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植生ライダーの研究

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2020年4月~2021年3月)

報告書番号: R20JDG20200

利用分野: 研究開発

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  • 責任者: 木村俊義, 研究開発部門センサ研究グループ
  • 問い合せ先: 三橋怜, 澤田義人(mitsuhashi.rei@jaxa.jp)
  • メンバ: 三橋 怜, 澤田 義人

事業概要

ISS搭載ライダーミッション(MOLI:Multi-footprint Observation Lidar and Imager)において, プロジェクトの特性から地上処理系はJSS3の短期集中利用を検討している. 本事業ではプロジェクト化の前にJSS3において想定されるL0プロダクトデータからL1プロダクトへの生成処理検討, およびL3,L4プロダクト生成において深層学習を用いることからJSS3のマルチGPUによる処理の検討を行う. (https://www.kenkai.jaxa.jp/research/sensor/sensor.html)

参照URL

なし

JAXAスーパーコンピュータを使用する理由と利点

MOLIミッションは, ISS曝露部に搭載されたライダーとイメージャのデータをISS船内部のHDDに保存する. そのデータを宇宙飛行士の帰還と共に地上へ輸送するため, 通常の衛星とは異なり定常的なデータ処理装置より決められた期間に大量のデータを処理できる設備の方が適切である. また, G-Portalで配布を予定するプロダクトに深層学習を用いて生成する研究プロダクトが存在し, 大量のデータを大規模深層学習させる必要がある. これらの理由より, JSS3を用いてMOLIミッションのプロダクトを生成することは非常に有益であり, マルチGPUによる衛星データの深層学習において世界トップレベルの成果が出せると期待している.

今年度の成果

我々は2016年度にMOLIミッションの観測を模擬した航空機実験を実施し, その観測データからMOLIミッションで想定するL1, L2プロダクトの生成処理をJSS3上で実装した(図1). データ分割による処理能力向上が見込まれ, 今後はプロジェクトでL1,L2プロダクトを作成する際の占有ノード数・処理時間の見積もりを精査する.

加えて, JSS3のGPUノードにて研究プロダクトの試作を行い, 航空機実験のデータや現在運用中のICESat-2のデータを用いてマルチチャンネルの画像データからライダーデータと同様に林冠高を推定する深層学習の処理を実施した(図2, 図3). 実際のデータは50億を超す全球のデータとなるため, V100のGPUを複数使用したマルチGPUによる学習により, デスクトップPCでは成しえないモデル構築が可能となる.

Annual Reoprt Figures for 2020

図1: L1試作生成のフロー図

 

Annual Reoprt Figures for 2020

図2: 航空機実験データによるL3, L4試作フロー

 

Annual Reoprt Figures for 2020

図3: ICESat-2とGCOM-C/SGLIを深層学習で融合させた樹高マップ

 

成果の公表

-ポスター

AGU2020 Fall Meeting 'New ground estimation method applied to GEDI waveforms in Japanese forests'

JSS利用状況

計算情報

  • プロセス並列手法: MPI
  • スレッド並列手法: OpenMP
  • プロセス並列数: 2 - 4
  • 1ケースあたりの経過時間: 12 時間

JSS2利用量

 

総資源に占める利用割合※1(%): 0.03

 

内訳

JSS2のシステム構成や主要な仕様は、JSS2のシステム構成をご覧下さい。

計算資源
計算システム名 コア時間(コア・h) 資源の利用割合※2(%)
SORA-MA 0.00 0.00
SORA-PP 50,401.93 0.40
SORA-LM 0.00 0.00
SORA-TPP 0.00 0.00

 

ファイルシステム資源
ファイルシステム名 ストレージ割当量(GiB) 資源の利用割合※2(%)
/home 9.54 0.01
/data 9,813.31 0.19
/ltmp 1,953.13 0.17
アーカイバ資源
アーカイバシステム名 利用量(TiB) 資源の利用割合※2(%)
J-SPACE 0.00 0.00

※1 総資源に占める利用割合:3つの資源(計算, ファイルシステム, アーカイバ)の利用割合の加重平均.

※2 資源の利用割合:対象資源一年間の総利用量に対する利用割合.

 

JSS3利用量

 

総資源に占める利用割合※1(%): 0.06

 

内訳

JSS3のシステム構成や主要な仕様は、JSS3のシステム構成をご覧下さい。

計算資源
計算システム名 コア時間(コア・h) 資源の利用割合※2(%)
TOKI-SORA 0.00 0.00
TOKI-RURI 81,466.66 0.47
TOKI-TRURI 0.00 0.00

 

ファイルシステム資源
ファイルシステム名 ストレージ割当量(GiB) 資源の利用割合※2(%)
/home 9.54 0.01
/data 9,813.31 0.16
/ssd 95.37 0.05

 

アーカイバ資源
アーカイバシステム名 利用量(TiB) 資源の利用割合※2(%)
J-SPACE 0.00 0.00

※1 総資源に占める利用割合:3つの資源(計算, ファイルシステム, アーカイバ)の利用割合の加重平均.

※2 資源の利用割合:対象資源一年間の総利用量に対する利用割合.

JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2020年4月~2021年3月)


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所在地

JAXA(宇宙航空研究開発機構) 調布航空宇宙センター
所在地 〒182-8522 東京都
調布市深大寺東町7-44-1