研究業績リスト
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研究課題「超次元状態エンジニアリングによる未来予測型デジタルシステム」研究題目「Vラボ向け高速計算技術の開発」
作成日時 04/2025–03/2027
Offer Organization: 科学技術振興機構, System Name: 戦略的な研究開発の推進 ムーンショット型研究開発事業, Category: -, Fund Type: -, Overall Grant Amount: - (direct: -, indirect: -)
本プロジェクトでは、核融合反応を発電や様々な場面で利用するフュージョンエネルギーシステムの設計や性能試験をデジタル空間上で行えるデジタルプラットフォームおよびバーチャルラボラトリ(仮想実験室:Vラボ)を構築します。
デジタル空間上でフュージョンエネルギーシステムにおけるプラズマ(電離したガス)の状態や構成機器の複雑性と時空間スケール(時間的・空間的な広がり)を再現するために、時間軸・空間(座標)軸・速度軸・物理量などが組み合わされた「超次元データ空間」(図1)を新たに定義し、その特異な空間の特性を組み込んだ計算手法を確立します。さらに、その計算手法を「超次元状態エンジニアリング」として応用できるようにするために、これまでにない革新的AI/データ駆動科学技術を開発します。
これにより、フュージョンエネルギーシステムの実験をデジタル空間上で実施できるVラボを構築し、デジタル空間上での未来(次世代)のフュージョンエネルギーシステムの要素技術やシステム全体の性能予測(未来予測)を可能にします(図2)。本プロジェクトによって、リアル空間では多大な時間とコストを要する試行錯誤(試作機を開発し性能試験を行うこと)のプロセスを大幅に低減させることで、多様なフュージョンエネルギーシステムの早期の社会実装やコスト削減を実現し、フュージョンエネルギーが供給される社会を目指します。
その他
データ科学計算フレームワーク ODAT-SE の高度化と高性能化
作成日時 04/2025–03/2026
Offer Organization: 学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点, System Name: 学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 公募型共同研究, Category: -, Fund Type: -, Overall Grant Amount: - (direct: -, indirect: -)
その他
データ駆動科学ソフトウェア・表面解析シミュレーションの高速化技術研究
作成日時 04/2024–03/2025
Offer Organization: 学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点, System Name: 学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 公募型共同研究, Category: -, Fund Type: -, Overall Grant Amount: - (direct: -, indirect: -)
その他
高いスケーリング性能と高精度性を併せ持つ次世代固有値・特異値分解ライブラリの開発
作成日時 10/2019–03/2023
Offer Organization: -, System Name: -, Category: -, Fund Type: competitive_research_funding, Overall Grant Amount: - (direct: -, indirect: -)
その他
エクサ時代の非同期タスクを応用した高性能高次元数値線形代数の研究
作成日時 2019–2021
Offer Organization: -, System Name: -, Category: -, Fund Type: competitive_research_funding, Overall Grant Amount: - (direct: -, indirect: -)
その他
ブロックヤコビ法に基づく超並列環境に適した固有値・特異値計算手法の開発
作成日時 26/04/2017–31/03/2019
Offer Organization: 日本学術振興会, System Name: 科学研究費助成事業, Category: 特別研究員奨励費, Fund Type: -, Overall Grant Amount: - (direct: 1700000, indirect: 0)
本年度はブロックヤコビ法の理論的解析と実装手法の確立に取り組んだ。固有値分解のためのヤコビ法についてはこれまでの研究において一定の成果を上げているため、とくに誤差解析について新しい観点から研究を進めるため、特異値分解のためのヤコビ法について研究を進めた。
まず誤差解析について研究を進めた結果、特異値計算向けブロックヤコビ法が持つ誤差の構造を持った上限が得られた。この結果は、対称な行列積DSYRKを内部で使用するブロック化手法を用いた場合においても収束性に影響を与える誤差が小さくなるという完全な証明にはなっていないが、十分期待の持てる結果であった。一方でこの結果を得るには部分対角化のためにはより高速な他の手法ではなくヤコビ法を用いなければならないということがわかった。
また収束性の解析においては整列性との関連について解明できなかったが、古典的並列オーダリングという別の並列計算向けオーダリングにおいて、よりシャープな上限が得られた。整列性との関係が解明されなかったことは残念だが、古典的並列オーダリングは収束の速さにおいて整列性を持ったオーダリングと同等以上の性能を持つため、大目標である、大域収束性を持ちかつ収束の速い手法の開発には貢献できた。
この結果を基に特異値分解向けブロックヤコビ法の大規模並列環境向け実装の確立に取り組んだ。申請者は演算量の増加を許す代わりに並列計算において問題となる通信回数を削減するAllReduce型アルゴリズムを開発し、高い並列性能を得た。
一方、GPUについては、ヤコビ法を用いた部分対角化のGPU向け実装に取り組んだが、CPUとGPUの差異が大きく影響し、GPUの高い性能を活用できるまでには至らなかった。