著者

黒松 信行 小林 健一 Viel Emeric 浦 晃 上田 晴康

雑誌

研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC) (ISSN:21888841)

巻号頁・発行日

vol.2015-HPC-150, no.18, pp.1-7, 2015-07-28

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機械学習においては,処理するデータ量,得られる精度,実行に要する時間の制約を満たす中で,逐次・並列分散の観点も含めたライブラリやアルゴリズム,パラメータの膨大な組み合わせの中から最適なものを選択することは困難であった.そこで,許容できる実行時間と入力データを与えるだけで最も高い精度を得ることを目的として,条件を変えながら何度も機械学習を実行することで最適な選択肢を自動的に選ぶプラットフォーム wizz を Apache Spark 上に構築した.wizz は並列処理向けの Apache Spark の MLlib と逐次実行向けの R スクリプトおよび R スクリプトの分散実行によるアンサンブル学習機能を提供しており,並列処理ライブラリと逐次処理ライブラリを同時に多数実行することができる.

著者

内山 学 ファム バン フック 千葉 修一 井上 義昭 浅見 暁

雑誌

研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC) (ISSN:21888841)

巻号頁・発行日

vol.2015-HPC-151, no.20, pp.1-6, 2015-09-23

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本報告は流体コード OpenFOAM を基にして,MPI 並列と Thread 並列を用いた Hybrid 並列の検討を行う.OpenFOAM は Thread 並列には対応していないため,CG 法と BiCG 法を対象に Thread 並列化を可能とする行列のオーダリング方法を示すとともに,計算効率を向上させる行列の格納方法を示す.更に,全体通信回数の少ないアルゴリズムを採用し,そのアルゴリズムの特徴を生かして行列演算の効率化を行う.CG 法と BiCG 法以外の部分に対しても Thread 並列化の方法を示し,最後に,Hybrid 並列コードと MPI 並列コード,元コードを 「京」 コンピュータ上で比較する.

著者

ファム バン フック 井上 義昭 浅見 暁 内山 学 千葉 修一

雑誌

研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC) (ISSN:21888841)

巻号頁・発行日

vol.2015-HPC-151, no.19, pp.1-9, 2015-09-23

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本研究では C++ オープンソース OpenFOAM を対象として,利用しているデータ交換形態,C++ テンプレートおよび MPI プラットフォームの特徴とその課題を述べた.また,「京」 コンピュータの Tofu 高機能バリア通信機能を活用して,データ型に合わせたテンプレートの追加による全体実行時間の軽減を確認した.また,OpenFOAM 特有の PstreamBuffer 全体データ交換形態を必要最小限の隣接データ交換形態に改良し,通信バッファサイズおよび通信時間が減少した.これらにより大規模並列処理を可能にして,アプリケーション全体の実行効率が大幅に向上した.