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  1. 研究報告
  2. ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)
  3. 2017
  4. 2017-HPC-158

OpenACCを用いたMPS法の近傍粒子探索の最適化

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/177924
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/177924
456274ad-649a-44ae-ad7f-42df4ae10f1f
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-HPC17158019.pdf IPSJ-HPC17158019.pdf (1.3 MB)
Copyright (c) 2017 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2017-03-01
タイトル
タイトル OpenACCを用いたMPS法の近傍粒子探索の最適化
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 メニーコア最適化
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
宇宙航空研究開発航空技術部門数値解析技術研究ユニット計算情報基盤セクション
著者所属
宇宙航空研究開発航空技術部門数値解析技術研究ユニット計算情報基盤セクション
著者名 宮島, 敬明

× 宮島, 敬明

宮島, 敬明

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藤田, 直之

× 藤田, 直之

藤田, 直之

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 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.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10463942
書誌情報 研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)

巻 2017-HPC-158, 号 19, p. 1-8, 発行日 2017-03-01
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8841
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-20 05:20:06.875474
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