Advancement of HPC Applications for Manufacturing Technology to Exascale

2018 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 26220002
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (S)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Research Field: High performance computing
• Research Institution: Tokyo Institute of Technology
• Principal Investigator: Aoki Takayuki 東京工業大学, 学術国際情報センター, 教授 (00184036)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 森口 周二 東北大学, 災害科学国際研究所, 准教授 (20447527) ; 下川辺 隆史 東京大学, 情報基盤センター, 准教授 (40636049) ; 高木 知弘 京都工芸繊維大学, 機械工学系, 教授 (50294260) ; 滝沢 研二 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (60415809)
• Research Collaborator: ONODERA Naoyuki ; NUKADA Akira ; ENDO Toshio
• Project Period (FY): 2014-05-30 – 2019-03-31
• Keywords: ものづくり系アプリケーション / Time-to-Solution / 陽解法 / 弱圧縮性流体計算 / AMR / GPU

Outline of Final Research Achievements

In exascale supercomputers which have relatively poor memory bandwidth and low inter-node connection speed to computational performance, applications of manufacturing technology have revolutionary changes to minimize “Time-to-Solution” by introducing new numerical methods and innovative numerical algorithms. Explicit schemes, Adaptive Mesh Refinement (AMR) method and dynamic load balance extremely improve the “Time-to-Solition”and computational scales of these exascale applications for fluids, materials and particles. We have a strong confidence on execution of exascale applications for manufacturing technology.

Free Research Field

高性能計算アプリケーション，計算力学，数値流体力学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

ものづくり系アプリケーションの実行性能が飛躍的に向上することにより、より高精度・大規模計算が可能になり、流体力学や材料科学などにおいて新しい発見や現象の理解が大きく向上する。また、ものづくり系アプリケーションを設計ツールなとどして利用する産業分野において、生産性が飛躍的に発展する。シミュレーションを短時間で行えることになり、機械学習などと組み合わせ、より高度な解析・設計技術が期待できる。