時空間ブロッキングを用いたアジョイント法の高性能化――ForwardとBackwardの計算
書誌事項
- タイトル別名
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- Optimizing Adjoint Method via Spatial and Temporal Blocking―Forward and Backward Computations
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抄録
大規模数値シミュレーションと大容量観測データを融合するための計算技術として「データ同化」が注目されている.本研究では,非逐次型データ同化であるアジョイント法に対しブロッキング手法を用いた高性能化を検討する.特にアジョイント法のForward計算とBackward計算に含まれるステンシル計算に対し,キャッシュブロッキング手法である時空間ブロッキングを適用した.さらに,複数のForward計算を同時に実行するブロッキングを適用し,本手法の有効性を調査するためFujitsu PRIMEHPC FX100を用いて提案手法の性能評価を行った.Forward計算とBackward計算の時空間ブロッキングと投機的に計算を行うブロッキングからなる階層的なブロッキングを適用することによって,アジョイント法アプリケーション全体で最大1.18倍の速度向上を達成した.
Data assimilation (DA) is a computation technique to integrate large-scale numerical simulations and large-scale observed data. In our research, we consider to apply blocking optimization in order to improve the performance of adjoint method for DA, which is classified as non-sequential data assimilation. Spatial and temporal blocking (STB), which is one of cache blocking methods, was applied with respect to stencil computations included in forward computation and backward computation of the adjoint method. Moreover, a blocking technique for execution of multiple forward computations speculatively is applied. We investigated the effectiveness of the proposed method on the Fujitsu PRIMEHPC FX100 supercomputer. We attained a speed up of 1.18x by applying STB for forward computation and backward computation, and the blocking technique for multiple forward computations.
収録刊行物
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- 情報処理学会論文誌コンピューティングシステム(ACS)
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情報処理学会論文誌コンピューティングシステム(ACS) 11 (1), 12-26, 2018-03-14
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1050564287863018624
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- NII論文ID
- 170000149360
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- NII書誌ID
- AA11833852
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- ISSN
- 18827829
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- Web Site
- http://id.nii.ac.jp/1001/00186636/
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- 本文言語コード
- ja
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- 資料種別
- article
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- データソース種別
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- IRDB
- CiNii Articles
- KAKEN