余剰コアを活用する高性能計算・データ解析支援

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①余剰コアを用いたIn-situ解析として、銀河衝突シミュレーションにおける主計算（重力多体シミュレーションを用いた時間進化の計算）と副計算（数値的に得られた構造と実際に観測されている構造とを比較する解析処理）を同時に処理する機能を実現した。OpenMPのtask指示文を用いることで、プログラムの構造を大きく変えずに実現することができた。本機能の実現により、全体の実行時間は最短で54%になるまで高速化された。②分散メモリ計算環境向けにMPI+OpenMP並列化されたアプリケーションに対して、動的な負荷不均衡解消手法の開発を行った。2020年度までに、MPIプロセス毎のコア割当数を制御し、ノード内負荷不均衡を緩和する手法を提案し成果を得ていた。2021年度は、ノード間負荷不均衡の問題に取り組んだ。この問題をNP困難な組合せ最適化問題と捉え、量子アニーリングマシンを用いて解くべく、QUBOモデルへの落とし込みを検討した。③複数GPUによるステンシル計算では、GPU間の通信がアプリケーション性能低下につながる。本年度は、GPU計算中にCPUの余剰コアを用いてGPU間通信を行う通信隠蔽手法を開発した。計算領域を複数GPUへどのように分割して割り当てるかが実行性能に大きく影響することがわかり、領域の分割方法を変えながら、性能向上に対する通信隠蔽手法の有効性について検証を行った。④冗長な計算を必要とするOverlapped型のテンポラルブロッキングに加え、冗長な計算を必要としないtrapezoid型、及び両者のハイブリッドのテンポラルブロッキングを3次元の拡散方程式に実装し、最新のプロセッサにおいて評価を行った。