CUDAを用いた回路解析のためのランダムスパースな連立一次方程式の並列性抽出手法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ECT25012

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: 2025/03/08

タイトル(英語): Parallelism Extraction Method for Solving Simultaneous Linear Equations for Circuit Analysis on the CUDA

著者名: 富永 浩文(明治大学),佐藤 滉斗(千葉工業大学),中村 あすか(千葉工業大学),前川 仁孝(千葉工業大学)

著者名(英語): Hirobumi Tominaga(Meiji University),Hiroto Sato(Chiba Institute of Technology),Asuka Nakamura(Chiba Institute of Technology),Yoshitaka Maekawa(Chiba Institute of Technology)

キーワード: ＣＵＤＡ|回路解析|ＬＵ分解法|CUDA|Circuit Analysis|LU Decomposition

要約(日本語): 本発表では，電子回路の過渡解析を高速化するために、ランダムスパースな連立一次方程式をCUDAで高速に求解するためのアルゴリズムを提案する。過渡解析では、回路方程式を線形化し、ランダムスパースな連立一次方程式を解く必要がある。ランダムスパース連立一次方程式の求解には、拡張ベクトル化LU分解法による求解が有効である。提案手法は，拡張ベクトル化LU分解法が抽出した並列性に対して、演算の並び替えを行うことで、CUDAの実行効率向上を図る。

要約(英語): This paper proposes an algorithm to solve random sparse linear equations on the CUDA to accelerate transient analysis of electronic circuits. In transient analysis, it is necessary to linearize the circuit equations and solve random sparse simultaneous linear equations. The extended vectorized LU decomposition method is effective for solving such linear equations. The proposed method improves the execution efficiency on the CUDA by reordering operation instructions extracted by the extended vectorized LU decomposition method.

本誌: 2025年3月11日電子回路研究会

本誌掲載ページ: 19-22 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 952 Kバイト