2017 Fiscal Year Annual Research Report
Co-design of hardware and software to accelerate a numerical integration with high precision.
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15H03602
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| Research Institution | Hitotsubashi University |
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Principal Investigator |
台坂 博 一橋大学, 大学院商学研究科, 教授 (80399295)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
湯浅 富久子 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, 准教授 (00203943)
中里 直人 会津大学, コンピュータ理工学部, 上級准教授 (00392051)
似鳥 啓吾 国立研究開発法人理化学研究所, 計算科学研究機構, 研究員 (80600824)
石川 正 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, 准教授 (90184481)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 多倍長精度演算 / アクセラレータ / FPGA / ファインマンループ図形演算 / エルミート積分 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、多倍長浮動小数点演算(以下、多倍長演算)を用いた積分計算の高速化を実現するために、ハードウェアとソフトウェアの両面による高速化を実現し、実アプリケーションでの検証によりその有用性を実証することを目的としている。具体的には、最適化された多倍長演算用プロセッサエレメント(以下、PE)とプロセッサ(以下、MP)の開発、および、それらを実装したFPGAボードからなるアクセラレータシステムの開発、OpenCL/CUDAによる高速な多倍長演算手法の確立、および、多倍長演算を必要とする多次元数値積分(ファインマンループ図形積分)と重力多体系の軌道積分(高次エルミート法)について高速化の実現である。
平成29年度は、4枚のFPGAボードを搭載したシステム(MP-GRAPE1)を構築し、実アプリケーションでの性能評価を行った。結果、ボードあたり、これまでに得られていた実行性能より4倍以上の高速化が実現できた。また、OpenCLによる6/8倍精度演算ライブラリの最適化、およびGooseコンパイラへの統合を行った。GPU内部構造に適合したパラメータ調整を行い、幅広いGPUに適応したライブラリを作成し、種々のGPU上で高速な多倍長演算が実現できることを確認した。ファインマンループ図形積分に関しては、空間分割法による積分手法を考案した。その手法の有用性を確認するために、その比較として、これまでにない多くの分割数を用いた図形積分の数値計算を行った。その結果、種々のループ図形積分について、達成精度と必要な分割数の関係を明らかになった。拡張したエルミート積分の軌道計算への応用については、高次エルミート積分をGPUへ実装を行った。また、高次エルミート法に適合したPEの最適化の検討を行った。
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| Research Progress Status |
29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 |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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