HPCコードのGPU高速化可能性を、提供可能な範囲から無料診断

大規模なHPCアプリケーションでは、どこを直せば速くなるのかを人間が短時間で見つけるのは容易ではありません。関数、ループ、データ構造、ビルド設定、MPI/OpenMPの使い方、GPU化の有無、I/Oや通信のボトルネックなど、多くの要素が関係します。

ServerGearの無料診断では、提供可能な範囲のソースコード、公開リポジトリ、ビルド手順、実行ログ、プロファイル結果をAI支援も使いながら横断的に解析し、人間だけでは見落としやすい高速化候補やGPU化に向いた処理を調査します。そのうえで、A100×4実機GPUサーバー上でのビルド・実行確認と組み合わせて、次に試すべきPoC方針を整理します。

GPUサーバーのスペック表だけでは、お客様のHPCアプリがどれくらい速くなるかは分かりません。さらに、大規模なHPCコードでは、ボトルネックが単純な1か所にあるとは限りません。ソースコード全体、ビルド設定、実行条件、MPI/OpenMPの使い方、プロファイル結果を横断的に見る必要があります。そこでServerGearでは、AIによるコード・ログ解析とA100×4実機検証を組み合わせ、お客様のHPCコードがGPUで高速化できる可能性を一次診断します。

• AIによるソースコード全体の俯瞰解析関数、ループ、データ構造、依存関係を広く確認します。
• ビルドログ・実行ログ・エラーログの解析失敗箇所、警告、実行時のボトルネック候補を整理します。
• プロファイル結果とソースコードの照合計算時間が集中している関数・ループの候補を抽出します。
• GPU化に向いた処理と効果が薄い処理の切り分け計算密度、メモリアクセス、通信、I/Oを分けて確認します。
• CUDA / OpenACC / OpenMP target / GPU対応ライブラリ利用などの方針整理コードと依存関係に合う移行候補を整理します。
• A100×4実機でのビルド・実行確認提供いただく手順と小規模テストデータで確認します。
• 次に試すべき最小PoC方針の提案追加検証が必要な条件と優先順位を一次レポートにまとめます。

国内研究機関の研究者様からご相談いただいた、Fortranで実装された多数イベントを扱う確率的な軌道シミュレーションコードについて、A100 GPUサーバー上でGPU高速化無料診断を行いました。CPUでも実行できる一方、イベント数が増えると計算時間が大きく伸び、どこをGPU化すれば効果が出るかを見極めにくいことが課題でした。

近畿大学 核反応エネルギー研究室の弓倉 陽様、有友先生のご協力のもと、確率的ダイナミクスを支配する力学パラメータを計算する研究用Fortranコードを診断・最適化しました。GPUへ移植する前にCPU側の計算構造を見直した結果、近畿大学Vostokの同一40物理コア環境で、399.60秒から20.73秒へ短縮しました。

必要な資料・ビルド手順・小規模テストデータをご提供いただいた後、通常5営業日以内に一次診断レポートをお送りします。コード規模、依存ライブラリ、ビルド環境、入力データの内容によっては、詳細検証に追加日数がかかる場合があります。

無料診断では、GPU化・高速化の可能性を判断するための一次調査を行います。

GPU化によって常に高速化できるとは限りません。本診断では、A100×4実機環境とAI解析を用いて、GPU化に向いている処理、想定されるボトルネック、必要な移植作業、推奨GPU構成を整理します。AIによる解析結果は、実機でのビルド・実行確認、ログ確認、必要に応じた人間のレビューと組み合わせて判断します。診断結果によっては、GPU化よりもCPU並列化、ライブラリ変更、ビルド設定、実行条件の見直しの方が有効と判断する場合もあります。

一次診断を開始するには、対象ソースコードまたは代表部分、ビルド手順、小規模テストデータ、実行コマンド、現在の実行時間やログのご提供が必要です。これらが揃っている場合、通常5営業日以内に一次診断レポートをお送りします。資料が不足している場合は、まず診断可否の確認から行います。

• 対象アプリ名またはコード概要
• 使用言語
• MPI / OpenMP / CUDA などの利用状況
• 現在の実行環境
• 現在の実行時間
• 速くしたい処理
• 診断用ソースコードの提供条件
• 小規模テストデータの有無
• ビルド手順の有無
• GPUサーバー導入予定の有無