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2020 Fiscal Year Research-status Report

超並列において高スケーラビリティを実現するステンシル計算・通信モデルの開発

Research Project

Project/Area Number 18K11336
Research InstitutionKyoto University

Principal Investigator

深沢 圭一郎  京都大学, 学術情報メディアセンター, 准教授 (50377868)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 南里 豪志  九州大学, 情報基盤研究開発センター, 准教授 (70284578)
Project Period (FY) 2018-04-01 – 2022-03-31
Keywords並列計算 / スケーラビリティ / ステンシル計算
Outline of Annual Research Achievements

京コンピュータの後継機である富岳はエクサスケールまでは達成していないが、メニーコアかつ超並列接続という構成になっており、そのような環境では多くのステンシル計算の並列化効率が大きく劣化すると見積られている。その主な原因は並列化に伴う通信であり、特に数百万プロセス間での同期が大きいと考えられている。本研究では、このようなエクサスケール環境において(A)ウイークスケーリングとストロングスケーリング共にスケーラビリティ減衰が無いステンシル計算・通信モデルの開発、及び(B)そこで利用される袖(Halo)通信関数の開発を行うことを目的としてきた。
2020年度では、これまでに開発したHalo関数を用いて、スケーラビリティの減衰が抑えられる計算・通信モデルの開発を進め、九州大学のスーパーコンピュータITOを全2000ノード利用した環境で測定を行い、その効果を調べた。Halo関数自体の性能は確認済みであり、問題無い動作だったが、計算量や並列数により、モデルの性能が変わることが分かり、コロナの影響もあり実験を行う時間が限られ、最適な構成を見いだすまでに至らなかった。本研究は2021年度に期間を延長しており、終わらなかった実験を実施し、最適な構成を明らかにする。
また、富岳と同様のCPUを搭載した計算機を利用することができたため、これまでに開発したHalo関数の動作確認や計算性能の評価を行った。このCPUは京コンピュータを大きく異なるため、最適化手法も大きく異なり、性能を出すためには特別な対応が必要だった。効果のある最適化に関して、内容をまとめて公表した。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

計算と通信モデルを構築する予定だったが、コロナにより実験時間が限られた部分があり、必要なデータを収集できなかったため。

Strategy for Future Research Activity

本研究は2021年度に期間延長をしており、実施できていない実験を実施し、不足しているデータを補完することで、遅れているモデルの構築を進める。実験環境などはすでに準備ができている。

Causes of Carryover

コロナ禍において、購入を予定していた物品が必要性能を満たす物が販売されず、購入できなかったため。この物品は性能を満たす物が近く販売されることになっており、2021年度中に研究費の使用は確実に行うことができる。

  • Research Products

    (4 results)

All 2020

All Presentation (4 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results,  Invited: 1 results)

  • [Presentation] 惑星磁気圏MHDシミュレーションコードによるA64FXプロセッサ(FX700)の性能評価2020

    • Author(s)
      深沢圭一郎、三吉郁夫
    • Organizer
      情報処理学会第175回HPC研究会
  • [Presentation] 宇宙プラズマ現象予測モデル開発に向けた機械学習・数値シミュレーション・観測による学習データの整備2020

    • Author(s)
      深沢圭一郎、木村智樹、徳永旭将、中野慎也
    • Organizer
      地球電磁気・地球惑星圏学会 第148回総会及び講演会
  • [Presentation] Research of applying the machine learning to space plasma physics with observation and numerical simulation data2020

    • Author(s)
      K. Fukazawa
    • Organizer
      LHAM Keynote in CANDAR2020
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] Development of cross-reference framework CoToCoA and application to macro- and micro-scale simulations in the space plasma2020

    • Author(s)
      K. Fukazawa, Y. Kato, T. Nanri, Y. Miyake
    • Organizer
      AGU Fall Meeting 2020
    • Int'l Joint Research

URL: 

Published: 2021-12-27  

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