| Project/Area Number |
20J22348
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Review Section |
Basic Section 22020:Structure engineering and earthquake engineering-related
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
日下部 亮太 東京大学, 工学系研究科, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2020-04-24 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥3,400,000 (Direct Cost: ¥3,400,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,100,000 (Direct Cost: ¥1,100,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,100,000 (Direct Cost: ¥1,100,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,200,000 (Direct Cost: ¥1,200,000)
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| Keywords | 大規模並列計算 / 地震シミュレーション / GPU / デジタルツイン / 大規模解析 |
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| Outline of Research at the Start |
サイバー空間上に現実空間のデジタルツインを構築し、様々な仮想実験を行い、その結果を現実空間の意思決定に用いるという構想がある．しかし，この地震シミュレーションは解析コストが膨大で，計算時間がかかるという現状がある．本研究では，この計算時間を短縮するために，大規模3次元地震応答解析を高速に実行できるプラットホームを構築することを目的とするまた，構造物のデータからサイバー空間上に解析モデルを作成する手法も開発する．これらにより，サイバー空間上での地震シミュレーションにおける各種パラメータ設定などの検討がより容易に，より詳細に行えるようになると期待される．
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| Outline of Annual Research Achievements |
(1)大規模地震シミュレーション手法を用いた液状化解析：昨年度までに開発してきた大規模地震シミュレーション手法を使用して、実地盤データをもとに作成した地盤モデル(3.8億自由度)についての地盤液状化を考慮した地震シミュレーションを行った。解析には64GPUを12時間使用した。既往研究と比較すると60倍の問題規模の解析を約1/8の計算時間で実施できるようになっており、本課題の開発手法の有効性が示された。
(2)サロゲートモデルによる地震シミュレーションの高速化：地震シミュレーション内で生成されるデータを逐次的に学習し、シミュレーション内の解の高次モードを推定することでシミュレーションを加速するサロゲートモデルをGPU上で効率的に実装する手法を開発した。ニューラルネットワークによる順解析の代理となるサロゲートモデルでは，シミュレーションと同程度の精度を保証することは難しいが、本手法はシミュレーション内でサロゲートモデルを用いることで、この課題を解決し、かつ、シミュレーションの加速を可能としている。
(3)地盤の構造推定のための基礎検討：デジタルツイン上では、観測データを用いたモデルの改善(観測地震動を用いた地盤の地下構造推定など)が想定される。そこで、地震シミュレーションのアプリ化を行い、多数回解析の自動化を実現した。これを拡張することで、地盤の地下構造推定が可能になると期待される。
(4)高計算コストカーネルの高速化：地震シミュレーションにおいては、疎行列ベクトル積に最も高い計算コストがかかるため、その高速化は重要である。次世代のGPUを想定した疎行列ベクトル積カーネルの開発を行い、従来版のカーネルと比較して1.4倍の高速化を実現した。この開発カーネルを使用することで、本課題の開発手法の高速化が期待される。
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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