文献

J-GLOBAL ID：201702265156851271   整理番号：17A0690298

OpenACCを用いたMPS法の近傍粒子探索の最適化

著者 (2件)： 宮島敬明 (宇宙航空研究開発) ,  藤田直之 (宇宙航空研究開発)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2017  号： HPC-158  ページ： Vol.2017-HPC-158,No.19,1-8 (WEB ONLY)  発行年： 2017年03月01日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： Moving Particle Semi-implicit(MPS)法は流体力学などの分野で利用される粒子法の一種である。計算対象となる物体や流体などの連続体は仮想粒子に分割され,各粒子は近傍の粒子と相互に作用しあう。相互作用の対象となる近傍粒子の探索は,MPS法の演算の主要なボトルネックとなっている。本研究報告では,宇宙航空研究開発機構の内製MPSコードに存在する最大値探索と近傍粒子探索をOpenACCを用いてGPUへの移植と最適化を行った。それぞれ,大小2種類のデータセットと4種類のGPU(NVIDIA K20c,GTX1080,P100(PCIe),P100(NVlink))で評価する。最大値探索では5種類の最適化を行い,追加するOpenACCのディレクティブによって最大で3.5倍の性能差が出た。近傍粒子探索では3種類の最適化を実装し,マルチスレッドのFortran実装に対し,小さなデータセットでは29.0倍,大きなデータセットでは74.5倍の高速化を達成した。また,データセットとGPUの特徴,カーネルの計算負荷の関係についても議論する。(著者抄録)

シソーラス用語： *流動解析 ,  専用プロセッサ ,  *高速計算 ,  C言語 ,  FORTRAN ,  *MPS法 ,  GPU【プロセッサ】 ,  CUDA ,  *解析

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

引用文献 (8件)：

• Koshizuka, S. and Oka, Y.: Moving particle semi-implicit method for fragmentation of incompressible fluid, Nuclear Science and Engineering, Vol. 123, pp. 421-434 (1996).
• Seiya, W., Takayuki, A., Satori, T. and Takashi, S.: Neighbor-particle Searching Method for Particle Simulation Based on Contact Interaction Model for GPU Computing, IPSJ Transactions on Advanced Computing Systems, Vol. 8, No. 4, pp. 50-60 (2015).
• Murotani, K., Masaie, I., Matsunaga, T., Koshizuka, S., Shioya, R., Ogino, M. and Fujisawa, T.: Performance improvements of differential operators code for MPS method on GPU, Computational Particle Mechanics, Vol. 2, No. 3, pp. 261-272 (online), DOI: 10.1007/s40571-015-0059-2 (2015).
• Sota, Y., Watanabe, A. and Kojima, T.: Accerelation of the moving paricle semi-implicit method through multi-GPU parallel computing with dynamic domain decomposition, Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. A2 (Applied Mechanics (AM)), Vol. 69, No. 2 (2013).
• OpenACC Home www.openacc.org, http://www.openacc.org/.

タイトルに関連する用語 (4件)： MPS法 ,  近傍 ,  探索 ,  最適化