2020 Fiscal Year Research-status Report
複素モーメント型超並列固有値解析手法に対する数理的耐障害技術の開発
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17K12690
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
今倉 暁 筑波大学, システム情報系, 准教授 (60610045)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 数値解析 / 高性能計算 / 耐障害技術 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では、日本発の超並列固有値解析手法であり、近年活発に研究が進められている複素モーメント型固有値解法に着目し、アルゴリズムレベルでの耐障害性の実現を目的とし、同解法の理論的誤差解析を通し数理的耐障害技術を開発する。また、実用化を目指した利用性向上のため、発生した障害に合わせたパラメータの自動最適化技術についても併せて開発を進める。本研究課題の成果は、次世代スーパーコンピュータ上での長時間シミュレーションの実現に寄与し、幅広い応用分野において、従来困難であったシミュレーションの大規模化・高精度化につながることが期待される。
2019年度までに、「複素モーメント型超並列固有値解法の障害発生時の理論誤差解析」、「耐障害技術の開発」および別の理論背景に基づく耐障害技術として、「高次複素モーメントおよびArnoldi型外部反復を利用した耐障害技術の考案」を行った。
2020年度は、これまで開発を進めてきた耐障害技術を高度化し、複素モーメント型固有値解法に対するアルゴリズムレベルでの耐障害性の実現を目的とした数理的耐障害技術の完成に向けて、利用性向上に向けた技術開発を進めた。また、開発技術の基盤となる線形方程式解法などの基盤行列計算技術や応用技術として行列計算に基づく機械学習法についても併せて開発を行った。
本研究課題の研究成果を国内外の会議等で発表するとともに、国際論文誌への論文投稿を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2020年度の主な研究計画は、2019年度までの取組内容を引き続き進めるとともに、利用性向上のための技術開発を行い、耐障害技術として完成させることであった。
現在までの達成度として、パラメータ設定に対してロバストなアルゴリズムの開発を行ったが、COVID-19の影響もあり国内外の移動の制限や会議の中止や延期があり、当初目標であった耐障害技術の完成には至らなかった。一方で、当初想定していなかった機械学習技術に対する応用が広がりつつある。
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| Strategy for Future Research Activity |
2021年度は、引き続きCOVID-19の影響が懸念されるが、国内外の共同研究者とのオンラインミーティングを通し、複素モーメント型固有値解法に対するアルゴリズムレベルでの耐障害性の実現を目的とした数理的耐障害技術の完成を目指す。また、当初想定していなかったが、機械学習技術に対する応用が広がりつつあり引き続き研究を進める。
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| Causes of Carryover |
COVID-19の影響により、国内外の移動の制限および参加を予定していた国内外の複数の会議が中止および延期されたため。
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[Journal Article] ESSEX: Equipping Sparse Solvers For Exascale,2020
Author(s)
Christie L. Alappat, Andreas Alvermann, Achim Basermann, Holger Fehske, Yasunori Futamura, Martin Galgon, Georg Hager, Sarah Huber, Akira Imakura, Masatoshi Kawai, Moritz Kreutzer, Bruno Lang, Kengo Nakajima, Melven Rohrig-Zollner, Tetsuya Sakurai, Faisal Shahzad, Jonas Thies, Gerhard Wellein,
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Journal Title
In: Bungartz HJ., Reiz S., Uekermann B., Neumann P., Nagel W. (eds), Software for Exascale Computing - SPPEXA 2016-2019, Lecture Notes in Computational Science and Engineering
Volume: 136
Pages: 143-187
DOI
Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
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