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小野寺 直幸; 井戸村 泰宏; 河村 拓馬; 中山 浩成; 下川辺 隆史*; 青木 尊之*
no journal, ,
放射性物質の拡散予測シミュレーションは社会的関心が非常に高く、迅速性および正確性が求められている。人が生活する路地や建物等を含んだ高解像度の実時間解析を実施するためには、計算機性能を最大限に引き出すことが可能な解析手法の開発が必須となる。本課題では、GPUスパコンに適した格子ボルツマン法(LBM)に対して、ナッジング法に基づくデータ同化手法および植生キャノピーモデルを導入することで、都市街区に対する汚染物質の拡散解析の精度が向上することを確認した。
長谷川 雄太; 小野寺 直幸; 井戸村 泰宏
no journal, ,
局所細分化格子ボルツマン法の計算コードにおけるメモリ使用量削減および通信高速化を目的として、CUDAのUnified memoryを用いたノード内複数GPU実装を試行した。等間隔格子を用いたマイクロベンチマークテストでは、3次元拡散方程式において弱スケーリング96.4%および強スケーリング94.6%の並列化効率、ならびに、D3Q27格子ボルツマン法において弱スケーリング99.3%および強スケーリング56.5%の並列化効率を得た。局所細分化格子ボルツマン法においては、Flat MPI実装に比べてメモリ使用量を25.5%削減したが、並列化効率が9.0%と極めて低くなった。