基于Intel MIC架构的3D有限差分算法优化

摘要：

有限差分算法是一种基于偏微分方程的数值离散方法,被广泛应用于弹性波传播问题的数值模拟中.该算法访存跨度大、计算密度高、CPU利用率低,这在实际应用中成为了性能瓶颈.针对上述问题,在详析3D有限差分算法(3DFD)的基础上,基于Intel MIC架构,采用三步递进法对其进行优化:首先,通过分支消除、循环展开、不变量外提等基本优化法削减计算强度并为向量化扫除障碍;然后,通过分析数据依赖及循环分块,使用向量指令集改写核心算法等并行优化法,充分利用MIC协处理器多线程、长向量的机制;最后,在异构众核平台(CPU-+-MIC:Many Integrated Cores)下通过数据传输最小化、负载均衡等异构协同优化法实现CPU和MIC的并行计算.实验验证,与原有算法相比,优化后的算法在异构平台上获得了50～120倍的加速.

关键词：有限差分算法、MIC架构、向量化、异构协同、并行计算

所属期刊栏目：44

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2017-06-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：26-32