CUDAによる定常反復Poissonベンチマークの高速化(並列化と高速化)
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概要
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SIMD型のアクセラレータであるGPUを用い,格子系の流体計算などで最も計算負荷の高いPoisson方程式の高速化を試みた。定常反復法であるPoint Jacobi法でPoisson方程式を計算する理研(姫野)ベンチマークテストに対し,CUDAでプログラミングすることにより1枚のGPUで30.6 GFLOPSの演算性能が得られた。また,複数GPUを用いた計算では,CPU側のメモリ上に作成したバッファを介してGPU間の通信を行い,4GPUを用いて最大93.6 GLOPSの演算性能が達成された。
- 2008-05-13
著者
-
青木 尊之
東京工業大学学術国際情報センター
-
青木 尊之
東京工業大学・学術国際情報センター
-
小川 慧
東京工業大学大学院理工学研究科原子核工学専攻
-
青木 尊之
東京工業大学
-
小川 慧
東京工大 大学院
-
小川 慧
東京工業大学大学院
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