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アイテム
ＧＰＵを用いた物理シミュレーションの高速化
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/38074
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/380744f68aa0c-8e23-4235-aecd-667e1d2a146c
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-CG06124009.pdf (740.2 kB)
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Copyright (c) 2006 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2006-08-18 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | ＧＰＵを用いた物理シミュレーションの高速化 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Speedup of Physics Simulation with GPU | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| 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 | ||||||||
| 三菱プレシジヨン株式会社 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 横浜国立大学 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Mitsubisi Precision Co.,Ｌｔｄ. | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Yokohama National University | ||||||||
| 著者名 |
菊川孝明緒方正人梶原景範
土肥康孝
× 菊川孝明緒方正人梶原景範 土肥康孝
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| 著者名(英) |
TAKAAKI, KIKUKAWA,MASATOOGAWA,KAGENORIKAJIHARA,YASUNORIDOHI
× TAKAAKI, KIKUKAWA,MASATOOGAWA,KAGENORIKAJIHARA,YASUNORIDOHI
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 実時間シミュレーションをめざして，可視化と計算を同時かつ高速に行う試みがなされている．この試みの一環として，大規模システムを経済的に構築できる理由から，数値計算にGPU(Graphics Processing Unit)を用いる試みがなされている．しかし ＧＰＵは汎用ＣＰＵと異なり，条件分岐や広域変数の保持などにおいてストリームプロセッサ固有の制約を持ち，先達の英知の結晶である数値計算アルゴリズムを容易には実装できない．そこで，ＧＰＵへ各種の数値計算アルゴリズムを容易に実装できるような計算構造（仮想演算器とそのAPI）をＧＰＵ上に構築した．この計算構造の評価のため，有限要素法による構造解析を目的として，ＧＰＵ上に共役勾配法を実装しＣＰＵと性能の比較を実施した．ＣＰＵに実装した最適化共役勾配法と，ＧＰＵに実装した共役勾配法の計算速度の比較では，１０万次元においてＧＰＵでの実装が約３倍高速となった． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | To achieve real-time simulations, various attempts have been made on system architecture for speedup of simulations visualization and caiculations. Because of large system can be built economically, the active resarches for substituting GPU for CPU in numerical calculation have arisen.However, the constraints on stream processor such as branch instruction or sustaining global variables make it difficult to implement sophisticated numerical algorithms directry on GPU. Therefore, we have built a virtual calculation algorithm on GPU easily. As evaluation of this computation structure, we have implemented conjugate gradient method on GPU easily. As evaluation of this computation structure, we have implemented conjugate gradient method on GPU and have performed comprarison with GPU. The experimental result shows that the CG method implemented in GPU is 3 times faster than CPU at calculation size of 100,000dimensions. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN10100541 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会研究報告グラフィクスとCAD（CG） 巻 2006, 号 91(2006-CG-124), p. 49-54, 発行日 2006-08-18 |
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| 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 | |||||||
