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朝比 祐一; 前山 伸也*; Bigot, J.*; Garbet, X.*; Grandgirard, V.*; Obrejan, K.*; Padioleau, T.*; 藤井 恵介*; 下川辺 隆史*; 渡邉 智彦*; et al.
no journal, ,
エクサスケール数値計算のための性能可搬性向上に関する研究を紹介する。特にAMD GPUにおけるプラズマコードの性能や、C++標準言語におけるGPUコードの性能評価結果を示す。またdeep learningを用いた流体計算の代理モデルについても紹介する。
杉原 健太; 青木 尊之*; 小野寺 直幸; 下川辺 隆史*; 井戸村 泰宏; 山下 晋; 河村 拓馬; 伊奈 拓也
no journal, ,
エクサスケールスパコンを活用した原子力気液二相流解析の実現に向けて、混合精度前処理を用いた圧力Poisson解法の改良、および界面捕獲手法の高度化を実施した。前処理に半精度演算を用いる際に、対角優位となるように低精度へのデータ変換すること により収束性の悪化を防ぐことに成功した。気液二相流解析の界面捕獲手法として最適化を行ったPhase Field法を適用し、5
5バンドル体系解析においてボイド率の確率密度分布を評価した結果、前年の結果を改善する事ができた。
小野寺 直幸; 下川辺 隆史*; 井戸村 泰宏; 河村 拓馬; 朝比 祐一; 長谷川 雄太; 伊奈 拓也; 下村 和也; 稲垣 厚至*; 平野 洪賓*; et al.
no journal, ,
GPUスーパーコンピュータ上において、メートル解像度の風況シミュレーションに観測データをリアルタイムに同化した、都市街区内の風況予測の実現を目指している。初年度である2022年度は、高精度に大気境界層内の風況を再現するために、風況解析コードCityLBMに対してパーティクルフィルタ(PF)に基づくデータ同化手法を適用することで、モデル変数の動的な最適化手法を開発した。米国オクラホマシティの野外風況観測実験に対する解析を行った結果、PFを適用しない結果と比較して、終日の速度の標準偏差の誤差に対して約10%の改善が実現された。東京都市街区内の風況解析として、地理情報システム(GIS)および衛生画像から構築した建物・地形・植生分布、および、防災科学技術研究所の雲解像数値モデル(CReSS)から与えられる境界条件に基づくマルチスケール解析を実施した。
奥村 雅彦
no journal, ,
学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN)の共同研究課題として、データプラットフォームmdxとJHPCNを利用して誰でも機械学習分子動力学法を実施可能なシステム「統合分子動力学法システム」の構築を実施している。本発表では、システムの概要、2022年度のシステム開発の進捗状況、機械学習分子動力学法による研究成果を発表する。