A Stencil framework to realize large-scale computations beyond device memory capacity on GPU supercomputers

下川辺 隆史*; 遠藤 敏夫*; 小野寺 直幸; 青木 尊之*

Proceedings of 2017 IEEE International Conference on Cluster Computing (IEEE Cluster 2017) (Internet), p.525 - 529, 2017/09

ステンシルに基づくCFDコードは、規則的なメモリアクセスを持つため、GPUで高い性能を得ることができる。しかしながら、GPUはCPUと比較して、メモリ容量が小さいため、CPUと同様の大きさの問題を解くことができない。そこで、本研究では、CPUのホストメモリとCPUのデバイスメモリの局所性を向上させることが可能な、テンポラルブロッキング法を用いることで、GPUのメモリ容量を超える大きさの計算を可能とした。本研究で開発したフレームワークでは、複雑なコーディングは必要とせずに、テンポラルブロッキング法を含む並列計算用のコードを生成できる。フレームワークを用いて開発した気流解析コードでは、TSUBAME2.5において、GPUのメモリ容量の2倍の計算規模においても、通常のメモリ容量の計算の80%程度の実効性能を達成した。