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計算+データ+学習融合によるエクサスケール時代の革新的シミュレーション手法(令和 2年度)
Innovative Methods for Scientific Computing in the Exascale Era by Integrations of (Simulation + Data + Learning)

予算区分
CD 文科-科研費
研究課題コード
1921CD023
開始/終了年度
2019~2021年
キーワード(日本語)
データ駆動型科学,省電力,機械学習,シミュレーション,高性能計算
キーワード(英語)
Data-driven Science,Power Saving,Machine Learning,Simulation,High Performance Computing

研究概要

2021年以降のエクサスケール時代のスーパーコンピュータ(スパコン)による科学的発見の持続的促進のために,計算科学にデータ科学,機械学習の知見を導入した(計算+データ+学習)融合による革新的シミュレーション手法を提案する。スパコンの能力を最大限引き出し,最小の計算量・消費電力での融合を実現するために,?変動精度演算・精度保証・自動チューニングによる新計算原理に基づく革新的高性能・高信頼性・省電力数値解法,?機械学習による革新的手法である階層型データ駆動アプローチの二項目を中心に研究し,革新的ソフトウェア基盤「h3-Open-BDEC」として実装する。地球科学,工学分野等での(計算+データ+学習)融合による多階層(マルチレベル・マルチフィジックス)シミュレーションにおいて,従来手法と同等の正確さを保ちつつ,10倍以上の飛躍的な計算量・消費電力削減を目指す。更なる消費電力削減のため,FPGA,量子コンピュータ適用の可能性を検討する。

研究の性格

  • 主たるもの:基礎科学研究
  • 従たるもの:技術開発・評価

全体計画

本研究の体制は,研究代表者1名の他,研究分担者:7名,研究協力者:20名であり,計算科学,計算機科学,数値アルゴリズム,機械学習の専門家を含む。革新的ソフトウェア基盤「h3-Open-BDEC」を構成するh3-Open-MATH(数値アルゴリズム),h3-Open-VER(精度保証),h3-Open-AT(自動チューニング),h3-Open-APP(アプリ開発), h3-Open-DATA(データ科学),h3-Open-DDA(データ駆動アプローチ),h3-Open-UTIL(並列ユーティリティ),h3-Open-SYS(統合・制御)は複数の構成要素を含み,緊密に関連する。
国立環境研究所はこのうち、h3-Open-UTILの開発と(計算+データ+学習)融合シミュレーションの実施を進める。

今年度の研究概要

今年度はh3-Open-UTIL/MPの機能を更に拡充し、FortranアプリケーションだけでなくPythonアプリケーションの実行を管理し、データ交換が出来るよう開発を行う。これにより、機械学習のトレーニングプロセスとの連成を実現し、シミュレーションが多量に生成するデータによるオンライントレーニングを目指す。

外部との連携

東京大学、北海道大学、名古屋大学、東京女子大学、理化学研究所

関連する研究課題

課題代表者

八代 尚

  • 地球システム領域
    衛星観測研究室
  • 主任研究員
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