基于神威众核处理器的排列熵算法并行加速方法

随着嵌入维数的增大,排列熵(permutation entropy,PE)算法的运算规模将会成倍增加,对计算的时效性提出了更高的要求。针对国际上首台计算性能超过100P的神威·太湖之光异构众核超级计算机,提出一种针对排列熵算法移植和并行化方法,核组之间基于MPI对相空间矩阵进行数据划分,核组内部基于OpenACC实现划分区域内部并行;然后针对SW26010众核处理器结构特征,调整减少主从核通信次数和消除原子操作,将排列熵算法成功移植并加速;最后通过大坝振荡数据进行测试。测试结果表明,该方法能够很好地发挥SW26010众核处理器加速优势,单核组性能较主核版本最高可获得7.18倍加速,同时在神威·太湖之光大规模集群上进行强可扩展性分析,128核组时最高实现了85.6倍的性能提升。

第一性原理极化率计算中的众核优化方法研究

基于量子力学的密度泛函微扰理论(DFPT)可以用来计算分子和材料的多种物理化学性质,目前被广泛应用于新材料等领域的研究中;同时,异构众核处理器架构逐渐成为超算的主流。因此,针对异构众核处理器重新设计和优化DFPT程序以提升其计算效率,对物理化学性质的计算及其科学应用具有重要意义。文中对DFPT中一阶响应密度和一阶响应哈密顿矩阵的计算针对众核处理器体系结构进行了优化,并在新一代神威处理器上进行了验证。优化技术包括循环分块、离散访存处理和协同规约。其中,循环分块对任务进行划分从而由众核并行地执行;离散访存处理将离散访存转换为更高效的连续访存;协同规约解决了写冲突问题。实验结果表明,在一个核组上,优化后的程序性能较优化前提高了8.2~74.4倍,并且具有良好的强可扩展性和弱可扩展性。