2016 Fiscal Year Annual Research Report
性能と生産性を両立するエクサスケールコンピュータ向け階層型粒子法フレームワーク
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16H02827
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| Research Institution | Institute of Physical and Chemical Research |
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Principal Investigator |
丸山 直也 国立研究開発法人理化学研究所, 計算科学研究機構, チームリーダー (60532801)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
横田 理央 東京工業大学, 学術国際情報センター, 准教授 (20760573)
田浦 健次朗 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (90282714)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 粒子法 / 高生産性 / 可搬性 / フレームワーク / ランタイム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今日のペタスケールシステムの千倍の性能を目指したエクサスケールスーパーコンピュータでは、計算機アーキテクチャの質的および量的な変化が不可避であり、それに従って既存のアプリケーションの大幅な書き換えが必須となる。本研究では頻出基本数値計算手法である粒子法に着目し、アーキテクチャの変更の度にアプリケーションを変更することなく高性能を達成可能なソフトウェア基盤技術を確立することを目的として研究開発を進めた。これは、アーキテクチャ非依存にアプリケーション開発が可能なプログラミングフレームワークに基づき、並列化および性能最適化を自動化することを狙ったものである。今年度は本フレームワークの第一版としてCPUおよびGPUに対応したフレームワークを開発した。本フレームワークはC++テンプレートメタプログラミングに基づき、FMM等の階層的粒子法を簡便に記述可能なプログラミングモデルを提供する。ユーザプログラムはテンプレート展開によってCPU用の並列コードやCUDAを用いたGPU用コードへと自動的に変換されるため、対象プロセッサ用に別途プログラムを作成する必要がない。また、MPIを用いた複数ノード向け並列化もフレームワークによって自動的になされるため、単一のユーザプログラムによって単一プロセッサからスーパーコンピュータクラスの大規模システムまで統一的に動作させることが可能である。また、本フレームワークの実装には高性能を達成するためにFMMアルゴリズムの高性能実装技術に関する研究成果や軽量マルチスレッドランタイムであるMassiveThreadsが活用されており、人手による実装に近い性能が自動的に達成できている。
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| Research Progress Status |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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