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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Abstract

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．

Journal

Details

  • CRID
    1571698602848121856
  • NII Article ID
    110009453367
  • NII Book ID
    AN10463942
  • Text Lang
    ja
  • Data Source
    • CiNii Articles

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