検索対象:     
報告書番号:
※ 半角英数字
 年 ~ 
 年

複数GPUを用いた高精細計算を実現するAMR法フレームワークの構築

Development of an AMR framework to realize effective high-resolution simulations on multiple GPUs

下川辺 隆史*; 小野寺 直幸   

Shimokawabe, Takashi*; Onodera, Naoyuki

近年、GPUを用いた並列計算において、適合細分化格子(AMR)法を用いた解析手法が注目を集めている。しかしながら、GPUを用いた並列計算でのAMR法の実装は煩雑であり、高い計算性能を達成するには非常に多くの開発コストが必要である。本研究では、CPU/GPU環境においても高生産なコード開発を実現可能な、AMR法に基づくフレームワークを開発している。フレームワークは単純なステンシルに基づく計算コードを書くだけで、並列のGPUコードの生成が可能となる。本発表では、AMR法のフレームワークに基づく圧縮性流体解析の結果を示す。

Recently grid-based physical simulations with multiple GPUs require effective methods to adapt grid resolution to certain sensitive regions of simulations. In the GPU computation. An Adaptive Mesh Refinement (AMR) method is one of the effective methods to compute certain local regions that demand higher accuracy with higher resolution. We are developing a block-based AMR framework for stencil applications written in C++ and CUDA. Programmers just write the stencil functions that update a grid point on Cartesian grid. The framework executes these functions over a tree-based AMR data structure effectively. The framework supports multiple GPUs and provides C++ classes to exchange halo regions and migrate data between GPUs. In this paper, we describe the programming model and implementation of the AMR framework for multiple GPUs, and show the computation results of the compressive fluid calculation based on the proposed AMR framework.

Access

:

- Accesses

InCites™

:

Altmetrics

:

[CLARIVATE ANALYTICS], [WEB OF SCIENCE], [HIGHLY CITED PAPER & CUP LOGO] and [HOT PAPER & FIRE LOGO] are trademarks of Clarivate Analytics, and/or its affiliated company or companies, and used herein by permission and/or license.