• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to project page

2021 Fiscal Year Research-status Report

量子アニーリングマシンと高性能計算機とをシームレスに連携するプログラミング基盤

Research Project

Project/Area Number 20K11838
Research InstitutionTohoku University

Principal Investigator

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)

Project Period (FY) 2020-04-01 – 2023-03-31
Keywordsアニーリングマシン / イジングモデル / クラスタリング
Outline of Annual Research Achievements

本研究では、量子アニーリングマシンを高性能計算機の新しいアクセラレータとして容易に利用できるプログラミング基盤の要素技術を確立するために、従来のアクセラレータを利用するためのプログラム情報やライブラリ情報の活用を検討している。これを実現するために、量子アニーリングマシンへのオフロードの検討、量子アニーリングマシンのためのプログラム基盤開発、そして、量子アニーリングマシンの量子ソルバ活用の3つの研究項目を設定し、研究を遂行している。
本年度の量子アニーリングマシンへのオフロード検討について取り組みとして、昨年度検討および性能分析を行ったクラスタリング手法について、量子アニーリングマシンにオフロードすることで高いクラスタリング精度を実現可能なイジングモデルに基づくクラスタリング開発を行った。K-meansなどに代表される疑似最適クラスタリング手法とは異なり、同一クラスタ内距離の総和の合計値を最小化することで、厳密なクラスタリングを実現できることを明らかにした。
量子アニーリングマシンのためのプログラム基盤開発については、機械学習向けプログラムを量子アニーリングマシンやGPUなどを意識することなくシームレスにプログラムが可能なプログラム基盤の概念設計を行い、基盤の開発に着手した。
量子アニーリングマシンの量子ソルバ活用については、量子アニーリングマシンを活用する機械学習向けプログラムにおいて、量子ソルバを活用する方法を検討し、基盤開発とともに概念設計を行った。特に、イジングモデルに基づくクラスタリングにおいて量子ソルバを活用する方法の検討を行った。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

本年度は、量子アニーリングマシンを活用するイジングモデルに基づく機械学習アルゴリズムの一つであるクラスタリング手法の開発が出来たことにより、量子アニーリングマシンへのオフロード、量子ソルバの活用に目処がつけられた。また、これらの知見をもとに、量子アニーリングマシンのためのプログラム基盤開発の概念設計ができた。そのため、計画通りに研究が進捗していると考えており、このことから、本研究はおおむね順調に進展していると判断している。

Strategy for Future Research Activity

次年度は、これまでの研究を継続し、アニーリングマシンを高性能計算機の新しいアクセラレータとして容易に利用できるプログラミング基盤の開発を推進する。特に、3つの研究項目をまとめ、量子アニーリングマシンを活用するプログラム基盤に必要な要素技術を確立する。

Causes of Carryover

新型コロナウィルスの影響により、予定していた国際会議への現地参加が困難となった。次年度は、オンラインで開催される国際会議への積極的な参加および、現地開催される国際会議への参加予定である。

  • Research Products

    (11 results)

All 2021

All Journal Article (11 results) (of which Peer Reviewed: 11 results,  Open Access: 5 results)

  • [Journal Article] A dynamic parameter tuning method for SpMM parallel execution2021

    • Author(s)
      Qi Bin、Komatsu Kazuhiko、Sato Masayuki、Kobayashi Hiroaki
    • Journal Title

      Concurrency and Computation: Practice and Experience

      Volume: 2021:e6755 Pages: 1-15

    • DOI

      10.1002/cpe.6755

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Detection of Machinery Failure Signs From Big Time-Series Data Obtained by Flow Simulation of Intermediate-Pressure Steam Turbines2021

    • Author(s)
      Komatsu Kazuhiko、Miyazawa Hironori、Yiran Cheng、Sato Masayuki、Furusawa Takashi、Yamamoto Satoru、Kobayashi Hiroaki
    • Journal Title

      Journal of Engineering for Gas Turbines and Power

      Volume: 144 Pages: -

    • DOI

      10.1115/1.4052142

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Performance and Power Analysis of a Vector Computing System2021

    • Author(s)
      4.Kazuhiko Komatsu, Akito Onodera, Erich Focht, Soya Fujimoto, Yoko Isobe, Shintaro Momose, Masayuki Sato, Hiroaki Kobayashi
    • Journal Title

      Supercomputing Frontiers and Innovations

      Volume: 8 Pages: 75-94

    • DOI

      10.14529/jsfi210205

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Optimizing Load Balance in a Parallel CFD Code for a Large-scale Turbine Simulation on a Vector Supercomputer2021

    • Author(s)
      Osamu Watanabe, Kazuhiko Komatsu, Masayuki Sato, Hiroaki Kobayashi
    • Journal Title

      Supercomputing Frontiers and Innovations

      Volume: 8 Pages: 114-130

    • DOI

      10.14529/jsfi210207

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] An External Definition of the One-Hot Constraint and Fast QUBO Generation for High-Performance Combinatorial Clustering2021

    • Author(s)
      Kumagai Masahito、Komatsu Kazuhiko、Takano Fumiyo、Araki Takuya、Sato Masayuki、Kobayashi Hiroaki
    • Journal Title

      International Journal of Networking and Computing

      Volume: 11 Pages: 463~491

    • DOI

      10.15803/ijnc.11.2_463

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Efficient Mixed-Precision Tall-and-Skinny Matrix-Matrix Multiplication for GPUs2021

    • Author(s)
      Tang Hao、Komatsu Kazuhiko、Sato Masayuki、Kobayashi Hiroaki
    • Journal Title

      International Journal of Networking and Computing

      Volume: 11 Pages: 267~282

    • DOI

      10.15803/ijnc.11.2_267

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Ising-Based Combinatorial Clustering Using the Kernel Method2021

    • Author(s)
      Kumagai Masahito、Komatsu Kazuhiko、Sato Masayuki、Kobayashi Hiroaki
    • Journal Title

      Proceedings of 2021 IEEE 14th International Symposium on Embedded Multicore/Many-core Systems-on-Chip (MCSoC)

      Volume: - Pages: 197-203

    • DOI

      10.1109/MCSoC51149.2021.00037

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Optimizations of a Linear Matrix Solver in a Composite Simulation for a Vector Computer2021

    • Author(s)
      He Zhilin、Komatsu Kazuhiko、Sato Masayuki、Kobayashi Hiroaki
    • Journal Title

      Proceedings of 12th International Symposium on Parallel Architectures, Algorithms and Programming (PAAP 2021)

      Volume: - Pages: 33-37

    • DOI

      10.1109/PAAP54281.2021.9720445

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] An Externally-Constrained Ising Clustering Method for Material Informatics2021

    • Author(s)
      Komatsu Kazuhiko、Kumagai Masahito、Qi Ji、Sato Masayuki、Kobayashi Hiroaki
    • Journal Title

      Proceedings of 2021 Nineth International Symposium on Computing and Networking Workshops (CANDARW)

      Volume: - Pages: 201-204

    • DOI

      10.1109/CANDARW53999.2021.00040

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Register Flush-free Runahead Execution for Modern Vector Processors2021

    • Author(s)
      Takayashiki Hikaru、Sato Masayuki、Komatsu Kazuhiko、Kobayashi Hiroaki
    • Journal Title

      Proceedings of 2021 IEEE 33rd International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC-PAD)

      Volume: - Pages: 114-125

    • DOI

      10.1109/SBAC-PAD53543.2021.00023

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] A Processor Selection Method based on Execution Time Estimation for Machine Learning Programs2021

    • Author(s)
      Murakami Kou、Komatsu Kazuhiko、Sato Masayuki、Kobayashi Hiroaki
    • Journal Title

      Proceedings of 2021 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops (IPDPSW)

      Volume: - Pages: 779-788

    • DOI

      10.1109/IPDPSW52791.2021.00116

    • Peer Reviewed

URL: 

Published: 2022-12-28  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi