PCクラスタを利用した解析例
昨今、開発工期の短縮、試作コストの削減など、シミュレーションへの要求がますます高まってきております。ＣＰＵのマルチコア化、ネットワークの高速化など、実行環境も大きな転換期を迎えており、並列計算による業務の効率化が注目を集めています。
本ベンチマーク計算では、非線形動的構造解析ソフトウェアＬＳ−ＤＹＮＡを用 いて、最新CPU（インテル Nehalem）、高速ネットワーク（Infiniband）などから構成されるＰＣクラスタ環境において、並列計算の効率を評価しております。
計算環境（計算ノード）
各ノードはクアッドコアCPU（Nehalem)を２個搭載
ノード間は高速ネットワークであるInfiniBanｄで接続
４ノード全てのコアを使用した場合、32コアの並列計算が可能
【クラスタノードのハードウェアスペック】
- O S
- ： Red Hat Enterprise Linux 5.2
- CPU
- ： Intel Xeon W5580 （Nehalem) 3.2GHz
4コア× 2CPU / ノード
- メモリ
- ： 24GB /ノード
- ハードディス
- ： 500GB /ノード
- ネットワーク
- ： InfiniBand(20Gbps)
PCクラスタ計算解析例
解析モデル
【自動車の衝突・破壊解析】
静止している２台の自動車に、６０km/hで最後尾のワゴン車が衝突
解析対象時間 ： 0.1秒
要素数 ： 794,776要素
使用ソルバ ： LS-DYNA 971 R3.2.1
SMPの効果
SMP（１ノード）におけるコア数の効果を見ています。
縦軸は１コアに対する速度比で、高い方が高速です。
２コアで約１．９倍、４コアで約３．５倍、８コアで約４．８倍、
高速化されています。
MPPの効果
各ノードは８コアずつ使用しています。
（１ノード：８コア、２ノード：１６コア、３ノード：２４コア、
４ノード：３２コア）
縦軸は１ノードに対する速度比で、高い方が高速です。
２ノードでは約２倍、４ノードでは約３．５倍、高速化されて
います。
MPPとSMPの比較
MPP：４コア＝１コア×４ノード、８コア＝２コア×４ノード
SMP：４コア＝４コア×１ノード、８コア＝８コア×１ノード
縦軸はMPPに対する速さ比で、高い方が高速です。
４コアではMPPとSMPは同等の結果ですが、８コアでは
SMPはMPPの約７２％のパフォーマンスしか出ていませ
ん。
まとめ
SMPのテストでは、１ノードあたり４コアまでは高い並列効果を得ることができました。以前のCPUではメモリバスがネックとなり、４コア程度でも伸び悩みが見て取れましたが、Nehalemでは大きく改善されています。
高速ネットワーク化によりコア数、ノード数を効率的に利用できるため、計算時間の大幅な短縮が可能です。従来から問題であったノード数の増加に伴うネット ワーク間のデータ通信遅延が解消できております。
SMPとMPPの比較では、4コアではほぼ同等の高速化を確認できました。ただし、8コアになるとMPPの方が高速という結果になりました。一般的には、コア数が多いほどMPPの優位性が生じます。
LS-DYNAはSMP、MPPともに並列化への対応が進んでおり、最新のPCクラスタ環境において高速な並列計算が可能であることが確認できました。
非線形構造解析ソフト LS-DYNAのページ構造系
流体-構造連成
流体系
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