| Project/Area Number |
23K11130
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 60090:High performance computing-related
|
|---|
| Research Institution | Japan Atomic Energy Agency |
|---|
Principal Investigator |
河村 拓馬 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, システム計算科学センター, 研究主幹 (90718248)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
長谷川 雄太 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, システム計算科学センター, 研究職 (10851016)
小野寺 直幸 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, システム計算科学センター, 研究職 (50614484)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
|
| Budget Amount *help |
¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
Fiscal Year 2025: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Fiscal Year 2024: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
|
|---|
| Keywords | GPUスーパーコンピュータ / アンサンブルシミュレーション / 統計量可視化 / 粒子ベース可視化 / In-Situ可視化 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
データ同化シミュレーションで使用されるアンサンブルデータは、その集約が大域通信とメモリ圧迫を発生させるため、大規模計算の統計量可視化が困難である。本研究では、可視化用の粒子データを利用して統計量を可視化する技術（アンサンブルPBVR）を開発し、大域通信とメモリ圧迫の問題を解決する。この技術をGPUスーパーコンピュータ上のアンサンブル計算に適用し、実時間のIn-Situ統計量可視化を実現する。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
数値シミュレーションによる現象予測の精度を高めるため、初期条件にランダムな誤差を加えた複数のシミュレーション結果（アンサンブルデータ）を活用するデータ同化手法が注目されている。これに伴い、アンサンブルデータから得られる統計量の可視化技術が重要性を増している。一方で、大規模なアンサンブルシミュレーションの可視化では、大量データの出力や転送がI/Oのボトルネックとなり、シミュレーションと並列して可視化を行うIn-Situ可視化の実現が困難である。特に、統計量の計算にはノード間の大域通信や多大なメモリ使用が必要となり、処理負荷が著しく増大する。本研究では、この課題を解決するために、アンサンブルデータの代わりに圧縮された可視化用データを利用し、統計量の計算および可視化を可能にする新たな手法「アンサンブルPBVR（Particle-Based Volume Rendering）」を開発した。PBVRは、ボリュームデータをモンテカルロ法により粒子データへ変換し、投影処理と平均化によって可視化を行う手法であり、本研究ではこれをアンサンブルデータ向けに拡張した。昨年度は、PBVRの粒子データを各アンサンブルデータで異なる乱数で生成し、それを集約することで平均値の値を不透明度で可視化できることを示した。今年度は、異なる乱数の粒子データをアンサンブルデータ間で通信して物理値をサンプリングすることで、色と不透明度の平均値を可視化できる技術を開発した。この技術をGPUスーパーコンピュータで実行された空気冷却シミュレーションから得られた乱流データに適用し、粒子データを集約することで元データを集約する場合と比べて必要メモリ量を1/5に圧縮できることを確認した。本成果は、今後の大規模計算環境における高効率・高精度な可視化技術の基盤となるものである。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究は次のステップで実施している。ステップ１：アンサンブルシミュレーションの統計量を可視化できるアンサンブルPBVR技術を確立する。ここでは、少ないメモリコストで統計量を可視化できることを目指している。ステップ２：アンサンブルPBVRをスーパーコンピュータ上で最適化する。ここでは、アンサンブルシミュレーションの実行を阻害しない速度の可視化処理を目指している。ステップ３：最後に、最適化したアンサンブルPBVRをスーパーコンピュータ上のシミュレーションに適用しリアルタイムアンサンブル可視化を実現する。
令和６年度に開発した技術によりアンサンブルPBVRの実現に必要なメモリ負荷の低減を実証し、ステップ１を完了した。ステップ１は研究的チャレンジの要素が高く、ステップ２は作業的要素が大きい。ステップ３はステップ２と並行して実施するものである。そのため、おおむね順調に進展していると判断できる。
|
| Strategy for Future Research Activity |
令和７年度は「７．現在までの進捗状況」で述べたステップ２とステップ３を実施する。ステップ２の最適化作業が工数の大部分を占め、ステップ３のシミュレーションへの適用と合わせて令和７年度中に作業が完了する見込みである。
|
