2022 Fiscal Year Annual Research Report
Quantum-Annealing Assisted Innovative Material Informatics Infrastructure
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19H01095
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
小林 広明 東北大学, 情報科学研究科, 教授 (40205480)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
撫佐 昭裕 東北大学, サイバーサイエンスセンター, 客員教授 (40639655)
阿部 圭晃 東北大学, 流体科学研究所, 助教 (40785010)
岡部 朋永 東北大学, 工学研究科, 教授 (50344164)
佐藤 雅之 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (50781308)
小松 一彦 東北大学, サイバーサイエンスセンター, 准教授 (50813888)
大関 真之 東北大学, 情報科学研究科, 教授 (80447549)
菊川 豪太 東北大学, 流体科学研究所, 准教授 (90435644)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 高性能計算 / 高分子材料設計 / 量子アニーリング / クラスタリング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
高分子材料設計サブグループでは、大規模系における材料物性のデータ取得を目指し、DPD法における粒子の粗視化レベルの検討を行い、反応に与する官能基の粗視化は結果に影響することを明らかにした。また、内部に不均一相分離構造を有する大規模系でのDPD計算を実現した。加えて高効率な材料探索技術の開発のために、ベイズ推定（ガウス過程法）の高速化・高精度化を行った。高次精度流体解析手法（FR法）のベクトル計算機への実装については、単一プロセスによる実装を行なったことで大幅な高速化が達成され、大規模解析においても50%程度のStrong scalingを出すことが出来た。
高性能情報処理基盤サブグループでは、高分子材料設計サブグループと連携し、反応MDシミュレーションコードにおけるメモリー使用の効率化、領域分割法による高速化を行った。その結果、従来の並列数50までの制限をなくすことができ、64コアの実行で実行時間を20%短縮することができた。さらに、メモリ削減技術の開発も行い、メモリ使用量を1/5に削減することに成功し、より大規模なモデル実行が可能になった。
高分子材料シミュレーションの結果分析に必要なクラスタリング技術の研究開発においては、量子アニーリング(QA)を用いたクラスタリングには前処理に時間を要してしまうという問題があったが、従来の高性能計算技術（HPC）に用いられる科学技術計算ライブラリを活用する前処理方式を開発することで、QAとHPCの特徴を活かしたクラスタリング手法を実現することができた。
高分子材料設計を含めた科学技術計算プログラムにしばしば含まれる間接メモリアクセスの高速化にも取り組み、ページアドレス変換機構への負荷を削減可能なアーキテクチャ設計を行い、高性能情報処理基盤の性能向上を低いハードウェアコストで実現できることを明らかにした。
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| Research Progress Status |
令和4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4年度が最終年度であるため、記入しない。
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