2019 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, 副主任研究員 (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 / LOBPCG法 |
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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）を計算する反復法の１つであるLOBPCG法をGPU向けに高速化した。LOBPCG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に配置するため、この規則性を利用することで、掛け算を実行する際に規則的なデータアクセスが実現できる。一方で、この方法を用いると、同じデータへのアクセスが大量に発生する。そこで、データアクセスの規則性を利用したアルゴリズムを提案するとともに、同じデータへのアクセスコストを減らすためGPUのシェアードメモリを用いたアルゴリズムも提案した。これらの高速化により、量子問題の固有値計算において、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国際会議「USNCCM15」および「ParCo2019」において口頭発表した。また、「ParCo2019」においては発表した成果をまとめたものが、会議の査読付きのプロシーディングとして出版された。さらに、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.」に掲載された。
また、複数のGPUを用いた並列計算についての研究開発を進めており、実際に並列化を行っている。この並列化の際に、通信と同時実行できる演算を見出し、実際にオーバーラップさせることで高速化することを確認している。
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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
GPU単体に対する高速化を実現し、その結果を高性能計算分野の国際会議等で発表するとともに、その結果をまとめたものが国際会議「ParCo2019」の査読付きのプロシーディングとして出版されている。また、物理的結果も「J. Phys. Soc. Jpn.」に掲載されていることから、順調に進んでいると考えている。
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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、複数のGPUを使用するため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）
研究成果発表を予定していた会議等が中止になったため、参加費・旅費を繰り越しした。
（使用計画）
既に計算科学分野・物理分野とも新規の研究成果は得られており、その成果の発表に適した論文誌への投稿料や会議の参加費・旅費として使用する。
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