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多数回解析による汎用的地震シミュレーション手法の開発

研究課題

研究課題/領域番号 18J22867
研究種目

特別研究員奨励費

配分区分補助金
応募区分国内
研究分野 構造工学・地震工学・維持管理工学
研究機関東京大学

研究代表者

山口 拓真  東京大学, 工学系研究科, 特別研究員(DC1)

研究期間 (年度) 2018-04-25 – 2021-03-31
研究課題ステータス 完了 (2019年度)
配分額 *注記
2,800千円 (直接経費: 2,800千円)
2019年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
2018年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
キーワードGPU計算 / 有限要素解析 / 多数回解析
研究実績の概要

本研究は多数回の地震シミュレーションを通したシミュレーション内の不確実性の考慮や地盤構造の最適化実現を目的としており,当該年度においては課題となっていた有限要素解析の高速化,および多数回計算によるデータ分析手法導入の両面でそれぞれ当初の目的を十分に達成した.
有限要素解析の高速化においては,AIに特化したハードウェアを活用したソルバーの計算コスト削減手法に関する検討を行った.近年の計算機は特定の演算を高速に処理するためのコアが搭載される傾向にあり,その中でも深層学習をターゲットとして,行列行列積の計算に特化したコアを有する演算器が多く発表されている.これに着目し,AIに特化したハードウェアを利用して有限要素地震シミュレーションの計算コストの大部分を占めるソルバー部分を高速化するアルゴリズム及び実装を行った.また同時に,コードの保守管理性を担保するために,指示行ベースでのGPU実装に関する検討も行い,コードに大きく修正を加えることなく実用上問題のない性能が得られることを示した.
多数回計算によるデータ分析においては,三次元内部構造の推定を対象問題とした検討を行った.開発されたソルバーを用いて多数の波動場解析を行い,解析結果に基づくAIの構築を行った.内部構造の評価をAIによって行うことで,観測データにより即した結果を与える内部構造を短時間で選別することが可能となり,従来の逐次的な最適化によるアプローチと比較して実計算時間が短縮できることを示した.
これらの結果から,計算機科学および計算科学を考慮した手法開発によって従来では実現しえなかった大自由度問題の多数回計算が導入可能であり,地震シミュレーションのより合理的な被害推定結果が導けることを示唆した.

現在までの達成度 (段落)

翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。

今後の研究の推進方策

翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。

報告書

(2件)
  • 2019 実績報告書
  • 2018 実績報告書
  • 研究成果

    (11件)

すべて 2020 2019 2018 その他

すべて 国際共同研究 (2件) 雑誌論文 (3件) (うち国際共著 3件、 査読あり 3件、 オープンアクセス 3件) 学会発表 (6件) (うち国際学会 2件)

  • [国際共同研究] Oak Ridge National Laboratory(米国)

    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
  • [国際共同研究] オークリッジ国立研究所(米国)

    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
  • [雑誌論文] GPU Implementation of a Sophisticated Implicit Low-Order Finite Element Solver with FP21-32-64 Computation Using OpenACC2020

    • 著者名/発表者名
      Takuma Yamaguchi, Kohei Fujita, Tsuyoshi Ichimura, Akira Naruse, Muneo Hori, and Lalith Wijerathne
    • 雑誌名

      Proceedings In International Workshop on Accelerator Programming Using Directives

      巻: -

    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [雑誌論文] Low-Order Finite Element Solver with Small Matrix-Matrix Multiplication Accelerated by AI-Specific Hardware for Crustal Deformation Computation2020

    • 著者名/発表者名
      Takuma Yamaguchi, Kohei Fujita, Tsuyoshi Ichimura, Akira Naruse, Jack C. Wells, Thomas C. Schulthess, Christopher J. Zimmer, Tjerk P. Straatsma, Muneo Hori, Lalith Maddegedara, and Naonori Ueda
    • 雑誌名

      Proceedings In The Platform for Advanced Scientific Computing

      巻: -

    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [雑誌論文] Matched Filtering Accelerated by Tensor Cores on Volta GPUs With Improved Accuracy Using Half-Precision Variables2019

    • 著者名/発表者名
      Yamaguchi Takuma、Ichimura Tsuyoshi、Fujita Kohei、Kato Aitaro、Nakagawa Shigeki
    • 雑誌名

      IEEE Signal Processing Letters

      巻: 26 号: 12 ページ: 1857-1861

    • DOI

      10.1109/lsp.2019.2951305

    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [学会発表] GPUによる三次元地盤増幅解析を用いた三次元地盤構造推定手法の開発2019

    • 著者名/発表者名
      山口拓真,藤田航平,市村強,堀宗朗,ラリスウィジャラトネ
    • 学会等名
      計算工学講演会
    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
  • [学会発表] GPUクラスタ上での地盤震動解析を用いた最適化による三次元地盤構造推定手法の開発2019

    • 著者名/発表者名
      山口拓真,市村強,藤田航平,堀宗朗,ラリスウィジャラトネ
    • 学会等名
      応用力学シンポジウム
    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
  • [学会発表] Acceleration of Unstructured Low-Order Finite-Element Earthquake Simulation Using OpenACC2019

    • 著者名/発表者名
      Takuma Yamaguchi
    • 学会等名
      OpenACC annual meeting
    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] ハイパフォーマンスコンピューティング研究会2019

    • 著者名/発表者名
      山口拓真
    • 学会等名
      GPUによる3次元非構造格子有限要素解析の高速化
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
  • [学会発表] Heuristic Optimization with CPU-GPU Heterogeneous Wave Computing for Estimating Three-dimensional Inner Structure2019

    • 著者名/発表者名
      Takuma Yamaguchi, Tsuyoshi Ichimura, Kohei Fujita, Muneo Hori, Lalith Wijerathne
    • 学会等名
      International Conference on Computational Science
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 多数回3次元地殻変動計算を対象とするOpenACCを用いた有限要素解析高速化手法の開発2018

    • 著者名/発表者名
      山口拓真
    • 学会等名
      応用力学シンポジウム
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書

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公開日: 2018-05-01   更新日: 2024-03-26  

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