情報処理学会 第76回全国大会講演要旨
3K-5
セルオートマトン手法を用いた大規模相互結合網シミュレータのGPUによる高速化
近年の大規模並列スーパーコンピュータは，計算ノードの数を増やして処理能力を向上させる傾向にあるため，それぞれのノード間での通信性能がスーパーコンピュータ自体の性能に大きな影響を及ぼす．
通信を司る相互結合網が大規模になると，実際にネットワークを構築してシミュレーションを行うのに多大なコストがかかる．
そこで，効率的なシミュレータを作成するためにセルオートマトンを用いる．作成するシミュレータでは大規模な相互結合網をシミュレートすることを前提としており，計算量が膨大となるため，効率化とともに高速化が必要となる．
そこで，セルオートマトンを用いたシミュレータをGPUを用いて並列化し，処理速度向上を目指す．
通信を司る相互結合網が大規模になると，実際にネットワークを構築してシミュレーションを行うのに多大なコストがかかる．
そこで，効率的なシミュレータを作成するためにセルオートマトンを用いる．作成するシミュレータでは大規模な相互結合網をシミュレートすることを前提としており，計算量が膨大となるため，効率化とともに高速化が必要となる．
そこで，セルオートマトンを用いたシミュレータをGPUを用いて並列化し，処理速度向上を目指す．
