| 研究分担者 |
辻本 諭 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (60287977)
木村 欣司 京都大学, 情報学研究科, 特定教授 (10447899)
山本 有作 神戸大学, システム情報学研究科, 教授 (20362288)
岩崎 雅史 京都府立大学, 生命環境学研究科, 准教授 (30397575)
高田 雅美 奈良女子大学, 人間文化研究科, 助教 (20397574)
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| 研究概要 |
特異値分解ライブラリーのうち前処理部分について、高速行列乗算に基づくマルチコアプロセッサ向けプログラムを開発するとともに、単精度演算、または、倍精度演算が可能なグラフィックスプロセッサ(GPU)の利用による更なる高速化を目標としたが、平成21年12月に倍精度数値計算GPU Larrabeeが開発中止になったため、代替機器として平成22年8月発売予定のTesla C2070を使用するよう研究計画を変更して平成21年度から22年度への研究費の繰り越しを行った。単精度GPUについてはGPU上で線形数値演算可能な商用ソフトウェアが開発されるようになったため、本研究は倍精度GPUに注力することとした。平成22年10月にTeslaC2070を購入し、倍精度GPUによる行列計算について基礎検討を行った。単精度の場合,GPUの演算性能はCPUに比べて圧倒的だが,倍精度では性能差が2～5倍と比較的小さく,システムの性能を引き出すにはCPU・GPUの両方を演算に活用することが不可欠となる。そこで,例題として非対称固有値計算を取り上げ,CPU・GPU間で負荷分散を動的に最適化する実装方式を開発した。本方式では,GPUのみを使った実装に比べ,20%程度の性能向上が得られた。本方式は,特異値分解など他の行列計算にも適用可能である。
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