超大規模粒子シミュレーションの演算加速器型スパコンにおけるフレームワークの構築

超大规模粒子模拟计算加速器型超级计算机框架的构建

• 批准号: 14J12004
• 负责人: 都築 怜理
• 金额: $ 1.22万
• 依托单位: Tokyo Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2014
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2014-04-25 至 2016-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-14J12004/
• 关键词: 大規模GPU計算; 粒子計算; 動的負荷分散分散; 並列化効率; 流体構造連成計算; 空間充填曲線; 高性能計算; 大規模計算; 並列計算; 計算科学; 粒子法計算; GPUコンピューティング; 動的負荷分散

複数GPUを用いた近接相互作用の粒子シミュレーションにおいて、GPU間の動的負荷分散は並列化効率を維持し、大規模シミュレーションを実行可能にするために必須の手法である。昨年度はスライス・グリッド法を用いた GPU 間の動的な負荷分散法により粉体や流体、流体構造連成問題の様々な大規模シミュレーションをGPUスパコン上で可能にした。しかしながら「スライス・グリッド法」による動的負荷分散は256GPU～512GPUを用いた段階で著しく並列化効率が悪化することがわかり、更なる大規模化を阻む大きな原因であることが明らかになった。そこで、本年度はプロトタイプ実装に留まっていた木構造に基づく領域細分化に対するヒルベルトなどの空間充填曲線を用いた階層型の動的負荷分散を、GPUスパコンの分散ノードに搭載されたGPU間の動的負荷分散コードへと拡張させ、GPU間の動的負荷分散法として利用できるようにした。粉体や流体の大規模シミュレーションにおける大幅な並列化効率の向上を試み、弱スケーリングでは従来手法と比べて 42 %の並列化効率の向上させることができ、ヒルベルト空間充填曲線を用いることにより 256台のGPUを用いた段階で 95 %以上の並列化効率を達成することができた。並列化効率が向上する理由としてヒルベルト曲線を用いた場合に32GPUと256GPUの段階で隣接する分割小領域の接続数が変わらないなど空間充填曲線特有の局所性の高さがあることが示された。強スケーリングにおいても、スライス・グリッド法と比較して 2 倍以上の実行性能の向上を達成できた。提案するGPU間の動的負荷分散法を実問題に適用し、社会的に意義の大きい現実問題として10,368個の多数の瓦礫を伴う1億1750万個の解析粒子を用いた大規模土石流シミュレーションを実現できた。本研究成果が関連分野に与える影響は大きいといえる。

Plural GPU を with い た nearly meet の interaction between particles シ ミ ュ レ ー シ ョ ン に お い て, tied for the GPU の dynamic load between dispersed は を maintain し working rate, mass シ ミ ュ レ ー シ ョ ン を may be line に す る た め に must の gimmick で あ る. Yesterday's annual は ス ラ イ ス · グ リ ッ を ド method with い た の move between GPU な load dispersion method に よ り powder や fluid, fluid structure into の others 々 な large-scale シ ミ ュ レ ー シ ョ ン を GPU ス パ コ ン で may に し た. し か し な が ら "ス ラ イ ス · グ リ ッ ド method" に よ る moving load decentralization は gpu 256 ~ 512 gpu を with い た Duan Jie で the し く tied for the working rate が 悪 change す る こ と が わ か り, more な る big scale を resistance む き な reason で あ る こ と が Ming ら か に な っ た. そ こ で, this year's は プ ロ ト タ イ プ be loaded に leave ま っ て い た wooden structure に base づ く area differentiation に す seaborne る ヒ ル ベ ル ト な ど の を space filling curve with い た class type の dynamic load dispersion を, GPU ス パ コ ン の scattered ノ ー ド に carry さ れ た GPU の dynamic load between dispersed コ ー ド へ と company, zhang さ せ, GPU の dynamic load The method is と て using で で るように た た た. Powder や fluid mass シ の ミ ュ レ ー シ ョ ン に お け る な substantially parallel working rate の を try み upward and weak ス ケ ー リ ン グ で は 従 to technique と than べ て 42% の tied for the working rate upward の さ せ る こ と が で き, ヒ ル ベ ル ト を space filling curve with い る こ と に よ り 256 の GPU を with い た Duan Jie で 95 More than % <s:1> parallel efficiency を achieved する とがで とがで た た. Tied for the working rate が upward す る reason と し て ヒ ル ベ ル を ト curve with い た occasions に 32 gpu と 256 gpu の Duan Jie で 隣 meet す る segmentation の meet 続 several small field が - わ ら な い な ど space filling curve characteristic の bureau の high さ が あ る こ と が shown さ れ た. Strong ス ケ ー リ ン グ に お い て も, ス ラ イ ス · グ リ ッ ド と comparison し て の for more than 2 times the line be performance の を reach upward で き た. Proposal す る GPU の dynamic load dispersion method between を be に し, social に significance の big き い now be problem と し て 10368 の most の rubble を with う 117.5 million の analytical particle を with い た large-scale landslides シ ミ ュ レ ー シ ョ ン を be presently で き た. The research results of this study are が related to the division of に and える, which have a significant impact of が and と and える.

项目成果

GPUスパコンによる大規模粒子法（DEM, SPH）シミュレーション

使用GPU超级计算机进行大规模粒子法（DEM、SPH）模拟

• 发表时间: 2014
• 作者: 都築怜理;青木尊之
• 通讯作者: 青木尊之

GPU スパコンによる動的領域分割を用いたサスペンション・フローの大規模粒子法シミュレーション

使用 GPU 超级计算机进行动态域分解的悬浮液流大规模粒子法模拟

• 发表时间: 2015
• 作者: S.Tsuzuki;T.Aoki;都築怜理
• 通讯作者: 都築怜理

サスペンション・フローの超大規模シミュレーション

悬浮液流动超大规模模拟

• 发表时间: 2015
• 作者: 都築怜理;青木尊之
• 通讯作者: 青木尊之

動的負荷分散による SPH/DEM 大規模粒子法シミュレーション

具有动态载荷分布的 SPH/DEM 大型粒子法模拟

• 发表时间: 2014
• 作者: S. Tsuzuki;T. Aoki;都築怜理
• 通讯作者: 都築怜理

Large-scale Particle-based Simulations for Debris Flows using Dynamic Load Balance on a GPU Supercomputer

在 GPU 超级计算机上使用动态负载平衡进行大规模基于粒子的泥石流模拟

• 发表时间: 2016
• 作者: S.Tsuzuki;T.Aoki
• 通讯作者: T.Aoki