日本地球惑星科学連合2014年大会

講演情報

口頭発表

セッション記号 S (固体地球科学) » S-TT 計測技術・研究手法

[S-TT60_30PM1] ハイパフォーマンスコンピューティングが拓く固体地球科学の未来

2014年4月30日(水) 14:15 〜 16:00 211 (2F)

コンビーナ:*日野 亮太(東北大学災害科学国際研究所)、本蔵 義守(東京工業大学火山流体研究センター)、金田 義行(海洋研究開発機構)、有川 太郎(独立行政法人港湾空港技術研究所)、市村 強(東京大学地震研究所)、等々力 賢(東京大学大学院情報学環 総合防災情報研究センター / 地震研究所 巨大地震津波災害予測研究センター)、堀 高峰(独立行政法人海洋研究開発機構・地震津波防災研究プロジェクト)、座長:堀 高峰(独立行政法人海洋研究開発機構・地震津波防災研究プロジェクト)、市村 強(東京大学地震研究所)

15:54 〜 16:00

[STT60-P01_PG] Parallel Performance of Particle Method in Many-Core System

ポスター講演3分口頭発表枠

*古市 幹人1西浦 泰介1 (1.海洋研究開発機構)

キーワード:ハイパフォーマンスコンピューティング, メニイコア, SPH, 並列計算, パフォーマンス解析, 共有メモリ

We present a computational performance of the smoothed particle hydrodynamics (SPH) simulation on three types of current shared-memory parallel computer devices: many integrated core (MIC: Intel Xeon Phi) processor, graphics processing units (GPU: Nvidia Geforce GTX Titan), and multi-core Central Processing Unit (CPU: Intel Xeon E5-2680 and Fujitsu SPARC64 processors). We are especially interested in the efficient shared-memory allocation methods with proper data access patterns on each chipset. We first introduce several parallel implementation techniques of SPH code for shared-memory system. Then they are examined on our target architectures to find the best algorithms for each processor unit. In addition, the computing and the power efficiency, which are increasingly important to compare multi device computer systems, are also examined for SPH calculation. In our bench mark test, GPU is found to mark the best arithmetic performance as the standalone device and the most efficient power consumption. The multi-core CPU shows the best computing efficiency. On the other hand, the computational speed by the MIC on Xeon Phi approached to that by two Xeon CPUs. This indicates that using MIC is attractive choice for the existing SPH codes parallelized by OpenMP to gain the computational acceleration by the many many-core processors.