大規模光回路の高精度解析設計システムの開発とその並列・分散処理化

大规模光路高精度分析设计系统及其并行/分布式处理开发

基本信息

  • 批准号:
    18760277
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 0.9万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
  • 财政年份:
    2006
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2006 至 2007
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

平成19年度の研究では,大規模光回路解析のための有限要素法に基づく導波路不連続問題解析の並列処理化に関する研究を行った.近年のワークステーションのマルチCPU化,およびCPUのマルチコア化によって急速に普及しつつある共有メモリ型並列計算機を対象とした並列化を行っている.並列化にはOpenMPを使用し,線形ソルバーにはleft/right looking法,スーパーノード,パイプライン並列化による直接法スパース・ソルバーを用いることによって計算およびメモリ使用量の効率化を図っている.また,有限要素行列作成部分では,一般に要素番号に対するループが用いられるが,このようなループはデータレースが発生するため並列化することはできない.そこで,節点番号によるループとするこにより有限要素行列作成の並列化を行っている.具体的に,シリコン細線導波路を突き合わせ結合したフォトニック結晶波長合分波器の動作特性解析に本手法を適用している.このような大規模な光回路の特性解析には計算の簡便性から時間領域の解法が用いられてきたため,波長分散を考慮することが非常に困難であった.周波数領域の解法である本手法では,波長分散を考慮した解析を行い,その影響は非常に小さいことを明らかにした.また,並列化により4CPU使用時に行列作成部分の並列化を行っていない場合には1.7倍から2.2倍,並列化を行った場合には1.8倍から2.4倍の高速化が達成されていることを確認した.
Research on Finite Element Method for Analysis of Large-Scale Optical Circuits and Parallel Processing for Analysis of Waveguide Disconnection Problems In recent years, the number of parallel computers has increased rapidly, and the number of parallel computers has increased rapidly. Parallelization is the use of OpenMP, linear optimization is the use of left/right looking, right/left looking, right/right looking, right/left looking, right/left looking, right/right looking, right/left looking, right/left looking, right/right looking, right/left looking, right looking, right looking, In the case of finite element arrays, the element number is usually used to generate the element array. The number of nodes in a finite element array is determined by the number of nodes in the array. This method is suitable for analyzing the operation characteristics of crystal wavelength combiner and demultiplexer. Analysis of characteristics of large-scale optical circuits is very difficult in terms of simplicity of calculation and time domain. The solution of the frequency domain is to consider the wavelength dispersion, and the influence is very small. When the CPU is in use, the parallel processing of the row and column is 1.7 times to 2.2 times, and the parallel processing is 1.8 times to 2.4 times.

项目成果

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