| 研究領域 | スパースモデリングの深化と高次元データ駆動科学の創成 |
|---|
| 研究課題/領域番号 |
26120534
|
|---|
| 研究種目 |
新学術領域研究(研究領域提案型)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 審査区分 |
複合領域
|
|---|
| 研究機関 | 国立研究開発法人理化学研究所 |
|---|
研究代表者 |
BI CHONGKE 国立研究開発法人理化学研究所, 計算科学研究機構, 特別研究員 (10640930)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2016-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2015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)
2015年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2014年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
|
|---|
| キーワード | スパースモデリング / In-situ可視化 / データ圧縮 / 並列化 / ビッグデータ / POD手法 |
|---|
| 研究実績の概要 |
本研究は，シミュレーションと同時に研究者が結果を見るためのIn-situ可視化手法を研究した。そのため，スパースモデリングを用いて，ビッグデータの内在構造を分析して圧縮比と誤差を制御するとともに，高並列性を持つデータ圧縮手法を提案した｡
今年度は，提案した並列圧縮手法と実際のシミュレーションを組み合わせた，In-situ可視化手法を提案した。その実現のために，圧縮アルゴリズム，データ共有方法，インタラクティブなレンダリング手法の三つの課題を研究した。まず，圧縮アルゴリズムは，去年提案したポスト処理用の「m－swap」という並列圧縮手法をローカル空間に適用した。つまり，シミュレーションしながら，最初の数タイムステップに対して小さなグループを作り，グループ内でデータを圧縮する。その後もグループ毎に順次圧縮する。最終的には，グループとグループ間も再帰的に処理を繰り返して圧縮を行う。次に，シミュレーションと圧縮の間のデータ共有手法を提案した。データの規模に応じて「コード共有」，「メモリ共有」，「ハードディスク共有」三つのデータ共有の手法を提案した。この三つは効率が異なる。最後のインタラクティブなレンダリングについては，「HIVE（The Heterogeneously Integrated Visualization Environment System）」可視化フレームワークを利用した。
上記に提案した手法を「京」コンピューターで評価実験を行った。
|
| 現在までの達成度 (段落) |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| 今後の研究の推進方策 |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
|
