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题名大规模申威众核环境下二维数据计算的可扩展方法
被引量:1
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作者
庄园
郭强
张洁
曾云辉
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机构
齐鲁工业大学(山东省科学院)
山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
山东省计算机网络重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第8期87-92,共6页
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基金
国家重点研发计划项目(2016YFB0201100)。
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文摘
随着超级计算机及其编程环境的发展,异构系统结构下的多级并行编程将成为趋势,神威·太湖之光国产超级计算机就是其中的一个典型。自2016年神威·太湖之光运行以来,国内外很多学者在其上进行了方法研究和应用验证,为申威环境积累了比较丰富的众核化编程方法及优化方法。但是,将全球系统模式CESM移植到申威众核环境时,对于海洋分量模式POP中的一些二维数据计算,常用的众核优化方法在1024进程规模下运行时具有较好的加速效果,然而在16800大规模进程下运行时众核化会失效,表现为负加速。针对上述问题,文中提出了一种基于从核分区的并行计算方法,一个核组内的64个从核被分成多个互不交叉的从核分区,将可以独立计算的多个代码段计算任务分别分配到不同的从核分区上进行运行,能够有效利用从核的计算能力,还可以实现对多个独立的代码段进行计算时间隐藏。每个从核分区内的从核数量及从核号可以根据拟分配的计算任务情况进行适当选取,使得每个从核都能达到较适宜的数据量和计算量。在采用前述从核分区方法的基础上,结合使用循环合并和函数上提等方法增大程序并行粒度,提高了二维数据计算在大规模进程下的可扩展性,CESM模式高分辨率G算例中POP分量模式在110万核心规模下的模拟速度提高了0.8模式年/天,众核化的加速效果明显。
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关键词
二维数据计算
申威众核
大规模可扩展性
从核分区
并行粒度
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Keywords
2D-array computation
Shenwei many-core
Large scalability
Slave-core partition
Parallel granularity
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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