2022 Fiscal Year Annual Research Report
デジタルツインのための大規模解析プラットホームの開発
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20J22348
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
日下部 亮太 東京大学, 工学系研究科, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2020-04-24 – 2023-03-31
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| Keywords | 大規模並列計算 / 地震シミュレーション / GPU |
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| Outline of Annual Research Achievements |
(1)大規模地震シミュレーション手法を用いた液状化解析：昨年度までに開発してきた大規模地震シミュレーション手法を使用して、実地盤データをもとに作成した地盤モデル(3.8億自由度)についての地盤液状化を考慮した地震シミュレーションを行った。解析には64GPUを12時間使用した。既往研究と比較すると60倍の問題規模の解析を約1/8の計算時間で実施できるようになっており、本課題の開発手法の有効性が示された。
(2)サロゲートモデルによる地震シミュレーションの高速化：地震シミュレーション内で生成されるデータを逐次的に学習し、シミュレーション内の解の高次モードを推定することでシミュレーションを加速するサロゲートモデルをGPU上で効率的に実装する手法を開発した。ニューラルネットワークによる順解析の代理となるサロゲートモデルでは，シミュレーションと同程度の精度を保証することは難しいが、本手法はシミュレーション内でサロゲートモデルを用いることで、この課題を解決し、かつ、シミュレーションの加速を可能としている。
(3)地盤の構造推定のための基礎検討：デジタルツイン上では、観測データを用いたモデルの改善(観測地震動を用いた地盤の地下構造推定など)が想定される。そこで、地震シミュレーションのアプリ化を行い、多数回解析の自動化を実現した。これを拡張することで、地盤の地下構造推定が可能になると期待される。
(4)高計算コストカーネルの高速化：地震シミュレーションにおいては、疎行列ベクトル積に最も高い計算コストがかかるため、その高速化は重要である。次世代のGPUを想定した疎行列ベクトル積カーネルの開発を行い、従来版のカーネルと比較して1.4倍の高速化を実現した。この開発カーネルを使用することで、本課題の開発手法の高速化が期待される。
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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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