Project
- 大規模革新的シミュレーションによる宇宙天体形成史の統一的解明
(千葉大学国際高等研究基幹 学際的先端研究支援プログラム) - The Uchuu collaboration
- スーパーコンピュータ「富岳」成果創出加速プログラム
シミュレーションとAIの融合で解明する宇宙の構造と進化
Research Theme
高性能数値シミュレーションのための計算手法の開発
「富岳」など、数万個以上のCPUから構成される大規模スーパーコンピュータ上での高性能数値計算のための研究を行っています。ソートなど基本アルゴリズムの高速化や、領域分割法、高速通信などの並列アルゴリズム開発に取り組んでいます。そのため、GPUやSIMD演算を徹底活用した高速化を行っています。また、PCクラスタやペタバイト級ファイルサーバなどの計算機運用手法について研究しています。
ビックデータ解析/可視化手法の研究
スーパーコンピュータ上での大規模シミュレーションから得られる、ペタバイト級ビッグデータの解析手法、可視化手法について研究しています。主なアプリケーションは宇宙で、特にダークマター (暗黒物質) や銀河など、宇宙の様々な構造の形成、進化過程について研究しています。
シミュレーションと機械学習
機械学習を用いた数値シミュレーションの高精度化や、シミュレーションを学習データとして、実データからより多くの情報を取り出すための研究に取り組んでいます。
学生主導による欧文査読ジャーナル論文
- Optimizing the gravitational tree algorithm for many-core processors
- Performance Evaluation of Parallel Sortings on the Supercomputer Fugaku
- Constraining self-interacting dark matter with dwarf spheroidal galaxies and high-resolution cosmological N-body simulations
- The impact of filamentary accretion of subhaloes on the shape and orientation of haloes
- Statistical properties of substructures around Milky Way-sized haloes and their implications for the formation of stellar streams
- Acceleration of the tree method with a SIMD instruction set