Case

解析事例

JMAG GPUソルバーのベンチマーク結果

JMAG GPUソルバーのベンチマーク結果サムネイル画像

  • 製品名

    • JMAG

  • カテゴリー

    • CAE技術情報

  • 産業分野別

    JMAG

    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。
    JMAG

    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
    JMAG

    ベンチマーク結果

    解析モデル①

    • jmag-analysis-65-01
    • jmag-analysis-65-02

    解析モデル②

    • jmag-analysis-65-03-1
    • jmag-analysis-65-04

    解析モデル③

    • jmag-analysis-65-05
    • jmag-analysis-65-06

    解析モデル④

    • jmag-analysis-65-07
    • jmag-analysis-65-08

    解析モデル⑤

    • jmag-analysis-65-09
    • jmag-analysis-65-10

    解析モデル⑥

    • jmag-analysis-65-11
    • jmag-analysis-65-12

    解析モデル⑦

    • jmag-analysis-65-13
    • jmag-analysis-65-14
    JMAG

    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。

     

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