MCC Technology Report
2021 No.43
三井共同建設コンサルタント株式会社

技術紹介 16 HPC を用いた演算処理高速化研究
崔 国慶
SAI Kokukei
インフラシステム開発部

ビッグデータを用いて新たな価値を創出するための分析、予測処理においては、HPC（High-Performance Computing）技術が重要な役割を担っている。本研究では、RRI（降雨流出氾濫モデル）を事例として東北大学滝沢研究室及び NEC が有する HPC のベクトル化技術を用いて、演算処理高速化のプログラム開発手法に関する研究を行った。今後、本研究成果を用いて、社内のCADMAS(数値波動水路プログラム)や ETC2.0 等のビッグデータの解析、ディープラーニング等の高速演算処理への適用を目指す。
キーワード：HPC、演算処理高速化、RRI モデル、ベクトル型計算機、ベクトル化技術

1.はじめにによって開発・公開されている。降雨を入力データとし近年、社会のビッグデータ化が進む中で、新たな価値て降雨-流出から流出-氾濫プロセスまでを流域スケールを創出するための分析、予測処理においては、HPC 技術

で一体的に表現でき，内水・外水同時氾濫等，実態に近が重要な役割を担っている（図-1）。

い複合型氾濫解析が実現できるモデルである（図-2）。

ビッグデータ

HPC
シミュレーション（演繹的）AI・機械学習
（帰納的）

センサ技術
ICT

新たな価値の創出

図-1 ビッグデータ、HPC および新たな価値
HPC とは“High-Performance Computing”の略称で、そ

図-2 RRI モデルの概念図の名の通り汎用 PC 比べ極めて高速な計算処理が可能な

RRI モデルのリアルタイム稼働システムでは、レーコンピュータ環境である。かつての HPC は、超高速計

ダ雨量の定期自動配信に伴い、入力雨量データ作成、算や特殊用途に特化した専用プロセッサーやハードウRRI モデル演算，次時制継続用ファイル作成，結果フェアを使った極めて大型・高価なものが大半を占めたが、ァイル保存，表示用画像ファイル作成等，一連動作を現在の HPC は小型、安価でより汎用的な用途で広く使自動制御する。レーダ雨量は、直近の降雨状況を反映われるようになった。また、クラウドサービスとしてできるように 10 分配信となる速報版解析雨量、速報版

HPC を提供するクラウドベンダーも増えてきており、一降水短時間予報を用いることが多く、リアルタイム計般ユーザーにとっても HPC はかなり身近な存在になり算はレーダ雨量を受信した後実況 1 時間、予測 6 時間

つつある。

先までの計算を 10 分更新する必要がある。100mm/hr

HPC 活用には、超高速な計算機だけではなく、演算処理高速化のプログラム開発が重要である。
本稿では、演算処理高速化の課題解決に向けて、筆者降雨が継続するという高負荷な状況で、RRI 公開版プ
ログラムで汎用 PC（スカラー型）を用いた場合、分割した 8 モデル中５モデルの計算時間が 10 分を超過してらが実施した RRI（降雨流出氾濫モデル）を事例として、いる（図-7）。

平成 30 年の海洋研究開発機構、令和元年、2 年の NEC、3.解決する技術

令和3年の東北大学滝沢先生との共同研究で高速化を実

3-1. ベクトル型計算機現した研究成果を紹介する。

計算機は、中央処理装置（CPU）によりスカラー型計

2.存在した課題算機（汎用 PC）、ベクトル型計算機の 2 種類がある。ベ

2-1.RRI モデルリアルタイム稼働システムの課題

クトル型計算機は、ベクトル命令演算器を複数持っておRRI モデルはオープンソースで土木研究所 ICHARM1)

り、複数データに対して並列処理（同時に読み込み、演MCC Technology Report
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三井共同建設コンサルタント株式会社算）で一度に多くの演算を実行することにより、大量計た(図-6)。（詳細は,表-2 を参照）

算の場合、スカラー型計算機（汎用 PC）より高速で実行できる（表-1, 図-4）。そのため、ベクトル型計算機を採用して演算処理の高速化を実施した。
本研究では、ベクトル型計算機として NEC ベクトル型スパコン SX-Aurora TSUBASA2)を利用した。

表-1 スカラー型、ベクトル計算機比較
スカラー型
ベクトル型
１命令１処理１命令複数処理→逐次的処理→大規模計算性能向上 並列台数を多くし １ＣＰＵの計算能力でて向上
向上
代表
京・一般的 PC
地球シミュレーター(世界的主流)(日本の強み：NEC)処理

図-6 メインプログラム RRI の 高速化手法の検討
表-2 高速化方針 (計算負荷上位 3 まで)
対象
高速化方針
RRI
ループ長の拡大によるベクトル化の促進（2 重ループで長い次元を外側に置く）
FUNCS
メモリ依存なので、間接参照を減らし、メモリ負荷を削減（上流から 4 方向加算→下流で加算）
qs_calc_$3 配列の 1 次元目でメモリアクセスが行われるように （連続アクセス），配列の次元入れ替えを行う
4.まとめ
地球シミュレーター・NEC（約 2 倍）、東北大学との共同研究（約 3 倍）で汎用 PC よりベクトル型 HPC で約 6

図-4 計算処理の例
3-2. 演算処理高速化技術
演算処理高速化の手順として、まず、プログラムの性能解析を行い計算負荷が高いコードを抽出して、その後倍の高速化を実現した(図-7)。
（詳細は、論文 3)、4)を参照）
計算時間(分)6050
27.94030
10.3206.4
14.7
100新温泉 豊岡・
養父

38.649.7

スカラー型
ベクトル型
10分

38.3

15.8
8.8

17.4

20.1

15.8

光都

姫路

加古川

神戸・
阪神

196.4

7.0
4.2

8.8
3.891.0

竹田川

淡路

合計

計算負荷が高い原因を分析し、演算処理高速化方法を検1.61倍 1.90倍 1.81倍 2.22倍 2.48倍 2.43倍 1.66倍 2.32倍 2.16倍討した。

4.55倍 4.08倍 7.50倍 5.10倍 3.12倍 2.17倍 6.35倍 3.34倍 3.63倍

300
250
200
150
100500

RRI モデルの性能解析を行った結果、全体計算時間の図-7 スカラー型とベクトル型の計算時間約 90%のコストを占めているメインプログラムの RRI、今後は、複数の計算機を接続した大規模な並列化

上位 5 ルーチンを高速化対象とした (図-5) 。

(MPI)を含む演算処理高速化のプログラム開発手法の一般化研究を継続して、社内で保有しているプログラムの演算処理高速化するために活用する（CADMAS、ETC2.0、ディープラーニング等）所存である。
参考文献
1) RRI Model ダウンロードサイト：土木研究所 水災害・リス
クマネジメント国際センター, https://www.pwri.go.jp/icharm/research/rri/rri_top.html, バージョン 1.4.2.3, 2021.8.23 現在
2) スパコン SX-Aurora TSUBASA, https://jpn.nec.com/hpc/sxauroratsubasa/index.html, 2021.8.23 現在

図-5 プログラムの性能解析結果

3) 近者 敦彦等,兵庫県全域リアルタイム氾濫予測システムのルーフラインモデルでメインプログラム RRI の計算構築,河川技術シンポジウム,河川技術論文集 第 27 巻,2021

負荷が高い原因を分析した結果、オリジナルコードの演

4) 近者 敦彦等, 降雨流出氾濫一体解析を用いた全国ベースで算 性 能 ( 約 4GFLOPS) が 計 算 機 の 上 限 演 算 性 能の 氾 濫 予 測 の 試 み , 土 木 学 会 論 文 集 B1( 水 工（32GFLOPS 以上）より低いことが判明した。そのため、学)Vol72,No.2,2019

ループ長の拡大によるベクトル化の促進を高速化方針とし