加速器を用いた定型格子のUnion-Findアルゴリズムの高速化
加速器を用いた定型格子のUnion-Findアルゴリズムの高速化
使用加速器加速规则网格的并查算法
批准号：
15K21623
负责人：
小村 幸浩
金额：
$2.41万
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2015
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2015-04-01 至 2016-03-31
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本年度は一つのGPUを用いた定型格子のUnion-Findアルゴリズムの開発を行った．始めに研究計画で予定していたCUDAを用いた新たなUnion-Findアルゴリズムの提案とプログラム実装を行った．従来のCUDAを用いたUnion-Findアルゴリズムは隣接サイトとの比較と更新を更新がなくなるま反復する方法であったが，本研究で提案した手法は隣接サイトとの比較が一度で済むアルゴリズムである．そのため，従来手法よりも高速な計算が可能になると予想される．統計力学の分野で使用されているクラスターアルゴリズムを用い，同じGPUを用いた従来手法と提案手法の性能比較を行った．比較の結果，転移温度直上の2次元イジングモデルでは従来手法よりも40%速くなり，3次元イジングモデルでは従来手法よりも20%速くなることを確かめた．この結果はComputer Physics Communications Vol. 185 p.1038に掲載されており，新たなアルゴリズムのプログラムはComputer Physics Communications Vol. 200 p.400に掲載されている．次に研究計画の二年目に予定していたOpenACCのプログラム開発を行った．当初CUDAで新たに開発したアルゴリズムをOpenACCに適用させる予定であったが，現在のOpenACCのバージョンではCUDAで使用出来た幾つかの関数が使用できない．この使用できない関数の中に新たなアルゴリズムの核となる部分があったため，従来手法でのOpenACCプログラム開発のみを行った．OpenACCはCUDAと違い，細かなチューニングは出来ないため，CUDAプログラムよりも性能が落ちることが予想される．同じGPUを用いて従来手法のOpenACCプログラムと従来手法のCUDAプログラムの性能比較をしたところ，10%程度OpenACCプログラムが遅いことが分かった．しかし，OpenACCプログラムは通常のCプログラムで書かれており，汎用性が高いものになっている．この結果及びOpenACCのプログラムはComputer Physics Communications Vol. 197 p.298に掲載されている．
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Improved CUDA programs for GPU computing of Swendsen-Wang multi-cluster spin flip algorithm: 2D and 3D Ising, Potts, and XY models
用于 Swendsen-Wang 多簇自旋翻转算法 GPU 计算的改进 CUDA 程序：2D 和 3D Ising、Potts 和 XY 模型
用于 Swendsen-Wang 多簇自旋翻转算法 GPU 计算的改进 CUDA 程序：2D 和 3D Ising、Potts 和 XY 模型
DOI：
10.1016/j.cpc.2015.10.003
发表时间：
2016
期刊：
Comput. Phys. Commun.
影响因子：
--
作者：
[Hirasawa T, Kuratani S, Hirasawa T, 平沢達矢, Y. Komura and Y. Okabe]
通讯作者：
Y. Komura and Y. Okabe
GPU-based cluster-labeling algorithm without the use of conventional iteration: Application to the Swendsen-Wang multi-cluster spin flip algorithm
不使用传统迭代的基于 GPU 的簇标记算法：在 Swendsen-Wang 多簇自旋翻转算法中的应用
不使用传统迭代的基于 GPU 的簇标记算法：在 Swendsen-Wang 多簇自旋翻转算法中的应用
DOI：
10.1016/j.cpc.2015.04.015
发表时间：
2015
期刊：
Computer Physics Communications
影响因子：
6.3
作者：
[Y. Iguchi, Y. Nii, and Y. Onose, 高井啓 他, 芳賀聡, Jun Sun, Yukihiro Komura]
通讯作者：
Yukihiro Komura
任意格子における古典スピン系のGPUコンピューティング
任意晶格上经典的基于自旋的 GPU 计算
任意晶格上经典的基于自旋的 GPU 计算
DOI：
--
发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
--
作者：
[芳賀聡, 鈴木裕, 加藤大地, 加藤和雄, 盧尚建, 小村 幸浩]
通讯作者：
小村 幸浩
DOI：
10.7566/jpsj.85.044004
发表时间：
2016-04-15
期刊：
JOURNAL OF THE PHYSICAL SOCIETY OF JAPAN
影响因子：
1.7
作者：
[Komura, Yukihiro, Okabe, Yutaka]
通讯作者：
Okabe, Yutaka
Multi-GPU-based Swendsen-Wang multi-cluster algorithm with reduced data traffic
基于多 GPU 的 Swendsen-Wang 多集群算法，可减少数据流量
基于多 GPU 的 Swendsen-Wang 多集群算法，可减少数据流量
DOI：
10.1016/j.cpc.2015.04.025
发表时间：
2015
期刊：
Computer Physics Communications
影响因子：
6.3
作者：
[Hirasawa T, Kuratani S, Hirasawa T, 平沢達矢, Y. Komura and Y. Okabe, Yukihiro Komura]
通讯作者：
Yukihiro Komura
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