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ブロック型適合細分化格子でのPoisson解法のGPU・CPU・ARMプロセッサに対する性能測定

Performance evaluation of block-structured Poisson solver on GPU, CPU, and ARM processors

小野寺 直幸  ; 井戸村 泰宏; 朝比 祐一; 長谷川 雄太  ; 下川辺 隆史*; 青木 尊之*

Onodera, Naoyuki; Idomura, Yasuhiro; Asahi, Yuichi; Hasegawa, Yuta; Shimokawabe, Takashi*; Aoki, Takayuki*

本研究では、二相流体解析コードJUPITERにおいて、圧力ポアソン方程式に対するマルチグリッド前提共役勾配(MG-CG)ソルバーを開発した。プログラムの開発言語として、C++およびCUDAを用いることで、様々なコンピュータプラットフォームに対応した。CG解法の主な計算カーネルは、GPU, CPU、およびARM上において、ルーフライン性能の0.4$$sim$$0.75と妥当な性能を達成した。一方で、SpMVカーネルでは、ARM上において、大幅な性能劣化が確認された。その原因を調査したところ、SpMVカーネル内にて関数呼び出しを行うことで、コンパイラの最適化が働かないことが確認された。

We develop a multigrid preconditioned conjugate gradient (MG-CG) solver for the pressure Poisson equation in a two-phase flow CFD code JUPITER. The code is written in C++ and CUDA to keep the portability on multi-platforms. The main kernels of the CG solver achieve reasonable performance as 0.4 $$sim$$ 0.75 of the roofline performances, and the performances of the MG-preconditioner are also reasonable on NVIDIA GPU and Intel CPU. However, the performance degradation of the SpMV kernel on ARM is significant. It is confirmed that the optimization does not work if any functions are included in the loop.

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