以上で述べた各手法の計算時間をまとめたものを表4-6-1に示します。
No.2-3からマルチスレッド/マルチプロセスにより約1.7倍速くなることがわかります。
ただし、CPUにXeonを用いるとさらに速くなります。
一方No.4-5からGPUを用いるCUDAはさらに大幅に速くなります。
GPUはプログラミングの作業量は増えますが高速化には一番効果があります。
ただし、GPUはメモリー容量がCPUに比べて一般に小さく、大規模問題に適用できないという限界があります。
| No. | ハードウェア | 高速化手法 | 計算時間 | 速度比 | 出所 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | CPU | 高速化なし | 233.5秒 | 1.0 | 表4-2-1 |
| 2 | CPU | OpenMP 4スレッド | 134.6秒 | 1.73 | 表4-2-1 |
| 3 | CPU | MPI 4プロセス | 134.4秒 | 1.74 | 表4-3-1 |
| 4 | GPU | CUDA 1GPU | 10.8秒 | 21.6 | 表4-4-1 |
| 5 | GPU | CUDA+MPI 2GPU | 6.9秒 | 33.8 | 表4-5-1 |
| 参考 | CPU(Xeon) | MPI 40プロセス | 17.1秒 | 13.7 | 表4-3-3 |