• 제목/요약/키워드: 가우스사이델반복법

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그래픽처리장치를 이용한 레이놀즈 방정식의 수치 해석 가속화 (Accelerating Numerical Analysis of Reynolds Equation Using Graphic Processing Units)

  • 명훈주;강지훈;오광진
    • Tribology and Lubricants
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    • 제28권4호
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    • pp.160-166
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    • 2012
  • This paper presents a Reynolds equation solver for hydrostatic gas bearings, implemented to run on graphics processing units (GPUs). The original analysis code for the central processing unit (CPU) was modified for the GPU by using the compute unified device architecture (CUDA). The red-black Gauss-Seidel (RBGS) algorithm was employed instead of the original Gauss-Seidel algorithm for the iterative pressure solver, because the latter has data dependency between neighboring nodes. The implemented GPU program was tested on the nVidia GTX580 system and compared to the original CPU program on the AMD Llano system. In the iterative pressure calculation, the implemented GPU program showed 20-100 times faster performance than the original CPU codes. Comparison of the wall-clock times including all of pre/post processing codes showed that the GPU codes still delivered 4-12 times faster performance than the CPU code for our target problem.

단형질 개체모형을 이용한 한우 육종가 추정프로그램 개발 (Development of Algorithm in Analysis of Single Trait Animal Model for Genetic Evaluation of Hanwoo)

  • 구양모;김정일;송치은;이기환;신재영;장현기;최태정;김시동;박병호;조광현;이승수;최연호;김병우;이정규;송훈
    • Journal of Animal Science and Technology
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    • 제55권5호
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    • pp.359-365
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    • 2013
  • 단형질 개체모형을 이용한 육종가 추정프로그램의 해를 구하는 컴퓨터 프로그램을 포트란 언어를 이용하여 자체개발하였고, 프로그램은 자료기반으로 반복적으로 계산을 해 나가는 간접법을 이용한 것으로 일반적인 알고리즘으로 프로그램을 개발하고 이의 효율을 개선한 개선알고리즘으로 프로그램을 개발하여, 두 프로그램 간 효율을 비교하였다. 기존의 전통적인 알고리즘은 순차적인 반복문을 이용하여 자료를 읽고 기록하는 방법이며, 새로운 알고리즘은 효과별로 LHS를 직접 작성하여 추정하는 방법을 사용하였다. 개발된 두 가지 프로그램으로 육종가를 추정하고, 그 추정 값이 정확하게 평가되었는지 알아보기 위하여 기존에 개발되어 사용되고 있는 BLUPF90 (Misztal, 2007)과 MTDFREML (Boldman 등, 1999)과 비교하여 보았다. 서로 다른 프로그램으로 추정된 육종가간의 상관은 전체 항목에서 99% 이상 고도의 상관이 나타났으며, 프로그램 추정치 간의 높은 상관으로 볼 때 Model I, Model II는 정확하게 개발되었고 평가된 것을 확인할 수 있었다. Solution이 수렴 될 때까지의 반복횟수는 Model I은 2,568 round, Model II는 1,038 round로 수렴되어 Model II가 Model I보다 작은 반복횟수에서 수렴이 된 것을 확인할 수 있었으며, 수렴속도는 Model I은 256.008초, Model II는 235.729초로 Model II가 Model I 보다 약 10% 정도 개선된 것을 확인할 수 있었다. 개발된 프로그램을 기존 D/B와 연계한다면 농가 및 지자체 등에 지속적인 개량 정보를 제공할 수 있으며, 농가 단위 암소 유전능력평가로 암소개량을 도모할 수 있을 것이라 사료된다.