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| 講演名 | 2014-07-29 15:40 マルチGPU環境における大規模データの分割による2D-FFT処理手法の検討 ○宮田裕章・BoazJessie Jackin・大川 猛・大津金光・横田隆史・早崎芳夫・谷田貝豊彦・馬場敬信（宇都宮大）  CPSY2014-27 |
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| 抄録 | （和） | 計算負荷の大きな高速フーリエ変換（FFT）の高速化は数値計算の分野で重要な課題であり, 今日まで多様な手法でFFTの高速化が行われてきた. FFTを高速化する手法の一つとしてGPUを用いた並列処理が挙げられる. 本研究の背景にある計算機ホログラム(CGH)の生成における計算でもFFTの高速化は重要な課題となっている. CGHには十分な視野角を確保するために高精彩なものが求められるが, データの規模は非常に大きくなる. データが大規模になると1機のGPUにデータが載りきらないため, 本研究では複数のGPUにデータを割り振り処理を行う. 本稿では, 複数のGPUを用いた環境下で大規模なデータの効率的なFFT処理手法としてデータ分割による2D-FFT処理の検討を行う. マルチGPUを想定した環境でのシミュレーションによる初期評価の結果, FTTWライブラリを用いた手法と比較し最大1.3倍の速度向上を確認した. |
| （英） | Acceleration for Fast Fourier Transform (FFT) of large computation is an important issue. Until today, acceleration for FFT has been studied by various ways. There is a parallel processing using a GPU as one of the way to accelerate of FFT. Acceleration for FFT is an important issue for calculation to generate the CGH in background of the present study. CGH need high clarity to get enough view angle, but the scale of data become very large. As the data become large, since the data is not completery place on a GPU, we do the processing by distribute the data to Multi-GPU in this study. In this paper, we consider 2D-FFT by data decomposition as effective FFT processing method of large scale data in Multi-GPU. Result of the initial evaluation by simulation assumed Multi-GPU, we confirmed speed improvement up to 1.3 times compared to the conventional method using FFTW library. |
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| キーワード | （和） | マルチGPU / 大規模データ / 2D-FFT / ノード間通信 / / / / |
| （英） | Multi-GPU / large scale data / 2D-FFT / internode communication / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 114, no. 155, CPSY2014-27, pp. 103-108, 2014年7月. | |
| 資料番号 | CPSY2014-27 | |
| 発行日 | 2014-07-21 (CPSY) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CPSY2014-27 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CPSY DC |
| 開催期間 | 2014-07-28 - 2014-07-30 |
| 開催地（和） | 朱鷺メッセ 新潟コンベンションセンター |
| 開催地（英） | Toki Messe, Niigata |
| テーマ（和） | 並列／分散／協調とディペンダブルコンピューティングおよび一般 |
| テーマ（英） | Parallel, Distributed and Cooperative Processing |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CPSY |
| 会議コード | 2014-07-CPSY-DC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | マルチGPU環境における大規模データの分割による2D-FFT処理手法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Consideration of 2D-FFT by Decomposition of Large Scale Data on Multi-GPU |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | マルチGPU / Multi-GPU |
| キーワード(2)（和/英） | 大規模データ / large scale data |
| キーワード(3)（和/英） | 2D-FFT / 2D-FFT |
| キーワード(4)（和/英） | ノード間通信 / internode communication |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宮田 裕章 / Hiroaki Miyata / ミヤタ ヒロアキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 宇都宮大学 (略称： 宇都宮大) Utsunomiya University (略称： Utsunomiya Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | BoazJessie Jackin / BoazJessie Jackin / |
| 第2著者 所属（和/英） | 宇都宮大学 (略称： 宇都宮大) Utsunomiya University (略称： Utsunomiya Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大川 猛 / Takeshi Ohkawa / オオカワ タケシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 宇都宮大学 (略称： 宇都宮大) Utsunomiya University (略称： Utsunomiya Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大津 金光 / Kanemitsu Ootsu / オオツ カネミツ |
| 第4著者 所属（和/英） | 宇都宮大学 (略称： 宇都宮大) Utsunomiya University (略称： Utsunomiya Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 横田 隆史 / Takashi Yokota / ヨコタ タカシ |
| 第5著者 所属（和/英） | 宇都宮大学 (略称： 宇都宮大) Utsunomiya University (略称： Utsunomiya Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 早崎 芳夫 / Yoshio Hayasaki / ハヤサキ ヨシオ |
| 第6著者 所属（和/英） | 宇都宮大学 (略称： 宇都宮大) Utsunomiya University (略称： Utsunomiya Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 谷田貝 豊彦 / Toyohiko Yatagai / ヤタガイ トヨヒコ |
| 第7著者 所属（和/英） | 宇都宮大学 (略称： 宇都宮大) Utsunomiya University (略称： Utsunomiya Univ.) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | 馬場 敬信 / Takanobu Baba / ババ タカノブ |
| 第8著者 所属（和/英） | 宇都宮大学 (略称： 宇都宮大) Utsunomiya University (略称： Utsunomiya Univ.) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2014-07-29 15:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CPSY |
| 資料番号 | CPSY2014-27 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | no.155 |
| ページ範囲 | pp.103-108 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2014-07-21 (CPSY) |
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