著者

成瀬 彰 住元 真司 久門 耕一

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2008, no.99, pp.49-54, 2008-10-08

被引用文献数

2

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本稿では メモリバンド幅ネックの流体アプリケーションを GPGPU 上で高速化する手法について述べる。 GPGPU としては CUDA 対応 GPU を対象とした。各種メモリアクセス性能調査結果より、安定して高いメモリバンド幅を実現するには、スレッド進行の同期化、アクセスパターンの局所化、スレッド数の最適化が重要であることが分かった。これに基づいて姫野ベンチマークを高速化した結果、 GeForce GTX 280 上で 69.7 GFLOPS の性能を達成した。これは従来実装と比べて 1.69 倍の性能であり、この性能達成時には 115 GB/s の実効メモリバンド幅が出ていたことを意味する。これは理論ピークメモリバンド幅の 81% に相当する。We present the acceleration technique of CFD (Computational Fluid Dynamics) on GPGPU, that needs high memory bandwidth. The memory bandwidth and latency of GPU are measured on various conditions, and it is clarified that following techniques are required to achieve high memory bandwidth on GPU: synchronization among threads, locality of memory accesses and appropriate number of threads. We've applied these techniques to Himeno benchmark program which is the kernel routine of CFD. Our accelerated code runs 69% faster than the existing implementation and attains 69.7 GFLOPS on GeForce GTX280, that corresponds to 115 GB/s in memory bandwidth.