本文關鍵詞：面向天河二號異構眾核平臺的CFD模擬與性能優(yōu)化技術研究

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【摘要】：以高速的協(xié)處理器或加速器配合主處理器協(xié)同工作,正成為當前高性能計算機架構發(fā)展的新趨勢。例如,以圖形處理器(Graphic Processing Unit,簡稱GPU)為加速器、或者以Intel的集成眾核(Many Integrated Core,簡稱MIC)為協(xié)處理器的混合異構架構在高端計算機中日益成為主流,以2014年上半年世界超級計算機500強(TOP500)為例,前10名中有4臺、前15名中有7臺均為混合異構架構。如何將現(xiàn)有的領域應用問題無縫移植到這些混合異構計算平臺上,將日益成為高性能計算應用開發(fā)人員面臨的挑戰(zhàn)性問題。本文以典型計算流體動力學(CFD)應用問題為切入點,分析了其訪存計算特征,重點探索了此類應用問題在以天河二號為代表的CPU+MIC混合異構計算平臺上的協(xié)同并行與性能優(yōu)化方法,以期為其它相似應用領域的大規(guī)模異構協(xié)同并行提供方法積累與技術借鑒�？紤]到當前的CFD模擬包括Navier-Stokes控制方程離散求解、格子Boltzmann方程求解等兩大主流方法,本文首先從應用問題計算特征入手分析,結果表明,這兩類方法均屬計算密度較低的訪存受限型應用;其次,對以CFD為代表的訪存受限類應用在CPU+MIC混合異構平臺上的性能移植進行了詳細研究與探索。由于真實CFD應用求解具有較為復雜的物理過程與計算流程,我們先以一個同樣具有訪存受限特征的簡單模型應用(力導引算法SORGRAD)為例,探索了在純CPU平臺及純MIC平臺兩種同構型平臺上的加速與優(yōu)化方法,然后以NS方程離散求解的應用程序NPB BT-MZ和格子Boltzmann方程求解方法(LBM)的應用程序Open LBMflow為例,分別研究了兩類CFD求解應用在天河二號平臺上的異構協(xié)同并行移植與性能優(yōu)化方法。我們按照并行與優(yōu)化技術側重點、以及環(huán)境平臺的不同,將研究工作組織為兩部分:一是面向同構型(即純CPU或純MIC)眾核平臺的典型CFD應用并行與優(yōu)化,重點研究了性能模型、應用特征與眾核平臺的高效并行與性能優(yōu)化技術;面向天河CPU+MIC混合異構環(huán)境下的CFD數(shù)值模擬,重點關注異構環(huán)境中獨特的協(xié)同并行與優(yōu)化方法。具體研究工作與主要創(chuàng)新點如下:(一)面向天河眾核同構平臺的典型CFD應用并行與優(yōu)化方面:(1)基于屋頂式性能模型、以計算密度為度量指標,分析了典型CFD求解過程的程序特征,為后續(xù)并行移植及性能優(yōu)化時選擇突破口提供了理論基礎與決策依據(jù)。分析結果表明,傳統(tǒng)CFD求解方法通常屬于計算密度較小的“訪存受限型”應用,這表明在進行并行移植及性能優(yōu)化時,訪存性能優(yōu)化將是首要關注的目標。(2)以力導引算法應用問題(SORGRAD)為例,基于CPU同構平臺及MIC同構平臺,提出并實現(xiàn)了數(shù)據(jù)級與指令級兩級并行的加速與優(yōu)化方法。數(shù)據(jù)級并行采用了Open MP多線程實現(xiàn),指令級并行則針對算法核心模塊采用了單指令多數(shù)據(jù)(SIMD)向量化實現(xiàn);將程序移植到MIC平臺上時,重點測試分析了使用更寬的向量指令的并行效果。數(shù)值測試結果表明,以native的模式在MIC對程序進行并行計算,在數(shù)據(jù)規(guī)模大于8704時,并行程序相對于串行程序性能最高提升在600倍左右。在力導引問題上所獲得的訪存受限型應用并行與優(yōu)化經(jīng)驗,可推廣到物理過程更復雜的CFD應用問題中去。(3)針對采用格子Boltzmann方法(LBM)類的CFD應用求解問題,采用了任務級、數(shù)據(jù)集和指令級三級并行策略,提出并實現(xiàn)了MPI+Open MP混合并行方法,結果表明,LBM應用問題具有良好的強可擴展性和弱可擴展性,在CPU上多線程優(yōu)化性能可提升14倍左右。通過單核優(yōu)化,在數(shù)據(jù)規(guī)模為512*256*256(除特殊說明外測試規(guī)模均為512*256*256)時串行程序性能提升就可達2.97倍;通過程序多線程優(yōu)化,性能提升14倍左右;通過跨節(jié)點并行優(yōu)化,對MPI通信次序進行了重新排序,結果表明大規(guī)模的LBM并行計算具有良好的強可擴展性和弱可擴展性;通過指令級的SIMD優(yōu)化,使得訪存順序與計算順序相匹配,有效提高了計算/訪存比。(4)針對NS離散求解(NPB BT-MZ)類CFD應用問題,對其算法實現(xiàn)上的并行性進行了探索,實現(xiàn)了該問題的粘性項與非粘性項的并發(fā)計算,以及不同維方向上粘性項計算的并行。分析與測試驗證,驗證了并行方法的正確性,性能測試結果表明,新的并行算法可提升性能2.8倍。(二)面向天河CPU+MIC混合異構環(huán)境下的CFD應用協(xié)同并行:(1)針對LBM應用問題在混合異構平臺上的計算,提出了基于offload異步傳輸?shù)膮f(xié)同并行計算方法。結果表明,該并行實現(xiàn)很好的將CPU與MIC通信時間進行了隱藏,在單節(jié)點上取得了較CPU串行程序加速69.24倍的性能;在天河二號上進行的大規(guī)模測試結果表明,該協(xié)同并行方法具有良好的弱可擴展性。(2)針對BT-MZ應用程序在混合異構平臺上的計算,提出了基于線程嵌套的并行計算方法,結合流水線并行化思想,實現(xiàn)了CPU+MIC異構并行性能較純CPU性能加速2.14倍的性能。
【關鍵詞】：訪存受限 CFD 力導引算法 LBM NPB-MZ 并行優(yōu)化 CPU+MIC
【學位授予單位】：國防科學技術大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP338;O35
【目錄】：

• 摘要9-11
• ABSTRACT11-14
• 第一章 緒論14-20
• 1.1 研究背景14-16
• 1.1.1 計算流體力學簡介14-15
• 1.1.2 CFD基本流程15
• 1.1.3 高性能計算機的發(fā)展歷史簡介15-16
• 1.2 CFD應用的并行研究現(xiàn)狀16-18
• 1.2.1 國內外研究現(xiàn)狀16-18
• 1.2.2 簡要分析總結18
• 1.3 研究內容18-19
• 1.4 論文結構19-20
• 第二章 天河二號超級計算機異構眾核平臺及其并行編程技術20-24
• 2.1 天河二號的體系結構20-22
• 2.2 CPU+MIC編程模型22-23
• 2.2.1 native模式22
• 2.2.2 offload模式22-23
• 2.2.3 symmetric模式23
• 2.3 本章小結23-24
• 第三章 面向天河眾核同構平臺的典型CFD應用并行與優(yōu)化24-49
• 3.1 性能模型分析24-26
• 3.2 并行優(yōu)化技術26-28
• 3.2.1 任務級并行優(yōu)化26
• 3.2.2 數(shù)據(jù)級并行優(yōu)化26-27
• 3.2.3 指令級并行優(yōu)化27-28
• 3.3 力導引算法的并行優(yōu)化28-32
• 3.3.1 力導引算法簡介28-29
• 3.3.2 力導引算法的并行與優(yōu)化29-30
• 3.3.3 力導引算法的優(yōu)化結果30-32
• 3.4 CFD典型應用分析32-37
• 3.4.1 LBM程序分析32-35
• 3.4.2 NPB-MZ程序分析35-37
• 3.5 CFD典型求解器的并行實現(xiàn)37-41
• 3.5.1 LBM求解器的并行實現(xiàn)與優(yōu)化37-40
• 3.5.2 NPB-MZ求解器的并行實現(xiàn)與優(yōu)化40-41
• 3.6 CFD典型求解器的并行性能分析41-47
• 3.6.1 LBM求解器性能分析41-44
• 3.6.2 NPB-MZ求解器性能分析44-47
• 3.7 測試結果分析47-48
• 3.8 本章小結48-49
• 第四章 天河CPU+MIC混合異構環(huán)境下的CFD應用協(xié)同并行技術49-55
• 4.1 CPU+MIC協(xié)同計算的并行設計方案49-50
• 4.2 CPU+MIC協(xié)同并行編程模型50-52
• 4.2.1 基于多線程的協(xié)同并行編程模型50
• 4.2.2 基于offload異步傳輸?shù)膮f(xié)同并行編程模型50-52
• 4.3 CPU+MIC協(xié)同并行性能分析52-54
• 4.3.1 LBM應用程序的協(xié)同并行性能52-53
• 4.3.2 NPB-MZ應用程序的協(xié)同并行53-54
• 4.4 本章小結54-55
• 第五章 總結與展望55-56
• 致謝56-57
• 參考文獻57-60
• 作者在學期間取得的學術成果60

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本文編號：851671