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J-GLOBAL ID：201502272741971630   整理番号：15A0472276

GPUスパコンにおける1億個のスカラー粒子計算の強スケーリングと動的負荷分散

Dynamic Load Balance and Strong Scaling of a Passive Scalar Computation for 160 Million Particles on a GPU Supercomputer

著者 (3件)： 都築怜理 (東京工大) ,  青木尊之 (東京工大) ,  下川辺隆史 (東京工大)
資料名： 情報処理学会論文誌トランザクション コンピューティングシステム(Web)  (情報処理学会論文誌 コンピューティングシステム(Web))
巻： 6  号： 3  ページ： 82-93 (WEB ONLY)  発行年： 2013年09月25日 
JST資料番号： U0477A  ISSN： 1882-7829  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： 近接相互作用に基づく粒子法の大規模計算では,時間的に粒子の空間分布が大きく偏ることによるノード間の計算負荷の不均一や,ノード間の移動にともなうメモリの断片化が並列化実行性能を大きく低下させる。本論文では,メモリが階層的に分散するGPUスパコンにおいて,与えられた速度場に基づいて移動するパッシブ・スカラー粒子の計算を例題とし,分割した領域間の粒子数の不均一を定期的に解消する方法と,粒子の再整列によりメモリの断片化を解消する方法を提案し,両者を合わせて実行性能の大幅な向上を図る。隣接領域の境界を横切って移動する粒子をGPU上で探索する際,GPU計算に特化したアルゴリズムの提案と実装を行う。粒子の再整列は大きなオーバヘッドとなるため,再整列の最適回数を求めるためのモデルを提案する。GPU間の動的負荷分散と粒子の再整列を導入した実装を構築し,ベンチマーク問題に対する検証を64GPUを用いて行い負荷分散の効果を確認した。また,GPUスパコンTSUBAME2.0において1.6億個のパッシブ・スカラー粒子計算に対して良好な強スケーリングを得ることができ,負荷分散を用いない場合と比較して6倍以上の高速化を実現した。(著者抄録)

シソーラス用語： *画像処理 ,  専用プロセッサ ,  スケーリング【計数】 ,  負荷分散 ,  *数値解法 ,  *流動解析 ,  スカラー ,  *スーパコンピュータ ,  積分 ,  アラインメント ,  多重格子法 ,  分布 ,  性能評価 ,  分散メモリ
準シソーラス用語： GPUコンピューティング ,  時間積分 ,  動的負荷分散 ,  粒子分布 ,  粒子法

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

引用文献 (22件)：

• NVIDIA: CUDA Programming Guide (2012), available from (http://developer.download.nvidia.com/compute/DevZone/docs/html/C/docs/CUDA_C_Programming_Guide.pdf).
• 豊田将千,岩崎慶:マルチGPUによる流体シミュレーションの高速な可視化(感性情報処理とマルチメディア技術および一般),映像情報メディア学会技術報告,Vol.36,No.19,pp.13-14(2012).
• Shimokawabe, T., Aoki, T., Ishida, J., Kawano, K. and Muroi, C.: 145 TFlops Performance on 3990 GPUs of TSUBAME 2.0 Supercomputer for an Operational Weather Prediction, Procedia Computer Science, Proc. International Conference on Computational Science, ICCS 2011, Vol.4, No.0, pp.1535-1544 (2011).
• Shimokawabe, T., Aoki, T., Takaki, T., Endo, T., Yamanaka, A., Maruyama, N., Nukada, A. and Matsuoka, S.: Peta-scale phase-field simulation for dendritic solidification on the TSUBAME 2.0 supercomputer, Proc. 2011 International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis, SC '11, pp.3:1-3:11, ACM (2011).
• 成瀬彰,住元真司,久門耕一: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(高性能計算とアクセラレータ),情報処理学会研究報告[ハイパフォーマンスコンピューティング],Vol.2008,No.99,pp.49-54(2008).

タイトルに関連する用語 (6件)： GPU ,  スパコン ,  スカラー粒子 ,  計算 ,  スケーリング ,  動的負荷分散