エクサスケーラブルな大規模連立一次方程式の前処理としてのFMMの代数学的拡張

FMM 的代数扩展作为大规模线性方程组的可扩展预处理器

基本信息

  • 批准号:
    15H06196
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 0.92万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
  • 财政年份:
    2015
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2015-08-28 至 2016-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

次世代計算機上で既に性能が出ると分かっている階層的 N 体アルゴリズムを出発点にとり,それを任意の連立一次方程式を扱えるソルバへと徐々に拡張した.平成27年度には,Poisson 方程式しか解くことのできない現在の FMM を Helmholtz 方程式や Stokes 方程式へと拡張し,流体解析のみならず構造・電磁場・音響解析へも適用できるようにした。また、それぞれの方程式を同等の計算条件,計算機環境の下で multigrid 法やHSS行列と直接比較し,いままでやられてこなかった手法間の定量的な優位性の評価を行った.Multigrid 法との比較においては Poisson 方程式に比べ Helmholtz 方程式は FMM の優位性が顕著であった.これは Helmholtz 方程式が高周波を含む場合に multigrid 法の収束性が著しく低下するのに対して,FMM の収束性がさほど低下しないことが原因である.HSS行列との比較ではセットアップのオーバーヘッドが小さい FMM が HSS に比べて合計の計算時間で有利になるという結果が得られた.特に2次元 Laplace 方程式においてその差は顕著で FMM が約1000倍高速であった.スケーラビリティのベンチマークにおいては FMM は Cray XC40 の 131,072 コアを用いた計算で良好な並列化効率が得られ,4000億点規模の計算を数秒で行うことができた.これは,FMM の計算としては世界最大規模であり,最速の計算でもあると思われる.
On the next generation computer, the performance of the N body is divided into two levels. In 2007, the Poisson equation was solved, and now the FMM, Helmholtz equation, Stokes equation, fluid analysis, structure, electromagnetic field and acoustic analysis are applicable. Under the same computing conditions, the multigrid method and HSS matrix are compared directly in the computer environment. The comparison of the multigrid method and the optimization of the FMM is based on the Poisson equation. The Helmholtz equation contains high frequency wave, the convergence of multigrid method is low, the convergence of FMM is low, the reason is. The comparison of HSS matrix is low, the calculation time of FMM is low, the calculation time of HSS is high. Special two-dimensional Laplace equation is about 1000 times faster than FMM. FMM Cray XC40 and 131,072 are used to calculate the good parallelism efficiency. FMM is the world's largest and fastest computer.

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Comparison of FMM and HSS at Large Scale
FMM 和 HSS 的大规模比较
  • DOI:
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    R. Yokota;D. Keyes
  • 通讯作者:
    D. Keyes
KAUST(Saudi Arabia)
KAUST(沙特阿拉伯)
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Lawrence Berkeley National Laboratory(米国)
劳伦斯伯克利国家实验室(美国)
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    H. Ibeid;R. Yokota;D. Keyes
  • 通讯作者:
    D. Keyes
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  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    成見 哲;T. Narumi;横田 理央;Rio Yokota;L. Barba;泰岡 顕治;K. Yasuoka
  • 通讯作者:
    K. Yasuoka

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  • 资助金额:
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知道了