研究課題/領域番号 |
18K11322
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研究機関 | 東北大学 |
研究代表者 |
撫佐 昭裕 東北大学, サイバーサイエンスセンター, 客員教授 (40639655)
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研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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キーワード | スーパーコンピュータ / 津波シミュレーション / 高速化 / リアルタイムシミュレーション |
研究実績の概要 |
本研究は,次世代のスーパーコンピュータをターゲットとして,リアルタイム津波浸水被害推計システムの高速化技術を開発するものである.本年度は,本シミュレーションプログラムの性能解析を実施し,かつ,次世代のスーパーコンピュータシステムの構成を検討した.また,大規模シミュレーションを実現するためのモデル開発も行った. 本プログラムの性能解析を3種類のプロセッサ,Intel Xeon Gold ,Intel Xeon Phi,ベクトルコンピュータSX-Aurora Tsubasaで実施した.プログラムの実行性能は,Xeon Phiの性能を1とすると,Xeon Goldの性能が3.1倍,SX-Aurora Tsubasaが8.6倍であった.この性能は各プロセッサのB/F(浮動小数点演算性能に対するメモリバンド幅の比)に依存しており,本プログラムを高速に実行するためには高いB/F値,つまり高いメモリバンド幅を有するシステムが必要となることを明らかにした. 本システムは,地震や地殻変動のデータから津波初期波源を推計し,津波の遡上と浸水被害推計のシミュレーションを行い,可視化した被害予測情報を自治体や関係省庁へ配信している.本年度のシステム検討では,シミュレーションプログラムの高速実行だけでなく,汎用的なデータ処理とシステム制御を効率的に行うため,メモリバンド幅の高いベクトル型プロセッサと汎用的にデータ処理ができるX86 Linixノードを組み合わせたハイブリッド型のシステムアーキテクチャとした. また,全国規模のシミュレーションに向けたモデルとして,演算量を増やさない格子構造として多角形格子を採用した.しかし,この格子構造では地形の形状により,並列実行時に演算のロード・インバランスが発生するため,ロード・インバランスを改善する領域分割法を開発し,並列実行の性能を15%改善させた.
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本年度の計画では,プログラムの性能解析,次世代のスーパーコンピュータシステムのアーキテクチャ検討,そして,大規模シミュレーションを実現するモデル開発を実施することであった. プログラムの性能解析では,複数のプロセッサで性能測定を実施し,B/F値を用いたルーフラインモデルでの解析を行う予定であった.本年度は,3種類のプロセッサで性能解析を実施し,また,ルーフラインモデルからプログラムを効率的に実行できるプロセッサを明らかにした. アーキテクチャ検討では,システムとしての必要機能を洗い出し,次世代のスーパーコンピュータシステムの構成検討を予定していた.本年度は,プロセッサのアーキテクチャとしては3種類のプロセッサによる性能解析からメモリバンド幅が高いベクトル型プロセッサとした.また,システムとしては,リアルタイム津波浸水被害推計システムの必要機能を洗い出し,データ処理とシステム制御を効率的に行う必要性からベクトル型プロセッサと汎用プロセッサを有するハイブリッド型X86Linuxノードとした. 大規模シミュレーションを実現するモデル開発では,階層型格子構造として演算量を増やさない多角形格子を採用し,並列実行時の性能解析と高速化を予定していた.本年度はシミュレーションプログラムに多角形格子を採用し性能解析を実施した.多角形格子は地形に合わせて多角形の計算領域を作るため,地形形状によって一つのプロセスに割り当てる格子数が異なってくる.そのため並列実行時の演算量が均一でなくなり,演算のロード・インバランスが発生していた.本年度は,一つのプロセスが複数の多角形領域を跨いだ演算を行う領域分割法を開発し,各プロセスの演算量を調整できるようにした.この分割法で性能が向上することを検証した. 以上より,本年度に計画していたプログラムの性能解析,アーキテクチャ検討,モデル開発を予定通りに実施した.
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今後の研究の推進方策 |
当初の計画では,2019年度は本年度に開発したシミュレーションプログラムの高速化技術の検討と開発,そして開発した技術のモデルへの実装と評価,および全国規模のシミュレーションに向けた地形データの検討であった. 本年度のアーキテクチャ検討の結果から,この計画にプログラムの性能解析を継続することとした.理由は,本年度のアーキテクチャ検討で,リアルタイム津波浸水被害推計システム向けシステムとしてベクトル型プロセッサと汎用プロセッサのハイブリッド型システムとした.この構成の場合,GPUによる構成も可能となる.そこで,本プログラムをGPUへ移植し,性能解析を実施する.移植の方針としては,プログラムのメンテナンス性を考慮して,CUDA化を行わず,OpenACCを用いることにする. プログラムの高速化技術では,近年のプロセッサのB/F値が低下を続けていることから,プログラムのメモリ負荷軽減を中心に検討する.具体的にはベクトルレジスタとキャッシュメモリにおける最適化を検討する.また,シミュレーションの大規模化に伴い,並列数が増加し,MPI通信のコストが増加することになる.本プログラムのMPI通信の特徴を明らかにし,ボトルネックとなる通信を特定して最適化の検討を行う.そして,本年度と同様にIntel Xeon Gold ,Intel Xeon Phi,そしてベクトルコンピュータSX-Aurora Tsubasaでの性能評価を実施する. 全国規模のシミュレーションに向けた地形データの検討では,太平洋沿岸のシミュレーションを念頭に置き,太平洋沿岸に甚大な津波被害をもたらす可能性のある地震領域を検討する.そして,その結果から津波浸水被害推計を行う領域を定め,その多角形格子の配置,大きさ,領域数を検討する.
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次年度使用額が生じた理由 |
本年度は当初予定していた支出より25万円ほど節約を実施した.本研究は大規模シミュレーションの研究を実施しており,最終年度には大規模システムを有している計算センターを利用した実験を予定している.そのため,今年度に予定していた消耗品購入において節約を行い,最終年度のマシン借用費にあてることとした. 2019年度は,二つの国際学会に参加し研究報告と研究調査を行う予定であり,そのための旅費と学会参加費に支出する.また,データ保存用のストレージと書籍を購入する予定である.来年度は,当初の計画の支出を行う予定である.
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