接触による粒子間相互作用のGPU計算での近傍探索手法

IPSJ

Bibliographic Information

Other Title
  • Neighbor-particle Searching Method for Particle Simulation Based on Contact Interaction Model for GPU Computing

Search this article

Abstract

接触相互作用に基づく粒子法の1つである個別要素法のGPUでの計算において，その実行性能とメモリ使用量は，近傍粒子探索手法の実装に大きく依存する．本論文では，近傍粒子探索手法として，連結リスト法，ハッシュ法，粒子登録法と連結リスト法のハイブリット手法，粒子登録法とハッシュ法のハイブリット手法を実装し，各手法の違いによる計算時間およびメモリ使用量の詳細な比較を行う．近傍探索手法を比較する例題として，512個から8,388,608個の粒子を用いた3次元個別要素法によるダム崩壊シミュレーションをそれぞれの近傍探索手法で計算し，計算時間の測定を行った．粒子登録法と連結リスト法のハイブリット手法が実装した4つの近傍探索手法のなかで最も計算を高速に行えることが分かった．粒子登録法での近傍リスト作成時に，ハッシュ法よりも速い連結リスト法を用いたことと，粒子登録法により相互作用計算で影響半径外の粒子との無駄な接触判定を極力減らしたためである．メモリ使用量はハッシュ法が最も少なく，使用できるメモリ量が限られている場合はハッシュ法を用いればよいことも分かった．最も計算が速い粒子登録法と連結リスト法のハイブリット手法のメモリ使用量は，ハッシュ法の1.18倍程度であり，この組合せの優位性を確認した．どの近傍探索手法においても，粒子数が10万個以下の小規模な計算では計算性能が低下し，1スレッドが1粒子を計算する実装方法では，GPUによる計算の高速化が効果的ではないことが分かった．

In particle simulations based on Distinct Element Method (DEM) modeled by contact interaction forces, the computational performance on GPU strongly depends on the implementation of the neighbor-particle searching method. We study four kinds of methods: linked-list method, hash method, book-keeping method with a linked-list method, book-keeping method with a hash method. A benchmark test of 3-dimentional dam breaking problem is carried out by changing the particle number from 512 to 8,388,608 particles to examine the performances and the memory usages. The book-keeping method with a linked-list method is the fastest among the four methods, because it is possible to make the neighbor-particle list without non-contacting particles by using the book-keeping method and results in reducing the number of distance calculations. The amount of memory used in the hash method is the lowest and we choose it when the size of GPU device memory is small. However the book-keeping method with a linked-list method uses only 1.18 times the memory of the hash method. When the number of particles is lower than 100,000 particles, all the neighbor-particle searching methods show low performances and it is found that particle simulations based on DEM has advantages for large-scale problems by using GPU computing.

Journal

Related Projects

See more

Keywords

Details 詳細情報について

Report a problem

Back to top