2015 Fiscal Year Annual Research Report
スパースデータの多階層メモリへの配置及び高速かつ省電力計算手法の開発と検証
Publicly Offered Research
| Project Area | Initiative for High-Dimensional Data-Driven Science through Deepening of Sparse Modeling |
|---|
| Project/Area Number |
26120530
|
|---|
| Research Institution | Kyushu University |
|---|
Principal Investigator |
藤澤 克樹 九州大学, マス・フォア・インダストリ研究所, 教授 (40303854)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2016-03-31
|
| Keywords | スパースモデリング / 高性能計算 / グラフ解析 / 数理最適化 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
現在、複雑化&大規模化が進んでいる実問題に対しては高次元データに普遍的に内在するスパース (疎)性を利用するスパースモデリングの手法が大きな期待を集めている。しかしデータのスパース性は最新の計算機アーキテクチャ上での計算性能を大 幅に低下させる要因の一つとなっている。そのため本研究プロジェクトでは当該領域内での計算需要の増大(特にグラフ探索や数 理最適化問題)と実問題への大規模計算時に遭遇する問題を考慮して以下の二つを主目的とする。1: 最新の計算機アーキテクチャ上でのスパースデータの多階層メモリへの配置手法及び高速かつ省電力計算手法の開発と検証 2: 1 の技術を活用したソフトウェア実装方式の提供及びグラフ探索及び数理最適化用のソフトウェアの開発と評価。代表的な最適化問題(数理計画問題) である半正定値計画問題 (SDP) や混合整数計画問題 (MIP) に対するソフトウェアにも同様の手法を適用する。本研究期間中にグラフ解析や最適化問題に対する高速・省電力計算に関する研究を中心的に行い、大規模な問題に対して極めて高い性能が得られることを示した。具体的には大規模なグラフを解くことで スパコン上のビッグデータ処理を計測する Graph500、及 び、その省電力性を計測する Green Graph500 ベンチマークを様々な研究機関や企業の協力と支援によって実施した結果、両者において世界第 1 位の高成績を達成した。また、世界最大規模の SDP を高速に解くことに成功している. 具体的には制約式の数が 233 万以 上となる世界最大規模の巨大 SDP を解くことに成功した. このとき東工大のスパコン TSUBAME ver.2 の 4080 個の GPU を同時に用いて最大で 1.774PFlops(2014年度の記録は1.713PFlops) の計算性能を達成した。
|
| Research Progress Status |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
|
