No.33「GPGPUによる科学技術計算の高速化」

No.33
GPGPUによる科学技術計算の高速化 ~科学技術計算の世界で進む速度革命~

スパコン開発と科学技術計算の高速化

理化学研究所のスパコン「京」が世界最速(2011年6月、11月のThe Top500)を達成し、大きなニュースになりました。計算速度は年々飛躍的に向上し、それが宇宙・素粒子・生命などの先端研究で、革新的な成果を生んでいます。また、スパコン開発競争の成果は、企業におけるCAE(Computer Aided Engineering)の発展にも大きな影響を及ぼしました。

エクサフロップス実現と GPGPUの台頭

図1 NVIDIA®社の科学技術計算用GPU
図1 NVIDIA®社の
科学技術計算用GPU

世界の目標は、2020年頃に「京」の100倍の速度(エクサフロップス)のスパコンを持つ事です。しかし現在、従来技術の延長では実現困難と見なされています。演算を担うCPUの高速化が限界に来たのです。そこで、多数のCPUを1チップ内に収めた構造で、桁違いに速い、GPU(Graphics Processing Units)(図1)が台頭しました。GPUの本来の用途はグラフィック処理ですが、科学技術計算などに汎用化する事をGPGPU(General-Purpose computing on GraphicsProcessing Units)と呼びます。

当社の GPGPUソリューション

科学技術計算へのGPU適用技術は、現状おおむね未開拓の状態です。しかし、性能の優位性が明らかになり、研究者やソフトウェア開発者の目が、一斉にGPGPUに向きつつあります。

GPUの能力を十分に引き出すためには、的確なプログラム技術が不可欠です。当社は、鉄の製造の現場でGPGPUによるデータの高速処理を支援しており、そのノウハウを蓄積しています。この先進技術を駆使し、お客様に高度なGPGPUソリューションを、ご提供いたします。

適用例

理化学研究所情報基盤センター中田真秀様が開発中の高精度線形演算ライブラリ「MPACK」の倍々精度行列積「Rgemm-DD」において、GPGPUを適用することにより、NVIDIA R Tesla. C2050上での最高性能(理論性能値比90%以上、16.4GFlops)を実現しました(図2)。また半正定値計画問題ソルバSDPA-DDの例題計算で、対CPUで最大14.5倍高速になることを確認しました(図3)。

図2 Rgemm-DDの性能
図2 Rgemm-DDの性能 (対 Intel® Xeon® X3470)
図3 半正定値計画問題ソルバSDPA-DDの例題計算速度の
図3 半正定値計画問題ソルバSDPA-DDの例題計算速度の
高速化(対 Intel® Xeon® X3470 4core 並列)

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