声子BTE应用的并行和优化研究

TP391; 声子玻尔兹曼输运方程(BTE)可以有效地模拟介观尺度下的导热问题,相比于随机性方法,以有限体积法为代表的确定性方法求解声子BTE方程被认为更有希望解决工程实际问题.但是有限体积法求解BTE具有迭代步数多,迭代时间长的问题.为此提出了声子BTE方程迭代求解部分在GPU上的并行加速方案,并设计适当的线程分配方式及数据存储格式,采用循环展开和内核融合等优化手段对迭代过程进行并行加速.此外,采用基于角方向的并行策略,使用MPI+CUDA、CUDA-Aware MPI和NCCL函数的方式实现了声子BTE求解多GPU并行版本.实验结果表明,相较于Intel Xeon Gold 6248上的串...

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Published in:计算机科学与探索 Vol. 14; no. 8; pp. 1288 - 1297
Main Authors: 文敏华, 刘永志, 鲍华, 胡跃, 沈泳星, 韦建文, 林新华
Format: Journal Article
Language:Chinese
Published: 上海交通大学 高性能计算中心,上海 200240%上海交通大学 密西根学院,上海 200240 01.08.2020
Subjects:
DGX-2
统一计算设备架构(CUDA)
玻尔兹曼输运方程(BTE)
并行加速
ISSN:1673-9418
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Abstract TP391; 声子玻尔兹曼输运方程(BTE)可以有效地模拟介观尺度下的导热问题,相比于随机性方法,以有限体积法为代表的确定性方法求解声子BTE方程被认为更有希望解决工程实际问题.但是有限体积法求解BTE具有迭代步数多,迭代时间长的问题.为此提出了声子BTE方程迭代求解部分在GPU上的并行加速方案,并设计适当的线程分配方式及数据存储格式,采用循环展开和内核融合等优化手段对迭代过程进行并行加速.此外,采用基于角方向的并行策略,使用MPI+CUDA、CUDA-Aware MPI和NCCL函数的方式实现了声子BTE求解多GPU并行版本.实验结果表明,相较于Intel Xeon Gold 6248上的串行版本,在单块V100 GPU上获得了最大31.5倍的加速.同时使用NCCL函数的GPU并行版本在8台DGX-2节点共计128块V100 GPU上最高达到了83％的并行效率,比MPI+CUDA版本提升57％.
AbstractList TP391; 声子玻尔兹曼输运方程(BTE)可以有效地模拟介观尺度下的导热问题,相比于随机性方法,以有限体积法为代表的确定性方法求解声子BTE方程被认为更有希望解决工程实际问题.但是有限体积法求解BTE具有迭代步数多,迭代时间长的问题.为此提出了声子BTE方程迭代求解部分在GPU上的并行加速方案,并设计适当的线程分配方式及数据存储格式,采用循环展开和内核融合等优化手段对迭代过程进行并行加速.此外,采用基于角方向的并行策略,使用MPI+CUDA、CUDA-Aware MPI和NCCL函数的方式实现了声子BTE求解多GPU并行版本.实验结果表明,相较于Intel Xeon Gold 6248上的串行版本,在单块V100 GPU上获得了最大31.5倍的加速.同时使用NCCL函数的GPU并行版本在8台DGX-2节点共计128块V100 GPU上最高达到了83％的并行效率,比MPI+CUDA版本提升57％.
Author 沈泳星
鲍华
胡跃
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韦建文
刘永志
文敏华
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