2018 Fiscal Year Final Research Report
A Novel Development of Auto-tuning Technologies for Communication Avoiding and Reducing Algorithms
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16H02823
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
High performance computing
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
長尾 大道 東京大学, 地震研究所, 准教授 (80435833)
佐藤 雅彦 核融合科学研究所, ヘリカル研究部, 助教 (80455211)
田中 輝雄 工学院大学, 情報学部(情報工学部), 教授 (90622837)
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| Research Collaborator |
KURODA Hisayasu
IWASHITA Takeshi
OHSHIMA Satoshi
SAKURAI Takao
SUDA Reiji
IMAMURA Toshiyuki
FUKUDA Jun'ichi
ITO Shin-ichi
NAGAI Toru
IMANO Masashi
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 自動チューニング / 通信削減アルゴリズム / 機械学習 / データ同化 / ループ変換 / 時空間ブロッキング / マルチコア / ポストムーア |
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| Outline of Final Research Achievements |
(1) AT Method Development: an AT method with code transformation, which is a new method for changing number of threads, is proposed and evaluated to show its effectiveness. (2) Performance Modeling for AT: A very light AT facility with d-Spline function to model multiple dimensions with multiple parameters of performance by one-dimensional incremental search is developed. (3) Application Adaptation: The four-dimensional variational method is adapted for phase-field model. It is also speeding up by high performance implementation method. Simplifying two-fluid model to analyze instability for Magnetohydrodynamic (MHD) in nuclear fusion plasma is speeding up by introducing semi-implicit time integration method.
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| Free Research Field |
高性能計算
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
幅広い分野のプログラムに適用できる自動チューニング方式と性能モデルを開発したことにより、科学の進展に資するプログラムや、ものつくりなどのプログラムの高速化を、最先端のスーパーコンピュータ上で、低いコストで実施できるようになる可能性がある。このことで、新たな科学上の発見や、効率の良い工業製品の開発、などを支援する計算機環境の構築に貢献することが期待できる。
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