同じ環境や実験対象を用意して、実験して現実とシミュレーションがあっていたか確認する作業を行う。これの結果がほぼ等しい場合は、信頼性が高い。これを積み上げると、制約や現実性の問題で実験ができない状況についてもシミュレーションの結果が妥当だと判断することができる。