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エクサスケール計算機を想定した量子モデルシミュレーションに対する並列化・高速化

研究課題

研究課題/領域番号 18K11345
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分60100:計算科学関連
研究機関国立研究開発法人日本原子力研究開発機構

研究代表者

山田 進  国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, システム計算科学センター, 研究主幹 (80360436)

研究分担者 永井 佑紀  国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, システム計算科学センター, 副主任研究員 (20587026)
大橋 洋士  慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (60272134)
町田 昌彦  国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, システム計算科学センター, 研究主席 (60360434)
研究期間 (年度) 2018-04-01 – 2023-03-31
研究課題ステータス 完了 (2022年度)
配分額 *注記
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
キーワード高性能計算 / 固有値計算 / LOBPCG法 / GPU / 複数固有値 / マルチCPU / 並列計算 / マルチGPU / ハミルトニアン / LOPBCG法 / シェアードメモリ / エクサスケール計算機 / 強相関量子多体モデル
研究成果の概要

本研究では電子間に強い相関のある量子多体モデルであるハバードモデルのエネルギーを表現する行列であるハミルトニアンの固有値を計算する方法の1つであるLOBPCG法の並列化・高速化を実施した。LOBPCG法は線型計算の組み合わせであり、すでに開発されている線型計算用のルーチンを用いることである程度高速に計算できるが、このルーチンは汎用的であるため、問題の性質を利用した高速化を実現できない。そこで、問題の物理的性質やLOBPCG法のアルゴリズムを考慮して計算コードを再構築することで高速化や並列化を実施し、実際に並列計算機を利用した計算から開発したコードにより更なる高速化が実現できることを確認した。

研究成果の学術的意義や社会的意義

計算機の大規模化に伴ってこれまでよりも大規模な問題が計算できるようになってきたが、計算機の構造が複雑化しているため、これまでの方法では高速に計算することが難しくなってきた。そこで、固有値計算ルーチンの1つであるLOBPCG法を対象にしてはいるが、最新の計算機の構造を考慮した高速化や効果的な並列化の方法を提案し、これまで以上に大きい物理モデルの計算を可能にするとともに、実際にこれまで以上に高速計算できることを確認した。この高速化や並列化の技術は他の計算に利用できる可能性があり、今回の研究成果は最新の計算機の有効利用に資する成果でもあると考えている。

報告書

(6件)
  • 2022 実績報告書   研究成果報告書 ( PDF )
  • 2021 実施状況報告書
  • 2020 実施状況報告書
  • 2019 実施状況報告書
  • 2018 実施状況報告書
  • 研究成果

    (14件)

すべて 2023 2022 2021 2020 2019

すべて 雑誌論文 (9件) (うち国際共著 1件、 査読あり 9件、 オープンアクセス 5件) 学会発表 (5件) (うち国際学会 3件)

  • [雑誌論文] Self-learning Monte Carlo for non-Abelian gauge theory with dynamical fermions2023

    • 著者名/発表者名
      Nagai Yuki、Tanaka Akinori、Tomiya Akio
    • 雑誌名

      Physical Review D

      巻: 107 号: 5 ページ: 1-16

    • DOI

      10.1103/physrevd.107.054501

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] High Performance Parallel LOBPCG Method for Large Hamiltonian Derived from Hubbard Model on Multi-GPU Systems2022

    • 著者名/発表者名
      Yamada Susumu、Imamura Toshiyuki、Machida Masahiko
    • 雑誌名

      SCFA 2022: Supercomputing Frontiers, Lecture Notes in Computer Science

      巻: 13214 ページ: 1-19

    • DOI

      10.1007/978-3-031-10419-0_1

    • ISBN
      9783031104183, 9783031104190
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Sparse modeling of large-scale quantum impurity models with low symmetries2021

    • 著者名/発表者名
      Shinaoka Hiroshi、Nagai Yuki
    • 雑誌名

      Physical Review B

      巻: 103 号: 4 ページ: 045120-1

    • DOI

      10.1103/physrevb.103.045120

    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] First- and Second-Order Topological Superconductivity and Temperature-Driven Topological Phase Transitions in the Extended Hubbard Model with Spin-Orbit Coupling2020

    • 著者名/発表者名
      Kheirkhah Majid、Yan Zhongbo、Nagai Yuki、Marsiglio Frank
    • 雑誌名

      Physical Review Letters

      巻: 125 号: 1

    • DOI

      10.1103/physrevlett.125.017001

    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 査読あり / 国際共著
  • [雑誌論文] Sparse modeling approach to obtaining the shear viscosity from smeared correlation functions2020

    • 著者名/発表者名
      Itou Etsuko、Nagai Yuki
    • 雑誌名

      Journal of High Energy Physics

      巻: 2020 号: 7 ページ: 1-31

    • DOI

      10.1007/jhep07(2020)007

    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] N-independent Localized Krylov-Bogoliubov-de Gennes Method: Ultra-fast Numerical Approach to Large-scale Inhomogeneous Superconductors2020

    • 著者名/発表者名
      Nagai Yuki
    • 雑誌名

      Journal of the Physical Society of Japan

      巻: 89 号: 7 ページ: 074703-074703

    • DOI

      10.7566/jpsj.89.074703

    • NAID

      40022283418

    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] High Performance Eigenvalue Solver for Hubbard Model: Tuning Strategies for LOBPCG Method on CUDA GPU2020

    • 著者名/発表者名
      Susumu Yamada, Masahiko Machida, Toshiyuki Imamura
    • 雑誌名

      Parallel Computing: Technology Trends

      巻: 36 ページ: 105-113

    • DOI

      10.3233/apc200030

    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Smooth Self-energy in the Exact-diagonalization-based Dynamical Mean-field Theory: Intermediate-representation Filtering Approach2019

    • 著者名/発表者名
      Nagai Yuki、Shinaoka Hiroshi
    • 雑誌名

      Journal of the Physical Society of Japan

      巻: 88 号: 6 ページ: 064004-064004

    • DOI

      10.7566/jpsj.88.064004

    • NAID

      40021915212

    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] Smooth self-energy in the exact-diagonalization-based dynamical mean-field theory: Intermediate-representation filtering approach2019

    • 著者名/発表者名
      Yuki Nagai, Hiroshi Shinaoka
    • 雑誌名

      J. Phys. Soc. Jpn.

      巻: 印刷中

    • NAID

      40021915212

    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [学会発表] 複数固有値計算に対するLOBPCG法の収束性の改善方法2023

    • 著者名/発表者名
      山田進、今村俊幸、町田昌彦
    • 学会等名
      第188回ハイパフォーマンスコンピューティング研究発表会
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
  • [学会発表] High performance parallel LOBPCG method for large Hamiltonian derived from Hubbard model on multi-GPU systems2022

    • 著者名/発表者名
      Susumu Yamada, Toshiyuki Imamura, Machida Masahiko
    • 学会等名
      Supercomputing Asia 2022 (SCA2022)
    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Tuning Strategy of Solving the Hubbard Model by LOBPCG Method on CUDA GPU2019

    • 著者名/発表者名
      Susumu Yamada, Toshiyuki Imamura, Masahiko Machida
    • 学会等名
      15th U.S. National Congress on Computational Mechanics
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] High performance eigenvalue solver for Hubbard model: Tuning strategies for LOBPCG method on CUDA GPU2019

    • 著者名/発表者名
      Susumu Yamada, Toshiyuki Imamura, Masahiko Machida
    • 学会等名
      Parallel Computing 2019 (ParCo 2019)
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] ハバードモデルのハミルトニアンに対する高性能固有値ソルバ2019

    • 著者名/発表者名
      山田進
    • 学会等名
      大規模並列数値計算技術に関する研究集会(LSPANC2019 March)
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書

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公開日: 2018-04-23   更新日: 2024-01-30  

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