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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윤종선 (서울과학기술대학교) 전병진 (연세대학교) 최형권 (서울과학기술대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 논문집 B권 대한기계학회논문집 B권 제41권 제2호 (통권 제377호)
발행연도
2017.2
수록면
117 - 124 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

Coloring이 적용된 Gauss-Seidel 해법을 통한 CPU와 GPU의 연산 효율에 관한 연구
윤종선 ,  전병진 ,  최형권 대한기계학회 논문집 B권 2017.02 학술저널

2016

Coloring이 적용된 Gauss-Seidel 해법을 통한 GPU의 연산 효율에 관한 연구
윤종선 ,  전병진 ,  최형권 한국전산유체공학회 학술대회논문집 2016.11 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구에서는 Coloring 기법을 적용한 Gauss-Seidel 해법의 연산 성능을 분석하기 위해 2차원과 3차원 전도 열전달 문제를 다양한 격자 크기에서 해석하였다. 지배방정식의 이산화는 유한차분법과 유한요소법을 사용하였다. CPU의 경우에는 상대적으로 작은 격자계에서 연산 성능이 좋으며, 계산에 사용되는 메모리의 크기가 캐시메모리보다 크게 되면 연산 성능이 급격히 떨어진다. 반면에, GPU는 메모리 지연시간 숨김 특성으로 인하여 격자의 수가 충분히 많을 때 연산 성능이 좋다. GPU에 기반한 Colored Gauss-Seidel 해법은 단일 CPU를 이용한 연산에 비해서 각각 최대 7배의 속도 향상을 보인다. 또한, GPU 기반에서 Colored Gauss-Seidel 해법은 Jacobi 보다 약 2배 빠름을 확인하였다.
#GPU #CFD(전산유체역학) #Finite Element Method(유한요소법) #Finite Differential Method(유한 차분법) #Coloring Method(컬러링 기법) #Gauss-Seidel Solver(가우스지달 해법)

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. GPU 병렬화
4. 해석 결과 및 토의
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
Wang, T., Yao, Y., Han, L., Zhang, D. and Zhang, Y., 2009, Implementation of Jacobi Iterative Method on Graphics Processor Unit, Intelligent Computing and Intelligent Systems, IEEE International Conference, Vol. 3, pp. 324~327. Thibault, J. C. and Senocak, I., 2009, CUDA Implementation of a Navier-Stokes Solver on Multi- GPU Desktop Platforms for Incompressible Flows, Proceedings of the 47th AIAA aerospace sciences meeting, p. 758. Jacobsen, D. A. and Senocak, I., 2013, Multi-level Parallelism for Incompressible Flow Computations on GPU Clusters, Parallel Computing, Vol. 39, No. 1, pp. 1~20. Jacobsen, D. A., Thibault, J. C. and Senocak, I., 2010, An MPI-CUDA Implementation for Massively Parallel Incompressible Flow Computations on Multi-GPU Clusters, In 48th AIAA aerospace sciences meeting and exhibit, Vol. 16, p. 2. Kubale, M., 2004, Graph Colorings, American Mathematical Society, Rhode Island, pp. 1~20.

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