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本研究は、高エネルギー物理学実験で使われる測定器シミュレーションプログラムであるGeant4を、GPUコンピューティングの新しい手法を使って、高速化することを目的とする。
開発にあたっては、NVIDIA社の最新のGPUであるTesla C2070演算ユニットを用いた。GPUコンピューティングのプログラミング環境であるCUDAに関して、GPUの演算性能、C++言語へのサポートなどの評価を行った。GPUコンピューティングはまだ開発途上段階であり、プロセッサのアーキテクチャ、開発環境ともに、改善の余地があることが分った。
既存のプログラムをそのままGPU上で走らすことはできないので、GPUの高い並列処理能力を引出すためのデータモデル、アルゴリズムの開発に着手した。まずは、Geant4のデータモデル、関数処理に関して、マルチスレッド環境で安全に動作させるための調査、改良を行った。次に、GPU上での超並列粒子輸送アルゴリズムのプロトタイプの開発を行った。GPUのメモリ上に複数の粒子を蓄え、各スレッドで独立に粒子輸送を行う。複数の初期粒子、2次粒子、複数イベントをGPU上で同時に処理して、シミュレーションの実効速度の改善を図った。
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