基于SYCL的多相流LBM模拟跨平台异构并行计算研究

异构并行体系结构是当前高性能计算的重要技术趋势。由于各种异构平台通常支持不同的编程模型，跨平台性能可移植异构并行应用开发非常困难。SYCL是一个基于C++语言的单源跨平台并行编程开放标准。目前针对SYCL的研究主要集中于与其他并行编程模型的性能比较，对SYCL中提供的不同并行内核实现及其性能优化研究得较少。针对这一现状，基于SYCL编程模型对开源多相流数值模拟软件openLBMmflow实现跨平台异构并行模拟，通过对比基础并行版本、细粒度调优的ND-range并行版本以及计算到工作项多对一映射方法，系统总结了SYCL并行应用的性能优化方法。测试结果表明，在Intel Xeon Platinum 9242 CPU以及NVIDIA Tesla V100 GPU上，相比优化后的OpenMP并行实现，在不需要额外调优的情况下，基础并行版本在CPU上获得了2.91的加速比，表明了SYCL的开箱即用性能具备一定优势。以基础并行版本为基准，ND-range并行版本通过改变工作组大小及形状，在CPU与GPU上分别取得了最高1.45以及2.23的加速比。通过优化计算到工作项的多对一映射改变每个工作项处理...