多数回解析による汎用的地震シミュレーション手法の開発

使用多重分析开发通用地震模拟方法

• 批准号: 18J22867
• 负责人: 山口 拓真
• 金额: $ 1.79万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2018
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2018-04-25 至 2021-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18J22867/
• 关键词: GPU計算; 有限要素解析; 多数回解析

本研究は多数回の地震シミュレーションを通したシミュレーション内の不確実性の考慮や地盤構造の最適化実現を目的としており，当該年度においては課題となっていた有限要素解析の高速化，および多数回計算によるデータ分析手法導入の両面でそれぞれ当初の目的を十分に達成した．有限要素解析の高速化においては，AIに特化したハードウェアを活用したソルバーの計算コスト削減手法に関する検討を行った．近年の計算機は特定の演算を高速に処理するためのコアが搭載される傾向にあり，その中でも深層学習をターゲットとして，行列行列積の計算に特化したコアを有する演算器が多く発表されている．これに着目し，AIに特化したハードウェアを利用して有限要素地震シミュレーションの計算コストの大部分を占めるソルバー部分を高速化するアルゴリズム及び実装を行った．また同時に，コードの保守管理性を担保するために，指示行ベースでのGPU実装に関する検討も行い，コードに大きく修正を加えることなく実用上問題のない性能が得られることを示した．多数回計算によるデータ分析においては，三次元内部構造の推定を対象問題とした検討を行った．開発されたソルバーを用いて多数の波動場解析を行い，解析結果に基づくAIの構築を行った．内部構造の評価をAIによって行うことで，観測データにより即した結果を与える内部構造を短時間で選別することが可能となり，従来の逐次的な最適化によるアプローチと比較して実計算時間が短縮できることを示した．これらの結果から，計算機科学および計算科学を考慮した手法開発によって従来では実現しえなかった大自由度問題の多数回計算が導入可能であり，地震シミュレーションのより合理的な被害推定結果が導けることを示唆した．

This study aims to optimize the accuracy of the analysis of finite elements in the seismic system of most cycles, and to achieve the goal of optimizing the analysis of finite elements in the seismic system of most cycles. The speed of finite element analysis is discussed in detail. In recent years, computers have developed a tendency to specialize in high-speed computing. In this regard, AI is specialized and utilized in finite element seismic computation. Most of the computation systems are optimized and some of the computation systems are accelerated. At the same time, the conservative management of the computer is guaranteed. The instruction line indicates that the GPU installation is related to the operation of the computer, and the large number of corrections are added. The performance of the computer is indicated. Most of the time, the calculation of the internal structure of the object The analysis results of most of the ratio fields are used to construct the basic AI. Internal structure evaluation is based on AI, measurement results are based on internal structure selection in a short time, optimization results are based on comparison results, calculation time is shortened, and optimization results are based on comparison results. Computer science and computational science consider the development of methods to realize the problem of large degrees of freedom and the introduction of most of the calculation results.

项目成果

ハイパフォーマンスコンピューティング研究会

高性能计算研究组

• 发表时间: 2019
• 作者: Tsuchiya Shun;Saito Hayate;Nogi Keisuke;Yorimitsu Hideki;山口刀也;山口拓真
• 通讯作者: 山口拓真

Low-Order Finite Element Solver with Small Matrix-Matrix Multiplication Accelerated by AI-Specific Hardware for Crustal Deformation Computation

具有小矩阵-矩阵乘法的低阶有限元求解器，由 AI 专用硬件加速，用于地壳变形计算

• DOI: 10.1145/3394277.3401860
• 发表时间: 2020
• 期刊: Proceedings of the Platform for Advanced Scientific Computing Conference
• 作者: Yamaguchi Takuma;Fujita Kohei;Ichimura Tsuyoshi;Naruse Akira;Wells Jack C.;Zimmer Christopher J.;Straatsma Tjerk P.;Hori Muneo;Maddegedara Lalith;Ueda Naonori
• 通讯作者: Ueda Naonori

Oak Ridge National Laboratory(米国)

橡树岭国家实验室（美国）