講演抄録/キーワード |
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 |
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. |
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 |
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CPSY2014-27 |