大規模並列計算機用高精度演算環境の構築と演算精度自動チューニングの研究

大规模并行计算机高精度计算环境构建及计算精度自动调优研究

• 批准号: 18K11340
• 负责人: 田中 輝雄
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Kogakuin University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2018
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2018-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-18K11340/
• 关键词: 高精度計算; 大規模並列処理; 自動チューニング; 機械学習; AVX-512; 高精度演算

本研究の課題について、それぞれ研究実績を項目ごとにまとめる。(a)高並列計算機用高精度演算環境の構築：①倍々精度演算ライブラリのAVX-512への対応に関しては、複数の混合制度での対応を共通関数化で実装し、完了とする。②GMP向けMPIコード自動生成に関しては、今年度の進捗はない。③大規模並列計算機用高精度演算環境における通信量削減方式の実現に関しては、RDMA通信およびセマフォによる同期処理の削減によるデータ通信手法の研究について発表した。(b)④高精度並列計算アルゴリズムの開発としては２件の検討を行なった。まず、ベクトルデータの格納方式であるAoSとSoAについて比較分析を行い、キャッシュに入るサイズではSoAの効果があり、キャッシュに入りきらないサイズでは性能に差がなく、使い勝手の良いAoSでも充分であることを示した。また、GPUを用いた計算において、従来からCUDAでの記述が主流であったが、近年、ディレクティブベースの記述方法が実現されており、性能面から評価を行った。その結果、複数の計算機環境での性能特性が異なることを示した。⑤自動チューニング技術の適用については、複数個所の同時性能パラメタチューニングを指向した。また、機械学習など、今後、半精度を含め、混合精度演算が重要となると考える分野に対する適用を試みた。研究成果の公開として、③に対して、計算工学講演会で１件の口頭発表を行った。④に対して、情報処理学会全国大会(2023.3)で２件の口頭発表を行った。内１件は学生奨励賞を受賞した。⑤に対して、国際学会(HPCAsia2023、於：シンガポール)にて、１件の口頭発表および１件のポスター発表を行った。ポスター発表は、HPC Asia 2023 BEST STUDENT POSTER AWARD 3rd Placeを受賞した。

This research topic is about research achievements. (a)The construction of high-precision computing environment for high-parallel computers: (1) double precision computing, high precision AVX-512, high precision AVX②GMP to MPI automatic generation, this year's progress. (3) Research on the implementation of traffic reduction methods in high-precision computing environments for large-scale parallel computers (b)4. High precision parallel calculation for the development of two-piece search A comparative analysis of the results of SoA is carried out, and the performance of SoA is poor, so that the best results are obtained. In recent years, the description method of GPU has been implemented in the mainstream, and the performance evaluation has been carried out. The results and performance characteristics of multiple computer environments are different.⑤ The application of automatic switching technology is aimed at the simultaneous performance of multiple locations due to the control of switching. Machine learning, future, semi-precision, hybrid precision calculation are important and applicable. The results of the research will be made public and presented orally at the Computational Engineering Lecture. 4. Two oral presentations were made at the National Conference of the Society for Information Processing (March 2023). One of the students was rewarded. (5) The International Society (HPCAsia2023) conducted an oral presentation of 1 case and an oral presentation of 1 case. HPC Asia 2023 BEST STUDENT POSTER AWARD 3rd Place

项目成果

ソフトウェア自動チューニングにおける反復2次元d-Spline探索法の提案と評価

软件自动调优迭代二维d样条搜索方法的提出与评价

• 发表时间: 2019
• 期刊: 研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC)
• 作者: Guoqing Li;Keichi Takahashi;Kohei Ichikawa;Hajimu Iida;Chawanat Nakasan;Pattara Leelaprute;Pree Thiengburanathum;Passakorn Phannachitta;范 谷瑛，関 直人，多部田 敏樹，藤井 昭宏，田中 輝雄
• 通讯作者: 范 谷瑛，関 直人，多部田 敏樹，藤井 昭宏，田中 輝雄

ソフトウェア自動チューニングにおける反復1次元d-spline探索法の複数か所同時適用

迭代一维d样条搜索方法在软件自动整定中多位置同时应用

• 发表时间: 2022
• 作者: 矢島雄河，森戸建太郎，藤家空太郎，楊 暄，藤井昭宏，田中輝雄

共役勾配法におけるダブルバッファリング利用したRDMA通信の性能評価

共轭梯度法中使用双缓冲的 RDMA 通信性能评估

• 发表时间: 2019
• 作者: Kohei Ichikawa;Atsuko Takefusa;Yasuhiro Watashiba;Yoshiyuki Kido;Susumu Date;Nobuhiko Mukai;李炎龍,長嶋利夫;出蔵英真，藤井昭宏，田中輝雄
• 通讯作者: 出蔵英真，藤井昭宏，田中輝雄

倍々精度SpMVにおけるSIMD利用時のデータレイアウトによる性能分析

双精度SpMV中使用SIMD时基于数据布局的性能分析

• 发表时间: 2023
• 作者: 平井哲郎;高橋徹;飯盛浩司;松本敏郎;慈道亮人，寺田洋人，菱沼利彰，藤井昭宏，田中輝雄
• 通讯作者: 慈道亮人，寺田洋人，菱沼利彰，藤井昭宏，田中輝雄

RDMA with Double Buffering for Adjacent Communication

用于相邻通信的具有双缓冲的 RDMA

• 发表时间: 2022
• 作者: Kota Yoshimoto;Akihiro Fujii;Teruo Tanaka
• 通讯作者: Teruo Tanaka