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CPU/GPU协同并行计算研究综述
被引量：
97
1
作者
卢风顺
宋君强
+1 位作者
银福康
张理论
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2011年第3期5-9,46,共6页
CPU/GPU异构混合并行系统以其强劲计算能力、高性价比和低能耗等特点成为新型高性能计算平台,但其复杂体系结构为并行计算研究提出了巨大挑战。CPU/GPU协同并行计算属于新兴研究领域,是一个开放的课题。根据所用计算资源的规模将CPU/GP...
CPU/GPU异构混合并行系统以其强劲计算能力、高性价比和低能耗等特点成为新型高性能计算平台,但其复杂体系结构为并行计算研究提出了巨大挑战。CPU/GPU协同并行计算属于新兴研究领域,是一个开放的课题。根据所用计算资源的规模将CPU/GPU协同并行计算研究划分为三类,尔后从立项依据、研究内容和研究方法等方面重点介绍了几个混合计算项目,并指出了可进一步研究的方向,以期为领域科学家进行协同并行计算研究提供一定参考。
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关键词
异构混合
协同并行计算
GPU
计算
性能优化
可扩展
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职称材料
面向国产异构DCU平台的大规模并行矩量法研究
2
作者
贾瑞鹏
林中朝
+2 位作者
左胜
张玉
杨美红
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期76-83,共8页
面向国产异构众核处理器超级计算机发展趋势,实现了基于CPU+DCU国产异构并行系统的大规模并行高阶矩量法。在同构并行矩量法负载均衡策略的基础上,提出了一种“MPI+openMP+DCU”的高效异构并行编程框架,解决了计算任务与计算能力不匹配...
面向国产异构众核处理器超级计算机发展趋势,实现了基于CPU+DCU国产异构并行系统的大规模并行高阶矩量法。在同构并行矩量法负载均衡策略的基础上,提出了一种“MPI+openMP+DCU”的高效异构并行编程框架,解决了计算任务与计算能力不匹配的问题,实现了矩量法异构并行计算过程的负载均衡。采用细粒度任务划分策略与异步通信技术,对深度计算处理器计算过程进行了流水线优化设计,实现了计算与通信重叠,提升了矩量法异构协同计算的效率。通过与有限元法的仿真结果对比,验证了CPU+DCU异构并行矩量法的准确性。基于国产深度计算处理器异构平台的可扩展性分析结果表明,与单纯CPU计算相比,所实现的CPU+DCU异构协同计算方法能够获得5.5~7.0倍的加速效果,且在国家超级计算西安中心能够实现全系统运行,并行规模从360节点扩展到3 600节点(共1 036 800个处理器核心),并行效率可以达到约73.5%。
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关键词
高阶矩量法
国产异构
并行
系统
深度
计算
处理器
异构
协同并行计算
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职称材料
题名
CPU/GPU协同并行计算研究综述
被引量：
97
1
作者
卢风顺
宋君强
银福康
张理论
机构
国防科学技术大学计算机学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2011年第3期5-9,46,共6页
基金
国家自然科学基金(40505023)资助
文摘
CPU/GPU异构混合并行系统以其强劲计算能力、高性价比和低能耗等特点成为新型高性能计算平台,但其复杂体系结构为并行计算研究提出了巨大挑战。CPU/GPU协同并行计算属于新兴研究领域,是一个开放的课题。根据所用计算资源的规模将CPU/GPU协同并行计算研究划分为三类,尔后从立项依据、研究内容和研究方法等方面重点介绍了几个混合计算项目,并指出了可进一步研究的方向,以期为领域科学家进行协同并行计算研究提供一定参考。
关键词
异构混合
协同并行计算
GPU
计算
性能优化
可扩展
Keywords
Heterogeneous hybrid
Synergetic parallel computing
GPU computing
Performance optimization
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
面向国产异构DCU平台的大规模并行矩量法研究
2
作者
贾瑞鹏
林中朝
左胜
张玉
杨美红
机构
西安电子科技大学电子工程学院
齐鲁工业大学计算机科学与技术学院
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期76-83,共8页
基金
陕西省重点研发计划(2023-ZDLGY-09,2022ZDLGY02-01,2021GXLH-02)
中央高校基本科研业务费专项资金(QTZX23018)。
文摘
面向国产异构众核处理器超级计算机发展趋势,实现了基于CPU+DCU国产异构并行系统的大规模并行高阶矩量法。在同构并行矩量法负载均衡策略的基础上,提出了一种“MPI+openMP+DCU”的高效异构并行编程框架,解决了计算任务与计算能力不匹配的问题,实现了矩量法异构并行计算过程的负载均衡。采用细粒度任务划分策略与异步通信技术,对深度计算处理器计算过程进行了流水线优化设计,实现了计算与通信重叠,提升了矩量法异构协同计算的效率。通过与有限元法的仿真结果对比,验证了CPU+DCU异构并行矩量法的准确性。基于国产深度计算处理器异构平台的可扩展性分析结果表明,与单纯CPU计算相比,所实现的CPU+DCU异构协同计算方法能够获得5.5~7.0倍的加速效果,且在国家超级计算西安中心能够实现全系统运行,并行规模从360节点扩展到3 600节点(共1 036 800个处理器核心),并行效率可以达到约73.5%。
关键词
高阶矩量法
国产异构
并行
系统
深度
计算
处理器
异构
协同并行计算
Keywords
method of moments
domestic heterogeneous platforms
deep computing unit(DCU)
parallel algorithm
分类号
TN820 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
CPU/GPU协同并行计算研究综述
卢风顺
宋君强
银福康
张理论
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2011
97
在线阅读
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职称材料
2
面向国产异构DCU平台的大规模并行矩量法研究
贾瑞鹏
林中朝
左胜
张玉
杨美红
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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