多GPU混合结构下FMM近程算法的优化

摘要：

近几年,在高性能计算领域,GPU+CPU混合结构成为许多高性能计算机的主要结构,得到了广泛的应用.由于混合结构的特殊性,分析了传统的阿姆达尔定律,将其推广到混合结构中.针对FMM算法中近程计算部分在multi-GPU+CPU混合结构中存在的任务均衡以及通信延时等问题,在混合结构阿姆达尔定律的指导下,提出了多GPU调度模型和两级流水模型.该调度模型能够有效地进行多个GPU之间负载的均衡,缓解近程计算的非均匀性所带来的问题;同时,两级流水模型使CPU和GPU可以并行工作,通过计算和访存的重叠,来隐藏访存带来的延时问题,提高运算部件的利用率.实验验证和数据的比较证明了上述优化的可行性,该优化方案进一步加速了算法的执行.

关键词：混合结构、GPU、快速多极子算法(FMM)、PetFMM、流水线

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2013-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：37-42