| 研究課題/領域番号 |
17K00165
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
高性能計算
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
下川辺 隆史 東京大学, 情報基盤センター, 准教授 (40636049)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2017年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 適合細分化格子 / 動的負荷分散 / 高生産フレームワーク / 高性能計算 / スーパーコンピュータ / GPU / 適合細分化格子法 / ステンシル計算 / 時間ブロッキング法 / ハイパフォーマンス・コンピューティング / アルゴリズム / フレームワーク / 計算科学 / 大規模計算 |
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| 研究成果の概要 |
近年、大規模GPU計算が可能となり、広大な計算領域の場所によって求められる精度が異なる問題に有効な手法が要求されている。本研究では、GPUが得意なステンシル計算を活用しながら、高精度が必要な領域を局所的に高精細にできる適合細分化格子法(AMR法) を様々なアプリケーションへ適用できるAMRフレームワークを構築した。GPU スパコンに適した動的負荷分散手法、通信削減技術、時間発展の最適化などを開発し導入した。AMRフレームワークに基づいた3 次元圧縮性流体計算で高い並列化効率を達成し、その有用性を示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ペタスケールのスパコンでは、低消費電力かつ高性能を達成するため数千台を超えるGPUが搭載され、日本、 米国などで稼働している。格子計算はスパコンを利用する代表的なアプリケーションで、局所的に高精細な大規模計算を実現させる意義は大きい。 大規模な格子計算に向けて、通信やデータ移動の少ないアルゴリズムの開発は必須であり、スパコンに必須な通信隠蔽・削減技術と併用して、高性能AMR法を達成する試みの意義は大きい。本研究は、個別アプリケーションに特化したAMR法を構築するものでなく、汎用フレームワークを構築するものであり、大規模GPUアプリケーションの開発を支援する基盤技術となり、波及範囲は広い。
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