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ハイパフォーマンスコンピューティング技術が切り開くものづくり(PDF
vol.11 2016 技術動向レポート ハイパフォーマンスコンピューティング技術が切り開く ものづくり サイエンスソリューション部 マネジャー 山出 吉伸 コンピュータの性能は1年に2倍、10年に1000倍のペースで発達している。本稿ではコン ピュータの性能向上の動向およびこれがものづくりに与えるインパクトに関して示すとともに、 スーパーコンピュータによるハイパフォーマンスコンピューティング技術のものづくりへの適用 事例を紹介する。 1. 計算機の発達 スーパーコンピュータ（以下、スパコン）は、 ネルギー消費量は年々増え続けた（図表 1 ）。国 民総生産とエネルギー消費量はこの1970年か 生命科学、創薬、物質科学、防災、ものづくり ら2010年の間の40年間でそれぞれ2.9倍、1.9倍 等幅広い分野において活用され、各分野の研究 に成長したが、その年平均の成長率はそれぞれ 開発をドライブする原動力になっている。後述 2.9%、1.6% である。一方、コンピュータの性 するように、スパコンの性能は飛躍的なペース 能はムーアの法則によれば、成長率100%（GDP で向上するため、筆者が携わるものづくり分野 やエネルギー消費量の成長率の数十倍）で性能 においてもスパコンを活用したハイパフォーマ 向上するので10年で1,000倍、20年で100万倍 ンス技術の適用により、実験に匹敵する精度で の性能向上を果たすことになる。スパコンの 製品性能を評価できる事例が増えつつある。本 性能評価は、1 年に 2 度更新され、世界最速か 稿ではまず、スパコンの性能向上についてふれ ら上位500位までのスパコンが公開されている ておきたい。 1 を果たし、その間に、国民総生産（GDP）やエ （以下トップ500ランキングと称す。）。図表2 皆さんは「ムーアの法則」をご存知だろうか？ にトップ500ランキングとして公開されてい 半導体メーカインテルの創始者のひとりである るスパコン性能の推移を示す。図表 2 には 1 位 ゴードン・ムーアが、50年前（1965年）に経験 （No 1）、500位（No 500）および 1 位から500位 則に基づいて示したコンピュータの処理能力に の合計値（sum.）の推移が示されている。縦軸 対する法則である。これによるとコンピュータ の FLOPS（フロップス）は Floating Operation の性能は毎年およそ 2 倍のペースで発達する。 per second の略であり、1 秒当たりに実行でき 毎年 2 倍（前年度比100% 増）と簡単にいうがこ る演算回数である。FLOPS の前の頭文字は G の成長率は驚異的である。少し乱暴な比較であ （ギガ）、T（テラ）、P（ペタ）、E（エクサ）と読 るが、コンピュータの処理能力の驚異的な成長 む。G（ギガ）は10億（10の9乗）を意味し、頭 を実感してもらうため、他の年次推移データと 文字がひとつ変わるごとに1,000倍される。つ 比較してみたい。我が国は戦後急激な経済発展 まり T（テラ）は 1 兆、P（ペタ）は1,000兆、E（エ ハイパフォーマンスコンピューティング技術が切り開くものづくり 図表1 国内のエネルギー消費量および実質GDP の推移 （資料）h ttp://www.enecho.meti.go.jp/about/whitepaper/ 2013html/2-1-1.html より引用 図表2 スーパーコンピュータトップ500ランキングの推移 （資料）http://www.top500.org/ より引用 クサ）は100京である。我が国においても、最 パクトを与える。流体解析では、対象となる空 近では、地球シミュレータが 2002年6月から 間（例えば、車の流れのシミュレーションであ の 2 年間、京が 2011年6月から1 年間、世界最 れば、車のまわりの空間）を計算格子と呼ばれ 速コンピュータとしてランキングされている。 る小さな小領域に分割し、ここで定義される流 世界で初めて10 PFLOPS の壁を超えた京が開 れの状態（速度や圧力）をシミュレーションす 発された 2011年よりの17年前の1994年に当時 る。スパコンの発達により、計算格子を細かく の航空宇宙技術研究所のスパコン Numerical することでより詳細な（現実に近い）流れを計 Wind Tunnel（NWT）が124GFLOPS で世界最 算することが可能となる。年 2 倍の成長が10年 速となっているが、この17年間の間に実にスパ 継続するとおよそ1,000倍の性能向上となるわ コンの性能は 8 万倍に向上した。この17年間の けだが、この結果、非常にラフな見積もりを 平均成長率は 94% であり、およそムーアの法 すると計算格子数を1,000倍にすることができ、 則にほぼ従っていることがわかる。世界最速の これは 1 方向あたりの格子幅を1 / 10にできる コンピュータだけでなく、500位および500位 ことを意味している（実際はマシンアーキテク までの合計値に関して同じ17年間の性能比は、 チャが変わり、このため計算の実行効率も低下 500位では10万倍、合計値では 4 万倍と同様に する傾向にある等の影響があり、問題は単純 大きく性能向上していることがわかる。 ではなく、ここに示す見積もりは楽観的であ 筆者は、スパコン等の大規模計算機を用いて る） 。例えば、10年前は 1 cm の解像度でシミュ 工業製品のまわりの流体（空気もしくは水）の レーションしていた現象を、現在は 1mm で、 流れをシミュレーションすることにより（以下 10年後は0.1mm の解像度で計算することがで これを流体解析と称する。）、製品の性能を予 きる。筆者が携わってきた車、船、ターボ機械 測するためのソフトウエアの開発に携わって 等の工業製品への適用を例にとると、ピーク性 きた。上記した成長率100% の性能向上はもの 能40TFLOPS の地球シミュレータを用いた場 づくりにおける流体解析にとっても大きなイン 合の計算規模はおよそ 1 億グリッド以下であっ 2 vol.11 2016 たのに対し、ピーク性能10PFLOPS の京を活 めに、設計段階で車室内騒音を予測することお 用した解析では数十億～数百億グリッド規模の よびこれにより音源と伝搬経路を特定すること 解析が実現可能になっている。これにより、車 が重要であり、そのための予測技術の確立が求 体空力、船舶、ターボ機械等のものづくり分野 められている。車室内騒音の音源としては、エ で実験（風洞試験や水槽試験）に匹敵する精度 ンジンノイズ、ロードノイズ、空力騒音等があ で製品性能を予測できる技術が確立されつつあ げられるが、高速走行時には空力騒音が主音源 る。本稿では、これ以降、スパコンを用いた流 となる。本節では、スパコンの製品への適用事 体解析事例として、筆者が携わった解析事例に 例として車室内騒音の空力騒音の予測について ついて紹介する。 紹介する。 2. ものづくりへの HPCの適用事例 空力騒音の音源は車体まわりの非定常な空気 の流れであるため、これを流体解析により精度 本節ではスパコンによる大規模な流体解析事 良く予測することが求められる。時速100 km 例として、流体解析ソフトFrontFlow / blue（以 程度で高速走行する車の表面にはミリオーダー 下、FFB と称する）による流体解析事例を紹介 の小さな渦が無数に存在する。通常、自動車 する。FFB は東京大学生産技術研究所で開発 メーカ等では数千万グリッドから数億グリッド されたソフトである。FFB は物体まわりある 程度の計算格子を用いた流体解析が実行されて いは機械内部の非定常な水や空気の流れを精 おり、この規模の計算では上記のような小さな 度よく予測できる特長を有しており、筆者も 渦の効果を車体全体にわたって全て取り込むこ FFB の開発およびこれの実証に携わってきた。 とは困難である。一方、現在のスーパーコン ピュータ京を用いれば最大数百億グリッドの計 （1）車室内騒音の予測 自動車運転時の快適性という観点より、車室 面近傍の微細渦構造の可視化結果を示す。この 内騒音の低減が重要である。遮音・防音対策に 計算では50億グリッド（この分野では世界最大 より車室内騒音の低減が可能であるが、これら 規模）の計算格子を使用しており、この計算で の効果は生産コストとトレードオフの関係にあ はミリオーダーの小さい渦の挙動まで計算に取 るため、量産品では限られた設計条件のなかで り込むに成功している。微細な渦の動きを捉 騒音を低減することが求められており、このた えることができるということは、速い（高周波 図表3 車体表面近傍の微細渦構造の可視化結果 左：全体、中央：サイドウインド近傍、右：ルーフ 3 算格子での計算が実行できる。図表 3 に車両表 ハイパフォーマンスコンピューティング技術が切り開くものづくり の）流体加振を精度良く計算できることを意味 ものであり、まさにスパコンの性能向上により している。図表 4（a） にサイドウインドにおけ もたらされた成果である。 る圧力の変動パワースペクトル（各周波数にお 車室内の騒音を予測するためには、流体解析 ける圧力変動の分布）の風洞試験との比較を示 で予測した車体表面の流体加振データを用い す。図表 4（a） の予測結果のうち、赤色で示す て、車体ボディの振動および車室内の音響場を データは比較的小規模の計算であり高周波側で 計算する必要がある。この振動・音響の計算に 計測結果との不一致が確認できるが、青色で示 関してもコンピュータの性能向上が重要な役割 すデータでは試験結果とほぼ一致することが確 を担っている。振動・音響の計算に関しては従 認されている。このような流体加振の高精度予 来では、統計的エネルギー解析手法 （Statistical 測は大規模な計算を実行して初めて実現できる Energy Analysis Method、SEA 法）が適用され 図表4 サイドミラーにおける圧力変動スペクトルの比較 てきた。SEA 法は解析対象をパーツに分割し、 パーツごとに入力パワー、散逸パワー、伝達パ ワーの平衡を仮定することにより振動・音響の 計算を行う。本手法は計算コストが低いことも あり、車室内騒音の予測ツールとして有効であ るが、解析対象を比較的大きなパーツに分割す るため、車体表面の流体加振がどのように車室 内に伝播するかを詳細に調べるには限界があ る。本解析事例では、車体ボディの振動および 車室内の音場を直接的に計算する振動・音響連 成解析を実施した。上記の計算手法で予測した 車室内騒音は風洞試験により計測データと数 （資料）図表中のLESとラベルされたデータが計算結果、 Coarseは8千万グリッド、Fineは50億グリッドを使用 dB の誤差で一致することを確認している（図 表 5）。 図表5 車室内騒音の比較（SAE Technical Paper 2016-01-1616, 2016） 4 vol.11 2016 （2）風車の性能予測 風力発電システムにおける風車の設計では、 通常時、故障時、始動時、停止時などの様々な 実施を申請しこれが採択された。この利用研究 課題では、風況および風車まわりの流れに対し て大規模流体解析を実施した。 運転状況に対し、風車の構造的、機械的、電気 的および制御システムを考慮して、安全性およ ① 風況計算 び発電量などの性能を確保することが要求され 国内に風車を設置する場合、地形の影響を含 る。風車の設計や性能予測にはこれまで翼素運 む風況が風車に与える影響を把握しておく必要 動 量 理 論（BEM：Blade Element Momentum がある。ここでは、風況予測の精度検証とし theory）が広く用いられてきた。BEM は 2 次元 て積丹半島を対象とした地形周りの流れ解析 翼型の性能データを利用して設計点付近の性能 を実施した。計算は積丹半島北部の1 / 2000ス を精度良く簡易に予測できるため、実用的にも ケールモデルの風洞試験と同じ条件において行 用いられている。しかしながら、BEM は 2 次 い、平均速度分布や変動速度分布を計測データ 元理論であるため、翼の曲面形状の考慮は勿 と比較した。地形モデルは図表 6 に示すように 論、本来、3 次元の複雑かつ非定常挙動である 直径 8 km の円形領域であり、国土地理院が発 風況の影響を風車に的確に取り入れることはで 行する地形データから積丹半島の部分を抽出し きず、特に非設計点の性能評価に用いることは た。計算に使用した計算格子のグリッド数は約 難しい。また、通常翼に流入する風速はブレー 3000万である。図表中の点 A ～ G は計測点で ドの断面位置により変化するため、様々なレイ ある。石原・山口らによる風洞試験では地形モ ノルズにおける 2 次元翼型の性能データが必要 デルをターンテーブルに設置し、45度ずつ回 となるが、実験データからこれら全てを補うの 転させることにより 8 方向からの流入条件にお は困難であるため、実際には代表的なレイノル いて流れを測定している。風洞試験との比較と ズ数を用いて計算が行われている。このような してここでは風向が北東（NE）のケースの検証 ことから、BEM に基づく風力発電の予測量と 結果を示す。計測点（A、B、F、G）における平 実際の発電量には差異があると考えられるが、 明確な比較は存在していないと思われる。風力 図表6 積丹半島地形 発電量を高精度に予測するには風況（風速、流 入乱れ、地形の影響）、ピッチおよびヨー制御、 翼の曲面形状など様々な複雑な条件を考慮する 必要があるため、流体解析が有効なツールに成 り得ると考えられており、近年、流体解析によ る性能予測の検討が多く行われている。これら を踏まえ、当社ではこれまで培った流体解析の 技術を風力発電の性能予測に活かすことを目的 として、HPCI 利用研究課題（課題名：風況デー タを用いた実機風車の性能評価シミュレーショ ン、実施期間：2012年9月～ 2014年3月）とし て風車性能予測のためのベンチマークテストの 5 （資料）土木学会論文集、No731/1-63 195-211, 2003より引用 ハイパフォーマンスコンピューティング技術が切り開くものづくり 均速度の鉛直分布を実験値と比較した結果を図 3 億である。NREL による実験では風速や風向、 表 7 に示す。点 G のように急峻な地形の背後に ピッチやヨーを変化させた様々な条件下におい 位置する点では予測誤差が大きいがその他の点 て計測が行われており、得られたデータは数値 の速度分布は風洞試験と概ね一致しており、本 計算のベンチマークとしても用いられている。 ベンチマークテストにより地形の効果を概ね再 本研究では、ピッチおよびヨー制御が無い場合 現できることが確認できた。 において風速として 7 m / s および10 m / s を与 えたベンチマーク計算を行った。図表 8（b） に ② 風車まわり流れ計算 流れ場の可視化の例として風車に向かう方向の アメリカ国立再生可能エネルギー研究所 風速の分布を示す。精度検証として翼面の圧力 （NREL）が NASA の超大型風洞で行った実験 分布を風洞試験結果と比較した結果を図表9に に用いた 2 枚翼のモデル風車（NREL S809）を 示す。風速 7 m / s のケースの誤差は比較的小さ 対象にして、風車周り流れの検証解析を実施 いが、10m / s の場合は試験結果との誤差が大 した。対象とする風車モデルを図表 8（a） に示 きい。本ベンチマークテストでは格子点数が不 す。計算に使用した計算格子のグリッド数は約 足しているため十分な精度が出ていない課題が 図表7 計測点における平均速度の比較 図表中の LES とラベルされたデータが計算結果 図表8 風車形状および風車回り流れ場の可視化 6 vol.11 2016 図表9 翼面上の圧力分布の比較 左：風速7 m/s 右：風速10 m/s 図表中の LES とラベルされたデータが計算結果 確認された。 2. 本節では風力発電の性能予測への流体解析の 事例として風況計算および風車まわり流れのベ ンチマークテスト結果を紹介した。これらのベ ンチマークテストでは予測精度に関して課題が 3. あることも確認されたが、前述のとおり、大規 模解析技術は風車の性能予測に貢献できる技術 であると考えており、今後も風車の性能予測向 4. 上に取組んでいきたい。 3. まとめ 本稿ではスパコンの性能向上およびこれが流 5. 体解析技術にあたえるインパクトについて示す とともに、具体的な適用事例として車室内騒音 の予測および風車性能の予測について紹介し た。スパコンを利用した大規模な流体解析技術 6. のものづくり分野への適用は他の製品に対して も成果をあげその有用性が実証されつつある。 今後はこれらの技術の実用化が重要な課題であ り、筆者も各分野の方々と連携しその実現に貢 7. 献したい。 参考文献 1. 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