計算機模擬在社會中得到廣泛應用。特別是，通過使用超級計算機等大型計算機，可以高速進行更高精度、更精細的模擬。另一方面，計算機性能提升的速度正在逐漸放緩，據說為了進一步提高仿真的準確性和速度，仿真方法本身的改進將比以往任何時候都更加重要。

　自適應網格細化方法是一種網格方法，是仿真中經常使用的方法之一，據說與普通網格方法相比，所需的計算量和內存使用量可以顯著減少。然而，實際使用自適應網格細化方法存在很多問題。因此，雖然自適應網格細化方法在原理上是一種很有前途的方法，但與普通網格方法相比，它的實際應用是有限的。

　這一次，聯合研究團隊開發了一種新的軟件技術，解決了自適應網格細化方法的問題，並實現了自適應網格細化方法可以在大型超級計算機上輕鬆使用的環境。當開發的軟件技術在超級計算機上使用時，它成功地同時使用1,000個單元的大量GPU自動執行高速和大規模模擬。這一點在本次SC16中得到了高度評價，並獲得了最佳論文獎。

　聯合研究小組將繼續改進和改進所開發的方法，同時研究和開發能夠通過各種方法降低未來超級計算機仿真軟件開發成本的軟件技術，而不僅限於自適應網格細化方法。我打算去。