特許 7485846 情報処理方法、情報処理装置及びコンピュータプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-05-08

(45)【発行日】2024-05-16

(54)【発明の名称】情報処理方法、情報処理装置及びコンピュータプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 30/20 20200101AFI20240509BHJP

   G06F 30/27 20200101ALI20240509BHJP

   G16Z 99/00 20190101ALI20240509BHJP

【ＦＩ】

G06F30/20

G06F30/27

G16Z99/00

【請求項の数】 7

(21)【出願番号】P 2023205386

(22)【出願日】2023-12-05

【審査請求日】2023-12-05

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】507228172

【氏名又は名称】株式会社ＪＳＯＬ

(74)【代理人】

【識別番号】100114557

【弁理士】

【氏名又は名称】河野 英仁

(74)【代理人】

【識別番号】100078868

【弁理士】

【氏名又は名称】河野 登夫

(72)【発明者】

【氏名】山田 隆

(72)【発明者】

【氏名】▲たに▼ 浩司

【審査官】松浦 功

(56)【参考文献】

【文献】特開２００７－２４９７８６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１４－０７４９９４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１６－１４２７０８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２２－１４７００８（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０２１／０３９８００２（ＵＳ，Ａ１）

【文献】米国特許第０６３４５２４２（ＵＳ，Ｂ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｆ ３０／００ －３０／３９８

Ｇ０６Ｆ ９／４６ － ９／５４

Ｇ１６Ｚ ９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンピュータが、複数のパラメータによって規定されるシミュレーション対象モデルの特性又は挙動に関する応答値を演算する情報処理方法であって、
前記コンピュータは、
異なるパラメータが設定された複数のシミュレーション対象モデルそれぞれの応答値を第１演算手法にて算出する演算処理を各別に複数の演算コアに割り当てて実行し、
前記複数の演算コアで継続している演算処理の時間に基づいて、各演算コアにおける該演算処理を終了するか否かを判定し、
終了すると判定した場合、演算処理を終了し、
演算処理を終了したシミュレーション対象モデルの応答値を第２演算手法にて算出する演算処理を、第１演算手法の演算処理を終了した前記演算コアに割り当てて実行する
情報処理方法。

【請求項2】

第１演算手法は、第２演算手法に比べて応答値の演算精度が高いが応答値の演算速度が低く、第１演算手法を用いた応答値の演算処理に要する演算処理時間はシミュレーション対象モデルのパラメータによって異なる
請求項１に記載の情報処理方法。

【請求項3】

第１演算手法は、ＣＡＥ解析にて応答値を演算する手法であり、
第２演算手法は、機械学習モデルを用いて応答値を演算する手法である
請求項２に記載の情報処理方法。

【請求項4】

前記コンピュータは、
前記複数の演算コアのうち、一部の前記演算コアにおける第１演算手法を用いた応答値の演算処理に要した時間に基づいて、他の前記演算コアにおける演算処理を終了するか否かを判定するための閾値を決定し、
前記複数の演算コアで継続している演算処理の時間と閾値とを比較することによって、各演算コアにおける該演算処理を終了するか否かを判定する
請求項１又は請求項２に記載の情報処理方法。

【請求項5】

前記コンピュータは、
前記複数の演算コアのうち、一部の前記演算コアにおける第１演算手法を用いた応答値の演算処理が完了した場合、他の前記演算コアにおける演算処理を終了する
請求項１又は請求項２に記載の情報処理方法。

【請求項6】

複数のパラメータによって規定されるシミュレーション対象モデルの特性又は挙動に関する応答値を演算する演算部を備える情報処理装置であって、
前記演算部は、
異なるパラメータが設定された複数のシミュレーション対象モデルそれぞれの応答値を第１演算手法にて算出する演算処理を各別に複数の演算コアに割り当てて実行し、
前記複数の演算コアで継続している演算処理の時間に基づいて、各演算コアにおける該演算処理を終了するか否かを判定し、
終了すると判定した場合、演算処理を終了し、
演算処理を終了したシミュレーション対象モデルの応答値を第２演算手法にて算出する演算処理を、第１演算手法の演算処理を終了した前記演算コアに割り当てて実行する
情報処理装置。

【請求項7】

複数のパラメータによって規定されるシミュレーション対象モデルの特性又は挙動に関する応答値を演算する処理を、コンピュータに実行させるコンピュータプログラムであって、
異なるパラメータが設定された複数のシミュレーション対象モデルそれぞれの応答値を第１演算手法にて算出する演算処理を各別に複数の演算コアに割り当てて実行し、
前記複数の演算コアで継続している演算処理の時間に基づいて、各演算コアにおける該演算処理を終了するか否かを判定し、
終了すると判定した場合、演算処理を終了し、
演算処理を終了したシミュレーション対象モデルの応答値を第２演算手法にて算出する演算処理を、第１演算手法の演算処理を終了した前記演算コアに割り当てて実行する
処理を前記コンピュータに実行させるコンピュータプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理方法、情報処理装置及びコンピュータプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

製品設計において、モータ等の設計対象物を表したシミュレーション対象モデルの特性又は挙動を有限要素法等のＣＡＥ解析により算出することが行われている。例えば、特許文献１には、熟練した設計者でなくても容易且つ迅速に所望のインダクタの設計が可能な設計方法が開示されている。具体的には、特許文献１に係る設計方法は、巻線型インダクタをコンピュータを用いて設計する方法であって、インダクタの構造を記述する変数を初期化するステップと、予め入力されたコア及びコイル導体の属性情報に基づき前記変数で記述された構造を有するインダクタの特性を電磁界解析により算出するステップと、少なくともインダクタ特性をパラメータとする所定の評価関数を用いて評価値を算出するステップと、評価値が所定の収束条件を満たしているかを判定するステップと、収束条件が満たされている場合には処理を終了し、収束条件が満たされていない場合には、遺伝的アルゴリズム等の確率論的最適化アルゴリズムにより変数の値を変動させるステップとを備え、収束条件が満たされるまで解析処理及び最適化処理を繰り返す。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０１０－０６２２００号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、最適化アルゴリズムのようにシミュレーション対象モデルの特性又は挙動を繰り返し計算する必要がある場合、多大な演算時間を要するという問題があった。演算時間の問題は、最適化アルゴリズムに限られるものではなく、多数のシミュレーションを実行する必要がある場合にも生ずる。
なお、複数の演算コアを用いて多数のシミュレーションを並列実行することも考えられるが、上記問題を根本的に解決するものではない。

【0005】

本開示の目的は、複数の演算コアを用いてシミュレーション対象モデルの特性又は挙動に関する応答値を効率的に演算することができる情報処理方法、情報処理装置及びコンピュータプログラムを提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本開示の一態様に係る情報処理方法は、複数のパラメータによって規定されるシミュレーション対象モデルの特性又は挙動に関する応答値を演算する情報処理方法であって、異なるパラメータが設定された複数のシミュレーション対象モデルそれぞれの応答値を第１演算手法にて算出する演算処理を各別に複数の演算コアに割り当てて実行し、前記複数の演算コアで継続している演算処理の時間に基づいて、各演算コアにおける該演算処理を終了するか否かを判定し、終了すると判定した場合、演算処理を終了し、演算処理を終了したシミュレーション対象モデルの応答値を第２演算手法にて算出する演算処理を、第１演算手法の演算処理を終了した前記演算コアに割り当てて実行する。

【0007】

本開示の一態様に係る情報処理装置は、複数のパラメータによって規定されるシミュレーション対象モデルの特性又は挙動に関する応答値を演算する演算部を備える情報処理装置であって、前記演算部は、異なるパラメータが設定された複数のシミュレーション対象モデルそれぞれの応答値を第１演算手法にて算出する演算処理を各別に複数の演算コアに割り当てて実行し、前記複数の演算コアで継続している演算処理の時間に基づいて、各演算コアにおける該演算処理を終了するか否かを判定し、終了すると判定した場合、演算処理を終了し、演算処理を終了したシミュレーション対象モデルの応答値を第２演算手法にて算出する演算処理を、第１演算手法の演算処理を終了した前記演算コアに割り当てて実行する。

【0008】

本開示の一態様に係るコンピュータプログラムは、複数のパラメータによって規定されるシミュレーション対象モデルの特性又は挙動に関する応答値を演算する処理を、コンピュータに実行させるコンピュータプログラムであって、異なるパラメータが設定された複数のシミュレーション対象モデルそれぞれの応答値を第１演算手法にて算出する演算処理を各別に複数の演算コアに割り当てて実行し、前記複数の演算コアで継続している演算処理の時間に基づいて、各演算コアにおける該演算処理を終了するか否かを判定し、終了すると判定した場合、演算処理を終了し、演算処理を終了したシミュレーション対象モデルの応答値を第２演算手法にて算出する演算処理を、第１演算手法の演算処理を終了した前記演算コアに割り当てて実行する処理を前記コンピュータに実行させる。

【発明の効果】

【0009】

本開示によれば、複数の演算コアを用いてシミュレーション対象モデルの特性又は挙動に関する応答値を効率的に演算することができる情報処理方法、情報処理装置及びコンピュータプログラムを提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】実施形態１に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。

【図2】遺伝的アルゴリズムを用いた最適化計算の処理手順を示すフローチャートである。

【図3】実施形態１に係る応答値計算の処理手順を示すフローチャートである。

【図4】従来手法に係る並列演算処理を示した概念図である。

【図5】本実施形態１に係る並列演算処理の第１の例を示した概念図である。

【図6】従来手法に係る並列演算処理と、本実施形態１に係る並列演算処理の第２の例を示した概念図である。

【図7】実施形態２に係る応答値計算の処理手順を示すフローチャートである。

【図8】実施形態３に係る応答値計算の処理手順を示すフローチャートである。

【図9】従来手法に係る並列演算処理を示した概念図である。

【図10】本実施形態３に係る並列演算処理の一例を示した概念図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

本開示の実施形態に係る情報処理方法、情報処理装置及びコンピュータプログラムを、以下に図面を参照しつつ説明する。なお、本開示はこれらの例示に限定されるものではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。また、以下に記載する実施形態の少なくとも一部を任意に組み合わせてもよい。

【0012】

（実施形態１）
図１は、実施形態１に係る情報処理装置１の構成例を示すブロック図である。情報処理装置１は、実施形態１に係る情報処理方法を実施するコンピュータであり、演算部１１、表示部１２、操作部１３及び記憶部１４を備える。各部は、バスにより接続されている。

【0013】

なお、情報処理装置１は、スタンドアロンのコンピュータであってもよいし、ネットワークに接続されたサーバ装置であっても良い。また、情報処理装置１は、オンプレミス環境にあるコンピュータであってもよいし、クラウド環境にあるサーバ等のコンピュータであってもよい。情報処理装置１は、複数台のコンピュータで構成し分散処理する構成でもよいし、１台のサーバ内に設けられた複数の仮想マシンによって実現されていてもよいし、クラウドサーバを用いて実現されていてもよい。

【0014】

演算部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、マルチコアＣＰＵ、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＧＰＧＰＵ（General-purpose computing on graphics processing units）、ＴＰＵ（Tensor Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＮＰＵ（Neural Processing Unit）等の演算回路、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の内部記憶装置、Ｉ／Ｏ端子、計時部等を有するプロセッサである。本実施形態１に係る演算部１１は、複数の演算コア１１ａを有する。演算部１１は、後述の記憶部１４が記憶するコンピュータプログラム（プログラム製品）１４１を実行することにより、本実施形態１に係る情報処理方法を実施する。なお、情報処理装置１の各機能部は、ソフトウェア的に実現してもよいし、一部又は全部をハードウェア的に実現してもよい。

【0015】

表示部１２は、例えば、液晶パネル又は有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等の表示装置である。

【0016】

操作部１３は、例えば、ハードウェアキーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル等の入力装置である。情報処理装置１のユーザは、操作部１３を用いて任意の情報を情報処理装置１に入力することができる。なお、操作部１３は表示部１２と一体に構成してもよい。

【0017】

記憶部１４は、例えば主記憶部及び補助記憶部を有する。主記憶部は、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の一時記憶領域であり、演算部１１が演算処理を実行するために必要なデータを一時的に記憶する。補助記憶部は、ハードディスク、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ROM）等の記憶装置である。記憶部１４は、演算部１１が実行するコンピュータプログラム１４１、ＣＡＥモデル１４２及びサロゲートモデル１４３を記憶する。

【0018】

ＣＡＥモデル１４２は、例えば、シミュレーション対象の形状を表す３次元ＣＡＤデータ等の３次元形状モデル、３次元形状モデルを構成する各部の材料特性等を含む。具体的には、シミュレーション対象モデルがモータである場合、ＣＡＥモデル１４２は、モータを構成する複数のコイル、固定子及び回転子の形状を表す３次元ＣＡＤデータ等の３次元形状モデル、３次元形状モデルを構成する各部の材料特性、境界条件、電圧条件等を含む。材料特性としては、磁化特性、電気特性、機械特性等が挙げられる。

【0019】

演算部１１は、ＣＡＥモデル１４２を有限要素法（FEA: Finite Element Analysis）又は境界要素法等の公知の演算手法（第１の演算手法）を用いて解析することにより、シミュレーション対象モデルの特性又は挙動に関する応答値を演算する。つまり、シミュレーション対象モデルの特定又は挙動をシミュレートする。例えば、演算部１１は、モータのＣＡＥモデル１４２を磁界解析する。磁界解析は、有限要素法又は境界要素法等の公知の磁界解析シミュレータを用いて行われる。有限要素法は、複雑な形状及び電磁特性を有するモータの回転子及び固定子を単純な形状及び電磁特性を有する小領域（要素）に分割し、単純化された各要素の特性を近似的に演算することでモータ全体の挙動又は特性を予測する手法である。以下、本実施形態１では、ＣＡＥモデル１４２を用いた応答値の演算処理を、適宜ＦＥＡ計算と呼ぶ。

【0020】

サロゲートモデル１４３は、上記したシミュレーション対象モデルを規定する複数のパラメータが入力された場合、シミュレーション対象モデルの特性又は挙動に関する応答値を出力する機械学習モデルである。サロゲートモデル１４３は、例えば機械学習による学習済みのニューラルネットワーク（ＮＮ：Neural Network）を含む。サロゲートモデル１４３は、シミュレーション対象モデルを規定する複数のパラメータが入力される入力層と、シミュレーション対象モデルの特徴量を抽出する中間層と、シミュレーション対象モデルの特性又は挙動に関する応答値を出力する出力層とを有する。

【0021】

演算部１１は、サロゲートモデル１４３を用いた演算手法（第２演算手法）により、シミュレーション対象モデルの特性又は挙動に関する応答値を演算する。サロゲートモデル１４３を用いた応答値の演算処理は、ＦＥＡ計算よりも速やかに行われる。

【0022】

サロゲートモデル１４３は、コンピュータを用いた学習装置において、訓練データを用いた機械学習を行うことによって生成される。訓練データは、シミュレーション対象モデルを規定する複数のパラメータと、シミュレーション対象モデルの特性又は挙動に関する応答値とが関連付けられたデータセットが多数含まれている。学習装置は、サロゲートモデル１４３の素となるモデルへ、訓練データに記録されているシミュレーション対象モデルを規定する複数のパラメータを入力し、モデルは、当該パラメータの入力に応じて、演算を行い、シミュレーション対象モデルの特性又は挙動に関する応答値を出力する。学習装置は、モデルが出力した応答値と、入力された複数のパラメータに関連づけられた応答値との誤差が小さくなるように、モデルのパラメータを調整する。例えば、誤差逆伝播法によりパラメータの調整が行われる。

【0023】

学習装置は、訓練データに含まれる複数のデータセットを用いた上記処理を繰り返して、モデルのパラメータを調整することにより、機械学習を行う。このように演算のパラメータが調整されることによって、サロゲートモデル１４３が生成される。サロゲートモデル１４３の素となるモデルの構成及びパラメータを示すデータは、サロゲートモデル１４３として、情報処理装置１の記憶部１４に記憶される。

【0024】

なお、サロゲートモデル１４３の一例としてニューラルネットワークを説明したが、ＳＶＲ（サポートベクター回帰）、決定木、線形回帰等を用いたモデルであってもよく、その手法は問わない。

【0025】

なお、補助記憶部は、情報処理装置１に接続された外部記憶装置であってもよい。コンピュータプログラム１４１及びサロゲートモデル１４３は、情報処理装置１の製造段階において記憶部１４に書き込まれてもよいし、外部サーバが配信するものを情報処理装置１が通信にて取得して記憶部１４に記憶させてもよい。コンピュータプログラム１４１及びサロゲートモデル１４３は、磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ等の記録媒体１０に読み出し可能に記録された態様であってもよく、読取装置が記録媒体１０から読み出して記憶部１４に記憶させてもよい。

【0026】

＜情報処理方法＞
ここでは、一例として、遺伝的アルゴリズムを用いた最適化処理を説明する。電磁界解析を用いたモータ設計等においては、ＧＡ（遺伝的アルゴリズム）を用いた最適化計算がよく用いられる。最適化計算は、例えば、モータの平均トルクを向上させ、局所応力を抑えるようなモータ設計案を算出するような計算である。シミュレーション対象モデルのパラメータは、例えば、モータのロータを構成する永久磁石の位置（例えば、ロータ中心から永久磁石の中心までの距離）及び形状（断面矩形状の場合、縦寸法及び横寸法）、フラックスバリアの形状を特徴付ける値である。シミュレーション対象のＣＡＥモデル１４２及びサロゲートモデル１４３によって算出される応答値は、例えばトルクの平均値及びロータ内のミーゼス応力の最大値である。

【0027】

図２は、遺伝的アルゴリズムを用いた最適化計算の処理手順を示すフローチャートである。先ず、演算部１１は、世代を示す変数Ｇに０を代入する（ステップＳ１１１）。次いで、演算部１１は、第Ｇ世代にある複数のシミュレーション対象モデルをそれぞれ規定する複数（Ｎ個＞１）のパラメータを算出する（ステップＳ１１２）。

【0028】

次いで、演算部１１は、ステップＳ１１２で算出した複数のパラメータによりそれぞれ規定されるシミュレーション対象モデルの応答値を算出する（ステップＳ１１３）。例えば、演算部１１は、モータの平均トルク、所定部位における応力を算出する。なお、有限要素法又は境界要素法等の計算は、遺伝的アルゴリズムを用いた最適化計算のメインの処理に比べて時間がかかるため、複数個（Ｍ個：Ｍ＞１）の演算コア１１ａを用いて行われる。演算部１１は、複数のシミュレーション対象モデルそれぞれの応答値を算出する演算処理を各別に複数の演算コア１１ａに割り当てて実行する。応答値の算出処理の詳細は後述する。

【0029】

複数のシミュレーション対象モデルの応答値の演算が終了した場合、演算部１１は、求められた応答値を集約し（ステップＳ１１４）、第Ｇ世代の応答値が収束したか否かを判定する（ステップＳ１１５）。応答値が収束していないと判定した場合（ステップＳ１１５：ＮＯ）、演算部１１は、変数Ｇをインクリメントすることにより世代を１つ進め（ステップＳ１１６）、処理をステップＳ１１２へ戻す。
なお、ステップＳ１１４～ステップＳ１１６の処理は、第Ｇ世代に係るＮ個のシミュレーション対象モデルそれぞれの応答値の演算が終了しないと実行できない処理である。つまり、ステップＳ１１３の処理が遅延すると、当該処理がボトルネックとなり、シミュレーション対象モデルの最適化処理全体が遅延することになる。

【0030】

第Ｇ世代の応答値が収束したと判定した場合（ステップＳ１１５：ＹＥＳ）、演算部１１は、収束した応答値を出力し（ステップＳ１１７）、処理を終える。例えば、演算部１１は、最適化されたモータを規定するパラメータと、平均トルク及び最大応力等の応答値を表示部１２に表示する。

【0031】

図３は、実施形態１に係る応答値計算の処理手順を示すフローチャートである。演算部１１は、複数の演算コア１１ａそれぞれの演算処理の状態、各演算コア１１ａに割り当てられたジョブの演算時間を監視する処理を開始する（ステップＳ１３１）。そして、演算部１１は、異なるパラメータが設定された複数のシミュレーション対象モデルそれぞれの応答値を第１演算手法にて算出するジョブ（演算処理）を各別に複数の演算コア１１ａに割り当てて実行を開始する（ステップＳ１３２）。第１演算手法は、ＣＡＥモデル１４２を用いたＦＥＡ計算により応答値を算出する手法である。なお、演算コア１１ａに割り当てるべきジョブの数（Ｎ個）と、演算コア１１ａの数（Ｍ個）との関係は特に限定されるものではない。演算コア１１ａの数よりも少数のジョブを割り当ててもよいし、演算コア１１ａの数よりも多くのジョブを順次割り当ててもよい。

【0032】

次いで、演算部１１は、応答値の演算処理を終えた演算コア１１ａがあるか否かを判定する（ステップＳ１３３）。応答値の演算処理を終えた演算コア１１ａが無いと判定した場合（ステップＳ１３３：ＮＯ）、演算部１１は、ステップＳ１３３の処理を繰り返し実行し、複数の演算コア１１ａそれぞれの演算処理状態の監視を継続する。

【0033】

応答値の演算処理を終えた演算コア１１ａがあると判定した場合（ステップＳ１３３：ＹＥＳ）、演算部１１は、他の演算コア１１ａにおけるジョブを強制終了すべきかどうかを判定するための閾値を決定する（ステップＳ１３４）。例えば、演算部１１は、最も早く終了したジョブの演算時間に所定の係数を乗算し、又は所定値を加算した値を閾値とする。閾値の決定方法は、一例であり、特に限定されるものではない。演算部１１は、複数の演算コア１１ａで実行されたジョブのうち、最も早く終了したジョブの演算時間を閾値としてもよい。また、シミュレーション対象モデルに応じた所定値を閾値としてもよい。
なお、ここでの演算時間は、シミュレーション対象モデルの演算を開始するためのシステム処理（図４参照）を含めてもよいし、含めなくてもよい。実質的に、応答値の演算処理に要した時間を示すものであれば、その計時開始時点及び終了時点は特に限定されるものではない。この演算時間の考え方はステップＳ１３５においても同様である。

【0034】

次いで、演算部１１は、第１演算手法を用いて応答値を算出するジョブの演算時間が閾値超であるか否かを判定する（ステップＳ１３５）。つまり、演算部１１は、応答値の演算処理が継続しているジョブの演算継続時間が閾値を超えたか否かを判定する。

【0035】

演算時間が閾値超の演算コア１１ａがあると判定した場合（ステップＳ１３５：ＹＥＳ）、応答値の演算処理開始後、その演算時間が閾値を超えているジョブを強制的に終了する（ステップＳ１３６）。そして、演算部１１は、応答値を第２演算手法にて算出するジョブを、第１演算手法の演算処理を強制終了した演算コア１１ａに割り当てて実行する（ステップＳ１３７）。第２演算手法は、サロゲートモデル１４３を用いて、シミュレーション対象モデルに係る応答値を計算する手法である。

【0036】

ステップＳ１３６の処理を終えた場合、又は演算時間が閾値超の演算コア１１ａがないと判定した場合（ステップＳ１３５：ＮＯ）、演算部１１は、第１演算手法のジョブを終えた演算コア１１ａがあるか否かを判定する（ステップＳ１３８）。第１演算手法のジョブを終えた演算コア１１ａがないと判定した場合（ステップＳ１３８：ＮＯ）、演算部１１は処理をステップＳ１３５へ戻す。

【0037】

第１演算手法のジョブを終えた演算コア１１ａがあると判定した場合（ステップＳ１３８：ＹＥＳ）、全てのジョブを終了したか否かを判定する（ステップＳ１３９）。終了していないジョブがあると判定した場合（ステップＳ１３９：ＮＯ）、演算部１１は、第１演算手法にて応答値を算出するジョブを、ステップＳ１３８でジョブを終了したと判定された演算コア１１ａに割り当てて実行を開始し（ステップＳ１４０）、処理をステップＳ１３５へ戻す。

【0038】

全てのジョブを終了したと判定した場合（ステップＳ１３９：ＹＥＳ）、演算部１１は処理を終える。

【0039】

図４は、従来手法に係る並列演算処理を示した概念図である。ここでは簡単のため、図４に示す様に、１０個のＦＥＡ計算を１０個の演算コア１１ａを用いて並列計算する場合を考える。

【0040】

図４Ａ及び図４Ｂは、１０個のＦＥＡ計算を１０個の演算コア１１ａを用いて並列計算した場合における各演算コア１１ａの処理動作状態を示している。コアＮｏ．は１０個の演算コア１１ａを示している。横に並ぶ数字は各コアの演算処理時間を示しており、横長バーは各演算コア１１ａが動作中（演算処理中）である期間を示している。特に、黒塗り部分は、シミュレーション対象モデルの演算を開始するためのシステム処理を示しており、白抜き部分はＦＥＡ計算を行っている期間を示している。システム処理に要する時間は、説明の便宜上、おおよその演算時間として０．５分としている。

【0041】

シミュレーション対象モデルのパラメータが異なれば、図４に示す様にＦＥＡ計算時間（第１演算手法を用いた応答値の演算処理に要する演算処理時間）にはばらつきが生じ、１０個の演算コア１１ａ全体の演算時間は最遅の演算コア１１ａであるコアＮｏ．＝５の演算時間１４．５分に律速されてしまう。全ての演算コア１１ａにおける演算処理が終了しないと、次世代のシミュレーションを開始できないためである。

【0042】

図４Ｂに示すハッチング部分は、ＮＯ．＝５の演算コア１１ａによって律速された結果、演算コア１１ａが遊休状態となっている期間の総量を示している。演算コア１１ａのリソースを有効に活用できているとは言い難い状態である。

【0043】

図５は、本実施形態１に係る並列演算処理の第１の例を示した概念図である。図５Ａ及び図５Ｂは、ＣＡＥモデル１４２及びサロゲートモデル１４３を併用し、１０個のシミュレーション対象モデルに係る応答値の演算を１０個の演算コア１１ａを用いて並列計算した場合における各演算コア１１ａの処理動作状態を示している。図５中、ＳＭで示したバー部分は、サロゲートモデル１４３（Surrogate Model）を用いた第２演算手法による演算処理を示している。図５Ｂは、図４Ｂと同様、各演算コア１１ａにおける遊休時間を示している。

【0044】

図５Ａに示す例では、演算中止処理の閾値が７に設定されている。最初に応答値の演算処理が終了したＮＯ．＝１の演算コア１１ａにおける演算時間は５．０分である。演算部１１は、例えば５．０分に乗数１．４を乗算した７を閾値として設定している。乗数の値は、既定の値であってもよいし、情報処理装置１のユーザが操作部１３を用いて情報処理装置１に設定するものであってもよい。

【0045】

コアＮｏ．＝２，３，５，７，９，１０の演算コア１１ａは、演算時間＝７で強制終了の処理が施され、続いてサロゲートモデル１４３を用いた応答値の演算処理が実行される。図５Ａ及び図５Ｂでは、強制終了の処理、サロゲートモデル１４３での演算処理の存在をわかりやすくするために、それぞれ有意な時間（０．５分）を設けて示しているが、一般にはこれら処理に要する時間はＦＥＡ計算時間に比べて極めて少ない。また、ＣＡＥモデル１４２及びサロゲートモデル１４３を用いた演算処理を実行のためのシステム処理に要するおおよその時間として明示的に０．５分の時間を設けている。

【0046】

図４Ａ及び図５Ａを比較して分かるように、全ての演算コア１１ａで全てのジョブが終了するまでに要する演算処理時間は１４．５分から８．５分に短縮できている。また、図４Ｂ及び図５Ｂを比較して分かるように、各演算コア１１ａの遊休時間が大幅に削減されている。

【0047】

図６は、従来手法に係る並列演算処理と、本実施形態１に係る並列演算処理の第２の例を示した概念図である。図６Ａは、２０個のＦＥＡ計算を１０個の演算コア１１ａを用いて並列計算した場合における各演算コア１１ａの処理動作状態を示している。図６Ａは、図４Ｂと同様、各演算コア１１ａにおける遊休時間を示している。図６Ｂは、ＣＡＥモデル１４２及びサロゲートモデル１４３を併用し、２０個のシミュレーション対象モデルに係る応答値の演算を１０個の演算コア１１ａを用いて並列計算した場合における各演算コア１１ａの処理動作状態を示している。終了処理の閾値は７である。

【0048】

図６Ａに示す様に、シミュレーション対象モデルのパラメータが異なれば、ＦＥＡ計算時間（第１演算手法を用いた応答値の演算処理に要する演算処理時間）にはばらつきが生じ、１０個の演算コア１１ａ全体の演算時間は最遅の演算コア１１ａであるコアＮｏ．＝５の演算時間２４分に律速されている。

【0049】

一方、図６Ａ及び図６Ｂを比較して分かるように、本実施形態１によれば、全ての演算コア１１ａで全てのジョブが終了するまでに要する演算処理時間は２４分から１６分に短縮できている。また、各演算コア１１ａの遊休時間が大幅に削減されている。

【0050】

以上の通り、実施形態１に係る情報処理方法、情報処理装置１及びコンピュータプログラム１４１によれば、複数の演算コア１１ａを用いてシミュレーション対象モデルの特性又は挙動に関する応答値を効率的に演算することができる。演算部１１は、応答値を算出する複数のジョブのうち、一部のジョブをＦＥＡ計算によって求め、他のジョブを、サロゲートモデル１４３を用いた演算処理により求めることができる。本実施形態１では閾値を用いて、各演算コア１１ａにおけるＦＥＡ計算を強制的に終了させ、サロゲートモデル１４３を用いた演算処理に切り替える構成であるため、総演算時間を閾値に応じた一定時間内に収めることができる。

【0051】

なお、本実施形態１においては遺伝的アルゴリズムを用いた最適化計算に本発明を適用した例を説明したが、本発明は複数個のＦＥＡ計算を複数個の演算コア１１ａを用いて並列計算する任意の処理に適用することができる。ＦＥＡ計算の数と、演算コア１１ａの数の関係は特に限定されるものではない。

【0052】

更に、本実施形態１では、シミュレーション対象としてモータ、ＣＡＥモデル１４２を用いたシミュレーション方法として磁界解析を説明したが、シミュレーション対象及びシミュレーション内容についても特に限定されるものではない。例えば、電磁弁の形状の最適化、プラスチックマグネットにおける磁気回路の最適化に本実施形態に係る情報処理方法を適用することができる。また、シミュレーション方法は、熱解析、電界解析、電磁界解析、流体解析等であってもよい。

【0053】

また、第１演算手法の一例としてＣＡＥモデル１４２を用いたＦＥＡ計算、第２演算手法の一例として機械学習モデルであるサロゲートモデル１４３を用いた計算を例示したが、第１演算手法及び第２演算手法の内容は特に限定されるものではない。第２演算手法の演算精度が第１演算手法に比べて低く、第２演算手法の演算速度が第１演算手法に比べて早いものであれば、第１及び第２演算手法の内容は特に限定されるものではない。例えば、第１演算手法及び第２演算手法としては、ＣＡＥモデル１４２、ＳＶＲ（サポートベクター回帰）、決定木、線形回帰、ニューラルネットワーク等の任意のモデルを利用することができる。

【0054】

（実施形態２）
実施形態２に係る情報処理装置１は、ジョブの中止処理の方法が実施形態１と異なる。情報処理装置１のその他の構成及び処理は、実施形態１に係る情報処理装置１と同様であるため、同様の箇所には同じ符号を付し、詳細な説明を省略する。

【0055】

図７は、実施形態２に係る応答値計算の処理手順を示すフローチャートである。演算部１１は、複数の演算コア１１ａそれぞれの演算処理の状態を監視する処理を開始する（ステップＳ２３１）。そして、演算部１１は、異なるパラメータが設定された複数のシミュレーション対象モデルそれぞれの応答値を第１演算手法にて算出するジョブ（演算処理）を各別に複数の演算コア１１ａに割り当てて実行を開始する（ステップＳ２３２）。

【0056】

次いで、演算部１１は、応答値の演算処理を終えた演算コア１１ａがあるか否かを判定する（ステップＳ２３３）。応答値の演算処理を終えた演算コア１１ａが無いと判定した場合（ステップＳ２３３：ＮＯ）、演算部１１は、ステップＳ２３３の処理を繰り返し実行し、複数の演算コア１１ａそれぞれの演算処理状態の監視を継続する。

【0057】

応答値の演算処理を終えた演算コア１１ａがあると判定した場合（ステップＳ２３３：ＹＥＳ）、演算部１１は、他の演算コア１１ａにおけるジョブを強制終了する（ステップＳ２３４）。そして、演算部１１は、応答値を第２演算手法にて算出するジョブを、第１演算手法の演算処理を強制終了した演算コア１１ａに割り当てて実行する（ステップＳ２３５）。

【0058】

ステップＳ２３５の処理を終えた場合、演算部１１は、全てのジョブを終了したか否かを判定する（ステップＳ２３６）。終了していないジョブがあると判定した場合（ステップＳ２３６：ＮＯ）、演算部１１は、第１演算手法にて応答値を算出する残りのジョブを、複数の演算コア１１ａに割り当てて実行を開始し（ステップＳ２３７）、処理をステップＳ２３３へ戻す。

【0059】

全てのジョブを終了したと判定した場合（ステップＳ２３６：ＹＥＳ）、演算部１１は処理を終える。

【0060】

以上の通り、実施形態２に係る情報処理方法、情報処理装置１及びコンピュータプログラム１４１によれば、複数の演算コア１１ａを用いてシミュレーション対象モデルの特性又は挙動に関する応答値を最大限、高速に演算することができる。実施形態２によれば、少なくとも一つは、ＦＥＡ計算による応答値を得ることができ、残りの応答値をサロゲートモデル１４３によって得ることができる。
なお、本実施形態２では、演算コア１１ａに割り当てられた一つのジョブが終了した場合、他の演算コア１１ａによる演算処理を強制終了する例を説明したが、複数の演算コア１１ａ（一部の演算コア１１ａ）に割り当てられた複数のジョブのうち、所定数のジョブが終了した場合に、他の演算コア１１ａの演算処理を強制終了するようにしてもよい。

【0061】

（実施形態３）
実施形態３に係る情報処理装置１は、ジョブの中止処理の方法が実施形態１と異なる。情報処理装置１のその他の構成及び処理は、実施形態１に係る情報処理装置１と同様であるため、同様の箇所には同じ符号を付し、詳細な説明を省略する。

【0062】

図８は、実施形態３に係る応答値計算の処理手順を示すフローチャートである。演算部１１は、複数の演算コア１１ａそれぞれの演算処理の状態、各演算コア１１ａに割り当てられたジョブの演算時間を監視する処理を開始する（ステップＳ３３１）。そして、演算部１１は、異なるパラメータが設定された複数のシミュレーション対象モデルそれぞれの応答値を第１演算手法にて算出するジョブ（演算処理）を各別に複数の演算コア１１ａに割り当てて実行を開始する（ステップＳ３３２）。

【0063】

次いで、演算部１１は、応答値の演算処理を終えた演算コア１１ａがあるか否かを判定する（ステップＳ３３３）。応答値の演算処理を終えた演算コア１１ａが無いと判定した場合（ステップＳ３３３：ＮＯ）、演算部１１は、ステップＳ３３３の処理を繰り返し実行し、複数の演算コア１１ａそれぞれの演算処理状態の監視を継続する。

【0064】

応答値の演算処理を終えた演算コア１１ａがあると判定した場合（ステップＳ３３３：ＹＥＳ）、演算部１１は、第１演算手法による未処理のジョブ（演算処理）を、ステップＳ３３３で演算処理を終えたと判定された演算コア１１ａに割り当てて、応答値の演算処理の実行を開始する（ステップＳ３３４）。

【0065】

次いで、演算部１１は、ステップＳ３３４で割り当てたジョブが最終ジョブであるか否かを判定する（ステップＳ３３５）。最終ジョブは、演算コア１１ａに割り当てるべき複数のジョブ（Ｎ個）を全て割り当て終えたときの最後のジョブ（Ｎ番目に割り当てたジョブ）である。
最終ジョブでないと判定した場合（ステップＳ３３５：ＮＯ）、演算部１１は処理をステップＳ３３３へ戻す。ステップＳ３３１～ステップＳ３３５の処理によって、未処理のジョブが空いた演算コア１１ａに順次割り当てられ、第１演算手法によって処理されていく。

【0066】

最終ジョブであると判定した場合（ステップＳ３３５：ＹＥＳ）、演算部１１は、演算コア１１ａでの演算処理が開始されてから最終ジョブを割り当てた時点までの時間に基づいて、他の演算コア１１ａにおけるジョブを強制終了すべきかどうかを判定するための閾値を決定する（ステップＳ３３６）。

【0067】

上記閾値は、例えば下記式で表される。
Ｔｋｉｌｌ＝Ｃ×Ｔｍｉｎ
但し、
Ｔｋｉｌｌ：強制終了に係る閾値
Ｔｍｉｎ：演算処理を開始してから最終ジョブを割り当てた時点までの時間
Ｃ：乗数（Ｃ≧１）

【0068】

乗数Ｃの値は、既定の値であってもよいし、情報処理装置１のユーザが操作部１３を用いて情報処理装置１に設定するものであってもよい。情報処理装置１は、操作部１３にて乗数Ｃの値を受け付けて記憶部１４に記憶する。

【0069】

次いで、演算部１１は、第１演算手法を用いて応答値を算出するジョブの演算時間が閾値超であるか否かを判定する（ステップＳ３３７）。ただし、ここでの演算時間は、最初のジョブに係るシステムの処理を開始してからの演算時間である。例えば、演算コア１１ａは、１つ目のジョブを既に終了し、２つ目のジョブを実行している場合、１つ目のジョブのシステム処理を開始してからの経過時間を演算時間として監視している。

【0070】

演算時間が閾値超の演算コア１１ａがあると判定した場合（ステップＳ３３７：ＹＥＳ）、演算時間が閾値を超えているジョブを強制的に終了する（ステップＳ３３８）。そして、演算部１１は、応答値を第２演算手法にて算出するジョブを、第１演算手法の演算処理を強制終了した演算コア１１ａに割り当てて実行する（ステップＳ３３９）。

【0071】

ステップＳ３３９の処理を終えた場合、又は演算時間が閾値超の演算コア１１ａがないと判定した場合（ステップＳ３３７：ＮＯ）、演算部１１は、全てのジョブを終了したか否かを判定する（ステップＳ３４０）。終了していないジョブがあると判定した場合（ステップＳ３４０：ＮＯ）、演算部１１は、処理をステップＳ３３７へ戻す。全てのジョブを終了したと判定した場合（ステップＳ３４０：ＹＥＳ）、演算部１１は処理を終える。

【0072】

図９は、従来手法に係る並列演算処理の様子を示した概念図である。ここでは簡単のため、図９に示す様に、２０個のＦＥＡ計算を６個の演算コア１１ａを用いて並列計算する場合を考える。

【0073】

図９Ａ及び図９Ｂは、２０個のＦＥＡ計算を６個の演算コア１１ａを用いて並列計算した場合における各演算コア１１ａの処理動作状態を示している。図９中、丸括弧で表した数字、（１）～（２０）は、２０個のジョブを表している。図１０Ｂに示すハッチング部分は、演算コア１１ａが遊休状態となっている期間の総量を示している。

【0074】

図９Ａに示す例では、ＦＥＡ計算はその番号の若いジョブから、演算コア１１ａが空いた順に投入される。６個の演算コア１１ａに２０個のＦＥＡ計算のジョブが投入されて全ての計算が終わった際には、図９Ｂ中、ハッチングで示す部分に遊休コアが発生したことになる。この場合の２０個全ての演算処理が終了するまでに要する時間は３７分である。

【0075】

図１０は、本実施形態３に係る並列演算処理の様子を示した概念図である。図１０Ａは、閾値の設定方法を示しており、図１０Ｂは、ＣＡＥモデル１４２及びサロゲートモデル１４３を併用し、２０個のシミュレーション対象モデルに係る応答値の演算を６個の演算コア１１ａを用いて並列計算した場合における各演算コア１１ａの処理動作状態を示している。

【0076】

図１０Ａに示すように、最後のジョブであるジョブ番号２０の演算処理がコアＮｏ．４に割り当てられたのは、最初のジョブが各演算コア１１ａに割り当てられてから２７．５分の時点である。乗数Ｃが１．１である場合、閾値は、２７．５×１．１＝３０．２５分となる。

【0077】

この場合、図１０Ｂに示すように、コアＮｏ．＝３，４，５の演算コア１１ａで実行されているジョブ番号１８，１９，２０の演算処理は、演算時間＝３０．２５で強制終了の処理が施され、続いてサロゲートモデル１４３を用いた応答値の演算処理が実行される。

【0078】

図１０Ａ及び図１０Ｂを比較して分かるように、全ての演算コア１１ａで全てのジョブが終了するまでに要する演算処理時間は３７分から３１．２５分に短縮できており、各演算コア１１ａの遊休時間が大幅に削減されている。

【0079】

以上の通り、実施形態３に係る情報処理方法、情報処理装置１及びコンピュータプログラム１４１によれば、複数の演算コア１１ａを用いてシミュレーション対象モデルの特性又は挙動に関する応答値を、可能な限りＦＥＡ計算により求め、終盤に残存している演算処理を強制終了することにより、全体の演算処理時間を短縮することができる。

【0080】

本開示の課題を解決するための手段を付記する。
（付記１）
複数のパラメータによって規定されるシミュレーション対象モデルの特性又は挙動に関する応答値を演算する情報処理方法であって、
異なるパラメータが設定された複数のシミュレーション対象モデルそれぞれの応答値を第１演算手法にて算出する演算処理を各別に複数の演算コアに割り当てて実行し、
前記複数の演算コアで継続している演算処理の時間に基づいて、各演算コアにおける該演算処理を終了するか否かを判定し、
終了すると判定した場合、演算処理を終了し、
演算処理を終了したシミュレーション対象モデルの応答値を第２演算手法にて算出する演算処理を、第１演算手法の演算処理を終了した前記演算コアに割り当てて実行する
情報処理方法。
（付記２）
第１演算手法は、第２演算手法に比べて応答値の演算精度が高いが応答値の演算速度が低く、第１演算手法を用いた応答値の演算処理に要する演算処理時間はシミュレーション対象モデルのパラメータによって異なる
付記１に記載の情報処理方法。
（付記３）
第１演算手法は、ＣＡＥ解析にて応答値を演算する手法であり、
第２演算手法は、機械学習モデルを用いて応答値を演算する手法である
付記１又は付記２に記載の情報処理方法。
（付記４）
前記複数の演算コアのうち、一部の前記演算コアにおける第１演算手法を用いた応答値の演算処理に要した時間に基づいて、他の前記演算コアにおける演算処理を終了するか否かを判定するための閾値を決定し、
前記複数の演算コアで継続している演算処理の時間と閾値とを比較することによって、各演算コアにおける該演算処理を終了するか否かを判定する
付記１から付記３のいずれか１つに記載の情報処理方法。
（付記５）
前記複数の演算コアのうち、一部の前記演算コアにおける第１演算手法を用いた応答値の演算処理が完了した場合、他の前記演算コアにおける演算処理を終了する
付記１から付記４のいずれか１つに記載の情報処理方法。

【符号の説明】

【0081】

１ ：情報処理装置
１０ ：記録媒体
１１ ：演算部
１１ａ ：演算コア
１２ ：表示部
１３ ：操作部
１４ ：記憶部
１４１ ：コンピュータプログラム
１４２ ：ＣＡＥモデル
１４３ ：サロゲートモデル

【要約】

【課題】複数の演算コアを用いてシミュレーション対象モデルの特性又は挙動に関する応答値を効率的に演算することができる情報処理方法を提供する。
【解決手段】複数のパラメータによって規定されるシミュレーション対象モデルの特性又は挙動に関する応答値を演算する情報処理方法であって、異なるパラメータが設定された複数のシミュレーション対象モデルそれぞれの応答値を第１演算手法にて算出する演算処理を各別に複数の演算コアに割り当てて実行し、前記複数の演算コアで継続している演算処理の時間に基づいて、各演算コアにおける該演算処理を終了するか否かを判定し、終了すると判定した場合、演算処理を終了し、演算処理を終了したシミュレーション対象モデルの応答値を第２演算手法にて算出する演算処理を、第１演算手法の演算処理を終了した前記演算コアに割り当てて実行する。
【選択図】図６

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】