本研究では、「マルチノードのマルチGPUを効率よく利用する技術」のノウハウ形成を中心として、自動的な利用法（パラメータ最適化を含む）の確立、マルチGPU利用の独自コード開発などのHPC研究を目指している。ゴムのような高分子材料では、長い鎖が絡まりあうため、大規模かつ高速なHPCが必要となる。本研究課題では、「①独自GPGPUコードの開発」「②パラメータの機械探索の自動化の検討」「③汎用高分子アプリでのGPU利用の高度化」を進めた。①では、「短距離相互作用の粒子系の分子シミュレーション」と「ゴム中ナノ粒子構造を2次元散乱パターンから3次元モデル構築する探索計算」を扱った。加えて、GPU利用技術の検討として、OpenACCとcuFFTのマルチノード利用も検討した。②では、Pythonを活用し、作業の自動化／省人化／効率化を進めた。③では、HOOMD-blueのマルチGPU利用や、AlphaFold2の活用など、アウトプット志向の検討を進めた。水中PEGネットワークの負のエネルギー弾性に関する検討では、統計的な解析アプローチを考案し、ノイズに埋もれた有意なデータを引き出すことに成功した。