GPU高速化サービス

固体境界が埋め込まれた改良ナビエ・ストークス方程式の解法

固体境界が埋め込まれた流れ場の基礎方程式として改良ナビエ・ストークス方程式を用いた数値解法をFortran90で実装したサンプルプログラム（R&B法適用）

出典：
第38回数値流体力学シンポジウム（2024.12.11-13）
「マルチカラー法によるポアソン方程式SOR解法の加速化と境界埋め込みナビエ・ストークス方程式への適用」
大島伸行、中道信人（北海道大学）、白井信裕（株式会社メトロ）
https://eprints.lib.hokudai.ac.jp/dspace/handle/2115/89344

高コスト部1


 995    !$acc kernels
 996    !$acc loop independent
 997    do i = 0, m+1
 998    !$acc loop independent
 999      do j = 0, n+1
1000        p_old(i, j) = p(i, j)
1001      end do
1002    end do
1003    !$acc end kernels

高コスト部2


1006    !$acc kernels
1007    !$acc loop independent
1008    do k = 2, m*n, 2    ! even space
1009      j = (k - 1) / m + 1
1010      i = k - (j - 1) * m
1011
1012      !-- IF m is EVEN (Based on Column-Major Order; FORTRAN)
1013      if(mod(m,2)==0 .and. mod(j,2)==0) i = i - 1
1014
1015      p(i, j) = ( bb(i, j) &
1016                - ae(i, j) * p_old(i+1, j) - aw(i, j) * p_old(i-1, j)    &
1017                - an(i, j) * p_old(i, j+1) - as(i, j) * p_old(i, j-1) )  &
1018                / ap(i, j) * relux_factor                                &
1019              + p_old(i, j) * (1. - relux_factor)
1020    end do
1021    !$acc end kernels

GPU化効果のグラフ。高コスト部のGPU化と転送時間の改善により、CPU1コア比100倍の性能を実現

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GPU高速化サービスによる事例（全15ページ）

本資料では、弊社技術の一端として「 GPU化による高速化事例」をご紹介します。

ポイントは全部で5つ

データ転送の効率化

GPU化率の改善

データ常駐化の促進

GPU実行効率の改善

高コスト部の性能妥当性検証（メモリスループット）

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