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J-GLOBAL ID：201802257751510260   整理番号：18A0166615

連結リストを用いたMPS法における近傍粒子探索の高速化と並列計算機への移植

著者 (3件)： 宮島敬明 (宇宙航空研究開発) ,  窪田健一 (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-162  ページ： Vol.2017-HPC-162,No.15,1-7 (WEB ONLY)  発行年： 2017年12月11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系シミュレーションの一種である。計算対象となる物体や流体などの連続体を仮想粒子に分割し,各粒子と近傍粒子との相互作用を元に物理量を算出する。近傍粒子の探索は,MPS法の演算の主要なボトルネックであり,負荷の低減のためにいくつかのアルゴリズムが提案されている。今回,宇宙航空研究開発機構(JAXA)が研究開発中の内製MPSプログラム“p-flow”に連結リストを用いた近傍粒子探索を導入し,並列計算機(Intel Xeon Skylake-SP,Intel Xeon Phi KNL,NVIDIA Tesla P100(NVlink,PCIe))へ移植・最適化を行った。本研究報告では,連結リストの導入によるデータ構造の複雑化が処理時間に与える影響,並列計算機に応じた移植と最適化手法,それぞれの処理時間の比較の3点について議論する。224,910粒子の水柱崩壊問題をベンチマークに利用,粒子密度の計算を対象とし,評価にはNVIDIA Tesla P100(PCIe)×2,Tesla P100(NVlink)×2,Intel Xeon Gold6150×2,Intel Xeon Phi7210×1を利用した。p-flowの場合,連結リストの導入によるデータ構造の複雑化は処理時間に大きな影響を与えなかった。また,並列計算機へ2種類の最適化を行った際の処理時間は,それぞれ7.8[ms],6.8[ms],35.1[ms],104.1[ms]であった。(著者抄録)

シソーラス用語： リスト処理 ,  近傍探索法 ,  システム ,  *流体力学 ,  *計算機シミュレーション ,  行政機関 ,  水流 ,  *並列計算機 ,  マイクロプロセッサ ,  専用プロセッサ ,  ベンチマーク ,  最適化 ,  GPU【プロセッサ】 ,  水柱 ,  粒子システム ,  *計算機利用 ,  *利用 ,  改変
準シソーラス用語： JAXA ,  水柱崩壊問題 ,  粒子系 ,  連結リスト

分類 (2件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  数値計算  (JE02000J)

引用文献 (7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).
• Murotani, K., Koshizuka, S., Tamai, T., Shibata, K., Mitsume, N., Yoshimura, S., Tanaka, S., Hasegawa, K., Nagai, E. and Fujisawa, T.: Development of Hierarchical Domain Decomposition Explicit MPS Method and Application to Large-scale Tsunami Analysis with Floating Objects, Journal of Advanced Simulation in Science and Engineering, Vol. 1, No. 1, pp. 16-35 (online), DOI: 10.15748/jasse.1.16 (2014).
• 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).
• 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).
• 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).

タイトルに関連する用語 (6件)： リスト ,  MPS法 ,  近傍 ,  探索 ,  並列計算機 ,  移植