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

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。