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HA-PACS/TCAにおけるCA-GMRES通信回避型Krylov部分空間法の実装と評価

松本 和也*; 井戸村 泰宏; 伊奈 拓也*; 真弓 明恵; 山田 進

no journal, , 

省通信クリロフ法はメニーコアプロセッサやアクセラレータに基づくスーパーコンピュータにおける通信処理のボトルネックに対する有望な解決策となっている。本研究ではGPUクラスタHA-PACSに省通信GMRES法を実装し、原子力流体コードの非対称行列ソルバに関して性能評価を実施した。評価結果から、省通信GMRES法はGMRES法やGCR法といった従来のクリロフ法に比べて大幅に高速であることが示された。

口頭

エクサスケール数値計算を見据えた性能可搬性研究およびデータ解析手法の開発

朝比 祐一; 前山 伸也*; Bigot, J.*; Garbet, X.*; Grandgirard, V.*; Obrejan, K.*; Padioleau, T.*; 藤井 恵介*; 下川辺 隆史*; 渡邉 智彦*; et al.

no journal, , 

エクサスケール数値計算のための性能可搬性向上に関する研究を紹介する。特にAMD GPUにおけるプラズマコードの性能や、C++標準言語におけるGPUコードの性能評価結果を示す。またdeep learningを用いた流体計算の代理モデルについても紹介する。

口頭

Targeting exa-scale systems; Performance portability and scalable data analysis

朝比 祐一; 前山 伸也*; Bigot, J.*; Garbet, X.*; Grandgirard, V.*; Obrejan, K.*; Padioleau, T.*; 藤井 恵介*; 下川辺 隆史*; 渡邉 智彦*; et al.

no journal, , 

エクサスケール数値計算のための性能可搬性向上に関する研究を紹介する。特にAMD GPUにおけるプラズマコードの性能や、C++標準言語におけるGPUコードの性能評価結果を示す。またdeep learningを用いた流体計算の代理モデルについても紹介する。

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