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 JMAG GPUソルバーのベンチマーク結果

概要

  • JMAG GPUソルバーを利用し、代表的なモータモデルについてベンチマークを実施する。
  • GPUはNVIDIA Tesla V100を1基使用する。Tesla V100による計算速度は、CPUを4コア使用した並列計算と比較する。

計算機環境

  • GPUソルバーのベンチマークとして、GPU:NVIDIA TeslaV100を1基、もしくはCPU:Intel(R) Xeon(R) CPU E5-1630 v3(3.70GHz)を4コア使用した場合の計算時間を比較する。
  • 使用するJMAGのバージョンは、JMAG-Designer Ver.19.0.01zj 64bit版である。それぞれの計算機の仕様は以下の通りである。
  • CPU:Intel Xeon 4コア使用の計算機
        CPU:Intel(R) Xeon(R) CPU E5-1630 v3(3.70GHz)
        RAM:32GB
  • GPU:NVIDIA Tesla V100使用の計算機
        CPU:Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2630 v4(2.20GHz)
        RAM:128GB

ベンチマーク結果

解析モデル①

JMAG GPUソルバーのベンチマーク結果3step目までの計算時間

解析モデル②

PM型ステッピングモータ3step目までの計算時間

解析モデル③

4極24スロットIPMモータ3step目までの計算時間

解析モデル④

スキュー付4極12スロットSPMモータ3step目までの計算時間

解析モデル⑤

スキュー付かご型誘導機(回路あり)3step目までの計算時間

解析モデル⑥

クローポール型オルタネータ3step目までの計算時間

解析モデル⑦

スキュー付かご型誘導機(周波数応答解析)1stepの計算時間

まとめ

  • JMAG GPUソルバーを利用し、代表的なモータモデルについてベンチマークを実施したところ、以下の結果が得られた。
  • GPU:NVIDIA TeslaV100は、CPU:Intel(R) Xeon(R) CPU E5-1630 v3(3.70GHz)の4コアと比較して、計算速度が最大で3.35倍高速となった。
  • GPUソルバーの解析時間短縮効果が得られやすいモデルは、大規模モデル(100万要素超モデル)であり、小規模モデル(数万要素モデル)や回路との連成があるモデルでは、解析時間短縮効果が得られにくい場合がある。
  • MPPだと専用計算機を構築し、運用する必要があるが、GPUワークステーション1台であれば、運用する知識はほとんどいらず手軽に高速化できる。

 

構造系

  • 段ボール構造体の落下衝撃シミュレーション
  • 携帯電話の落下試験とシミュレーション
  • 衝撃による構造挙動の考え方
  • 材料試験

計算機

  • 携帯電話の落下試験とシミュレーション
  • PCクラスタを利用した解析例

流体-構造連成

  • シミュレーションによるはんだ接合の変形推定

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