CPU/GPUを共用したヘテロジニアス環境におけるFMMの最適化
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概要
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本稿はCPU-GPUヘテロジニアス環境上のFast Multipole Method(FMM)の最適化手法を提案する。本研究は目標として、計算特性やプロセッサ特性のモデル化に基づくタスク割り当てや最適化を目指しており、現段階では単一CPU/単一GPU向けに実装を行っている。CPU-GPU混在環境において効率的なプログラム実装を実現するには、並列度の違いやCPU-GPU間のデータ転送量など、プログラムの特性を考慮する必要がある。FMMにおいては、各時間ステップは複数のそれぞれ異なる特性を持つ計算フェーズから成り立ち、フェーズ間の依存関係は複雑である。本稿では各計算フェーズの特性を分析し、GPU上の実行に適したフェーズの特定を行った。そしてFMMの派生アルゴリズムであるKIFMMの既存実装をOpenMPとCUDAを用いて、CPU/GPUそれぞれについて最適化を施した。実装したソフトウェアを、TSUBAME2.0の単一ノード上のIntel Xeon CPUおよびNVIDIA Tesla M2050を用いて評価し、大幅な高速化が達成されたことを示す。
- 2011-03-08
著者
-
松岡 聡
国立情報学研究所
-
松岡 聡
東京工業大学
-
丸山 直也
東京工業大学
-
松岡 聡
東京工業大学:国立情報学研究所:jst Crest
-
福田 圭祐
東京工業大学
-
松岡 聡
東京工業大学情報理工学研究科数理・計算科学専攻
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