大規(guī)模科學(xué)與工程計算已經(jīng)成為當(dāng)前科學(xué)研究不可或缺的重要手段,極大地推動了科技的發(fā)展和人類的進(jìn)步。當(dāng)前超級計算機(jī)已經(jīng)進(jìn)入千萬億次（Peta-scale）浮點計算能力的時代,但諸如高能核物理、材料化學(xué)、生命科學(xué)等一系列挑戰(zhàn)性計算應(yīng)用表現(xiàn)出對百億億次級（Exascale）計算能力的超高需求。由于GPU、MIC（又稱Xeon Phi coprocessor）等加速器的性能功耗比優(yōu)勢,基于加速器搭建異構(gòu)超級計算機(jī)已經(jīng)成為高性能計算領(lǐng)域從P級到E級發(fā)展的重要趨勢,如基于NVIDIA GPU加速器的天河-1A,和基于Intel新型MIC加速器的天河-2。領(lǐng)域應(yīng)用軟件是發(fā)揮E級計算系統(tǒng)能力的保障。然而,異構(gòu)體系結(jié)構(gòu)在緩解通信墻、可靠性墻和能耗墻的同時,加劇了編程墻。因此,如何快速地開發(fā)大規(guī)模并行應(yīng)用程序,高效率地發(fā)揮當(dāng)前高性能異構(gòu)系統(tǒng)的性能,已經(jīng)成為當(dāng)前異構(gòu)并行計算研究面臨的一個挑戰(zhàn)性問題。我國自主研發(fā)高性能超級計算機(jī)系統(tǒng)的能力已達(dá)到國際頂尖水平,然而與其不相匹配的是,我國的高性能計算應(yīng)用軟件開發(fā)的水平還遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于國際先進(jìn)水平。本文面向真實的應(yīng)用領(lǐng)域,根據(jù)課題研究和工程項目實際結(jié)合的需要選取了3個具有... 

【文章來源】：國防科技大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：162 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景
        1.1.1 加速器增強(qiáng)型異構(gòu)計算系統(tǒng)
        1.1.2 大規(guī)模應(yīng)用對高性能計算的迫切需求
        1.1.3 應(yīng)用領(lǐng)域的異構(gòu)大規(guī)模并行計算面臨的挑戰(zhàn)
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 典型大規(guī)模異構(gòu)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
        1.2.2 大規(guī)模異構(gòu)系統(tǒng)編程模型
        1.2.3 基于大規(guī)模異構(gòu)系統(tǒng)的應(yīng)用
    1.3 本文研究內(nèi)容和貢獻(xiàn)
    1.4 論文結(jié)構(gòu)
第二章 面向貝葉斯進(jìn)化分析的大規(guī)模異構(gòu)混合計算
    2.1 引言
    2.2 背景
        2.2.1 MrBayes概述
        2.2.2 同時利用CPU和GPU的挑戰(zhàn)
    2.3 方法
        2.3.1 oMC3算法
        2.3.2 負(fù)載劃分策略
    2.4 結(jié)果和討論
        2.4.1 實驗設(shè)置
        2.4.2 單計算節(jié)點上的性能
        2.4.3 驗證負(fù)載劃分策略
        2.4.4 多節(jié)點擴(kuò)展性
    2.5 小結(jié)
第三章 基于GPU陣列計算的組織級心電模擬性能研究
    3.1 引言
    3.2 數(shù)學(xué)模型
    3.3 數(shù)值方法
    3.4 并行實現(xiàn)
        3.4.1 使用多個GPU
        3.4.2 GPU上的計算Kernel
    3.5 實驗與性能分析
        3.5.1 模擬設(shè)置和結(jié)果
        3.5.2 單GPU性能與單CPU核性能比較
        3.5.3 多GPU上的性能
        3.5.4 通信開銷的討論
        3.5.5 預(yù)測時間開銷
    3.6 小結(jié)
第四章 接近納米級精度的鈣動力模擬并行計算方案
    4.1 引言
    4.2 應(yīng)用描述
        4.2.1 數(shù)學(xué)模型
        4.2.2 數(shù)值方法
    4.3 目標(biāo)體系結(jié)構(gòu)
    4.4 實現(xiàn)和優(yōu)化
        4.4.1 整體策略
        4.4.2 單協(xié)處理器利用
        4.4.3 單結(jié)點利用
        4.4.4 多節(jié)點效率
    4.5 性能研究
        4.5.1 單協(xié)處理器性能
        4.5.2 單結(jié)點的性能
        4.5.3 弱擴(kuò)展性
        4.5.4 強(qiáng)擴(kuò)展性
    4.6 模擬結(jié)果
    4.7 小結(jié)
第五章 面向模板計算的新型異構(gòu)并行編程框架
    5.1 引言
    5.2 背景
        5.2.1 目標(biāo)體系結(jié)構(gòu)
        5.2.2 編程模型和模式
    5.3 相關(guān)研究
    5.4 編程框架設(shè)計
        5.4.1 混合并行編程框架整體設(shè)計
        5.4.2 負(fù)載劃分策略
        5.4.3 通信優(yōu)化設(shè)計
    5.5 實現(xiàn)示例
        5.5.1 基于Pragma的實現(xiàn)
        5.5.2 基于COI和SCIF的實現(xiàn)
    5.6 實驗和結(jié)果
        5.6.1 實驗設(shè)置
        5.6.2 帶寬測試
        5.6.3 應(yīng)用性能對比測試
        5.6.4 負(fù)載劃分測試
    5.7 小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
作者在學(xué)期間取得的學(xué)術(shù)成果


【參考文獻(xiàn)】：
博士論文
[1]面向應(yīng)用的GPU并行技術(shù)研究[D]. 薛云剛.國防科技大學(xué) 2017
[2]面向新型異構(gòu)眾核系統(tǒng)的多設(shè)備協(xié)同并行計算關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 萬爛軍.湖南大學(xué) 2016
[3]基于高性能協(xié)處理器的粒子輸運模擬加速關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 王慶林.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2016
[4]面向應(yīng)用的GPU并行計算關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 蘇華友.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2014

碩士論文
[1]格子玻爾茲曼方法的眾核平臺并行計算與優(yōu)化研究[D]. 金遠(yuǎn)洋.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2017
[2]基于CPU-GPU異構(gòu)并行計算的刀具路徑規(guī)劃方法研究[D]. 黎振東.杭州電子科技大學(xué) 2017



本文編號：2961938