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Rustでフル機能のGPGPUを実装するためのフレームワークを個人で開発しています。 RustはLLVMベースの言語であり、GPGPUの主要な処理系であるCUDAはLLVMから生成する機能を持っているため、RustのコードをLLVMを経由してCUDAで実行可能な形にコンパイルすることは原理的に可能ですが実際には多くの障害があります。 このプロジェクトではRustの非同期機能(async/await)の為に導入された手続マクロ(proc-macro)機能を使ってRustの関数をCUDAにコンパイルするための環境を整備しています。この成果の一部は現在ではrust-cuda working groupとしてRust本体へのインポート作業が進められており、私も参加しています。

理化学研究所計算科学研究機構（当時）のデータ同化研究チームにおいて非線形・非ガウシアンな系向けのデータ同化の理論の構築を行った データ同化とは ------------------- データ同化は物理シミュレーションとベイズ推定を組み合わせた手法で、実際に得られた観測データからシミュレーション内の状態を更新し、より正確な予測・制御を行うための方法です。元々天気予報の文脈で発達した手法で、地球の全大気や海洋のシミュレーションと各地点での風速や温度、あるいは衛星画像などの観測データを統合してより良い天気予報を提供する事が目的となります。 非線形・非ガウシアンデータ同化 ------------------------------------------- 従来のデータ同化のアルゴリズムは古典的なカルマンフィルターの理論をベースとしており、非線形性が弱い通常の天候に対しては良く動くのですが、ゲリラ豪雨のような強い非線形性が生じる現象に対してはあまり性能が良くないという問題が知られています。これを解決するためにより一般的な変分ベイズ的な枠組みによって非線形が強い場合にも有効な近似理論を構築し検証しました。 私の役割 ----------- チームには気象を背景とするメンバーが多く、数理的なバックグランドを持つメンバーが少なかったため自然と理論的な部分を担当する事が多く、博士の学位を取得した乱流の数値的＋数理的な解析の経験を活かし、非線形性が強い単純なモデルを構築し、そのうえで様々な非ガウシアンなアルゴリズムを検証しました。 技術的な部分 ---------------- 検証用の小さい系のシミュレーションは京コンピューターのような大規模なものは必要なく、また一から作る必要があったため、Rustを用いてシミュレーションとデータ同化アルゴリズムを実装しました。Rustによる数値計算環境は当時あまりなかったため、線形代数(LAPACK)やフーリエ変換(FFTW)のバインディングを作成し、GitHubに公開しました。シミュレーションの部分についてはRust製の常微分方程式ソルバーとして公開されています - ndarray-linalg https://github.com/termoshtt/ndarray-linalg - rust-fftw3 https://github.com/termoshtt/rust-fftw3 - eom https://github.com/termoshtt/eom