RAMSES-yOMP:面向 Astrophysical Hydrodynamic Simulation Code RAMSES 的性能优化
神经元与认知
2025-09-16 v2 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
开发高效代码以应对大规模多尺度天体物理模拟的挑战至关重要,这将为即将到来的超算时代做好准备。RAMSES 是一种基于消息传递接口(MPI)的并行处理天体模拟代码。然而,当使用大量 CPU 核心时,其在计算和内存效率方面存在局限。问题源于当体积仅简单地分解为等于工作处理器数量的域时,必然发生的工作负载分配和内存分配效率低下。我们提出的 RAMSES-yOMP 是 RAMSES 的一个修改版本,旨在提高并行可扩展性。主要更新包括将 Open Multi-Processing 集成到 MPI 并行化中,以同时利用共享内存和分布式内存模型。我们在高分辨率基准仿真中采用完整的质子物理方案,实现了在相同处理器数量下总运行时间提高了 2 倍,同时使用了 75% 更少的内存和 30% 更少的存储。这些改进使我们能够进行更大规模或更高分辨率的仿真,此前由于资源限制而难以实现。
引用
@article{arxiv.2411.14633,
title = {Evaluating Representational Similarity Measures from the Lens of Functional Correspondence},
author = {Yiqing Bo and Ansh Soni and Sudhanshu Srivastava and Meenakshi Khosla},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.14633},
year = {2025}
}
备注
Published in CCN 2025 Proceedings (Talk & Poster), May 14, 2025