2014 Fiscal Year Annual Research Report
Project Area | Materials Design through Computics: Complex Correlation and Non-equilibrium Dynamics |
Project/Area Number |
22104003
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Research Institution | University of Tsukuba |
Principal Investigator |
高橋 大介 筑波大学, システム情報系, 教授 (00292714)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
今村 俊幸 独立行政法人理化学研究所, その他部局等, その他 (60361838)
多田野 寛人 筑波大学, システム情報系, 助教 (50507845)
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Project Period (FY) |
2010-04-01 – 2015-03-31
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Keywords | 大規模並列環境 / 数値計算アルゴリズム |
Outline of Annual Research Achievements |
平成26年度においては,大規模並列環境における数値計算アルゴリズムとして,GPUクラスタにおける並列高速Fourier変換(FFT)の実現と評価,GPU/Xeon Phiクラスタにおける疎行列ベクトル積(SpMV)の性能評価,GPUにおける対称行列ベクトル積(SYMV)の実装と評価,そしてBlock Krylov部分空間反復法の精度向上について研究を行った。 GPUクラスタにおける並列FFTの研究では,並列三次元FFTについてGPUクラスタであるHA-PACSを用いて評価を行った結果,GPU版はCPU版に比べて高い性能を示すことが分かった。GPU/Xeon Phiクラスタにおける疎行列ベクトル積(SpMV)の性能評価では,GPUを搭載したクラスタとXeon Phiを搭載したクラスタにおいてそれぞれのシステムで効果的な並列SpMVのアルゴリズムについて検討,実装および評価を行った。 GPUにおける対称行列ベクトル積(SYMV)の実装と評価では,行列の対称性を利用して要求バンド幅を半減できる演算であるSYMVにおいて,対称性を利用する際に考慮しなければならない複数スレッドによるベクトルデータへの書き込み競合に対して,アトミック演算を用いたmutexの実装を工夫することによりアクセス順制御を実現した。 Block Krylov部分空間反復法の精度向上の研究では,Block BiCR法で生成される近似解の精度向上を目指し,同法の修正版を構築した。修正Block BiCR法を用いることで,残差ノルムの振動を抑えることができ,かつ他の解法よりも高精度の近似解を得ることができた。 これらの研究成果は,次世代のスーパーコンピュータにおいて,実アプリケーションの高速化に貢献できることが期待される。
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Research Progress Status |
26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 |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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