流体解析において計算コストの大半を占めるPoisson方程式（グリッド数約1,670万点）を対象にベンチマークテストを実施しました。GPUの導入により3倍、AMGライブラリの導入と組み合わせることにより、104倍の高速化が確認されました。

動作環境
CPU：Intel Xeon Gold 6226R 2.9GHz (16Cores)
GPGPU：NVIDIA Tesla V100

流体解析のベンチマーク問題としてよく取り上げられるDriven Cavity Flowの計算に当社製AMGライブラリを適用しました。流動計算部分はCPUで計算され、計算時間の掛かるPoisson方程式の求解部分にAMGライブラリのGPU版（AMGCG法）が使われています。計算格子は100×100×100で、無次元時刻10（2,000時間ステップ）までの計算が231秒で可能です。一方、Poisson方程式の求解部分にAMGライブラリのCPU版(OpenMP版)を使用すると計算時間は626秒でした。行列計算部分のみをGPU化するだけでも2.7倍の高速化が図れたことになります。

Cavity中央断面の流線

水柱が崩壊しプレート状の構造物を越えていくシミュレーションです。構造物の上と横から回り込んだ流れにより構造物後方に気相が取り残される様子が見て取れます。計算格子は320×240×240（=18,432,000）で、液面の移動にはVOF法を用いています。0.048秒（100時間ステップ）までの計算にCPU（Intel Xeon W3565 3.2GHz）では3,086秒を要しますが、GPU（NVIDIA Tesla C2075）では365秒で済み約8.5倍高速化されています。なお、CPUとGPUの両計算とも行列計算には当社製のAMGライブラリを使用しています。

みずほリサーチ&テクノロジーズは、東京工業大学　学術国際情報センター　青木研究室とAMGソルバの大規模並列GPUコンピューティングへの応用に関する研究を行っております。本共同研究では、東京工業大学のスーパーコンピュータ TSUBAMEへAMGソルバを実装し、大規模並列GPUコンピューティングへの適用性を検証することを目的としております。

ダム堰の崩壊

ミルククラウン

提供：国立大学法人　東京工業大学

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