文献

J-GLOBAL ID：200902289908365161   整理番号：08A1174265

GPGPU上での流体アプリケーションの高速化手法~1GPUで姫野ベンチマーク60GFLOPS超~

Acceleration Technique of Computational Fluid Dynanics on GPGPU-Over 60GFLOPS Himeno Benchmark Performance on 1 GPU-

著者 (3件)： 成瀬彰 (富士通研) ,  住元真司 (富士通研) ,  久門耕一 (富士通研)
資料名： 情報処理学会研究報告  (IPSJ SIG Technical Reports)
巻： 2008  号： 99(HPC-117)  ページ： 49-54  発行年： 2008年10月08日 
JST資料番号： Z0031B  ISSN： 0919-6072  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本稿では,メモリバンド幅ネックの流体アプリケーションをGPGPU上で高速化する手法について述べる。GPGPUとしてはCUDA対応GPUを対象とした。各種メモリアクセス性能調査結果より,安定して高いメモリバンド幅を実現するには,スレッド進行の同期化,アクセスパターンの局所化,スレッド数の最適化が重要であることが分かった。これに基づいて姫野ベンチマークを高速化した結果,GeForce GTX280上で69.7GFLOPSの性能を達成した。これは従来実装と比べて1.69倍の性能であり,この性能達成時には115GB/sの実効メモリバンド幅が出ていたことを意味する。これは理論ピークメモリバンド幅の81%に相当する。(著者抄録)

シソーラス用語： *計算流体力学 ,  *専用プロセッサ ,  ベンチマーク ,  帯域幅 ,  高速化 ,  マルチスレッド ,  同期制御 ,  局所性 ,  最適化 ,  性能評価
準シソーラス用語： *GPGPU ,  *GPU【専用プロセッサ】

分類 (2件)： 流体動力学一般  (BC02010G) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

引用文献 (8件)：

• General-Purpose Computation Using Graphics Hardware. http://www.gpgpu.org/
• VOLKOV, V. LU, QR and Cholesky Factorizations using Vector Capabilities of GPUs. 2008
• BELLEMAN, R. High Performance Direct Gravitational N-body Simulations on Graphics Processing Units-II : An implementation in CUDA. ArXiv : 0707. 0438v2 [astro-ph]. 2007
• 額田彰. CUDA環境における高性能3次元FFT. 先進的基盤システムシンポジウム(SACSIS2008). 2008, 81-88
• 小川慧. CUDAによる定常反復 Poisson ベンチマークの高速化. 情報処理学会研究報告会. 2008, 2008-HPC-115, 19-23

タイトルに関連する用語 (6件)： GPGPU ,  流体 ,  アプリケーション ,  高速化 ,  手法 ,  ベンチマーク