気候変動予測や医薬品開発など、膨大なパターンでの超高速シミュレーションが課せられるのが学術演算用ワークステーションだ。求められるのは1にも2にも演算性能の高さ。ハードのスペック向上によって1カ月かかるシミュレーションが3日に短縮されれば、それだけ多くの試行錯誤ができ、有用な結果を得られることになる。また、学術演算を一般企業に提供している研究機関などでは、より多くの収益機会を得ることにもつながる。

市場で調達できる学術演算ワークステーションにも、並列・高速処理を支えるいくつかのキーテクノロジーがある。その1つが「GPGPU」だ。もともとグラフィック演算用のGPUを、数値演算処理に転用するものだ。GPUには「シェーダ」という頂点描画・陰影処理を行う機能がある。現在ハイエンドのグラフィックカードのGPUでは2000以上の統合型シェーダを搭載している。そのすべてのシェーダに同時に浮動小数点演算を実行させ、CPUのマルチコアをはるかに上回る演算処理能力を引き出すのがGPGPUだ。GPGPUを用いれば、シミュレーションの処理速度が2000倍に達する場合もある。まさに学術演算にはうってつけのテクノロジーだ。

もう1つの注目のテクノロジーは、インテルの「Xeon Phi（ジーオン・ファイ）コプロセッサー」である。「Xeon Phiコプロセッサー」は、最大 61 コア・244 スレッドから構成され、1テラフロップス（1秒間に1兆回の演算処理）以上の演算処理性能を発揮する。インテルのコンパイラがそのまま使えるため、演算プログラムの開発が、GPGPUと比較して非常にシンプルかつ短時間で済むのも大きなメリットだ。

学術演算ワークステーションの調達にあたっては前述のGPGPUに対応したグラフィックカードや、「Xeon Phiコプロセッサー」が搭載できるかどうかは、大きなポイントになるだろう。また、同時に大容量メモリの搭載も視野にいれたい。かつては高額すぎて手が出なかったが、現在では1TB～2TBのメモリも現実的な予算で搭載可能だ。すべての処理をオンメモリで実行することで、さらに強力なシミュレーション実行環境が手に入る。