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2021 年度 実施状況報告書

トロピカル代数系に基づく超並列計算理論の構築と応用

研究課題

研究課題/領域番号 20K21794
研究機関大阪大学

研究代表者

伊野 文彦  大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (90346172)

研究期間 (年度) 2020-07-30 – 2023-03-31
キーワードトロピカル代数 / 最適化問題 / 高速化 / アクセラレータ
研究実績の概要

本研究の目的は,トロピカル代数系で記述された組合せ最適化問題を,GPU(Graphics Processing Unit)などの計算アクセラレータ上で加速することである.その実現のために,トロピカル代数系に特有の最適化技術を開発し,その計算基盤を最先端の超並列アーキテクチャ上に展開する.また,具体的な応用として,生命情報科学などで頻出する組合せ最適化問題を高速に解くGPU計算手法を開発する.令和3年度は以下の課題に取り組んだ.

前年度までに開発した最適化技術を発展させ,最適化技術を適用できる条件を緩和するとともに,その改善効果を高めた.具体的には,これまでに着目していた零の値に加え,無限大の値を含む演算に対し,部分行列(タイル)単位で計算を省くことを実現した.これらの値は,いずれもトロピカル半環における吸収元とみなせ,提案手法は吸収元のみからなるタイルをあらかじめ検出することで,GPU上の計算を省略する.

実験の結果,全データの75%が無限大もしくは零の値である場合,最適化技術を適用しない場合と比べて,無限大あるいは零の値を省略することでそれぞれ12倍あるいは4.5倍の高速化を達成した.ただし,行列サイズが256×256を下回る場合,吸収元を事前に検出するためのオーバヘッドが原因で,性能を向上できなかった.さらに,DIMACS Implementation Challenge(米国の道路)データを用いた最短経路探索問題において,およそ10倍の高速化を得た.

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

前年度までに開発したトロピカル代数系に固有の最適化技術を発展させ,その高速化効果を強化できたことは計画通りである.また,最短経路問題において,多くの吸収元を含む実データが存在していることから,実応用において高い効果を確認できる見込みも高い.このように,核となる最適化技術が実際の応用先とともに明らかにできていることから進捗は計画通りである.

今後の研究の推進方策

最終年度に向けて,トロピカル代数系に固有の最適化技術を高水準なプログラム記述で実現していく.さらに,本研究の成果を国内外で発表し,他の研究者からの意見を反映していく予定である.

  • 研究成果

    (10件)

すべて 2022 2021 その他

すべて 国際共同研究 (2件) 雑誌論文 (2件) (うち国際共著 1件、 査読あり 2件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (5件) (うち国際学会 3件、 招待講演 1件) 備考 (1件)

  • [国際共同研究] University of Nicosia(キプロス)

    • 国名
      キプロス
    • 外国機関名
      University of Nicosia
  • [国際共同研究] University of Strathclyde(英国)

    • 国名
      英国
    • 外国機関名
      University of Strathclyde
  • [雑誌論文] Cache-aware volume rendering methods with dynamic data reorganization2021

    • 著者名/発表者名
      Ruiyun Zhu, Yuji Misaki, Marcus Wallden, and Fumihiko Ino
    • 雑誌名

      Journal of Visualization

      巻: 24 ページ: 275-288

    • DOI

      10.1007/s12650-020-00712-4

    • 査読あり
  • [雑誌論文] Accelerating In-Transit Co-Processing for Scientific Simulations Using Region-Based Data-Driven Analysis2021

    • 著者名/発表者名
      Marcus Wallden, Masao Okita, Fumihiko Ino, Dimitris Drikakis, and Ioannis Kokkinakis
    • 雑誌名

      Algorithms

      巻: 14 ページ: ー

    • DOI

      10.3390/a14050154

    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [学会発表] 汎用神経回路シミュレータNESTのGPUによる高速化の検討2022

    • 著者名/発表者名
      寺西勇裕, 置田真生, 伊野文彦
    • 学会等名
      電子情報通信学会2022総合大会
  • [学会発表] Accelerating GPU-Based Out-of-Core Stencil Computation with On-the-Fly Compression2021

    • 著者名/発表者名
      Jingcheng Shen, Yifan Wu, Masao Okita, and Fumihiko Ino
    • 学会等名
      22nd International Conference on Parallel and Distributed Computing, Applications and Technologies (PDCAT 2021)
    • 国際学会
  • [学会発表] Accelerating a Lossy Compression Method with Fine-Grained Parallelism on a GPU2021

    • 著者名/発表者名
      Yifan Wu, Jingcheng Shen, Masao Okita, and Fumihiko Ino
    • 学会等名
      12th International Symposium on Parallel Architectures, Algorithms and Programming (PAAP 2021)
    • 国際学会
  • [学会発表] A Directive-based Approach for Accelerating Large-scale Scientific Applications on the GPU2021

    • 著者名/発表者名
      Fumihiko Ino
    • 学会等名
      4th International Conference on Artificial Intelligence and Big Data (ICAIBD 2021)
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] ニューロンの球面クラスタリングによる深層ニューラルネットワークモデル圧縮2021

    • 著者名/発表者名
      坂本慎, 置田真生, 伊野文彦
    • 学会等名
      電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会
  • [備考] 大阪大学 大学院情報科学研究科 並列処理工学講座

    • URL

      http://www-ppl.ist.osaka-u.ac.jp/

URL: 

公開日: 2022-12-28  

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