ベイズ最適化による洪水シミュレーションコードの負荷分散自動調整

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2021-08-20
• タイトル: ベイズ最適化による洪水シミュレーションコードの負荷分散自動調整
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Automatic Load Balancing Using Bayesian Optimization for a Flood Simulation Code
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 高性能計算，静的負荷分散，ベイズ最適化
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 東北大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 東北大学情報部情報基盤課／東北大学サイバーサイエンスセンター
• 著者所属: 東北大学サイバーサイエンスセンター／東京電機大学
• 著者所属: 東北大学サイバーサイエンスセンター
• 著者所属: 東北大学大学院工学研究科
• 著者所属: 東北大学大学院工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Sciences, Tohoku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Information Infrastructure Division, Information Department, Tohoku University / Cyber Sciencecenter, Tohoku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Cyber Sciencecenter, Tohoku University / Tokyo Denki University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Cyber Sciencecenter, Tohoku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Tohoku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Tohoku University
• 著者名: 石塚, 歩; 山下, 毅; 江川, 隆輔; 滝沢, 寛之; 山本, 道; 風間, 聡
• 著者名(英): Ayumu, Ishizuka; Takeshi, Yamashita; Ryusuke, Egawa; Hiroyuki, Takizawa; Tao, Yamamoto; So, Kazama
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: MPIを用いた並列計算の実行時間を短縮するためには，各プロセスの実行時間が均等になるよう負荷分散を調整する必要がある．並列計算の一例として全国の洪水シミュレーションを考えると，浸水深の計算が行われる陸地領域の分布によって計算機のベクトル演算性能は変化するため，各プロセスの負荷が均等となるような分割方法を求めることは困難である．また，計算要素ごとに土地利用データに基づく個別の計算が行われていることから，これを考慮した負荷分散調整はさらに困難なものとなる．従来は，事前に静的な調整を行うため，熟練のプログラマが手作業で負荷の均等化を行ってきた．しかし，これには経験と試行錯誤に基づく多大な労力が必要である．シミュレーションには1回試行するごとに無視できない実行時間がかかるため，グリッドサーチやランダムサーチといった単純な探索手法による負荷分散の自動化は非現実的である．したがって，本研究では前述の洪水シミュレーションを対象に，ベイズ最適化と探索範囲の調整による静的負荷分散の自動化を提案する．ベイズ最適化とは，ベイズ推定に基づいて未知の関数の最大値を効率的に探索する方法であり，これを用いることでグリッドサーチやランダムサーチに比べて少ない試行回数で負荷分散調整を行うことが可能となる．さらに，洪水シミュレーションの場合，各プロセスが担当する陸地領域の面積から負荷を粗く近似できることから，ある程度探索範囲を限定することが可能である．その限られた範囲において，各プロセスの実行時間の標準偏差が小さくなるような負荷分散を探索することにより，シミュレーションの総実行時間を調整前の約55%まで短縮できることを実証した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: To reduce the execution time of an MPI parallel application, it is necessary to balance the loads among MPI processes. In the case of our target application, flood simulation, the land area assigned to each MPI process affects the performance of vector processing. Thus, it is difficult to find the optimal load balance in advance. To make matters worse, each location might need a different computation based on the type of land usage. Conventionally, an expert programmer finds an appropriate load balance by hand in a try-and-error fashion, which needs expertise and is also labor-intensive. Since one trial execution of the simulation is time-consuming, simple search algorithms such as grid search and random search are not practical to automate the load balancing. This work, therefore, proposes an automatic static load balancing method using Bayesian optimization and parameter space pruning, while assuming the flood simulation as our target application. Bayesian optimization can efficiently search the maximum value of a given unknown function, and needs less trials than grid search and random search to perform load balancing. In addition, in the case of the flood simulation, as the load of each MPI process can roughly be estimated by the area of land regions assigned to the process, the parameter search space can be limited based on the estimation. Within the limited search space, the proposed method balances the load among MPI processes so as to minimize the standard deviation of their execution times. This paper demonstrates that the proposed approach can properly reduce the total execution time of the flood simulation to approximately 55% of its original execution time.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11833852
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌コンピューティングシステム（ACS）; 巻 14, 号 2, p. 1-12, 発行日 2021-08-20
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7829
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会