激光等离子体相互作用模拟的并行和加速研究

随着生成超短激光脉冲技术的不断发展,对这种激光脉冲和等离子体相互作用进行动力学描述也变得越来越重要。PIC(particle-in-cell)是一种在等离子体物理中,研究充能粒子在电磁场中运动轨迹的广泛采用的方法。尽管现在已经有一些在GPU上的PIC方法的实现,但是基于激光等离子体相互作用模拟的特点,仍然有很多重要问题可以尝试其他解决思路。提出了一种把初始的基于CPU的LPI模拟代码完整移植到GPU上的可行方法。提出了一系列加速初始的GPU版本的方法:动态冗余算法、混合精度算法、粒子排序算法。利用并且评估了GPUDirect RDMA(remote direct memory access)技术,其可以提高MPI的通信性能。实验结果证明,与初始的GPU版本相比,"Scatter"阶段加速比为6.1倍,当MPI传输数据大于3 KB时,通信过程提速了2.8倍。这些研究证明了针对模拟应用和GPU集群的特点进行特殊的优化能对性能带来显著的提升。

太湖之光上利用OpenACC移植和优化GTC-P

神威"太湖之光"是最新一期Top500榜单上排名第一的超级计算机,实测峰值性能约93PFLOPS.该系统提供了基于指导语句的并行编程工具OpenACC,兼容OpenACC 2.0编程标准,并添加了部分定制化功能.GTC-P是一个具有重要物理意义的科学应用,算法基于高性能计算领域中被广泛使用的PIC(particle-in-cell)方法.利用神威OpenACC并行编程模型在"太湖之光"上成功移植了GTC-P应用.在移植过程中,鉴于OpenACC编译器尚无法解决的性能瓶颈,提出了3种基于中间代码二次开发的优化方法:1)消除原子操作;2)避免低效的全局访存操作;3)手动添加SIMD intrinsics指令.实验结果表明,在64个从核上相比1个主核,优化后的函数charge和push分别实现了1.6倍和8.6倍的加速比,同时GTC-P代码整体取得了2.5倍的加速比.优化结果证明了基于中间代码的手动优化对利用神威OpenACC移植的PIC算法在"太湖之光"上的性能提升非常重要.