| 研究課題/領域番号 |
20H04193
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60090:高性能計算関連
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
三輪 忍 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (90402940)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2023年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2022年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2021年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2020年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
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| キーワード | 高性能計算 / プロファイル / トレース / 予測 / 並列プログラム / プロファイリング / トレーシング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究課題では，ポストペタスケール高性能計算に資する革新的な並列アプリケーション解析基盤技術を開発する．具体的には，小規模実行時の実行時情報から大規模実行時の実行時情報を予測（実行時情報予測）する技術を開発することにより，超大規模アプリケーションの実行時情報収集に要する時間を大幅に短縮する．本技術により，現在の並列アプリケーションの詳細解析の問題点である大規模実行の必要性を解消し，数千から数万ノードを必要とする超大規模アプリケーションの詳細解析を可能にする．
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| 研究成果の概要 |
2020年4月から2024年3月まで研究を実施し，並列アプリケーションのプロファイル予測とトレース予測に関する数々の研究成果を得た．具体的には，プロファイル予測として関数コール回数とキャッシュミス回数それぞれの予測手法，ならびに，MPI通信トレースとメモリアクセストレースの各トレースの予測手法の開発を行った．さらに，開発したプロファイル予測手法の他のプラットフォームへの応用を目的とした調査研究も実施した．本研究課題では3件の国際共同研究を実施し，本研究成果の一部は著名な国際会議や英文論文誌にて発表した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究成果の一部は著名な国際会議や英文論文誌にて発表したことから，並列アプリケーションの性能解析に大きなインパクトを与えたと言える．本研究課題によって達成した並列アプリケーションの性能解析コストの削減は，今後の並列アプリケーション開発の速度向上とアプリケーションそのものの速度向上に繋がる成果であり，計算科学分野のさらなる発展に資するものである．
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