量子・HPC連携スケジューラおよび
量子・HPC連携ソフトウェアのカップリング技術の研究開発

東京大学情報基盤センターでは「計算・データ・学習（Simulation, Data, Learning，S+D+L）」融合を実現するスーパーコンピュータシステム（Big Data & Extreme Computing: BDEC）の構築を目指して、2015年頃から様々な研究開発を進めてきました。2021年5月に運用を開始した国内最大級の規模を有する「Wisteria/BDEC-01」はBDEC構想に基づく最初のシステムであり、「富岳」と同じ汎用CPU（A64FX）を搭載したシミュレーションノード群（Odyssey）と、NVIDIA A100 Tenso Coreを搭載したGPUクラスタによるデータ・学習ノード群（Aquarius）で構成され、総ピーク性能は33.1ペタフロップスです。Wisteria/BDEC-01はシミュレーション向け、データ解析・機械学習向けの、異なるアーキテクチャを組み合わせた、スーパーコンピュターシステムとしては世界初のものです（Fig.2）。Aquariusの各ノードは大容量通信回線で外部ネットワークに直接接続可能され、SINET等を介してリアルタイムに観測データ等を取得可能です。同じく東大情報基盤センターで開発された革新的ソフトウェア基盤「h3-Open-BDEC」は、Wisteria/BDEC-01のような不均質なシステムにおいて、最大限の能力を引き出しつつ計算量・消費エネルギーを最小限に抑え、「計算・データ・学習」融合を実現します。

Fig.2 Wisteria/BDEC-01（東京大学情報基盤センター）

QHScheduler、h3-Open-BDEC/QHは、様々なアーキテクチャに基づくスーパーコンピュータ（汎用CPU、GPU）と様々なタイプの量子コンピュータ（シミュレータを含む）のハイブリッド連携をリアルタイムにシームレスに実現するための環境を提供し、複数のスパコン、複数のQC間の連携も可能とします。各スパコン、QCは独立したサイトに設置され、SINET経由等で通信することを前提としますが、様々な状況を考慮し、システム内ノード間ネットワークによる通信、ファイルシステム経由でのデータ転送と同じインタフェースで実施可能とします。
2023年度、2024年度は、Wisteria/BDEC-01のシミュレーションノード群（Odyssey）をスーパーコンピュータ群、データ・学習ノード群（Aquarius）を量子コンピュータ群と仮定し、h3-Open-BDECを使用した様々な実験を実施しQHScheduler、h3-Open-BDEC/QHのプロトタイプを開発、検証します（Fig.3）。

Fig.3 QHscheduler，h3-Open-BDEC/QHのプロトタイプ開発・検証のための環境（Wisteria/BDEC-01のシミュレーションノード群(Odyssey)をスーパーコンピュータ群、データ・学習ノード群(Aquarius)を量子コンピュータ群と仮定）

QHSchedulerは、QC、HPC、及び専用サーバーから起動することができ、QC、HPCのジョブスケジューラを制御するメタスケジューラとしての役割を有します。各スーパーコンピュータには、QC-HPCハイブリッド連携のための専用リソースグループを設定する予定ですが、より柔軟で効率的な運用を実施するため、Fig.4に示すような資源管理手法も併せて検討します。ここでは、QC-HPCハイブリッド連携ワークロードを優先ジョブと見なし、HPC上の計算機資源が不足している場合は、優先度の低いジョブを一旦停止し、QC-HPCハイブリッド連携ワークロード終了時に、チェックポイントファイルを使用して再開します。これを実現するためには、各アプリケーションがチェックポイントの機能を有している必要があるため、それを容易に実現するためのライブラリの開発も必要です。
h3-Open-BDEC/QHは、h3-Open-BDEC/QH-WaitIOとh3-Open-BDEC/QH-MPから構成されます。h3-Open-BDEC/QH-WaitIOは、QC・HPC上で稼働するアプリケーション間のデータ転送・通信ライブラリであり、MPIに似たインタフェースで呼び出すことができます。内部・外部ネットーワーク経由の他、ファイルシステム経由でも使用することができます。本来のWaitIOライブラリは、Fortran、C/C++向けですが、量子コンピュータとの通信を考慮し、Python向けインタフェースも開発します。

Fig.4 チェックポイントリスタートを利用したスーパーコンピュータにおける柔軟な資源管理手法