採択課題 【詳細】
| jh260050 | Development of Real-time In-situ Visualization Methods for AMR Fluid Simulations on GH200 Tightly Coupled Architecture |
|---|---|
| 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 develops real-time in-situ visualization methods for Adaptive Mesh Refinement (AMR) fluid simulations on the Miyabi-G supercomputer, utilizing the NVIDIA GH200 tightly coupled architecture. To tackle I/O bottlenecks, the research leverages unified memory and NVLink-C2C to offload visualization processing to Grace CPUs while Hopper GPUs focus on simulation, eliminating PCIe transfer overheads. By comparing this approach with PCIe-based in-transit transfers on TSUBAME4.0, the project aims to establish efficient visualization frameworks applicable to next-generation systems like FugakuNEXT. |
| 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） | |
| [] 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. | |
| [] 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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