@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00038074,
 author = {菊川孝明緒方正人梶原景範 and 土肥康孝 and TAKAAKI, KIKUKAWA,MASATOOGAWA,KAGENORIKAJIHARA,YASUNORIDOHI},
 issue = {91(2006-CG-124)},
 month = {Aug},
 note = {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．, 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.},
 title = {ＧＰＵを用いた物理シミュレーションの高速化},
 year = {2006}
}