利用便签存储器实现深度时间分块：以二维雅可比五点迭代模板核（j2d5pt）为例
分布式、并行与集群计算
2023-06-07 v1
摘要
通用图形处理单元（GPGPU）被用于高性能计算（HPC）大多数顶级系统中。过去十年中，便签存储器的总容量增长了逾40倍。然而，现有使用时间分块的模板计算优化并未充分利用便签存储器的大容量。本工作以二维雅可比五点迭代模板为案例研究，探讨大容量便签存储器的使用。与现有以线程块方式对域进行分块的研究不同，我们对域进行分块，使每个分块足够大以利用GPU上所有可用的便签存储器。因此，我们在单个分块内处理若干时间步，再将结果写回全局存储器。我们的评估显示，性能可与最先进实现相媲美，但我们的实现简单得多且不需要代码自动生成。
引用
@article{arxiv.2306.03336,
title = {Exploiting Scratchpad Memory for Deep Temporal Blocking: A case study for 2D Jacobian 5-point iterative stencil kernel (j2d5pt)},
author = {Lingqi Zhang and Mohamed Wahib and Peng Chen and Jintao Meng and Xiao Wang and Toshio Endo and Satoshi Matsuoka},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.03336},
year = {2023}
}
备注
This is short paper is published in the 15th workshop on general purpose processing using GPU (GPGPU 2023)