Systematic study of core collapse supernova simulations on many-core computers
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19K03837
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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 15010:Theoretical studies related to particle-, nuclear-, cosmic ray and astro-physics
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| Research Institution | High Energy Accelerator Research Organization |
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Principal Investigator |
松古 栄夫 大学共同利用機関法人高エネルギー加速器研究機構, 計算科学センター, 助教 (10373185)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
住吉 光介 沼津工業高等専門学校, 教養科, 教授 (30280720)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (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: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2020: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2019: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
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| Keywords | 超新星爆発シミュレーション / 高性能計算 / GPU / 富岳 / PEZY-SC / SX-Aurora / 超新星爆発 / メニーコア計算機 / 数値シミュレーション |
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| Outline of Research at the Start |
重力崩壊型の超新星爆発は重い星の一生の最後に起こる現象だが、その爆発メカニズムには多くの謎が残されており、解明には大規模数値シミュレーションが不可欠である。重力波やニュートリノの観測データとの比較のためにも、定量的で系統的な研究が急務である。本研究では、GPUやPezy-SCなどのメニーコア計算機を利用して、超新星爆発シミュレーションを系統的に行う環境を開発する。ハイブリッドな並列環境に適したアルゴリズムや最適化法を確立すると共に、開発したコードを用いて、星のモデルや回転などの条件が爆発のダイナミクスに与える影響を網羅的に調べる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
2023年度には引き続き超新星爆発シミュレーションの研究を行った。ニュートリノ輻射に対するBoltzmann方程式と結合した流体方程式コードを用いて、超新星爆発ダイナミクス、状態方程式の効果などの研究、シミュレーションコードの高速化を行った。球対称(1次元空間座標)及び3次元空間でのニュートリノ輻射-流体力学計算をGPUによって高速化するコードの開発を、東京大学のWisteriaなど、最新のGPU搭載システムを利用して行った。ベクトルアーキテクチャである、NEX SX-Aurora TSUBASAシステムを利用したシミュレーションを行った。GPUへのオフロードコードは主にOpenACCを利用して開発しているが、より詳細にGPUをコントロールできるCUDAでの開発も並行して行い、OpenACCからCUDAへのコード変換を行うアプリケーションの開発を進めた。以前開発したOpenACCからOpenCLへの変換スクリプトをCUDA向けに変更する開発を引き続き行っている。
早稲田大学を中心に進められている超新星爆発シミュレーション研究のグループに参加し、富岳コンピュータでの大規模数値シミュレーションによる研究を行った。長時間シミュレーションでは陰解法における線形方程式の反復解法がボトルネックとなるが、この解法に対し、富岳のアーキテクチャであるA64FX向けのSIMD高速化を適用し、性能の解析を行った。本研究期間ではまだ十分な高速化に至っていないが、引き続き最適化を行っている。本研究のような疎行列に対する大規模線形解法に有効なマルチグリッド法についても、効率的なアルゴリズムの探索を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
本課題の主要なゴールである、GPUでの高精度計算を進める予定であったが、GPU向けコードの動作検証、コード変換ソフトウェアの開発に予想以上に時間がかかっている。特に運用を終了したPEZY-SC搭載のSuirenシステムなどから、開発を続けるための環境を新システム上で再構築するのに手間取ったことなども一因である。
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| Strategy for Future Research Activity |
GPU向けコードの開発とそれを利用したシミュレーションの実行については、ローカルに構築した計算システムと東大のwisteriaなどを中心に進めてゆく。富岳での高速化についてもこれまでに積んだ経験を適用して最適化と大規模計算への応用を進める。
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Report
(5 results)
Research Products
(30 results)
