| 研究課題/領域番号 |
20H04197
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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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| キーワード | FPGA / 量子アニーリング / 量子化学 / 高性能計算 / 大規模固有値問題 / 組合せ最適化問題 |
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| 研究実績の概要 |
1. 分子構造の最適化手法のためのFPGAを用いた大規模かつ高速な量子アリーリングシミュレータのアーキテクチャの確立:
FPGAを用いてスピン数を拡張できる量子アニーリングシュミレーターのアーキテクチャの検討を行った． またスパースなイジングモデルの場合に計算量を大幅に削減できるFPGAアーキテクチャの検討を行った． さらにFPGAに考案した量子アニーリングシュミレーターの高速化手法が 1部GPUにおいても適用できることを明らかにしGPUを用いた量子アニーリングシュミレーターを構築した．
2. FPGA, CPU, GPUを組み合わせた大規模な量子化学シミュレータのためのヘテロジニアスアクセラレータの構成:
本研究では量子化学計算において問題となる大規模な「一般化固有値問題」の高速化に注力して研究を進めている．今年度は，固有値計算において，計算量が多い処理として，コレスキー分解，Householder変換，分割統治法のアルゴリズムを検討し，各処理に適する計算リソースを検討した．コレスキー分解は規則的かつ演算密度が高い処理であるためFPGAに適する．Householder変換は行列掛け算であるためGPUに適する． 分割統治法は直接的な計算が多いためCPUに適する． この検討結果に基づき実装を行った． コレスキー分解に関してはFPGAを複数用いることにより行列のサイズを拡張できるアーキテクチャを確立した．その結果CPUでの処理と比較して10倍以上の高速化を達成した．Householder変換に関してはCUDAライブラリを用いて実装を行った． 分割統治法に関してはCPUの実装方法として提供されているライブラリーを用いて実装を行った． またこれらの処理を統合したヘテロジニアスアクセラレータを構築し評価を行ったところ 10倍を超える性能向上を達成できる見通しを得た．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
1. 分子構造の最適化手法のためのFPGAを用いた大規模かつ高速な量子アリーリングシミュレータのアーキテクチャの確立:
当初の予定では，今年度は複数のFPGAを用いてスピン数を拡張できるアーキテクチャを確立することが目的であった．この当初予定は達成できた．さらに，このアーキテクチャを検討するうちに，より高速なアーキテクチャとして，スパースなイジングモデルに特化したアーキテクチャに着想し，その検討も進めることができた．このような理由から，研究内容1に関しては，当初の予定以上に進展していると言える．
2. FPGA, CPU, GPUを組み合わせた大規模な量子化学シミュレータのためのヘテロジニアスアクセラレータの構成:
当初の予定では，FPGA1枚を用いたコレスキー分解のアクセラレータのアーキテクチャの検討，およびその実装までを行う予定であった．この当初目標は達成でき，FPGAを複数枚用いたアーキテクチャの考案を行うことができた．このような理由から研究内容2に関しては，当初の予定以上に進展していると言える．
研究内容1，および研究内容2の進捗状況より，全体的に当初の予定以上に進展していると言える．
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| 今後の研究の推進方策 |
1. 分子構造の最適化手法のためのFPGAを用いた大規模かつ高速な量子アリーリングシミュレータのアーキテクチャの確立:
今年度確立した，「複数のFPGAを用いてスピン数を拡張できるアーキテクチャ」を，実用的な大規模な問題に対応できるレベルで実装い，組合せ最適化問題のベンチマークにより，総合的な評価を行う．また，さらなる高速化を達成するために，「スパースイジングモデルに基づく高速アーキテクチャ」の実装を行う．このアーキテクチャでは，応用ごとに異なる回路を生成する必要があると想定されるため，そのような回路をイジングモデルから自動生成する，設計環境の開発も合わせて行う．
2. FPGA, CPU, GPUを組み合わせた大規模な量子化学シミュレータのためのヘテロジニアスアクセラレータの構成:
コレスキー分解のためのFPGAアーキテクチャにおいては，FPGAを複数枚用いたアーキテクチャの実装を今年度購入したFPGAボードを用いて行い，実用的な規模の問題で速度・計算精度を評価する．さらに，GPUを用いたHouseholder変換，CPUを用いた分割統治法に関しては実装が終了しているので，これらの3種類の処理を統合して，一般化固有値問題のためのアクセラレータの実装を行い，実際の量子化学計算に適用して総合的な評価を行う．
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