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J-GLOBAL ID：202202228707098493   整理番号：22A1158841

aphBO-2GP-3B:高性能計算アーキテクチャ上の制約付きBayes最適化のための予算化非同期並列マルチ取得関数【JST・京大機械翻訳】

aphBO-2GP-3B: a budgeted asynchronous parallel multi-acquisition functions for constrained Bayesian optimization on high-performing computing architecture

著者 (6件)： Tran Anh (Optimization and Uncertainty Quantification, Sandia National Laboratories, Albuquerque, NM, USA) ,  Eldred Mike (Optimization and Uncertainty Quantification, Sandia National Laboratories, Albuquerque, NM, USA) ,  Wildey Tim (Optimization and Uncertainty Quantification, Sandia National Laboratories, Albuquerque, NM, USA) ,  McCann Scott (Xilinx Inc., San Jose, CA, USA) ,  Sun Jing (Office of Biostatistics, Office of Translational Sciences, CDER, FDA, Silver Spring, MD, USA) ,  Visintainer Robert J. (GIW Industries Inc., Grovetown, GA, USA)
資料名： Structural and Multidisciplinary Optimization  (Structural and Multidisciplinary Optimization)
巻： 65  号： 4  ページ： 132  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0188A  ISSN： 1615-147X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高忠実度複合工学シミュレーションは,しばしば予測的であるが,計算的に高価であり,しばしば,かなりの計算努力を必要とする。計算負荷の軽減は,通常,高性能クラスタ(HPC)アーキテクチャにおける並列化によって可能になった。これらの応用に関連する最適化問題は,高忠実度シミュレーションの高い計算コストのため,挑戦的な問題である。本論文では,非同期並列制約付きBayes最適化法を提案し,HPCプラットフォーム上の計算上の高価なシミュレーションベースの最適化問題を,予算計算資源で効率的に解決し,そこでは,最大数のシミュレーションが一定であった。この方法の利点は3倍である。最初に,Bayes最適化の効率を改善し,多重入力位置を非同期方式で並列に評価し,物理的実行時間に関して最適化収束を加速した。入力のそれぞれが終わるとき,この効率特性をさらに改善し,もう1つの入力を全バッチを完了することなく質問した。第二に,提案方法は既知の制約と未知の制約の両方を扱うことができる。第3に,提案方法は,修正GP-Hedge方式を用いて,それらの報酬に基づくいくつかの取得関数をサンプルした。提案したフレームワークはaphBO-2GP-3Bと呼ばれ,2つのGauss過程と3つのバッチによる非同期並列ヘッジBayes最適化を意味する。提案したフレームワークaphBO-2GP-3Bの数値性能を16の数値例を用いて包括的にベンチマークし,他の6つの並列Bayes最適化バリアントと1つの並列モンテカルロをベースラインとして比較し,2つの実世界高忠実度の高価な産業応用を用いて実証した。第1の工学的応用は有限要素解析(FEA)に基づいており,第2のものは計算流体力学(CFD)シミュレーションに基づいている。Copyright National Technology & Engineering Solutions of Sandia, LLC, under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モンテカルロ法 ,  *最適化 ,  シミュレーション ,  最適化問題 ,  Gauss過程 ,  多重化 ,  クラスタ ,  負荷 ,  ベンチマーク ,  *計算機アーキテクチャ ,  計算流体力学 ,  フレームワーク【ソフトウェア開発】
準シソーラス用語： 有限要素解析 ,  計算負荷 ,  計算コスト ,  計算資源 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： Bayes最適化 ,  Gauss過程 ,  非同期並列 ,  拘束 ,  マルチ取得 ,  GP-Hedge ,  GP-UCB-PE

分類 (5件)： 汎用演算制御装置  (JC04020N) ,  演算方式  (JC02020Z) ,  数値計算  (JE02000J) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： 高性能計算 ,  アーキテクチャ ,  制約 ,  Bayes最適化 ,  予算 ,  非同期 ,  マルチ ,  関数