開発事例

洪水氾濫計算

既存の気候変動(洪水氾濫計算)プログラムに対してポーティングを行い、GPUを用いた並列高速化を実現します。

洪水氾濫計算
※1 original : Intel® Core™ i7

技術要素

【マシン環境】
・PC-Linux デスクトップ機
【GPGPU】
・NVIDIA 社 Tesla K20c
【OS】
・64bit CentOS 6.3
【開発ツールおよび言語】
・NVIDIA CUDA コンパイラ(nvcc), CUDA C

詳細

(1) 並列高速化効果を高めるために、既存のプログラムの修正が必要
並列化処理の前処理として、以下の内容を実施します。
 1. Loop 内のコードにある分岐を減らす
 2. goto 文をなくす
(2) データ依存がないので、フルGPU化が可能
十分な並列度があるため、高速化が期待されます。

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