低予算スパコン論文

論文タイトル

42 TFlops hierarchical N-body simulations on GPUs with applications in both astrophysics and turbulence

URL

http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1654123

執筆者

濱田　剛　他

キーワード

マルチウォーク法，GPU, N-body simulation, 木構造

要約（日本語）

濱田らは256個のGPUと128個のCPUを用いたコンピュータを作成し、その有用性を示した。濱田らはGPUに木構造コードとFMM(Fast Multipole Method)を実装しGPUの効率をかつてないほど高めた。また，実装の際に濱田らはマルチウォーク法という新しい方法を用いた。その後、いくつかのN-bodyシミュレーションによってその有効性を実証した。またこのコンピュータは228,912ドルという驚くべき低予算で作成されている。

要約（英語）

Hamda et al. made a computer using 256 GPUs and 128 CPUs, then Hamada et al. show the efficiency of the computer.

批評（日本語）

単純にこちらの理解力不足だが、マルチウォーク法がNylandらの方法と何が違うのかよくわからなかった。また、同期を取らずにそれぞれのparticleが勝手に計算を進めて結果が変わってこないのか気になった。また、マルチウォーク法の図の理解に若干時間を要した。英語が読めなすぎるのと専門知識がないから、あんまり批評になってない。

批評（英語）

感想

話題になった低予算スパコンの論文。コンピュータの論文を一番に持ってくるつもりはなかったけど、いずれこういった研究をしている方々のお世話になるのではないかということで、まさにその備忘録のために読んでみた。コンピュータはやはりハードとソフトの両面とも大事であることを再認識した。GPUコンピュータの可能性を感じたし、自分がこれから行おうとしている研究の情報処理にマッチしているのではないかと感じた。ある程度データ量が大きくなってもこれなら対応してくれそうな気がする。英単語がわからないのはある程度しょうがないけど、知っている単語だけの文が読めないのはまずい気がする。要約間違ってたらごめんなさい。
GPUとはCG処理に特化したハードウェアで、近年その処理性能の向上に伴い凡化に関する研究が進んでいる．高情報処理能力を持つが、キャッシュメモリの容量が小さいなどの欠点を持つ。最もよく知られている方法はNvidia社のCUDA(Compute Unified Device Architecture)である．(松尾堅太郎ら(2009)「GPUを用いた位相限定相関法の高速化」より)

bibtex

@conference{hamada200942, title={{42 TFlops hierarchical N-body simulations on GPUs with applications in both astrophysics and turbulence}}, author={Hamada, T. and Narumi, T. and Yokota, R. and Yasuoka, K. and Nitadori, K. and Taiji, M.}, booktitle={Proceedings of the Conference on High Performance Computing Networking, Storage and Analysis}, pages={1--12}, year={2009}, organization={ACM} label={THamada09} }