2019 Fiscal Year Annual Research Report
多数回解析による汎用的地震シミュレーション手法の開発
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18J22867
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
山口 拓真 東京大学, 工学系研究科, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2018-04-25 – 2021-03-31
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| Keywords | GPU計算 / 有限要素解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は多数回の地震シミュレーションを通したシミュレーション内の不確実性の考慮や地盤構造の最適化実現を目的としており，当該年度においては課題となっていた有限要素解析の高速化，および多数回計算によるデータ分析手法導入の両面でそれぞれ当初の目的を十分に達成した．
有限要素解析の高速化においては，AIに特化したハードウェアを活用したソルバーの計算コスト削減手法に関する検討を行った．近年の計算機は特定の演算を高速に処理するためのコアが搭載される傾向にあり，その中でも深層学習をターゲットとして，行列行列積の計算に特化したコアを有する演算器が多く発表されている．これに着目し，AIに特化したハードウェアを利用して有限要素地震シミュレーションの計算コストの大部分を占めるソルバー部分を高速化するアルゴリズム及び実装を行った．また同時に，コードの保守管理性を担保するために，指示行ベースでのGPU実装に関する検討も行い，コードに大きく修正を加えることなく実用上問題のない性能が得られることを示した．
多数回計算によるデータ分析においては，三次元内部構造の推定を対象問題とした検討を行った．開発されたソルバーを用いて多数の波動場解析を行い，解析結果に基づくAIの構築を行った．内部構造の評価をAIによって行うことで，観測データにより即した結果を与える内部構造を短時間で選別することが可能となり，従来の逐次的な最適化によるアプローチと比較して実計算時間が短縮できることを示した．
これらの結果から，計算機科学および計算科学を考慮した手法開発によって従来では実現しえなかった大自由度問題の多数回計算が導入可能であり，地震シミュレーションのより合理的な被害推定結果が導けることを示唆した．
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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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[Journal Article] Low-Order Finite Element Solver with Small Matrix-Matrix Multiplication Accelerated by AI-Specific Hardware for Crustal Deformation Computation2020
Author(s)
Takuma Yamaguchi, Kohei Fujita, Tsuyoshi Ichimura, Akira Naruse, Jack C. Wells, Thomas C. Schulthess, Christopher J. Zimmer, Tjerk P. Straatsma, Muneo Hori, Lalith Maddegedara, and Naonori Ueda
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Journal Title
Proceedings In The Platform for Advanced Scientific Computing
Volume: －
Pages: －
DOI
Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
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