面向SW26010-Pro的1、2级BLAS函数众核并行优化技术

BLAS (basic linear algebra subprograms)是高性能扩展数学库的一个重要模块,广泛应用于科学与工程计算领域. BLAS 1级提供向量-向量运算, BLAS 2级提供矩阵-向量运算.针对国产SW26010-Pro众核处理器设计并实现了高性能BLAS 1、2级函数.基于RMA通信机制设计了从核归约策略,提升了BLAS 1、2级若干函数的归约效率.针对TRSV、TPSV等存在数据依赖关系的函数,提出了一套高效并行算法,该算法通过点对点同步维持数据依赖关系,设计了适用于三角矩阵的高效任务映射机制,有效减少了从核点对点同步的次数,提高了函数的执行效率.通过自适应优化、向量压缩、数据复用等技术,进一步提升了BLAS 1、2级函数的访存带宽利用率.实验结果显示, BLAS 1级函数的访存带宽利用率最高可达95%,平均可达90%以上, BLAS 2级函数的访存带宽利用率最高可达98%,平均可达80%以上.与广泛使用的开源数学库GotoBLAS相比, BLAS 1、2级函数分别取得了平均18.78倍和25.96倍的加速效果. LU分解、QR分解以及对称特征值问题通过调用...     

申威26010众核处理器上一维FFT实现与优化

根据申威26010众核处理器的特点提出了基于两层分解的一维FFT众核并行算法.该算法基于迭代的StockhamFFT计算框架和Cooley-TukeyFFT算法,将大规模FFT分解成一系列的小规模FFT来计算,并通过设计合理的任务划分方式、寄存器通信、双缓冲以及SIMD向量化等与计算平台相关的优化方法来提高FFT的计算性能.最后对所提出算法的性能进行了测试,相比于单主核上运行的FFTW3.3.4库,获得了平均44.53x的加速比,最高加速比可达56.33x,且其带宽利用率最高可达83.45%.