格子ボルツマン法による流体計算に対する密結合FPGAクラスタのスケーラビリティ評価(数値計算と高速化)
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概要
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本論文では,密結合FPGAクラスタ上に構築する格子ボルツマン法(LBM)専用アクセラレータの性能モデルを示す.一般に,強スケーリングにおいては,ノード数が増えるにつれて各ノードが担当する計算サイズが減少し,通信遅延によるスケーラビリティの低下が顕著に現れる.提案する密結合FPGAクラスタは,小さな通信オーバーヘッドを実現する1次元リングのアクセラレータドメインネットワーク(ADN)を持つ.本研究では,ADNを効率良く用いるための,LBM専用計算機アーキテクチャを提案する.アクセラレータの実効性能モデルを構築することにより,アクセラレータの性能が,FPGA上の演算リソース量,オンチップメモリサイズ,ネットワーク帯域のいずれかにより制約されることを明らかにする.また,性能を左右する要因として,メモリ帯域よりもむしろFPGA間ネットワークの帯域が特に重要であることを明らかにする.ネットワーク帯域が広ければ,より多くのFPGAに対して性能が向上可能となる.以上の結果は密結合FPGAクラスタにおけるADNの重要性を示す.
- 2012-05-22
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