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Communication-avoiding sparse matrix solvers for extreme scale nuclear CFD simulations

大規模原子力流体シミュレーション向け省通信疎行列ソルバ

井戸村 泰宏  

Idomura, Yasuhiro

省通信アルゴリズムは演算加速と相対的に低い通信バンド幅で特徴付けられる将来のエクサスケール計算機における大規模流体シミュレーションに向けたキーテクノロジーになっている。この通信ボトルネックを解決するために、5次元核融合プラズマ乱流コードGT5Dや3次元多相熱流動解析コードJUPITERといった大規模原子力シミュレーションにおいて2種類の省通信疎行列ソルバを開発した。一つは複数の基底ベクトルの生成と直交化を一度に行う省通信クリロフ法である。本手法により、従来のクリロフ法では反復毎に必要となっていたAll_Reduce通信のボトルネックを回避できる。もう一つの手法は、収束特性の改善により反復回数とAll_Reduce通信回数を削減する省通信マルグリット法である。この手法では混合精度のマルチグリッド実装によってさらに演算と通信を削減する。これらの省通信ソルバによりGT5DとJUPITERの性能が大幅に向上し、8,208台のKNLから構成されるOakforest-PACSにおいて全系まで強スケーリングを拡張した。

Communication-avoiding (CA) algorithms are key technologies towards extreme scale CFD simulations on future exascale machines, which are characterized by accelerated computation and relatively low communication bandwidth. In order to resolve this communication bottleneck, we developed two types of CA-based sparse matrix solvers on extreme scale nuclear simulations such as the five dimensional (5D) fusion plasma turbulence code GT5D and the 3D multi-phase thermal-hydraulic code JUPITER. One is a CA Krylov method, in which multiple basis vectors are generated and orthogonalized at once. By using this approach, one can avoid the bottleneck of All_Reduce communication, which is required at each iteration in the conventional Krylov method. The other is a CA multigrid (MG) method, in which the number of iteration or All_Reduce is reduced by improving the convergence property. In addition, MG implementation with a mixed precision approach reduces both computation and communication. By applying these CA solvers, the performances of GT5D and JUPITER were dramatically improved, and the strong scaling was extended up to the full system size of the Oakforest-PACS, which consists of 8,208 KNLs.

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