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自動性能チューニング機能を持つ高性能グラフライブラリの開発

Research Project

Project/Area Number 23K21672
Project/Area Number (Other) 21H03450 (2021-2023)
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

Allocation TypeMulti-year Fund (2024)
Single-year Grants (2021-2023)
Section一般
Review Section Basic Section 60090:High performance computing-related
Research InstitutionInstitute of Physical and Chemical Research

Principal Investigator

中尾 昌広  国立研究開発法人理化学研究所, 計算科学研究センター, 技師 (50582871)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 藤澤 克樹  九州大学, マス・フォア・インダストリ研究所, 教授 (40303854)
児玉 祐悦  国立研究開発法人理化学研究所, 計算科学研究センター, 上級技師 (80356998)
Project Period (FY) 2021-04-01 – 2025-03-31
Project Status Declined (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help
¥9,880,000 (Direct Cost: ¥7,600,000、Indirect Cost: ¥2,280,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2022: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Keywords高性能計算 / グラフアルゴリズム / 自動チューニング / 並列処理 / 自動性能チューニング
Outline of Research at the Start

ソーシャルネットワークや創薬などの様々な分野において、計算機上でデータの関係性をグラフ構造として表現し、それを高速に解析する試みが盛んに行われている。しかしながら、既存のグラフライブラリの研究の多くは特定のグラフや計算機システムを対象としているため、ユーザの性能チューニングの負担が問題となっている。
そこで、本研究課題では自動性能チューニング機能を持つグラフライブラリを開発する。ユーザが利用したいグラフおよび計算機システムに応じて、適切なグラフアルゴリズムと高速化手法を自動的に選択・利用可能にする。この機能により、ユーザの性能チューニングの負担を省くことが可能になる。

Outline of Annual Research Achievements

ソーシャルネットワークや創薬などの幅広い分野において、計算機上でデータの関係性をグラフ構造として表現し、それを高速に解析する試みが盛んに行われて いる。しかしながら、既存研究の多くは特定のグラフや特定の計算機システムを対象としているため、ユーザの性能チューニングの負担が問題となっている。そこで、その負担をなくすため、本研究課題では自動性能チューニング機能を持つグラフライブラリを開発している。

本年(2023年)度は、日本のフラッグシップスーパーコンピュータである「富岳」のほぼ全系(152,064台)を用いて、昨年度に開発したグラフライブラリの性能測定を行った。その結果、30%以上の性能向上を達成することができた。この結果により、2023年6月のグラフアルゴリズムの世界的なランキングであるGraph500において世界1位の記録を更新した。補足として、もし本研究の性能向上がなかった場合、他国のシステムが1位になっていた。さらに、開発したグラフアルゴリズムの性質について実験を行い、どのような計算機システムやグラフの大きさであっても、大幅な性能向上を達成できることを明らかにした。

本グラフライブラリの詳細については、2024年1月に開催された国際会議HPC Asia 2024において発表を行った。また、本グラフライブラリと、科研費とは別の共同研究において開発した他のアルゴリズムとまとめて、2024年4月に国際会議SC2024に論文を投稿している。

Research Progress Status

翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。

Report

(3 results)
  • 2023 Annual Research Report
  • 2022 Annual Research Report
  • 2021 Annual Research Report
  • Research Products

    (8 results)

All 2024 2022 2021 Other

All Int'l Joint Research (1 results) Journal Article (2 results) (of which Peer Reviewed: 1 results,  Open Access: 1 results) Presentation (3 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results) Remarks (1 results) Funded Workshop (1 results)

  • [Int'l Joint Research] Zuse Institute Berlin (ZIB)(ドイツ)

    • Related Report
      2021 Annual Research Report
  • [Journal Article] Graph optimization algorithm using symmetry and host bias for low-latency indirect network2022

    • Author(s)
      Nakao Masahiro、Tsukamoto Masaki、Hanada Yoshiko、Yamamoto Keiji
    • Journal Title

      Parallel Computing

      Volume: 114 Pages: 102983-102983

    • DOI

      10.1016/j.parco.2022.102983

    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Order/Radix Problemにおける対称性とホストの偏りを利用した最適化アルゴリズムの提案2021

    • Author(s)
      中尾 昌広、塚本 雅生、花田 良子、山本 啓二
    • Journal Title

      情報処理学会 研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)

      Volume: 2021-HPC-182 Pages: 1-14

    • Related Report
      2021 Annual Research Report
  • [Presentation] Graph500 benchmark with automatic performance tuning2024

    • Author(s)
      Masahiro Nakao, Koji Ueno, Katsuki Fujisawa, Yuetsu Kodama, Mitsuhisa Sato
    • Organizer
      HPC Asia 2024
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Order/Radix Problemにおけるスイッチ数自動調整機能を持つ最適化アルゴリズムの提案2022

    • Author(s)
      塚本雅生,花田良子,中尾昌広,山本啓二
    • Organizer
      第27回計算工学講演会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] Performance of the supercomputer Fugaku for graph500 benchmark2022

    • Author(s)
      Masahiro Nakao
    • Organizer
      The 6th RIKEN-IMI-ISM-NUS-ZIB-MODAL-NHR Workshop on Advances in Classical and Quantum Algorithms for Optimization and Machine Learning
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Remarks] スーパーコンピュータ「富岳」Graph500のランキング結果について

    • URL

      https://www.r-ccs.riken.jp/outreach/topics/20230522-3/

    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Funded Workshop] 第13回自動チューニング技術の現状と応用に関するシンポジウム(ATTA2021)2021

    • Related Report
      2021 Annual Research Report

URL: 

Published: 2021-04-28   Modified: 2024-12-25  

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