| Project/Area Number |
20K11843
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60090:High performance computing-related
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| Research Institution | Shizuoka Institute of Science and Technology |
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Principal Investigator |
Kouya Tomonori 静岡理工科大学, 情報学部, 教授 (80319152)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2022: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2021: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 多倍長精度浮動小数点演算 / 基本線形計算 / 最適化 / SIMD / OpenMP / 行列乗算 / 尾崎スキーム / 分割統治法 / 多倍長精度演算 / BLAS / AVX2 / 多倍長浮動小数点演算 / 基本線型計算 / 並列化 / マルチコアCPU / 多倍長精度数値計算 / 線型計算 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は，倍精度浮動小数点数(binary64)を越える多倍長精度をサポートする高精度線形計算ライブラリを，マルチコアCPU向けに最適化して高性能化することを目的とする。特に最適化効果の高い密行列乗算に対し，計算精度に応じた多倍長精度演算を使い分け，無誤差変換技法，並列化技法，分割統治法による演算回数の低減技法を組み合わせ，最大の性能向上を引き出せるソフトウェアライブラリを構築し，既存のライブラリとの性能比較を行って有用性を示す。
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| Outline of Final Research Achievements |
We have developed our original fast basic linear computation library supporting multiple-precision floating-point arithmetic, and already published it as open-source project. That includes multi-component-way fixed-precision arithmetic and optimized routines using AVX2, and multi-digit-way arbitrary precision arithmetic using C-native function call which can reduce overhead due to C++ class. For matrix multiplication, the Ozaki scheme and the Strassen algorithm have been implemented, so we have observed that the Ozaki scheme can be more efficient than Strassen algorithm in middle-precision arithmetic, and already published it as the international proceeding paper.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
我々の開発した多倍長精度最適化基本線形計算ライブラリは，標準的な多倍長精度線形計算ライブラリよりも高速であり，OpenMP, AVX2, 尾崎スキーム，Strassenアルゴリズムといった，あらゆる最適化手法を取り入れている。よって，大規模な悪条件問題をより高速に解くことができ，スーパーコンピュータからコンシューマ向けのノートパソコンまで利用することができるものである。Pythonモジュールとしても実験的に実装しており，深層学習結果の検証や，可視化ツールとの連携も可能であり，敷居の高い多倍長精度計算環境をカジュアルに，高価な商用ソフトウェアを介することなく利用できる。
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