高性能計算研究室

　2025年度より，大阪・北摂の追手門学院大学に異動しました。静岡理工科大学には1999年度から26年間在籍しましたが，今後は65歳の定年を迎える2033年度までの9年間，大阪にて研究・教育活動に邁進する所存です。

　今までは「情報学部」という，コンピュータと結びつけば何でもありの学部に居ましたので，卒研はWebアプリ制作が専らでした。今後も卒研ネタの一つとしてアプリ制作は奨励しますが，個人的にはHPC関連のネタが増えて欲しいなと念願しています。つってもAI関連が多いんだろうけどそれはそれで。

　あまり縁がなかった近畿地方にて老骨に鞭打って「データサイエンス」に邁進する所存ですので，本ページも含め，今後ともよろしくお願い致します。

　さくらインターネットに間借りしている3台のサーバインスタンスのうち，cs-tklab2は卒研で使っている関係上，アップグレードを先延ばしにしていましたが，本日先ほど，Ubuntu 22.04LTSから24.04LTSへ更新完了しました。一応ApacheもPHP (7.4→8.3)も動いているようですが，不都合あるようでしたらチマチマ直していきます。

　Arm CPU向けの可変長精度計算，特にBLASレベルの高速化を希求する。SVEが使える環境は，コンシューマレベルでは2025年2月現在なさそうで，AWSとか不老とか富岳を使う必要があるが，とりあえず128bit SIMDのNEONから対応を考える。比較検討するのは同じく128bitの下記二つ。

• WASM SIMD
• SSE

BNCmatmulの書き換えが必要になりそうだけど，それよりはC++でTemplateライブラリにしてMPBLASに合わせた方が良さげ。

　Copilot+PC仕様のWindowsマシン上でWSL環境とかVisual Studio環境がまともに動くようならこれ使うけど，基本，Rasberry Piでいいんじゃないかなと。とりあえず1台買ったので，まずはBNCmatmulのコンパイルができるところまでは持っていくつもり。

　卒研というより，教員個人研究の延長線上のテーマですが，現状のBNCmatmulのOpenMP並列化された基本線形計算の機能を，分散メモリ並列環境のMPIに対応させるという，単純ですが労力のかかるテーマです。MPIBNCpackという先行ライブラリがあり，MPFR任意精度計算は対応済み。あとはDD, TD, QDといったマルチコンポーネント固定精度計算部分をMPI化するというのがメインの開発になります。あとはBLAS1, 2, 3のベンチマークテストをスパコン上で行うという，これも結構面倒なものになりますが，Python化しておけば楽なので，検証用スクリプト開発が核心になりそう。

　高性能計算研究に役立ちそうなCheat Sheet（カンペっぽいお役立ちメモ）をこちらにメモっておきます。飽きるかめんどくさくなるまで随時更新。

SIMD関連

• AVXの倍精度実数シャッフル系命令チートシート・・・ホント，IntelのInstrinsic命令一覧見ても，このあたりの命令の違いが分からんのでまずこれを読みましょう。
• Intel Intrinsics SIMDのシャッフル系操作まとめ・・・上記を見て概略理解したらこちらも読んでしっかり理解。
• Intel Intrinsics Guide・・・命令一覧はこちらで確認。

Python関連

• Python Cheat Sheetまとめ・・・Cheat Sheetのまとめサイト。

Abramowittz and Stegun, “Handbook of Mathematical Functions” (Dover)は，著作権フリーの媒体としてデジタル版が作成され，世界中にミラーが存在する（ここにも置いた）。このバージョンアップ版は，”NIST Handbook of Mathematical Functions” (Cambridge)で，Web版もあるが，動的に動かせるものではないし，任意精度に対応した数表を作る機能もない。WebAssembly化したMPFRとMPCをベースとした，Dover版のものから派生した動的関数表を作成する。カシオが提供するkeisanがこれに近いものであったが，動的に関数グラフを作成する機能は2024年12月現在停止されている。サーバサイドに負荷がかかる構成では長続きしないので，提供側の計算資源を提供せず，コードの著作権にも配慮したサービスとしたい。

　11月に予告した通り，このblogが置いてあるkd-tklab.na-inet.jpがUbuntu 24.01 LTSにアップグレードされました。再起動した後，このblogが読めずに焦りましたが，PHP 8.1→8.3になったところを修正して事なきを得ています。この記事も動作確認も兼ねて行っています。なってみるとなかなか快適ではあります（多分）。

　今後ともよろしくお願い致します。

　Krylov部分空間法をはじめ，多倍長精度計算を行うことで丸め誤差が低減し，アルゴリズムの挙動が安定するケースは少なくない。本テーマでは，GMRES(m)法を多倍長精度化し，あれこれ弄ることでどのように性能が変化するかを見極める。

参考文献

• “gmres multiple-precision”の検索結果
• I.Yamazaki et.al., “High-Performance GMRES Multi-Precision Benchmark: Design, Performance, and Challenges”
• K.Ipusov, “Multiple-precision sparse matrix–vector multiplication on GPUs”

　以下の日程で，高性能計算研究室の3台のUbuntuインスタンスをLTS 22→24に更新します。問題なく終わればすぐに再起動しますが，トラブルとクリーンインストールする羽目になる可能性がありますので，一応ご承知おき下さい。

　12/25(水) cs-tklab3 (minerva)のバックアップとアップグレード
　12/25(水) ～ 26(木) cs-tklabのバックアップとアップグレード
　2025年2/17(月) cs-tklab2のバックアップとアップグレード

　卒研が終わったところで，Node.jsサービスメインのcs-tklab2のアップグレードに取り掛かることになります。一応，卒業生アカウントは3月末までは維持しますが，その後は消すかも。

DALL-E 3ベースの画像生成機能がMicrosoft Designerに備わったので，早速いくつか作ってみました。

　結局，無機質な方が無難だろうということで，これを選びました。

　MP4で少し遊んだものが下記になります。

　ま，当面これでいいかなと。