検索対象:     
報告書番号:
※ 半角英数字
 年 ~ 
 年

ブロック型適合細分化格子でのPoisson解法の混合精度演算による高速化

Acceleration of locally mesh allocated Poisson solver using mixed precision

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

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

本研究では、二相流体解析コードJUPITER-AMRに対して、圧力ポアソン方程式に対する混合精度前処理手法を開発した。マルチグリッド前処理手法として、3段のVサイクルの幾何学的MG法およびキャッシュを再利用したSOR(CR-SOR)法を適用した。原子力工学問題での性能測定として、バンドル体系に対する多相流体解析を実施した。計算速度として、単精度演算を適用する事で、倍精度演算の75%へと削減すると共に、強スケーリング性能においては、32台から96台のGPUを利用する事で1.88倍を実現した。

We develop a mixed-precision preconditioner for the pressure Poisson equation in a two-phase flow CFD code JUPITER-AMR. The multi-grid (MG) preconditioner is constructed based on the geometric MG method with a three- stage V-cycle, and a cache-reuse SOR (CR-SOR) method at each stage. The numerical experiments are conducted for two-phase flows in a fuel bundle of a nuclear reactor. The MG-CG solver in single-precision shows the same convergence histories as double-precision, which is about 75% of the computational time in double-precision. In the strong scaling test, the MG-CG solver in single-precision is accelerated by 1.88 times between 32 and 96 GPUs.

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.