日本理化学研究所（理研）计算科学研究中心（R-CCS）介绍了用于AI科学研究开发的超级计算机“理究”以及面向量子高性能计算（HPC）协同平台的超级计算机“ROQUO”。
这两台超级计算机均安装在日本兵库县神户市的理研R-CCS内，其中“理究”计划于2026年10月正式投入运行，目前处于最终测试阶段；“ROQUO”已于今年6月开始运营。理研将“理究”和“ROQUO”统称为“R2”。
引领科学研究产业革命的“迷你富岳NEXT”
理研计算科学研究中心中心长松冈聪表示：“理究和ROQUO并非作为富岳的辅助超级计算机引进，而是日本实现AI科学研究和产业创新的关键转折点，是超级计算机发展方向的本质性变革的第一步。过去的科学研究多依赖人工实验，类似家庭手工业，而通过AI科学研究，许多流程将实现自动化，我们将引发科学研究的产业革命。这也将为富岳NEXT及未来的量子计算机奠定基础，因此理究可称为‘迷你富岳NEXT’。”
理研计划通过“Made with Japan”理念，推动日美双方共赢，打造下一代“超级计算机-AI-量子计算”平台，助力科学技术和产业发展，解决全球性挑战。
以AI革新科学研究的“理究”系统与性能
“理究”结合AI与超级计算机，专为推动AI科学研究设计。松冈中心长自豪地表示，该系统由富士通、NVIDIA和Supermicro合作打造，搭载最新的NVIDIA Grace Blackwell芯片，并通过高速网络连接。
系统由400个节点组成，每节点配备4块NVIDIA Blackwell GPU和2颗Grace CPU，共计1600块GPU。节点间采用NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand网络，四条800Gbps链路连接交换机，最大带宽达3.2Tbps，实现了AI分布式学习的超高速互联。
存储容量约12PB，包含1.9PB高速SSD和10PB大容量HDD。外部连接利用学术网络SINET的400Gbps带宽，支持全国研究机构高速访问。
性能方面，理究实现了15.539 EFLOPS（FP8）和64.16 PFLOPS（FP64）。计算节点占20个机架，网络机架2个，采用温水冷却技术，冷却水温30℃，排出水温35℃，使机房可在35℃环境下运行，兼顾高性能与节能。相比之下，富岳机房温度为20℃，理究在节能方面表现出色。
理研计算科学研究中心AI for Science平台部高级研究员山本启二介绍：“理究FP8计算性能约为富岳的7.23倍，但FP64性能仅为富岳的1/8，说明两者擅长不同计算领域。理究是日本目前AI性能最高的计算机，结合擅长FP64的富岳，将加速AI与科学的融合研究。”
理究整合GPU计算资源、基础模型、AI软件栈和运维服务于一体，用户可在同一机器、同一账户和数据环境下无缝切换模拟、AI训练和推理。未来将扩展AI用户服务，支持社会科学和人文科学研究者使用AI。
面向AI用户的“理究”三大服务
理究将提供“笔记本”、“OpenAI兼容API”和“批处理作业服务”三大服务。
“笔记本”支持浏览器访问，提供Python和R的交互式分析环境，用户可通过自然语言让AI编写程序，点击即可启动GPU环境，无需终端配置或安装，方便研究者快速上手。预装了多种AI软件栈。
“OpenAI兼容API”允许用户从现有AI工具调用理究上的先进开放AI模型。理研根据需求提供和更新AI模型、代理和分析工具，研究者可专注于AI应用，低成本实现全天候AI研究。
“批处理作业服务”支持将笔记本中小规模研究扩展到数十至数百GPU环境，实现并行和分布式计算，方便从试验到正式计算的无缝过渡。
理研期待理究不仅服务于科学研究基础模型开发项目，也广泛应用于国内外AI科学研究领域。山本高级研究员表示，理究适用范围广泛，包括药物研发、材料科学、机器人实验、物理学和图像分析等。
“理究”的运行计划与名称由来
理究将于2026年3月底安装于理研神户园区，4月开始系统搭建，5月启动试运行，10月正式投入使用。初期将优先支持文部科学省AI科学研究项目，并持续引入先进开放模型。
理研于2026年6月23日正式公布“理究”名称。松冈中心长解释：“‘理’代表理化学研究所及自然法则，‘究’意为深入探究，象征利用AI从现有知识中学习，开拓科学新领域。”
名称从1019件投稿中选出，发音与茶人千利休相同，寓意“守、破、离”精神：守护既有知识，突破新发现，AI与人类共创新领域。
与量子计算协同的“ROQUO”
“ROQUO”旨在加速量子计算与高性能超级计算机的协同，作为日本新能源产业技术综合开发机构（NEDO）委托的“量子-超级计算机协同平台研发”项目（J超级计算机-量子项目）的一部分，参与单位包括软银、日本东京大学和大阪大学。
项目周期为2023年11月至2028年10月，目标验证量子HPC混合应用优势，并开发面向后5G时代的量子HPC混合应用服务技术。
松冈中心长表示：“ROQUO与理究硬件相似，计划将两者一体化运营，合计配备2140块最新GPU，未来将继续扩展。”
ROQUO由台湾Giga Computing Technology服务器提供，搭载540块NVIDIA Blackwell GPU，135个节点，每节点4块GPU和2颗CPU，网络采用NVIDIA InfiniBand XDR，最高3.2Tbps，支持温水冷却，实现高性能与节能。
性能达到FP8超过5 EFLOPS，FP64超过21 PFLOPS。
ROQUO与富岳同楼，构建低延迟高速网络环境，连接富岳、超导量子计算机“ibm_kobe”（IBM Quantum System Two）及位于日本埼玉县和光市理研和光园区的离子阱量子计算机“黎明”，实现混合计算验证。
首批应用包括铁硫簇电子结构的量子对角化（SQD）模拟。预计“黎明”量子比特数将从当前20个提升至2026年10月的56个。
理研计算科学研究中心量子HPC协同平台副部门长儿玉祐悦表示：“该项目非硬件开发，而是软件层面结合量子与超级计算机，验证量子HPC混合应用优势，推进其服务化。2025年3月起，ROQUO将成为量子HPC协同平台的主力超级计算机。”
应用涵盖量子机器学习、基于GPU的量子电路优化、AI辅助量子算法开发及GPU集群量子模拟。
“ROQUO”名称源自神户象征六甲山，寓意根植神户，守护山麓城市发展，作为理研计算基础和日本量子超级计算机协同平台核心，长期贡献社会与科研。
2030年度启动的“富岳NEXT”与新计算机楼建设
“理究”和“ROQUO”将为计划于2030年度投入运行的“富岳NEXT”开发提供支持。
富岳NEXT自2025年度开始基础设计，2026年度进入详细设计阶段，推进各组件设计制造及参数开发。2028年度起进行制造、安装和调试，2030年度正式运行。
为避免富岳与富岳NEXT之间出现空档期，计划两者并行运行，并建设独立新计算机楼。新楼位于现富岳所在建筑南侧，2026年度完成设计和施工，2030年度启用。
作为“富岳NEXT测试平台”的加速开发
“理究”和“ROQUO”的启动也是“富岳NEXT测试平台”计划的一部分。富岳NEXT的应用和系统软件开发需要测试和评估环境，过去使用理研R-CCS的小型计算机群“R-CCS Cloud”，现进入第二阶段，借助理究和ROQUO加速开发。
2027年度起计划引入与富岳NEXT架构相近的新系统。
理究和ROQUO将用于评估编译器、数值计算库，支持从富岳CPU环境向富岳NEXT GPU环境迁移，改进AI编码环境，完善科学开放模型和AI代理环境验证。
同时，推进富岳NEXT的协同设计环境，实现应用开发、评估和反馈，针对下一代CPU和GPU进行调优，持续基准测试，并探索未来量子HPC协同。
运维方面，利用理究和ROQUO开发AI服务环境，验证AIOps，获取AI与HPC作业特性，评估节能技术。
理研计算科学研究中心下一代计算基础开发部门部长近藤正章表示：“这些举措确保富岳NEXT建成时，应用和系统软件已准备就绪，能立即产出科学成果。AI环境变化迅速，富岳NEXT从设计初期即考虑模拟与AI融合，开发将灵活应对时代变化。理究和ROQUO的运营经验及文科省AI for Science项目成果将积极融入，推动富岳NEXT持续进化。”
富岳NEXT开发的三大战略：“Made with Japan”等
近藤部长还介绍了富岳NEXT的开发概况。
富岳NEXT提出“三大战略”：
- “Made with Japan”：通过与海外供应商和研究机构合作，打造具竞争力的系统并拓展全球市场，推动与富士通、NVIDIA的联合开发。富士通开发的国产CPU MONAKA-X计划于2029年采用1.4纳米先进工艺制造，与NVIDIA GPU紧密结合，实现高性能与高效能。
- 加强与美国Genesis Mission合作，持续考虑国内先进技术应用。
近藤部长表示：“依托理研、富士通和NVIDIA的优势，提升国产技术水平和传承，三方协作打造AI与HPC融合时代的世界级下一代计算基础。”
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“技术革新”：设计适应AI与HPC融合时代的系统架构，应用先进器件技术，开发支持AI应用的软件。
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“持续性/连续性”：系统运行后持续完善软件环境，基于开源软件开发，利用AIOps实现系统运维管理，推进电力限制下的自适应系统运行。
全球“用AI做科学”的竞争与庞大计算需求
松冈中心长指出：“科研计算基础设施如同道路、电力、通信等社会基础设施，建设滞后将导致优秀人才和研究主题流向基础设施完善的国家。”
“全球已进入‘用AI做科学’的竞争阶段。2024年诺贝尔化学奖和物理奖均授予AI科学研究，AI已成为科学方法本身。过去我带领30名博士后和学生分配课题，现在仅凭一人利用AI完成多篇论文。”
“美国在Genesis Mission框架下，类似阿波罗计划的大型国家项目，持续投资加速AI科学研究，国立研究机构陆续配备万GPU级AI平台。中国和欧洲也在加速国家级投资。”
“在药物研发、材料科学和气候研究中，使用AI的团队成果速度是未使用团队的数倍甚至数十倍，差距将呈复利扩大。”
“创新想法数量与研究人口成正比。新兴国家生活、教育、科学和开发水平提升，人口众多，已成为强劲竞争对手。日本论文数量下降并非研究者能力不足，而是研究者数量差异导致。仅靠增加研究者数量无法解决，必须提升每位研究者的产出数倍。”
“Genesis Mission目标是将研究者生产力提升两倍。美国研究者数量是日本的三倍，若美国生产力提升两倍，日本需提升六倍才能追赶。”
松冈强调：“解决国际差距的关键是AI。理想状态是文献调研AI、计算与实验AI、分析与写作AI协同，构建全天候为研究者服务的AI助手团队。研究者需与多AI协作，利用多种工具，构建此类平台将推动日本科学、研发、产品和产业发展。”
但科研AI应用的计算量远超普通AI使用。
“科研AI不仅是聊天机器人，而是能自主调查、计算、实验和分析的AI。研究者休息时，AI持续阅读文献、运行计算、评估结果，指挥AI分解任务，多个子AI协同工作。每个AI占用大量计算资源，理究、ROQUO和富岳NEXT等基础设施必不可少。”
此次理究实证显示，101名国内研究者在56天内使用理究，约半数使用约800块GB200 GPU，AI代理环境全天开放。计算资源几乎每日满载，排队最长达30小时，活跃用户单日GPU消耗达18.5块。资源紧张情况下，需求预计更大，显示科研AI应用对计算资源需求巨大，富岳NEXT备受期待。
面向50万研究者的AI基础设施需求与独特环境构建
日本目前公立部门研究者及研究生约50.2万人，但超级计算机用户仅占2%。
“过去只需满足2%研究者需求，未来要提升所有研究者能力，需建设支持50万GPU的环境。”
科学研究领域中，商业AI模型覆盖率仅14%，AI模型开发、科学计算和自动分析占80%。
“OpenAI无法满足科学研究者需求，缺乏仿真工具和科学数据库。若50万研究者购买OpenAI许可，成本将是自建环境的19至56倍。因此必须自主构建适合日本科学研究者的环境。”
松冈指出：“仅建一台富岳NEXT不足以满足需求。50万研究者使用仅覆盖9%AI科学需求，且需等到2030年完成。必须构建可在民间云和其他超级计算机上运行的环境。当前开发的软件和平台旨在成为AI科学的事实标准，广泛适用。”
利用“人人可用”的共享基础设施优势，打造日本胜利之路
这将促进AI科学和AI产业研究开发。理研不仅打造富岳NEXT和理究单台机器，更构建覆盖数百万研究者的开放环境，这是与富岳的显著区别，也是理研的使命。
松冈强调：“未来胜负取决于研究速度。日本优势在于将AI科学转化为产业创新。富岳积累的全国共享基础设施运营能力世界领先，美国无可比拟。尚无国家实现‘人人可用’的AI基础设施，日本可凭此领先全球。”
“采用富士通国产CPU等‘Made with Japan’技术，投资回流国内产业，积累的技术、人才和运营经验需通过政产学合作迅速扩散至产业界。”
