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高精度CFD程序的内外子区域划分异构并行算法
被引量：
1
1
作者
王巍
徐传福
车永刚
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期31-40,共10页
对计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)程序CNS提出一种Offload模式下对任务内外子区域划分的异构并行算法,结合结构化网格下有限差分计算和四阶龙格-库塔方法的特点,引入ghost网格点区域,设计了一种ghost区域收缩计算策略...
对计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)程序CNS提出一种Offload模式下对任务内外子区域划分的异构并行算法,结合结构化网格下有限差分计算和四阶龙格-库塔方法的特点,引入ghost网格点区域,设计了一种ghost区域收缩计算策略,显著降低了异构计算资源之间的数据传输开销,负载均衡时CPU端的计算与MPI通信完全和加速器端的计算重叠,提高了异构协同并行性。推导了保证计算正确性的ghost区域的参数,分析了负载均衡的条件。在“CPU(Intel Haswell Xeon E5-267012 cores×2)+加速器(Xeon Phi 7120A×2)”的服务器上测得该算法较直接将任务子块整体迁至加速器端计算的异构算法性能平均提升至5.9倍,较MPI/OpenMP两级并行算法使用24个纯CPU核的性能,该算法使用单加速器时加速至1.27倍,使用双加速器加速至1.45倍。讨论和分析了性能瓶颈与存在的问题。
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关键词
高精度CFD程序
四阶龙格-库塔法
异构并行算法
内外子区域划分
性能分析
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职称材料
面向GPU平台的并行结构化稀疏三角方程组求解器
被引量：
1
2
作者
陈道琨
杨超
+1 位作者
刘芳芳
马文静
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第11期4941-4951,共11页
稀疏三角线性方程组求解(SpTRSV)是预条件子部分的重要操作,其中结构化SpTRSV问题,在以迭代方法求解偏微分方程组的科学计算程序中,是一种较为常见的问题类型,而且通常是科学计算程序的需要解决的一个性能瓶颈.针对GPU平台,目前以CUSPA...
稀疏三角线性方程组求解(SpTRSV)是预条件子部分的重要操作,其中结构化SpTRSV问题,在以迭代方法求解偏微分方程组的科学计算程序中,是一种较为常见的问题类型,而且通常是科学计算程序的需要解决的一个性能瓶颈.针对GPU平台,目前以CUSPARSE为代表的商用GPU数学库,采用分层调度(level-scheduling)方法并行化SpTRSV操作.该方法不仅预处理耗时较长,而且在处理结构化SpTRSV问题时会出现较为严重GPU线程闲置问题.针对结构化SpTRSV问题,提出一种面向结构化SpTRSV问题的并行算法.该算法利用结构化SpTRSV问题的特殊非零元分布规律进行任务划分,避免对输入问题的非零元结构进行预处理分析.并对现有分层调度方法的逐元素处理策略进行改进,在有效缓解GPU线程闲置问题的基础上,还隐藏了部分矩阵非零元素的访存延迟.还根据算法的任务划分特点,采用状态变量压缩技术,显著提高算法状态变量操作的缓存命中率.在此基础上,还结合谓词执行等GPU硬件特性,对算法实现进行全面的优化.所提算法在NVIDIA V100 GPU上的实测性能,相比CUSPARSE平均有2.71倍的加速效果,有效访存带宽最高可达225.2 GB/s.改进后的逐元素处理策略,配合针对GPU硬件的一系列调优手段,优化效果显著,将算法的有效访存带宽提高了约1.15倍.
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关键词
稀疏三角线性方程组求解(SpTRSV)
模板计算
结构化网格
GPU
异构并行算法
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职称材料
题名
高精度CFD程序的内外子区域划分异构并行算法
被引量：
1
1
作者
王巍
徐传福
车永刚
机构
国防科技大学计算机学院
出处
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期31-40,共10页
基金
国家重点研发计划资助项目(2017YFB0202403)
国家自然科学基金资助项目(61561146395,61772542)。
文摘
对计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)程序CNS提出一种Offload模式下对任务内外子区域划分的异构并行算法,结合结构化网格下有限差分计算和四阶龙格-库塔方法的特点,引入ghost网格点区域,设计了一种ghost区域收缩计算策略,显著降低了异构计算资源之间的数据传输开销,负载均衡时CPU端的计算与MPI通信完全和加速器端的计算重叠,提高了异构协同并行性。推导了保证计算正确性的ghost区域的参数,分析了负载均衡的条件。在“CPU(Intel Haswell Xeon E5-267012 cores×2)+加速器(Xeon Phi 7120A×2)”的服务器上测得该算法较直接将任务子块整体迁至加速器端计算的异构算法性能平均提升至5.9倍,较MPI/OpenMP两级并行算法使用24个纯CPU核的性能,该算法使用单加速器时加速至1.27倍,使用双加速器加速至1.45倍。讨论和分析了性能瓶颈与存在的问题。
关键词
高精度CFD程序
四阶龙格-库塔法
异构并行算法
内外子区域划分
性能分析
Keywords
high order CFD program
fourth order Runge-Kutta method
heterogeneous parallel algorithm
inner-out subdomain division
performance analysis
分类号
TN95 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
面向GPU平台的并行结构化稀疏三角方程组求解器
被引量：
1
2
作者
陈道琨
杨超
刘芳芳
马文静
机构
中国科学院软件研究所、并行软件与计算科学实验室
中国科学院大学
北京大学数学科学学院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第11期4941-4951,共11页
基金
国家重点研发计划高性能计算重点专项(2020YFB0204601)。
文摘
稀疏三角线性方程组求解(SpTRSV)是预条件子部分的重要操作,其中结构化SpTRSV问题,在以迭代方法求解偏微分方程组的科学计算程序中,是一种较为常见的问题类型,而且通常是科学计算程序的需要解决的一个性能瓶颈.针对GPU平台,目前以CUSPARSE为代表的商用GPU数学库,采用分层调度(level-scheduling)方法并行化SpTRSV操作.该方法不仅预处理耗时较长,而且在处理结构化SpTRSV问题时会出现较为严重GPU线程闲置问题.针对结构化SpTRSV问题,提出一种面向结构化SpTRSV问题的并行算法.该算法利用结构化SpTRSV问题的特殊非零元分布规律进行任务划分,避免对输入问题的非零元结构进行预处理分析.并对现有分层调度方法的逐元素处理策略进行改进,在有效缓解GPU线程闲置问题的基础上,还隐藏了部分矩阵非零元素的访存延迟.还根据算法的任务划分特点,采用状态变量压缩技术,显著提高算法状态变量操作的缓存命中率.在此基础上,还结合谓词执行等GPU硬件特性,对算法实现进行全面的优化.所提算法在NVIDIA V100 GPU上的实测性能,相比CUSPARSE平均有2.71倍的加速效果,有效访存带宽最高可达225.2 GB/s.改进后的逐元素处理策略,配合针对GPU硬件的一系列调优手段,优化效果显著,将算法的有效访存带宽提高了约1.15倍.
关键词
稀疏三角线性方程组求解(SpTRSV)
模板计算
结构化网格
GPU
异构并行算法
Keywords
sparse triangular solver(SpTRSV)
stencil computation
structured grid
GPU
heterogeneous parallel computing
分类号
TP30 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高精度CFD程序的内外子区域划分异构并行算法
王巍
徐传福
车永刚
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
面向GPU平台的并行结构化稀疏三角方程组求解器
陈道琨
杨超
刘芳芳
马文静
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
1
在线阅读
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职称材料
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