@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00217761,
 author = {佐野, 由佳 and 小林, 諒平 and 藤田, 典久 and 朴, 泰祐},
 issue = {6},
 month = {May},
 note = {近年の高性能計算システムでは，高い演算性能とメモリバンド幅を有する GPU (Graphic Processing Unit) が演算加速装置として積極的に導入されている．しかし，全てのアプリケーションが GPU に適合するということではなく，並列性がコア数に対して不足していたり条件分岐が発生したりするような，GPU にとって不適合な演算が部分的に含まれるアプリケーションではその演算性能を十全に発揮することはできない．そこで，その GPU にとって不適合な演算をアプリケーションに特化した演算パイプラインやメモリシステムを柔軟に構築できるFPGA (Field-programmable Gate Array) にオフロードし，GPU と FPGA を相補的に活用することによってアプリケーション全体の性能を向上させるアプローチが試みられている．GPU と FPGA を併用してアプリケーションを実行する研究事例は幾つか存在し，そのためのプラットフォームとしては，両デバイスを同一の計算ノードに搭載するシステムがこれまで用いられてきた．ただし，その構成の必然性については詳細に検討されていないのが現状である．そこで本研究では，GPU と FPGA を併用して初期宇宙の天体形成をシミュレートする宇宙物理アプリケーションを用いて，両方のデバイスが同じ計算機に接続される必要性を定量的に評価した．既存のコードに対して MPI (Message Passing Interface) を用いて再実装を行い，GPU と FPGA が分離した構成で動作するように修正を施した．そして，GPU と FPGA が同じ計算機に接続された構成と，GPU と FPGA が分離した構成において，アプリケーションの性能評価を行った．性能評価より，GPU と FPGA が分離した構成でアプリケーションを実行した場合は，GPU と FPGA が同じ計算機に接続された構成でアプリケーションを実行した場合と比較して，2～3 [%] の性能低下に抑えられた．以上より，GPU と FPGA を協調計算に用いる場合，アプリケーションの特性次第では，GPU と FPGA が異なる計算機に接続されている環境においても高速に協調計算が可能であることが定量的に明らかになった．},
 title = {ノードを跨いだGPU・FPGA複合型演算加速による宇宙物理シミュレーションの実装と評価},
 year = {2022}
}