　国の研究機関である産総研でABCIの初代システム（便宜上「ABCI 1.0」とする）の構想が始まったのは2016年である。その前年の2015年はAIの第3ブームの元年と言われた年であり、翌2016年にはDeepMindが開発した「AlphaGo」が韓国のトップ棋士イ・セドル氏に勝利して話題になるなど、ディープラーニングの関心が高まってきた時代だ。

　当時、「AI」がディープラーニングや機械学習の代名詞となる一方で、国内ではアルゴリズムなどの研究開発やアプリケーションの応用拡大がそれほど進んでいなかった。そこでAIの速やかな導入を試す「場」として構想されたのがABCIである（図3）。

図3　ABCIは大規模AIの研究開発を試す「場」として構想された。設計においては、市販されているコモディティなハードウェア製品の活用、省電力化の徹底などがコンセプトに掲げられた［クリックで拡大］出所：産総研「ABCI 3.0記者見学会」

　初代のABCI 1.0は、NVIDIA Tesla V100 SXM2モジュールを4枚搭載した1088台のノードで構成され、総GPU数は4352基であった。稼働開始は2018年8月1日である。

　設計に当たっては、産総研の人工知能研究センターが運用してきたAIクラウド「AAIC（AIST Artificial Intelligence Cloud）」（NVIDIA Tesla P100 GPU×400基）や、東京工業大学（現東京科学大学）が2017年に構築したスパコンシステム「TSUBAME 3.0」の知見が反映された。

　ABCI 1.0の性能は、倍精度で37.2PFLOPS、単精度で75PFLOPS、半精度で550PFLOPSで、2018年6月に公表されたTOP500ベンチマークで第5位にランクされた。^※3）また、省エネ性能の指標であるGreen500ベンチマークでは第8位であった。

※3）産総研プレスリリース：大規模AIクラウド計算システム「ABCI」がスパコン性能ランキング世界5位

　2021年5月には、ABCI 1.0の設備はそのままに、NVIDIA A100 Tensor コア SXM4モジュールを8枚搭載したノード120台とファイルシステムの増強が行われた。このシステムを「ABCI 2.0」と呼ぶ。GPUの総数は既設分4352＋増設分960＝5312基である。

　ABCI 2.0の性能は、ABCI 1.0と同時に運用した場合、倍精度で56.5PFLOPS、単精度で226.0PFLOPS、半精度で851.5PFLOPSであった（表1）。2021年6月のTOP500では世界12位を記録した。^※4）

※4）産総研ニュース：大規模AIクラウド計算システム「ABCI 2.0」がスパコン性能ランキングでランクアップ


	ABCI 1.0	ABCI 2.0	ABCI 3.0
GPU	NVIDIA V100×4352	NVIDIA V100×4352＋NVIDIA A100×960	NVIDIA H200×6128
倍精度（FP64）	37.2PFLOPS	56.5PFLOPS	415PFLOPS
単精度（FP32／TF32）	75PFLOPS	225PFLOPS	3.0EFLOPS
半精度（FP16／TF16）	0.55EFLOPS	0.85EFLOPS	6.2EFLOPS
表1　歴代のABCIシステムの性能比較（PFLOPS＝毎秒1000兆回、EFLOPS＝毎秒100京回）