| 研究課題/領域番号 |
19K21045
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| 補助金の研究課題番号 |
18H05860 (2018)
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 (2019)
補助金 (2018) |
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| 審査区分 |
0203:素粒子、原子核、宇宙物理学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
兼田 充 東京大学, 素粒子物理国際研究センター, 特任助教 (10822033)
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| 研究期間 (年度) |
2018-08-24 – 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 |
2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
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: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 加速器 / 素粒子（実験） / 大規模計算機 / 大規模計算 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
陽子陽子衝突型加速器LHCを用いた実験データを処理するために形成された世界規模の分散コンピューティングシステム、The Worldwide LHC Computing Grid (WLCG)にGeneral-Purpose computing on Graphics Processing Units (GPGPU)を組み込むシステムを確立する。
また、GPGPU対応した解析ソフトウェアを開発し現在のCPUだけでは処理しきれないデータ量の処理を実現する。
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| 研究成果の概要 |
東京大学の地域解析センターではスイスのCERN研究所で行われている陽子陽子衝突型加速器LHCで生成されるデータを解析するための計算機資源を供給している。本センターではCERNから送られてくるジョブに加え、日本グループが直接利用できる資源も運営している。本研究ではこのシステムの中に新たにGPUを導入し、今後シミュレーションや物理解析の中での利用を広げていくことができるよう、使いやすいシステムを構築することである。研究期間の中で実際に本センターのシステム内にGPUを用いたシステムを導入し、実際の実験データ等をこれまでのCPU環境と同様に扱えるシステムを構築しGPUを用いた新た開発を可能にした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
計算機資源としてCPUは性能増加度合いが鈍化してきており、CPU以外のリソースによる計算速度の増加が待ち望まれている。GPUは近年盛り上がりを見せている深層機械学習に適していることもあり非常に速い速度で性能が上がってきている。LHCの実験データはエクサバイトに届くほどの膨大なデータ量であり、またシミュレーションや物理解析で非常に複雑なデータ処理を行っており世界中の大量の計算機リソースを利用してこれを処理している。この中でGPUを用いた新たな計算方法を確立することでさらなるGPUの利用の促進を促し、計算機システムの大きな改善をもたらすことにつながる。
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