日本応用数理学会の会合から転載

[Ishii Masayuki]

http://www.jsiam.org/modules/eguide01/event.php?eid=71

より転載

・9時00分～12時00分【行列・固有値問題の解法とその応用 部会】
9時00分～10時30分
講師:大島聡史(東大・情報基盤センター)
題目:GPGPUの基礎と行列計算への活用
概要:現在,個人用のPCからスーパーコンピュータまで様々な計算機環境 において,GPGPUが注目され,また広く利用されつつある.非常に高い理論
演算 性能を持つGPUではあるが,GPUを自分の持つアプリケーションに活用するため にはGPGPU用の言語やライブラリを用いたプログラミングが
必要である. さらに,高い演算性能を発揮するためにはGPUに適した問題に対して最適な 実装を行う必要がある.
本講演では,GPGPUプログラミングの基礎や最適化の基本的な戦略について, 基本的な行列計算を題材として解説する.

[Ishii]

皆様。お久しぶりです。

研究が余りにも多忙すぎて、グーグル先生を怠っていましたが
皆さんいかがお過ごしでしょうか？

私は、逆問題解法から連立代数方程式・非線形連立方程式の数値解法に
はまり、やはりそこでは大規模連立一次方程式のことは避けて通れないと
気づいた（ニュートン法・ホモトピー法をご存知の方はお分かりだと思います。）
ので、現在CG,BiCGSTAB,GMRES法などの研究にはまっております。

ご存知だとは思いますが、これらは現在前処理行列をどうするか（もっといえば
自動的に決定する方法）を深く研究されておりますが、決定打がない
（というか、行列の形によって前処理行列がセンシティブに変わる）のが
現状だと思います。

そこで、視点を変えて、たとえ前処理なしでも、加速できるように、
アルゴリズムをいじってしまえという研究を私はやっております。

もちろん、前処理で決定版ができれば素晴らしいことですが、
私のような考え方の人もいると面白いと思いますし、是非とも
切磋琢磨できればと思っております。

当面、私はGPGPUと大規模連立一次方程式の研究もすることになります。

もちろん、FFT・流体力学・分子動力学・量子力学第一原理などなど
いろいろな使用用途がありますが、私はこちらを使い、GPGPUと
並列処理をうまく組み合わせ、線形ソルバー部分と加速部分を分担させて、
さらに高速化と精度の良さを狙う構想です。

みなさんは、如何思われますか？

石井政行

[Ishii]

皆様。

余りにも忙しすぎて、グーグル先生の更新を
怠っていました。

今年の応用数理学会は、京都の同志社大学で行われますが、
GPGPU関連の発表もかなりやられるようです。
もしも、お時間がある方は、是非参加されてはいかがでしょうか？

以上ご案内でした。

石井政行