2014 Fiscal Year Annual Research Report
ノード内並列に適した量子モンテカルロ電子状態計算の新しい配位更新法の開発と検証
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25600156
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| Research Institution | Japan Advanced Institute of Science and Technology |
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Principal Investigator |
前園 涼 北陸先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 准教授 (40354146)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | 並列計算 / 電子状態計算 / 高速化 / GPU / モンテカルロ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
当該モンテカルロ法では、N個の粒子位置がステップ更新の対象となるが、全ての粒子位置を斉次に更新する必要は必ずしも無く、一つ一つを逐次的に更新する方法が一般的に広く採用されている実装である。逐次更新では、着目粒子以外の粒子位置について現段/前段の位置のいずれを採用するかに自由度があり、前段位置を採用することで新たな並列多重度を生み出せる（申請者による考案と実証）。平成25年度は、コード実装を集中的に行い、既にGPUに移植済の逐次更新/倍精度演算コードを基として、「逐次更新/倍精度演算」から「逐次更新/単精度演算」、更に「準斉次更新/単精度演算」と実装開発を進めた。本研究での遂行対象に据えたモンテカルロステップ更新部分のみならず、これに続くエネルギー算定部分にまで当該並列算法の適用を進め、同程度の高速化を達成することが出来た。さらに当初の研究計画範囲を更に超えて、「データ構造を改変して、CPU-GPU間でより高速なデータ転送を実現すること」及び「CPU逐次演算向けに逐次的に並んでいたエネルギー各項評価の順番を並列処理向けに組み直したこと」の二点について大きな進展を得て、コード全体の実用性向上に向けて、より高い達成度を実現した。
平成26年度以降においては、より少ない電子数をもつ系での加速化測定から、本算法の適用対象系システムサイズ依存性を検証し、データ転送時間やメモリレイテンシの測定から、理論性能に対し十分な程度を達成しているかを考察した。更に、リードオンリーメモリの利用有無に関する性能向上が可能かを検証した。並行して、北陸先端大保有のGPU搭載の大規模クラスタ計算機や、京スパコンでのノード内資源などを利用し、更に大規模なノード間並列とメニーコアのノード内並列がよく共存し、ノード間並列度数に応じて性能がリニアに向上するかどうかを検証した。
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