2019 Fiscal Year Annual Research Report
刹那の遊休活用による安定的な共創型超並列分散計算基盤の創出
| Project/Area Number |
16H02801
|
|---|
| Research Institution | Osaka University |
|---|
Principal Investigator |
伊野 文彦 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (90346172)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
|
| Keywords | GPU / マルチタスク / 並列分散処理 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，家庭やオフィスで日常的に使われているグラフィクスハードウェアGPU（Graphics Processing Unit）上で，遠隔から投入される科学技術計算の超並列処理を実現することである．特に，タスク間に依存のある計算に焦点を当て，滑らかな画面描画を保証するマルチタスク技術を開発し，実用的な応用の展開により提案技術の有効性を検証することを目指している．
前年度までに，画像認識のための深層学習を複数のGPU計算ノード上で加速できる並列プログラムを拡張し，各計算ノードにおいて秒間40フレームの滑らかな画面描画を実現しながら，分散深層学習を高速化できることを示した．最終年度は，バルセロナ・スーパーコンピューティング・センターで開発された地震波シミュレーションを対象として，マルチタスク向けGPUプログラムの自動生成に取り組んだ．開発した自動生成プログラムは，科学技術処理において頻出するステンシル計算に対し，テンポラルブロッキングなどのキャッシュ最適化技術を基にCPU・GPU間のデータ転送量を削減できるGPUプログラムを自動生成する．生成したGPUプログラムを4台のGPU上で評価した結果，台数に応じた線形加速を達成できることを確認した．
また，海外の研究機関との交流を推進するために，ニコシア大学ならびにストラスクライド大学との共同研究を実施し，大規模流体シミュレーションに対する負荷分散手法を開発した．開発した手法は，シミュレーションにおける計算負荷を低コストで推定することにより負荷分散を実現し，計算ノードの一部を可視化に専念させることでシミュレーションから可視化に至るパイプライン全体の性能向上を図る．この研究成果は国際共著論文として国際論文誌に投稿した．
|
| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
|
Research Products
(21 results)
