| 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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| 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 |
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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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| 自由記述の分野 |
高性能計算
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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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