大規模GPUクラスタにおけるN体計算コードの演算性能とスケーラビリティの評価
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概要
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我々は, CUDA/OpenMP/MPI を用いて実装した N 体計算コードを最適化し,大規模 GPU クラスタ上で性能評価を行った.本実装では,スケーラビリティを向上させるために,ノード間の通信回数を削減し,またノード間・ノード内の通信を計算と同時に行うことによって通信時間を隠蔽した.筑波大学の HA-PACS (Highly Accelerated Parallel Advanced system for Computational Sciences) 上での性能測定の結果,高い演算性能,並列化効率が得られることが確かめられた. GPU 当たりの粒子数が 8192 体未満の場合にはスーパーリニア・スケーリングを示し, 8192 体以上の場合には並列化効率はほぼ 100% となった. NVIDIA Tesla M2090 を 256 枚用いた際のピーク性能は単精度 254.0TFLOPS (理論ピーク性能の 74.5%) に達した.
- 2012-09-26
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