High performance eigenvalue solver for Hubbard model; Tuning strategies for LOBPCG method on CUDA GPU

山田 進; 町田 昌彦; 今村 俊幸*

Parallel Computing; Technology Trends, p.105 - 113, 2020/00

https://doi.org/10.3233/APC200030

本発表は科学研究費補助金(科研費)に従い実施した強相関ハバードモデル計算に現れる固有値問題に対する高性能計算に関するものである。具体的には、ハバードモデルの計算に現れる固有値計算に固有値計算ソルバの1つであるLOBPCG法を適用した際の高速化についての発表である。特筆すべき成果は、現在主流のプロセッサの1つであるGPUのアーキテクチャに合わせたデータの格納方法を提案し、実際に行列計算を高速化したことである。さらに、複数の線形計算をまとめて実行することで、データへのアクセス回数を減らすことができ、さらなる高速化も実現した。これらの高速化により、これまでの方法と比較し全体で約1.4倍の高速化を実現した。なお、この成果は科研費研究「エクサスケール計算機を想定した量子モデルシミュレーションに対する並列化・高速化」の研究成果である一方、GPUを利用した高性能計算にも資する成果である。