研究者詳細

顔写真

カワイ　マサトシ
河合　直聡
Masatoshi Kawai
所属
サイバーサイエンスセンター　研究開発部　スーパーコンピューティング研究部
職名
助教
学位

  • 博士（情報学）（京都大学）

  • 修士（情報学）（京都大学）

e-Rad 研究者番号
80780791

研究キーワード 2

  • 数値計算

  • ハイパフォーマンスコンピューティング

受賞 1

  1. HPCS2012 最優秀論文賞

    2012年1月　情報処理学会　ブロック化赤-黒順序付け法に基づく並列マルチグリッドポアソンソルバ

論文 11

  1. Tensor-Core-Optimized Strategies for BLR × Tall-Skinny Matrix Multiplication in BEM

    Akihiro Ida, Kazuya Goto, Rio Yokota, Tasuku Hiraishi, Toshihiro Hanawa, Takeshi Iwashita, Masatoshi Kawai, Satoshi Ohshima, Tetsuya Hoshino

    Proceedings of the Supercomputing Asia and International Conference on High Performance Computing in Asia Pacific Region　153-164　2026年1月25日

    出版者・発行元： ACM

    DOI： 10.1145/3773656.3773678 　

  2. Optimize Efficiency of Utilizing Systems by Dynamic Core Binding.

    Masatoshi Kawai, Akihiro Ida, Toshihiro Hanawa, Tetsuya Hoshino

    HPC Asia Workshops　77-82　2024年

    DOI： 10.1145/3636480.3637221 　

  3. Dynamic Core Binding for Load Balancing of Applications Parallelized with MPI/OpenMP.

    Masatoshi Kawai, Akihiro Ida, Toshihiro Hanawa, Kengo Nakajima

    ICCS (3)　378-394　2023年

    DOI： 10.1007/978-3-031-36024-4_30 　

  4. Low/Adaptive Precision Computation in Preconditioned Iterative Solvers for Ill-Conditioned Problems.

    Masatoshi Kawai, Kengo Nakajima

    HPC Asia 2022: International Conference on High Performance Computing in Asia-Pacific Region　30-40　2022年

    出版者・発行元： ACM

    DOI： 10.1145/3492805.3492813 　

  5. Efficient Parallel Multigrid Methods on Manycore Clusters with Double/Single Precision Computing.

    Kengo Nakajima, Takeshi Ogita, Masatoshi Kawai

    IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops　760-769　2021年

    出版者・発行元： IEEE

    DOI： 10.1109/IPDPSW52791.2021.00114 　

  6. Multiplicative Schwartz-Type Block Multi-Color Gauss-Seidel Smoother for Algebraic Multigrid Methods.

    Masatoshi Kawai, Akihiro Ida, Hiroya Matsuba, Kengo Nakajima, Matthias Bolten

    Proceedings of the International Conference on High Performance Computing in Asia-Pacific Region　217-226　2020年

    出版者・発行元： ACM

    DOI： 10.1145/3368474.3368481 　

  7. Pyne: A programming framework for parallel simulation development.

    Hiroya Matsuba, Motohiko Matsuda, Masatoshi Kawai

    48th International Conference on Parallel Processing　19-10　2019年

    出版者・発行元： ACM

    DOI： 10.1145/3339186.3339198 　

  8. Parallel Hierarchical Matrices with Block Low-rank Representation on Distributed Memory Computer Systems.

    Akihiro Ida, Hiroshi Nakashima, Masatoshi Kawai

    Proceedings of the International Conference on High Performance Computing in Asia-Pacific Region　232-240　2018年

    出版者・発行元： ACM

    DOI： 10.1145/3149457.3149477 　

  9. Hierarchical Parallelization of Multi-coloring Algorithms for Block IC Preconditioners.

    Masatoshi Kawai, Akihiro Ida, Kengo Nakajima

    19th IEEE International Conference on High Performance Computing and Communications; 15th IEEE International Conference on Smart City; 3rd IEEE International Conference on Data Science and Systems(HPCC/SmartCity/DSS)　138-145　2017年

    出版者・発行元： IEEE Computer Society

    DOI： 10.1109/HPCC-SmartCity-DSS.2017.18 　

  10. SIMD Implementation of a Multiplicative Schwarz Smoother for a Multigrid Poisson Solver on an Intel Xeon Phi Coprocessor.

    Masatoshi Kawai, Takeshi Iwashita, Hiroshi Nakashima

    High Performance Computing for Computational Science - VECPAR 2014 - 11th International Conference(VECPAR)　57-65　2014年

    出版者・発行元： Springer

    DOI： 10.1007/978-3-319-17353-5_5 　

  11. Parallel Smoother Based on Block Red-Black Ordering for Multigrid Poisson Solver.

    Masatoshi Kawai, Takeshi Iwashita, Hiroshi Nakashima, Osni Marques

    High Performance Computing for Computational Science - VECPAR 2012(VECPAR)　292-299　2012年

    出版者・発行元： Springer

    DOI： 10.1007/978-3-642-38718-0_29 　

︎全件表示 ︎最初の5件までを表示

MISC 15

  1. WaitIO+MPI Hybridによる異種システム間でのAllreduceの高速化

    植野貴大, 住元真司, 中島研吾, 中島研吾, 片桐孝洋, 大島聡史, 星野哲也, 河合直聡, 永井亨

    情報処理学会研究報告(Web)　2024　(HPC-196)　2024年

  2. HPCカーネルベンチマークによるSapphire Rapids HBMの性能評価

    星野哲也, 河合直聡, 伊田明弘, 塙敏博, 片桐孝洋

    情報処理学会研究報告(Web)　2024　(HPC-193)　2024年

  3. 格子H行列を用いた地震シミュレーションのマルチGPU並列化

    百武尚輝, 星野哲也, 星野哲也, 小澤創, 小澤創, 伊田明弘, 安藤亮輔, 河合直聡, 永井亨, 片桐孝洋

    情報処理学会研究報告(Web)　2024　(HPC-195)　2024年

  4. マルチプロセス実行によるGPU演算性能向上への試み

    大島聡史, 伊田明弘, 河合直聡, 深谷猛, 横田理央, 山崎市太郎

    計算工学講演会論文集(CD-ROM)　29　2024年

    ISSN： 1342-145X

  5. 最適演算精度選択のための検討

    中島研吾, 中島研吾, 荻田武史, 河合直聡

    情報処理学会研究報告(Web)　2023　(HPC-188)　2023年

  6. OpenMPを用いたGPUオフローディングの有効性の評価

    河合直聡, 三木洋平, 星野哲也, 塙敏博, 中島研吾, 中島研吾

    情報処理学会研究報告(Web)　2022　(HPC-183)　2022年

  7. Benefits from using mixed precision computations in the ELPA-AEO and ESSEX-II eigensolver projects

    Andreas Alvermann, Achim Basermann, Hans-Joachim Bungartz, Christian Carbogno, Dominik Ernst, Holger Fehske, Yasunori Futamura, Martin Galgon, Georg Hager, Sarah Huber, Thomas Huckle, Akihiro Ida, Akira Imakura, Masatoshi Kawai, Simone Köcher, Moritz Kreutzer, Pavel Kus, Bruno Lang, Hermann Lederer, Valeriy Manin, Andreas Marek, Kengo Nakajima, Lydia Nemec, Karsten Reuter, Michael Rippl, Melven Röhrig-Zöllner, Tetsuya Sakurai, Matthias Scheffler, Christoph Scheurer, Faisal Shahzad, Danilo Simoes Brambila, Jonas Thies, Gerhard Wellein

    2018年6月4日

    詳細を見る 詳細を閉じる

    We first briefly report on the status and recent achievements of the ELPA-AEO (Eigenvalue Solvers for Petaflop Applications - Algorithmic Extensions and Optimizations) and ESSEX II (Equipping Sparse Solvers for Exascale) projects. In both collaboratory efforts, scientists from the application areas, mathematicians, and computer scientists work together to develop and make available efficient highly parallel methods for the solution of eigenvalue problems. Then we focus on a topic addressed in both projects, the use of mixed precision computations to enhance efficiency. We give a more detailed description of our approaches for benefiting from either lower or higher precision in three selected contexts and of the results thus obtained.

  8. 代数マルチグリッド法のための並列Aggregationの評価—Numerical evaluation of parallel aggregation for algebraic multigrid method

    河合 直聡, 伊田 明弘

    計算工学講演会論文集 = Proceedings of the Conference on Computational Engineering and Science / 日本計算工学会 編　23　4p　2018年6月

    出版者・発行元： 日本計算工学会

  9. ICCG法向け並列多色順序付け法の提案—Parallelized multi-coloring method for ICCG

    河合 直聡, 伊田 明弘, 中島 研吾

    計算工学講演会論文集 = Proceedings of the Conference on Computational Engineering and Science / 日本計算工学会 編　22　5p　2017年5月

    出版者・発行元： 日本計算工学会

  10. 最新プロセッサのSIMD演算を活用する並列化ガウス＝ザイデルスムーザの実装方法 査読有り

    河合直聡, 岩下武史, 中島浩

    先進的計算基盤システムシンポジウム論文集　2013　103-104　2013年5月15日

  11. 並列計算機上での境界要素解析を支援するソフトウェアフレームワークの開発

    野瀬田裕樹, 河合直聡, 伊田明弘, 岩下武史, 中島浩, 美舩健, 高橋康人

    研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）　2013　(16)　1-7　2013年2月14日

    詳細を見る 詳細を閉じる

    境界要素法は，偏微分方程式の初期値・境界値問題の代表的な数値解析手法の一つであり，解析対象領域の境界部分のみを離散化の対象とする特徴を持つ．そのため，開領域問題やリメッシングを必要とするような問題の扱いに優れている．本稿では，並列計算機上における境界要素解析を支援するソフトウェアフレームワークの開発に関して述べる．フレームワークとテンプレートから構成されるソフトウェアの全体像とその背景にある概念設計について述べる．また，一般の境界要素解析を対象とした密行列演算によるソフトウェアの実装と本実装における並列化手法に関して述べる．さらに，動作確認のための Cray XE6 システムを用いた数値実験結果について紹介する．

  12. 並列境界要素解析フレームワークの設計と実装

    野瀬田裕樹, 河合直聡, 岩下武史, 高橋康人, 美舩健, 中島浩

    先進的計算基盤システムシンポジウム論文集　2012　69-70　2012年5月9日

  13. ブロック化赤－黒順序付け法に基づく並列マルチグリッドポアソンソルバ

    河合, 直聡, 岩下, 武史, 中島, 浩

    ハイパフォーマンスコンピューティングと計算科学シンポジウム論文集　2012　107-116　2012年1月17日

    出版者・発行元： 情報処理学会

    ISSN： 1882-7829 1882-7772

    詳細を見る 詳細を閉じる

    本論文では，3次元ポアソン方程式の差分解析を対象としたマルチグリッド法の並列化について述べる．マルチグリッド法の並列化に際してしばしば問題となるスムージング部について，ブロック化赤－黒順序付け法によるガウス－ザイデルスムーザの並列化を行う．さらに，同手法の改良法として，スムージングと制約・補間演算をキャッシュブロッキングする実装方式を導入する．また，本論文では，ブロック化赤－黒順序付け法において赤及び黒ブロック内のガウス－ザイデル演算を複数回行う乗法シュワルツスムーザを新たに提案する．4個のクワッドコアAMD Opteronプロセッサを備える共有メモリマルチプロセッサシステム上での数値実験により提案手法を評価した結果，既存手法である重み付きヤコビ法とガウス－ザイデル法のハイブリッド手法，及び赤－黒順序付け法に基づく手法に対してそれぞれ2.88倍，2.22倍の高速化を実現した． This paper describes parallelized multi-grid solver for finite difference analysis of three dimensional Poisson equation. We introduce block red-black ordering to parallelize Gauss-Seidel smoother, which is often a bottleneck in parallelizaion of multi-grid methods. Next, we introduce a new cache-blocking implementation to combine smoothing and restriction or prolongation in a block. Finally, we propose a new multiplicative Schwarz smoother, in which multiple Gauss-Seidel iterations are performed in each block in red-black ordered block. Numerical tests on a shared memory multi-processor system comprising 4 quad-core AMD Opteron processors examine the proposed method, to show that the proposed method attains 2.22 and 2.88 times as high performance as the hybridization of Jacobi and Gauss-Seidel smoothers and red-black Gauss-Seidel smoother, respectively.

  14. ブロック化赤－黒順序付け法による並列マルチグリッドポアソンソルバの開発とその性能評価

    河合直聡, 岩下武史, 中島浩, 三宅洋平

    先進的計算基盤システムシンポジウム論文集　2011　226-226　2011年5月18日

  15. 大面積容量結合型高周波プラズマへの束縛条件付き補間プロファイル法の適用可能性の検討

    河合 直聡, 東 欣吾

    電気学会研究会資料. PST, プラズマ研究会　2008　(98)　87-92　2008年12月20日

︎全件表示 ︎最初の5件までを表示

共同研究・競争的資金等の研究課題 4

  1. ハードウェア資源割り当てを考慮したシステムの利用効率最適化に関する研究

    河合 直聡, 塙 敏博, 星野 哲也, 伊田 明弘

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究機関：Tohoku University

    2025年4月1日 ～ 2030年3月31日

  2. 低ランク構造行列法の適用範囲拡大と多様な計算アーキテクチャの活用

    伊田 明弘, 横田 理央, 塙 敏博, 岩下 武史, 大島 聡史, 星野 哲也, 平石 拓, 河合 直聡

    2024年4月1日 ～ 2027年3月31日

  3. プロセス間負荷分散のための可変スレッド環境を提供する革新的なライブラリの開発

    河合 直聡

    2018年4月1日 ～ 2023年3月31日

    詳細を見る 詳細を閉じる

    本研究では、プログラムの並列化に際して、多くのアプリケーションで発生する演算時間のアンバランスを、コアへの割付時に最適化し、全体の演算時間、消費電力削減を目的としている。 プログラムを並列化する場合には、プロセス並列を記述するMPIと、スレッド並列化を記述するpenMPの両方を使うことが多い。ここで、並列化で演算時間を短縮すためには、OpenMPとMPIの両方の並列単位で演算時間が均等な状態が望ましい。しかし、多くのアプリケーションで両方の並列単位での演算時間の均一化は困難である。本研究で開発しているDynamic Core Binding(DCB)ライブラリは、プロセス単位に割り当てるコア数を動的に決め、プロセス単位での演算時間の不均衡をスレッド(Core)単位で均一化した環境を提供する。これにより、演算時間短縮の効果が期待でき、またプロセス単位での負荷の不均衡が許容されるため、並列化のプログラミングコスト削減も可能となる。加えて、最も演算時間の長いプロセスに合わせて、それ以外のプロセスに割り付けるコア数を削減することで、全体で使用するコア数を削減、演算時間を伸ばすことなく、消費電力の削減も可能である。 実際に、演算時間の均等化が困難なアプリケーションに対して、DCBライブラリを適用し、東京大学情報基盤センターのスーパーコンピュータ、Oakbridge-CX(OBCX)で評価した結果、64ノードを使用した環境で最大15.6%の演算時間短縮を達成した。また、このOBCXを256ノード使用して消費電力削減の効果を評価した結果、最大で42.4%の削減効果を確認した。これは、消費電力を半減させたことに近く、良好な結果と言える。

  4. マルチグリッド法を用いた高速な大規模並列ポアソンソルバの開発及びライブラリの作成

    河合 直聡

    2013年4月1日 ～ 2015年3月31日

    詳細を見る 詳細を閉じる

    これまでの研究では幾何マルチグリッド法の高性能な並列化を達成するために改良型ブロック化赤‐黒順序付けガウスザイデルスムーザを提案、評価を行った。結果、スレッド、プロセス並列環境及びXeonPhi上で既存手法と比べて高い性能を示すことが分かった。 本年度はさらにこれまで研究してきた手法を代数マルチグリッド法に適用し、評価を行った。これまでの研究では幾何マルチグリッド法の並列化を中心としており、構造格子に基づいて離散化された問題を対象としてきた。しかし、代数マルチグリッド法では対象の連立一次方程式の係数行列の性質からコースグリッドコレクションを構築するように幾何マルチグリッド法を拡張しており、非構造格子の問題を扱うことが可能である。この場合、いくつかの格子点を一つのブロックとして分割し、色分けを行うにはより多くの色が必要である。このような3色以上の色を用いてブロックを色分けし、並列に計算を行うブロック化多色順序付け法はIC分解前処理の並列化手法として提案されている。本研究ではこのブロック化多色順序付け法を代数マルチグリッド法のガウスザイデルスムーザに適用し、改良型ブロック化赤-黒順序付けガウスザイデルスムーザの場合と同じように、ブロックサイズをキャッシュ容量を考慮して決め、ブロック毎のガウスザイデルスムージングを複数回行うことを提案している。 本手法を実際に実装し、SmoothedAggregationでコースグリッドコレクションを構築する代数マルチグリッド法のスムーザとして採用した結果、Florida Sparse Matrix Collectionに登録されているParabolic_FEM、G3_Circuit、Thermal2といった登録されている物の中では大規模な問題でブロック化多色順序付け法と比較して、最大で33%の性能向上を確認している。