第 4 章 PCI-Express SSD（補助記憶装置）の適用
4.4 性能評価
4.4.2 計算結果
HDD, SSDをそれぞれ実装し, 設定した計算領域の計算時間を計測した. 表4.6に計測の
結果をまとめ示した.
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表4.6 計算時間
解像度（画素数） HDD (sec) SSD (sec)
1M (1k x 1k) 0.522 0.493
2M (2k x 1k) 0.738 1.014
4M (2k x 2k) 2.408 2.703
8M (4k x 2k) 4.991 4.949
16M (4k x 4k) 10.628 10.443
32M (8k x 4k) 21.116 21.242
64M (8k x 8k) 42.805 42.389
128M (16k x 8k) 1750.617 178.740
256M (16k x 16k) 8698.198 539.114
512M (32k x 16k) 41936.208 1093.841
また, 表4.6の結果を図4.14にグラフ化して示す.
図4.14 HDDとSSD 計算時間の比較
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4.5 まとめ
表4.6と図4.14の結果より, PCI-Express SSDは大規模なホログラフィ計算においてメ インメモリの容量を超える規模のデータではHDDと比較して約10倍の高速性を示した.
当初, 表4.5において想定した計算領域（画素数）と必要想定メモリより, 今回のシステム においては128M(16k x 8k)までがメインメモリの搭載容量で計算ができる範囲の最大とな る. 64M(8k x 8k)までの結果は, 多少のばらつきはあるが, ほぼ計算時間の差異はないこと がわかった. これは, メインメモリ領域内で計算が行われ、補助記憶装置へのスワップが行 われなかったと判断できる. 今回の結果からメインメモリの計算時間を推定した場合の比 較を表4.7に示す.
表4.7 大規模データでの計算時間（推定）
メインメモリ(sec) HDD(sec) SSD(sec)
128M (16k × 8k) 84.968 1750.617 178.740
256M (16k × 16k) 169.556 8698.198 539.114
512M (32k × 16k) 339.872 41936.208 1093.841
また, メインメモリを１としてHDDとSSDそれぞれの計算時間の差を表4.8 に示す.
表4.8 メインメモリとの計算時間の差
メインメモリ HDD SSD
128M (16k × 8k) 1 20.6倍 2.1倍
256M (16k × 16k) 1 51.29倍 3.17倍
512M (32k × 16k) 1 123.38倍 3.21倍
この結果より, 今回収集した最大解像度となる 512M (32k × 32k)においてメインメモ リに対して, HDDは 120倍遅い. 1枚の再生像を生成するために約12時間を要することに なる.
一方, SSDは3倍程度となり再生像の生成に18分を要するが, メインメモリの計算時間 と比較しても大きなストレスになるほどではないと考えられる. 現在, メインメモリの容 量と仕様は年々向上しているが, 使用するPCにより搭載スロット数の制限がありメインメ モリの容量だけ増やすことは難しく補助記憶装置が重要になると考えられる. しかし, HDDでの性能差は非常に大きく SSDが大規模計算においては有用なものであることを示 した.
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参考文献
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第 5 章 おわりに
本研究では, 2つのテーマを設けてそれぞれの有用性の検証を行った. 倍精度マルチコア プロセッサ（GRAPE-DR model2000）とSR1600, CPUの3つの計算機システムでのCGH 計算を実行した. 結果として, 汎用のCPUに比べ, 約7倍となりSR16000とはほぼ同等の 性能であった. 物体点数の多いCGH計算においてGRAPE-DRボードの性能を発揮するこ とが確認できた.
もう一方は, SSDストレージ（PCI-Express SSD）とHDDによるメインメモリ領域を超 えた大規模なホログラフィ計算である. 結果としてSSDストレージは, HDDと比べ10倍 以上の性能差を確認できた.
今回の検証より, それぞれの課題もあり, さらに性能向上の余地があることもわかった.
ホログラフィの求める大規模計算の要求に対してハードウェア仕様の性能向上は非常に重 要ではあるが, 開発環境の整備と最適化が必要になってくるものと考えられる.
現時点では, 2つの検証により高速化を行うマルチコアプロセッサとしてGRAPE-DRボー ド, 補助記憶装置としてPCI-Express SSDが有用であることが確認できた.
今後の展望として, 高速化アクセラレータボードとして GPGPU ボード, ストレージと してNVM Expressといった性能向上が期待できるハードウェアがあり, 様々な選択肢から ホログラフィの大規模計算の高速化を検証することができるだろう.
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謝辞
本研究を行うにあたり, 研究に対し終始適切なご指導をいただいた, 千葉大学大学院工 学研究科人工システム科学専攻 伊藤智義教授に深く感謝いたします.
また, 本研究に関して, 技術的助言とご指導を数多くいただいた, 千葉大学大学院工学研 究科人工システム科学専攻 下馬場朋禄准教授に深く感謝いたします.
また, 研究全般に対して様々な技術的助言とご指導を, 論文についてのご指導をいただ いた, 東京理科大学基礎工学部電子応用工学科 増田信之准教授に深く感謝いたします.
そして, 千葉大学大学院工学研究科人工システム科学専攻 角江崇助教, 伊藤・下馬場・
角江研究室の皆様, 株式会社エルザジャパン 秋山勇人様, 橋川伸吾様に深く感謝いたしま す.
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参考文献一覧
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