2018 Fiscal Year Research-status Report
エクサスケール計算機を想定した量子モデルシミュレーションに対する並列化・高速化
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18K11345
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| Research Institution | Japan Atomic Energy Agency |
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Principal Investigator |
山田 進 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, システム計算科学センター, 研究主幹 (80360436)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
永井 佑紀 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, システム計算科学センター, 研究職 (20587026)
大橋 洋士 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (60272134)
町田 昌彦 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, システム計算科学センター, 研究主席 (60360434)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 高性能計算 / GPU / 固有値計算 / ハミルトニアン / シェアードメモリ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
電子間に強い相関のある量子多体モデルであるハバードモデルのエネルギーを表現する行列の基底状態（最小固有値とその固有ベクトル）を反復法で計算する厳密対角化法のGPUでの高速化を実施した。この反復法において計算量の多い演算は、行列とベクトルの掛け算であり、モデルの物理的性質から行列の非ゼロ要素が規則的な配置にできることから、この規則性を利用したアルゴリズムを用いることで、規則的なデータアクセスが実現でき、以前のGPUでは高速化が可能であった。しかし、この方法では、同じデータへのアクセスが大量に発生する。そのため、近年のGPU環境では、汎用的に利用されているルーチンを用いたほうが高速に計算できることが指摘されている。そこで、GPUのシェアードメモリを用いて、同じデータへのアクセス回数を減らせるアルゴリズムを提案した。これにより、汎用的なルーチンを利用した計算よりも高速に計算できることを確認した。さらに、固有値計算自体に対しても、シェアードメモリを利用しデータのアクセス回数を削減できるアルゴリズムを提案した。これらの高速化により、汎用的なルーチンを組み合わせて計算するよりも、1.5倍程度高速に計算できることを確認した。この結果等をまとめた成果を2019年度に開催される国際会議「USNCCM15」において口頭発表することが決まっている。
また、本研究によって得られた成果等を利用した固有値計算シミュレーションによって得られた物理結果をまとめたものが論文誌「J. Phys. Soc. Jpn.」に掲載が決定している。
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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
量子多体モデルに対する固有値計算をGPU単体で高速化するのが目的であり、汎用的に利用されているルーチンを用いるよりも、実際に開発したコードを用いたほうがGPU上で高速に固有値計算できることを確認している。また、実際に量子問題に対するシミュレーションを実施し、物理的結果も得ている。
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| Strategy for Future Research Activity |
GPU単体に対する高速化を行うとともに、大規模並列計算機向きの並列化手法等についての研究開発を進めていく。また、開発したコードを量子問題に適用し、新たな物理的知見を得ることを目指す。
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| Causes of Carryover |
（理由）
平成30年度に開催される会議よりも、次年度以降に開催される会議のほうが、発表内容に適しているため、旅費等を繰り越しした。
（使用計画）
既に計算科学分野・物理分野とも研究成果は得られており、その成果を発表予定の会議のいくつかはすでに決定している。その会議の参加費や旅費として使用する。
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