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ブロック型適合細分化格子でのPoisson解法のGPU高速化

GPU-acceleration of locally mesh allocated Poisson solver

小野寺 直幸; 井戸村 泰宏; Ali, Y.*; 下川辺 隆史*; 青木 尊之*

Onodera, Naoyuki; Idomura, Yasuhiro; Ali, Y.*; Shimokawabe, Takashi*; Aoki, Takayuki*

原子力機構では3次元多相流体解析手法としてJUPITERを開発している。本研究では、JUPITERの圧力Poisson方程式解法として、適合細分化格子(AMR)を用いたマルチグリッド前提条件付き共役勾配法(P-CG)を開発した。計算の高速化として、全ての計算カーネルはCUDAを用いて実装すると共に、GPUスーパーコンピュータ上にて高い性能を発揮する様に最適化した。開発したマルチグリッド圧力Poisson解法は、オリジナルのP-CG法と比較して約1/7の反復回数で収束することが確認された。また、TSUBAME3.0上で8から216GPUまでの強スケーリング性能測定により、更なる3倍の高速化が達成された。

We have developed the stencil-based CFD code JUPITER for simulating three-dimensional multiphase flows. A GPU-accelerated Poisson solver based on the preconditioned conjugate gradient (P-CG) method with a multigrid preconditioner was developed for the JUPITER with block-structured AMR mesh. All Poisson kernels were implemented using CUDA, and the GPU kernel function is well tuned to achieve high performance on GPU supercomputers. The developed multigrid solver shows good convergence of about 1/7 compared with the original P-CG method, and $$times$$3 speed up is achieved with strong scaling test from 8 to 216 GPUs on TSUBAME 3.0.

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