自動テンポラルブロッキングによる大規模ステンシル計算の実現

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概要

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偏微分方程式を解く際に差分法を用いるとステンシル計算に帰着する.この計算は高いメモリバンド幅を要求するため GPU を用いることで高速化が可能である.しかし GPU メモリ容量は小さく,大規模な問題を解く際に GPU メモリ容量が制限となってしまう.この問題に対して,テンポラルブロッキングを行うことで性能低下なく GPU メモリ容量以上の大きなドメインを解くことができることを示す先行研究があるが,プログラミングコストが高いという問題を抱えている.そこで,本研究ではこのテンポラルブロッキングをフレームワークに組み込むことで自動最適化を実現した.また,ブロッキング段数などのパラメータの最適値を導出するために性能モデルを構築した.
2014-02-24

著者

丸山直也
東京工業大学

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