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河村 拓馬; 長谷川 雄太; 井戸村 泰宏
Proceedings of Joint International Conference on Supercomputing in Nuclear Applications + Monte Carlo 2020 (SNA + MC 2020), p.187 - 192, 2020/10
汚染物質の大気拡散予測の実現に向けて、GPUスーパーコンピュータ(スパコン)向けに最適化された適合格子細分化(AMR)による流体シミュレーションが開発されており、その結果の対話的な可視化や計算パラメータのステアリング技術が必要とされている。本研究では、これまでに開発してきた構造格子向けの粒子ベースIn-situ可視化手法をAMR向けに拡張し、ファイルを介したIn-situ制御機構を利用して計算パラメータのIn-Situステアリングを可能にした。開発した手法をGPUプラットフォーム上で動作する都市部でのプルーム分散シミュレーションに結合し、膨大なパラメータスキャン無しにヒューマンインザループにより汚染源探索が可能なことを示した。
河村 拓馬; 野田 智之; 井戸村 泰宏
Supercomputing Frontiers and Innovations, 4(3), p.43 - 54, 2017/07
最新のメニーコア・プラットフォーム上で、In-Situ粒子ベースボリュームレンダリング(In-Situ PBVR)に基づくIn-Situデータ探索フレームワークのパフォーマンスを検証した。In-Situ PBVRはコストの高い順序計算を回避することができ、並列モンテカルロサンプリングによって、大規模なボリュームデータを小さな可視化用粒子データに変換する。この特徴により、大規模シミュレーションのボトルネックである、1ノードあたりのメモリ制限や、計算速度とノード間通信速度のパフォーマンスギャップを回避することができる。さらに、サイズの小さな粒子データをクライアントPCに転送することによる自由な視点位置のボリュームレンダリング、そして非同期のファイルベースの制御シーケンスによるバッチ処理実行時の可視化パラメータを変更という、In-Situデータ探索が可能になった。In-Situ PBVRは、8208個のIntel Xeon Phi7250(Knights Landing)プロセッサで構成されたOakforest-PACS上で、約10万コアまでの強スケーリング(問題サイズを固定し、CPU数を増加させて処理を加速させるスケーリング)と省メモリ特性を示した。
河村 拓馬
no journal, ,
日本学術会議から招待講演を依頼され、In-Situ PBVRによる可視化技術に関する講演を行なった。将来のエクサスケールシミュレーションに向けて可視化技術を開発するには、以下に示す3つの課題がボトルネックとなる。(1)高並列環境下での通信コストの増大、(2)バッチ処理に対するオフライン可視化による対話性の低さ、(3)多変量データの可視化技術。これらの課題を解決するため、以下に示す3つの技術を開発した。(1)PBVRによるスケーラビリティの高い並列ボリュームレンダリング技術、(2)ストレージを介したファイルベース制御による対話的操作が可能なフレームワーク、(3)多変量向けの多次元伝達関数生成技術。約1億自由度の燃料溶融シミュレーションJUPITERに提案手法を適用し、可視化処理の高いスケーラビリティ、バッチ処理実行時の対話的操作、多変量可視化機能の有効性を検証した。
河村 拓馬
no journal, ,
平成29年度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(JHPCN)に採択された研究課題「可視化用粒子データを用いた遠隔地からの対話的In-Situ可視化」に関する成果報告を実施した。シミュレーションの大規模化に伴い、プレポストノードへのデータ転送を伴う従来の可視化処理は、膨大な作業時間が必要となった。本研究では、大規模シミュレーションに対する実時間の可視化・解析を可能にするため、可視化用粒子データを用いた対話的なIn-Situ可視化システムを構築し、最新のGPGPU, XeonPhi、および、FX100環境に対して移植した。本システムを用いて、シミュレーションのバッチ処理実行時における対話的な可視化が可能なことを確認した。
河村 拓馬; 井戸村 泰宏
no journal, ,
粒子ベースボリュームレンダリング(PBVR)を利用したIn-Situ PBVRはスパコン上のシミュレーションを対話的に可視化できるフレームワークであり、数式処理アルゴリズムを利用してユーザ入力の代数式によるボリュームデータおよび伝達関数の合成が可能になっている。メニーコアアーキテクチャの登場によりシミュレーションが加速され、In-situ PBVRもまた最適化が必要とされている。我々は、逆ポーランド記法を利用した数式処理アルゴリズムを構築し、In-situ PBVRのSIMD最適化をおこなった。開発した手法を原子力分野の燃料溶融シミュレーションに適用し、最新のKNLアーキテクチャにおいて可視化処理性能を10倍以上向上した。
河村 拓馬
no journal, ,
平成30年度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(JHPCN)に採択された研究課題「可視化用粒子データを用いたIn-Situ可視化システムのSIMD最適化」に関する成果報告を実施する。シミュレーションの大規模化に伴い、プレポストノードへのデータ転送を伴う従来の可視化処理は、膨大な作業時間が必要となった。本研究では、大規模シミュレーションに対する実時間の可視化・解析を可能にするため、可視化用粒子データを用いた対話的なIn-Situ可視化システムのSIMD最適化を実施し、最新のXeonPhi、および、FX100環境に対して移植した。本システムを用いて、シミュレーションのバッチ処理実行時における対話的な可視化が可能なことを確認した。
河村 拓馬
no journal, ,
可視化用粒子データを用いたIn-Situ可視化システムの開発と適用事例を議論する。シミュレーションの大規模化に伴い、プレポストノードへのデータ転送を伴う従来の可視化手法は、膨大な処理時間が必要となった。本研究では、大規模シミュレーションに対する実時間の可視化・解析を可能にするため、可視化用粒子データを用いた対話的なIn-Situ可視化システムを開発し、最新のメニーコア環境に対して最適化を行った。開発したシステムを用いて、シミュレーションのバッチ処理実行時における対話的な可視化が可能なことを確認した。また最先端のGPGPUマシンでのAMRシミュレーションの可視化事例を報告した。
河村 拓馬; 長谷川 雄太
no journal, ,
スーパーコンピュータ上の膨大な資源を利用して長時間実行される大規模計算では、計算パラメータ調整に伴う再計算を繰り返し実行することが困難である。我々は粒子ベースボリュームレンダリングを利用したIn-Situ可視化フレームワーク上で、ファイルベース制御による計算パラメータの対話的な操作技術を開発し、GPUクラスタ上の流体計算に適用して対話的可視化・パラメータ操作が可能なことを確認した。
