评估 Intel Xeon Phi 7120 与 NVIDIA K80 作为二维面元法代码的加速器
分布式、并行与集群计算
2018-08-14 v2 数学软件
计算物理
摘要
针对特定应用优化翼型几何形状是一个重要的工程问题。在此背景下，遗传算法取得了一定成功，因为它们能够在不陷入局部最优的情况下探索搜索空间。然而，这些算法需要计算大量翼型几何形状的空气动力学特性。因此，对于低速空气动力学，面元法最常被用作内部求解器。在本文中，我们评估了此类优化算法在现代加速器（具体而言，即 Intel Xeon Phi 7120 和 NVIDIA K80）上的性能。为此，我们在 CPU 和 Xeon Phi 上（基于 OpenMP、向量化以及 Intel MKL 库）以及在 GPU 上（基于 CUDA 和 MAGMA 库）实现了该算法的优化版本。我们给出了所有代码的计时结果，并讨论了三种实现之间的相似性与差异。总体而言，我们观察到在双路工作站上添加 Intel Xeon Phi 7120 可获得约 的加速比，而添加 NVIDIA K80 可获得 至 之间的加速比。
引用
@article{arxiv.1511.02166,
title = {Evaluation of the Intel Xeon Phi 7120 and NVIDIA K80 as accelerators for two-dimensional panel codes},
author = {Lukas Einkemmer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.02166},
year = {2018}
}