JMAGは計算アルゴリズムの開発、チューニングにより高速化への取り組みを続けています。シングルコアの計算が速いことに加え、大規模なモデルに対してはハードウェアを有効に活用しノード間の通信量を抑えながら並列化する技術があります。
JMAGは解析時間短縮のため、HPCソリューションを強化し、高並列ソルバー、GPUソルバーを提供しています。
SMPソルバー
共有メモリ型の並列ソルバー(SMP)は小~中規模のモデルで広く高速化が期待できます。使用メモリの低減やマルチスレッド処理のコア割り当てオプションなど、マルチコアマシンを最大限活用出来る開発を行っています。

測定モデル(一部)
| アプリケーション | 解析タイプ | 要素数 |
|---|---|---|
| PMモータ | TR | 0.35M |
| 発電機 | TR | 0.42M |
| ステッピングモータ | TR | 0.75M |
| トランス | FQ | 1.0M |
事例:
その他、関連資料
MPPソルバー
複数ノード(マシン)を利用する並列ソルバーです。JMAGはノード間の通信量を抑える技術を開発しています。これにより、クラスタシステムにおいて、高い並列度数で演算を実現しています。100万要素~数千万要素規模のモデルにて、1024並列の高並列においても十分な高速化が期待できます。

測定モデル(一部)
| アプリケーション | 解析タイプ | 要素数 |
|---|---|---|
| PMモータ | TR | 5.1M |
| アキシャルギャップモータ | TR | 2.1M |
| リターダ― | TR | 2.2M |
| トランス | FQ | 2.0M |
| ワイヤレス給電 | FQ | 2.0M |
| 誘導電動機 | TR | 2.1M |
| 誘導加熱 | FQ | 5.1M |
事例:
その他、関連資料
GPUソルバー
数値計算など画像処理以外での目的で利用されるGPGPU(General-purpose computing on graphics processing units)に着目し、対応したソルバーを提供しています。
線形ソルバー求解部にGPUを利用し、それ以外の処理にもCPUによる並列を併用することで、効率良く高速化を行っています。
特に1ステップにかかる計算時間が長い(要素数が多いまたは線形ソルバーの求解に時間がかかる)モデルにて顕著に高速化が得られます。
測定モデル(一部)
| アプリケーション | 解析タイプ | 要素数 |
|---|---|---|
| 誘導電動機 | TR | 1.4M |
| PMモータ | TR | 1.1M |
| PMモータ | TR | 1.4M |
| スピーカ | TR | 1.2M |
| 磁気ヘッド | TR | 1.1M |
| リターダ― | TR | 1.3M |
| 誘導加熱 | FQ | 1.0M |
| バスバー | FQ | 1.5M |

ハードウェアスペック
| GPU | NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti |
| CPU | Intel Core i9-10800KF |
| クロック周波数 (GHz) | 3.7 |
| コア数 / プロセッサ | 10 |
| プロセッサ数 / ノード | 2 |
| メモリ (GB) | 64 |
動作環境についてはこちらをご覧ください。

![[W-HU-71] JMAG並列ソルバの性能評価とハードウェア選定の注意点](/jp/wp-content/uploads/sites/5/common/bn_wp-150x150.png)

