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河村 拓馬; 長谷川 雄太; 井戸村 泰宏
Journal of Visualization, 27(1), p.89 - 107, 2024/02
被引用回数：0 パーセンタイル：0.01(Computer Science, Interdisciplinary Applications)対話的なIn-Situステアリングは、大規模で高速なCFDシミュレーションにおけるデバッグ、最適解の探索、逆問題の解析に有効なツールである。我々は、GPUスーパーコンピュータ上での大規模CFDシミュレーションのための対話的なIn-Situステアリングフレームワークを提案する。このフレームワークは、In-Situ Particle-based Volume Rendering (PBVR)、In-Situデータサンプリング、ファイルベース制御を採用し、スーパーコンピュータとユーザーPC間でステアリングパラメータ、圧縮された粒子データ、サンプリングしたモニタリングデータを対話的に通信できる。そして並列化されたPBVRは、GPU上のCFDシミュレーションとの干渉を避けるため、ホストCPUで処理される。提案フレームワークを、GPUスーパーコンピュータ上の実時間プルーム拡散解析コードCityLBMに適用した。数値実験では、モニタリング地点の観測データから汚染物質の発生源を見つける逆問題に取り組み、in-situステアリングフレームワークによるヒューマンインザループの有効性を実証した。
河村 拓馬
第34回数値流体力学シンポジウム講演論文集(インターネット), 3 Pages, 2020/12
シミュレーションにおける計算パラメータの探索は、設計変数の最適化やシミュレーションの高精度化において重要な課題である。しかし、近年の演算器性能向上により相対的にデータI/O速度がボトルネックとなり、多数の計算パラメータからなる計算結果をストレージに保存することが困難となった。そこで本研究は、スーパーコンピュータ上の計算と同時に計算パラメータを探索するIn-Situステアリングに着目した。我々はこれまでに開発してきた粒子ベースの対話的In-Situ可視化フレームワークを拡張し、バッチ処理されるシミュレーションの計算パラメータを対話的にステアリングする技術を開発した。この技術を中期計画で開発中のリアルタイムシミュレーションに適用し、ユーザが可視化によるフィードバックを受けながら計算パラメータをリアルタイムに調整することで、パラメータ探索を最適化できることを示した。
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; 井戸村 泰宏
Journal of Visualization, 23(4), p.695 - 706, 2020/08
被引用回数：1 パーセンタイル：7.62(Computer Science, Interdisciplinary Applications)粒子ベースボリュームレンダリングに基づくIn-situ可視化システムは、多変量ボリュームレンダリングに基づく高度にスケーラブルで柔軟な視覚解析環境を提供する。従来のCPUプラットフォームでは優れた計算パフォーマンスを示したが、最新のメニーコアプラットフォームでの高速計算により、関数パーサーと粒子データI/Oに関連する性能のボトルネックが明らかになった。本論文では、新しいSIMD対応の関数パーサーと、タスクベースのスレッド並列化に基づく非同期データI/Oを開発する。8208基のIntel Xeon Phi7250 (Knights Landing)プロセッサーで構成されるOakforest-PACS上の数値実験では、強スケーリングを約100kコアに維持しながら、一桁高い処理速度を実証した。
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; 野田 智之; 井戸村 泰宏
no journal, ,
大規模化が進む原子力分野のシミュレーションにおいて、計算と同時・同環境により確実に可視化画像を生成するIn-Situ可視化の重要性が高まっている。しかしIn-Situ可視化では、バッチ処理投入前に視点位置や色・不透明度等の可視化パラメータを設定するため、可視化の失敗がしばしば発生する。そこで、画像の代わりに可視化用粒子データを生成することで、シミュレーション実行時における対話的な可視化パラメータの設定を可能にする、In-Situ可視化フレームワークを開発した。粒子データ生成の超並列処理はシミュレーションの領域分割モデルを変更することなく実行され、生成される粒子データは結果データに比べて十分に小さく圧縮される。デーモンプログラムは圧縮された粒子データをクライアントPCに転送するとともに、クライアントPCから受信した可視化パラメータを設定する。開発ツールを多相流体解析コードJUPITERによる溶融燃料デブリ移行挙動解析に適用し、シミュレーション性能を劣化させることなく対話的な可視化・解析を可能にした。
河村 拓馬; 野田 智之; 井戸村 泰宏
no journal, ,
粒子ベースボリュームレンダリングに基づくIn-Situ可視化システム(In-Situ PBVR)の性能移植性を検証した。このシステムでは、並列化されたIn-Situ処理によって、大規模なボリュームデータを、コストの高い可視化順序計算無しに、粒子による小さな可視化用データに変換する。この粒子データは、クライアントのユーザPC上で、自由な視点移動が可能なボリュームレンダリング画像としてレンダリングされる。これらの特徴により、ノード毎のメモリ制限や計算速度と通信速度の大きな性能ギャップといった、最新のメニコアプラットフォームにおける深刻なボトルネックを避けることができる。提案システムは8,208のIntel Xeon Phi7250 (Knights Landing)プロセッサを搭載したOakforest-PACSを使用して、5万スレッドまでの良好なストロングスケーリングを示す。このストロングスケーリング性能を阻害せずに対話的な遠隔In-Situデータ探索を可能とするために非同期のファイルベース制御シーケンスを設計した。
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。
河村 拓馬
no journal, ,
粒子ベースボリュームレンダリングに基づくIn-situ可視化フレームワーク"In-Situ PBVR"は、多変量ボリュームレンダリングに基づく高度な可視化・解析環境を提供する。In-Situ PBVRは独自の技術によりスーパーコンピュータ(スパコン)上のシミュレーションを高速かつ対話的に可視化できる。更に、GPUスパコン上のCityLBMシミュレーションに対して対話的なパラメータステアリングが可能な機構が構築され、汚染物質の探索が可能なことを示した。
