Research on high-performance and high-dimensional numerical linear algebra applying an asynchronous task mechanism on the exascale computing era

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19H04127
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60100:Computational science-related
• Research Institution: Institute of Physical and Chemical Research
• Principal Investigator: Imamura Toshiyuki 国立研究開発法人理化学研究所, 計算科学研究センター, チームリーダー (60361838)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 工藤 周平 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 助教 (50824421) ; 廣田 悠輔 福井大学, 学術研究院工学系部門, 助教 (60709765) ; 鈴木 智博 山梨大学, 大学院総合研究部, 教授 (70235977) ; 椋木 大地 国立研究開発法人理化学研究所, 計算科学研究センター, 研究員 (90742289) ; 鈴木 厚 国立研究開発法人理化学研究所, 計算科学研究センター, 上級研究員 (60284155)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 高性能数値線形代数 / タスクスケジュール / 高並列処理 / 非同期・条件付・競争的タスク / タスク並列 / DAG

Outline of Final Research Achievements

The main objective of this research project is to study asynchronous numerical algorithms and task technologies to improve system execution efficiency in the exascale era and to realize a development framework for high-performance numerical software that is sustainable in the future. To address this issue, we will investigate existing compiler runtime technologies, identify problems related to conditional task invocation and dynamic processing of dependencies that are necessary to realize numerical algorithms and incorporate them into actual numerical libraries to achieve results that contribute not only to execution speed but also to utilization efficiency. As a result, we identified issues related to the next generation of mixed-precision computation technology.

Free Research Field

高性能計算

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

計算機システムのメニイコア化が進み、適切な並列タスク数が数千以上の環境が通常となり逐次数値計算アルゴリズムはより高並列なアルゴリズムに変更する必要性がある。その基盤には数値計算アルゴリズムの研究と実際に動作をサポートするコンパイルランタイム系技術の融合が欠かせない。本研究はタスク制御に関する一側面を数値計算研究者の立場から提案し解決に導いた。数値計算ソフトウェアはシミュレーションやデータ分析において極めて重要な役割を果たすものであり、本手法はコデザイン的な側面を強化し実用化を進める必要性があると考える。