2020年12月
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OpenACCの基本的な考え方や使い方については、前回まででおおよそ説明しきってしまいました。
それでは習うより慣れろということで、今までの総仕上げとして、ICCG法プログラムのOpenACC実装についてご紹介します。 |
2020年11月
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前回は、OpenACCプログラムにおけるGPU向けライブラリプログラムの呼び出し方の解説に加え、行列積のような計算量オーダーの大きな計算パターンにおいては、GPUの性能を発揮するためのプログラムの最適化を十分に行えず、満足な性能が得られない可能性があることを解説しました。
今回はここをもう少し掘り下げて、GPUプログラミングにおける最適化とOpenACCの関係性について解説します。 |
2020年10月
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前回に引き続き、OpenACCでうまく行かないケースとその解決策について学びます。
特に計算が複雑になればなるほど、思ったほどの性能が出ないケースが増えてきます。 そんな時はどうしたら良いのでしょうか？ |
2020年09月
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はじめに、OpenACCで扱えないわけではないけど、扱うのがとても面倒な構造体について紹介します。構造体の面倒な点は２つあります。
面倒 ①：そもそもGPUの仕組み的に、構造体は速度低下の原因になり得る。 面倒 ②：CPUとGPUのメモリが独立していることに起因する、ディープコピーと呼ばれる問題。 |
2020年08月
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今回で 拡散方程式のプログラム 例は終わりです。
ここまで学んだこと(+α)のまとめとして、何をすればどのくらい速くなるのかを見ていきます。 ここまでで解説した指示文(+α）を使って最適化した場合、どのくらい速くなるのか確認してみましょう。 図1のグラフは、東京大学のReedbushスパコン を使い、CPUとGPUの性能比較をしたものです。 CPUはIntel Xeon E5-2695v4 (Broadwell-EP) を1ソケット(18 コア)、GPUはNVIDIA Tesla P100を1基使っています。 |
2020年07月
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GPUを使う上で必ず考えなければならないのが、プログラムの実行速度です。
今あるプログラムを速くするためにわざわざOpenACC化を進めているわけですから、遅かったら意味がないのです。 では、プログラムの実行時間はどのように確認したらよいでしょうか？ |
2020年06月
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前回に引き続き、拡散方程式のプログラムを例として、OpenACCの使い方を学びます。
図１は前回作成した疑似コードです。なお、実際のコードはこちらよりダウンロードできます。 では、PGIコンパイラ (ver. 19.10) を用いて、このプログラムをコンパイルしてみましょう。 コンパイル時に出力されるメッセージが図2です。 実は、OpenACCのプログラムを実装する上で非常に重要なのが、コンパイル時に出力されるメッセージの確認 です。 |
