GPU上での粒子法シミュレーションの空間局所性を用いた高速化

抄録

本研究ではGraphics Processing Unit (GPU)上での粒子法シミュレーションをさらに高速化する手法を提案する．スライスグリッドは粒子法の計算のボトルネックである近傍粒子探索を効率化するだけでなく，計算効率も向上させるデータ構造であるが，既存研究はグラフィックスAPIを用いた実装を行なっており，一般的なストリームプロセッサ上でも有用であるかは不明確であった．そこで本研究ではまずスライスグリッドをCompute Unified Device Architecture (CUDA)を用いた実装方法を開発し，より一般的なストリームプロセッサ上での実装を示す．また本論文ではデータの時間軸上でのコヒレンシを利用したGPU上でのブロックトランジションソートを提案し，これを用いて粒子法シミュレーションのデータの空間局所性を高めて更なる高速化をはかる．そしてDistinct Element Method (DEM)を本手法を用いて実装し，近傍粒子探索を約3倍高速化し，計算全体では約1.5倍高速化した．