| 研究課題/領域番号 |
20H04197
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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60100:計算科学関連
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
張山 昌論 東北大学, 情報科学研究科, 教授 (10292260)
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| 研究分担者 |
Waidyasooriya Ha 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (60723533)
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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: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2022年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2021年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2020年度: 10,010千円 (直接経費: 7,700千円、間接経費: 2,310千円)
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| キーワード | FPGA / ヘテロジニアスコンピューティング / 高性能計算 / 量子化学 / リコンフィギャラブルコンピューティング / 量子コンピュータシミュレーション / 量子アニーリング / 量子コンピュータ / 量子化学計算 / 量子コンピューティング / 大規模固有値計算 / GPU / 大規模固有値問題 / 組合せ最適化問題 / マテリアルインフォマティクス / 量子アリーリング / 並列処理 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
創薬，エネルギーなどの様々な分野で，計算材料科学（マテリアルズ・インフォマティクス）のニーズが急速に高まっている．計算材料科学ではシミュレーションにより材料の性能を予測し，性能が良さそうな材料のみを製造することで開発を効率化できる．しかしながら，そのシミュレーションは計算量が膨大であり，スーパーコンピュータなどの高性能な計算機を用いても長い計算時間がかかる．本研究では，この問題を解決するために， 量子アニーリングに基づき分子構造の最適化を行う専用アクセラレータ，および，大規模な量子化学シミュレータのための専用アクセラレータの開発を行う．本研究により新規材料の開発の大幅な効率化が期待できる．
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| 研究成果の概要 |
分子構造最適化のためにFPGAを用いた量子アニーリングシミュレータのアーキテクチャを考案し、その高速化手法がGPUにも適用可能であることを明らかにした。さらにスパースなイジングモデルを使用することで計算量を削減し， 高並列な処理が行えるアーキテクチャーを考案した。さらに、複数のFPGAを用いて量子ビットを分割するアーキテクチャを考案し、問題サイズを大規模化できることを実証した。これらの研究は分子構造の最適化手法に有用であると示された。また、FPGAやCPU、GPUを組み合わせた大規模な量子化学シミュレータのヘテロジニアスアクセラレータを開発し、従来方法と比較して最大100倍の高速化を達成した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の学術的は、分子構造最適化のための量子アニーリングシミュレータのアーキテクチャとその高速化手法に関する新たな知見を提供した点にある．FPGA、CPU、GPUを組み合わせたヘテロジニアスアクセラレータの開発は、量子化学シミュレーションのパフォーマンスを大幅に向上させ、大規模なシミュレーションが必要な産業での時間とコストの削減が期待できる。さらに，社会的には，この新手法は薬物設計や新素材開発など様々な分野で応用可能で、大規模シミュレーションが必要な産業における効率化に貢献することが期待できる。
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