GPU集群上的区域分解方法

由于缺乏直接的数据交换设施，用于格点QCD模拟的并行GPGPU计算在GPU到GPU的数据通信上存在瓶颈。在这项工作中，我们研究了在低成本GPU集群上使用受限加性Schwarz（RAS）预条件子的夸克求解器的性能。我们期望具有适当区域分解和任务分配的RAS预条件子能够减少通信瓶颈。我们构建的GPU集群由四个PC机箱组成，每个机箱连接两块GPU卡，总共八块GPU卡。计算节点通过速度较慢但成本低廉的千兆以太网连接。我们在混合精度嵌套BiCGStab算法的单精度部分中加入了RAS预条件子，并将单精度任务分配到多个GPU上。基准测试是在大小为$32^4$的随机生成规范配置上使用$O(a)$改进的Wilson夸克进行的。我们观察到，与不使用预条件子相比，使用RAS预条件子后求解器性能提升了两倍，并且发现这种提升主要源于我们预期的通信瓶颈的减少。