Home広島大学 大学院先进理工系科学研究科
教授 中野 浩嗣
TEL: 082-424-5363
E-mail: nakano＊hiroshima-u.ac.jp
(注: ＊は半角@に置き換えてください)
本研究成果のポイント
- 二次无制约二値最适化(蚕鲍叠翱)※2问题に対し、复数の骋笔鲍※1を用いてコストが最小となる最适解を探索する新しい探索フレームワーク「アダプティブ?バルク?サーチ」を开発しました。
- GPUのアーキテクチャの特性を活かし計算性能を最大限に引き出す解探索手法により、最新のNVIDIA GPUを4基搭載した計算サーバーで1秒間に1兆を超える解を探索する計算速度を達成しました。
- 探索手法を适応的に変化させることが可能で、幅広い问题に有効です。
- より大规模な计算机システムやスーパーコンピュータを用いることで台数に比例した计算速度のスピードアップが可能です。
概要
広島大学大学院先进理工系科学研究科の中野浩嗣教授らの研究チームは、株式会社NTTデータと共同で、組合せ最適化問題の解を高速に探索する新しい計算方式「アダプティブ?バルク?サーチ」の開発に成功しました。その計算方式は、二次非制約二値最適化(QUBO)問題の解を複数のGPU(グラフィクス向けプロセッサ)を用いて効率よく並列に探索します。
巡回セールスマン问题など多くの组合せ最适化问题は、蚕鲍叠翱问题として记述することができ、幅広い応用があります。そのため多くの大学や公司が専用集积回路や量子効果に基づいた量子アニーリングマシンなどを用いて蚕鲍叠翱问题を解くシステムや手法の开発を竞っています。组合せ最适化问题を解く従来手法のシミュレーテッド?アニーリング※3などでは、同じ解を何度も探索するなど无駄が多く、良い解が得られない场合があります。また、手法によってうまく解ける问题と解けない问题が存在します。そこで本研究では、重复がないように大量の解を并列に探索する新しいフレームワークを开発しました。さらに、探索アルゴリズムを问题に応じて适応的に変化させることが可能で、幅広い问题を解くことができます。
本研究成果の詳細は、広島大学大学院先进理工系科学研究科の安戸僚汰特任助教が国際会議International Conference on Parallel Processing (ICPP)にて発表します。
アダプティブ?バルク?サーチのコンセプトは、ホスト颁笔鲍による遗伝的アルゴリズム※4と骋笔鲍による近傍探索をシームレスにつなぎ、膨大な数のコアを持つ骋笔鲍による并列计算でなるべく重复がないように大量の解を探索するというものです(図)。
用语解説
(※1) GPU
Graphics Processing Unitの略で、グラフィック処理のための集積回路です。計算処理能力の高さから、グラフィック処理以外の様々な処理を高速化することができるため、多くのスーパーコンピュータに搭載されています。
(※2) QUBO問題
苍ビットの変数をもつ二次式の値が最小になるように各変数に0と1の割り当てを求める组合せ最适化问题。
(※3) シミュレーテッド?アニーリング
金属の焼きなましにヒントを得た组合せ最适化问题の解法。最适解の探索范囲を温度に依存して决定することで最适解を见つける确率が高くなります。
(※4) 遺伝的アルゴリズム
生物の进化にヒントを得た最适解探索アルゴリズム。解を遗伝子とみなして、交叉と突然変异を繰り返しながら适応度が高い解を残していくものです。
论文情报
- 国際会議名: International Conference on Parallel Processing (ICPP) 2020
- 論文タイトル: Adaptive Bulk Search: Solving Quadratic Unconstrained Binary Optimization Problems
on Multiple GPUs - 著者名: Ryota Yasudo, Koji Nakano, Yasuaki Ito, Masaru Tatekawa, Ryota Katsuki, Takashi Yazane,
Yoko Inaba - DOI: 10.1145/3404397.3404423
【お问い合わせ先】
