ベンチマークテスト性能情報 ANSYS Mechanical on GPGPU

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1 ベンチマークテスト性能情報 ANSYS Mechanical on GPGPU HPC(High Performance Computing) 分野で注目を集めている GPU コンピューティングボード ( グラフィックスチップを利用した汎用的計算用ボード ) による性能検証結果をご報告いたします 211/7/11 より発売するハイエンドワークステーション CELSIUS R67-2 には 本資料に掲載する GPU コンピューティングボードの搭載が可能となっています 目次 1. 測定にあたって 測定環境 評価ワークロード 2 2. 測定結果 4 3. まとめ 5 4. 補足 6 1. 測定にあたって ANSYS Mechanical で GPGPU の効果を測定しました ワークロードは ANSYS Mechanical の標準問題を使用し 以下の 3 パターンを実施しました なお 本測定はサイバネットシステム株式会社と富士通株式会社が共同で実施しました 1 DMP(Distributed Memory Parallel) 測定 GPU を使用せずに CPU のみを使用した測定です 分散メモリ環境対応のプロセス並列版の Distributed ANSYS(DANSYS) で Core 並列を測定しました 測定システムは 1 台のワークステーションを使用し 共用メモリ上のプロセス間で MPI 通信が使用されています 2 SMP(Shared Memory Parallel) 測定同じく GPU を使用せずに CPU のみを使用した測定です 共有メモリ環境対応のスレッド並列版の SMP ANSYS で Core 並列を測定しました 3 GPGPU 測定 1 台の Workstation に 1 台の NVIDIA Tesla C27 を装着し GPU を使用した測定です 共有メモリ環境対応のスレッド並列 かつ GPU 対応版の SMP ANSYS で CPU の Core から 1 台の GPU を共用して測定しました この場合は ANSYS HPC Pack ライセンスが必要です 1.1 測定環境測定日 System CPU メインメモリ BIOS 版数 211 年 5 月 27 日 ~6 月 17 日 Fujitsu CELSIUS R67-2 Workstation 1 台 Xeon 5677 (3.46GHz, 4 Core) 2 Socket 3 次キャッシュメモリ 12MB/CPU メモリバス 1333MHz DDR Registered ECC DIMM 12 (48GB) Version 6. R C1 Hyper Thread OFF BIOS 設定 Turbo Boost OFF GPGPU NVIDIA Tesla C27 Computing Processor(6GB MEM), ECC On 使用 DISK 内蔵 HDD SATA Ⅱ 5GB 7.2Krpm 2 SSD 128GB 2 OS Windows 7 Professional MPI HP-MPI 2. アプリケーションパッケージ ANSYS Mechanical 13.SP2 [ 表 1 測定環境 ] Page 1 of 8

2 1.2 評価ワークロード 1 本の ANSYS Mechanical の標準問題を使用しています 有限要素モデル TEST1 TEST2 TEST3 TEST4 TEST5 TEST6 TEST7 概要 モデル名 :V13cg-1 Gas-Struct 解析手法と概要 : 過渡伝熱線形解析 荷重ステップ数 8 モデル規模 : 節点数 1,166,497 要素数 85,92 自由度数 1.1MDOF(1,166,497) メモリ : トータル 248MB データベース 12MB ソルバ :JCG( 実数型 対称マトリクス ) 要素タイプ : 高次四面体ソリッド (SOLID87) モデル名 :V13cg-2 Engine Block 解析手法と概要 : 静的線形構造解析モデル規模 : 節点数 2,9,143 要素数 1,329,274 自由度数 6.2MDOF(6,27,429) メモリ : トータル 48MB データベース 38MB ソルバ :PCG( 実数型 対称マトリクス メモリセーブ機能 :Off) 要素タイプ : 高次四面体ソリッド (SOLID187,CONTA174,TARGE17,SURF154) モデル名 : V13cg-3 Wing Model 解析手法と概要 : 静的線形構造解析モデル規模 : 節点数 3,594,69 要素数 869,288 自由度数 1.7MDOF(1,782,27) メモリ : トータル 36MB データベース 248MB ソルバ : PCG( 実数型 対称マトリクス メモリセーブ機能 :On) 要素タイプ : 高次六面体ソリッド (SOLID186) モデル名 :V13ln-1 Wing Model 解析手法 : 固有値解析 モード数 1 モデル規模 : 節点数 354,578 要素数 81,925 自由度数 1MDOF(1,63,734) メモリ : トータル 7MB データベース 512MB ソルバ : PCG Lanczos( 実数型 対称マトリクス メモリセーブ機能 :On) 要素タイプ : 高次六面体ソリッド (SOLID186) モデル名 :V13ln-2 Wing Model 解析手法 : 固有値解析 モード数 1 モデル規模 : 節点数 175,313 要素数 39,875 自由度数.5MDOF(525,939) メモリ : トータル 22MB データベース 512MB ソルバ : Block Lanczos( 実数型 対称マトリクス ) 要素タイプ : 高次六面体ソリッド (SOLID186) モデル名 :V13sp-1 Universal Joint 解析手法 : 静的構造非線形解析 累積イタレーション数 17 モデル規模 : 節点数 144,218 要素数 99,69 自由度数.4MDOF(432,654) メモリ : トータル 35MB データベース 512MB ソルバ :SPARSE( 実数型 対称マトリクス ) 要素タイプ : 高次四面体ソリッド (SOLID187) モデル名 :V13sp-2 Peltier Cooling Block 解析手法 : 定常伝熱 電気連成場非線形解析モデル規模 : 節点数 277,712 要素数 152,717 自由度数.5MDOF(555,424) メモリ : トータル 76MB データベース 512MB ソルバ : SPARSE( 実数型 非対称マトリクス ) 要素タイプ : 高次四面体ソリッド 高次六面体ソリッド (SOLID226,SOLID227)

3 TEST8 TEST9 TEST1 モデル名 :V13sp-3 Semi-Submersible 解析手法 : 過渡構造非線形解析 累積イタレーション数 11 モデル規模 : 節点数 396,795 要素数 136,867 自由度数 2.3MDOF(2,38,77) メモリ : トータル 14MB データベース 768MB ソルバ :SPARSE( 実数型 非対称マトリクス ) 要素タイプ : 高次四角形シェル 高次三角形シェル 高次ビーム (SHELL281,BEAM189) モデル名 :V13sp-4 Carrier 解析手法 : 周波数応答構造解析 周波数ポイント 4 モデル規模 : 節点数 332,362 要素数 222,5 自由度数 1MDOF(997,86) メモリ : トータル 16MB データベース 768MB ソルバ :SPARSE( 複素数型 対称マトリクス ) 要素タイプ : 高次四面体ソリッド (SOLID187,SURF154) モデル名 :V13sp-5Turbine 解析手法 : 静的構造非線形解析 累積イタレーション数 1 モデル規模 : 節点数 715,8 要素数 483,631 自由度数 2.1MDOF(2,145,24) メモリ : トータル 34MB データベース 124MB ソルバ : SPARSE( 実数型 対称マトリクス ) 要素タイプ : 高次四面体ソリッド (SOLID187,TARGE17,CONTA174) [ 表 2 ANSYS Mechanical 標準問題の概要 ] TEST5 の V13ln-2 は SMP および GPGPU 環境は標準問題ですが V13ln-2 で使用されるブロックランチョス法が Distributed ANSYS に対応していない為 DMP 環境の標準問題に含まれません 従って DMP 環境は 9 本となります また GPGPU 環境に対応していないモデルは下記の 3 本となるため 7 本が有効になります DMP 環境に伴うモデル制限 TEST5(V13ln-2): ブロックランチョス法が DMP 環境に対応していない GPGPU 環境に伴うモデル制限 TEST2(V13cg-2): 解析モデルが GPGPU カードの搭載メモリに載らない TEST3(V13cg-3):PCG 用メモリセーブ機能 (msave コマンド ) が GPGPU に対応していない TEST4(V13ln-1):PCG 用メモリセーブ機能 (msave コマンド ) が GPGPU に対応していない

4 2. 測定結果 各ワークロードの解析結果について以下のようにグラフ化しました 1 Core の SMP 性能を 1. とした場合の Core の性能比をワークロード毎に示しており 数値が大きいほど高い性能です ワークロード毎に 左から SMP の Core DMP の Core GPGPU の Core の順に並べています 冒頭で述べたとおり SMP および DMP は GPU を使用しておりません 9 図 1 性能グラフ 性能比 4 3 SMP1C SMP2C SMP4C SMP8C DMP1C DMP2C DMP4C DMP8C GPU1C GPU2C GPU4C GPU8C 2 1 TEST1 TEST2 TEST3 TEST4 TEST5 TEST6 TEST7 TEST8 TEST9 TEST1 上記グラフから以下の特徴が見えます 最高性能を発揮する 8 Core 並列で SMP 測定結果と GPGPU 測定結果を比較すると GPGPU の方が高速または同等です GPGPU が SMP よりも遅いケースはありません しかし 同様に 8 Core 並列で GPGPU 測定結果と DMP 測定結果を比較すると GPGPU は必ずしも DMP よりも高い性能を発揮しておりません DMP の性能が GPU よりも高いケースがあります これは GPGPU が万能では無いと言っています GPGPU は SMP に比べるとおおむね速いと言えますが DMP も含めて比較すると最も速い場合もあり 遅い場合もあります まず SMP 測定結果と GPGPU 測定結果を考えます どちらもベースは共用メモリのスレッド並列です この場合の性能は GPU を使う利得と GPU を使うオーバーヘッドのトレードオフになります 同性能になった場合は GPU を使う利得と GPU を使うオーバーヘッドが同程度であったことになります それ以上に GPU を使う利得が大きくなれば GPGPU が SMP よりも速い事になります 一般には GPU で扱う仕事量が大きくなればなるほど GPU を使う利得は増加します 次に DMP 測定結果と GPGPU 測定結果の性能比較を考えます これは GPGPU と言うよりも SMP( スレッド並列 ) と DMP( プロセス並列 ) の性能差が原因です プロセス並列はスレッド並列よりもハードウェア内 OS 内 アプリ内でお互いに邪魔する要因が少ないだけでなく 並列を意識してアプリ開発するために並列スケーラビリティが良くなる傾向が一般的です ANSYS Mechanical も SMP ANSYS と Distributed ANSYS( 以下 DANSYS) がありますが DANSYS が並列スケーラビリティに優れているために SMP ANSYS では性能が伸び悩んでいる場合でも DANSYS では 8 Core まで順調に性能が伸びるケースがあり 標準問題の TEST3 TEST4 TEST6 TEST7 がそれに相当します この場合に GPGPU で性能を多少高めても DMP の性能を超えられない場合が生じてしまいます そのため 最も高い性能を得るためには GPU を使うか DMP を採用して GPU を使わないかの選択が必要となります ANSYS Mechanical において GPU を使用するか否かの選択基準を考えます 次の図は GPGPU 性能 /DMP 性能比を縦軸に 横軸に問題規模として自由度 (DOF :Degrees of Freedom) をプロットしました DOF を問題規模の指標として採用しています

5 縦軸の 1. を横切る点線は それより上は GPGPU 測定性能の方が高く それより下は DMP 測定性能の方が高いボーダーラインです ANSYS Mechanical 3 GPU 有効領域 図 2 GPU の選択基準 性能比 GPU 8C ore/dmp 8 Core 2.5 TEST1(sp-5) 2 SPARSE 1.5 TEST8(sp-3) TEST6(sp-1) TEST9(sp-4) 1 TEST1(cg-1) CG TEST7(sp-2).5 Mega 自由度 SPARSE 法と CG 法の解法の違いで分類しました 性能のでるポイントは右上 即ち SPARSE 法で問題規模が大きく 自由度が 2M DOF 以上のポイントにあると言えます もちろんワークロードによって個体差があるので自由度は目安です CG 法は 1Point しかないので判断がつきません このグラフから言えることは 少なくとも 1M DOF の大きさならば若干ですが GPU が有効な事です SPARSE と同様に 1M DOF を下回れば GPGPU の優位性が失われると容易に推定できます ここで CG 法の特性を把握するために 1M DOF のモデルを作って Profiler 調査してみました その結果 全体の Elapsed Time に対して 6.8% と小さい GPU 走行時間でした これは CG 法では充分に GPU 資源を使っていない事を示しており CG 法の場合は規模が大きくなっても SPARSE 法ほどは性能が向上しないと判断します ここで問題なのは CG 法で規模が大きくなると DMP の性能も向上していくことです CG 法のモデルリミットは 3M DOF ですが それを超えた場合は SMP よりも DMP の方が有利と言えます 3. まとめ同一ワークロードで GPU を使用した処理時間と GPU を使用しない処理時間の比較を行いました GPU を使用しない場合の ANSYS Mechanical は共用メモリ環境 ( スレッド並列 ) で動作する SMP ANSYS と分散メモリ環境 ( プロセス並列 ) で動作する DANSYS の 2 種類があります GPU を使用する場合は共用メモリ環境 ( スレッド並列 ) で動作します 公平性を期すために GPU を使用しない SMP ANSYS および DANSYS の両者と GPU を使用する場合の比較を実施しました お客様は最も速い処理時間をお望みであろうとの考えからです 評価の結果 GPU を採用しても常に最も性能が高いわけではなく 最も性能が出る 8 Core 並列の比較では GPU 無しの DANSYS が最も性能が高い場合がある事が判明しました CPU 8 Core 並列で総てのケースが実行できる 6 本のうちで DANSYS および GPGPU のそれぞれが最も高い性能を発揮するのは以下のワークロードでした ( 単位 : 性能比 ) ワークロード SMP 性能 GPGPU 性能 DANSYS 性能 GPGPU が最高性能 TEST1(sp-5) DANSYS が最高性能 TEST7(sp-2) [ 表 3 DANSYS および GPGPU が最も高い性能を発揮するワークロード ] 上表は GPU が充分に効果を発揮する場合がある事を裏付けていますが 常に効果があるとは言えないことも示しています

6 以下に ANSYS Mechanical における GPU の評価をまとめます GPU は性能向上に有効ですが CPU との比較で常に優位とは限らず CPU/GPU の使い分けが重要です CPU 8 Core 並列 +GPU の場合に標準問題の TEST1 で GPU を使用しない SMP ANSYS に比べて最大 3 倍 GPU を使用しない DANSYS に比べて最大 2.4 倍の性能向上が見られました GPU を使用しない CPU 8 Core 並列の DANSYS の方が CPU 8Core 並列 +GPU の SMP ANSYS よりも 1.6 倍高性能な場合がありました これにより 総ての場合で GPU が有効とは限らないと言えます 最も高速な処理をお望みの場合には 8 Core 使用を推奨しますが GPU の利用 / 非利用の使い分けが重要です おおよその選択基準は SPARSE 法で自由度が 2M DOF 以上の場合に GPU 使用を推奨いたします それ以外は DANSYS の使用を推奨します CG 法では自由度が 1M DOF 以上の場合に GPU 使用を推奨いたしますが GPU の効果は SPARSE 法ほど大きくないとお考え下さい ただし GPU 利用にはモデルリミットがあり C27 の場合は SPARSE 法で 6M DOF CG 法では 3M DOF までで それ以上は対応しておりません CG 法 SPARSE 法でモデルリミットを超えた場合は DANSYS の使用を推奨します 4. 補足 SPARSE 法ソルバに関するメモリモードについてシステムに搭載したメモリ構成によって ANSYS Mechanical 用 SPARSE 法ソルバはインコアモードと最適化アウトオブコアモードを切り替わる仕様となっております 前者のモードは計算用のデータをすべてメモリに展開するため 高速に演算することが可能です 後者のモードは展開するデータをメモリ以外に外部ストレージ ( 例 :HDD や SSD) も利用するため 前者と比較すると低速になりますが 搭載メモリが限定されている場合であっても安定した解析が実行出来る点が特徴となります 今回のベンチマークでは モデル規模の違いによってモードが変わっている点を確認しました モデル規模の小さい TEST6 と TEST7 はインコア モードで解析を実行しましたが モデル規模の大きい TEST8~TEST1 は最適化アウトオブコアモードによる解析実行となっています 本ベンチ マークはこれらのモードの違いまで考慮して考察しておりませんので予めご注意ください ただ メモリを十分搭載したマシンをご用意いただい たとしても ANSYS 社が用意したデータだけでは インコアモードで解くことができません 予め ANSYS 社製品取扱店にお問い合わせ下さい [ 表 4 各ロードケースにおける SPARSE 法ソルバのメモリモード ] Benchmark Model MDOF Solver Mode TEST6.4 インコア TEST7.5 インコア TEST8 2.3 最適化アウトオブコア TEST9 1. 最適化アウトオブコア TEST1 2.1 最適化アウトオブコア ANSYS Mechanical 用 ACCOPTION コマンドについて ANSYS Mechanical で用意している GPGPU 用制御コマンドが ACCOPTION です このコマンドを利用することで GPU アクセラレータへ送られる方 程式ソルバ内の最小データサイズ ( マトリクスサイズであり 単位は MB) の制御が調整可能です SPARSE 法ソルバのみ適用可能であり JCG ソルバや PCG ソルバ (PCG ランチョスを含む ) には適用されません このデータサイズは 使用している特定の GPU デバイスおよび指定した CPU コア数 (-np コマンドラインオプション ) を基にして SPARSE 法ソルバを用いて 自動的に計算されます 推奨値は通常.5MB~2MB で す 本コマンドの有効性を確認するため 最小データサイズを下記のように割り振り 計算時間を計測しました [ 表 5 Tesla C25 における ACCOPTION コマンドの割り当て ] Benchmark Model ACCOPTION Command に割り当てる最小データサイズ [MB] TEST6 Default TEST7 Default TEST8 Default TEST9 Default TEST1 Default 結果を次ページに示します [ 表 6 Tesla C27 における ACCOPTION コマンドの割り当て ] Benchmark Model ACCOPTION Command に割り当てる最小データサイズ [MB] TEST6 Default TEST7 Default TEST8 Default TEST9 Default TEST1 Default

7 accopt,,.5 accopt,,1 accopt,,2 accopt,,.5 accopt,,1 accopt,,2 accopt,,1 accopt,,.5 accopt,,1 accopt,,2 accopt,,.5 accopt,,1 accopt,,2 accopt,,1 accopt,,.5 accopt,,1 accopt,,2 accopt,,.5 accopt,,1 accopt,,2 accopt,,1 accopt,,.5 accopt,,1 accopt,,2 accopt,,.5 accopt,,1 accopt,,2 accopt,,1 accopt,,.5 accopt,,1 accopt,,2 accopt,,.5 accopt,,1 accopt,,2 accopt,,1 図 3 ACCOPTION コマンドによる計算時間の差異 V13SP V13SP Tesla C25 における TEST6 Tesla C27 における TEST V13SP V13SP Tesla C25 における TEST7 Tesla C27 における TEST V13SP V13SP Tesla C25 における TEST8 Tesla C27 における TEST8 25 V13SP-4 25 V13SP Tesla C25 における TEST9 Tesla C27 における TEST9 15 V13SP-5 12 V13SP Tesla C25 における TEST1 Tesla C27 における TEST1

8 図 3 の横軸は最小データサイズであり 左側から Default になります (1 は Tesla C27 のみ ) 縦軸は計算時間 ( 単位は [s]) です また 奥行きはコア数であり 奥から手前に向かって 1 コア 2 コア 4 コア 8 コアとなります この図から言えることは インコアモードで動作している TEST6 TEST7 に関しては 調査した GPGPU カードに拠らず ACCOPTION コマンドのデフォルト設定がもっとも高速に計算しております ただし 最適化アウトオブコアモードで動作している TEST8 TEST9 TEST1 の場合 少し状況が異なります Tesla C25 の場合 本コマンドのデフォルト設定が有効に機能していることが伺えます つまり 何も設定せずとも計算時間は短くなっている点が分かります しかし Tesla C27 の場合 本コマンドのデフォルト設定によって 計算時間が増加しております デフォルト設定の場合 およそ 5MB 程度のときと同じ計算時間になっております 従って 最適化アウトオブコアモードで GPU アクセラレータを使用する場合 ACCOPTION コマンドで調整しなければ高速化は望めないということになります まとめますと 以下の組み合わせで GPU アクセラレータを SPARSE 法ソルバで解析実行する場合 ACCOPTION コマンドの最小データサイズを調整する必要があります 留意事項 本資料を無断で他に転載しないようにお願いします [ 表 7 ACCOPTION コマンドを調整すべき組み合わせの内容 ] ANSYS Release13.SP2 NVIDIA Tesla C27 SPARSE 法ソルバ ( 最適化アウトオブコアモード ) 商標について Intel Xeon は米国インテル社の登録商標または商標です Red Hat RPM および Red Hat をベースとしたすべての商標とロゴは Red Hat, Inc. の米国およびその他の国における登録商標または商標です ANSYS Mechanical および他のすべての ANSYS, Inc. の製品名およびサービス名は ANSYS, Inc. または 米国および他の国にある ANSYS, Inc. の子会社の登録商標です InfiniBand は InfiniBand Trade Association の商標または Service Mark です Ethernet は 米国ゼロックス社の登録商標です その他の記載されている会社名 製品名等は各社の登録商標または商標です その他 本書で記載されている会社名 システム名 製品名等には必ずしも商標表示 ( ) を付記しておりません 本資料に関する問い合わせ先 富士通コンタクトライン 受付時間 9:~17:3( 土 日 祝日 年末年始を除く )

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