Marc におけるGPGPUサポート

計算機環境
Marc におけるＧＰＧＰＵサポート
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Marc の浮動小数点計算に GPGPU の利用が可能になりました。
実対称マトリクススパース分解の計算時間を短縮することが可能です。
GPGPU は General-Purpose Computation on Graphics Processing Unit の略であり、高度に並列化されたデバイスを利
用して、計算処理を高速化します。現在では、実対称マトリクススパース分解の部分において適用が可能であり、実対
称マトリクススパース分解の処理時間に多くの時間を費やすモデルの計算では、絶大な効果が期待できます。
Solver
Marc
Tesla K20
Version
GPGPU計算環境
2013
2013.1
NVIDIA CUDA-capable GPGPU card(s)
1.5GB 以上のオンボードメモリー
NVIDIA Developer Drivers for Linux 285.05(or later)
NVIDIA Developer Drivers for Windows 286.19(or later)
ライセンス：Marc GPU
エンジンブロックのソリッドモデルの計算では、マトリッ
クス演算に多くの時間を費やしています。
GPU（NVIDIA Tesla K20）を利用した計算では、マトリッ
クス演算（実対称マトリクススパース分解）部分が約
３．６倍高速化され、全体として 17 インクリメントの解析
で、CPU 単体のみでの実行と比較して約３．３倍高速
化されることが確認できました。
Marc
Solver
要素数
節点数
CPU
メモリ
GPU
CUDA
Cores
GPU メモリ
2013.1
8
443548
676491
Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650
2.0GHz
16GB 利用
Tesla K20
2496
5GB
注意：
MSC 社では、GPGPU として以下の機種での動作をサポートして
います。
Nvidia Quadro 6000 、Tesla C2090、 C2075、C2070、C2050
また、Tesla K20 での動作も確認されています。
参考： G
PGPU http:/
/gpgpu
.org
C
UDA http:/
/www.n
vidia.
co.jp/
object
/cuda
-jp.html
お問い合わせ先：伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 TEL:東京：03-6203-7344
E-mail:[email protected] URL: http://www.engineering-eye.com/
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Ver201309

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