GPUによる混相流解析手法高速化のための最適アルゴリズムの検討

Consideration of optimum algorithm for acceleration of a multi-phase flow analysis with GPU

永武 拓 ; 功刀 資彰*; 高瀬 和之

Nagatake, Taku; Kunugi, Tomoaki*; Takase, Kazuyuki

GPU(Graphics Processing Unit)はコンピュータのグラフィック処理を行うために開発された演算装置である。グラフィック処理は大量のデータに対して演算を行う必要があるため、GPUはこのような大量のデータに対して演算を実行する能力に優れている。近年、GPUの理論ピーク性能はCPUの数十倍程度と非常に高くなっており、GPUをグラフィックス処理ばかりでなく、学術計算や一般向けのアプリケーションソフトウェアに適用することで処理の高速化を目指す研究が行われている。本研究では界面体積追跡法の一つであるMARS(Multi-interfaces Advection and Reconstruction Solver)をGPUに対応させることにより、計算速度の向上を図ることを目的としている。MARSは気液界面輸送時の体積・形状保存性が良く、現在までに多くの実績を挙げている混相流解析手法である。本研究ではMARSをGPUに対応させる際に必要な界面輸送とポアソン方程式について改良を行い、GPU上でMARSを動作できることを確認した。さらに並列計算の可能性について見通しを得ることができた。

GPU (Graphics Processing Unit) has been developed for drawing system in computer. In order to achieve the high-performance computing for rendering high-quality 3D graphics, the GPU has many processing units and the wide memory bandwidth. Nowadays, the performance of GPU becomes much higher than that of CPU (Central Processing Unit), so that the attempt to make use of GPU for the science calculation and general purpose is performed: This attempt is called "GPGPU" (General Purpose GPU) or "GPU computing". Now we are developing MARS (Multi-interfaces Advection and Reconstruction Solver) (1) with GPU. The MARS is one of the surface volume tracking methods for multi-phase flows. In this paper, the performance of GPU is compared to the CPU. And the parallelized method for the multi-GPU system is considered.