拡張ベクトル化LU分解法による回路方程式求解のためのCUDAカーネルの実装方式の評価

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ECT22057

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 電子回路研究会

発行日: 2022/09/26

タイトル(英語): Evaluation of CUDA Kernel Implementation Method for Solving Circuit Equations by Extended Vectorized LU Decomposition Method

著者名: 富永 浩文(千葉工業大学),中村 あすか(千葉工業大学),北川 翔一(千葉工業大学),前川 仁孝(千葉工業大学)

著者名(英語): Hirobumi Tominaga(Chiba Institute of Technology),Asuka Nakamura(Chiba Institute of Technology),Shouichi Kitagawa(Chiba Institute of Technology (Completed)),Yoshitaka Maekawa(Chiba Institute of Technology)

キーワード: 電子回路シミュレータ|ＳＰＩＣＥ３|ＬＵ分解法|ＣＵＤＡ|Electronic Circuit Simulator|SPICE3|LU Decompotition|CUDA

要約(日本語): 本稿では，SPICE3の過渡解析を高速化するために，拡張ベクトル化LU分解法をGPUで実行する際のCUDAカーネルの実装方法について検討する．提案手法では，複数のカーネルを実装し，INTEL Xeon E5-2667 v2とNVIDIA TITAN Xを搭載する計算機を利用して，Florida Sparse Matrix Collectionのベンチマーク問題のうち回路方程式から得られた連立一次方程式を評価する．評価の結果，CPUを併用する手法は，既存手法であるGPUのみを用いた手法に対して約3.4倍高速であることを確認した．

要約(英語): This paper evaluates the CUDA kernel implementation of the extended vectorized LU decomposition method for speeding up the transient analysis of circuit simulation with SPICE3. The evaluation analyzes the simultaneous linear equations obtained from circuit equations in the Florida Sparse Matrix Collection benchmark problems using a computer equipped with INTEL Xeon E5-2667 v2 and NVIDIA TITAN X, we analyze simultaneous linear equations obtained from circuit equations in the Florida Sparse Matrix Collection benchmark problems. The evaluation confirmed that the method using CPU together is about 3.4 times faster than the existing method using only GPU.

本誌: 2022年9月29日-2022年9月30日電子回路研究会

本誌掲載ページ: 69-71 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 328 Kバイト