2017 Fiscal Year Research-status Report
先進的手法を用いた宇宙流体シミュレーションの高速化
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16K13786
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
富田 賢吾 大阪大学, 理学研究科, 助教 (70772367)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 宇宙物理 / 計算物理 / 理論天文学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
1. 磁気流体計算コードAthena++の高速化を目的として、並列プログラミング言語Unified Parallel CとXcalableMPによる並列化の難易度や性能を従来のMPIに基づく並列化と比較した。どちら言語でも適切に記述すればMPIと同等程度の通信性能が得られるが、解適合細分化格子のような複雑な通信パターンが必要な場合には結局MPIと同レベルに通信を意識する必要があること、平易な記述が可能な一方通信の柔軟性には制約があることが分かった。どちらの言語でも現時点で最も高性能な実装はコードをMPIまたは通信ライブラリを含むC言語のコードに変換するトランスレータ形式のものであった。生成されるC言語の中間コードを解析した結果、自身で同等以上の並列化を実装することは可能であり、現時点ではAthena++コードを並列プログラミング言語に移行するメリットは十分ではないと判断した。一方、これらの言語内で利用されているRDMAによる通信は高速化に有望であり、今後の開発に取り入れることを検討する。
2. Athena++コードのためにFull-Multigrid法に基づく一様格子上の自己重力ソルバを開発し性能評価を行った。その結果数千並列以上でも磁気流体部よりも数倍程度高速であり、大規模な自己重力流体計算が可能な高い性能と良好なスケーラビリティを達成した。今後これを解適合細分化格子に拡張する。
3. 超大規模並列計算を行うためXeon Phiを搭載した大型計算機に向けたAthena++の最適化と性能評価を行った。Xeon Phiは通常のCPUと良く似た最適化が適用可能であり、最小限の調整で高い実行性能が得られた。最先端共同HPC基盤施設のスーパーコンピュータOakforest-PACSを用い、2048ノード・524288スレッドの大規模並列計算でも83%以上という高い並列性能を実現した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
並列プログラミング言語やXeon Phiをはじめとするソフトウェア・ハードウェア双方の先端技術の導入とそれを用いたコードの高速化が本研究課題の目的であり、現時点では並列プログラミング言語の導入は見送ったものの、Xeon Phiによる大規模並列化計算では期待以上の性能を達成した。また自己重力ソルバも良好な性能を達成しており、プロジェクト全体はおおむね順調に進展していると考えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度はまず自己重力ソルバの解適合細分化格子への拡張を最優先に行う。異なる解像度のレベル間の離散化には、レベル間の整合性を保つためにMass conservation formula（Feng et al. 2017）を導入する。また自己重力ソルバの大規模並列化や、MHD計算で合っても100万並列規模の超大規模並列化には通信性能がこれまで以上に重要となるため、MPI-3の片方向通信やRDMAなどの先進的な通信技術の導入を検討する。
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| Causes of Carryover |
Xeon Phiを搭載した計算機を追加購入する予定としていたが、Xeon Phiを搭載したJCAHPC Oakforest-PACSの利用申請が採択されたためにより大規模な計算が可能となり、追加購入の必要性がなくなった。また関連する研究費が採択され、当初予定していた出張旅費を一部そちらから支出した。以上の理由から予定よりも必要金額が少なくなった。
コード開発が順調に進展しているためこれをもちいた大規模計算を行う予定であり、そのために大量のデータ出力が発生する。これらを格納するための大型ディスクアレイを購入する。また、採択されたOakforest-PACSの計算機時間では不足した場合、追加の計算時間を購入する。
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