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SW39000处理器上顺序任务流多从核辅助并行构图算法
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作者 傅游 贾淑慧 +3 位作者 陈莉 花嵘 杜云龙 高希然 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第6期1455-1468,共14页
顺序任务流(sequential task flow,STF)将对共享数据的访问表示为任务之间的依赖关系,STF运行时系统通过任务构造、依赖分析和任务依赖图(task dependence graph,TDG)生成、任务调度实现异步并行,这3个环节的开销直接影响并行程序的性能... 顺序任务流(sequential task flow,STF)将对共享数据的访问表示为任务之间的依赖关系,STF运行时系统通过任务构造、依赖分析和任务依赖图(task dependence graph,TDG)生成、任务调度实现异步并行,这3个环节的开销直接影响并行程序的性能.目前以STF为核心的AceMesh运行时系统,在SW39000处理器上仅使用单主核构图、多从核执行的方式.然而,SW39000处理器离散访存性能较弱,细粒度任务构图离散访存增多,构图更容易成为瓶颈.对此,提出了一种利用多从核辅助主核进行构图的算法.首先,分析在依赖分析和TDG生成过程中的并行性,在SW39000处理器上实现了一种基于胖任务依赖图(fatTDG)的多核辅助并行构图算法PFBH(parallelized fatTDG building algorithm with helpers)并进行优化.其次,针对线程间的主存资源竞争问题,提出构图与执行并行中从核资源调节方法及参数选择.最终,在5类典型应用下进行实验测试.与单核串行构图系统相比,在细粒度任务场景下最高加速为1.75倍;与SW39000处理器上的OpenACC模型相比,AceMesh最高可达2倍加速. 展开更多
关键词 顺序任务流 异构众核并行 任务调度 并行构图 多从协同 SW39000
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面向国产申威26010众核处理器的SpMV实现与优化 被引量:13
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作者 刘芳芳 杨超 +2 位作者 袁欣辉 吴长茂 敖玉龙 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第12期3921-3932,共12页
世界首台峰值性能超过100P的超级计算机——神威太湖之光已经研制完成,该超级计算机采用了国产申威异构众核处理器,该处理器不同于现有的纯CPU,CPU-MIC,CPU-GPU架构,采用了主-从核架构,单处理器峰值计算能力为3TFlops/s,访存带宽为130GB... 世界首台峰值性能超过100P的超级计算机——神威太湖之光已经研制完成,该超级计算机采用了国产申威异构众核处理器,该处理器不同于现有的纯CPU,CPU-MIC,CPU-GPU架构,采用了主-从核架构,单处理器峰值计算能力为3TFlops/s,访存带宽为130GB/s.稀疏矩阵向量乘SpMV(sparse matrix-vector multiplication)是科学与工程计算中的一个非常重要的核心函数,众所周知,其是带宽受限型的,且存在间接访存操作.国产申威处理器给稀疏矩阵向量乘的高效实现带来了很大的挑战.针对申威处理器提出了一种CSR格式SpMV操作的通用异构众核并行算法,该算法从任务划分、LDM空间划分方面进行精细设计,提出了一套动静态buffer的缓存机制以提升向量x的访存命中率,提出了一套动静态的任务调度方法以实现负载均衡.另外还分析了该算法中影响SpMV性能的几个关键因素,并开展了自适应优化,进一步提升了性能.采用Matrix Market矩阵集中具有代表性的16个稀疏矩阵进行了测试,相比主核版最高有10倍左右的加速,平均加速比为6.51.通过采用主核版CSR格式SpMV的访存量进行分析,测试矩阵最高可达该处理器实测带宽的86%,平均可达到47%. 展开更多
关键词 稀疏矩阵向量乘 SpMV 申威26010处理器 异构众核并行 自适应优化
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新一代神威处理器上高效任务流并行系统 被引量:1
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作者 傅游 杜雷明 +1 位作者 高希然 陈莉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第12期137-146,共10页
我国自主研制的新一代神威超级计算机相比前一代的神威太湖之光,具有更强大的内存系统和更高的计算密度,其主力编程模型仍然是块同步(Bulk Synchronous Parallelism,BSP)模型。顺序任务流(Sequential Task Flow,STF)模型基于数据流信息... 我国自主研制的新一代神威超级计算机相比前一代的神威太湖之光,具有更强大的内存系统和更高的计算密度,其主力编程模型仍然是块同步(Bulk Synchronous Parallelism,BSP)模型。顺序任务流(Sequential Task Flow,STF)模型基于数据流信息实现对串行程序的自动任务并行,并通过任务间的细粒度同步实现异步并行,相比于BSP模型的全局同步,并行度更高,负载更均衡。STF模型为用户高效使用神威平台提供了一种新选择。但在众核系统上,STF模型的运行时开销会直接影响并行程序性能。首先,分析新一代神威处理器影响STF模型高效实现的两个特征;然后,利用处理器架构的独有特性,提出一种基于代理的数据流构图机制以实现模型的构图需求,以及一种无锁的集中式任务调度机制以优化调度开销。最后,基于以上技术,为AceMesh模型实现了高效的任务流并行系统。实验表明,实现的任务流并行系统相比传统运行时支持优势显著,在细粒度任务场景下最高加速2.37倍;AceMesh性能高于神威平台的OpenACC模型,对典型应用的加速最高达到2.07倍。 展开更多
关键词 顺序任务流模型 异构众核并行 任务调度 数据流并行 块同步模型
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