2014 Fiscal Year Research-status Report
GPGPUの高度並列化計算によるKAGRAデータの解析
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26400295
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| Research Institution | Osaka City University |
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Principal Investigator |
神田 展行 大阪市立大学, 大学院理学研究科, 教授 (50251484)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 重力波観測 / データ解析 / GPGPU / 高度並列化計算 / 宇宙物理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究計画の目的は、GPGPUの特性を最大限利用した高度な並列計算を応用し、重力波データ解析の高速化をおこなうことである。
GPGPUとは、画像処理演算装置による汎目的計算であるが、特に、数百以上の多数のコアを有することによる並列化のメリットがある。このことを重力波検出器のデータ解析に適用し、比較的短い時系列でのデータ単位での処理が多い計算の高速化を実現する。
実際の試験は、2015年に予定されているKAGRA実験の観測データを用いることができると期待され、計画の前半で準備をし、後半はKAGRAデータを用いて各種の試験を行う。
また、もともと画像処理演算装置であるGPUの性質を生かして、高速のイベントディスプレイの作成も検討する。
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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
計画初年度である平成２６年度は、まずは我々自身の先行研究「ラジオメトリ計算」で培った知見（GPU上でのFFT計算、乱数発生、マザーボード-GPU間のデータ転送の効率など）を整頓する必要があった。ラジオメトリ計算は、天球上に局在して常時放射されている重力波源について感度があるが、従来の研究では背景重力波的な非一様なホットスポットを想定していた。原理的にはパルサーからの連続重力波の探索も可能である。ただし、パルサーからの重力波は位相が決まった安定な発信源であると期待できるため、探索にはドップラー補正やヘテロダイン検出を行い感度を高くする工夫がなされている。その処理が全天探索を困難にしている。我々は、GPGPUを用いて連続重力波の処理の高速化に着目し、調査を開始した。
ただし、連続重力波探索計算の高速化の実装については、初年度内ではまだ具体的なデータフローや計算のGPGPUへの配分などの具体的なところまでアイデアが完成していない。
一方で、最近のアーキテクトのGPUでの試験も行う必要が有る。この数年で、GPGPUの科学記述計算への応用が進んでおり、その性能を重力波の解析で検証したい。そこで、Titan Zアーキテクトのワークステーションを導入し、テストに使用を開始した。
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| Strategy for Future Research Activity |
KAGRAの初観測は2015年12月を予定している。本研究では、２年目の前半まではGPGPUによる計算の高速化や連続波探索への適用方法を研究し、後半では実際の観測データを処理して、その方法を検証する。
実際の観測データには事前のシミュレーションでは再現できない様々な雑音や検出器装置コンディションの変化が予想される。このような質が一様でないデータをGPGPUで処理する場合に、特に並列化やデータサイズの最適化にどのような調整が必要となるかは興味深い内容である。
また、高速化によって、いままでよりも広い探索パラメーターや冗長な計算の繰り返しを許す探索、あるいはシミュレーション計算の試行回数を増やすことが可能になる。このことを活かして、重力波検出器で可能な物理（サイエンス）について、シミュレーションスアタディも行いたい。
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| Causes of Carryover |
本年度はワークステーションの購入、複数回の出張などをおこなったが、謝金・その他が発生しなかったために、少し余ってしまった。研究上有用な機器を購入するにはこれだけではやや足りない。旅費での利用を検討したが、年度末までに本研究で出すべき出張が生じなかったため、無理をせずに繰り越すこととした。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
次年度の旅費に使用する。日本物理学会か、研究会での発表の出張などに充てる。
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