| 基于国产众核架构CESM中有限差分计算优化 |
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| 引用本文： | 陈宏博,钱雪忠,甘霖.基于国产众核架构CESM中有限差分计算优化[J].计算机应用研究,2021,38(2):501-505. |
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| 作者姓名： | 陈宏博 钱雪忠 甘霖 |
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| 作者单位： | 江南大学物联网工程学院物联网技术应用教育部工程研究中心,江苏无锡214000;国家超级计算无锡中心,江苏 无锡214000;江南大学物联网工程学院物联网技术应用教育部工程研究中心,江苏无锡214000;国家超级计算无锡中心,江苏 无锡214000;清华大学,北京 100084;国家超级计算无锡中心,江苏 无锡214000;清华大学,北京 100084;江南大学物联网工程学院物联网技术应用教育部工程研究中心,江苏无锡214000;国家超级计算无锡中心,江苏 无锡214000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目 |
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| 摘 要： | 针对CESM中的有限差分算法并行过程中存在内存读取冗余过大、通信开销过高的问题,设计出根据数据结构进行数据重构、计算核心捆绑、流水线通信等多种并行优化方案。弥补了申威26010处理器在数据读取过程中缺少共享缓存区、带宽利用率不高等不足,缓解了申威26010处理器在有限差分法求解过程的通信瓶颈。对CESM中以有限差分法为核心计算的两个函数,在申威26010众核处理器上的测试结果表明,提出算法及优化策略拥有21.2倍的性能提升。
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| 关 键 词： | 通用地球系统模型 并行计算 异构众核处理器 有限差分算法 高性能计算 |
| 收稿时间： | 2019/12/17 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2021/1/12 0:00:00 |
Parallel optimization of finite difference algorithm in CESM based on many-core processor |
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| Chen Hongbo,Qian Xuezhong,Gan Lin,Xu Jingheng,Liu Xu.Parallel optimization of finite difference algorithm in CESM based on many-core processor[J].Application Research of Computers,2021,38(2):501-505. |
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| Authors: | Chen Hongbo Qian Xuezhong Gan Lin Xu Jingheng Liu Xu |
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| Affiliation: | (Internet of Things Application Technology Engineering Research Center of Ministry of Education,School of Internet of Things Engineering,Jiangnan University,Wuxi Jiangsu 214000,China;National Supercomputing Center in Wuxi,Wuxi Jiangsu 214000,China;Tsinghua University,Beijing 100084,China) |
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| Abstract: | Aiming at the problems of the excessive memory-read redundancy and communication overhead on the parallel computing of applying the finite difference algorithm in CESM,this paper proposed several optimization schemes,included data reconstruction according to different data structures,computing core group and pipeline communication.These schemes solved the deficiency of lacking shared buffer in the process of reading data and low bandwidth utilization when the finite difference algorithm in CESM was transplanted to SW26010 heterogeneous many-core processor.The expe-riments demonstrate that perfor-mance improvement of as high as 21.2x can be achieved by applying the proposed algorithm and optimization strategies. |
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| Keywords: | community earth system model(CESM) parallel computation heterogeneous many-core CPU finite difference algorithm high performance computing |
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