2014 Fiscal Year Annual Research Report
革新的解析手法による高速伝送信号の多並列指向型超高性能ＣＡＥシステム
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24300018
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| Research Institution | Shizuoka University |
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Principal Investigator |
浅井 秀樹 静岡大学, 電子工学研究所, 教授 (40175823)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | 革新的解析手法 / 高速伝送回路設計 / 多並列CAEシステム / シミュレーション工学 / ﾊﾟﾜｰ・ｲﾝﾃｸﾞﾘﾃｨ / ｼｸﾞﾅﾙ・ｲﾝﾃｸﾞﾘﾃｨ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
集積化技術の進歩により，電子回路の高密度化，高速化が進んでおり，電子回路設計時に高速伝送信号の振る舞いを正確に把握することが強く求められている．このような物理現象の解明のために，近年では，高並列シミュレーション技術の利用が注目されている．本研究では，大規模集積化システムの設計に向け，大規模混合領域に対応可能な多並列指向型の高速信号伝送CAE（Computer-Aided Engineering）システムの構築を目的とする．この超高速CAEシステムを，これまでに提案してきた革新的な独自の多並列指向型解析アルゴリズムに対して，さらに，非線形能動回路の解析機能，マルチレート性利用技術等を統合化し，それを多並列計算システム上に実装する．最終的に，世界最高性能の高速伝送信号CAEシステムの構築に挑戦する．
26年度は，GPU（Graphics Processing Unit）上で実現した高速蛙跳び手法（LIM: Latency Insertion Method）をGPU付きPCクラスタシステムに拡張し，データ通信や負荷分散に関する最適化の検討と速度性能の評価を行った．GPU付きPCクラスタを用いた場合，GPU/CPU間及びネットワークを介したPC間との通信処理が必須，且つ，最重要な課題となる．また負荷分散についても通信量と計算量が均等になるように，また，通信しあう計算機の割り当て方法の検討を行った．そして，大規模な電源分配回路網を例題とした場合では，8個のGPUから構成されるPCクラスタで，単一CPUと比べて約150倍の高速化を達成した．LIMがSPICE系手法比で100倍以上高速であることから，劇的な高速化が達成された.以上の結果として，革新的解析手法による高速伝送信号の多並列指向型超高性能CAEシステムが当初の計画通りに実現された．
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| Research Progress Status |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Causes of Carryover |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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