2019 Fiscal Year Research-status Report

Systematic study of core collapse supernova simulations on many-core computers

Research Project

Project/Area Number	19K03837
Research Institution	High Energy Accelerator Research Organization
Principal Investigator	松古栄夫大学共同利用機関法人高エネルギー加速器研究機構, 計算科学センター, 助教 (10373185)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	住吉光介沼津工業高等専門学校, 教養科, 教授 (30280720)
Project Period (FY)	2019-04-01 – 2022-03-31
Keywords	超新星爆発シミュレーション / 高性能計算 / GPU / PEZY-SC / SX-Aurora
Outline of Annual Research Achievements	本年度には、球対称下(1次元空間座標)でのニュートリノ輻射-流体力学コードの高速化と性能評価を、NVIDIA GPU, PEZY-SC, SX-Aurora 等のアーキテクチャに対して行った。球対称下ではこれまでより高精度の計算を行う準備が整った。これらの高速化手法を2次元、3次元に拡張するために、多次元のBoltzmann方程式ソルバーに対して、最も時間がかかる陰解法における線型方程式解法を演算アクセラレータにオフロードするコードを実装した。各アーキテクチャに対して、以下のような成果が得られた。 (1) GPUでのシミュレーションコードの最適化と性能評価。既に実装済みの球対称計算コードに加えて、3次元への拡張を行った。ニュートリノに対するBoltzmann方程式ソルバーにおける線型方程式に対する反復解法部分を、OpenACC を用いてオフロードコードするコードを実装した。GPUを搭載した計算サーバを導入し、開発環境を整備した。 (2) PEZY-SCプロセッサでの最適化。球対称コード、多次元Boltzmann方程式ソルバーに対し、移植と最適化、性能評価を行った。PEZY-SC は階層的な構造を持つメニーコア型演算加速器であり、これを効率よく利用するための手法を整備することができた。デバイスメモリのアクセス性能が大幅に向上した次世代チップが開発されれば大きな高速化が期待できる。 (3) NEC SX-Aurora TSUBASA での計算コードの性能評価。KEKで共同利用に供されているSX-Auroraはベクトル計算機であり、本研究のような計算コードに高い性能を発揮することが期待される。計算コードの性能評価を行い、これから最適化を進める準備を行った。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 球対称系のシミュレーションコードを多次元に拡張する計画については順調に進展している。メインのターゲットであるGPUでの高速化は順調に進んでおり、PEZY-SCシステム上での高速化についてはほぼ計画していた開発が完了した。SX-Auroraやその他のアーキテクチャに対して、ベンチマーク用のコードを整備できたので、今後は様々なアーキテクチャに対して性能評価と最適化の準備が整った。球対称系の系統的な計算についてはやや進捗が遅れているが、整備したGPU搭載の計算機を活用して今後すすめてゆく準備ができたと考えている。
Strategy for Future Research Activity	整備したGPU搭載計算機を用いて、球対称系の高精度計算を進めながら、多次元コードの高速化と移植効率を上げるための研究開発を進めていく計画である。GPUなど演算アクセラレータでの高速化については、最適化のテクニックは蓄積できたので、今後は効率的なアルゴリズムの探索と、演算加速部へのオフロードを行うコード生成の効率化について研究開発を行っていきたい。多次元Boltzmann方程式ソルバーのベンチマークコードが準備できたので、ベクトル計算機である NEC SX-Aurora や、SIMD型マルチコアアーキテクチャである富岳コンピュータ、Intel Knights Landing (Oakforest-PACS)などで性能評価と最適化手法の整備を行い、様々な計算機を効率よく利用するための知見を蓄積する。これを基に大規模シミュレーションの高速化に貢献していきたい。
Causes of Carryover	2019年度にはGPU搭載サーバの購入を行ったが、購入の際に当初の予定より高性能の機器を導入するため、前倒し支払い請求を行った。これは2019年度後半の成果報告や研究打ち合わせのための旅費等を含めての予算計画であったが、できるだけ次年度以降に旅費等を持ち越すため節約したこと、年度終盤のコロナウイルスの影響による会議や打ち合わせの中止により、次年度使用額が予定より大きくなった。2020年度においては、上記の前倒し支払い請求により、当初より経費を節約した計画に変更するつもりであったが、次年度使用額が生じたことにより概ね当初の計画に従って使用してゆくことができるようになった。