| Project/Area Number |
21H03447
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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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 | Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology |
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Principal Investigator |
Ida Akihiro 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 付加価値情報創生部門(地球情報科学技術センター), 主任研究員 (80742121)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
横田 理央 東京工業大学, 学術国際情報センター, 教授 (20760573)
塙 敏博 東京大学, 情報基盤センター, 教授 (30308283)
岩下 武史 京都大学, 学術情報メディアセンター, 教授 (30324685)
大島 聡史 九州大学, 情報基盤研究開発センター, 准教授 (40570081)
星野 哲也 名古屋大学, 情報基盤センター, 准教授 (40775946)
平石 拓 京都橘大学, 工学部, 専任講師 (60528222)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥17,290,000 (Direct Cost: ¥13,300,000、Indirect Cost: ¥3,990,000)
Fiscal Year 2023: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000)
Fiscal Year 2022: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000)
Fiscal Year 2021: ¥5,330,000 (Direct Cost: ¥4,100,000、Indirect Cost: ¥1,230,000)
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| Keywords | 近似計算 / 低ランク / H行列法 / 数値線形代数 / 行列近似 / 高性能計算 / 並列計算 / アルゴリズム / 混合精度演算 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、科学技術計算およびデータ科学計算に必要な数値線形代数の行列演算について、格子H行列に基づき実行するアルゴリズム群を開発する。
格子H行列は、研究代表者らが提案した低ランク構造行列法の一種であり、従来型のH行列では困難なアルゴリズムの開発を見通し良く行うことができる。計算に必要な密行列演算を格子H行列による近似演算に置き換え、計算機メモリと演算量の大幅な削減により、計算の大規模化・高速化を実現する。
アルゴリズム開発は、最新の計算機アーキテクチャで構成されるクラスタ計算機を意識して行う。実装に際しては、混合精度演算・動的負荷分散などを含め最適な手法を研究する。
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| Outline of Final Research Achievements |
We conducted research and development aimed at constructing a numerical linear algebra system based on the lattice H-matrix. We proposed an algorithm to calculate all eigenvalues for the BLR matrix, a special case of the lattice H-matrix. Research on high-performance implementation of the lattice H-matrix method was carried out. By adding efficient work-stealing functions to task parallelization languages, we successfully improved the computational performance of H-matrix partitioning and low-rank structured matrix generation on distributed memory parallel computers. Furthermore, we developed an H-matrix-vector multiplication computation method that achieves over 85% of the theoretical limit performance on computing nodes using various latest CPU architectures. Additionally, we developed a method for fast QR decomposition of BLR matrices using the MIG feature of the latest GPUs.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
格子Ｈ行列法は、大規模な科学技術計算を少ない計算量とメモリ使用量で実地するための手法であり、多くの実問題（超電導解析、地震波動解析、マイクロマグネティクス計算など）で使用されている。本研究では、格子Ｈ行列法の理論的枠組みを拡張し、最新計算機アーキテクチャの性能を引出す数値計算アルゴリズムを開発した。この成果は、計算科学の理論的枠組みを拡張した学術的意義に加え、実応用シミュレーションを大規模化・高速化する社会的意義も大きい。
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