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SW26010处理器上的并行结构化稀疏三角方程组求解器
被引量：
1
1
作者
陈道琨
刘芳芳
杨超
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第12期4452-4463,共12页
稀疏三角线性方程组求解(Sp TRSV)在科学与工程计算领域是比较重要的核心计算函数,其中基于结构化网格构造的线性方程组是Sp TRSV求解器经常遇到的一类问题.在国产神威?太湖之光超级计算机所配备的SW26010处理器上,Sp TRSV求解器通常需...
稀疏三角线性方程组求解(Sp TRSV)在科学与工程计算领域是比较重要的核心计算函数,其中基于结构化网格构造的线性方程组是Sp TRSV求解器经常遇到的一类问题.在国产神威?太湖之光超级计算机所配备的SW26010处理器上,Sp TRSV求解器通常需要结合该平台的架构特点,通过搭建一定的数据路由体系来满足各工作线程对未知量数据的需求.面向与结构化网格相关的稀疏三角方程组问题,提出一套适用于SW26010处理器的并行求解器.该求解器在任务划分阶段将各线程的数据依赖模式限制在相对可控的范围之内,并在无数据路由的条件下解决线程的通信问题,不仅消除了数据路由带来的额外通信开销,而且适用的问题范围也不再受数据路由规则的制约.经测试,针对多种不同类型的结构化网格问题,提出的求解器框架的平均访存带宽利用率达88.2%,部分问题的访存带宽可达平台峰值带宽的94.5%(24.5 GB/s),整体性能相比现有工作有较为明显的提高.
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关键词
稀疏
三角
线性方程
求解
(
sp
TRSV)
结构化网格
SW26010处理器
异构计算
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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
(
sp
TRSV)
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
SW26010处理器上的并行结构化稀疏三角方程组求解器
被引量：
1
1
作者
陈道琨
刘芳芳
杨超
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
2022年第12期4452-4463,共12页
基金
国家重点研发计划(2020YFB0204601,2016YFB0200603)。
文摘
稀疏三角线性方程组求解(Sp TRSV)在科学与工程计算领域是比较重要的核心计算函数,其中基于结构化网格构造的线性方程组是Sp TRSV求解器经常遇到的一类问题.在国产神威?太湖之光超级计算机所配备的SW26010处理器上,Sp TRSV求解器通常需要结合该平台的架构特点,通过搭建一定的数据路由体系来满足各工作线程对未知量数据的需求.面向与结构化网格相关的稀疏三角方程组问题,提出一套适用于SW26010处理器的并行求解器.该求解器在任务划分阶段将各线程的数据依赖模式限制在相对可控的范围之内,并在无数据路由的条件下解决线程的通信问题,不仅消除了数据路由带来的额外通信开销,而且适用的问题范围也不再受数据路由规则的制约.经测试,针对多种不同类型的结构化网格问题,提出的求解器框架的平均访存带宽利用率达88.2%,部分问题的访存带宽可达平台峰值带宽的94.5%(24.5 GB/s),整体性能相比现有工作有较为明显的提高.
关键词
稀疏
三角
线性方程
求解
(
sp
TRSV)
结构化网格
SW26010处理器
异构计算
Keywords
sp
arse triangular solver(
sp
TRSV)
structured-grid
SW26010 processor
heterogeneous computing
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
(
sp
TRSV)
模板计算
结构化网格
GPU
异构并行算法
Keywords
sp
arse triangular solver(
sp
TRSV)
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]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
SW26010处理器上的并行结构化稀疏三角方程组求解器
陈道琨
刘芳芳
杨超
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
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
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职称材料
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