光滑粒子流体动力学方法的高效异构加速

	光滑粒子流体动力学方法的高效异构加速
	王迎瑞 1; 黎雷生 2; 王景焘 3; 田荣 3
	2017
发表期刊	计算机学报
ISSN	0254-4164
卷号	40.0 期号:009 页码:2040
摘要	目前，光滑粒子流体动力学方法的GPu加速几乎都是基于简化的Euler控制方程，完整的Navier-stokes方程的GPU实现非常少，且对其困难、优化策略、加速效果的描述较为模糊．另一方面，CPU—GPU协同方式深刻影响着异构平台的整体效率，GPU加速模型还有待进一步探讨．文中的目的是将自主开发的、基于Navier—Stokes方程的SPH应用程序petaPar在异构平台上进行高效加速．文中首先从数学公式的角度分析了Euler方程和Navier—Stokes方程的计算特征，并总结了Navier—Stokes方程在GPU加速中面临的困难．由于Euler方程只含有简单的标量和向量计算，是典型的适合GPU的计算密集轻量级kernel；而完整形式的Navie〉Stokes方程涉及复杂的材料本构和大量张量计算，需要面对GPU上大kernel带来的系列问题，如访存压力、cache不足、低占用率、寄存器溢出等．文中通过减少粒子属性、提取操作到粒子更新、利用粒子的重用度、最大化GPU占用率等策略对Navier-Stokes方程的粒子交互kernel进行优化，具体实现见5．1节．同时，文中调研了三种GPU加速模型：热点加速、全GPU加速以及对等协同，分析了其开发投入、应用范围、理论加速比等，并深入探讨了对等协同模型的通信优化策略．由于通信粒子的不连续分布，GPU端通信粒子的抽取、插入、删除等操作本质上是对不连续内存的并行操作，会严重影响CPU—GPU的同步效果，而相关文献对此问题没有阐述．我们通过改进粒子索引规则解决此问题：粒子排序时不仅考虑网格编号，还要考虑网格类型，具体实现见5．2．3节．基于Euler方程和Navier—Stokes方程实现并分析了三种GPU加速模型．测试结果显示，三种模型下，Euler方程分别获得了8倍、33倍、36倍的加速，Navier-Stokes方程分别获得了6倍、15倍、20倍的加速．全GPU加速均突破了热点加速的加速比理论上限，对等协同比之全GPU加速又可以获得进一步提高．特别是对于Navier-Stokes方程，采用文中的kernel优化策略及对等协同模型，最终在异构平台上实现了20倍的整体加速．针对Navier—Stokes方程的对等协同版本这一应用范围最广、加速效果最好的实现，在Titan超级计算机的6个和1024个异构计算节点上进行了强、弱可扩展性测试，分别获得了67．1％和75．2％的并行效率．
关键词	CPU—GPU耦合计算热点加速全GPU加速对等协同粒子模拟光滑粒子流体动力学 petaPar
语种	英语
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/36908
专题	中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位	1.中国科学院计算技术研究所 2.中国科学院软件研究所 3.中国工程物理研究院高性能数值模拟软件中心
第一作者单位	中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式 GB/T 7714	王迎瑞,黎雷生,王景焘,等. 光滑粒子流体动力学方法的高效异构加速[J]. 计算机学报,2017,40.0(009):2040.
APA	王迎瑞,黎雷生,王景焘,&田荣.(2017).光滑粒子流体动力学方法的高效异构加速.计算机学报,40.0(009),2040.
MLA	王迎瑞,et al."光滑粒子流体动力学方法的高效异构加速".计算机学报 40.0.009(2017):2040.