都心部の気流を1mの解像度でシミュレーション
～TSUBAMEの全ノードを利用し10km四方の計算に成功～

東京工業大学学術国際情報センター (GSIC) の青木尊之教授と小野寺直幸特任助教らは、東京都心部の10km四方のエリアに対し、実際の建造物のデータをもとに1m間隔の格子解像度で詳細な気流をシミュレーションすることに成功しました。都市部は高層ビルが密集した複雑な構造をしており、気流（風）はすぐに乱流と呼ばれる状態になります。これを予測するには、1m間隔の格子を用いて広範囲に計算する必要があり、東京工業大学のスパコンTSUBAME2.0（用語１）の殆ど全てのGPU（用語２）4,000個を用いることでシミュレーションすることに成功しました。1m間隔という細かい格子を用いてこれだけ広範囲の気流計算を行った例は世界でも報告されていません。

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国立大学法人東京大学情報基盤センター
国立大学法人東京工業大学学術国際情報センター

HPCI資源提供機関を利用した日本チームが
スパコンの世界ランキング「The Graph 500」にて
世界３位と４位！    

別紙

1. 産業利用トライアルユースにおける課題カテゴリと戦略分野

   産業利用トライアルユースには、戦略分野利用推進と新規利用拡大の2つの課題カテゴリがあり、戦略分野利用推進には5つの戦略分野を設定しています。

   戦略分野利用推進
   国家的・社会的課題に対応した技術的課題等を解決する区分の5分野

別紙

1. 提供する計算機資源と課金

   本学の学内利用に提供する計算機資源とのバランスを考慮し、平成24年度はTSUBAME2.0の1年間に利用できる資源の最大30％をTSUBAME共同利用に割り当てます。

   1. 計算資源の課金単位

      TSUBAME共同利用ではTSUBAMEの計算機資源の割振りは口数を単位としており、1口は3,000TSUBAMEポイントです。1 TSUBAMEポイントは標準1ノード（12CPUコア, 3GPU, 55.82GBメモリ搭載）が1時間利用可能な計算資源のため、1口は標準1ノード3,000時間分（≒約4ヶ月）に相当し、例えば1,000CPUコアを1.5日や、100GPUを3.75日といった利用が可能です。

昨年(2011年)11月にシアトルで開催されたスパコンの分野では最高権威の国際会議 SC11において、TSUBAME を利用した研究成果がゴードンベル賞，Graph500，テクニカル・ペーパー等で高い評価を得ました。TSUBAME e-Science Journal Vol.5はこれらをSC11特集号として1冊にまとめました。

平成23年11月8日

TSUBAME e-Science Journal 冊子の継続送付について

学術国際情報センターでは、スパコンTSUBAMEを使って得られたさまざまな成果を広く示して行く目的でTSUBAME ESJ (e-Science Journal) を発行しています。Vol.4ができあがり冊子を皆さまにお送りしたところです。これまで本学の全教員の方に冊子をお送りしてまいりましたが経費削減のおり、次号からは希望者にのみ学内便で冊子をお送りすることにいたします。
TSUBAME ESJのpdf版については、日本語と英語に分離し

http://www.gsic.titech.ac.jp/TSUBAME_ESJ

に掲載しています。
次号以降も継続してTSUBAME ESJの冊子を送付希望の方は、大変お手数ですが

GPGPUを用いた高性能地震動シミュレーション
SC11 Special Awards paper candidate
東京工業大学 情報理工学研究科 数理・計算科学専攻 松岡研究室
http://matsu-www.is.titech.ac.jp/ja/contact

背景・目的

Tsubame 2.0に代表される大規模並列計算環境では、構成する計算機の台数も膨大なものとなり、計算ノードの故障発生確率が無視できないものとなってきます。そのため、一部の計算ノードが故障しても計算を継続できるようにする技術が重要となります。
このため、計算ノードの故障に備えてチェックポインティングと呼ばれる計算の途中経過を定期的に保存する処理を行うのですが、チェックポインティングにかかる時間が計算全体に占める割合も現状のシステムでは約25%と大きく、いかにして保存処理のコストを減らすかが、計算全体の高効率化にとって重要となっています。
本研究では、地震動シミュレーションの代表的なアプリケーションであるSPECFEM3DをTsubame 2.0に代表されるGPGPU環境に移植したプログラムを対象に、チェックポインティングの高効率化を行いました。

方法

高速多重極展開法による乱流解析
横田理央、Lorena Barba、ボストン大学　機械工学科、yokota[at]bu.edu、labarba[at]bu.edu
成見哲、電気通信大学　情報工学科、 narumi[at]cs.uec.ac.jp
泰岡顕治、慶應義塾大学　機械工学科、 yasuoka[at]mech.keio.ac.jp

背景・目的

乱流解析は従来、FFTをベースとするスペクトル法や疎行列ソルバをベースとする有限差分法によって行われてきました。Fast Multipole Method(FMM)はこれらの手法に比べてアルゴリズム自体の並列性が高く、通信量に対して演算量も多いため大規模GPUシステムに向いている手法です。FMMを用いることで極めて高い並列性が求められる次世代の計算機において性能を存分に発揮できると期待されています。

実施内容

2048^3の自由度をもつ一様等方性乱流の解析をFMMによる手法とFFTによる手法の両方で解析を行い、実効性能を比較しました。
Mesh: 2048^3