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GPUベース2次元レイトレース法によるリアルタイム電波伝搬解析

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Academic year: 2021

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(1)HPCS2016 2016/6/6. 2016年ハイパフォーマンスコンピューティングと計算科学シンポジウム High Performance Computing Symposium 2016. GPU ベース 2 次元レイトレース法によるリアルタイム電波伝搬解析 松尾咲希† 後町将人† 橋本貴博† 尾崎敦夫† 三菱電機株式会社 情報技術総合研究所† 1. はじめに 通信機器やレーダ等のシステム設計において、電波環境 の解析・改善を効率的に行うためには、電波伝搬状況のシ ミュレーション・解析のリアルタイム化が有力な手段であ る。一方、従来の 3 次元空間を解析するシミュレーション 手法は高負荷のため長時間を要する。そこで、水平面と垂 直面の 2 次元解析を組み合わせて 3 次元空間を解析する低 負荷な VPL(Vertical Plane Launch)法に基づくレイトレース 法 [1]を対象に、GPU 向け並列処理方式を提案する。. 2. GPU ベース 2 次元レイトレース法 VPL 法に基づくレイトレース法は、電波を光線として幾 何的に扱い、鉛直面に含まれる光線群を VP(Vertical Plane) として一括化するシミュレーション手法である。VP は、 電波源から放射され、構造物との衝突・透過・回折を経路 上の頂点として新たな VP を生成する(図 1 上)。その後、 全 VP を登録したテーブルから各受信点に至る VP を抽出 し、電波源から受信点までの鉛直方向の光線経路を抽出す る(図 1 下)。最終的に、この光線経路上の電力値を計算し て積み上げることで受信電力値が求まる。 一方、本処理のメモリ参照は、テーブルから経路を抽出 する GPU 不向きな不規則パターンが主体となるため、GPU 用のマルチスレッドプログラムを単純に記述するだけでは、 本処理の高速化は難しい。. そこで、提案手法では、全 VP を登録したテーブルを、 受信点に応じて伝搬経路順に並べ替える拡張を施した(図 2)。この並べ替え処理を CPU 側で実施し、GPU 側では、 並べ替え後のテーブルから GPU 向きの連続メモリ参照で 演算できる構成とした。また、この並べ替え後のテーブル を分割し、 “分割テーブルを GPU へ転送”、 “GPU による並 列演算”、そして“演算結果を CPU へ転送”の 3 つをパイ プライン処理してデータ転送オーバヘッドを隠蔽した。さ らに、 “次の受信点に対応する伝搬経路順へのテーブル並べ 替え処理”を同時に行うことで、並べ替え処理のオーバヘ ッドも隠蔽した。. 3. 性能評価 表 1 に示す計算機環境と、表 2 に示す小規模なモデルデ ータで、提案手法の性能を評価した。表 3 に、この評価結 果を示す。GPU を用いた提案手法は、CPU 8thread と比較 して、約 10 倍高速であることが確認できた。. 4. まとめ 本稿では、リアルタイム電波伝搬解析を実現するための GPU ベース 2 次元レイトレース法の実装方式と性能評価結 果を示した。今後は、性能の詳細分析・チューニングや、 複数の GPU を用いた並列処理への拡張を実施予定である。. 参考文献 [1] 橋本貴博, 稲沢良夫, 西岡泰弘 , 宮下裕章, “Vertical Plane Launch 法による屋外伝搬推定の計算精度と計算 時間,” 信学技報 Vol. 279, No.115, pp. 257-260, 2015. 表 1 :計算機環境 型番. 性能(単精度). CPU. Intel Xeon E5-2687W. 3.1GHz×8 コア. GPU. NVIDIA Tesla K20c. 0.7GHz×2496 コア. 表 2 : 解析モデルのパラメータ 図 1 : 水平方向の解析(上)と鉛直面に含まれる光線 の抽出例(下). 波源数. 構造物数. 受信点数. 全 VP 数. 抽出光線数. 1. 25. 769. 68207. 449739. 表 3 : 性能評価結果 処理時間(秒). 図 2 : テーブルの並べ替え処理(左→右). Real-Time Electromagnetic Propagation Analysis using GPU-Accelerated 2D RayTrace Method † Saki MATSUO, Masato GOCHO, Takahiro HASHIMOTO, and Atsuo OZAKI, Information Technology R&D Center, Mitsubishi Electric Corporation.. ⓒ 2016 Information Processing Society of Japan. 高速化効果. 従来. 提案. CPU. CPU. 手法. 手法. 1thread 比. 8thread 比. CPU. CPU. 1thread. 8thread. 5.02. 1.08. GPU 0.11. CPU 8thread 4.65. GPU. GPU. 45.64. 9.82. 59.

(2)

図  2 :  テーブルの並べ替え処理(左→右)

参照

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