GPUとCPUが連携しながら計算を効率的に分担し,CPU側のメモリ空間をGPU側から効率よく利用することで小規模クラスタにおいても可能な限り大規模計算に対応する仕組みを考案した.その結果従来の単一GPU上で実行した場合よりも大幅に細い格子でのシミュレーションが可能となるとともに,GPUとCPU間の通信の遅延を隠蔽することで計算時間の遅れを最小限に留めることができた.実装された固気液多相の熱流体計算によって様々な工学的なシミュレーションが可能となることが示された.またGPU上でのフォトンマッピング法を用いた先進的分散可視化と高精度な熱輻射計算の実現にも成功した.
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