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公募
2020/08/24
GPGPU移植支援サービス

概要


本サービスは2020年度の新システム導入に伴い、2019年度で終了しました。

 

  • 目的
 物性研共同利用スーパーコンピュータ(以下「物性研スパコン」)では、2015年より演算加速装置としてGPGPUが導入されています。物性研スパコンが演算加速装置を導入するのは今回が初めてであり、これまでのユーザが開発、利用中のプログラムの多くはGPGPUに未対応であると思われます。そこで、物性研スパコンを効果的に活用するため、物性研究上重要と思われるソフトウェアについて「GPGPU移植支援サービス(以下、「本サービス」)」を実施しています。 
 
  • プロジェクトの流れ
 申請者が開発に関わっているプログラムで、GPGPU利用が未対応、もしくは対応が不完全であるものについて、GPGPUへの移植支援を行います。提案は物性研究所において審議し、プログラムの選定を行われます(なお、選定の段階で着手時期・実施内容の詳細に関して確認および調整を依頼する場合があります)。選定されたプログラムは下記「実施体制」のもとで、プログラムの解析、GPGPUへの移植対応(hotspotのOpenACC/CUDA化、CUDA対応ライブラリの利用など)を行います。GPGPUへの移植対応が難しいと判断された場合には、その旨の解析結果を報告します。
  
  • 成果物の取り扱い
 本サービスによる成果物の著作権及びライセンスは、原則として応募者に帰属するものとします。また、ソース改変内容及び性能について応募者の同意の上で公表することがあります。
 

プロジェクト体制


GPGPU移植支援サービスは、以下の体制で行っています。
  • 物性研スパコン導入ベンダのシステムエンジニア数名
  • 物性研スタッフ若干名
 なお、1プロジェクトあたりの作業量は2ヶ月程度を目安としています。
 

GPGPU移植支援サービス採択一覧


  •  2015年度 (pdf)
  1. MODYLAS (MOlecular DYnamics simulation software for LArge Systems)
    課題代表者:安藤嘉倫 (名古屋大学工学研究科附属 計算科学連携教育センター)
    アクティビティレポート(2016年度に記載):ISSP support service of software optimization for the GPGPU architectures: A case study for molecular dynamics simulation software MODYLAS
  2. LargeScaleBoidsSimulator
    課題代表者:池上高志 (東京大学大学院 総合文化研究科)
  3. 実空間第一原理分子動力学計算プログラム「RSCPMD」
    課題代表者:重田育照 (筑波大学大学院 数理物質科学研究科)
    アクティビティレポート(2016年度に記載):Implementation of GPGPU codes in Real-space Car- Parrinello Molecular Dynamics (RS-CPMD)
  4. 並列テンソル計算ライブラリ「pTensor」
    課題代表者:森田悟史 (東京大学物性研究所)
    成果物:cuscalapack
  5. 超並列短距離古典分子動力学法コード「MDACP」
    課題代表者:渡辺宙志 (東京大学物性研究所 物質設計評価施設)

 

  • 2016年度 (pdf)
  1. 高速多重極展開法を用いた分子動力学計算コードのGPGPUによる高速化
    課題代表者:安藤嘉倫 (名古屋大学大学院 工学研究科)
    アクティビティレポート:ISSP support service of software optimization for the GPGPU architectures: A case study for molecular dynamics simulation software MODYLAS
  2. 実空間第一原理分子動力学計算プログラム「RSCPMD」のGPU化
    課題代表者:重田育照 (筑波大学大学院 数理物質科学研究科)
    アクティビティレポート:Implementation of GPGPU codes in Real-space Car- Parrinello Molecular Dynamics (RS-CPMD)
  3. 多変数変分モンテカルロ法のGPGPU化
    課題代表者:三澤貴宏 (東京大学物性研究所 計算物質科学研究センター)

 

  • 2017年度 (pdf)
    1. 大規模粗視化分子動力学法のGPGPUによる高速化と高分子への応用
      課題代表者:樋口祐次 (東北大学 金属材料研究所)
    2. 流体粒子ダイナミクス法のGPGPU化
      課題代表者:高江恭平 (東京大学 生産技術研究所)
      アクティビティレポート:GPGPU implementation of Fluid Particle Dynamics (FPD) method
  1. 汎用量子格子模型ソルバーHΦの全対角化ソルバーのGPGPU化
    課題代表者:三澤貴宏 (東京大学物性研究所 計算物質科学研究センター)
    アクティビティレポート:Implementation of GPGPU computing in full diagonalization for HΦ

 

  • 2018年度(pdf)
  1. 分割統治型密度汎関数強束縛分子動力学法のGPGPU化
    課題代表者:中井浩巳 (早稲田大学 理工学術院)
    アクティビティレポート:GPGPU implementation of divide-and-conquer density- functional tight-binding molecular dynamics
  2. 汎用量子格子模型ソルバーHΦ行列ベクトル積部分のGPU化対応
    課題代表者:吉見一慶 (東京大学 物性研究所)
    アクティビティレポート:Study of many-body correlation effects on spin relaxation rate in quantum dots

 

  • 2019年度(pdf)
  1. ベーテ・サルピータ方程式ソルバー行列計算部分のGPU化対応
    課題代表者:大槻純也 (岡山大学  異分野基礎科学研究所)
    アクティビティレポート: GPU acceleration for solving Bethe-Salpeter equation