本文選題：廣義極小殘量法 + MIC��； 參考：《計算機科學(xué)》2017年04期

【摘要】：廣義極小殘量法(GMRES)是最常用的求解非對稱大規(guī)模稀疏線性方程組的方法之一,其收斂速度快且穩(wěn)定性良好。Intel Xeon Phi眾核協(xié)處理器(MIC)具有計算能力強、易編程、易移植等特點。采用MPI+OpenMP+offload混合編程模型將GMRES算法移植到MIC集群平臺上。采用進(jìn)程間集合通信異步隱藏、數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化、向量化以及線程親和性優(yōu)化等多種手段,大幅提升了GMRES算法的求解效率。最后將并行算法應(yīng)用到"局部徑向基函數(shù)求解高維偏微分方程"問題的求解中。測試表明,CPU節(jié)點集群上開啟32個進(jìn)程,并行效率高達(dá)71.74%,4塊MIC卡的最高加速性能可達(dá)單顆CPU的7倍。
[Abstract]:Generalized minimal residue method (GMRES) is one of the most commonly used methods for solving asymmetric large sparse linear equations. Its convergence speed is fast and its stability is good. The Intel Xeon Phi multikernel coprocessor MICM has the advantages of strong computing power, easy programming and easy transplantation. MPI OpenMP offload hybrid programming model is used to transplant GMRES algorithm to MIC cluster platform. Asynchronous hiding, data transmission optimization, vectorization and thread affinity optimization are used to improve the efficiency of GMRES algorithm. Finally, the parallel algorithm is applied to the problem of solving high dimensional partial differential equations with local radial basis function. The test results show that 32 processes are opened on the cluster of CPU nodes, and the parallel efficiency is as high as 71.74 / 4 MIC cards. The maximum acceleration performance of the four MIC cards is 7 times that of a single CPU.
【作者單位】： 浪潮集團高效能服務(wù)器和存儲技術(shù)國家重點實驗室;太原理工大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院;
【分類號】：O246

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本文編號：1858122