採択課題 【詳細】
| jh260049 | 大規模アプリケーションの高性能な実用的アクセラレータ対応手法 |
|---|---|
| 課題代表者 | 下川辺 隆史(東京大学 情報基盤センター) Takashi Shimokawabe (Information Technology Center, The University of Tokyo) |
| 概要 | This project aims to establish practical methodologies for porting CPU applications to accelerator-equipped supercomputers, focusing on the NVIDIA GH200-based "Miyabi-G" system. Through collaboration between domain and HPC experts, it addresses the trade-offs between performance, portability, and maintainability. The research includes five themes: optimizing unified memory for OpenSWPC, developing a lambda-based custom wrapper for N-body codes, improving Kokkos performance for fluid dynamics, introducing a Kokkos-Python interface via MLIR, and enhancing the Kokkos ecosystem. These efforts utilize the GH200's tightly coupled architecture to advance scientific applications. |
| 関連Webページ | |
| 報告書等 | 研究紹介ポスター ／ 最終報告書 |
| 業績一覧 | (1) 学術論文 （査読あり） |
| 該当なし | |
| (2) 国際会議プロシーディングス （査読あり） | |
| [] M. Krüger, T. Shimokawabe and T. Gerrits, "From CPU-Centric to GPU-Resident: Insights into Visualization-Based Workflow Optimization for Fully GPU-Resident Simulation Codes and Unified Memory,” ISC-HPC 2026, 10th International Workshop on In Situ Visualization, 2026. | |
| (3) 国際会議発表（査読なし） | |
| 該当なし | |
| (4) 国内会議発表（査読なし） | |
| [] 長谷川 雄太, 小野寺 直幸, 下川辺 隆史, "KokkosおよびPyTorchを用いた格子ボルツマン法コード実装の検討", 第31回計算工学講演会, 2026年6月. | |
| [] YANG Yize, Takashi Shimokawabe, "Workload Offloading for Efficient Fluid Simulations on Tightly Coupled Grace Hopper", 第31回計算工学講演会, 2026年6月. | |
| [] Su Jipeng、Takashi Shimokawabe, Ziheng Yuan, "Performnce Compaarison of Kokkos-Basednd CUDA/OpenACC Laattice Boltzmann Solvers", 第31回計算工学講演会, 2026年6月. | |
| [] 金子 弘樹, 下川辺 隆史, "LBM速度分布関数を用いたGNNサロゲートモデルによる流体挙動予測", 2026年並列／分散／協調処理に関するサマー・ワークショップ, 2026年8月. | |
| [] 下川辺隆史, "GPUによる流体シミュレーションと深層学習による高速予測の取り組み", 2026年度 産応協対話交流会セミナー, 2026年6月. | |
| (5) 公開したライブラリなど | |
| 該当なし | |
| (6) その他（特許，プレスリリース，著書等） | |
| 該当なし |
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