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[MGI37-22] ベクトル演算に基づく高速データ解析ライブラリの開発とALMAデータ解析への応用
キーワード：ALMA, データ解析, ベクトル演算
Atacama Large Millimeter/submillimeter Array（ALMA）は、東アジア、北米、ヨーロッパの国際協力のもとで運用されている大型電波干渉計である。世界最高レベルの感度と分解能を活かし、ALMAでは太陽系天体から初期宇宙にいたるまで幅広い分野で画期的な成果が得られている。ALMAの観測データは定常運用時には年間200テラバイト程度となることが想定されており、このような大量のデータを効率的に解析するためには、解析用サーバーの性能向上やクラスターシステムの構築等ハードウエア面の処理能力強化とともに、計算機資源の性能を最大限活用するような解析アプリケーション側の工夫が必須である。中でも、並列計算は処理を大幅に高速化する可能性があるため、大規模データの処理においては並列計算を有効活用することが重要になる。特に、並列計算の一形態であるベクトル演算は、CPUの組み込み機能なのでノートPCから大規模なクラスターシステムにわたる様々な環境で普遍的に利用できること、コーディングに気をつければコンパイラの機能を使って手軽に利用できること、の2点からきわめて有望な高速化の手法である。このような背景から、我々はベクトル演算を軸としてALMAの標準データ解析アプリケーションCommon Astronomy Software Applications（CASA）の高速化に取り組んでいる。高速化に際しては、CASAとは独立した比較的汎用性の高いデータ解析ライブラリを開発し、CASAからそれらの機能を利用することにより処理の高速化を図ることとした。そして、そのためのデータ解析ライブラリをSakuraと名付けて開発を進めている。Sakuraの特長は、ベクトル演算の徹底活用による処理の高速化である。Sakuraを利用するアプリケーションは、最適化されたベクトル演算処理を手軽に利用することができる。ベクトル演算の活用に際して問題になるのは、最適化と汎用性のバランスである。ベクトル演算命令の拡張命令セットはいくつかの世代を持ち、一般に新しい命令セットほど高速な処理になる。一方で、新しい命令を使うことにより、古い世代のCPUではライブラリが動作しなくなってしまうという弊害がある。Sakuraでは、最適化と汎用性の両立のため、様々な世代の拡張命令セットに最適化されたコンパイル方法をサポートしている。これにより、実行環境に応じて最適化された機能を提供したり、汎用性と最適化の両立をアプリケーションレベルで実現したりすることを可能にしている。CASAへの組み込みに先立ち、我々はSakuraを基盤としてCASA上で動作する単一電波望遠鏡の観測データを解析するプログラムのプロトタイプを作成し、その性能評価を行った。Sakuraの活用に加えて処理フローの見直しや不要なデータ入出力の低減等の高速化を行った結果、プロトタイプのパフォーマンスは既存の機能に対して最大で20倍という結果を得た。この結果をもとにCASA開発グループで検討を行い、2015年4月リリース予定のCASA 4.4で単一電波望遠鏡データの解析機能に対するSakuraの導入が承認された。本稿ではプロトタイプの実装手法や性能測定結果の概要、およびCASA 4.4に向けたSakuraの導入作業の進捗と初期の性能評価結果について報告する。今後CASAの開発においてSakuraをさらに活用していくためには、干渉計のデータ解析をサポートすることが不可欠である。そこで、干渉計データの解析に対するSakuraの導入計画についても述べる。