2012 Fiscal Year Annual Research Report
相互依存関係を持つ異種タスクの同時処理に関するGPGPUによる高速化の研究
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23300007
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Research Institution | Osaka University |
Principal Investigator |
萩原 兼一 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (00133140)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
置田 真生 大阪大学, 情報科学研究科, 助教 (50563988)
伊野 文彦 大阪大学, 情報科学研究科, 准教授 (90346172)
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Project Period (FY) |
2011-04-01 – 2014-03-31
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Keywords | 高性能計算 / GPUコンピューティング / コンパイラ |
Research Abstract |
高性能計算分野でGPGPUは有効な技術として定着している.行列積計算など特定の計算をするGPUプログラムの開発が研究の中心である.他の計算をするには他のGPUプログラムの開発が必要である.GPGPUをより広範囲で有効とするためには,次の2つのGPGPU技術の開発が不可欠と考え,その開発を研究目的としている.a)概念上,異種タスクを多数同時に処理するGPGPU技術.b)コンパイラのように任意のユーザ定義式を処理可能とするGPGPU技術.そのための具体的題材として,ユーザが生体機能記述言語により生体機能をモデルとして記述し,それをシミュレーションすることを題材に研究を進めている. 平成24年度は,遅延微分方程式(DDE)および関数の集合で表された生体モデルを対象に,その数式群の数値解を計算できるようにした.これにより,処理可能な生体機能モデルの対象を拡大できた.GPUは内部に多数のコアを持つ並列計算機であるが,それらのコアは複数個ごとにグループ化されており,グループごとに処理内容を統一したときに処理効率が高い.一方,処理内容を統一できない場合は,GPUでの性能向上は望めない.これを解決することが,上記a)およびb)の問題点の解決が最も重要である. 上記a)の問題点を解決するために,スタックマシンを用いたインタプリタ方式を考え,それをさらに高速化する手法を開発し,その手法の副産物として,b)の問題点も開発した. DEEを用いた視覚野神経モデルは,興奮性神経細胞を縦横101 個のメッシュ状に並べたものを上下2 層に接続したモデルである.このモデルは代数関数を1,377,145個,常微分方程式を 387,638個,遅延微分方程式を 20,402個の数式規模である.この処理時間に関して,CPUの1コアでの実行に対して,GPUでは最大で約24倍の高速化を達成した.
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
平成24年度までの達成度は計画通りである.
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Strategy for Future Research Activity |
GPGPUに関しては計画ステップを前倒しに実施する.なお,計算対象に関するGPGPU処理で考案した方法は,共有メモリのマルチコア・コンピュータでの実行にも適用可能なので,GPUだけでなく実行環境をマルチコアコンピュータにも拡張し,性能比較する.また,新たに心筋細胞モデルを実験対象とする.このモデルは規模が大きいので複数GPUでの処理を試みる.ただ,モデル規模が大きくなると,対応するグラフの規模が大きくなり,使用するメモリ量が増加することが問題であり,この対策が新たな課題となる.
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Research Products
(12 results)
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[Presentation] Multilevel modeling of Physiological Systems and Simulation Platform: PhysioDesigner, Flint and Flint K3 service
Author(s)
Yoshiyuki Asai, Takeshi Abe, Masao Okita, Tomohiro Okuyama, Nobukazu Yoshioka, Shigetoshi Yokoyama, Masaru Nagaku, Kenichi Hagihara, and Hiroaki Kitano
Organizer
the 3rd Workshop on High Speed Network and Computing Environments (HSNCE 2012)
Place of Presentation
Izmir, Turkey
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