GPUを用いた電磁界数値解析の高速化に関する検討(アダプティブアンテナ,等化,干渉キャンセラ,MIMO,無線通信,一般)
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概要
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最近ではGPU(Graphics Processing Unit)を用いて汎用的な数値計算を行おうとするGPGPU(General Purpose computation on GPUs)が様々な分野で注目され始めている.数年前よりGPUの演算性能は飛躍的に向上しており,最新のGPUは少し前のスーパーコンピュータ並の性能を秘めているとも考えられる.本研究ではGPUを用いた時間領域の電磁界数値解析の高速化について検討を行っている.特にスレッドの配置とメモリアクセスの方法,GPU内の共有メモリ(Shared memory)の利用,マルチGPUによる並列化(複数のGPUを1つのマザーボードに実装したマルチGPU環境)に関して評価している.結果として,FDTD法もCIP法もGPU並列計算によって,CPUの8スレッド並列化と比べても数倍から数十倍の高速化が可能であることがわかった.マルチGPUによる並列化によってパーソナルスーパーコンピュータと呼べる計算機も実現可能と言える.
- 2009-11-19
著者
-
土屋 隆生
同志社大学理工学部
-
河田 直樹
首都大学東京システムデザイン学部
-
大久保 寛
首都大学東京システムデザイン学部
-
土屋 隆生
同志社大学 工学部
-
土屋 隆生
同志社大学
-
大久保 寛
首都大学東京
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