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SpeedIT

SpeedIT Tools ライブラリは線形疎行列の計算を
NVIDIA Graphics Processing Unit(GPU)を利用することで
高速に解くことが出来るソルバーを提供します。
ユーザーはCUDAやGPGPUなどの専門知識を持っていなくても、
簡単にGPU高速計算を実現することが出来ます。
またOpenFOAMの一部ソルバーをGPUを使用して
解くことが出来るpluginがあります。(OpenFOAM plugin)
こんな方に朗報です！
  • 数値解析の計算が遅くて大変・・・
  • 今流行のGPUシミュレーションは難しくて分からない・・・
爆発研究所のOpenFOAM with SpeedITを導入することで、GPUの知識なしでもGPU流体シミュレーションを行うことが出来ます。 ハードウェアからOS、ソフトウェアのインストールまで、しかもすぐに計算を始められるチュートリアルつきです！
関連商品1GPU搭載ハードウェア
CUDA環境インストール		OpenFOAMインストール
並列版ParaViewインストール		Cubitインストール（ライセンス販売)
その他（詳しくはお問い合わせください）
speedit_z.png
　※Cubitの詳細はこちら

GPUを活用したOpenFOAMによる腹部大動脈流の三次元数値解析
性能比較
グラフのSpeed-up率は CPUのみの計算時間をGPU(using SpeedIT Extreme library)を使用した場合の計算時間で割った数値です。 OpenFOAMではmatrixを解く際に様々な前処理方法を選択することが出来ます。 ここでは標準的なDiagonal(ヤコビ法)とより高速なDILU+DICを使用した場合を示します。 表中、DiagonalはCPU計算の前処理に、標準的なヤコビ法を使用しています。
DILU+DICはCPUの前処理に、より高速な前処理機能を使用した場合です。 対してSpeedIT ExtremeはいずれのケースでもDiagonal(ヤコビ法による対角化)を使用しています。		 speedit_p.png
speedit_g.png
計算環境
  • CPU : Intel(R) Core(TM)2 Quad CPU Q8400 @ 2.66GHz
  • Memory : 4GB DDR2 dual channel 800 MHz
  • Chipset : Nvidia nForce 780i SLI
  • Operating system : Ubuntu 9.04 Desktop x86-64
  • Kernel version : 2.6.28-11-generic #42-Ubuntu SMP
  • GPU : EVGA GeForce GTX275 1792MB DDR3 448bit
  • GPU clock : 633MHz
  • GPU memory clock : 1134MHz
  • NVIDIA Driver version : 190.53
SpeedITを用いると、
CPU４コアと比べて最大で６倍の高速化を実現。

CPUとGPU(SpeedIT使用)による計算結果の比較
OpenFOAMのcavityケースの計算をicoFOAMソルバーを用いてCPUとGPU(SpeedIT)で解いた結果の
ストリームラインを可視化しました。
speedit_sl.png
上段：CPUによる計算結果　　　下段：GPU(SpeedIT)による計算結果
Re(Reynolds Number) = 10 – 1000
SpeedITを用いると、
CPU４コアと比べて最大で６倍の高速化を実現。

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