（様式 20）成果報告書

平成 25 年度 TSUBAME 産業利用トライアルユース 成果報告書

利用課題名 熱応答シミュレーションにおける計算規模拡大の効果検証
英文：Effect verification of the calculation scale expansion in a thermal response simulation
利用課題責任者 志賀 俊基First name Surname Toshiki Shiga
所属 ローム株式会社
Affiliation ROHM Co.,Ltd.
URL http://www.rohm.co.jp
邦文抄録（300 字程度）
サーマルプリントヘッドの大規模モデルを用いた計算を行うにあたり、計算コストを削減する手段である DDM（領域分割法）と GPU の効果を確認した。DDM の効果は大きく、最も計算時間が早かったのは、8 並列時であり、DDM を使用しない場合から、80％程度計算時間が短縮できた。また、2 並列では、計算時間が半分以下になった。
GPU は、殆ど効果がなかった。DDM と GPU を併用すると、DDM のみを使用した時よりも、計算時間は遅くなった。
最も効果的な並列数や、GPU の効果は、計算規模が影響していることが考えられる。本来は、大規模モデルでの評価を予定していたが、都合により小規模モデルでの評価を行った為、今後、GPU の効果は大規模モデルで確認する必要がある。
英文抄録（100 words 程度）
I confirmed effects of DDM and GPU to perform the calculation using the large scale model of thethermal print head. DDM is very effective. The condition that the computation time was the earliest is
the time when it had 8 parallel. It is able to shorten around 80% of computation time than a case not touse DDM. In 2 parallel, the computation time is less than half. GPU was almost ineffective. When I
used DDM and GPU, the computation time is slower than the case not to use GPU. It is thought thatthe most effective number of the parallel and the effect of GPU are influenced by a calculation scale. I
planned the evaluation by the large scale model. However, I performed the evaluation by the smallmodel. Therefore I will confirm the effect of computing a large scale model by GPU in future.

Keywords: DDM (Domain Decomposition Method)、GPU、サーマルプリントヘッド、MARC
背景と目的モデル化すると、数 100 万節点規模のモデルとなる。

サーマルプリントヘッドの高速応答性・省電力化など

本プロジェクトでは、TSUBAME を利用することで、の性能向上のためには、構造の最適化が必要となる計算時間やメモリ量による計算規模・精度の制限を大が、試作実験による評価・再設計では時間・精度に問幅に改善するために、MARC のオプションライセンスで題があり、さらには、原理の理解が非常に困難である。

ある、DDM オプションと GPU オプションの効果を確認

そこで、非定常熱伝導解析により、温度分布履歴、熱することで、計算時間を大幅に短縮させる可能性を得移動経路の確認などを行ってきた。

た。

しかし、プリントヘッドの熱応答シミュレーションは、モデル規模が大きく、さらに、電圧印加の ON、OFF を繰概要り返し行う為、計算時間がかかることが課題となっていプリントヘッドの熱応答シミュレーションは、電圧印加る。現状では、モデルを簡略化して計算しているが、解の ON、OFF を繰り返す計算を行うが、今回のトライア析精度の問題が残る。そこで、TSUBAME を使用する

ルユースでは、取り組み時間の都合上、大規模モデル、ことで、これまでの解析精度の確認や並列計算の有効及び、複数パルスでの検証を行うことができなかった。

性について検証することにした。

その為、小規模の簡略化モデルにおいて、解析対象を現状、20 万節点の簡略化モデルに対する、1 パルス1 パルス目の ON 終了時までとし、DDM オプションとの計算時間は、約 45 分である。実際に必要なサイズでGPU オプションの効果について検証し、DDM オプショ

（様式 20）成果報告書ンの効果は大きいことと、小規模モデルでは、GPU オ
計算時間[%]プションの効果はないことを確認した。

結果および考察モデルには、要素数：約 80000、節点数：約 85000、の 6 面体 1 次の要素を用いて、線形非定常熱伝導解析

1201101009080706050403020100

DDM：1
DDM：8
DDM：1201GPUを行った。

3Fig.2 GPU 使用数に対する計算時間の割合

結果を評価するにあたって、ベンチマークの条件をDDM：1（領域分割しない）、GPU：なし（使用しない）、ncpus：1 とした。

ncpus 数を変更しても、計算時間に大差は見られな領域分割数を増やした時の計算時間は、8 並列までかった。

は DDM の増加に対して概ね減少傾向にあるが、24 並ncpus 数に対する計算時間の割合を Fig.3 に示す。

2 並列にすることで、計算時間が半分以下になることが確認できた。ここでは、領域分割数に対して、同数のコアを割り当てている。（領域分割数＝並列数）

計算時間[%]

列になると、2 並列時よりも計算時間が遅くなった。また、

領域分割数に対する計算時間の割合を Fig.1 に示

計算時間[%]す。

1201101009080706050403020100

DDM：1,GPU：なし

12345ncpus

68Fig.3 ncpus 数に対する計算時間の割合

120
1101009080706050403020100

GPUなし

以上のことから、DDM オプションを用いて計算すると、最大で 80%程度の計算時間の削減ができることが確認できた。また、2 並列にすることで、半分以下にできる

123456DDM

81224Fig.1 領域分割数に対する計算時間の割合ことが確認できた。しかし、今回のような小規模のモデルでの解析では、領域分割数を 8 並列よりも増やして計算しても、計算時間は短縮できないことが確認できた。

GPU を使用した際の計算時間は、領域分割を行わまた、GPU オプションを用いて計算する場合、今回のず、GPU のみを使用した場合、数％程度しか減少しなような小規模のモデルでは、効果はなく、DDM と併用かった。また、領域分割数を 8、及び、12 とした場合、して計算すると、遅くなる結果となった。

GPU を使用した方が、GPU を使用しない時よりも、遅くなる結果となった。
GPU 使用数に対する計算時間の割合を Fig.2 に示す。

まとめ、今後の課題
小規模のモデルに対しても、8 並列以内であれば、DDM オプションの効果は大きいことが確認できた。特に、2 並列にすることで、半分以下にできることが確認できた。
今回のような小規模のモデルでは、GPU オプションの効果を確認することができなかった。今後、GPU の効果は、剛性マトリクスが大きい、大規模モデルで確認（様式 20）成果報告書する必要があると考えている。
そして、本来の目的である、これまでの解析精度の確認や並列計算の有効性について検証していきたい。