2015 Fiscal Year Research-status Report
GPUによる並列進化計算の汎用フレームワークの構築に関する研究
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25330296
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| Research Institution | Osaka Prefecture University |
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Principal Investigator |
筒井 茂義 大阪府立大学, 理学(系)研究科(研究院), 客員研究員 (90188590)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | GPU / GPGPU / 並列進化計算 / QAP / ACO / メニコアー計算機 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
GPU（Graphics Processing Unit）は，多数（数百個以上）の小さな演算装置（コア）から構成され，メニコアー計算機の代表的な演算装置である．しかしながら，これらの高い並列性を実現する方法は解く問題に依存する．
本研究では，多くの組合せ最適化問題の一般形である２次割当て問題（QAP；Quadratic Assignment Problem）をとりあげ，GPUを用いて進化計算で解く手法の一般化を進めた．特にGPUは，多数のスレッドをSIMT（Single Instruction, Multiple Threads）と呼ばれる方法で並列実行が行われるが，この際，異なるスレッドの処理において異なる分岐による処理の流れがある場合，遅延が発生する．本研究では，このような遅延が発生しないようにスレッドを効率的に制しえする手法（MATA; Move-Cost Adjustment Thread Assignment）を提案し，GPUにおける並列計算の効率化の手法として確立した．
一方，従来から用いられているCPU（Central Processing Unit）も8コア，16コアと多コア化が図られ（マルチコアCPU），OpenMPなどののマルチスレッドプログラミングにより，効率的な並列計算が可能になってきた．今年度は，マルチコアCPUによる効率的な並列進化計算手法を，ACO（Ant Colony Optimization）アルゴリズムを取り上げて実現した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
多数のコアを有する計算機（メニーコア計算機）の実現方法として，GPUの他，一つのコアの性能は低いが通常のマルチコアCPUのようにコアを数十集積する演算装置Xeon Phi（インテル社）があり，また通常の構成のCPUで演算装置を20以上有するマルチコアCPUがある．GPUとXeon Phiの進化計算を実行した場合の比較を行った結果，GPUの方が10倍以上高速になるという結果を得た．今後進化計算において，これら各種のメニーコア計算機を用いた並列進化計算の比較研究をまとめる必要がある．
平成27年度は，申請者の病気の入院治療のため（現在は完治），次年度に延長申請をせざるを得なくなった．
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| Strategy for Future Research Activity |
並列進化計算の方法としてGPUとXeon Phi，マルチコアCPUとの総合比較研究を行い，GPUが優位な条件を明らかにする研究を行う．また，非対称交叉オペレータのさらなる解析的研究を行う．
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| Causes of Carryover |
申請者の病気の入院治療のため（現在は完治），研究活動が一時中断したため，期間延長を申請したことによる．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
並列進化計算の方法としてGPUとXeon Phi，マルチコアCPUとの総合比較研究を行い，GPUが優位な条件を明らかにする研究を行う．
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