Research on construction of high-precision computing environment for massively parallel computers and automatic tuning of computing accuracy
| Project/Area Number |
18K11340
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60100:Computational science-related
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| Research Institution | Kogakuin University |
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Principal Investigator |
田中 輝雄 工学院大学, 情報学部(情報工学部), 教授 (90622837)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
長谷川 秀彦 筑波大学, 図書館情報メディア系(名誉教授), 名誉教授 (20164824)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2021: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 高精度計算 / 大規模並列処理 / 自動チューニング / 機械学習 / AVX-512 / 高精度演算 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の課題について、最終年度に実施した研究実績を項目ごとにまとめる。
(a)高並列計算機用高精度演算環境の構築：①倍々精度演算ライブラリのAVX-512への対応及び、②GMP向けMPIコード自動生成に関しては、昨年度までに完了している。③大規模並列計算機用高精度演算環境における通信量削減方式の実現に関しては、RDMA通信およびセマフォによる同期処理の削減によるデータ通信手法を他の通信方式との比較を行い、その特性を明らかにした。
(b)④高精度並列計算アルゴリズムの開発としては、近年、特にGPUの高速な低精度演算の活用により注目されている混合精度演算について、スーパーコンピュータ向けベンチマークプログラムであるHPL-MxPを題材にして検討を行った。まず、計算量がn^3オーダーとなり、処理時間の大半を占める単精度LU分解について、ディレクティブベースの記述方法であるOpenACCを用いてGPUの能力をどこまで引き出せるかの検討を行なった。結果として、単にOpenACCの記述適用だけでは性能を引き出すことはできず、基本的な高速化手法により、CPUでの並列実行よりも高い性能を実現できた。ただし、まだ、GPU本来の能力を引き出せてはいない。
研究成果の公開として、②に対して、国際学会(HPCAsia2024)にて１件のポスター発表を行った。④に対して、情報処理学会全国大会(2024.3)で１件の口頭発表を行ない、学生奨励賞を受賞した。⑤に対して、国際学会(HPCAsia2024)にて２件のポスター発表、国際学会(ATAT on HPSC2024)で１件の招待講演、さらに、国内研究集会(ATOS30）で講演を行った。
研究期間全体を通して、国際学会として、講演４件、ポスター９件（内、表彰１件）、国内では、講演２３件（内、表彰４件）を行った。
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Report
(6 results)
Research Products
(33 results)
