HPCの最新研究情報： 超音速ジェット、スキンモデリング、天体物理学、など

Oliver Peckham

この隔月の特集では、HPCwireは、ハイパフォーマンス・コンピューティング・コミュニティと関連ドメインで新たに発表された研究にスポットを当てている。並列プログラミングからエクサスケール、量子コンピューティングまで、詳細は下記のとおりである。

大規模な分散メモリクラスタ上でのスキンモデリングシミュレーションの実行

人間の皮膚のリアルなシミュレーションは、多くの医療および医薬品開発などの科学的応用に不可欠である。ルール大学ボーフム校とハンブルグ大学の著者らは、最新の並列アルゴリズムの恩恵を受けた皮膚モデリングタスクが、大規模な分散メモリクラスタ上でテストされた場合にどのようにスケールアップするかを概説している。シュトゥットガルトのHigh Performance Computing CenterのHazel Henクラスタでシミュレーションをテストした研究者は、その結果と、シミュレーションを最大12,288コアまでさらにスケーリングするための研究を発表している。

著者：Jose Pinzon、 Martin Siebenborn、Andreas Vogel

超音速ジェット気流解析のためのスケーリング計算流体力学

新たな規制により、飛行機から発生する騒音に制限が設けられ、研究者は航空音響学の調査を余儀なくされている。これらのフランスとブラジルのチームからなる研究者らは、社内の計算流体力学ツールを使用して、空力音響を解析するために超音速ジェット気流のシミュレーションを行った。彼らはこのモデルを、国立科学計算研究所の1.85 Linpack ペタフロップスの性能を持つ Santos Dumontシステム上で実行した。研究者たちは、どのようにしてコードをスケールアップしてSantos Dumont上で動作するようにしたかを説明し、その結果を発表している。

著者： Carlos Junqueira-Junior、JoãoLuiz F.Azevedo、Jairo Panetta、William R. Wolf、Sami Yamounie

スーパーコンピュータ上での宇宙シミュレーションの最適化

宇宙物理学者は、星団や銀河などの宇宙現象を調べるためにN体シミュレーションを用いているが、実行するのに非常に多くのメモリを消費する可能性がある。この論文は、上海交通大学、アモイ大学、ニューヨーク大学のチームによって書かれたもので、著者らがどのようにしてN-bodyシミュレーションのメモリ性能を最適化する新しいアルゴリズムを構築したかを概説している。彼らはアルゴリズムをスーパーコンピュータ上で512ノードにスケーリングし、著者らが主張する「最大の完成形である宇宙論的N体シミュレーション」を達成した。

作者： Shenggan Cheng、Hao-Ran Yu、Derek Inman、Qiucheng Liao、Qiaoya Wu、James Lin

超音速空気力学のためのエクサスケール指向コードを用いた作業

この論文は、スタンフォード大学のCenter for Turbulence Researchのトリオによって書かれたもので、超音速空気力学問題に取り組むためのオープンソースのHypersonics Task-based Research（HTR）ソルバーについて説明している。研究者らは、GPUベースのスーパーコンピュータでどのようにソルバーがうまくスケーリングできるかを概説し、超音速乱流チャネルや超音速遷移境界層などの一連の使用例でテストしている。

著者：Mario Di Renzo、 Jin Fu、Javier Urzay

HPCワークロード用Marvell ThunderX2 Armプロセッサのエネルギー効率の評価

エクサスケール時代が急速に近づくにつれ、エネルギー効率は、ますます大規模なコンピューティングシステムにとって、より深刻な懸念事項となりつつある。イタリアのチームであるこの著者らは、Arm CPUアーキテクチャがどのようにエネルギー効率の懸念を改善するのに役立つかを議論している。彼らは特にMarvell ThunderX2 Armプロセッサを評価し、その性能とエネルギー使用量を、大規模なHPC施設で一般的に使用されている他のプロセッサと比較している。彼らの結果は、多くの比較を行った結果エネルギー効率が向上していることを示している。

著者： Enrico Calore、Alessandro Gabbana、Sebastiano Fabio Schifano、Raffaele Tripiccione

HPC環境のためのエンタープライズリソースプランニングの開発

エンタープライズリソースプランニング（ERP）は、物流システム、生産オペレーション、IoTなどのエンタープライズデータソースの接続を支援している。ロシアのITMO大学のトリオが書いたこの論文は、GPU対応のHPC環境でERPデータを処理する方法を概説している。著者らは、このようにERPデータを扱うことで、データサイエンティストがERPデータセットを使って作業する際に、AIモデルの作成がより高速化し、データのやり取りがより容易になる可能性があることを示唆している。

著者： Artem N. Sisyukov、Vlad K. Bondarev、Olga S. Yulmetova

天体物理学アプリケーションでのFPGAおよびGPUのフットプリント

天体物理学コミュニティの計算ニーズが天文学的な比率に達しているため、研究者らはエクサスケール時代に目を向けている。このペーパーは、イタリアとギリシャのチームが作成したもので、異種アーキテクチャ向けに最適化された最先端の天体物理学アプリケーションの性能とエネルギーのフットプリントを検証している。著者らは、ARMプロセッサとFPGAを搭載したエクサスケル・アナログ・プラットフォームを含む、4つの異なるプラットフォームでのエネルギー消費を評価している。そして著者らは、そのアプリケーションがこのアーキテクチャに適していることを見出した。

著者： David Goz、Georgios Ieronymakis、Vassilis Papaefstathiou、Nikolaos Dimou、Sara Bertocco、Giuliano Taffoni、Francesco Simula、Antonio Ragagnin、Luca Tornatore、Igor Coretti

来月のリストに入れるべき研究をご存知でしょうか。もしご存知の場合は、oliver @ taborcommunications.comまでメールをお送りください。皆様からのご連絡をお待ちしております。