检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2010年第19期36卷 47-49页

作者：王磊张云泉刘芳芳张先轶中国科学院软件所并行计算实验室北京100190 中国科学院计算机科学国家重点实验室北京100190 中国科学院研究生院北京100190

利用求解线性方程组的混合精度算法,对HPL软件包进行改进。从性能与加速比、迭代时间与迭代次数以及误差分析3个方面,在四路AMD Opteron870双核处理器平台上,对原HPL与改进的HPL软件包进行对比测试。实验结果表明,改进的HPL软件包在保... 详细信息

利用求解线性方程组的混合精度算法,对HPL软件包进行改进。从性能与加速比、迭代时间与迭代次数以及误差分析3个方面,在四路AMD Opteron870双核处理器平台上,对原HPL与改进的HPL软件包进行对比测试。实验结果表明,改进的HPL软件包在保证双精度浮点精度要求的前提下,计算性能大约提高1倍,并具有良好的可扩展性。

关键词：混合精度算法 HPL软件包加速比

来源：评论

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面向异构架构的混合精度有限元算法及其CUDA实现

引用

计算机科学 2012年第6期39卷 293-296页

作者：刘建华王朝尉任江勇田荣中国科学院计算技术研究所高性能计算机研究中心北京100190

长期以来,单精度似乎与科学计算无缘,然而从体系结构看,混合精度计算可以充分发挥向量部件、GPGPU设备的单精度性能,提供更高的效能,如降低通讯带宽要求、提高数据传输和通讯效率等。混合精度显格式有限元算法,结合材料强非线性多尺度... 详细信息

长期以来,单精度似乎与科学计算无缘,然而从体系结构看,混合精度计算可以充分发挥向量部件、GPGPU设备的单精度性能,提供更高的效能,如降低通讯带宽要求、提高数据传输和通讯效率等。混合精度显格式有限元算法,结合材料强非线性多尺度有限元程序msFEM,实现了GPGPU上的有效加速。实验结果表明:混合精度显格式有限元程序实现了90%以上的计算通过单精度完成,其计算结果与全部使用双精度的结果相一致。该算法可以使得在不支持双精度格式的加速卡上实现科学计算功能。在支持双精度浮点格式的GPU上,混合精度算法与全部采用双精度计算相比其加速效果提高了1.6～1.7倍。

关键词： GPGPU 混合精度算法有限元并行计算

来源：评论

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混合精度GPU加速算法及其在FEM中的应用

混合精度GPU加速算法及其在FEM中的应用

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作者：刘建华中国科学院研究生院

学位级别：硕士

长期以来，单精度似乎与科学计算无缘，在能够使用双精度的情况下科学计算一般不会使用单精度。然而从体系结构看，混合精度计算可以充分发挥向量部件、异构多核、GPGPU设备突出的单精度性能，同时提供更高效能，如降低通讯带宽要求、... 详细信息

长期以来，单精度似乎与科学计算无缘，在能够使用双精度的情况下科学计算一般不会使用单精度。然而从体系结构看，混合精度计算可以充分发挥向量部件、异构多核、GPGPU设备突出的单精度性能，同时提供更高效能，如降低通讯带宽要求、提高数据传输和通讯效率、提高cache利用率、降低能耗等。\n 1948年威尔金森设计制造图灵计算机时提出求解线性方程组的迭代改进(iterative refinement)。迭代改进的基本思想是通过对线性方程组的近似解用低精度反复迭代求解，通过高精度对近似解的余量进行改进修正，从而将最终解的近似误差减少到机器精度的一种算法。\n 这一古老算法近年来随着高性能单精度加速部件和多核处理器的出现开始引起人们的广泛关注，并萌生了“混合精度计算”的思想，即通过对计算密集部分主要采用低精度、少量关键步骤采用高精度从而达到计算加速的一种策略。\n 本文发展了一种混合精度显格式有限元算法，结合课题组的材料强非线性多尺度模拟程序msFEM，实现了GPGPU上的有效加速。实验结果表明：混合精度显格式有限元实现了90%以上的有限元计算通过单精度完成而计算结果与全部使用双精度结果相一致的效果。该算法可以使得在不支持双精度浮点格式的加速卡上，实现双精度计算功能。在支持双精度浮点格式的GPU上，混合精度算法又可以将全部双精度计算的加速比进一步提高1.6-1.7倍。与单核CPU双精度算法相比，双精度显格式有限元GPU加速算法在核心计算部分(应力、节点力求解，约占90%的计算量)的加速比为134，混合精度显格式有限元GPU算法的加速比为224倍；双精度显格式有限元GPU算法在包括力向量求解、组装、加速度、速度、位移更新等全部环节的整体加速比为14，混合精度显格式有限元GPU算法的加速比为20倍。

关键词： GPGPU加速算法混合精度算法有限元并行计算线性方程组迭代改进

来源：评论

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面向异构架构的混合精度有限元算法及其CUDA 实现

面向异构架构的混合精度有限元算法及其CUDA 实现

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2011年全国高性能计算学术年会(HPC china2011)

作者：刘建华王朝尉任江勇田荣中国科学院计算技术研究所高性能计算机研究中心北京 100190

长期以来，单精度似乎与科学计算无缘，然而从体系结构看，混合精度计算可以充分发挥向量部件、GPGPU 设备的单精度性能，提供更高效能，如降低通讯带宽要求、提高数据传输和通讯效率等。混合精度显格式有限元算法，结合材料强非线性... 详细信息

长期以来，单精度似乎与科学计算无缘，然而从体系结构看，混合精度计算可以充分发挥向量部件、GPGPU 设备的单精度性能，提供更高效能，如降低通讯带宽要求、提高数据传输和通讯效率等。混合精度显格式有限元算法，结合材料强非线性多尺度有限元程序msFEM，实现了GPGPU 上的有效加速。实验结果表明：混合精度显格式有限元实现了90％以上的计算通过单精度完成而计算结果与全部使用双精度结果相一致的效果。该算法可以使得在不支持双精度格式的加速卡上，实现科学计算功能。在支持双精度浮点格式的 GPU 上，混合精度算法又可以与全部采用双精度计算的加速效果进一步提高1.6-1.7 倍。

关键词：混合精度算法有限元并行计算异构架构通用计算图形处理单元浮点运算

来源：评论

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面向曙光7000的HPL--AI实现与优化

面向曙光7000的HPL--AI实现与优化

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作者：顾永豪中国科学院大学

学位级别：硕士

如何全方面的衡量超级计算机性能?HPL作为TOP500超级计算机排名标准，通过多节点并行求解大规模稠密线性方程组，从计算性能、访存性能、网络性能、可用性和稳定性对超级计算机进行全方面的衡量。然而近些年来硬件芯片在低精度性能取得... 详细信息

如何全方面的衡量超级计算机性能?HPL作为TOP500超级计算机排名标准，通过多节点并行求解大规模稠密线性方程组，从计算性能、访存性能、网络性能、可用性和稳定性对超级计算机进行全方面的衡量。然而近些年来硬件芯片在低精度性能取得大幅进展，软件应用混合精度算法同样取得较好的加速效果，而HPL不能够很好的衡量这一场景下超算的性能。HPL创始人***在HPL的基础之上提出了HPL-AI作为一种超级计算机测试基准，主要是通过混合精度算法对线性方程组进行求解。HPL-AI一方面保持了HPL原有的特点，另一方面通过引入混合精度算法，对超算的低精度性能以及多种精度的协同计算能力进行全方面衡量。　　而目前面向HPL-AI基准测试的研究较少，尚未有通用的开源版本，不能用于我国自主研发的超算。针对这些问题，本文的主要工作分为以下三点:1.实现面向我国自主研发的超级计算机曙光7000的HPL-AI基准测试版本。主要采用MPI划分进程，数据分布采用循环分块方式达到负载均衡，分离出不同类型任务在不同部件执行。2.在此基础之上针对曙光7000特定的异构架构进行优化。通过分析流水线瓶颈，提出粗粒度并行优化方法，达到PCI-E传输和DCU计算并行，从减少传输数据量的角度出发，改变数据存放方式和算法运行流程，使用CPU&DCU协同计算达到多任务同时进行，并利用通信掩盖、算子优化等方法对HPL-AI中的分解阶段进行优化。在迭代求解的过程中为节省内存，使用动态生成或数据传输策略，达到扩大矩阵测试规模的目的。3.建立性能模型，对优化进行指导和预测。根据其运行过程，分析流水线，总结每一步过程的计算复杂度和实现效率建立性能模型，指出未来可能的优化瓶颈，对低精度情况下的性能进行预测。　　最终在曙光7000达到一个较好的测试效果，其中单进程可以达到机器峰值性能的75.2％，在256节点1024进程的情况下峰值性能是7.86PFLOPS，达到机器峰值性能的70％以上，相比HPL在曙光7000上256节点1024进程情况下峰值性能加速了2倍以上。这一结果展示了曙光7000在混合精度场景下的计算能力，也为此后E级超算的HPL-AI测试打下了良好的优化基础。

关键词：超级计算机混合精度算法协同计算能力负载均衡

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