2020 Fiscal Year Annual Research Report
再構成可能システムとGPUによる複合型高性能計算プラットフォーム
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18H03246
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
朴 泰祐 筑波大学, 計算科学研究センター, 教授 (90209346)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐野 健太郎 国立研究開発法人理化学研究所, 計算科学研究センター, チームリーダー (00323048)
塙 敏博 東京大学, 情報基盤センター, 教授 (30308283)
山口 佳樹 筑波大学, システム情報系, 准教授 (30373377)
天野 英晴 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (60175932)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | FPGA / GPU / 高性能計算 / 演算加速プログラミング / 並列FPGAシステム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
(1) 宇宙輻射輸送シミュレーションコード ARGOT を対象に、その主要演算部分を GPU と FPGA に適材適所的に機能分散し、かつそれら両演算加速デバイスを協調動作させた演算加速手法を開発した。コード中、ART 法を最新のIntel FPGA向けに最適化し、GPUとFPGAの混載システムでGPUのみに比べ最大17倍の性能向上を達成した。(2) FPGAクラスタを構築するためにFPGAの光リンクを利用する相互結合網を開発し、直接網による手法とEthernetスイッチを使った間接網による実装の両者を開発した。直接網については筑波大学のCygnusシステム上におけるステンシル計算でほぼ理想的な並列処理性能向上を確認した。(3) FPGAによる高性能計算アプリケーションについて、3次元ステンシル計算及び流体力学計算を実装し、性能最適化を行なった。各種プログラミングによる性能比較も実施した。(4) 任意精度の浮動小数点演算をFPGAを用いて実現するため、ハードウェア記述とC++によるライブラリの2種を作成し、OpenCL演算カーネルに組み込んで演算性能の比較を行った。低精度演算の導入でスループットを改善できることを示した。
これらの研究を通じ、GPUとFPGAという複数種類の演算加速デバイスを適材適所的に用いることで、従来のGPUのみに依存した演算加速クラスタに比べ、柔軟で適用範囲の広い高性能並列システムを実現するための要素技術を、プログラミング、並列通信、演算精度など、高性能計算を支える多様な技術に展開し、従来の研究を超えるFPGAの高性能計算応用の道筋を示すことができた。
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| Research Progress Status |
令和2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 |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(28 results)
