2026-06-05 議事録

実施日時

  • 2026-06-05（金）18:00-

目的

  • HPC/AI最適化に関する勉強会・MTGの内容を共有する。
  • 各自の調査内容をすり合わせ、今後の方針と次回までのタスクを整理する。

決定事項

  • 10月11〜12日のイベントは、とりあえず全員エントリーしておき、都合が変わった人はオンライン参加に切り替える。（対面／オンラインの最終判断は各自の授業・ゼミ次第）
  • プロファイリングは、まずperf + mpiPの組み合わせで着手する。
  • コンパイラ最適化はコストが低いので、早い段階で試す。
  • CPUアーキテクチャの深掘り（アセンブリレベルの最適化など）は学習コストが高いため、当面は優先度を下げる。
  • 来週の発表形式はスライドベースにする（図・画像を載せやすいため）。
  • 計測データの保管場所とフォーマットは、来週のMTGで決める（今回は保留）。

共有内容

各自が担当した最適化テーマを発表した。詳細は下記の技術ページに分けて整理した。

調査テーマ

  • ボトルネック分析の全体像: 計算・通信・I/Oの割合を把握する（ボトルネック分析）。
  • コンパイラ最適化・ライブラリ選定: GCCの最適化オプション、BLASライブラリの選定など（CPU最適化）。
  • MPI通信最適化: 通信がボトルネックになりやすい点、ロードインバランス（rank間の負荷の偏り）への対処（MPI通信最適化、領域分割）。
  • NUMA最適化: メモリの局所性、スレッド配置の工夫（NUMA最適化）。
  • GPU/NCCL最適化: GPU間通信（NCCL）の最適化（NCCL通信最適化）。
  • I/O最適化: スクラッチ領域の活用など（I/O最適化）。
  • スケーリング分析: ノード数・スレッド数を変えたときの性能変化を測定する（スケーリング分析）。

注: 上記の発表は富岳(A64FX)を前提に調査されている。2026年大会の実機は未確定のため、富岳前提の内容は調査ステータスの要確認項目として扱う（富岳アーキテクチャ）。

方針議論

  • CPU演算性能は富岳では比較的強いため、通信（MPI）がボトルネックになる可能性が高いという認識で一致した。
    • ※ ただし、これは富岳を前提とした認識。2026年大会で使う実機（メモ上は「4ノード・100+コアのCPUクラスタ」）は最終ルールで要確認。
  • コンパイラ最適化は低コストなので、早めに試す価値がある。
  • 大規模LLMのモデルロード時間が競技で課題になりうる。スクラッチ領域への配置が有効な可能性がある（要確認）。

プロファイリングツールの整理

ツール用途
perfCPUプロファイリング（軽量）
mpiP / VampirMPI通信の可視化・タイムライン分析
nvidia-smiGPU状態の確認
IPMMPI通信の概要把握

→ まずperf + mpiPの組み合わせで着手するのが現実的、との結論。

データ管理・議事録の運用

  • 計測データの保管場所は来週決める。
  • 発表はスライドベースで行う。
  • スパコンの共有ストレージの活用も検討する（メモ上は「限界」と記載。名称・利用可否は要確認）。

TODO

項目内容目的
環境構築各自の担当問題（HPC / AI）を動かせる状態にするこれ以降の計測・実験の前提を揃える
ベースライン計測何も工夫しない状態での実行時間を記録する最適化の効果を比較する基準を作る
プロファイリング初挑戦perfなどのツールを1つ使い、結果を持ち寄る勘ではなく計測でボトルネックを特定する
来週の発表準備計測結果・使ったツール・分析方法をスライドにまとめるチーム内で知見を共有・再利用できるようにする
データ管理方針の決定来週のMTGで保管場所・フォーマットを決める計測データを散逸させず蓄積する

今後の方針

  • 次回までの達成ラインを以下とする。
    • 最低ライン: モデル（担当問題）を動かす ＋ プロファイリングツールを1つ使ってみる。
    • できれば: プロファイリング結果の分析・コードの理解まで進める。
  • 1回の実験で変更する条件は1つにし、「なぜ速くなったか」も記録する（プロファイリングと性能分析の基本方針に従う）。

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