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Left-preconditioned communication-avoiding conjugate gradient methods for multiphase CFD simulations on the K computer

京コンピュータにおける多相数値流体力学シミュレーションのための左前処理省通信共役勾配法

真弓 明恵; 井戸村 泰宏  ; 伊奈 拓也; 山田 進 ; 今村 俊幸*

Mayumi, Akie; Idomura, Yasuhiro; Ina, Takuya; Yamada, Susumu; Imamura, Toshiyuki*

左前処理省通信共役勾配(LP-CA-CG)法を多相数値流体力学コードJUPITERの圧力Poisson方程式に適用した。LP-CA-CG法の演算密度を分析し、内積処理と三項間漸化式処理のループ分割を行うことで演算密度を大きく向上した。ブロックヤコビ前処理及びアンダーラップ前処理を適用した2つのLP-CA-CGソルバを開発した。京コンピュータ上では局所的な1対1通信のスケールが良好であることと、アンダーラップ前処理を適用すると収束性が悪くなることにより、ブロックヤコビ前処理ソルバにより良好な性能が得られた。このソルバは3万ノードまで良好な強スケーリングを示し、大域的集団通信のコストを69%削減することにより従来のCG法ソルバに比べて高い性能を達成した。

The left-preconditioned communication avoiding conjugate gradient (LP-CA-CG) method is applied to the pressure Poisson equation in the multiphase CFD code JUPITER. The arithmetic intensity of the LP-CA-CG method is analyzed, and is dramatically improved by loop splitting for inner product operations and for three term recurrence operations. Two LP-CA-CG solvers with block Jacobi preconditioning and with underlap preconditioning are developed. It is shown that on the K computer, the LP-CA-CG solvers with block Jacobi preconditioning is faster, because the performance of local point-to-point communications scales well, and the convergence property becomes worse with underlap preconditioning. The LP-CA-CG solver shows good strong scaling up to 30,000 nodes, where the LP-CA-CG solver achieved higher performance than the original CG solver by reducing the cost of global collective communications by 69%.

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