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、Gromacs、HOOMD-blue、LAMMPS、AmberなどのGPU対応のアプリと効率よく連携し、人工知能的アプローチで計算条件選択の自動化を促すなど、効率的なHPC利用に資する要素技術の開発を目的としている。最新GPU（や次世代のGPU）の演算性能を十分に活かし、これまでにない時空規模の計算を実現し、高分子材料系の機械的特性の解明をめざす。特に、「①基板に拘束された高分子系の粗視化MD計算」と「②水中の高分子の全原子MD計算」のテーマで、GPUスパコンで効率よく実施する技法やツールの開発やアプリの改造(特に、オンザフライでのデータ解析処理系の充実）を行う。加えて、高分子材料実験データの解析用アプリの開発と普及に向けた取り組みとして、OpenACCとcuFFTのマルチノード利用の独自コードを開発する。それにより、延伸中のゴムの中のナノ粒子凝集構造の変化を捉えた２次元小角散乱データから三次元構造の動的変化の推定を3000万粒子の大規模系で実現する。