GPGPU上での流体アプリケーションの高速化手法 : 1GPUで姫野ベンチマーク60GFLOPS超(高性能計算とアクセラレータ)
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概要
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本稿では,メモリバンド幅ネックの流体アプリケーションをGPGPU上で高速化する手法について述べる。GPGPUとしてはCUDA対応GPUを対象とした。各種メモリアクセス性能調査結果より、安定して高いメモリバンド幅を実現するには、スレッド進行の同期化、アクセスパターンの局所化、スレッド数の最適化が重要であることが分かった。これに基づいて姫野ベンチマークを高速化した結果、GeForce GTX280上で69.7GFLOPSの性能を達成した。これは従来実装と比べて1.69倍の性能であり、この性能達成時には115GB/sの実効メモリバンド幅が出ていたことを意味する。これは理論ピークメモリバンド幅の81%に相当する。
- 2008-10-08
著者
-
成瀬 彰
富士通研究所
-
住元 真司
富士通研究所
-
久門 耕一
富士通研究所
-
住元 真司
(株)富士通研究所
-
住元 真司
株式会社富士通研究所
-
久門 耕一
富士通研究所人工知能研究部
-
久門 耕一
(株)富士通研究所itコア研究所itアーキテクチャ研究部
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