電磁場シミュレーションのためのGPUクラスターでの3次元FDTD計算の加速

有限差分時間ドメイン（FDTD）メソッドを使用した解剖学的に現実的な計算ヒトモデルを使用した電磁シミュレーションは、生物医学工学の多くの分野で最近実行されました。メソッドの計算速度を改善し、計算ヒューマンモデルを使用して大規模なコンピューティングを実現するために、統合されたデバイスアーキテクチャとメッセージ通過インターフェイスを使用して、3次元FDTDコードをマルチGPUクラスター環境に適合させます。マルチGPUクラスターシステムは、3つのノードで構成されています。7つのGPUボード（Nvidia Tesla C2070）は、各ノードにマウントされています。マルチGPUクラスター環境でのFDTD計算のパフォーマンスを調べました。マルチGPUクラスターのFDTD計算は、マルチGPU（単一のワークステーション）のFDTD計算よりも高速であることを確認しました。また、GPUクラスターシステムがベクトルスーパーコンピューターよりも速く計算することも確認しました。さらに、GPUクラスターシステムにより、100 GB以上のGPUメモリを使用できるため、大規模なFDTD計算を実行できました。

Electromagnetic simulation with anatomically realistic computational human model using the finite-difference time domain (FDTD) method has recently been performed in a number of fields in biomedical engineering. To improve the method's calculation speed and realize large-scale computing with the computational human model, we adapt three-dimensional FDTD code to a multi-GPU cluster environment with Compute Unified Device Architecture and Message Passing Interface. Our multi-GPU cluster system consists of three nodes. The seven GPU boards (NVIDIA Tesla C2070) are mounted on each node. We examined the performance of the FDTD calculation on multi-GPU cluster environment. We confirmed that the FDTD calculation on the multi-GPU clusters is faster than that on a multi-GPU (a single workstation), and we also found that the GPU cluster system calculate faster than a vector supercomputer. In addition, our GPU cluster system allowed us to perform the large-scale FDTD calculation because were able to use GPU memory of over 100 GB.