情報処理学会 第77回全国大会講演要旨

CPUと比べてピーク性能が高く，かつ価格性能比でも優れたGPUによる汎用計算（GPGPU）に注目が集まっている。本研究では，膨大な計算量が必要な電位・電界シミュレーションを，CUDAによりGPU上に実装して高速化を試みた。GPU上での並列化の際には，共有メモリを用いた高速な並列リダクションを行うことや，電位の計算と収束判定で除算を行っている部分において，超越関数演算用の演算器であるSFUを使用することなどにより高速化を図った。GPUとしてTesla K20を用いた実験の結果，CPU(Xeon E5-1650)の1コアに対して約112倍，6コアに対しても約18倍の高速化が実現できた。