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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

基本信息

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

项目摘要

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。

A method is needed to maintain the efficiency of load distribution and synchronization between GPU and GPU in order to implement the particle system with close interaction between GPU and GPU. In the past year, the load distribution method of GPU motion was used to solve the problem of powder, fluid and fluid structure connection, and the large-scale solution of GPU motion was possible. The dynamic load distribution is 256GPU~512GPU, and the parallel efficiency is reduced. The reasons for large-scale resistance are obvious. This year, we will focus on the application of hierarchical dynamic load distribution, GPU dynamic load distribution. For large-scale solution of powder and fluid, the parallel efficiency is higher than 42%, and the parallel efficiency is higher than 95%. The number of connections in the small domain of the 32GPU and 256GPU segments adjacent to each other is shown in the high local characteristics unique to the space-filling curve. The performance of the system is more than twice as high as that of the system. The proposed load-sharing method for GPU motion is applicable to the implementation of large-scale debris flow problems of social significance. The majority of 10,368 debris flows are accompanied by 117.5 million resolved particles. The results of this study are related to the division of the field and the influence of the field.