Graph500

2025年11月^[3]

前回（2025年6月）は2位であったeos-dfwが1位にランクインした^[4]。前回と比較して、ノード数とプログラムスケールは2倍になったのに対し、性能は3.2倍も向上した。3位のFrontierは、前回は6位であり、性能は5.5倍に向上した。この性能向上の理由は、前回は「富岳」で使用されているBFS（Fugaku Derivative）^[5]を用いてCPUのみで計測していたのに対し、今回はGPUによる計測が可能なBFS（XBFS ORNL variant）^[3]を使用したからと考えられる。5位に新しいシステムであるLyrisがランクインした。

2025年6月^[5]

新しいシステムであるeos-dfwが2位にランクインした。4位のAuroraは前回（2024年11月）は6位だったが、利用ノード数が2倍、プログラムスケールが2つ（4倍）増えており、性能が大幅に向上している。

2024年11月^[6]

1位の富岳の性能が約22.9%向上した。プログラムスケールも1つ大きくなり、過去のGraph500の中で最大のグラフを利用している。また、3位に新しいシステムであるEOS NVIDIA DGX SUPERPODがランクインした。BFSの実装にはRAPIDS cuGraphが利用されている。

2024年6月^[7]

1位の富岳の性能が約19.6%向上した。また、5位に新しいシステムであるAuroraがランクインした。3位のFrontierと同様に、Auroraも理化学研究所が開発した幅優先探索アルゴリズムを利用している。

2023年11月^[8]

順位は変化なしだが、1位と4位のシステムは性能が上がっている。逆に、2位のシステムはプログラムスケールは1つ上がったものの、性能は下がっている。

2023年6月^[9]

富岳は1位を維持。ただし、ノード数は4.3%減ったにもかかわらず、性能は33.2%向上した^[10]。2位と3位に新しいシステムがランクインした。3位のFrontierは理化学研究所が開発した幅優先探索アルゴリズムを利用している。

2022年11月^[11]

2位にPengcheng Labのシステムがランクインした。

2021年11月〜2022年6月^[12][13]

5位にEuroHPC/CSCのシステムがランクインした。2期連続同じランキングであった。

2021年6月^[14]

3位に東京大学情報基盤センターのシステムがランクインした。なお、3位と4位のシステムはPRIMEHPC FX1000であり^[14][15]、そのアーキテクチャは1位の「富岳」とほぼ同じである。

2020年11月^[16]

前回は「富岳」が利用したノード数は92,160であるが、今回のノード数は「富岳」のフルノードである158,976である。また、3位にJAXAのシステムが新たにランクインした。

2020年6月^[17]

「富岳」が1位を獲得。なお、「京」と「富岳」の所属組織は同じであるが、組織名称が計算科学研究機構から計算科学研究センターに変更された^[18]。セコイアとMiraは運用終了のため、ランク外になった。

2019年11月^[19]

「京」は運用終了のため、ランク外になった。

2019年6月^[20]

前回までは64試行の中央値が性能値として用いられてきたが、今回から64試行の調和平均が性能値として用いられることになった。そのため、「京」の前回の結果は38,621GTEPS(中央値)に対し、今回の結果は31,302GTEPS(調和平均)となっている^[21]。

2018年11月^[22]

2016年6月〜2018年6月 ^{[23][24][25][26][27]}

5期連続同じランキングであった。

2015年6月〜2015年11月^[28][29]

2期連続同じランキングであった。

2014年11月^[30]

2014年6月^[31]

理化学研究所、東京工業大学、九州大学、ユニバーシティ・カレッジ・ダブリン、科学技術振興機構の合同チームによるアルゴリズム最適化によって、同一ハードウェアで3倍以上の高速化が実現した^[32][33]。

2013年6月〜11月^[34][35]

2期連続同じランキングであった。

2012年11月^[36]

2012年6月^[37]

Miraとセコイアは同率1位である。

2011年11月^[38]

前回まではプログラムスケールとTEPS値でランキングを決めていたが、今回からはTEPS値のみでランキングを決めるようになった^[39]。

2011年6月^[40]

2010年11月^[41]