發(fā)布時間：2018-04-28 21:28

  本文選題：至強(qiáng)融核 + 全局?jǐn)?shù)組��； 參考：《計算機(jī)研究與發(fā)展》2017年04期

【摘要】：科學(xué)與工程應(yīng)用對計算性能要求的不斷增加使得異構(gòu)計算得到了迅速發(fā)展,然而CPU與加速單元之間沒有共享內(nèi)存的特點(diǎn)增加了異構(gòu)編程難度,編程人員必須顯式地指定數(shù)據(jù)在不同設(shè)備之間的傳遞情況.全局?jǐn)?shù)組(global arrays,GA)模型基于聚合遠(yuǎn)程內(nèi)存拷貝接口(ARMCI)為分布式存儲系統(tǒng)提供異步單邊通信、共享內(nèi)存的編程環(huán)境,但ARMCI接口拓展的復(fù)雜性使得GA不能根據(jù)特定計算平臺的特點(diǎn)迅速在該平臺上實(shí)現(xiàn).CoGA模型是對GA模型的異構(gòu)拓展,旨在為CPU+英特爾至強(qiáng)融核(MIC)的異構(gòu)系統(tǒng)提供全局?jǐn)?shù)組結(jié)構(gòu),隱藏數(shù)據(jù)傳輸細(xì)節(jié)從而簡化異構(gòu)編程難度.CoGA基于MIC上的對稱傳輸接口(SCIF)實(shí)現(xiàn)對CPU和MIC的內(nèi)存管理,并結(jié)合SCIF遠(yuǎn)程內(nèi)存訪問特點(diǎn)優(yōu)化CPU與MIC間的數(shù)據(jù)傳輸性能.最后,通過數(shù)據(jù)傳輸帶寬、通信延遲和稀疏矩陣乘問題的測試,證明了CoGA簡化編程并優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸性能的有效性和實(shí)用性.
[Abstract]:The increasing demand for computing performance in scientific and engineering applications has led to rapid development of heterogeneous computing. However, the fact that there is no shared memory between CPU and accelerator increases the difficulty of heterogeneous programming. Programmers must explicitly specify how data is passed between different devices. The global array model based on the aggregate remote memory copy interface (ARMCI) provides asynchronous unilateral communication and shared memory programming environment for distributed storage systems. However, because of the complexity of ARMCI interface expansion, GA can not rapidly implement the .CoGA model on the platform according to the characteristics of the specific computing platform. It is a heterogeneous extension of the GA model, aiming at providing a global array structure for the heterogeneous system of CPU Intel to strong core. Hiding the details of data transmission simplifies heterogeneous programming. CoGA implements memory management of CPU and MIC based on symmetric transport interface on MIC, and optimizes the data transfer performance between CPU and MIC in combination with the characteristics of SCIF remote memory access. Finally, the validity and practicability of CoGA to simplify programming and optimize data transmission performance are proved by testing data transmission bandwidth, communication delay and sparse matrix multiplication problem.
【作者單位】： 高性能計算國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(國防科學(xué)技術(shù)大學(xué));國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)計算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61120106005)~~
【分類號】：TP333

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本文編號：1816974