スパコン向けアプリケーション開発を大幅に容易にする手法を開発

要旨

理化学研究所（理研） 計算科学研究機構 プログラム構成モデル研究チームの丸山直也チームリーダーとモハメド・ワヒブ特別研究員、東京工業大学 学術国際情報センターの青木尊之教授の共同研究チームは、ハイ・パフォーマンス・コンピューティング（高性能計算技術）に関する世界最高峰の国際会議であるSC16^[用語1]において最優秀論文賞を受賞しました。SC16では442報の論文が投稿され、共同研究チームは「適合格子細分化法^[用語2]に関する論文」を投稿しています。

適合格子細分化法はAMRとも呼ばれ、必要な計算およびメモリ使用量を大幅に削減できるため、シミュレーションの高速化に有効です。一方で、大規模なスーパーコンピュータで用いるには、データの移動を無駄なく効率良く行うプログラムなどの開発が必要で、シミュレーションソフトウェアの開発においてさまざまな技術的課題がありました。

共同研究チームは新しいソフトウェア技術を開発し、大規模なスーパーコンピュータ上で簡単に適合格子細分化法を利用できる環境を実現しました。開発したソフトウェアは、プログラムの自動的な変換技術に基づき、従来必要であった煩雑なプログラミングや最適化の多くを自動化します。これによって、シミュレーションソフトウェアの開発コストが大幅に削減されました。GPU^[用語3]などのアクセラレータ^[用語3]を用いたスーパーコンピュータは性能や省電力に優れるものの、そのプログラミングの手間から使い勝手に劣る点が問題でしたが、開発した手法を用いることで、一般的な適合格子細分化法の利用においては、この問題を解決することができます。SC16での最優秀論文賞の受賞は、共同研究チームの開発内容が国際的に高く評価されたことを示しています。

本研究成果は、SC16の講演要旨集『Proceedings of the ACM/IEEE International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis （SC'16）』に掲載されます。

本研究の一部は、科学技術振興機構（JST）戦略的創造研究推進事業CREST「ポストペタスケール高性能計算に資するシステムソフトウェア技術の創出」（研究総括：佐藤三久）における研究課題「高性能・高生産性アプリケーションフレームワークによるポストペタスケール高性能計算の実現」（研究代表者：丸山直也）の一環として行われました。

背景

コンピュータを使ったシミュレーションは天気予報から工業製品の設計など社会において幅広く利用されています。特にスーパーコンピュータなどの大規模なコンピュータを使うことで、より高精度・高精細なシミュレーションを高速に行うことが可能になります。一方でコンピュータの性能の向上スピードは次第に鈍化しつつあり、今後、さらにシミュレーションの精度や速度を向上させるためには、シミュレーション手法そのものの改善が、これまで以上に重要になります。

適合格子細分化法はシミュレーションにおいて頻繁に用いられる手法の一つである格子法^[用語2]の一種で、通常の格子法に比べて必要な計算およびメモリ使用量を大幅に削減することができます。そのため、原理的にはより高速かつ高精細なシミュレーションが可能になります。しかし、実際に最先端スーパーコンピュータにおいて適合格子細分化法を用いるには多くの課題があります。例えば、最近のコンピュータは計算の性能に比べてデータを移動する性能が低いため、適合格子細分化法によって必要な計算を削減するだけでなく、データの移動を無駄なく効率良く行うプログラムの開発が必要になります。また、GPUなどのアクセラレータを使ったスパコンでは、アクセラレータ用のプログラム開発も必要になります。その結果、適合格子細分化法は原理的に有望な手法であるにも関わらず、実際の利用は通常の格子法に比べて限定的なものになっていました。

研究手法と成果

共同研究チームは、適合格子細分化法におけるこれまでの問題を解決する新しいソフトウェア技術を開発し、大規模なスーパーコンピュータ上で簡単に適合格子細分化法を利用できる環境を実現しました。開発したソフトウェアは、プログラムの自動的な変換技術に基づき、利用者が作成した適合格子細分化法プログラムからスーパーコンピュータ上で並列に動作する高性能なプログラムを、自動的に作成します。利用者が作成するプログラムはスーパーコンピュータ用に作られている必要がないため、これまでと比較して容易にスーパーコンピュータで適合格子細分化法を使うことができます。通常であればスーパーコンピュータを用いるためには並列化や最適化など、種々の煩雑なプログラミングが必要となりますが、それらの多くが研究チームの開発した手法によって自動化されるため、シミュレーションソフトウェアの開発コストが大幅に削減されました。

実際に開発したソフトウェア技術を、東京工業大学のTSUBAME2.5スーパーコンピュータ^[用語4]上で用いたところ、自動的に1,000台規模の多数のGPUを同時に用いた高速かつ大規模なシミュレーションを行うことに成功しました。GPUなどのアクセラレータを用いたスーパーコンピュータは性能や省電力に優れるものの、そのプログラミングの手間から使い勝手に劣る点が問題となっていました。今回の研究結果は、プログラミングを自動化することよってそれらの問題を解決できることを示したものです。

適合格子細分化法に限らず、大規模な最先端のスーパーコンピュータの性能を最大限に引き出すシミュレーションアプリケーションの開発は、次第に困難になりつつあります。今回のSC16では442報の論文が投稿されましたが、これらの問題を解決する共同研究チームの新しいソフトウェア技術が高く評価され、最優秀論文賞を受賞しました。

今後の期待

将来のスーパーコンピュータのハードウェアは、さらなる高性能化のために大きく変わることが想定されています。一方で、アプリケーションプログラムの大幅な書き換えが必要となるなど、利用上の問題が懸念されています。今回、共同研究チームが開発した手法は、原理的には将来のスーパーコンピュータ上でもアプリケーションをそのまま用いることが可能です。そのため、将来のスーパーコンピュータでのシミュレーションを実現する有望なアプローチと考えられています。

共同研究チームは、引き続き開発した手法の改善・改良を続けると同時に、適合格子細分化法に限らず、さまざまな手法で将来のスーパーコンピュータにおけるシミュレーションソフトウェアの開発コストを削減するソフトウェア技術を研究開発していく予定です。