理化学研究所は、2026年3月にAI for Science向けスーパーコンピュータ「理究」を導入しました。「理究」では、従来のHPCで用いられてきたバッチジョブの実行環境に加え、AIから計算資源を利用する仕組みや、AI自体を動かす実行基盤を整備しています。また、システムの構築初期から、AIエージェントを介した運用にも取り組んでいます。本講演では、これらの取り組みを支える基盤技術とその選定理由を紹介し、AIエージェント時代のHPCサービスとシステム運用のあり方を考えます。

名古屋大学情報基盤センターでは、2026年10月よりスーパーコンピュータ「不老・弐」の運用を開始した。本システムは、大規模なCPU計算環境に加え、NVIDIA GB200を搭載したGPU計算環境を備え、従来の数値シミュレーションからAIモデルの学習・推論まで幅広い研究を支援する。本講演では、「不老・弐」のシステム構成や特徴、AI研究を支える利用環境を紹介するとともに、AIとHPCの融合による新たな研究の可能性について展望する。

ChatGPTの登場以降、AIの需要は伸び続け、同時に半導体の需要も急激に伸びている。AIアルゴリズムも少しづつ変化し、Agentの活用等が進んでいる。AI計算に必要とされる計算性能の変化と、現代の計算機で実行する上でのボトルネックについて紹介する。そして近年の半導体技術の発展と、AI計算を効率よく実行できるようなそれらのボトルネックの解消方法について議論し、PFNのアプローチを紹介する。

HPC環境におけるAI、特に生成AIの活用が研究開発の新たなフェーズを切り拓いている。本講演では、富士通のエンタープライズ向け大規模言語モデル「Takane」の技術と応用事例を紹介する。材料探索における因果関係の自動説明や、専門業務を支援するAIエージェントに加え、大規模モデルの知識をHPCでの利用に適した軽量な特化AIへ蒸留する最新技術にも触れる。これらの実例を通じ、AIとHPCの連携が拓く研究開発の未来像を展望する。