解析プログラムの高速化・高度化

スパコン・高速化

サービスの流れ

適用分野
および特徴

プログラムの高速化
レガシープログラムの再利用とモダン化
→構造化による解析プログラムの保守性・拡張性・可読性・信頼性の向上
多言語への移植

詳細

メンテナンスできなくなっているプログラムの解析と改善（高度化・高速化）提案
Fortran 77などに含まれる安全ではないとされる非推奨スタイルで書かれたコードをFortran 90/95/2003等のプログラムに変換（プログラムの構造化等）
C/C++言語への書き換えによる高速化
Python言語への書き換えによるメンテナンス性向上
最新のGPU専用スパコンへのプログラム移植・高速化
大学機関や国立研究所への導入実績あり

実施事例

適用分野および特徴	パフォーマンス分析に基づく処理の最適化による高速化ボトルネックの解消並列化による高度な高速化
詳細	プロファイラによるプログラム性能分析処理手順(アルゴリズム)改善による高速化プロファイラによる並列化性能解析

様々な並列化技法

適用分野および特徴	共有メモリ型または分散メモリ型並列化による高速化
詳細	並列化（OpenMP，MPI，GPGPU）ハイブリッド並列（MPI + CUDA／OpenACC，MPI + OpenMPなど）複数のコンピュータを利用可能な場合 →MPI単体 or MPIを含めたハイブリッド並列 GPUを利用できる場合 →CUDA or OpenACC

スパコン用プログラムの移植・高速化

適用分野および特徴	GPU非対応の既存スパコン用プログラムを、GPUノードのみで構成されるスパコンへ移植スパコン用プログラムのGPU対応による高速化
詳細	GPUノードのみで構成されるスパコンの増加 →処理性能向上、省エネ化、低コスト化ハイブリッド並列（MPI + GPGPU) 簡易なGPU対応スパコン用プログラム →全体的にMPI + OpenACCで高速化高度なGPU対応スパコン用プログラム →ボトルネックに絞ってMPI + CUDAで高速化

その他のサービス

河川・砂防

環境

AI・DX

防災システム

海岸

風況・大気質

AR・VR

ITソリューション

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地盤・構造

スパコン・高速化

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